目前,医学图像处理系统已经成为了医院不可或缺的诊疗工具。但是,这些系统绝大部分都是基于本地运行的,无法便捷地进行访问。近年来,互联网技术有了长足的发展,移动设备性能大幅提高,加之基于B/S(浏览器/服务器)框架的软件具有易访问、跨平台的特点,基于B/S框架的医学图像处理技术方面的研究逐渐兴起。针对本人及课题组其他成员共同研发的基于B/S框架的医学图像处理系统,本文提出了一种算法接入方法,包括算法程序架构和一套综合优化策略。该算法程序架构将程序划分为算法核心模块、逻辑控制模块和网络通信模块,而综合优化策略包括数据压缩、请求消息过滤、返回结果缓冲过滤、计算任务合并。血管拓扑建模是一类重要的医学图像处理算法。本文以肝内血管的拓扑建模为例,介绍并实现了血管中心线提取方法,使用多叉树数据结构完成了血管拓扑模型的构建。在此模型基础上,结合面绘制算法和本文提出的B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法,进一步实现了B/S框架下的肝内血管和肝脏的交互式分段并进行了性能测试,展现了该算法接入方法的良好性能。医学图像的三维可视化是另一类重要的医学图像处理算法。本文研究了最大密度投影、多平面重建、直接体绘制等三维可视化算法原理,实现了耦合的最大密度投影和多平面重建。此外,结合直接体绘制算法、CUDA和本文提出的B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法,实现了B/S框架下CUDA加速的直接体绘制。本文对其进行了性能测试和分析,测试结果表明,本文提出的B/S框架医学图像处理系统的算法接入方法具有良好的性能。