本发明提供了一种医学图像肺炎区域分割智能诊断系统，对医学图像进行格式转换和预处理；利用预训练的神经网络模型对预处理后的图像进行处理，得到肺炎区域分割结果；神经网络模型的训练过程包括：构建初步的神经网络模型；将作为样本的预处理后的医学图像中的背景当作正样本，肺炎感染区域当作负样本，输入到构建的神经网络模型进行解码操作；将图像对应的掩码进行反转操作；构建损失函数，利用损失函数优化神经网络模型的参数，直至预测结果符合要求，以此时的神经网络模型为预训练的神经网络模型；将预测结果的掩码进行复原，确定肺炎区域分割结果。本发明能够提高执行速度且提高分割精度与准确度。