郑 倩 卢振泰* 陈 超 冯前进 陈武凡*（南方医科大学医学图像处理重点实验室，广州 5055）（南方医科大学中医药学院外科骨科教研室，广州 5055）

引言

随着社会老龄化和工作压力日益增大，各种脊椎疾病（如椎间盘退化、椎间盘突出、椎管狭窄症等）困扰着各个年龄段和各种职业的人群，成为影响公共健康的几大顽疾之一。脊椎的毗邻结构上下交错，外科医生需要具有良好的方位感，精确地知道椎体的形状，因为对椎体的形状识别是提高手术精度、降低手术风险的关键一步。图像分割是提取图像中特殊组织的定量信息所不可缺少的手段，也是可视化实现的预处理步骤和前提［1］。分割后的图像被广泛用于三维重建、图像配准、组织容积的定量分析和计算机辅助手术导航系统等方面。

描述人体脊椎生理解剖结构的常见成像方式有计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）。CT密度分辨率高，骨骼、皮肤等不同类型组织之间的灰度差异较大，用区域生长法可以很好地分割出脊椎CT图像中的椎体。MRI因软组织对比度变化和射频场非均匀性等因素的影响，增加了分割出椎体的难度。

传统的分割算法往往陷入非全局最优而导致分割结果比较差，如水平集方法［2］、活动轮廓方法［3］、K-均值（K-means）算法等［4］。基于图论的图像分割技术是一种新的图像分割技术，是一种无监督图像分割技术，不需要初始化。该方法将图像映射为带权无向图，将图像分割问题转换为图的最优划分问题；……