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激光散斑血流成像快速处理算法及微型化系统研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第10-22页
    1.1 激光散斑现象第10-11页
    1.2 激光散斑血流成像原理第11-13页
    1.3 激光散斑血流成像系统构建第13-15页
    1.4 激光散斑血流成像应用第15-17页
    1.5 激光散斑血流成像数据处理算法研究进展第17-19页
    1.6 本文主要内容第19-22页
2 激光散斑血流成像数据处理算法比较和优化第22-40页
    2.1 引言第22页
    2.2 传统的激光散斑成像数据处理算法第22-25页
    2.3 优化的激光散斑成像数据分析处理算法第25-36页
    2.4 多核计算加速激光散斑成像数据处理方法第36-39页
    2.5 本章小结第39-40页
3 GPU加速的激光散斑血流成像数据处理方法第40-55页
    3.1 引言第40-42页
    3.2 GPU编程工具CUDA介绍第42-45页
    3.3 激光散斑成像数据处理算法在GPU上的实现第45-51页
    3.4 性能分析第51-54页
    3.5 本章小结第54-55页
4 激光散斑血流成像专用硬件处理器及相应的SOC设计第55-75页
    4.1 引言第55-57页
    4.2 适合硬件实现的激光散斑图像处理算法第57-60页
    4.3 激光散斑硬件处理器的性能测试第60-63页
    4.4 基于激光散斑硬件处理器的SOC系统设计第63-71页
    4.5 动物实验测试第71-72页
    4.6 讨论第72-74页
    4.7 本章小结第74-75页
5 微型激光散斑血流成像系统的研究及设计第75-94页
    5.1 引言第75页
    5.2 系统方案论证第75-82页
    5.3 微型化激光散斑成像系统关键部件的设计第82-92页
    5.4 测试结果第92页
    5.5 本章小结第92-94页
6 总结及展望第94-97页
    6.1 主要内容和结论第94-96页
    6.2 主要创新点第96页
    6.3 展望第96-97页
致谢第97-98页
参考文献第98-107页
附录1 攻读博士学位期间发表论文及专利第107页

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