肺癌是世界上最致命的疾病之一。因此，早期诊断肺癌的是非常重要的，这样可以大大提高治疗效果，并增加患者 “的生存率。在临床医学中，胸部计算机断层扫描(CT)是非侵入性诊断最敏感的工具之一肺癌 然而，放射科医师检查屏幕前的所有CT切片是无聊且耗时的。因此，计算机辅助检测(CAD)系统是一种强大的技术，可以提高检测效率，释放医生的工作。不幸的是，由于肺结构的复杂性，肺癌CAD仍然是一项非常具有挑战性的任务。
　　一般来说，大多数CAD系统由五个主要阶段组成：数据采集，预处理，肺部分割，结节检测和假阳性减少。在这些阶段中，使用各种特征的结节检测是最关键的程序之一，其可以有效地区分肺结节与其他干扰结构。例如，肺结节和肺血管在CT切片中具有相对高的强度，但是一些结节和血管可以连接在一起。因此，设计有效表征肺结节的有效特征对CAD系统至关重要。
　　由于具有高灵敏度和广泛实用性的特征可以显着简化结节检测的任务，研究人员已经引入了多种特征来描述结节和干涉结构。参考文献，对特征进行了详细的总结，并分为五类：几何，纹理，直方图，梯度和空间。几何特征包括球形，球面不均匀，球形密度，测量径向距离，伸长率和Boyce-Clark径向形状指数。该纹理特征包括对比度，能量，同质性和时刻。直方图特征包括平均CT值，标准偏差，峰度，偏度，能量和熵。梯度特征涉及平均梯度，标准偏差，峰度，偏度，能量和熵。一些研究人员认为该位置是其中一个特征，因为肺结节的不同部位需要不同的治疗方法。
　　除了上述分类模式，这些特征还可以分为2D特征和3D特征。将三个2D特征(面积，平均亮度和圆度测量)视为检测结节的线索。然而，这些特征只能探测到孤立的结节，但却对那些附着在船只或其他结构上的人无能为力。同样，使用尺寸，形状，衰减，衰减分布和纹理的2D特征表征孤立结节。2D纹理特征(包括对比度，能量，熵，均匀性和力矩)被用于CAD系统中以自动检测肺结节。
　　实际上，大多数2D特征都存在一个关键限制，即如果血管垂直于2D CT切片的横截面，则血管的形状可以与结节的形状相似。在这种情况下，基于2D形状特征区分结节与血管可能非常困难。更重要的是，一个结节通常穿过几个相邻的CT切片。如果检测方法仅使用2D特征，即使只有一个结节，也可以检测到多个结节。因此，难以在属于相同结节的不同切片中建立结节。结果，一个数据集中的结节数量无法轻易测量。
　　为了解决上述问题，利用3D特征分别表征结节和血管。大多数3D特征是基于结节是近似球体或椭圆体的假设而提出的，而可疑结构(例如血管)是管状的。因此，许多先前的研究使用球形，球形不对称，球形密度和伸长率来检测肺结节。利用三个几何特征(球形，表面和体积)，以及四个强度分布特征(平均值，标准偏差，偏度和峰度)来检测肺结节。提出了一种新颖的3D形状特征提取方法。该特征是从表面的显着性和法线矢量从获得的构造特征值分解的Hessian矩阵，这可能反映当地 的形状信息的目标对象的。一些人员采用三维形状特征来表征肺结节的边界粗糙度，以计算基于微分几何技术的毛刺，分叶和球形。还有专家提出了一种新的描述符，叫做Bag-of-Frequencies，用于检测肺结节。该描述符可以使用沿着以结节为中心的球面上的圆形图案的强度分布来捕获形态信息。使用形状图，比例测量和基于柱面的分析减少肺结节检测系统的误报。
　　在一些文献中，2D和3D特征被融合以检测结节。利用2D和3D特征对来自其他可疑结构的结节进行分类。定义窗口中的平均CT值被视为2D特征，其可以将结节和一些细支气管与其他组织分开。结节中的CT值可能在相邻切片中重复，而大多数细支气管没有这种特性。利用这种称为3D平均的解剖学3D特征，可以检测到结节。参考文献采用自适应阈值和修正期望最大化方法，根据局部形状和强度色散信息识别结节候选。
　　根据，并非所有的结节都是近似球体或椭圆体。事实上，肺结节的三维形状变化很大，它可以是球形，椭圆形，长方体或任何其他复杂的形状。因此，使用球形或其他类似特征来表征结节和可疑结构并不严格。研究人员提出了一种新颖的3D 骨架化特征，称为体素去除率(VRR)。通过此功能，不再需要结节是近似球体或椭圆体的假设。在这种情况下，可以有效地表征结节和血管。结果，检测精度肺结节可以大大改善。这导致了本文的第一个贡献。另一个贡献是，基于所提出的骨架化特征，设计了一种使用CT数据集的肺结节的新型CAD系统。使用公开的肺部图像数据库联盟和图像数据库资源计划数据库，可以很好地验证该系统的性能。令人满意的结果表明CAD系统可用于肺癌的早期诊断。
　　有效地识别肺结节在早期 肺癌，本文提出了使用CT数据组的新的CAD系统。该系统基于3D 骨架化功能，称为体素去除率，可有效区分肺结节与干扰血管。系统主要包括五个阶段：肺部分割，结节候选提取，特征提取，初步筛选和误报减少。通过所提出的系统，可以成功地检测到各种类型的结节，包括孤立的，近胸膜和近端 - 血管结节。此外，由于采用3D特征，可以容易地计算一个对象中的结节数量。系统可以成为医生在肺癌诊断和手术计划中的敏感工具。
　　在未来的研究中，研究人员将不遗余力地识别小尺寸的近血管结节。此外，根据局部强度特征，研究人员将扩展方法以检测亚固体结节(包含混合软组织和磨玻璃不透明的结节，这些结节难以检测，因为这些结节的衰减通常小于实心结节和血管)