В статье представлена инновационная архитектура нейронной сети PDAFormer 3+, предназначенная для высокоточной сегментации трехмерных медицинских изображений. Основная особенность метода заключается в использовании модифицированного трансформера с механизмом параллельного двойного внимания (parallel dual attention), что позволяет эффективнее улавливать как локальные, так и глобальные пространственные зависимости в данных. Исследование направлено на решение проблемы вычислительной сложности при обработке объемных медицинских данных (КТ/МРТ) без потери детализации структур. Методология PDAFormer 3+ оптимизирует процесс извлечения признаков, обеспечивая более четкие границы сегментируемых органов или патологий. Результаты демонстрируют превосходство предложенного подхода над существующими архитектурами в задачах 3D-сегментации. Данная разработка имеет критическое значение для автоматизации радиологического анализа и повышения точности постановки диагнозов на основе визуализации.