近年来,伴随着人们物质条件丰富和生活条件改善的同时,各类癌症日益频发,激光诱导击穿光谱（Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）是新兴的组织分析技术,能够对癌症组织进行识别。据我们所知,目前尚未开展基于LIBS的肺癌组织的相关研究,在细胞层面的研究也少见报道,因此,本文开展了肝癌He PG2细胞纳米粒子内吞作用及肺癌组织的LIBS成像分析研究工作。本文首先介绍了国内外LIBS技术在生物组织元素成像和癌症判别诊断方面的应用,提出了本文的主要研究内容。其次,介绍了LIBS相关原理,介绍了本文用到的数据挖掘算法和相关的模型评价指标以及图像处理算法。再次,基于搭建好的LIBS系统,使用重频4Hz、波长1064nm的Nd:YAG激光器开展了细胞和组织样本的研究工作,针对肝癌Hep G2细胞样本优化了激光的探测延时,建立了Co元素的元素分布图,并分析了细胞密度和Co元素强度的关系,建立了呈正相关关系的置信椭圆区间。针对肺癌组织样本优化了实验相关参数,包括激光和样本的距离、氛围气体流量以及激光探测延时,得到了肺大细胞癌和普通肺癌样本的LIBS光谱,结合NIST光谱数据库,建立了K、Ca、Na、Mg、Fe、C、H、O、N等元素的元素分布图像,分析了元素图与染色图之间的相关性。最后,开展了基于LIBS的肺癌组织聚类分析研究。基于主成分分析和聚类分析方法,采取不同的主成分组合结合模糊C均值聚类、k均值聚类和k中心点聚类,得到不同的聚类效果图,通过将染色图像和元素图像进行配准,实现了癌症细胞和正常细胞区域间的划分,对聚类效果的准确率进行了评价。研究发现,使用k中心点聚类效果最好,得到最高的准确率、灵敏性、特异性、精确率分别达到98.68%、98.02%、99.38%、99.40%,准确率相比前期工作提高了14个百分点,实现了肺癌组织的自动病理诊断。将K、Ca、Na、Mg的元素图和聚类结果图之间的的相关性进行了分析,发现Na元素与癌症分布相关性最好,相关系数均为0.8以上,其次是Mg元素和Ca元素,K元素相关性最差。