本专利申请涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于深度学习的病理学图像自动分割系统,包括：图像采集模块,用于采集若干病理学图像；图像切分模块,用于将若干病理学图像均匀划分成若干切分图像；图像标注模块,用于根据预设的聚类算法将切分图像划分为若干区域,并对每个区域内标签对每个区域进行标记,得到若干标签图像；模型训练模块,用于将切分图像和标签图像作为输入,将对应的真实分割图像作为输出,训练得到一深度学习分割网络模型；预测模块,用于将待分割的切分图像和标签图像输入深度学习分割网络模型得到预测分割图像,以供医生作为参考依据。本发明实现了无监督病理学图像分割,同时提升了图像分割精度,降低了分割误差。
