光纤磁场传感器具有抗干扰能力强、小型化、低成本等技术优势。为了实现对空间磁场矢量的测量，基于磁光晶体提出了一种光纤三维磁场传感器。然后，设计和构建了光纤三维磁场传感器传感探头，搭建了光纤三维磁场测量系统。分析基于磁光晶体光纤三维磁场传感器的非正交误差，通过对基于磁光晶体的光纤三维磁场传感器三个传感单元两两夹角的准确测量，对系统三轴非正交误差进行标定补偿。实验测试装置利用一对通电线圈构建一维磁场对光纤三维磁场传感器系统进行三维正交标定，三轴标定精度分别为0.19°、0.26°和0.22°。实验结果表明，该基于磁光晶体光纤三维磁场传感器可实现0.2 μT磁场强度分辨率和0.5°角度分辨率的磁场矢量测量。

为了解决不同的光学相干层析（OCT）图像预处理方式对皮肤真皮层散射系数计算影响的问题, 提高无创血糖的测量精确度, 提出了一种对OCT图像数据前期处理的最优化方法。在对采集的3维图像数据进行皮肤表面对齐、3维重建、1维平均处理的基础上, 分析了背景噪声和数据是否归一化对血糖预测精度的影响, 并结合临床实验进行了验证。结果表明, 预测误差较预处理之前减小了18.31%。该研究对于提高基于OCT技术的光学无创血糖测量精度具有重要的参考价值。

糖尿病是影响人类健康的重大疾病之一，患者需要长期监测并控制自身血糖浓度以防止并发症的发生。相比于传统的有创检测方法，光学无创血糖检测能够极大地减轻病人的采血痛苦，通过增加测量次数来精确控制血糖。基于光学相干层析成像(OCT)的无创血糖检测是近些年来极具发展潜力的技术之一，但目前存在的问题是被测试者在仪器图像采集过程中，自身不自觉的轻微抖动会造成被采集皮肤区域的三维图像在空间范围内前后不一致，从而影响无创血糖测量的准确度。针对这一问题，提出了一种基于OCT无创血糖检测的皮肤三维图像校正补偿方法。经此方法处理后的人体临床实验数据表明，无创血糖预测值的准确度提升了36.57%。该研究对光学无创血糖检测具有重要的参考价值。同时该方法也适用于其他需要进行精确定量计算的光学成像应用。

心血管疾病是一种严重威胁人类健康的常见病。目前常用手段之一是以昆虫为模式生物，利用RNAi等技术抑制特定基因表达，通过表型检测或监测其心脏功能参数等来开展此类疾病致病机理的研究。光学相干层析技术(Optical Coherence Tomography，OCT)因其无创、实时、高分辨率等特点，被成功应用于昆虫等模式生物的心脏功能检测方面。但目前的检测计算方法仍存在效率低、对图像质量要求高、参数测量不准确等问题，尤其不适用于生物实验中大样本量的检测分析。提出一种基于OCT的昆虫心脏功能参数高速自动检测定量分析计算方法。该算法结合OCT心脏M-Mode图，采用人机交互的模式确定种子点所在的位置，通过自动分割图像、划分目标区域等一系列处理，可以快速准确地测量心脏舒张末期直径(EDD)、收缩末期直径(ESD)、舒张末期面积(EDA)、收缩末期面积(ESA)及心率(HR)等心脏功能参数。该方法有助于提升高通量生物样本检测中致病基因的筛查和分析效率，对以昆虫为模式生物的心血管疾病研究具有重要的价值。

研究了一种可实现开环光纤陀螺大动态范围测量的正交解调算法。对干涉信号每周期间隔π/6进行直接采样，得到12个离散点进行相位解调，并利用条纹计数方法实现了开环光纤陀螺的大动态范围测量。详细分析了开环光纤陀螺系统相位调制器驱动信号、干涉信号采样相位误差与正交解调算法解调误差之间的关系。利用抽取的12个采样点构建调制深度误差E_M和调制初始相位误差E_W评价参数，并对正弦调制信号参数进行反馈控制，保证解调精度。结果表明，为使开环光纤陀螺的相位解调误差在±10^-6 rad（标度因数为1.134 s，陀螺输出角速度误差为±0.18（°）/h）内，正弦调制信号的调制频率f_e误差需小于±0.072%（97.31 kHz），电压峰峰值V_π误差需小于±0.1%（3.654 V），调制初始相位误差需小于±16.226 mV，调制深度误差需小于±12.483 mV，数字采样相位误差需小于5.625×10^-4 rad。

