本发明属于医学图像处理与计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于多路径注意力融合的医学图像自动分割方法，包括获取医学图片数据集，将数据集分为训练集和验证集，对训练集中的图片进行增广，并对验证集和增广之后的训练集中图片进行归一化处理；将训练集中的图片输入多路径注意力融合网络模型，在交叉熵损失函数的指导下输出得到分割结果图；选择验证集准确率最高的模型，将测试集输入加载此模型的多路径注意力融合网络，输出得到图像的分割结果图；本发明解决医学图像分割过程中现有网络无法在编码器无法效地提高不同尺度下的特征质量，并且难以控制网络低级结构特征和高级语义特征之间的层间依赖性从而导致分割结果不佳等问题。