由于分子影像(Molecular Imaging, MI)可以对生理过程在体地进行分子和细胞水平的观测,从而在最近几年得到重点关注和迅速发展。与正电子发射断层成像,单光子正电子发射断层成像,磁共振成像,超声成像以及计算机断层成像等传统成像技术相比,光学成像尤其是生物发光断层成像(Bioluminescent Tomography, BLT)和激发荧光断层成像(Fluorescence molecular tomography, FMT)具有较高的探测灵敏度、无电离辐射以及较低的成本等优点。光在强散射的生物组织中的传播可以近似用漫射方程来描述,这是研究BLT问题的数学基础。BLT分为正向问题和逆向问题两个研究方向:正向问题指在已知光源分布、组织光学参数和解剖结构的情况下求解组织内光强分布;逆向问题是在已知表面光强分布、组织光学参数和解剖结构的情况下重建光源空间分布。本文的工作主要集中在BLT重建算法方面的研究,并最终通过小鼠真实实验验证了算法的有效性。本文提出了一种基于hp型自适应有限元方法的BLT光源重建算法。该算法利用基于后延误差的自适应p细分和自适应h细分,并结合了自适应可行区缩小策略,使得重建算法的鲁棒性和效率都得到明显改善,并在一定程度上降低了BLT问题的病态性。我们通过数值仿真和仿体实验对该算法进行了验证,数值仿真中的表面光强分布是通过Monte Carlo方法模拟得到的,仿体实验所使用的表面光强是通过CCD探测器采集到的。实验结果表明:所提出的hp型自适应有限元算法能够极大地改善光源位置及能量重建结果。论文最后详细介绍了基于小鼠活体实验光源重建的具体过程,并得到了初步的重建结果,说明了本文多提出的算法在实际应用中的潜力。