膝关节炎一种在老年人群体中常见的骨关节炎疾病,主要病症包括关节疼痛、形变甚至会引发患者瘫痪,其发病常常与整个膝关节的整体结构改变有关,包括骨骼、软骨以及半月板等组织的病变。核磁共振成像作为一种无创的三维成像技术,可以对膝关节各组织清晰成像,临床医生可以通过观察核磁影像评估患者的病变严重程度以及是否需要进行手术治疗,但由于其切片数量较多、不同设备参数不一致等问题给临床医生观察膝关节各组织带来不便,分割三维医学影像数据同样需要一定专家经验和消耗大量人力成本。本文针对膝关节核磁数据,以提高三维数据分割准确率和可靠性为目的,通过算法分析和模型设计,提出一种基于深度学习的三维分割方法,实现了对膝关节骨骼、软骨多组织的图像分割,并综合分析了分割模型结果。首先,对膝关节核磁数据进行图像预处理,构建膝关节炎分割模型数据集。包括图像重采样、直方图均衡化、均一化以及图像尺寸调整和图像增强,通过预处理扩充数据集,避免训练过拟合问题;划分训练、验证以及测试集,为后续分割实验提供基础。其次,基于编码解码神经网络结构,针对膝关节核磁数据特点分析改进多种分割模型,并在此基础上提出融合双注意力机制和残差连接的核磁图像三维分割模型,使用双注意力机制可对特征图内元素进行权重分配,提高对重点区域的关注程度;残差连接避免了模型退化问题,U形模型结构实现了端对端连接。再次,对以上提出的模型进行实验验证,设计针对样本体积不平衡问题的训练损失函数,优化训练过程;提出多种评价指标综合定量评估分割模型的性能;对不同模型的分割结果进行二维以及三维可视化分析。最后,通过消融实验分析模型中注意力机制和残差连接对模型性能的影响,以及不同损失函数对训练过程的影响。所提出的方法在真实膝关节炎患者数据集上进行实验验证,表明模型在三维核磁数据分割上的有效性。