L’obiettivo di questa tesi consiste nell’implementare un algoritmo di segmentazione delle lesioni nei malati di sclerosi multipla utilizzando un framework di contorni attivi multifase e multicanale. Il metodo svolge nella prima parte una segmentazione della materia bianca con le funzioni di livello le quali evolvono attraverso la minimizzazione del funzionale energetico con il metodo Split Bregman. La segmentazione viene applicate alle immagini T1-pesate, dove la distinzione della materia bianca risulta facilitata dall'intensità dei pixel delle componenti adiacenti .Questa prima fase produce un accurata estrazione della componente materia bianca ed una maschera binaria che restringe il campo di ricerca delle lesioni. La seconda fase rileva invece, le regioni interessate dalla patologia utilizzando le immagini FLAIR abbinate alle maschere prodotte.