癌症的早发现、早诊断对提高患者预后、降低死亡率意义重大。激光诱导击穿光谱技术(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)由于具有实时在线检测、多元素同时探测等优势,是一种新兴的癌症诊断技术。基于血清样本的分期和分型研究可大幅拓展LIBS癌症诊断应用范围,但尚未见公开报道。LIBS与聚类分析相结合可实现癌症组织的自动病理诊断,但其准确性仍有待提高。本文在前期工作基础上,开展了基于血清LIBS光谱的淋巴瘤鉴别诊断和乳腺癌组织聚类分析研究,以期拓展血清LIBS癌症诊断的应用范围,提高肿瘤组织LIBS病理诊断的正确率。本文首先介绍了LIBS技术在癌症诊断、组织元素成像领域的研究进展,分析了聚类分析在癌症领域的研究现状,提出了本文的研究内容。其次,介绍了LIBS的物理机制,给出了常用的数据挖掘方法及评估指标,重点包括k近邻、支持向量机、神经网络等分类算法和k均值聚类、k中心点聚类、层次聚类、模糊C均值聚类等聚类算法。再次,开展了基于血清LIBS光谱的淋巴瘤鉴别诊断研究。优化了用于血清样本分析的LIBS实验参数,包括样本基底、血清涂抹次数、氛围气体流量和探测延时。获得了正常人和不同分型、不同分期淋巴瘤患者共153例血清样本的LIBS光谱,对比分析了正常人与淋巴瘤患者、弥漫大B细胞淋巴瘤(DLBCL)亚型与滤泡细胞亚型、DLBCL生发中心内亚型与生发中心外亚型、DLBCL生发中心内亚型不同分期、DLBCL生发中心外亚型不同分期的血清LIBS光谱特性差异。基于k近邻、支持向量机和神经网络建立了淋巴瘤的诊断、分型和分期模型,拓展了血清LIBS技术在癌症分型和分期的应用,获得的淋巴瘤诊断、分型、分期的最高正确率分别95.1%、96.4%和100%,为淋巴瘤的鉴别诊断提供了一种快速、准确、经济的技术手段。最后,开展了乳腺癌组织的聚类分析研究。围绕基于LIBS技术实现组织病理分析的需求,以提高病理诊断的正确率为目标,在前期LIBS光谱数据的基础上,建立了k均值聚类、k中心点聚类、层次聚类和模糊C均值聚类病理诊断模型。通过配准样本染色图与元素分布图,划分正常区域和癌症区域,对聚类分析结果进行了评估。通过对光谱数据、距离函数、主成分选择等模型参数的优化,提高了乳腺癌组织的病理诊断的正确率。通过对7例样本的分析发现,层次聚类和k中心点聚类模型的总体性能较高,聚类正确率最高达85.7%、灵敏性最高达91.7%、特异性最高达79.8%、精确率最高达94.1%,正确率相比前期工作最高提升了15个百分点。在聚类分析的基础上,通过计算K、Ca、Na、Mg元素的分布图与聚类结果图的相关性,分析了元素分布与肿瘤分布的相关性,发现Ca元素与肿瘤分布最相关,相关系数最高可达0.894,Na、Mg元素次之,K元素最小。本文的研究成果对于癌症的早期筛查和智能病理诊断具有重要的推动作用,对于降低癌症发病率和死亡率,改善癌症患者预后具有重要的临床应用价值和社会意义。