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Opto-ElectronicEngineeringArticle
光电工程
2025年,第52卷,第3期
DOI:10.12086/oee.2025.240281CSTR:32245.14.oee.2025.240281
融合边缘特征与细节感知网络
的YOLOv8s髋关节关键点Input
检测算法BackboneDANHead
EDA-YOLOv8s
Output
1,213*
吕佳，段训禄，陈欣
1重庆师范大学计算机与信息科学学院，重庆401331；
2重庆师范大学重庆国家应用数学中心，重庆401331；
3重庆医科大学附属儿童医院国家儿童健康与疾病临床医学
研究中心儿童发育与疾病教育部重点实验室，重庆400014
摘要：髋关节关键点的准确识别对于提高发育性髋关节发育不良诊断精度具有重要意义。然而，在儿童髋关节X射
线图像中，关键点所在的骨骼区域通常对比度低和边缘模糊，导致边缘特征不明显。同时，在特征提取过程中，下采
样操作会进一步弱化边缘信息。此外，关键点邻域内的关键结构易受背景干扰，这些因素均限制了关键点的精确定位。
为此，本文提出了一种融合边缘特征与细节感知网络的YOLOv8s髋关节关键点检测算法。该算法在网络中设计了边
缘特征强化模块，以捕获关键点周围空间信息并增强其所在的边缘特征；同时，提出细节感知网络，对多层级特征进
行融合与优化，增强对图像中细微结构的感知能力。本文使用重庆医科大学附属儿童医院影像科提供的髋关节X射
线图像数据集进行实验，结果显示，关键点的平均定位误差和平均角度误差降低至4.2090pixel和1.4872°，相较于
YOLOv8s降低了6.8%和9.9%，显著优于现有方法。实验证明，本文算法有效提升了关键点的检测精度，为临床诊
断提供了重要参考。
关键词：发育性髋关节发育不良；关键点检测；YOLOv8s；边缘特征强化；细节感知网络
中图分类号：TP183文献标志码：A
吕佳，段训禄，陈欣.融合边缘特征与细节感知网络的YOLOv8s髋关节关键点检测算法[J].光电工程，2025，52(3):240281
LvJ,DuanXL,ChenX.Edgefeatureanddetail-awarenetworkintegratedYOLOv8salgorithmforhipjointkeypoint
detection[J].Opto-ElectronEng,2025,52(3):240281
Edgef
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