一种超声图像分割模型训练方法和装置

本发明实施例提供一种超声图像分割模型训练方法和装置，方法包括：获取包含有病灶区域标注信息的多个样本图像，将样本图像输入至多尺度图像分割模型中，得到预测病灶分割图；对预测病灶分割图中的各病灶分割区域进行边缘提取处理，得到对应的边缘轮廓区域；基于病灶区域标注信息和各病灶分割区域的边缘轮廓区域，确定边缘轮廓损失值和非边缘轮廓损失值；基于边缘轮廓损失值和非边缘轮廓损失值，对多尺度图像分割模型进行训练，得到目标多尺度图像分割模型，通过综合超声样本图像中不同尺度的特征信息，并通过边缘轮廓损失值和非边缘轮廓损失值进行模型训练，使得模型更加关注样本图像中的重点信息，从整体上提高了图像分割模型的分割准确性。