本发明公开了一种基于超声造影图像均匀程度的分类系统，其包括图像预处理模块、分类标注模块、特征提取模块、特征筛选模块、主成分分析模块、模型训练模块和分类预测模块；其中，离线分类时，通过图像预处理模块、分类标注模块、特征提取模块、特征筛选模块、主成分分析模块和模型训练模块得到相应的多个二分类QDA模型，再由分类预测模块利用得到的模型对未知分类结果的超声造影图像进行分类预测，而在线分类时，分类预测模块直接利用已有的二分类QDA模型，完成对未知分类结果的超声造影图像进行分类预测。因此，本发明不仅能够降低医生的工作量，有效地辅助医生做出准确的诊断结果，还能够降低分类模型的学习难度，提高分类模型的训练效率。