GPU加速的实时人体皮肤SD-OCT成像技术

"这篇论文探讨了如何利用图形处理器(GPU)加速人体皮肤组织实时成像的谱域相干光断层成像(SD-OCT)系统的数据处理，以提高成像速度和满足临床实时成像需求。通过应用CUDA并行编程技术，实现了OCT系统的算法并行化，从而在GPU上有效地处理大量数据。实验证明，这种方法比传统MATLAB平台的成像速率提高了10倍，同时保持了成像质量。" 基于图形处理器的人体皮肤组织实时成像谱域相干光断层成像系统是一种利用光学相干层析(OCT)技术的创新方法。OCT是一种非侵入性的高分辨率成像技术，尤其适用于生物医学领域的活体成像。它基于光的干涉原理，可以深入组织内部，获取微米级别的结构信息。 然而，传统的OCT系统面临的一个主要问题是数据处理的效率。由于数据采集量大，且图像重建过程中需要执行大量的快速傅里叶变换(FFT)，这通常需要中央处理器(CPU)进行串行处理，导致无法满足实时成像的要求。为解决这个问题，研究者将统一计算设备架构(CUDA)引入到SD-OCT系统的数据处理中，利用GPU的并行计算能力来加速处理过程。 CUDA是一种由NVIDIA公司开发的并行计算框架，允许程序员将计算任务分配到GPU上执行。在SD-OCT系统中，通过CUDA并行化算法，将数据处理任务分解为多个独立的部分，使得GPU能同时处理这些任务，极大地提高了处理速度。具体实现包括对系统采集的数据进行并行化处理，如并行执行FFT等计算密集型操作。 实验部分，研究者利用搭建的SD-OCT系统对人类手指皮肤组织进行了成像，并对比了使用MATLAB和GPU进行数据处理的结果。结果显示，采用GPU+CPU混合编程技术的成像速度提高了10倍，而且并未牺牲成像质量。这种显著的性能提升对于临床实时监测和诊断具有重大意义，能够满足医生在手术或治疗过程中对实时图像的需求。 这篇论文展示了如何通过GPU并行计算优化OCT系统的性能，为生物医学成像领域提供了一种高效、实时的解决方案。这不仅有助于加快图像处理速度，还能推动OCT技术在更多医疗应用中的广泛应用。