肾脏医学图像是辅助医生诊断肾脏疾病的重要资料，其中肾皮质的厚度与体积是判断肾脏健康状况的重要指标。将肾皮质从背景中分割出来有助于计算肾皮质体积，进而极大地方便医生观察。由于肾皮质形状复杂，与输尿管、血管、肾盂等区域区分度低，因而容易发生误判，对其准确分割的难度较大。而且目前大多数研究是针对肾脏整体进行分割的，单独对肾皮质分割的还较少。为实现三维的肾皮质分割，提出了一种基于区域的交互式马尔可夫随机场（MRF）算法的分割框架。首先对2D肾脏图像进行分割，将区域MRF方法与人机交互相结合，在梯度分水岭算法预分割后的区域进行人工标记，准确地获取MRF初始参数，并能够有效地避免误分割，得到较精确的分割结果；然后根据已得到的分割结果，对相邻切片中的像素点进行分类，实现对相邻切片的分割。以此类推，进而实现整个肾脏图像序列的3D分割。实验结果表明，算法能够比较准确地分割出肾皮质，并且分割得到的3D结果的表面也比较光滑。
