骨肉瘤是最常见的原发恶性骨肿瘤之一，多发于儿童和青少年，恶性程度高，预后差。因此，早期诊断对骨肉瘤的治疗及预后均有非常重要的意义。目前，CT、MRI影像设备只能输出二维切片序列，这不利于医生直观地从多个角度对骨肉瘤组织特征进行观察分析。为提高临床辅助诊断和治疗的准确性与科学性，本文研究了骨肉瘤医学影像分析系统中的关键技术，针对存在的问题提出一些改进措施。主要工作包括：1.骨肉瘤图像预处理。针对骨肉瘤图像易受噪声影响，提出了基于各向异性扩散的滤波方法。实验表明，该方法能很好地去除噪声，较好地保留图像的边缘特征。2.骨肉瘤图像分割。针对骨肉瘤图像的复杂特征，提出了两种改进的分割方法：a)基于快速行进法和窄带法相结合的混合分割方法；b)融合置信连接的相对模糊连接度交互式混合分割方法。实验表明，本文提出的两种方法，分割精度有明显提高，且相似度较高，错分率较低。3.骨肉瘤图像的三维可视化。研究了基于移动立方体的骨肉瘤图像面绘制方法。为更真实地观察组织，重点研究了基于GPU的光线投射体绘制算法，利用GPU的可编程性进行硬件加速以提高绘制速度与精度，同时提出基于划线交互的传递函数设计方法以获取真实感的三维模型。4.三维交互测量。针对骨肉瘤临床指标，运用三维空间直线测量技术，实现肿瘤边缘与关节面的三维距离测量，并提出利用多边形逼近法进行面积叠加求取肿瘤体积的方法。实验表明，本文方法能较好地对各指标进行测量分析。5.骨肉瘤医学影像分析系统的开发。在VC++2008环境下，利用MFC、ITK与VTK设计开发了本系统，主要有图像预处理、图像分割、三维可视化、三维交互测量及二维距离、面积测量等功能。本课题研发的系统界面友好、功能较完善，可方便医生多方位、多角度观察骨肉瘤组织特征，实现对骨肉瘤临床指标的定量分析，为辅助临床术前判断骨肉瘤生物行为、调整化疗方案及制定手术计划提供依据。