پردازش تصویر پزشکی شامل استفاده و کاوش مجموعه داده‌های تصاویر سه بعدی از بدن انسان است که معمولاً از یک توموگرافی کامپیوتری (CT) یا اسکنر تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) برای تشخیص آسیب‌شناسی یا هدایت مداخلات پزشکی مانند برنامه‌ریزی جراحی یا برای تحقیقات به دست می‌آید. اهداف پردازش تصویر پزشکی توسط رادیولوژیست‌ها، مهندسان و پزشکان برای درک بهتر آناتومی بیماران یا گروه‌های جمعیتی انجام می‌شود.

مزیت اصلی پردازش تصویر پزشکی این است که امکان کاوش عمیق اما غیر تهاجمی آناتومی داخلی را فراهم می کند. مدل‌های سه‌بعدی آناتومی‌های مورد علاقه را می‌توان برای بهبود نتایج درمان برای بیمار، توسعه دستگاه‌های پزشکی و سیستم‌های تحویل داروی بهبودیافته یا دستیابی به تشخیص‌های آگاهانه‌تر ایجاد و مطالعه کرد. این به یکی از ابزارهای کلیدی برای پیشرفت پزشکی در سال های اخیر تبدیل شده است.

کیفیت روزافزون تصویربرداری همراه با ابزارهای نرم افزاری پیشرفته، بازتولید دیجیتالی دقیق ساختارهای تشریحی را در مقیاس های مختلف و همچنین با خواص بسیار متفاوت از جمله استخوان و بافت های نرم تسهیل می کند. اندازه‌گیری، تجزیه و تحلیل آماری و ایجاد مدل‌های شبیه‌سازی که هندسه‌های تشریحی واقعی را در خود جای می‌دهند، فرصتی را برای درک کامل‌تر، به عنوان مثال تعامل بین آناتومی بیمار و دستگاه‌های پزشکی فراهم می‌کند.

فرآیند پردازش تصویر پزشکی با به دست آوردن داده های خام از تصاویر CT یا MRI و بازسازی آنها به فرمت مناسب برای استفاده در نرم افزارهای مربوطه آغاز می شود. یک بیت مپ سه بعدی از شدت های مقیاس خاکستری حاوی یک شبکه وکسل (پیکسل های سه بعدی) ورودی معمولی برای پردازش تصویر را ایجاد می کند. شدت مقیاس خاکستری سی تی اسکن به جذب اشعه ایکس بستگی دارد، در حالی که در MRI با قدرت سیگنال های ذرات پروتون در طول آرامش و پس از اعمال میدان های مغناطیسی بسیار قوی تعیین می شود.

برای کاربران پزشکی، حجم تصویر بازسازی‌شده معمولاً برای بخش‌بندی و ویرایش مناطق مختلف آناتومیکی مورد علاقه، مانند بافت و استخوان، پردازش می‌شود. به عنوان مثال، در نرم افزار Synopsys Simpleware، کاربران می توانند عملیات پردازش تصویر مختلفی را در سطح دو بعدی و سه بعدی انجام دهند، از جمله:
کاهش و حذف نویزهای ناخواسته یا مصنوعات با فیلترهای تصویر
برش و نمونه‌گیری مجدد داده‌های ورودی برای آسان‌تر و سریع‌تر پردازش تصاویر
استفاده از ابزارهای تقسیم بندی برای شناسایی مناطق مختلف تشریحی، از جمله تکنیک های خودکار با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی
استفاده از ابزارهای اندازه گیری و آمار برای تعیین کمیت بخش های مختلف داده های تصویر، به عنوان مثال، خطوط مرکزی
واردات مدل‌های CAD، مانند ایمپلنت‌ها یا دستگاه‌های پزشکی، برای مطالعه نحوه تعامل آنها با آناتومی‌های فردی
صادرات مدل‌های پردازش‌شده برای شبیه‌سازی مبتنی بر فیزیک، کار طراحی بیشتر، یا برای چاپ سه‌بعدی کپی‌های فیزیکی آناتومی مورد نظر