胚胎在发育过程中会逐渐形成具有不同组织和器官的复杂生物体。对胚胎发育的无创实时监测有助于深入了解其形态演变过程和发育规律。光学相干层析(OCT)技术具有无损、高分辨、三维成像等特点,非常适合用于对生物体胚胎的发育情况进行监测。然而,当采用OCT技术检测昆虫胚胎时,虫卵外壳的存在会影响OCT三维重建图的可视化效果,使得卵内部胚胎的三维图无法清晰地呈现。基于此,本文结合OCT成像特点提出了一种消除卵壳影响的图像处理方法。该方法可以自动识别出卵壳区域并予以“擦除”,从而只呈现昆虫卵内部胚胎的清晰三维图像。该图像处理方法对于采用OCT技术研究昆虫胚胎发育具有重要的参考价值。

在光学相干层析术(OCT)无创血糖监测过程中，预测模型的建立容易受异常点的干扰。采用广义极大似然估计(M 估计)建立的预测模型能够有效地通过权函数降低异常点在模型中的权重。通过人体血糖钳夹临床实验和口服葡萄糖耐量测试实验，利用M 估计和最小二乘估计法(OLS 估计)两种方法建立了血糖预测模型，采用交互验证法对两种模型的均方根误差(RMSE)进行了比较。对比结果表明，M 估计能有效地降低血糖预测模型的RMSE 值。此外，利用克拉克误差表格分析法对两个模型的预测结果进行评估，评估结果表明采用M 估计建立的血糖预测模型的准确性和稳定性高于OLS 估计，因此M 估计更适合临床上的OCT 无创血糖监测应用。

为了研究在人体血糖快速变化情况下, 皮肤组织液糖浓度与血液(指血、静脉血)中血糖变化的延迟关系,采用光学相干层析技术, 通过人体口服葡萄糖耐量测试和血糖钳夹实验, 测量了随血糖变化的皮肤光衰减系数, 并对人体血糖平衡延迟时间问题做了研究。为了避免由于延迟因素造成预测血糖值误差过大, 选择700μm ~800μm以下皮肤深度的真皮网状层作为分析计算区域。结果表明, 延迟时间一般随着皮肤区域深度的增加而缩短;在不同的皮肤深度区域, 血糖平衡延迟时间存在一定的差异性。此研究有助于提高光学无创血糖检测的准确性和可靠性。

在光学相干层析无创血糖检测中，由于人体皮肤各层组织物质分布并不均匀，且不同种类组织对于血糖变化的相关性也并不一致，因此如何正确地选择皮肤内部用于标定的组织相关区域，最大限度地排除来自皮肤其他层组织无关信号的干扰成为亟需解决的问题之一。通过研究皮肤内部不同深度区域的组织散射系数与血糖变化的相关性，提出一种相关性标定分析算法,利用此算法可以得到皮肤散射系数与血糖变化最相关的组织区域来进行标定，消减了背景噪声以及皮肤内与血糖无关组织层信号的干扰。此算法有利于提高血糖值的预测精度，对于光学相干层析无创血糖检测的研究具有一定的应用价值。

随着成像深度的增加，光衰减会造成光学相干层析技术（OCT）对深层组织成像的局部图像对比度下降，不利于观察组织内部结构特征变化。提出了一种基于自适应多尺度Retinex算法实现对OCT信号衰减的有效补偿。采用大尺度Retinex算法增强图像与其他尺度Retinex算法增强图像之间差值的绝对值均值作为调整参数，实现每个尺度在多尺度Retinex算法中权重的自适应调节。采用人体指尖OCT图像和前臂内侧皮肤OCT图像对算法进行了验证，结果表明： 自适应多尺度Retinex算法实现了对OCT原始图像中衰减的有效补偿，同时增强了组织内部细节信息的局部对比度；增强图像的可视化对比度测度（VCM）相对于原始图像平均增加了5740。该算法对于提高组织内部信息可视化具有积极的意义。