随着当今医疗科技的不断进步与发展，医学影像技术已经广泛应用到临床诊断与治疗方案制定中，计算机辅助诊断技术也越来越受到研究者的重视。由于CT图像的获取方式具有小的伤害性，并且CT图像具有高分辨率、解剖组织关系清晰等特点，使得CT逐渐成为了主要的医学影像设备之一。在肺部疾病计算机辅助诊断技术研究中，关键的步骤就是肺实质的分割。精确完整的肺实质分割结果，能有效的帮助医生对病变组织进行分析，为后续肺部病变的诊断与治疗提供可靠依据。因此对于胸部CT图像的肺实质分割方法的研究具有现实意义。　　本文是在国家自然科学基金委—广东联合基金重点项目“动态医学图像分割关键技术研究(U1301251)”的支持下，以胸部CT图像的肺实质分割技术为研究对象，重点研究了基于3D区域生长法、基于图切割的分割方法，以及肺部边缘凹陷的修补算法。主要成果如下:　　(1)在研究CT成像及肺部CT图像特征的基础上，提出了一种基于3D区域生长法的肺实质分割方法。该方法改进了3D区域生长法的一致性测度和生长策略。在3D区域生长法的粗分割基础上，对分割的结果进行细化工作，通过连通域标记法与形态学方法相结合去除气管和主支气管，采用形态学闭操作对肺部轮廓进行修补平滑，最终得到光滑的肺实质分割结果。　　(2)在对图论的基础知识及图切割的工作原理的研究基础上，针对现有基于图切割的医学图像分割方法及肺部CT医学图像的特点，提出了一种高斯混合模型与图切割相结合的肺实质分割方法。该方法首先对肺部CT图像进行高斯混合模型建模，其次利用Sobel算子提取肺部边缘信息，利用建模获得的先验信息及边缘信息对图切割的能量函数进行改进，从而提高了图切割算法在胸部CT图像的肺实质分割中的准确性。　　(3)由于与胸膜相连的肺结节的存在，在肺实质分割中常常产生肺部边缘凹陷，同时造成有价值信息的丢失。针对具有胸膜肺结节的肺部分割后边缘凹陷问题，提出了一种基于双Graham扫描法的肺部凹陷修补算法。并且针对由于肺部病变过大使得肺组织分割后出现断裂问题，本文提出了一种断裂连接方法。实验结果表明，本文所提凹陷修补方法能够较好的修补肺部凹陷，对于断裂现象也能够很好的进行连接，最终提取较为完整的肺实质。　　应用本文方法对多组临床CT医学图像进行实验，将处理结果与医生手工分割结果进行对比，从主观观察结果和客观量化结果两方面证明了本文所提分割方法的有效性和准确性，分割结果为后续研究和处理提供了可靠依据。