文章摘要:目的 研究基于激活层前置压缩激励残差网络（PASE-ResNet）的快速和准确的早期胃癌筛查算法。方法 构建一个基于激活层前置压缩激励残差网络的早期胃癌筛查算法。为聚焦任务相关的图像区域，提升模型的特征表达能力，将压缩激励模块（SE）与激活层前置残差网络（PreAct-ResNet）中的残差模块相结合，提高与任务相关的特征通道权重。此外，为提高早期胃癌的筛查性能，提出“局部筛查+全局滑窗”的策略，经数据扩充后得到数据集子图18 400幅。利用PASE-ResNet模型通过滑动窗口的方式对胃镜图像进行检测，获得了精细的筛查结果。结果 本文提出的模型在早期胃癌筛查中取得了98.03%的准确率、98.96%的灵敏度和96.52%的特异性值。结论 本文提出的基于激活层前置压缩激励残差网络，达到了较好的筛查精度，有望在临床中辅助医生快速诊断。

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