医学图像三维重建是指把从CT,MRI等医学成像设备获得的二维断层数据序列转换成三维数据,以直观立体的重建图像展示人体组织器官的三维形态。这种技术在外科手术、远程医疗、放射治疗、虚拟内窥镜、医学教学等方面都有重要的应用价值,因此,已成为目前的研究热点。医学图像分割是医学图像三维重建前关键的一步,是医学图像处理中的难点。本文在综述了现有的分割方法的基础上,介绍了区域生长,全交互,live wire,Fast Marching四种分割方法。医学图像三维重建方法一般分面绘制和体绘制。本文对面绘制和体绘制进行了深入的研究。在面绘制方面,本文分析了面绘制的经典算法-—Marching Cubes算法的原理,缺点及改进办法。为了提高面绘制实时交互能力,本文分析了二次误差测度网格简化算法,实验证明,在不降低图像质量的前提上,提高了绘制效率。在体绘制方面,本文分析了光线跟踪体绘制算法,并提出了一种以光线跳跃为主,多种策略为辅的改进光线跟踪算法,实现了光线投射,基于三维纹理映射,剪切变形,改进的光线投射四种体绘制算法。实验证明：改进的光线跟踪算法可以在不改变重建图像质量的前提下,提高绘制速度。本文设计的医学图像三维重建系统MedicalMT包括五大模块：图像解析,医学图像预处理,三维图像处理,交互操作,图像后处理。该系统成功应用于脑胶质瘤表面积体积计算,脑部肿瘤分割重建,血管提取,骨骼提取,脑部动脉瘤检测,得到了临床医生的认可,证明了该系统有一定的应用价值。