黄佩云， 王凯妮， 何晓璞， 孙为豪

1.南京医科大学第一附属医院老年消化科，江苏 南京 210000； 2.东南大学生物医学工程

结直肠癌是最常见的胃肠道恶性肿瘤之一，也是全球癌症相关死亡的第二大原因[1]。结直肠癌的早期症状并不典型，只有消化不良或粪便潜血的症状，但早发现、早治疗通常预后良好，因此，结直肠癌的及时诊断尤为重要[2]。结直肠癌大多数是由已存在的腺瘤转化而来[3-4]，这种称为腺瘤-癌症序列的概念得到了临床观察研究的支持，然而结直肠息肉很大一部分是增生性息肉而不是腺瘤，增生性息肉恶变可能性小[5]，这些微小型病变在临床上通常可以在未进行病理评估的情况下直接进行“切除和丢弃”或者对生长在远端结肠的微小息肉采取“诊断-留下”策略[6-7]。虽然结肠镜检查结合病理活检是目前确认息肉组织学类型的金标准，但由于病理检查的不及时，缺乏经验的临床内镜医师无法用肉眼进行鉴别[8]。因此，如果能够利用自动化辅助诊断系统快速、准确地帮助临床医师评估结直肠息肉的组织病理学，不仅可以减少非腺瘤性息肉的不必要的活检和内镜切除，还可以帮助避免内窥镜手术引起的并发症[9]。

近年来，深度学习因自动提取图像特征的优势被广泛应用于图像处理领域中，本研究基于深度学习思想提出利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)设计出一套应用于消化系统内窥镜中快速、高效鉴别肠息肉的检测方法，CNN已成功运用于超声甲状腺结节良恶性分类、肺结节良恶性诊断、乳腺癌筛查等多种疾病的辅助诊断中。……