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。

本研究探讨了RGB图像在临床皮肤病学中对恶性病变分类的应用，分析了训练数据与实际应用之间的差距，并提出结合不同数据分布的方法以提升模型的准确性。