摘要
本发明涉及医疗图像分类领域,具体涉及一种小样本医疗图像分类方法、系统及存储介质,方法包括如下依次执行的步骤:S1:采用第一数据集和预训练策略对双向状态空间模型进行预训练,获得双向状态空间模型的预训练权重;S2:获取第二数据集,进行处理;S3:采用第二数据集对双向状态空间模型进行元训练,获得元训练后的双向状态空间模型;S4:获取第三数据集,进行处理;S5:微调元训练后的双向状态空间模型,获取元微调后的双向状态空间模型;S6:进行最终测试,将所述第三支持集和所述第三查询集输入到增强原型网络进行分类,获取分类结果,本申请通过实施预训练‑元训练‑微调的简化流程,显著提高了模型的适应速度和效率。