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摘要：肺癌在全球范围内是致命性最高的癌症之一，肺结节是肺癌的早期表现形式，基于深度学习的肺结节检测模型因较高的检测准确率与效率逐渐成为辅助医生检测肺结节的有效方法。但是目前基于深度学习的肺结节检测模型仍有不足，一些重难点问题需要解决。第一，基于迁移学习、GAN网络、半监督学习与无监督学习解决模型训练时肺结节数据不足与类别不平衡问题。第二，增强模型特征提取能力提升对肺结节检测的敏感度与准确度。第三，提升模型假阳性肺结节筛查能力降低假阳性率。第四，加强模型检测肺结节的可解释能力。第五，基于大模型技术解决以上4个难点问题。最后，介绍检测模型训练与测试所需的数据集与评价指标并对未来肺结节检测优化方向进行讨论。
文章目录
1 数据集介绍
2 模型评价指标
3 数据不足与类别不平衡处理方法
3.1 迁移学习方法
3.2 生成对抗网络（GAN）生成数据法
3.3 半监督学习方法
3.4 无监督学习方法
4 增强模型的特征提取能力
5 增强假阳性结节的筛查能力
6 增强模型可解释能力
7 大模型解决肺结节检测难点问题方法
8 总结与展望
