光声计算层析成像（PACT）不需要外源性对比剂便可获取厘米级深度的光声图像。然而，来自皮肤的高强度光声信号遮盖了皮下深层组织信息，阻碍了感兴趣区域光声图像的正面显示和分析。因此，笔者提出了融合多尺度感知和残差连接的U型深度学习模型，并采用该模型实现了PACT光声图像中皮肤信号的智能分割。首先，提出以单类皮肤区域标注为基准标签图像的非像素级皮肤区域标注方法，该方法不需要像素级图像标注，能够显著降低数据处理的复杂度；然后，设计了皮肤完整性拟合和皮肤掩膜生成算法，并采用该算法实现了PACT图像中皮肤信号的自动去除。使用PACT成像实验获得的人体腿部外周血管光声图像验证了所提方法在皮肤组织高精度智能提取和去除方面的正确性和有效性。与现有的皮肤去除工作相比，本文所提皮肤去除算法对MAP图像的重建误差下降了50%~70%，峰值信噪比平均提升了约4.5 dB，为深层组织PACT图像的高清晰显示提供了一条有效途径。

Optical-resolution photoacoustic microscopy (OR-PAM) has been shown to be an excellent tool for high-resolution imaging of microvasculature, and quantitative analysis of the microvasculature can provide valuable information for the early diagnosis and treatment of various vascularrelated diseases. In order to address the characteristics of weak signals, discontinuity and small diameters in photoacoustic microvascular images, we propose a method adaptive to the microvascular segmentation in photoacoustic images, including Hessian matrix enhancement and the morphological connection operators. The accuracy of our vascular segmentation method is quantitatively evaluated by the multiple criteria. To obtain more precise and continuous microvascular skeletons, an improved skeleton extraction framework based on the multistencil fast marching (MSFM) method is developed. We carried out in vivo OR-PAM microvascular imaging in mouse ears and subcutaneous hepatoma tumor model to verify the correctness and superiority of our proposed method. Compared with the previous methods, our proposed method can extract the microvascular network more completely, continuously and accurately, and provide an effective solution for the quantitative analysis of photoacoustic microvascular images with many small branches.

利用光学近场激发与局域理论, 通过光学仿真软件建立银/金方阵微纳结构理论模型, 使用高分辨率光刻技术构建基于完美吸收体的聚合物/富勒烯太阳能电池结构, 实现活性层对太阳光谱从紫外到近红外全波段光谱的完美吸收, 提高了聚合物电池能量转换效率.设计和制备了结构上类似、彼此具备良好的“相容性”、在吸收光谱上互补的新型给体材料.与富勒烯受体材料混合制作三元体系的太阳能电池, 以最大程度地匹配太阳光谱, 该方法可以有效地提高器件对太阳光的响应能力, 产生大量的光生载流子, 大幅度地提高短路电流密度和开路电压.本文研究有望为获得新一代高效率、高稳定性的聚合物光伏器件提供参考.

为探讨He-Ne激光对增强UV-B辐射造成的小麦“翘根”的影响，采用He-Ne激光(辐照剂量为5 mW·mm-2)辐照，对增强UV-B辐射(辐射剂量为10.08 kJ·m-2·d-1)条件下小麦根部肌动蛋白含量、黄酮类化合物含量及种类变化进行研究。结果表明，增强UV-B辐射后小麦主胚根长变短，肌动蛋白及黄酮类化合物含量降低，而He-Ne激光组差异不明显；两种辐射的复合处理组结果低于CK组、高于UV-B处理组，“翘根”现象得到缓解；不同处理组的黄酮类化合物扩散速度不同，UV-B组黄酮类化合物种类发生变化。肌动蛋白及黄酮类含量变化是增强UV-B辐射后小麦“翘根”现象产生的原因之一，He-Ne激光对UV-B辐射造成的小麦“翘根”损伤具有一定的修复作用。

