在医学图像处理的领域中,高血压脑出血CT定量计算的问题,前人提出了诸多方法。但是这些方法大多是基于半自动的分割方法或者阈值分割法,不但增加了医生的工作量,并且由于背景、噪声等干扰因素,使得阈值分割和其他聚类分割方法失效,造成结果判断不准确,因此本文研制计算机辅助诊断(Computer Aided Diagnosis,CAD)对比数据库中的已知技术模式,从而发现技术疑点,通过计算机来实现临床实验的各项检查结果,并且通过计算机来实现影像学资料数值化技术。尽快找出异常,交由临床医生进行最终确诊,为临床病症诊断起参考价值。在放射影像中运用的计算机辅助诊断,也被称之为基于医学影像的计算机辅助诊断(MIBCAD),能够解决放射科医生面对影像信息较多,较大的工作量,影像学诊断水平依赖操作医生的能力经验等问题。因此MIBCAD技术应用临床能够处理大量患者影像数据及时查疑预防漏诊,并基于医学影像学处理建模提升诊断准确率。提出了基于MMD语义分割的高血压脑出血CT影像分割算法,借助于水平集自动轮廓的评估算法实施分割,使得出血区域不清晰和不完整等问题得到有效的解决,最后实现出血区域的迭代手段的分割处理,实证分析MMD语义分割算法。设计高血压脑出血CT影像计算机辅助诊断系统,首先提出总设计构思并分析系统设计模块功能;然后建立CT影像出血量计算方法;最终实验结果表明,基于CT影像学的脑出血电脑辅助检查确诊系统,可以帮助临床医师更加快速准确的确定患者情况,包括出血量、中线移位程度并预测患者血肿情况,为病人提供更好的治疗方案奠定基础,在临床医学中的实践运用价值很高。