本发明公开了一种多特征融合计算识别胶质瘤复发与坏死的方法，包括以下步骤，步骤一：数据预处理；步骤二：对胶质瘤病灶进行分割；步骤三：对胶质瘤病灶影像组学特征进行获取；步骤四：对多特征融合分类；本发明所述的一种多特征融合计算识别胶质瘤复发与坏死的方法，本方法神经网络的卷积层特征与影像组学特征进行融合，使模型通过两种特征维度空间，能够从常规MRI结构像学习到区分复发与坏死的病灶特征信息，以此缓解国内专业医疗人员的分布不均匀、高质量影像设备有限等问题，从而能够辅助医生对术后的GBM患者有更好的预判结果。