微波致热超声层析成像（Microwave Induced Thermoacoustic Tomography,MI-TAT）是近年来发展起来的一种成像技术,结合了微波成像和超声成像的双重优点,使得重构的图像可以同时具有高对比度和高分辨率。该技术利用微波作为激励源,将激发出的超声波作为信息的载体,在生物医学成像领域具有重要的潜在应用价值。当生物组织暴露于电磁场中,由于介电损耗导致组织内部温度升高,产生热膨胀和收缩,从而激发超声波,该超声波被生物组织外部的超声传感器阵列所接收并用于成像。整个过程涉及到从电磁场到声场的多物理场转换。由于生物医学应用中待成像目标的介电特性是非均匀的,声场特性也是非均匀的,本文围绕复杂介质中的微波致热超声成像技术中的成像算法进行了研究并对微波致热超声成像的实际应用进行了探索性实验。主要内容和创新点包括:1.基于目标空间分布特性的微波热声成像算法为了在基于复杂介质模型字典的压缩感知微波热声成像算法中实现更精确建模的同时提高优化算法的效率,提出了一种基于目标空间分布特性的成像算法。首先,优化了热声成像背景下传统压缩感知模型的正则化参数的选取。以?₁范数加权迭代的方式提高待恢复向量的稀疏性,从而增强成像质量。其次,在算法中考虑了微波热声信号时域稀疏分布的特征和目标呈块稀疏分布的特征,将待估计的目标向量进行分块处理,用混合?_2/1范数正则化项代替传统的?₁范数正则化项,后续优化算法可以针对每一块采用交替方向乘子法实现并行处理,在保证成像质量的同时提高算法的效率,节省成像时间。2.基于传感器空间脉冲响应的模型重构算法针对传统热声成像算法中没有考虑超声传感器特性,仅在建模过程中将传感器近似为点模型的问题,提出了基于传感器空间脉冲响应的模型重构算法。该算法在建模过程中考虑了传感器的空间单位脉冲响应,非均匀辐射的影响及与空间相关的传感器的灵敏度。通过将图像与超声传感器的几何形状进行空间卷积,可以将传感器的几何结构集成到正演模型中。在这种情况下,为了降低计算量,利用传感器与目标位置的几何关系,在建模过程中进行时移从而快速生成字典。在基于模型的重构算法中考虑传感器的响应和孔径则能够更准确地恢复初始声压分布,提高重构图像质量。3.基于相关矩阵的微波热声统计重构算法对实际微波热声成像中的有限角度扫描和采样点稀疏导致成像算法鲁棒性差的问题,提出了一种基于相关矩阵的统计重构算法。统计反演方法的本质是将目标分布以概率统计的形式重新构造出反演模型,结果不但能够反映估计的目标分布还包括估计的误差。该算法利用稀疏贝叶斯学习框架对热声信号进行统计重构,通过将待成像目标的块分布特征及字典中热声信号的相关矩阵纳入考虑,更好地利用了先验信息,实现了在保证成像质量的同时提高了重构算法的鲁棒性。4.基于高斯混合模型的声速自聚焦微波热声成像算法对微波热声成像中存在的声速非均匀导致图像失焦的问题,提出了一种基于高斯混合模型的声速自聚焦成像算法。该算法基于生物组织类型在热声效应中多物理场之间的关联（电导率和声速）,仅依靠超声传感器阵列采集的热声信号,不需要额外增加实验设备复杂度,也不需要额外设置参考源。采用均匀声速假设重构的图像作为初始条件,通过获得每个像素源的局部密度和距离建立决策图从而自适应地决定生成组织类型的数量,并且可以找出密度的峰值并作为聚类的中心,从而使图像质量更少地依赖于初始聚类中心选择,获得更好的鲁棒性。通过将每个数据点的存在性用概率分布描述,实现了低分辨图像的高斯混合模型近似。声速自聚焦算法通过迭代不断更新模型参数,从而确定使聚焦函数达到最大时的声速分布并用于最终成像。数值仿真和实验均证明,基于高斯混合模型的声速自聚焦算法可以降低声学不均匀性的影响,提高成像质量。5.建立微波热声实验平台,开展实验研究通过利用不同微波脉冲激励样本的实验分析了微波脉冲对成像质量的影响,探索了微波脉冲上升沿在激发热声效应中的作用。实验测量了猪肝脏在不同环境下的热声信号,探索了微波致热超声成像技术用于肝脏检测的可能性。综上,本文对复杂介质中的微波致热超声成像技术从成像算法到实验进行了全面的探索,并主要对复杂介质中的微波致热超声成像算法的准确性,高效性和鲁棒性进行了研究,通过数值仿真和真实离体生物组织实验验证了所提出的算法的有效性,为微波致热超声成像技术在临床的应用提供了研究基础。