本发明提供一种跨级信息融合医学图像分割方法，通过搭建跨级信息融合模型，将预处理的数据送入编码器中提取特征，将每次编码后的特征重新进行一次特征提取，然后再与上一级编码后的信息进行融合后送入解码器进行解码，将预处理后的训练集、验证集图像数据输入到跨级信息融合模型中进行训练，将测试集图像数据中每个图像传入已经训练完成的跨级信息融合模型中进行预测，得到分割结果。本发明提供的一种跨级信息融合医学图像分割方法，可以融合不同层次的特征，可以有效提取上下文信息，显著提高了分割效果。