神经外科虚拟手术系统是虚拟现实技术在神经外科医学领域中的重要应用,这种系统可应用于手术规划、手术演练和进一步的实际手术中,对先进手术方式的推广能起到很好的促进作用。而医学图像三维重建是虚拟手术系统中的一项关键技术,它将获得的医学影像数据(如CT、MRI数据等)进行重构,以直观、生动、形象的方式展现在人们面前,能为病灶的准确诊断和制定行之有效的手术方案提供丰富的资料。因此,本研究具有重要的学术意义和应用价值。首先,本文对医学数字图像和通信标准(DICOM)作了简要介绍,接着分析了DICOM文件格式,然后介绍了灰度变换、插值和噪声消除等图像预处理技术,以及阈值分割、模糊C-均值聚类(FCM)分割等图像分割技术。本文还针对FCM算法在图像分割中存在运算时间长的问题,提出了一种改进方法,改进方法包括两个方面,一是以K-均值聚类求出的聚类中心为FCM的初始聚类中心,一是以灰度级为数据集代替原FCM算法中的以图像像素为数据集。实验表明,该改进算法具有较高的效率且分割结果精确。其次,讨论了三维重建技术。三维重建技术包括面绘制和体绘制两种方法,由于体绘制计算量大,硬件设备依赖性大,而手术模拟系统要求很高的实时性,所以本文采用面绘制方法中的移动立方体算法(MC)进行图像三维重建。在文中详细介绍了MC算法的基本原理及实现方法,并分析了MC算法中连接方式产生二义性的原因,同时给出了渐近线判别法消除连接二义性的具体实现,还讨论了对三角网格的简化。最后,根据神经外科虚拟手术的特点,对软件的需求进行了分析,提出了系统设计目标,并对软件要实现的功能进行了详细的分析和定义,将系统划分为数据管理、预处理、分割、三维重建和手术模拟操作等五大模块。本文选取Visual C++、OpenGL作为系统软件开发平台,初步实现了数据管理、预处理、分割和三维重建等模块的功能。