本发明公开了一种医学图像目标区域定位方法及系统，其方法包括：使用图像分割网络对预先收集的预设张数的医学图像进行模型训练，构建相应的训练模型；将构建的训练模型用于需要进行目标区域定位的当前医学图像，对当前医学图像进行图像分割，获取分割概率图；采用巴特沃斯滤波器对分割后的分割概率图进行巴特沃斯数字图像处理，得到滤波概率图；采用区域生长法对滤波概率图进行定位，获取相应的定位区域。其通过将巴特沃斯滤波器与深度学习网络模型结合在一起，加强了对网络模型输出端的处理，使得网络模型在对未见过的样本上具有较强的适用性，一定程度上弥补了医学图像训练数据少、影像形态丰富等因素而导致的模型缺陷。