胸部疾病是全球发病率和死亡率的主要原因之一，早期诊断对于改善预后和提高生存率至关重要。

传统的胸部疾病检测方法通常依赖于人工解读医学影像，存在着效率低下、主观性强等局限性。

近年来，深度学习作为人工智能领域的一项突破性技术，在医学图像分析方面展现出巨大潜力。

基于深度学习的胸部疾病检测方法利用深度神经网络自动学习图像特征，实现对多种胸部疾病的准确识别和诊断，为提高诊断效率、减轻医生负担提供了新的解决方案。

本文将对基于深度学习的胸部疾病检测方法进行综述，首先介绍深度学习和医学图像处理的相关概念，然后回顾近年来该领域的研究进展，并对不同方法进行分析比较，最后展望未来的研究方向。

关键词：深度学习；胸部疾病；医学图像分析；目标检测；卷积神经网络

1.1深度学习深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，从海量数据中学习复杂的模式和特征表示。

深度学习的核心在于其强大的特征学习能力，能够自动从原始数据中提取高层次的抽象特征，避免了传统机器学习方法需要人工设计特征的繁琐过程。

1.2医学图像处理医学图像处理是指利用计算机技术对医学影像进行分析、处理和识别的过程，旨在辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和疗效评估。

常见的医学影像包括X射线、CT、MRI、超声等，这些影像包含着丰富的解剖结构和病理信息，为疾病诊断提供了重要依据。