深度学习 肺结节检测

深度学习在肺结节检测中扮演了关键角色，它利用人工神经网络的强大处理能力来分析医学影像数据。例如，通过卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN），可以自动从CT扫描图像中识别和定位疑似肺部结节。CNN特别适合于图像分类任务，因为它们能捕捉到图像的局部特征，并能够学习到复杂的特征表示。

训练过程通常涉及大量的肺部CT数据集，这些数据集包含正常组织和异常结节的实例。模型首先会学习如何区分两者，然后逐渐提高对小而难以察觉结节的识别能力。一旦训练完成，深度学习系统可以在新的CT影像上快速、准确地标记出潜在的肺结节，帮助医生进行早期诊断和治疗决策。