CN116825293B - 一种可视化产科影像检查处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医疗保健信息技术领域，尤其涉及一种可视化产科影像检查处理方法。所述方法包括以下步骤：获取产科影像数据，对产科影像数据进行虚拟现实影像数据采集同步处理，生成产科虚拟现实影像数据，基于产科虚拟现实影响数据进行多模态数据融合和三维重建处理，生成三维产科影像模型，对三维产科影像模型进行动态解析语义分析处理和隐私保护零信任访问控制处理，生成产科安全影像实例数据，根据产科安全影像实例数据进行智能分析辅助决策处理和可视化展示交互呈现处理，生成产科交互感知数据，本发明能够进行自动化和智能化分析，提供辅助决策的信息和建议，为医生和决策者提供科学依据和指导。

Description

一种可视化产科影像检查处理方法

技术领域

本发明涉及医疗保健信息技术领域，尤其是涉及一种可视化产科影像检查处理方法。

背景技术

在医疗保健信息技术领域，可视化技术在产科影像检查处理方法中扮演着重要角色。传统的产科影像数据通常以二维图像的形式呈现，但随着医疗保健信息技术的发展，利用先进的可视化方法可以将产科影像数据以更直观和交互性的方式呈现给医生和患者，但在传统方法中，医疗保健信息技术领域存在着多样化的系统和平台，导致数据的标准化和互操作性成为一个挑战。不同设备和系统产生的数据格式和结构各异，影响了数据的有效整合和交流，可视化产科影像数据通常包含大量的细节和复杂的特征，需要高效的大数据处理和分析方法。目前，虽然已经有了一些先进的数据处理和机器学习算法，但在处理大规模数据和实时分析方面仍存在挑战。

发明内容

本发明提供一种可视化产科影像检查处理方法，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种可视化产科影像检查处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取产科影像数据，对产科影像数据进行虚拟现实影像数据采集同步处理，生成产科虚拟现实影像数据；

步骤S2：基于产科虚拟现实影像数据进行多模态数据融合和三维重建处理，生成三维产科影像模型；

步骤S3：对三维产科影像模型进行动态解析语义分析处理，生成语义化产科影像信息数据；

步骤S4：对语义化产科影像信息数据进行隐私保护零信任访问控制处理，生成产科安全影像实例数据；

步骤S5：根据产科安全影像实例数据进行智能分析辅助决策处理，生成产科决策支持信息数据；

步骤S6：对产科决策支持信息数据进行可视化展示交互呈现处理，生成产科交互感知数据。

本发明通过获取产科影像数据，对产科影像数据进行虚拟现实影像数据采集同步处理，生成产科虚拟现实影像数据，产科虚拟现实影像数据的生成使得医疗专业人员能够深入理解和探索影像中的关键特征和细节。通过虚拟现实的可视化和交互性，可以自由导航和放大特定区域，观察和分析产科影像数据中的微小结构、异常情况或潜在问题，基于产科虚拟现实影响数据进行多模态数据融合和三维重建处理，生成三维产科影像模型，通过将产科虚拟现实影响数据进行融合和重建，能够实现实时的交互性。医疗专业人员通过操纵和操作三维产科影像模型来探索不同的视角和位置，获取全面、立体的信息，能够快速决策，提高工作效率。对三维产科影像模型进行动态解析语义分析处理，生成语义化产科影像信息数据，通过语义化的产科影像信息数据，能够进行功能定位和分析，同时识别和定位特定解剖结构的功能区域，并分析其功能状态、异常情况或互动关系。对语义化产科影像信息数据进行隐私保护零信任访问控制处理，产科安全影像实例数据，采用零信任访问控制策略，对语义化产科影像信息数据的访问进行严格控制。通过身份验证、访问权限管理和细粒度授权等技术，只允许经过授权的用户或系统访问特定的数据和功能，降低了潜在的安全风险和数据滥用的可能性。根据产科安全影像实例数据进行智能分析辅助决策处理，生成产科决策支持信息数据，通过智能分析技术，能够对产科安全影像实例数据进行深度学习和数据挖掘，提取有益信息，能够进行自动化和智能化分析，提供辅助决策的信息和建议，为医生和决策者提供科学依据和指导。对产科决策支持信息数据进行可视化展示交互呈现处理，生成产科交互感知数据，可视化展示为医疗团队提供了共享和协作的平台。医疗专业人员通过可视化界面共享产科决策支持信息数据，进行讨论、评估和共同决策，有助于提高团队间的沟通和合作效率，促进产科医疗质量的提升。

优选地，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据；

步骤S62：对量子融合产科数据进行超分辨率深度学习渲染处理，生成超分辨率渲染产科数据；

步骤S63；根据超分辨率渲染产科数据进行虚拟环境交互建模处理，生成虚拟产科交互模型数据；

步骤S64：基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据。

本发明通过对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据，通过哈达玛变换量子编码技术和量子态合成算法，将产科决策支持信息数据转化为量子态表示，实现数据在量子领域的表达和传输，提高数据的信息容量和表达效果，通过量子态混合算法，将合成的量子态与其他量子态进行混合，实现不同数据信息的融合。这种融合能够在量子领域实现数据信息的交叉和相互影响，提高数据的综合效果和决策支持能力，通过高分辨率数据重建和渲染处理，产生的超分辨率渲染产科数据能够显著提升图像的质量、细节和清晰度。用户可以更准确地观察和分析产科数据中的细微结构和特征，从而支持更精确的决策和判断，生成的超分辨率渲染产科数据具有更高的图像质量和细节展示能力，有助于医生进行更精准的诊断和评估。为医疗团队提供更可靠和准确的视觉支持，通过逼真的虚拟产科环境构建和交互性设计，能够获得沉浸式的虚拟产科体验，增强参与感和体验的真实性，虚拟产科交互模型数据能够以图形化的方式呈现产科场景和操作，能够通过直观的视觉和互动手段进行产科模拟和应用，基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据，通过智能合约监控和感知交互模型的使用和变动情况，提供对模型数据的实时感知和控制，增强交互体验和决策支持，通过区块链认证和智能合约，实现精细的权限管理和交互控制，确保只有经授权的用户能够使用和修改模型数据，提高数据的安全性和保密性。

