随着计算机技术的不断提高和医疗技术的新需求,学者们不满足于当前的病因诊断方法:医护人员通常根据自己的医学知识对抽象的2D医学切片图像进行病因判断。这种方法仅依赖于医护人员的知识,若他们出现误差则影响对病因的判断。目前学者们在二维医学图像分割领域提出了很多算法,但这些方法效率不高。从基于图像的体素中提取3D结构,可以让医生在临床上更直观的观察到目标的情况,便于医生对病情的诊断。针对上述目标,本文提出了基于最大流算法的三维彩色医学图像分割方法。本文的算法可以直接在三维体数据上进行分割,在经过用户的少量标记(前景和背景像素点)之后,本文提出一种有向连通图结构来表示体数据。在有向连通图中,为了增快之后步骤中分割时的效率,本文将图中的每个体素节点划分到不同的颜色区间,一个颜色区间对应一个辅助节点。为了将颜色区间划分的更加精细,本文提出了用于计算颜色相似度的算法。最后分割有向连通图。基于所提出的算法,本文设计的原型软件系统不仅有利于医护人员对于病因的判断,并且还可用于教学中。多组切片图像集实验表明,本文提出的方法在三维体数据分割任务上提高了效率,减少了人为误差,结果完整且精确。