图像分割是图像处理和分析领域的经典难题。医学图像分割是图像分割中的一个重要应用。遗传算法GA（Genetic Algorithm）是在遗传理论和自然选择的基础上，结合了生物进化中的适者生存规则和群体内部染色体的随机交换机制，是一种全局寻优搜索算法。遗传算法虽然具有很好的全局搜索能力，但是没有利用系统中的反馈信息，往往导致大量无用的冗余迭代，局部搜索能力较弱，求解效率低。蚁群算法AC（Ant Colony）是一种基于种群的启发式算法。该方法源自与对于真实蚁群和它们的集体觅食行为的观察。蚁群算法充分利用了信息素的正反馈机制，局部搜索能力较强。但是由于搜索初期信息素匮乏，导致搜索初期信息素积累时间较长，求解速度慢。随着问题规模的扩大，蚁群算法的搜索时间较长，求解速度较慢，还容易收敛于局部最优解而导致算法早熟。遗传蚁群算法（GAAC）是将GA和AC相融合，其基本思想是吸取两种算法在求解最优解问题中的优势，克服其各自的劣势，优势互补。该算法在求最优解效率上优于遗传算法，在时间效率上优于蚁群算法，是求解效率和时间效率都比较好的一种新的启发式算法。