目的:本研究分别通过基于人工智能硅藻自动化检验和红外光谱对肺脂肪栓塞的肺组织切片虚拟染色进行数字化诊断,为法医病理硅藻检验及肺脂肪栓塞的确定提供了新思路。方法:使用Image Net中的数据对四种算法进行训练得到四种初步的图像识别模型,再利用所建立的硅藻数据库来对四种深度学习算法进行训练,得到四种自动化硅藻识别模型。并对四种硅藻自动识别模型的性能进行评估。绘制受试者工作特征（Receiver operating characteristic,ROC）曲线,计算其曲线下面积（Area under curve,AUC）值,绘制混淆矩阵,计算查全率、特异度、查准率、准确率和F1分数（F1 score）来比较和评估这四种模型的硅藻识别性能。将本次实验所建立的数据库导入之前所建立的识别模型,对模型进行迁移训练,并对模型的效能进行评价。绘制ROC曲线,计算其AUC值,计算查全率、查准率、准确率和F1分数来比较和评估这四种模型的硅藻识别性能。最后将所训练的模型整合到课题组之前所开发的软件Diatom Net v1.0中,对硅藻进行检验,并与专业人员在硅藻检验的结果和速度方面进行比较。基于傅里叶变换红外（Fourier transform infrared,FTIR）光谱成像技术对肺脂肪栓塞进行无标记诊断。首先收集15例肺脂肪栓塞（pulmonary fat embolism,PFE）阳性组,15例非肺脂肪栓塞和15例脂肪组织组。利用FTIR采集其光谱信息,通过主成分分析（Principal component analysis,PCA）来观察各组的差异。再通过对脂质所在区间的光谱进行处理,得到虚拟染色的结果,并与油红O（Oil Red O,ORO）染色的结果进行对比。由两名法医病理学专家通过所生成的虚拟染色图像和ORO染色图像进行PFE的诊断。结果:实验中所选取的四个模型（VGG16、Res Net50、Inception V3和InceptionRes Net-V2）中,由于选用了相同的训练数据集和Adadelta优化器以及初始为0.001的学习率,四个模型的初始准确率（70%-80%之间）和损失函数值（0.4-0.5之间）均相似。在所有测试的模型中,Incpeption V3模型的准确率为91.30%、查准率为92.58%、特异度为92.80%、查全率为89.80%和F1分数为0.91。各项评价指标都是四种模型中最优秀的。通过对原始模型采用迁移学习的方法,模型在复杂肺组织涂片背景下进行硅藻识别的AUC值为99.1,查全率为96.8%,查准率为96.9%,F1分数为0.968。此外,在独立样本测试实验中,平均查全率为83.0%,查准率为88.0%,F1分数为0.850,当使用迁移学习时,可以在较小的迭代次数下达到较好的模型识别效果。PFE阳性,PFE阴性和脂肪组织的肺组织样本的光谱数据显示出较大的差异。PCA得分图也可显示出两者间有较大差异。通过FTIR所生成的虚拟染色图片与ORO染色的图片进行对比可见,FTIR所生成的虚拟染色结果良好。结论:（1）Inception V3模型明显优于Vgg16、Resent50和Inception-Reset-V2模型,与人工识别相比,改进后的模型具备在复杂的背景下高效进行硅藻计数的优势。（2）FTIR可用于显示PFE中肺动脉的脂肪栓子,且具有高精确度、高敏感性、将样本的化学信息进行数字化转化后便于保存和后续分析的特点。