本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种模型训练方法和模型训练装置、图像分割方法和图像分割装置，以及计算机可读存储介质和电子设备，解决了网络模型对医学图像序列中的结节进行分割的效果较差的问题。本申请实施例提供的模型训练方法使用的每个组合样本各自对应一个采样分配权重，因此，可以使用根据多种不同采样分配权重得到的组合样本对初始网络模型进行训练，从而选择出最优的结节分割模型。另外，采样分配权重为S种病灶属性各自对应的病灶样本的数量在组合样本包括的病灶样本总数量中的比例，从而可以平衡多种病灶属性对初始网络模型训练的影响，实现了差异化采样，从而提高了通过模型训练方法得到的最优的结节分割模型的分割效果。