本研究提出了一种新的少样本领域自适应框架SAMDA，结合了Segment Anything Model（SAM）与nnUNet，提升了图像分割的准确性和转移性。实验结果显示，该模型在显微镜和多模态图像分割任务中表现优异，超越了传统方法。此外，还提出了一种基于视觉-语言模型的领域自适应方法，显著提高了开放词汇分割任务的性能。