目前，三维管状物的提取模型和可视化呈现是数字外科研究的热点课题。在治疗肝脏疾病比如肝癌，了解血管的空间位置对医生在手术前设定手术预案有很大帮助。所以人体内部三维血管的提取在计算机辅助系统中扮演着很重要的角色，对器官疾病的诊疗意义重大。本文回顾近年来医学图像中有关血管提取的研究技术，结合肝脏医学图像自身的特点提出了一套有效解决肝脏血管提取的方法，该方法能提取出多尺度三维血管树，立体、直观呈现三维血管空间结构，为计算机辅助手术规划系统提供现实依据。论文的主要工作包括：(1)介绍CT图像的获取，着重介绍了多螺旋CT造影技术、DICOM图像格式、图像前期处理中的噪音处理和肝脏分割。在第二章中，对目前主流血管分割技术进行了简单的说明。(2)采用Hessian矩阵增强算法，根据肝脏血管粗细尺度不同进行不同的增强操作，并实现多尺度的融合。由于肝脏原始图片数据量大，所以首先利用基于统计的阈值法处理原始肝脏得到初始血管；接下来计算初始血管中有效的体素点的Hessian矩阵，计算特征向量和特征值，根据这两个特性判断该体素点是否满足增强要求，得到增强的血管树。该增强算法可以进行多尺度的融合，简单有效。(3)血管树增强后再采用基于GMM-EM的算法进一步分割血管。本文介绍了混合高斯模型(GMM)和最大期望算法(EM)的原理，并用实验结果证实了该算法的有效性。最后利用空间三维连通性，提出基于有效连通域的三维算法实现血管树的连通。(4)本文所应用的计算机辅助规划系统为多数据应用平台，目前融合了肝脏以及心脏的应用，文章的最后对三维可视化技术，体绘制以及面绘制进行了介绍，在实验平台上展示原始CT模型、肝脏模型、切片组织以及后期的血管、肿瘤等的形态结构和空间位置。本文对上述所提及的方法进行试验，实验结果表明：本文所采用的算法以及实验平台能有效辅助医生优化手术方案，并且实验验证了该算法的可行性。