腹主动脉瘤(Abdominal Aortic Aneurysm, AAA)是腹主动脉局限性退化扩张,易受血流冲击导致瘤壁破裂的一种高危性疾病。应用计算机图像处理的方法,提取CT图像序列中腹主动脉瘤,计算得到的腹主动脉瘤几何形状和尺寸是预测瘤破裂危险性的重要依据。腹主动脉瘤的三维重建结果可供医生进行手术规划,在临床医疗中具有重大的现实意义。腹主动脉瘤的分割包括内腔和外部血栓分割两部分。以往采用人工手动分割的方法效率低,不能满足临床医疗的需要。为了减少分析时间并增加可重复性,需要采用自动分割或半自动分割。腹主动脉瘤的外部血栓分割由于血栓边缘模糊,难度较大,本文提出了一种改进的主动形状模型(ASM, Active Shape Model)算法。该算法在传统ASM算法统计模型的基础上,利用相邻切片的灰度关系和当前切片的局部密度、梯度信息来分析模型的最优特征点。实验证明,利用一个人工参考边界能成功分割出42张CT中的血栓,所得结果与专家人工分割结果接近。针对腹主动脉瘤内腔分割,本文提出一种改进的区域增长算法,该算法采用自适应阈值的取值方式提高算法的鲁棒性。在此基础上,利用相邻切片的相关性,能将一位病人300张左右的腹腔CT一次性快速分割出来。随后本文利用移动立方体(MC, Marching Cubes)算法将分割出的CT三维建模,并且实现了基本的三维测量功能。通过对两个AAA病人的846幅CT图像进行实验,结果证明分割及重建方法快速、准确,为实际的临床治疗研究提供参考。