优选地，步骤S62包括以下步骤：

步骤S621：对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据；

步骤S622：基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据；

步骤S623：对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据；

步骤S624：对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据。

本发明通过对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据，通过边缘计算数据流优化处理，针对量子融合产科数据的特点进行优化，提高数据处理的效率和精确度。边缘计算节点具有较高的计算和存储能力，利用优化算法和技术，对产科数据进行实时的分析、处理和优化，提供高质量的边缘优化产科数据。基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据，将边缘优化产科数据分发给多个参与联邦学习的边缘计算节点进行训练，实现了分布式的模型训练。每个边缘计算节点在本地进行模型训练，使用本地数据进行参数更新，避免了将原始数据传输到中央服务器的需求，减少了数据传输开销和通信延迟。对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据，通过与环境的交互和学习，强化学习代理逐渐优化超分辨率策略，选择最佳的动作来生成高质量的超分辨率结果。产科策略数据能够提供更准确、更精细的图像细节恢复，增强产科影像的清晰度和细节表现，对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据，结合强化学习产科策略数据和渲染模型，进行可解释性智能渲染精化处理。该处理过程涉及将产科策略数据与渲染模型进行交互，以获得更加优化和个性化的渲染结果。

附图说明

图1为本发明一种可视化产科影像检查处理方法的步骤流程示意图；

图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；

图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图；

图5为步骤S4的详细实施步骤流程示意图；

图6为步骤S5的详细实施步骤流程示意图；

图7为步骤S6的详细实施步骤流程示意图；

图8为步骤S62的详细实施步骤流程示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本申请实施例提供一种可视化产科影像检查处理方法。所述可视化产科影像检查处理方法的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络传输设备等可看作本申请的通用计算节点。所述数据处理平台包括但不限于：音频管理系统、图像管理系统、信息管理系统至少一种。

请参阅图1至图8，本发明提供了一种可视化产科影像检查处理方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取产科影像数据，对产科影像数据进行虚拟现实影像数据采集同步处理，生成产科虚拟现实影像数据；

步骤S2：基于产科虚拟现实影响数据进行多模态数据融合和三维重建处理，生成三维产科影像模型；

步骤S3：对三维产科影像模型进行动态解析语义分析处理，生成语义化产科影像信息数据；

步骤S4：对语义化产科影像信息数据进行隐私保护零信任访问控制处理，生成产科安全影像实例数据；

步骤S5：根据产科安全影像实例数据进行智能分析辅助决策处理，生成产科决策支持信息数据；

步骤S6：对产科决策支持信息数据进行可视化展示交互呈现处理，生成产科交互感知数据。

本发明通过获取产科影像数据，对产科影像数据进行虚拟现实影像数据采集同步处理，生成产科虚拟现实影像数据，产科虚拟现实影像数据的生成使得医疗专业人员能够深入理解和探索影像中的关键特征和细节。通过虚拟现实的可视化和交互性，可以自由导航和放大特定区域，观察和分析产科影像数据中的微小结构、异常情况或潜在问题，基于产科虚拟现实影响数据进行多模态数据融合和三维重建处理，生成三维产科影像模型，通过将产科虚拟现实影响数据进行融合和重建，能够实现实时的交互性。医疗专业人员通过操纵和操作三维产科影像模型来探索不同的视角和位置，获取全面、立体的信息，能够快速决策，提高工作效率。对三维产科影像模型进行动态解析语义分析处理，生成语义化产科影像信息数据，通过语义化的产科影像信息数据，能够进行功能定位和分析，同时识别和定位特定解剖结构的功能区域，并分析其功能状态、异常情况或互动关系。对语义化产科影像信息数据进行隐私保护零信任访问控制处理，产科安全影像实例数据，采用零信任访问控制策略，对语义化产科影像信息数据的访问进行严格控制。通过身份验证、访问权限管理和细粒度授权等技术，只允许经过授权的用户或系统访问特定的数据和功能，降低了潜在的安全风险和数据滥用的可能性。根据产科安全影像实例数据进行智能分析辅助决策处理，生成产科决策支持信息数据，通过智能分析技术，能够对产科安全影像实例数据进行深度学习和数据挖掘，提取有益信息，能够进行自动化和智能化分析，提供辅助决策的信息和建议，为医生和决策者提供科学依据和指导。对产科决策支持信息数据进行可视化展示交互呈现处理，生成产科交互感知数据，可视化展示为医疗团队提供了共享和协作的平台。医疗专业人员通过可视化界面共享产科决策支持信息数据，进行讨论、评估和共同决策，有助于提高团队间的沟通和合作效率，促进产科医疗质量的提升。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种可视化产科影像检查处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述可视化产科影像检查处理方法的步骤包括：

步骤S1：获取产科影像数据，对产科影响数据进行虚拟现实影像数据采集同步处理，生成产科虚拟现实影像数据；

本发明实施例中，通过获取产科影像数据，对产科影像数据进行产科影像数据优化预处理，生成增强产科影像数据，对增强产科影像数据进行虚拟现实场景构建与数据整合处理，生成综合产科虚拟现实数据，基于综合产科虚拟现实数据进行云原生数据同步更新处理，生成动态产科影像同步数据，对动态产科影像同步数据进行虚拟现实影像数据存储管理处理，生成产科虚拟现实影像数据。

步骤S2：基于产科虚拟现实影响数据进行多模态数据融合和三维重建处理，生成三维产科影像模型；

本发明实施例中，通过对产科虚拟现实影像数据进行妇产多模态数据异构编码处理，生成妇产异构编码数据，利用异构编码空间时间积分演变公式对妇产异构编码数据进行计算，生成妇产对齐特征空间数据，对妇产对齐特征空间数据进行高级多模态数据融合处理，生成妇产高级多模态融合数据，基于妇产高级多模态融合数据进行自注意力机制三维重建处理，生成三维产科影像模型。

步骤S3：对三维产科影像模型进行动态解析语义分析处理，生成语义化产科影像信息数据；

本发明实施例中，通过对三维产科影像模型进行高维数据结构构建处理，生成妇产超维数据矩阵，基于妇产超维数据矩阵进行时空动态重构处理，生成妇产动态时空数据立体图，对妇产动态时空数据立体图进行自适应深度语义解析处理，生成妇产医学语义标签立体图，对妇产医学语义标签立体图进行多维语义聚类映射处理，生成多维产科语义图谱，对多维产科语义图谱进行产科影像语义嵌入提取处理，生成语义化产科影像信息数据。

