文章标题：深度学习技术在肺部医学影像学中的应用

近年来，深度学习技术在医疗领域的应用越来越受到关注，尤其是在医学影像学方面。肺部医学影像学是诊断肺疾病的重要手段之一，而深度学习技术也被广泛应用于该领域。深度学习技术可以通过对大量数据的训练来完成肺部影像的自动化诊断，能够实现肺部结节、肺癌等疾病的精准识别和分类。

深度学习技术中的卷积神经网络（CNN）是应用最为广泛的方法之一。CNN可以对肺部CT（计算机断层扫描）影像进行自动化处理，通过卷积、池化等操作提取影像特征，进而实现肺部结节的识别和肺癌的分类。目前，已经有很多基于CNN的肺部医学影像自动化诊断系统被提出。

此外，深度学习技术在肺部医学影像学中的应用也包括了基于多模态影像的融合、肺部气道分割等方面。通过将不同模态的肺部影像进行融合，可以提高肺癌等疾病的识别准确率。而肺部气道分割可以为肺部疾病的诊断提供更为准确的影像特征。

总之，深度学习技术在肺部医学影像学领域的应用为肺部疾病的早期诊断和精准诊断提供了有力的手段，未来有望在肺部医学影像学领域发挥越来越重要的作用。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
深度学习技术在肺部医学影像学领域的应用越来越普遍。它可以通过卷积神经网络提取影像特征，实现肺部结节和肺癌等疾病的自动化识别和分类。此外，深度学习技术还可以应用于肺部气道分割和多模态影像融合，提高肺癌等疾病的识别准确率。这种技术为肺部疾病的早期和精准诊断提供了有效而强有力的工具，并有望在未来的发展中扮演更加重要的角色。