随着先进的医疗技术和医疗设备的快速发展，新生儿重症监护病房(NICU)越来越广泛地应用，婴幼儿的存活率有课很大的提升，也使得脑部疾病的病人越来越多。婴幼儿时期是大脑生长发育最快的时期，也是最重要的时间段，因此对该时期脑发育做有效的分析具有重要意义。大脑皮质表面高度卷曲，拥有大量复杂的信息。因此，本文主要研究大脑皮质曲面特征，主要包括大脑皮质表面主曲率和主曲率导数估计、脑沟基线的提取以及脑沟区域、脑沟盆地划分。
　　本文的主要工作为:
　　(1)研究计算大脑皮质曲面主曲率和主曲率方向的算法。利用改进张量方法计算大脑皮质曲面三角网格上的主曲率和主曲率导数，由于皮质曲面的复杂性，使得主曲率方向具有一定的误差，因此，根据图切割的方法矫正主曲率的方向。该方法矫正主曲率方向既可以平滑大脑皮质曲面平坦区域的主曲率方向，又可以保持在脑沟底部区域和脑回顶部区域主曲曲率的方向不变。最大限度地维持有效的原始方向。取得了良好的实验效果。
　　(2)研究基于主曲率和曲率方向的脑沟基线提取的算法。先根据主曲率方向和主曲率的值，在脑沟区域初步提取脑沟基线段;再根据曲线的特性，在一环邻域内连接中断的脑沟基线以及剪除较小的分支，最后根据快速行进算法和最大主曲率值在脑沟区域连接中断的曲线以及平滑脑沟基线。在婴幼儿MR图像上进行实验，取得了很好的实验效果。
　　(3)研究基于主曲率方向流场跟踪的脑回划分算法。根据大脑皮质曲面最大主曲率作为特征，提取脑沟区域和脑沟盆地。先采用大津算法获取初始的脑沟区域分割结果;然后采用隐马尔科夫算法分割脑沟区域，消除皮质曲面小的脑沟区域，这是由于大脑皮质曲面噪声引起的。以此为基础，提出了基于流场跟踪的方法划分脑沟盆地。详细分析该算法的基本思想和算法流程。并在婴幼儿MR图像上进行了多组实验，结果表明该算法取得很好的效果。可以精确分割脑沟盆地。