mia-2dmyoica-nonrigid – Online in der Cloud

PROGRAMM:

NAME/FUNKTION

mia-2dmyoica-nonrigid – Führen Sie eine Registrierung einer Reihe von 2D-Bildern durch.

ZUSAMMENFASSUNG

mia-2dmyoica-nonrigid -i -o [Optionen]

BESCHREIBUNG

mia-2dmyoica-nonrigid Dieses Programm implementiert den beschriebenen Bewegungskompensationsalgorithmus
in Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma-Carbayo MJ, „Automatic Motion Compensation of
Freie Atmung erfasste Myokardperfusionsdaten mithilfe der unabhängigen Komponentenanalyse.
Medizinische Bildanalyse, 2012, DOI:10.1016/j.media.2012.02.004.

OPTIONAL

Datei-IO
-i --in-file=(Eingabe, erforderlich); Schnur
Eingabe Perfusionsdatensatz

-o --out-file=(Ausgabe, erforderlich); Schnur
Ausgabe Perfusionsdatensatz

-r --registered=reg
Dateinamenbasis für registrierte Felder

--save-cropped=
Speichern Sie den zugeschnittenen Satz in dieser Datei

--save-feature=
Speichern Sie die aus dem ICA resultierenden Feature-Bilder und einige Zwischenbilder
Wird für die RV-LV-Segmentierung mit der angegebenen Dateinamenbasis in PNG-Dateien verwendet.
Speichern Sie außerdem die Koeffizienten der anfänglichen besten und der endgültigen IC-Mischung
Matrix.

--save-refs=
Speichern Sie synthetische Referenzbilder

--save-regs=
Zwischenregistrierte Bilder speichern

Hilfe & Info
-V --verbose=Warnung
Ausführlichkeit der Ausgabe, Ausgabe von Nachrichten mit gegebenem Level und höheren Prioritäten.
Unterstützte Prioritäten beginnend auf der niedrigsten Ebene sind:
Info - Low-Level-Meldungen
Spur - Funktionsaufruf-Trace
scheitern ‐ Testfehler melden
Warnung - Warnungen
Fehler - Fehler melden
debuggen - Debug-Ausgabe
Nachricht - Normale Nachrichten
tödlich - Nur schwerwiegende Fehler melden

--Urheberrechte ©
Copyright-Informationen drucken

-h - Hilfe
diese Hilfe ausdrucken

-? --Verwendungszweck
eine kurze Hilfe ausdrucken

--Version
Versionsnummer drucken und beenden

ICA
-C --Komponenten=0
ICA-Komponenten 0 = automatische SchätzungICA-Komponenten 0 = automatisch
Schätzung

--normalisieren
normalisierte ICs

--kein Mittelstreifen
den Mittelwert nicht aus den Mischkurven entfernen

-s --segscale=0
segmentieren und skalieren Sie den Zuschneiderahmen um das LV-Segment (0=keine Segmentierung) und
Skalieren Sie den Zuschneiderahmen um den LV (0=keine Segmentierung)

-k --skip=0
Bilder am Anfang der Serie überspringen, zB weil sie von anderen sind
Modalitäten Bilder am Anfang der Serie überspringen, zB weil sie
sind von anderen Modalitäten

-m --max-ica-iter=400
maximale Anzahl von Iterationen in ICAmaximale Anzahl von Iterationen in ICA

-E --segmethod=Features
Segmentierungsmethode
Delta-Spitze ‐ Differenz der Peak-Enhancement-Bilder
Funktionen - Feature-Bilder
Delta-Funktion ‐ Unterschied der Merkmalsbilder

-b --min-Atemfrequenz=-1
minimale mittlere Frequenz, von der eine Mischungskurve ausgehen muss
atmen. Eine gesunde Ruheatmungsrate beträgt 12 pro Minute. Ein negativer Wert
Deaktiviert den Test. Minimale mittlere Frequenz, die eine Mischkurve haben kann
Es wird davon ausgegangen, dass es auf die Atmung zurückzuführen ist. Eine gesunde Ruheatmungsfrequenz liegt bei 12 pro
Minute. Ein negativer Wert deaktiviert den Test.

