摘要目的构建人工智能辅助诊断系统，自动发现胃溃疡病灶，鉴别胃良性溃疡与恶性溃疡。方法收集武汉大学人民医院消化内镜中心2016年11月—2019年4月拍摄的胃镜图片1 885张，其中正常胃黏膜图片636张、良性胃溃疡图片630张、恶性胃溃疡图片619张。其中1 735张为训练集，150张为测试集，分别将图片输入基于fastai框架的Res-net50模型、基于Keras框架的Res-net50模型和基于Keras框架的VGG-16模型进行训练。分别构建正常胃黏膜与良性溃疡、正常胃黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡3个单独的二元分类模型。结果VGG-16模型表现出了最好的结果，验证集验证模型区分正常黏膜与良性溃疡、正常黏膜与恶性溃疡、良性与恶性溃疡的精确度分别为98.0%、98.0%和85.0%。结论本研究获得的模型在发现溃疡病灶上具有较好的能力，有望应用于临床辅助溃疡病灶检出并鉴别良恶性溃疡。
