脑电研究对探索脑神经的活动规律、研究脑的认知功能具有重要的科学意义和临床应用价值。基于有限元素法的脑电正问题计算一直是脑电研究的一个重要手段，而利用有限元素法计算脑电正问题的前提是获得一个可以精确描述人体头部构造的有限元模型。目前真实头有限元模型的获取或是自动化程度低，难以在不同的对象上重复进行，或是对头部的组织做了很多的简化和平滑。从临床应用的角度出发，真实头的有限元模型建模仍然是一项很有挑战性的工作。本文在综合应用和改进多种医学图像处理技术的基础上提出了一种新的基于多源数据的真实头有限元模型构建方法，主要研究内容如下：1、通过综合运用和改进多种图像分割方法从CT和MRI两种数据源中自动地分割出了头皮、颅骨、脑脊液、灰质和白质五种组织。2、提出了基于轮廓比对和基于力学分解原理的两种适用于头部断层图像配准的方法，在此基础上对CT和MRI两组数据进行了配准，使得用于有限元建模的数据融合了CT和MRI两种成像方式的优点。3、提出了两种针对包含多种复杂形态组织的三维体数据的有限元网格剖分方法，在此基础上得到了包含五种组织的真实头有限元模型。4、将本文方法得到的真实头有限元模型应用到了脑电正问题的求解上，通过在球模型和真实头模型上的实验验证了模型的可靠性，通过在多组数据上的重复实验验证了本文建模方法的通用性。