远程皮肤病学是缓解偏远地区皮肤专科医生缺乏问题的有效手段，但目前的方法存在适用范围有限、严重依赖远程医学专家及显示不够直观等缺陷。为弥补当前研究不足，设计并搭建了一套皮肤肿瘤智能远程会诊系统，该系统兼具无网络环境下的皮肤肿瘤自动筛查和有网络环境下的远程会诊及术前规划功能。性能量化实验结果表明，系统可将虚拟的标注高精度原位投射到成像区域。实验对照结果显示，部署于该系统的深度学习模型在诊断能力上与皮肤科专家相当，并且能够辅助专家更迅速、更精确地做出医疗决策。临床试验进一步证实了该系统的实用性。该系统旨在为医疗资源有限的地区提供帮助，使得当地患者能够进行皮肤肿瘤等多种疾病的早期筛查及治疗。

针对呼出气一氧化氮（FeNO）体积分数的检测，使用了具有高灵敏度、高精度等特性的可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）技术。利用直接吸收光谱（DAS）技术和波长调制光谱（WMS）技术对呼出二氧化碳（CO₂）体积分数进行标定，并通过模拟两种气体信号来确定相关系数并完成FeNO体积分数反演。连续测量15 min气体体积分数，根据其变化实验和Allan方差曲线分析确定两种气体的参数，该系统中的CO₂气体测量精度和探测极限分别为0.045%和5.4×10^-3，一氧化氮（NO）气体测量精度和探测极限分别为1.1×10^-9和3.4×10^-9；通过反复置换CO₂和NO的混合气体与氮气（N₂）测量气体体积分数随时间变化情况来确定该系统响应时间为12 s；最后根据单次呼气周期曲线确定志愿者呼出气体中CO₂和NO的体积分数。该研究为FeNO的在线检测提供实验依据。

基于藻类光合抑制效应的水质生物毒性检测方法, 具有响应快速、 测量简捷等优点。 然而现有十多种光合荧光参数都源于PSⅡ光合反应中心, 对典型的PSⅠ光合作用抑制剂, 均表现出响应灵敏度差或无响应。 利用毒性胁迫会引起藻类荧光动力学曲线发生变形、 且变化程度与毒性强度成正比的特性, 直接以多相叶绿素荧光动力学曲线形态为分析对象, 在准确定位特征位点的基础上, 构建基于曲线分段抑制的综合表征参数CPI, 并与常用的光合荧光参数Fv/Fm以及性能指标PIabs进行毒性响应时间、 响应灵敏度和稳定性的对比分析。 结果表明, 综合参数CPI对于PSⅡ抑制剂阿特拉津, 15 min即在全样本表现出显著性抑制, 最低检测限和RSD分别为2.25 μg·L-1和8.76%, 对比PIabs、 Fv/Fm分别降低了51.8%、 51.3%和68.0%、 17.7%。 对于典型PSⅠ抑制剂百草枯, 综合参数CPI在15 min表现出显著性抑制, 对应的检测限和RSD分别为0.16 mg·L-1和14.25%, 而参数Fv/Fm无响应, CPI具有时间响应优势; 在8 h长时抑制下, CPI对应的最低检测限和RSD分别为0.09 mg·L-1和3.30%, 对比PIabs、 Fv/Fm分别降低了71.9%、 62.5%和75.6%、 30.0%。 上述结论表明了综合参数CPI作为响应指标可用于检测PSⅠ及PSⅡ抑制剂的生物毒性, 且表现出良好的响应灵敏度和稳定性, 解决了藻类光合抑制法对PSⅠ抑制剂响应灵敏度低的问题, 且对于统一不同种类毒性物质的毒性响应指标提供了关键参数。

光声分子影像技术在生物医学中具有广泛的应用。实现分子探针浓度的准确解析，对于相关疾病的研究具有重要意义。然而，活体探测时，来源于生物组织的信号与探针的信号混叠，增加了准确解析的难度。当前改善的方法：或需要使用多波长进行探测，导致解析速度慢而且过程复杂；或使用单波长的方法，但需要依托于一类特殊探针的开关功能，导致普适性不足。鉴于此，提出了一种基于Grüneisen弛豫非线性光声效应的单波长浓度解析方法，并分别对色素染料与罗丹明6G探针两类样品开展了解析实验。结果表明，本文提出的方法获得的解析结果比线性单波长方法的解析结果误差更小，并且具有较好的普适性，为光声分子影像的浓度解析方法提供了新的思路。

