正电子发射断层成像(Positron Emission Tomography, PET)是一种大型、尖端的核医学影像设备,能无创、定量、动态地评估人体内各种器官的代谢水平、生化反应和功能活动。某些病变在发展到出现明显的解剖学上的改变之前就能被PET检测出来,因此PET在肿瘤、心血管疾病和神经系统疾病的诊断和指导治疗中具有独特的应用价值。传统的环形PET采用多个探测器构成一个封闭环形,而平板PET仅由一对平板探测器相对放置构成,其具有的良好空间开放性和间距可调性,有潜力推动诸多新的PET应用的产生和发展。如针对特定部位的高空间分辨率和高灵敏度成像,以及放疗引导、术中引导和活检引导中的同步PET成像。然而,平板PET在数据采集时会缺失部分投影数据,根据现有的图像重建算法,这将导致重建图像出现严重的退化和伪影,因此需要引入先验信息用来补充丢失的信息。首先,本文针对不同数据缺失程度的平板PET,研究了飞行时间(Time of Flight, TOF)这种PET独有的先验信息与图像重建质量之间的关系。TOF信息能够提供额外的采样信息,在图像重建中使用TOF信息,将在某种程度上改善由于缺失数据导致的图像退化和伪影问题。从对重建结果的定量分析可知,对用于临床全身成像的平板PET,为有效地消除伪影,需要极端精确的TOF信息(至少优于100ps～200ps)。然后,为了方便进一步引入其它先验信息以降低平板PET图像重建对TOF信息的依赖,本文提出了一种基于列表式数据的正则化松弛有序子集(LMROS) PET图像重建算法,完成了相关的理论推导和证明。LMROS算法可以结合各类先验信息用于提升图像质量,其所采用的时间有序子集使平板PET这种采样角度不规则的PET系统能应用子集方法加速收敛。松弛步长的引入也使得当子集个数大于1时该算法能收敛到全局最优解。基于LMROS算法,本文通过非局部均值方法有效地利用了PET图像自身的自相似特性,并将其与TOF信息联合应用于平板PET图像重建中,在目前工业界最好的TOF信息水平下(约500ps),有效地消除了因部分数据缺失而导致的伪影和形变。最后,本文研究了基于高质量PET图像和解剖图像的先验信息获取方法。其中,针对平板PET这一特殊结构,利用CT图像的边界信息,重新设计了基于非局部均值正则化方法中的权重计算,在不依赖TOF信息的情况下有效地消除了由于投影数据缺失带来的图像伪影和退化。