Para resolver el problema de la baja precisión de segmentación de nódulos pulmonares en imágenes de TC utilizando U-Net, se propuso un método mejorado para la segmentación de nódulos pulmonares por U-Net. Inicialmente, se agregó la conexión de red densa y el diseño de convolución expandida en diente de sierra a la parte de extracción de características, y se adoptó un diseño residual local en el proceso de upsampling. Finalmente, la efectividad del algoritmo propuesto fue evaluada utilizando el conjunto de datos público de nódulos pulmonares LIDC-IDRI. Los resultados mostraron que el algoritmo mejorado tuvo un rendimiento 7.03%, 14.05% y 10.43% superior al algoritmo de segmentación U-Net bajo las tres funciones de pérdida de DC, MIOU y SE, y la precisión fue 2.45% mayor en comparación con la de U-Net. Por lo tanto, el método propuesto tenía una estructura de red efectiva.