目的精确的肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断和手术规划的必要步骤,但由于肝脏解剖学的复杂性、邻近器官的低对比度和病态等原因,使得肝脏分割在医学图像处理领域仍然是具有挑战性的任务。针对腹部图像器官边界模糊及传统U-Net模型实现端到端的分割时精确度不高等问题,设计了一种基于改进的U-Net(IU-Net)和Morphsnakes算法的增强CT图像肝脏分割方法。方法首先根据CT图像头文件信息对原始数据进行预处理并构建数据集,然后使用构建好的数据集训练IU-Net,训练过程中使用自定义的Dice层评测图像分割结果的准确率,最后通过Open CV和Morphsnakes对初始分割结果进行精细分割,最终实现增强CT图像中肝脏的精确分割。结果实验数据包括200组增强CT,160组用于训练,40组用于测试。本文算法分割准确率达到了94.8%,与U-Net、FCN-8s模型相比,具有更好的分割效果。结论本文算法可以准确分割增强CT图像中各种形状的肝脏,能够为临床诊断提供可靠依据。