陈芝涛

（广东工业大学信息工程学院，广州 510006）

0 引言

肝胆管结石症，一般指在左右肝管汇合处附近的胆管中存在胆结石。该病在东亚更为常见，在亚太地区很流行，患病率高达30%～50%［1］。肝胆管结石可导致胆管炎、肝内胆汁淤积症、肝脓肿、继发性胆汁淤积性肝硬化、胆管癌［2-3］。目前，肝胆管结石的治疗策略主要是微创外科手术［4-5］。术前医生对医学序列图像的人工分析，为取石手术的顺利进行提供了诊断依据。其中最为重要的环节就是系统地观察各层面CT 图像切片，以得知胆管和胆结石的具体分布，并对序列图像中的胆管和胆结石进行人工判别和定位标记，方便手术介入。

然而，这项工作时间和人力成本较大，且对医师的要求较高。为了提高工作效率和手术的成功率，设计一种自动化分割胆管和胆结石算法非常有必要。这项工作的难点在于：①胆管高度形变，结石尺寸小且分布不均；②胆管及结石与相邻组织部位在灰度呈现上较为相近，增加分割难度；③肝胆管结石的肝段常多发胆管狭窄，并且合并胆管炎、肝萎缩等复杂病变，导致孤立的横断面二维医学图像一般难以直接显示胆道狭窄部位及结石所在。迄今为止，有关胆管及胆结石图像分割的研究较少且性能表现一般。

已知的传统医学图像分割方法如阈值法、区域生长法和边缘检测法等［6-7］，对噪声、模糊等干扰抵抗力较弱。当出现目标对象与背景之间的灰度强度差异不大的情况，这种情况常见于胆管和结石图像，该方法性能表现较差。……