提出一种基于盲源分离（BSS）从多角度投影提取出任意深度聚焦层的数字乳腺层析合成摄影（DBT）重建算法。首先，通过DBT成像设备采集乳腺的多角度投影，并对投影进行校正、对数变换等预处理工作；然后以中心投影为基准，根据成像几何将多角度投影通过位移聚焦到所选的重建深度z处；最后，将位移后的多角度投影视为由一个聚焦层内信息和若干层外信息构成的线性组合，进而通过BSS将聚焦层信息分离出来，由此快速重建出乳腺厚度范围内任意深度z处的层面。以中心投影为参考，将位移叠加（SAA）法、滤波反投影（FBP）法、最大似然期望最大化（MLEM）3种当前DBT重建的主要算法与所提重建算法进行比较，4种算法对原投影的噪声污染的改善程度分别为13.4%、18.8%、88.5%、73.6%，图像对比度分别下降83.7%、81.4%、74.6%、10.7%，与中心投影的特征相似性分别为0.841、0.866、0.861、0.886，结构相似性分别为0.596、0.594、0.628、0.787，伪影扩散平均值分别为0.571、0.254、0.189、0.146。此外所提算法的重建速度小于SAA、FBP，但比采用2次迭代的MLEM高56.0%，因此所提算法在降低噪声、保持细节、抑制伪影、重建速度方面的综合性能优秀，且随着BSS技术和计算机硬件水平的快速发展而不断提高其分离重建性能，因此所提算法是一种实用性强、极具发展潜力的DBT重建算法。

在基于强度信息的光学相干断层扫描血管造影（OCTA）技术中，去相关映射被广泛应用，但该方法易受噪声影响，尤其是对于低信噪比区域，噪声会使帧间高相关的静态组织信号呈现出高去相关性，与血流信号的高去相关值混叠，从而会降低微血管图像的成像质量。本文提出了一种基于局部信噪比动态阈值调节的分光谱振幅去相关方法，首先探讨了图像局部信噪比与静态体素去相关值的关系及影响因素，并以分频谱处理数据的方式削弱轴向运动伪影并加强血流信息，然后依据图像局部信噪比与静态体素去相关的关系调整设定阈值，用以判定区分动静态体素，阈值以下的去相关值视为静态体素，结合Sigmoid函数予以抑制。采用该算法在高信噪比的皮肤数据和低信噪比的视网膜数据处理中均能取得较好的效果：皮肤enface图像信噪比提升约4 dB；视网膜enface图像的对比度相较其他算法优势明显，相比于未进行静态抑制的分频谱振幅去相关造影（SSADA）方法，enface图像的对比度提升了0.0182。可见该方法能够有效地抑制微血管图像中的静态体素噪声，提升图像对比度和血管可视性，有利于疾病的诊断和评估。

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。

目前，病理专家通过肉眼识别显微镜视场下乳腺癌病理切片图像中的乳腺癌细胞具有很强的主观性。因此，设计了一款基于显微图像的乳腺癌细胞识别系统，该系统包括显微图像采集模块和乳腺癌细胞识别算法实现模块。通过USAF 1951分辨率测试板验证设计的乳腺癌细胞识别系统显微图像采集模块，最终的成像分辨率可以达到2.19 μm。通过多组乳腺癌病理图像验证所提乳腺癌细胞识别算法，结果表明设计的乳腺癌细胞识别系统识别乳腺癌细胞的平均准确率达到93.4%。

理论分析了浑浊介质的声光作用机制。采用COMSOL Multiphysics软件对组织中的声光作用过程进行了仿真，讨论了组织吸收系数与声光信号相对强度的关系。仿真结果表明，声光信号与入射光强呈线性递增关系，声光信号相对强度与介质吸收系数呈指数下降关系，实验结果与仿真结果相吻合。利用声光成像实验测量厚度为10 mm的浑浊介质的吸收系数，真实值与测量值最大绝对误差为0.082 cm^-1，最大相对误差为9.3%。

