CT扫描已成为肺部疾病检测的最重要手段之一。利用医学可视化技术对CT图像进行处理,能够重建出具有高度可视化性能的三维影像,给临床诊断提供了直观的病变信息,使过去不易确诊的疾病有了准确诊断的可能。医学可视化技术主要包括图像分割、三维重建、虚拟切割、三维测量等。通过对区域生长、数学形态学、曲率、“滚球”算法的研究,给出一种改进的基于像素肺部分割的方法。首先利用区域生长提取肺部的大致区域、数学形态学算子弥补肺区内的孔洞;然后利用肺部边缘光滑性这一先验知识,通过曲率阈值快速找出肺部边缘上可疑为缺口的点;最后只在这些可疑点附近执行滚球算法,修正边缘。通过这种方法,减少了肺部分割时间,提高了分割效率,并在一定程度上提高了精度。为了实现对大规模数据的并行可视化,给出并实现了一个简单高效的面绘制数据并行方案。该方案采用一种动态数据分配方法和完整的等值面处理流程,具有良好的加速比和图像效果。系统功能测试与性能测试表明,在基于肺部CT的医学可视化系统中,所用分割方法弥补了传统分割方法的不足,不但提高了效率,而且在一定程度上使分割结果更加精确;所给出的并行方案,解决了高分辨率CT图像所带来的海量计算问题,提高了图像的绘制效果,有利于医生进行诊断肺部病变和设计肺部手术。