近年来，随着人工智能技术的发展，医学影像领域也开始向着多模态的方向发展。多模态医学影像是指结合不同的影像学成像技术所获取的医学影像信息，如CT、MRI、X光、PET等，以帮助医生进行更加全面、精准的诊断和治疗。通过多模态医学影像技术，医生可以从不同角度、不同层面呈现患者的病情，提高疾病诊断和治疗的准确性、及时性和科学性。

多模态医学影像技术需要通过大量的医学影像数据来进行模型的训练和学习，并基于深度学习、计算机视觉等相关技术来实现影像的智能识别和分析。在此基础上，可以建立 AI 模型来对多模态医学影像数据进行处理和分析，提取影像信息中的特征，为医生提供更准确、更客观的诊断和治疗建议。以下就是一个可以识别多个模态医学影像的 AI 模型。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

# 输入层
inputs = layers.Input(shape=(224, 224, 1), dtype=tf.float32)

# 三个不同模态的卷积层
conv1 = layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(inputs)
pool1 = layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv1)
conv2 = layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(pool1)
pool2 = layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv2)
conv3 = layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')(pool2)
pool3 = layers.MaxPooling2D((2, 2))(conv3)

# 特征拼接
flatten = layers.Flatten()(pool3)
dense1 = layers.Dense(64, activation='relu')(flatten)
dense2 = layers.Dense(32, activation='relu')(dense1)

# 输出层
outputs = layers.Dense(7, activation='softmax')(dense2)

# 模型定义
model =