在神经手术导航系统中，术前辨认局部白质纤维束的移位方式以及重要血管的分布，将极大地有利于手术计划的制定。术中通过三维纤维束图像、三维血管图像与结构像的多模态融合，来引导手术过程，可避开关键组织和功能区，在最大程度切除肿瘤的同时，回避或保护特定的神经功能,可以最大限度的降低手术中的危险和伤残率,提高脑外科手术的安全性，对于提高病人手术后的生存质量有着非常现实的意义。本课题重点对DTI图像中白质纤维束追踪及可视化技术、MRI图像中血管提取及可视化技术进行了研究。首先介绍了DTI扩散张量的成像原理，基于DTI图像特点，对扩散张量的可视化技术进行研究。采用基于小波的最小二乘法对扩散张量进行估计和显示；提出基于蒙特卡罗思想的二维断层纤维束追踪算法，有效解决纤维束追踪的群离点问题。其次讨论了脑血管的三维可视化，采用改进的Sobel算法结合模糊理论对序列图像的血管信息进行提取，有效地解决细节信息保留和强去噪能力之间的矛盾；应用基于融合片段的光线投影体绘制综合算法，在保证绘制质量的同时，提高绘制速度；采用基于小波的三维融合算法对CT三维结构像和MRI脑血管三维重建图像进行三维融合。最后，在VC++6.0平台下进行系统软件设计和程序的编写。本文主要创新点：（1）采用蒙特卡洛算法的纤维束追踪算法。（2）基于小波的最小二乘法DTI扩散张量的估计。（3）基于改进的光线投影算法的脑血管三维成像的研究。