全球每年有超过100万肝癌患者死亡病例，肝脏外科手术治疗一直是肝癌治愈的首选方案。在肝脏切除或移植手术中，肝脏的大小、肿瘤的方位等数字化参数，都能给医生提供很好的可行性评估。为获得这些参数，首要步骤就是进行肝脏分割。传统的手动分割和半自动分割部需要影像科专家花费大量时间，迫切需求一种自动分割肝脏算法。而肝脏自动分割程序面临很多挑战：1肝脏外形复杂多变；2临近组织的灰度值与肝脏非常接近；3肝脏存在肿瘤和病变，加大了分割程序实现的难度；4算法时间消耗远远超过了医生的容忍限度。使得很多传统分割算法无法完成这一任务。为了克服上述难点，本文充分利用了肝脏外形的先验知识，采用图谱结合3D非刚性配准的方法，同时加入肝脏区域搜索算法，实现了鲁棒性较高的肝脏自动分割程序。首先，利用二十套包含肝脏轮廓的训练图像创建图谱。然后，程序自动搜索肝脏区域。最后，将图谱与待分割cT图像依次进行仿射配准和B样条配准。配准以后的图谱肝脏轮廓即可表示为目标肝脏分割轮廓，从而计算出肝脏体积。并且将算法移植于GPu平台，实现了程序执行速度的大幅提升。实验结果表明，该方法分割临床肝脏cT图像是可行的。