一种基于协同量子粒子群算法的医学图像分割方法，主要解决现有图像分割技术中类别增多时分割时间过长、分割结果易陷入局部最优状态、在可承受时间内分割精度低的问题。本发明的技术方案为：(1)读入医学图像，得到矩阵；(2)初始化种群；(3)通获得个体最优和全局最优；(4)产生新的个体；(5)产生新的个体最优和全局最优；(6)判断当前迭代次数如满足最大迭代次数，进行步骤(7)，否则，返回步骤(4)；(7)进行图像分割；(8)将分割后的图像矩阵输出。本发明在图像分割求得阈值过程中利用蒙特卡洛方法多次测量，对多次测量得到的个体采取协作策略，具有更快得到理想分割结果的优点，可用于对医学图像的多阈值分割。