本发明公开了一种乳腺超声造影视频中病灶区形态自动标注方法，设计一个端到端的网络模型结构只需将待识别数据送入模型中，模型自动对每帧图像进行卷积操作，提取出分类依据的判别特征。整个识别过程中无需人工勾画病灶区范围，因为某些病灶形态特征描述有关正常组织下的造影变化与病变组织造影变化对比，如增强强度、增强时序等，因此使用卷积神经网络中的卷积自动对整个造影视频帧序列进行卷积计算，通过计算得出的特征值表现出正常组织与病变区域的映射数据，并根据网络规则进行对比得出结果。此外，如蟹足状、增强顺序等形态特征，使用所设计网络对视频连续帧的时空特征自动计算出该形态动态变化所对应的特征。