一.基于深度学习的人体CT影像肺癌的识别与分类
肺癌是一种常见的致死性疾病，早期诊断和分类对治疗和预后至关重要。本文介绍了一种基于深度学习的方法，用于识别和分类人体CT影像中的肺癌病例。我们将使用深度卷积神经网络（CNN）和开源数据集来构建模型，并通过Python代码演示整个过程。该方法在人体CT影像中进行肺癌识别和分类方面具有潜在的临床应用前景。
肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，也是致死性最高的癌症类型之一。早期诊断和分类对提高生存率和选择最佳治疗方案至关重要。随着深度学习技术的发展，其在医学影像领域的应用日益广泛，为肺癌识别和分类提供了新的可能性。
数据集介绍
我们将使用公开可用的医学影像数据集，例如LIDC-IDRI
