简介： 本发明属于图像处理与医学技术领域，公开了一种利用医学检查报告的胃镜图像表征学习方法，其特征在于，该方法具体包括：获取医学检查报告中的胃镜图像，进行预处理，得到预处理后的胃镜图像：对预处理后的胃镜图像进行影像数据标注；基于卷积神经网络的深度强化学习模型训练，得到胃病的识别模型；将新的医学检查报告的胃镜图像进行识别，自动获取相关疾病的识别结果。本发明基于卷积神经网络的深度强化学习模型，结合疾病原理，可以在充分考虑疾病特性和胃镜类型等关键因素下，对当前的医学检查报告中的胃镜图像进行疾病识别，以清晰地辨别胃内症状，从而提高基层医疗技术，提升消化内镜医师的同质化水平，提高消化道早癌的检出率。