肺结节检测：使用深度学习模型，如卷积神经网络(CNN)，自动识别CT图像中的肺结节。这一过程可以大幅度提高检测的速度和准确性，辅助放射科医生进行诊断。

肺结节分类：对检测到的肺结节进行良性或恶性的分类。这通常需要构建一个深度学习模型，如CNN，来提取肺结节的特征，并根据这些特征来预测结节的性质。

肺结节分割：精确地分割出肺结节的边界，这对于评估结节的大小、形状和生长速度非常重要。U-Net是一种常用于医学图像分割的深度学习架构。

肺结节的长期跟踪：利用机器学习模型来分析肺结节随时间的变化，帮助医生判断结节的发展趋势。

预测模型：构建模型预测肺结节的发展趋势，如增长速率，以及患者的预后。

数据增强和迁移学习：由于高质量的医学图像数据往往难以获得，使用数据增强技术增加训练数据的多样性，或者使用迁移学习方法，将在其他数据集上预训练的模型调整用于肺结节的检测和分类，也是一个重要的研究方向。