Explainable-Multi-Modal-Breast-Cancer-Prediction

该项目是一个面向乳腺癌精准分型的可解释多模态深度学习框架，用于从非侵入式多序列乳腺MRI（T1w/T2w/DCE）中自动预测ER、PR、HER2受体状态及四类分子亚型。核心功能包括：基于3D ResNet与跨模态交叉注意力（CAF）的多任务融合网络ExplainMM-Net；支持3D Grad-CAM的体素级可解释性分析，可视化肿瘤强化边缘与周围水肿；端到端数据预处理流水线（含N4偏置校正、刚性配准、ROI裁剪与各向同性重采样）。适用于医学影像AI研究、放射科辅助诊断系统开发及生物标志物无创预测等临床科研场景。