医学数据的可视化将大量的组织断层图像重建为具有真实感的三维立体模型，在辅助医生诊断、手术导航和引导治疗等方面具有重要的作用。目前的可视化技术分为面绘制和体绘制，其中体绘制技术能够将物体中的细微结构和细小变化真实地显示出来，具有图像质量高、便于并行处理等优点，应用更为广泛。本文对影响体绘制算法成像质量及成像速度的关键因素进行深入研究，针对其中存在的问题提出了一些改进措施，从而满足医学数据可视化的要求。传递函数的设计是影响体绘制算法成像质量的重要因素，好的传递函数能突出显示数据集中的感兴趣区。一维传递函数设计简单，但难以区分复杂的医学组织，而现有的多维传递函数设计中需要用户选择更多参数，增加了接口的复杂性。本文将数据分析和图像引导的传递函数设计方法结合起来，首先利用体直方图对原始体数据的灰度值、一阶、二阶方向导数进行统计，通过对体直方图的分析确定不同对象的边界，产生具有较好组织区分度的多维传递函数。同时，针对现有多维传递函数设计接口的复杂性，提出基于划线的交互方式，使传递函数的设计更直观并且符合用户特定的观察需求。光线投射算法是现有体绘制算法中成像质量最好的一种，但由于计算量大，对于大型数据集的重建难以达到实时交互的要求。本文利用可编程图形处理器GPU的强大计算能力，将原本基于CPU软件实现的光线投射算法完全移植到GPU端实现，并且实现了逐像素的光照效果，在提高渲染图像质量的同时保证了交互的实时性。同时，针对现有光线投射算法在体数据与几何体混合体绘制时产生的错误遮挡关系，利用帧缓存对象，正确地绘制出体数据与几何体组成的混合场景。最后，通过对开源可视化类库VTK的扩展，设计实现了一个可充分利用GPU加速功能的医学数据可视化工具包。实验结果表明，本文设计的工具包在绘制图像质量、绘制速度方面均有良好表现，能够在普通PC上实现对医学数据的高质量交互可视化。