医学图像分割是图像处理和分析中的一个重要领域,其中医学X线图像的分割在现代医学的疾病诊断、分级以及治疗方法选择等方面起着决定性的作用。近年来随着医学影像技术的发展,图像的分辨率越来越高、细节越来越多,又因为医学X线图像本身存在的灰度分布不均、对比度较低、纹理特征复杂的特点,自动图像分割技术通常难以得到令人满意的结果。使用Graph Cuts算法进行交互式图像分割是一种新的思路,它能够通过用户输入的交互式信息快速而准确的分割出图像中感兴趣的目标。然而研究现状表明将该方法应用于医学图像分割还有一定的局限性。本文在分析医学图像分割领域的研究现状的基础上,研究了基于图论的图像分割技术,详细的讨论了基于Graph Cuts算法的交互式图像分割方法。以乳腺X线图像肿块为具体的处理对象,从三个方面展开工作：1.系统的研究了图论理论在图像分割中的应用,介绍了基于Graph Cuts算法的交互式图像分割方法的基本框架；其次从灰度对比度、边缘特征、纹理特征等方面分析了医学X线图像分割的局限性以及传统的Graph Cuts图像分割方法存在鲁棒性和准确性不足的缺陷,为算法的改进提供了基础。2.针对医学X线图像中组织边缘对比度低、存在伪影等问题,设计了两种改进的方法：结合先验形状的Graph Cuts分割方法以及基于伪彩色的Graph Cuts分割方法。通过引入肿块的先验形状信息,结合用户交互输入的前景、背景信息,改进后的Graph Cuts算法能够解决肿块边缘欠分割的问题。基于伪彩色的Graph Cuts分割方法,将待分割灰度X线图像感兴趣区域进行伪彩色处理,引入了彩色信息、增强了图像边缘的对比度,再使用K-means聚类方法对图像进行预分割,更新了图的能量函数,最后利用Graph Cuts算法实现伪彩色图像分割。本文使用了北大人民医院乳腺X线图像对两种方法在实际肿块分割中进行了测试,结果表明改进后的算法可行有效。3.基于对Graph Cuts交互式图像分割算法的研究,设计了乳腺肿块X线图像处理系统的实现方案。在Windows7系统中,利用QT5.0结合OpenCV计算机视觉库实现了系统的开发。该系统包括了乳腺X线图像预处理、肿块分割、病历管理等功能。本文设计两种改进基于Graph Cuts的交互式分割方法在实际的乳腺X线图像肿块分割中得到了较好的分割效果,给医生后续的诊断带来了便利。