在这篇文章中,我们构造了一种Level Set模型对生物大分子的分子场进行特征提取和分析。对于3维大分子的分子场上的体数据,我们定义了一个新颖的跟踪几何活动轮廓线的变分方程,这个方程包含两部分:外部能量和内部能量。外部能量用来控制活动轮廓线的移动,而内部能量则作为Level Set函数的惩罚项,以避免该模型在迭代过程中周期性地重新初始化。我们不断改变方程中相关的参数,分析在整个演化过程中这些参数对最后结果的影响。与传统的LevelSet方法相比,我们的方法在分子场上进行特征提取更加精确和有效。采用上述模型,我们对静态和动态的分子场数据进行分析。对于静态分子场,选取能量跃变区域来揭示分子场特征,同时构造体特征函数来分析LevelSet曲面的拓扑特征区域和整体分子场的能量分布特点。对于动态分子场,我们考察同一蛋白质分子在不同运动状态下的数据,例如观察HIV-1蛋白酶间接受水分子作用改变构象、形成中间通道的整个过程。与此同时,对不同的运动状态,计算分子场多属性Level Set曲面,根据属性的相似程度,寻找分子运动过程中Level Set曲面显著变化的关键时刻。通过上述特征分析方法,结合多种面以及体可视化绘制技术,本文成功地揭示了蛋白质分子场的重要特征。初步实验表明,本文的方法计算出来的特征与已有生物学结论一致,如HIV-1蛋白酶内部的水分子排除通道,DPS蛋白质与铁离子结合的空腔区域,以及HIV-1蛋白酶在水溶液中进行SMD模拟时的生物活性变化等。生物学家认为这些结果可能对今后研究HIV-1蛋白酶的亲水、疏水性有重要的价值,并可作为“蛋白质-蛋白质”相互作用或“蛋白质-配体”相互作用中首要参考的活性位点,具有非常巨大的研究意义。