本发明属于医学影像技术领域，尤其是一种基于深度学习的自适应生物医学影像分割方法，包括步骤一、将需要分割的生物医学影像数据同时送入网络模型框架中的第一决策分支和第二决策分支，之后所述第一决策分支和所述第二决策分支同步运行，分别得到指定生物医学影像适配的网络参数配置和网络深度配置。该基于深度学习的自适应生物医学影像分割模型框架，本发明能够实现在无人调优的情况下，自动的根据生物医学分割模型的数据特征，从管道参数和网络深度两个方向进行全局的调优，更好的拟合数据特征和任务特点，最后生成全局最优的分割模型，相比现有技术，在大大降低计算量的同时，实现更精准更高效的网络模型调优。