精确放疗是治疗肿瘤的重要方法之一。医用机械臂在放疗系统中起到支撑患者的作用,如何高效精准的将患者肿瘤区域对准束流,是行业难题之一。利用CT图像通过分割配准给出空间坐标系下的靶区位置,引导医用机械臂运动实现肿瘤自动精准定位,对提高摆位效率、减少术前人工干预、节约医疗资源、提高放疗效果都有着举足轻重的意义。目前国内在CT图像引导自动定位技术领域的研究尚处于初期阶段。本文研究基于改进的影像预处理算法和自主分割网络模型ADLNet对肿瘤位置进行初步定位,通过改进配准算法对肿瘤误差进行补偿,通过实验验证上述方法的精度和可行性,实现图像引导精准定位。本文的主要研究内容和结果如下:（1）深入研究CT图像的组成,对其预处理方法进行剖析;引入K-Means聚类算法和基于形态学操作的漫水填充法,去除非必要的器官和外界干扰,保留重要的肺部特征,预处理CT图像。对常见的基于深度学习的语义分割算法进行了复现和改进,为后续研究提供理论基础。（2）在对网络非线性表达能力、输出特征细化效果、感受野扩增程度进行实验对比的基础上,提出融合各模块优点的自主分割网络模型ADLNet;在LIDCIDIR公开数据集分割任务中较其它模型更为精准,网络迁移性表现良好。最终Dice相似系数达到91.25%,精确度达到91.75%,召回率达到90.12%,相较于现有网络模型有较大提高,在此基础上对肿瘤病灶进行了初步的定位。（3）使用数字重建放射影像算法,获取任意角度的DRR影像;结合三次B样条曲线的连续图像表示和Parzen直方图估计的改进算法,同时在优化过程中加入图像金字塔算法增加配准的速度,提高实时性,并通过实验验证方法的有效性。本文方法相较于以往算法在X、Y方向上的位移精度分别提高了17.65%和13.79%,并将配准时间进一步缩短了19.64%,能够较好地修正患者在图像引导时的肿瘤位置偏差。（4）综合上述研究,在符合实际治疗流程的工作框架下,设计医用机械臂自动定位系统的架构。结合软硬件系统开发自主测试软件,在某医院的测试平台上进行验证。结果表明本文所研究的基于CT图像引导的精准定位技术能够满足医用机械臂术前自动定位的要求。本文研究为提高空间坐标系下肿瘤定位精度和效率提供了技术方案,为其它手术机器人自动定位技术的进一步深入研究提供了参考。