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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于改进SAM-Med2D的鲁棒息肉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：CN120510169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202511000172.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于改进SAM-Med2D的鲁棒息肉分割方法是由黄章进;朱宇航;张书鸣设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进SAM-Med2D的鲁棒息肉分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进SAM‑Med2D的鲁棒息肉分割方法，包括如下步骤：S1、针对给定的数据集，生成记录文件；S2、构建SAM‑Med2D模型，对于非方形图像保持纵横比；S3、通过双分支编码器提取图像的多尺度特征；S4、在掩码解码器中，对多尺度特征进行融合处理；S5、基于融合特征及提示编码生成初步分割结果；S6、构建轻量级反向注意力细化模块；S7、对SAM‑Med2D模型进行损失计算与参数优化；S8、结束当前图像的息肉分割，进入下一张图像，重复执行步骤S1至S7。本发明通过融合ViT‑CNN双分支结构与反向注意力机制，实现了在复杂内窥镜场景下对息肉区域的高精度、低计算开销的鲁棒分割。

本发明授权基于改进SAM-Med2D的鲁棒息肉分割方法在权利要求书中公布了：1.基于改进SAM-Med2D的鲁棒息肉分割方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、针对给定的数据集，生成JSON格式的记录文件，用于描述图像与掩码标签之间的对应关系； S2、构建SAM-Med2D模型，将原始图像和掩码标签通过双线性插值统一缩放至256×256像素，对于非方形图像采用边缘填充策略保持纵横比； S3、通过双分支编码器提取图像的多尺度特征； 所述双分支编码器包括ViT分支和CNN分支，以及微调策略，融合LoRA参数的ViT分支输出包括深层语义特征与浅层中间特征，所述深层语义特征用于表征息肉的整体形态学结构，所述浅层中间特征保留图像中的边缘信息及黏膜边界特征，CNN分支通过条带卷积操作提取图像的多尺度特征，所述条带卷积通过分别对卷积核的水平方向与垂直方向进行分解处理，在保持原始感受野大小的前提下，降低计算复杂度，可适应不同尺寸的息肉区域； 所述ViT分支：在SAM-Med2D模型中，调用预训练视觉Transformer主干网络ViT-b，并加载对应的权重参数，在ViT分支中，全部参数保持冻结状态，以保留其在大规模医学图像预训练中获得的语义建模能力； 所述CNN分支：采用SegNeXt发布的MSCAN-Tiny网络作为轻量级卷积神经网络分支，所述轻量级卷积神经网络分支中的参数保持可训练状态，且其多尺度结构设计用于提取图像中黏膜表面的细粒度特征信息； 所述微调策略：在Transformer模块的多头注意力层中引入LoRA参数微调策略，仅对查询和值投影矩阵引入少量可训练参数，从而在保持主干参数冻结的基础上，实现特征适应性与参数效率之间的平衡； S4、在掩码解码器中，采用跨注意力机制与特征融合模块对多尺度特征进行融合处理； S5、基于融合特征及提示编码生成初步分割结果； S6、构建轻量级反向注意力细化模块，对初步分割结果进行误差纠正； S7、采用多目标损失联合优化策略，对SAM-Med2D模型进行损失计算与参数优化； S8、结束当前图像的息肉分割，进入下一张图像，重复执行步骤S1至S7。

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