1.一种多光谱生物发光断层成像方法，其特征在于，包括：获取生物体的图像数据；所述图像数据包括：生物体的CT图像和2D多光谱生物发光图像；

基于获得的生物体CT图像数据建立有限元网格，并结合生物体各组织的特异性光学参数，采用有限元方法确定辐射传输方程的扩散近似模型，建立生物体内部光源和不同波长的生物体表面光强分布的线性映射关系；所述特异性光学参数包括吸收系数和散射系数；

将获得的2D多光谱图像映射到有限元网格表面，得到多光谱表面测量向量；

根据所述多光谱表面测量向量构建基于Log-sum罚函数的BLT重建优化模型；

采用非单调加速近端梯度算法，根据所述基于Log-sum罚函数的BLT重建优化模型确定生物体内部光源的能量分布；

根据所述能量分布和所述有限元网格的信息，生成生物体光源重建结果。

2.根据权利要求1所述的多光谱生物发光断层成像方法，其特征在于，所述获取生物体的图像数据具体为：采用BLT/Micro-CT多模态小动物成像系统获取所述生物体的图像数据。

3.根据权利要求1所述的多光谱生物发光断层成像方法，其特征在于，所述线性映射关系为：式中，x为内部光源， 为第i谱段的表面光分布向量，i为序号，i＝1,…,k，A(λi)为第i谱段的系统矩阵，η(λi)为第i谱段的权重系数；

将所述映射关系简化为：

式中，为表面光强估计值，Α为系统矩阵，x为内部光源。

4.根据权利要求1所述的多光谱生物发光断层成像方法，其特征在于，所述基于Log-sum罚函数的BLT重建优化模型为：式中， 是残差项，表示估计值与测量值之间的偏差；||*||2为二范数，A为系统矩阵，x为内部光源，b为表面光强测量值，α为正则化参数，log(1+|xi|/θ)为Log-sum罚函数，θ为阈值参数，i为序号。

5.根据权利要求1所述的多光谱生物发光断层成像方法，其特征在于，所述采用非单调加速近端梯度算法，根据所述基于Log-sum罚函数的BLT重建优化模型确定生物体内部光源的能量分布，具体包括：采用公式 确定推断点yk；

根据所述推断点yk更新中间变量uk得到第一中间变量uk+1，并判断所述第一中间变量uk+1的目标函数f(uk+1)是否小于等于 得到第一判断结果；

若所述第一判断结果为是，则确定当前生物体内部光源为所述第一中间变量uk+1；

若所述第一判断结果为否，则根据给定生物体内部光源xk确定第二中间变量zk+1；

判断所述目标函数f(uk+1)是否小于等于第二中间变量zk+1的目标函数f(zk+1)，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果为是，则确定当前生物体内部光源为所述第一中间变量uk+1；

若所述第二判断结果为否，则确定当前生物体内部光源为所述第一中间变量zk+1；

返回采用公式 确定推断点yk的步骤，直至

迭代次数k达到设定迭代次数，输出确定得到的生物体内部光源向量xk+1；

根据输出的生物体内部光源向量xk+1确定生物体内部光源的能量分布；

其中，ck为生物体内部光源的目标函数f(xk)的凸组合，k为迭代次数，k＝0,1,…n，n为设定迭代次数， qk+1＝ηqk+1，qk为中间变量，f(xk+1)为迭代次数为k+1时生物体内部光源的目标函数，0＜η＜1，q1＝1，c1＝f(x1)，x1为迭代次数为1时的生物体内部光源， tk为k次迭代后的时间，δ∈(0,τ-m)，τ为步长，τ＞m，m为梯度的Lipschitz常数。

6.一种多光谱生物发光断层成像系统，其特征在于，包括：图像数据获取模块，用于获取生物体的图像数据；所述图像数据包括：生物体的CT图像和2D多光谱生物发光图像；

线性映射关系构建模块，用于基于获得的生物体CT图像数据建立有限元网格，并结合生物体各组织的特异性光学参数，采用有限元方法确定辐射传输方程的扩散近似模型，建立生物体内部光源和不同波长的生物体表面光强分布的线性映射关系；所述特异性光学参数包括吸收系数和散射系数；

多光谱表面测量向量确定模块，用于将获得的2D多光谱图像映射到有限元网格表面，得到多光谱表面测量向量；

优化模型构建模块，用于根据所述多光谱表面测量向量构建基于Log-sum罚函数的BLT重建优化模型；

能量分布确定模块，用于采用非单调加速近端梯度算法，根据所述基于Log-sum罚函数的BLT重建优化模型确定生物体内部光源的能量分布；

重建结果生成模块，用于根据所述能量分布和所述有限元网格的信息，生成生物体光源重建结果。

7.根据权利要求6所述的多光谱生物发光断层成像系统，其特征在于，所述图像数据获取模块具体为：采用BLT/Micro-CT多模态小动物成像系统获取所述生物体的图像数据。

8.根据权利要求6所述的多光谱生物发光断层成像系统，其特征在于，所述能量分布确定模块具体包括：推断点确定单元，用于采用公式 确定推断

点yk；

第一判断结果确定单元，用于根据所述推断点yk更新中间变量uk得到第一中间变量uk+1，并判断所述第一中间变量uk+1的目标函数f(uk+1)是否小于等于 得到第一判断结果；

第一中间变量确定单元，用于当所述第一判断结果为是时，确定当前生物体内部光源为所述第一中间变量uk+1；

第二中间变量确定单元，用于当所述第一判断结果为否时，根据给定生物体内部光源xk确定第二中间变量zk+1；

第二判断结果确定单元，用于判断所述目标函数f(uk+1)是否小于等于第二中间变量zk+1的目标函数f(zk+1)，得到第二判断结果；

第三中间变量确定单元，用于当所述第二判断结果为是时，确定当前生物体内部光源为所述第一中间变量uk+1；

第四中间变量确定单元，用于当所述第二判断结果为否时，确定当前生物体内部光源为所述第一中间变量zk+1；

循环单元，用于返回采用公式 确定推断点

yk的步骤，直至迭代次数k达到设定迭代次数，输出确定得到的生物体内部光源向量xk+1；

能量分布确定单元，用于根据输出的生物体内部光源向量xk+1确定生物体内部光源的能量分布；

其中，ck为生物体内部光源的目标函数f(xk)的凸组合，k为迭代次数，k＝0,1,…n，n为设定迭代次数， qk+1＝ηqk+1，qk为中间变量，f(xk+1)为迭代次数为k+1时生物体内部光源的目标函数，0＜η＜1，q1＝1，c1＝f(x1)，x1为迭代次数为1时的生物体内部光源， tk为k次迭代后的时间，δ∈(0,τ-m)，τ为步长，τ＞m，m为梯度的Lipschitz常数。