核医学影像的代表性成像技术之一的单光子发射计算机断层成像(SPECT)自面世以来经过三十多年的飞速发展,已经被广泛应用于临床疾病诊断中,针对SPECT的相关图像处理技术也日益受到重视。SPECT有着能够检测器官功能代谢情况和疾病早期诊断的优势,但是由于自身成像特性、设备环境和患者病情等因素带来的衰减和噪声的干扰以及医学图像的特殊性,图像中感兴趣区域的准确分割和特征信息的提取成为了一个难点。目前临床的疾病诊断中,往往需要医生通过观测SPECT图像来进行手动分割感兴趣区域(ROI),从而提取特征信息来进行疾病的诊断和治疗,该方法耗时较长且依赖于医生的个人经验知识,人工误差较大。本文结合临床实际需求,提出一种优化的SPECT甲状腺ROI提取和测重方法。首先针对图像采集时由于伽马光子散射在感兴趣区域边缘造成的伪影,提出一种基于最大类间方差法(OTSU)和形态学的ROI分割算法。该算法在OTSU分割理论的基础上对ROI进行局部灰度修正,克服了伪影带来的边界模糊难辨的问题,然后利用形态学操作对ROI进行结构优化使其更加接近真实器官。在此基础上进行甲状腺特征信息的提取计算,利用ROI内部的灰度分布提出优化的测重因子,改进现有测重方法,克服了甲状腺测重计算中空间信息不足的缺陷。实验结果表明优化的SPECT甲状腺ROI提取和测重方法,能够稳定地将感兴趣区域准确分割,为临床提供高质量的参考图像,测得的甲状腺重量也与临床诊断中的金标准相符。本文使用MATLAB图形用户界面开发环境设计并实现SPECT甲状腺ROI提取和测重系统。该系统涵盖了原始数据输入、预处理、ROI分割、特征信息计算、甲状腺测重等流程,有助于提供更全面的医学图像信息,识别病理信息和病灶部位,提高疾病诊断的准确性,同时操作直观简便,使用者极易掌握,大大提高目前临床甲状腺疾病的诊断效率。另外,通过将程序编译为可执行文件并与运行环境集成发布,增强了软件的适用性,使得本系统能够在更多的平台上使用,对于本系统的应用和推广具有重要的意义。