基于深度学习的内窥OCT食管图像组织层分割算法的创新与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

食管疾病作为一类常见的健康问题，严重威胁着人类的生命健康与生活质量。食管癌在全球范围内具有较高的发病率与死亡率，据国际癌症研究机构（IARC）发布的全球癌症统计数据显示，每年食管癌新发病例数众多，且死亡率居高不下。而诸如食管炎、食管溃疡等非癌症疾病，同样会引发患者吞咽困难、烧心、胸痛等不适症状，极大地影响患者的日常生活。及时且准确的诊断对于食管疾病的有效治疗与预后改善起着关键作用，早期诊断能够为患者争取最佳的治疗时机，显著提高治愈率与生存率，减轻患者痛苦与医疗负担。

内窥OCT技术作为医学成像领域