步骤S4：对语义化产科影像信息数据进行隐私保护零信任访问控制处理，生成产科安全影像实例数据；

本发明实施例中，通过对语义化产科影像信息数据进行隐私感知语义加密处理，生成妇产隐私感知加密实例数据，利用妇产零信任访问控制模型设计公式对妇产隐私感知加密实例数据进行计算，生成妇产零信任访问控制数据，对妇产零信任访问控制数据进行动态安全标签注入处理，生成妇产安全标签数据，基于妇产安全标签数据进行产科安全影像数据编码处理，生成产科安全影像实例数据。

步骤S5：根据产科安全影像实例数据进行智能分析辅助决策处理，生成产科决策支持信息数据；

本发明实施例中，通过对产科安全影像实例数据进行量子影像编码处理，生成量子编码产科影像数据，对量子编码产科影像数据进行区块链式数据溯源安全处理，生成区块链溯源产科影像数据，基于区块链溯源产科影像数据进行深度强化学习风险预测处理，生成产科风险预测数据，对产科风险预测数据进行对抗网络决策建模处理，生成产科决策支持信息数据。

步骤S6：对产科决策支持信息数据进行可视化展示交互呈现处理，生成产科交互感知数据。

本发明实施例中，通过对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据，对量子融合产科数据进行超分辨率深度学习渲染处理，生成超分辨率渲染产科数据，根据超分辨率渲染产科数据进行虚拟环境交互建模处理，生成虚拟产科交互模型数据，基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取产科影像数据，对产科影像数据进行产科影像数据优化预处理，生成增强产科影像数据；

步骤S12：对增强产科影像数据进行虚拟现实场景构建与数据整合处理，生成综合产科虚拟现实数据；

步骤S13：基于综合产科虚拟现实数据进行云原生数据同步更新处理，生成动态产科影像同步数据；

步骤S14：对动态产科影像同步数据进行虚拟现实影像数据存储管理处理，生成产科虚拟现实影像数据。

本发明通过获取产科影像数据，对产科影像数据进行产科影像数据优化预处理，生成增强产科影像数据，产科影像数据常常受到伪影和伪结构的干扰，通过预处理过程，可以减少或消除这些伪影和伪结构，提高影像的真实性和准确性，使医生能够更好地理解影像信息，对增强产科影像数据进行虚拟现实场景构建与数据整合处理，生成综合产科虚拟现实数据，虚拟现实场景可以集成不同数据源的产科影像数据，包括多维度的影像切片、病历记录、实时监测数据等。通过数据整合处理，可以将这些数据以一种统一、一致的方式呈现在虚拟现实场景中，使医务人员能够在一个环境中获取全面的信息，进行跨数据源的交互和分析。这种综合数据的可视化和交互性能提高了医务人员的工作效率和决策准确性，基于综合产科虚拟现实数据进行云原生数据同步更新处理，生成动态产科影像同步数据，通过云原生架构和数据同步更新处理，可以实现对产科虚拟现实数据的实时同步和更新。这样能够及时捕捉到产科领域的最新数据变化，确保数据的实时性和准确性，对动态产科影像同步数据进行虚拟现实影像数据存储管理处理，生成产科虚拟现实影像数据，虚拟现实影像数据可以支持实时的远程协作和培训。医学专业人员可以在虚拟现实中共享和交流产科影像数据，无论他们身处何处。这种实时的远程协作与培训有助于促进医学团队之间的合作和知识传播，提升医疗服务的覆盖范围和质量水平。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S1包括：

步骤S11：获取产科影像数据，对产科影像数据进行产科影像数据优化预处理，生成增强产科影像数据；

本发明实施例中，根据医疗机构的影像数据存储系统或数据库，根据医疗机构的影像数据存储系统或数据库，从产科影像数据库中检索并获取产科影像数据，对获取的产科影像数据进行预处理，利用均值滤波去除影像数据中的噪声，通过直方图均衡化、对比度拉伸技术调整图像的对比度，对影像进行标准化处理，包括调整影像的尺寸、方向和坐标系，使得不同来源和格式的影像具有一致的标准，利用边缘增强技术对产科影像数据进增强处理，从而生成增强产科影像数据。

步骤S12：对增强产科影像数据进行虚拟现实场景构建与数据整合处理，生成综合产科虚拟现实数据；

本发明实施例中，将增强的产科影像数据与其他相关产科数据进行整合，包括患者的临床信息、检查报告、医疗记录等。通过数据集成和整合技术，将这些数据统一存储和管理，基于增强产科影像数据和相关数据，构建产科虚拟现实场景模型。使用图像处理、图像分割、技术，将影像数据转换为虚拟现实场景中的虚拟对象和结构，并建立它们之间的关联和交互关系，从而创建综合产科虚拟现实数据。

步骤S13：基于综合产科虚拟现实数据进行云原生数据同步更新处理，生成动态产科影像同步数据；

本发明实施例中，将综合产科虚拟现实数据与云原生平台进行集成和连接，基于云原生架构和技术，实现对综合产科虚拟现实数据的同步更新处理，利用基于增量同步算法将产科虚拟现实数据与实时数据源进行连接，从而生成动态产科虚拟现实数据，利用云计算平台对动态产科虚拟现实数据进行存储和管理。通过云原生技术，实现数据的分布式存储和高效访问。

步骤S14：对动态产科影像同步数据进行虚拟现实影像数据存储管理处理，生成产科虚拟现实影像数据。

本发明实施例中，建立虚拟现实影像数据的存储系统和数据库。通过数据库管理系统和数据仓库，对动态产科影像同步数据进行存储、索引和管理，利用虚拟现实影像数据存储和检索算法，对动态产科影像同步数据进行存储和检索操作，建立虚拟现实影像数据的备份和恢复机制。通过数据备份和容灾技术，从而生成产科虚拟现实影像数据。

