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我国处于肝脏疾病的重灾区,肝癌的死亡率位居各类疾病死亡率第二,已引起广泛的关注,为提高肝脏疾病诊断的准确率、减少漏诊、提高工作效率,计算机辅助诊断技术(Computer-Aided Diagnosis, CAD)的发展尤为迫切。肝脏CAD系统由若干模块组成,包括图像预处理、目标区域提取、特征选择、分类识别及三维可视化等模块,本文主要进行腹部核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)的预处理工作、肝脏目标区域的提取、三维可视化显示及特征提取的研究。主要工作如下：第一,由于腹部MRI存在较强的灰度不均匀性,致使肝脏组织内出现灰度重叠,导致肝脏组织精准且快速的分割很难进行。本文针对于上述情况着重进行了灰度不均匀性矫正算法的研究。针对于MRI中存在的灰度不均匀性提出了M-WFCM (Mask-Weight Fuzzy Clustering Method)算法,该算法结合了图像的局部灰度信息、一致性全局灰度信息、图像的空间信息及偏移场能量约束项,在确保偏移场光滑的前提下,能够准确地提取出MRI上的灰度不均匀性。本研究对医院采集到的腹部MRI进行了灰度不均匀性的矫正,结果表明该算法具有较好的通用性,且通过采集图像与矫正图像的灰度直方图信息对比可知,矫正图像的灰度直方图出现明显的波峰波谷,即矫正图像达到了期望结果。第二,由于肝脏组织结构的复杂性,肝脏组织精确分割难度大。针对于该问题,本文对基于灰度不均匀性矫正得到的恢复图像进行分割提取出肝脏组织。首先,基于恢复图像的灰度直方图信息进行阈值分割,经形态学操作获取肝脏的初始轮廓,在此基础上利用改进的水平集(Level set)分割算法进行肝脏最终轮廓的精确分割。第三,针对于肝脏组织进行三维重建及显示。本文针对于肝脏组织的不同形态信息进行提取及分析,面绘制技术主要提供肝脏组织轮廓的外部信息,绘制速度快,算法简单,可达到实时操作。为了更好地观察到肝脏组织内部的血管及纹理信息,本文应用最大密度投影(Maximum Intensity Projection, MIP)体绘制算法进行肝脏组织的三维体重建。实验结果分析可知,MIP算法进行的体绘制可以提供更多的肝脏组织细节信息,更具有实际应用价值。第四,特征选择是肝脏CAD重要组成模块,特征选取的好坏将直接影响分类器的泛化能力及分类的准确性。本文基于CAFS (Constructive Approach for Feature Selection)算法并有效地结合神经网络优化结构进行基础研究。