光學相干斷層成像（Optical Coherence Tomography,OCT）是近年來發(fā)展非常迅速的一種新型生物醫(yī)學光學成像技術。它不僅可以對活體組織微觀結構進行無損、非接觸、高分辨率和高敏感度的成像,還可以對血氧性質、血流速度、光學性質等功能進行成像,因此從最初作為研究手段應用于眼科等臨床,逐漸成為指導各種疾病的介入診療中不可或缺的影像輔助手段。當前隨著OCT技術的發(fā)展,術中OCT導航、快速診斷等技術已進入臨床應用,人們對OCT實時成像要求也變得越來越迫切。OCT系統(tǒng)的成像速度主要有兩部分組成,一部分是系統(tǒng)的數據采集速度,另一部分是數據的處理速度。隨著采集相關軟硬件技術以及數字信號技術的發(fā)展,譜域OCT（FD-OCT）的采集速度可以達到300k線/秒,這為OCT實時成像提供了前提。而傳統(tǒng)的基于中央處理器（Central Processing Unit,CPU）平臺的OCT成像系統(tǒng)的數據處理速度較低,不能滿足OCT系統(tǒng)實時成像的需求。因此,如何提高數據處理速度成為了OCT系統(tǒng)實時成像的瓶頸。利用圖形處理器（Graphics Processing Unit,GPU）高速并行計算能力... 

【文章來源】：電子科技大學四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

史上第一幅OCT圖像[10]

電子科技大學碩士學位論文6器不斷發(fā)展，功能不斷完善。20世紀90年代，NVIDIA公司推出GeForce256圖形處理芯片，第一次提出GPU概念，并且使用該芯片實現了三維幾何變換和光照計算。此后，GPU迅速發(fā)展，平均6個月GPU性能就能翻一番。2001年到2006年是GPU產品發(fā)展最重要的一段時期，伴隨著許多硬件加速技術的出現，顯卡的性能得到了突飛猛進的發(fā)展�？删幊虉D形處理器的出現使得硬件中可以加入著色功能，并且可以進行編程。世界上第一款可編程圖形處理器是NVIDIA推出的GeForce3GPU。從2006年開始，GPU的硬件設計逐漸開始考慮圖形處理器通用計算，即GPGPU（GeneralpurposecomputingonGPU）。NVIDIA公司于2006年發(fā)布了GeForce8系列顯卡和統(tǒng)一著色器模型USM（UnifiedShaderModel）,至此，GPU進入了通用計算架構時代。GPU相當于顯卡的“大腦”，決定顯卡大部分性能[31]。GPU早期主要負責圖形渲染，由于圖形渲染具有高度并行性，因此GPU可以通過增加控制單元和并行處理單元的方式來提高訪問帶寬和計算能力。圖1-2展示了CPU與GPU在架構上的差異[32]，從圖中可知：CPU主要靠控制單元和緩存來提高CPU串行計算能力，而GPU主要靠增加計算單元的數量來提高GPU并行計算能力。圖1-2CPU與GPU架構對比[32]隨著電影市場和游戲市場的發(fā)展，GPU性能提高速度很快。對比NVIDIA的GPU和Intel的CPU可以看出，GPU雙精度運算能力是CPU運算能力的3~4倍，而單精度運算能力可高達10倍左右[33]，如圖1-3所示。

第一章緒論7圖1-3GPU與CPU運算能力對比[33]GPU對應的存儲帶寬也比同一時期CPU高出一個數量級，如圖1-4所示，截至2013年，NVIDIA的GPU存儲帶寬是同一時期IntelCPU的4倍左右。圖1-4GPU與CPU存儲帶寬對比[33]采用CPU和GPU的混合計算系統(tǒng)是當前常見的異構高性能計算系統(tǒng)[32]，參見圖1-5。異構系統(tǒng)將CPU高效的邏輯計算能力和控制能力與GPU的高性能并行計算能力結合起來。在實際計算中，復雜的控制和分析計算在CPU中計算處理，將大規(guī)模的簡單并行計算放在GPU中進行處理，CPU和GPU之間通過PCIe總線


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