本发明提供了一种基于Transformer的高原肺水肿胸片病灶的分割方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本和目标图像；对所述训练样本进行预处理，生成标注后的训练样本；构建U型全卷积神经网络分割模型；将所述标注后的训练样本对所述神经网络分割模型进行训练，生成训练后的神经网络分割模型；将所述目标图像输入所述训练后的分割模型进行处理，输出目标病例；将所述目标图像加入所述训练样本集，以供所述神经网络分割模型进行更新。采用Transformer网络对胸片图像进行特征提取和病灶分割，能够有效地解决现有技术中存在的分割精度不高、无法准确识别病灶区域等问题。