切伦科夫荧光断层成像（Cerenkov Luminescence Tomography,CLT）作为光学分子影像（Optical Molecular Imaging,OMI）的重要组成部分,有着大量的可应用于临床的核素探针,因而受到研究人员的广泛关注。CLT技术的基础是切伦科夫效应产生的切伦科夫辐射,但由于其是衰变的次级产物,因而荧光信号强度较低,易受到噪声干扰,并且重建过程中存在严重的不适定性,重建结果存在伪影,严重影响了CLT的重建质量,与实际CL光源相差较远,所以无法在临床领域广泛应用。围绕以上问题,本文提出了两种不同的CLT重建方法用来改进重建结果,具体工作如下:（1）提出了一种基于堆栈去噪自编码器的CLT重建方法,其目的是解决重建结果质量不佳的问题。该框架作为一个循环结构,在每次循环时,重构区域被分为可行区域和非可行区域,并且利用堆栈去噪自编码器对可行域中每个节点的最临近四元域进行特征提取,之后用模糊C均值聚类算法对提取到的特征进行划分,得到新的可行域与非可行域,最终得到的可行域即为重建目标。本文设计了多种模拟实验,证明了该重建方法确实可以获得更为精确的CLT重建结果。（2）提出了一种基于有限元剖分信息的局部连接网络重方法,其目的是引入节点间的局部连接关系,对全连接网络的结果进行修正。该方法主体部分为一个全连接网络用来得到初步的重建结果。之后是一个根据有限元剖分信息建立的局部连接网络,用来得到初步重建结果与真实目标之间的残差。最后对全连接网络与局部连接网络之间进行残差连接,即可得到最终的重建结果。在文中设计了多种模拟实验,证明了该重建方法的稳定性以及良好的重建性能。