人工关节置换是重要的外科手术，假体与宿主骨之间的接触面积越大，人工关节的受力就越均匀，发送应力遮挡的可能性就越小，假体的存活率就越高。因此，人工关节假体与宿主骨之间的接触面积的大小，是衡量手术是否成功的重要标志。本文以高精度人工关节假体CT图像为数据源，在对图像进行处理的基础上，计算假体与骨的接触面积，以帮助医生在手术后观测假体与骨组织之间的缝隙，判断假体的稳定性，对人工关节无菌性松动情况进行早期诊断，为康复治疗提供可靠的依据。主要研究内容包括如下四个部分：医学图像预处理：由于医学图像存在边界模糊不均匀、灰度范围大、易受强噪声污染等特质，而且图像预处理的好坏对后续图像分割，图像三维重建以及接触面积的计算会产生直接或间接的影响，图像预处理不容忽视。本文首先从图像预处理入手，首先通过各种图像预处理方法比如图像滤波、增强对医学图像进行前期处理，分析对比，选取效果较好的方法，有效滤除了医学图像中的噪声干扰。医学图像分割：本文针对传统的Chan-Vese模型在进行多区域分割时容易产生空相位的问题，本文提出了一种改进的医学图像分割方法。该方法结合Chan-Vese模型、数学形态学、复合多相水平集分割算法，首先通过迭代腐蚀操作提取医学图像的轮廓，然后利用添加了复合多相水平集算法的Chan-Vese模型对医学图像进行分割，最后通过迭代膨胀操作复原图像。采用该方法很好地解决了医学图像分割过程中容易出现的多区域分割问题，减少了空相位的产生，而且对图像的边缘有很好的分割效果。医学图像三维重建：针对面绘制中经典的移动立方体算法在进行三维重建构造三角面片容易出现的二义性，以及构造效率低的问题，本文提出了一种消除二义性的快速重建方法，有效地提高了重建的精度和速度。接触面积计算：基于移动立方体算法（Marching cubes），本文提出一种改进算法用于估算三维目标表面积，利用MATLAB函数ginput()进行交互操作，获取输入数据即边界接触像素点，将所获得的像素点引入到MC算法中，构建等值面，连接所有等值面来完成三维目标的表面重建。统计每一个模型元出现的次数以及权值，将二者相乘累加之后即可估算出人工关节与假体之间的接触表面积。根据接触面积来判断人工关节无菌性松动状况，具有较强的临床意义和价值。