針對現有二維分割方法人工干預較多及存在分割缺陷、三維分割方法對突變異常肝臟分割錯誤等問題,本文提出一種基于圖像序列上下文關聯的肝臟器官半自動分割方法。利用肝臟器官組織圖像序列上下文的相似性先驗知識,結合區域生長和水平集模型,并以少量人工干預輔助應對肝臟突變情況來進行肝臟的半自動分割。實驗結果表明,本文方法分割肝臟精度高,適應能力強,對變異性較大的肝臟分割效果較好,可較好地滿足臨床應用需求。
目的 將新研發的肝臟虛擬手術系統(LiVirtue)應用于臨床，制訂合理的手術方案，降低手術風險，完成精準手術。方法 應用LiVirtue系統對32例肝右葉腫瘤患者進行個體化分析，實現對肝臟精確測量、分割，測定各靜脈的回流區域; 直觀顯示肝內脈管的分布及變異情況; 模擬肝切除的多種手術方式等，選擇合理手術方案，并與術中實際情況進行對比。結果 肝臟虛擬手術系統可對肝臟體積、區域分割、脈管吻合等情況進行快速準確的個性化分析; 可模擬肝臟外科多種手術方式，有助于確定合理手術方案; 與32例右肝腫瘤行肝切除術的術中對比，顯示該系統虛擬性好，術前模擬結果準確，術中未損傷正常結構，降低了術中風險; 所建立的模型也可在便攜PC機上展示，方便于術中對照。結論 LiVirtue系統有助于揭示個體肝臟的解剖特點，確定合理的手術方式，降低了手術風險，保證了手術安全。