本项目研究一种基于多尺度随机场的Mumford-Shah模型(简称M-S模型)，统一实现医学图像最佳平滑与最优分割。主要研究内容：(1).全面分析多尺度随机场与M-S模型联合方式，建立一种新的M-S模型能量泛函，并实现正则化参数自适应选择；(2).系统研究新的能量泛函最小化寻优求解问题，提出基于多活动轮廓线的医学图像感兴趣区域最优分割的快速算法，以及感兴趣区域内的非线性扩散最佳平滑处理；(3).集成各类医学图像平滑与分割处理方法，构建临床应用测评系统，分析与评价关键技术参数，提出有效的方案。.本项目的开展对大型数字化医疗成像设备关键技术的研究与自主知识创新具有现实意义和临床应用价值。