1、腦組織自動提取是腦內(nèi)部分析預(yù)處理中的一個重要步驟。隨后的分析如腦組織分割、腦容量大小和腦萎縮程度測量，都很大程度上受到腦組織提取量結(jié)果的影響。按人工參與程度，目前腦組織提取可分為人工、半自動和自動三種方法。由于人工方法對操作人員要求過高，且耗時嚴(yán)重，所以具有較高準(zhǔn)確性并且耗時較少的自動方法獲得了研究人員極大的關(guān)注，近些年取得了很大的進(jìn)步。本文提出一種基于活動感興趣區(qū)域(Active Region of Interested,AROI)的

2、腦組織自動提取算法。
　　本文首先介紹了腦組織自動提取研究背景和意義、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，腦組織自動提取算法中的BET（Brain Extraction Tool）和其改進(jìn)算法原理，提出了三種輪廓線演化的自動結(jié)束準(zhǔn)則，并用實驗對所提出準(zhǔn)則效果進(jìn)行分析與總結(jié)。之后介紹了基于邊緣信息的GAC（geodesic active contour）模型和基于區(qū)域信息的CV模型原理以及一種結(jié)合了邊緣與區(qū)域信息的混合活動輪廓模型。
　　本文提出