计算机断层扫描（CT）技术自上世纪70年代问世以来一直是一种强大的诊断工具，利用CT成像数据，科研人员可以对人体内部器官和组织（如血管）进行三维重建。这种人体组织器官的三维重建对于外科手术来说至关重要，此外它也可以作为一个医学教学示例。然而，传统的三维重建工作严重依赖医生的手动操作，这些操作耗时且主观，此外需要医生具有较为丰富的经验。因此，本文针对人体血管自动三维重建的问题，提出了一种新型半参数高斯混合模型。该模型是对经典的混合高斯模型的拓展，它允许参数（例如均值和方差）在不同体素上具有非参数变化。同时，本文也开发了基于核的期望最大化算法来估计模型参数，并给出了相应的渐近理论。此外，本文提出了一种新型的基于回归的方法来选择最佳带宽。与传统的基于交叉验证的方法相比，基于回归的带宽选择方法在计算和统计效率方面表现更好。最后，本文给出了全自动实现人体血管三维重建的实例并取得了较高的精度。