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清华大学提出基于光计算的每秒千万次高速光学相干层析计算技术 该领域著名媒体“光学相干层析成像新闻”（Optical Coherence Tomography News）将该成果列为“每周特色”（feature of the week），进行了为期一周的重点介绍，认为这是本领域的重要进展。 (a)用于实现基于光计算的傅里叶变换的波形。(b)光计算的结果。(c)条纹可变光栅的表面（enface）成像。(d)条纹可变光栅的截面成像。(e)盖玻片的截面成像。(d)一层洋葱细胞的截面成像。 光学相干层析成像技术（OCT）作为一种新型的无损、高分辨光学断层三维成像方法，在生物、医学、材料等许多领域中具有非常重要的应用，是光学影像领域的研究热点。对于一些医学、生物学上的快变过程，如果成像速度不够快、会导致图像的模糊与失真，从而难以进行相关的分析。因此，对快速动态过程的检测，成像速度起着至关重要的作用。目前，高速光学相干层析成像的研究，成为这一领域的新的重要研究内容。光学相干层析成像从传统的时域方法，发展到目前的频域方法，成像速度已从每秒几帧提高到近百帧。但要实现实时高清三维光学相干层析成像，当前的成像速度仍然不够。其中的瓶颈在于图像数据处理速度受限于现有图像传感器（CCD）获取数据的速度及中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）的运算速度。如何进一步提高光学相干层析成像的处理速度，成为目前相关领域的关注焦点。 物理系博士后张晓等人在导师薛平教授指导下，独辟蹊径地提出一种新型的高速光计算方法，首次应用于光学相干层析成像并得到了实验验证。与目前国际通常采用图像传感器（CCD）和高性能中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）处理图像数据的频域光学相干层析成像技术不同，由于使用具有计算功能的光路，该新一代技术可以高速处理包含样品三维结构信息的海量数据，彻底摆脱了传统方法受图像传感器（CCD）积分时间和中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）的运算速度对成像速度的制约，为实现实时三维高清光学相干层析成像提供了一条全新的道路。 薛平教授为本文的通讯作者，张晓为本文的第一作者。本工作得到国家基金委、科技部和清华大学科研计划资助。 薛平教授研究组2012年关于胚胎细胞成像的研究、2013年关于新型超声内窥镜探头的研究以及2014年关于高速线性扫频激光器的研究，也曾作为“每周特色”被“光学相干层析成像新闻”进行了重点介绍。 论文全文链接：http://www.nature.com/articles/srep37286 分享到：
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