本发明提出一种基于CNN的红细胞图像亚分类方法,该方法包括：该方法包括：步骤1.建立红细胞亚分类图像数据集，将数据集中每一幅图像所属的红细胞亚分类标注，获得红细胞亚分类图像弱监督训练集；步骤2.将弱监督训练集转强监督训练集；步骤3.构建深度卷积神经网络；步骤4.红细胞亚分类模型训练；步骤5.将任意一张经过步骤1预处理的红细胞图像输入到训练好的模型中，即可识别出该红细胞所属的红细胞亚分类。本发明中模型所用红细胞训练集采样自医院真实病患尿液样本，每张图像先人工标记出亚分类形成弱分类训练集，再通过图像处理手段标记细胞位置形成强分类训练集，节省了大量人工成本。