激光技术的出现使得光学成像技术在现代医学和生物学中的应用越来越广泛。随着光学成像技术的不断发展,迫切需要更为准确地认识光子在复杂生物组织中的传输过程。蒙特卡洛方法(Monte Carlo Method,MCM)能够精确地描述光在生物组织中的传输过程或规律,被研究人员誉为求解光传输问题的金标准。然而,由于随机统计特性,MCM执行效率偏低,阻碍了MC方法在医学领域更深层次的推广。本文以提高MCM仿真效率为目标,建立了一个基于网络传输的光学分子影像仿真平台并提出相应的仿真加速方法。本文针对现有光学分子影像仿真平台使用复杂并且效率低下的问题,建立了基于网络传输的光学分子影像仿真平台(MOSE Online Version)。该平台分为前端动态网页、后端光传输蒙卡仿真服务器和显示插件三部分。首先,对平台的整体结构、仿真算法、页面显示及结果展示等部分进行独特设计与实现。其次,为了确保仿真平台的稳定性,设计并完成了一系列的测试工作,包括操作界面测试、功能测试和兼容性测试等。并基于两组相同的物理模型,将基于网络传输的仿真平台得到的仿真结果与本地仿真平台所得到的结果进行对比,验证基于网络传输的光学分子影像仿真平台的准确性。最后,分别运行基于网络传输与本地的仿真平台,进行用户使用效率的对比,结果表明基于网络传输的仿真平台可以显著改善用户使用效率,减轻用户端的使用负担。在多用户多任务访问MOSE Online Version平台服务器时,会造成服务器数据拥堵甚至服务器崩溃的情况。本文提出了基于Hadoop的光传输蒙特卡洛仿真架构来解决这一问题。首先,使用Hadoop架构执行与光传输蒙卡仿真机制相似的PI运算,对该框架执行蒙特卡洛方法的可行性进行验证。其次,建立了基于云计算系统的光传输蒙特卡洛仿真模型。并在该模型基础上,利用多台计算机组成的基于Hadoop架构的MapReduce计算集群,结合光在介质内传输时按步长吸收权值的模型特性,建立了标准化的蒙特卡洛仿真程序接口。最后,将该仿真程序包导入MapReduce计算集群进行蒙特卡洛仿真。这种架构能够很好的调度服务器集群间的仿真任务,从而使各个服务器达到负载均衡,有效解决仿真平台在执行大量计算任务时光传输蒙特卡洛仿真服务器的执行效率及可靠性问题。