本文探讨了医学视觉和语言预训练（Med-VLP）的方法，提出通过专家知识增强模型的策略，并构建评估基准。研究表明，利用合成数据和新框架（如IMITATE）能有效提升医学图像处理性能，解决模型在不同文本提示下的性能不稳定问题，强调了未来改进的必要性。

本文提出了一种针对医学视觉应用的自我提示方法，优化了Segment Anything Model（SAM）的性能。通过新的提示优化技术和微调方法，研究在多个数据集上显著提升了分割效果，尤其在少样本情况下表现优异，减少了对专家提示的依赖，提高了模型的适用性和分割质量。