近几年来,计算机医学三维图像重建技术有了快速发展。在众多三维重建技术中,光线投射法应用最为广泛。光线投射法视觉具有非常好的成像效果,在临床研究、治疗中具有很高的价值。但光线投射法在计算过程中数据量过大,影响三维图像的实时性显示,故需要对光线投射法进行改进以提高重建速度。论文从光线投射法的计算原理出发,改良和优化了算法计算方式,提出了一种新的光线投射并行化算法,称为Star-Raycasting。新的算法中定义了一种星运算,可将每一条采样射线分为多个部分进行并行化采样,最后再将各部分的结果进行融合,其计算满足结合律,对算法进行两两分组并行优化,将计算复杂度由传统的光线投射算法的O(n)降为O(log2n)。在工程实现方面,采用NVIDIA的CUDA框架下的GPU,来实现多线程并行化计算,加快光线投射法的三维重建绘制速度,达到快速实时绘制的目的。针对CUDA的并行化流程构架,使用多线程方式,完成光线并行化重采样部分的运算,同时利用星运算原理,在光线融合阶段,将每条投射光线的投射过程拆分为多个部分,每个部分同时进行并行化运算。这样使用多种并行方式,可以较为显著的提高光线投射法的计算效率。实验结果显示,通过对改进后的光线投射法进行实验分析,在使用256×256×256像素的三维体数据进行重建时,重建速度达到36.8 ms,与传统光线投射法相比,运算速度能够在原基础上有了较大进步,提高了一个数量级,达到快速实时绘制所需要达到的要求,实验结果表明,该并行化算法有效可行。