乳腺癌的危害性位于女性癌症之首，预计未来10年无论其发病率还是死亡率都将呈上升和年轻化趋势，故早期发现、早期诊断和早期治疗是疗效好坏的关键所在。近红外光谱（Near InfraRed Spectroscopy，NIRS）技术可无损地检测乳腺组织的结构性和功能性信息，对早期乳腺癌的检测具有十分重要的意义。近红外乳腺检测以其无损伤、无辐射、低成本、可重复、高灵敏度、高特异性等优势已成为女性健康检查和门诊检测的主要项目。近红外乳腺检测分为结构性检测和功能性检测。　　 二十世纪九十年代，近红外乳腺结构性检测在我国得到广泛应用，该检测可得到乳腺的近红外光透射图像，其中血管影和肿块灰影等结构性信息对各种乳腺疾病具有一定的特异性。但是，近红外乳腺图像的对比度较低，血管影边缘模糊，对检测医师的经验依赖性较大。人们利用三种增强算法（三算子）对乳腺结构性信息进行增强，但是，三算子增强算法均是对图像进行间接增强，乳腺结构性信息的增强效果并不理想。对此，本文将小波变换应用于近红外乳腺图像，在灰度级上进行直接增强。小波变换的空频域“变焦距”分析能力和多尺度分析特性，能够在抑制噪声的同时，提高图像背景与病理特征的对比度，使医生清晰地观察到近红外乳腺结构性信息，降低了对医生经验的依赖性。　　 乳腺结构性检测虽然具有较高的特异性，但是，早期乳腺癌和某些不典型乳腺癌的结构性信息并没有发生较大变化，此时，乳腺结构性检测就会出现假阴性。考虑到生物组织的功能性病变先于组织结构的改变，因此，乳腺功能性检测对早期乳腺癌和某些不典型乳腺癌具有十分重要的意义。本文从生物组织仿真实验和临床实验两个方面，对乳腺功能性检测及其算法进行研究，发现现有的氧含量建模公式存在一定的缺陷。通过深入地分析，发现了导致问题的根本原因，并提出新的氧含量建模公式。仿真实验表明，我们提出的建模公式将原有氧含量的估计均方误差降低了近276倍。　　 最后，将本文提出的结构性和功能性检测算法应用于本组研制的实验样机，进行临床实验，通过334例门诊病例的检验，其准确性为94.0％、敏感性为95.4％、特异性为92.8％。