In Bearbeitung
--threads=-1
Maximale Anzahl von Threads, die für die Verarbeitung verwendet werden sollen. Diese Anzahl sollte niedriger sein
oder gleich der Anzahl der logischen Prozessorkerne in der Maschine. (-1:
automatische Schätzung). Maximale Anzahl von Threads, die für die Verarbeitung verwendet werden sollen
Anzahl sollte kleiner oder gleich der Anzahl der logischen Prozessorkerne sein
Die Maschine. (-1: automatische Schätzung).

Registrierung:
-O --optimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
Optimierer für Minimierung verwendetOptimierer für Minimierung verwendet For
unterstützte Plugins siehe PLUGINS:minimizer/singlecost

-R --refiner=
Optimierer, der für die Verfeinerung verwendet wird, nachdem der Hauptoptimierer aufgerufen wurdeoptimizer
Wird zur Verfeinerung verwendet, nachdem der Hauptoptimierer aufgerufen wurde For unterstützt
Plugins siehe PLUGINS:minimizer/singlecost

-a --start-c-rate=16
Startkoeffizientenrate in Dornen, wird geteilt durch --c-rate-divider mit
jede Passstart-Koeffizientenrate in Spines wird durch --c-rate-divider . geteilt
mit jedem Pass

--c-Ratenteiler=2
Koeffizienter Ratenteiler für jeden Durchgangkoeffizienter Ratenteiler für jeden Durchgang

-d --start-divcurl=10
Start Divcurl Gewicht, wird bei jedem Passstart durch --divcurl-divider geteilt
divcurl-Gewicht, wird bei jedem Durchgang durch --divcurl-divider geteilt

--divcurl-divider=2
divcurl-Gewichtsskalierung mit jedem neuen Passdivcurl-Gewichtsskalierung mit jedem
neuer Ausweis

-w --imagecost=image:weight=1,cost=ssd
BildkostenBildkosten Informationen zu unterstützten Plugins finden Sie unter PLUGINS:2dimage/fullcost

-l --mg-level=3
Stufen mit mehreren Auflösungen Stufen mit mehreren Auflösungen

-P --durchgänge=5
RegistrierungskartenRegistrierungskarten

PLUGINS: 1d/Splinekernel

bSpline B-Spline-Kernel-Erstellung, unterstützte Parameter sind:

d = 3; Ganzzahl in [0, 5]
Spline-Grad.

omms OMoms-spline-Kernel-Erstellung, unterstützte Parameter sind:

d = 3; Ganzzahl in [3, 3]
Spline-Grad.

PLUGINS: 2D-Bild/Kosten

Inc lokale normalisierte Kreuzkorrelation mit Maskierungsunterstützung., unterstützte Parameter
sind:

w = 5; uint in [1, 256]
halbe Breite des Fensters zur Auswertung des lokalisierten Kreuzes
Korrelation.

lsd Abstandsmaß der kleinsten Quadrate

(keine Parameter)

mi Gegenseitige Information auf Spline-Parzen-Basis., unterstützte Parameter sind:

Ausschneiden = 0; schweben in [0, 40]
Prozentsatz der Pixel, die bei hoher und niedriger Intensität entfernt werden sollen
Ausreißer.

mbins = 64; uint in [1, 256]
Anzahl der Histogramm-Bins, die für das Bewegtbild verwendet werden.

Kernel = [bspline:d=3]; Fabrik
Spline-Kernel für das Parzen-Hinstogramm für bewegte Bilder. Für unterstützte Plug-Ins
siehe PLUGINS:1d/splinekernel

rbins = 64; uint in [1, 256]
Anzahl der Histogramm-Bins, die für das Referenzbild verwendet werden.

Kernel = [bspline:d=0]; Fabrik
Spline-Kernel für Referenzbildparzen-Hinstogramm. Für unterstützte Stecker-
ins siehe PLUGINS:1d/splinekernel

nCC normalisierte Kreuzkorrelation.

(keine Parameter)

ngf Diese Funktion bewertet die Bildähnlichkeit basierend auf dem normalisierten Gradienten
Felder. Es stehen verschiedene Evaluierungskerne zur Verfügung. Unterstützte Parameter sind:

eval = ds; diktieren
Plugin-Untertyp. Unterstützte Werte sind:
sq ‐ Quadrat der Differenz
ds ‐ Quadrat der skalierten Differenz
Punkt ‐ Skalarproduktkern
überqueren ‐ produktübergreifender Kernel

SSD 2D-Bildkosten: Summe der quadrierten Differenzen, unterstützte Parameter sind:

autothresh = 0; schweben in [0, 1000]
Verwenden Sie die automatische Maskierung des bewegten Bildes, indem Sie nur Intensitätswerte nehmen
berücksichtigen, die größer als der angegebene Schwellenwert sind.

