肺癌患者的平均存活期为五年，全世界共发生了137万人因肺癌死亡。这种发病率仍然是过去烟草消费量高的结果，并不反映目前减少吸烟习惯的情景，以应对最近的预防行动。
　　 肺癌患者生存期缩短的两个原因是由于缺乏症状而难以早期诊断，并且当疾病在更晚期诊断时预后不良。鉴于这些特征，已经努力改善肺癌的早期诊断。
　　 通过非侵入性成像技术，例如胸部的放射线照相术和计算机断层扫描改善了肺癌在早期阶段的检测。然而，仍然需要侵入性技术来定义诊断，这通过细胞学或组织病理学检查来确认。
　　 在这种情况下，非侵入性技术的应用具有特殊意义，许多计算工具已被用于支持专家医生，例如计算机辅助检测/诊断，从图像处理和计算视觉技术发展而来。
　　 从获取电子计算机断层扫描过程产生的数字图像中，可以识别肺结节并对其进行一系列测量。目的是找出这些测量与恶性或良性的诊断之间的一些相关性。
　　 这项工作旨在通过计算机断层扫描图像自动检测肺结节。为此，使用不断增长的神经气体算法来分割具有与肺结节非常相似的特征的结构。然后使用距离变换来分离与血管和支气管相连的分段结构。最后，使用了一组形状和纹理特征以及支持向量机将这些结构分类为肺结节。
　　 本文介绍了肺结节自动分割的所有步骤，详细解释了使用技术，如生长神经毒气、三维距离变换以及肺结节候选物的形状和纹理特征的提取，这些都构成了提议方法。分析了应用该方法获得的所有测试。最后，提出了有关这项工作的最终评论。
　　 这项工作提出了一种自动检测肺结节的方法。从获得检查到指示分类结节以及获得的结果所涉及的阶段表明这是一种很有前途的方法。
　　 除了自动之外，这里提出的方法基于简单的技术，其中许多技术易于实现并且通常很快。这使得所提出的方法被认为是处理大量数据的快速和有效的方法，始终考虑到涉及人类健康的任何过程固有的时间限制。
　　 此外，该方法由连续阶段组成，逐步产生检测的最终结果。这些阶段的低耦合允许它们容易扩展以改善结果甚至处理不同的情况和情况。
　　 由于肺中结构的尺寸，该方法显示对结构的分类是明智的。还注意到，在分割阶段生成的大量结构及其相似的形状和纹理特征使得分类更加困难。必须解决这个问题，因为类结节和非结节之间的不平衡使这项任务变得困难。几乎所有分割和分离的结构都产生更多的基本结构，这使得支持向量机算法在分类任务中混淆。
　　 所讨论的费率表明，该方法的实施具有技术可行性。关于使用它的原因，与肺癌相关的统计数据清楚地表明该方法可以有助于疾病的早期诊断。由于每次检查的敏感度很高，这个工具可以用于筛选过程，也就是说，作为第一组要求的检查的一部分，这些检查表明可疑病例，但需要通过医学分析进行确认。
　　 与世界上大多数地区的情况类似，肺癌在巴西也相当普遍。在全国许多地区，这是男性中第二种最常见的癌症类型，在女性中排名第四。早期诊断代表了患者生存机会的显着增加。拟议的方法对此有所贡献，显示出对于寻求预测结核检测的专家来说是一种有用的工具。
　　 另一点需要提及的是，某些地方的公立医院网络缺乏专家，而增加涉案人数的资金有限。重新定向合格的专业人员以减少重复性任务的工作可能反映出更好地利用他们的能力。这方面的一个步骤是使用所提出的方法进行电子计算机断层扫描检查的初步分析，由医生负责验证结果。
　　最后，所提出的方法也是一种具有财务吸引力的解决方案，因为它可以在许多医院都可以使用的普通计算机上运行。