肺癌发生于支气管黏膜上皮,是由人体本身的细胞突变而来。癌细胞是在严重缺水,缺氧,缺营养,或者在外来毒素的刺激下正常细胞为求生存而形成的。中国的空气质量非常令人担忧,它所带来的健康问题就是肺癌的发病率升高,而且病人趋于年轻化。癌症的潜伏期非常长,有10-15年时间,在这期间人体没有什么症状。大多数病人在发现得肺癌时已经是晚期。肺癌早期的临床表现主要是出现肺结节,因此,快速准确检测肺结节能保证肺癌患者的存活率。本文对CT图像中肺部结节的提取采用了水平集的方法。主要包括下面几个方面的内容:1)肺实质的分割由于CT肺部图像非常复杂,不便于直接提取图像中的疑似肺结节,论文提出了一套行之有效的肺实质分割方案。在肺实质分割方面,主要对CT原图进行形态学滤波来增强对比度。采用阈值分割、面积滤波、形态学开闭处理、反填充处理以及图像相乘,实现了对肺实质部分的提取。2)改进距离规则水平集方法水平集是一种界面追踪和形状建模的数值技术,其基本思想是将平面曲线看成高一维空间中某一函数与零水平面相交的结果。本文对李纯明距离规则水平集进行改进。首先,运用非线性各项同性扩散滤波器和边缘增强扩散滤波模型对边界指示函数进行滤波处理,使边界指示函数得到优化。然后针对距离规则水平集面积项中的参数α进行改进,提出了优化面积项参数α的方法,即根据图像的方差决定α的值。之后,针对优化面积项参数α的不足,又进一步提出了改进水平集面积项的方法,通过区域生长选取二值化矩阵Y,图像背景处对应Y的区域取值大,目标边界内对应Y的区域取值小。最后,本文对距离规则项（正则项）提出了一种新的双势阱函数p₃（s）,避免李纯明单/双势阱函数的缺点,提高计算速度。另外,为了分割结果间有一个较为公平的比较（即刚好达到近似的分割效果时停止水平集计算）,弥补人眼观测的不足,本文提出了曲线变化参数作为参照物。3)粗分割和细分割相结合的疑似肺结节提取方法为了准确的提取肺实质图像中的疑似肺结节,论文提出粗细分割相结合的方法。该方法首先结合阈值分割和形态学方法来对目标进行粗分割,然后以粗分割图像的边界线作为零水平集初始曲线,使用改进距离规则水平集对目标进行精确分割,即细分割。本文分别对改进水平集算法与原水平集算法进行大量实验,对实验结果进行比较后发现改进算法能够大幅提高分割的速度,同时提高了算法对不同图像分割的适应性,如下文表4-1所示,表4-1是对论文第四章中实验数据结果的简要汇总。算法应用于肺结节分割时,能够快速精确的分割出目标轮廓。粗细分割结合的方法能够排除图像中的干扰,表5-1为分割肺结节实验数据。