骨质疏松是老年人常见病之一,基于动物临床试验的骨质病变情况分析对研究骨质疏松的成因、早期预防及诊断有重要参考价值。目前对于骨质疏松的判断主要依赖于骨密度的测量,以骨矿含量来反映骨强度,但骨的健康情况也会引起骨微形态结构的变化。通过对骨小梁厚度等微观参数的测量,可以全面细致地掌握骨质疏松的病变规律,更有利于骨质疏松疾病的早期诊断和治疗。目前骨微观参数虽有多种测量方法,但由于骨小梁形态的复杂性和差异性,尚存在数据有效性、测量结果准确性以及执行效率和稳定性问题,因此需要进一步地研究并加以改进。定量CT(Quantitative Computed Tomography,QCT)的方法能够在测量骨密度的同时获得骨的三维结构,并可测量相应的骨小梁结构参数。这些结构参数主要包含骨小梁形态学和拓扑学两个方面。本文在实验室现有小动物CT与高分辨CT平台上,对骨密度和骨结构参数两部分的测量方法进行了研究,并用仿真数据与实际数据进行了实验验证。动物骨密度测量方法基于图像CT值与物质密度呈线性关系的物理原理,本文通过实验对比选择了准确性较高的骨标准模体方法实现,并完成准确性验证。形态学参数选择骨小梁厚度、骨小梁间隙、骨小梁数量和骨结构指数四个参数进行测量方法研究：对骨小梁厚度与间隙的测量,采用一种基于距离变换的三维测量算法,而骨小梁数量的计算通过厚度与间隙求出,在距离变换过程中对算法复杂度进行了优化；对骨结构指数的测量,通过骨体积与基于Marching Cubes的表面积算法,有效提升了测量准确性。通过与BoneJ测量结果对比验证,6组实际猪颌骨数据骨小梁厚度、数量、间隙的相对误差均小于3%,结构指数平均相对误差为3.49%,证明各参数测量方法具有足够准确性和稳定性。拓扑学参数选择连通性和各向异性两个参数进行测量研究：对骨小梁连通性的测量,通过三维去噪的前处理方法提升了算法准确性：对骨的各向异性的测量,通过对平均截断长度迭代的方法提升了测量结果的准确性和稳定性。通过与BoneJ测量结果对比验证,6组实际数据的连通性经过三维去噪后相对误差为零,各向异性相对误差均小于2%,证明各参数测量方法具有足够准确性和稳定性。上述测量方法在VC++平台下进行了实现,并最终封装为一个完整的骨结构参数测量分析软件。通过算法优化,使得本系统软件与其他方法相比,具有操作便捷、三维可视化效果直观、执行时间适中和测量结果准确等优点,对动物骨骼分析具有一定应用价值。