本课题的研究目的是实现磁敏感加权成像中脑静脉的分割与再连接，获得连续性良好的静脉，并进行三维可视化。研究中使用的材料有目前临床上普遍使用的3T脑部磁敏感加权图像、针对3T图像的仿真数据和实验室条件下获取的7T脑部磁敏感图像。　　针对课题目标，使用上述原始数据，研究中主要进行的工作和获取的成果主要包括以下几个方面：　　磁敏感加权图像的合成。3T临床数据和7T实验数据均为幅值图和相位图，在进行静脉提取之前需要合成磁敏感加权图像。该过程使用改进的BER-SWI方法进行，合成的磁敏感加权图像有效增强了静脉的对比度。　　脑静脉的初步分割。为了保证静脉提取的准确性，首先将静脉特征最明显的区域提取出来，以此作为后续处理的种子点。为实现这一目标，提出基于血管增强滤波的动态阈值方法。在3T临床图像和仿真数据中，该方法都准确地提取出了大部分静脉，获得了优于传统方法的效果。　　脑静脉的再连接。初步分割获取的静脉存在连续性差的问题，为了增强静脉的连续性，提出基于血管增强滤波的动态阈值定向区域生长方法，进行静脉再连接。在3T临床图像、7T实验图像和仿真数据中，该方法都成功实现了静脉的再连接，获得了连续性良好的静脉，同时避免了传统定向区域生长算法存在的误分割问题。　　性能提升。原有的SWI合成和预处理程序处理速度十分缓慢，影响方法的测试、应用和进一步研究工作。为了加快处理速度，在简化处理流程、优化算法设计以及采用GPU计算三方面进行改进。改进的程序将SWI合成和预处理的计算时间从2个多小时缩减到6分钟以内，处理速度提高了20余倍。　　软件平台搭建。在Visual C++环境下，将ITK、VTK、Matlab和CUDA等计算工具集成起来，使其在整个处理流程中发挥各自的优势。由于涉及多种计算工具，开发了一个数据转换模块，简捷高效地实现不同工具之间的数据交换。同时设计了一个简单的用户界面，方便进行测试、实验和进一步应用。