优选地，步骤S2的包括以下步骤：

步骤S21：对产科虚拟现实影像数据进行妇产多模态数据异构编码处理，生成妇产异构编码数据；

步骤S22：利用异构编码空间时间积分演变公式对妇产异构编码数据进行计算，生成妇产对齐特征空间数据；

步骤S23：对妇产对齐特征空间数据进行高级多模态数据融合处理，生成妇产高级多模态融合数据；

步骤S24：基于妇产高级多模态融合数据进行自注意力机制三维重建处理，生成三维产科影像模型；

本发明通过对产科虚拟现实影像数据进行妇产多模态数据异构编码处理，生成妇产异构编码数据，基于多模态数据的特点，采用具有多输入、多输出的网络结构深度学习模型。这种模型能够充分利用多种模态数据的信息，通过训练和学习，有效地提取和表示多模态数据的丰富特征，进一步优化后续编码处理的效果，利用自适应量化算法对每个模态数据的特征进行编码。自适应量化算法能够根据特征的分布和重要性，自动调整量化的精度和范围，从而有效地保留原始数据的重要信息，利用异构编码空间时间积分演变公式对妇产异构编码数据进行计算，生成妇产对齐特征空间数据，对妇产齐特征空间数据进行高级多模态数据融合处理，生成妇产高级多模态融合数据，将每个模态数据的自适应融合结果合并在一起，生成妇产高级多模态融合数据。自适应融合考虑了不同模态数据的权重和贡献度，根据每个模态数据的特征和分割结果，动态调整数据融合的权衡，最大程度地保留了各个模态数据的有益信息，基于妇产高级多模态融合数据进行自注意力机制三维重建处理，生成三维产科影像模型，选择自注意力机制三维重建算法作为主要处理方法。该算法基于自注意力图卷积神经网络，能够有效地捕捉妇产数据中的内部关系和特征。通过自适应地调整权重，重建过程可以更加准确地还原妇产高级多模态融合数据的三维结构。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S2包括：

步骤S21：对产科虚拟现实影像数据进行妇产多模态数据异构编码处理，生成妇产异构编码数据；

本发明实施例中，从产科虚拟现实影像数据中获取多模态数据，包括超声图像、磁共振图像等，基于多模态数据的特点，利用多输入、多输出的网络结构深度学习模型，使用大规模的妇产数据集进行深度学习模型的训练，使模型能够有效地学习多模态数据的特征表示，将多模态数据输入到训练好的深度学习模型中，提取每种模态数据的高层语义特征，利用模型的卷积层、池化层等结构，对每个模态数据进行特征提取，得到对应的多维特征表示，利用自适应量化对每个模态数据进行编码，将编码后的特征利用加权融合进行融合，从而生成妇产异构编码数据。

步骤S22：利用异构编码空间时间积分演变公式对妇产异构编码数据进行计算，生成妇产对齐特征空间数据；

优选地，步骤S22中的异构编码空间时间积分演变公式如下所示：

；

其中，是指妇产对齐特征空间数据，/>是指数据样本总量，/>是指神经网络训练中的一个迭代步，/>是指原始数据函数，/>是指数据样本/>在三维空间中/>坐标，/>是指数据样本/>在三维空间中/>坐标，/>是指数据样本/>在三维空间中/>坐标，/>是指通过深度神经网络模型对原始数据进行异构编码后的数据函数，/>是指数据样本/>的高级特征，/>是指数据样本/>的妇产异构编码数据，/>是指数据样本/>在特征空间中/>维度的位置，是指时间变量，/>是指数据样本/>神经网络模型中的权重参数，/>是指数据样本/>时间项的振幅，/>是指数据样本/>时间项的相位。

本发明创建了一种异构编码空间时间积分演变公式，公式中的异构编码函数利用深度神经网络模型对原始数据进行编码，提取了高级别表达能力的特征。这有助于捕捉数据中的重要模式和关联性。通过积分运算对多模态数据进行整合，将不同模态的信息进行综合。通过这种融合，可以充分利用各个模态的优势，提高数据的完整性和一致性，公式中的时间项以指数函数的形式引入，用于建模数据随时间的演化规律。这使得模型能够对数据的时间特性进行建模和预测，从而提供了对数据演化过程的理解和分析能力。公式中的参数 />,、/>,、/>是神经网络模型的参数，它们在训练过程中进行优化。通过优化这些参数，可以使得模型更好地拟合数据，提高模型的性能和泛化能力，该公式实现了对多模态数据的高级编码、全局处理、时间演化分析和多模态信息融合，从而提升了数据处理和分析的效果和能力。

步骤S23：对妇产齐特征空间数据进行高级多模态数据融合处理，生成妇产高级多模态融合数据;

本发明实例中，对妇产齐特征空间数据进行归一化、降维预处理，利用全卷积网络图像语义分割网络，将每个模态数据的编码特征进行像素级别的标记和分割，使用大规模的标注妇产齐特征空间数据进行图像语义分割网络的训练，针对每个模态数据分割结果，利用条件随机场捕捉不同模态数据之间的关联性和互补性，将每个模态数据的自适应融合结果合并在一起，生成高级多模态融合数据。

步骤S24：基于妇产高级多模态融合数据进行自注意力机制三维重建处理，生成三维产科影像模型。

本发明实施例中，选择自注意力图卷积神经网络对妇产高级多模态融合数据进行三维重建处理，将妇产高级多模态融合数据输入到自注意力机制三维重建算法中，通过模型的学习和推理，将二维数据转换为三维形式，在重建过程中，利用自注意力机制来捕捉妇产数据中的内部关系和特征，从而生成三维产科影像模型。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对三维产科影像模型进行高维数据结构构建处理，生成妇产超维数据矩阵；

