光谱法无创检测多成分介质特定成分含量是检测领域一直以来的研究热点,光在组织介质中的传输和血液成分含量等组织成分检测是生物医学检测领域的前沿热点课题。对于组织中的光传输模型有待继续完善,同时由于测量信号微弱、测量条件和个体差异等影响,近红外光谱检测进入临床实用具有很大的难度。本课题改进的光在多成分介质中的传输仿真模型以及相关的光谱测量数据处理的新方法有助于推进光谱无创检测技术的发展。本文综述了光在组织中的传输的研究成果及光谱测量各个环节中数据处理的相关方法,说明了生物医学光子学测量中需要解决的问题:如组织光传输模型的精确构建;组织吸收光谱的重叠性;测量环境的影响;光谱分析的模型的建立等。本文针对这些问题的解决,做出的主要工作和创新点有:从蒙特卡罗模型及其光在组织中传输的仿真模型出发,针对传统蒙特卡罗模型的应用局限性,改进了模型,进行了光在多成分组织中传输的研究,并做了实际仿真实验验证和应用举例。这个模型后期可用于血液成分检测的精确理论仿真。将经验模态分解应用于光谱测量数据预处理中,用于提高光谱测量的精度。通过介绍了动态光谱血液成分消除个体差异的检测原理和经验模态分解(EMD)用于滤波的基本原理,将EMD引入光谱数据预处理过程中,用来提高光谱数据的性噪比;以动态光谱无创测量血红蛋白浓度中的应用说明了EMD在光谱测量数据处理中的可行性和有效性,为光谱数据处理及其产品化的设计应用提供了新方法。将方差分析应用于在光谱测量数据处理中,用来判定光谱数据及其模型建立的有效性。介绍了试验方差分析(ANOVA)的基本概念以及应用于光谱数据中进行有效性判定的原理和依据,并以ANOVA的F值和p值作为评价指标,在不同噪声水平下分析了光谱数据的仿真模型。以血氧测量作为一个应用举例,说明了ANOVA应用于血氧光谱无创测量中双波长选取的原理,并做了内部机理分析。通过方差分析的方法可以判定噪声水平及评价光谱数据处理分析方法的有效性,进而能提高物质成分定量分析的可靠性。