本发明涉及一种基于深度学习的医学影像增强方法，属于图像增强技术领域。利用U‑Net网络作为图像增强方法的网络结构，在网络的训练目标中加入能够使网络对选定的感兴趣区域进行增强的软差异对比度损失，并且给网络提供具有医生标注的医学图像数据按照软差异对比度损失这个训练目标对网络进行训练，从而使得U‑Net网络能够对输入的医学图像进行重建并对选定的感兴趣区域进行检测与图像增强。本发明提出的方法与基于直方图均衡的方法相比，能够更加稳定准确地找到感兴趣的标注区域位置并进行增强；与基于形态学的方法相比，对关注区域的增强效果更加清晰明显，实现快速、准确、可靠的医学影像区域增强的功能。