交通事故、工伤事故、自然灾害以及战争中,可能会引起人体脑部的创伤性脑损伤(Traumatic Brain Injury,TBI),而早期快速诊断TB1伤情是降低严重颅脑血肿高致死率以及提高患者出院后生活质量的重要决定因素。近红外光技术能够实现脑血肿快速诊断,是解决此问题的重点方向之一。而在当今的医疗条件下,用常规的检测方法检测脑血肿信号的信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)低因而无法对颅脑血肿进行准确的检测,致使医生对病人的情况无法准确的判断,极有可能会耽误病情,甚至危及生命或造成无法逆转的终生残疾。本文针对近红外光无创脑血肿检测SNR低等问题,从增强目标信号检测的SNR出发,引入了基于微弱信号检测的快速数字锁相算法。首先,利用LabView对快速锁相算法的有效性进行了仿真,并设计了一种验证快速数字锁相算法的实验:其次,针对调制方式的不同对增强SNR的影响不同,从检测误差的角度分析了四种调制方式下的SNR,进行了仿真实验和实验验证,从而选择三角波调制为最优的调制方式。实验结果表明,1kHz调制光强的快速数字锁相算法比直流光强下,检测信号的SNR要高10～20dB;在改变1kHz调制的调制方式,选用方波、三角波、锯齿波三种调制方式,三角波调制得到的SNR要比方波和锯齿波两者调制的SNR分别要高]0dB和2dB。由于多检测器检测可以提高检测精度,因此采用单光源和多检测器的检测方式进一步增强SNR。并将基于快速锁相算法增强SNR对脑血肿检测的影响进一步分析采用SAE神经网络建立血肿参数(位置x、深度y、半径r、吸收系数μa和散射系数μs)与光密度模型,增强SNR对血肿参数重建精度的影响。针对研究重点,将复杂的颅脑模型简化为正常的生物组织,血肿为正常组织中的异质物。首先,利用NIRFAST对血肿进行了求解前向问题:其次,利用SAE对2500个样本建立血肿参数与光密度的模型,对110个样本进行血肿参数重建,采用偏最小二乘拟合得到血肿参数重建与真实结果具有93.86%～99.91%的相关度;最后,对三角波驱动调制和直流驱动模式分别得到12个样本带入模型进行重建。实验结果表明,三角波驱动的血肿参数预测相关度范围为96.5%～99.68%,比直流驱动在血肿参数深度和大小(半径)两个方面的精度分别提高84.67%和85.86%。三角波调制增强SNR对SAE神经网络的血肿参数重建精确度较高,因此增强SNR对实现无创脑血肿检测发生部位及程度检测提高了精确度。本文结合过采样的快速数字锁相算法对近红外光脑血肿检测方法SNR的增强,为临床医学提供了一种高SNR的检测方法,弥补了当前医学检测SNR低的不足。