在制药工业的药物筛选、药物研制过程中，存在一个很棘手的问题：如何尽可能地在研发初期就确定药物是否有效。20世纪90年代末期诞生的代谢组学，成功地对被毒性侵害的器官进行了识别，从而提供了一种快速评估候选药物中所含毒性的方法。代谢组学研究的主要方法是NMR结合模式识别。本论文主要探讨模式识别方法在生物医学磁共振中的应用，具体涉及以下几方面的内容：1．对代谢组学的产生和发展进行了简单的描述。初步介绍了体液NMR谱的特点、样品制备方法及实验技术。2．介绍了应用于生物医学磁共振数据处理中的主要模式识别方法。讨论了非监督分类法中的主成分分析法、非线性影射法、系统聚类方法和监督方法中的偏最小二乘法、线性判别式法、K最近邻法、神经网络的原理以及应用。3．实现了K最近邻法(KNN)，并将其应用于分析两组液体磁共振实验毒理数据。结果表明，其中一组随着训练集合数目的增多，总预测精度从73.3％上升到93.3％。另一组通过调整最近邻数目k，可得到的最高总预测正确率为86％。与主成分分析法相比，KNN法具有直观、正确率高的优点。4．实现了概率神经网络算法，并将其应用于分析两组液体磁共振实验毒理数据。其中一组通过选择适当窗函数的窗宽以及增加训练样本数量，预测精度可达到86.7％，另一组为72％。