医学人工智能用于早期肺癌检测：综述

肺癌仍是全球致病率和死亡率领先的疾病之一，早期诊断对于改善治疗结果和患者预后至关重要。计算机辅助诊断系统通过分析CT图像，对肺结节的检测和分类证明有效，显著提升了早期肺癌的检测率。尽管传统机器学习算法发挥了重要作用，但在处理复杂样本数据方面存在局限。近期深度学习的出现 revolutionized了医学图像分析，推动了该领域取得了显著进展。本综述聚焦于深度学习在肺结节检测、分割和分类方面的最新进展。支持向量机和k近邻等传统机器学习方法存在局限性，为卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等高级方法铺平了道路。也讨论了集成模型和新技术的整合，强调肺癌诊断的最新发展。深度学习算法结合多种分析技术，显著提升了肺结节分析的准确率和效率，尤其在结节分类方面超越了传统方法。尽管仍存在挑战，但持续的技术进步预计将进一步强化深度学习在医学诊断中的作用，尤其是早期肺癌检测和诊断。本文综述的肺癌检测模型列表可在 https://github.com/CaiGuoHui123/Awesome-Lung-Cancer-Detection 查阅。