mia-2dmyomilles - عبر الإنترنت في السحابة

برنامج:

اسم

؛ mia-2dmyomilles - تشغيل تسجيل سلسلة من الصور ثنائية الأبعاد.

موجز

ميا 2dmyomilles -i -o [خيارات]

الوصف

ميا 2dmyomilles يستخدم هذا البرنامج لتشغيل نسخة معدلة من ICA على أساس
نهج التسجيل الموصوف في Milles et al. تصحيح الحركة المؤتمت بالكامل بتنسيق
تسلسل صور MR لتمرير إرواء عضلة القلب الأول ، عبر. ميد. التصوير. 27(11)
1611-1621 ، 2008. التغييرات تشمل استخراج شبه دوري للحركة بشكل حر
مجموعات البيانات المكتسبة للتنفس وخيار تشغيل تسجيل أفيني أو جامد بدلاً من ذلك
لتحسين الترجمات فقط.

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 =
قاعدة اسم الملف للملفات المسجلة

- حفظ المراجع =
حفظ الصور المرجعية الاصطناعية في قاعدة الملفات هذه

- حفظ-اقتصاص =
حفظ الصورة التي تم اقتصاصها إلى هذا الملف

- ميزة الحفظ =
حفظ صور المعالم الناتجة عن ICA وبعض الصور الوسيطة
تستخدم لتقسيم RV-LV مع قاعدة اسم الملف المحدد لملفات PNG.
احفظ أيضًا معاملات الخلط الأولي الأفضل والنهائي IC
مصفوفة.

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

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

- تطبيع
المرحلية تطبيع

--لا خط الوسط
لا تجرد الوسط من منحنيات الاختلاط

-g تخمين
استخدام التخمين الأولي لتروية عضلة القلب

-s - مقياس = 1.4
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 المسلسل كما هي للصور الأخرى
modalitiesskip الصور في بداية المسلسل كما هي من غيرها
أشكال

-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

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).

التسجيل
-c - التكلفة = ssd
معيار التسجيل

-O - ​​Optimizer = gsl: opt = simplex ، step = 1.0
مُحسِّن يستخدم للتقليل مُحسِّن يستخدم للتقليل لـ
المكونات الإضافية المدعومة انظر PLUGINS: minimizer / singlecost

-f --transForm = صلب
نوع التحويل نوع التحويل للحصول على المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2 صورة / تحويل

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

-R - المرجع = -1
المرجع العام يجب محاذاة جميع الصور. إذا تم ضبطه على غير سالب
القيمة ، ستتم محاذاة الصور مع هذه المراجع ، والإخراج الذي تم اقتصاصه
سيتم إدخال تاريخ الصورة في الصور الأصلية. اترك عند -1 إذا كنت
لا تهتم. في هذه الحالة ، يتم تسجيل جميع الصور ذات الوضع المتوسط ​​لـ
يجب محاذاة الإشارة العالمية إلى جميع الصور. إذا تم الضبط على
قيمة غير سالبة ، ستتم محاذاة الصور مع هذه المراجع ، و
سيتم إدخال تاريخ صورة الإخراج التي تم اقتصاصها في الصور الأصلية. يترك
عند -1 إذا كنت لا تهتم. في هذه الحالة ، يتم تسجيل جميع الصور ذات الامتداد
يعني موقف الحركة

-P - التمريرات = 2
يمر التسجيل

المكونات الإضافية: 1d / splinebc

مرآة شروط حدود استيفاء المفتاح التي تعكس على الحدود

(لا توجد معلمات)

كرر شروط حدود الاستيفاء المفتاحي التي تكرر القيمة عند الحد

(لا توجد معلمات)

صفر شروط حدود استيفاء المفتاح التي تفترض صفرًا للقيم الخارجية

(لا توجد معلمات)

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: 2 صورة / تحويل

يصقل التحويل التقريبي (ست درجات من الحرية). ، المعلمات المدعومة هي:

غير محدود = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

جامد جامدة التحولات (أي التناوب والترجمة ، ثلاث درجات من
الحرية). ، المعلمات المدعومة هي:

غير محدود = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

مركز العفن = [[0,0،2،XNUMX]] ، XNUMXdfvector
مركز الدوران النسبي ، أي <0.5,0.5،XNUMX> يتوافق مع مركز
دعم المستطيل.

تناوب تحويلات الدوران (أي الدوران حول مركز معين ، درجة واحدة من
الحرية). ، المعلمات المدعومة هي:

غير محدود = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

مركز العفن = [[0,0،2،XNUMX]] ، XNUMXdfvector
مركز الدوران النسبي ، أي <0.5,0.5،XNUMX> يتوافق مع مركز
دعم المستطيل.

خدد التحويل الحر الذي يمكن وصفه بمجموعة من معاملات B-spline
ونواة B-spline الأساسية ، والمعلمات المدعومة هي:

يانسون = [[0,0،2،XNUMX]] ، XNUMXdfvector
معدل معامل الخواص بالبكسل ، ستكون القيم غير الموجبة
تم استبدالها بقيمة "السعر" ..

غير محدود = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

نواة = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محور التحول .. للحصول على المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

ركلة جزاء = ؛ مصنع
مصطلح عقوبة التحول. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 2d تحويل / splinepenalty

معدل = 10 ؛ تطفو في [1، INF)
معدل معامل الخواص بالبكسل.

ترجمه الترجمة فقط (درجتان من الحرية) ، المعلمات المدعومة هي:

غير محدود = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

vf يقوم هذا المكون الإضافي بتنفيذ عملية تحويل تحدد ترجمة لكل منها
نقطة الشبكة التي تحدد مجال التحويل. ، مدعومة
المعلمات هي:

غير محدود = مرآة مصنع
شروط حدود الصورة الاستيفاء. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinebc

إمغكيرنيل = [bspline: d = 3] ؛ مصنع
نواة محرف الصورة. لمعرفة المكونات الإضافية المدعومة انظر
المكونات الإضافية: 1d / splinekernel

المكونات الإضافية: 2d تحويل / splinepenalty

com.divcurl divcurl عقوبة التحويل ، المعلمات المدعومة هي:

حليقة = 1 ؛ تطفو في [0، INF)
وزن العقوبة على الضفيرة.

شعبة = 1 ؛ تطفو في [0، INF)
وزن العقوبة على الاختلاف.

معيار = 0 ؛ منطقي
اضبط على 1 إذا كان يجب تسوية العقوبة فيما يتعلق بالصورة
حجم.

وزن = 1 ؛ تطفو في (0 ، inf)
وزن طاقة الجزاء.

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-2dmyomilles -i section.set -o مسجلة. set -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-2dmyomilles عبر الإنترنت باستخدام خدمات onworks.net