血管分割是循环血管分析系统中的关键算法之一。对基于CT图像的冠状动脉血管分割进行研究，先后分析阈值分割算法，FCM(模糊C均值)聚类算法和几种边缘检测算子在CT图像中的特点，提出一种基于CT图像的三维区域增长算法，应用形状优先的策略分割冠状动脉。首先确定用户输入的种子点位置，然后结合图像信息和血管的形态特征，有效抑制了血管边缘模糊处发生的泄漏。同时应用断点连接策略解决分割过程中发生的血管断裂问题。采用用户交互方式，在多套CT图像上对该算法进行了验证和评估，结果显示该算法可以成功提取冠状动脉血管。 “骨架线”在医学图像分析中得到越来越多的应用。细化是在保持图像形态特征的同时生成一条物体骨架线的过程，是医学图像分析中的一个重要步骤。对提取物体中轴线的算法进行研究并提出一种基于形态学的连续三维细化及其后处理算法，通过迭代从物体外层逐层擦除6类简化点最终得到物体的中轴线。然后对细化曲线进行剪枝处理，消除毛刺，为后续分析算法提供更为准确的中轴线。最后应用体模对算法实现的结果进行验证和评估。该算法已成功应用到心脏CAD血管分析之中。