随着我国老龄化进程的加快,帕金森疾病(Parkinson’s Disease,PD)作为一种老年人群中高发的神经退行性疾病,由于治疗手段尚不成熟,其运动障碍性为病人亲属乃至社会带来巨大的生活压力与经济负担。所以,针对PD的诊断及分析方法研究有着重要的指引价值。近年来,基底节运动环路被证实与PD运动障碍性密切相关,然而该环路上具体的PD疾病机制仍未完全阐明,且关于该环路病理改变的研究更多是在小鼠等动物上建立相应的疾病模型以实验的形式展开,缺乏统一、完善的基于脑影像的分析方法,使得最有可能为诊断供稳定、有效病理特征的基底节运动环路并不能发挥其应有的作用。出于对基底节运动环路相关研究方法的局限性的考虑,本文针对PD出一种基于脑影像的基底节运动环路分析方法。本文从磁共振影像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)入手,开展基底节运动环路分割与取方法研究,建立了基于MRI的基底节运动环路分割方法,能够实现基底节运动环路各脑区精准分割以及量化参数的取。在此基础上,考虑到单个脑区中不同亚区的差异性,本文出了基于MRI的纹状体前中后亚分区算法,实现基底节运动环路中纹状体区域的进一步细化,升了PD病灶精准定位的能力。由于多巴胺代谢在PD中具备极高的特异性,在针对PD的量化分析中采用以18F-FP-FTBZ为生物标志物进行显像的正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography,PET)方法能获得更好的效果,从而出基于PET的基底节运动环路分析方法。本文建立了应用于PET影像的预处理流程,解决了低分辨率PET图像处理中易受无关信号干扰的缺陷,为PET影像的配准、分割精确度供重要保障。并进一步出一种基于PET的纹状体自动分割技术,实现面向PET影像的直接精准自动分割,避免了依赖于人工标签标注或依赖磁共振影像参考的局限性,极大地降低了PET应用于临床诊断以及疾病机制研究分析中的复杂程度。本文针对基底节运动环路在MRI和PET两类医学影像进行了环路取和定量分析的方法研究,在MRI图像上完成了基底节运动环路亚区的定义与识别,联合PET影像实现了生物标记物的定量分析,能够取出各脑区标准化摄取率比值(Standardized Uptake Value Ratio,SUVR)、偏侧性指数等参数参与量化指标分析,解决了传统基底节运动环路分析方法依赖人工标注且无法量化的缺陷,充分显示本文基于PET的基底节运动环路分析方法的独特优势,为基于脑影像的神经退行性疾病的精准分析奠定了坚实的技术基础。