医学图像的三维重建近几年来一直是一个热点,将三维重建引入到放射治疗当中来,并结合蒙特卡罗方法进行剂量估计,是一种具有广阔发展前景的诊断手段。通过医学图像三维重建,可以方便的揭示出人体组织内的物理属性和空间关系,为临床医学的诊疗和医学科学研究提供清晰的人体结构三维图像和具有最佳效果的治疗计划。本文以医学图像三维重建为基础,通过对放射治疗计划的研究,模拟放射治疗过程,给医学工作者和研究者提供一个立体影像数据的平台和模拟手术的平台,并对放射治疗中剂量分布提供一种可行的分析工具和数学模型。三维医学图像重建的基础是所有医学图像的信息必须建立在一个公共的坐标框架内,这样才能使多幅图像在空间域中达到几何位置的完全对应,达到三维医学图像配准的要求。本文建立统一坐标系,使系统构建了准确的平台。本文利用表面拟合方法进行三维重建。因此组织轮廓提取成为三维重建的基本元素。半自动提取组织轮廓,将其良好地与图像信息相匹配是论文的出发点。本文利用插值和梯度匹配方法将轮廓曲线较好地和图像信息相吻合。拟合后曲线庞大的数据量对于系统的实时性提出了挑战。论文提出基于经验阈值和弧长理论的适应性轮廓采样方法,利用最少的点保留轮廓曲线最多的信息,适应性的对轮廓进行采样,并存储数据。本文讨论了图像重建的三个基本问题:轮廓对应、分叉问题和轮廓拼接问题。论文对于轮廓拼接问题进行了着重分析,并结合小波理论提出自己的见解和方法,构造出最佳相似函数,可以半自动的提取出对应点,较好地解决了轮廓拼接问题。对于另外两个问题,本文也提出了自己的见解,解决了轮廓的分叉问题,从而重建出高质量的三维图形。一般的医学图像只提供一个方向的切片图像,通常是层状面,亦称为水平面的图像信息。对于矢/冠状面的信息,初始数据是缺失的,不能完整的提供医学图像的所有二维信息。论文分析了现有的图像插值重建方法:灰度插值法和对象插值法,提出了局部保有边界算法来进行插值重建,得到图像的矢/冠状面,并利用得到的矢/冠状面来进行层状面图像的层间插值。等剂量线的获得是放射治疗计划的最终目的。本文分析了光与组织的相互关系,建立了蒙特卡罗模型,并利用该方法对等剂量线进行预测和评估,分析影响剂量分布的因素,对于含有多层介质的组织体,进行了光传输模拟,得到了等剂量的分布。对于系统中得到的离散等剂量点,提出了分象限八方向回溯算法,很好的解决了具有多条同种剂量的等剂量线的情况。