脑部磁共振(Magneticresonance,MR)图像上标志点的定位是脑部图像分割和配准、脑部图像分析和手术计划制定等研究中的一个重要环节。由于脑部MR图像的特殊性,复杂性及标志点特征的多样性,针对不同特征的标志点,往往需要具体问题具体分析,采用不同的标志点定位方法。本文主要针对脑部MR图像标志点的定位方法及其应用进行研究,其中重点研究了参考坐标系相关二维标志点、三维标志点、个体间皮质下核团对应标志点集和功能立体定向神经外科手术靶点的定位方法。本文的主要贡献总结如下:Talairach参考坐标系和B-F参考坐标系作为脑部重要的参考坐标系,是根据脑部正中矢状面上的标志点定义的,包括前联合和后联合,第四脑室后窝顶点和从该点到第四脑室底切线的垂足。本文提出一种基于高斯混合模型分割的定位相关二维标志点方法。该方法结合脑部解剖知识和脑部解剖结构的MR图像中灰度特征,采用基于高斯混合模型的分割方法提取感兴趣区域(Regionofinterest,ROI)内的解剖结构,包括胼胝体,穹窿和第四脑室,根据标志点与这些解剖结构的空间位置关系确定标志点的位置。实验结果表明该方法在定位相关二维标志点方面速度快,精度高。现有基于微分算子的定位脑部三维标志点方法对噪声比较敏感,而且容易提取大量为标志点。基于参数几何模型的方法由于参数几何模型形式有限具有一定局限性。本文提出一种基于模型的局部分割的三维标志点定位方法。为了确定标志点模型及其ROI,提出基于锚点的曲面配准方法。采用基于Talairach变换和基于边界的刚性配准相结合的方法将模型与个体MR图像配准并确定个体标志点ROI。利用基于水平集的方法分割ROI内解剖结构的局部。提出由粗到精的方法通过分析已分割的局部解剖结构确定标志点的最佳位置。实验结果表明该方法具有较高的定位精度和很好的重复性。脑部皮质下核团形态学分析的一个主要困难是个体间脑部皮质下核团对应标志点集的定位。本文提出一种基于主动曲面模型形状恢复的方法从已分割的二进制体数据表示的样本中提取对应标志点集。首先,根据样本间空间重叠率从所有样本中选择形状模板,并对其进行三角网格化提取标志点。通过改进最近点迭代方法将模板与其它样本对齐,并建立模板与样本的大致对应关系。提出基于主动曲面模型的变形方法恢复样本的形状,从而确定样本间对应标志点的位置。本方法与标准的MDL算法和SPHARM算法进行了比较,实验结果表明本方法获得的对应标志点集建立的点分布模型具有很好的紧凑型、一般性和特异性,而且速度快。帕金森病手术治疗的手术靶点脚桥核在T1加权MR图像上不可见,其定位比较困难。本文提出一种基于模板匹配的脚桥核定位方法。该方法首先根据T1加权MR图像和质子密度MR图像建立含有脚桥核的局部脑干模板,采用基于B-F参考坐标系的全局配准,基于灰度的局部刚性配准和基于自由形变模型的局部配准方法实现模板与病人数据的配准,从而确定病人脚桥核标志点的位置。实验是在11套数据上进行的,结果显示本方法定位脚桥核标志点的位置精度是可以接受的。