本发明提出一种胃癌神经浸润数字病理切片图像定位和分类方法及系统，首先将整张病理图像采用滑动窗口的方式切分小patch训练图像块；其次，构建并将训练图像块输入训练分割模型，分割胃癌细胞区域并输出胃癌细胞生成掩模，同时构建并将训练图像块输入DETR模型，检测神经区域对神经进行定位和分类；而后，基于胃癌分割模型的输出结果和DETR网络输出结果，将胃癌分割掩膜和神经检测结果图输入神经浸润判别网络，对神经区域与胃癌区域进行像素级别的重叠判别，若不存在重叠区域，则对该神经区域判别为正常神经区域，不对其进行定位和类别的呈现；若存在重叠区域，则判别是神经浸润，输出神经浸润的定位和分类结果；最后，将小patch图像块拼回原始大小图像输出。