从医学图像重建人体解剖结构的多组织体模型,是现代计算机辅助医学应用领域一项基本且重要的工作。本文介绍了一种基于医学图像的多组织四面体模型重建新方法。它主要分为两个步骤:带组织标记的限定Delaunay四面体网格生成和混合组织四面体划分。本文首先深入研究了基于医学图像的多组织四面体模型重建技术的基本原理、方法和特点。重点是基于网格和基于Delaunay准则的四面体重建技术,进而提出一种扩展的限定Delaunay四面体剖分算法。扩展算法以解剖结构外边界表面网格和内部组织采样点作为算法输入。它在限定Delaunay四面体剖分算法中引入点的组织标记和组织标记计算方法,从而可以计算四面体网格元素和Steiner点的组织类型,生成带组织标记的限定Delaunay四面体网格。扩展算法依据点的几何距离构建四面体和插入Steiner点,使得带组织标记的限定Delaunay四面体网格中存在跨越组织边界的混合组织四面体。混合组织四面体划分算法判断并计算每个混合组织四面体单元的分界点位置和组织标记,把它们重新剖分成组织类型唯一的单一组织四面体,从而得到由不同种类的单一组织四面体单元组成的多组织四面体网格。算法以Windows 2000为平台,用Visual C++6.0编程实现。实验基于中国数字可视人和虚拟韩国可视人数据,重建人体头部和头部下颌部多组织四面体模型,获得良好结果。这种简易生成复杂模型的方法,为复杂物体建模问题及其应用,如计算机辅助组织工程等提供了新的解决方案。该算法也可推广到其它领域图像序列网格生成应用中。