密集表示学习与可微分形状建模用于脊柱地标检测

研究将解剖地标检测重构为像素级对比表示学习问题，通过匹配密集像素嵌入与地标原型生成更具判别力的热力图。结合全局地标构型中的可学习形状先验消除位置歧义，在AASCE数据集及两个私有数据集上达到最先进的地标准确率和临床参数估计水平。代码和预训练权重已公开，支持脊柱变形严重度估计和术前规划。