对于大脑皮层结构和功能的特征研究一直是脑科学领域的热点研究问题。得益于磁共振成像技术的出现,为结构和功能脑影像的特征提取提供了可能性。本文中,首先基于磁共振结构像重构获取脑皮层点云图谱,提出一种新的大脑皮层点云特征提取算法,考察男女大脑结构上存在的差异性以及正常人和精神分裂症人员皮层结构上的差异。其次,基于磁共振功能图像,通过计算偏侧化指标这个特征,进一步考察精神分裂症人员中幻听和非幻听人员特有的半脑偏侧化功能连接模式。论文的主要工作包括:提出基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法。本文通过国际上公开的脑影像数据集,获取脑皮层顶点云数据。通过调整提出的点云特征提取算法的各项参数,选择合适的关键点数,特征维度和训练集百分比后,结果发现单中心男女性别分类上的精度可以达到91.33%。结果表明,本文提出的新方法具有很好的性别分类效果,且此方法不受磁共振扫描仪参数和型号等影响,因此该特征描述也为多中心脑影像数据的分析提供了一个好的解决思路。皮层顶点云描述方法在多中心脑影像数据的应用。本文将新提出的算法应用到多中心的性别数据和多中心正常人和精神分裂症病人的分类研究中。通过计算国内外共九个中心结构像预处理后的点云数据,考察该方法在性别和疾病多中心数据的迁移效果。结果证明了男女大脑,精神分类症和正常人大脑结构上具有可分性,且该方法在性别和疾病多中心迁移分类上具有可行性。基于偏侧化特征描述方法在精神分裂症中的应用。此方法是基于磁共振功能像的特征提取方法,通过计算大脑皮层每个体素的半脑偏侧化指标,以此考察精神分裂症中幻听和非幻听人员特有的偏侧化模式。结果发现,幻听和非幻听分类的正确率为80.6%,且幻听人员左侧颞叶偏侧化增加,而当左侧额叶偏侧化增加时,可能会让幻听的症状消失。本文的贡献在于:1)首次将三维点云特征提取的方法应用到了脑影像的数据中,有好的性别分类效果和临床应用前景,从传统机器学习角度解决脑影像多中心数据迁移困难的问题;2)将半脑偏侧化特征描述应用到精神分裂症数据中,首次探索了幻听和非幻听人员功能连接的半脑偏侧化问题,有好的聚类效果并尝试解释了幻听出现的生物机理,为区分幻听和非幻听人员提供了一个可能的生物学指标。