医学图像分割是医学图像处理的重要组成部分，是获取生物组织外形和内部结构的必经步骤，也是医学诊断、手术仿真、手术规划的基础，具有重要的学术意义和应用价值。　　 本文提出的反分割方法是对传统医学图像处理流程的重要改进。针对传统图像分割方法只能在分割完成后观察分割结果且不能对分割过程进行控制等缺点，反分割方法将分割与重建有机结合，通过三维重建技术来指导分割的进行，用户可以在三维重建下观察分割的过程，并可通过多种交互方式对分割过程进行控制和调整，提高了图像分割的灵活度和成功率。　　 根据反分割方法的特点，本文提出了两个分割算法:交互式区域生长算法和上腹部CTA序列图像的自动提取骨骼算法。交互式区域生长算法基于双线程机制，用户可以暂停分割流程并对数据进行修正;自动提取骨骼算法通过使用霍夫变换自动识别主动脉，利用图像边缘梯度方向自动寻找骨骼组织的种子点，实现了对肋骨、脊柱等骨组织的自动提取。　　 反分割使用了快速的三维重建技术，本文对体绘制的原理及常见体绘制算法进行介绍，阐述了GPU高速并行的特征及使用方法，论述了GPU加速光线投射体绘制算法的原理及实现。实验结果表明，GPU加速体绘制算法可以实现快速交互和实时渲染，满足反分割方法的需求。　　 为了使反分割方法中的分割过程与重建过程可以高效地结合，本文提出了三线程的反分割运行模型，将图像分割、三维重建和用户交互分离为三个相互协作的线程。在运行模型的基础上，本文提出了“使用标志数组在体绘制中显示分割数据”、“基于双缓冲队列的分割线程与重建线程通信与同步”、“交互线程使用临界区暂停分割与重建线程”、“基于消息的重建线程与交互线程的同步”等提高反分割效率的关键技术，并设计实现了窗宽窗位调节、三维种子点选取、手工圈选三维区域等几种交互工具。实验结果表明，本文提出的快速反分割方法能在体绘制下流畅地显示当前分割的流程，而作为辅助的交互工具操作简单，响应效率高，延迟时间短。　　 在快速反分割方法的基础上，本文基于MVC架构设计了反分割医学图像处理系统，具备了数据导入/输出、反分割、体绘制、面绘制等功能。基于本系统，本文提供了一个提取肝动脉的操作样例。该操作样例表明，使用反分割方法及其辅助的交互工具，可以在用户具备较少分割算法知识的情况下以“可见即可得”的方式提取感兴趣部位的三维结构，极大地减少了操作的负担，提高了实用性和分割成功率。　　 最后，本文对所研究的工作进行了总结和分析，并对反分割方法的未来发展和应用进行了展望。