体检发现肺结节消失，胆囊息肉出现，提醒我需重新开始运动。工作时听梅西安的音乐，感慨艺术作品常被低估。维护老产品时学习新技术，解决编译问题，感到成就感。

本研究提出了一种新颖的3D模型nnUNet，用于肺癌早期检测中的肺结节分割和体积分析。该模型在不依赖解剖先验知识的情况下，显著提高了肺病变的分割和量化效果，检测超1cm病变的精准度为71.3%，灵敏度为68.4%，可实现个体化肿瘤负担评估。

本研究提出了一种新型肺结节分割模型S3TU-Net，结合多维空间连接和超像素视觉变换器，利用结构化卷积块和多尺度特征融合技术，显著提升了分割性能。实验结果显示，S3TU-Net在LIDC-IDRI数据集上表现优于现有方法。

本研究提出了一种内存高效的去噪扩散概率模型，用于生成合成医疗图像，特别是肺结节的CT扫描。这解决了医疗影像数据稀缺的问题，提升了训练数据集的创建潜力，助力模型分割性能的提高。

本文比较了LUNA16挑战中的不同自动检测算法，发现结合卷积网络和结节候选集可实现超过95%的灵敏度。研究提出了NoduleNet和自监督3D变形器模型等多种改进方法，显著提高了肺结节检测的精度。最新模型结合卷积神经网络和视觉变换器，达到了97.84%的敏感度，展现了在医学影像检测中的潜力。

Proto-Caps是一种创新解决方案，通过额外的训练过程创建了易理解且功能强大的模型。在LIDC-IDRI数据集上的评估中，Proto-Caps相较于可解释的基线模型，在预测恶性程度和肺结节的平均特征方面提高了超过6%的准确率，并提供了基于案例的推理和可视化验证。

本文提出了一种基于3D卷积神经网络的新型框架，用于自动检测低剂量CT扫描中的肺结节。实验结果表明，该方法具有卓越的性能。

本文介绍了一种创新模型，将3D CT图像视为视频，每个切片视为帧，将肺结节视为对象，以实现对2D数据的高效处理和准确识别。该网络在敏感性和竞赛性能方面表现出色。

本研究提出了一个基于深度学习的自动化框架，用于低资源环境下早期检测和分类肺结节。评估结果显示其在分割和检测精度方面超过现有研究，具有潜在的肺癌筛查准确性和效率提高。

该文介绍了一种基于3D卷积神经网络的新型框架，用于自动检测低剂量CT扫描中的肺结节。实验结果表明该方法在公共大规模数据集上具有卓越的性能。

该研究提出了一种创新的模型，将3D CT图像视为视频，每个切片视为帧，以实现对2D数据的高效处理，并利用3D图像上下文进行准确识别。该模型在肺结节识别领域表现显著，平均敏感性指标达到了97.84％的准确度以及96.0％的竞赛性能指标（CPM），并且参数较少。

本文提出了一种基于多编码器的自适应硬注意力网络(MESAHA-Net)的方法，用于CT扫描中肺结节的精确分割。该方法包含关注块和解码器块，采用了新颖的自适应硬注意力机制，能够在不同种类的输入下针对肺结节进行2D逐层分割，生成3D容积分割。经LIDC-IDRI数据集评估后发现，在医疗实现中具有高鲁棒性和更好的分割精度和计算复杂度。