La resonancia magnética (RM) de múltiples contrastes se aplica ampliamente para identificar niños con complejo de esclerosis tuberosa (TSC) en una clínica. En este trabajo, se propone una red neuronal convolucional profunda con RM de múltiples contrastes para diagnosticar TSC pediátrico. En primer lugar, combinando imágenes T2W y FLAIR, se creó una nueva modalidad de síntesis llamada FLAIR para mejorar el contraste entre las lesiones de TSC y los tejidos cerebrales normales. Después, se propone una red de fusión ponderada profunda (DWF-net) utilizando una estrategia de fusión tardía para diagnosticar niños con TSC. En los experimentos, se inscribieron un total de 680 niños, incluidos 331 niños sanos y 349 niños con TSC. Los resultados experimentales indican que FLAIR mejora con éxito la visibilidad de las lesiones de TSC y mejora el rendimiento de la clasificación. Además, la DWF-net propuesta ofrece un rendimiento de clasificación superior en comparación con métodos anteriores, logrando un AUC de 0.998 y una precisión del 0.985. El método propuesto tiene el potencial de ser una herramienta de diagnóstico asistida por computadora confiable para ayudar a los radiólogos en el diagnóstico de niños con TSC.