摘要
人体肝脏病变CT图像自动分割是计算机辅助诊断的重要环节，对于肝脏疾病的诊断和治疗具有重要意义。
本文概述了肝脏CT图像分割的相关概念，并深入探讨了国内外肝脏CT图像自动分割方法的研究现状，重点阐述了传统图像分割方法和基于深度学习的分割方法的优缺点、应用情况和最新研究成果。
此外，本文还分析了现有方法面临的挑战，并展望了未来发展趋势，包括多模态信息融合、小样本学习和模型可解释性等方面的研究方向。
关键词：肝脏CT图像；自动分割；深度学习；文献综述
1.1肝脏CT图像
计算机断层扫描（ComputedTomography，CT）是一种常用的医学影像技术，能够提供人体内部器官的横断面图像。
肝脏CT图像利用X射线穿过人体后被不同组织吸收的差异，经过计算机重建形成肝脏的三维图像信息，可以清晰地显示肝脏的形态、大小、位置以及病变情况。
1.2图像分割
图像分割是将图像分成若干个具有特定意义的区域的过程，其目的是简化或改变图像的表示形式，以便于进一步分析和理解。
在医学图像处理领域，图像分割常用于识别和提取目标器官或病变区域，例如从CT图像中分割出肝脏区域。
1.3自动分割
传统的图像分割方法通常需要人工干预，例如手动勾画轮廓，效率较低且容易受到主观因素影响。
自动分割方法利用计算机算法自动识别和分割目标区域，具有效率高、可重复性好等优点，近年来受到广泛关注。
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