医学影像三维重建技术通过二维切片序列重建出组织、器官的完整三维模型,并在重建后的三维图像上进行测量、标注、分割等操作。完整、准确的三维立体图像可以多角度、多层次的展示组织区域内部的细节信息,为临床诊断、外科手术、放射治疗、假肢制作等医学应用提供重要支撑。目前的医学影像三维重建系统已应用于医学领域,基本能满足临床对三维重建系统的需求,但还是普遍存在重建速度慢,过度依赖于硬件设备;特定组织重建效果不理想;大数据量序列图像重建失败等不足。针对当前医学影像三维重建系统的不足,更大的发挥三维重建技术在医学应用中的突出优势,为更多的医学难点提供解决法案,仍是当前三维重建技术研究的一个重点方向。本文针对当前三维重建系统绘制速度慢、交互不畅的问题,重点研究如何在保证绘制质量的同时提高绘制速度。深入研究了三维重建中的光线投影算法原理和图形处理单元GPU的硬件架构、工作原理。利用VTK可视化工具包结合GPU编程实现了基于GPU的体绘制算法,并与传统算法重建效果进行了对比试验,结果表明基于GPU的重建算法相对传统CPU的重建算法在重建速度上得到大幅度提升。针对心血管疾病的高发性和临床诊断的高难度问题,本文深入研究了医学图像格式、数字图像处理技术并结合心脏CT图像的影像特点,改进了模糊聚类算法和水平集分割算分,实现了高质量的心脏CT序列自动化分割,并将分割结果用于重建心脏的完整三维图像,为心脏疾病的诊断带来极大的便利。最后,在Windows7系统、VS2010上结合ITK、DCMTK、VTK工具包搭建了64位工程,采用C++编程语言进行系统实现。实现了二维图像读取与显示、心脏序列自动分割重建、多平面重建、面绘制重建、体绘制重建和重建后三维图像的人工交互等功能。采用64位系统提高了系统的吞吐量解决了大数据序列重建失败的问题。