随着医学影像在临床的成功应用，图像分割在医学影像处理中的地位越来越重要。分割后的医学图像正被广泛应用于各种场合，如三维重建、计算机引导手术、手术模拟、治疗规划、计算机辅助诊断等。医学图像分割一直是国内外学者研究的热点，也是一个难点。本文的应用背景是广东省工业攻关计划-“图像应用中三维重建技术研究”、科研项目-“人体颈椎的三维重建”和广东省自然科学基金项目-“基于医学彩色图像序列的三维重建关键技术研究”。本文主要工作是分割医学图像序列，为三维重建提供有效的重建数据。对于医学图像序列中的初始轮廓线，提出利用相邻几层切片的分割信息对它进行初始化，使初始轮廓线更加接近实际轮廓。传统的GVF场主动轮廓线，具有在梯度相似的区域轮廓线收敛速度慢和对噪声十分敏感的缺点。本文做了以下两个方面的改进，首先提出了轮廓线自适应形变步长，在形变过程中动态改变步长大小，使轮廓线在梯度变化小的区域也能快速收敛。其次，是GVF场主动轮廓线与聚类处理相结合，有效防止轮廓线收敛到伪边界。通过对医学图像序列的分割实验验证了改进方法的有效性。另外，在图像聚类完成后，进行了区域的合并与删除，防止过度分割。提出同步分割多个目标的思想，为医学图像序列分割提供了新的思路。最后，对在项目“人体颈椎的三维重建”中所做的三维重建系统进行了介绍，该系统能分别以基于MarchingCubes的重建方法和基于轮廓线的重建方法对目标物体进行三维重建，系统还具有管理重建数据、设置显示环境和交互式显示三维目标物体等功能。