组织光谱技术是生物医学光学领域中的一种重要测量技术。通过运用组织漫反射光谱和组织荧光光谱等提取反映生物组织体吸收、散射或荧光特性的光学参数，进而实现生物组织结构和生理功能的测量。与其他医学检测技术相比，组织光谱技术具有无创、无辐射、实时、灵敏度高等显著优点，而且组织光谱测量系统廉价易得，更适用于经济和技术相对落后的发展中国家。本文在无创医学诊断背景下，以组织荧光光谱在糖尿病早期筛查中的应用为切入点，研究了组织光谱技术应用中面临的若干关键、共性问题。　　论文在对生物组织光学特性研究的基础上，介绍了基于光纤探头的组织荧光光谱测量系统硬件结构设计和控制软件框架构建。为了有效控制测量系统误差，保证光谱测量的准确性，论文分析了荧光光谱测量原理及误差来源，提出了组织荧光光谱测量系统校准流程及具体实现方法，包括激发光强校准、传输光路传光效率校准、探测模块波长校准和非线性校准、系统光谱响应校准、暗背景扣除、光谱平滑。在此基础上，搭建了三套测量系统，并分别对荧光标准板和待测人体皮肤组织进行实验验证。　　在准确获取组织荧光光谱后，为了降低组织吸收、散射特性对荧光光谱的干扰，从实测组织荧光光谱中复原更能反映组织荧光特性的固有荧光光谱，论文提出了基于扩散理论的组织荧光光谱复原方法和基于经验技术的组织荧光光谱复原方法。前一种方法中，运用扩散理论从实测的漫反射光谱中提取组织生理参数，包括组织中血液体秋分数、血氧饱和度、黑色素含量以及波长500 nm处约化散射系数和瑞利散射在总散射中的比例，进而计算可见波段内的组织光学参数;然后，根据组织光学参数和实测的漫反射光谱，从实测的荧光光谱中复原组织固有荧光光谱。后一种方法中，使用蒙特卡罗方法模拟了不同光学参数下的组织荧光和漫反射光，并以此确定了基于漫反射光谱的组织荧光复原算法数学形式;然后，将复原算法中的经验参数编码为解空间中的一个粒子，以组织荧光临床应用效果作为适应值，构建粒子群优化算法实现经验参数优化，最终确定复原算法模型。　　在复原得到组织固有荧光光谱后，考虑到在临床前期的实验研究中，组织光谱具有样本量有限、数据维数高的特点，将支持向量机算法引入到组织光谱分类中，直接从光谱信息中提取受试者患病情况。论文探讨了支持向量机核参数优化方法、核函数类型对光谱分类效果的影响;构建了基于线性核和RBF核的混合核函数;此外，为了进一步优化分类效果，论文在AdaBoost和Bagging框架下构建集成支持向量机算法;在此基础上结合组织光谱特征设计了基于样本和参数二重扰动的集成支持向量机算法，并进行组织光谱分类实验研究。