步骤S32：基于妇产超维数据矩阵进行时空动态重构处理，生成妇产动态时空数据立体图；

步骤S33：对妇产动态时空数据立体图进行自适应深度语义解析处理，生成妇产医学语义标签立体图；

步骤S34：对妇产医学语义标签立体图进行多维语义聚类映射处理，生成多维产科语义图谱；

步骤S35：对多维产科语义图谱进行产科影像语义嵌入提取处理，生成语义化产科影像信息数据。

本发明通过对三维产科影像模型进行高维数据结构构建处理，生成妇产超维数据矩阵，运用多尺度分析和区域增长算法，对选定的特征子集进行高维数据结构的构建。通过在不同尺度下对特征子集进行分析和区域增长，得到具有丰富信息的高维数据结构，将每个特征子集映射到高维空间中，捕捉和编码特征之间的相关性，提高数据的表达能力和信息传递效率，基于妇产超维数据矩阵进行时空动态重构处理，生成妇产动态时空数据立体图，通过时序分析法，针对妇产超维数据矩阵中的时空特征，进行精细的分析和提取。该方法能够捕捉数据随时间变化的动态特征，揭示数据的时序演变规律，并准确反映妇产领域中的时空变化过程，通过合理的数据重构和特征变换，将原始数据的时空信息重新编码和表示，使得生成的妇产动态时空数据立体图能够直观地展示妇产领域中的时空关联关系和变化趋势，对妇产动态时空数据立体图进行自适应深度语义解析处理，生成妇产医学语义标签立体图，自适应深度学习网络能够自动学习和解析妇产动态时空数据立体图中的语义信息，实现高效准确的语义解析处理。这样的处理方法能够提取和解析丰富的医学语义特征，为后续的妇产医学分析和决策提供有力支持，立体图呈现方式能够帮助用户更深入理解数据的医学含义和变化趋势，提高数据分析和决策的效果，对妇产医学语义标签立体图进行多维语义聚类映射处理，生成多维产科语义图谱，通过聚类算法对语义标签进行分类，实现了对妇产医学语义的有效组织和归纳。这有助于快速查找和理解相关语义概念，提高信息检索和知识管理的效率。多维语义映射将不同语义类别的标签映射到多维空间中，呈现了语义关系和交互的丰富性。能够全面地了解妇产领域中的语义关联和相互作用，从而促进深入的数据分析和研究，对多维产科语义图谱进行产科影像语义嵌入提取处理，生成语义化产科影像信息数据，通过计算产科影像数据与语义嵌入向量之间的相似度或距离，实现了对产科影像数据与语义信息的关联度量。这为影像数据的语义关联分析和语义检索提供了有效的基础，帮助专业人员从大量的影像数据中快速准确地检索所需信息。

作为本发明的一个实例，参考图4所示，为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S3包括：

步骤S31：对三维产科影像模型进行高维数据结构构建处理，生成妇产超维数据矩阵；

本发明实施例中，利用基于深度学习的卷积神经网络的特征提取算法从三维产科影像模型中提取特征，根据特征的重要性，选择合适的特征子集作为后续处理输入，利用多尺度分析和区域增长算法进行高维数据结构构建，将选定的特征子集映射到高维空间中。在高维空间中，每个特征子集的维度对应一个特征，考虑不同特征之间的关联性，使用深度相互信息的关联编码方法，对高维数据结构进行编码，编码过程中，特征之间的相关性被捕捉和编码，将编码后的高维数据结构组织成矩阵形式，其中每一行表示一个样本（三维产科影像模型），每一列表示一个特征维度。得到妇产超维数据矩阵。

步骤S32：基于妇产超维数据矩阵进行时空动态重构处理，生成妇产动态时空数据立体图；

本发明实施例中，利用时间序列模型的时序分析法，对妇产超维数据矩阵进行时序分析，捕捉其中的时空动态特征，根据时空分析结果，将妇产超维数据矩阵中的特征重新组合和映射，生成妇产动态时空数据立体图。

步骤S33：对妇产动态时空数据立体图进行自适应深度语义解析处理，生成妇产医学语义标签立体图；

本发明实例中，利用基于卷积神经网络和长短期记忆网络的自适应深度学习网络，自动学习和解析妇产动态时空数据立体图中的语义信息，通过反向传播算法和优化方法，对自适应深度学习网络进行训练。训练过程中，网络自动学习妇产动态时空数据立体图中的语义特征和上下文信息，将训练好的自适应深度学习网络应用于妇产动态时空数据立体图。通过网络的前向传播过程，对每个时间点的数据进行语义解析处理。网络根据妇产影像数据的特征和上下文信息，自适应地提取和解析不同时间点的语义特征，生成对应的妇产医学语义标签，将生成的妇产医学语义标签根据时间维度进行整合，形成妇产医学语义标签立体图。

步骤S34：对妇产医学语义标签立体图进行多维语义聚类映射处理，生成多维产科语义图谱；

本发明实例中，利用k均值聚类对妇产医学语义标签立体图进行聚类，将相似的语义标签分组到同一类别中，将聚类结果映射到多维空间，每个维度表示一个语义类别，生成多维产科语义图谱。

步骤S35：对多维产科语义图谱进行产科影像语义嵌入提取处理，生成语义化产科影像信息数据。

本发明实例中，利用Word2Vec嵌入学习方法对多维产科语义图谱进行嵌入提取，将语义信息转化为低维向量表示，将产科影像数据映射到嵌入空间中，通过计算产科影像数据与语义嵌入向量之间的相似度或距离，生成语义化的产科影像信息数据。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对语义化产科影像信息数据进行隐私感知语义加密处理，生成妇产隐私感知加密实例数据；

步骤S42：利用妇产零信任访问控制模型设计公式对妇产隐私感知加密实例数据进行计算，生成妇产零信任访问控制数据；

步骤S43：对妇产零信任访问控制数据进行动态安全标签注入处理，生成妇产安全标签数据；

步骤S44：基于妇产安全标签数据进行产科安全影像数据编码处理，生成产科安全影像实例数据。

本发明通过对语义化产科影像信息数据进行隐私感知语义加密处理，生成妇产隐私感知加密实例数据，通过混淆深度学习模型加密算法，增加了对语义化产科影像信息数据的加密保护层级。加密后的数据在外部获取时难以解读，保护了妇产领域中的隐私和敏感信息，采用选择性的保护和隐藏策略，对敏感特征进行加密或模糊化处理，确保敏感信息在加密实例数据中得到有效的保护。这种保护策略可以针对不同的敏感特征进行定制，提高隐私安全性，利用妇产零信任访问控制模型设计公式对妇产隐私感知加密实例数据进行计算，生成妇产零信任访问控制数据，对妇产零信任访问控制数据进行动态安全标签注入处理，生成妇产安全标签数据，通过动态嵌入安全标签，每个数据样本都具有唯一的标签，能够增强数据的身份认证和溯源能力，确保数据的真实性和可信度，基于妇产安全标签数据进行产科安全影像数据编码处理，生成产科安全影像实例数据，通过隐私保护模型和量子编码子空间方法的应用，有效保护妇产安全标签数据的隐私性和安全性，减少数据被非授权访问和使用的风险，在隐私保护的前提下，产科安全影像实例数据仍然保留了有用的产科影像信息，能够满足相关应用和研究领域的需求，具备较高的实用性。

