利用NI FlexRIO开发高速、紧凑型OCT成像系统
图1. santec公司的便携式oct系统使用基于fpga的图像处理
oct是一种无创性成像技术，按照与相同显微镜类似的分辨率，使组织或者其他物体可视化。oct越来越受关注，因为它可以提供比其他成像技术 ［ 例如磁共振成像（mri）或者正电子发射断层成像术（pet） ］ 更高的分辨率。oct利用小功率光源和相应的光反射产生图片，这种方法与使用光而不是使用声音的超声类似。在扫频光源（swept source）-oct （ss-oct）应用中，激光器扫描样本，同时快速数模转换器（adc）需要数据，并且处理系统产生断层图像。因此，系统必须能够进行高速数据采集、复杂图像处理并且精确控制激光器扫描。另外，系统的数据采集和控制必须紧密同步，以实现优良性能。常规系统
在oct系统中，获取最终图像需要进行重大处理，包括快速傅里叶变换（ffts）、内插和直流偏移计算。传统上通过在主机上运行的软件进行处理，需要消耗大量时间并且影响系统的整体成像速度。通常也在软件中调节激光器，进一步加重cpu的负担。在常规系统中，我们认识到进行数据处理所需要的时间使我们仅能够实现10帧/秒的图像显示率，即使系统的其他部分能够更快的运行。
图2表示常规系统配置，它需要通过两个装置来获取图像数据并且控制激光扫描器。因为系统中有两个板卡，所以接线更加复杂。
需要通过快速图像显示率来测量快速移动的物体，例如人体器官或者运动中的物体。在获得数据和显示数据之间也存在延迟。商业现货计算机不能够为我们需要的成像性能提供足够的处理，并且会增加系统成本。所有这些因素带动了开发新系统的需要。
下一代方案
为了对新的架构进行原型制作，我们使用通过ni labview fpga模块 的ni flexrio fpga模块。ni labview fpga模块是一种图形设计语言，可以无需知道vhdl编码设计fpga电路。ni flexrio 把可互换、可定制的i/o适配器模块与pxi或者pxi express总线中的用户可编程fpga模块结合在一起。
对于i/o，我们使用定制的适配器模块，把用于数据采集的高速adc（100 ms/秒、12位分辨率）与用于激光扫描器控制的数模转换器（dac）电路（50 ks/秒、12位分辨率）结合在一起。通过使用ni flexrio对新系统进行原型制作，我们能够快速获得工作方案并且确定是否需要改动。我们最初使用labview在主机端开发算法（ffts、内插和直流偏移）。在验证算法之后，这些算法被移至fpga上，以加快处理性能。而且，由于i/o从为主机电脑提供pci express接口的fpga后端分离，我们可以快速确定需要的硬件变更。 在证实硬件和固件的运行令人满意后，我们非常有信心地把算法移到了具有相同的规格、且更易部署的pci express板卡上。图3表示新的系统配置。
实现更快处理并且减少系统体积
获取数据后，在fpga中对数据进行处理，并且把数据送回至电脑。在把处理从电脑移至fpga后，我们发现速度明显加快，并且明显提高了视频显示率。与以前10帧/秒的图像显示率相比，借助新的基于fpga的系统配置，我们实现了40帧/秒的图像显示率，或者说性能提高了四倍。
我们的系统现在可以更快地显示物体（包括人体器官和其他移动的样品）的图像。而且，新的基于fpga的系统可以提供实时测量信号处理，通过消除测量和显示之间的延迟，提高显示性能。图4表示成像系统的labview面板。
在常规系统配置中，我们需要两个装置 – 用于数据采集的数字化仪和用于控制扫描器的d/a 板卡。我们还需要进行额外布线，使装置同步。借助新的平台，我们可以在单一模块中合并数据采集并且控制i/o，并且利用fpga使这两种功能同步，因此可以更加容易地对系统进行构建、接线和配置。另外，由于不再需要进行额外接线，我们可以节省空间。
由于系统体积减少，我们可以人工搬运整个系统，增加产品在各种地方中的新应用。
结论
如果使用常规系统，由于创建图像需要进行密集计算处理，我们图像显示率会受到限制。借助ni flexrio平台并且使用基于fpga的处理，我们能够把成像速度增加四倍并且明显减少系统体积。
过去，我们需要使用功能强大的计算机进行数据处理；利用fpga进行处理可以使我们减少对电脑性能的依赖。我们可以降低系统成本并且使用笔记本电脑或者低功率cpu板卡，满足需要体积更小、低成本系统的新市场的需要。另外，借助 labview fpga，我们可以在未来对fpga进行修改或者定制，满足特殊客户需要，节省开发时间和成本。
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对于i/o，我们使用定制的适配器模块，把用于数据采集的高速adc（100 ms/秒、12位分辨率）与用于激光扫描器控制的数模转换器（dac）电路（50 ks/秒、12位分辨率）结合在一起。通过使用ni flexrio对新系统进行原型制作，我们能够快速获得工作方案并且确定是否需要改动。我们最初使用labview在主机端开发算法（ffts、内插和直流偏移）。在验证算法之后，这些算法被移至fpga上，以加快处理性能。而且，由于i/o从为主机电脑提供pci express接口的fpga后端分离，我们可以快速确定需要的硬件变更。 在证实硬件和固件的运行令人满意后，我们非常有信心地把算法移到了具有相同的规格、且更易部署的pci express板卡上。图3表示新的系统配置。
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