脊柱侧弯分类模型训练方法、脊柱侧弯分类方法及系统

本发明涉及脊柱检测领域，为了降低计算资源的同时提高检测精度，提供了脊柱侧弯分类模型训练方法、脊柱侧弯分类方法及系统，通过构建类别均衡的元数据集及类别不均衡的基础数据集对脊柱侧弯分类模型进行训练，引导模型学习各类别的特征，解决了脊柱侧弯数据集中类别不均衡的问题，有效地提升模型在不同侧弯角度类别下的泛化能力，从而提高检测精度；脊柱侧弯分类模型引入 Mamba 结构与注意力机制，通过优化计算流程和特征提取方式，在保证检测精度的前提下，降低对计算资源的需求，使检测方法能够在普通设备上有效运行。