摘要
本发明的一种基于多模态数据融合的感染动态可视化评估方法，采集多模态数据，所述多模态数据包括医学影像模态、微生物学模态、时空行为模态以及生理生化模态；通过量子并行计算对多模态数据进行快速搜索，并获得最优特征组合；将最优特征组合进行融合关联，获得融合特征，同时构建时空耦合感染风险模型；时空耦合感染风险模型基于融合特征进行风险场构建，并生成感染动态可视化内容；相比于传统单模态数据而言，能更准确的评估感染方向，而引入量子计算后，可以降低运算量，同时提高计算效率和最优特征组合获取的准确性，通过时空耦合感染风险模型生成的感染动态可视化内容可以直观查看病原体传播路径，从而可以及时切断阻隔，实现疾病防控。
