医学影像的感兴趣区（Region of Interest，ROI）分割方法可以分为手动分割、半自动分割和自动分割。下面列举了一些常见的分割工具：
手动分割工具：
3D Slicer：一款强大的开源医学影像处理软件，提供手动绘制ROI的功能。
ITK-SNAP：一款专注于图像分割的开源软件，提供手动绘制ROI的功能。
ImageJ/Fiji：一款广泛应用于生物医学影像处理的开源软件，支持手动绘制ROI。
OsiriX：一款针对苹果操作系统的医学影像处理软件，提供手动绘制ROI的功能。
半自动分割工具：
3D Slicer：除手动绘制外，还提供半自动分割功能，如阈值法、区域生长法等。
ITK-SNAP：提供基于活动轮廓模型（Active Contour Model）的半自动分割功能。
ImageJ/Fiji：通过安装插件支持半自动分割方法，如阈值法、区域生长法等。
MIPAV (Medical Image Processing, Analysis, and Visualization)：一款医学图像处理软件，提供一些半自动分割算法，如区域生长法、水平集法等。
自动分割工具： 自动分割工具完全依赖于算法来提取ROI，无需用户提供任何手动输入。这类工具通常基于图像处理算法或机器学习/深度学习方法。一些常用的自动分割工具包括：
U-Net：一种基于深度学习的分割网络，广泛应用于医学影像分割任务。
V-Net：类似于U-Net，但针对3D图像进行了优化。
DeepMedic：一个基于3D卷积神经网络的自动分割框架，适用于多模态医学影像分割。
3D Slicer和ImageJ/Fiji：这些软件也提供了一些基于图像处理算法的自动分割功能，如阈值分割、区域生长等。
值得注意的是，自动分割方法通常需要针对特定的应用进行训练和调整，因此可能需要专门的技能和计算资源。手动和半自动分割方法通常更适用于个别病例或小规模研究，而自动分割方法更适用于大规模数据集的处理。
