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骨关节炎（OA）是中老年群体中最常见的慢性关节疾病,具有较高的致残率,给家庭和社会带来巨大的压力。以往研究认为OA是由关节软骨损伤引起的,但是越来越多的研究发现OA是由关节中所有组织病变造成的疾病。将关节软骨与软骨下骨作为一个复合功能单位,其结构和功能的改变在OA的病理进程中发挥非常重要的作用。早期OA仅表现成分含量或结构的变化,患者根本无法察觉,但若患者出现明显的临床症状时OA已发展到中后期不可逆的程度,因而寻找OA早期诊断的新型方法变得非常有必要。红外光谱技术结合光谱分析可定性甚至定量获得样本分子结构和组分含量的信息;将其与化学计量学算法相结合可应用于数据回归预测和分类识别等领域。基于此,本文首先将傅里叶变换红外（FTIR）光谱成像技术与支持向量机（SVM）算法相结合实现关节软骨样本的分类识别和定量研究,然后利用FTIR光谱学结合光谱分析方法实现关节软骨及软骨下骨组织的成分含量分布及变化研究。主要研究内容有:（1）构建支持向量分类（SVC）模型实现健康和2年病变关节软骨的分类识别,识别准确率为97.69%。（2）建立稳健的支持向量回归（SVR）模型,得到2年病变软骨组织主成分含量的空间分布,与偏最小二乘算法的计算结果一致。同时发现OA时蛋白多糖的丢失主要发生于软骨的表层区和过渡区。（3）利用1338cm-1与AmideⅡ的特征峰积分面积比获得健康、骨关节炎3个月和7个月病变阶段关节软骨组织不同区域中Ⅱ型胶原蛋白的含量变化,即OA软骨组织中Ⅱ型胶原蛋白含量出现不同程度的降低,且在深层区更为明显。（4）通过软骨下骨的红外光谱分析,首次定量评估了健康、骨关节炎3个月和7个月病变阶段软骨下骨组织不同深度下的矿物质含量、碳酸盐含量、结晶度、胶原成熟度以及酸性磷酸盐含量等参数的变化,较为明显的表现为,健康样本中矿物质含量随深度增加而增加,而碳酸盐含量则呈现相反的趋势;随着OA病变的加重,矿物质含量明显降低,而碳酸盐含量仅在OA早期下降。本研究最终表明,FTIR光谱成像技术与SVM相结合有望成为一种新型的OA早期诊断工具,并且关于关节软骨胶原蛋白类型以及软骨下骨相关参数的研究为OA的临床诊断和靶向治疗提供了新的方法和思路,有助于更好地理解OA的发病机制和相关病理变化。