耳部穴區的自動分割是實現智能化耳穴療法的基礎。然而，由于耳部穴區較多，且缺乏清晰的邊界特征，現有方案在自動分割耳穴時面臨著挑戰。因此，需要一種快速準確的耳部穴區自動分割方法。本研究提出了一種基于深度學習的耳部穴區自動分割方法，主要包含耳部輪廓檢測、解剖部位分割及關鍵點估計和圖像后處理三個階段。本文還提出了K-YOLACT以提升解剖部位分割及關鍵點定位的運行效率。實驗結果表明，所提出的方法實現了對耳部正面圖像內66個穴區的自動分割，分割效果優于現有方案。同時K-YOLACT方法的解剖部位分割的平均精度均值（mAP）為83.2%，關鍵點定位平均精度均值為98.1%，且運行效率明顯提升。該方法的提出為耳穴圖像的精確分割提供了可靠的解決方案，也為中醫療法的現代化發展提供了強有力的技術支持。