近年来脑血栓、脑梗塞、脑血管畸形、脑血管痉挛等各种脑血管疾病频发于临床中，然而对于血管疾病的诊断，通常情况下医生是通过对仪器屏幕图像或胶片进行肉眼观察，整个诊断与分析依赖于个人的经验，稍有疏漏则会影响诊断结果，而计算机对于纠正这些错误具有很大的优势。因此通过计算机技术实现脑血管的分割与重建，对于辅助医生诊断具有重要的意义。　　 本文就是针对上述提到的脑血管分割与重建进行研究，重点在于分割。文中提出了两种新的分割算法：　　 一种是盘B样条为基础的参数可变模型，该方法使用盘B样条曲线作为传统B-Snake的轮廓线进行迭代，通过最小化Snake能量函数，提取出目标轮廓。　　 另一种是基于贪婪Snake与多尺度图像增强的图像分割。该方法首先对输入的图像给定一个初始轮廓，然后应用多尺度分析进行图像增强，之后在不同的尺度中运用贪婪Snake模型进行轮廓的分离，最终分离出理想的目标轮廓。　　 本文在血管的三维重建方面亦有作者自己的创新，血管最显著的特征是管状的形状，采用球B样条曲线来表示这种形状效果很好。本文首先对模型进行骨架化，然后用球B样条方式表达血管，从而实现血管的三维重建。