审稿意见

一、文章总体评价

《基于Transformer的胃癌显微高光谱图像分割方法》一文提出了一种新颖的基于卷积和注意力机制的混合双分支Transformer模型（MDBT），用于胃癌显微高光谱图像的分割。文章结构清晰，逻辑严谨，方法创新，实验结果显著，对胃癌早期诊断具有潜在的应用价值。整体来看，这是一篇具有较高学术水平和创新性的研究论文，适合在《光谱学与光谱分析》期刊上发表。

二、具体内容评价

研究背景与意义
文章详细阐述了胃癌的严重性以及早期诊断的重要性，并介绍了显微高光谱成像技术在胃癌诊断中的潜在应用。研究背景介绍充分，研究意义明确。
方法创新
提出的MDBT模型结合了卷积神经网络和Transformer的优点，通过交替应用空间混合模块和通道混合模块，实现了对高光谱图像中空间和通道特征的有效聚合。这种方法创新性强，为解决高光谱图像分割中的计算复杂度和光谱信息利用不充分问题提供了新的思路。
实验设计与实施
实验设计合理，数据采集、预处理、模型训练和测试等环节均按照科学的方法进行。实验过程中采用了五折交叉验证和多种消融实验，以验证模型的稳定性和有效性。
实验结果与分析
实验结果表明，MDBT模型在胃癌显微高光谱图像分割任务中取得了显著优于其他主流模型的性能。消融实验进一步证明了模型各个组件的有效性。此外，文章还对高光谱图像与伪RGB图像的分割效果进行了对比，突出了高光谱图像在图像分割任务中的优势。
结论与展望
结论部分对文章的研究内容进行了总结，并指出了未来可能的研究方向，如将高光谱图像作为3D数据进行处理，构建3D模型以更充分地利用光谱信息。
三、审稿建议

理论背景介绍
可以进一步增加对Transformer模型及其在高光谱图像处理中应用的理论背景介绍，以便读者更好地理解文章的创新点和研究意义。
模型细节描述
对MDBT模型的详细描述部分，可以进一步补充模型各组件的具体实现方式和计算公式，以便其他研究者能够复现文章中的实验结果。
实验数据说明
在实验数据部分，可以增加对数据采集过程和标注方法的详细说明，以确保数据的可靠性和实验的可重复性。
图表展示
建议增加更多的图表来直观展示实验结果，如不同模型分割效果的对比图、消融实验的结果图等，以增强文章的可读性。
语言表述
请对全文进行仔细校对，确保语言表述准确、流畅，专业术语使用恰当。
综上所述，《基于Transformer的胃癌显微高光谱图像分割方法》一文在方法创新、实验设计和结果分析等方面均表现出较高的水平，建议在适当修改和完善后予以发表。