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龙图腾网获悉珠海横琴全星医疗科技有限公司申请的专利一种基于SAM的半监督适配器微调与提示学习的医学图像分割方法及相关装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120451565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510944651.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于SAM的半监督适配器微调与提示学习的医学图像分割方法及相关装置是由朱慧英;朱聪斌;汪启亮设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAM的半监督适配器微调与提示学习的医学图像分割方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于SAM的半监督适配器微调与提示学习的医学图像分割方法及相关装置。该方法包括：导入并预处理医学图像数据集，加载预训练SAM模型及YOLO提示模型，在SAM编码器各视觉变换器块插入双适配器，解码器嵌入超提示适配器、MLP对齐适配器及交叉注意力适配器；基于标注数据训练提示模型，通过KL散度筛选合格未标注数据，生成点击提示并利用SAM模型进行伪标签分割；构建含对比流形正则化项的联合损失函数，在冻结SAM主干前提下，结合伪标签与标注数据执行适配器微调。所述装置包括数据导入单元、模型加载单元及提示训练单元。本发明有效减少标注依赖，增强模型泛化能力及分割精度，同时保留SAM主干的原有性能优势。

本发明授权一种基于SAM的半监督适配器微调与提示学习的医学图像分割方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM的半监督适配器微调与提示学习的医学图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 导入医学图像数据集并预处理，所述医学图像数据集包含标注数据和未标注数据； 加载预训练的SAM模型与基于YOLO的提示模型，在所述SAM模型的编码器的每个视觉变换器块的多头注意力之后、残差连接之前插入第一适配器，在所述SAM模型的编码器的MLP残差路径中插入第二适配器；在所述SAM模型的解码器的每个视觉注意力块之前插入超提示适配器，在所述SAM模型的解码器的MLP残差路径中插入MLP对齐适配器，在所述SAM模型的解码器的交叉注意力残差连接之后插入交叉注意力适配器； 用所述标注数据训练所述提示模型，使用核密度估计法计算所述标注数据与所述未标注数据的特征分布，得到KL散度，筛选所述KL散度值低于阈值的所述未标注数据，获得合格未标注数据，用训练后的所述提示模型对所述合格未标注数据进行目标检测，获得点击提示； 用所述SAM模型根据所述点击提示对所述合格未标注数据进行提示图像分割，获得伪标签数据； 在训练适配器过程中，基于所述伪标签数据和所述标注数据，计算流形正则化损失和对比学习损失，将所述流形正则化损失和所述对比学习损失进行加权求和，构建损失函数； 在冻结所述SAM模型主干权重的前提下，基于所述损失函数，使用所述伪标签数据和所述标注数据进行适配器微调，获得适配器权重； 基于所述适配器权重，使用所述SAM模型和所述适配器进行图像分割，获得分割结果。

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