近年来，重大疾病（肿瘤、心血管、慢性病）等的发病率随环境和生活习惯变化逐年提高，在较长时间内严重影响患者及其家庭的正常工作和生活，成为临床诊断治疗工作的重点难点。随着大气污染的加剧，肺部慢性病的发病率逐年升高，发病年龄逐渐低龄化，慢阻肺已在为人类致死病因中占据第四位，成为重大疾病防治工作的重中之重，其中特发性肺间质纤维化由于高患病率、患病时间长、过早死亡率被世界卫生组织WHO列为疑难病之一。随着医学影像成像技术的发展，多层螺旋CT及64层螺旋CT在临床的广泛运用，使得医生能在亚毫米层厚观察人体的组织结构，成为肺部疾病诊断的首选影像工具。特发性肺间质纤维化在影像学上主要变现为磨玻璃、蜂窝状等，由于其病灶分布弥散、特异性不明显，使用常规的医学图像分割方法不能得到可靠的分割结果。与此同时，放射科医生虽然可以依靠其丰富的阅片经验能确定病灶区域，但对病灶的定量分析和评估仍然存在较大的难度。针对以上各种挑战，本论文主要围绕肺部CT图像中常见的玻璃与蜂窝状病变的三维分割及其定量化等方面进行了研究，为病情发展、治疗方案提供数据支持，并对磨玻璃与蜂窝状病变的影像生物标志物进行了探索性研究，将磨玻璃、蜂窝状的影像学诊断从定性诊断阶段推向了定量诊断阶段提供了一种解决方案。本论文的主要工作和创新之处在于：1.本文面向慢阻肺疾病的定量化诊断，研究了肺部CT中常见磨玻璃、蜂窝状病变的三维分割方法。基于磨玻璃和蜂窝状病变的病理学的基础上，针对磨玻璃和蜂窝状病变在影像学上的不同表征特性，分别采用了马尔科夫随机场模型和支持向量机分类来完成病灶的二维分割，并利用切片层间面积重叠关系去除了伪病灶来实现三维分割。磨玻璃三维分割算法的敏感性为86.34%，特异性为97.14%，准确率为94.93%；蜂窝状三维分割算法的敏感性为85.17%、特异性为95.41%、准确率为94.07%。2.探索了肺间质性疾病常见的磨玻璃、蜂窝状病变的影像生物标志物。在三维分割及定量化的基础上，首次采用基于二维和三维影像信息的影像标志物描述对磨玻璃、蜂窝状病变进行创新性研究。鉴于临床评估都是采用肉眼估算面积比例大小进行严重程度分级进行半定量化，不同的观察者的评分结果会有较大的差异性，同一个观察者多次评分结果也存在差异性，可重现性差。为了实现定量化，本文在磨玻璃、蜂窝状病变分割的基础上分别对二维和三维影像标志物进行了计算，对照医生的临床诊断报告比较了病灶区域与肺部区域的二维面积比例与三维体积比例两种影像生物标志物，结果显示以病灶体积占据肺部体积的比率作为影像生物标志物，不仅随着病情发展显示相应的变化趋势与临床诊断报告结论相符，而且对于病灶大小变化更敏感，能为治疗方法、药物的治愈效果给出更加直观可靠的数据表述。3.针对重大疾病建立了涉类广泛的疾病图像数据库，并对多种疾病CT图像上的影像学表征多维特征量上的差异进行了分析。为了将本文的研究成果拓广到更多的重大疾病的治疗诊断中，本文对多种重大疾病分析其影像学表征上的多维特征量的差异进行初步的研究，为后续定量分析和影像生物标志物研究提供了候选特征量。4.针对临床应用，设计并实现了肺部多病灶的定量化组件并集成于PACS系统中。该组件利用VTK、ITK、MATLAB在图像显示、图像分割、算法实现各自的优势，使用混合编程实现了肺部磨玻璃和蜂窝状病变的三维分割及定量化，并依据AIM实现了分割结果及特征量的保存，便于临床医生对结果重现及进一步对图像内容的诠释。