先天性心脏病是一种较为常见的儿科类疾病,同时也是严重危及婴幼儿生命的主要病症之一。已有的临床诊断方法,大都是基于传统的二维超声成像技术对先心病进行诊断,难以提供较为全面的患儿影像信息。为了改善临床诊断的准确性与可靠性,我们设计、开发了一套基于虚拟现实技术的虚拟内窥镜系统,以期为医生提供一种针对小儿先心病的有效的辅助诊断工具。研究中,我们通过与上海儿童医学中心、上海交通大学医学院附属新华医院合作,对如何将虚拟现实技术运用到小儿先天性心脏病的定性和定量诊断方面进行了探索。斑点噪声是超声图像中的固有现象。斑点噪声的存在降低了超声图像的视觉质量。为基于超声图像的医学诊断环节带来诸多的不利影响。因此,对医学超声图像进行预处理将会对后续的虚拟现实可视化过程产生重要的影响。本论文的主要工作分为以下几个方面：(1)在图像降噪环节中,我们设计了一种新的针对超声图像的阈值降噪方法,这种方法使用了曲线波变换的多尺度特性和多方向性。在降噪阈值的确定过程中,利用无偏风险估计准则,并结合曲线波系数的邻域信息,提出了一种曲线波域最优阈值的降噪模型。实验表明,本文的降噪模型在对超声图像中的噪声进行有效抑制的同时,能够对于图像中的边缘细节信息进行较好的保持。(2)在图像的分割环节,我们提出了一种拓扑导数寻优与区域融合策略相结合的超声图像分割方法。首先使用区域融合技术,并结合图像的梯度信息对图像进行初始的预分割,预分割后的图像被划分为一系列具有匀质化特征的子区域。再利用拓扑导数的原理,将图像的分割问题转化为代价泛函的最优化求解过程,对前述的预分割的结果进行细化分割。经过实验验证,本文的分割方法能够实现对于心脏超声图像、尤其是图像中的瓣膜区域进行较好的分割。(3)为了消除在图像的采集过程中,由于患儿运动而产生的伪影。研究中我们使用了一种基于三维刚体变换的图像配准方法对心脏超声图像进行配准,以消除图像中的运动伪影。我们将图像的梯度信息与区域互信息相结合,作为配准过程中的相似性度量参数,同时使用粒子群算法对配准参数进行求解。结果显示,这种配准方法能够对于图像中的运动伪影进行有效的消除。(4)研究中,我们对于虚拟内窥镜系统的功能进行了扩充,增加了多视角显示和三维测量的功能,以期为临床医生提供更为全面的辅助诊断信息。同时,我们选取了16例小儿房间隔缺损(ASD)病例数据,对其进行三维可视化显示,对虚拟显示后的ASD面积、最大径和最小径进行了测量并与临床三维超声心动图的测量结果进行了比对。结果表明：虚拟环境下的测量值与临床三维超声心动图的测量结果具有高度的相关性,初步表明了心脏超声虚拟内窥镜系统将有助于提高诊断的准确性和可靠性,可以被应用于ASD的定性和定量检测中。