本研究提出了一种基于3D深度学习的多目标分割框架，克服了传统汗腺观察方法的局限性。该方法能够实时、非侵入性地可视化和量化汗腺在温度变化下的形态变化，为皮肤病学研究提供了新的工具和标准。

3D Deep Learning-Based Segmentation of Human Skin Sweat Glands and Their 3D Morphological Response to Temperature Variations
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