据世界卫生组织统计，甲状腺疾病已成为全球五大病因之一，预计2020年将跃升为第二大病因。超声影像检查以其廉价性、无损性、可重复性、灵敏度高的优点，成为检查甲状腺疾病的首选方法。由于受到医务工作者视觉疲劳以及诊断水平的影响，诊断结果存在很大的主观因素，诊断过程费力耗时。因此，实现甲状腺超声检查计算机辅助诊断十分必要。它可以为医务工作者提供诊断疾病的必要病情信息，提高诊断正确率，减少医务工作者的工作量。甲状腺超声图像分割能够分割出甲状腺的病变区域，是实现甲状腺超声检查计算机辅助诊断的重要环节。本文根据超声图像斑点噪声严重、对比度低、灰度分布不均匀的特点，对几何活动轮廓模型中的测地线活动轮廓模型(GAC)进行了改进，建立了基于相位的测地线活动轮廓模型（PCGAC），分割出甲状腺结节的边界轮廓。本文的主要研究工作如下：基于梯度边界停止函数的GAC模型对噪声敏感且不具有检测弱边缘的能力，而相位一致性边缘检测具有好的检测噪声图像和弱边缘目标的能力，本文构造了基于相位信息的边界停止函数，替代GAC模型的边界停止函数，得到了基于相位的测地线分割模型（PCGAC），由最后分割结果可看出PCGAC模型明显优于传统的GAC模型，在分割精度上有了较大提高。