mia-2dmyopgt-nonrigid - ক্লাউডে অনলাইন

কার্যক্রম:

NAME এর

mia-2dmyopgt-nonrigid - 2D ছবির একটি সিরিজের নিবন্ধন চালান।

সাইনোপিসিস

mia-2dmyopgt-nonrigid -i -o [বিকল্প]

বর্ণনাঃ

mia-2dmyopgt-nonrigid এই প্রোগ্রামটি সিউডো ভিত্তিক নন-লিনিয়ার রেজিস্ট্রেশন বাস্তবায়ন করে
একটি হিসাবে দেওয়া মায়োকার্ডিয়াল পারফিউশন চিত্রগুলির সিরিজের গতির ক্ষতিপূরণের জন্য গ্রাউন্ড থ্রুথ
চাও লি এবং ইং সান-এ বর্ণিত ডেটা সেট, 'মায়োকার্ডিয়ালের অ-নিবন্ধন
পারফিউশন এমআরআই ইউজিং সিউডো গ্রাউন্ড ট্রুথ', ইন প্রোক। মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং এবং কম্পিউটার-
অ্যাসিস্টেড ইন্টারভেনশন MICCAI 2009, 165-172, 2009. নোট করুন যে এই অরৈখিক গতির জন্য
সংশোধন একটি পূর্ববর্তী রৈখিক নিবন্ধন ধাপ সাধারণত প্রয়োজন হয়.

বিকল্প

ফাইল-IO
-i --ইন-ফাইল=(ইনপুট, প্রয়োজনীয়); স্ট্রিং
ইনপুট পারফিউশন ডেটা সেট

-o --out-file=(আউটপুট, প্রয়োজনীয়); স্ট্রিং
আউটপুট পারফিউশন ডেটা সেট

-r --registered=reg
নিবন্ধিত ফাইলগুলির জন্য ফাইলের নাম বেস, ইমেজ ফাইলের ধরন একই
ইনপুট ডেটা সেটে দেওয়া আছে

ডাকনাম স্থল থ্রুথ প্রাক্কলন
-A --আলফা=1
স্পেসিয়াল পাড়ার জরিমানা ওজনস্পেসিয়াল পাড়ার জরিমানা ওজন

-বি --বেটা=1
টেম্পোরাল সেকেন্ড ডেরিভেটিভ পেনাল্টি ওজনটেম্পোরাল সেকেন্ড ডেরিভেটিভ পেনাল্টি
ওজন

-আর --রো-থ্রেস = ০.৮৫
প্রতিবেশী বিশ্লেষণের জন্য পারস্পরিক সম্পর্ক থ্রেশহোল্ড
আশেপাশের বিশ্লেষণ

-k --skip=0
সিরিজের শুরুতে ছবিগুলি এড়িয়ে যান যেমন সেগুলি অন্যের
সিরিজের শুরুতে ইমেজগুলোকে বাদ দিন যেমন তারা
অন্যান্য পদ্ধতির হয়

নিবন্ধন
-O --অপ্টিমাইজার=gsl:opt=gd, step=0.1
মিনিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত অপ্টিমাইজার অপ্টিমাইজার মিনিমাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়
সমর্থিত প্লাগইনগুলি দেখুন PLUGINS:minimizer/singlecost

-a --স্টার্ট-সি-রেট=32
মেরুদণ্ডে সহগগম হার শুরু, --c-রেট-বিভাজক দ্বারা ভাগ করা হয়
মেরুদণ্ডে প্রতিটি পাসস্টার্ট সহগ হার, --c-রেট-ভাজক দ্বারা ভাগ করা হয়
প্রতিটি পাসের সাথে

--c-রেট-ডিভাইডার=4
প্রতিটি পাসের জন্য কোফিসিয়েন্ট রেট ডিভাইডার প্রতিটি পাসের জন্য কোফিসিয়েন্ট রেট ডিভাইডার

-d --start-divcurl=20
divcurl ওজন শুরু করুন, প্রতিটি পাসস্টার্টের সাথে --divcurl-বিভাজক দ্বারা ভাগ করা হয়
divcurl ওজন, প্রতি পাসের সাথে --divcurl-বিভাজক দ্বারা ভাগ করা হয়