胸部X光片可用于诊断多种胸部疾病。由于胸部疾病特征复杂多样，现有的胸部X光片疾病分类算法难以学习胸部疾病复杂的鉴别表征以及未关注不同疾病之间的相关性信息。针对以上问题，提出一种结合自注意力与卷积的疾病分类算法，该算法采用全维度动态卷积替换残差网络的标准卷积，从而提高网络对多尺度信息的特征提取能力。此外，在卷积神经网络中引入自注意力模块，可以提供捕获多种疾病之间相关性的全局感受野。最后，提出高效的双路注意力，使神经网络更加关注病灶区域、自动捕捉病变位置变化。在ChestX-ray14数据集上，对所提模型进行评估，实验结果表明：所提算法对14种胸部疾病的平均受试者工作特性曲线下的面积（AUC）达到0.839，检测结果与目前其他7种先进算法相比在准确率和效率上有所提升。

在检测侧面脊柱关键点时，由于受到器官遮挡的影响，以往的热图回归方法难以区分不同椎骨上的关键点，容易出现关键点与对应椎骨的匹配错误。为了解决这个问题，提出了一个新的单阶段侧面脊柱关键点检测方法，该方法同时预测关键点热图和关键点匹配线索（椎骨中心热图和关键点offset），利用匹配线索建立关键点与对应椎骨的匹配关系。为了提升匹配效果，提出几何感知特征增强模块，通过提取关键点特征增强椎骨中心的特征表达。此外，利用加权损失函数缓解关键点热图和椎骨中心热图中正负样本比例失衡问题。实验结果表明，所提方法的平均检测误差为8.84，相较于性能第二的方法精度提升36%。

中红外激光凭借其非接触、高效率和高精准度的显著优势，广泛应用于病变组织切除、组织整形和肿瘤间质光热疗法等临床外科手术中。在诸多中红外激光中，二氧化碳（CO₂）激光具备极高消融效率和高精准度的特点，广泛应用于皮肤、耳鼻喉和腹腔等手术中。然而，由于缺乏稳定、高性能的小尺度柔性能量传输介质，CO₂激光无法像钬激光、钕激光等近红外激光一样，通过成熟的石英光纤，以微创或无创的方式进入体内，在人体内部自然腔道中进行微创介入操作。目前CO₂激光通常通过导光臂、空心波导管等传输介质进行手术，这极大地制约了其优势在微创手术中的充分体现。为使CO₂激光更好地服务于临床外科医疗领域，本文总结了现有的医用CO₂激光能量传输介质，重点讨论了热拉式多材料光纤技术在CO₂激光医疗领域的研究进展，并展望了未来多功能柔性CO₂激光消融机器人光纤的发展趋势及应用前景。

以推导的在生物组织中部分相干圆刃型位错光束传输时的交叉谱密度矩阵元，研究了传输中不同光束参数（光束波长λ、位错数目n_dis、空间自相关长度σ_yy）对不同场点之间偏振特性的影响。部分相干圆刃型位错光束波长和位错数目不影响偏振态的初始值，而不同空间自相关长度的光束初始偏振态不同。随着传输距离增加，空间同一点的偏振态经历明显的起伏变化后最终趋于与源处一致，空间不同两点间的偏振态最终趋于一不同于初始值的定值。与远红外光和紫外光相比，可见光和近红外光更适合作为生物医学疾病诊疗的目标光束。位错数目越大，各偏振特征参量极值间距越大。空间自相关长度σ_yy与σ_xx的相对大小会影响偏振度的大小及变化趋势。

采用蒙特卡罗模拟技术对血管组织在可见光波段的多光谱成像进行建模仿真，通过分析不同血氧饱和度下血液后向散射功率的绝对值、相对值、绝对差值和对比度，并考虑可能的干扰因素，优选出适合内窥环境下使用的450 nm、525 nm、630 nm和660 nm 4个成像波段。基于4个优选的成像波段展开了血氧饱和度检测的实验验证。在血管仿体组织上的实验结果表明，在95%的置信水平下，血氧饱和度的检测偏差为1.24%。研究结果验证了利用四波段进行内窥组织血氧饱和度检测的可行性。