本文探讨了多种基于深度学习的医学图像分析方法，重点在肺部和气道的分割与检测。研究包括实时框架BronchoTrack、Mask R-CNN特征提取和全自动心周脂肪测量，旨在提高肺癌筛查和呼吸系统疾病的诊断精度。研究结果显示新方法在气道分割和肺部区域评估中的有效性和鲁棒性。