慢性阻塞性肺病、肺气肿、肺癌等肺部疾病严重威胁人类的健康和生命安全。肺功能定量评估对于肺部疾病诊断和治疗具有重要意义。基于肺部组织分割的肺功能评估系统能够对全肺、单肺、单肺叶的肺功能状况进行评估,清晰显示肺部病变区域的范围和位置,对于肺组织损伤程度的精确评估、肺部疾病的早期诊断、肺减容术和肺叶切除术手术计划的制定、手术后的疗效评估具有重要的意义。由于肺部CT影像成像过程中受运动、容积效应以及偏移场效应等各种因素影响,导致了肺部各组织之间灰度重叠、边界模糊、难以分离的问题。已有的大多数肺部组织分割方法要么忽略有效的解剖结构信息导致分割精度不高,要么算法计算复杂度过高导致临床应用受到限制。针对这些问题,本文深入研究用于肺功能评估的肺部组织分割方法,并设计开发基于肺部组织分割的肺功能定量评估系统,验证了本文肺部组织分割方法的有效性。本文研究内容主要分为以下几个方面:(1)为准确提取相关肺部组织,以定量评估肺功能,本文研究了基于阈值分割、区域生长综合方法的肺实质、肺气管、肺血管分割。首先,基于全局阈值法和三维区域生长法实现肺部组织粗分割;接着,针对肺气管分割较难提取细支气管以及容易发生泄露的问题,提出改进的区域生长法进行肺气管分割;然后,基于积分投影法进行左右肺粘连检测并分离,基于形态学闭运算进行肺实质修补;最后,针对肺实质区域内的高密度组织容易对肺血管提取造成干扰的问题,基于阈值法和连通域算法进行肺血管分割。(2)针对肺裂具有分辨率低、存在断裂等特点而造成不易检测的问题,基于Hessian滤波器进行肺裂分割。首先,基于Hessian滤波器提取疑似肺裂点;然后,基于法向量内积的连通域算法进行肺裂点细提取;最后,基于形态学闭运算连接肺裂点断裂处。(3)针对支气管树骨架存在假分支、多分叉的情况导致叶支气管分割失败的问题,提出基于支气管树模型的叶支气管分割方法。首先,基于三维并行细化算法提取支气管树骨架;然后,基于深度优先搜索算法建立支气管树模型;最后,基于多叉树的最近公共祖先搜索算法标记支气管树。(4)针对肺组织易形变和完整肺裂提取困难导致肺叶分割困难的问题,提出基于监督学习和标记分水岭算法的肺叶分割方法。首先,基于欧氏距离变换对气管、血管、肺裂提取距离特征;接着,基于逻辑回归构建特征融合模型,获得融合特征图;然后,基于叶支气管和形态学运算生成肺叶初始标记;最后,基于标记分水岭算法分割肺叶。(5)针对传统的肺叶分割方法操作流程繁琐的问题,提出基于三维卷积神经网络的肺叶分割方法。首先应用基本的三维U型网络结构和交叉熵损失函数设计分割网络,之后对网络结构进行改进,引入残差卷积模块、空洞卷积、结合边界惩罚项的Dice损失函数,提高了分割精度。(6)为了验证本文肺叶分割方法的有效性,本文自主开发设计了基于肺部组织分割的肺功能定量评估系统,并通过实验验证了本文肺叶分割方法的有效性。实验结果表明,本文的肺部组织分割方法能有效实现肺实质分割、肺气管分割、肺血管分割、肺裂分割、叶支气管分割、肺叶分割,分割精度较高;本文开发的系统可应用于慢性阻塞性肺病、肺气肿、肺癌等肺部疾病的临床辅助诊断,辅助评估患者的肺功能状况。