肝脏是人体最大的实质性脏器,在新陈代谢中有重要作用。全世界每年肝癌死亡人数达到一百万,肝癌的死亡率位居我国癌症死亡率第二位,是严重影响人民健康水平的疾病。传统的肝外科手术规划和评估等工作多停留在针对病历文档和二维医学影像的简单层面,对于复杂的肝外科手术具有盲目性和不可靠性。计算机辅助肝外科手术规划利用影像学技术、图像处理及计算机图形学技术,辅助外科医师进行疾病诊断监控、肿瘤切除、活体肝脏移植,可以最大程度减少术后并发症,提高手术的客观性和成功率。计算机辅助肝外科手术规划一般使用多层螺旋CT数据进行分析处理和三维可视化,可提供全方位的脏器、肿瘤、肝内管道系统的解剖结构及其三维空间关系。　　 医学图像分割是计算机辅助肝外科手术规划的关键问题,涉及CT图像中肝脏、肝肿瘤、脉管系统的分割以及肝段划分。CT图像中肝脏相关组织分割是后续三维可视化、定量分析和手术规划的前提。其难点包括:待分割目标与周围的组织存在弱边缘、形状及纹理变化较大,肝脏血管拓扑结构复杂、存在大量分支,图像存在噪声和伪影。如何进行快速精确的肝脏组织分割这一挑战性问题成为最近的研究热点。　　 本文针对CT数据中肝脏、肝肿瘤以及肝脏血管的快速精确分割提出了相应的算法,并基于医学影像平台MITK和3DMed实现相关算法,主要工作内容包括:　　 ①提出了一种基于统计形状模型及最优表面检测的肝脏分割方法。该算法采用广义Hough变换对形状模型进行初始定位,并在后处理中采用基于图的最优表面搜索算法克服统计形状模型方法灵活性差的缺点。该算法在MICCAI2007肝脏分割竞赛的数据集上进行测试,实验结果证明该算法充分利用了肝脏的形状先验知识并能灵活地拟合肝脏边缘,对临床肝脏数据能实现快速精确地分割。　　 ②提出了一种基于分水岭变换及支持向量机分类的交互式肝肿瘤分割算法。该算法对原始数据采用分水岭变换进行过分割。利用用户交互得到的数据进行训练,在过分割后的集水盆区域提取区域特征向量,采用基于区域的支持向量机分类方法对肿瘤和正常肝组织进行分类。该算法在MICCAI2008肝肿瘤分割竞赛的数据集上进行测试,实验结果证明,该算法与肝肿瘤分割使用的基于体素的分类方法相比,在不损失精度的前提下显著提高了运行效率。　　 ③提出了一种基于中心线上空心球模板的血管树分支点检测算法及实现了一种血管分割及分析框架。该框架包括基于多尺度Hessian矩阵滤波的血管增强、血管分割、基于通量的中心线提取及基于中心线上空心球模板的血管树分支点检测及图表示。我们在临床数据、MICCAI2007肝脏分割竞赛及MICCAI2008肝肿瘤分割竞赛的数据集上对算法进行测试,实验结果表明,我们的方法能有效地对肝脏血管进行分割和分析。