早期肿瘤病灶的检测对提升患者的存活率具有重要意义,但由于其实现难度较高而一直是生物医学领域的一个难题。现有的医学造影成像方法使用的纳米粒子作为造影剂主要依赖人体循环系统进行大面积输送,缺乏局部靶向传输所需的外力驱动和引导,易导致机体的毒副作用、低靶向性和低疗效等。而基于纳米机器人的肿瘤检测系统虽然可以提高效率,但其需要肿瘤的具体位置信息作为先验知识,而受目前医学成像技术的限制,早期肿瘤病灶的位置信息是难以获取的。因此,本文拟提出一种能够综合以上两种技术优势的全新的肿瘤检测系统,在不需要肿瘤位置信息作为先验知识的条件下利用纳米机器人实现直接靶向检测的目的。本课题旨在从计算的角度设计基于纳米机器人的可操控智能纳米系统。该系统可以利用早期肿瘤病灶诱发的活体组织环境的变化控制纳米机器人对高危组织进行有规律搜索,最终实现肿瘤病灶的检测。运用这种方法进行早期肿瘤检测时无需肿瘤病灶位置的先验知识,同时可以极大提高检测效率。论文的主要研究内容如下:分析了早期肿瘤病灶所诱发的生物组织环境的特异性变化进而提出了“生物梯度场”的概念,介绍了可用于肿瘤病灶检测的外部可控磁性纳米机器人系统,并对群体智能算法的计算机理进行了简要分析。基于此,在考虑纳米机器人在肿瘤检测过程中所受体内约束的情况下提出了“活体计算”的概念。纳米机器人作为计算智能体在外部理想控制情况下考虑了其在肿瘤检测过程中的速度的衰减情况,建立了早期肿瘤检测的数学优化模型,并运用侵入渗流技术设计肿瘤病灶的血管网络模型作为活体计算的主要约束条件。受群体智能算法理论的启发分别设计了用于单病灶和多病灶肿瘤检测的检测算法。研究了在目前磁场控制技术条件下的群体纳米机器人的控制问题,针对此约束条件提出了能有效实现肿瘤检测的活体计算策略(弱者优先进化策略)。在该策略的作用下纳米机器人群体可以在外部统一磁场的控制作用下沿着比较理想的路径向肿瘤病灶位置逼近,并最终到达目标位置完成肿瘤病灶的检测。运用仿真实验在多种有代表性的生物梯度场场景下证明了该计算策略的有效性。根据弱者优先进化策略计算出的纳米机器人在迭代计算过程中的运动方向,对纳米机器人在迭代计算过程中的步长问题进行了研究。在固定步长情况下设计了“张-弛(Tension-Relaxation,T-R)”策略用于平衡计算过程中纳米机器人的控制和追踪周期;在变化步长情况下设计了指数进化策略用于调整活体计算的“探索”和“开发”性能。仿真实验结果证明T-R法则和指数进化策略的设计对提高肿瘤检测效率具有至关重要的意义。基于对单病灶肿瘤检测的研究结果,结合多灶性肿瘤自身特点,提出了基于连续靶向策略的活体计算算法用于多病灶肿瘤的检测。分别在不同时刻在同一注射位置注射的纳米机器人群体可以在算法的作用下分别沿着不同的运动路径检测到各自的靶向肿瘤病灶,最终实现多病灶肿瘤检测。通过与传统的蛮力搜索算法比较可知活体计算算法在肿瘤检测方面的优越性,同时与传统的群体智能算法比较结果证明了其特殊性。根据所提出的活体计算理论,搭建了相应的体外实验平台用于实现活体计算的体外验证。利用光刻技术制备了二维微流道网络用以模拟高危组织的血管网络结构,制备了Janus微粒作为磁性微纳机器人实现在亥姆霍兹线圈系统作用下的运动控制。实验结果表明纳米机器人群体在活体计算算法的作用下可以分别实现相应肿瘤病灶的靶向检测。体外实验证明了本文所提出的活体计算对单病灶肿瘤和多病灶肿瘤检测的有效性,为其早日实现临床应用打下基础。