Данная статья посвящена созданию компьютерной системы для классификации лейкоцитов на изображениях клеток крови. Решение задачи классификации белых кровяных клеток позволяет диагностировать не только заболевания крови, но и широкий ряд других заболеваний, а также выполнить оценку общего функционального состояния здоровья человека. Современные способы и методы классификации лейкоцитов имеют достаточно большое количество недостатков, что обусловливает проблему поиска оптимального и эффективного метода в качестве инструмента для решения этой задачи. Метод, выполняющий классификацию лейкоцитов на используемых медицинских снимках в разработанной компьютерной системе, базируется на применении обученной сверточной нейронной сети в качестве бинарного классификатора. В работе показано преимущество использования данной архитектуры и техники глубокого обучения для решения задач классификации объектов на цифровых изображениях. Разработанная система позволяет в большинстве случае верно и с высокой скоростью определить принадлежность лейкоцита ни снимке к одному из двух классов, что указывает на возможность использования данной системы в качестве вспомогательного инструмента для гематологического анализа крови.