本文针对使用正电子发射断层显像(positron emission tomography PET)技术成像的肿瘤图像的分割算法进行了进一步的应用分析与研究。　　 肿瘤的早期预防、早期发现和治疗对于人的生命是至关重要的，特别是对于有肿瘤家族史的患者来说更为重要。PET检测技术的使用，为肿瘤患者诊断方案的确定提供了便利条件，它独特的成像技术和PET图像的分析与研究，也越来越受到学者和研究人员的广泛关注。　　 准确的将PET图像中的肿瘤区域分割出来具有重要的临床意义。本文的主要工作是研究分割算法来实现肿瘤区域的分割。根据PET图像的低分辨率特性，本文首先选择模糊C均值(FCM)算法进行实验，结果表明该方法对肿瘤区域的分割是可行的，但结果误差较大。因此本文还选用Level Set方法对PET图像进行了分析，首先在一定医学经验基础上，进行了分割实验，根据均方差的判别方法对结果进行评价，结果表明效果好；其次在无医学经验情况下，通过多次迭代也可得到较理想的处理效果。分割结果相比于FCM有了较明显的提高。