利用多帧二维图像重建三维立体场景的三维重建技术是计算机视觉研究领域的重点和热点，并且目前主要在计算机图像处理和医学研究等领域都有着广泛的应用。　　而医学图像的三维重建技术在各医学方面都有重要的研究意义和应用价值。它的基本原理是利用从医学成像设备中采集得到的二维原始图像经处理后转变为三维数据，然后以直观立体的形态显示出来。介于临床医学的需求，此技术的实用价值主要体现在其重建速度和重建精度两个方面。为此，出现了众多优秀的重建算法，但设计一个运行速度快，重建图像质量高的算法仍然是一个具有挑战性的难题。　　本文先对医学图像三维重建技术的研究背景和现状进行了回顾，并且简述了三维重建的具体步骤，包括二维图像的获取，配准，体数据重建等，而其中最为关键过程的就是体数据重建。　　其次，在通过对传统的体数据重建算法进行对比和研究后，提出了在最近像素邻域(PNN)算法中进行优化改进，主要是在经过bin-filling得到粗略的体数据后对剩余的空体素进行填充插值的一种优化方法。一定程度上在保证了重建图像的质量的基础上，减少了重建运行时间。　　最后简单介绍了当前在医学可视化领域中应用最普遍的可视化开发工具Visualization Toolkit(VTK)，并详述了两种传统的可视化显示算法，包括面绘制算法(RenderingSurface)和体绘制算法(RenderingVolume)两大类。最终在VTK平台上利用体绘制算法的自适应光线投射(Ray Casting)，实现了人体脊椎骨模型的三维重建。