医学图像三维重建是目前的一个研究热点问题，是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图象处理在生物医学工程中的重要应用。它涉及数字图象处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。医学图像三维重建及可视化在诊断医学、手术规划及模拟仿真、整形及假肢外科、放射治疗规划、解剖教学等方面都有重要应用。因此，对医学图像三维重建的研究，具有重要的学术意义和应用价值。 本文主要研究了利用可编程图形硬件的加速光线投射算法的高质量体绘制技术。目前的可视化技术的两个主要的研究方向分别是提高重建速度和增强成像质量。本文一方面依靠光线投射算法的可控性，提出各种滤波和反走样技术，以增强可视化的成像质量；另一方面利用了现代图形处理器的可编程性、高速性、并行性来提高可视化的重建速度。并将这两者有机的结合在一起，来解决可视化实现过程中的经常遇到的成像失真和大数据绘制问题。并在最后研究了对于分割后数据的可视化技术。 本文首先对光线投射算法进行深入的研究和讨论，并详细的介绍了可编程GPU的技术框架和相应的着色语言。最后，将两者结合起来，研究了基于GPU加速的光线投射体绘制技术。在第三章，本文从基于GPU的可视化流水线的角度，对成像质量问题进行了深入细致的分析，研究各种产生走样的原因，并提出了相应的解决方案。第四章对大规模医学图像数据可视化问题进行了全面的研究。 文章最后研究了分割后数据的可视化问题。设计并实现了在基于GPU的绘制框架下的多通道二级绘制框架来对分割后医学体数据进行可视化处理。