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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种基于骨架和边界增强的曲线结构分割的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116844020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310797839.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于骨架和边界增强的曲线结构分割的方法是由黄薇;孟硕飞;吴庆波设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于骨架和边界增强的曲线结构分割的方法在说明书摘要公布了：本发明针对曲线结构分割中边界精度低，拓扑连通性差和窄曲线分支难以分割等问题，提出了一种基于边界和骨架增强的曲线结构分割的方法。本发明搭建了SkeletonandEdgeBoostedNetworkSEBN，该网络基于编码‑解码器架构，编码器用来生成不同尺度的特征，解码器中设计了三个解码头：曲线分割头、边界检测头和骨架提取头。其中，骨架提取头缓解了曲线结构分割中分支尺度不平衡问题，提高了曲线分割的连通性；边缘检测头关注边缘特征，以准确定位曲线物体的边缘。重要的是，本发明将这两个解码头和曲线分割头集成为Three‑Head‑fusion‑ModuleTHFM来实现三特征融合，模型解码器由四个串联的THFM组成，在解码器的不同尺度上进行三特征交换，实现了高质量的曲线结构分割。另外，在SEBN测试阶段，在SEBN末端设计了Sigmentation‑Supplementary‑ModuleSSM，用骨架预测来补充分割预测。本方法可用于医学血管分割，道路裂缝检测等曲线结构分割，可以得到高质量的曲线结构分割结果。

本发明授权一种基于骨架和边界增强的曲线结构分割的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于骨架和边界增强的曲线结构分割的方法，所述方法包括下列步骤： 步骤1：选择曲线结构数据集，对数据集中的分割标注分别应用Canny算子和骨架化算法生成对应的边界标注和骨架标注； 步骤2：搭建SkeletonandEdgeBoostedNetworkSEBN，该网络基于卷积神经网络的编码器-解码器架构，解码器由四个串联的Three-Head-FusionModuleTHFM组成，在解码器的多个尺度上进行三特征融合，SEBN使用GatedAttentiveUnitGAU来连接编码器和和解码器，利用三次迭代反馈机制对分割特征进行细化； 步骤3：在网络的损失函数中定义了曲线结构分割、边界检测和骨架提取的损失函数； 步骤4：使用带有三种标注的曲线结构图像数据集对SEBN网络进行训练，得到最佳权重模型； 步骤5：将测试集输入到训练好的SEBN模型中，SEBN最后一次迭代时，在SEBN的末端设计Sigmentation-Supplementary-ModuleSSM，用骨架预测来补充分割预测。

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