基于层次化知识蒸馏的多实例医学图像分类方法及装置

本发明公开了基于层次化知识蒸馏的多实例医学图像分类方法及装置，涉及医学图像处理技术领域，包括获取历史医学图像数据，历史医学图像数据包括同一患者的若干张历史医学图像；对历史医学图像数据进行特征提取，得到历史特征序列；根据历史特征序列训练预设的医学图像分类模型，预设的医学图像分类模型包括教师模型和学生模型，教师模型为基于注意力机制的多实例学习模型，学生模型为基于Transformer架构的多实例学习模型，在训练过程中学生模型的输入序列依次包括分类令牌、蒸馏令牌以及特征序列，本发明实现了高效的知识传递和快速收敛，在保持高分类精度的同时，显著降低训练时间和计算资源需求。