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针对脑血管结构复杂、空间比例小,易导致对其进行图像分割较困难的问题,面向脑MRI提出参数统计分类算法,通过随机迭代提高血管分割精度.首先应用最大强度投影法(MIP)实现脑血管图像预处理,以降低脑血管图像中混合成分的数目;其次用有限高斯混合模型模拟脑血管和脑组织的随机分布;最后通过随机期望最大化(SEM)算法进行混合模型的参数估计,解决了传统期望最大化(EM)算法收敛速度缓慢和局部极值的问题.实验结果表明,采用文中算法可有效地分割脑血管主分支及周围较细小分支,且其收敛速度比传统EM算法有较大提高.