医学图像可视化不论临床医学界还是从计算机界都是目前研究的一个热点问题，这是一个多学科交叉的研究领域，是计算机图形学和图像处理在生物医学工程领域中的重要应用。它涉及数字图像处理、计算机图形学以及医学领域的相关知识。医学图像三维重建及可视化在诊断医学、手术规划及模拟仿真以及放疗计划等方面都有重要应用。同时，对医学图像可视化的研究，具有重要的学术意义和应用价值。基于PC的多模态医学图像的匹配和可视化可以为临床提供方便、快捷并有较高性能价格比的辅助诊断手段，是目前临床迫切需要的。 医学图像可视化的主要研究内容包括多模态医学图像的匹配、融合、分割以及三维重建。本文对脑肿瘤患者的CT与MRI的可视化的关键技术进行了研究。 首先是对CT与MRI图像的匹配与融合，本文所用方法是首先提取医学图像的轮廓，然后用奇异值分解的方法将空间点列进行匹配，通过迭代得到轮廓点的最优配准参数，以此参数来对多模态医学图像进行配准。 然后是利用模糊C均值(FCM)算法对融合后的图像进行分割与标注，这种方法可以减少人为的干预，能够满意地分割出我们所感兴趣的脑肿瘤区。 Marching Cube(MC)算法是基于规则体数据抽取等值面的经典算法，本文对分割后的脑肿瘤区域用Marching Cube算法对体数据进行绘制。并使用包括可交互的三维图像、适于网上发布的VRML格式、以及AVI或mpeg录像格式等多种方式对结果进行显示。 叼驴浙江大学硕士学位论文 摘要 最后，我们研究开发了一个医学图像可视化研究系统雏形。讨论 了基于PC的医学图像处理和可视化研究系统的设计。在PC机上初 步实现了医学图像的匹配、融合、分割和三维重建以及多种方式的。输出。并实现了包括图像存取、预处理、分割、匹配和可视化的一 系列功能。 本文还给出了对多模态医学图像匹配和医学图像可视化技术的 综述。