Štúdia sa zaoberá vývojom nového počítačového systému na diagnostiku rakoviny maternice z CT snímok. Tradičné prístupy majú problém efektívne rozpoznať rozdiel medzi normálnym, benigným a malígnym tkanivom maternice kvôli zložitosti anatomických štruktúr. Výskumný tím vytvoril hybridný model, ktorý kombinuje konvolučnú neurónovú sieť DenseNet121 s transformátorom na zlepšenie analýzy obrazov. Navrhovaný systém bol testovaný na súbore CT snímok rakoviny maternice KAUH s tromi kategóriami: normálne, benígne a malígne tkanivo. Výsledky ukazujú vysokú účinnosť modelu s presnosťou 87,44 %, senzitivitou 87,13 %, špecificitou 95,20 % a skóre F1 87,17 %. Model prekonáva porovnávacie systémy ako VGG16, VGG19, MobileNetV2 a ResNet50. Autori záveru, že tento prístup má potenciál slúžiť ako počítačom podporovaný nástroj na pomoc rádiológom pri detekcii rakoviny maternice.