弥散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)技术是一种非侵入性的能够检测活体内水分子弥散运动的磁共振成像技术,广泛地应用于脑科学研究中。利用弥散张量的方向信息,对大脑内水分子的扩散运动状态进行测量,还原白质纤维束的方向和完整性信息,方便人们了解纤维束局部结构细节。通过分析特定白质纤维束区域的DTI数据,人们可以正确认识疾病对白质纤维通路的影响,有效地诊断由于纤维异常而造成的大脑白质损伤。常用的DTI扩散特性的研究方法主要有基于体素的分析方法和基于纤维束的空间统计分析方法(Tract-based spatial statistics,TBSS)。基于体素的分析方法受配准方法的影响较大,不能广泛的应用到实际数据分析当中。TBSS是英国牛津大学的Stephen M.Smith为了避免基于体素分析方法的缺陷而提出的一种分析方法,它采用“组平均骨架”思想,通过从最邻近的纤维束中心提取分数各向异性(Fractional Anisotropy,FA)作为每一个骨架上的体素的值,求得每个被试的FA骨架图,将个体FA数据投射到各自的FA白质骨架上,从而实现组间的精确的统计分析。但TBSS方法只能分析骨架上的白质纤维束,而不能分析骨架以外的白质结构。针对上述两种主流方法的局限和缺点,本文提出了基于模板的纤维束参数化统计模型。该模型旨在解决不同人群大脑白质形态学差异带来的个体对比困难,以及白质纤维束局部位置难以对应问题。具体步骤如下:基于健康被试模板,进行全脑的确定型纤维束跟踪,提取并定义感兴趣纤维束;计算并离散化原型纤维;感兴趣纤维束的弧长离散化,最终建立基于模板的纤维束参数化统计模型。原发性痛经,是指女性经期前后或行经期间,周期性发生下腹部痉挛性疼痛,但不存在子宫或其他盆腔脏器的器质性损害,常伴有悲伤易怒、头痛头晕、恶心呕吐等症状。通过研究原发性痛经大脑结构发现,排卵期痛经女性大脑白质结构发生了异常变化。这一发现提示我们周期性、持续性的痛经发作对大脑白质结构造成影响。本文通过对原发性痛经的分析结果与前人所得结果的对比,验证基于模板的纤维束参数化统计模型的可行性,证明该统计模型具有精确定位局部白质纤维损伤区域的优势。同时,探索原发性痛经患者的大脑的白质通路局部损伤特征,分析原发性痛经的发病机制,试图为临床诊断和预测疾病提供可靠的科学理论依据。