本研究提出了一种基于预训练扩散模型的多器官CT图像分割方法，能够在少量标记数据下实现高效分割。结合CT和MRI扫描，开发了不依赖CT分割标准的脑室分割技术，提升了分割的准确性和多样性。此外，设计了无监督分割网络，优化了3D图像的层次结构发现，展示了优于现有方法的性能。