--divcurl-divider=4
প্রতিটি নতুন passdivcurl ওজন স্কেলিং সঙ্গে প্রতিটি সঙ্গে divcurl ওজন স্কেলিং
নতুন পাস

-w --imageweight=1
ইমেজ খরচ ওজন ইমেজ খরচ ওজন

-l --mg-স্তর=3
মাল্টি-রেজোলিউশন লেভেল মাল্টি-রেজোলিউশন লেভেল

-পি --পাস=4
রেজিস্ট্রেশন পাস রেজিস্ট্রেশন পাস

সাহায্য & তথ্য
-ভি --ভারবোস=সতর্কতা
আউটপুট এর verbosity, প্রদত্ত স্তরের বার্তা এবং উচ্চ অগ্রাধিকার প্রিন্ট.
সর্বনিম্ন স্তর থেকে শুরু হওয়া সমর্থিত অগ্রাধিকারগুলি হল:
তথ্য - নিম্ন স্তরের বার্তা
চিহ্ন - ফাংশন কল ট্রেস
ব্যর্থ - পরীক্ষার ব্যর্থতার রিপোর্ট করুন
সতর্কবার্তা - সতর্কতা
ভুল - ত্রুটি রিপোর্ট করুন
ডেবাগ্ করা - ডিবাগ আউটপুট
বার্তা - সাধারণ বার্তা
মারাত্মক - শুধুমাত্র মারাত্মক ত্রুটির রিপোর্ট করুন

--কপিরাইট
কপিরাইট তথ্য মুদ্রণ

-h -- সাহায্য
এই সাহায্য মুদ্রণ

-? -- ব্যবহার
একটি সংক্ষিপ্ত সাহায্য প্রিন্ট করুন

--সংস্করণ
সংস্করণ নম্বর প্রিন্ট করুন এবং প্রস্থান করুন

প্রসেসিং
--থ্রেড=-1
প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহার করার জন্য সর্বাধিক সংখ্যক থ্রেড, এই সংখ্যাটি কম হওয়া উচিত
বা মেশিনে লজিক্যাল প্রসেসর কোরের সংখ্যার সমান। (-1:
স্বয়ংক্রিয় অনুমান). প্রক্রিয়াকরণের জন্য ব্যবহার করার জন্য থ্রেডের সর্বাধিক সংখ্যা, এটি
সংখ্যা লজিক্যাল প্রসেসর কোরের সংখ্যার কম বা সমান হওয়া উচিত
যন্ত্র. (-1: স্বয়ংক্রিয় অনুমান)।

প্লাগইনস: মিনিমাইজার/একক খরচ

জিডিএস স্বয়ংক্রিয় ধাপের আকার সংশোধন সহ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট।, সমর্থিত পরামিতিগুলি হল:

ftolr = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
মানদণ্ডের আপেক্ষিক পরিবর্তন নীচে থাকলে থামুন..

সর্বোচ্চ ধাপ = 2; দ্বিগুণ (0, inf)
সর্বোচ্চ পরম ধাপের আকার।

ম্যাক্সিটার = 200; uint [1, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা।

মিনিট ধাপ = 0.1; দ্বিগুণ (0, inf)
ন্যূনতম পরম ধাপের আকার।

xtola = 0.01; দ্বিগুণ [0, inf)
বন্ধ করুন যদি x-এ প্রযোজ্য পরিবর্তনের ইনফ-নর্ম এই মানের নিচে হয়..

gdsq চতুর্মুখী ধাপ অনুমান সহ গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট, সমর্থিত পরামিতিগুলি হল:

ftolr = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
মানদণ্ডের আপেক্ষিক পরিবর্তন নীচে থাকলে থামুন..

gtola = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
গ্রেডিয়েন্টের ইনফ-নর্ম এই মানের নিচে হলে থামুন..

ম্যাক্সিটার = 100; uint [1, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা।

স্কেল = 2; দ্বিগুণ (1, inf)
ফলব্যাক ফিক্সড স্টেপ সাইজ স্কেলিং।

ধাপ = 0.1; দ্বিগুণ (0, inf)
প্রাথমিক ধাপের আকার।

xtola = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
বন্ধ করুন যদি x-আপডেটের ইনফ-নর্ম এই মানের নিচে হয়..

