肝脏是人体内最大的实质性脏器,以代谢功能为主。肝脏内部管道系统交错重叠,包括门静脉、肝静脉、胆管及肝动脉,存在很大的变异性。为了全面、准确地了解肝脏内管道系统的情况,临床上需要综合多种模态的医学图像来进行诊断。超声和CT作为当今医院最常用的临床影像检查技术,其图像特点具有互补性,因此考虑将这两种图像中的同一解剖点进行对齐(即图像配准),配准后将CT图像信息融合到超声图像内,以充分利用两种图像的优势。　　 本文主要研究了超声图像与CT图像序列的分割、配准问题。首先对超声图像进行预处理,去除斑点噪声,分割出肝血管部分；然后对CT图像序列的肝实质进行分割,再对分割出的肝血管进行三维重建,对三维肝血管模型做任意面切割,得到任意面的二维肝血管图像；将从CT图像序列中得到的二维肝血管图像,运用由“粗”到“细”的配准策略,与超声图像中的肝血管进行配准,根据最优配准参数提取肝实质轮廓；最后,将肝实质轮廓叠加到超声图像中。该方法很好地利用了超声图像和CT图像的优点,有效地帮助医生确定病灶区域,为手术计划的制定提供了参考。　　 本文的研究工作及创新主要包括如下几点:　　 1.根据超声图像的特点,设计了适合其图像特点的滤波算法,有效抑制了斑点噪声。　　 2.根据CT图像序列组织形状连续变化的特点,提出了基于改进的标记线分水岭算法的CT图像序列肝实质半自动分割方法,实现了CT肝实质的分割,从而大大减少了人工交互的过程。　　 3.设计了一种由“粗”到“细”的混合配准算法,实现了肝脏CT与超声图像的多模配准。先用SIFT算法做粗略配准,缩小搜索范围；然后用最大互信息法辅以Powell优化搜索算法做精细配准。该方法有效地提高了配准质量,减少了配准算法所需要的时间。