一种病理分类模型训练方法、病理分类方法及电子设备

本发明的实施例提供了一种病理分类模型训练方法、病理分类方法及电子设备，涉及医学图像技术领域。通过获取包括超声造影数据、血液指标数据以及病理诊断标签的样本数据，对超声造影数据处理，得到造影指标数据以及各超声造影图像，分别对超声造影图像、造影指标数据以及血液指标数据进行编码，并进行拼接融合，得到第一多模态特征图，将第一多模态特征图输入自适应特征提取模块进行处理，得到第二多模态特征图，将第二多模态特征图输入分类层，得到病例的预测病理类型，基于预测病理类型以及病理诊断标签，计算出损失信息，进行迭代训练，直至满足预设条件。从而能够结合超声造影数据、血液指标数据上的不同特征反应，提高病理分类的准确性。