目前,原发性肝癌是致死率极高的疾病,这是由于肝脏器官中的神经比较少,所以当出现较轻的肝脏疾病或损坏时很难被人体感知,而肝癌具有较长时间的潜伏期,初发的肝癌体积又比较小,没有明显的临床特征,导致医生很难根据医学影像(例如计算机断层图像Computed TomographyCT)仅仅通过肉眼观察出来,再加上医生缺乏丰富的临床经验,难免出现漏诊、误诊的情况,所以当病人被检查确诊为肝癌时基本上在肝癌的中后期,这给治疗带来了很大的困难,相应的治愈率极低。因此开发出一套有效的计算机辅助医生诊断肝癌疾病的系统是具有重要意义的。本文针对计算机辅助诊断系统里的恶性肝肿瘤分割模块进行了下面几个方面的探究：1)对原始腹部CT图像进行配准,包括相位相关(Phase-Only Correlation POC)刚性配准实验和薄板样条(Thin-Plate Splines TPS)非刚性配准实验,发现利用TPS进行肝脏区域配准时,在肝脏轮廓及肝脏区域内选择17个左右的特征点即可达到较理想的配准结果。2)针对手动选择特征点的不足,提出了基于二值图像的自动寻找特征点的方法,新的寻找特征点的方法能够自动找到满足配准需求的特征点,实验结果表明该自动寻找特征点的方法是有效的,配准结果能满足临床实验的需求。3)肝肿瘤分割的实验,利用边缘检测和差分的方法提取肝肿瘤候补区域,采用球形计分滤波器的方法对较小的肝肿瘤和肝癌转移进行检测,并采用灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix GLCM)生成的纹理特征量——对比度,以及其他的特征量来删除候补区域的假阳性。