心脏MRI左心室自动检测在心脏疾病计算机辅助诊断中具有重要价值,针对左心室候选区域与周边组织分布复杂而导致区分度低的问题,提出结合候选区域﹖级距离度量学习与CNN分类回归联合学习的左心室检测方法.在候选区域生成阶段,利用超像素产生初始区域并合并为中间区域,设计有监督的2级距离度量学习算法,融合中间区域来构建目标候选区域;在检测阶段,以CNN分类与回归联合学习的方式定位候选区域，并设计难例样本挖掘策略对模型进行微调,以缓解样本不均衡问题.将该方法与扩展的4种变体方法(改变或舍弃部分模块)在公开心脏图谱数据集(CAP)上进行了实验，结果表明该方法中各模块设置具有合理性;与Fast R-CNN 和基于SSAE方法的检测结果相比，该方法取得了较高的检测精度.