治疗脊柱侧弯的关键是准确了解患者站立姿态下的脊柱三维结构，但采用CT成像无法满足站立姿态要求，且面临着辐射强、适用人群受限等问题。针对这些问题，提出了一个能从双平面X线片中重建出脊柱三维模型的卷积神经网络，称为2XR3DS-Net。通过在双通道卷积网络中引入结合了通道注意力机制的残差网络，增强了从X线片中提取脊柱信息的能力，提升了重建整体的质量。同时，设计了一个转义融合模块解决来自不同X线片的二维特征语义不一致的问题，增强重建对象在细节上的表现。重建三维模型时采用通道参数共享的三维反卷积模块，减少了模型参数量，缩减了模型的训练时间。2XR3DS-Net从17组不同的测试集上重建出的脊柱三维模型在豪斯多夫距离、平均表面距离和三维交并比上分别平均达到3.40 mm、0.55 mm和0.60。与其他方法相比，该方法的重建结果在豪斯多夫距离、平均表面距离，三维交并比方面均表现得更好，实验结果证明了该方法的有效性。