目的:本研究尝试利用近红外光谱技术来探测股骨头坏死代谢成分上的变化,并结合化学计量学方法建立分类模型来区分缺血坏死的股骨头组织与正常的股骨头组织。方法:本研究一共搜集并制备了170个标本,包括62个ONBT标本与66个ANBT标本以及42个NBT标本。用基于积分球的近红外光谱漫反射法记录信号,以临床及病理诊断结果作为参考依据。将实验数据集分为三个子集,即训练集,校正集和预测集。首先用主成分分析(PCA)做探索性分析。再使用连续投影算法-线性判别分析法(SPA-LDA)筛选变量并构建分类模型,以偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)作为对照算法。结果:近红外光谱结合化学计量学模型用于本研究是可行的,能达到预定的设想目标;3组样本两两相互对照建立的判别模型中,ONBT与NBT对照、ONBT与ANBT对照建立的模型取得了比ANBT与NBT对照的模型更好的分类效果。SPA-LDA较PLS-DA模型有更佳的灵敏度与特异度且更为简单。ONBT与ANBT对照建立的模型能较好地预测NBT的分类;相反,ONBT与NBT建立的模型难以分类ANBT组织。结论:近红外光谱技术结合化学计量学模型可用于区分缺血坏死的股骨头组织与正常的股骨头组织,并取得了理想的敏感度和特异度。