随着医学影像设备及其关键技术的不断进步和计算机科学技术的发展，医学图像处理和分析技术在临床诊断和临床治疗中发挥出越来越重要的作用。医学图像的分割作为医学图像处理和分析中关键的一环，其结果好坏直接影响到后续处理的效果和整个系统的表现，是医学图像应用的基础环节。　　 水平集方法由于其在医学图像分割中优秀的表现，始终受到人们的关注，其研究内容始终为当前医学图像分割领域的研究热点。使用水平集方法对特定医学图像进行分割的关键在于如何构造合适的图像能量函数和构造图像力。在医学图像的分割中，图像能量函数和图像力必须要结合成像设备提供的成像机制和图像所反映的被成像物体的生物学意义，用物理方法进行构造，这就是物理建模的过程，最终得到理想的分割结果。本论文中的研究着眼于根据不同的应用目的，提出相应的基于区域信息的图像能量函数和图像力的方程，同时配合边缘信息对目标图像进行分割，根据系统的要求，给出合理的分割结果。论文的主要工作及创新点包括：　　 1.设计了一种基于区域平均灰度信息的图像力，与基于图像边缘信息的静电场力配合，在多尺度空间中对光学显微镜细胞图像中的细胞核进行精确分割。分割结果将被用来计算细胞核的DNA倍体指数，并进一步将DNA倍体指数信息应用到检测异常细胞和异常病变的计算机辅助诊断系统中。区域信息的引入，成功解决了原有的分割过程中分割曲线从弱边缘处泄露的问题。　　 2.提出了用于图像分割的热传导模型。该模型使用图像像素的灰度信息构造热源，在图像空间中使用热传导方程构造连续温度场函数。实现了使用同样的水平集初始化函数，能够自动分割出各类医学图像中的主要组织，并降低了医学图像中的噪声和灰度分布不均匀性给分割结果带来的影响。该方法通过平均灰度信息来捕捉图像中的主成分，通过连续的温度场函数，来反映灰度的渐变特性。算法使用模拟图像和临床图像进行测试，结果证明了其有效性和鲁棒性。　　 3.提出了一种双水平集方法对T1加权的核磁共振图像中的膀胱壁进行分割并使用路径积分距离计算膀胱壁厚度。该方法首次提出了一套对膀胱壁内外边界自动进行分割的流程。针对膀胱壁内外边界的不同特点，提出了改进的C-V模型对内边界进行分割。然后，提出一种区域自适应聚类方法构造图像能量，利用内边界分割结果提供的先验几何知识，构造几何能量，引导水平集函数完成对外边界的分割。针对图像质量较差的问题，文章中还提出了等效曲率的计算方法，代替多数水平集方法使用到的曲率项，对水平集函数进行平滑。最后，通过模拟等势面间的电场线分布，在膀胱壁内外边界间构造距离场，用来计算路径积分距离，有效地给出了膀胱壁的厚度信息。分割和显示的结果由物理师进行评价，认为在诊断膀胱病变方面具有显著的临床意义。　　 4.设计一种区域自适应匹配能量，引导水平集函数在MAP-EM方法分割出的直肠粘膜层图像中寻找初始面。并进一步基于初始面和距离函数，应用自适应卷积和中心层增强积分的方法提取特征，用来改善虚拟直肠镜系统对直肠息肉识别的灵敏度，并降低探测的假阳性率。这部分工作将软分割方法和硬分割方法相结合，在对直肠壁的分割中既保留了有效的纹理信息，又准确提取了直肠壁的几何形状信息。使用新的算法对虚拟直肠镜系统进行改造后，使得系统的性能大大提升。