本文主要从以下几方面展开论述：　　第一部分 ADC值在常见脑转移瘤原发灶寻找中的价值　　目的：　　探讨MR扩散加权成像(DWI)及表观扩散系数(ADC)值在常见脑转移瘤原发灶寻找中的价值。　　方法：　　回顾性分析105例经手术病理或临床及影像随诊证实的脑转移瘤患者,其中肺癌来源53例,乳腺癌来源23例,消化道肿瘤来源29例。分别测量肿瘤实质区及瘤周水肿区ADC值，对不同来源脑转移瘤ADC值进行统计学分析，评价其是否具有临床价值。　　结果：　　肺癌脑转移瘤，乳腺癌脑转移瘤和消化道肿瘤来源脑转移瘤实质区ADC值分别为0.693±0.120×10-3mm2/s，0.857±0.088×10-3mm2/s,0.782±0.150×10-3mm2/s,三组间ADC值差异具有统计学意义(F=15.321，P＜0.001)，两组间比较差异均有统计学意义（P值均＜0.05）；瘤周水肿区ADC值分别为：1.630±0.158×10-3mm2/s，1.590±0.238×10-3mm2/s，1.601±0.181×10-3mm2/s，差异无统计学意义(F=0.462，P=0.631)。　　结论：　　常见脑转移瘤实质区ADC值与原发灶类型相关，因此对于难以明确原发灶的脑转移瘤患者，或可通过ADC值推测肿瘤来源，从而为临床治疗提供帮助。　　第二部分 基于灰度共生矩阵的胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤扩散加权图像纹理特征分析　　目的：　　基于灰度共生矩阵分析胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤扩散加权图像纹理特征。　　方法：　　搜集本院经手术病理证实的51例胶质母细胞瘤及48例单发脑转移瘤患者，通过灰度共生矩阵，提取两组图像瘤体区和瘤周水肿区的能量、熵、惯性矩、相关、逆差距5种纹理特征参数，采用独立样本t检验比较两组样本各纹理特征参数间的差异。采用ROC曲线分析各纹理特征参数值鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤的诊断效能。　　结果：　　瘤体区和瘤周水肿区的能量、惯性矩、相关及逆差矩在鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤中的差异均具有统计学意义（P＜0.05）。ROC曲线分析显示两组肿瘤瘤体和瘤周水肿区各纹理特征参数均具有诊断效能,其中瘤体区的能量和惯性矩诊断效能较高。　　结论：　　基于灰度共生矩阵的扩散加权图像纹理特征分析有助于鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤。