为了能够对脑部磁共振图像中基底节区若干神经核团进行准确分割,本文提出了一种局部预测主动轮廓方法和一种基于最短路径思想的交互式分割方法。局部主动轮廓方法通常使用轮廓附近小区域内的局部信息控制轮廓进化,针对脑磁共振图像的灰度不均匀性,文中提出的局部预测主动轮廓方法考虑内部区域的渐变特性,利用内部区域更大范围的局部信息对待进化区域的特征值进行预测估计,对比估计出的特征与实际计算出的特征间的误差,可以有效地识别弱边缘。实验表明,局部预测主动轮廓方法在分割灰度不均匀的脑白质时,能较好的处理弱边缘,分割壳核时准确性尚可,但稳定性还有待提高。为了更好的分割壳核区域,本文提出了基于最短路径思想的交互式分割方法。该方法通过在代价函数中使用分区域、分方向的权重方案,以及对最短路径搜索过程的约束,实现对壳核的快速分割。实验表明,基于最短路径思想的分割方法不仅能够实现对壳核区域的快速分割,而且能够保证分割具有较高的准确度、稳定性及实用性。