本发明公开了一种基于残差‑注意力深度神经网络的肿瘤分割方法，包括：数据预处理、训练集制作、构建残差‑注意力深度神经网络模型、训练残差‑注意力深度神经网络和分割阶段，本发明的肿瘤分割方法结合了残差网络中的残差模块，使深度神经网络能更好地处理梯度消失问题。其次，本发明的深度神经网络使用残差‑注意力模块使得处理的性能极大的改善，由于不同类型的注意力被提取出来，因此该分割方法更具有普适性。最后，使用U‑Net作为基本体系结构来捕获多尺度的注意力信息，并将低层特征与高级特征完美集成。