Обоснование. В настоящее время при бактериоскопической диагностике туберкулеза возникает большое число ошибок, что сопряжено с наличием ряда проблем, которые могут быть решены путем автоматизации процесса анализа микроскопических изображений мокроты. Автоматизированный анализ изображения как правило представляет собой несколько этапов: сегментация изображения и идентификация или распознавание объектов, находящихся на изображении. В статье рассмотрен первый из этих этапов - сегментация. Целью исследования явилось изучение возможности сегментации цифрового изображения микроскопического препарата мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, с использованием вейвлет-преобразования Mexican Hat. Материалы и методы. В качестве материала исследования использовались 830 цифровых изображений, полученных при микроскопии мазков мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена. Для автоматизированной сегментации изображений использовалось двумерное вейвлет-преобразование Mexican Hat Wavelet. Результаты. В процессе исследования установлено оптимальное значение параметра σ, являющегося единственным варьирующимся параметром вейвлета Mexican Hat, а также проведена оценка времени выполнения вейвлет-преобразования цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильесна. Заключение. Сделано заключение о возможности использования двумерного вейвлет-преобразования Mexican Hat цифровых микроскопических изображений мокроты, окрашенной по методу Циля-Нильсена, для сегментации данных изображений