由诸多因素的影响,全球恶性肿瘤的发病率和死亡率持续升高,在我国这种情况更为明显,而且有呈现年轻化的态势。所以实现对肿瘤发展情况做出早期的、无损的、准确全面的判断,并为预后和接下来的治疗方案提供有效的参数支持是具有十分重要的实际意义的。但目前对肿瘤进行评价的分型、分级和分期三个参数只能对已经发展到一定程度肿瘤进行准确的判断,而且获取这三个参数必须要对肿瘤有损的进行切片来分析。为实现对早期肿瘤进行无损诊断及全面的量化估计,本课题提出了以光声成像方法为基础,结合尺度信息、吸收分布信息和弹性信息实现对肿瘤发展情况的全面量化估计。其中介绍了光声成像技术,并通过光声信号进行的分析得到肿瘤的尺寸信息,然后用k-wave仿真实现对仿体进行设置并获得光声信号这一过程,通过获得的光声信号计算仿体尺寸,从而验证计算方法的准确性。肿瘤的发展情况可以根据其周围血管的生成情况进行估计,而血管的密集程度可通过对光的吸收强度来反映,组织对光的吸收强度即组织的吸收系数。光声图像是以光能量沉积为对比度,该对比度来源于组织的吸收系数与到达吸收体的能流率,也称为光通量。根据吸收系数和光通量固有性质的先验信息,设计基于稀疏表示的量化光声成像算法,提取吸收系数。通过蒙特卡洛仿真实现由光到光能量沉积的过程,对提出的方法进行数值仿真验证,证明算法的有效性。在获悉了肿瘤尺度信息和表面的发展情况后,获取肿瘤弹性信息,通过与正常肿块的弹性对比,获悉肿瘤内部是否发生钙化、胶原化和存在积液的情况。该部分设计了基于Time-of-Flight算法的剪切波成像算法,对剪切波位移数据进行图像重建,针对恢复出来的图像因回波信号产生了很多伪影的问题,设计了方向性滤波器,成功滤除伪影,提高了弹性图像的精确度。最后,利用搭建的光声/弹性成像系统,制作的与肿瘤模型相似的仿体进行光声和弹性成像,对实际的光声信号、光声图像及位移数据进行分析处理,从实验方面验证了尺度信息提取、吸收系数分布和弹性系数提取的准确性及可行性。