在自然科学和数学上，对称意味着某种变换下的不变性，即“组元的构形在其自同构变换群作用下所具有的不变性”。除了自然的对称性，人体内部也存在大量的对称性，比如说部分骨骼和组织就是近似左右对称的。一些医学疾病可以看成是人体器官的不对称所造成的，而另一些则在破坏人体器官的对称性。找出并量化这些异常情况能够帮助区分健康的和病态的器官。胆脂瘤是一种因重复感染造成的皮肤组织增生，中耳胆脂瘤会引起听力丧失，不及时治疗甚至有生命危险。常规的临床诊断主要依靠对CT肉眼观察，通过对照左右中耳区域并结合一定的医学知识和经验加以判断，对医生的要求较高，培训所需的病例数量也较多。因此计算机辅助中耳区域不对称度计算在胆脂瘤临床诊断上有重要的应用价值。 本课题主要讨论基于对称性和不对称度理论的计算技术在临床医学诊断中的应用以及前景，通过总结、讨论和改进，在现有的理论基础上引入数字形态学以建立完整的对称性和不对称度理论体系以及计算框架。通过在胆脂瘤检测的应用研究，探究在包含复杂结构的三维医学图像中发现对称面、计算不对称度以及形态调整消除正常近似对称的方法。先使用基于对称度的刚性配准算法对三维灰度医学图像进行自我镜像对齐，然后对配准后的图像使用条件腐蚀算子在形态上进行调整以消除那些近似对称的区域，每一次调整的结果通过线性学习分类器得到最终的诊断意见。在人类头部CT的胆脂瘤检测实验中，该算法显示出良好的挖掘效果，检测成功率达到95％。