脊柱侧凸发病率高达4%,对于脊柱侧凸疾病的诊断和治疗需要医学影像技术的辅助。在临床应用中,最常用的检查手段是医生手工测量X光正位片中脊椎侧弯角度（Cobb角）。但利用X光检查存在3个不足之处:一是椎旁肌不对称是导致和加剧脊柱侧凸的主要原因,测量评估椎旁肌畸变情况也是进行脊柱侧凸的诊断和康复的主要依据之一,但是通过X光片并不能了解肌肉的具体情况;二是X光具有辐射,对于人体会造成一定的危害,不适合作为频繁的检查手段;三是手工测量Cobb角度存在误差,结果不准确。因此,研究脊柱侧凸椎旁肌肉的畸变程度以及相应的计算机辅助诊疗系统尤为必要。鉴此,本文对脊柱侧凸患者椎旁肌超声图像进行量化研究。具体地,本文首先提出基于U-Net改进的超声肌肉结构分割算法,提高特征提取精度;而后从结构和纹理2个角度共16种参数探索脊柱侧凸患者椎旁肌的差异。实验发现,其中肌纤维长度、肌肉厚度、平均羽状角角度、均值、积分光密度、能量具有显著性差异,能够反映椎旁肌的畸变程度。根据这6个参数搭建肌肉状态的畸变程度量化评估模型,能够更加直观的显示脊柱侧凸患者两侧的椎旁肌差异有望对临床上对脊柱侧凸诊断、康复治疗方案制定与效果评估提供量化信息和根据。最后设计搭建基于Python-Flask的在线分析软件系统。实现对椎旁肌超声图像参数在线提取,并根据肌肉畸变程度量化评估模型计算侧弯上下端椎体之间的椎旁肌纵向变化趋势、椎体两侧肌肉的差异程度及其变化趋势,能够协助临床医生对脊柱侧凸患者椎旁肌进行定性和定量分析,辅助诊断、制定康复计划以及治疗效果评估。综上所述,本文对脊柱侧凸患者超声图像椎旁肌的研究分为4个方面:（1）提出基于U-Net的改进超声肌肉结构分割算法;（2）提出能够量化评估肌肉状态的主要参数;（3）定量的分析脊柱侧凸患者椎旁肌畸变程度;（4）设计了基于Python-Flask的椎旁肌的畸变程度在线分析软件系统。本文工作有望为脊柱侧凸的诊断和运动康复疗法的制定提供帮助。