观察了黄芪建中汤治疗慢性非萎缩性胃炎（Chronic Non-Atrophic Gastritis, CNAG）的临床疗效, 并探讨了用红外热成像技术评估CNAG临床疗效的可行性。将76例脾胃虚寒型CNAG患者分为对照组（采用西医方法治疗）和治疗组（采用黄芪建中汤治疗）, 并观察2组治疗前后症候评分和观测部位红外温度的变化。结果表明, 治疗组的总有效率为94.4%, 对照组的总有效率为77.8%, 治疗组的疗效优于对照组（P<0.05）；2组患者观察部位的红外温度均较治疗前升高（P<0.05）, 且治疗组观察部位的红外温度升幅大于对照组（P<0.05）。由此可见, 黄芪建中汤治疗CNAG疗效良好, 值得研究推广。红外热成像技术能及时、客观、方便地反映疗效的变化并可进行疗效对比, 为中医辩证治疗提供了客观的、可视化的依据。

探讨了红外热成像技术是否可作为急性痛风性关节炎(Gout)治疗疗效的一种评价手段。基于多中心、随机、对照试验设计，选取Gout中医证型为湿热蕴结证的患者60例，并将其分为试验组和对照组(各30例)。试验组予竹叶石膏汤配方颗粒剂口服，1袋/次，每日3次；对照组予塞来昔布胶囊口服，200 mg/次，每日1次。两组均以7日为一个疗程。疗程结束后观察用药前后两组的UA、CRP及红外热值等参数的变化。结果表明，两组的CRP和红外热值均得到了改善(P<0.01)。红外热成像技术对评价Gout治疗效果具有重要意义。

通过疾病的早期筛查,制定针对性治疗方案的精准医疗已成为医学发展的重要趋势。医学影像学检测是实现精准医疗的重要基础。疾病初期无明显表征,采用常规检测方法进行诊断具有一定的局限性,但机体会表现出异常的温度分布,红外热成像技术可以灵敏地检测出温度的变化,因此将其应用于早期疾病检测成为国内外的研究热点。本文首先介绍了当前医学影像学检测手段(如X线检查、超声、磁共振成像)的优缺点,重点介绍了红外热成像技术用于疾病检测的原理;然后对红外热成像技术和先进图像识别技术在早期疾病检测识别领域的国内外现状进行阐述,对比分析了红外热成像技术在早期疾病检测中的优缺点,其优点是无损、快速、准确率高,缺点是所需数据量大、图像处理算法性能差。将红外热成像技术与深度学习相结合对早期疾病进行无损检测,将成为今后的主要研究方向。

介绍了红外热成像技术的特点，讨论了红外热成像技术在民航、电力、石化、森林防火、医疗等民用领域的应用情况。介绍了红外热成像技术的市场状况，分析了不同应用领域对红外热成像技术的发展需求。

医用红外热成像技术在中医“治未病”理论体系中发挥了重要作用,可提前预测疾病的风险,做到早发现、早干预、早治疗。医用红外热成像技术贯穿于中医“治未病”思想中的未病先防、既病防变、瘥后防复三个过程中,对中医体质辨识、中医诊断、证型分析及疗效评估等起辅助作用。通过论述医用红外热成像技术在中医“治未病”思想中的应用,进一步提高中医诊断水平,提早干预,阻断疾病发生发展的一切源头,达到少生病、不生病的目的,造福人民。

基于中医体质和红外热成像技术对腰椎间盘突出症(Lumbar Disc Herniation, LDH)人群进行流行病学调查，并分析了该人群的体质及红外皮温分布特点。对符合LDH纳入标准的243例人员采用标准化的中医体质量表判别和分析其体质类型;利用红外热成像技术观察腰骶椎投影区和双下肢神经支配区的皮温分布特点。LDH人群以兼夹体质类型为主，占70.7%。单一体质占26.3%。LDH人群的红外皮温特点表现为在腰骶部正中呈现热偏离，形状呈长条形、片状或小团状。双下肢神经支配区的红外皮温呈现冷偏离。结果表明，LDH人群的优势体质类型为阳虚血瘀质;其红外皮温呈规律性分布。红外热成像技术对LDH具有一定的诊断价值。

旨在总结红外热成像技术在中医“治未病”工程中的应用情况。寻找红外热成像技术与中医相关理论的契合点, 并查阅国内外的最新文献, 了解红外热成像技术在中医“治未病”工程中的具体应用。结果表明, 红外热成像技术与中医“整体观”、“八纲”等相关理论高度契合; 红外热成像技术与中医“治未病”工程相结合后体现出了较强优势, 并具有较好的互补性。该技术已广泛应用于“治未病”工程中的体质辨识、慢性病的健康管理、疾病的中医辨证及疗效评估等方面, 有助于对慢性病人群、亚健康状态人群或病前状态人群进行干预, 从而达到靶点预防和定向治疗的目标。“治未病”工程虽然取得了一定的进步和发展, 但仍然存在一些不足, 比如目前体质辨识缺乏一定的客观性, 过程耗时长、体质分型不合理等。而红外热成像技术在体质辨识方面比较客观、科学, 且体现出了较大优势, 因此在“治未病”工程中具有广阔的应用前景。

基于稻种老化时间不同时的物理学和生理学差异, 提出一种基于红外热成像技术及广义回归神经网络的快速、 无损检测稻种发芽率的检测方法, 解决传统稻种发芽率检测方法操作复杂、 实验周期长等问题。 在温度为45 ℃、 湿度为90%的条件下, 将水稻种子依次老化0, 1, 2, 3, 4, 5, 6和7 d, 得到不同发芽率的种子; 采集稻种红外热图像, 然后提取稻种胚芽部位数据, 总计144份, 随机分为校正集和预测集, 其中校正集96份, 预测集48份; 分析和比较不同老化天数稻种红外热差异, 从物理学和生理学方面揭示稻种发芽率与红外热图像间的关系, 结合偏最小二乘算法（partial least squares, PLS）、 BP（back propagation, BP）人工神经网络和广义回归神经网络(general regression neural network, GRNN), 建立稻种发芽率的红外热模型。 结果表明, 利用GRNN建立的发芽率预测模型效果最优, 其中校正集的RC（相关系数）和SEC（标准偏差）分别为0.932 0和2.056 0, 预测集RP（相关系数）和SEP（标准偏差）分别为0.900 3和4.101 2, 相关性均达到较高水平且校正集与预测集的标准偏差均较小。 实验结果表明, 采用红外热成像技术结合广义回归神经网络研究稻种发芽率是可行的, 且所建模型在稻种发芽率快速测定方面有较高的精度。

采用主动式持续热激励红外热成像技术对几个不同蒙皮厚度的粘接试件进行检测, 并结合后续数据重建等算法, 可有效提高蒙皮与腹板间有胶区与无胶区之间的热对比度, 实现了蒙皮与腹板之间粘接检测。从而验证了大功率持续热激励的红外热成像技术应用于风电叶片无损检测领域的可行性, 为风电叶片中较深缺陷的无损检测提供了新的解决方法。

利用红外热成像技术和有限元方法在实验和理论上研究了高功率808nm半导体激光器巴条热耦合特征, 给出了稳态和瞬态热分析, 呈现了详细的激光器巴条热耦合轮廓.发现器件稳态温升随工作电流呈对数增加, 热耦合也随之增加且主要发生在芯片级.另外, 作者利用热阻并联模型解释了芯片级热时间常数随工作电流减小的现象.