肝脏解剖结构复杂,且存在门静脉、肝静脉、肝动脉、胆管等四套管道系统,变异较为常见,因此对肝脏肿瘤的手术治疗难度大,风险高。　　随着CT、MRI等造影技术的完善,及三维技术的发展,可利用三维重建技术把二维影像信息以三维的形式展示,从而为医生掌握组织器官结构提供了直观的参考。但目前这种重建大多停留在数据的显示层面,并未对CT影像数据进行深入的处理、分析及建模。由于缺乏定量分析,不能精确地掌握器官内管道的分布及病灶信息,而医生所制定手术方案也较大程度依赖于临床经验性判断,主观性强,从而给治疗带来一定的风险,影响治疗效果。　　本文利用临床CT影像建立数字化肝脏三维解剖模型,该模型能清晰、直观地从任意角度显示肝脏内管道系统,病灶及肝段信息;可实现对肝脏、肝段及血管系统的各个参数进行精确测量;可辅助医生对管道系统的分布,病灶与肝段的关系及与血管的供给关系进行准确分析,并进行手术规划,制订手术方案,从而提高手术的治疗效果,降低手术并发症。本文的主要研究内容及贡献如下:　　①针对医学图像处理中常用的分割算法,综述了这些算法的特点和实现方法,并通过实验对比了算法的优缺点。同时,非常详细的总结了医学图像中被广泛应用的活动轮廓模型,为提出新方法提供了思路。　　②针对腹部CT图像中的肝脏分割,结合肝脏的自身特点,在DSRLE(Distance Regularized Level Set Evolution)模型的基础上,引入了强轮廓平滑力项,建立了RDRLSE(Reverse DRLSE)模型。该模型是将图像的梯度信息和平滑关系联系起来得到的模型。改进方法可以较好的处理肝脏右后方的边缘,防止水平集轮廓线外溢,同时能较好的平滑轮廓线。对于整个肝脏数据集的肝脏分割,利用肝脏上下层关联性较强的特点,将上一层的分割结果,作为下一层分割的初始轮廓,在较少的人工干预下进行肝脏的自动分割。该方法分割效果较好,可在一定程度上解决器官粘连的问题。该方法不仅可以适用于肝脏,也可推广到其他类似的器官分割中。　　③结合多区域的图割理论,利用核函数将CT肝部数据映射至高维空间,在核空间中利用图割算法对肿瘤区域进行提取。与传统图割算法相比,该方法利用了核空间的点积进行运算,因而有效避免了对差异较大的图像区域进行复杂建模,提高图割算法的通用性和推广性。为了解决核图割分割出来的肝脏边缘不连续等问题,将核图割分割出来的肿瘤图像作为初始图像,利用的RDRLSE模型进行精确分割。将核图割算法和RDRLSE水平集算法相结合的方法用于肝脏图像中的肿瘤分割,两个算法的优势和不足互补,既缩短了分割时间,同时又提高了分割精度。同时结合肝脏图像上下层相关联性强的特点,利用相邻层的肿瘤图像作为核图割的初始轮廓,解决了核图割及RDRLSE水平集初始轮廓的问题,这样分割出来的肿瘤形态自然,边缘平滑,分割精度较高。　　④针对肝脏血管的提取,本文采用多尺度血管提取方法,首先分析血管的特性,提出基于单高斯背景的自动阈值提取算法,该算法能较好的将CT图像中血管和背景分离,完整的提取整个1,2级血管分支;针对较细的3级以上的次级血管,采用Hessian矩阵增强后的图像,得到次级血管分支,对两组数据进行叠加后,得到完整的三维肝脏血管。由于采用该方法提取的血管层次丰富,次级血管间无粘连。　　⑤对血管细化并结构化后,对血管进行分级,并计算其管径、长度等特征。利用加窗的最小空间距离法实现供血流域的计算,从而实现肝段的划分。将分割好的肝脏、肿瘤、血管、肝段及各参数数据进行融合,建立肝脏数字解剖模型。　　本文利用临床CT图像建立数字化的肝脏解剖三维模型,利用数字化肝脏三维解剖模型,医生可清晰、直观地从任意角度显示肝脏内管道系统,病灶及肝段信息;可实现对肝脏、肝段及血管系统的各个参数进行精确测量;可辅助医生对肝脏内管道系统的分布,病灶与肝段关系及与血管的供给关系进行准确分析,并科学的进行手术规划,制订合理的手术方案,从而提高手术的治疗效果,降低手术并发症。