慢性非传染性疾病一直是全球死亡率居高不下的疾病,而未及时诊断是造成高死亡率的主要原因。目前所用的结构诊断设备只有当组织结构发生变化时才能确诊,未能尽早地在较长的潜伏前期发现病变,错失了最佳的治疗时间。而医用红外热像仪能在组织内部发生功能性改变时就检测出异常,实现对病灶的尽早发现,这是红外热成像在诊断领域的一大优势,但它仅实现定性诊断,并不能对病灶进行准确的定位,难以进一步地确诊,所以基于红外热像仪对病灶的及时发现实现其精准定位是十分关键的。本文基于生物热传导理论,开展了对体内病灶,即体内异常热源的分析和热源参数反演的研究。首先基于前臂组织,对分别埋入点热源或球热源的均匀组织模型和埋入球热源的解剖生理模型,通过ANSYS仿真分析和简单实验,结合体表温度分布和横穿热源的径向温度分布对不同热源参数展开分析,最后分别通过解析法和BP神经网络实现生物热传导中的反问题求解,即由体表温度分布反演热源信息参数。本文的主要结果如下:(1)基于前臂组织,对生物热传导过程进行分析,并建立均匀组织模型、解剖生理模型以及其边界条件,简述了ANSYS有限元方法进行热传导分析的步骤;(2)通过不同热源参数的ANSYS仿真分析和实验分析可知:热源深度对表面温度分布产生的影响最大,热源温度产生的影响最小;径向温度分布上,热源深度在均匀组织内不影响热传导过程,解剖生理模型内因其它信息的干扰,深度变化会对热传导过程产生影响;(3)通过解析法对均匀组织模型内的热源信息进行反演,解析法对点热源深度反演的相对误差在10%左右,对球热源信息反演的相对误差均在14%以内,其中热源温度的反演效果最佳,但在反演过程中,当扩散半径增大时,将降低热源参数估计的准确率;(4)基于生物热传导的特点对BP神经网络进行设计,以实现由体表温度分布对热源信息的反演,均匀组织模型下热源参数的反演误差在9%以内,解剖生理结构模型下误差在18%以内。利用BP神经网络求解热源信息是可行的,并且在同一模型下,对不同热源参数的反演误差相差不大,可对不同的热源参数实现更客观地反演和分析。