基于深度学习的脊柱椎间融合检测方法、装置及设备

本申请提供了一种基于深度学习的脊柱椎间融合检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：获取脊柱医学影像数据；对医学影像数据进行预处理，以生成标准化的输入图像数据；将预处理后的输入图像数据输入至一个预训练的深度学习模型，深度学习模型通过多层卷积、池化和激活函数操作，分析椎体和椎间隙的局部与全局结构特征；基于深度学习模型的输出结果，对椎体与椎间隙的融合状态进行分类，识别是否发生融合；对不同椎间隙的融合程度进行评分，生成融合评估报告；将检测结果进行可视化显示。根据本申请实施例，能够更加准确地进行脊柱椎间融合检测。