当前心血管疾病已严重威胁到人类的生命和健康,给社会和家庭带来沉重的负担,因此准确诊断和预防心血管疾病对于挽救患者生命、提高人们健康水平至关重要。随着医学影像技术的发展,向量流映射（Vector Flow Mapping,VFM）和相位对比核磁共振成像（Phase Contrast Magnetic Resonance imaging,PC-MRI）技术使心脏内血液流场的无创测量成为可能。在重建的血液流场中,计算得出的各流体力学指标可以辅助诊断心血管疾病。研究表明,心内漩涡的高强度场具有较好的重现性,能清晰的反映心腔内血液流动状态。然而,现有表征心内漩涡的方法在空间域上不准确,在时间域上不完整,很难清晰地建立与心脏功能的联系。本文针对以上问题,基于流体粒子运动的原理,系统地研究了心内漩涡识别算法、图像插值算法和自动识别等多项关键技术。提出了一种准确鲁棒的心脏漩涡识别方法,有效解决了在时间空间域上心内漩涡识别不准确、识别过程繁琐等难题,为医务人员诊治心血管疾病提供有力支撑。本文研究内容和贡献归纳如下:1)时间域上心内漩涡识别研究。针对现有心脏漩涡识别算法在时间域上无法描述漩涡演化过程的问题,提出了一种基于拉格朗日平均涡量偏差（LagrangianAveraged Vorticity Deviation,LAVD）算法识别心脏内拉格朗日漩涡,通过量化识别结果表征心内漩涡的运动特征,描述了左心室射血时期拉格朗日漩涡的演化过程和识别结果对整个血液流场的影响。通过测量健康受试者和心脏扩大患者之间拉格朗日漩涡体积的差异,验证了本文研究方法在心血管疾病诊断方面的有效性和可行性。2)时间域上血液流动分析研究。LAVD计算了粒子运动在时间上的积分,因此,需要在时间域上构造连续的血液流动速度场。同时,连续速度场的质量将直接影响LAVD算法识别漩涡的精度。为提升漩涡识别精度,提出了时间域上基于光流分析血液流动以构造连续血流速度场的方法。通过对连续两帧PC-MRI数据之间的光流场分析研究,构造出高质量血液流动连续速度场,并将构造的连续速度场与LAVD算法相结合识别心内拉格朗日漩涡。实验表明,采用本文的研究方法分析血液流动合成高质量连续速度场,增强了漩涡识别精度,并描述出右心房内拉格朗日漩涡在收缩与舒张期内的演化过程。3)空间域上心内漩涡识别研究。针对现有心脏漩涡识别算法,在空间域上识别精度低的问题,将LAVD算法进一步推导得到瞬时涡量偏差（Instantaneous Vorticity Deviation,IVD）,识别心脏内的欧拉漩涡并通过量化识别结果表征心内漩涡的运动特征。描述了左心室收缩和舒张时期欧拉漩涡的演化过程和主导漩涡对整个血液流场的影响。通过测量健康受试者和心脏扩大患者之间欧拉漩涡涡量的差异,证明了本文研究方法在心血管疾病诊断方面的价值。4)时间-空间域上心内漩涡自动识别研究。针对LAVD和IVD算法无法自动识别心内漩涡结构的问题,本研究提出了一种基于霍夫变换检测漩涡结构拟圆性的方法。在无需人为设置阈值的条件下,实现对右心房内拉格朗日漩涡结构和欧拉漩涡结构的自提取。实验结果表明,本文研究的自动识别算法保持了漩涡结构的拟圆性,并提高了心脏内漩涡识别算法的鲁棒性和泛化能力。