La evaluación del estado de salud del corazón es el estándar de referencia para medir la intensidad del ejercicio realizado por diferentes individuos. Por lo tanto, el análisis efectivo de las condiciones cardíacas es un tema de investigación importante. En este estudio, proponemos un sistema diseñado para segmentar imágenes del ventrículo derecho. En este sistema, el ventrículo derecho del corazón se segmenta utilizando un modelo mejorado llamado RAU-Net. La sensibilidad y especificidad de la red se mejoran al mejorar la función de pérdida. Adoptamos una convolución extendida en lugar de una convolución ordinaria para aumentar el campo receptivo de la red. En la fase de muestreo de la red, introducimos un módulo de atención para mejorar la precisión de la segmentación de la red. En las etapas de codificación y decodificación, también introducimos tres módulos residuales para resolver el problema de explosión del gradiente. Se proporcionan los resultados de los experimentos para mostrar que el algoritmo propuesto mostró una mejor precisión de segmentación que un algoritmo existente. Además, el algoritmo también puede ser entrenado de manera más rápida y eficiente.