审稿意见

一、总体评价

《基于Vision Transformer对慢性胃炎“炎癌转化”病理图像分类研究》一文旨在探讨Vision Transformer（ViT）模型在慢性胃炎“炎癌转化”病理图像分类中的应用效果。文章选题新颖，结合了人工智能与中医药现代化两个热门领域，具有较高的学术价值和实践意义。然而，文章在方法描述、结果分析及讨论部分存在一些不足，需要进一步修改和完善。

二、具体审稿意见

选题与意义
选题新颖，结合人工智能技术在医学图像分类中的应用，为中医药现代化发展提供了新的思路和方法。
研究意义明确，有助于提高慢性胃炎“炎癌转化”病理图像分类的准确性和效率，为早期胃癌的诊断和治疗提供有力支持。
文献综述
文献综述部分较为全面，涵盖了慢性胃炎、胃癌、人工智能在医学图像分析中的应用等相关领域的研究进展。
但对Vision Transformer模型在医学图像分析中的最新进展和应用案例介绍不够充分，建议进一步补充相关文献。
方法描述
数据来源和预处理过程描述较为详细，但数据集的构建和标注过程缺乏具体说明，可能影响结果的可靠性和可重复性。
ViT模型的结构和参数设置描述不够清晰，建议补充模型的具体配置和超参数设置。
实验设计部分，训练集、验证集和测试集的划分比例合理，但缺乏对不同划分比例对结果影响的讨论。
结果分析
结果部分详细展示了五类病理图像的识别准确率，但部分类别的准确率较低（如肠上皮化生识别率为0%），需要深入分析原因。
Loss曲线分析较为简略，建议进一步探讨过拟合现象的原因及可能的解决方案。
讨论
讨论部分对研究结果的解释较为充分，但对模型不足之处的分析不够深入。
建议增加对模型优化和改进方向的讨论，如采用多模型融合、多尺度建模等方法提高识别准确率。
对中医药现代化发展的启示部分较为宏观，建议结合具体案例或实践进一步阐述。
语言与格式
文章语言流畅，但部分专业术语的使用不够准确，建议进行修订。
文章格式基本符合期刊要求，但部分图表和公式需要进一步优化和美化。
三、建议与修改意见

完善方法描述
补充数据集的构建和标注过程，确保结果的可靠性和可重复性。
详细描述ViT模型的结构和参数设置，以便读者复现实验。
探讨不同训练集、验证集和测试集划分比例对结果的影响。
深入分析结果
对准确率较低的类别进行深入分析，探讨可能的原因及解决方案。
详细分析Loss曲线，探讨过拟合现象的原因及可能的解决方案。
加强讨论
深入讨论模型的不足之处及优化和改进方向。
结合具体案例或实践阐述中医药现代化发展的启示。
修订语言与格式
修订专业术语的使用，确保准确无误。
优化图表和公式的格式，提高文章的美观性和可读性。
综上所述，本文选题新颖，具有较高的学术价值和实践意义。但在方法描述、结果分析及讨论部分存在一些不足，需要进一步修改和完善。建议作者在充分考虑上述审稿意见的基础上，对文章进行相应修订，以提高文章的质量和学术水平。