近些年我国的医疗水平发展迅速,各个医院每年都会产出大量的医学数据。充分利用和挖掘这些医学数据信息,对于医学研究和临床诊断具有重要意义。如何利用好这些医学数据进行智能的分析,辅助医生进行临床诊断,是目前医学图像分析领域的研究热点。目前,深度学习方法在图像处理领域越来越成熟,尤其是近些年在医学图像分析中深度学习方法被广泛研究和推广。而数据驱动是深度学习方法的重要特征之一,更多的精标注数据可以在很大程度上提高模型的准确率。论文首先分析了课题的研究背景和应用意义,明确了研究目标和内容,构建一个能够对医学数据进行有效管理,为用户提供辅助分析功能的系统。论文从软件开发,医学图像标准,深度学习等方面对相关技术进行了介绍,并对项目进行详细的需求分析,确立系统的功能。在需求分析的基础上,本文阐述系统的总体设计和流程,划分了医学数据管理,用户管理,辅助分析三个主要模块,并介绍了各模块的详细设计与实现。最后整合各模块,完成系统测试并进行工作的总结和展望。本文作者实现的多模态医学数据管理系统,能够有效的管理MRI医学图像,诊断报告等多模态医学数据以及标注数据。本系统支持各类数据的高效上传和下载,处理DICOM标准的医学图像,并实现敏感信息脱敏,为深度学习模型训练提供数据支持。此外系统还具有辅助分析的功能,通过RPC调用深度学习模型,进行医学图像在线分析。