一种三维超声图像分类模型的训练方法及装置

本申请提供了一种三维超声图像分类模型的训练方法及装置，所述训练方法包括：在目标三维超声训练图像中选取多张目标二维超声训练图像，并确定其对应的掩膜图像及其在多个特征维度下的标注分类结果；利用特征提取模型对每张目标二维超声训练图像和掩膜图像进行特征提取，得到目标病灶特征；利用每个特征维度下的分类器对目标病灶特征进行的特征分类，得到每个特征维度下对应的分类结果，并确定每个特征维度下的损失函数值，以确定整体损失值；基于整体损失值，对三维超声图像分类模型中的模型参数进行更新，以得到更新后的目标三维超声图像分类模型。通过上述方法，提高了三维超声图像分类模型对三维超声图像中的病灶进行分类的准确性和效率。