La inteligencia artificial ha captado una atención significativa en los últimos años como un campo de tecnología informática en rápido avance. Con el continuo avance del hardware informático, el aprendizaje profundo ha logrado avances revolucionarios dentro del ámbito de la inteligencia artificial. En los últimos años, la aplicación de la arquitectura de aprendizaje profundo en medicina y la inspección de anomalías industriales ha contribuido significativamente a resolver numerosos desafíos relacionados con la eficiencia y la precisión. Para obtener excelentes resultados en exámenes radiológicos, patológicos, endoscópicos, ultrasonidos y bioquímicos, este artículo utiliza el aprendizaje profundo combinado con el procesamiento de imágenes para identificar las dimensiones del canal espinal y los agujeros vertebrales. En la investigación existente, tecnologías como la corrosión y la expansión en el procesamiento de imágenes de resonancia magnética (MRI) también han fortalecido la precisión de los resultados. También se proporcionan indicadores como el área y la Intersección sobre la Unión (IoU) para su evaluación. Entre ellos, la Precisión Promedio Media (mAP) para identificar el agujero intervertebral (IVF) y el disco intervertebral (IVD) a través de YOLOv4 es del 95.6%. Se empleó Resnet50 mezclando U-Net para identificar el canal espinal y el agujero intervertebral, logrando puntuaciones de IoU del 79.11% y 80.89%.