生物发光断层成像(Bioluminescence tomography,BLT)是一种新型的高灵敏、高特异性的光学分子影像技术,利用探测到的生物体表光强来重建发光光源在生物体内的三维分布。它能够在分子水平上对生物体组织内的生理和病理变化进行动态监控,能够应用于肿瘤组织生长转移等的长程观测、细胞病变检测和药物研发等领域。光在生物组织内传输的复杂性和表面光分布测量数据的有限性等原因,使得BLT光源重建这个不适定逆问题面临巨大挑战。成像算法成为BLT技术应用于预临床研究的关键。为了在有限的测量下得到更稳定、更精确的重建,本文采用辐射传输方程(Radiative Transport Equation,RTE)模型的一阶扩散近似(Diffusion Approximation,DA)模型来来描述光在生物体组织中的传播,并结合BLT应用中光源稀疏分布的特征,将光源重建问题首先转化为一个L1范数最小化问题,并基于截断基追踪(Truncated Basis Pursuit,Truncated BP)模型,提出一种基于阂值迭代支撑集检测(Iterative Support Detection,ISD)的光源重建算法,在较少的测量数据的情况下,实现生物发光光源的准确、快速、稳定重建。单光源仿真实验分别探究了不同器官,噪声,阂值参数等对重建的影响,而双光源实验中主要探究了算法对于距离不同的光源的分辨能力。结果表明ISD对于不同光参和噪声条件下表现均较稳定,而阂值参数对于重建结果有一定的影响,双光源条件下在不同距离目标下也均能较好的重建出光源目标。为进一步验证ISD算法的有效性,将ISD与五种典型BLT重建算法进行了对比研究,它们分别是Tikhonov正则化算法,基追踪(Basis Pursuit)算法,迭代加权最小二乘(Iterative reweighted least-squares,IRLS)算法,不完全变量截断的共轭梯度(Incomplete variables truncated conjugate gradient,IVTCG)算法和分段正交匹配追踪(Stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)算法。仿真实验表明,本文采用的ISD算法在单光源和双光源中均可以实现准确的重建,相对于五种典型的BLT重建算法,本文方法光源定位能力较出色,时间代价也较低。