DTI作为一种新的MR成像技术,能够利用水分子的扩散情况反映活体组织的微观结构及病理组织的异常状态。通过对DTI数据重建与可视化,得到组织中神经纤维束的走行轨迹,能够非侵入式地对活体组织的微观结构进行观察与研究,用于神经疾病的诊断及外科术前手术方案的制定。通过运用C++语言和OpenGL开发了一款DTI数据重建与可视化的工具,工具中包括多种可视化技术,如张量的计算与可视化,各向异性测度(FA,VA,MD等)的计算与可视化,图元(椭球)法可视化,多平面重建(MPR),神经纤维跟踪等。本文详细描述了这些可视化技术的实现过程,重点介绍了神经纤维跟踪应用较多的几种算法——FACT算法,Tensorline算法,Brute force算法。通过分析这几种算法的利弊,将Tensorline算法与Brute force算法结合,得到了令人满意的跟踪结果。在以上工作的基础上,为了对DTI可视化结果实时显示,运用了由NVIDIA公司提供的GPU(图形处理器)对跟踪算法进行加速计算。为了充分利用GPU高效的并行计算的能力,文中对跟踪算法重新设计,提出了一种新的适合GPU做并行处理的跟踪模型,将计算时间缩短到原来的十分之一。这种跟踪模型也适用于其他跟踪算法的加速计算。