一种医学报告生成方法、模型的训练方法、装置及设备

摘要

本申请实施例公开了一种医学报告生成方法、模型的训练方法、装置及设备，通过分别对源图像和目标图像提取图像特征，利用图像特征分别得到对应的第一医学报告文本和第二医学报告文本；再利用判别器得到第一医学报告文本和第二医学报告文本分别对应的第一判别结果和第二判别结果；最后计算源图像特异性损失、目标图像特异性损失、交叉熵损失、第一对抗性损失、第二对抗性损失和第三对抗性损失，利用计算得到的损失训练医学报告生成模型。训练得到的医学报告生成模型，能够将从标签较多的源图像领域学习到的知识应用于其他类型的医学图像的领域中，实现自动生成标签较少或者没有标签的医学图像的医学报告文本。