肺栓塞是由各种栓子堵塞肺动脉而引发的肺部呼吸类疾病,由于其临床表现不明显,致使患者漏诊、误诊率较高。肺栓塞疾病具有较高的致死率,严重危害人们的身体健康,因此,对该疾病的早期诊断具有重要意义。SPECT肺灌注图像是目前诊断肺栓塞等肺部疾病常用的无创性检查手段,然而由于肺灌注图像存在空间分辨率低、个体差异大、显像区域边界模糊等问题,给肺栓塞疾病的诊断及定量分析带来了挑战。对于上述问题,面向SPECT肺灌注图像,提出一种肺灌注图像阻塞区域的三阶段量化评估方法以识别阻塞的发生并细粒度评估其严重程度。总体而言,主要开展了如下研究工作:（1）提出了标准肺模板的构建方法。根据肺灌注图像热区及背景统计值,提出通过两种方法建立标准肺模板。图像融合法是基于显像热区及背景灰度值分布特点,将像素值采用累加方式进行图像加性融合建立正常肺部轮廓,并结合灰度直方图及等高线图阈值分割肺部区域得到肺模板。投影计数法是通过对显像热区及背景矩阵元素的统计,采用投影计数的方式建立正常肺部轮廓,并将矩阵二值化自动获取肺模板。将两种方法下构建的标准肺模板从形状、大小以及位置等方面进行评价,最终得到较高的一致性结果。（2）提出了自适应阈值分割与基于能量函数的无边主动轮廓无监督热区分割模型。自适应阈值分割基于图像显像特点,肺血流正常显像,血流缺损不显像,通过使得类间方差最大分割出功能正常的肺灌注显像热区。无监督深度分割模型通过最小化基于能量函数的无边主动轮廓自监督学习机制优化网络参数,进行热区分割。通过使用SPECT肺灌注图像临床数据对提出方法进行了评价,实验结果表明无监督分割模型能够准确自动分割肺灌注图像热区并获得可靠的阻塞区域量化评估结果,双肺热区分割的平均DSC值均为0.9590。（3）提出了肺阻塞区域的检测与评估方法。基于肺模板与热区分割结果,通过限定二者相对位置及大小进行图像配准,获取肺阻塞区域。具体而言,利用目标区域外接矩形限制放缩大小,基于图像质心进行平移实现热区与肺模板的配准,获得阻塞区域的位置并计算其占比。阻塞区域的定量评估结果在左、右肺分别获得0.9155和0.8982的ICC一致性指标值。通过上述研究,提出的肺灌注图像阻塞区域的三阶段量化评估方法在低分辨率SPECT肺灌注图像中能较准确勾画出阻塞区域并进行可靠的量化评估,所提出方法在肺栓塞疾病的诊断中具有一定的可行行性和可靠性。