本文主要研究医学图像预处理和三维重建技术的若干关键技术,并分析了跨平台的医学图像三维重建系统的设计思路。医学图像三维重建,是计算机图形学和数字图像处理技术在生物医学工程中的重要应用。它涉及到计算机图形学、数字图像处理、生物医学工程等多种技术,是一项多学科交叉的研究课题,是目前的一个研究热点。医学三维重建技术在医学诊断、手术规划、模拟仿真、整形及假肢外科、解剖教学等方面都有重要的应用。因此,对医学图像三维重建技术的研究,具有重要的学术意义和实际应用价值。医学图像三维重建系统一般包括医学图像的获取,预处理(包括器官组织的分割与提取),三维模型的重构,以及计算机辅助诊断等功能。其中,器官组织的分割是医学图像处理中的关键问题之一.图像序列的分割操作是医学图像三维重建的必要准备,而软组织图像分割则是医学图像分割中的一大难点。基于曲线演化理论的,借助偏微分方程等数学工具的水平集方法已经被广泛应用于医学图像分割领域。本文介绍了水平集方法的数学模型,并设计了一种基于窄带水平集方法的,专门针对软组织图像序列分割的算法。首先用边界追踪等方法提取第一层图片中的软组织相关轮廓;将它们作为初始水平集曲线,再利用窄带水平集方法进行演化;经过两个阶段的迭代处理,最终自动分割出整个软组织图像序列。实验表明该算法具有较高效率、分割结果精确,所产生的分割结果可以作为三维重建的合适的数据集。体绘制技术为二维医学断层图像提供了三维的空间描述,使医生可以更直观地观察医学数据的三维内部结构信息。本文主要介绍了基于纹理映射的体绘制算法、光线投射体绘制算法,以及Marching cubes面绘制算法的实现机制和适用范围。在文中介绍的图像预处理和三维重建算法基础上,实现了一套跨平台的医学图像三维重建系统。同时对基于灌注分析模型的计算机辅助诊断技术进行了探讨。