磁共振成像(MRI)技术凭借其无创性和任意方位断面成像性的优势已被广泛应用于临床医学的各个领域。为确保磁共振系统的高效运行,相关工程人员引入了质量控制(QC)的概念。磁共振质量控制指的是使用科学合理的技术手段对设备进行查验及维护,从而满足成像质量要求的综合方法。其中日常检测这一部分的传统流程为计算分析图像的质量参数,并将其与行业标准值对比,依结果判断设备运行情况。该方法需要在后处理工作站上人工测量调试,存在工作时间长、稳定性差等缺陷,易造成设备性能评价失准,阻碍磁共振质量控制工作的普及和规范化。本文针对上述局限性,基于Matlab平台和ACR标准测试体模,利用图像处理技术对医用磁共振质量控制检测智能评价系统展开设计研究,以期取代传统方法有效而准确地反映MRI设备性能状态。首先,本文对MRI原理等研究背景进行介绍,详细描述磁共振质量控制检测流程,其中包括ACR体模的结构特性和待检参数的简要说明,以及对国内外发展现状的了解,并经由人工方法的不足之处引出课题的研究目的和意义,继而对论文结构作出安排。文中还对各模块所涉及的常用图像处理技术进行研究及原理解释,以便后续章节中的模块设计思路能够清晰表达。其次,在信噪比与均匀度模块中,本文对信号及噪声测量值与真实值之间的偏差进行讨论,利用形态学处理实现参数检测;在几何精度模块中,本文提出以双阈值及分段拟合改进随机霍夫变换的方法对体模圆轮廓定位,达到减少采样点,降低耗时并提高准确度的目的;在空间分辨力模块中,本文提出依据归一化可分性度量对待处理图像进行选择性二值化,并综合区域生长和直线检测等技术提取目标感兴趣区域(ROI),从而制定合理高效的模板匹配策略以完成对空间分辨力的检测。最后,本文对智能评价系统的界面及功能进行设计和规划,使其能够分析导入的质量控制图像,并实现对待测参数的自动评价。相比于传统人工方法,系统具有后处理耗时短、准确度高、绘制出的时间性能曲线较稳定等优势,可为不同品牌型号设备的分析与采购提供参考数据,有助于磁共振质量控制工作的开展和普及。