磁粒子成像（Magnetic Particle Imaging,MPI）是一种新兴的基于示踪剂的层析成像技术,它在小动物成像中显示出高空间分辨率和高灵敏度。该技术是利用超顺磁性氧化铁（Superparamagnetic iron oxide,SPIO）构成的磁性纳米粒子（Magnetic nanoparticles,MNPs）对时变激励磁场的非线性磁化响应,并对它们的空间分布成像来进行医学诊断,血管成像作为医学成像中的一种,成像过程中要求背景噪声越小越好,而MPI仅检测磁性纳米粒子,人体组织无背景噪声,所以它非常适合于血管成像。本文首先从磁性纳米粒子成像的原理入手,研究了磁性纳米粒子的结构、超顺磁性、粒子磁化、不同粒径粒子分布、粒子的弛豫效应,然后给出了磁粒子成像原理:通过梯度场产生一个零磁场点（Field Free Point,FFP）,处于FFP内的MNPs在激励场下产生非线性磁化响应,FFP之外的MNPs对所施加的激励场无响应,然后通过接收线圈两端的感应电压来检测该响应信号,并且感应电压信号的幅度与FFP内的MNPs数量成正比,所以可以通过感应电压幅度求解出粒子的浓度分布,并且在驱动场的作用下驱动FFP成像整个视场（Field of View,FOV）。然后基于磁粒子成像原理搭建了一维和二维MPI成像平台,从平台的系统框图入手,从硬件方面详细研究了二维MPI成像平台的实现,硬件部分主要包括用于产生直流梯度场的麦克斯韦线圈、用于输出动态激励场的螺线管、用于接收磁化信号的接收线圈和消除基频信号的消除线圈。本次实验采用两种不同粒径的样品,通过实验仿真了不同粒径下接收线圈的感应电压,并进一步仿真了不同梯度强度下接收线圈的感应电压,实验表明,更大的粒径和更高的梯度强度可以得到更大的接收线圈感应电压。最后研究了MPI图像重建的算法及MPI的主要指标,MPI图像重建算法主要有两种:系统矩阵算法和X-space算法。本文选择了系统矩阵算法中的ART（Algebraic Reconstruction Technique,ART）算法仿真重建了一个理想二维FFP模体,并分析了不同迭代次数和信噪比下的重建效果。结果表明,更高的迭代次数和更高的信噪比可以产生更好的图像重建效果。然后给出了MPI的主要指标,空间分辨率、接收线圈灵敏度、接收线圈信噪比。分析表明更高的梯度磁场强度和更大的粒子直径都可以提高MPI的空间分辨率,并且更高的驱动场电流可以提高接收线圈灵敏度,更高的粒子浓度可以使接收线圈的信噪比更高。