本发明公开了一种基于深度学习的医学图像三维自动分割方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤1，对于待实现自动分割的病灶或器官的病例，采集临床影像数据，并对影像数据进行脱敏及规范化处理。步骤2，基于影像数据构建训练集。步骤3，对训练集进行预处理及数据增强，得到规范化的数据。步骤4，设置超参数，并将规范化的数据输入到三维全自动分割网络模型中进行训练，得到训练完成的分割模型。步骤5，采集影像数据作为测试样本，经规范化处理后输入训练完成的分割模型。步骤6，由步骤4得到的分割模型实现全自动特征提取并输出的病灶或器官的分割结果。