脊柱肿瘤是在脊髓及其周围区域形成的肿瘤,往往生长迅速,导致患者疼痛、瘫痪等并发症,严重影响患者生活质量。全脊柱切除术能够彻底清除肿瘤,是治疗脊柱肿瘤的重要手段,有效减少肿瘤对周围组织的感染,术后脊椎骨前中后三节段间的结构改变甚至完全中断,因此,脊柱稳定性重建是全脊柱切除术的必要环节。目前,使用3D打印技术可打印出1:1的三维脊柱模型,实现个体化定制,对于脊柱外科疑难病例的治疗、高难度手术的实现具有极大的帮助。然而,3D打印技术应用于临床仍存在一定的局限性:在脊柱CT图像中松质骨成像与其周围软组织结构很难完全分割,如果用于三维重建的数据不完整,由此制作的假体必然与所需假体无法完全契合,影响打印的准确性;通过修整脊柱3D数字模型制作的假体与理想假体可能存在一定的误差,往往术前要制作多个模型进行研讨,增加额外耗时。为解决以上问题,本文提出通过深度学习的方法对脊柱CT图像进行语义分割、病变检测和图像修复,进而重建完整的脊柱三维模型,着力解决3D打印脊柱假体存在的问题,促进该技术在脊柱外科领域进一步应用,同时辅助医生提高肿瘤检测精度。首先,本文利用U-Net系列深度神经网络对脊柱CT图像进行语义分割,获取以脊柱区域为前景,其余区域为背景的二值图像,为后续图像修复提供基础。其次,通过目标检测框架Faster RCNN对脊柱肿瘤CT图像进行特征提取,获取数据更高层次的抽象表示,确定脊柱肿瘤的病变部位,给出其在图像中的边界框。然后,通过生成对抗网络对脊柱肿瘤CT图像修复,利用正常的脊柱CT图像对生成对抗网络进行训练,获得相应的网络模型,再将脊柱病变区域添加掩码作为生成对抗网络的输入,对其进行修复,网络输出的结果即为修复后完整的脊柱图像。最后,通过三维重建,获得完整的脊柱三维模型。本文通过深度卷积神经网络对脊柱CT图像进行脊柱区域和其他区域的精确分割,具有很好的鲁棒性,实现了95%以上的准确率,解决了图像中噪声和组织不均匀等问题,避免了传统图像分割方法边缘分割不精确的缺陷。对于脊柱肿瘤检测和分类任务,利用数据预处理和标注数据,通过深度卷积神经网络对脊柱肿瘤图像中的病变区域进行检测和识别,能够实现肿瘤区域的准确检测。通过生成对抗网络对脊柱肿瘤CT图像病变区域进行修复,获得完整的脊柱图像,达到脊柱肿瘤CT图像修复的效果并三维重建出完整的脊柱模型,填补了目前这一方面的空白,为脊柱假体的制作提供依据,提高修复精度。