医学影像学已从病变形态学向组织和器官的功能成像领域进展。血流灌注成像一直是功能成像领域倍受关注的课题之一。本文在“国家数字化医学影像设备工程技术研究中心”的资助下，对动态CT的脑部血流灌注进行了研究，并取得了一定成果。　　 算法一：分布式去卷积算法，无需斜率法中静脉不流出的条件，避免瞬间法中血流量偏低的情况。和单纯去卷积算法相比，采用广义奇异值分解(GSVD)去噪，用阈值奇异值分解(aSVD)克服剩余函数的摆动性，用自回归移动平均线(ARMA)离散化剩余函数，从而达到精确计算血液灌注参数的目的。　　 算法二：腔室模型法，考虑毛细血管的渗透，将组织分成腔内和腔外两个部分，建立剩余血容量Q(t)等于腔内(IVS)与腔外(EVS)对比剂之和方程，经曲线拟合，求出血液灌注参数。　　 两种算法经临床数据实验，得到了脑血容量(CBV)、脑血流量(CBF)、平均过渡时间(MTT)和渗透系数(PS)四个关键参数，且PS值与理论值的误差分别达到了2.5×10-5和1.48×10-4。