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右心室分割对心脏功能评估具有重要意义.然而,右心室结构复杂,传统分割方法效果欠佳.本文提出一种密集多尺度U-net(DMU-net)网络用于分割右心室,首先对56例数据进行归一化、增强及感兴趣区域提取的预处理;然后结合多尺度融合和嵌套密集连接结构搭建网络;最后利用预处理后的数据对DMU-net网络进行训练和验证,并对15例仅提取感兴趣区域的数据进行测试.本文方法与手动分割的Dice系数和豪斯多夫距离平均值分别为0.862和4.44 mm,优于文献中其它分割效果较好的方法;舒张末期容积、收缩末期容积、