摘要
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。
