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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。
（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。