mia-2dmyoica-nonrigid2 - عبر الإنترنت في السحابة

برنامج:

اسم

mia-2dmyoica-nonrigid2 - قم بتشغيل تسجيل سلسلة من الصور ثنائية الأبعاد.

موجز

ميا - 2dmyoica - nonrigid2 -i -o [خيارات]

الوصف

ميا - 2dmyoica - nonrigid2 يدير هذا البرنامج التسجيل غير الصارم لصورة الإرواء
في كل مسار ، يتم أولاً إجراء تحليل ICA لتقدير وإلغاء الدورية
الحركة وإنشاء صور مرجعية بكثافة مماثلة لما يقابلها
الصورة الأصلية. ثم يتم تشغيل التسجيل غير الصارم باستخدام تكلفة "ssd + divcurl"
نموذج. يتم تغيير معدل B-spline c ووزن تكلفة divcurl في كل مسار وفقًا
لمعلمات معينة.في التمرير الأول ، قد يكون المربع المحيط حول عضلة القلب LV
extracted لتسريع الحساب ملاحظة خاصة لهذا التجهيز: التسجيل هو
يتم التشغيل دائمًا من الصور الأصلية لتجنب تراكم أخطاء الاستيفاء.

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

- حفظ-اقتصاص =
حفظ مجموعة اقتصاص لهذا الملف

- ميزة الحفظ =
حفظ صور ميزة التجزئة ومصفوفة خلط ICA الأولية

ICA
-C - المكونات = 0
مكونات ICA 0 = تقدير تلقائي مكونات ICA 0 = تلقائي
تقدير

- تطبيع
لا تطبيع المرحلية

--لا خط الوسط
لا تجرد الوسط من منحنيات الاختلاط

-s - مقياس = 0
قم بتقسيم مربع المحاصيل وقياسه حول مقطع LV (0 = بدون تجزئة) و
قم بتوسيع صندوق المحاصيل حول LV (0 = لا يوجد تجزئة)

-k - تخطي = 0
تخطي الصور في بداية السلسلة ، على سبيل المثال لأنها صور أخرى
modalitiesskip الصور في بداية السلسلة ، على سبيل المثال لأنها
هي من طرائق أخرى

-m - max-ica-iter = 400
الحد الأقصى لعدد التكرارات في ICA الحد الأقصى لعدد التكرارات في ICA

-E --segmethod = الميزات
طريقة التجزئة
قمة دلتا - اختلاف صور تحسين الذروة
ملامح - صور مميزة
ميزة دلتا - اختلاف ميزة الصور

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

- 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

-d --start-divcurl = 20
بدء divcurl weight ، يتم تقسيمها على divcurl-divider مع كل مرور
divcurl weight ، يتم تقسيمها بواسطة - divcurl-divider مع كل تمريرة

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

-w - صورة الوزن = 1
وزن تكلفة الصورة

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

-ل - مستويات ملغ = 3
مستويات دقة متعددةمستويات دقة متعددة

-P - التمريرات = 3
يمر التسجيل

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 الواردة في "section.set" باستخدام تقدير ICA التلقائي.
تخطي صورتين في البداية واستخدام المعلمات الافتراضية الأخرى. قم بتخزين ملف
ينتج عنه "مجموعة مسجلة".

mia-2dmyoica-nonrigid2 -i section.set -o مسجلة.مجموعة- 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-2dmyoica-nonrigid2 عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net