超声层析成像技术基于波动方程，根据物体周围的散射波进行成像，这些散射波携带的物体内部信息更全面，因此能够更加真实地反映物体内部介质的分布状况；其次，超声层析成像技术是定量的，从而所成的图像更加直观。但是由于超声散射波和物体内部介质的声学特性参数之间呈非线性关系，使得超声层析成像问题具有明显的不适定性。本文针对这一问题分别在空域和频域，就重建算法的效率、参数选择、实验方案设计等进行研究。 空域：基于精确场描述的超声逆散射成像问题，先用矩量法将波动方程化为离散形式，分别用BI和DBI算法不断地在散射场与全场方程之间进行迭代重建物体内部声学参数分布。影响整个算法的一个关键因素是散射场方程的正则化求解，具有明显的不适定性。基于L-曲线法，提出以解的范数和残差变化量的加权形式作为确定正则化参数的依据，在迭代过程根据问题不适定性程度，自适应地调整搜索范围。通过实验验证，通过在有限的区域内进行搜索，可以快速地找到最优正则化参数。 频域：Fourier散射定理表明，基于Born近似，沿径向采样过程相当于频域中低通滤波的过程。通过分析分辨率与成像质量的关系，将NUFFT引入频域重建，利用均匀网格最邻近的两条投影线上的非均匀样点进行线形角度插值，并导出了扫描步长满足的必要条件。随后引入带限信号的正则化外推算法来重构未知的频谱，提高成像质量。由此不仅可以改善成像质量，而且可以提高成像速度。随着扫描数的增加，重建的像函数将趋于最优。 超声层析成像技术不无论是在理论及实验上均取得了长足的进展，但距离临床应用仍有很大的距离。本文从生物组织声学特性建模、超声断层图像重建算法、实验方案设计三个方面展开讨论，对超声医学层析成像的应用基础进行了初步的研究。