複数のデータから少なくとも1つの3次元画像100を構成する方法であって、i.少なくとも1つの画像に対して重心の公式を使用してデータの中心線を抽出するステップと、ii.前記少なくとも1つの画像を複数の部分に区分するステップと、iii.各々の部分で複数のグレースケール点を決定するステップと、iv.前記複数のグレースケール点をしきい値と比較するステップと、v.各々の部分に対して前記重心を決定するステップと、vi.複数の重心を接続するステップとを含む、方法。前記方法が、請求項1での前記ステップを遂行する前に、少なくとも1つの画像から血管情報を抽出し分類するステップを含む、請求項1に記載の方法。前記方法が、前記血管情報を外部の位置に保存するステップをさらに含む、請求項2に記載の方法。前記血管情報が、外部の位置にx、y及びzの値として保存される、請求項2に記載の方法。前記複数のグレースケール点が前記しきい値以上であり、前記少なくとも1つの画像が再度区分され、ステップiii~viが反復される、請求項1に記載の方法。前記複数のグレースケール点が前記しきい値未満であり、v及びviの前記ステップが実施される、請求項1に記載の方法。前記画像が、単一視点の血管造影図である、請求項1に記載の方法。前記データの中心線が、血管の中心線である、請求項1に記載の方法。前記方法が、3次元画像100をもたらす、単一の細分化された投影図に関して遂行される、請求項1に記載の方法。前記複数のグレースケール点が、z次元により表される、請求項1に記載の方法。前記3次元画像100が、3次元冠状動脈樹である、請求項9に記載の方法。複数のデータから構成可能な3次元画像100であって、3次元点の少なくとも1つの群を形成するために線形に接続可能な複数の3次元点を含む、画像100。3次元点の前記少なくとも1つの群が、少なくとも1つの冠状動脈樹である、請求項12に記載の画像。各々の点が、前記少なくとも1つの冠状動脈樹における、各々の血管分岐部に対する各々の点の関係に関する細部を含む、請求項13に記載の画像。前記3次元画像100が、少なくとも1つの単一視点の血管造影図から構成可能である、請求項13に記載の画像。