肿瘤是危害人类健康的重要杀手之一,而颅内肿瘤是脑部常见的病变,特别是脑胶质瘤,其具有浸润性生长、边界不清的特点,手术切除后复发率高,常规化、放疗副反应大,且效果不佳。一般胶质瘤的病理分级级别越高,恶性程度也就越高,其预后效果也较差。目前,脑胶质瘤的病理分级对治疗方案的选择起到十分重要的作用,因此,治疗前正确的病理分级对临床治疗具有重要的指导意义。本文围绕基于磁共振图像的脑胶质瘤病理分级展开,首先研究了DICOM文件格式、解析方法、得到了MRI图像的相关信息；采用图像信息匿名化等方法对医学图像进行预处理；采用区域生长和形态学相结合的图像分割方法对MRI图像的肿瘤区域进行分割；建立脑胶质瘤表面积、体积等肿瘤形态学参数的测量机制,在此基础之上,采用面向对象的分析和设计方法设计了医学图像测量软件。使用该软件对94例脑胶质瘤病人的磁共振图像的R0I进行提取、测量,并保存测量结果,最后将测量数据导入SPSS17.0统计软件,进行多个独立样本Kruskal-WallisH检验和独立样本T检验,初步分析结果显示：脑胶质瘤级别越高,肿瘤区域表面积和体积越大,呈递增趋势,根据肿瘤区域的表面积和体积可以鉴别脑胶质瘤高级别和低级别。这些研究结果为临床MRI脑胶质瘤病理分级提供直接技术支持,同时,也为其它类型肿瘤病理分级与诊断提供指导。