随着桑黄在医学领域愈加广泛的应用,对桑黄年份的鉴别变得尤为重要。因此,本文通过扫描电子显微镜(SEM)对人工栽培1-3年生桑黄子实体的显微结构进行观察和测量,在微纳尺度观察到桑黄菌丝、孢子的微观结构,观测到不同年份桑黄菌丝和孢子的形貌特征,通过测量总结出不同生长年份桑黄菌丝及孢子的变化规律。基于前期获取的桑黄菌肉及菌管的微观结构图像,训练一个分类器,对图像按年份进行分类。在训练分类器之前,先针对毛刺及亮纹、暗纹等图像问题进行预处理,然后应用基于灰度共生矩阵的纹理特征提取方法和基于SIFT特征与词袋模型(BOW)的特征提取方法对图像进行特征提取,应用支持向量机作为分类器进行训练,将用两种方法提取到的特征和基于前面两种特征进行组合形成的新特征训练SVM分类器,得到三个分类器,最后对三种分类器进行加权投票得到最终结果。经过测试,直接使用SVM分类器对组合特征进行分类的正确率为77.778%,使用基于集成学习的分类器的正确率为88.889%。通过实验结果可以看到,使用结合集成学习的分类器具有更好的分类效果,最终的分类精度为88.889%。向食管癌细胞中加入各年份桑黄的子实体提取液,分别应用扫描电子显微镜(SEM)和原子力显微镜(AFM)对细胞进行研究,得到了活细胞及固化后细胞的显微成像并分析了活细胞的力学特性,进而判断哪一年的桑黄提取液作用于食管癌细胞的效果更佳。通过对比、分析得知,一年桑黄提取液相较于两年、三年的提取液对食管癌细胞有更明显的效果。通过多种显微镜的联合应用观察可以更准确地获取癌细胞的多种信息,为未来的药用检测提供了新思路,有非常重要的应用价值。