本论文针对医学体数据,从科学可视化的角度出发,通过分析大量文献,重点研究了水平集的分割算法和基于分割的三维重建方法。论文所做的主要工作及创新成果包括:1.讨论了规则数据场、医学体数据可视化分割和三维重建技术的相关概念,分析了当前国内外的发展情况。2.对水平集分割进行研究,提出了水平集的快速行进法和窄带法相结合的图像分割算法,从规则的医学图像中准确地提取出目标组织器官,为接下来的三维重建做基础;与此同时,根据感兴趣区的特性和其所处的环境合理选取种子点,解决分割中对种子选取的瓶颈问题。3.根据规则的医学体数据,利用本文提出的分割方法,研究了基于分割的改进的Marching Cubes方法和基于颜色填充的光线投影体绘制方法,用实验表明,比传统的重建方法具有较高的可视化效果。4.仔细研究了国内外正在普遍使用的VTK(Visualization Toolkit)和ITK(insightsegmentation and registration Toolkit)开发工具包,并用VC++2005实现了我们提出的分割算法和三维重建方法,给出关键代码。5.用规则医学体数据,在Windows平台上,结合ITK、VTK研究出一套简单的医学可视化系统,该系统实现了三维显示、二维分割、虚拟切片显示、人机交互等功能,具有一定的后续研发参考价值。