为了准确诊断滑膜炎患者病情，医生主要依靠手工标注和勾画的方法来提取磁共振图像（MRI）中的滑膜增生区域，该方法耗时长、效率低，具有一定的主观性且图像信息利用率低。针对这一问题，提出了一种新的关节滑膜分割算法，即2D ResU-net分割算法。首先，将残差网络（ResNet）中的两层结构的残差块融入到U-Net中，构建2D ResU-net；然后，将样本数据集分为训练集和测试集，而后对训练集进行数据增广；最后，将增广后的所有训练样本用于网络模型的训练。为了检测模型的分割效果，选取测试集中含滑膜炎的断层图像进行分割测试，最终平均分割精度指标可达到：Dice相似系数（DSC）69.98%，交并比（IOU）指标79.90%，体积重叠误差（VOE）系数12.11%。与U-Net算法相比，2D ResU-net算法的DSC系数提升了10.72%，IOU指标升高了4.24%，VOE系数降低了11.57%。实验结果表明，该算法对于MRI图像中的滑膜增生区域可以实现较好的分割效果，能够辅助医生对病情做出及时诊断。