公开(公告)号：CN119992083A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411973609.7

申请日：2024-12-30

Applicant: 北京师范大学

Inventor： 王醒策 ,  刘珍宏 ,  曾理航 ,  武仲科

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/771 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/20 ,  G06T5/40 ,  G06T7/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/09 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及基于LoRA垂域MedSAM大模型的腹部CT多器官分割方法，包括：步骤1，对腹部CT图像监督学习数据集进行预处理；步骤2，特征选择网络构建；步骤3，LoRA层的构建；步骤4，使用混合提示策略，进行层间上下文推理，实现腹部CT自动化分割；本发明的优越效果是：通过多特征信息融合、动态上下文提示和自适应LoRA微调，提高了MedSAM大模型在腹部多器官CT分割任务中精度和鲁棒性，多特征信息能够全面地表征器官特征，动态上下文提示能有效地利用上下文信息，而自适应LoRA微调能有效地利用有限的训练数据；基于MedSAM大模型的图像编码器，在每个Transformer层添加了可学习LoRA层，以实现参数高效训练，对于MedSAM大模型的掩码解码器，也同时将LoRA层添加到自注意和交叉注意层中。