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Optimal signal processing of nonlinearity in swept-source and spectral-domain optical coherence tomography

光学 傅里叶变换 光学相干层析成像 卷积(计算机科学) 频域 贝塞尔函数 信号处理 计算机科学 算法 物理 数学 数字信号处理 数学分析 人工智能 人工神经网络 计算机硬件 计算机视觉
作者
Sébastien Vergnole,Daniel Lévesque,Kostadinka Bizheva,Guy Lamouche
出处
期刊:Applied Optics [Optica Publishing Group]
卷期号:51 (11): 1701-1701 被引量:4
标识
DOI:10.1364/ao.51.001701
摘要

We demonstrate the efficiency of the convolution using an optimized Kaiser–Bessel window to resample nonlinear data in wavenumber for Fourier-domain optical coherence tomography (OCT). We extend our previous experimental demonstration that was performed with a specific swept-source nonlinearity. The method is now applied to swept-source OCT data obtained for various simulated swept-source nonlinearities as well as spectral-domain OCT data obtained from both simulations and experiments. Results show that the new optimized method is the most efficient for handling all the different types of nonlinearities in the wavenumber domain that one can encounter in normal practice. The efficiency of the method is evaluated through comparison with common methods using resampling through interpolation prior to performing a fast-Fourier transform and with the accurate but time-consuming discrete Fourier transform for unequally spaced data, which involves Vandermonde matrices.

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