本文提出了一种新的基于多个活动轮廓的图像分割方法指导下微分进化,称为MACDE。分割方法使用微分进化在极坐标系统提高勘探开发能力对于经典的活动轮廓模型。评价该方法的性能,一组合成图像和复杂的对象,介绍了高斯噪声,深深的凹陷了。随后,MACDE应用数据集的顺序计算机断层扫描和磁共振图像含有人类心脏和人类的左心室,分别。最后,获得的定量和定性评价医学图像分割与区域的专家,一组采用距离和相似性度量。根据实验结果,MACDE优于经典的活动轮廓模型和交互式曾方法在效率和鲁棒性的角度获得最优控制点,达到高精度细分。