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（1）医学数据集构建与双分支GAN图像增强 针对手部骨折X光图像数据集稀缺及质量参差不齐的问题，本研究首先攻克了数据获取的难关，建立了一个包含数千张经过专业医师标注的手部骨折数据集。在此基础上，为了解决原始X光图像对比度低、骨骼细节模糊等临床常见问题，提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的自动预处理算法。不同于传统的图像处理方法，该算法设计了包含主分支和细节分支的双分支GAN架构。主分支负责处理整体图像结构，而细节分支则专注于捕捉和增强X光图像中的高频骨骼纹理信息。在生成过程中，两者通过由粗到细的特征融合策略，有效地防止了关键病灶细节的丢失。为了优化这一复杂的网络结构，研究还创新性地设计了混合损失函数，同时约束像素级差异和结构相似性（SSIM），从而确保增强后的图像在保留医学解剖结构的同时，具备更高的信噪比和对比度，为后续的检测任务提供了高质量的输入数据。

（2）融合注意力机制的特征提取网络设计 为了提高骨折检测模型的准确性，特别是解决X光图像中骨骼与肌肉重叠导致的特征混淆问题，本研究提出了一种融合组卷积和三分支注意力机制的特征提取网络。在网络设计上，采用组卷积技术在减少模型参数量、降低计算复杂度的同时，提升了深度网络的表征能力。核心的创新在于引入了三分支注意力机制，该机制允许神经网络从空间、通道等多个维度同时观察和分析X光图像特征。通过这种多维度的注意力聚焦，模型能够更敏锐地捕捉到骨骼断裂处的细微纹理变化，并有效区分骨折线与正常的骨骼生长线或血管纹理。这种设计显著增强了网络对重叠组织中骨折特征的理解能力，使得模型在处理复杂解剖结构的影像时，能够生成更具判别力的特征图，为精准定位骨折区域奠定了关键基础。

（3）小目标骨折检测优化与临床应用验证 针对手部骨组织细小密集，导致小目标骨折在图像中占比极低、容易漏检的难题，本研究对主流深度学习算法进行了针对性优化。通过引入注意力机制，网络能够更好地利用小目标骨折周围的上下文信息，从而形成更有益于微小病灶检测的特征表示。此外，针对密集骨裂目标容易产生冗余检测框的问题，研究改进了非极大值抑制（NMS）等后处理算法，优化了过滤策略，有效减少了误检和漏检。在自建数据集上的验证实验表明，所提出的方法在平均绝对误差、峰值信噪比及结构相似性等图像质量指标上优于主流算法

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