設計具有臨床相關性的文本提示是提高MedCLIP-SAMv2框架分割性能的關鍵。以下是一些具體的策略：
臨床語言的使用：文本提示應該使用臨床醫學中常用的術語和描述，這樣可以幫助模型更好地理解影像中的結構。例如，對於乳腺腫瘤的分割，可以使用“可疑的、不規則形狀的腫塊”這樣的描述，而不是僅僅使用“腫瘤”。
具體化提示：針對不同的醫療影像任務，設計具體的提示。例如，對於腦部MRI影像，可以使用“右側頂葉的灰白質分化喪失”來指導模型關注特定的病變區域。
多樣化提示：使用多個不同的文本提示來描述同一個目標，這樣可以幫助模型學習到更豐富的特徵。例如，對於肺部CT影像，可以使用“肺部纖維化”以及“肺部病變”這樣的多樣化提示。
結合患者背景信息：在設計文本提示時，可以考慮患者的臨床背景信息，例如年齡、性別和病史，這樣可以使模型更好地適應特定患者的影像特徵。
利用大型語言模型（LLM）：可以利用大型語言模型生成臨床相關的描述，這樣可以自動化文本提示的生成過程，並提高提示的多樣性和準確性。