本发明公开了一种基于多任务学习的卷积网络的皮肤镜图像分割方法与系统，包括：1)对收集到的皮肤镜图像进行预处理操作；2)对皮肤镜图像进行数据划分，并对其中的训练集进行数据扩充；3)构建基于多任务学习的卷积网络；4)训练基于多任务学习的卷积网络；5)生成分割结果图。本发明基于多任务学习的卷积网络进行皮肤镜图像的病灶区域分割，利用多任务学习的机制在网络学习病灶区域分割的过程中额外引入边缘特征信息，强制网络关注边缘结构特征。本发明针对分割蒙版边界模糊的挑战性难题提出了有效的解决方案，显著提高了皮肤镜图像分割的准确率。