肝脏是人体最大的消化器官,肝脏疾病直接影响人的健康和生存。我国是肝癌高发病地区,晚期肝癌患者的治疗多采用肝移植手术。虽然目前我国肝脏移植的数量已经达到一定的规模,但执行肝移植手术仍然存在较大的风险,其中肝脏功能测算是事关于手术成功和供受体存活的一个关键问题。因此如果能在术前无创地计算出肝脏“五叶八段”的体积,对于评估手术可行性,预测手术效果有相当重要的意义,将有助于肝脏外科手术计划的制定。作为虚拟肝脏手术计划系统的组成部分,本文主要是针对肝脏CT图像序列的自动分割和肝段体积测算模型进行了研究。首先,本文针对肝脏CT图像序列的特点,提出了一个混合自动分割算法,提高了系统性能。其次,本文研究了肝脏的肝段体积测模型,实现了肝脏“五叶八段”的划分,通过划分肝门静脉各主分枝的供血区完成了体素的分类,并据此计算出各肝段的体积。这对于评估手术风险以及预测手术效果有非常重要的义意,有助于制定合理的个体化手术方案,降低手术风险。本文的研究工作内容及创新主要包括以下几点:1.在分析了肝脏CT图像序列的特点的基础上提出了一种基于几何形变模型的快速分割算法,能从CT图像序列中自动提取肝脏区域,基本上不需要人工的交互操作,并具有较好的分割效果。2.根据肝内管道树的特点,提取管道的骨架,并根据管道的走行与空间拓扑结构识别管道树的各分支子树。3.提出以管道树和分支子树为依据,通过估算各分支子树的供血区对体素进行分类的分段方法,完成除尾状叶外的肝段的划分。较平面划分方法有更高的临床意义。