核医学图像是功能成像，被广泛地应用于肿瘤的诊断、心脑血管疾病的诊断与研究等各个方面。目前的单光子发射计算机断层成像仪(SPECT)和正电子发射断层成像仪(PET)得到的都是脑或心脏的三维信息，即人体器官在不同角度下的投影图像，所以图像重建算法的研究和实现对核医学影像的发展是非常重要的。另外，利用人体器官的断层图像进行相关的定性分析和定量计算对临床诊断、治疗与预后都是至关重要的。 本论文的研究工作主要包含以下两方面的内容： 第一，本论文叙述了图像重建的两大类算法：解析法和迭代法。由于SPECT采集的图像数据是不完全的，并且在数据采集过程中的噪声分布是随机的，所以迭代法更适用于SPECT中的图像重建。本论文主要对当今较为流行的一种迭代算法——有序子集最大期望值法进行了系统的研究，并编程实现了该算法。最后用该程序对临床数据进行了处理，其重建结果较为理想。 第二，本论文对门控SPECT心肌灌注左心室功能参数的定量计算进行了研究，改进了一种基于“半球加圆柱”心肌模型的定量计算方法。该方法综合利用了半球加圆柱心肌模型及其分区，克服了用椭圆模型等常用方法的不足。实验表明，此法不仅对正常人左心室功能参数定量计算的结果同国内外相关报道的结果符合很好，对计算有缺损的左心室功能参数也取得了令人比较满意的效果，具有较高的临床价值。