জিএসএল GNU সায়েন্টিফিক লাইব্রেরির মাল্টিমিন অপ্টিমাইজারের উপর ভিত্তি করে অপ্টিমাইজার প্লাগইন
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, সমর্থিত প্যারামিটারগুলি হল:

EPS = 0.01; দ্বিগুণ (0, inf)
গ্রেডিয়েন্ট ভিত্তিক অপ্টিমাইজার: স্টপ যখন |গ্র্যাড| < ইপিএস, সিমপ্লেক্স: থামুন যখন
সিমপ্লেক্স সাইজ < eps..

রাউটার = 100; uint [1, inf)
পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা।

মনোনীত করা = gd; নির্দেশ
নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজার ব্যবহার করা হবে.. সমর্থিত মানগুলি হল:
bfgs - ব্রয়েডেন-ফ্লেচার-গোল্ডফার্ব-শান
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (সবচেয়ে দক্ষ সংস্করণ)
cg-fr - ফ্লেচার-রিভস কনজুগেট গ্রেডিয়েন্ট অ্যালগরিদম
gd - গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট।
সিমপ্লেক্স - নেল্ডার এবং মিডের সিমপ্লেক্স অ্যালগরিদম
cg-pr - পোলাক-রিবিয়ের কনজুগেট গ্রেডিয়েন্ট অ্যালগরিদম

ধাপ = 0.001; দ্বিগুণ (0, inf)
প্রাথমিক ধাপের আকার।

টোল = 0.1; দ্বিগুণ (0, inf)
কিছু সহনশীলতা পরামিতি।

nlopt NLOPT লাইব্রেরি ব্যবহার করে মিনিমাইজার অ্যালগরিদম, এর বর্ণনার জন্য
অপটিমাইজাররা দেখুন 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', সমর্থিত পরামিতিগুলি হল:

ftola = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: উদ্দেশ্য মানের পরম পরিবর্তন নীচে
এই মান.

ftolr = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: উদ্দেশ্য মানের আপেক্ষিক পরিবর্তন নীচে
এই মান.

