随着计算机技术与脑成像手段的快速发展,影像数据量趋于大规模化、复杂化,多模态脑影像的研究成为常态,神经脑影像大数据研究发展迅速。值得注意的是,在临床应用中（诸如肿瘤脑影像）已积累了海量的多模脑影像数据;但是,现有的传统分析工具由于其可重复性低、对使用者编程能力要求高、难以进行大规模数据存储与分析等问题,所以现有临床影像数据的利用率并不高。因此,迫切需要研发专门针对大规模脑影像数据存储、管理与计算的影像分析处理平台,进一步推进临床脑影像大数据的有效挖掘。本文将以脑肿瘤相关影像数据与应用为例,发展适用于大规模数据管理与计算的数据结构标准规范,利用Docker容器化技术结合现有的经典神经影像分析方法,设计并研发一套集大规模脑影像数据存储、处理于一体的脑影像分析系统,有望为后续肿瘤等相关研究提供稳定可靠的平台支撑,实现方法技术与实际应用的无缝衔接。本文的工作主要包括以下四个方面内容:（1）根据大规模影像数据处理和存储的需求,对系统进行整体设计和开发。主要包括1)软件系统架构的分层设计,即分别对表现层、业务逻辑层、数据访问层展开进行详细设计;2)系统各功能模块的划分,即结合实体-关系图对各个功能模块进行数据库表的设计。其中,数据管理与数据计算设计为相对分离,使得系统架构具有较好的普适性与拓展性。（2）建立脑电数据文件结构标准规范,开发相应的标准化分析工具。从大规模脑电数据管理与计算出发,提出一种新的脑电数据文件结构标准规范,同时结合现有的脑影像文件规范,进一步开发系列神经影像分析工具,并将其整合至系统,实现从神经影像数据的预处理到指标计算的批量化、规范化分析。（3）考虑到系统与工具的版本快速迭代和自动化更新的需求,设计提出镜像持续集成的解决方案。将利用Docker容器化技术对工具进行重新编译构建,同时对系统及其组件进行容器化,并引入Docker compose对容器进行编排化管理,实现系统的稳定、快速部署。（4）以真实临床与实验室数据为例,利用标准测试工具验证系统的可靠性和稳定性。利用真实的临床肺癌相关脑影像磁共振数据以及实验室采集的静息态脑电数据,验证本系统平台的功能与性能。结果显示:系统具有应对高并发的能力,并且有较高的稳定性,可适用于大规模神经影像数据的存储,具备高效率的处理能力。