摘要
本发明公开了一种小样本医学图像分类方法、系统、装置及存储介质，属于医学影像处理和人工智能领域。所述方法包括：通过语义序列构建模块将输入的医学图像分割为具有空间上下文信息的重叠切片序列；提取每个切片的特征表示并添加位置编码；通过序列增强模块处理特征序列，捕获长距离依赖关系；利用分布感知原型计算模块构建考虑特征分布的类别原型；使用马氏距离计算查询样本与各类别原型的距离并进行分类决策。本发明针对Mamba特性专门设计的端到端架构，突破性地解决了传统少样本学习方法在医学图像领域适应性不足的根本难题，为医学诊断辅助系统提供了一种高效、稳健且具有实用价值的技术路径。
