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目的精确的肺肿瘤分割对肺癌诊断、手术规划以及放疗具有重要意义。计算机断层扫描(computed tomography,CT)是肺癌诊疗中最重要的辅助手段,但阅片是一项依靠医生主观经验、劳动密集型的工作,容易造成诊断结果的不稳定,实现快速、稳定和准确的肺肿瘤自动分割方法是当前研究的热点。随着深度学习的发展,使用卷积神经网络进行肺肿瘤的自动分割成为了主流。本文针对3D U-Net准确度不足,容易出现假阳性的问题,设计并实现了3维卷积神经网络DAU-Net(dual attention U-Net)。方法