本发明公开了一种基于神经网络的肺部病理切片癌细胞分割算法，首先，根据实验需要收集一定数量肺癌病人的肺部病理切片图像数据，完成数据的采集；之后使用预处理技术对数据进行初步处理得到符合标准的数据，并将数据集分为训练集和验证集；接下来根据算法设计逐步搭建图像分割模型，在模型搭建好后，使用训练集对模型进行训练，并使用验证集对模型效果进行评估；最后在模型训练完毕后使用本专利算法提出的网络对癌变区域进行预测。结果表明，本发明提出的网络性能更优。我们可以得出结论，在基于肺病理切片图像的小细胞肺癌分割中，相比于传统方法，本申请的方法更加清晰明了，得到的预测结果更加准确。