1.一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于，由醫(yī)學(xué)圖像視覺特征預(yù)提取網(wǎng)絡(luò)swintransformer、視覺特征編碼器及特征融合解碼器組成，其中視覺特征編碼器包含滑動窗口編碼器swe、網(wǎng)格循環(huán)網(wǎng)絡(luò)mrn，特征融合編碼器包含融合跨模態(tài)注意力機(jī)制fmca和融合嵌入層fe，具體步驟包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，每對數(shù)據(jù)表示為(ii,xt,i)，其中ii為第i張醫(yī)學(xué)圖像，xt,i為第i張醫(yī)學(xué)圖像對應(yīng)的診斷報告文本；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：將第i張醫(yī)學(xué)圖像的圖像質(zhì)量評分標(biāo)記為以及對應(yīng)的復(fù)雜度評分標(biāo)記為
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：接收編號集{1,2，…，i，…n}中圖像質(zhì)量評分的平均值以及復(fù)雜度評分的平均值并進(jìn)行分析處理，生成閾值劃分系數(shù)，閾值劃分系數(shù)用于對初始分類閾值提供分類取值策略，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：所述預(yù)訓(xùn)練特征提取網(wǎng)絡(luò)swintransformer提取初步醫(yī)學(xué)圖像視覺特征的過程為：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：所述滑動窗口編碼器包含l層，每層由交替的窗口注意力機(jī)制w-msa或滑動窗口注意力sw-msa機(jī)制組成；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：將視覺特征和文本嵌入xt進(jìn)行融合，在多頭跨模態(tài)注意機(jī)制中使用滑動窗口編碼器學(xué)習(xí)的視覺特征vl作為查詢，使用掩碼注意機(jī)制的輸出作為鍵值對，具體表示如下：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于跨模態(tài)全局特征融合transformer的醫(yī)學(xué)圖像診斷報告自動生成方法，其特征在于：在解碼器層lf之前，全局特征只與文本特征融合；然后，從第lf層開始，全局特征不再與文本特征一起學(xué)習(xí)；相反，fmca模塊負(fù)責(zé)在這個階段提取全局特征；上述操作公式表示如下：