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摘要：在人们健康的当前情况下，肺部肿瘤是与癌症相关的损失的主要原因，其死亡率正在稳步上升。一些研究人员开发了自动化技术，用于快速准确地使用医学成像和机器学习技术来预测癌细胞的发展。随着计算机系统的进步，已经对深度学习技术进行了彻底的研究，以帮助了解计算机辅助诊断（CADX）和计算机辅助检测（CADE）在计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI）和X射线中的识别肺癌的结果。为了对为肺癌诊断和检测创建的深度学习方法进行详尽的审查，这项研究正在进行中。目前的研究对深度学习和机器学习方法的表达，目的是用于诊断肺癌的应用，以及对所探索技术进步的分析。为了检测和筛查肺癌，本研究中使用了两种主要的深度学习技术：内部和外部组织环境及其市场的分析和分类。当前正在使用的深度学习模型的好处和缺点也将被涵盖。深度学习技术可以提供准确的EFFI计算机辅助肺肿瘤检测和诊断，如随后对扫描数据的分析所示。这项研究以对潜在的未来研究的描述结尾，这些研究可能会增强深度学习的使用来创建计算机辅助的肺癌检测系统。
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