计算机层析成像(CT)被广泛的应用于疾病的诊断，成为医生进行病理和解剖研究的重要手段之一。如何利用CT断层数据进行三维重建，以提高医生的诊断效率，乃至直接为外科手术临床服务，已成为近年来一个重要的研究领域。图像分割是CT断层数据进行三维重建的关键步骤之一。将图像中具有特殊含义互相不交叉的不同区域分开来，使得每一个区域都满足特定区域的一致性。图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义，它是医学图像处理的关键一步，是个跨越医学和计算机科学综合性研究课题。把肝脏及其管道从腹部CT图像中提取出来，是肝脏虚拟手术系统实现的一个基本前提。以往对腹部肝脏CT序列中的每一幅图像是通过手工方法将肝脏及其管道提取出来，这样既耗时费力，而且精确度也不高，对一个实用的虚拟手术系统来说手工提取基本没什么价值。因此，研究肝脏及其内部管道的计算机提取技术就成为一个迫切的问题。本文在分析了腹部肝脏CT图像的特点基础之上，利用CT序列图像之间的相似性，提出了一种基于区域生长的CT序列图像的提取方法。通过实验，获得了较好的结果。首先，本文介绍了课题研究的背景与意义，概述了国内外医学图像分割的发展现状和趋势，以及本论文的主要研究内容和框架，对当前一些常用的CT图像分割算法进行了分析和实验。其次，本论文根据腹部肝脏CT图像的特点，结合CT序列图像之间的相似性，提出了一种基于区域生长的CT序列图像分割方法，通过实验得到较好的结果。最后，对整个论文的工作进行了总结与分析，并指出了进一步研究的方向。