以非线性光学显微成像为代表的活体光学显微成像技术能够揭示自然生理环境中免疫细胞调节适应性免疫和固有免疫的行为，允许细胞动态特性、相互作用以及应答行为的定量分析，因而已经成为当前免疫学研究的重要工具。然而，活体免疫事件监测对光学显微成像技术提出了高速、大视野、多色成像的需求，进而输出时域、空间域和频域的五维海量数据。如何从中获取细胞行为及细胞所处微环境的定量信息，为免疫学研究和疾病的诊断、治疗提供新的线索，是活体免疫光学显微成像研究面临的巨大挑战。　　为此，我们基于非线性光学显微成像技术搭建了一套高速大视野多色免疫成像平台，并提出了针对免疫成像多维数据的预处理方法，包括用于分离多色信号的光谱拆分方法和获取大视野图像的图像拼接技术，以重构出准确的成像结果。　　基于成像结果，对免疫细胞的运动特性进行表征，将能够实现免疫应答过程中多种细胞相互作用和运动行为的精细化定量分析。然而，现有软件仅能实现细胞运动轨迹的追踪，无法从轨迹数据中高速、批量地提取、整合细胞运动特性表征参数，进行直观展示和比较分析并为统计分析软件提供接口。为此，我们设计开发了TrackObject软件来实现上述功能，并进一步发展了描述细胞位移统计特性和转向统计特性的方法，结合细胞追踪和统计分析软件，建立了一套完整的免疫细胞运动特性表征方法。　　基于上述方法，进一步结合物理数学模型揭示细胞运动行为所遵循的规律，将有助于免疫应答机制的研究和新的疾病治疗方法的发展。免疫应答是基于免疫细胞以高度协调的搜寻行为捕获特定目标而进行的，其启动和发展的速度与免疫细胞的搜寻效率紧密相关。已有研究表明，免疫细胞的间歇性运动和折线形转向倾向性都对其搜寻效率有重要影响。然而，还没有模型能够同时抓住这两个特征。为此，我们提出了折线形广义利维运动模型。对皮肤组织中树突状细胞和白细胞搜寻行为的研究证实了该模型在以上两个方面都能够很好地描述免疫细胞的活体搜寻策略。进一步地，该搜寻策略被发现使免疫细胞捕获稀疏抗原的时间与前人提出的广义利维运动相比，缩短了近一半。这对驱动免疫应答有效启动和发展的基础机制做出了新的阐释，有望促进炎症乃至癌症等疾病治疗方法的发展。　　关注细胞行为的同时，考虑疾病发展过程中细胞所处免疫微环境的变化，将为病变判定提供更为丰富的定量指标。为此，我们提出了方向依赖灰度共生矩阵方法来定量表征以胶原纤维为主的免疫微环境组织形态。对正常和癌变人体胰腺组织的分析表明，与传统方法相比，该方法不仅能够有效区分不同的病变阶段，而且能够表征胶原纤维的有序性和尺寸，这将有助于以胶原纤维形态变化为标志的疾病的早期诊断。