光学相干层析技术（OCT）作为一种实时、无创的高分辨率成像手段，能够使用特征提取算法获得丰富的图像信息，为疾病的诊断提供客观依据。利用OCT对17例甲状腺正常组织与乳头状癌组织进行成像。针对甲状腺组织图像的特点，使用灰度共生矩阵（GLCM）、灰度直方图（GH）、中心对称自相关（CSAC）和Laws纹理测度（LM）4种算法提取图像特征值，并结合支持向量机（SVM）算法定量地评估不同特征组合的识别性能。结果显示，GLCM-GH-LM组合性能最优，能够从多个方面获得图像的纹理和灰度特征信息，灵敏度、特异性和准确度分别高达96.3%、92.2%和94.3%。研究表明，基于特征提取和机器学习的算法对甲状腺乳头状癌OCT图像进行量化分析及识别时不仅可以提供实时的监测图像，还对甲状腺恶性肿瘤临床诊断具有重要的参考价值。

为了解决目前水中纳米塑料颗粒难以富集和检测的问题，基于金（Au）纳米粒子和聚苯乙烯（PS）纳米粒子的混合流体，使用自搭建的光操控-显微拉曼系统实现了PS纳米粒子的光热效应捕获和检测，并研究了混合流体中PS纳米粒子的光热效应及表面增强拉曼散射（SERS）信号增强效果。结果显示，PS纳米粒子（80 nm）的运动速度受到金纳米粒子粒径和浓度的影响，随着时间的增加光热阱中会形成直径为30 μm的Au-PS聚集体。PS纳米粒子的SERS信号强度在聚集体内比金溶胶基底提高了7倍，并且密度随着聚集体半径的扩展先增加后减小。该方法实现大量PS纳米粒子的光热效应捕获和SERS检测，显著提高PS纳米粒子的SERS信号强度并且降低了检测限。该方法在纳米器件自组装、环境污染监测等方面具有极大的应用潜力。

为了计算纳米粒子大尺寸聚集体的表面局域电磁场分布并快速对其增强效果进行评价，利用软件中脚本语言编写局部亚网格程序来实现对纳米粒子大尺寸聚集体模型的非均匀网格离散，并结合时域有限差分（FDTD）方法实现三种尺寸聚集体模型的电磁场仿真；使用K均值聚类算法对计算出的电场数据进行聚类分析，最终得到能够反映金纳米粒子大尺寸聚集体所有“热点”位置处电磁增强效果的平均增强因子。结果表明，使用亚网格离散的金纳米球二聚体仿真模型后的内存占用减少了81%且仿真速度提高1倍，有效提升FDTD的仿真效率；另外，通过K均值聚类算法并根据三种尺寸的金纳米粒子聚集体电磁数据，可以得到与传统积分法计算的平均增强因子（AEF 1）增减规律相同的增强因子AEF 2。

表面增强拉曼散射(SERS)增强基底的制备是实现SERS技术高灵敏度探测的关键因素, 利用光操控技术制备金属纳米粒子聚集体是近来SERS领域研究的热点。 利用飞秒激光湿法刻蚀技术, 在硅片表面5 mm×5 mm范围内刻蚀横截面积(宽度×深度)为10 μm×7 μm, 30 μm×12 μm, 60 μm×15 μm, 70 μm×19 μm和90 μm×21 μm的狭槽线阵, 制备截面积不同的微纳硅基衬底(SiMS)。 应用光操控技术结合SERS方法, 在金纳米溶胶中加入硅基衬底。 并将激光对焦在衬底狭槽内, 在光辐射压力的作用下, 金纳米粒子沿光束的传播方向运动, 聚集于微纳结构表面的狭槽内, 形成金纳米粒子聚集体, 促进“热点”效应, 提高SERS探测的灵敏度, 实现了在硅基微纳结构衬底上探测物的SERS增强。 实验表明, 利用光辐射压力和光梯度力的合力, 金属纳米粒子能有效聚集在硅基微纳结构衬底表面的狭槽中, 形成更多的“热点”, 从而可大幅提高SERS增强效果。 以芘为探针分子, 随着狭槽截面积的增加, SERS信号逐渐增强, 狭槽截面积为70 μm×19 μm时达到最强, 超过该截面积后, 拉曼信号强度开始降低, SERS强度最高增强了约两个数量级, 最低检测浓度为5.0×10-9 mol·L-1, 在低浓度范围内(5.0×10-9～1.0×10-7 mol·L-1), 芘位于588和1 234 cm-1处特征峰强与浓度的关系曲线呈现较好的线性相关性, 其拟合方程及线性相关系数分别为0.992和0.971。 以截面积为70 μm×19 μm的微纳衬底进行了重复性实验, 每完成一次实验, 关掉激光器, 待激光的作用消失, 狭槽内聚集的金纳米粒子重新分散在溶液中, 进行下一次实验。 选取微纳衬底8个不同位置, 每个位置重复三次实验, 衬底不同位置芘的588和1 234 cm-1两个特征峰峰强的相对标准偏差(RSD)分别为9.9%和2.0%, 具有较好的重复性。 与仅使用金纳米颗粒相比, 该方法保留了金纳米颗粒重复性好的优势, 同时具有更高的增强效应和衬底清洗后可重复使用的优点。 研究表明, 基于硅基微纳结构衬底的光操控-SERS方法, 可极大地提高金纳米颗粒的SERS效应, 在化学和生物学等领域的物质检测分析方面具有广阔的应用前景。