Norm = 0; bool
Legen Sie fest, ob die Metrik durch die Anzahl der Bildpixel normalisiert werden soll.

SSD-Automask
2D-Bildkosten: Summe der quadrierten Differenzen, mit Automaskierung basierend auf Vorgabe
Schwellenwerte, unterstützte Parameter sind:

rthresh = 0; doppelt
Intensitätsschwellenwert für Referenzbild.

sthresch = 0; doppelt
Intensitätsschwellenwert für Quellbild.

PLUGINS: 2D-Bild/Vollkosten

Image Verallgemeinerte Bildähnlichkeitskostenfunktion, die auch Mehrfachauflösungen handhabt
wird bearbeitet. Das tatsächliche Ähnlichkeitsmaß wird als zusätzlicher Parameter angegeben.,
unterstützte Parameter sind:

kosten = SSD; Fabrik
Kostenfunktionskernel. Für unterstützte Plug-Ins siehe PLUGINS:2dimage/cost

debuggen = 0; bool
Speichern Sie Zwischenergebnisse zum Debuggen.

ref =(Eingabe, Zeichenfolge)
Referenzbild.

src =(Eingabe, Zeichenfolge)
Bild studieren.

Gewicht = 1; schweben
Gewicht der Kostenfunktion.

Labelimage
Ähnlichkeitskostenfunktion, die Labels von zwei Bildern abbildet und Label-
Beibehaltung der Verarbeitung mit mehreren Auflösungen., unterstützte Parameter sind:

debuggen = 0; Ganzzahl in [0, 1]
Schreiben Sie die Abstandstransformationen in ein 3D-Bild.

maxlabel = 256; Ganzzahl in [2, 32000]
maximale Anzahl der zu berücksichtigenden Etiketten.

ref =(Eingabe, Zeichenfolge)
Referenzbild.

src =(Eingabe, Zeichenfolge)
Bild studieren.

Gewicht = 1; schweben
Gewicht der Kostenfunktion.

maskiertes Bild
Verallgemeinerte maskierte Bildähnlichkeitskostenfunktion, die auch mehrere
Auflösung verarbeiten. Die mitgelieferten Masken sollten dicht gefüllte Bereiche in
Multi-Resolution-Verarbeitung, da sonst die Maskeninformationen verloren gehen können
beim Verkleinern des Bildes. Die Referenzmaske und die transformierte Maske des
Studienbild werden durch binäres UND kombiniert. Das tatsächliche Ähnlichkeitsmaß ist angegeben
es zusätzlicher Parameter., unterstützte Parameter sind:

kosten = SSD; Fabrik
Kostenfunktionskernel. Für unterstützte Plug-Ins siehe
PLUGINS: 2dimage/maskedcost

ref =(Eingabe, Zeichenfolge)
Referenzbild.

Ref-Maske =(Eingabe, Zeichenfolge)
Referenzbildmaske (binär).

src =(Eingabe, Zeichenfolge)
Bild studieren.

src-Maske =(Eingabe, Zeichenfolge)
Bildmaske studieren (binär).

Gewicht = 1; schweben
Gewicht der Kostenfunktion.

PLUGINS: 2dbild/io

bmp Unterstützung für BMP 2D-Bildeingabe/-ausgabe

Erkannte Dateierweiterungen: .BMP, .bmp

Unterstützte Elementtypen:
Binärdaten, unsigned 8 bit, unsigned 16 bit

Datenpool Virtuelle IO zum und vom internen Datenpool

Erkannte Dateierweiterungen: .@

Dicom 2D-Bild io für DICOM

Erkannte Dateierweiterungen: .DCM, .dcm

Unterstützte Elementtypen:
16 Bit mit Vorzeichen, 16 Bit ohne Vorzeichen

exr ein 2dimage io-Plugin für OpenEXR-Bilder

Erkannte Dateierweiterungen: .EXR, .exr

Unterstützte Elementtypen:
32 Bit ohne Vorzeichen, 32 Bit Fließkomma

jpg ein 2dimage io-Plugin für JPEG-Graustufenbilder

Erkannte Dateierweiterungen: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Unterstützte Elementtypen:
vorzeichenlose 8-Bit

