医学图像可视化是目前的一个研究热点问题，在诊断医学、手术规划及模拟仿真、整形及假肢外科、放射治疗规划、解剖教学等方面都有重要应用。因此，对医学图像可视化的研究，具有重要的学术意义和应用价值。就我国当前的情况来说，工作站的使用还不是很普及，如何实现在微机上处理复杂的几何模型，是一项很有实际意义的工作。这需要有高速高效的算法来对原始模型进行简化，解决其处理，存储，传输，绘制等问题。 本文首先简单介绍了国内外医学图像可视化的现状，利用二维切片数据重建三维结构，在医学领域有着重要的作用，本文针对医学CT图像三维重建的关键技术进行了研究。其中，移动立方体(MC)算法是基于规则体数据抽取等值面的经典算法，由于医学图像数据的规模大，因此对于其建模的速度有很高的要求。我们比较了几种加速算法，并提出了用cache方法来进行加速，这是一种效率较高的等值面抽取MC方法，大大减少了冗余计算和对于数据网格点的冗余访问。实验结果表明，该方法极大地加快了MC方法的计算。另外本文分析比较了现有的主流网格简化算法，研究了MC算法生成的三维网格的特点，以及三维显示中光照模型，在Schroeder提出的顶点删除算法的基础上，提出了一种新的三角化机制所用判据，并予以实现。这种三角化机制利用了三维图形学中视觉模型的特点，避免了原算法通过迭代步骤完成三角化的不必要的大量计算。 本文对顶点删除的原算法与改进算法进行了对比分析实验。实验结果表明改进算法提高了模型简化的速度，更好的适应了当前医院中以微机作为医学图像三维可视化主要平台的现实，表明了改进算法的有效性和可靠性。 本文还对今后进一步的工作进行了展望。