为减轻盐胁迫对植物造成的伤害, 本研究采用He-Ne激光对盐胁迫下的水稻进行辐照处理, 选用水稻9311作为对照、耐盐海稻86作为研究对象, 以0.5％的氯化钠进行盐胁迫, He-Ne激光（辐照计量5 mW·mm-2, 波长632.8 nm）进行照射。设置了对照组（CK）, 盐胁迫组、盐胁迫和激光复合处理组（分别为L、BL组）, 进行了水稻抗氧化活性方面的研究。结果表明: 与对照组（CK）比较, He-Ne激光对水稻的盐胁迫有一定的缓解作用, 其中对水稻9311的作用最明显, 表现为激光处理提高了水稻幼苗中过氧化物酶（POD）、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化氢酶（CAT）的活性和减缓了丙二醛(MDA)含量的增速; 同时也说明新选育的海稻86耐盐性高于水稻9311。因此, 一定剂量的He-Ne激光可以提高了水稻的耐盐性, 这为抗盐胁迫及耐盐植物的育种提供了途径和理论依据。

针对多主体协作健康监测系统中光纤传感网络链路故障，提出了一种基于光开关和图论的光纤传感网络自修复方法。研究采用图论相关理论表述含光开关光纤传感器网络链路的连通情况，据此研究了光纤传感网络出现链路故障时光开关的切换策略，实现对失效光纤布拉格光栅（FBG）传感器信号的自修复。以航空铝板结构试验件为实验对象，针对光纤传感网络典型链路故障，对基于光开关和多主体协作的光纤传感网络自修复效果进行了对比实验。实验结果表明：在光开关和主体协作下，识别精度较没有修复时识别精度提高10.02 mm，仅比网络结构完好时识别精度降低3.61 mm，有效提高了载荷识别精度以及光纤传感网络的可靠性。

光声成像是一种新兴的无损生物医学成像方法, 因其兼具高灵敏的光学对比度和超声能够对深层组织进行高分辨成像的优点, 已经成为当前生物医学成像领域发展最快的技术之一。光声成像的光吸收对比度能够反映生物组织微小的组织病变, 与血氧饱和度等多种功能和生理信息紧密相关, 目前已被证明在肿瘤血管新生研究、早期癌症检测和心血管疾病诊断等方面有很大的应用潜力。基于超声阵列探测的常规光声计算层析成像系统, 数据采集量大, 由此导致的较低数据采集和成像速度成为制约该技术临床应用和转化的重要因素。压缩感知理论可以在远低于Nyquist采样定理的欠采样方式下, 高质量重建信号, 已被广泛用于信号处理和传统的医学图像重建领域。自2009年压缩感知理论被应用于光声成像以来, 已有的研究结果表明, 该方法为解决目前大区域光声成像的数据采集和成像速度问题提供了一条有效的途径。本文将重点介绍压缩感知理论用于光声成像的基本原理、研究现状、面临的问题和应用前景。

在有效质量包络函数理论下，利用变分法计算了未加电场以及加入电场后GaN/Alx Ga1-x N双量子阱中施主杂质各种情况下的束缚能，讨论了双量子阱中间势垒高度、施主杂质位置对 杂质束缚能的影响。给出了加入电场后施主位置不同时的束缚能和波函数，以及量子阱宽度不同时的束缚能，并且计算了未加电场和加入电场后中间势垒高度变化以及宽度不同时的束缚能。当 双量子阱中间垒宽一定时，束缚能随着阱宽的变化会出现一个峰值。在阱宽一定时，随着中间垒宽度的增加，束缚能逐渐减小，并在垒宽增加到一定宽度时双量子阱情况与单量子阱情况相似，束 缚能不再明显变化。计算结果对设计和研究GaN/Alx Ga1-x N量子阱发光和探测器件有一定的参考价值。

为了研究和揭示竹红菌甲素(HA)的宽带调谐发光物理机制，采用强激光激发的方法，主要研究了HA的强激发辐射效应,从一个侧面证实了激发态质子转移(ESIPT)的存在,同时进行了理论分析和实验验证，并给出了HA分子能级模型。结果表明，对于HA分子需要双光子吸收才能实现ESIPT过程。这一结果对进一步认识HA的发光物理机制是有帮助的。