1.一种医学图像序列中的目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤，根据需求选择对所有图像帧进行目标跟踪，或对关注的图像帧进行目标跟踪，或通过目标轮廓线进行目标跟踪，

对所有图像帧进行目标跟踪包括步骤1.1至步骤1.9：步骤1.1：输入一组医学图像序列，选定其中一幅图像作为参考图像，并输入参考图像中的目标轮廓面；

步骤1.2：在参考图像中，采用二元B样条张量积曲面拟合目标轮廓面，采用B样条曲线模拟目标轮廓面上一点的运动轨迹，采用三元B样条张量积曲面体模拟整个目标轮廓面的运动轨迹；

步骤1.3：在参考图像中的二元B样条张量积曲面上选择一系列采样点；

步骤1.4：指定三元B样条张量积曲面体的控制顶点的初始值；

步骤1.5：从三元B样条张量积曲面体的控制顶点的初始值开始，通过优化三元B样条张量积曲面体的控制顶点的位置来优化三元B样条张量积曲面体的形状和位置；由三元B样条张量积曲面体确定出所有图像帧中的目标轮廓面；以所有图像帧中的目标轮廓面与参考图像中的目标轮廓面之间的灰度级相似程度尽可能高作为优化目标；通过采样点集合来实现度量所有图像帧中的目标轮廓面与参考图像中的目标轮廓面之间的灰度级相似程度；

步骤1.6：判断所有图像帧中的目标轮廓面与参考图像中的目标轮廓面之间的灰度级相似程度是否为局部最优，若为局部最优则跳到步骤1.8执行，否则执行步骤1.7；

步骤1.7：输出优化结果曲面，即步骤1.5中所述通过优化三元B样条张量积曲面体的控制顶点的位置来优化三元B样条张量积曲面体的形状和位置结束时，由三元B样条张量积曲面体所确定的所有图像帧中目标轮廓面；方法结束；

步骤1.8：重新指定三元B样条张量积曲面体的控制顶点的初始值，并以该初始值按步骤1.5重新优化三元B样条张量积曲面体的控制顶点的位置，得到新的优化结果；

步骤1.9：从步骤1.5和步骤1.8获得的两个优化结果中，选择所有图像帧中的目标轮廓面与参考图像中的目标轮廓面之间的灰度级相似程度高的优化结果作为最终优化结果，输出最终优化结果对应的所有图像帧中的目标轮廓面；方法结束；

对关注的图像帧进行目标跟踪包括步骤2.1至步骤2.9：步骤2.1：输入参考图像和所关注的图像帧，并输入参考图像中的目标轮廓面；

步骤2.2：在参考图像中，采用二元B样条张量积曲面S拟合目标轮廓面，在关注的图像帧中，采用另一张二元B样条张量积曲面S'模拟形变了的目标轮廓面；

步骤2.3：在参考图像中的二元B样条张量积曲面S上选择一系列采样点；

步骤2.4：指定二元B样条张量积曲面S'的控制顶点的初始值；

步骤2.5：从二元B样条张量积曲面S'的控制顶点的初始值开始，通过优化二元B样条张量积曲面S'的控制顶点的位置来优化二元B样条张量积曲面S'的形状和位置；以二元B样条张量积曲面S'与二元B样条张量积曲面S之间的灰度级相似程度尽可能高作为优化目标；通过采样点集合来实现度量二元B样条张量积曲面S'与二元B样条张量积曲面S之间的灰度级相似程度；

步骤2.6：判断二元B样条张量积曲面S'与二元B样条张量积曲面S之间的灰度级相似程度是否为局部最优，若为局部最优则跳到步骤2.8执行，否则执行步骤2.7；

步骤2.7：输出优化结果曲面，即步骤2.5中所述优化过程结束时的二元B样条张量积曲面S'；方法结束；

步骤2.8：重新指定二元B样条张量积曲面S'的控制顶点的初始值，并以该初始值按步骤2.5重新优化二元B样条张量积曲面的控制顶点的位置，得到新的优化结果；

步骤2.9：从步骤2.5和步骤2.8获得的两个优化结果中，选择二元B样条张量积曲面S'与二元B样条张量积曲面S之间的灰度级相似程度高的优化结果作为最终优化结果，输出最终优化结果对应的二元B样条张量积曲面S'；方法结束；

通过目标轮廓线进行目标跟踪包括步骤3.1至步骤3.11：步骤3.1：输入一组医学图像序列，选定其中一幅图像作为参考图像，并输入参考图像中横断面上的一条目标轮廓线；

步骤3.2：在参考图像中，采用B样条曲线p拟合目标轮廓线，采用另一条B样条曲线T模拟目标轮廓线上一点的运动轨迹，采用二元B样条张量积曲面模拟整个目标轮廓线的运动轨迹；

步骤3.3：在参考图像中的B样条曲线p上选择一系列采样点；

步骤3.4：指定二元B样条张量积曲面的控制顶点的初始值；

步骤3.5：从二元B样条张量积曲面的控制顶点的初始值开始，通过优化二元B样条张量积曲面的控制顶点的位置来优化二元B样条张量积曲面的形状和位置；由二元B样条张量积曲面确定出所有图像帧中的目标轮廓线；以所有图像帧中的目标轮廓线与参考图像中的目标轮廓线之间的灰度级相似程度尽可能高作为优化目标；通过采样点集合来实现度量所有图像帧中的目标轮廓线与参考图像中的目标轮廓线之间的灰度级相似程度；

步骤3.6：判断所有图像帧中的目标轮廓线与参考图像中的目标轮廓线之间的灰度级相似程度是否为局部最优，若为局部最优则跳到步骤3.8执行，否则执行步骤3.7；

步骤3.7：输出优化结果曲面，即步骤3.5中所述优化过程结束时，由二元B样条张量积曲面所确定的所有图像帧中目标轮廓线；跳到步骤3.10执行；

步骤3.8：重新指定二元B样条张量积曲面的控制顶点的初始值，并以该初始值按步骤

3.5重新优化二元B样条张量积曲面的控制顶点的位置，得到新的优化结果；

步骤3.9：从步骤3.5和步骤3.8获得的两个优化结果中，选择所有图像帧中的目标轮廓线与参考图像中的目标轮廓线之间的灰度级相似程度高的优化结果作为最终优化结果，输出最终优化结果对应的所有图像帧中的目标轮廓线；

步骤3.10：在步骤3.1中逐条输入参考图像中各横断面上的目标轮廓线，每输入一条则重复执行一轮步骤3.1至3.9；

步骤3.11：将参考图像横断面上所有目标轮廓线的运动跟踪结果整合成参考图像中目标轮廓面的运动跟踪结果。