膠質瘤是最常見的惡性腦腫瘤，其高低級別分類是制定治療方案和預后的重要參考指標。臨床中，腦膠質瘤的高低分級診斷通常由病理醫生閱讀全景病理圖像（WSI）來完成，該任務繁瑣且對醫生經驗要求較高。根據2016年第4版《中樞神經系統腫瘤WHO分類》標準，細胞的富集程度、核異型、壞死等現象與膠質瘤分級密切相關。受該標準啟發，本文定量分析腦全景病理圖像中細胞密度和異型特征，對膠質瘤進行高低級別自動分級。首先分析全局細胞密度定位感興趣區域（ROI），提取全掃描圖像的全局密度特征，然后對感興趣區域提取局部密度特征和異型特征，最后利用特征選擇并構建平衡權重的支持向量機（SVM）分類器，5折交叉驗證的受試者工作特性曲線下的面積（AUC）為0.92 ± 0.01，準確率（ACC）為0.82 ± 0.01。實驗結果表明，本文提出的感興趣區域定位方法可快速有效地實現定位，構建的細胞密度和異型特征能夠實現膠質瘤的自動分級，為臨床診斷提供可靠依據。