尘肺病是一种全球性的职业病,引起尘肺病的原因主要是生活或工作中长期接触高浓度的粉尘,所以该病在煤矿行业中很高发。据统计,尘肺病的发病率已经占到所有职业病发病率的84.22%,如此触目惊心的数字不得不引起我们对于尘肺病防治的关注和对尘肺病患的关心。本文将研究把计算机辅助诊断技术应用到尘肺病的检测中,以达到减轻医生工作负担、提高诊断准确率、降低病患诊断费用的目的。本文提出新方法,将研究区域定位在肋骨间的部分,而不是整张胸片上,从而使得研究目标更加准确。具体的研究内容包括以下几点：首先,用图割的方法分割肺实质,和高斯钝化掩膜的方法分割肋间区域,再将肋间区域分割成32×32像素的小块。第二,计算这些小块图像四个方向的灰度共生矩阵,并且分析这些矩阵的特征值从而提取出图像的纹理特征。第三,使用随机森林的方法对小块图像进行分类,然后对这个结果组合判断,从而得出最终的肺部X光胸片图像是否为患病图像。最后根据以上三部分的研究成果,设计出一个计算机辅助尘肺诊断系统。本文用150张X光胸片图像对系统做了测试,结果显示分类正确率达到91%,真阳性达到96%,真阴性达到86%,这个结果表明本文的研究成果可以有效的区分正常X光胸片和尘肺病的X光胸片,能够帮助医生更高效地诊断出尘肺病。