癌症严重威胁着人类的健康和生命,引起人们的极大关注。科学技术的发展与进步也使人们对癌症的了解逐步加深。皮肤癌是一种相对普遍的癌症,如果能够提早发现并及时进行治疗,在很大程度上能有效缓解患者的痛苦甚至能够完全治愈。荧光寿命成像显微技术(FLIM)能够揭示荧光分子所处微环境的变化,准确反映细胞和组织的代谢状态,通过对其进行高分辨率成像,实现生物细胞和组织的结构与功能地精确表征,为生物医学的研究提供了一种高灵敏度、无侵入且快速的活体成像方法,已经在生物医学基础研究、疾病诊断与治疗、纳米材料科学等领域获得了广泛应用。本论文主要研究FLIM在皮肤癌诊断中的应用,包括利用荧光寿命成像对正常/癌变皮肤组织的鉴别和基于荧光寿命的皮肤癌分期研究。主要研究内容和成果包括以下两个方面:(1)H&E染色和自体荧光情况下正常/癌变皮肤组织的鉴别。本文利用基于时间相关单光子计数技术的荧光寿命成像显微(TCSPC-FLIM)系统,分别获取正常和三种癌变皮肤组织——基底细胞癌(BCC)、鳞状细胞癌(SCC)和恶性黑色素瘤(MM)的明场图像,强度图像,寿命图像以及相量图。首先,通过观察皮肤组织的明场图像,分析正常/癌变皮肤组织的形态特征。结果发现,正常/癌变组织中细胞的分化不同,细胞形态和大小也存在一定差异;相对于癌变皮肤组织,正常皮肤组织的胶原纤维更多且更加完整。其次,分别分析比较H&E染色和自体荧光情况下不同皮肤组织的荧光寿命。结果表明:i)H&E染色情况下,皮肤组织的寿命范围大约在0～500ps;相对于癌变皮肤组织,正常皮肤组织的荧光寿命更长。根据荧光寿命分布曲线的半高全峰宽(FWHM),各种皮肤组织的荧光寿命分布范围主要为:BCC为72～86ps,SCC为85～102ps,MM为111～142ps,正常皮肤组织为211～253ps。ii)自体荧光情况下,皮肤组织的荧光寿命主要分布在0～2500ps;相较于H&E染色组织,由于组织中多种荧光团被激发,正常/癌变皮肤组织的自体荧光寿命分布范围更广。BCC和SCC的荧光寿命包括快衰减组分寿命和慢衰减组分寿命。根据荧光寿命分布的FWHM,BCC的快衰减组分寿命范围为225～700ps,慢衰减组分寿命范围为1650～2000ps;SCC的快衰减组分寿命范围为275～725ps,慢衰减组分寿命范围为2100～2450ps;MM的荧光寿命主要分布范围为1000～1675ps;而正常皮肤组织的荧光寿命相对较短,分布范围在 75～225ps。(2)基于荧光寿命的皮肤癌变分期研究。首先,利用合成少数类过采样技术(SMOTE)处理SCC和MM样本二分类中的不均衡问题。然后,在全样本和利用SMOTE技术对样本进行扩充两种情况下,采用三种样本集划分方法(留出法、自助法和交叉验证法)划分样本的校正集和预测集。最后,分别建立基于随机森林(RF)、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)和线性判别分析(LDA)的四种皮肤癌变分期模型。通过比较几种模型的分期结果和算法的运行时间,可以得知:i)在全样本情况下,利用自助法进行样本集划分时建立的四种模型的分期鉴别效果最佳,但四种分期模型的运行时间不同。SCC和MM在全样本情况下的最佳分类结果分别为:SCC的分期准确率为84.62%,AUC为1,算法运行时间3.24s(RF)>2.13s(SVM)>2.02s(LDA)>1.82s(KNN);MM的分期准确率为86.54%,AUC为1,运行时间3.27s(RF)>2.57s(SVM)>2.37s(LDA)>1.85s(KNN)。ii)在利用 SMOTE 技术对样本进行扩充的情况下,基于RF和KNN的分期模型中,利用留出法划分样本集得到的二分类效果更佳;而基于SVM和LDA的分期模型中,采用交叉验证法划分样本集得到的可靠性最好。结合四种分期模型的算法运行时间分析可知,基于RF分类算法的分期模型对SCC和MM的二分类效果最佳,其中SCC的分期准确率为80.14%,AUC为0.64,程序运行时间为0.99s;MM的分期准确率为84.37%,AUC为0.71,程序运行时间0.99s。