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LabVIEW虚拟OCT系统：时域、SS-OCT和SD-OCT信号模拟仿真

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简介：
本项目构建了基于LabVIEW平台的虚拟光学相干断层扫描(OCT)系统，能够进行时域OCT、SS-OCT及SD-OCT信号的模拟与仿真分析。 虚拟OCT系统包含时域、SS-OCT和SD-OCT信号的模拟仿真。

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  • LabVIEW虚拟OCT系统：时域、SS-OCT和SD-OCT信号模拟仿真
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    本项目构建了基于LabVIEW平台的虚拟光学相干断层扫描(OCT)系统，能够进行时域OCT、SS-OCT及SD-OCT信号的模拟与仿真分析。 虚拟OCT系统包含时域、SS-OCT和SD-OCT信号的模拟仿真。
     
  • LabVIEW虚拟OCT系统：时域、SS-OCT和SD-OCT信号模拟仿真
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    本研究聚焦于利用LabVIEW平台开发一套多功能光学相干断层扫描（OCT）虚拟系统，涵盖时域OCT、扫频源OCT及谱域OCT的信号仿真实验。 虚拟OCT系统包括时域、SS-OCT和SD-OCT信号的模拟仿真。
     
  • Virtual-OCT-system.zip_OCT LabVIEW_OCT系统_SD OCT_SS-OCT_OCT模拟
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    本项目为一套虚拟OCT（光学相干断层扫描）系统软件包，基于LabVIEW开发，适用于SD-OCT和SS-OCT技术的学习与研究。 虚拟OCT系统包括时域、SS-OCT和SD-OCT信号的模拟仿真。
     
  • Oct 代码处理
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    Oct 代码处理是一款专为程序员和软件开发者设计的应用程序，提供高效的编码辅助、代码优化及错误检测功能，帮助用户提升编程效率与质量。 用于读取 OCT 光学相干层析图像的 MATLAB 代码可以用来呈现皮下组织的情况。
     
  • MATLAB中的残差图绘制代码 - OCT分类：OCT-classification项目
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    本段代码属于OCT-classification项目，用于在MATLAB环境中绘制残差图，辅助评估模型预测效果和诊断异常值。 画残差图的MATLAB代码使用的是OCT-classification运行环境，在MATLAB R2017a版本上进行开发，并且兼容Python 3.7与Pytorch 1.1.0。项目中的主要文件包括： - BM3DBM3D.m：这是用于在MATLAB中实现BM3D去噪的代码。 - BM3D_progress.m：该脚本负责加载数据集，选择需要处理图片的具体路径和数量。 此外，在Python部分包含以下程序： - ImageProcessImagePreprocess.py: 一个图像预处理工具； - BM3D.py：实现了与MATLAB版本对应的BM3D去噪算法。 - Binaryzation.py：用于进行图像填充及阈值过滤操作的模块； - MedianFilter.py：执行中值滤波并保留最大连通域的功能程序； - MorphologicalOpening.py: 负责形态学开运算处理； - MorphologicalClosing.py: 专门负责形态学闭运算任务。 - Fitting.py：进行线性拟合和二阶多项式拟合的工具模块； - Normalization.py：执行归一化及图像裁剪操作的功能程序； - FeatureExtractionSIFT.py：使用SIFT特征提取与K-Means聚类，训练支持向量机（SVM）以及随机森林模型来完成分类任务。 - Predict.py: 利用之前训练好的支持向量机和随机森林模型对图像进行预测。
     
  • OCT-Converter: 用于从专有文件中提取原始OCT和眼底数据的工具
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    简介：OCT-Converter是一款专业的工具软件，旨在高效地从专有格式文件中提取并转换光学相干断层扫描(OCT)及眼底图像数据，便于研究人员进一步分析与应用。 OCT文件转换器该存储库包含用于从制造商的专有文件格式中提取原始光学相干断层扫描（OCT）和眼底数据的代码。动机是制造商使用专有的数据格式来存储数据，这通常会阻碍眼科研究的发展。例如，在最近的一次UK Biobank项目中，约20万次OCT扫描仅以Topcon公司的.fds文件格式提供，这对批量处理和分析构成了障碍。直到现在，唯一允许访问这些扫描的免费软件已经不再维护。 该存储库旨在为用户提供可用的基于python的工具来读取上述专有格式的数据。当前支持以下几种文件格式： - .fds（来自Topcon） - .fda（同样来自Topcon） - .e2e（由海德堡公司提供） - .img（Zeiss公司的数据） 安装要求：需要Python 3.7或更高版本。 可以通过命令`pip install oct-converter`来完成安装。 使用方法： 在examples目录中，包含了许多示例用法脚本。以下是一个读取.fds文件的示例代码： ```python from oct_converter import FDSConverter ``` 上述说明展示了如何利用该工具进行数据转换和处理工作。
     
  • OCT成像的基本理论
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    OCT成像是利用近红外光进行生物组织断层扫描的技术，能够提供高分辨率的眼底结构图像。本节内容将介绍其工作原理、技术优势及应用领域。 OCT原理与超声成像的主要区别在于使用光波代替了超声波。在进行测量时，OCT利用光脉冲被样品内部散射及传播的延时时间来形成高分辨率、深入组织结构的图像，且无需物理接触即可完成活体内的微观结构分析。横向扫描技术可以迅速获取非侵入性的二维或三维清晰图像。 由于光波具有极短的波长（比超声波要短），OCT成像能够达到微米级的高分辨率，而相比之下，超声成像最佳分辨率为100微米级别。然而，因为光速远快于声速（大约是后者的百万倍），时间延时非常短暂至皮秒量级，使得直接测量变得困难。这种速度上的差异导致了在结构和距离的测定方法上存在不同。 因此，在进行OCT成像时必须使用光学干涉仪装置来完成精确的测量工作。例如，OSE-2000设备内部配备了一台这样的仪器：它通过超快激光或低相干光源产生一束光，并利用透反分束镜将其分为参考光和信号测量光两部分进行进一步处理。
     
  • AG-Grid Enterprise v19.1.1 (31 Oct 2018).7z
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    AG-Grid Enterprise v19.1.1是一个功能强大的企业级数据网格组件库，提供高性能的数据展示和交互能力。此版本于2018年10月发布，为开发者带来丰富的API及自定义选项。 ag-Grid Enterprise v19.1.1 (31 Oct 2018).7z
     
  • Virtual-OCT: A Simulated Optical Coherence Tomography Device
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    Virtual-OCT是一款模拟光学相干断层扫描装置的创新工具。它为研究人员和医疗工作者提供了一种高效、便捷的方式来学习和测试OCT技术，而无需昂贵的实际设备。 我们报告了时间域（TD）和频谱域（SD）光学相干断层扫描（OCT）系统的虚拟仪器化成果。通过使用来自模拟或测量光谱的虚拟部分相干光源，演示了A扫和B扫的OCT信号。在虚拟频谱域中可以仿真探测器像素数量、动态范围、噪声以及光谱分辨率等参数。虚拟-OCT系统提供了一个评估参数的理想环境。