揭示大脑的奥秘是新世纪人类面临的最大挑战，科学家们预言脑科学将在二十一世纪自然科学中占据特别重要的地位。三维脑图像不仅可用于解剖学教学，丰富教学手段，还可用于手术计划模拟、辅助手术路线制定、引导图像分割、实现不同脑之间的差异性比较以区分病患等领域。由于三维脑图像数据对于脑科学的研究具有特殊的利用价值，有必要提出一种高效的三维脑图像远程可视化方法。 在现今的医学数据远程可视化体系里，服务器端一般都配备具有强大的图形处理与加速能力的超级计算机或工作站，因而网络带宽与客户端个人计算机的性能成为制约远程可视化体系运转的两大瓶颈。在目前的网络带宽条件下，要提高三维脑图像数据的网络传输速度，关键是寻求一种高效的数据传输方法。多分辨率模型的渐进传输是一种有效的数据传输方式，但现有算法不能很好的解决压缩比与传输稳定性的矛盾。 本文提出一种基于球谐函数的新型的三维脑图像远程可视化方法，其核心在于将三维脑图像模型分解成一组球谐函数正交基的扩展系数。本方法利用最小二乘法将模型的原始坐标拟合成球谐函数正交基的扩展系数。这些系数可以通过因特网传输到客户端并被利用于重建三维模型。理论与实验的结果表明，本方法的数据压缩比一般可达1∶30左右，远高于一些传统的压缩方法，如Progressive Meshes方法。本方法为解决三维脑图像数据在远程可视化中数据量大、难于存储与传输的问题提供了一种新的解决方法。 另外，本文采集一例MRI人脑图像数据作为源数据，利用移动立方体面绘制方法对人体脑部结构进行提取与三维重建。利用所提取的三维人脑结构，结合Visual c++6.0与OpenGL的辅助库函数开发了三维脑图像可视化应用软件，实现了三维脑图像的动态交互与神经通路的演示。利用本应用软件，结合基于球谐函数的三维脑图像远程可视化新方法，可以为建立后续的三维脑图像远程可视化系统奠定基础。