1.一种用于外科手术的CT影像分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取待分析肺部图像；

根据各个预设灰度阈值对待分析肺部图像进行分割，获取各个预设灰度阈值对应的第一分割图像；所述第一分割图像包括各个分割区域；根据所有所述第一分割图像中所述分割区域的边缘不平滑情况，从所有所述第一分割图像中筛选出第二分割图像；根据所述第二分割图像中所有所述分割区域的边缘不平滑情况，设定所述待分析肺部图像的各个种子点；

在所述待分析肺部图像中，将所述种子点作为初始的生长区域，生长区域按照预设生长准则进行区域生长，获取每次区域生长后的各个生长区域；根据所述生长区域的边缘不平滑情况，获取所述生长区域的不平滑特征值；根据所述生长区域的边缘像素点的局部灰度分布不均匀情况，获取所述生长区域的不均匀特征值；直至所有生长区域的所述不平滑特征值以及所述不均匀特征值满足预设迭代终止条件，则所有所述生长区域不再进行下一次区域生长，获取目标病理分割图像；

所述第二分割图像的获取方法包括：

根据分割区域的边缘不平滑情况，获取所述分割区域的边缘不平滑参数；

根据第一分割图像中所有所述分割区域的所述边缘不平滑参数的整体分布，获取所述第一分割图像的图像不平滑参数；

将最大所述图像不平滑参数对应的所述第一分割图像，作为第二分割图像；

所述边缘不平滑参数的获取方法包括：

对分割区域进行边缘检测，获取分割区域的边缘；对分割区域的边缘进行曲线拟合，获取分割区域的拟合边缘；计算分割区域的边缘和拟合边缘的均方误差，得到分割区域的边缘不平滑参数；

所述生长区域的不平滑特征值的获取方法包括：

根据生长区域中边缘像素点之间的位置分布关系，获取生长区域的每个边缘像素点的差分编码值；

根据生长区域中所有边缘像素点的差分编码值的整体分布，获取生长区域的不平滑特征值；

所述生长区域的不均匀特征值的获取方法包括：

获取边缘像素点的预设邻域范围；将预设邻域范围均等划分为预设数量的局部邻域范围；将边缘像素点的灰度值作为特征灰度值；将在局部邻域范围中灰度值为特征灰度值的所有像素点总数量，作为局部邻域范围的特征数量；

根据边缘像素点的预设邻域范围中所有局部邻域范围的特征数量的差异，获取边缘像素点的局部不均匀参数；

根据生长区域的所有边缘像素点的所述局部不均匀参数的整体分布，获取生长区域的不均匀特征值。

2.根据权利要求1所述的一种用于外科手术的CT影像分割方法，其特征在于，所述待分析肺部图像的获取方法包括：根据医学影像中所有像素点的灰度值，从像素点中筛选出前景像素点，将只包含所有前景像素点的医学影像，作为待分析肺部图像。

3.根据权利要求1所述的一种用于外科手术的CT影像分割方法，其特征在于，所述待分析肺部图像的各个种子点的设定方法包括：根据第二分割图像中所有分割区域的所述边缘不平滑参数，筛选出各个不平滑分割区域；

在各个所述不平滑分割区域中设置初始种子点；将所述第二分割图像中的所述初始种子点映射到待分析肺部图像中，获得待分析肺部图像的各个种子点。

4.根据权利要求3所述的一种用于外科手术的CT影像分割方法，其特征在于，所述初始种子点的设定方法包括：将各个所述不平滑分割区域的中心，作为各个初始种子点。

5.根据权利要求1所述的一种用于外科手术的CT影像分割方法，其特征在于，所述预设生长准则包括：若生长区域的边缘像素点与其相邻像素点之间梯度值的差值绝对值大于预设梯度差异阈值，将相邻像素点加入生长区域。

6.根据权利要求1所述的一种用于外科手术的CT影像分割方法，其特征在于，所述预设迭代终止条件包括：生长区域的所述不平滑特征值小于预设不平滑阈值，或者当生长区域的不平滑特征值大于预设不平滑阈值时，生长区域的不均匀特征值小于预设不均匀程度值。