本發(fā)明公開了一種骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)特征的提取方法與系統(tǒng)，包括：1)獲取經(jīng)化學(xué)試劑染色后得到的骨髓細(xì)胞圖像，并進(jìn)行圖像預(yù)處理；2)利用UNet++模型對(duì)骨髓細(xì)胞圖像進(jìn)行分割，得到若干個(gè)單一骨髓細(xì)胞圖像；3)結(jié)合醫(yī)學(xué)診斷知識(shí)對(duì)基于標(biāo)記的分水嶺算法進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)細(xì)胞核數(shù)值描述對(duì)單一骨髓細(xì)胞圖像進(jìn)行細(xì)胞核分割，獲取精準(zhǔn)的細(xì)胞核區(qū)域；4)提取單一骨髓細(xì)胞圖像的形態(tài)學(xué)特征，并進(jìn)行特征選擇，篩選得到重要性較高的形態(tài)學(xué)特征。本發(fā)明突破傳統(tǒng)基于標(biāo)記的分水嶺算法在進(jìn)行單一骨髓細(xì)胞圖像進(jìn)行核質(zhì)分割時(shí)，細(xì)胞核區(qū)域判定困難的問題，根據(jù)骨髓細(xì)胞形態(tài)學(xué)檢驗(yàn)知識(shí)預(yù)先得到不同類型骨髓細(xì)胞的細(xì)胞核面積占比信息，從而提取更精準(zhǔn)的形態(tài)學(xué)特征。