医学图像的三维可视化是把医学图像信息以三维方式显示出来,给医护人员提供更直观、更完整的医学信息,在临床疾病诊断、临床治疗和基础医学研究方面有重要的实用价值。本文对肝脏可视化过程中的肝脏图像分割、三维重建等问题进行了研究。本文首先综述了医学图像可视化的意义和国内外研究现状,介绍了医学图像可视化中的问题,其中包括图像画质的改善、目标图像的分割标注、图像的匹配和融合、切片间的插值、三维重建等。并对其中用到的典型三维重建算法作了介绍。图像分割是医学图像三维重建的关键问题,但至今尚未一个通用的稳定算法。Chan-Vese模型是对Mumford-Shah模型的简化,是当前几何变形算法模型中的研究热点,针对原始Chan-Vese模型不能区分具有相同的灰度均质、不同的灰度方差的区域问题,本文将高斯概率模型作为图像区域内的灰度分布概率模型,根据灰度值在不同区域具有不同的概率密度,计算法向力的符号推动曲线的朝正确的方向演化。通过对腹部CT图像的分割实验,证明了改进的算法能够准确地将肝脏图像分割出来,但分割所用的时间增加了。体绘制技术通过模拟光线在物体内部的一系列光学现象,得到绘制图像。利用体绘制技术中的光线投射法进行绘制,可以得到高质量的图像。VTK是一套进行数据可视化的通用的开发工具包。利用VTK开发肝脏三维重建软件可以大大提高开发效率。本文在VC++.Net平台上利用VTK开发包实现了基于光线投射法的肝脏图像三维重建。