磁共振影像是最有效的非侵入式诊断前列腺癌方法,医学影像分析在前列腺肿瘤良恶定性和分级评估以及外科手术实施方案的精准规划和术后评估等方面有至关重要作用。随着医学影像技术的不断进步,成像设备的和成像对比剂的不断迭代,磁共振成像序列的更新和标准化以及医学图像处理技术的发展为前列腺癌诊断提供了多种角度的磁共振影像。同时随着信息化、智能机器学习算法的持续研究,肿瘤影像定量特征的不断开发,临床和影像数据库的不断扩充,影像智能处理等医学领域的人工智能得到了蓬勃发展。这些新的技术进步为影像学在精准肿瘤医疗中的应用带来新的机遇和挑战。针对以上热点研究问题,本文从以下四方面入手,结合了图像处理、人工智能、深度卷积神经网络以及磁共振成像技术等理论,从不同角度对磁共振影像分析开展了较为深入的分析和研究:（1）提出了基于U-Net网络与高斯金字塔的磁共振图像的融合算法,解决了前列腺癌多模态磁共振图像无法有效融合的问题,克服人工难以设计健壮的像素活动水平度量和权重分配策略的困难的问题,通过分析图像特征信息与训练目标之间的关系,把U-Net自动生成的融合权重图应用到基于权值映射的高斯金字塔加权融合策略中,避免了伪影的产生和能量损失。本文通过设计有效的图像融合算法将前列腺癌多模态磁共振图像有效信息结合形成比各自单独显示更加清楚的融合图像,实验结果表明使用本文提出的方法在10例前列腺癌患者的轴向T2W序列和ADC序列磁共振图像融合客观评价指标以及图像中前列腺癌区域清晰度与边缘细节视觉感知方面都优于同类融合算法。（2）提出了基于形变卷积思想设计Def-Unet的多模态前列腺癌影像分割算法,解决了普通卷积核采用固定感受野对于几何形状变化较大和不规则的前列腺区域分割不准确的问题,通过让卷积操作算子学习目标分割区域的偏移量来改变空间采样位置的方式将传统卷积算子的固定感受野变为能够感受特征变化的自适应感受野,提高目标区域的分割准确率。还设计模拟医生的从简单到复杂读图方法融入到卷积神经网络模型的训练过程中,解决了使用卷积神经网络的从多模态小样本数据集中难以准确的分割前列腺癌且存在过拟合的问题。实验表明对多模态磁共振图像融合后形成的灰度图像训练前列腺肿瘤区域的分割准确率可以达到0.92左右,改善了前列腺癌多模态磁共振图像的分割效果,特别是提高了不规则小肿瘤分割的准确率,整体前列腺癌分割准确性和可靠性优于现有的分割算法。（3）提出了化学交换饱和转移成像中针对前列腺癌区域的拟合Z-谱模型的处理算法并对前列腺肿瘤组织进行定量分析,解决了当前化学交换饱和转移成像技术用于前列腺癌区域的检测常用脉冲序列的函数模型包括脉冲的幅度和偏移频率两方面变量,不利于对其进行定量分析的问题。本文在4种不同预饱和脉冲振幅条件下绘制了18例前列腺癌患者的病变区域和正常区域的Z-谱曲线洛伦兹函数拟合的模型,通过对Z-谱曲线进行非对称性分析衡量感兴趣区域的蛋白活性来检测肿瘤。实验结果表明,此标记与预饱和脉冲振幅具有独立性,在预饱和脉冲振幅发生变化的情况下使用标记物能够区分正常外周带和前列腺癌组织。（4）设计了一种符合人体工程学的驱动器用于磁共振弹性成像,解决了由于国内缺少弹性成像驱动器设计专利不便于开展组织磁共振弹性成像技术研究的问题,使用设计的驱动器对软组织弹性模量测量进行了性能验证。本文设计的驱动器结构简单并且可以放置在磁共振扫描线圈中,为验证驱动设备的有效性设计了一个轴向模拟切片,对切片进行有限元力学分析,结果表明驱动器产生的剪切波可以在软组织区域中形成有效的传播。在驱动器设备产生有效激励的基础上,本文在不同驱动频率下生成了组织的弹性模量图,通过对弹性模量图像分析表明同频率下不同组织弹性模量具有差异性,而且弹性模测量值与频率存在正相关性,频率越快测量值越高。10名志愿者接受两次磁共振弹性成像扫描,实验证明生成的弹性模量图具有很好的复现性。这种驱动器的设计方案可以方便的移植到前列腺癌成磁共振弹性成像中进一步验证。综上所述,本论文研究以磁共振影像处理为主线,分别对深度学习用于临床应用成熟的多模态磁共振影像序列分析和正在研究中的磁共振功能成像技术用于前列腺癌检测两个体系展开了研究,对多模态磁共振图像探究了有效融合的算法以及利用前列腺癌患者磁共振图像分割算法、运用Z-谱模型衡量前列腺癌组织与正常组织的差异性、探索了使用自主设计气动驱动设备测量组织弹性模量的可行性。本文的研究有助于提高磁共振影像辅助诊断效果,在精准肿瘤治疗领域中可以为医生提供更为多样化的影像数据作为诊断疾病的重要依据。