器官是高等动物重要的功能单位,对器官结构的研究有利于了解器官的功能,并支持相关的疾病研究。利用近年来发展的显微光学成像技术,可以实现器官水平的细胞分辨三维成像。基于高分辨率三维数据,数字切片技术可以实现对完整器官在任意角度获取细胞分辨率的切片。然而,如此高分辨率的成像获取的单套数据可达TB级甚至10 TB以上,给数字切片带来了大数据挑战。现有的数字切片方法工具仅能对GB级数据切片。实现10 TB以上大数据切片,并将切片时间控制在满足应用需求范围,是亟待解决的问题。本文以细粒度的数据分块组织格式为基础,分别解决了三维大数据切片中冗余I/O问题和批量三维数据数字切片计算两个关键问题,并构建了一个用于亚微米分辨完整器官三维图像的大数据导航切片工具。具体如下:针对三维数据切片场景利用细粒度分块优化了分块存储格式。将三维大数据分成细粒度小块存储,解决了现有较大尺寸分块存储格式下,切片计算读入冗余数据过多的问题。对于细粒度分块产生的海量小数据文件,采用了合并存储来减少文件数量。基于细粒度分块格式,切片计算过程中载入的数据量下降了87%,切片性能提升至2倍以上。结合JPEG压缩和轮廓约束优化,进一步将切片过程载入的数据量下降70%以上,提升至约7倍的切片性能。建立了高通量的并行三维图像数字切片计算方法,解决了批量三维数据数字切片计算问题。该方法利用高性能并行方法,构建了线程级分布式并行数字切片方法,提升了并行数字切片分布在多节点上运行的效率。使用基于加法的拼接策略,将多个小数据切片单元拼接得到大数据完整切片,并在模型数据、生物图像数据上验证了切片及拼接方法的正确性。在性能上,该切片方法实现了在5秒内对约4.8 TB的小鼠完整心脏细胞分辨率三维图像的数字切片。在方法研究基础上,进一步构建了三维图像交互式数字切片系统。该系统可以便捷直观地定位到三维图像大数据中目标切片角度和位置,并获取对应方位完整器官高分辨切片图像。并将其应用在获取标准方位切片和多角度解剖研究中,展现了对大体积三维图像数据多角度切片的能力。综上所述,本文通过细粒度分块组织存储方案和高性能并行计算方法,减少了数据读取,加快了切片计算,实现了高效的细胞分辨三维图像数据数字切片,提供了快速获取目标方位切片图像的交互式切片工具。