消化内镜是消化疾病诊断和治疗的最重要手段,然而在消化内镜诊疗中存在着人工阅片量大、主观性强以及难以保证诊疗精准性等问题。近年来,深度学习因其发展而逐渐进入消化内镜影像领域,有效地辅助了临床医生的诊断和治疗。这不仅使消化内镜诊疗取得更加准确客观的结果,也大大减轻了医生的负担。论文的研究目标是探讨近年来深度学习在消化内镜诊疗中的基础应用,并针对腹腔镜手术器械分割、腹腔镜手术视频下一帧预测以及胶囊内镜视频器官定位三大任务进行了详细的研究和分析,并比较了不同方法的优缺点。本文的研究工作主要包含以下几方面内容:1.针对腹腔镜手术器械分割问题,提出一种在下采样时引入并行卷积层、上采样时嵌入时间注意力信息的U型全卷积神经网络分割模型,利用相邻序列图像之间的关联为输入图片提供手术器械的位置先验信息,从而提高网络模型的分割性能。2.针对腹腔镜手术视频下一帧预测问题,设计了一种结合光流估算、插值过程和向量方法的卷积神经网络模型,用于预测腹腔镜手术视频序列的下一帧图像,使用辅助损失监督光流的估算过程,结合适应性核函数和向量方法以应对像素遮挡问题,从而提高生成图像的质量。3.针对胶囊内镜视频消化道器官定位问题,提出了一种结合二分查找算法和分类卷积神经网络的算法模型,以视频图像可依其类别映射为有序数组为前提,通过二分查找选择图片,然后使用分类网络对图像进行分类,实现胶囊内镜视频中消化道器官的快速定位。本文对所提出的算法模型在相应任务上进行了方法性的对比实验,实验结果表明了算法的有效性和鲁棒性。本文所提出的一系列分析处理算法为深度学习在消化内镜图像领域中的应用提供了借鉴,具有一定的临床价值。