肺癌是死亡率最高的惡性腫瘤，肺結節早期確診是降低肺癌死亡率的關鍵。計算機輔助診斷技術在肺結節早期確診方面被認為具有超越人類專家的潛力。而基于深度學習技術的肺結節檢測和分類可通過自我學習而不斷提高診斷的準確率，是實現計算機輔助診斷的重要手段。本文首先系統闡述了二維卷積神經網絡（2D-CNN）、三維卷積神經網絡（3D-CNN）和更快速的區域卷積神經網絡（Faster R-CNN）技術在肺結節檢測方面的應用，然后闡述了 2D-CNN、3D-CNN、多流多尺度卷積神經網絡（MMCNN）、深度卷積生成對抗網絡（DCGAN）和遷移學習技術在肺結節分類中的應用，最后針對肺結節的檢測與分類中不同的深度學習方法進行了綜合比較分析。