本发明提供了一种基于边缘算子改进的ResUnet医学影像分割系统，包括：数据获取模块，被配置为：获取待处理的医学影像数据；肺段分割模块，被配置为：根据获取的医学影像数据和预设ResUnet网络模型，得到肺段分割结果；其中，根据预测结果与标注标准数据得到第一损失函数，根据预测结果与边缘算子处理后的标注数据得到第二损失函数，以第一损失函数和第二损失函数的加权和为ResUnet网络模型的损失函数；本发明在训练过程中进行优化调整和模型训练学习的损失函数的重新设计，能够更快速的进行智能特征学习，极大的提高了器官结构分割准确率。