1.1克羅恩病與腸結(jié)核 克羅恩?。–rohn’s disease, CD)是炎癥性腸病（inflammatory bowel disease, IBD）的一種分型，是一種腸道慢性炎癥性疾病，其主要臨床表現(xiàn)為腹痛、腹瀉、便血等消化道癥狀。腸結(jié)核（intestinal tuberculosis，ITB）是一種由結(jié)核分枝桿菌侵犯腸管所引起的慢性特異性感染性疾病。根據(jù)病理檢查及內(nèi)鏡表現(xiàn)主要分為潰瘍型腸結(jié)核，增生型腸結(jié)核和混合型腸結(jié)核，其主要臨床表現(xiàn)為腹痛，消瘦，發(fā)燒，盜汗等癥狀。目前臨床對(duì)于CD與ITB的診斷主要通過(guò)臨床表現(xiàn)、放射學(xué)、內(nèi)窺鏡、組織學(xué)檢查、微生物學(xué)診斷和免疫學(xué)診斷幾個(gè)方面進(jìn)行。其中內(nèi)窺鏡診斷是其目前診斷方式中最可靠的診斷方式，但是由于鑒別兩種疾病非常困難，即便是有經(jīng)驗(yàn)的臨床醫(yī)生也難以完全鑒別CD與ITB。并且由于CD的治療方法如免疫抑制劑，生物制劑等會(huì)導(dǎo)致ITB更加嚴(yán)重，臨床醫(yī)生在確診CD前，多進(jìn)行為期半年左右的抗結(jié)核治療，這導(dǎo)致了醫(yī)療資源的浪費(fèi)，并且難以達(dá)到治療目的，嚴(yán)重影響患者預(yù)后。 1.2人工智能與CD，ITB的鑒別診斷 近年來(lái)，人工智能在各種醫(yī)學(xué)成像應(yīng)用中的應(yīng)用已經(jīng)顯著擴(kuò)展，基于人工智能的EUS診斷系統(tǒng)被認(rèn)為具有不錯(cuò)的效果。人工智能輔助EUS診斷的準(zhǔn)確度和靈敏性明顯高于內(nèi)窺鏡醫(yī)生。盡管目前國(guó)內(nèi)外有不少機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于消化道內(nèi)鏡診斷，但大多具有一定局限性，且很難應(yīng)用于CD與ITB的鑒別診斷，故急需探索新的輔助檢查方法和技術(shù)，以幫助內(nèi)鏡醫(yī)生診斷CD與ITB，實(shí)現(xiàn)CD與ITB的精準(zhǔn)診斷。顏成水教授團(tuán)隊(duì)提出了自監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)MetaFormer算法框架。該框架能夠綜合圖片以及文字信息，在測(cè)試中具有良好準(zhǔn)確率。 我們嘗試使用不同令牌混合器構(gòu)建一種基于MetaFormer算法的綜合圖片與文字信息的自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，利用少量有標(biāo)簽樣本、大量無(wú)標(biāo)簽樣本訓(xùn)練，以期在保證機(jī)器診斷的準(zhǔn)確性情況下，幫助內(nèi)鏡醫(yī)生進(jìn)行CD與ITB的鑒別診斷及培訓(xùn)，為機(jī)器學(xué)習(xí)輔助CD與ITB診斷提供新思路。同時(shí)利用自監(jiān)督視覺(jué)學(xué)習(xí)MetaFormer算法可以提取抽象語(yǔ)義，來(lái)尋找CD與ITB中不易被發(fā)現(xiàn)的圖像特征以及文字特征，可能為臨床科學(xué)研究前沿做出方向性指導(dǎo)。