近年来,胰腺癌作为预后最差的癌症之一,在我国的发病率逐年上升。由于胰腺癌发现时多属于晚期,临床上常使用放射治疗和化学治疗相结合的姑息治疗。磁共振图像常用来计划放射治疗,且近年来将磁共振成像与治疗仪器相集成的磁共振成像引导下的放射治疗方法已经在技术上实现了。这对磁共振图像中胰腺的自动分割技术提出了很高的要求,而关于该问题的研究几乎空白,本文针对磁共振图像中的胰腺自动分割问题主要完成了以下工作:1.提出了一种流形聚类约束下字典学习的MRI中胰腺分割方法。针对胰腺和周围组织的结构复杂且不同人之间的差异性很大,该方法利用字典学习训练目标和背景字典用于胰腺的初分割,然而不能有效解决磁共振图像中器官组织的模糊性,为此使用流形聚类方法进行约束,得到最终分割结果。对比了现有流行的三种医学图像分割算法,实验表明该方法的分割准确率更高。2.提出了一种基于三维灰度梯度特征聚类的MRI胰腺3D分割方法。该方法将二维灰度梯度特征扩展到三维,使用体素的三维灰度梯度特征进行聚类得到初分割结果;使用3D数学形态学方法去除冗余组织,得到了较为准确的分割结果。