本发明公开了一种病理图像的分割方法及装置。其中，该方法包括：将训练集样本输入到先验分类网络，得到样本的预测类别；根据预测类别和真实类别计算二值交叉熵损失，作为先验分类损失；根据先验分类网络生成类激活图，并使用孪生网络对类激活图进行正则化，得到修正类激活图；根据修正类激活图转换为伪像素级标签；将训练集样本输入至预先设置的语义分割网络，得到训练集样本的分割结果；将分割结果与伪像素级标签计算Dice损失，以优化语义分割网络，并通过优化后的语义分割网络进行病理图像分割。本方案可以使用标注量较少的图像级标签的组织病理图像，通过弱监督学习方式，对其进行快速准确地分割，完成对病理图像中癌变区域的自动定位。