医学影像配准技术是将多模态或单模态医学影像中包含相同解剖结构信息的像素点进行空间几何形变，从而建立浮动影像和参考影像在空间位置信息上的对应关系，使不同影像中包含相同解剖结构信息的像素点相互对应，进而不同影像所具有的解剖结构信息可以进行互补，提高医学影像在临床使用中的辅助作用，是生物工程领域的重要基础性研究课题。由于医学影像之间存在复杂的几何差异性，影像配准时除了存在刚体形变，还存在非刚体形变。同刚体配准方法相比，非刚体配准方法不够完善，在拟合复杂形变、提高配准精度、加快配准效率和提升自动化程度等方面存在着许多研究难点。针对上述问题，本文主要研究工作为：首先介绍了医学影像配准的基本概念和算法步骤，分析了目前比较成熟的医学影像非刚体配准方法的特点，归纳了非刚体配准方法中尚未解决的难点问题，特别针对基于Demons模型的非刚体配准方法进行了分析和研究，深入解析了如何使用Demons模型来处理医学影像配准问题及算法所蕴含的实际物理意义，为本文研究工作奠定了理论基础。仿真结果表明，基于Demons模型的非刚体配准方法因为使用交替优化策略而具有配准效率高的特点，但在迭代过程中采用固定不变的影像梯度信息，导致了浮动图像的形变程度不能超过临界值，否则会使得位移场平滑度下降，因此，算法只适合用于解决小形变配准问题。为了提高医学影像非刚体配准算法的性能，本文根据粘滞流体模型可以模拟复杂不规则形变的特性，充分利用了LBM(Lattice Boltzmanm Method)方法可以处理大数据量数值模拟的特点，将医学影像配准转化为物理模型进行处理，提出了一种基于LBM模型的三维非刚体医学影像配准方法，配准过程中将浮动影像建模为粘滞流体，使用Demons算法的控制力来驱动浮动影像形变；借助LBM模型求解像素点的运动轨迹，从而得到后向位移场；通过添加微分同胚约束条件保证配准过程中浮动图像的拓扑结构不会遭到破坏；使用优化迭代算法寻找最优的形变函数，当得到的形变函数使能量方程达到最小阈值时，浮动影像和参考影像达到配准。本文完整构建并推导了含外力项的三维LBM方程，并设计了新的边界处理方法来提高算法的稳定性。仿真结果表明，与同类方法相比，本文配准方法在配准效率和精度方面具有显著优势，适用于解决大形变配准问题。