随着微创外科手术的飞速发展,当代微创手术已经逐步取代开放手术。微创手术通过专用手术器械,大大缩小手术切口,进而减少患者的损伤和术后并发症的发生率,并大大缩短患者住院及康复时间。但是这种手术技术难度大、风险高、要求医生具有丰富的经验,目前只有少数医院可以开展。实施这种手术的难点有三方面:首先,术野受限,医生无法清晰的观察到病灶点所在颅脑中的相对位置;其次,缺乏手术器械的定位导航信息,增加手术风险;再次,严重依赖术中CT图像,射线累积对医生身体产生严重损害。为解决上述问题,人们尝试使用新技术。其中,基于图像引导的计算机导航技术是目前普遍关注的技术之一。本文针对神经外科多模态医学图像进行研究,具体研究内容如下:1.针对微创手术定位难度大的问题,研究了基于图像的术中导航系统,介绍了不同模态的医学图像成像原理和主要用途,并对近几年术中导航系统的核心技术图像配准和融合方法的发展历程进行总结与分析。2.针对在医学图像配准前要完成的图像预处理进行研究,介绍了在医学图像配准前进行感兴趣区域分割的重要性及图像分割的研究现状和常见算法,并根据本文所采用的实验数据进行具有针对性的多模态医学图像中感兴趣区域的分割工作并进行实验验证。3.针对序列医学图像配准精度问题,研究了二维图像配准和三维点云配准。对近几年应用最普遍的几种配准算法的原理以及适用范围进行分析,并对现有的Super-4PCS算法进行改进,提出一种基于RANSAC算法的改进Super-4PCS点云配准算法。4.对基于图像的术中导航系统中核心之一医学图像融合进行研究,针对现阶段医学图像融合过程中存在的问题,提出一种新的三维融合方式。与常见的三维融合不同,本文提出的三维融合方式是先对序列医学图像进行三维建模,再对模型进行融合可以有效避免在序列二维配准中存在的角度及切片厚度差异问题。5.针对本文所研究的医学配准及融合算法对CT和MRI序列图像进行实验,其中为了证明配准算法的适用性和精度,同时对三维点云数据库中的两种模型和带有标记点的狗腿骨图像进行实验验证,以上实验数据利用本文所提出的改进后的配准算法使精度均能达到毫米级。同时通过采用本文提出的新的三维融合算法进行实验,融合效果也得到合作医院医生的肯定。6.针对本文中在基于图像的术中导航系统中应用到的多模态医学图像配准和融合算法的效果及适用性进行总结分析,并对该领域未来的发展进行展望。