光学层析成像技术以近红外光作为光源照射生物组织,对组织体的光学属性参数进行成像。光学层析成像技术因其安全可靠、无放射性损伤而受到人们的关注,采用这种技术的成像设备价格低廉,采集数据速度快,可对患者进行长时间监控,具有其他成像技术所缺少的多种优点。　　本文在弥散光学层析成像模型下研究非均匀背景情况下多个异常区域的重建,提出了一种自适应区域生长的弥散光学层析成像算法,旨在提高重建质量的同时,加速重建过程。本文设定各个区域内部的物理特性和生物特性不变,在生物组织的背景参数是已知的情况下,基于区域生长策略快速地进行成像重建,这种重建是基于异常区域进行的。重建过程中,以少数次传统体素重建结果作为初始重建模型,根据该模型初始化中心点。通过实验得到重建模型的异常区域的吸收系数图像的重建结果,并且在此基础上,引入了四个数值指标,用来更好的权衡异常区域重建的质量。实验结果表明:该方法可以有效降低重建过程中系统重建的规模,克服重建过程中发生的病态性,提高了异常区域重建的图像的精确度并增强了对比度。　　为了加快异常区域的重建效率,在区域生长的弥散光学层析成像算法的基础上,本文还提出了另外一种基于区域的异常区域重建方法,这种方法通过找邻近节点确定目标区域不断地寻找合适的异常区域。第一步进行传统的体素重建,确定种子点目标个数及其中心点。第二步重建中心点所在的区域。实验结果表明:该方法也能有效降低重建系统规模,克服重建病态性,提高重建图像的精确性和对比度。　　本文还研究了三维光学层析成像的重建问题。以四面体作为剖分单元,对正方体整体区域进行剖分,每个正方体剖分为五个四面体,从而建立三维空间有限元模型。应用有限元方法对逆向问题求解,改进本文提出的区域生长算法并进行了仿真实验。实验结果表明,在异常区域重建的准确性和重建的速度方面都获得了显著提高。