介绍了在图像分割中用到的偏微分方程方法，主要论述了参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型在图像分 割中的应用，以及对基于它们的改进算法进行了综述。并简单讨论了偏微分方程在图像处理中要解决的主要问题和发展前 景。

摘要：目的：三维分割是医学图像分析和可视化中的重要组成部分，也是医学图像分割中的一个难点。水平集方法在三 维医学图像分割中有很广阔的应用前景，但是该算法的计算量大，不能达到实时处理的要求。针对这个问题，提出了一 种基于CUDA的并行加速方法。 方法：采用NⅥDA公司的GPGPU模型CUDA，利用图像像素的独立性和偏微分方 程求解的并发性，提高GV水平集算法的分割速度。给出了并行计算的流程图，并对C-V水平集算法在CUDA上的实 现进行了详细介绍。 结果：实现了C-v水平集并行加速算法，该方法在保