肺癌是世界上对人类危害最大、最常见的恶性肿瘤，而肺结节是肺癌前期的主要表现之一。随着医学成像技术的快速发展，计算机辅助检测（CAD）已成为当今国际研究主流，该技术能够辅助医生的诊断，提高效率和减轻劳动强度。因此利用CAD技术对肺结节进行准确分割，了解肺部病变情况，对挽救病人的生命具有重要的意义。本文基于CT图像提出了肺结节分割与检测算法。首先，本文介绍了肺部CT图像的成像特点，针对肺实质修补中的过分割或欠分割问题，提出了基于匹配滤波的算法，实验结果表明该算法能够较好的对肺实质进行修复，为后续肺结节检测打好基础。其次，针对肺部CT数据量大的问题，采用平均密度投影的方法减少数据量；针对肺结节难以精确分割的问题,通过建立平移高斯模型来拟合肺结节，从而实现对肺结节的精确分割。通过以上改进，该算法可以提高分割精度的同时减少检测时间，明显优于主流肺结节分割算法。再次，针对目前的检测算法中存在的肺结节假阳率高的问题，提出了双位辅助检测的算法。最后，对9套含有150个肺结节（包含30个血管粘连性肺结节）的CT序列图像进行实验验证，结果表明：本文算法能够适用于多种类型的结节分割，分割精度高，面积交迭度（AOM）达到93%，假阳率低，可以达到临床使用的标准。