肝癌是我国常见的恶性肿瘤之一，在临床医学诊断和治疗中，及早关注以及发现肝脏的病变，对肝癌的及时治疗有重要意义。肝脏的分割是肝脏处理的关键环节，分割效果直接影响肝脏的后续处理。将肝脏的分割结果进行三维重建，能够为医生的临床诊断提供更加直观的数据。因此，肝脏CT图像的分割和三维重建算法的研究具有重要的临床意义。本文的主要研究工作如下：1、研究了区域生长法的基本思想和原理，提出了基于改进的区域生长和数学形态学的分割方法。用局部区域的灰度均值代替全局均值，阈值由局部区域的标准差与一个系数的乘积决定。将提出的算法与传统的区域生长法、数学形态学以及阈值法、FCM等算法进行比较，表明该算法具有较好的分割效果。对多组病人不同时刻的肝脏体积和灰度平均值进行统计和分析，为后续工作提供理论依据。2、为了评价基于改进的区域生长和数学形态学的分割方法的有效性，将分割结果进行三维重建。本文采用了体绘制法实现肝脏的三维重建。在MATLAB的软件平台下能够较好地还原出肝脏的三维结构。将本文算法的结果与通过Amira4.1软件三维重建的效果进行对比，说明本文提出的肝脏分割算法的有效性。本文内容安排如下：第一章是绪论，介绍本课题的背景、研究意义和国内外相关的研究现状及本论文的研究内容；第二章介绍了医学图像分割的理论基础；第三章研究区域生长算法基本原理，提出基于改进的区域生长和数学形态学的分割算法，统计了肝脏的体积和灰度平均值，为进一步研究做准备。第四章研究了通过体绘制法实现肝脏的三维重建及仿真结果的分析；第五章为总结与展望，论述了本文所做的主要研究工作以及今后进一步的研究方向。