作为人体内腹腔内最大的实质性器官，肝脏具有多套管道系统，解剖结构复杂，疾病种类多且发病率高。其中，肝癌恶性程度高，作为我国位居第二的癌症“杀手”，严重威胁人类生命和健康[1]，因此其诊断和治疗一直是医学界研究的重点和难点。近年来，随着超声（US）、计算机断层扫描技术（CT）、正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET-CT)、磁共振（MRI）等现代影像学设备和技术的发展，肝胆外科技术的进步极大地改善了肝脏肿瘤患者的诊疗与预后。然而，肝脏作为结构复杂的实质性器官，具有多套管道系统，如何实现“精确切除”必须依赖于术前的准确预判。只有术前了解肿瘤的数量、大小、位置、与周围脏器空间关系，与肝血管比邻关系、转移与否，才能更好设计手术方案。尽管CT、MRI等二维断层图像提供了肝脏病灶、管道系统所有的影像信息，但肝脏解剖结构复杂，多套管道系统交错，以及肿瘤生理和病理变异性，因此肝脏外科手术依然难度高，风险大。随着CT和磁共振等影像设备技术的发展，医学图像在临床诊疗的作用越来越显著。如何依据脏器解剖结构和功能储备评估以及目标病灶侵袭范围的判断，制定一个完善的手术预案一直是业内精准手术的追求。这就涉及到医学领域的图像分割。医学图像分割就是根据区域间的异质性将图像分割成若干不同区域的过程。这些具有不同特性的区域都满足各自特定区域的共性，但区域之间互不交叉。于肝胆外科手术而言，如何利用肝脏的医学图像进行肝实质及内部管道系统的三维重建，直观地向术者显示肝内复杂结构，从而形成精确的术前预判，术中监测，术后评价，进而有助于提高肝脏手术的成功率，明显改善患者的预后，一直医学界研究的热点和难点。然而，对肝脏实现这一切的前提就是必须尽量准确地分割出肝脏，即肝脏的医学图像分割。本文在简要回顾近几年国内外在医学图像分割方面的研究背景以及研究成果的基础上，根据腹部肝脏CT图像自身的特点，系统地阐述了几种主流的医学图像分割的方法理论：基于图论的医学图像分割，基于活动轮廓的医学图像分割，基于区域生长的医学图像分割，基于数学形态学的医学图像分割。本研究从肝脏CT图像的具体特点和肝胆外科手术需求出发，将基于核图割和水平集分割方法结合进行实验，从而提出了一种新的针对肝脏CT图像数据的肝脏肿瘤分割方法，可实现肝内复杂管道系统的快速分割，进而为肝脏三维重建奠定了良好的基础，有望实现对肝胆外科手术的反馈性指导。论文的主要工作如下所述：（1）回顾了CT和MRI的成像原理、肝脏在腹部增强CT的表现、目前医学图像的DICOM图像格式以及基于DICOM协议的图像读取和预处理等几个方面，并简述了临床肝脏图像的获取。（2）回顾了基于图论，活动轮廓，区域生长，数学形态学等医学图像分割方法的算法，并进行了试验分析比较。（3）在分析了基于多区域的图割分割技术的基础上通过核诱导，即利用核函数将CT肝部数据映射至高维空间，在核空间中利用图割算法对肿瘤区域进行提取。有效避免了对差异较大的图像区域进行复杂建模，提高图割算法的通用性和推广性。（4）在基于核图割算法对医学图像进行粗分割后生成较为精确的初始轮廓的基础上，利用改进后的LCV模型进行精分割，有效的提高分割结果的准确度。（5）本文将上述结合的分割方法通过MATLAB2011a和VS2005工具进行了具体试验。结果表明，综合运用核图割算法与改进的LCV模型相结合对于CT图像中肝脏和肿瘤的分割都取得了较好的效果，在一定程度上优化了肝脏肿瘤分割，从而更好地辅助临床诊疗。