Dünya geneline bakıldığında, kanser kaynaklı ölümlerin başlıca nedenlerinden birinin akciğer kanseri olduğu görülmektedir. Bu hastalığın erken evrelerde teşhis ve tedavi edilmesi durumunda yaşam süresi önemli ölçüde artmaktadır. Hastalığın erken teşhis edilmesinde, bilgisayarlı tomografi (BT) ile görüntülerinin alınması ve bu görüntüler üzerinde akciğer nodüllerinin doğru tespit edilmesi kritik bir öneme sahiptir. Derin öğrenme alanında, özellikle de Convolutional Neural Network (CNN) tabanlı gelişmeler akciğer nodülü tespiti için umut verici çözümler sunmaktadır. Bu çalışmada, U-Net, VGGNet, ResNet gibi farklı CNN mimarilerinin akciğer nodülü tespiti üzerindeki etkileri incelenmektedir. Diğer bir taraftan, kullanılan modellerin performansları, klinik uygulamalardaki başarıları ve mevcut sınırlılıkları analiz edilmektedir. Elde edilen bulgular, CNN tabanlı sistemlerin, radyoloji ve görüntü işleme alanında güçlü bir karar destek aracı olabileceğini göstermektedir.