本发明涉及一种面向气胸诊断的B超图像分析方法，包括以下步骤：获取肺部区域的超声检查视频，对其进行预处理；使用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到视频特征矩阵；将视频特征矩阵输入训练好的机器学习模型，所述机器学习模型的输出为诊断结果；将视频特征矩阵和诊断结果输出。在B超图像中可依据肺滑动征象来诊断气胸，但医生靠肉眼判断需要一定的时间且对医生有一定的技术与经验要求，与现有技术相比，本发明采用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到的视频特征矩阵能够直观量化反映超声视频中的肺滑动征象运动情况，从而通过计算机技术提高气胸诊断的效率与准确度。