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摘要原发性肝癌是我国最常见的恶性肿瘤之一,年死亡率占恶性肿瘤死因的第二位,且发病率呈上升趋势。因为肝脏是可再生器官,所以手术切除或活体肝移植是目前世界上治疗肝癌的有效方法。常规肝切除计划建立在CT、MRI等二维图像基础之上,医生很难将建立在二维平面之上的信息运用到手术切除计划中。真实、直观的三维可视化虚拟肝脏免去了复杂的图像综合、空间想象过程,为临床医生制订手术方案提供了更有价值的个体化信息。其中,肝脏分割是虚拟肝脏最为基础和关键的一步。因此,本文从CT图像的肝脏灰度特性和解剖结构特性出发,重点研究了肝脏自动分割算法和虚拟手术切除技术等几个方面内容。<br>　　首先,在肝脏自动分割的种子点获取方面,针对手工选取种子点影响肝脏分割算法稳定性的问题,提出了一种基于灰度统计模型的自动种子点获取方法。该方法根据肝脏的结构特性和灰度特性,将种子点获取问题转化为肝脏的识别和定位问题,通过对肝脏CT图像序列集进行灰度统计和分析,进而快速准确地定位到肝脏区域内的种子点,整个过程无需用户交互,保证了种子点不会因操作人员不同而发生位置变化。<br>　　其次,在肝脏分割算法方面,为提高肝脏分割效率、改善分割效果,针对传统Fast Marching方法固定参数值T影响肝脏分割结果的问题,提出了一种自适应Fast Marching肝脏分割方法。该方法根据肝脏区域的灰度统计信息估算出对应CT片上肝脏区域大小,自适应调整时间到达参数T,有效消除了传统FastMarching固定参数值T对肝脏分割效率和准确率的影响。<br>　　接着,在分析CT图像中肝脏结构特性和成像特点的基础上,针对肝脏分割结果中出现的误分割和漏分割问题,提出了一种组合三视图分割结果的肝脏分割框架。该框架充分利用肝脏灰度特性和结构特性的互补信息,有效降低了肝脏与相邻器官的灰度相似性造成的误分割和漏分割,进一步提高了肝脏自动分割的准确度。<br>　　最后,在肝脏分割和三维重建的基础上,提出并实现了虚拟肝脏的规则和非规则切除手术,包括任意角度的平面切除、球体切除、曲面切除和解剖性肝段切除。其中,任意曲面切除,能够最大化保留功能性肝脏体积,符合新近提出的精准肝切除理念;解剖性肝段切除中的肝段划分方法突破了之前的平面划分法,其划分结果与临床肝段划分结果更为接近。多种切除技术的实现,能够满足临床对虚拟手术方式的需求,医生可以方便有效的利用各种虚拟切除技术,在术前制定好肝脏切除方案,从而指导实际肝脏切除手术的顺利完成。特别是对病变位置复杂、实施切除手术困难的手术,可以增加其手术实施的可能性和安全性,降低医源性手术风险。<br>　　临床实验结果表明,本文提出的自动种子点获取方法可以快速、准确的定位出肝内种子点;肝脏分割方法能够实现全自动肝脏轮廓提取,且速度快、准确率高;虚拟肝脏切除技术能够满足模拟临床手术方式的需求,有利于医生制定安全可靠的术前计划,提高手术成功率。