To provide a computed tomography (CT) pulmonary nodule detection method based on deep learning.SOLUTION: A method includes: a step of acquiring a 3D pulmonary CT sequence image of a user； a step of processing the acquired 3D pulmonary CT sequence image into 2D image data； a step of inputting the 2D image data to a deep learning network model that is preset for training in order to acquire the trained pulmonary nodule detection model； a step of inputting the set of tested 3D pulmonary CT sequence images to the trained pulmonary nodule detection model in order to acquire the preliminary pulmonary nodule detection result； and a step of applying the pulmonary region dividing algorithm based on the deep learning to the preliminary pulmonary nodule detection result in order to remove the erroneously detected pulmonary nodule for acquiring the final pulmonary nodule detection result.SELECTED DRAWING: Figure 1【課題】ディープラーニングに基づいたコンピュータ断層撮影（ＣＴ）肺結節検出法を提供する。【解決手段】方法は、ユーザの３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像を取得することと、取得された３D肺ＣＴシーケンス画像を２Ｄ画像データに処理することと、トレーニングされた肺結節検出モデルを得るために、トレーニング用に予め設定されたディープラーニングネットワークモデルに２Ｄ画像データを入力することと、予備的な肺結節検出結果を得るために、トレーニングされた肺結節検出モデルに試験される３Ｄ肺ＣＴシーケンス画像の集合を入力することと、最終的な肺結節検出結果を得るために、誤検出肺結節を除去するために、予備的な肺結節検出結果にディープラーニングに基づいた肺領域分割アルゴリズムを適用することと、のステップを含む。【選択図】図１
