自从X射线发明以来，医学影像技术的发展大概经历了三个阶段：结构成像、功能成像和分子影像。医学影像技术(包括结构成像和功能成像)和现代医学影像设备(如：计算机断层成像CT、核磁共振成像MRI、计算机X线成像、PET)的出现，使得传统的医学诊断方式发生了革命性变化。但是随着人类基因组测序的完成和后基因组时代的到来，人们迫切需要从细胞、分子、基因水平探讨疾病(尤其是恶性疾病)发生发展的机理，在临床症状出现之前就监测到病变的产生，从而实现疾病的早期预警和治疗，提高疾病的治疗效果。 但是由于伦理道德和其他诸多条件的限制，很多实验无法在真人身上进行，因此近年来利用小动物尤其是基因小鼠进行实验，研究疾病的发病机理、临床表现、基因病变等，从而更好地了解相应的生理学和病理学信息，研究出治疗疾病尤其是恶性疾病的方法，为疾病诊断和新的医疗手段的开发提供一个可靠基础，将是造福人类的壮举。因此，这种基于分子技术、断层成像技术、光学成像技术、模拟方法学的在体生物光学成像基础研究，已经成为新世纪分子影像领域研究的热点和难点之一。 作为一种新的成像模态，在体生物光学成像的算法研究主要包括：前向问题和逆向问题的研究。其中，前向问题的实质是粒子的输运问题，在强散射性生物组织中其数学模型为漫射方程(Diffuseequation)，主要描述粒子在生物组织中传输的各种光学行为(如：吸收、反射、散射、透射等)，从物理的角度揭示在体生物光学成像的原理，这是研究在体生物光学成像逆向问题的基础。根据重建目的的不同，逆向问题可以分为两类：生物组织光学特性参数的重建和生物体内荧光光源位置的反演。第一类逆向问题已经有许多科研机构进行了卓有成效的探索，取得了一定成果：但第二类逆向问题仍然是分子影像领域中最具挑战性的问题之一，已经引起了国内外信息科学、分子生物学、医学、药学等领域专家的广泛关注和兴趣，成为近几年分子影像领域的研究热点。 分子影像学要得到广泛的应用，除了基础算法理论的研究外，可视化技术和算法支撑平台的研发也是必不可少的。通过医学影像可视化技术，可以为医疗人员提供具有真实感的病变区域的三维模型，便于他们从多角度、多层次进行观察，并对病变体或感兴趣的区域进行定量分析，使医生看得更清楚，看得更准确，从而大大提高医疗诊断的正确性和准确性。在国际上，很多科研机构对开发高质量的医学影像算法研发平台非常重视：美国国家卫生院下属的国立医学图书馆近几年投入巨资支持开发医学影像分割与配准算法平台ITK；SPIEMedicalImaging和MICCAI近两年的年会都有专门的分会探讨医学影像领域内高质量软件及算法研发平台的研究问题。 本文的工作主要集中在两个方面。第一个方面是在体生物光学成像前向问题及逆向问题算法的研究方面；第二个方面是在体生物光学成像仿真平台的研究与实现。本文工作主要内容包括： 1.提出了一种基于MonteCarlo方法的在体生物光学成像前向问题的模拟算法，可以精确地模拟荧光光子的产生、光子在生物组织中的传输、光子被探测器接收的整个过程，得到光子在生物组织传输过程中的物理量信息(如：吸收矩阵、散射矩阵、光子的传输路径、误差等)。其中解决的主要问题包括：如何处理光子在复杂生物组织边界处产生的光学行为，如何快速准确地判断空间中任意一点和复杂生物组织的位置关系，以及算法的加速等。 2.提出了一种真实光学仿真环境的建立方法，包括：真实生物组织仿真环境的建立和真实荧光光源的模拟。根据输入的一系列CTSlices或者三维体数据，通过图像后处理算法建立以三角面片为基本单元的真实生物组织仿真环境。利用二维/三维交互式的图形修改工具，不仅可以模拟荧光光源的形状而且可以实时修改初始荧光光源的局部曲线/曲面。其中的关键问题在于网格化简算法和交互式图形修改工具的实现。我们定义了网格化简算法的化简原则和误差测度，完成了化简前后的误差分析。 3.提出了一种基于TrailandError方法的生物体内荧光光源的反演算法。根据先验知识(即：病变区域所在的器官)、在体生物光学成像前向问题的实现算法，利用TrailandError方法和在体生物光学成像仿真平台MOSE反演生物体内荧光光源的位置。虽然此方法的速度相对较慢，但具有比较高的精确度，非常便于科研工作者和医务工作者的操作，具有较高的实用价值。 4)设计并实现了一个集成化的在体生物光学成像正向问题的仿真平台MOSE(MouseOpticalSimulationEnvironment)。设计了MOSE平台的整体框架，实现了基于MonteCarlo方法的在体生物光学成像前向问题的模拟算法，建立了真实光学仿真环境，给出了三维可视化算法的实现。一系列的扰动实验(如：光源位置扰动、光源体积扰动)证明了MOSE平台的准确性和可行性。通过不断的功能添加和完善，MOSE平台将成为研究在体生物光学成像正向问题的重要软件之一，也将为研究在体生物光学成像逆向问题提供理论支持。 全文共分六章，第一章对在体生物光学成像的国际现状和研究意义进行介绍；第二章介绍在体生物光学成像前向问题的算法研究：第三章介绍真实光学仿真环境的建立；第四章给出了在体生物光学成像逆向问题的算法研究；第五章介绍了基于MonteCarlo算法的在体生物光学成像仿真平台MOSE的设计与实现；第六章对全文工作进行回顾和总结，并对未来发展进行展望。