本发明公开了一种用于乳腺癌病理图像的分割方法，主要包括三大模块：数据的预处理、细胞核检测和细胞核边界精细分割。病理专家首先对细胞核边界进行人工标定。对病理图像进行标准化处理，消除染色差异。制作基于细胞核像素、细胞核边界像素和背景像素的训练样本，训练卷积神经网络分类器，实现基于Patch小块图像中心像素的分类器。将训练好的卷积神经网络模型在整张病理图像上检测，输出概率图，经过后处理算法产生二值图像作为主动轮廓模型的初始化形状轮廓，采用主动轮廓模型对细胞核边界进行精细化分割。本发明是一种具有较高分割准确率，可实现对乳腺癌病理图像中的重叠细胞进行分割的算法。本发明还公开了一种用于乳腺癌病理图像的分割装置。