本研究针对全身CT扫描中的多器官分割问题，提出了一种基于器官特异性形态学习的解决方案，包括距离图回归和轮廓图检测。通过使用基于转换器的模型和预训练扩散模型，研究展示了在有限标记数据下的有效分割性能，显著提高了小体积器官的分割精度，推动了医学影像分析的发展。