分子影像技术的出现使得人们能够以一种无创的方式在体观测生物体分子细胞水平的生理活动，相比于传统的研究手段，分子影像技术可以对同一批生物进行连续观测，因此提高了研究结果的可信程度，目前分子影像技术已经广泛地应用于生物医学研究以及药物研制等领域。光学分子影像是分子影像领域的重要组成部分，它具有无放射性、灵敏度高、成像快速、系统价格低廉等优点，因此近些年来得到了快速的发展。生物自发荧光断层成像是光学分子影像的一种重要模态，可以通过探针特异性地标记靶点从而对病灶分布进行定位。　　生物自发荧光断层成像的目的是利用在生物体体表获得的荧光图像重建荧光光源在生物体体内的分布以反映生物体细胞分子水平变化。但荧光在到达生物体体表前，由于生物组织具有强散射、低吸收的特点，导致荧光光子在生物组织中不再沿直线传输，而是经历了大量的散射过程，使得生物自发荧光断层成像本身具有病态性。而且生物体的非匀质特性进一步加剧了荧光光源重建的难度。同时，由于在生物体体表获得的数据有限，而要求的解数量非常大，导致重建光源不唯一且对噪声比较敏感。因此，研究新型的成像模型和算法，减少对苛刻成像条件的依赖，提高重建的质量、效率是当前国际研究的热点。本文正是在此背景下开展了生物自发荧光断层成像技术的研究。本文从成像技术的实用化需求着手，一方面充分考虑了荧光光源稀疏性这种先验知识，提出了三种新的重建方法从而提高了光源重建的精度、速度和鲁棒性。另一方面，本文研究了基于简化球谐近似的前向问题模型，从成像模型方面进一步提高了光源重建的精度。本文的工作与贡献可以概括为如下几个方面:　　1.提出了一种基于两步迭代收缩的稀疏重建方法，抑制了基于L2范数正则化方法重建结果过平滑的问题。该方法首先通过融入荧光光源的稀疏特性作为先验知识，建立了基于Lp范数（1≤p＜2）的稀疏正则化方法。其次，针对基于Lp范数的稀疏正则化方法求解难的问题，通过引入特定的辅助函数将原来的高维优化问题转化为一系列一维优化问题，降低了问题求解的复杂性。同时，针对生物自发荧光断层成像病态性的特点，提出了两步迭代的策略解决了标准迭代收缩方法在每次迭代时只利用上一步迭代的解所造成的收敛速度过慢的问题。最后，使用基于非匀质数字小鼠模型的仿真实验对算法的有效性进行了验证。实验结果表明，本方法获得了明显优于基于L2范数的正则化方法的重建结果，提高了重建图像质量。　　2.提出了一种基于对偶增广拉格朗日的快速重建方法。该方法在重建问题中使用了基于L1范数的正则化，有效地避免光源重建的过平滑现象。其次，针对系统矩阵为稠密矩阵和解向量具有较高维数的特点，运用对偶和变量分裂将原目标函数等价为对偶目标函数，实现了目标解向量的降维。而且将原问题的解向量作为拉格朗日乘子向量进行求解，减少了迭代次数和重建时间。此外，还使用包含回溯搜索策略的非精确牛顿法求解子最优化问题的。本文使用了基于非匀质数字小鼠模型的仿真实验对算法的有效性进行验证。实验结果表明，本算法不但在单光谱和全域的条件下可以准确地重建荧光光源，而且与迭代收缩算法相比，可以将重建速度提高50倍以上。真实小鼠实验进一步验证了算法的有效性。而且，实现了除正则化参数以外，所有参数的自适应选择，从而也有效地提高了方法的适用性。　　3.提出了一种基于搜索树技术自适应可行光源区域的重建方法。由于生物自发荧光断层成像具有严重的病态性，为有效地降低病态性，现有的重建方法大多是基于可行光源区域策略或正则化的方法。通常情况下可以结合生物组织的解剖结构和生物体体表光强的分布来确定可行光源区域，但是存在多光源或光源在生物体内较深的位置时，就很难确定合适的可行光源区域。而基于正则化的重建方法重建所得到的图像严重依赖于正则化参数的选择。为解决上述问题，本文基于搜索树技术进行可行光源区域的自适应选择，并在此基础上直接使用最小二乘优化方法进行求解，避免了正则化参数的选择。为选择可行光源区域，首先将系统矩阵中的列向量看做节点，从根节点出发，通过动态地添加候选节点建立包含多条路径的搜索树，树中的最优路径所包含的节点就对应着最优可行光源区域。仿真数值实验和真实实验验证了算法的有效性。实验结果表明，该方法不仅能够在不使用多光谱和正则化方法的前提下实现全域重建，而且相比基于L1范数的正则化方法，除了不再受制于正则化参数的选择，还具有更好的抗噪声性能。　　4.研究了基于简化球谐近似的生物自发荧光断层成像前向问题和逆向问题。解决了扩散近似方程针对一些特殊条件，如在高散射低吸收特性或者高度非匀质的组织中传输，存在着精度不足的问题。本文给出了基于简化球谐近似的生物自发荧光断层成像的前向模型，并完成了逆向问题的建立。实验结果表明，这种新的成像模型可以提高荧光光源的重建精度。