医学影像领域的迅速发展极大的推动了现代医学的进步。目前,计算机断层成像(CT)、核磁共振成像(MRI)、超声等医学影像技术已被广泛地应用于临床诊断和治疗。本文的主要研究内容是:在计算机的辅助下,从医学图像中分割出医生感兴趣区域,并结合可视化技术进行三维显示。对该课题的研究能够使医生对人体病变部位的观察更直观、更清晰,提高诊断的正确率。在医学图像处理与分析领域中,图像分割一直是经典难题之一。分割是正常组织和病变组织的三维可视化、手术模拟、图形引导手术等后续处理的基础,分割的准确性对医生诊断患者的病情至关重要,因此图像分割在医学应用中具有特殊的重要意义。医学图像可视化是目前医学图像处理的一项重要研究内容,也是科学计算可视化中最成功的应用领域之一,已成为辅助疾病诊断和治疗的重要手段,并且深入到医学的各个方面。三维可视化技术主要包括面绘制和体绘制,其中体绘制的渲染图像保留了原始影像数据中丰富的三维信息,可将人体内各组织的层次关系表现出来,因此本文主要采用体绘制显示对体数据分割的效果。本文首先研究了医学图像三维可视化中的基础知识,介绍了几种常用的三维重建算法;然后对图像分割领域进行深入探索,概括了当前较为成熟的和正在探索中的分割算法,并分析如何将常见的图像分割算法应用于三维体数据中;接下来针对医学图像体数据采用几种算法进行分割处理,并通过实现效果分析各算法各自的适用范围以及优缺点;最后实现一个完整的医学图像三维可视化系统,针对符合DICOM 3.0标准的医学CT断层图像进行处理。实验结果表明,本文的研究对体数据的分割与可视化处理较为实用,为临床诊断治疗以及医学教学提供了较好的辅助。本文对医学图像体数据分割中的关键技术进行了探讨,将序列断层图像所构成的体数据看作一个整体进行处理,以提高分割效率和准确率。文中实现了几种针对序列CT图像的三维分割算法,此外为了提高分割效率,本文提出一种基于八叉树的分裂合并算法,能够准确而高效地对体数据进行分割处理。本文最后,对毕业课题所做工作进行总结,并提出进一步的研究设想。