帕金森病是一种影响中枢神经系统的神经退行性疾病,已有研究表明帕金森病与大脑铁元素异常沉积有直接关系。而磁敏感成像由于能够很好的描述成像部位的磁化率分布情况,从而间接观察体内血管、组织结构以及铁元素含量的水平,因此非常适合作为研究帕金森病的工具,本文则重点研究其中较为成熟的磁敏感加权成像(Susceptibility Weighted Imaging,SWI)以及定量磁化率成像(Quantitative Susceptibility Mapping,QSM)。目前国内外基于磁敏感成像技术的帕金森病研究仍存在三个问题:一是SWI重构算法效果不稳定,重构图像会受相位伪影的干扰,严重影响了 SWI图像的真实性和准确性;二是目前研究普遍使用基于感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的研究方法,但该方法往往需要经验丰富的医生手动绘制ROI,费时费力且存在一定主观性;三是研究表明受帕金森病影响最深的是运动神经回路,但目前针对帕金森病的研究主要集中在黑质、红核或白质这几个脑区,忽略了运动神经回路所涉及到的其他脑区,另外,目前的研究往往仅关注于帕金森病本身,而忽略了其前驱症状同样可以作为早期诊断依据。本论文针对目前国内外关于磁敏感成像对帕金森病的研究现状和上述三点不足,从两个角度进行了深入的研究:一是从磁敏感成像技术本身涉及的算法入手,一方面在传统SWI重构算法的基础上进行了优化,提出了基于拉普拉斯算子和复杂谐波伪影去除法的高质量SWI重构算法,解决了 SWI图像受伪影影响较严重,重构效果不稳定的问题;另一方面,本文基于QSM图像,提出了多图谱自动分割算法,为后续量化分析提供了可靠的方法论支持。二是从帕金森病的量化评估入手,基于QSM图像,针对帕金森病及其前期病程,对神经基底节运动回路涉及的十个脑区的铁含量水平进行量化分析,并结合临床量表进行相关性分析和定量描述。本文通过对SWI和QSM的深入研究,在原有的算法基础上针对图像重构算法和研究方法上进行了改进,不仅解决了重构图像质量不高的问题,还实现了自动化、精细化的脑区分割,这极大增强了磁敏感成像技术在量化评估上的性能。本文将该技术作为方法论成功应用于帕金森病的定量评估中,这充分说明了该技术在定量分析中具有不可替代的优势,同时也体现了其作为帕金森病的辅助诊断手段的价值。