光学成像技术(如扩散光学层析(DOT)与扩散荧光层析(DFT)),因其在灵敏度、特异性及安全性上具有的综合优势,已发展为传统医学影像方法在获取功能和分子水平生物信息上的有效补充手段。然而,目前的DOT/DFT技术在处理复杂结构组织的准确光子输运模型、大尺寸组织体的光学参数精细重建和全时间分辨数据的有效应用等问题上存在较大缺陷。本文致力于寻求上述问题基于并行计算策略的先进解决方法,提高DOT/DFT图像重建的质量。首先发展了一套任意复杂组织体中基于GPU加速的光子输运MC模型,以准确描述生物体中的高吸收、低散射和空腔等复杂光学特性。在此正向模型基础上,提出对应的稳态DOT和时域DFT图像重建方法。模拟与实验结果表明,此方法可比扩散方程获得更准确的组织体生理和病理信息。搭建了一套稳态DFT-DOT联合断层成像系统：系统采用基于光开关切换的串-并混合门控光子计数检测模式,可有效实现测量时间、灵敏度和系统性价比之间的平衡。在面向乳腺组织的应用上,采用了高对比度DFT“导航”血氧DOT的图像重建策略,并以高速MC模型为正向计算,有效改善了单独血氧DOT重建的不适定性。基于并行全区域分解策略和CPU-GPU联合加速的Schwarz迭代框架,解决了大尺寸和三维组织DOT图像重建过程中,正逆向算子不断线性迭代带来计算时间和存储量上的负担。模拟和实验结果验证了本模型在改善重建质量、计算时间和存储空间方面的有效性。为充分发挥时域DFT重建的优势,提出一种利用全时间分辨模式下辐射率的傅里叶序列近似和CPU-GPU联合加速多频域扩散方程的策略求取时域DFT的近似解法。模拟和实验结果表明,所提出的方法可获得较好的重建图像,计算资源也远小于有限差分法。论文通过Monte-Carlo光子输运建模、CPU多核并行和GPU多线程并行等先进方法,提高了DOT和DFT技术对生物组织体的重建效果。通过MC模拟器、自行搭建的稳态光子计数型DOT/DF T实验系统及实验室已搭建的时间相关单光子计数系统的模拟和实验结果表明,上述方法在图像重建的时间、准确度和分辨率上有各自对应的优化效果。