医学图像分割模型的训练方法、图像分割方法及相关装置

本申请提供了医学图像分割模型的训练方法、图像分割方法及相关装置，包括对训练医学图像进行增强；提取增强图像的图像特征和提取文本描述的文本特征，融合图像特征和文本特征，根据图像特征和文本特征计算得到相似度，根据相似度生成提示信息；提取融合特征的注意力特征；根据提示信息和所述注意力特征对训练医学图像进行图像分割；根据所述图像分割结果调整模型参数得到训练好的医学图像分割模型；利用不同领域的文本信息来区分学习不同领域的特征，解决了在有限训练数据上提升模型的鲁棒性和泛化性，并且注重整体的参数量大小和计算资源的消耗，在少计算资源中实现高准确的医学图像分割。