医学图像在疾病诊断和治疗中的作用日益重要，因此计算医学图像解剖组织精确的几何模型就成为一个富有挑战性的问题。处理这种问题的一种比较有前途的方法是使用活动轮廓模型。此模型在分割、可视化、配准和解剖组织跟踪中是很有效的，因为它考虑了图像数据的约束和组织的位置、大小及形状等先验知识。而且，活动轮廓模型高度支持直观的交互机制，从而允许医学专家将他们的经验带到图像解析工作中。 本文对活动轮廓模型进行了全面的论述，主动轮廓线模型存在严重的缺陷——无法提取凹陷的目标轮廓。传统气球模型难以处理弱边界医学图像自动分割问题，论文针对模型这一缺陷，使用了梯度向量流(GVF)模型，它是一种具有代．表性的活动轮廓模型，它从广义力平衡方程出发，利用能量最小化公式，应用扩散方程扩散了边界区域的边缘映射梯度，产生了一种广义矢量场。本文工作的主要研究工作包括： 1．解决SNAKE初始轮廓的选择问题，解决自动参数的选择问题。 2．实现SNAKE模型的贪婪算法。 3．对SNAKE模型及算法进行改进，使原有的SNAKE更好的收敛于物体的边缘。