一种基于GPU的OCT成像方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于GPU的OCT成像方法及系统，方法包括步骤：CPU主机端分配固定内存；GPU设备端获取GPU变量并对其进行单次设备初始化；重复GPU变量获取和单次设备初始化，直至停止采集；显示图像；GPU设备端采用C++类的析构函数完成GPU设备内存的自动释放；单次设备初始化包括：采用构造函数分配GPU设备内存；创建第一异步流绑定cuFFT plan，创建第二异步流绑定cuFFT plan；将每一帧数据分为第一帧和第二帧；第一异步流对应第一帧、第二异步流对应第二帧并行交替执行数据传入、数据处理以及传出图像数据。本发明专利技术通过对CPU端分配固定内存进行内存优化管理，利用异步流构架结合C++类的成员函数，实现CPU和GPU的异步运行，实现MHz高速的OCT图像实时处理。高速的OCT图像实时处理。高速的OCT图像实时处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU的OCT成像方法及系统


[0001]本专利技术涉及OCT系统数据处理
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于GPU的OCT成像方法及系统。

技术介绍

[0002]光学相干层析扫描(optical coherence tomography，OCT)是一种可以对生物组织实时、在体、高灵敏度、高分辨率及非侵入性的光学成像方法，具有2～10可以的空间分辨率和1～3mm的成像深度，其横向分辨率和成像深度介于超声和显微镜之间。自基于导管的OCT提出以来，内窥OCT自提出至今得到了迅速的发展，能实现对胃肠道和呼吸道检查、消化道肿瘤检测、心血管疾病诊断、淋巴管、胆管和冠状动脉等生物组织的功能成像，目前在医学领域有着广泛的应用。
[0003]针对OCT快速诊断的需求，其实时成像变得越来越重要和迫切，更快的成像速度可以实时、高时间分辨率地观测某些快速的生理活动，如血流等。且当OCT的成像速度大于组织生理运动速度可以减少运动伪影。OCT的成像速度通常是由轴向扫描(A
‑
Scan)速度决定的。在过去十几年的时间内，扫频光源的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的OCT成像方法，其特征在于，其包括以下步骤：在CPU主机端分配一固定内存存放采集的原始干涉信号数据；所述GPU设备端访问所述CPU主机端，获取GPU变量并对其进行单次设备初始化；重复所述GPU变量获取和所述单次设备初始化，直至停止采集；所述CPU主机端显示图像；所述GPU设备端采用C++类的析构函数完成GPU设备内存的自动释放；其中，所述单次设备初始化包括：采用C++类的构造函数对所述GPU变量分配所述GPU设备内存；创建第一异步流绑定第一cuFFT plan，创建第二异步流绑定第二cuFFT plan；将B
‑
Scan图像高度的每一帧数据按先后顺序依次分为第一帧和第二帧；所述第一异步流对应所述第一帧，所述第二异步流对应所述第二帧，并行交替执行数据传入、数据处理以及传出图像数据给所述CPU主机端。2.如权利要求1所述的基于GPU的OCT成像方法，其特征在于，所述并行交替执行，包括以下步骤：当所述第一异步流在所述GPU设备端上执行将当前帧的所述第一帧数据进行所述数据处理时，所述第二异步流并行执行将当前帧的所述第二帧从所述CPU主机端传入所述GPU设备端；当所述第二异步流在所述GPU设备在设备端上执行将当前帧的所述第二帧数据进行所述数据处理时，所述第一异步流并行执行将下一帧的所述第一帧数据从所述CPU主机端传入所述GPU设备端。3.如权利要求1所述的基于GPU的OCT成像方法，其特征在于，所述固定内存的大小为B
‑
Scan图像宽度
×
B
‑
Scan图像高度
×
2字节；所述B
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Scan图像宽度为每次进行A
‑
Scan的点数，所述B
‑
Scan图像高度为包含所述A
‑
Scan的行数。4.如权利要求1所述的基于GPU的OCT成像方法，其特征在于，所述GPU变量至少包括所述原始干涉信号数据、所述传出图像数据以及中间变量，所述中间变量至少包括设备端变量、数组常量、异步流、cuFFT资源。5.如权利要求1所述的基于GPU的OCT成像方法，其特征在于，所述数据处理包括依次的补零、加窗、FFT、取对数、归一化和极坐标变换。6.如权利要求5所述的基于GPU的OCT成像方法，其特征在于，所述数据处理还包括：为所述B
‑
Scan图像的每一个像素...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，吕晶，任林，王艳，周镇乔，贾宏博，陈月岩，王斯博，唐玉国，
申请(专利权)人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：