中文摘要：

本课题将显微高光谱成像技术用于生物组织样本分析，对组织细胞内外化学和生化组分及其变化信息进行描述和分析。项目执行过程中使用自主研制的显微高光谱成像系统获取了包括肿瘤血管组织在内的多种生物组织样本的显微高光谱数据，提出了显微高光谱数据的预处理和定量化方法，用计算空白图像所有波段扫描行所有象素对应的灰度百分比来表示系统的光谱响应，然后将计算得到的百分比应用于在相同光源条件下测量的生物组织显微高光谱图像数据，实现了对生物组织光谱曲线的校正，提出了高亮度区域均值法对数据进行定量化处理；给出了一系列组织细胞显微高光谱数据智能识别分析方法，提出了基于遗传算法的降维处理方法，该算法在生物组织样本的显微高光谱数据的分析中取得了良好的结果；初步构建了数据采集、数据预处理和定量化、数据的识别分析于一体的生物组织样本显微高光谱图像数据分析与处理平台。本课题研究采用实验与理论分析相结合、定性与定量分析方法相结合，提出了相应的智能识别分析方法、分析模型并建立了通用的生物组织分析系统，为疾病的发病机理、临床诊断、病情检测和疗效评估的研究提供一种新方法和新手段。