图像处理方法、装置、介质、电子设备及程序产品

本公开涉及一种图像处理方法、装置、介质、电子设备及程序产品，方法包括：获取目标医学图像；调用预训练的大模型，提取目标医学图像的深度学习特征，其中，大模型是通过无标注的第一样本医学图像进行训练得到的；获取目标医学图像的影像组学特征；将深度学习特征和影像组学特征进行融合，得到融合特征；根据融合特征，得到目标医学图像的类别预测结果，避免了深度学习模型中需使用标注的医学图像数据量不足时，导致的该深度学习模型在训练中无法收敛、过拟合和陷入局部极值等问题，且基于大模型提取到的特征和基于影像组学提取的特征进行结合，得到了更泛化、全面的融合特征，从而提升了类别预测结果的准确率。