Entender las curvaturas de la superficie ósea es crucial para el avance del diseño de materiales óseos, ya que estas curvaturas juegan un papel significativo en el comportamiento mecánico y la funcionalidad de las estructuras óseas. Estudios previos han demostrado que las distribuciones de curvatura de la superficie ósea podrían utilizarse para caracterizar la geometría ósea y se han propuesto como parámetros clave para el diseño y optimización de microestructuras biomiméticas. Sin embargo, la comprensión de cómo las distribuciones de curvatura de la superficie ósea se correlacionan con la microestructura ósea y las propiedades mecánicas sigue siendo limitada. Este estudio hipotetizó que las distribuciones de curvatura de la superficie ósea podrían utilizarse para predecir la microestructura así como las propiedades mecánicas del hueso trabecular. Para probar la hipótesis, se entrenó y validó un modelo de red neuronal convolucional (CNN) para predecir los parámetros histomorfométricos (por ejemplo, BV/TV, BS, Tb.Th, DA, Conn.D y SMI), parámetros geométricos (por ejemplo, área de placa PA, grosor de placa PT, longitud de varilla RL, diámetro de varilla RD, distancia entre vecinos más cercanos de placa a placa NND, distancia entre vecinos más cercanos de varilla a varilla NND, número de placas PN y número de varillas RN), así como el tensor de rigidez aparente del hueso trabecular utilizando varias distribuciones de curvatura de la superficie ósea, incluyendo la distribución de curvatura principal máxima, la distribución de curvatura principal mínima, la distribución de curvatura gaussiana y la distribución de curvatura media. Los resultados mostraron que el modelo de aprendizaje profundo basado en la distribución de curvatura de la superficie logró una alta fidelidad en la predicción de los principales parámetros histomorfométricos y parámetros geométricos, así como del tensor de rigidez del hueso trabecular, apoyando así la hipótesis de este estudio. Los hallazgos de este estudio subrayan la importancia de incorporar el análisis de la curvatura de la superficie ósea en el diseño de materiales óseos sintéticos e implantes.