与任何其他癌症相比，肺癌占癌症相关死亡人数的最高。吸烟者和非吸烟者经常患肺癌，其原因尚不清楚。目前，除了反吸烟之外，没有有效的预防肺癌的方法。一些研究证明，筛选程序可以死亡率显着降低因肺癌。肺结节是肺癌的潜在表现。通过标准针吸活组织检查难以接近小结节。对于远离胸壁的小结节，活组织检查程序更加困难。肺癌的诊断需要用户干预最少的分类方案。
　　 几个功能，如二维形状为基础的，三维形状系，三维基于纹理的，和二维形状为基础的和基于纹理的已被用于特征肺结节的分类。使用基于三维形状和基于三维纹理的特征的组合在文献中没有报道分类工作。半自动技术用于肺结节的分割。所提出的方法使用一组49个特征提供最佳分类精度。支持向量机用于良性和恶性结节的分类。将所提出的方法与的最新分类工作进行比较。所提出的分类方案也与自动化的进行比较，其中肺结节使用的方法进行分割。
　　 已经开发出用于鉴别良性和恶性肺结节的分类方案。分类方案可以在最小的用户干预下操作，并且可以帮助放射科医师诊断肺癌。虽然最近的技术取决于用户进行结节分割，但是所提出的系统将是快速且易于使用的，因为放射科医师仅需要提供用于分割结节的种子点。分析了几种基于形状，基于边缘和基于纹理的特征，以提高分类的准确性。确定最佳特征集以有效地表示多维特征空间中的结节。所提出的分类方案优于所有配置的竞争技术。需要进一步的工作来提高分类的性能。