摘要
肺癌是全球发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。
肺结节作为肺癌的重要影像学特征，其准确检测和分析对于肺癌的早期诊断具有重要意义。
近年来，深度学习技术的快速发展为肺结节检测与分析提供了新的思路和方法。
本文综述了基于深度学习的肺部CT肺结节检测与分析的研究进展，首先介绍了肺结节检测和深度学习的相关概念，然后重点概述了深度学习在肺结节检测、分割和良恶性分类等方面的应用，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究面临的挑战，并对未来的发展方向进行了展望。
关键词：肺结节，深度学习，计算机辅助诊断，医学图像分析，肺癌筛查
##1.1肺结节肺结节是指肺内直径≤3cm的圆形或类圆形病灶，在CT图像上表现为密度增高的阴影。
肺结节可以由多种原因引起，包括良性病变（如炎症、结核、错构瘤等）和恶性肿瘤（如肺癌）。
##1.2肺结节检测肺结节检测是指从肺部CT图像中自动识别和定位疑似肺结节的过程。
传统的肺结节检测方法主要依赖于影像科医生的视觉判断，但这种方法存在着主观性强、效率低、容易漏诊等问题。
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