模型训练方法和病变图像分割方法及装置

本申请提供了模型训练方法和病变图像分割方法及装置，属于医学图像分析技术领域。其中，前述模型训练方法包括：构建U型图像分割网络，U型图像分割网络包括编码器与解码器；其中，编码器用于对病变图像进行编码，得到编码特征；解码器用于对编码特征进行解码，得到解码病变图像；通过差分进化边界增强模块提取真实病变图像中病变区域的边界关键点，得到真实病变图像边界区域；基于解码病变图像与真实病变图像边界区域的损失，以及解码病变图像与真实病变图像之间的损失，对U型图像分割网络参数进行优化，参数优化后的U型图像分割网络用于病变图像分割。基于前述方法训练获得的模型能够实现低参数量、低计算负载、高精度的图像分割。