mia-2dgroundtruthreg - عبر الإنترنت في السحابة

برنامج:

اسم

mia-2dgroundtruthreg - تسجيل سلسلة من الصور ثنائية الأبعاد

موجز

ميا 2dgroundtruthreg -i -o -A -B -R
[خيارات]

الوصف

ميا 2dgroundtruthreg ينفذ هذا البرنامج التسجيل غير الخطي على أساس Pseudo
الحقيقة الأرضية لتعويض الحركة لسلسلة من صور نضح عضلة القلب كما هو موضح
في تشاو لي ويينغ صن، "التسجيل غير المتصلب للتصوير بالرنين المغناطيسي لتروية عضلة القلب باستخدام التصوير الزائف"
الحقيقة الأرضية، في بروك. حوسبة الصور الطبية والتدخل بمساعدة الكمبيوتر MICCAI
2009، 165-172، 2009. لاحظ أنه بالنسبة لتصحيح الحركة غير الخطية، هناك خطي سابق
عادة ما تكون خطوة التسجيل مطلوبة.

OPTIONS

ملف IO
-أنا في ملف = (إدخال ، مطلوب) ؛ سلسلة
مجموعة بيانات نضح الإدخال

-o --out-file = (الإخراج ، مطلوب) ؛ سلسلة
مجموعة بيانات الإخراج نضح

-r - مسجل = reg
قاعدة اسم الملف للملفات المسجلة

الشروط المسبقة
-s --skip=2
تخطي الصور في بداية Seriesskip الصور في بداية السلسلة

-P - التمريرات = 4
عدد تصاريح التسجيل عدد تصاريح التسجيل

الحقيقة الأرضية الزائفة
-أ --alpha=(مطلوب); مزدوج
وزن عقوبة الحي المكاني وزن عقوبة الحي المكاني

-B --beta=(required); مزدوج
وزن العقوبة المشتقة الثانية المؤقتة العقوبة المشتقة الثانية المؤقتة
وزن

-R --rho_thresh=(مطلوب); مزدوج
عتبة الارتباط لتحليل الحي
تحليل الحي

التسجيل
-O - ​​المُحسِّن = gsl: opt = gd ، الخطوة = 0.1
مُحسِّن يستخدم للتقليل مُحسِّن يستخدم للتقليل لـ
المكونات الإضافية المدعومة انظر PLUGINS: minimizer / singlecost

-p - interpolator = bspline: d = 3
image interpolator kernelimage interpolator kernel للحصول على المكونات الإضافية المدعومة
انظر المكونات: 1d / splinekernel

-l - مستويات السيد = 3
مستويات دقة متعددةمستويات دقة متعددة

-د --divcurl=20
وزن تسوية divcurl وزن تسوية divcurl

- divcurl-divider = 4
تحجيم الوزن divcurl مع كل قياس جديد للوزن passdivcurl مع كل منها
تمريرة جديدة

- معدل البدء ج = 32
معدل معامل البدء في العمود الفقري ، يتم تقسيمه على - c-rate-divider with
يتم تقسيم كل معدل معاملات مرور في العمود الفقري على مقسم معدل c
مع كل تمريرة

--c-rate-divider = 4
مقسم معدل القهوة لكل مقسم معدل كفاءة المرور لكل تمريرة

-w - صورة الوزن = 1
وزن تكلفة الصورة

المساعدة & معلومات
-V - الإفراط في الكلام = تحذير
الإسهاب في الإخراج ، وطباعة الرسائل ذات المستوى المحدد والأولويات الأعلى.
الأولويات المدعومة التي تبدأ من أدنى مستوى هي:
info - رسائل منخفضة المستوى
تتبع - تتبع استدعاء الوظيفة
فشل - الإبلاغ عن إخفاقات الاختبار
تحذير - تحذيرات
خطأ - الإبلاغ عن الأخطاء
تصحيح - إخراج التصحيح
الرسالة - رسائل عادية
مميت - الإبلاغ عن الأخطاء الفادحة فقط

--حقوق النشر
طباعة معلومات حقوق النشر

ح- مساعدة
اطبع هذه التعليمات

-؟ --استخدام
اطبع تعليمات قصيرة

--الإصدار
اطبع رقم الإصدار واخرج

اﻟﻤﻌﺎﻟﺠﺔ
- الخيوط = -1
الحد الأقصى لعدد الخيوط المراد استخدامها للمعالجة ، يجب أن يكون هذا الرقم أقل
أو يساوي عدد نوى المعالج المنطقي في الجهاز. (-1:
تقدير تلقائي). عدد الخيوط المستخدمة في المعالجة ، هذا
يجب أن يكون الرقم أقل أو مساويًا لعدد نوى المعالج المنطقي في
الآلة. (-1: تقدير تلقائي).

المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

com.bspline إنشاء نواة B-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [0 ، 5]
درجة المفتاح.

omoms إنشاء نواة OMoms-spline ، المعلمات المدعومة هي:

d = 3 ؛ كثافة العمليات في [3 ، 3]
درجة المفتاح.

المكونات الإضافية: المصغر / واحد

gdas نزول متدرج مع تصحيح تلقائي لحجم الخطوة ، المعلمات المدعومة هي:

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان التغيير النسبي للمعيار أقل من ..

ماكس خطوة = 2 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
الحد الأقصى لحجم الخطوة المطلق.

الحد الأقصى = 200 ؛ uint في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

دقيقة = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
الحد الأدنى لحجم الخطوة المطلق.

xtola = 0.01 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كانت قاعدة المعلومات المشعة للتغيير المطبق على x أقل من هذه القيمة ..

com.gdsq نزول متدرج مع تقدير خطوة تربيعية ، المعلمات المدعومة هي:

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان التغيير النسبي للمعيار أقل من ..

gtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كان معيار inf من التدرج أقل من هذه القيمة ..

الحد الأقصى = 100 ؛ uint في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

مقياس = 2 ؛ مزدوج في (1 ، inf)
تغيير حجم الخطوة الثابتة الاحتياطية.

. = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي.

xtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
توقف إذا كانت قاعدة المعلومات الخاصة بتحديث x أقل من هذه القيمة ..

GSL مُكوِّن إضافي مُحسِّن يعتمد على مُحسِّن متعدد الوسائط لمكتبة GNU العلمية
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/ ، المعلمات المدعومة هي:

العائد على السهم = 0.01 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
أدوات تحسين الأداء القائمة على التدرج: توقف عند | grad | <eps، simplex: توقف متى
الحجم البسيط <eps ..

ايتر = 100 ؛ uint في [1، inf)
أقصى عدد من التكرارات.

اختار = غد ؛ قاموس
مُحسِّن محدد لاستخدامه .. القيم المدعومة هي:
com.bfgs - برويدن فليتشر - جولدفارب - شان
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (الإصدار الأكثر كفاءة)
الفريق الاستشاري الاب - خوارزمية Flecher-Reeves المترافقة للتدرج
gd - نزول متدرج.
البسيط - خوارزمية Simplex لنيلدر وميد
الفريق الاستشاري العلاقات العامة - خوارزمية التدرج المتقارن Polak-Ribiere

. = 0.001 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي.

تول = 0.1 ؛ مزدوج في (0 ، inf)
بعض معلمات التسامح.

nlopt تصغير الخوارزميات باستخدام مكتبة NLOPT ، للحصول على وصف لملف
المحسنون يرجى الاطلاع على "http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms '، المعلمات المدعومة هي:

فتولا = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير المطلق لقيمة الهدف أقل
هذه القيمة.

ftolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار التوقف: التغيير النسبي لقيمة الهدف أدناه
هذه القيمة.

أعلى = الوقود النووي المشع ؛ مزدوج
حد أعلى (متساوي لجميع المعلمات).

محلي = لا شيء ؛ قاموس
خوارزمية التصغير المحلية التي قد تكون مطلوبة للملف الرئيسي
خوارزمية التصغير .. القيم المدعومة هي:
gn- اصل مباشر- l - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي ،
متحيز محليا)
نوسكال مباشر - تقسيم المستطيلات (بدون مقياس ، متحيز محليًا)
gn-isres - تحسين إستراتيجية تطور التصنيف العشوائي
ld-tnewton - اقتطاع نيوتن
gn-مباشر-l-راند - تقسيم المستطيلات (متحيزة محليًا ، عشوائية)
ln-newuoa - التحسين غير المقيد الخالي من المشتقات عن طريق التكرار
بناء التقريب التربيعي
gn-Direct-l-rand-noscale - قسمة المستطيلات (بدون مقياس محلي
متحيز ، عشوائي)
GN- اصل مباشر - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي)
ld-tnewton-precond - اقتطاع نيوتن مشروط مسبقًا
إعادة تشغيل ld-tnewton - اقتطاع نيوتن مع إعادة التشغيل عند أقصى درجات الانحدار
Gn- مباشر - قسمة المستطيلات
ln-neldermead - خوارزمية Nelder-Mead البسيطة
ln-cobyla - التحسين المقيد بالتقريب الخطي
gn-crs2-lm - البحث العشوائي الخاضع للرقابة مع الطفرة المحلية
ld-var2 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 2
ld-var1 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 1
ld-mma - طريقة تحريك الخطوط المقاربة
ld-lbfgs-nocedal - لا أحد
ld-lbfgs - BFGS منخفضة التخزين
GN- مباشر- ل - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا)
لا شيء - لا تحدد الخوارزمية
ln- بوبيقا - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات
ln- sbplx - البديل Subplex من Nelder-Mead
ملزمة ln newuoa - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات بواسطة
التقريب التربيعي المبني بشكل متكرر
التطبيق العملي - تحسين محلي خالٍ من التدرج عبر المحور الرئيسي
خدمة التوصيل
نوسكال مباشر - قسمة المستطيلات (بدون مقياس)
ld-tnewton- إعادة التشغيل المسبق - نيوتن مبتور مشروط مسبقًا مع
إعادة بدء الانحدار

خفض = -inf ؛ مزدوج
الحد الأدنى (يساوي جميع المعلمات).

