【摘 要】
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肺癌位居癌症死亡率首位，对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征，并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类，因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。本文首先对常用数据集进行介绍，其次系统阐述了栈式去噪自编码器（SDAE）、深度置信网络（DBN）、生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用，然后阐述了
【基金项目】
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山东省中医药科技项目（2020M006）； 国家自然科学基金（82074579）； 山东省自然科学基金（ZR2020MH360）；
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肺癌位居癌症死亡率首位，对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征，并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类，因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。本文首先对常用数据集进行介绍，其次系统阐述了栈式去噪自编码器（SDAE）、深度置信网络（DBN）、生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用，然后阐述了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、多尺度卷积神经网络（MCNN）、‘U’型网络（U-Net）和集成学习技术在肺结节恶性等级分类中的应用，最后针对肺结节分类的深度学习方法进行了综合分析，并对未来研究方向进行展望。
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