荧光分子层析成像是一种高灵敏、非侵入式、多通道的活体分子功能成像,可以实现样本内荧光团的三维定量定位,被广泛地应用于疾病诊断、疾病治疗、药物研发等基础领域。然而由于重建算法的限制,其重建质量和分辨率并不理想。通过与CT成像耦合可在其重建算法中引入结构先验,以提高重建算法正向问题模拟的准确性并约束逆问题的求解以降低其病态性,从而改善重建质量。但由于CT成像对比度的限制,不加辅助手段只能分割出高对比度器官。本文实现一种高自动化的基于图谱的微型CT小鼠器官分割方法,可以同时得到高对比度和低对比度器官的结构信息。本文首先分割出CT小鼠的高对比度器官,然后建立分级配准模型对小鼠图谱域和CT域的骨骼及肺进行配准。随后基于配准关系得到骨骼、肺的标记对应点集和皮肤的稀疏标记对应点集,再利用局部测地距离分布和比例归一化扩展皮肤上的标记对应点集得到完整的皮肤标记对应点集。最后基于上述所有标记对应点进行近似薄板样条插值实现小鼠低对比度器官从图谱域向CT域的映射。利用造影剂增强后手动分割器官的小鼠数据对本文方法进行评估,发现本文方法得到的骨骼、肺、心脏、肝脏以及肾Dice相似系数从0.57±0.09分布至0.77±0.04,表面平均欧氏距离从0.21±0.10 mm分布至0.92±0.29 mm。相对于其他报道的基于图谱的分割方法,本文的分割方法和基于个体图谱的分割效果相当甚至更好一些,而相对基于统计图谱的分割效果则更差一些。