大脑是神经系统的中心器官,是功能最复杂的器官。大脑皮层维系着人体的正常生命活动。随着医疗水平的大幅度提升以及新生儿重症监护病房的建设各种高危新生儿的生命得到了保障。随之而来的是婴幼儿脑部疾病的发生率显现出上升的态势。在皮层的发育过程中,诸多因素会对其形态产生影响,同时许多疾病的发生也会引起大脑皮层的形态学变化。婴幼儿脑部结构的特点使得脑部疾病的影像表现形式复杂,对婴幼儿脑图像进行定量分析,一直是一个充满挑战的课题。本文基于脑MR图像对婴幼儿大脑皮层进行定量分析,研究不同时期婴幼儿大脑皮层的发育情况,通过不同的指标分析婴幼儿脑发育期间大脑皮层的形态学变化。本文首先研究了婴幼儿脑皮层分形维数的定量分析方法。针对传统差分盒计数法中盒高选择、盒子计数等方面存在的缺陷,提出了改进的差分盒计数法。改进的差分盒计数法可以提高婴幼儿图像分形维数计算的准确性。其次为了分析大脑皮层局部区域的分形维数,本文将球谐函数重建引入到分形维数的计算过程中,计算出婴幼儿大脑皮层的局部分形维数。利用本文提出的算法计算不同年龄段婴幼儿脑图像的分形维数,可以反映大脑发育过程中皮层的形态学变化。接着研究了婴幼儿脑皮层回指标的定量分析方法。为了在大脑皮层局部回指标的计算过程中获得更准确的指标,本文将数学物理方法中的拉普拉斯方程引入到脑皮层回指标的计算过程中。通过拉普拉斯方程可以在大脑皮层pial表面与凸包表面之间建立一对一的对应关系。本文提出的方法具有更加合理的生物解剖学意义。利用本文提出的算法计算不同年龄段婴幼儿大脑皮层的局部回指标,可以反映大脑发育过程中不同脑功能区的折叠变化情况。最后研究了婴幼儿脑皮层厚度的定量分析方法。传统的脑皮层厚度计算方法,依赖于灰质/白质以及灰质/脑脊液交界面的精确分割。错误的分割结果容易导致对脑皮层厚度的过高估计。本文将光程函数方程引入到脑皮层厚度的计算过程中,避免了脑沟区域的误分割对皮层厚度计算的影响,提高了计算结果的准确性。利用本文提出的算法计算不同年龄段婴幼儿脑皮层厚度,可以反映大脑发育过程中脑皮层厚度的变化情况,该指标可用于评估婴幼儿的脑发育情况。