本申请提供一种基于全神经网络的病灶特征识别与分割方法及系统，属于医疗图像处理，该方法包括：采用小波滤波神经网络模型提高CT图像的清晰度和对比度；采用语义分割网络进行调整后的所述CT图像中所述各结构类型的识别和各结构的分割；将多个连续且相邻的所述病灶图像中的病灶数据进行堆栈，构建具有三维上下文信息的病灶体积数据；使用多尺度特征金字塔网络对所述体积数据提取特征，根据条件随机场方法进行该特征的处理和优化，输出识别与分割后特征的特征信息和类别信息。本申请通过对医学影像进行特征提取与增强、图像分割，特征图像分类，最后处理与优化，有效提高了医学影像中各结构的识别和分割准确率。