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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于SAM自适应微调的多模态半监督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：CN119625297B 。

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：202411610823.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于SAM自适应微调的多模态半监督医学图像分割方法是由李俊浩;王如心;张浩设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SAM自适应微调的多模态半监督医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于SAM自适应微调的多模态半监督医学图像分割方法，所述方法包括：获取原始多模态影像，调整为预设大小，并经过图像预处理后得到多模态图像对；将多模态图像对同时输入到结构完全相同的学生分支模型与教师分支模型，学生分支模型与教师分支模型均包括融合模块、SAM编码器和分层解码器；多模态图像对经过卷积网络构成的融合模块后得到融合特征，将融合特征输入到所述SAM编码器，获取不同Transformer层的输出特征；将多个输出特征输入到分层解码器，分层解码器根据多个输出特征进行相似度计算，得到原型分类，并通过线性层得到预测掩码。本发明能够很好地利用多层级特征来实现细粒度的分割，实现了良好的分割效果。

本发明授权基于SAM自适应微调的多模态半监督医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAM自适应微调的多模态半监督医学图像分割方法，其特征在于，所述基于SAM自适应微调的多模态半监督医学图像分割方法包括： 获取原始多模态影像，将所述原始多模态影像的大小调整为预设大小，并经过图像预处理后得到多模态图像对； 将所述多模态图像对同时输入到结构完全相同的学生分支模型与教师分支模型，所述学生分支模型与所述教师分支模型均包括融合模块、SAM编码器和分层解码器； 所述多模态图像对经过卷积网络构成的所述融合模块后得到融合特征，将所述融合特征输入到所述SAM编码器，获取不同Transformer层的输出特征，具体包括： 将MoE适配器插入到SAM编码器的Transformer Block中的注意力层后以及前馈反馈网络中； ； ； 其中，表示第层的输入特征表示，表示第层的输入特征表示，和表示MoE适配器函数，MHSA表示多头注意力函数，FFN表示前馈网络，norm均为函数，表示到SAM编码器的输出特征； ； ； ；其中，表示适配器的输入，表示专家打分，表示函数，表示归一化指数函数，表示将每个图像嵌入令牌传递给评分最高的两个专家模型，两个专家的概率经过归一化后得到，表示第个专家的专家打分，和均表示可训练的线性层，表示第个专家，表示采样标准正态分布的函数，表示激活函数，表示两个专家输出的加权平均，表示专家数量； 通过合理的专家分配，使得不同的专家处理不同类型的输入令牌； 将多个所述输出特征输入到所述分层解码器，所述分层解码器根据多个所述输出特征进行相似度计算，得到原型分类，并通过线性层得到预测掩码。

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