近年来,荧光法癌症诊断,以其实时、客观、无毒副作用和灵敏度高等优势,引起了国内外相关领域学者的广泛关注。癌细胞与正常细胞的代谢不同,其代谢物存在于血浆中,导致癌症病人与健康人血浆的自体荧光光谱出现差异。因此,通过对他们的光谱进行信息提取和分析,即可实现癌症的鉴别、筛查和诊断。目前,有不少研究者利用癌症病人血浆的自体荧光特征峰来进行癌诊断研究。但是由于血浆中多种荧光团的存在,各荧光峰相互交叠,形成的荧光光谱谱带较宽。仅从光谱中选择特征峰进行分析,不仅十分困难,而且不能全面反映光谱的有效信息,难以提高准确率。本文创新地对血浆的自体荧光光谱进行二阶导数光谱法处理,使其相互交叠的光谱分离,然后采用偏最小二乘法结合人工神经网络（PLS-ANN）法对整个光谱进行多因素信息提取,提高了癌诊断的准确率。本文首先采用荧光分光光度计对45例胃癌病人和健康人的血浆进行了自体荧光光谱检测;同时,设计了激光诱导荧光（LIF）系统,使用LIF系统对45例血浆进行激光诱导自体荧光光谱探测。对获取的光谱数据,采用国际癌诊断领域先进的信息提取技术PLS-ANN法,用Matlab语言编程分别对两种系统得到的自体荧光光谱进行数据处理,其灵敏度、特异度和准确率分别是:86%、96%、93%;95%,100%,98%。结果表明,用PLS-ANN并结合二阶导数光谱法对用LIF系统得到的自体荧光光谱进行分析,胃癌诊断的准确率最高。另一方面,本论文采用高效液相色谱法定量分析了9例胃癌病人和4例健康人血浆,发现胃癌病人和健康人血浆中原卟啉IX含量的差异:胃癌病人血浆原卟啉IX的浓度范围为4.6534x10^-5-18 x10^-5μg/μl,健康人血浆原卟啉IX的浓度为1.0485 x10^-5-1.9352x10^-5μg/μl。为以血浆的荧光光谱特征进行癌诊断研究提供了依据。