公开了一种如下的疾病诊断系统及其方法：通过神经网络进行学习并利用经过学习的神经网络及非局部块，可在生物组织的图像中分割存在疾病的区域。根据本发明的一方面，提供一种疾病诊断系统，其在包括处理器及用于存储神经网络的存储装置的系统中实现，利用作为生物图像的载玻片和上述神经网络，上述疾病诊断系统包括补丁级别分割神经网络，上述补丁级别分割神经网络对于将上述载玻片分割成规定大小的每个规定补丁，接收上述补丁作为输入层来特定上述补丁中存在疾病的区域，上述补丁级别分割神经网络包括：补丁级别分类神经网络，用于接收上述补丁作为输入层，输出与上述补丁中是否存在上述疾病有关的补丁级别分类结果；以及补丁级别分割架构，用于接收上述补丁级别分类神经网络中包括的隐藏层中的2个以上特征图提取层中分别生成的特征图，特定上述补丁中存在疾病的区域，上述补丁级别分割架构包括：非局部相关关系计算子架构，包括与上述2个以上的特征提取层分别对应的非局部相关关系计算节点，上述非局部相关关系计算节点分别进行对从与其对应的特征提取层输入的特征图的非局部相关关系计算过程，上述非局部相关关系计算过程为进行卷积的过程、进行非局部块的过程，或者并行卷积及非局部块的过程；以及分割子架构，基于上述非局部相关关系计算子架构中生成的结果来特定上述补丁中存在疾病的区域。