在探讨肺癌计算机辅助诊断（CAD）系统的CT图像疑似病灶检测算法时，首先要了解CAD技术在医学图像分析中的重要性。计算机辅助诊断系统旨在通过先进的图像处理和模式识别技术辅助医生发现和诊断疾病，特别是在早期阶段。对于肺癌而言，CT扫描是一种有效的筛查和诊断手段，但随之而来的大量图像数据给诊断工作带来了巨大挑战。因此，提高图像中疑似病灶检测的准确性，减少医生的漏诊和误诊几率，是当前医学图像处理研究的热点之一。
本文提出的疑似结节病灶自动检测算法，着重解决了CT图像中疑似病灶分割和提取的关键技术问题。算法首先对原始的CT图像进行肺实质分割，这一过程要求算法能够准确区分肺组织与周围组织，以确保后续处理只针对肺部区域进行。肺实质分割的准确性直接影响到整个检测流程的性能。
在完成肺实质分割后，算法通过构造一组不同尺度的类圆形结构元素，来应对CT图像中肺结节、气管和血管等不同几何特征的结构。采用多尺度形态学滤波方法对感兴趣区域（ROI）进行初始分割，这一方法能够有效地处理图像中不同大小的结构元素。多尺度滤波是一种能够处理多个尺度细节的技术，在图像处理中非常常见，能够应对目标对象在不同尺度上的变化。
初始分割后，算法进一步采用自适应局部高斯模板匹配技术，对每个ROI区域进行精确匹配。这一过程中，算法会基于每个ROI的大小构造相应尺度的二维高斯模板，并在局部区域内进行匹配操作，这有助于剔除假阳性结果。假阳性是指在图像检测中错误地将非病灶区域判断为疑似病灶的情况。
该疑似结节病灶自动检测算法通过实验验证，能够有效提取出CT图像中类圆形的疑似结节病灶，并且具有较高的灵敏度和较低的漏诊率。这意味着算法对于疑似结节的检测准确性高，且漏掉真正病灶的可能性低。这对于医生而言，不仅减轻了工作负担，更重要的是为早期诊断肺癌提供了可靠依据，有助于提高早期肺癌的检出率，从而提高治疗成功率。
关键词中的“肺癌CAD”指的是肺癌的计算机辅助诊断，是医学图像分析中的一个重要应用领域。“肺结节”是指在CT图像中观察到的肺部小圆形阴影，可能是由良性或恶性肿瘤引起的，是早期肺癌的常见表现之一。“疑似病灶”指的就是那些在医学图像中出现的，初步被认为是病灶的区域，它们需要进一步的医学诊断来确认。“多尺度形态学滤波”是一种能够处理图像中不同大小尺度的形态学滤波技术。“局部模板匹配”则是指一种图像匹配技术，通过与预先设计的模板进行比较来识别出图像中的特定结构。
该CT图像疑似病灶检测算法的提出和应用，不仅对肺癌CAD系统中的关键技术问题提出了有效的解决方法，而且在提高肺癌早期诊断准确性和效率方面有着重要的临床意义。随着医疗技术的不断进步，未来这类算法的优化和应用将进一步推动医学诊断技术的发展和创新。
