【摘 要】
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光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种无需向体内注射外源性造影剂即可提供体内支配组织床微血管网络的血管造影术,因此在临床上的应用越来越广泛,重要性也不断提高。为了获取高分辨率、高对比度、成像质量无较大的损耗、能成像小血管的光学相干断层扫描血管造影（OCTA）图像。本文针对提出基于主成分分析（PCA）的OCTA算法,准确从光学相干断层扫描（OCT）图像中分析出血流信号。基于传统CPU平台的光学相
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光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种无需向体内注射外源性造影剂即可提供体内支配组织床微血管网络的血管造影术,因此在临床上的应用越来越广泛,重要性也不断提高。为了获取高分辨率、高对比度、成像质量无较大的损耗、能成像小血管的光学相干断层扫描血管造影（OCTA）图像。本文针对提出基于主成分分析（PCA）的OCTA算法,准确从光学相干断层扫描（OCT）图像中分析出血流信号。基于传统CPU平台的光学相干断层扫描血管造影（OCTA）算法数据处理速度低,不能满足商用频域OCT（FD-OCT）系统血管造影成像速度要求,随着计算机技术在图像信息处理上的应用的快速发展,将基于GPU的CUDA编程技术引入加速光学相干断层扫描血管造影（OCTA）算法成为了加速数据处理的关键。本文提出了FD-OCT系统图像重建和基于PCA的血管造影算法,并分别用基于GPU的CUDA编程技术对其数据处理过程中的成像算法进行编写。为证明算法的有效性,分别在Matlab（CPU）和CUDA（GPU）平台下对眼底视网膜原始光谱干涉数据进行B扫描和C扫描两种模式图像重建和血管造影。实验结果显示:在Matlab（CPU）和CUDA（GPU）平台下对同一组眼底视网膜数据进行成像,成像结果和质量基本一样,在CUDA（GPU）平台下成像的速度,较在Matlab（CPU）平台下执行同样数据处理所花费的时间减少了一个量级,能清晰地实现血流成像同时也验证了基于PCA的OCTA算法的有效性。在CUDA（GPU）平台下实现基于PCA的光学相干断层血管造影算法,高速的得到高分辨率和高对比度的眼底视网膜血管造影图,为眼科疾病提供了更为精确的判断条件,同时对商用FD-OCT的血流成像功能起到了加速和完善的作用。
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