肺部计算机辅助诊断软件的流程通常包括以下步骤，这些步骤可能因制造商和软件设计而略有不同：

数据采集： 收集肺部医学影像数据，这可能包括X射线、CT扫描、MRI等。数据的质量对于软件的准确性至关重要。

图像预处理： 对采集到的医学影像数据进行预处理，以提高图像质量、去除噪音等。这可能包括平滑化、增强对比度、校准等操作。

图像分割： 将医学影像中的肺部区域从其他组织或结构中分割出来。这有助于软件集中关注肺部病变。

特征提取： 从肺部图像中提取特征，这可能包括形状、密度、纹理等方面的特征。特征提取是为了建立模型进行后续的分析。

模型训练： 使用机器学习或深度学习技术，通过提取的特征训练模型。这可能包括使用已标记的训练数据集，其中包含有关肺部病变的信息。

模型测试： 对训练好的模型进行测试，评估其在新数据上的性能。这通常涉及使用验证集或测试集来验证模型的准确性和泛化能力。

诊断输出： 根据训练和测试得到的模型，软件生成对于患者肺部病变的诊断结果。这可能包括对异常区域的定位和描述。

结果展示： 将软件生成的诊断结果以直观的方式展示给医生。这可能涉及生成报告、图形展示等形式。

医生反馈： 在一些系统中，软件可能提供与医生交互的界面，允许医生查看、修改或确认软件的诊断结果。

改进和迭代： 根据医生反馈和实际应用中的经验，制造商可能会对软件进行改进和迭代，以提高其性能和准确性。

整个流程通常需要经过严格的验证和测试，确保软件在真实临床环境中的准确性和可靠性。此外，软件的设计和流程也需要符合医疗器械的法规和标准。