针对青少年特发性脊柱侧弯（AIS）高发且早期极易被忽视的严峻形势，本实验室研发了基于步态特征挖掘的青少年脊柱侧弯早期智能筛查系统。青少年特发性脊柱侧弯是发生于 10-18 岁青少年的脊柱三维畸形疾病，占所有脊柱侧弯病例的 80% 以上，已成为继近视、肥胖之后威胁青少年健康的第三大高发问题。目前国内 AIS 患者总数超过 500 万，全球患病率达 1%—4%，女性患病风险为男性的 4—7 倍，且超过 60% 的患者确诊时已错过最佳干预期。传统筛查手段存在明显局限：X 线检查虽为诊断金标准，但有电离辐射、不适合大规模重复筛查；人工体格检查（如 Adams 前屈试验）成本低但主观性强、漏诊率高、难以量化；三维光学与超声设备虽无辐射但设备昂贵、体积大、依赖专业人员。针对"无创安全、便携部署、检测高效、结果可量化"的临床核心需求，本项目开发了一套无辐射、非接触、智能化的早期筛查与评估系统，通过步态特征提取与 AI 分析，实现早筛、精准评估和随访监测。

系统建立在扎实的生物医学理论基础上。AIS 引起的脊柱力学失衡会通过骨盆—髋—膝—踝运动链传导，形成可观测的动态步态异常，包括时空参数异常、动力学异常、平衡与足底压力异常、能量代谢异常四类特征性生物标志物。研究表明，静态 X 光对 Cobb 角小于 20° 的早期病例漏诊率高达 32.7%—41.2%，Adams 前屈试验假阴性率达 28.5%；而基于步态特征筛查对 Cobb 角 10°—20° 早期病例的灵敏度可达 92.3%，可提前 6—12 个月预警。步态特征由此成为 AIS 早期筛查的重要动态生物标志物。项目基于全球首个大规模视觉步态脊柱侧弯数据集 Scoliosis1K 开展研究，该数据集包含 1050 名 12-18 岁青少年、1493 段步态视频序列与 447,900 帧标准化剪影图像，所有样本均由脊柱专科医生基于 X 光 Cobb 角测量完成临床金标准标注，并按阴性（Cobb 角<10°）、中性（≈10°边界风险）、阳性（>10°）三分类标注。

在核心技术方案上，系统构建了双模型互补的五层架构，覆盖数据采集层、初筛分类层、定量测量层、结果校验层与展示报告层。ScoliosisPose 三分类筛查模型采用双分支浅层编码架构：姿态分支关注骨骼关键点分布与姿态动态信息，轮廓分支聚焦身体轮廓与形态变化，通过 P3D 三维残差块进行时空建模、时序池化聚合时间维度信息，并经水平金字塔池化（HPP）聚焦脊柱侧弯区域，最后通过注意力融合模块按样本自适应分配模态权重，输出阴性/中性/阳性三分类结果。相比传统二分类"硬切分"，三分类结构保留边界样本独立表达空间，更符合临床筛查逻辑。LightweightHRNet Cobb 角回归模型则面向定量测量任务，以背部轮廓图、深度投影图与体表关键点为输入，构建 DirectCobb 直接回归、KeypointCobb 二维关键点曲线拟合、GeometryCobb 三维重建与几何投影的三链路联合估计方案，兼顾速度、可解释性与空间一致性。系统还引入质量门控机制，通过关键点置信度、轮廓完整度与遮挡率、深度质量与噪声水平综合评估，实现"低质量不发布、不一致则重估"，并结合指数平滑、卡尔曼滤波与突变抑制等时序平滑策略，将帧间抖动从 5.63° 降至 1.55°，离群率从 14.41% 降至 0.94%，实现从"每帧给数值"向"可信条件下发布稳定结果"的转变。

在功能亮点上，系统形成"筛查—精测—干预"完整智能诊断链路：10 秒自然行走、深度相机无感式采集，ScoliosisPose 完成大规模快速初筛，LightweightHRNet 精准测量 Cobb 角，最终输出风险等级、角度、趋势与建议的综合诊断报告，无缝覆盖从校园大规模筛查到医院专业精测的全场景需求。实验结果表明，ScoliosisPose 三分类准确率达 97.20%、宏平均 F1 达 96.31%，其中边界类 Neutral F1 达 91.43%，优于 MICCAI 2025 单模态方法的 91.4%；LightweightHRNet 最优 Direct Cobb 平均绝对误差（MAE）为 2.61°，正式版本为 3.04°，优于 IEEE TMI 2025 的 3.21°。消融实验验证了双模态互补性与注意力融合的有效性，纯轮廓模型准确率 81.98%，姿态与轮廓融合提升至 94.39%，引入注意力后 Neutral F1 大幅提升 32.8%。与现有技术对比，分类精度较传统机器学习提升 12%—27%，Cobb 角精度较三维光学提升约 50%。

系统硬件成本不足传统设备的 1%，具备无辐射、非接触、便携、实时、可定量、低成本的综合优势，可支撑国家青少年脊柱健康筛查全覆盖政策落地，提前预警降低手术率与远期并发症，同时打破国外脊柱检测设备的技术与价格垄断。目前项目已实现完整的演示平台，支持服务器端深度相机接入与浏览器端实时查看、Grad-CAM 可解释性热图可视化与网页端实时 Cobb 角测算，未来将持续迭代模型精度、扩展临床验证并推动校园与社区普惠部署，为青少年脊柱健康管理提供科学、高效、安全的技术手段。