基于CT图像的CAD（计算机辅助诊断）技术是目前世界上一种先进的医学影像诊断检查的临床应用技术，该技术通过对计算机图像处理技术来高效识别CT图像中的可疑病灶。CAD技术能够提高医生对病灶的辨识精准度，同时也能减轻医生大量的工作负担，提高诊断效率。本文的主要工作是针对癌变肺结节的检测开发了一套基于CT图像的肺结节CAD系统。该系统首先对初始CT图像进行预处理，对数字图像进行去噪处理，然后再运用图像分割算法对CT图像进行分割，将胸部区域从原始CT图像中分割出来。然后再在胸部区域的基础上对肺部区域进行初步分割，在得到的肺部区域上运用修补算法，将初步分割时可能丢掉的部分有效肺部区域修补完整，得到较完整的肺部，以便下一步骤的处理。接下来是采用距离变换算法，在上一步得到的肺部区域中进行肺结节的分割，并对得到的肺结节进行特征值计算。在对每一个肺结节计算得到一组特征值之后，对特征值进行筛选、分析，再用两种分类器对其进行分类，并对最后的分类结果进行分析比较，以验证分类器的效果。在图像处理过程中，本文提出了一种新的区域填充算法，即内外双边界填充算法，并在实际应用中取得了较好的效果。该系统能够有效的完成对肺结节的检测和分析，在实际应用中有较好的效果，具有非常重要的应用价值。