基于神经网络技术自动检测肺结节病变简介：肺癌是全球癌症死亡率最高的疾病之一。我们提出基于深度学习技术的自动化解决方案，利用三维卷积神经网络，筛查肺部小结节，为肺癌的早期诊断和治疗提供可靠依据。针对问题：自动化检测肺部低剂量CT中的小结节病变，辅助肺癌早期筛查特点及优势：我们提出基于深度学习技术的解决方案，其包含两部分内容：1）可疑位置查找;2）假阳性排除。相比之前的技术，我们采用先进的训练技巧，增强模型的优化程度，从而提高模型的自动识别能力。应用：基于低剂量CT的肺癌检测目标用户：医院放射科