本发明公开了一种深度融合学习的儿童脑部MRI脱髓鞘辅助分析方法，首先进行儿童脱髓鞘疾病数据预处理及数据集构建；然后深度融合学习脱髓鞘疾病辅助模型设计；通过构建的儿童脱髓鞘疾病数据集对深度融合学习脱髓鞘疾病辅助模型进行训练；最后通过训练好的深度融合学习脱髓鞘疾病辅助模型完成高信号白质分割图的获取与特征分类，通过可视化结果模型展示高信号白质分割图与特征分类标签。本发明方法不仅可以辅助医生进行临床诊断，而且可以大大提高图像标注的速率，这将极大缩短患者的确诊时间与确诊成本，使患者获得及时的治疗，缓解患者预后过程遗留的神经功能缺损，获得更好的预后效果。