Accurate measurement brain region volumes are important in studying brain plasticity, which brings insight into the fundamental mechanisms in animal, memory, cognitive, and behavior research. The traditional methods of brain volume measurements are ellipsoid or histology. In this study, micro-computed tomography (micro-CT) method was used to achieve more accurate results. However, manual segmentation of micro-CT images is time consuming, hard to reprodu-ce, and has the risk of human error. Automatic image segmentation is a faster method for obtaining the segmentations and has the potential to provide eciency, reliability, repeatability, and scalability. Different methods are tested and compared in this thesis. In this project, 29 micro-CT scans of lizard heads were used and measurements of the volumes of 6 dierent brain regions was of interest. The lizard heads were semi-manually segmented into 6 regions and three open-source segmentation algorithms were compared, one atlas-based algorithm and two deep-learning-based algorithms. Dierent number of training data were quantitatively compared for deep-learning methods from all three orientations (sagittal, horizontal and coronal). Data augmentation was tested and compared, as well. The comparison shows that the deep-learning algorithms provided more accurate results than the atlas-based algorithm. The results also demonstrated that in the sagittal plane, 5 manually segmented images for training are enough to provide resulting predictions with high accuracy (dice score 0.948). Image augmentation was shown to improve the accuracy of the segmentations but a unique dataset still plays an important role. In conclusion, the results show that the manual segmentation work can be reduced drastically by using deep learning for image segmentation. / Noggrann mätning av hjärnregionsvolymer är viktigt för att studera hjärnans plasticitet, vilket ger insikt i de grundläggande mekanismerna inom djurstudier, minnes-, kognitions- och beteendeforskning. De traditionella metoderna för mätning av hjärnvolym är ellipsoid modellen eller histologi. I den här studien användes mikrodatortomografi (mikro-CT) metoden för att få mer korrekta resultat. Manuell segmentering av mikro-CT-bilder är dock tidskrävande, svår att reproducera och har en risk för mänskliga fel. Automatisk bildsegmentering är en snabb metod för att erhålla segmenteringarna. Den har potentialen att ge eektivitet, tillförlitlighet, repeterbarhet och skalbarhet. Därför testas och jämförs tre metoder för automatisk segmentering i denna studie. I projektet användes 29 mikro-CT-bilder av ödlehuvuden för att få fram volymerna hos 6 olika hjärnregioner. Ödlehuvudena segmenterades halvmanu- ellt i 6 regioner och tre segmenteringsalgoritmer med öppen källkod jämfördes (en atlasbaserad algoritm och två djupinlärningsbaserade algoritmer). Olika antal träningsdata jämfördes kvantitativt för djupinlärningsmetoder i alla tre plan (sagittal, horisontell och frontal). Även datautökning testades och analyserades. Jämförelsen visar att djupinlärningsalgoritmerna gav mer signifikanta resultat än den atlasbaserade algoritmen. Resultaten visade även att i det sagittala planet räcker det med 5 manuellt segmenterade bilder för träning för att ge segmenteringar med hög noggrannhet (dice värde 0,948). Datautökningen har visat sig förbättra segmenteringarnas noggrannhet, men ett unikt dataset spelar fortfarande en viktig roll. Sammanfattningsvis visar resultaten att det manuella segmenteringsarbetet kan minskas drastiskt genom att använda djupinlärning för bildsegmentering.