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近年来，由于生态环境恶化及生活饮食不规律等因素，肝脏疾病及肝脏血管疾病的发病率越来越高。为辅助医生进行术前的手术规划，肝脏血管分割变得越来越必要。然而，由于CT图像血管区域对比度低以及不同患者间血管几何结构差异大等问题，精确的对肝脏血管进行分割存在着较大的困难。
随着数据量的增大以及计算机运算能力的提高，以卷积神经网络为基础的深度学习方法受到了广大学者的青睐，相比于传统的方法，深度学习能实现端到端全自动的分割。针对医学图像分割，FCN网络及U-Net网络应用最为广泛。另外，在肝脏血管分割中，存在如下几个难点：1）在CT图像中存在着较多面积较小的肝脏血管区域，在网络下采样的过程中，这些血管区域的特征容易消失，导致小血管区域分割效果较差；2）肝脏血管中肝静脉与门静脉存在像素不平衡问题，网络在学习过程中会更加偏重于像素多的类，导致像素少的类分割效果较差。
针对上述问题，本文主要的内容如下：
①使用二维的FCN和U-Net网络对肝脏血管进行分割，观察二维神经网络在肝脏血管上的分割效果，并对分割结果进行定量分析。
②在二维神经网络的基础上，建立了三维的U-Net网络，并且针对CT图像中血管区域小的问题，将残差网络中的残差块与3D U-Net进行了融合，并探索了在不同位置加残差块后网络的分割性能，最后建立了一种效果最好的3D残差U-Net网络。通过对网络的改进，显著提高了血管的分割效果。
③针对血管中肝静脉与门静脉像素不平衡问题，提出了一种加权的Dice损失函数。另外，本文比较了加权Dice损失函数、加权交叉熵损失函数与Focal损失函数在处理像素不平衡问题上的效果。最后，通过实验得知，本文提出的加权Dice损失函数在缓解像素不平衡问题上效果最好。
④对本文提出的方法（3D残差U-Net网络及加权Dice损失函数）进行了泛化性及准确性验证。通过实验验证，本文提出的模型性能最好。
本文提出的方法在肝静脉、门静脉及整个静脉系统的Dice系数值分别为71.7%、76.5%、75.4%，相比于原始的3D U-Net网络及Dice损失函数，其分割系数分别提高了5.3、2.6、2.6个百分点。另外，相比于二维FCN、二维U-Net网络及其他分割方法，本文提出的方法准确性最高，从而验证了本文提出方法的优越性。
随着数据量的增大以及计算机运算能力的提高，以卷积神经网络为基础的深度学习方法受到了广大学者的青睐，相比于传统的方法，深度学习能实现端到端全自动的分割。针对医学图像分割，FCN网络及U-Net网络应用最为广泛。另外，在肝脏血管分割中，存在如下几个难点：1）在CT图像中存在着较多面积较小的肝脏血管区域，在网络下采样的过程中，这些血管区域的特征容易消失，导致小血管区域分割效果较差；2）肝脏血管中肝静脉与门静脉存在像素不平衡问题，网络在学习过程中会更加偏重于像素多的类，导致像素少的类分割效果较差。
针对上述问题，本文主要的内容如下：
①使用二维的FCN和U-Net网络对肝脏血管进行分割，观察二维神经网络在肝脏血管上的分割效果，并对分割结果进行定量分析。
②在二维神经网络的基础上，建立了三维的U-Net网络，并且针对CT图像中血管区域小的问题，将残差网络中的残差块与3D U-Net进行了融合，并探索了在不同位置加残差块后网络的分割性能，最后建立了一种效果最好的3D残差U-Net网络。通过对网络的改进，显著提高了血管的分割效果。
③针对血管中肝静脉与门静脉像素不平衡问题，提出了一种加权的Dice损失函数。另外，本文比较了加权Dice损失函数、加权交叉熵损失函数与Focal损失函数在处理像素不平衡问题上的效果。最后，通过实验得知，本文提出的加权Dice损失函数在缓解像素不平衡问题上效果最好。
④对本文提出的方法（3D残差U-Net网络及加权Dice损失函数）进行了泛化性及准确性验证。通过实验验证，本文提出的模型性能最好。
本文提出的方法在肝静脉、门静脉及整个静脉系统的Dice系数值分别为71.7%、76.5%、75.4%，相比于原始的3D U-Net网络及Dice损失函数，其分割系数分别提高了5.3、2.6、2.6个百分点。另外，相比于二维FCN、二维U-Net网络及其他分割方法，本文提出的方法准确性最高，从而验证了本文提出方法的优越性。