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Skeleton and Edge Boosted Network(SEBN)，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‑Module(THFM)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‑Module(SSM)，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。
