对腹部CT图像中的器官进行三维建模在医学领域中有着广泛的应用,而要实现器官的三维建模就需要提取图像中器官的轮廓。目前主要以人工标注的方式实现器官的轮廓提取,该方式需要花费大量人工成本且提取轮廓的速度较慢。由于在腹部CT·图像中分布大量的器官,想要自动提取图像中某一器官的轮廓,首先需要在腹部CT图像中定位出该器官所在的区域,然后提取该区域中器官的轮廓。为此本文主要研究器官的区域检测和轮廓提取技术,以实现腹部CT图像中器官轮廓的自动提取。主要分为以下三部分:(1)器官区域的自动检测:首先使用腹部CT图像集训练了可检测肾脏和肝脏的SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测模型。然后针对SSD算法自身的不足结合本文应用场景的特性,采用k-means聚类算法统计训练样本中器官外围框的宽高比,用于初始化SSD中锚点框的宽高比,提高模型的检测精度;同时在预训练时,将RGB类型的图像转为灰度类型,提升模型的特征学习能力。最后针对部分检测区域不够准确的问题,使用种子填充算法对检测区域进行修正。(2)器官轮廓的自动提取:完成器官区域的自动检测后,首先使用区域生长算法提取检测区域中的肾脏和肝脏;然后使用图像形态学操作平滑肾脏和肝脏的轮廓;最后使用轮廓追踪算法成功提取肾脏和肝脏的轮廓。(3)构建器官轮廓提取系统:该系统结合以上器官区域检测和轮廓提取技术,实现自动提取腹部CT图像中肾脏和肝脏轮廓的功能。