本发明提供一种基于transformer的医学图像分割方法、系统、介质及电子设备，其中，所述方法包括提取所述医学图像对应的训练集以及测试集；基于transformer构建第一编码器块得到预设分割模型，并将所述训练集输入到所述分割模型中进行训练，其中，当训练次数达到预设阈值后，停止训练，并将所述测试集输入到所述预设分割模型中进行测试，以得到分割图像。本发明的基于transformer的医学图像分割方法、系统、介质及电子设备，将transformer和卷积神经网络相结合，在传统分割模型U型结构的基础上进行改进，将transformer作为主干网络，融合不同特征，并且对解码器块的结果分别进行深监督，使得模型具有更强的特征提取和特征融合能力，进而实现更准确的图像分割，以此提高医学图像分割的精度。