X射线显微CT工具有分辨率高、体积小、完全三维体成像等优点，在现代生物医药研究、产品无损检测、新材料开发等领域都有广泛的应用。特别是近些年，随着新兴交叉学科分子影像学的快速发展，对研制高分辨小动物活体成像的X射线显微CT有巨大需求。　　 显微CT技术20多年来获得了很大的改进，当前显微CT系统朝着高对比度、超高分辨、快速实时和多模态成像方向发展。完整的显微CT系统由体数据重建和重建体数据可视化两部分组成；近年来，随着显微CT系统中硬件扫描速度及精度的提高，显微CT系统需要处理的数量越来越大，在一次显微CT扫描中，通常采集、处理的数据量有几个G甚至几十个G字节，导致基于CPU串行的数据处理系统，已无法实现显微CT快速重建及CT图像的实时显示；所以显微CT的快速三维成像成为一个重要的研究课题。　　 随着计算机技术的发展，现在很多计算机系统都配置有多核CPU及可编程图形显示卡(GPU)，这些硬件配置为计算任务的并行处理加速提供了物质基础。本文利用实验室两台具有多核CPU及可编程图形显示卡(GPU)配置的计算机，搭建了一个高性能影像处理平台，采用消息传递接口(MPI)和CUDA(Compute UnifiedDevice Architecture)为并行编程环境，对X射线显微CT系统图像重建及重建体数据的三维交互式可视化算法进行了并行加速计算与处理。　　 数据结果显示单GPU比单CPU的平均计算速度提高了近194倍，CPU-GPU集群比CPU集群的计算速度提高了46倍，高分辨率重建体数据的三维交互式可视化的渲染帧率达也到了10fps以上，CT系统的计算效率得到了显著提高，满足了三维体数据快速重建及重建结果的实时显示要求，说明利用CPU-GPU异构集群是一种构建高性能影像处理平台的有效途径。