以银纳米材料作为活性基底构建的表面增强拉曼散射（SERS）检测系统可以改善拉曼技术对生物活性物质检测时信号弱的缺点。本文对18例滑膜型关节炎病患的关节液样本和15例健康人的关节液样本进行SERS检测,收集SERS光谱数据后采用谱峰归属法、主成分分析（PCA）-线性判别分析（LDA）算法对样本数据进行分析。结果表明：关节炎病患关节液样本中的多糖（477 cm -1）、DNA（722 cm -1）、δ（CH2）（1439 cm -1）、鸟嘌呤（N3）（1576 cm -1）和酰胺I带（1676 cm -1）比健康人的多,而糖原（490 cm -1）、磷脂酰肌醇（596 cm -1）、蛋白酪氨酸（640 cm -1）、葡萄糖（1071 cm -1）和蛋白酰胺吸收（1645 cm -1）比健康人低。PCA-LDA算法对该疾病的诊断特异性和灵敏度分别为83.3%和80%。本研究说明以银纳米材料为活性基底的SERS光谱技术对诊断和分析滑膜型关节炎疾病具有一定的可行性和参考价值。

太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)结合主成分分析-线性判别分析(PCA-LDA)和支持向量机(SVM)用于正品大黄样品的鉴定。 在时域测量41个大黄样品的太赫兹时域透射光谱, 然后将这些时域信号转换成频域的吸收系数系数。 根据样本的吸收系数建立了主成分分析-线性判别分析和支持向量机的定性分类模型, 并对正品和非正品大黄样本的分类模型进行了交叉验证。 模型的预测能力和稳定性使用自助拉丁配分进行评价, 使用50次自助拉丁配分, 配分数为4。 使用主成分分析-线性判别分析和支持向量机均得到了满意的结果。 提出的方法证明是一种方便、 无污染、 准确和无需化学处理的鉴定大黄样本的方法。 该文提出的步骤可以应用于其他中草药分类和生产的质量控制。

为了比较喉癌组织及癌旁组织拉曼光谱的差别，得出其各自的特点和规律，建立了喉癌诊断模型；收集2014年10月-2015年8月在中南大学湘雅医院耳鼻咽喉头颈外科进行手术切除的54例喉癌样本和56例癌旁样本，样本统一处理后进行拉曼光谱检测，收集原始光谱数据进行预处理和统计学分析。结果表明：喉癌组织比癌旁组织的的平均拉曼光谱强度更大，且喉癌组织存在稳定的拉曼峰群；喉癌组与癌旁组的t检验结果显示，在波数为150~1859 cm-1、1864~1872 cm-1、1890~1898.5 cm-1、1900~1924 cm-1、1964~1968 cm-1、1993~1998.5 cm-1和2010.5~3476 cm-1的波段内，两组样本有统计学差异（显著性水平p＜0.05）；利用主成分分析-线性判别分析（PCA-LDA）法选取差异波段进行分析，提取3个显著性差异主成分，将其作为LDA的输入，计算判别函数系数，并建立判别模型，判别模型对样本的预测具有较好的特异度和灵敏度，分别为80.4%和87.0%；利用受试者工作特征（ROC）曲线法对喉癌诊断模型进行评价，曲线下面积为0.877；喉癌组织和癌旁组织的拉曼光谱存在较明显且稳定的差异，利用多元统计分析的方法建立的判别模型具有较好的可靠性；拉曼光谱具有在分子水平上为喉癌提供无损、实时诊断与检测的潜能。