随着三维医学成像技术的普及和发展,医学体数据已被广泛应用于数字口腔领域,其中锥形束断层成像(Cone Beam Computed Tomography,简称CBCT)技术提供了患者头部精确的内部三维信息,是数字口腔中最常用的体数据来源之一。将患者的CBCT数据直观高效地可视化,并从中精确地抽取出患者的个性化模型已成为数字口腔领域的研究热点。患者牙齿、颅骨和面部模型之间相对关系的计算与分析为数字口腔治疗方案的精准规划提供了重要的参考。围绕CBCT数据在数字口腔领域的应用,本文的工作主要体现在体数据与网格模型的可视化,颅骨和面部模型的抽取,以及单颗牙齿模型的抽取三方面。首先,本文基于绘制流水线的模板测试流程提出了CBCT体数据与牙冠网格模型数据的混合绘制方法,通过对两类数据深度信息的融合计算,提升了绘制结果的准确性,使两种数据的空间关系感知更加精准。其次,本文基于混合阈值方法和自适应聚类算法提出了颅骨和面部模型的自动化抽取方法,利用图像的全局特征高效地实现了颅骨和面部区域的精确分割,并自动对可能出现的误判进行校验。然后,本文提出了将二维图像分割算法在三维空间迭代的CBCT数据分割框架,结合牙齿结构特征提出了基于混合水平集模型和基于区域能量函数模型的二维图像分割方法,提升了CBCT数据中牙齿模型抽取的精度和效率。最后,本文在所研究的体数据相关处理算法基础上,结合模块化设计理念,开发了数字口腔体数据原型系统,实现了CBCT体数据的可视化及牙齿、颅骨和面部模型的抽取,为个性化、精准化的口腔临床诊断和治疗提供了支持。