本文主要研究了可形变模型在三维医学图像分割中的应用。 介绍了其理论基础，简要说明了几种常用的外力模型，同时本文讨论了在三维分割应用过程中内能和外能的计算要点，给出了实验结果，同时探讨了如三维分割中初始面确定，重采样，步长等问题。 对于几何可形变模型，作了归纳和总结。介绍了曲线变换理论和水平集方法的基本思想；列出了几种不同种类的几何可形变模型；介绍了水平集方法的两种有代表性的快速实现方法；简单介绍了几何可形变模型和参数可形变模型的关系。 介绍了Mumford—Shah模型，并在此基础上提出了简化Mumford-Shah模型快速计算方法，详细阐述了该方法的设计思想及实现过程。通过实验证明，该方法较传统chan-vese模型能提高分割速度。同时特别针对MRA图像中的小血管的分割，提出了逆浓度扩散模型，用于图像增强。通过结合逆浓度扩散模型和简化Mumford—Shah模型，给出了MRA血管分割的实验结果。 最后，简单介绍了基于GPU的三维图像分割，给出了阈值分割、擦除、传输函数的实现方法，并给出了实验结果。