Das performante Rendering großer Volumendaten stellt trotz stetig gestiegener Prozessorleistungen nach wie vor hohe Anforderungen an jedes zugrunde liegende Visualisierungssystem. Insbesondere trifft dies auf direkte Rendering-Methoden mithilfe des Raycasting-Verfahrens zu, welches zum einen eine sehr hohe Qualität und Genauigkeit der generierten Bilder bietet, zum anderen aber aufgrund der dafür nötigen hohen Abtastrate relativ langsam ist. In dieser Studienarbeit wird ein Verfahren zur Beschleunigung des Raycasting- Visualierungsansatzes vorgestellt, das auf adaptivem Sampling beruht. Dabei werden statische Volumendaten zunächst in einem Vorverarbeitungsschritt einer Gradientenanalyse unterzogen, um so ein Interessensvolumen zu erstellen, das wichtige und weniger wichtige Bereiche kennzeichnet. Dieses Volumen wird anschließend von einem Raycaster genutzt, um adaptiv für jeden Abtaststrahl die Schrittweite zu bestimmen.