带标记线核磁共振图像是精确研究心肌形变以及心肌质点运动的重要途径。左心室心肌的运动情况能够反映心脏的泵血功能，为多种心脏疾病的诊断提供依据，因此成为当前研究的热点。本文基于带标记线的核磁共振图像(Tagged MR)对左心室心肌运动进行研究和分析。从标记的检测与跟踪、左心室的分割、物质标记点的提取、左心室的运动重建与应变分析四个方面着手，初步形成适用于一般图像数据的左心室运动分析框架，能够从带标记线的核磁共振图像序列出发，最终得到左心室在心动周期中的3D形状、前向运动场、心肌点的应变张量以及全局功能参数。本文的工作主要包括以下的内容： 1) 提出了基于改进的主动轮廓模型及光流分析的标记线跟踪方法。该方法将基于动力学方程的主动轮廓模型应用于标记线的跟踪；针对带标记线的核磁共振图像的成像特点，重新设计了模型的各能量项；为了防止在跟踪过程中出现错位现象，利用光流估计设定模型的初始速度，对模型轮廓加以引导；实验表明该方法能够准确有效地跟踪标记线。 2) 提出了基于Bayesian概率理论的标记网格跟踪方法。使用网格模型跟踪标记线网格；首先通过Markov随机场以及EM算法将网格节点按是否在心肌上进行分类；按照分类的结果，对不同类别的节点，按照其在跟踪过程中所应起到的作用，设计不同的先验概率及似然函数，通过最大化Bayesian后验概率计算网格节点的新坐标，对标记网格进行跟踪；在跟踪过程中，利用网格模型的Markov性质，考虑相邻节点间的相互作用，使得网格模型在跟踪过程中能够保持拓扑形状，拒绝过大形变。 3) 提出了耦合的极坐标主动轮廓模型，将其用于同时分割短轴图像上的左心室心肌内外轮廓。模型采用极坐标表示，能够更好地控制形状以及内外轮廓间的关系，并便于直接应用初始化算法得到的左心室中心点及半径信息；模型能量函数的设计综合考虑了图像中左心室心肌的区域、形状以及边缘信息；采用改进的贪婪算法对模型进行优化，能够对内外轮廓同时进行处理，并使得最终的心肌分割结果达到亚像素精度。 4) 提出了柱坐标B样条主动表面(CBAS)模型，将其用于3D分割左心室内外膜表面。该模型的等参曲线网格由B-Snake模型组成，根据短轴、长轴成像平面在3D空间中的位置关系，网格中的节点在两幅短轴及长轴图像上寻找对应的边缘点，节点间的采样点则在单一的短轴或长轴图像上获得图像能量；分割过程在柱坐标下进行，使得模型在SA图像及LA图像上形状的改变能够统一为一个参数的变化，