癌症如今已成人类死亡的首要原因之一，而肺癌以高发病率，高死亡率成为当今最致命的癌症。尽早发现肺癌是治疗肺癌的最好方法。CT是检查肺癌的最佳手段之一，而精度越来越高的CT技术在得到更清晰图像的同时，数据量也大大增加，医生已不堪重负。速度快，不知疲倦的计算机成为帮助医生诊断的有效工具。本文对肺结节检测的相关技术进行研究，设计并实现了基于CT影像的肺结节辅助诊断系统。由于良性阴影和恶性阴影都有不同的种类，大小形态多样，训练样本仅仅分为良性和恶性两大类使各个类内相似程度低。为解决这个问题，以及众多分类器利用欧氏距离度量方面存在的缺陷，本文提了出一种结合模糊C均值（Fuzzy-c means，FCM）聚类算法和马氏距离的分类器。通过对已有样本进一步细分，增加各小类样本的相似程度，然后用马氏距离代替欧氏距离的方法，计算样本与小类整体相似度，以提高分类的准确性。本文对ITK和VTK工具包进行研究，结合MFC搭建系统平台。通过对医生诊断肺结节的过程进行研究，将整个系统分为图像读取，肺部区域分割，肺部疑似阴影检测，疑似阴影的判别，图像显示和图像标记及交互七个模块。通过对各个模块应用技术的研究，设计并实现了相应功能。系统使用ITK和VTK工具包实现了图像的读取，显示和图像标记及交互功能；利用最优阈值法和区域连通算法进行肺部区域粗分割，再用空洞填充算法和修补算法完成肺部区域的修补；应用可变环形滤波器对肺部疑似阴影进行检测；最后利用本文提出的分类器进行良性和恶性的划分。通过对真实患者的图像进行检测，本系统有较好的敏感性。