在临床应用中,人体组织内血管外的水分子扩散信息和血液中的水分子伪扩散信息（灌注）为很多疾病的预防和治疗提供了重要的参考。然而,传统的一些成像技术在获取人体扩散和灌注信息时需要人为地向血管注入对比剂,这些都是侵入式的检测方式,对人体有潜在的危害。为了解决此问题,学者提出了体素内不相干运动（Intravoxel Incoherent Motion,IVIM）成像技术。该技术是一种无创的磁共振成像技术,成像的过程中不需要添加任何对比剂就能获取人体内水分子的扩散和灌注信息,在临床中有很大的应用价值。IVIM技术的应用首先要设定扩散磁共振成像的采集序列,尤其是扩散敏感因子b值的采集策略,从而获取多b值的扩散加权（Diffusion-Weighted,DW）信号。然后对DW信号进行数学建模,最终通过拟合方法估计信号模型下隐藏的扩散和灌注参数。其技术应用有三个关键部分:1.b值采集策略的优化选择;2.合理的数学模型来描述信号下隐藏的扩散和灌注行为;3.高效的拟合方法估计信号中隐藏的扩散和灌注参数。三个部分任何一个环节的处理都直接影响最终IVIM参数（扩散和灌注参数）的估计。到目前为止,有关IVIM参数估计的三个关键因素的研究仍然存在一些问题。而且,在真实的数据中IVIM信号模型是假设的,参数也是未知的,不能为计算机提供先验知识进行学习,所以鲜有机器学习相关的算法在IVIM领域中应用。本文以模拟数据为桥梁,人为地为机器创造先验知识,创新性地将人工智能中机器学习的相关算法引入IVIM领域,将模拟数据中学习的知识应用到真实的IVIM数据分析中。本文利用机器学习的相关算法,从IVIM成像b值采集策略,模型选择和拟合方法等三个方面展开研究,旨在实现IVIM成像b值采集策略的优化,不同组织区域模型的自适应选择以及拟合算法的高效性,以期提高IVIM参数估计的可靠性,进而提高IVIM在早期疾病诊断和治疗效果评估方面的准确性。本文的主要工作如下:（1）研究b值的采集策略,主要是小b值的采集策略。小b值（b<50 s/mm2）的采集数目对IVIM参数估计的可靠性有着明显的影响,通常在高灌注区域需要更多的小b值数目。合适的小b值数目既能保证IVIM参数估计的准确性,又能缩短扩散磁共振图像的采集时间。针对小b数目的问题,首先,采用机器学习的方法研究不同数目的小b值在区分组织高低灌注区域扩散加权（Diffusion-Weighted,DW）信号时的差异,以此来衡量不同灌注区域对小b值数目的敏感程度,从而初步制定小b值的采集策略。然后,采用定量分析的方式研究不同的拟合方法在IVIM参数估计时对小b值数目的依赖性差异。最终确定优化的小b值采集策略。（2）研究同一器官不同区域扩散信号模型的自适应选择。传统IVIM技术是对组织器官所有区域假设同一个数学模型来描述扩散信号,这并不能反映组织器官真实的微环境。针对这个问题,本文采用机器学习方法中的深度学习算法自适应的学习组织内不同区域不同模型的信号特征,然后对真实的人类组织器官的不同区域进行以体素为单位的模型预测,从而更全面的描述人体器官不同区域的扩散和灌注特征。（3）研究基于深度学习算法的拟合方法。在经典方法中,IVIM参数的估计通常采用两种方式:基于非线性最小二乘的拟合方法和基于统计理论的贝叶斯相关的算法。这两种拟合方法,要么IVIM参数估计的误差较大,要么拟合信号的残差较大,并不能保证IVIM参数估计的可靠性。本课题采用基于卷积神经网络的算法,以参数估计的误差和拟合信号的残差为共同优化目标,旨在保证参数估计准确的同时信号的残差也处于较低的水平,使参数估计的结果更可靠。结果上,本文给出了针对不同拟合方法的b值优化策略。同时,基于机器学习的自适应的模型预测方法也能够较好地区分健康和疾病肝脏。此外,基于深度学习的拟合方法能同时保证参数估计准确性和较小的信号残差,能在肝脏上区分正常组织和纤维化组织。