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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统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：CN115761224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211332313.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统是由史天意;杨欣;丁小洹;潘峰;闫增强;白翔设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统，包括特征编码模块、无监督亲和力特征增强解码模块，和有监督多尺度亲和力特征增强解码模块，通过有监督多尺度和无监督亲和力特征增强解码模块同时显式与隐式地提取亲和力场，建立不同尺度特征之间的语义关系，编码局部空间几何结构，进行分割特征的增强，统一地增强血管分割的像素级精度与拓扑完整性以及鲁棒性。本发明提供了一个端到端训练的基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统。相比传统血管分割方法以及现有许多基于深度学习的血管分割系统，本发明同时进行了像素特征的优化，拓扑结构的约束以及通过建立像素特征和特征之间的语义联系获得更好的对比度鲁棒性。

本发明授权基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统在权利要求书中公布了：1.一种基于亲和力特征融合的卷积神经网络血管分割系统，其特征在于，所述系统包括特征编码模块、无监督亲和力特征增强解码模块，和有监督多尺度亲和力特征增强解码模块，通过有监督多尺度和无监督亲和力特征增强解码模块同时显式与隐式地提取亲和力场，建立不同尺度特征之间的语义关系，编码局部空间几何结构，进行分割特征的增强，统一地增强血管分割的像素级精度与拓扑完整性以及鲁棒性，其中： 所述特征编码模块是一个具有跳跃连接的自动编码全卷积网络，跳跃连接与对应解码模块之间具有门控注意力单元相连接进行特征增强，通过门控注意力单元，补充增强现有血管特征的显著性，以获得更好的特征表示； 所述无监督亲和力特征增强解码模块，无监督地学习单尺度亲和力场，隐式地表示像素特征之间亲和力关系，在不同分辨率特征上指导分割特征增强； 所述有监督多尺度亲和力特征增强解码模块，有监督地学习多尺度亲和力场，显式地表示像素特征不同尺度之间的亲和力关系，指导分割特征增强。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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