通过测量组织液中的葡萄糖浓度获得血糖信息是目前实现血糖连续检测的主要方法, 中红外ATR光谱法在分析葡萄糖等生物小分子成分信息方面具有显著优势, 但是如何利用中红外ATR光谱法检测皮下组织液中的葡萄糖信息仍是尚未解决的问题。 在对中红外穿透深度理论分析的基础上开展了自然状态和渗透状态下人体皮下组织液葡萄糖的中红外ATR光谱检测实验。 首先探究将中红外光直接入射到人体皮肤表层上, 采集自然状态下人体手指皮下组织液葡萄糖的ATR光谱数据, 讨论中红外直接穿透皮下组织获得葡萄糖信息的可行性; 在此基础上, 通过采用低频超声和真空负压的方法促进组织液渗透到皮肤表层, 采集其中红外ATR光谱进而分析和判断是否含有葡萄糖特异信息。 由于二维相关光谱技术在红外光谱等光谱研究领域分析分子间反应和物质的吸收峰信息来源时有很高的分辨率和很好的适用性, 利用二维相关光谱技术分别分析皮肤表层在自然状态和渗透状态的实验条件皮下组织体中葡萄糖信息。 实验结果表明: 中红外ATR光谱法无法直接应用于皮下组织液的葡萄糖浓度检测, 利用物理或化学的方法促进组织液渗透到皮肤表层, 是实现中红外ATR光谱法检测皮下组织液中葡萄糖的一个发展方向。

将二维相关近红外谱参数化方法与BP神经网络结合, 建立掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型。 分别配制含有尿素牛奶（1～20 g·L-1）和三聚氰胺牛奶（0.01～3 g·L-1）样品各40个。 研究了纯牛奶、 掺杂牛奶的二维相关近红外谱特性, 在此基础上, 分别提取了各样品二维相关同步谱的5个特征参数。 将这5个特征参数作为BP神经网络的输入, 分别建立掺杂尿素、 掺杂三聚氰胺、 两种掺杂牛奶与纯牛奶的判别模型, 采用这些模型对未知样品进行预测, 其预测正确率分别为95%, 100%和96.7%。 研究结果表明: 该方法有效地提取了牛奶中掺杂目标物的特征光谱信息, 同时又减少了BP神经网络输入变量的维数, 实现了掺杂牛奶与纯牛奶的鉴别。

葡萄糖的特异性是实现血糖浓度检测的前提， 也是论证一种血糖检测方法可行性的基础。 二维相关光谱技术以其高分辨率和便捷的时序规则(Noda规则)两大优势被广泛地应用在分子间(内)反应、 物质相变以及物质信息提取等研究领域。 旨在应用二维相关光谱技术验证中红外光谱法无创血糖检测技术的葡萄糖特异性， 首先通过分析各种离体溶液样本的二维相关光谱证明方法的理论可行性， 然后开展了人体手指的中红外ATR光谱采集实验， 参考OGTT方法调节实验过程中人体的血糖水平， 并运用二维相关光谱技术验证所得人体光谱中的葡萄糖特征信息， 从而论证中红外光谱无创血糖检测技术的可行性。

近红外光谱分析技术应用在血糖检测中， 需要借助化学计量学方法建立模型来实现对未知样品的定量分析。 在模型建立和验证的过程中通常会引入一定程度的偶然相关， 从而影响模型的稳健性。 采用随机数模拟光谱数据及参考浓度的研究方式， 从建模波长数的选择和交互验证方法两方面考察了不同建模方法在建模的过程中存在偶然相关的概率水平， 并给出了最佳的建模波长数以及最优的交互验证方法， 以降低引入的偶然相关。 此外通过离体实验， 研究温度对葡萄糖浓度检测的影响并指导如何在实际血糖检测中降低温度引入的偶然相关。