本文研究了应用光谱技术进行乳腺疾病诊断的若干问题，为诊断、早期诊断寻求途径，为癌变机理研究提供分子和细胞水平生物物质信息。 　　本文系统地研究了乳腺组织、血清、病理片等样品的光谱，分析不同性质疾病光谱的微小差异，研究癌变对生物物质的影响，设计诊断模糊分类器。开展癌细胞光谱实验、大白鼠药物致癌光谱实验，寻求光谱进行癌早期诊断的途径。 　　本文对光致发光谱，用公式β=|(I2-I1)/(v2-v1)|区分不同性质疾病。癌组织CH2和CH3的含量小于80％，增生组织大于94％。首次发现癌肿周边组织的α-螺旋含量相对较高，且1156cm-1和1530cm-1波段的拉曼峰比非癌强，其意义在于不触及肿瘤，诊断疾病。 　　本文用携带光谱信息量大的两峰连线斜率为特征，提出了分段式偏大型梯形分布隶属函数，设计的自学习模糊分类器对癌的识别率为90％。揭示了血清中Hela、CNE浓度的变化，影响吸收谱和光致发光谱强度。 　　本文提出了对同一病例用不同的样品测量光谱，相互印证，提高诊断可靠性。结合光纤探针，建立原位活体光谱档案，建立个体血清光谱档案，进行早期诊断的设想。