一种川崎病诊断系统

1.一种川崎病诊断系统，其特征在于，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序，计算机存储器中存储有训练好的诊断模型，所述的诊断模型中包含图像令牌化子模块、文本处理子模块、交叉模态多头自注意力模块和分类模块；

2.根据权利要求1所述的川崎病诊断系统，其特征在于，所述的vqgan模型包含码本模块、编码器、解码器以及判别器；vqgan模型的预训练过程如下：

3.根据权利要求1所述的川崎病诊断系统，其特征在于，使用预处理好的图像数据对vqgan模型进行预训练，图像数据的处理过程为：

4.根据权利要求1所述的川崎病诊断系统，其特征在于，所述的文本处理子模块包括预训练的自然语言处理模型和嵌入模型，先通过自然语言处理模块将输入的文本数据进行分词，再利用嵌入模型转换为文本向量。

5.根据权利要求1所述的川崎病诊断系统，其特征在于，交叉模态多头自注意力模块的工作过程如下：

6.根据权利要求5所述的川崎病诊断系统，其特征在于，为了提高训练的稳定性和效率，对每个交叉模态多头自注意力层的输出加上输入前的残差，并进行层归一化处理。

7.根据权利要求1所述的川崎病诊断系统，其特征在于，分类模块采用多层感知机分类器，包括多个全连接层作为隐藏层和一个输出层，在隐藏层之间以selu激活函数加强模型建模非线性的能力，输出层使用softmax函数预测川崎病的分类。

8.根据权利要求1所述的川崎病诊断系统，其特征在于，训练诊断模型时，使用交叉熵损失函数作为优化目标，采用余弦退火调度器来调整学习率，使用adamw优化器进行诊断模型的参数优化。