随着医疗技术的不断发展,人类流行病致死率逐渐下降,慢性病逐渐成为现代人死亡的主要原因。心血管疾病和心脏病作为一种常见的慢性疾病,对其进行早期定量诊断和风险评估对延长患者预期寿命,提高患者生活质量起着非常关键的作用。医学影像手段作为一种非介入的观察手段,可以获得患者心脏内部的解剖结构信息,为定量评估心脏功能提供了可能。心脏医学影像分割方法是定量评估心脏功能的基础,分割的目的是为了得到精准、准确的心脏内部结构边界,而心脏医学影像中的灰度不均匀性和周围组织的重叠为医学影像分割带了困难,因而算法的优劣影响了心脏医学影像分割结果的好坏。本文针对实际中对心脏功能评估的需求研究了针对心脏医学影像二维、三维数据的分割算法,在分割的基础上使用静态和动态的心功能参数对心脏功能进行量化分析,并在公开数据集上验证了算法性能。主要的研究和创新如下:研究了医学图像中CT和MR图像的成像原理及其预处理方法。使用Hough变换对心脏磁共振短轴图像进行圆检测,根据检测到的圆心坐标对图像进行了自动化的区域生长分割,将得到的粗分割结果作为水平集分割的初始化。深入研究了心脏解剖学几何结构,对其中较为重要的解剖学特征进行提炼,将其加入水平集分割算法当中。针对心肌厚度均匀变化的解剖特点,使用水平集算法的双层模型对心室内外膜同时进行分割,约束了内外边界之间的距离;针对左心室在短轴切面内外膜边界为凸的解剖特点,在水平集分割的过程中增添周期性保凸机制,保证分割轮廓为一个凸的结构。最后在此基础上,提出了将心室进行几何分解,将左右心室分解为两个凸的结构,并通过分割这两个凸的结构得到整个心室区域的分割结果。对心脏磁共振数据中存在的层间偏移现象进行了分析,针对层间偏移现象提出了使用最小二乘法对心脏切片中心室区域的重心进行直线拟合,达到校正层间偏移的目的。最后在精准分割心室内外膜边界的基础上,使用静态心功能参数和动态心功能参数对心脏泵血功能进行量化计算,并与专家手动分割结果计算的心功能参数进行了比较分析。