互动细分最近引起了专业任务的关注，需要专家输入来进一步提高分割性能。在这项工作中，我们提出了一种新颖的交互式分割框架，其中用户点击基于当前分割掩码的大小动态地调整。点击区域形成重量映射，并作为一种新的加权损失函数馈送到深度神经网络。为了评估我们的损失函数，采用了应用前景和背景用户的交互式U-Net（IU-Net）模型作为主要交互方法。我们在BCV数据集上培训并验证，同时从MSD数据集测试脾脏和结肠癌CT图像，与使用我们的加权损耗功能的标准U-Net相比，改善整体分割精度。应用动态用户点击大小通过仅利用单个用户交互，分别将整体准确性增加5.60％和10.39％。