基于深度学习和几何优化的可视化元宇宙医疗场景搭建方法

本发明提出了一种基于深度学习和几何优化的可视化元宇宙医疗场景搭建方法，实现步骤为：对患者的多模态影像和生理数据进行预处理后对多模态影像数据进行堆叠并切割；基于深度学习方法计算每个预处理后多模态影像数据的特征图；基于几何优化构建多模态影像数据的三维模型；对患者病变区域致病因子浓度和药物浓度进行预测；构建可视化元宇宙医疗场景。本发明基于深度学习方法通过编码和解码特征计算堆叠影像数据高分辨率特征图，强化了三维模型对解剖结构的细节还原与全局语义理解能力；通过对多模态影像和生理数据的时间对齐，消除了各数据间的时间差异性，提高了显示精度，同时通过对致病因子和药物浓度的预测，具有较高的交互性与实用性。