动态荧光分子断层成像(Dynamic Fluorescence Molecular Tomography,DFMT)是一种强大的光学分子成像技术,可以对注射入生物体内的特异性荧光标记探针进行动态追踪和三维可视化观测,有助于疾病诊断和药物研究。然而,光的散射效应和所求解逆问题的病态性给准确重建荧光源的位置和形状带来了挑战,尤其是在DFMT中需要重建多帧图像的情况。本文充分利用荧光源的稀疏性和空间结构信息,并结合不同帧图像间的时间相关性,设计实现了更高效、准确的重建算法,为推动DFMT技术的发展及应用提供了技术支持。本文具体研究工作如下:(1)为了提高单帧FMT图像重建的准确性,本文将荧光源的稀疏性作为先验信息,构建了基于LASSO(Least Absolute and Selection Operator)的反演模型,并对重建目标函数添加了L1范数正则化项以降低逆问题的不适定性。进一步地,使用凸优化理论中的交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)框架,采用分解-协调的策略,将目标问题分解为较易求解的子问题,通过局部优化的方式找到全局最优解。本文进行了FMT数字仿真实验,该方法在重建定位误差上的准确性优于已有的L1范数重建方法,证明了其可行性与有效性。(2)为了充分利用荧光源的空间结构信息,准确重建光源形状,本文对正则化矩阵进行了改进,利用节点间的空间距离构造了KNN矩阵和高斯加权拉普拉斯矩阵。数字仿真实验结果证明本文提出的结构先验正则化矩阵在位置和形状重建方面都取得了较好的效果,尤其是高斯加权拉普拉斯矩阵可以有效提升重建质量。(3)针对DFMT中荧光源目标连续变化的时间相关性,本文结合药物代谢动力学设计了大小、强度不同的荧光源,模拟药物在生物体内的代谢情况,然后利用ADMM算法与结构先验正则化矩阵策略进行重建。实验结果显示,引入结构先验的重建图像具有更好的形态重建效果,ADMM对不同的目标源重建均可以达到良好的精度。综上,本文提出的重建算法和重建策略在数字仿真实验中可以提高DFMT重建的准确度,可以作为动态活体实验的指导策略。