逆向工程经过多年的发展之后取得了很大的进步,本项目主要将逆向工程技术运用到应用到数字医学领域。这个项目已经可以实现人体大多数器官组织的重建,本文主要实现了血管三维重建及相关算法的改进,改进主要集中在两个方面：加速和平滑。平滑即对重建效果通过热传导方程平滑和VTK平滑；加速即利用CUDA对MC算法和热传导平滑算法进行加速。通过这两点的改进,实现对整个重建过程的优化。血管的三维重建利用了现在比较常用的MC算法,利用医学DICOM格式的CT图像提取出血管的边缘信息,根据这些有用的信息进行二值化处理,并转化为bmp格式的图像,再将提取出来的bmp图像通过MC算法合成立体器官。在三维重建的过程中,模型成像质量和模型构建速度是关键判定指标。基于GPU的热传导算法是将所有已经处理好的bmp图像保存到GPU中,通过CUDA强大的并行运算将尽量多的点进行热传导运算,重新调整bmp图像的像素值,以便形成更加准确的图像。通过实验证明通过GPU加速的热传导方程在图像平滑速度上有了质的提高。针对移动立方体算法长期存在的成像效果差、等值面提取速度慢等问题,本文利用CUDA的非常强的并行计算能力与CPU协同实现等值面的提取,并且会将提取好的数据保存起来以供后期处理的使用。当需要对这些数据进行相关的处理的时候再进行调用,避免CPU和GPU过多的进行交互操作。通过实验证明,比起常规的MC算法,基于GPU的MC算法提取等值面的速度会大大的提高。然后利用VTK函数库进一步对生成的结果进行显示优化,从实验结果能够看到VTK的非常棒的优化效果。最后,本项目算法的的实现运用了C++编程语言,基于了C#的winform的软件平台实现,构建了实现血管重建相关的算法的优化,并开发出相配套的软件系统,该软件性能稳定并且已经通过CFDA认证进入市场。