ঊর্ধ্বতন = inf; দ্বিগুণ
উচ্চতর সীমানা (সমস্ত প্যারামিটারের জন্য সমান)।

স্থানীয়-অপ্ট = কোনটি; নির্দেশ
স্থানীয় মিনিমাইজেশন অ্যালগরিদম যা প্রধানের জন্য প্রয়োজন হতে পারে
মিনিমাইজেশন অ্যালগরিদম.. সমর্থিত মানগুলি হল:
gn-orig-direct-l - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (মূল বাস্তবায়ন,
স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট)
gn-direct-l-noscal - বিভাজন আয়তক্ষেত্র (আনস্কেল করা, স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট)
gn-isres - উন্নত স্টোকাস্টিক র‌্যাঙ্কিং বিবর্তন কৌশল
এলডি-টিনিউটন - কাটা নিউটন
gn-direct-l-rand - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট, এলোমেলো)
ln-newuoa - পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে ডেরিভেটিভ-মুক্ত অনিয়ন্ত্রিত অপ্টিমাইজেশন
দ্বিঘাত আনুমানিক নির্মাণ
gn-direct-l-rand-noscale - বিভাজন আয়তক্ষেত্র (আনস্কেল করা, স্থানীয়ভাবে
পক্ষপাতদুষ্ট, এলোমেলো)
gn-orig-direct - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (মূল বাস্তবায়ন)
ld-tnewton-precond - পূর্বশর্ত কাটা নিউটন
ld-tnewton-রিস্টার্ট - খাড়া-ডিসেন্ট রিস্টার্ট সহ ছেঁটে ফেলা নিউটন
gn-সরাসরি - আয়তক্ষেত্র বিভাজন
ln-নেল্ডারমিড - নেল্ডার-মিড সিমপ্লেক্স অ্যালগরিদম
ln-কোবাইলা - রৈখিক আনুমানিক দ্বারা সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান
gn-crs2-lm - স্থানীয় মিউটেশন সহ নিয়ন্ত্রিত এলোমেলো অনুসন্ধান
ld-var2 - স্থানান্তরিত লিমিটেড-মেমরি ভেরিয়েবল-মেট্রিক, র‍্যাঙ্ক 2
ld-var1 - স্থানান্তরিত লিমিটেড-মেমরি ভেরিয়েবল-মেট্রিক, র‍্যাঙ্ক 1
ld-mma - অ্যাসিম্পটোটস সরানোর পদ্ধতি
ld-lbfgs-nocedal - কোনোটিই না
ld-lbfgs - কম স্টোরেজ BFGS
gn-direct-l - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট)
না - অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট করবেন না
ln-bobyqa ‐ ডেরিভেটিভ-মুক্ত আবদ্ধ-সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান
ln-sbplx - নেল্ডার-মিডের সাবপ্লেক্স বৈকল্পিক
ln-newuoa- আবদ্ধ - দ্বারা ডেরিভেটিভ-মুক্ত আবদ্ধ-সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান
পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে নির্মিত দ্বিঘাত আনুমানিকতা
ln-প্র্যাক্সিস - প্রিন্সিপাল-অক্ষের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট-মুক্ত স্থানীয় অপ্টিমাইজেশান
পদ্ধতি
gn-direct-noscal - বিভাজন আয়তক্ষেত্র (আনস্কেল করা)
ld-tnewton-প্রি-কন্ড-রিস্টার্ট - পূর্ব শর্তযুক্ত ছেঁটে দেওয়া নিউটনের সাথে
খাড়া-উদ্দেশ্য পুনরায় চালু হচ্ছে

নিম্ন = -inf; দ্বিগুণ
নিম্ন সীমানা (সমস্ত প্যারামিটারের জন্য সমান)।

ম্যাক্সিটার = 100; int [1, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: পুনরাবৃত্তির সর্বাধিক সংখ্যা।