作为本发明的一个实例，参考图5所示，为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S4包括：

步骤S41：对语义化产科影像信息数据进行隐私感知语义加密处理，生成妇产隐私感知加密实例数据；

本发明实施例中，应用混淆深度学习模型加密算法对语义化产科影像信息数据进行加密转换，采用混淆和模糊化技术，对深度学习模型进行改造，使得模型的结构和参数难以理解和还原，对敏感特征的选择性保护和隐藏，从而生成妇产隐私感知加密实例数据。

步骤S42：利用妇产零信任访问控制模型设计公式对妇产隐私感知加密实例数据进行计算，生成妇产零信任访问控制数据；

优选地，步骤S42中的妇产零信任访问控制模型设计公式具体如下：

；

其中，是指妇产零信任访问控制数据，/>是指时间变量，/>是指一段预定的时间长度，/>是访问控制列表中数据量，/>是第/>个数据的权重，/>是指第/>个数据的访问频率，是指在时间/>内的第/>个数据的响应量，/>是指妇产隐私感知加密实例数据，/>是指参数访问控制影响度，/>是指系统的负载量，/>是指网络的带宽量。

本发明创建了一种妇产零信任访问控制模型设计公式，将观察窗口限制在预设的时间范围内，通过引入时间参数/>和设定的观察窗口/>，能够抓住访问控制的动态性，从而使得模型能够适应实时变化的用户行为和网络环境，/>调节了访问频率/>的影响，使其访问频率趋于平稳，当输入值变大时，放缓其增长速度，从而使模型更加稳定和鲁棒，函数包含有多参数，会对访问行为产生影响，通过偏导运算量化影响，并在实际访问控制中利用，提高了系统的动态适应性，度量访问行为的多元性，增强系统的稳定性实现实时的行为控制和全面考虑各种影响因素。

步骤S43：对妇产零信任访问控制数据进行动态安全标签注入处理，生成妇产安全标签数据；

本发明实施例中，利用数据隐写技术，将安全标签信息嵌入到产科影像数据中，利用了动态生成的安全标签，使得每个数据样本都具有唯一的标签，将动态注入的安全标签与妇产零信任访问控制数据合并，形成妇产安全标签数据。

步骤S44：基于妇产安全标签数据进行产科安全影像数据编码处理，生成产科安全影像实例数据。

本发明实施例中，获取妇产安全标签数据，这些标签数据包含了与产科影像数据相关的隐私信息，利用数据分析技术对妇产安全标签数据进行分析，识别出与隐私保护和安全性相关的特征，基于卷积神经网络构建隐私保护模型进行模型的训练和优化，以适应妇产安全标签数据的特征，利用量子编码子空间方法将妇产安全标签数据编码成量子态实例数据，从而生成产科安全影像实例数据。

优选地，步骤S5的具体步骤为：

步骤S51：对产科安全影像实例数据进行量子影像编码处理，生成量子编码产科影像数据；

步骤S52：对量子编码产科影像数据进行区块链式数据溯源安全处理，生成区块链溯源产科影像数据；

步骤S53：基于区块链溯源产科影像数据进行深度强化学习风险预测处理，生成产科风险预测数据；

步骤S54：对产科风险预测数据进行对抗网络决策建模处理，生成产科决策支持信息数据。

本发明通过对产科安全影像实例数据进行量子影像编码处理，生成量子编码产科影像数据，通过量子编码处理，能够精确捕捉产科影像数据中的结构和特征，并以量子态的形式进行编码。这种编码方式能够更全面地表示数据的复杂性和信息含量，量子编码产科影像数据以量子态的形式存储，具备较高的数据压缩率和抗干扰能力，有利于数据的可靠存储和传输，减少信息的丢失和失真，对量子编码产科影像数据进行区块链式数据溯源安全处理，生成区块链溯源产科影像数据，通过将量子编码产科影像数据的加密哈希值存储到区块链中，保护数据免受篡改和非授权访问的风险，确保数据的完整性和可信度，通过区块链技术的存储和交易机制，可以对产科影像数据的溯源进行可靠、透明的追踪，可以追溯数据的来源、修改记录等，提高数据的可追溯性和溯源能力，基于区块链溯源产科影像数据进行深度强化学习风险预测处理，生成产科风险预测数据，通过深度强化学习模型的训练和优化，能够充分利用区块链溯源产科影像数据中的信息。对产科风险预测数据进行对抗网络决策建模处理，生成产科决策支持信息数据，通过变分自编码器对抗网络决策建模算法，有效地从产科风险预测数据中提取有用的决策支持信息。该算法通过生成模型和判别模型之间的博弈过程，学习到产科风险数据的隐含分布和重要特征，从而捕捉决策支持所需的有益信息。

作为本发明的一个实例，参考图6所示，为图1中步骤S5的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S5包括：

步骤S51：对产科安全影像实例数据进行量子影像编码处理，生成量子编码产科影像数据；

本发明实施例中，对产科安全影像实例数据进行预处理，如去噪、平滑等，以提高量子编码的效果，利用量子态生成器，将预处理后的数据转换为量子态表示，其中每个像素或特征对应量子态的某个参数或状态，使用量子编码算法将每个像素或特征映射到相应的量子态，利用量子门操作对量子态进行变换和操作，以提取和编码产科影像数据中的结构和特征并以量子态的形式存储，从而生成量子编码产科影像数据。

步骤S52：对量子编码产科影像数据进行区块链式数据溯源安全处理，生成区块链溯源产科影像数据；

本发明实施例中，创建一个区块链网络，包括区块链节点和参与者，用于存储和管理产科影像数据，将量子编码产科影像数据分成合适的数据块，并生成对应的区块链交易，将量子编码产科影像数据的数据块加密，并生成加密哈希值，将加密哈希值和其他相关信息作为交易数据存储到区块链的区块中，将加密哈希值和其他相关信息作为交易数据存储到区块链的区块中，从而生成区块链溯源产科影像数据。

步骤S53：基于区块链溯源产科影像数据进行深度强化学习风险预测处理，生成产科风险预测数据；

本发明实施例中，将区块链溯源产科影像数据转换为适合深度强化学习模型输入的格式，如张量或序列数据，构建深度强化学习模型，包括神经网络结构、损失函数和优化算法，使用区块链溯源产科影像数据作为训练集，通过反向传播算法和优化算法对模型进行训练和优化，利用训练好的深度强化学习模型对新的区块链溯源产科影像数据进行预测，得到产科风险预测结果。

