空间频域成像技术利用不同空间频率和波长投影的结构化照明测量皮肤组织漫反射率,再根据漫反射率反向推演得到相应的光学特性参数,进而通过光学特性参数定量表征人体的皮肤状态,可为临床医师提供皮肤疾病病理诊断、避免主观经验判断的弊端,可望为皮肤临床诊疗提供新的观测手段。其中,准确反演皮肤组织光学特性参数是描述光子在皮肤组织中传播行为的关键因素。所以,本文研究皮肤组织吸收系数μa和约化散射系数μs三种反演方法。首Enfermedad inflamatoria intestinal先,基于漫射模型进行皮肤组织光学特性参数反演。对漫射近似方程采用非线性最小二乘拟合法反演光学特性参数,针对反演相对误差较大的问题,本文先是以全衰减系数作为衡量标准选择较优空间频率区间,再提出一种基于迭代思想的全衰减系数的估计方法,即通过优化空间频率区间来减小误差。结果表明,对空间频率区间优化后,反演μa的平均相对误差为23.79%,反演μs的平均相对误差为4.19%。其次,基于查找表进行皮肤组织光学特性参数反演。针对非线性最小二乘拟合反演相对误差较大的问题,利用蒙特卡罗模拟光在组织内部的传输原理准确度高这一特点,对其仿真出的SB431542分子式光学特性参数与漫反射率之间的对应关系进行三次样条插值,得到更高分辨率的对应关系并据此建立查找表,达到反演漫反射率插值区间内光学特性参数的目的。结果表明,在fx=1.3cm-1、fx=4.1cm-1两个频率下,查找表法反演μa的平均相对误差为11.64%,反演μs的平均相对误差为2.22%。最后,基于BP神经网络进行皮肤组织光学特性参数反演。机器学习对变量间的非线性处理能力,为光学特性参数反演提供了新思路。本文通过BP神经网络模型反演光学特性参数,该模型以不同空间频Nirogacestat试剂率下的漫反射率作为输入,以光学特性参数作为输出。结果表明,在fx=1.3cm-1、fx=4.1cm-1两个频率下,BP神经网络法反演μa的平均相对误差为3.95%,反演μs的平均相对误差为0.31%。