本文提出了一种基于深度学习的血管分割算法，旨在自动诊断肝细胞癌的微血管侵犯。通过建立数据集和引入边缘竞争血管分割网络（EVS-Net），该方法显著提高了肝癌及其他癌症影像分析中的分割精度，减少了虚警率，并探讨了不同成像模态下的血管分割技术，为未来医学影像分析奠定基础。