步骤S54：对产科风险预测数据进行对抗网络决策建模处理，生成产科决策支持信息数据。

本发明实施例中，利用变分自编码器对抗网络决策建模算法，通过生成模型和判别模型的博弈过程，从产科风险预测数据中提取有用的决策支持信息，利用该算法对产科风险预测数据进行决策建模处理，从而生成产科决策支持信息数据。

优选地，步骤S6的具体步骤为：

步骤S61：对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据；

步骤S62：对量子融合产科数据进行超分辨率深度学习渲染处理，生成超分辨率渲染产科数据；

步骤S63；根据超分辨率渲染产科数据进行虚拟环境交互建模处理，生成虚拟产科交互模型数据；

步骤S64：基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据。

本发明通过对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据，通过哈达玛变换量子编码技术和量子态合成算法，将产科决策支持信息数据转化为量子态表示，实现数据在量子领域的表达和传输，提高数据的信息容量和表达效果，通过量子态混合算法，将合成的量子态与其他量子态进行混合，实现不同数据信息的融合。这种融合能够在量子领域实现数据信息的交叉和相互影响，提高数据的综合效果和决策支持能力，通过高分辨率数据重建和渲染处理，产生的超分辨率渲染产科数据能够显著提升图像的质量、细节和清晰度。用户可以更准确地观察和分析产科数据中的细微结构和特征，从而支持更精确的决策和判断，生成的超分辨率渲染产科数据具有更高的图像质量和细节展示能力，有助于医生进行更精准的诊断和评估。为医疗团队提供更可靠和准确的视觉支持，通过逼真的虚拟产科环境构建和交互性设计，能够获得沉浸式的虚拟产科体验，增强参与感和体验的真实性，虚拟产科交互模型数据能够以图形化的方式呈现产科场景和操作，能够通过直观的视觉和互动手段进行产科模拟和应用，基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据，通过智能合约监控和感知交互模型的使用和变动情况，提供对模型数据的实时感知和控制，增强交互体验和决策支持，通过区块链认证和智能合约，实现精细的权限管理和交互控制，确保只有经授权的用户能够使用和修改模型数据，提高数据的安全性和保密性。

作为本发明的一个实例，参考图7所示，为图1中步骤S6的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S6包括：

步骤S61：对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据；

本发明实施例中，从产科决策支持信息数据中选择一组适当的数据样本，以用于量子数据融合处理。样本的选择应考虑数据的多样性和代表性，利用哈达玛变换量子编码技术将选定的产科决策支持信息数据编码成相应的量子态表示，利用基于量子叠加原理和量子态操作的量子态合成算法，将编码后的产科决策支持信息数据的量子态进行合成，利用基于量子测量和量子态纠缠的量子态混合算法，将合成的量子态与其他量子态进行混合，从而生成量子融合产科数据。

步骤S62：对量子融合产科数据进行超分辨率深度学习渲染处理，生成超分辨率渲染产科数据；

本发明实施例中，对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据，基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据，对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据，对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据。

步骤S63；根据超分辨率渲染产科数据进行虚拟环境交互建模处理，生成虚拟产科交互模型数据；

本发明实施例中，利用超分辨率渲染产科数据作为输入，对图像进行分析和处理，提取关键特征和信息，根据超分辨率渲染产科数据中的图像信息和特征，构建虚拟产科交互模型。该模型可能包括三维几何模型、纹理贴图、光照效果等，以实现逼真的虚拟产科环境和交互体验，设计虚拟产科交互模型的交互性，包括用户操作、场景切换、物体交互等，以提供与虚拟环境进行互动和交互的能力，从而生成虚拟产科交互模型数据。

步骤S64：基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据。

本发明实施例中，利用区块链技术，对虚拟产科交互模型数据进行认证，将模型数据的哈希值存储在区块链上，以确保数据的完整性和真实性，基于虚拟产科交互模型数据和区块链认证结果，实现产科交互感知功能，通过智能合约监控交互模型的使用和变动情况，实现对模型数据的感知和控制，从而生成产科交互感知数据。

优选地，步骤S62包括以下步骤：

步骤S621：对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据；

步骤S622：基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据；

步骤S623：对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据；

步骤S624：对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据。

本发明通过对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据，通过边缘计算数据流优化处理，针对量子融合产科数据的特点进行优化，提高数据处理的效率和精确度。边缘计算节点具有较高的计算和存储能力，利用优化算法和技术，对产科数据进行实时的分析、处理和优化，提供高质量的边缘优化产科数据。基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据，将边缘优化产科数据分发给多个参与联邦学习的边缘计算节点进行训练，实现了分布式的模型训练。每个边缘计算节点在本地进行模型训练，使用本地数据进行参数更新，避免了将原始数据传输到中央服务器的需求，减少了数据传输开销和通信延迟。对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据，通过与环境的交互和学习，强化学习代理逐渐优化超分辨率策略，选择最佳的动作来生成高质量的超分辨率结果。产科策略数据能够提供更准确、更精细的图像细节恢复，增强产科影像的清晰度和细节表现，对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据，结合强化学习产科策略数据和渲染模型，进行可解释性智能渲染精化处理。该处理过程涉及将产科策略数据与渲染模型进行交互，以获得更加优化和个性化的渲染结果。

作为本发明的一个实例，参考图8所示，为图7中步骤S62的详细实施步骤流程示意图，在本实例中所述步骤S62包括：

步骤S621：对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据；

本发明实施例中，获取量子融合产科数据，包括不同模态的影像数据、临床数据，根据边缘计算资源的可用性和需求，进行资源分配和调度，将数据流分配给合适的边缘计算节点，在边缘计算节点上，利用边缘数据处理算法对量子融合产科数据进行优化处理，对经过边缘优化处理的产科数据流进行管理和协调，确保数据的顺序和完整性，并进行必要的数据流调整和合并，经过边缘计算数据流优化处理后，产生边缘优化产科数据。

