拉曼光谱检测是一种利用单色光照射在样品上产生非弹性散射信号、并将该非弹性散射用于物质分析的手段。随着该技术的发展,它被广泛地运用在生物、化学、医学、材料、考古、刑侦、鉴伪等领域。它具有准确度高、速度快、样品不需前处理或仅需很少前处理、无损的优点。本论文开展了表面增强拉曼光谱(SERS)对人体血清的检测,并将这种方法应用于肺癌的分类诊断。论文主要开展了如下三方面的研究工作:1.制备了一种以纳米银粒子为基础的SERS基底。综合了各种制备方法的优缺点,在增强系数、均匀性、产量、稳定性和重复性等方面进行了平衡,设计了石英载玻片和经过滤光的254nm紫外光催化技术,改进了利用二氧化钛薄膜为基础,进行光催化还原硝酸银的基底制备方法。使用罗丹明6G探测分子评判,对该方法进行了改良和优化,最终成为有效的制备方法;本方法制备的基底R6G检出限达到10-8M;同一片基底R6G特征峰1650cm-1标准差为均值的16.9%,十片基底的测量标准差为均值的14.5%;基底15天内增强效果下降仅15%。2.将制备的基底运用于血清检测中,探索了血清检测的最优实验方法。分析和优化了激光激发波长、入射功率、离焦距离、溶液组成等对血清SERS检测影响较大的实验条件。使用30μm的离焦距离,配合33%血清浓度,解决了光损和血清溶液配比这两个血清SERS测量的难题,从而获得有效的血清光谱,拉曼光谱干净、清晰、无杂峰,适用于肺癌的筛查分类;为血清SERS标准检测方法的建立打下基础。3.对血清拉曼光谱进行了数据处理分析,包括多种去基线和分类方法等的研究,确定了肺癌分类最适用的数据处理方案。使用rubberband去基线法和二阶导数因子化法对肺癌患者和健康人的血清光谱进行了分类,对160个样品的数据处理结果显示有95%的分类准确率。且对早期患者的分类准确率也较好,说明该方法有肺癌早期筛查的应用前景。通过这些研究,本论文实现了对人体血清的SERS检测,并对肺癌患者和健康人的血清进行了分类。分类结果准确度高,为肺癌的早期筛查带来希望。论文还展望了多种体液拉曼光谱检测的融合分析技术,探索进一步提高肺癌患者和正常人分类筛查的正确率,为临床应用做准备。