医学影像领域的迅速发展给医学带来了新的革命,计算机断层成像(ComputedTomography, CT)、核磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)、超声(Ultrasonography,US)及其它模式的医学影像已被广泛地应用于临床诊断和治疗。在计算机辅助下,从医学图像中分割出医生感兴趣区域(regions of interest, ROI),并结合可视化技术进行三维显示,使医生对人体病变部位的观察更直接、更清晰,有助于进一步提高疾病的确诊率和治愈率。图像分割是医学图像处理分析中的一个重要步骤。由于医学图像具有极其繁杂的多样性和复杂性,并且图像中还存在噪声的干扰,这使医学图像的准确分割往往具有较大的难度。目前,研究者们提出了许多分割方法,但在临床应用中,这些方法在准确度、执行速度、鲁棒性及自动化程度上还存在一定问题,因此,设计实用高效的自动分割方法一直是研究者们追求的目标。医学图像可视化是医学图像处理的重要研究内容,也是科学计算可视化中最成功的应用领域之一,已成为辅助疾病诊断和治疗的重要手段,并且已深入到医学的各个领域。目前已有很多可视化方法,如体绘制、面绘制、局部显示等等,如何充分利用这些可视化技术方便、快捷地显示图像中有价值信息已成为目前医学图像可视化领域的研究热点。本论文对医学CT 图像三维分割与可视化中的关键技术进行了一些有益的探讨,其贡献主要有以下几个方面:1. 设计了一种医学CT 图像三维分割框架,提出了两种三维分割算法:单目标三维自适 应迭代分割算法(SO3DAISA)和多目标三维分割算法(MO3DSA)。本文设计的医学CT 图像三维分割框架主要有三部分组成:图像预处理、三维分割和分割结果后处理。(1) 在图像预处理部分,首先采用切片堆叠方式构建3D 图像,然后探讨了基于3D 图 像的各向异性滤波方法,最后针对3D 图像中层间分辨率远低于层内分辨率的特点, 采用三线性插值算法对3D 图像进行切片内插,提高切片间分辨率。(2) 在分割部分,针对医学CT 图像,提出了一种基于3D 区域生长的单目标三维自适 应迭代分割算法(SO3DAISA),设计了一种综合全局特征和局部特征的生长准则, 以迭代方式获取了令人满意的分割结果;提出了一种过分割检测准则,有效地解决 了3D 区域生长方法中的过分割问题。针对3D 图像中多目标分割问题,本文提出 了一种多目标三维图像分割算法(MO3DSA),有效地解决了直方图呈单峰分布图像 的分割问题。(3) 由于人体组织结构的复杂性以及图像中噪声的干扰,采用基于区域生长方法进行分 割时,分割结果中往往会存在“空洞”。为获取完整的目标边界,本文提出了基于 数学形态学和基于行程的“空洞”填充方法,有效地填充了“空洞”。