本发明公开了一种膜性肾小球数据自主处理与智能分型方法，该分型方法步骤如下：S1、采集并标注膜性肾小球图像数据；S2、对所获取的膜性肾小球图像数据进行数据预处理；S3、对预处理后的膜性肾小球图像数据进行聚类分析以获取初始设定的锚框尺寸以及数据划分的参数；S4、根据初始设定的锚框与数据划分参数建立并训练优化膜性肾小球智能分型级联模型，获得膜性肾小球的边框及分型结果；S5、对膜性肾小球的边框及分型结果进行总体性的综合统计分析，从而获取总体膜性肾小球数据的智能评估结果。本发明通过聚类分析设定的初始锚框提高了边框的回归质量，通过膜性肾小球智能分型级联模型的设计提高了膜性肾小球的检测速度及分型准确率。