当前,国内外计算机断层成像技术(CT)已经发展到一个相对成熟的阶段。但是,面对越来越庞大、越来越复杂的数据,可视化技术在处理这些DICOM数据上的发展速度却远远落后于CT技术的发展,成为CT技术应用的一个瓶颈。近年来随着计算机硬件技术的飞速发展,基于GPU的运算,大大提高了可视化运算速度,从而把速度问题降为次要问题,而作为可视化技术重要环节的传递函数设计则逐渐上升为制约CT技术发展的主要因素。本文基于智能优化算法实现了传递函数的智能设计,提高了体绘制算法的效率,在体绘制中避免了传递函数在手动及半自动设计中遇到的繁琐问题,同时降低了对用户专业水平的要求。传递函数的智能设计方法可以更准确、更有目的性地显示体数据中有价值的信息。本文研究的重点包括：1、在基于图像空间的体绘制技术上,提出了基于蚁群聚类分析改进算法的传递函数智能设计方法。该算法是对蚁群聚类分析算法的改进,把二维蚁群聚类分析算法推广到三维领域,并应用到三维医学数据可视化的传递函数设计上,实现了传递函数的智能设计,在降低用户操作难度的同时,还减少了传递函数设计的次数,提高了设计的效率。2、运用GPU硬件强大的通用计算能力和图形处理能力,完成光学模型中的大量运算和颜色合成,通过GPU的图形流水线来实现整个体绘制技术,加速实现基于该蚁群算法的体绘制技术,从而加快体绘制运算显示速度。3、利用八叉树实现整套三维医学数据的存储、定位和搜寻,不仅可以减少数据占用的内存量,同时还可以通过八叉树实现空间跳跃算法来减少运算量,从而克服了基于GPU深度缓冲方法在非连通区域情况下的局限。通过模拟实验,本文实现了基于蚁群聚类分析改进算法的传递函数的智能设计,完成了三维医学数据的智能分类,同时通过硬件加速和八叉树技术,有效地提高了可视化速度,为蚁群算法在传递函数智能设计方面做出了有益探索。