随着医学检验对核酸检测技术要求的不断提高，现场检测（POCT）已经成为该领域的研究重点和难点。为了规避目前使用的POCT核酸检测仪器的缺点，构建了一种直轴型多通道光学检测系统，兼顾实现了多通道核酸实时荧光检测与即地即检。首先，基于正交式几何关系搭建了光路；然后，设计了一种新的直轴型多通道集成与切换装置以实现多个荧光检测通道的实时切换；最后，通过仿真验证了光路设计的有效性，并将本系统集成于自主设计的聚合酶链式反应装置上，以新型冠状病毒标准品进行了实时荧光检测实验。实验结果显示：本系统的变异系数最小可达0.02%；通道分辨率最低可达0.49 μg/mL，且没有通道串扰。同时，拥有良好的现场检测能力，可以配合仪器完成“样本进、结果出”的现场检测，为核酸POCT的多通道实时荧光检测提供了一种新思路。

Cherenkov激发的荧光扫描成像（CELSI）是一种新型的光学成像技术，为监测体内恶性肿瘤的生物学特性提供了一种手段。为提高CELSI图像重建质量，本文提出了一种基于迭代优化展开的深度学习图像重建算法——ADMM-Net。在该算法中，交替方向乘子法（ADMM）与卷积神经网络（CNN）相结合组成一个深度网络，网络中的所有参数通过端到端训练进行学习。实验结果表明：该算法可以有效提升重建图像的质量。当网络层数为5时，该算法重建的单荧光目标图像的平均峰值信噪比和结构相似性值分别可达到33.75 dB和0.86。该算法不仅可以分辨出边沿距离最小为2 mm的双荧光目标，而且在多荧光目标和不同荧光量子产额比率下表现出了良好的泛化能力。

相较于传统非偏振光学表征方法，Mueller矩阵成像偏振（MMIP）法可以表征丰富的生物组织微观结构，在癌症病理诊断方面有着巨大的应用潜力。研究了机械拉伸下不同生物组织结构的MMIP表征，在MMIP系统的基础上增加机械拉伸模块，通过机械拉伸改变生物组织的光学特性。采用Mueller矩阵极化分解方法提取了可以表征介质基本偏振特性的2个表征参数，即二向色性（D）和散射退偏（Δ）。以乳腺导管内癌组织及正常乳腺组织为研究对象，分析了不同组织结构之间表征参数的平均值差值的变化趋势及其变化率在机械拉伸作用下的变化规律。结果表明：在机械拉伸作用下，不同组织结构之间的D参数平均值差值呈减小趋势，差值变化率最大可达7.9%，Δ参数平均值差值亦呈现减小趋势，差值变化率最大可达12.7%。研究结果为基于偏振成像的癌症病理诊断提供了参考。

MicroRNA（miRNA）是癌症等重大疾病检测过程中一类非常重要的标志物。定量实时聚合酶链式反应由于逆转录限制主要存在扩增偏差大的问题，Northern印迹杂交存在灵敏度低的不足，下一代测序和单分子阵列技术兼有检测限低及灵敏度高的优势。然而，扩增偏差大或缺乏简化的工作流程不利于即时点对点医疗诊断、治疗以及预后。基于此，提出一种基于单分子检测原理的miRNA检测方法。首先，依据泊松分布，利用三明治夹心结构形成复合物，链霉亲和素-poly-HRP与酪胺-Alexa Fluor 488分子通过催化沉积的方式生成并放大信号；然后，运用纤维蛋白水凝胶而非微流控芯片固定复合物；最后，进行单分子计数处理，通过样点寻址、样点筛选、图像重合及信息提取等4个步骤识别并统计阳性点个数，从而实现miRNA超灵敏定量检测。以人类miR-21为检测对象，检测下限是6 fmol/L。该方法在体外诊断检测miRNA方面有较好的潜在应用价值。

基于光学多普勒效应的无创血流测量技术具有实时性、无需介质、非侵入式等性质, 在临床医疗等领域存在着极大价值与应用前景。目前光学无创血流测量技术主要有激光多普勒血流测量技术、光学相干层析多普勒成像技术和光声多普勒血流测量技术。对这3种技术进行了原理分析, 简述了其研究现状, 并对这些新型技术的未来和发展进行了展望。

硝基呋喃是一种广谱抗生素，其衍生物应用广泛；但摄入过量，会发生溶血性贫血、急性肝坏死等疾病。传统检测方法样品用量大、检测时间长且过程复杂；超表面传感器检测方法样品用量小且检测快速、简单方便。提出一种基于对称开口环的太赫兹超表面微结构器件，该结构折射率灵敏度达到196 GHz/RIU，可应用于高灵敏度传感检测。利用该超表面传感器对两种不同质量浓度的呋喃唑酮和呋喃妥因溶液进行痕量实验检测，结果表明，该超表面传感器对两种药物的最低检测质量浓度达到10 mg/dL，有望应用于生物医学等领域样品的传感检测。