В статье представлена новая полуобучаемая нейросетевая архитектура, предназначенная для улучшения качества визуализации вентиляции легких на основе 4D компьютерной томографии (КТ). Методология основана на двойном механизме внимания, который одновременно учитывает динамические изменения анатомии органов дыхания и движения тканей во время дыхательного цикла. Использование полуобучаемого подхода позволяет эффективно использовать как размеченные, так и большие объемы неразмеченных данных, что критически важно в медицинской визуализации, где получение точных экспертных меток затруднено. Исследование демонстрирует, что интеграция информации о движении и анатомической структуре в единую сеть повышает точность регистрации изображений и снижает артефакты, возникающие при деформации тканей. Ключевые результаты показывают значительное улучшение метрик сходства изображений и согласованности векторов смещения по сравнению с существующими методами, что напрямую влияет на надежность клинических выводов. Данный подход имеет высокую значимость для практики, так как позволяет более точно оценивать региональную функцию легких, что необходимо для планирования лучевой терапии при онкологии легких и мониторинга прогрессирования заболеваний. Разработка решает одну из ключевых проблем медицинской физики — необходимость точного сопоставления анатомических структур в разные фазы дыхания без избыточных вычислительных затрат.