为了实现金纳米粒子的高效聚集,获得高灵敏度的表面增强拉曼散射(SERS)基底,并研究激光对金纳米粒子的光热效应,搭建了一套集成像、SERS探测、光捕获为一体的光操控-显微拉曼系统,通过实验研究了光热效应对溶液中金纳米粒子的作用以及对待测物芘的SERS信号增强效应。此外,利用时域有限差分(FDTD)法从理论上计算了金纳米粒子聚集体与单个金纳米粒子的电场增强效果。结果表明:溶液中的金纳米粒子在热泳力及对流的共同作用下在石英衬底表面聚集,聚集速度受外界环境温度的影响;随着聚集时间延长,待测物芘的SERS信号强度增加,且其稳定后的SERS信号强度比金纳米溶胶基底增强了15倍;FDTD模拟结果表明金纳米粒子聚集体会产生比单个金纳米粒子更高的SERS增强因子,增强因子为1.30×10 7。本研究利用光热效应实现了大范围、高效率捕获金纳米粒子的光操控,该方法可显著提高金纳米粒子的SERS效应,在化学和生物等领域的物质检测分析方面具有较大的应用潜力。

以硫氰化钾(KSCN)为内标物,利用主成分分析(PCA)降维,利用支持向量机(SVM)算法建立定量分析模型——支持向量回归(SVR),并结合网格搜索(GS)、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)三种参数优化方法,实现了芘、菲单一溶液和混合溶液的定量分析。研究结果表明:以KSCN为内标物,提高了定量分析结果的准确性;利用PCA降维提高了建模速度;三种优化模型对芘预测的平均相对误差(ARE)在7.6%以内,对菲预测的ARE在11.3%以内;三种参数优化方法对同一物质的预测结果相近,但GS的运算速度最快;综合考虑误差和分析速度后,采用GS-SVR模型获得了菲、芘混合溶液的最佳结果。表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合SVM算法有望实现多环芳烃的定量分析。

为实现海水中痕量多环芳烃 (Polycyclic Aromatic Hydrocarbons, PAHs)的现场快速、高灵敏度检测, 研制了便携式高灵敏度表面增强拉曼散射(Surface-enhanced Raman Scattering, SERS)传感器, 将倒置的望远镜结构应用于外置光路模块, 使光路的效率提高到商业化光纤拉曼探头的3.7倍, 光路全长约120 mm, 系统尺寸为350 mm×300 mm×180 mm, 质量约15 kg, 功耗约30 W, 满足现场探测便携式的要求。利用该传感器对青岛岸边海水中PAHs进行现场检测, 发现了萘、菲、■、苯并(k)荧蒽、苯并（b）荧蒽、苯并（a）芘等的信号, 检测结果得到气相色谱(Gas Chromatography, GC)的证实, 且检测到GC法难以检测到的易挥发性物质萘。对青岛近海石老人海域和麦岛海域的现场船载检测发现: 石老人海域随离岸距离的增加, PAHs种类和含量分布稳定; 麦岛海域PAHs随离岸距离的增加, 种类和含量均明显减少。结果表明, 自主研发的SERS传感器具有便携、快速、高灵敏度的特点, 可为近岸海域有机污染物PAHs的监测提供依据。

为了快速检测水中痕量多环芳烃(PAHs),制备了一种高灵敏度的三维表面增强拉曼散射(SERS)基底。将GMA-EDMA多孔材料与参数优化的金纳米颗粒相结合,形成了高灵敏度三维SERS活性基底。相比仅用参数优化的金溶胶SERS基底,该三维SERS基底的信号强度有近一个数量级的增强,相比未调pH值的金溶胶基底,增强效果有2~3个数量级的提高,且具有良好的重复性,该基底内探测相对标准偏差(RSD)为4.78%~9.27%,基底间RSD为2.05%。利用该基底对三种较有代表性的多环芳烃菲、芘、苯并(k)荧蒽进行了SERS光谱探测,得到检测限分别为9.0×10 ^-10, 2.3×10 ^-10, 5.9×10 ^-10 mol·L ^-1。结果表明,这种检测方法操作简便、重复性好、灵敏度高,可以实现水中多环芳烃的痕量检测。

利用表面增强拉曼光谱（SERS）和静电富集（EP）相结合的技术，实现了水环境中磺胺甲基嘧啶、丁胺卡那霉素、恩诺沙星和环丙沙星的有效富集和快速痕量探测。实验结果表明，与非静电富集SERS探测相比较，磺胺甲基嘧啶和丁胺卡那霉素的特征峰强度提高了大约10倍，恩诺沙星和环丙沙星的特征峰强度提高了2~3倍；4种抗生素的最低检测浓度分别为1.9×10-8，1.7×10-8，5.5×10-8 ，6.0×10-8 mol·L-1；当被检测目标的浓度较低时，特征峰强度与探测浓度具有良好的线性关系。EP-SERS技术可有效提高水环境中抗生素的检测灵敏度。