肺癌作为全球发病率最高的癌症之一,其死亡率远超其他各种癌症,已成为人类安全健康的重要威胁之一。及早发现肺癌患者并进行治疗能够极大地提高其生存率。肺结节作为肺部常见的病变之一,通常是作为肺癌的早期表现形式出现的。因此,检测肺结节对于肺癌的早期治疗起到了关键作用。而为了帮助门诊医师降低工作量、提高诊断精度,计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis,CAD)系统被引入了治疗机构。为了能够降低CAD系统的整体计算耗时,提高CAD系统的实用性,本文对肺结节自动检测系统中的预处理相关的步骤进行了并行化的研究。本文从数据和指令两个维度,对肺结节自动检测算法进行了并行化。首先提出的是基于静态数据分组的并行化架构,将3D肺部CT图像以图像切片的形式进行分组,将分组过后的数据并行化处理。接着提出了基于流水线的并行化架构,将相互独立的步骤分发至各自的处理单元中,以流水线的方式并行执行预处理操作。最后提出的是基于总线的并行化架构,在流水线的基础上,增加了控制单元,将计算任务动态分发给各个执行单元。本文最后对三种架构进行了仿真实验以比较其性能。实验数据来自LUNA16公共数据库,使用的预处理步骤包含提取前景、分割肺实质、修补肺实质、提取候选结节。实验包括两组,分别是基于消息队列的在本地环境下的实验,以及Docker容器技术的模拟网络环境下的实验。实验结果表明,在本地环境下,基于静态数据分组和基于总线的并行化架构都取得了较好的效果,计算资源利用率均达到80%以上。而基于流水线的并行化架构并不适合用于肺结节自动检测系统的预处理。在网络环境下,基于静态分组的并行化架构表现最好,基于流水线的并行化架构表现受到网络传输效率的影响最小,基于总线的并行化在网络环境下速度劣化得最严重。最终得出结论,在大多数情况下,使用基于静态数据分组的并行化架构能够有效提高系统的运行速度;而在数据分布不均匀、执行单元间通讯速度足够快的情况下,基于总线的并行化架构能够取得更好的效果。