本发明涉及心脏左室乳头肌形态识别技术领域，尤其是一种基于心脏磁共振对左室乳头肌形态自动识别及评估的模型，包括编码路径、解码路径和跨层融合以及输入端和输出端；输入端为单张心脏磁共振影像；输出端为心脏左心肌分割概率图，其中每个像素点对应于是否为左心肌的概率；编码路径，对应于下采样，用于提取图像特征环境信息；解码路径，对应于上采样，用于精确定位像素信息，提取细节信息。本发明能够结合U‑Net神经网络模型架构，以及乳头肌影像图片，高效的利用数据以及有效的学习模式的空间层次结构，大大提高了心脏磁共振影像分割速度，从而形成对左心室乳头肌形态的自动判定，从而降低医生繁琐的手动计算，提升效率。