随着现代科学技术迅猛发展，人民生活水平日益提高，同时由于工作节奏的加快，各种疾病的发病率有所增加，其中最为常见和典型的便是大脑和心血管疾病，这是目前医学界最为关注、研究和诊断治疗的重点。由于现代医学诊断和治疗技术的飞速发展，医学影像已经从传统的解剖、功能代谢和血流灌注成像进入分子影像的新时代，分子影像对疾病诊断具有高灵敏度和高特异性，给临床治疗提供了极具意义的个性化指导信息。PET/CT 是将 PET(分子功能代谢显像）、CT(解剖结构显像）两个重要技术相融合的一体设备。对于肿瘤良恶性诊断、恶性肿瘤分期、神经系统和心血管疾病早期诊断、放射治疗方案制定和化疗疗效观察具有重要的临床价值。 本文研究课题分为PET/CT脑部图像配准和血管图像分割重建两部分。脑部图像配准部分应用了刚性校正与双线性插值算法，以及聚类算法实现单模态PET与PET图像之间的配准，CT与CT图像之间的配准，以及PET-CT图像的双模态配准。结合了PET图像病灶显像功能强和CT图像定位准确的优点，使医生对病人的病灶情况一目了然，并利用脑功能处理软件SPM做了脑功能图像分析。血管图像分割重建部分，对病人的一组140张CT图片进行了分析，对图像中先后出现的冠脉血管分别进行了阈值分割和活动轮廓线分割，并对两种算法得到的数据进行了分析和比较。在得到了三根冠脉血管的轮廓后，又分别利用了MATLAB和VTK对血管图像进行了三维重建显示。