一种基于SAM大模型域泛化视觉提示调优的医学图像分割方法

本发明属于医学图像分割技术领域，具体涉及一种基于SAM大模型域泛化视觉提示调优的医学图像分割方法，包括：构建基于SAM大模型的医学图像分割模型，通过医学图像分割模型进行医学图像分割；本发明通过鸿沟感知校正策略利用从先前预训练自然图像数据集和目标医学场景中学习到的知识来改善校正当前的图像特征，以便在处理与医学图像分割任务相关的场景时，能够有效校正医学图像与预训练自然图像之间的差距，确保更好的表现；通过引入细致的任务特性提示，帮助模型在局部特征提取中更加聚焦于目标区域，更深入挖掘任务相关的细节信息；通过边界细化的引入强化了特征级边缘信息，从而保证了分割对象的锐利光滑的边缘。