目的 探讨基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型在预测肺结节病理分型中的应用价值。方法 回顾性收集 60 例经手术病理证实的肺结节患者薄层 CT 影像资料，构建基于三维 CNN 的深度学习预测模型，以术后病理为金标准，比较深度学习模型与传统 CT 影像学方法对肺结节病理分型的诊断效能。结果 深度学习模型的整体诊断准确率、灵敏度及受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）均高于传统 CT 影像学方法（P