生物组织在生理和病理结构发生变化时,会导致组织电导率发生变化。明显的电导率差异可作为病例检测的敏感指标,为癌症的早期诊断提供依据。磁声电成像是一种新颖的医学成像方法,可获得组织的电导率信息,重建的信号具有超声成像的高分辨率和电阻抗成像的高对比度的特点。本文对信号重建方法展开了研究。将超声编码激励和反卷积算法结合,处理磁声电信号,提高了信号的质量。在数值仿真方面,使用有限元仿真软件COMSOL Multiphysics构建磁声电实验模型。采用了窄脉冲、Chirp编码和Barker编码分别作为激励信号,计算相应的磁声电信号。设计编码反卷积算法（包括脉冲压缩、反卷积和电导率重建算法）,处理相应的磁声电信号,得到各激励信号对应的电导率信号。对比电导率信号质量选出合适的激励信号。利用线性扫描的方式,重建出二维电导率分布图像。在平台建设方面,测试了关键设备的性能;分析了噪声产生的原因并采取相应措施进行抑制;开发了自动采集的控制模块,提高了实验中线性扫描的效率。在实验研究方面,制备相应的仿体,并在实验平台中测量不同超声激励频率下的磁声电信号。并利用Barker编码对仿体进行线性扫描,设计重建算法重建出仿体的二维电导率分布图像。研究得出Barker编码作为激励信号最适合重建算法重建出电导率信号。实验中超声激励频率在800kHz时噪声较小且不会发生畸变,适合运用编码反卷积算法。实验中重建的二维电导率分布图像和实物轮廓基本一致,Barker编码激励于窄脉冲激励相比,前者噪声较小。验证了编码反卷积算法的可行性并在重建电导率图像中具有一定的优势。