মনোনীত করা = ld-lbfgs; নির্দেশ
প্রধান মিনিমাইজেশন অ্যালগরিদম। সমর্থিত মান হল:
gn-orig-direct-l - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (মূল বাস্তবায়ন,
স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট)
g-mlsl-lds - বহু-স্তরের একক-লিঙ্কেজ (নিম্ন-অসঙ্গতি-ক্রম,
স্থানীয় গ্রেডিয়েন্ট ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশন এবং সীমা প্রয়োজন)
gn-direct-l-noscal - বিভাজন আয়তক্ষেত্র (আনস্কেল করা, স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট)
gn-isres - উন্নত স্টোকাস্টিক র‌্যাঙ্কিং বিবর্তন কৌশল
এলডি-টিনিউটন - কাটা নিউটন
gn-direct-l-rand - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট, এলোমেলো)
ln-newuoa - পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে ডেরিভেটিভ-মুক্ত অনিয়ন্ত্রিত অপ্টিমাইজেশন
দ্বিঘাত আনুমানিক নির্মাণ
gn-direct-l-rand-noscale - বিভাজন আয়তক্ষেত্র (আনস্কেল করা, স্থানীয়ভাবে
পক্ষপাতদুষ্ট, এলোমেলো)
gn-orig-direct - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (মূল বাস্তবায়ন)
ld-tnewton-precond - পূর্বশর্ত কাটা নিউটন
ld-tnewton-রিস্টার্ট - খাড়া-ডিসেন্ট রিস্টার্ট সহ ছেঁটে ফেলা নিউটন
gn-সরাসরি - আয়তক্ষেত্র বিভাজন
aglag-eq - সমতা সীমাবদ্ধতা সহ বর্ধিত ল্যাগ্রাঞ্জিয়ান অ্যালগরিদম
কেবল
ln-নেল্ডারমিড - নেল্ডার-মিড সিমপ্লেক্স অ্যালগরিদম
ln-কোবাইলা - রৈখিক আনুমানিক দ্বারা সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান
gn-crs2-lm - স্থানীয় মিউটেশন সহ নিয়ন্ত্রিত এলোমেলো অনুসন্ধান
ld-var2 - স্থানান্তরিত লিমিটেড-মেমরি ভেরিয়েবল-মেট্রিক, র‍্যাঙ্ক 2
ld-var1 - স্থানান্তরিত লিমিটেড-মেমরি ভেরিয়েবল-মেট্রিক, র‍্যাঙ্ক 1
ld-mma - অ্যাসিম্পটোটস সরানোর পদ্ধতি
ld-lbfgs-nocedal - কোনোটিই না
g-mlsl - মাল্টি-লেভেল একক-লিঙ্কেজ (স্থানীয় অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন এবং
সীমানা)
ld-lbfgs - কম স্টোরেজ BFGS
gn-direct-l - আয়তক্ষেত্র বিভাজন (স্থানীয়ভাবে পক্ষপাতদুষ্ট)
ln-bobyqa ‐ ডেরিভেটিভ-মুক্ত আবদ্ধ-সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান
ln-sbplx - নেল্ডার-মিডের সাবপ্লেক্স বৈকল্পিক
ln-newuoa- আবদ্ধ - দ্বারা ডেরিভেটিভ-মুক্ত আবদ্ধ-সীমাবদ্ধ অপ্টিমাইজেশান
পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে নির্মিত দ্বিঘাত আনুমানিকতা
aglag - বর্ধিত ল্যাগ্রাঞ্জিয়ান অ্যালগরিদম
ln-প্র্যাক্সিস - প্রিন্সিপাল-অক্ষের মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট-মুক্ত স্থানীয় অপ্টিমাইজেশান
পদ্ধতি
gn-direct-noscal - বিভাজন আয়তক্ষেত্র (আনস্কেল করা)
ld-tnewton-প্রি-কন্ড-রিস্টার্ট - পূর্ব শর্তযুক্ত ছেঁটে দেওয়া নিউটনের সাথে
খাড়া-উদ্দেশ্য পুনরায় চালু হচ্ছে
ld-slsqp - অনুক্রমিক ন্যূনতম বর্গক্ষেত্র দ্বিঘাত প্রোগ্রামিং

ধাপ = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
গ্রেডিয়েন্ট মুক্ত পদ্ধতির জন্য প্রাথমিক ধাপের আকার।

বন্ধ করা = -inf; দ্বিগুণ
স্টপিং মাপদণ্ড: ফাংশনের মান এই মানের নীচে পড়ে।

xtola = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: সমস্ত x-মানগুলির পরম পরিবর্তন এর নীচে
মান।

xtolr = 0; দ্বিগুণ [0, inf)
স্টপিং মাপদণ্ড: সমস্ত x-মানগুলির আপেক্ষিক পরিবর্তন এর নীচে
মান।

EXAMPLE টি

সিউডো গ্রাউন্ড ট্রুথ ব্যবহার করে 'segment.set'-এ দেওয়া পারফিউশন সিরিজ নিবন্ধন করুন
অনুমান শুরুতে দুটি ছবি এড়িয়ে যান এবং অন্যথায় ডিফল্ট প্যারামিটার ব্যবহার করুন।
'registered.set'-এ ফলাফল সংরক্ষণ করুন।

mia-2dmyopgt-nonrigid -i segment.set -o recorded.set -k 2

লেখক(দের)

গের্ট ওলনি

কপিরাইট

এই সফ্টওয়্যারটি কপিরাইট (c) 1999-2015 লিপজিগ, জার্মানি এবং মাদ্রিদ, স্পেন৷ এটা আসে
একেবারে কোন ওয়্যারেন্টি ছাড়াই এবং আপনি GNU এর শর্তাবলীর অধীনে এটি পুনরায় বিতরণ করতে পারেন
সাধারণ পাবলিক লাইসেন্স সংস্করণ 3 (বা পরবর্তী)। আরও তথ্যের জন্য এর সাথে প্রোগ্রামটি চালান
বিকল্প '--কপিরাইট'।

onworks.net পরিষেবা ব্যবহার করে mia-2dmyopgt-nonrigid অনলাইন ব্যবহার করুন