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

使用3D深度神经网络和机器学习算法，检测和分析CT扫描中疑似肺结节病变的信息，用于肺癌自动诊断。

Nov, 2017

该研究旨在比较深度学习模型与自动算法以及放射科医师的表现，以及评估该算法在异质数据集中的稳健性，结果显示深度学习模型在肺癌筛查方面表现出色，并且具有良好的泛化性，在肺癌恶性评估中比普遍接受的模型表现更好，在肺癌筛查比赛中的表现也优于其他 state-of-the-art 算法。

Apr, 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

本研究提出一种将肺结节候选筛选和假阳性降低整合成一个模型的端到端框架，与现有的两步法相比，该框架不仅提高了性能，还减少了复杂性，降低了推理时间。

Mar, 2019

本文提出基于卷积神经网络的深度学习模型框架，利用 CT 扫描图像进行肺癌的早期检测，该模型表现优于传统方法，准确率达到 92%，AUC 为 98.21%，召回率为 91.72%，损失为 0.328。

Apr, 2023

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

研究开发了基于VGG16深度学习算法的肺部结节诊断与分类方法，能够准确地识别良性、恶性和健康患者的癌症医学影像，灵敏度为92.08％，准确度为91％，AUC达93％，有助于肺癌早期诊断。

May, 2023

利用重建方法建立了肺部的3D仿真模型，构建了计算机辅助肺结节检测模型，并基于神经网络对图像进行迭代处理以优化肺结节识别模型。该模型与3D虚拟建模技术结合，提高了系统的交互性，以实现肺结节的智能识别。利用LUNA16大样本数据库作为研究数据集，采用FROC分析评估模型性能，计算不同虚警率下的灵敏度来得出平均FROC。与传统诊断方法相比，该技术可显著提高识别率，有助于在早期阶段检测肺部异常，对及时诊断肺癌具有巨大价值。

Jun, 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。

Oct, 2024