本论文在回顾总结国内外有关医学图像分割方法相关文献的基础上,对图像分割技术的分类和发展方向作了一定的分析,并以视觉感知系统的生理学和心理学研究成果为理论依据,分析了视觉感知过程及注意机制,研究了与视觉活动流程相关的两个典型图像分割算法,即自底向上分割和自顶向下分割的信息加工处理机制。从而根据医学图像自身特点和特殊应用需求,从医学图像分割与计算机视觉之间的关系入手,提取最能反映医学图像本身的特征,依据人类视觉认知过程中的双向自组织竞争学习过程,提出了一种新的复合医学图像分割方法。所提复合医学图像分割方法首先实现图像理解的底层特征描述,然后构造分层特征,引入局部图像纹理特征描述具有视觉感知一致性的图像区域,最后利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对图像进行分割。实验结果表明,该医学图像分割方法能有效的解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果。