png ein 2dimage io-Plugin für PNG-Bilder

Erkannte Dateierweiterungen: .PNG, .png

Unterstützte Elementtypen:
Binärdaten, unsigned 8 bit, unsigned 16 bit

roh Unterstützung für RAW 2D-Bildausgabe

Erkannte Dateierweiterungen: .RAW, .raw

Unterstützte Elementtypen:
Binärdaten, Vorzeichen 8 Bit, Vorzeichen 8 Bit, Vorzeichen 16 Bit, Vorzeichen 16 Bit,
32 Bit mit Vorzeichen, 32 Bit ohne Vorzeichen, 32 Bit Fließkomma, 64 Bit Fließkomma
Bit

tif Unterstützung für TIFF 2D-Bildeingabe/-ausgabe

Erkannte Dateierweiterungen: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Unterstützte Elementtypen:
Binärdaten, unsigned 8 bit, unsigned 16 bit, unsigned 32 bit

Aussicht ein 2dimage io-Plugin für Vista-Bilder

Erkannte Dateierweiterungen: .V, .VISTA, .v, .vista

Unterstützte Elementtypen:
Binärdaten, Vorzeichen 8 Bit, Vorzeichen 8 Bit, Vorzeichen 16 Bit, Vorzeichen 16 Bit,
32 Bit mit Vorzeichen, 32 Bit ohne Vorzeichen, 32 Bit Fließkomma, 64 Bit Fließkomma
Bit

PLUGINS: 2D-Bild/maskierte Kosten

Inc lokale normalisierte Kreuzkorrelation mit Maskierungsunterstützung., unterstützte Parameter
sind:

w = 5; uint in [1, 256]
halbe Breite des Fensters zur Auswertung des lokalisierten Kreuzes
Korrelation.

mi Spline-parzen-basierte gegenseitige Informationen mit Maskierung., unterstützte Parameter sind:

Ausschneiden = 0; schweben in [0, 40]
Prozentsatz der Pixel, die bei hoher und niedriger Intensität entfernt werden sollen
Ausreißer.

mbins = 64; uint in [1, 256]
Anzahl der Histogramm-Bins, die für das Bewegtbild verwendet werden.

Kernel = [bspline:d=3]; Fabrik
Spline-Kernel für das Parzen-Hinstogramm für bewegte Bilder. Für unterstützte Plug-Ins
siehe PLUGINS:1d/splinekernel

rbins = 64; uint in [1, 256]
Anzahl der Histogramm-Bins, die für das Referenzbild verwendet werden.

Kernel = [bspline:d=0]; Fabrik
Spline-Kernel für Referenzbildparzen-Hinstogramm. Für unterstützte Stecker-
ins siehe PLUGINS:1d/splinekernel

nCC normalisierte Kreuzkorrelation mit Maskierungsunterstützung.

(keine Parameter)

SSD Summe der quadrierten Differenzen mit Maskierung.

(keine Parameter)

PLUGINS: Minimierer/Einzelkosten

gdas Steigungsabstieg mit automatischer Schrittweitenkorrektur., unterstützte Parameter sind:

ftolr = 0; verdoppeln in [0, inf)
Stoppen Sie, wenn die relative Änderung des Kriteriums darunter liegt.

Max-Schritt = 2; verdoppeln (0, inf)
Maximale absolute Schrittweite.

maxiter = 200; uint in [1, inf)
Abbruchkriterium: die maximale Anzahl von Iterationen.

min-Schritt = 0.1; verdoppeln (0, inf)
Minimale absolute Schrittweite.

xtola = 0.01; verdoppeln in [0, inf)
Stoppen Sie, wenn die Inf-Norm der auf x angewendeten Änderung unter diesem Wert liegt.

gdsq Gradientenabstieg mit quadratischer Schrittschätzung, unterstützte Parameter sind:

ftolr = 0; verdoppeln in [0, inf)
Stoppen Sie, wenn die relative Änderung des Kriteriums darunter liegt.

gtola = 0; verdoppeln in [0, inf)
Stoppen Sie, wenn die Inf-Norm des Gradienten unter diesem Wert liegt.

maxiter = 100; uint in [1, inf)
Abbruchkriterium: die maximale Anzahl von Iterationen.

Treppe = 2; verdoppeln (1, inf)
Fallback feste Schrittweitenskalierung.

