本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的肺叶分割方法及系统，该方法包括以下步骤：构建肺叶分割的训练图像数据集；构建基于三维卷积神经网络的肺叶分割网络并进行网络训练，对训练图像数据集进行预处理，训练完成后输出每个像素所属类别概率图；采用Dice Loss损失函数计算每个像素所属类别概率图的损失，多个类别概率图的损失进行加权得到总损失；设置权重衰减和学习率衰减，训练网络直至网络收敛；将待测图像进行预处理后输入到训练好的肺叶分割网络输出预测结果；将预测结果经过后处理还原至待测图像原始输入尺寸获得最终分割结果。本发明经过预处理和网络推理即可获得肺叶分割结果，实现了端到端的设计，提高了肺叶分割的效率和精度。