随着数字化医学影像的发展，对数字化医学影像的智能化理解已成为必然趋势。计算机辅助检测(Computer-aided Detection，CAD)系统已经成为了医学影像学研究热点之一，并逐步进入了医学临床应用。计算机辅助检测系统的目的在于提高读片医生诊断的准确率，减少漏诊。　　 数字X线胸片结合CAD系统进行肺癌普查是一个较为经济可行的方案。CR(计算机摄影)、DR(计算机数字摄影)的普遍应用以及计算机辅助检测系统用于X线胸片普查，使得孤立性肺结节病变的发现率不断提高。　　 本文在介绍CAD系统基本概念的基础上，阐述了计算机辅助肺结节检测系统的基本工作流程，并通过实验验证了该系统在帮助医生检测X线胸片结节时的有效性。　　 为了提高计算机辅助肺结节系统的性能，本文优化了输入X线胸片图像处理算法：X线胸片图像的一致化和肺区分割。　　 首先，针对医学成像设备参数、病人摆位和成像环境造成的X线胸片在亮度和对比度上形成的较大差异，根据构建的映射曲线设计了X线胸片图像的一致化处理算法，并通过实验验证了算法的有效性。　　 另外，为了准确地分割数字X线胸片图像中富含诊断信息的肺区，改进了系统原有的活动轮廓形状模型的分割方法。设计了一种新的基于弹性匹配活动轮廓形状模型的分割方法，将待分割曲线的形状与原型曲线用弹性匹配测量变形量或相似度。使曲线在演化过程中，根据变形量或相似度，在保持整体目标形状的同时准确分割出目标的边缘。通过实验验证了该分割算法的改进能够提高计算机辅助肺结节检测系统的性能。