在司法鉴定领域, 涉及电击死亡的案件多发, 鉴别死者是生前还是死后受到电击仍是法医病理学鉴定的难点问题之一。 为此通过傅里叶变换红外光谱融合机器学习模型对心脏组织视角下的电击死和死后电击两种情况开展分类识别研究。 将30只大鼠进行电击死、 死后电击和对照处理, 通过光谱仪扫描得到其心脏组织光谱, 采用竞争性自适应重加权算法共提取到70个光谱特征波长, 建立随机森林模型对特征波长提取前后的心脏组织光谱进行模式识别； 结果表明, 特征波长提取前后模型分类识别的准确率分别为34.9%和73.7%, 验证了特征波长提取方法的有效性和必要性。 同时建立偏最小二乘模型、 传统支持向量机以及粒子群算法和灰狼算法优化的支持向量机模型进行分类识别, 结果表明, 模型分类识别的准确率分别为61.07%、 34.48%、 100%和98.46%, 对比发现经特征提取后的粒子群优化支持向量机模型分类识别效果最好。 为排除“生物学死亡期”的干扰, 又取60只大鼠按同种方式对其处理, 每组又分死后0.5 h和死后1 h 2个亚组, 再次通过傅里叶变换红外光谱仪扫描得到光谱数据, 数据预处理后将其与之前得到的数据进行一并处理并结合粒子群优化支持向量机模型分析, 结果表明, 该方法分类识别的准确率可达到80.85%。 这为电击死领域的法医学鉴定提供了新的研究思路和方法, 说明傅里叶红外变换红外光谱结合机器学习模型可以作为一种补充工具来提供相对客观的判断, 具有重要的研究意义。

提出一种基于Kanade-Lucas-Tomasi算法的目标检测与追踪技术,用于放疗场景下实时追踪人体的呼吸运动。实验采用运动参数可调的仿真人体模型实现对人体不同呼吸状态的模拟,同时用摄像头采集运动过程的图像信息。对采集后的图像进行边缘检测和边缘增强等一系列图像预处理后,手动标记图像第一帧的感兴趣区域,通过追踪算法实现对其余帧图像感兴趣区域的自动追踪。经实验结果验证,该算法可以精准地实现对人体体表在不同呼吸状态下的实时追踪,实际归一化后的位移误差小于0.03,该算法能够应用于临床上的呼吸运动检测,利用获取的图像信息及参数指导精准放疗。

建立了一种高灵敏度检测促甲状腺激素（TSH）的化学发光体系。将异鲁米诺（ABEI）和异硫氰酸荧光素（FITC）分别标记TSH的单克隆抗体, 与待测TSH通过夹心法进行免疫反应形成抗原抗体复合物之后, 加入抗-FITC抗体包被的磁珠, 在磁场作用下加入缓冲液进行清洗, 分离非特异性物质, 加入发光底物NaOH和H2O2,检测发光强度（RLU）。本方法的灵敏度为0.01 μIU/mL, 批内和批间变异系数均在10%之内, 回收率在96%~103%之间。使用本方法与其他检测系统进行比对,相关系数为0.993 7。实验结果表明, 基于ABEI发光检测TSH的化学方法灵敏度高、结果可靠, 具有较高的应用价值。

生物传感器在环境监测、食品分析、**和医学等领域有着广泛的应用，其中光纤生物传感器由于高灵敏度和低噪声的特点而最受关注。作为光纤生物传感器的一种，液芯光学环形谐振传感器（LCORR）物理尺寸小，Q值高（理论可达109），很有希望成为未来敏感化、小型化和集成化传感器的平台。在理论和实验上对该种器件进行了详尽的研究, 尤其改良了制备工艺,将外腐蚀与加热拉伸工艺交替结合, 精确调控拉伸速率，制备了壁厚超薄（1.5 μm）的微细玻璃管；采用微纳光纤耦合的方法，通过向其中注入纯水、丙酮和不同浓度的NaCl溶液来对其Q值、灵敏度等性质进行了检测。最终制得的液芯环形谐振器灵敏度高达约61.5 nm/RIU，并具有较好的稳定性。