OCT技术具有高分辨率、高灵敏度、非接触性、活体实时成像、横向分辨率和纵向分辨率相互独立等优点,一经问世就迅速成为生物医学无损成像的研究热点。OCT技术最显著的临床贡献是在眼科领域,它能够提供传统眼科无损诊断技术无法提供的视网膜断层结构和功能图像。近年来,随着OCT技术、数字信号处理技术及超高速CMOS线阵扫描相机等方面的快速发展,OCT成像逐渐向2D实时乃至3D实时成像发展。FD-OCT系统图像数据采集速度已经可以达到300k线／秒,为临床OCT系统实时成像提供了前提,如何提高图像数据处理速度成为了实现OCT实时成像的关键。本设计针对眼科FD-OCT系统基于传统CPU平台进行采样数据处理速度低、不能满足系统实时成像要求的缺点,提出了一种提高数据处理速度进而达到临床实时成像要求的方法,即将GPU作为通用并行计算处理器引入到眼科FD-OCT系统中,以基于GPU的统一计算设备架构(CUDA)为开发环境,用CUDA C对OCT系统数据处理过程中的相关运算及其算法进行优化。为验证本设计的有效性,分别在CPU和CPU+GPU模式下对采样数据进行B扫描和C扫描模式成像,实验结果表明：将GPU作为通用并行计算处理器,在CPU和CPU+GPU模式下对相同数据成像,成像图像效果一样；采用GPU+CPU模式成像的速度,较CPU模式执行同样数据处理的成像速度提高超过一个数量级,达到了临床2D实时成像的要求。本设计不需对FD-OCT系统的光学硬件做任何改动,仅需在系统中增加一块带有通用计算功能的显卡,借助显卡上GPU超高的加速性价比以及容易整合到大多数超高速FD-OCT系统的优点,克服了影响OCT系统成像数据实时处理和图像实时显示的瓶颈。