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研究小样本情况下基于深度学习网络的CT图像分割算法,并将此算法应用于放疗计划系统,以智能化、自动化勾画CT图像肺部危及器官.提出一种基于生成对抗网络与卷积神经网络的CT图像分割模型.一方面提出级联生成对抗网络,在增强图像的同时也将生成新的图像掩模,即图像掩模对,扩充训练样本数据;另一方面,在扩充后的样本数据基础上,利用卷积神经网络获取图像深层特征,充分结合CT图像三维空间信息,提出保持图像尺寸不变的3D Unet网络,其次针对分割图像边缘粗糙、不够精确问题,采用再训练策略,提出3D Unet-2Un