步骤S622：基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据；

本发明实施例中，将边缘优化产科数据分发给参与联邦学习的多个边缘计算节点。在数据分发的过程中，采取差分隐私的隐私保护措施，在每个边缘计算节点上选择FedAvg联邦学习算法进行模型初始化，在每个边缘计算节点上使用本地的边缘优化产科数据进行模型训练，并根据训练结果更新模型的参数，将各个边缘计算节点训练得到的模型参数进行聚合，得到全局模型的更新参数，基于聚合后的模型参数和边缘优化产科数据，生成联邦学习产科数据。

步骤S623：对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据；

本发明实施例中，将联邦学习产科数据作为环境的输入，并定义与超分辨率相关的状态空间、动作空间和奖励函数，建立一个深度Q网络算法的强化学习代理，根据当前的状态旋转合适的动作，并通过与环境的交互来学习优化超分辨策略，通过与环境的交互和学习，强化学习代理逐渐优化超分辨率策略，选择最佳的动作来生成高质量的超分辨率结果。代理根据当前状态选择动作，并将其应用于联邦学习产科数据，生成超分辨率的结果图像，通过与环境的交互和反馈，强化学习代理根据奖励信号对策略进行调整和优化，不断迭代更新策略，从而生成强化学习产科策略数据。

步骤S624：对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据。

本发明实施例中，根据具体的渲染需求，建立相应的渲染模型。包括图像渲染模型、体积渲染模型、光线追踪模型等，基于强化学习产科策略数据和渲染模型，进行可解释性智能渲染精化处理，根据具体的策略数据和渲染要求进行渲染处理，针对超分辨率渲染需求，对渲染结果进行超分辨处理，包括图像超分辨率重建、细节增强等技术，以提高渲染结果的清晰度和细节，从而生成超分辨率渲染产科数据。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (1)

1.一种可视化产科影像检查处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，包括：

步骤S11：获取产科影像数据，对产科影像数据进行产科影像数据优化预处理，生成增强产科影像数据；

步骤S12：对增强产科影像数据进行虚拟现实场景构建与数据整合处理，生成综合产科虚拟现实数据；

步骤S13：基于综合产科虚拟现实数据进行云原生数据同步更新处理，生成动态产科影像同步数据；

步骤S14：对动态产科影像同步数据进行虚拟现实影像数据存储管理处理，生成产科虚拟现实影像数据；

步骤S2，包括：

步骤S21：对产科虚拟现实影像数据进行妇产多模态数据异构编码处理，生成妇产异构编码数据；

步骤S22：利用异构编码空间时间积分演变公式对妇产异构编码数据进行计算，生成妇产对齐特征空间数据；

其中，步骤S22中的异构编码空间时间积分演变公式具体为：

；

其中，是指妇产对齐特征空间数据，/>是指数据样本总量，/>是指神经网络训练中的一个迭代步，/>是指原始数据函数，/>是指数据样本/>在三维空间中/>坐标，/>是指数据样本/>在三维空间中/>坐标，/>是指数据样本/>在三维空间中/>坐标，/>是指通过深度神经网络模型对原始数据进行异构编码后的数据函数，/>是指数据样本/>的高级特征，/>是指数据样本/>的妇产异构编码数据，/>是指数据样本/>在特征空间中/>维度的位置，/>是指时间变量，/>是指数据样本/>神经网络模型中的权重参数，/>是指数据样本/>时间项的振幅，/>是指数据样本/>时间项的相位；

步骤S23：对妇产对齐特征空间数据进行高级多模态数据融合处理，生成妇产高级多模态融合数据；

步骤S24：基于妇产高级多模态融合数据进行自注意力机制三维重建处理，生成三维产科影像模型；

步骤S3，包括：

步骤S31：对三维产科影像模型进行高维数据结构构建处理，生成妇产超维数据矩阵；

步骤S32：基于妇产超维数据矩阵进行时空动态重构处理，生成妇产动态时空数据立体图；

步骤S33：对妇产动态时空数据立体图进行自适应深度语义解析处理，生成妇产医学语义标签立体图；

步骤S34：对妇产医学语义标签立体图进行多维语义聚类映射处理，生成多维产科语义图谱；

步骤S35：对多维产科语义图谱进行产科影像语义嵌入提取处理，生成语义化产科影像信息数据；

步骤S4，包括：

步骤S41：对语义化产科影像信息数据进行隐私感知语义加密处理，生成妇产隐私感知加密实例数据；

步骤S42：利用妇产零信任访问控制模型设计公式对妇产隐私感知加密实例数据进行计算，生成妇产零信任访问控制数据；

其中，步骤S42中的零信任访问控制模型设计公式具体为：

；

其中，是指妇产零信任访问控制数据，/>是指时间变量，/>是指一段预定的时间长度，是访问控制列表中数据量，/>是第/>个数据的权重，/>是指第/>个数据的访问频率，/>是指在时间/>内的第/>个数据的响应量，/>是指妇产隐私感知加密实例数据，/>是指参数访问控制影响度，/>是指系统的负载量，/>是指网络的带宽量；

步骤S43：对妇产零信任访问控制数据进行动态安全标签注入处理，生成妇产安全标签数据；

步骤S44：基于妇产安全标签数据进行产科安全影像数据编码处理，生成产科安全影像实例数据；

步骤S5，包括：

步骤S51：对产科安全影像实例数据进行量子影像编码处理，生成量子编码产科影像数据；

步骤S52：对量子编码产科影像数据进行区块链式数据溯源安全处理，生成区块链溯源产科影像数据；

步骤S53：基于区块链溯源产科影像数据进行深度强化学习风险预测处理，生成产科风险预测数据；

步骤S54：对产科风险预测数据进行对抗网络决策建模处理，生成产科决策支持信息数据；

步骤S6，包括：

步骤S61：对产科决策支持信息数据进行产科数据量子融合处理，生成量子融合产科数据；

步骤S62，包括：

步骤S621：对量子融合产科数据进行边缘计算数据流优化处理，生成边缘优化产科数据；

步骤S622：基于边缘优化产科数据进行联邦学习融合模型训练，生成联邦学习产科数据；

步骤S623：对联邦学习产科数据进行强化学习超分辨策略生成处理，生成强化学习产科策略数据；

步骤S624：对强化学习产科策略数据进行可解释性智能渲染精化处理，生成超分辨率渲染产科数据；

步骤S63；根据超分辨率渲染产科数据进行虚拟环境交互建模处理，生成虚拟产科交互模型数据；

步骤S64：基于虚拟产科交互模型数据进行区块链交互感知认证处理，生成产科交互感知数据。