Step = 0.1; verdoppeln (0, inf)
Anfangsschrittweite.

xtola = 0; verdoppeln in [0, inf)
Stoppen Sie, wenn die Inf-Norm von x-update unter diesem Wert liegt.

GSL Optimierer-Plugin basierend auf den Multimin-Optimierern der GNU Scientific Library
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, unterstützte Parameter sind:

eps = 0.01; verdoppeln (0, inf)
gradientenbasierte Optimierer: stoppen, wenn |grad| < eps, simplex: aufhören, wenn
Simplex-Größe < eps..

Prozess = 100; uint in [1, inf)
maximale Anzahl von Iterationen.

wählen = gd; diktieren
Spezifischer zu verwendender Optimierer. Unterstützte Werte sind:
bfgs ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (effizienteste Version)
cg-fr - Flecher-Reeves konjugierter Gradientenalgorithmus
gd - Gradientenabstieg.
Simplex - Simplex-Algorithmus von Nelder und Mead
cg-pr ‐ Polak-Ribiere-konjugierter Gradientenalgorithmus

Step = 0.001; verdoppeln (0, inf)
anfängliche Schrittweite.

tol = 0.1; verdoppeln (0, inf)
einige Toleranzparameter.

nein Minimierungsalgorithmen unter Verwendung der NLOPT-Bibliothek, für eine Beschreibung der
Optimierer siehe 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', unterstützte Parameter sind:

ftola = 0; verdoppeln in [0, inf)
Abbruchkriterium: die absolute Änderung des Zielwertes liegt unter
dieser Wert.

ftolr = 0; verdoppeln in [0, inf)
Abbruchkriterium: Die relative Änderung des Zielwertes liegt unter
dieser Wert.

höher = inf; doppelt
Obere Grenze (gleich für alle Parameter).

lokale-opt = keine; diktieren
lokaler Minimierungsalgorithmus, der für die Haupt erforderlich sein kann
Minimierungsalgorithmus. Unterstützte Werte sind:
gn-orig-direkt-l ‐ Dividing Rectangles (ursprüngliche Implementierung,
lokal voreingenommen)
gn-direkt-l-noscal ‐ Teilende Rechtecke (unskaliert, lokal verzerrt)
gn-isres ‐ Verbesserte Strategie zur Entwicklung des stochastischen Rankings
ld-tnewton - Abgeschnittener Newton
gn-direkt-l-rand ‐ Dividing Rectangles (lokal verzerrt, randomisiert)
ln-newuoa ‐ Ableitungsfreie uneingeschränkte Optimierung durch Iterativ
Konstruierte quadratische Approximation
gn-direkt-l-rand-noscale ‐ Teilen von Rechtecken (unskaliert, lokal
voreingenommen, randomisiert)
gn-orig-direkt ‐ Dividing Rectangles (ursprüngliche Implementierung)
ld-tnewton-Voraussetzung - Vorkonditionierter verkürzter Newton
ld-tnewton-neustart ‐ Abgeschnittener Newton mit steilster Abfahrt, Neustart
gn-direkt ‐ Teilen von Rechtecken
ln-Heldermead - Nelder-Mead-Simplex-Algorithmus
ln-cobyla ‐ Eingeschränkte Optimierung DURCH lineare Approximation
gn-crs2-lm - Kontrollierte Zufallssuche mit lokaler Mutation
ld-var2 - Shifted Limited-Memory Variable-Metrik, Rang 2
ld-var1 - Shifted Limited-Memory Variable-Metrik, Rang 1
ld-mma ‐ Methode zum Bewegen von Asymptoten
ld-lbfgs-nocedal - Keiner
ld-lbfgs ‐ BFGS . mit geringem Speicher
gn-direkt-l - Teilen von Rechtecken (lokal voreingenommen)
keine ‐ keinen Algorithmus angeben
ln-bobyqa ‐ Derivate-freie Bound-Constrained-Optimierung
ln-sbplx ‐ Subplex-Variante von Nelder-Mead
ln-newuoa-gebunden ‐ Derivate-freie Bound-Constrained-Optimierung durch
Iterativ konstruierte quadratische Approximation
In-Praxis ‐ Gradientenfreie lokale Optimierung über die Hauptachse
Versandart
gn-direkt-noscal ‐ Teilen von Rechtecken (unskaliert)
ld-tnewton-precond-restart - Vorkonditionierter verkürzter Newton mit
steilster Abstieg Neustart

senken = -inf; doppelt
Untere Grenze (für alle Parameter gleich).

