卷积神经网络（CNN）已在医学图像分割方面取得了有希望的结果。但是，CNN需要大量的培训数据，并且无法处理姿势和对象的变形。此外，它们的合并层倾向于丢弃重要信息，例如位置以及CNN对旋转和仿射转化敏感。胶囊网络是一种最新的新体系结构，通过用动态路由和卷积步伐替换池层来实现零件整体表示学习的更好的鲁棒性，这在流行任务（例如数字分类和对象细分）上显示了潜在的结果。在本文中，我们提出了一个带有卷积胶囊编码器（称为3DConvCaps）的3D编码器网络，以学习具有卷积层的低级特征（短距离注意），同时用胶囊建模更高级别的特征（远程依赖）层。我们在包括ISEG-2017，Hippocampus和Cardiac在内的多个数据集上进行的实验表明，我们的3D 3DConvcaps网络的表现非常优于先前的胶囊网络和3D-UNET。我们进一步进行了在卷积层和胶囊层的各种配置下在合同和扩展路径的各种配置下进行网络效率和分割性能的消融研究。