本发明公开了一种基于级联残差全卷积网络的胸腔多器官分割方法，先用粗分割模型对各个器官进行一个粗略的分割，作用是定位各个器官的范围，然后，利用各个器官的单独细分割模型，对粗分割定位的区域，进行精细化的分割，得到各个器官的精细化分割结果，最后将结果合并，得到最终的多器官分割结果，分割结果保留了更多的细节。本发明在u‑net的基础上进行改进，将残差连接以及特征维度的注意力机制引入u‑net中的下采样模块，使得网络更易训练，且具有自动特征选择的能力。另外，我们引入了级联的策略，使用分阶段的分割网络，从而得到实现对胸腔CT多器官的快速，精准分割。