帕金森病(Parkinson′s disease,PD)是老年人中第四位常见的神经变性疾病,随着老龄化社会的到来,PD患病率在逐渐上升。PD是慢性进展性疾病,将伴随患者一生,而且容易进展为老年痴呆,早期诊断PD有助于及时进行干预治疗,具有重要意义。医学影像和计算机技术在辅助医生进行PD诊断中有着重要的作用。现有研究表明,PD患者的尾状核在18F-AV-133示踪剂下的脑PET成像结果与患病前相比呈现萎缩病变,其病变比例可为早期诊断提供依据。但是,仅依据脑PET成像结果无法估计病变前尾状核体积,因此,基于患者的尾状核在AV-133示踪剂下的脑PET成像无法精确计算所需比例。针对该问题,考虑患者早期的尾状核形态未发生变化,患者脑MR成像结果显示的尾状核与其患病前尾状核形态一致。因此,本文基于PD患者MRI、PET、CT等多种模态下的脑影像,对PD患者尾状核病变比例进行计算,从而实现对PD的定量研究分析。为了将不同模态的脑图像设置到统一规格下,需要对脑MR、PET、CT原始图像进行预处理,包括重定向、重采样、降噪等。同时为了使不同模态的脑图像处于同一空间坐标下,本文基于互信息方法对脑MR、CT图像进行配准,并通过在配准之前预先分割脑CT图像中的颅骨的方法提高配准精度。分别对配准后的脑MR图像和预处理后的脑PET图像进行分割,从中分割出PD患者对应的完整尾状核和未病变尾状核,并计算各自的体积,进而计算出尾状核病变比例。为了便于医生直接获取尾状核的结构信息以及体积、病变比例等数据信息,基于MC(Marching Cubes)算法对尾状核及颅骨三维重建,并将重建结果与数据结果进行显示。最后将各分散功能模块进行整合,搭建PD定量分析软件平台,为辅助医生诊断和分析PD提供一种新的工具。