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科学发展到今天，人脑在很大程度上仍然是一块未知领域，它由上千亿个神经元组成，是宇宙中已知的最为复杂的组织结构之一。大脑为人类提供了知觉、运动、注意、学习、记忆、思维、语言、情感、意识等最重要的高级功能和认知行为。因此认识脑从而认识人类自身已经成为本世纪最具挑战性和最活跃的科学前沿。近年来，随着科学技术的进步，非侵入性成像技术日新月异，研究人员可以根据自己的需要选择不同的成像方法(例如EEG、MEG、PET、SPET、MRI以及fMRI)，通过多种医学影像的成像技术对人脑进行研究。随着计算机科学的迅猛发展，一门新兴的交叉学科——医学图像处理与分析应运而生，它将计算机图形学、模式识别、人工智能、虚拟现实及计算机网络等技术与医学影像学密切结合起来。该学科发展只有二十几年的历史，发展势头非常强劲。由于在保证人类健康和在疾病的预防、诊断、治疗和康复等方面的巨大作用，医学图像处理与分析已经成为医疗保健的重要基础和支柱。
本文的研究重点是基于功能磁共振(fMRI)与脑电(EEG)数据的处理与分析，研究大脑情绪的反应机理及其性别差异，以初步揭示人类情绪的脑机制，为临床相关疾病的发病机理提供理论基础，内容包括功能磁共振图像中大脑激活信号的提取、功能磁共振与脑电融合问题算法研究、以及基于功能磁共振和事件相关电位(ERP)的情绪脑机制的实验研究等。具体描述如下：
1.提出了一种测定人脑在标准情绪刺激下如何进行功能活动的事件相关fMRI试验方案。
该研究采用最近几年国际上通用的IAPS(International Affective Picture System)图片集作为刺激源，用BOLD-fMRI的方法研究人类在外源情绪刺激下大脑活动的性别差异。实验采用事件相关的设计范式，数据采集于健康受试者，通过统计分析获得脑功能激活图。实验表明：男性和女性在情绪刺激下的大脑反应存在显著差异。尤其在负性刺激下，女性较男性在边缘结构的激活更加明显，初步解释了女性抑郁症发病率高的事实。
2.提出了一种基于fMRI的脑激活区提取算法(简称FFESM)。
本方法基于fMRI图像本身的特点和现有的图像处理方法，提出了一种基于频域的特征内嵌空间提取算法的计算框架来检测fMRI数据中与任务相关的大脑激活区域。算法框架主要包括以下几个步骤：图像预处理、特征空间提取、特征内嵌空间的计算及内嵌空间的映射。在计算核磁信号特征内嵌空间的过程中，运用了非线性降维方法，据我们所知，该方法尚未在该领域中得到应用。为了检验方法的有效性，在本部分的最后，利用模拟数据及真实的手指运动fMRI数据进行了验证，并且将非线性降维方法与传统方法的性能进行了比较，结果显示非线性方法具有较好的性能，能够成功的寻找到fMRI数据点的空间几何分布。
3.提出了一种基于ERP测定人脑在标准情绪刺激下如何进行功能活动的实验方案。
本研究采用ERP研究基于IAPS(International Affective Picture System)图片集视觉刺激的人脑时空激活模式。该研究采用GSN-128导脑电记录系统(美国EGI公司)来研究正性、负性和中性情绪刺激下大脑皮层的时空反应。基于ERP逆向问题分析的结果，我们发现颞叶区对于情绪加工起了重要作用。在刺激早期(200-250毫秒)，正性刺激下发现左颞上回附近有显著激活，负性刺激下激活在右颞上回。随着时间增加，两种情绪刺激下均发现左侧颞叶有激活。额区和顶区在情绪刺激下也都有显著激活。另外，在PFC附近发现了持续的激活统计趋势。
4.提出一种基于ICA的多模态医学图像融合算法及框架(简称FC-ECD)。单个模态的图像存在不同的特点，fMRI图像具有很高的空间分辨率，ERP具有很高的时间分辨率，如何将这两种模态的信息有机的结合起来，发挥各自的优势，是一个很有意义的问题。我们提出一种基于ICA的多模态信息融合方法，简称FC-ECD模型。该方法首先通过ICA方法剔除噪音的影响，然后通过对感兴趣的信息，利用fMRI提供限制条件进行定位，从而可以大大的减少计算量。通过仿真实验验证了方法的有效性，最后应用到真实实验数据上，成功的对P200、P300及P400波形进行了定位，定位结果与之前已有报导一致。