肺區分割是計算機輔助診斷肺癌的前提。當腫塊與胸壁粘連時，由于兩者的計算機斷層成像（CT）值接近，基于局部低級特征的傳統分割方法不能得到正確結果；而且由于腫塊體積大，造成了肺區內正常組織的大面積缺失，故以往含胸壁粘連型肺結節（直徑小于3 cm）的肺區分割方法不再適用，需要采用能結合先驗形狀和低級特征的主動形狀模型（ASM）來分割含胸壁粘連型肺腫塊的肺區。但傳統ASM的搜索步驟是一種基于最小二乘的優化方法，該方法對異常標記點敏感，會使輪廓更新到正常肺組織和腫塊的過渡區域而不是真正的肺邊緣。針對這一問題，提出了改進的ASM算法：首先基于距離特征識別異常標記點，然后賦予異常標記點和正常標記點不同的搜索函數。搜索過程在設定的包圍核（VOI）內進行。用所提出的ASM方法分割30個含胸壁粘連型腫塊的肺區，與金標準的重疊度為93.6%。實驗結果表明針對含胸壁粘連型腫塊的肺區分割問題，改進的ASM算法能得到較好的分割結果，并且算法的運行時間是在臨床可接受的范圍內。