王跃，王卫东，赵蕾，郑天雷

1. 江苏科技大学 计算机科学与工程学院，江苏 镇江 212000；2. 徐州医科大学附属医院 医疗设备管理处，江苏 徐州 221000

引言

近年来随着生活方式的转变及医疗诊治水平的提高，恶性肿瘤患病人数逐年增加。资料显示，以胃癌、胰腺癌、直肠癌为代表的消化道恶性肿瘤在我国发病率前五的恶性肿瘤中占有三席[1]。我国的恶性肿瘤发病率较其他国家也处于较高水平，发病率约占全球的20%，死亡率较世界平均水平高17%[2-4]。目前肿瘤发病原因不明，缺乏有效的筛查手段，导致大部分患者确诊时已为中晚期，错失最佳治疗期。

胃癌因其早期不易发现，且恶性程度高，严重威胁着居民健康安全。目前胃癌诊断主要方式为：X线钡餐、纤维内镜检查、肿瘤标记物、血常规检查等。病理分析是胃癌确诊依据的“金标准”[5]，而内镜检查可通过摄像系统直接观察病人胃黏膜病变程度及病灶位置，并取出疑似病变组织进行病理分析，因此胃镜是早期胃癌筛查的主要方式。目前胃镜图像主要依靠人工判读，效率低、工作量大且对医生的资质经验有较高要求。因部分图像高度相似，导致早期胃癌诊断率较低[6]，从而错失治疗胃癌的黄金时期。因此胃癌的早诊断、早发现已称为亟需解的医学问题。

目前医学图像处理主要采用深度学习[7-8]方法，已在肺结节诊断、糖尿病视网膜病变等方面取得成功应用[9-10]，结合深度学习算法的诊断准确率已接近甚至超过临床医生，但与人工判读方式相比，人工智能技术具有前者无法超越的效率优势。……