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从经直肠超声图像中自动精确地提取前列腺边界。采用基于先验概率和统计形状的前列腺超声图像自动分割新方法。首先,利用致密尺度不变特征变换,从超声图像中快速定位前列腺;其次,从多个统计形状模型中选择最优模型,在分割过程中,前列腺伪影区域缺失的边界信息可通过形状模型估计;最后,在最优形状模型指导下,采用多分辨率分割方式,利用局部灰度模型和局部高斯分布函数能量的最小化,实现前列腺的自动分割。用30幅超声图像测试得到平均Dice相似系数(DSC)为0.9552,平均绝对距离(MAD)的均值为0.5016 mm。