本发明公开了一种基于注意力自蒸馏的淋巴结结节超声图像小目标分割系统，涉及图像分割技术领域，通过构建包括U‑net网络、单层卷积神经网络以及自蒸馏监督模块的分割模型，通过自蒸馏监督模块对模型编码的结节特征和原始图像中的结节区域进行注意力指导计算，用大结节的特征信息补偿特征图分辨率降低带来的信息损失，由于结节区域成像的相似性，结节图像映射可以指导结节特征映射的特征对齐关系，量化每个输入图像和相应特征图之间的关系，将大结节区域学习到的特征知识蒸馏给小结节区域，进而提高淋巴结结节分割中小结节的分割性能，提升模型对不同尺寸结节检测的鲁棒性和泛化性，更好地适应不同领域的数据集和实际临床场景。