核医学成像设备中的探测器是整个设备的核心部件。基于闪烁体探测器的核医学成像设备存在光电转换效率低和能量分辨率差等关键问题，短期内难以有效解决。而近年来碲锌镉半导体探测器的发展使得核医学成像设备在能量分辨率和空间分辨率等方面取得了很大的提高。本文以单光子发射计算机断层成像(SPECT)技术为例，首先介绍了核医学成像原理及设备组成，然后从碲锌镉探测器的工作原理及基本结构出发，综述了碲锌镉探测器的新技术及其在临床核医学的应用，最后结合核医学领域应用的需求展望了碲锌镉探测器的研究重点和技术发展趋势。

采用0.35 μm CMOS工艺，设计了一种用于CdZnTe探测器的16通道高速前端读出电路。整体电路由16个模拟通道、偏置模块和逻辑控制模块组成，每个通道包括电荷敏感放大器、漏电流补偿电路、成形器、基线保持电路、峰值检测保持电路和时间甄别器。分析了高入射频率下主要电路模块的性能及通道的读出时序。仿真结果表明，本前端读出电路的输入能量范围为29~430 keV@1~15 fC，每个通道功耗小于1.8 mW，等效噪声电荷为87.6e-，最大能补偿的漏电流为50 nA，达峰时间为150 ns，通道增益为50 mV/fC，非线性小于1%，最高注入频率为500 kHz。

以液氮温度(约77 K)至室温渐变的样品测试温度,通过紫外-可见-近红外(UV-Vis-NIR)吸收光谱、405 nm激发光源的光致发光(PL)光谱,结合傅里叶变换红外光谱与钻石观测仪(DiamondView ^TM),分别对典型的经后期高温高压或辐照处理的天然钻石、高温高压合成钻石和化学气相沉积合成钻石进行光谱学特征研究。结果表明:在不同激发光源或检测环境温度下,钻石的UV-Vis-NIR吸收光谱与PL光谱中具有指向性的特征吸收与已有文献报道结果存在一定的差异。钻石的指纹及其经优化处理的特征吸收较多出现明显的温敏特性,随着样品温度的升高,吸收峰的强度逐渐降低,部分吸收峰消失。钻石吸收光谱中的温敏特征吸收可为其检测、筛选提供指向性依据,同时对开拓新的钻石功能化应用有借鉴意义。

介绍了自主研制的质子转移反应飞行时间质谱的基本结构和性能。首先对数据采集卡甄别离子脉冲 的阈值电压进行了优化,结果表明当阈值电压为0.33V时, H316O+ (m/z 19)与H318O+ (m/z 21) 的离子计数比约500:1;然后考察了水团簇离子H3O+ (H2O)n=0,1,2,3的分布与漂移管约化电场的关系, 结果表明,当约化电场(E/N)为139 Td(1 Td=10－17 Vcm2)时,团簇离子得到很好地抑制,质谱观察到的离子 主要是H3O+,其纯度可达99%以上；随后考察了质谱的分辨率,结果表明在m/z=124处,分辨率最好,达到2653; 采用不同浓度的乙醇标样对仪器的线性范围和检测限性能进行了测试,结果表明该仪器的线性动态范围可达三个数量级, 检测限可达3.8 ppb;最后用该质谱仪检测了实验室空气,得到了实验室空气的质谱图。自主研制的质子转移反应飞行 时间质谱可实现对痕量挥发性有机物的实时在线测量,在环境、食品、医学等领域具有重要应用价值。

在农作物生产中, 不合理使用化学农药来防治植物病害的现象普遍存在, 严重影响产品品质及食用安全, 快速鉴别植物病害并采取合理的防治措施对提高农作物品质具有重要意义。 利用红外光谱三级鉴别法(傅里叶变换红外光谱(FTIR) 、 二阶导数红外光谱(SD-IR) 及二维相关红外光谱(2D-IR) ) 对蚕豆、 玉米、 葱和蒜正常叶、 锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位进行了研究。 结果显示, 正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的光谱吸收峰强度和形状存在微小差异。 原始光谱中正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的几个吸收强度比存在差异, 蚕豆的正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的吸收强度比A1 410/A1 646分别为0.698, 0.624和0.616, A2 926/A1 646相应比值分别为0.665, 0.638和0.552; 玉米的相应比值A1 649/A1 055分别为0.813, 0.696, 0.691, A1 382/A1 055相应比值分别为0.552, 0.478和0.465, A2 926/A1 055相应比值分别为0.574, 0.467和0.469; 葱的相应比值A1 382/A1 061分别为0.843, 0.821和0.704, A2 923/A1 061相应比值分别为0.707, 0.680和0.489; 以上锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位的几个峰强比均比正常叶小。 二阶导数红外光谱在1 800～800 cm-1范围内, 正常叶、 病斑附近绿色部位及锈病叶病斑处的吸收峰的形状及强度显示明显差异。 二维相关红外光谱显示, 正常叶、 锈病叶病斑处及病斑附近绿色部位在860～1 690 cm-1范围内自动峰和交叉峰的位置、 数目及强度存在显著差异。 蚕豆正常叶出现4个强自动峰, 2组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现5个强自动峰, 4组强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现2个最强自动峰和5个中强自动峰, 5组强正交叉峰; 蚕豆锈病叶病斑处自动峰强度最强, 而正常叶的各个自动峰的强度最低。 玉米正常叶出现9个强自动峰, 12组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现11个强自动峰, 3组最强的正交叉峰和11组中强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现6个强自动峰, 3组强正交叉峰; 蒜正常叶出现9个强自动峰, 8组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现2个最强自动峰和9个次强自动峰, 10组强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现6个强自动峰, 1组强正交叉峰; 玉米和蒜病斑附近绿色部位的各个自动峰的强度最强, 而锈病叶病斑处自动峰和交叉峰强度最弱。 葱正常叶出现9个强自动峰, 5组强的正交叉峰; 病斑附近绿色部位出现8个强自动峰, 3组强正交叉峰; 锈病叶病斑处出现3个强自动峰, 无正交叉峰出现。 葱正常叶的各个自动峰的强度最强, 而锈病叶病斑处自动峰强度最弱。 结果表明, 利用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数红外光谱及二维相关红外光谱能简单、 快速地鉴别研究农作物锈病叶, 有望为农作物病害提供一种光谱检测方法。

