Es gibt eine Fülle von Verfahren, die für den Anwender eher lästig sind als hilfreich. Nicht alle Filterungsmethoden und  deren  Kombinationen  sind  sinnvoll.  Erst  nach  vielen  Versuchen  kann  man  herausfinden,  wie  man  einige Parameter  einstellen  soll,  damit  sich  das  auch  positiv  auf  das  Bild  auswirkt.  Aus  diesem  Grund  werden  einige wenige  sinnvolle,  effektive  Verfahren  und  deren  Kombinationen  ausgewählt  und  deren  Parameter  auf  geeignete Werte voreingestellt.   Dem Softwarebenutzer werden also nur verschiedene Aktionen wie Glättung und Kantenverstärkung angeboten, die er nacheinander auf das Rohbild wirken lassen kann. Über die zugrunde liegenden Algorithmen muss jedoch der Anwender nichts wissen.   Je nach Rechnerqualität, Datenmenge und Filter, dauert es ein paar Sekunden bis eine halbe Minute bis sich die Einstellungen auf das Bild bemerkbar machen.    2.1.1 Tiefpassfilter   Ein  Tiefpassfilter  funktioniert  ähnlich  wie  ein  Weichzeichner  in  der  Photographie.  Der  Tiefpassfilter  lässt  alle großen  Strukturen  besser  scheinen  bzw.  vortreten,  indem  er  alle  kleinen  Schwankungen  im  Bild  verringert.  Der Tiefpassfilter weicht allerdings auch  alle scharfen Kanten auf. Der Algorithmus bildet einen Mittelwert über den Datenpunkt und seine Nachbarn. (Abb. 2.1.1)   (Abb.2.1.1) Dreidimensionale Rekonstruktion (Ultraschall Bilder) vom Kopf eines Fötus ungefiltert (links). Nach Anwendung eines Tiefpassfilters (nach rechts) 2.1.2 Medianfilter Ein Medianfilter gleicht auch einzelne Punkte mit abweichendem Grauwert ihrer Umgebung an. Somit werden die störenden  Signale  im  Bild  eliminiert.  Hierbei  werden  allerdings  die  Konturen  des  Originalbilds  nicht  ineinander zerfließen. (Abb. 2.1.2) (Abb. 2.1.2) Anwendung von Median Filter (Ultraschall Bilder) 2.2 Segmentierung von Schnittbildern   Wie  bereits  erwähnt,  geht  es  bei  der  präoperativen  Planung  meist  darum,  ein  dreidimensionales  Modell  des Patienten zu schaffen, damit anhand dieses Modells der Chirurg vor der Operation die Anatomie seines Patienten gründlich  studieren  und  die  beste  Operationstechnik  und  den  schonendsten  Zugangsweg  bestimmen  kann.  Das größte  Problem  ist  dabei  die  Trennung  der  wichtigen  anatomischen  Strukturen  voneinander  und  von  weniger wichtigen Bildbereichen. (so genannte Segmentierung).   Wenn man zum Beispiel Nerven auf dem Bildschirm gelb und Blutgefäße rot darstellen möchte, muss der Computer wissen,  welche  Bereiche  im  Datenvolumen  (welche  Voxel  im  Datenquader)  zu  den  Nerven  und  welche  zu  den Blutgefäßen gehören. Da dies für jeden Patienten neu erarbeitet werden muss, ist es wichtig, dass die Segmentierung schnell und trotzdem genau ist.