近年来，随着医学成像技术的不断进步，医学影像在临床诊断、教学科研等方面正发挥着极其重要的作用，现代医学已经越来越离不开医学影像的信息处理。同时，随着计算机技术以及图形图像技术的发展，使得医学影像技术得以与计算机紧密结合，开创了数字医疗的新时代。借助图形、图像技术的有力手段，医学影像的质量和显示方法得到了极大的改善，从而借助于图像处理与分析手段使得诊疗水平大大提高。在诸多医学成像手段中，磁共振成像由于其组织分辨率高、解剖结构的显示清晰，在对于中枢神经系统的诊断中，磁共振影像有着极大的优势，已成为临床的主要诊断手段。本文针对磁共振颅脑影像的病灶检测提出了一种基于图像分析的病灶提取方法以及相关医学参数的计算方法。本文首先从原始的医学图像格式即DICOM格式进行解码，读取图像数据，然后通过阈值分割方法将颅脑中的正常组织与病灶组织区分开。其中，阈值使用最大熵方法和最小类内交叉熵的方法来自动选取，最佳阈值通过遗传算法进行选择。然后对序列无病灶的颅脑MRI图像也同样进行阈值分割，从该分割结果获得非脑组织(颅骨、皮肤、脂肪等组织)的综合模板，根据该综合模板提取出病灶区域。最后对所提取出的病灶区域的大小、位置等医学参数进行测量与计算。实验结果表明，本文的算法可以实现在DICOM原始数据的基础上对有病灶的MRI图像进行分割和病灶提取，并且能够对重要的医学参数进行测量，从而达到辅助医生诊断的目的。