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拉曼成像技术为拉曼光谱技术的延伸,因其兼具拉曼光谱的分子指纹特性及图像分辨能力,被广泛应用于早期病变组织的诊断和监测。然而目前大多数拉曼成像技术采用基于激光点(线)光源的拓扑式扫描方式,因其成像速度、深度信息、检测区域等方面的限制,难以满足在体生物三维功能信息提取的要求。扩散拉曼层析成像(Diffuse Raman Tomography,DRT)技术是一种新型无标记在体三维光学分子成像技术,该方法结合拉曼光谱的分子指纹特性和扩散光学层析成像(Diffuse Optical Tomography,DOT)的深度分辨能力,可构建复杂生物组织的功能性三维空间图像,从而有效弥补拓扑式扫描方式的不足。然而,现有DRT技术多为基于单波长下复杂媒质中某一特定组分的大尺寸三维图像获取,而针对皮肤等浅层上皮组织模型的DRT技术,需建立更为精确的近源场拉曼光子输运模型,并对其多波长实现、实验的可行性条件等因素进行更为深入的研究分析。本文针对薄层上皮组织模型的DRT技术进行了一系列可行性研究。首先为更为精确高效地建立近源场拉曼光子输运模型,提出了一种基于格林互易性质的逆向拉曼蒙特卡洛(Raman Monte-Carlo,RMC)模型,继而采用图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)进一步并行化处理。实现了将RMC传统模型的运算速度提升6×10~7倍,GPU加速的RMC传统模型提速380倍。为模拟获取客观实验测量数据,接下来本文根据MC信号噪声的计算原理,对不同因素对模拟数据的影响进行分析,从而有效还原了不同实验条件下测量信号的信噪比。为进一步开展DRT算法可行性研究,本文建立了含DNA、蛋白质、脂质、β-胡萝卜素和钙化物质的三层非均匀皮肤组织模型,继而采用本文提出的RMC方法客观获取了不同实验条件下的模拟数据,进行了178个波段下的DRT图像重建。通过对重建“四维”数据结构进行逐点数据提取及光谱拟合分析,有效还原了该模型中五种生化成份的空间浓度分布。与原始模型的对比分析表明,本文提出的DRT方法可有效获取具有4 mm深度信息的多成分空间浓度图像。最后,本文通过一系列仿真实验,对测量方式、入射光强度、测量积分时间和表面源探分布几种不同的实验条件下的图像重建结果进行评估。实验结果表明,本文所提出的薄层组织的DRT方法和一系列可行性分析对于进一步DRT系统及实验工作的开展具有重要的参考价值。