分子影像是现代医学影像学的一个新兴分支,是在活体状态下应用影像学方法从细胞和分子水平对生物过程进行定性和定量研究[1]。光学分子影像(OMI, Optical Molecular Imaging)是一种快速发展的分子影像技术,将光学过程与一定的分子性质相结合,对目标物体的生物自发光或激发荧光进行测量和处理,它主要用于组织病理变化的早期研究[2]。相对于其他几种分子影像技术如:核磁共振(MRI, Magnetic Resonance Imaging)分子成像,正电子发射断层成像技术(PET, Positron Emission Tomography),单光子发射断层成像(SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)等,光学分子影像技术具有价格低廉,分辨率高,灵敏度高等优点。因此在生物学、医学和药学研究中得到了广泛的应用。但是,由于光在生物组织内传播时会受到散射作用和吸收作用,仅从生物体表面边界处采集光信息,很难对体内的发光位点进行精确定位,因此各种重建算法在光学分子影像学中得到了广泛地应用和研究;例如,解决前向问题的有限差分法和有限元法以及解决偏微分方程的反演法。本文在一种基于有限元的重建算法的基础上,首先设计了一个小鼠模型,并开展了基于小鼠模型的实验:采集10个角度X光图像,以及对应的荧光图像,重建结果验证了算法的有效性和正确性。然而当采用有限元法对真实小鼠实验数据进行重建时,很难得到生物体内部组织的三维网格理想的划分,因而网格划分成为基于有限元的重建算法的一个关键问题。为了解决这一问题,本文引入了数字老鼠Atlas网格划分数据,设计和实现了X光投影算法——将数字老鼠的三维网格投影成二维X光图像,然后针对从多个角度得到的二维X光投影图像与真实小鼠实验的X光图像进行配准,进而在真实小鼠内部组织中重构数字老鼠的网格结构,达到三维配准的目的。为了解决了三维配准中出现的四面体翻转的问题,本文引入弹性策略,对三维配准算法进行了有效改进。最终,解决了基于真实小鼠的有限元重建算法中的网格划分问题。本文的主要贡献是:在一种基于有限元的重建算法的基础上,设计了一个小鼠模型,并开展了基于小鼠模型的实验,实验结果验证了重建算法的有效性和正确性;进行真实小鼠实验,进行数据采集;引入数字老鼠Atlas网格划分数据,设计和实现了对其三维网格进行X光投影算法,对基于数字老鼠Atlas的真实小鼠三维网格的配准算法进行了改进。