单光子发射断层成像技术(Single Photon Emission Computed Tomography,SPECT)作为一种功能性成像技术,可以观察人体内部的新陈代谢情况,对疾病的早期诊断具有重要意义。然而,传统的SPECT结构会导致图像重建过程中出现一些问题,例如图像分辨率低、信噪比低、灵敏度差等。因此,克服传统SPECT重建过程中的缺陷,生成清晰、有效的重建图像受到越来越多的重视。然而,许多学者的研究重点是心肌灌注成像的注射药剂,很少涉及到SPECT设备的结构,因此,SPECT设备的固有缺陷没有得到很好的解决。所以,解决传统SPECT设备的固有缺陷,发展图像分辨率高、信噪比强、灵敏度高的SPECT成像设备具有重要的实际意义。本文针对传统SPECT设备在检测心脏疾病时的缺陷,提出了新一代的SPECT模型E-SPECT,该模型专门用于心脏疾病的检测,并在此基础上开展相应的仿真模拟和算法研究。主要工作内容包括:(1)对SPECT的设备结构和成像原理进行了阐述,分析SPECT重建图像质量差的原因。在此基础上,提出了具有椭圆轨道、多探测器的新一代SPECT成像模型E-SPECT。除此之外,还在E-SPECT模型的基础上集成了计算机断层成像(Computed Tomography,CT)设备用于衰减补偿和多模态成像。(2)使用有序子集期望最大化(Ordered Subsets Expectation Maximization,OSEM)算法对提出的E-SPECT模型进行仿真研究。首先,从衰减补偿和身体轮廓先验知识两个方面验证了使用CT设备可以有效的提高重建图像质量的结论。其次,对重建图像的分辨率进行了模拟,验证了E-SPECT的图像分辨率为4.9mm这一结论,证明了E-SPECT的分辨率比传统SPECT的分辨率有所提高。最后,提出了基于最小二乘惩罚函数的OSEM重建算法(Least Square And Median Filtering OSEM algorithm,LSM-OSEM)来平滑因数据截断而造成的伪影。(3)提出了基于全变分(Total Variation,TV)的OSEM重建算法(Attenuation Correction and Total Variation OSEM algorithm,ACTV-OSEM)。SPECT局部重建问题属于经典的不适定反问题,虽然现有的迭代方法能够在一定程度上重建出局部图像,但是由于数据被截断,重建区域外的图像存在严重的伪影。而最小化TV范数能够有效的平滑图像的伪影,从而提高重建区域的质量。本文通过计算机模拟了OSEM、ASD-POCS、LSM-OSEM和ACTV-OSEM这四种算法的重建图像,经过对比分析,发现ACTV-OSEM算法不仅能够有效的平滑图像,且可以保证重建区域的质量。