深度卷积神经网络已经在医学图像分析中被证明是一种有效的技术，可以有效地诊断和区分疾病的不同类型。在这项最新的研究中，我们使用深度学习技术来识别和区分肺部病变中的体积异常。我们的模型被训练来识别和区分多个肺部病变类型，包括结节、偏心、占位和非占位病变。我们使用1209个胸部CT扫描图像来验证我们深度卷积神经网络的效果。我们发现，模型的准确度高达97.7%，与人类放射学家相比，可以有效地减少误诊率和漏诊率。这种深度学习技术的应用将大大提高肺部疾病的早期诊断和治疗效果。
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