本文提出了一种新的基于距离估计的苏木素-伊红(Hematoxylin and eosin,H&E)染色图像细胞核定位的方法。这种方法首先将H&E染色图像二值化,然后对二值化图像中的目标进行计算,寻找细胞核位置候选点并筛选,并最终定位图像中的细胞核所在位置。为达到定位细胞核的目的,我们提出了同步可调点火的耦合脉冲神经网络(Synchronous and adjustable firing pulse coupled neural network,SAFPCNN)模型和基于距离估计的细胞核标记等两种新方法,来分别完成图像的二值化以及标记操作。1)SAFPCNN是一种具有双层结构神经元的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型。神经元的主级负责接收激励并生成自然点火的脉冲序列。神经元的次级负责接收自然点火序列与邻近神经元的激励,生成自然、耦合同步的脉冲序列。这种同步点火的方式可以有效减少误分割。2)基于距离估计的细胞核标记方法,是一种快速、有效、实用的细胞核标记方法。这种方法在细胞核的二值化图像上,利用凸区域重心点距离区域边界最远这一客观现实,结合距离的卷积估算方法,筛选区域的中心候选点以获得较好的标记结果。据实验结果,我们的方法在40倍放大、分辨率为1024×1360的输入图像上,取得了(95.26±2.72)%的标记精度和1.54秒/千个细胞核的平均标记时间,这样的精度和准确率基本满足实际应用的需求。