皮肤作为人体中唯一的体表器官,是抵御外界有害物质进入人体的第一道屏障,因此很容易受到各种伤害而产生病变。黑色素瘤作为皮肤病中危害最大的一种疾病,不仅转移速度快,而且病情发展迅速,死亡率在皮肤性疾病中高达75%,如果能在发病早期对黑色素瘤进行准确的识别,通过手术切除治疗,可以在5年内使患者的生存率达到97%以上。因此,对早期皮肤镜黑色素瘤图像进行准确的判断识别可以帮助成千上万的患者得到及时的救助,避免因延误治疗而丢失宝贵的生命;同时针对目前优秀外科医生数量相对偏少,实习医生临床经验相对不足等问题,通过建立虚拟皮肤组织模型,来辅助医师更好的了解皮肤结构,提高专业技能,从而达到能够对患者及时进行手术治疗的目的。本文主要的工作和创新如下:（1）针对图像中存在噪声的问题,提出一种自适应中值滤波结合泊松核改进的双边滤波的方法。首先根据图像像素点灰度值的相似度划分成不同图像块,然后按照灰度值相似程度完成自适应的改变图像形状和大小,最后计算滤波窗口内像素点与邻近像素块的相似程度,按照相似程度的大小匹配不同的计算权重,进而完成对图像噪点处理;根据泊松分布函数可以依据不同的像素点灰度值形成不同的分布函数的特点,利用泊松分布函数代替传统双边滤波中的高斯核函数进行图像处理;最终两者相结合得到噪声处理后的图像,与单一处理得到的图像效果相比有所提升。（2）分析对比了目前较流行的几种神经网络模型对黑色素瘤与良性色素痣的分类效果,并从中找到比较适合黑色素瘤识别的ResNet50神经网络模型。针对ResNet50提取深层信息不充分的问题,提出了一种多尺度注意力机制的改进ResNet50神经网络模型,将多尺度注意力模块引入到网络模型中,来加强对深层特征信息的提取,同时在残差网络结构中使用组归一化代替批归一化,解决batch大小和计算机GPU大小之间的制约问题,最终使黑色素瘤识别的准确率提高约3%。（3）针对目前大多数都是基于双层皮肤的模型,而且没有考虑真皮层与皮下组织之间的接触关系,同时有限元仿真软件ABAQUS没有为黏弹性材料提供合适的失效模型。本文提出利用ABAQUS的接口子程序VUMAT定义Mises失效准则,在真皮层和皮下组织层表面使用共享的节点进行耦合,建立皮肤的三层模型,采用网格扭曲控制和增强型沙漏控制两种方式来避免皮肤切割过程中可能带来的网格扭曲问题,通过对皮肤与手术刀之间的摩擦系数,手术刀的曲率半径、夹角、速度等几个方面进行实验,实现手术刀切割皮肤过程的模拟,以此来帮助青年医师更好的了解皮肤结构。