【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像处理模型的构建方法、终端设备、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、随着深度学习技术的不断发展，越来越多的深度学习模型被开发出来以支持医生的临床决策并为医生提供诊断的参考依据。
2、在相关技术中，技术人员需要使用带有精确标注的医学图像对深度学习模型进行训练才能得到用于输出准确图像类别的图像处理模型。然而，由于医学图像只能由经验丰富的医学专家对其进行标注，且对图像进行标注的过程会耗费医学专家大量的时间和精力，因此，高质量标注数据的获取成本大大增加，从而也导致了深度学习模型可用的训练数据在数量上存在一定限制，进而使得技术人员构建出的图像处理模型在精确度上存在一定缺陷。
3、因此，如何更好的构建用于对医学图像进行分类的图像处理模型，也就成为了行业内亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种图像处理模型的构建方法、终端设备、存储介质及计算机程序产品，旨在令终端设备能够更好的构建出对医学图像进行分类的图像处理模...
【技术保护点】
1.一种图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述图像处理模型的构建方法应用于包含初始预训练单元和初始提示生成器的初始图像处理模型，所述图像处理模型的构建方法包括步骤：
2.如权利要求1所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述初始预训练单元包含初始图像编码器和初始文本编码器；
3.如权利要求2所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述初始图像嵌入和所述初始文本嵌入对所述初始图像编码器和所述初始文本编码器进行更新以得到目标预训练单元的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，在所述根据所述...
【技术特征摘要】
1.一种图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述图像处理模型的构建方法应用于包含初始预训练单元和初始提示生成器的初始图像处理模型，所述图像处理模型的构建方法包括步骤：
2.如权利要求1所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述初始预训练单元包含初始图像编码器和初始文本编码器；
3.如权利要求2所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述初始图像嵌入和所述初始文本嵌入对所述初始图像编码器和所述初始文本编码器进行更新以得到目标预训练单元的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，在所述根据所述训练医学图像数据和所述训练医学文本数据对所述初始预训练单元进行更新得到目标预训练单元的步骤之前，所述方法还包括：
5.如权利要求3所述的图像处理模型的构建方法，其特征在于，所述通过所述目标预训练单元提取所述训练医学图像数据内包含的目标图像嵌入的步骤，包括：
6.如权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢宇彤，郑馥丹，陈志广，王莹，余伟江，李孟非，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：
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