الحد الأقصى = 100 ؛ int في [1، inf)
معيار الإيقاف: الحد الأقصى لعدد التكرارات.

اختار = ld-lbfgs ؛ قاموس
خوارزمية التصغير الرئيسية. القيم المدعومة هي:
gn- اصل مباشر- l - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي ،
متحيز محليا)
ز- mlsl-lds - وصلة أحادية متعددة المستويات (تسلسل منخفض التباين ،
تتطلب تحسينًا وحدودًا محلية تعتمد على التدرج)
نوسكال مباشر - تقسيم المستطيلات (بدون مقياس ، متحيز محليًا)
gn-isres - تحسين إستراتيجية تطور التصنيف العشوائي
ld-tnewton - اقتطاع نيوتن
gn-مباشر-l-راند - تقسيم المستطيلات (متحيزة محليًا ، عشوائية)
ln-newuoa - التحسين غير المقيد الخالي من المشتقات عن طريق التكرار
بناء التقريب التربيعي
gn-Direct-l-rand-noscale - قسمة المستطيلات (بدون مقياس محلي
متحيز ، عشوائي)
GN- اصل مباشر - قسمة المستطيلات (التنفيذ الأصلي)
ld-tnewton-precond - اقتطاع نيوتن مشروط مسبقًا
إعادة تشغيل ld-tnewton - اقتطاع نيوتن مع إعادة التشغيل عند أقصى درجات الانحدار
Gn- مباشر - قسمة المستطيلات
أوغلاغ مكافئ - خوارزمية لاغرانج المعززة مع قيود المساواة
فقط
ln-neldermead - خوارزمية Nelder-Mead البسيطة
ln-cobyla - التحسين المقيد بالتقريب الخطي
gn-crs2-lm - البحث العشوائي الخاضع للرقابة مع الطفرة المحلية
ld-var2 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 2
ld-var1 - متغير ذو ذاكرة محدودة متحولة ، المرتبة 1
ld-mma - طريقة تحريك الخطوط المقاربة
ld-lbfgs-nocedal - لا أحد
ز- mlsl - ربط واحد متعدد المستويات (يتطلب تحسينًا محليًا و
حدود)
ld-lbfgs - BFGS منخفضة التخزين
GN- مباشر- ل - قسمة المستطيلات (متحيزة محليًا)
ln- بوبيقا - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات
ln- sbplx - البديل Subplex من Nelder-Mead
ملزمة ln newuoa - التحسين المقيّد الخالي من المشتقات بواسطة
التقريب التربيعي المبني بشكل متكرر
اوجلاغ - خوارزمية لاغرانج المعززة
التطبيق العملي - تحسين محلي خالٍ من التدرج عبر المحور الرئيسي
خدمة التوصيل
نوسكال مباشر - قسمة المستطيلات (بدون مقياس)
ld-tnewton- إعادة التشغيل المسبق - نيوتن مبتور مشروط مسبقًا مع
إعادة بدء الانحدار
ld-slsqp - البرمجة التربيعية ذات المربعات الصغرى المتتابعة

. = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
حجم الخطوة الأولي للأساليب الخالية من التدرج اللوني.

توقف = -inf ؛ مزدوج
معيار الإيقاف: تقل قيمة الوظيفة عن هذه القيمة.

xtola = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير المطلق لجميع قيم x أقل من هذا
.

com.xtolr = 0 ؛ مزدوج في [0 ، inf)
معيار الإيقاف: التغيير النسبي لجميع قيم x أقل من هذا
.

مثال

قم بتسجيل سلسلة التروية التي قدمتها الصور imageXXXX.exr باستخدام Pseudo Ground Truth
تقدير. تخطي صورتين في البداية، وإلا استخدم المعلمات الافتراضية.
قم بتخزين الصور الناتجة في "regXXXX.exr".

ميا-2dgroundtruthreg -i imageXXXX.exr -o regXXXX.exr -k 2

المؤلفون)

جيرت وولني

حقوق الطبع والنشر

هذا البرنامج خاضع لحقوق الطبع والنشر (ج) 1999-2015 لايبزيغ ، ألمانيا ومدريد ، إسبانيا. يأتي
بدون ضمان مطلقًا ويمكنك إعادة توزيعه وفقًا لبنود GNU
الترخيص العام العام الإصدار 3 (أو أحدث). لمزيد من المعلومات ، قم بتشغيل البرنامج بامتداد
الخيار "- حقوق النشر".

استخدم mia-2dgroundtruthreg عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net