在脑肿瘤的特征提取方面，本文主要介绍了脑肿瘤特征提取前的图像预处理，特征提取，特征分类以及提取的特征在辅助分析系统中的应用。由于特征提取的前提是对病灶的准确分割，所以本文首先介绍了各种传统的分割算法，并提出了改进的适用于复杂脑肿瘤图像的模糊区域竞争分割算法。接着详细介绍了脑肿瘤图像的特征提取。由于脑肿瘤形状特征是脑肿瘤种类及良恶性判别的重要依据，所以在这一章中重点研究了形状特征的提取，包括标记描述法，以及改进的矩，傅立叶描述子，紧凑度，弦长，半径等，将以上特征相结合用BP网络对脑肿瘤形状进行分类，实验证明提取的特征是有效的。针对纹理分析方法，将基于共生矩阵和游程长度矩阵的分析方法应用于脑肿瘤纹理分析，提取了角二阶矩，对比度，相关性等纹理参数。还对脑肿瘤图像的灰度以及脑肿瘤体积大小进行研究，为医生分析水肿，钙化等病理提供了有价值的量化参数。 最后，将提取的形状特征应用于辅助分类，并提供其它诸如体积大小等定量计算结果，以帮助医生进行分析诊断。此外，还对笔者所在的团队自主开发的脑肿瘤辅助分析诊断系统进行了介绍。