虚拟内窥镜是借助虚拟现实、计算机图形学、数字图像处理等技术来逼真地模拟传统内窥检查的一种技术。和传统的检测方法相比，虚拟内窥镜的优势在于非侵入式、经济、无穿孔和感染的风险、灵敏度高、能探索到传统内窥镜无法到达的区域。基于以上原因，虚拟内窥镜特别适合人脑空腔的检测过程。 本文针对人脑虚拟内窥镜这一研究课题，对基于体绘制的人脑虚拟内窥镜进行了深入地研究。主要研究进展工作有： 1．使用对比度扩展、中值滤波、图像锐化、图像校正技术对二维CT断层图像的质量进行改善。 2．采用最大熵原则作多阈值选择的条件迭代算法求出二维医学图像中不同物质的阈值，并对图像进行逐层分割得到人脑空腔，使用Marching Cubes算法并结合OpenGL图形库实现人脑空腔的三维可视化。 3．深入研究了三维数据场中自动路径抽取的几种方法：三维细化方法、距离变换方法、基于分层的路径生成方法和最优可靠路径的生成方法等，实现了基于距离变换的抽骨架算法。同时实现了虚拟相机控制的三种方式：计划漫游、手动漫游、引导漫游。 4．提出了一种改进的体绘制算法，取得了良好的实验效果。研究并实现了如何通过关键帧来生成动画、如何对动画做局部调整等方法，改进了生成动画的平滑性。 5．结合上述研究工作重新设计和改进了原有的虚拟内窥镜系统，实现了本文中提到的算法，并进一步验证了算法的正确性和可行性。