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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于SAM与提示器的医学图像分割方法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：CN120014262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510056567.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于SAM与提示器的医学图像分割方法是由张琛;张羽嘉;宋弢;王丹心设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAM与提示器的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分割技术领域，具体公开了一种基于SAM与提示器的医学图像分割方法。该方法首先对原始医学图像预处理并依次通过SAM图像编码器、特征增强块得到增强特征，再合并位置编码与级别编码，输入Transformer编码器生成提示符的多尺度特征，再经过Transformer解码器生成强化的提示符特征，再输入提示线性投影层后与多尺度特征组合成稀疏提示符；再与SAM图像编码器每一层产生的中间特征进行拼接，并输入SAM图像解码器得到掩码图像；最后训练模型并对待分割医疗图像分割，最终获得分割图像。该方法克服了SAM提示的类型、位置和数量会显著影响SAM生成结果的问题，具有训练时间短，训练正确率高，普适性强，操作便捷的优点。

本发明授权一种基于SAM与提示器的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM与提示器的医学图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取原始医学图像，对原始医学图像进行预处理，并构建训练数据集； 步骤2、搭建基于SAM模型的医学图像分割模型，该医学图像分割模型包括SAM图像编码器、特征增强块、提示器模块以及SAM图像解码器； SAM图像编码器采用多层TransformerBlock结构； 提示器模块包括Transformer编码器、Transformer解码器以及提示线性投影层； SAM图像解码器采用多层Transformer解码器结构； 其中，预处理后的原始医学图像在医学图像分割模型中的处理过程如下： 预处理后的原始医学图像首先经过由多层TransformerBlock组成的SAM图像编码器得到每一层产生的中间特征，然后特征增强块递归接受每层TransformerBlock输出的特征并进行增强处理； 将特征增强块输出的增强特征输入提示器模块并进行如下处理： 首先将输入至提示器模块的增强特征合并位置编码与级别编码后进行展平，然后输入到Transformer编码器，Transformer编码器提取高层次的提示符的多尺度特征，再经过Transformer解码器，结合初始化参数，递归生成每一层的强化的提示符特征；然后输入提示线性投影层，最后与Transformer编码器生成的多尺度特征组合，形成稀疏提示符； 将提示器模块输出的稀疏提示符与SAM图像编码器每一层产生的中间特征进行拼接，并输入SAM图像解码器中； 在SAM图像解码器中，使用Transformer解码器块，使编码器生成的总图像特征和提示器生成的提示嵌入之间进行交互，得到掩码图像； 步骤3、基于步骤1的训练数据集对步骤2中搭建好的医学图像分割模型进行训练，然后，利用训练好的医学图像分割模型对待分割医疗图像进行分割，最终获得分割图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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