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传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层(即特征表示层).由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性,所以往往会制约其适应数据的能力.提出了一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN,以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地,使用一个多任务框架来解决这个问题.这个框架包括一个分割前列腺的主任务和一个回归前列腺边界的辅助任务.这里,第2个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此,HFFCN架构是一个双分支的结构,包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络,提出了一