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目前,恶性肿瘤已经成为导致人类死亡的主要原因之一,而恶性肿瘤靶区勾画在肿瘤放射治疗计划中起着至关重要的作用。随着医学成像技术的发展,电子计算机断层扫描（computed tomography,CT）、正电子发射断层扫描（positron emission tomography,PET）、磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）等各种医学影像为肿瘤诊断、分期、放射治疗计划制定和疗效评估提供了依据。PET作为一种功能影像,能够反映组织代谢情况,MRI作为一种结构影像,具有较高的对比度,肿瘤PET/MRI靶区勾画本质上是PET和MRI影像分割。本文针对肿瘤PET影像和MRI影像特点,提出了两种新的肿瘤靶区自动勾画方法,具体方法如下:（1）集成自适应回归核的肿瘤PET靶区随机游走勾画方法:头颈部具有复杂的解剖组织结构,脑干等代谢旺盛的脑组织区域与肿瘤区域具有相似的PET18FDG（18F-fluoro-2-deoxy-D-glucose,18氟-氟代脱氧葡萄糖）标准摄取值（SUV,Stand Uptake Value）,只使用PET SUV信息很难区分肿瘤和周围SUV值相近的正常组织区域。通过提取PET影像中像素点对应的三维自适应回归核,发现正常脑组织区域与肿瘤区域对应的自适应回归核有很大差异,据此提出了集成自适应回归核的随机游走PET影像分割算法。在自适应区域生长方法获取随机游走种子点的基础上,通过改变自适应回归核中核分析窗口的大小获取最优自适应回归核,并将其向量化,集成到随机游走算法权值函数构造中,很好地解决了传统随机游走算法只利用SUV值不能很好地区分SUV值接近的肿瘤区域和周围正常组织问题,提高了肿瘤PET靶区勾画精度。实验结果表明,本文方法勾画的七例鼻咽癌病人PET生物靶区DICE相似性的均值为0.8367;比仅基于PET FDG标准摄入值（SUV）的随机游走勾画方法提高了4.31%;比基于PET SUV值和对比度纹理特征的随机游走勾画方法提高了3.34%。（2）联合PET的肿瘤MRI靶区水平集勾画方法:PET能提供不同于CT、MRI解剖影像的肿瘤代谢、增殖和乏氧等分子生物功能信息,CT、MRI能提供肿瘤解剖结构信息,并且T1加权的MRI影像具有较高的对比度,具有肿瘤区域的灰度值高于周围邻域中像素点的灰度值的特点,因此本文提出了利用PET影像和MRI影像的互补信息,对头颈部肿瘤进行靶区勾画的水平集方法。首先,对PET影像进行三维自适应区域生长,并对区域生长结果进行膨胀形态学操作,将膨胀结果作为MRI影像上水平集的演化区域。根据MRI影像的特性,联合肿瘤MRI影像的区域和边缘信息构造能量函数,并将演化区域中最大灰度值的50%作为区域能量项中的阈值参数,提高了肿瘤MRI靶区勾画精度。