老化种子的鉴定对农业生产和粮食安全具有重要意义。利用红外光谱三级鉴别法(傅里叶变换红外光谱技术、二阶导数红外光谱技术和二维相关红外光谱技术相结合)对不同储藏年份的豆类种子进行区分。结果显示:3种豆类种子的傅里叶变换红外光谱图总体相似,且主要由蛋白质和碳水化合物的吸收峰组成;不同储藏年份的豆类种子的原始红外光谱仅在1800~700 cm ^-1范围内有微小差异,几个吸收强度比随储藏年份增加呈现下降趋势;方差分析显示不同储藏年份的种子的吸光度比有显著差异;不同储藏年份的种子的二阶导数红外光谱(在1800~700 cm ^-1范围内)的吸收峰形状和强度存在差异;在二维相关红外光谱中,不同储藏年份的蚕豆和红豆种子(在860~1690 cm ^-1范围内)及大豆种子(在1350~1800 cm ^-1范围内)的自动峰和交叉峰出现的位置、数目及强度存在显著差异,其中数目随储藏年份增加而减少,强度随储藏年份增加而减弱。偏最小二乘法分析能对不同储藏年份的种子进行快速分类。3种豆类种子在老化过程中都表现出明显的光谱差异,表明红外光谱三级鉴别法可以快速区分不同储藏年份的豆类种子,有望发展成为简单、快速鉴别种子老化的光谱方法。

激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种基于原子发射光谱，能够用于物质快速、现场检测的元素定性定量分析技术。随着激光技术和光谱分析仪器的发展，激光诱导击穿光谱技术得到快速发展，应用领域也在不断扩展。从激光诱导击穿光谱技术的基本原理、工作方式出发，综述了近十年来纳秒激光诱导击穿光谱技术在便携式和远程探测仪器方面的技术进展及其在环境检测、食品安全、生物医学、考古应用、太空探索及同位素检测方面的应用研究进展；总结了飞秒激光诱导击穿光谱技术的优势及其目前的应用研究；综述了飞秒激光成丝诱导击穿光谱技术的基本原理及其应用研究进展。

对藻类的识别分类及其生化分析已成为海洋生物学的研究热点之一。 以普通小球藻、 蛋白核小球藻、 微绿球藻、 莱茵衣藻为样品, 通过便携式USB4000微型光纤光谱仪、 Y形光纤和探针, 卤素光源构建的光谱采集系统对不同浓度梯度的120个微藻样本进行浸入式可见/近红外透射光谱的原位采集, 比较去基线、 卷积平滑等光谱预处理方法的效果, 并基于连续投影算法(SPA)筛选特征波长, 通过偏最小二乘法(PLS)、 最小二乘支持向量机(LS-SVM)和极限学习机(ELM)进行建模, 探讨采用透射光谱原位快速鉴别四种不同藻种的可行性。 结果表明: 卷积平滑的处理效果较为理想, 有效波长可用于代替原始光谱建立微藻种类判别分析模型。 SPA-LV-SVM和SPA-ELM的预测效果显著高于SPA-PLS, 三者的平均预测正确率分别是80%, 85%, 65%。 浸入式可见/近红外光谱技术和便携式光纤探针结合的藻种鉴别方法, 有效实现了对四种微藻的鉴别, 为藻种鉴别和藻种分类研究领域提供了一种新思路。

基于多角度红外差分吸收光谱, 提出一种针对物体表面化学污染物在线检测法.用红外遥测光谱仪和光源, 以不同角度对化学污染物进行检测, 根据不同角度吸收率的差别, 通过差分法提取化学污染物的光谱特征.在分析多角度红外差分吸收光谱的化学污染物在线检测模型的基础上, 分别在室内和野外对不同基底上的三种化学污染物: 二甲基硅油, 磷酸三乙酯和水杨酸甲酯进行检测.结果表明, 借助于多角度红外吸收光谱, 该方法在室内和野外都能准确提取典型基底上三种物质的光谱特征, 且基底越平整, 光源入射角的角度差别越大, 特征越明显.

为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率, 提出一种基于人工蜂群算法的 SPECT和 B超甲状腺图像配准。首先, 针对来自两个不同成像设备的 SPECT和 B超甲状腺图像灰度差异大的特点, 使用 NSCT和 GCBAC相结合的方法提取 B超图像感兴趣的轮廓特征, 用 KFCM的方法提取 SPECT图像的轮廓特征; 然后以互信息作为相似性测度, 建立仿射变换模型, 并以改进的人工蜂群算法作为优化策略来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明, 该方法可以有效提高配准速度, 具有较好的配准效果。