本发明提供一种基于轻量级神经网络的软组织密度测量方法，包括选取已有软组织图像作为训练集，并将该训练集中所有软组织图像均进行预处理，以形成为训练样本；构建轻量级神经网络模型，并使用训练样本以及BCEDiceLoss对所述轻量级神经网络模型进行训练，得到训练好的轻量级神经网络模型；其中，所述轻量级神经网络模型每一次训练后，均基于Dice距离、Hausdorff距离和Jaccard系数进行评估；获取待测软组织图像并进行预处理，将预处理后的待测软组织图像导入已训练好的轻量级神经网络模型中，得到软组织密度。实施本发明，能够有效减少测量过程中的人力资源投入，提高了效率。