本发明公开了一种基于改进Unet的冠脉微血管疾病血流储备获取方法，属于医学技术领域，包括以下步骤：步骤S1：获取冠脉造影序列数据；步骤S2：选择需要分析的造影主血管段，利用训练好的深度学习分割模型对主血管进行分割，得到静息与充血状态下造影剂开始填充血管段和充满血管段的四帧分割图像；步骤S3：对分割后的图像提取血管中心线并基于拓扑结构限制修正断点，生成连续且准确的血管中心线；步骤S4：计算主血管中心线长度，根据序列中造影剂充满血管所用的帧数计算出血流速度；步骤S5：通过计算充血与静息状态下血流速度之间的比值获取冠脉血流储备。本发明能够基于改进UNet分割网络仅通过冠脉造影序列就能快速精准的获取冠脉血流储备，能够有效简化检测步骤提高检测效率。