本发明公开了一种基于全卷积神经网络的病理切片图像癌症区域分割系统，该系统的实现包括：提取病理切片图像中组织区域的掩码，去除空白背景；将组织区域与病理切片图像中标注的癌症区域结合，对全视野的病理切片图像切割获得训练样本数据；对样本数据进行扩充；构建以Resnet50为编码器的Unet分割网络，将第一级编码器的卷积单元替换成组合卷积单元，提取输入图像中不同尺度的信息，在解码器引入特征融合模块，充分利用每一级解码器输出的信息；分割网络在经过数据增强的数据集上训练并调优；采用网格处理算法对整张病理切片图像进行预测，识别其中的癌症区域。本发明在特征提取阶段引入多尺度信息，提高了对癌症区域的分割精度。