本文關(guān)鍵詞：GPU在FD-OCT系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理及實(shí)時(shí)圖像顯示中的應(yīng)用

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【摘要】：光學(xué)相干斷層成像(光學(xué)相干斷層掃描技術(shù),Optical Coherence Tomography,以下簡稱為OCT)技術(shù)是一種興起于上世紀(jì)末的光學(xué)信號探測技術(shù)。該技術(shù)可以對光學(xué)散射介質(zhì)比如生物組織等進(jìn)行掃描。它具有微米級的軸向分辨率,毫米級的探測深度,可進(jìn)行高速、無接觸、無損檢測。憑借系統(tǒng)優(yōu)異的性能,OCT技術(shù)已經(jīng)在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域成熟應(yīng)用,尤其是在眼科中用于疾病的檢測和治療。自從1991年誕生以來,實(shí)驗(yàn)室條件下的OCT系統(tǒng)采集速率從400增長到20M A-line/s。市面上的SDOCT系統(tǒng)能夠在30-95KHz的采集速率下生成高質(zhì)量的2D Bscan圖像。最快的SDOCT系統(tǒng)利用多個(gè)相機(jī)已經(jīng)能達(dá)到500KHz的A-line掃描速率[1]。傳統(tǒng)基于CPU(中央處理器)的計(jì)算平臺在處理OCT數(shù)據(jù)方面遇到了瓶頸,無法滿足OCT數(shù)據(jù)處理計(jì)算在速度、內(nèi)存方面的需求,GPU(圖形處理器)的出現(xiàn)解決了這一問題。GPU是電腦圖形顯示卡上負(fù)責(zé)圖像運(yùn)算工作的微處理器。著名的顯示卡公司NVIDIA為其主流顯卡產(chǎn)品設(shè)計(jì)了專門的GPU并行計(jì)算工具包,稱之為CUDA(Compute Unified Device Architecture,統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu))。利用CUDA技術(shù),可以控制顯卡內(nèi)部成百上千個(gè)內(nèi)處理器做為線程處理器去解決密集的數(shù)據(jù)計(jì)算。本文針對傳統(tǒng)CPU處理OCT數(shù)據(jù)速度慢,不能滿足實(shí)時(shí)顯示要求的不足,以圖形處理器GTX TITAN為計(jì)算單元,將GPU統(tǒng)一計(jì)算架構(gòu)(CUDA)引入OCT系統(tǒng)成像的數(shù)據(jù)處理過程中,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理的并行化,并對相關(guān)的算法和運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化,解決了影響OCT系統(tǒng)實(shí)時(shí)成像的技術(shù)瓶頸,并實(shí)現(xiàn)了Windows系統(tǒng)下的實(shí)時(shí)成像和存儲軟件。實(shí)驗(yàn)結(jié)果最終表明,采用GPU進(jìn)行優(yōu)化的模式所實(shí)現(xiàn)成像數(shù)據(jù)的處理速度,較傳統(tǒng)僅基于CPU平臺的串行計(jì)算模式執(zhí)行同樣數(shù)據(jù)處理的速度大幅度提高,達(dá)到了實(shí)驗(yàn)室2D實(shí)時(shí)成像的要求,并且無需改變現(xiàn)有OCT設(shè)備,僅使用普通的家用圖形顯卡,經(jīng)濟(jì)、節(jié)能,有較好的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：FD-OCT CPU GPU 并行計(jì)算 CUDA 實(shí)時(shí)成像
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R318.51;TP274
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 論文研究背景10
• 1.2 OCT技術(shù)概況10-14
• 1.2.1 OCT技術(shù)的發(fā)展10-13
• 1.2.2 OCT技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用13-14
• 1.2.2.1 內(nèi)窺鏡13
• 1.2.2.2 眼科視網(wǎng)膜成像13
• 1.2.2.3 癌癥診斷13-14
• 1.2.2.4 手術(shù)輔助14
• 1.3 GPU并行計(jì)算技術(shù)14-16
• 1.4 課題的研究目的和意義16-17
• 1.5 本論文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 GPU并行計(jì)算與CUDA編程架構(gòu)18-27
• 2.1 圖形處理器18-19
• 2.1.1 圖形處理器的發(fā)展18-19
• 2.2 CUDA：并行計(jì)算架構(gòu)19-26
• 2.2.1 關(guān)于CUDA19-20
• 2.2.2 弗林分類法20-21
• 2.2.3 Host和Device21-23
• 2.2.4 CUDA線程模式23
• 2.2.5 GPU線程對應(yīng)的硬件23-24
• 2.2.6 CUDA內(nèi)存24-25
• 2.2.7 NVCC編譯流程25-26
• 2.2.8 CUDA軟件結(jié)構(gòu)26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 第3章 FD-OCT成像算法研究27-34
• 3.1 FD-OCT數(shù)據(jù)處理27-28
• 3.2 直流噪聲的去除28-29
• 3.3 快速傅里葉變換算法29-33
• 3.3.1 蝶形因子的特性30
• 3.3.2 FFT算法推導(dǎo)30-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第4章 高速存儲模塊和并行化的數(shù)據(jù)處理模塊的實(shí)現(xiàn)34-51
• 4.1 概述34-35
• 4.2 實(shí)驗(yàn)室SD-OCT系統(tǒng)的設(shè)置35-41
• 4.2.1 SD-OCT系統(tǒng)概述35-41
• 4.2.1.1 信號采集系統(tǒng)36-37
• 4.2.1.2 信號處理系統(tǒng)37-39
• 4.2.1.3 數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)39-41
• 4.3 基于CUDA的實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)41-50
• 4.3.1 并行性分析41
• 4.3.2 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)41-42
• 4.3.3 數(shù)據(jù)處理線程的實(shí)現(xiàn)42-50
• 4.3.3.1 主機(jī)與GPU間的數(shù)據(jù)通信44
• 4.3.3.2 去除直流噪聲算法并行化44-47
• 4.3.3.3 并行化的快速傅里葉變換47-48
• 4.3.3.4 后FFT處理48-49
• 4.3.3.5 OpenGL繪圖49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 程序優(yōu)化整合和實(shí)驗(yàn)51-68
• 5.1 影響性能的因素51-52
• 5.1.1 并行處理前數(shù)據(jù)交換51
• 5.1.2 并行處理后數(shù)據(jù)交換51-52
• 5.2 數(shù)據(jù)處理過程的優(yōu)化52-60
• 5.2.1 主機(jī)內(nèi)存與GPU顯存數(shù)據(jù)交換過程的優(yōu)化52-60
• 5.2.1.1 分頁鎖定存儲器的使用52-53
• 5.2.1.2 主機(jī)、顯存數(shù)據(jù)的異步傳輸53-55
• 5.2.1.3 OpenGL和CUDA互操作55-58
• 5.2.1.4 全局內(nèi)存使用中的數(shù)據(jù)對齊58-60
• 5.2.1.5 優(yōu)化后的流程60
• 5.3 程序整合60-64
• 5.3.1 開發(fā)環(huán)境60-61
• 5.3.2 采集與存儲61-62
• 5.3.3 多線程整合62
• 5.3.4 軟件界面62-63
• 5.3.5 軟件說明書63-64
• 5.4 成像實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證程序有效性64-67
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容和方法64-65
• 5.4.2 判斷標(biāo)準(zhǔn)65
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)備設(shè)置65
• 5.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析65-67
• 5.5 結(jié)論67
• 5.6 本章小結(jié)67-68
• 總結(jié)與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單74-75
• 致謝75

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