本发明提供了医学图像处理领域的一种基于Inception模块的并行胶囊网络宫颈癌细胞检测方法,随着深度学习技术的不断发展,对子宫颈癌细胞图像进行智能识别和分类研究不断深入。本发明包括：步骤一、宫颈细胞图像数据集准备、分类标注信息标注；步骤二、Inception模块通过其卷积网络和并行结构提取图像纹理属性特征,生成特征信息训练结果；步骤三、胶囊网络处理图像特征,基于Inception模块训练结果,通过动态路由机制进一步处理图像特征,对其进行压缩和向量变换；步骤四、通过向量压缩处理,进行全连接计算,对宫颈细胞图像进行诊断分类。本发明的优点在于：极大的提升了宫颈癌细胞检测的准确性以及效率。