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龙图腾网获悉佛山大学申请的专利基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法及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：CN119992603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510474708.9，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法及系统是由黄斌;张永岷;卢焯昇;林家旋;邱平楷;吴嘉诚;沈国栋;赖志斌;杨康勇设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法及系统，该方法包括：获取待处理的手腕骨折图像数据集并进行数据预处理，得到手腕骨折图像；基于快速网络主干结构，引入融合有全局到局部空间聚合模块与动态跨阶段可变形卷积网络模块的双向特征金字塔网络结构，构建改进的YOLOv8识别网络模型；基于改进的YOLOv8识别网络模型对手腕骨折图像进行图像识别处理，得到手腕图像骨折识别结果。本发明能够增强对复杂背景下手腕骨折特征的捕捉能力以及特征提取的效率，进而提高手腕骨折图像识别的精度。本发明作为基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法及系统，可广泛应用于图像识别技术领域。

本发明授权基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于改进YOLOv8网络的手腕图像骨折识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理的手腕骨折图像数据集并进行数据预处理，得到手腕骨折图像； 基于快速网络主干结构，引入融合有全局到局部空间聚合模块与动态跨阶段可变形卷积网络模块的双向特征金字塔网络结构，构建改进的YOLOv8识别网络模型； 所述改进的YOLOv8识别网络模型包括主干网络模块、颈部网络模块与检测头网络模块，所述主干网络模块、颈部网络模块与检测头网络模块依次连接，其中： 所述主干网络模块采用快速网络主干结构，所述主干网络模块具体包括嵌入层、快速网络模块、主干融合块、全局池化层、主干卷积块、全连接层与空间金字塔快速池化模块，所述快速网络模块包括深度可分离卷积层与注意力机制； 所述颈部网络模块采用双向特征金字塔网络结构，所述颈部网络模块具体包括全局到局部空间聚合模块、上采样模块、颈部融合块与动态跨阶段可变形卷积网络模块，所述全局到局部空间聚合模块包括第一特征分割模块、第一二维卷积模块、第二二维卷积模块、全局到局部空间聚合卷积分支模块、上下文信息聚合模块、第一特征拼接模块与第一卷积块，所述动态跨阶段可变形卷积网络模块包括第二卷积块、第二特征分割模块、若干动态可变形卷积瓶颈模块与第二特征拼接模块； 其中，对颈部网络首先将YOLOv8中的PAFPN替换为BiFPN，将BiFPN中的卷积模块替换为全局到局部空间聚合模块GLSA，基于交叉注意力机制CA，设计了多尺度位置敏感交叉注意力模块MPCA，用于强化可变形卷积网络DCNv2中的偏移量和掩码生成能力，通过将多尺度位置敏感交叉注意力模块MPCA与可变形卷积网络DCNv2结合，并将其嵌入到跨阶段部分网络模块C2f中，形成动态跨阶段可变形卷积网络模块C2f_DCNv2_Dynamic，进一步替换BiFPN中的跨阶段部分网络模块C2f； 基于改进的YOLOv8识别网络模型对手腕骨折图像进行图像识别处理，得到手腕图像骨折识别结果。

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