В данном исследовании представлена новая архитектура для автоматической сегментации опухолей печени на медицинских изображениях, основанная на адаптации фундаментальной модели Segment Anything Model (SAM). Авторы интегрировали в базовую модель методы контрастной многообразной регуляризованной самообучающейся разметки (SSL), что позволяет эффективно использовать большие объемы неразмеченных данных для улучшения обобщающей способности нейросети. Дополнительно внедрен механизм промптов на базе архитектуры YOLO, который значительно повышает точность локализации интересующих областей, устраняя типичные для SAM проблемы с детекцией мелких или атипичных структур. Методология сочетает преимущества предобученных фундаментальных моделей с доменно-специфической оптимизацией, что критически важно для задач медицинской визуализации, где качество данных часто ограничено. Исследование демонстрирует высокую эффективность предложенного подхода в условиях нехватки размеченных клинических данных, обеспечивая надежную сегментацию патологий печени. Результаты работы подтверждают значительный потенциал гибридных ИИ-систем для поддержки радиологов в диагностике онкологических заболеваний. Разработка направлена на снижение субъективности оценки и ускорение обработки медицинских изображений в клинической практике.