關於三維重建之醫學影像研究，係利用臨床所得之MRI影像檔，重建大腦實質(Brain parenchyma)及腦室(Cerebral ventricles)系統之三維幾何圖形，旨於建立虛擬生理人之大腦模型，如：大腦多孔力學模型(Cerebroporomechanics model)，之前處理平台，其處理過程乃利用影像分割技術(Segmentation)及影像重建技術(Reconstruction)二步驟而獲得。首先，吾人利用半自動演算法產生速度圖像(Speed image)，其法基於高斯混合模型(Gaussian mixture model-based clustering)和隨機森林分類模型(Supervised classification using random forests)，並採用前後景圖像之差異(前景為感興趣之區域並定義為正，而後景則定義為負)。此外，尚需先將不同組織分類標記，而每個被標記之立體像素(Voxel)將產生該特徵向量，唯其特徵可以是影像強度(Pixel intensity)或是空間中的座標。進而利用分類器使吾人選擇之特徵進行機器學習分群。另外，於三維影像重建部分，係找出目標區域之輪廓，並使用主動輪廓模型分割法(Active contour model)及初始化種子法(Initialization seed)，其中，主動輪廓模型將會隨著速度圖像和所選擇之初始化種子適應地劃分出吾人感興趣區域(Region of interesting, ROI)，最終即得三維影像之重建結果，下列乃展示本實驗室針對人類及老鼠大腦之三維重建結果。