获取患者的三维脊柱模型是规划个性化脊柱手术方案和实施术中导航的前提。通常情况下，三维模型是由 CT 图像经过分割得到的，但拍摄 CT 会产生大量的辐射，而且术中拍摄难度较大。因此，研究基于二维图像(如 X 光片或 DRR 图像)重建脊柱三维模型的方法至关重要。为此，我们提出了一种基于单视角 DRR 图像的三维脊柱点云重建方法，该方法借助小样本学习并融合形状先验知识实现脊柱三维模型的重建。具体地说，通过融合轮廓图的特征，嵌入语义形状先验。通过自适应选择支撑集和设计基于 LSTM 的自适应函数，引入了一种自适应的三维全局形状先验。此外，通过轮廓图的引导学习三维模型的形状基元，以提供三维局部形状先验。我们在 CTSpine1k 数据集上验证了该方法的有效性。