目前脊椎疾病是十分常见的一种疾病,而MR图像对于人体的脊椎有着非常好的成像效果,对于辅助脊柱疾病诊断的研究,具有十分重要的临床研究意义,而椎骨的定位和标记是诊断和治疗中的关键步骤。传统的脊椎标记的方法需要手动的在每一个脊椎块上面进行标记,在对每一个脊椎块进行测量。这种手动定位的方法十分复杂并且十分耗时。因此利用计算机自动定位和标记脊柱从而辅助诊断脊柱疾病具有十分重要的实际意义。本文的研究主要是对MR全脊椎序列图像进行椎间盘自动识别,并实现椎体的自动标签功能。研究主要分为三个部分,首先是通过分割脊髓来初步定位脊柱在一副图像中的位置;其次是椎间盘的自动识别;最后基于识别的结果找到所有的椎体,从上到下对颈椎、胸椎、腰椎一共24个脊椎块进行标记。本文主要是使用AdaBoost算法对椎间盘进行识别,由于椎间盘的像素信息和边缘信息较为明显,所以先提取椎间盘的像素信息和边缘信息,进行相应的Haar特征提取,然后训练出分类器。利用分类器在矢状图上实现椎间盘的识别,定位出椎间盘的大致位置。然后根据椎间盘的位置信息和灰度分布,找出脊椎块的位置。至此,找到全部的23个椎间盘和24个脊椎块,并进行标签。本文实现了T1、T2两种模态下的MR图像的椎间盘的定位功能和椎体标签功能,实验结果表明,该方法能够比较好的实现椎间盘的定位以及椎体的标签功能。