针对肺癌N分期中很难寻求到与癌组织病理特性相关的CT横断层图像特征这一问题,提出以纹理特征作为胸内淋巴结CT横断层图像的特征向量来诊断胸内淋巴结有无转移的新方法。首先,本文在了解CT技术成像原理的基础上,研究了生物组织的光学特性,模拟了混有癌组织的正常组织的X射线场强度分布。通过模拟仿真在X射线场内正常细胞组织和癌组织对X射线的衰减程度的差别,说明在CT横断层图像中图像的纹理特征可以作为医学的诊断标准。其次,采用灰度共生矩阵法和多分辨率灰度直方图法来提取胸部淋巴结CT横断层图像的纹理特征,用这些纹理特征来代表转移性淋巴结在CT横断层图像中的图像特征。最后,由于CT横断层图像中胸部淋巴结有无转移的问题可以归结为图像分类识别问题,加之支持向量机(SVM)在解决图像分类问题方面良好的泛化能力,因此本文决定选择基于基于贯序最小优化(SMO)算法的SVM分类器来构建胸部转移性淋巴结的诊断模型。其中,SVM分类器分别以灰度共生矩阵法、简单灰度直方图法和多分辨率灰度直方图法提取的胸部淋巴结CT横断层图像的纹理特征作为输入特征向量。另外,本文采用LIBSVM软件设计SVM分类器,构建了基于SMO算法的SVM转移性淋巴结诊断模型。通过SVM分类器的训练与测试,基于多分辨率灰度直方图法的SVM分类器诊断准确率可以达到70%,明显高于利用其它方法得到的准确率。多分辨率灰度直方图法提取的CT横断层图像特征可以做为肺癌N分期中胸部转移性淋巴结诊断的一个新依据。