maxiter = 100; int in [1, inf)
Abbruchkriterium: die maximale Anzahl von Iterationen.

wählen = ld-lbfgs; diktieren
Hauptminimierungsalgorithmus. Unterstützte Werte sind:
gn-orig-direkt-l ‐ Dividing Rectangles (ursprüngliche Implementierung,
lokal voreingenommen)
g-mlsl-lds ‐ Multi-Level Single-Linkage (Low-Discrepancy-Sequenz,
erfordern lokale Gradienten-basierte Optimierung und Grenzen)
gn-direkt-l-noscal ‐ Teilende Rechtecke (unskaliert, lokal verzerrt)
gn-isres ‐ Verbesserte Strategie zur Entwicklung des stochastischen Rankings
ld-tnewton - Abgeschnittener Newton
gn-direkt-l-rand ‐ Dividing Rectangles (lokal verzerrt, randomisiert)
ln-newuoa ‐ Ableitungsfreie uneingeschränkte Optimierung durch Iterativ
Konstruierte quadratische Approximation
gn-direkt-l-rand-noscale ‐ Teilen von Rechtecken (unskaliert, lokal
voreingenommen, randomisiert)
gn-orig-direkt ‐ Dividing Rectangles (ursprüngliche Implementierung)
ld-tnewton-Voraussetzung - Vorkonditionierter verkürzter Newton
ld-tnewton-neustart ‐ Abgeschnittener Newton mit steilster Abfahrt, Neustart
gn-direkt ‐ Teilen von Rechtecken
Auglag-eq - Erweiterter Lagrange-Algorithmus mit Gleichheitsbeschränkungen
einzige
ln-Heldermead - Nelder-Mead-Simplex-Algorithmus
ln-cobyla ‐ Eingeschränkte Optimierung DURCH lineare Approximation
gn-crs2-lm - Kontrollierte Zufallssuche mit lokaler Mutation
ld-var2 - Shifted Limited-Memory Variable-Metrik, Rang 2
ld-var1 - Shifted Limited-Memory Variable-Metrik, Rang 1
ld-mma ‐ Methode zum Bewegen von Asymptoten
ld-lbfgs-nocedal - Keiner
g-mlsl - Multi-Level Single-Linkage (erfordert lokale Optimierung und
Grenzen)
ld-lbfgs ‐ BFGS . mit geringem Speicher
gn-direkt-l - Teilen von Rechtecken (lokal voreingenommen)
ln-bobyqa ‐ Derivate-freie Bound-Constrained-Optimierung
ln-sbplx ‐ Subplex-Variante von Nelder-Mead
ln-newuoa-gebunden ‐ Derivate-freie Bound-Constrained-Optimierung durch
Iterativ konstruierte quadratische Approximation
Auglag - Erweiterter Lagrange-Algorithmus
In-Praxis ‐ Gradientenfreie lokale Optimierung über die Hauptachse
Versandart
gn-direkt-noscal ‐ Teilen von Rechtecken (unskaliert)
ld-tnewton-precond-restart - Vorkonditionierter verkürzter Newton mit
steilster Abstieg Neustart
ld-slsqp - Sequentielles quadratisches Programmieren der kleinsten Quadrate

Step = 0; verdoppeln in [0, inf)
Anfangsschrittweite für Gradientenfreie Methoden.

halt = -inf; doppelt
Stoppkriterium: Funktionswert unterschreitet diesen Wert.

xtola = 0; verdoppeln in [0, inf)
Abbruchkriterium: die absolute Änderung aller x-Werte liegt darunter
Wert.

xtollr = 0; verdoppeln in [0, inf)
Abbruchkriterium: die relative Änderung aller x-Werte liegt darunter
Wert.

BEISPIEL

Registrieren Sie die in „segment.set“ angegebenen Perfusionsserien mithilfe der automatischen ICA-Schätzung.
Überspringen Sie am Anfang zwei Bilder und verwenden Sie ansonsten die Standardparameter. Speichern Sie die
Ergebnis ist „registered.set“.

mia-2dmyoica-nonrigid -i segment.set -o registriert.set -k 2

AUTOR(n)

Gert Wollny

COPYRIGHT

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mit ABSOLUT KEINE GEWÄHRLEISTUNG und Sie dürfen es unter den Bedingungen der GNU . weitergeben
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Option '--Urheberrecht'.

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