本文提出了一种利用深度人工神经网络构建的ReCTnet，旨在全自动检测CT扫描中的肺结节，并通过具备表达力的图像表示方法，利用锥体和重复层之间的精细结构、三维概率地图和增强型灵敏度，达到90.5%的识别灵敏度和4.5个无关假阳性的优秀成果，该方法比现有的多通道卷积神经网络更有效。
Sep, 2016
本研究提出一种基于3D CNN的肺结节分类策略，在训练中使用了迁移学习和多任务学习方法，针对肺癌诊断中的风险分层问题，取得了最先进的成果。
Apr, 2017
本研究提出了一种基于卷积神经网络的肺结节检测方法，首先使用卷积神经网络进行候选检测，随后使用三维卷积神经网络进行假阳性减少。实验结果表明，该方法在肺结节检测方面表现卓越，并在LUng Nodule Analysis 2016（LUNA16）挑战中排名第一。
Jun, 2017
本研究证明了使用弱标签可以通过卷积神经网络实现胸部 X 光片中肺部结节的检测，提出了两种分类图像的网络体系结构，使用标注的结节在训练时提供视觉注意机制，以指导模型的本地化性能。
Dec, 2017
介绍了一种利用深度学习技术对肺部 CT 图像中的囊性病变进行检测和分割的自学习算法，从而实现无需手动注释和少量专家技能即可进行较为准确的分割。
Jan, 2018
论文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的软激活映射（SAM）和高级特征增强方案（HESAM）的肺结节分类方法，能够捕获更细粒度的肺结节形状和边缘特征并实现更精确的本地化，获得了最先进的预测性能，并在医学影像学界取得了实质性进展。
Oct, 2018
本文提出了一种新颖的三维卷积神经网络方法，采用对象检测以及 false positive reduction 等方式来识别计算机断层扫描图像中的肺结节，该方法在 Alibaba's 2017 TianChi AI 大赛中获得了第一名。
Mar, 2019
本研究提出了一个端到端的基于深度学习的自动化框架，用于在低资源环境下实现肺结节的早期检测和分类，并对其进行了评估，结果表明在分割和检测精度方面超过了现有研究，并证明在肺癌筛查方面具有潜在的准确性和效率提高。
Apr, 2023
本文针对肺癌早期诊断的重要性，探讨了计算机辅助诊断系统在CT图像分析中的应用及其局限性。通过回顾深度学习在肺结节检测、分割和分类中的最新进展，揭示了其相较于传统机器学习方法的优势，显著提升了早期肺癌的检测准确性和效率。
Oct, 2024
本研究针对肺结节分割中的形状和大小变化大、与肺组织近距离相邻等挑战，提出了一种新型的深度学习模型，集成了分割与分类过程，利用特征组合块实现信息共享，并结合空间规则化技术优化结节尺寸估计。研究结果表明，该模型在肺结节捕捉上更为精确，具有潜在的临床应用价值。