肿瘤检测一直以来都是生物医疗领域的研究热点之一,传统的病理活检（金标准）方法存在样本制备复杂、耗时长等技术瓶颈,以至于难以实现快检,而影像学检测方法由于早期肿瘤特征不明显,导致其识别精度较低。因此,亟需一种快速、高效的肿瘤检测技术,以实现肿瘤的快速筛查和辅助诊断。激光诱导击穿光谱（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）具有微损、样本制备简单和多元素同时分析等诸多优点而备受青睐,并在冶金工业、生物医疗和太空探索等领域已获得初步应用。然而,LIBS技术在生物样本检测时,由于样本的疏松性质及水分影响等导致其LIBS光谱存在波动大、光谱特征冗余等问题,限制了LIBS技术的检测准确度。因此,围绕LIBS光谱预处理、光谱特征提取和光谱识别方法展开全链条研究,目的是实现基于LIBS的肿瘤快速检测与辅助诊断,为推动其走向临床应用打下基础,所获得的具体研究成果如下:（1）针对生物组织LIBS检测中存在光谱散射导致的光谱波动问题,采用多元散射校正对光谱进行预处理,提高光谱的稳定性。以肉组织识别为例,采用k最近邻（KNN）模型对6种肉类组织光谱进行分类,其识别准确率为94.4%。而采用多元散射校正后,再结合KNN模型进行分类,其准确率提升至99.1%。实验结果表明,多元散射校正对分类准确率具有显著的提升效果。（2）由于生物样本血清LIBS光谱数据存在信号冗余的问题,采用基于随机森林的光谱特征提取方法,实现了谱线特征的精准提取。以此为基础,首次实现了基于血清LIBS光谱的鼻咽癌检测。采用随机森林对光谱特征重要性进行排序,通过筛选光谱重要性大于平均光谱重要性的谱线,最终仅需选取3条重要谱线（K I 766.49 nm,K I 769.90 nm和Ca II 373.69 nm）结合极限学习机算法,其分类准确率高达98.4%。相比传统的主成分分析特征提取技术,基于随机森林的光谱特征提取方法所需谱线数量更少,且能实现对光谱采集波段的精确选择。（3）在光谱特征提取基础上,由于单一分类模型光谱识别准确率低,因此,采用随机子空间方法构造多分类器决策模型。当采用单一的线性判别分析（LDA）或KNN算法对四种肿瘤血清和健康对照的LIBS光谱进行识别时,其平均分类准确率分别为88.0%和94.5%。而采用随机子空间构造多个分类器后,LDA和KNN算法的平均识别准确率分别可达到98.4%和97.2%,大幅提高了血清LIBS分类识别的准确率和稳定性。（4）肿瘤检测为肿瘤治疗提供了科学指导,其中金属抗癌药物在肿瘤治疗中发挥着巨大作用,而抗癌药物的研发过程中,半衰期是其关键的药代动力学参数。为此,本文首次提出基于LIBS的纳米杂化材料（Mn O2-BSA和Al O（OH）-BSA）的半衰期检测新方法。采用多项式拟合和洛伦兹拟合进行光谱预处理,并结合支持向量回归进行定量分析,其决定系数均大于0.99。最后与电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）的检测结果对比,Mn和Al元素定量分析的相对误差分别为5.6%和2.3%;针对Mn O2-BSA和Al O（OH）-BSA的半衰期,LIBS和ICP-MS的相对误差均小于5%。结果表明,LIBS可作为一种快速、精准的半衰期检测新技术。综上所述,本文围绕LIBS在生物医疗领域的应用进行了光谱预处理、光谱特征提取和光谱模式识别的系统性研究,有效地解决了光谱散射、谱线特征冗余和识别准确率低等问题,大幅提高了基于LIBS的肿瘤识别准确率和纳米杂化材料的半衰期检测精确度。为推进LIBS面向肿瘤的筛查和辅助检测应用奠定了良好的基础,同时也为其在药代动力学的研究提供了新的检测方法。