本申请关于一种用于医学图像的图像处理方法、装置、设备及存储介质，涉及医疗技术领域。该方法包括：调用第一通道网络对第一样本图像进行处理，获得第一样本图像对应的预测类型结果以及图像特征；调用第二通道网络对第二样本图像以及第一样本图像的图像特征进行处理，获得预测分类结果；基于预测类型结果，预测分类结果，第一样本图像的类型标签以及第二样本的类型标签，对第一通道网络和第二通道网络进行训练，且对第一通道网络训练完成后获得的通道网络用于构建图像分类模型。通过上述方法，避免了小样本学习场景中，由于样本数量有限而导致的过拟合现象，提高了模型的训练效果，提高了获得的图像分类模型的分类准确性。