空间转录组数据的三维重建神经网络算法

本发明涉及神经网络技术领域，公开了一种空间转录组数据的三维重建神经网络算法。该算法先对原始空间转录组数据进行多模态融合预处理，包括坐标对齐、噪声过滤及稀疏性矫正，生成标准化数据。接着构建含空间图嵌入、多尺度三维卷积和动态注意力融合模块的深度神经网络模型，基于对抗训练策略优化模型以生成三维概率分布特征。再利用可微分三维网格形变算法转换为三维几何结构并修正异常，最后通过隐式场优化算法迭代更新，输出高分辨率三维重建结果。本算法有效处理数据噪声和稀疏性问题，深度挖掘基因表达与三维结构关系，实现高精度三维重建，在生物医学研究领域具有广泛应用前景。