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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种递进式边界区域优化的医学图像小样本分割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：CN116229074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310230981.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种递进式边界区域优化的医学图像小样本分割方法是由贾熹滨;郭雄;杨正汉设计研发完成，并于2023-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种递进式边界区域优化的医学图像小样本分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种递进式边界区域优化的医学图像小样本分割方法，利用基于原型学习的双分支特征提取网络与原型解码模块获得粗糙分割掩码，引入边界优化模块增强高层特征的边界信息表示，使用密集比较模块对增强后的特征进行解码得到边缘分割掩码，最后将边缘分割掩码作为粗糙分割掩码的补充，校正中边界预测不一致的区域。本发明通过反复利用边界优化模块与密集比较模块，将粗糙的预测掩码细化为准确而完整的分割预测掩码，有效解决由分割目标形态复杂、存在类别原型偏置、局部区域关注不够造成的边界区域分割不清晰问题，极大地提升了小样本医学图像的分割精度。

本发明授权一种递进式边界区域优化的医学图像小样本分割方法在权利要求书中公布了：1.一种递进式边界区域优化的医学图像小样本分割方法，其特征在于，先对医学图像进行预处理：使用超像素算法生成得到伪标签图像，然后与无标签数据进行配对，得到的数据作为网络模型的输入；再通过双分支的特征提取网络获得粗糙的分割掩码；然后使用边界优化模块与无参数的密集比较模块得到边缘分割掩码；最后将边缘分割掩码作为粗糙分割掩码的补充，从而校正中边界预测不一致的区域； 使用边界优化模块与密集比较模块得到边缘分割掩码包括： Step3.1：将粗糙预测掩码和高层特征输入到边界优化模块中，得到边界增强后的特征图； 边界优化模块用于增强边界上下文信息的特征表示，其模块的计算公式如下： 4， 其中，为查询集图像的高层特征，为前一个阶段的预测掩码，为边界增强后的查询集特征； Step3.2：将边界优化模块增强后的特征图与原型向量输入密集比较模块进行解码，得到边界补充图； 使用密集比较模块进行解码；原型向量包括前景原型向量和背景原型向量，将二者被复制并扩展到与查询集特征图相同的大小，分别表示为和，将其与沿着通道轴方向连接起来，生成一个新的特征图，再使用一个的卷积进行降维，输出特征图，计算公式如下： 9， 其中，是连接运算符； 新的特征图经过一个的卷积，生成查询集图像的概率图，最后通过一个激活函数输出最终的预测掩码，计算公式如下： 10， 其中，预测掩码为边界补充图。

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