随着信息技术的飞速发展和计算机应用水平的不断提高,医学成像技术也在飞速发展,人们可以获得大量高分辨率的医学影像,我们需要从这些医学影像中提取出我们需要的信息。然而,医学图像具有模糊、不均匀、个体之间存在差异、复杂多样的特点,致使医生难于从这些图像中获取足够多有用的的信息,影响了医生的治疗水平。在外科手术当中,血管能起到对损害部位进行定位的作用,血管三维分割在血管疾病诊断、手术规划和手术引导等许多实际应用中有着极其重要的作用。　　 本文研究了目前国内外出现的一些去噪方法,并针对NeighShrink小波去噪方法没有充分考虑当前处理的小波系数在去噪过程中应当起到重要作用的缺点,提出了一种改进的NeighShrink小波去噪方法,实验证明改进后的方法具有良好的去噪效果。接着,本文提出了一种基于ordered region growing(ORG)算法的双阈值区域生长算法对去噪后的医学图像进行血管分割。以肝脏CT图像为例进行了实验,首先使用改进的NeighShrink小波去噪方法对序列图像进行去噪,然后采用基于ORG算法的双阈值区域生长算法与传统的单阈值区域生长算法分别对肝脏CT图像进行三维血管分割,实验证明这种新的区域生长算法获得的血管分割效果优于传统的单阈值区域生长算法。