整形外科手术容貌与功能必须兼顾，难度大、危险性高。因此对整形部位三维结构的观察分析、定位定量诊断以及周密准确的手术设计模拟是能否成功实施整形外科治疗的关键。计算机辅助整形外科手术(Computer Aided Plastic Surgery)是利用计算机技术，辅助医生在物理手术实施之前，真实并可重复地模拟手术过程，旨在提高整形手术的成功率和准确性，降低手术成本。本课题得到国家自然科学基金“计算机辅助三维整形外科手术计划与预测关键技术研究”(基金编号：60573179)资助。本文在医学整形相关理论的指导下，以计算机可视化技术为工具，研究了计算机辅助三维整形手术中的部分关键技术。研究的重点是人脸整形，研究的主要内容包括：1)整形部位真实感三维模型重建方法。提出了基于自组织特征映射神经网络的医学图像分割方法，实现对图像中的不同组织进行分割；采用Marching Cubes算法对分割后的体数据进行表面绘制，重建整形部位的三维模型；同时使用3D Range Capture采集整形部位体表纹理和外观网格数据。2)特征点标定及特征测量方法。在给出用于表示人脸的特征点集合及特征测量类型后，通过光线投射算法对三维模型的特征点进行标定；根据体数据和外观网格数据上标定的特征点，采用参考坐标系归一化及三维变换方法，实现数据配准；最后通过特征测量，计算整形部位的特征信息。3)网格编辑方法。提出了基于三角面片的顶点均值网格编辑方法，该方法结合网格细分、网格简化方法，实现了在不同分辨率下对三维模型的编辑。同时为了优化模型显示效果，研究了网格平滑、网格数据点法向量计算等网格优化方法以及三维模型纹理贴图方法。4)系统设计与实现。结合医学整形的实际需要，以Visual C++ 6.0和基于OpenGL的三维图形库VTK为工具，建立了一个计算机辅助三维整形计划系统：FaceLift。系统模拟计算机整形过程，实现了数据读取、三维重建、三维显示、数据配准、特征点标定和网格模型编辑等功能。