肺部疾病越来越多的对人们的身体健康和生命安全带来威胁,及时尽早的发现肺部疾病成为人们防治肺部疾病的重点。随着CT影像和医学CAD技术的发展,利用CT影像辅助诊断越来越多的得到专家学者的重视,并且获得了日新月异的发展。肺功能检查作为呼吸系统疾病的必要检查之一,对于早期检出肺、气道病变,评估疾病的病情严重程度,鉴别呼吸困难的原因,诊断病变部位等方面都有着重要的指导意义。本文利用肺CT序列图像,对肺功能评估的几个关键问题进行研究,主要工作包含下面四个部分：(1)肺CT序列图像分割和修复算法研究。本文在改进的8邻域跟踪算法基础上,提出“8步骤”法对肺CT序列图像分段进行自动精确分割；对分割后的肺实质,分别采用滚球法和ray casting算法对肺外、内边缘进行修复,自动识别左右肺是否粘连,并对粘连的肺实质用向上积分法将其分开,得到完整的肺实质。实验结果表明,本文提出的分割与修复算法能取得理想的效果。(2)肺部气管树和血管树的分割。本文中首先根据气管树解剖学中的结构,利用改进的自适应阈值三维区域增长,提出“点对点”方法来寻找邻近层种子点,并结合形状分析和模板匹配分割出高精度的气管树；根据肺部血管在CT图像中的灰度特点,利用改进的SMDC连接代价算法,提取出包括肺门处动脉血管等较为完整的肺部血管树。实验结果表明,本文的算法能达到预期的效果。(3)通过对肺功能指标、肺纹理与肺部疾病相关性的研究,利用分割得到的完整的肺实质,实验中通过提取出的4个肺功能指标,及基于灰度共生矩阵和分形维数的纹理特征值,对不同病患的CT图像进行计算比较,得出二者在肺部疾病辅助诊断应用上的可行性。(4)结合MFC与VTK的深层次集成,基于VC6.0完成肺功能评估平台的搭建与功能实现。