本文研究了深度学习模型在儿科医学影像中的应用，发现基于成人数据训练的算法在儿科CT分割中效果不佳。通过数据增强和持续学习策略，提升了不同年龄群体的分割准确性。最佳模型在成人和儿科数据上均表现出高分割准确率，强调了针对不同人群进行充分表征的重要性。