拉曼光谱是分子振动的指纹光谱,能够表征癌变细胞的生物分子变化,其无标、无损的特性使其在临床癌细胞识别中具有广阔的应用前景。自发拉曼光谱信号较弱,在临床癌细胞检测中容易受到多种谱线的干扰,严重影响了细胞指纹光谱的识别与分析。本文就临床癌细胞拉曼光谱中背景噪声、基底光谱、荧光背景的去除方法以及指纹光谱的分类识别问题进行了研究,并通过拉曼光谱实现了对临床急性白血病样本的识别。具体研究内容包括:（1）对临床样本拉曼光谱中存在的几种主要干扰谱线的物理机制及特征进行了研究。针对于光谱中的尖峰,提出了基于形态学操作的尖峰去除方法,该方法不受噪声的影响,能够实现对任意光谱的尖峰去除;对于临床样本拉曼光谱中普遍存在的基底干扰光谱,提出了一种基于多分辨率小波变换的特定尺度分析方法,实现了复合光谱中基底光谱的单独分离;荧光光谱普遍存在于生物样本的拉曼光谱中,为此提出了一种基于三次样条曲线插值拟合的荧光估计方法,并在此基础上开发出一种局部极小值点与零阶Savitzky-Golay滤波器结合的自动荧光估计方法,两种方法的处理误差较传统算法显著减小。（2）研究了拉曼光谱识别分类技术。采用主成分分析结合线性判别分析对胃癌细胞系和白血病细胞系的光谱进行了分类研究。通过对分类过程的分析,证明了前处理算法在光谱识别中的可靠性及重要意义。针对于主成分分析和线性判别分析在复杂样本识别中的不足,提出了一种基于随机森林算法的光谱特征放大方法。该方法通过多个随机森林提取光谱参量特征,并根据提取的特征对原始光谱进行针对性的特征放大。采用特征放大后的光谱数据能够显著提高PCA-LDA算法在多样本非线性边界下的分类准确度,极大的扩展了PCA-LDA算法的适用范围。（3）对自发拉曼光谱在临床急性白血病的无标、快速分型检测进行了研究。通过对临床白细胞样本拉曼光谱的处理与识别,实现了正常白细胞和两种急性白血病白细胞的准确区分,识别准确度为98.62%。通过对不同样本拉曼光谱特征谱峰的对比分析,发现急性白血病中表征核酸的673 cm^-1、728 cm^-1、782 cm^-1、1483 cm^-1、1577 cm^-1谱峰都强于正常细胞,而表征脂质的谱峰强度则低于正常白细胞。拉曼光谱对多种白血病的诊断分型结果表明,癌细胞拉曼指纹光谱识别技术对临床白血病的准确、快速的诊断和治疗具有重要的参考价值。