这些研究集中于利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、3D CNN、注意力机制和胶囊网络，对CT影像进行肺结节的检测、分割、分类和恶性程度预测。通过数据增强、迁移学习和集成学习等方法提升模型性能，并探讨了肺结节的良恶性鉴别诊断。
下面是该类的一些题目：
| 题目 |
|---|
| 基于CT影像的肺结节计算机辅助检测与鉴别诊断方法研究 |
| CT影像数据的肺结节深度检测与预测方法研究 |
| 基于3D卷积神经网络的肺结节检测与分类方法研究 |
| 基于3D卷积神经网络的肺结节检测与肺癌识别 |
| 基于3D多分辨注意力胶囊网络的肺结节多种病理类型辅助诊断方法研究 |
| 基于Adaboost和Faster-RCNN的肺结节检测算法 |
| 基于CT图像的肺实质分割和肺结节检测方法研究 |
| 基于CT图像的肺结节检测分类算法研究 |
| 基于CT图像的肺结节自动检测模型研究 |
| 基于CT影像和深度学习的肺结节精确检测算法研究 |
| 基于CT影像的肺结节检测和分类方法研究 |
| 基于Stacking算法的CT影像肺结节识别 |
| 基于YOLOv3级联神经网络模型的肺结节检测研究 |
| 基于卷积神经网络的肺结节区域分割研究 |
| 基于卷积神经网络的肺结节恶性度分类 |
| 基于多尺度密集连接3DU-Net的肺结节分割方法研究 |
| 基于多视角和半监督学习的肺结节分割算法研究 |
| 基于广义深度自编码的肺结节诊断方法研究 |
| 基于数据增强方法与嵌入机制对肺结节检测效果研究 |
| 基于注意力机制的肺结节分类模型研究与实现 |
| 基于深度CNN的CT图像肺结节分割算法研究 |
| 基于深度卷积神经网络的肺实质分割与肺结节检测研究 |
| 基于深度卷积神经网络的肺结节自动检测和分类方法研究 |
| 基于深度卷积神经网络的肺结节自动检测方法研究 |
| 基于深度卷积网络的肺结节检出模型效率及准确性评估 |
| 基于深度哈希的肺结节CT图像检索方法研究 |
| 基于深度学习和特征混合的肺结节自动检测算法研究 |
| 基于深度学习的CT影像肺结节检测与识别方法研究 |
| 基于深度学习的医学CT图像肝肿瘤与肺结节检测 |
| 基于深度学习的医学图像肺结节检测算法研究 |
| 基于深度学习的肺结节CT图像检索方法研究 |
| 基于深度学习的肺结节分割与良恶性分类 |
| 基于深度学习的肺结节分割算法研究 |
| 基于深度学习的肺结节分割算法研究 |
| 基于深度学习的肺结节检测技术的研究 |
| 基于深度学习的肺结节检测方法 |
| 基于深度学习的肺结节检测模型与算法研究 |
| 基于深度学习的肺结节检测研究 |
| 基于深度学习的肺结节筛查系统的研究与实现 |
| 基于深度学习的肺结节诊断识别方法研究 |
| 基于深度学习的胸部CT影像肺结节计算机辅助诊断技术应用研究 |
| 基于深度学习算法对肺结节良恶性鉴别诊断研究 |
| 基于生成对抗网络的肺结节诊断方法的研究 |
| 基于迁移学习和卷积神经网络的肺结节检测方法研究 |
| 基于集成卷积神经网络的肺结节检测方法研究 |
| 嵌入注意力机制的多模型融合肺结节良恶性分类方法研究 |
| 无监督肺结节良恶性辅助诊断研究 |
| 肺结节分割的V-Net模型改进研究 |
| 肺结节图像的自动分割与识别 |
| 肺结节智能检测关键技术研究 |
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