为解决真实养殖环境中因鱼群模糊、遮挡造成的鱼类目标检测困难等问题，采用基于通道非降维与空间协调注意力ECAM(efficient coordination attention module)的改进YOLOv8养殖鱼群检测方法YOLOv8-Head-ECAM以提高检测精度。首先在FPN(feature pyramid network)中增加大尺寸检测头，更好地捕捉水下鱼类个体的细节信息，以加强对鱼群特征的提取能力，然后使用ECAM注意力机制减少模糊背景的干扰，聚焦鱼类个体的关键特征，以加强对模糊鱼群的识别能力，并设计了消融试验和模型对比试验以验证算法的有效性。结果表明：相比于YOLOv8,YOLOv8-Head-ECAM模型的准确率、召回率和平均精度均值分别提高了2.3%、1.7%和1.6%;与目前检测准确率较高的养殖鱼群检测模型KAYOLO、DCM-ATM-YOLOv5、SK-YOLOv5和ESB-YOLO相比，平均精度均值分别提高了0.7%、1.0%、2.4%和2.0%。研究表明，本文中提出的YOLOv8-Head-ECAM模型能够较好地适应水下鱼群模糊、遮挡的情况，提高了鱼群检测的有效性。

本研究旨在探讨椎体后凸成形术在老年骨质疏松性骨折治疗中的临床效果。方法：选取2022年6月至2023年5月间本院收治的96例老年骨质疏松性骨折患者，随机分为两组，每组48例。对照组采用保守治疗，研究组行椎体后凸成形术。通过比较两组患者的疼痛缓解程度、椎体高度恢复、骨密度变化及生活质量，评估手术疗效。结果：研究组患者疼痛评分显著低于对照组（P＜0.05），椎体高度恢复及骨密度增加均优于对照组（P＜0.05）。此外，研究组患者的生活质量评分显著高于对照组（P＜0.05）。结论：椎体后凸成形术在治疗老年骨质疏松性骨折中，相较于保守治疗，能更有效地缓解疼痛，促进椎体恢复，提高患者骨密度及生活质量，是一种值得推广的治疗方法。