【摘 要】
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近年来，肝脏疾病对人类健康和生命造成了极大的危害。我国作为肝病高发区国家，情况尤为严峻。计算机断层扫描作为重要的成像设备常用于肝脏疾病诊断与手术规划中，如活体肝脏移植手术与肝脏肿瘤切除手术。从CT医学图像中将肝脏进行分割是计算机辅助手术规划中一个至关重要的步骤。传统肝脏分割主要依靠专家对每个切片进行划分，这无疑是一项耗时且枯燥的工作，而肝脏与邻近器官的低对比度和复杂的结构使得自动化肝脏分割任务仍然
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近年来，肝脏疾病对人类健康和生命造成了极大的危害。我国作为肝病高发区国家，情况尤为严峻。计算机断层扫描作为重要的成像设备常用于肝脏疾病诊断与手术规划中，如活体肝脏移植手术与肝脏肿瘤切除手术。从CT医学图像中将肝脏进行分割是计算机辅助手术规划中一个至关重要的步骤。传统肝脏分割主要依靠专家对每个切片进行划分，这无疑是一项耗时且枯燥的工作，而肝脏与邻近器官的低对比度和复杂的结构使得自动化肝脏分割任务仍然面临巨大的挑战。因此，有必要开发自动化肝脏精准分割方法来实现快速、有效诊断与监测。
首先，本文提出运用3D卷积神经网络实现肝脏初始分割方法。通过搭建神经网络自主学习肝脏特征来克服传统分割方法中手动提取特征的局限性。搭建网络过程中将全连接层替换为卷积层以基于像素级的学习与推理，实现接受任意尺寸的输入图像。3D卷积神经网络基于体数据的学习与分割很好解决了医学图像处理领域要求对整个器官进行分割的问题。
其次，引入深度监督机制来解决卷积神经网络算法优化难以及某些情况下训练数据过少带来的训练难问题。通过引导直接指导网络中低层训练的目标函数来解决过拟合等优化问题。实验分析证明引入的深度监督机制能更好的训练网络模型并得到较好的分割结果。
最后，提出基于多星凸约束的肝脏图像优化算法。将3D卷积神经网络分割的初始肝脏区域作为星凸中心，采用基于星凸约束的图割模型，实现算法的自动分割。
为验证算法的有效性，在Sliver07与3Dircadb两个数据库上进行了测试并获得大量的实验数据。实验数据分析表明：本文提出的基于3D卷积神经网络引导的肝脏分割方法具有较为精准的分割结果且具有较好的普适性。
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