肺癌是迄今为止对人类生命健康威胁最大的肿瘤疾病之一，它已成为危害人类健康的头号杀手。研究表明，如果肺癌能够及早发现并治疗，其五年生存率可达到50％，因此提高肺癌的检测率有着重大的意义。由于X胸片简便快捷，成本低廉，照射剂量小，使其成为最基本和最为优选的技术手段。　　 基于医学影像学的计算机辅助诊断(CAD)分为疑似结节的检测和识别。本文针对X胸片中肺部疑似结节的检测进行研究，提出了两种X胸片肺部疑似结节检测算法，并通过大量的实验进行了验证。所做的主要工作和研究成果如下：　　 (1)提出了一种基于核主成分分析的肺结节模板匹配检测算法。根据肺结节在X胸片中表现为内部较亮外部较暗的圆或者类圆结构这个特点，可将模板匹配算法用于胸片中肺结节检测，但是，由于胸片图像的低对比度、噪声、伪影及畸变因素的影响，使得传统模板匹配算法检测效果很差。因此，针对这一缺陷，本文对其进行了改进，提出了一种基于核主成分分析的肺结节模板匹配检测算法，来对X胸片中肺结节进行检测。实验结果表明，该改进算法能够有效的检测出X胸片中的肺结节，同时达到了高的敏感性。　　 (2)提出了一种基于Hessian矩阵的多尺度肺结节检测算法。首先通过图像与不同尺度下高斯函数的二阶偏微分核的卷积得到图像的Hessian矩阵，然后计算该矩阵的特征值，根据设计的肺结节增强滤波器的输出函数，可以得到不同尺度下的疑似肺结节，最后利用结节标记法标记出疑似结节。该算法优点是针对性比较强、抑制了血管等管状结构的干扰。　　 (3)系统与实现。设计并开发了一个具有浏览、编辑与检测功能的X胸片肺部结节检测系统，该系统验证了本文涉及的相关算法，具有简单、扩展性强、交互性强等特点。