胸部CT扫描技术极大的提高了放射线学者检测肺癌的效率。在近些年，计算机辅助检测（CAD）技术因为其检测高效性而备受关注。作为CAD的一个分支，在胸部CT图像中自动检测肺部区域一直是研究的热点且其对于肺癌的治疗有着重要的意义。本文将提出一个全新的CAD肺部检测系统，该系统可直接在三维领域自动分割出胸部CT图像中的肺部区域。系统的设计方法基于变分原理及偏微分方程。首先，一个改进后的最大后验估计（MAP）算法将被用来在胸部CT图像中初步提取肺部曲面，其中用到了肺部间的先验信息及图像的灰度信息。在该算法中，左肺及右肺间的关系被表示成为一个联合概率密度函数。为了获取相关的先验模型，本文提出了对训练集做二次降维处理的算法。该算法相比于传统算法在三维空间中的执行效率更高且可行性更好。同时，为了获取更好的约束，本文对先验模型中的各主成分的权重系数做了改进。改进后的MAP算法采用了水平集框架，肺部曲面根据相应的欧拉方程演化求解。在获取初步分割出的肺部曲面后，本文将介绍一个全新的肺部曲面修复算法，该算法主要利用了先验信息及曲率演化流，用于修复由改进的MAP算法生成的肺部曲面。该算法主要由两部分构成：1,利用先验信息自动检测并初步修复肺门区域；2,利用偏微分方程进一步将曲面修复完整。