1、隨著醫(yī)療成像設備突飛猛進的發(fā)展，針對不同成像設備的圖像處理算法也層出不窮。為了充分利用已有算法，避免重復開發(fā)，一些國內外研究機構研發(fā)了醫(yī)學影像處理與分析軟件平臺?，F有的醫(yī)學影像處理與分析軟件平臺在特定領域已經取得了巨大的成功，但是還存在如下不足：一些功能強大的醫(yī)學影像處理與分析綜合平臺需要配套醫(yī)療設備或特殊硬件才能運行，價格昂貴，不利于學習和在醫(yī)學領域的普遍使用；開源框架的軟件平臺二次開發(fā)學習成本過高，這主要是由于其依賴的開源軟件庫過于

2、龐大和復雜造成；由于醫(yī)學影像數據本身的復雜性，使得現有軟件平臺的專業(yè)性太強，通用性不足，使用不便。
　　本文的設計目標是在Windows操作系統下集成常用的醫(yī)學影像處理與分析算法，以減輕算法研究者在算法工具使用上的學習成本，使得他們能夠專注于新算法的設計和對比分析。論文的主要內容如下：
　　1、醫(yī)學影像處理與分析算法平臺的設計。該算法平臺劃分為三層：第一層，底層，基于 VTK、ITK、FSL等成熟開源算法庫構建；第二層，中間

3、層，將底層算法庫中關于醫(yī)學影像格式轉換、濾波、配準、分割和三維重建的算法按照統一的圖像讀寫接口封裝，以便于應用層的調用；第三層，應用層，把中間層提供的算法按照一定的規(guī)則組合、連接，設計了圖像格式轉換、配準與分割、顯示三個交互模塊。
　　2、醫(yī)學影像處理與分析軟件的實現。依據醫(yī)學影像處理與分析算法平臺的設計，對底層ITK和VTK算法庫中相關算法進行了封裝，將FSL算法庫中關于腦部影像配準與分割的功能模塊移植到了Windows操作系統

4、下運行，把 MATLAB環(huán)境下運行的腦部海馬體三維分割算法集成到了算法平臺中，所有算法均按照中間層圖像讀寫接口的設計規(guī)則進行封裝。軟件中實現了應用層的三個交互模塊：第一個，圖像格式轉換模塊，實現了DICOM切片序列轉換為三維NIfTI文件、三維NIfTI文件重切片為DICOM序列等格式轉換功能；第二個，配準與分割模塊，實現了FLIRT(腦部影像線性配準)、FIRST(腦部影像興趣區(qū)域分割)、BET(腦組織提取)、HST(腦部海馬體分割)

5、四個算法；第三個，顯示模塊，實現了醫(yī)學影像二維顯示和三維重建，二維顯示支持興趣區(qū)域勾畫，三維重建支持面繪制、網格繪制和體繪制，體繪制中支持標簽圖像的疊加顯示。
　　3、軟件功能測試。使用 CT、MRI影像測試了格式轉換模塊、配準與分割模塊、顯示模塊，驗證了這三個模塊的正確性。特別地，使用 ADNI數據庫中的腦部MRI影像對FIRST算法在Windows和Linux操作系統下分別進行了18組實驗，根據Precision相似測度對FI