基于3D卷积神经网络与多模态信息融合的医学影像肿瘤分类与可视化分析

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1. 项目简介
   该深度学习项目旨在利用3D卷积神经网络（CNN）对医学图像进行分析，特别是在医学影像的肿瘤检测和分类任务中。本项目结合了多模态信息（如性别、年龄、肿瘤位置等），通过一个修改后的3D卷积网络进行特征提取和分类。模型的核心部分为一个多层3D卷积网络，它能够从3D医学影像中提取空间特征，并结合附加的非图像数据（如患者的性别、年龄、肿瘤位置等）进一步进行分类。通过引入Grad-CAM算法，可以可视化模型对图像重要区域的关注，为医学专家提供可解释性。此项目可以广泛应用于医学影像诊断、肿瘤分析、疾病预测等领域。
   

2. 技术创新点摘要
   该项目的创新点主要体现在以下几个方面：

3. 3D卷积神经网络设计：采用了3D卷积来处理医学影像数据，能够更好地捕捉空间上的局部信息，尤其适用于立体数据（如3D CT扫描图像等）。传统的2D卷积无法捕捉到立体空间中的深层特征，而3D卷积网络能够在体积数据中充分提取空间特征。

4. 多模态信息融合：除了3D医学影像数据，模型还接受性别、