在我国，肝癌的发病率以及死亡率都相当高，目前最有效的治疗手段是肝脏切除手术和活体肝移植手术。由于肝脏内部有非常复杂的血管分布等解剖结构，医生需要在手术之前准确地知道肝脏的内部结构，以制定最佳手术方案，从而提高手术的成功率。在活体肝移植手术计划的制定和实施过程中，手术规划系统的意义十分重大，它可以帮助医生准确地掌握肝脏的结构和内部血管及肿瘤的分布，减少对经验的依赖，还可以精确地提供定量参数如肝脏和肿瘤的体积，血管的尺寸等，从而辅助医生制定出最佳手术策略，确保手术成功进行。目前的手术规划系统大多比较依赖人工交互，并且在临床环境中难以得到稳定的结果，图像处理的鲁棒性难以得到保证，从而限制了其在临床中的应用。为了辅助医生取得最佳的肝脏手术方案，本文研究了一个新的肝脏手术规划系统，其主要目的是能够针对临床上复杂的病例得到稳定的结果，增强其处理病例的鲁棒性与在临床上的适用性。它包括肝脏及其内部组织的分割，肝脏分段和可视化等模块。其中重点是针对肝脏图像中对比度低，边界模糊，受到肿瘤及其他病变的影响而难以分割的难题，提出了一个利用肝脏先验形状和最小监督分类的分割框架。在建立先验形状模型的过程中，常规的方法难以获得精确的先验形状。针对肝脏形状变化十分复杂的问题，本文使用了稀疏形状组合的方法，将输入形状表示成形状库中形状的稀疏线性组合，成功地克服了形状建模中存在的三个困难。首先，它不需要对肝脏形状的统计分布做出任何假设，就能有效处理肝脏复杂的形状变化。其次，稀疏形状组合显示地对输入形状中的大误差进行建模，可以有效地捕获非高斯误差，克服输入形状中的欠分割，过分割的问题。第三，稀疏形状组合具有很好的保留输入形状中的局部细节的能力，从而可以实现高精度的先验形状建模。本文还研究了稀疏形状组合模型中的最优化问题的快速求解方法，通过使用同伦法将L1范数的最优化问题连续地转化为一系列简单的，能快速求解的问题，可以大大提高稀疏形状组合的效率。本文实现了基于肝脏内部血管的肝脏分段方法。通过自动将血管分割结果骨架化并转化成树的结构，医生仅需指定每一个肝段中血管的根节点即可完成肝脏分段，所需的用户交互少，分段结果具有病人适应性。本文利用肝脏分割及分段的结果，对不同的组织和肝段进行可视化，为医生提供详细，直观的三维肝内解剖结构。还提供了对肝段和肿瘤的定量分析如体积测定，从而帮助医生更加全面地掌握肝脏的结构和功能，以制定出对受体与供体都最优的手术方案。本文对所提出的肝脏手术规划系统进行了大量的实验验证和分析。实验结果表明，稀疏形状组合模型对肝脏先验形状建模十分有效，相比于基于主成分分析的先验形状模型能够更好地处理复杂的形状变化，非高斯误差和局部细节。通过对18例病人的实验发现，本文所提出的分割框架可以得到精度十分高的分割结果。实验中得到的肝实质，门静脉，肝静脉和肿瘤的平均对称表面距离评价分别为1.07±0.76mm，1.09±0.28mm，0.92±0.35mm和1.13±0.37mm。实验表明，本文所提出的肝脏手术规划系统大大提高了处理临床环境中复杂病例的鲁棒性，它不仅可以在处理健康的个体和常规病人时得到精确的分割，也能针对某些情况复杂的特殊病例取得稳定的分割结果，因此具有很好的临床适用性。