针对冠脉病变检测算法普遍存在的异常截面识别率低、无法排除特殊结构影响等问题，提出了一种基于一类支持向量机(OCSVM)的冠脉病变检测方法，并使用冠脉面重采样和基于最大互信息的特征选择方法提高了算法识别正确率。该方法首先基于梯度通量对冠脉源截面进行三次样条插值重采样，然后构造出截面的多尺度特征，接着使用最大互信息结合冗余度去除进行特征选择，最后使用特征数据训练OCSVM完成冠脉病变检测。实验结果显示，在1128个冠脉截面数据的测试结果中，本算法在完全识别异常截面的情况下对健康截面的识别正确率达到了53.5%，远高于同类型的仅从正面和未标记数据学习的支持向量机(SVM)算法所对应的19.6%；而冠脉截面重采样也使得30个特征数下算法对健康截面的识别正确率由21.7%提高到了53.2%。

为构建冠心病辅助诊断系统，为冠状动脉病变检测提供冠脉结构参数，提出一种利用冠状动脉血管中心线获取血管腔壁的算法。该算法以基于二阶Hessian 矩阵血管滤波改进的最小代价路径算法获得的血管中心线为跟踪路径，根据中心线的轨迹计算中心线上过每一个体素点的冠状动脉横截面，利用光线投射法获得冠脉横截面上离散的血管腔壁位置，并结合分段样条拟合方法得到血管腔壁轮廓，最终采用移动立方体算法将各个血管横截面上的腔壁轮廓重建为三维腔壁模型。该算法所得结果能够清晰反映血管腔壁轮廓，且具有较高的计算速度。

多层螺旋计算机层析（MSCT）相对于传统的冠状动脉造影（CAG）具有无创、三维成像的特点。提出了一种基于MSCT血管分析的CAG感兴趣血管段的最佳造影角度计算方法。首先，应用最佳方向性梯度通量局部血管增强和自适应性区域生长将冠脉血管分割出来，构造三维血管树，并进行细化及B样条拟合，对感兴趣血管段在计算机中根据CT数据采集及冠脉造影时的系统参数，模拟造影过程，应用最小投影缩短和最小遮盖原则，计算最佳造影角度。实验结果表明，计算出的最佳角度下，血管的缩短比小于1%，优于实际工作角度。研究结果可用于冠心病的介入手术规划。

以普通的单模石英光纤为材料,改进熔融拉锥装置,利用有旋转曲面的凹面镜,实现了制作扫描隧道显微镜光纤探针的加工过程.实验表明,改进后的拉锥装置满足了制作纳米量级针尖曲率半径光纤探针的基本要求.