本发明提供一种基于深度学习的胸腔器官分割方法。本发明改进了U‑Net的结构，得到了一种更优的用于胸腔器官分割的编码解码结构，相较于传统的U‑Net，在特征提取部分具有更好的性能以及更好的效果，而在上采样部分针对各层的不同特点增加了卷积和池化层，有效减少了锯齿现象，使得上采样结果更加精细，本发明也对分割结果中出现的一些脱离主体的分割错误进行了只取最大连通区域的处理。本发明训练速度和计算速度都优于传统的U‑Net网络，本发明方法的网络达到了50层，提取特征的效果更好，并且本发明仅需一个模型就可以用于多器官的图像分割。