mia-2dmyoica-full: en línea en la nube

PROGRAMA:

NOMBRE

mia-2dmyoica-full: ejecuta un registro de una serie de imágenes 2D.

SINOPSIS

mia-2dmyoica-completa -i -o [opciones]

DESCRIPCIÓN

mia-2dmyoica-completa Este programa implementa la versión 2D de la compensación de movimiento.
algoritmo descrito en Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma-Carbayo MJ, "Automatic
La compensación de movimiento de la respiración libre adquirió los datos de perfusión miocárdica mediante el uso de
Análisis de componentes independientes ", Análisis de imágenes médicas, 2012,
DOI: 10.1016 / j.media.2012.02.004. El software puede ejecutar primero un registro lineal y luego
un registro no lineal o sólo uno de los dos. Esta versión del programa puede ejecutar todos
inscripciones en paralelo.

CAMPUS

Archivo-IO
-i --in-file = (entrada, obligatorio); cuerda
conjunto de datos de perfusión de entrada

-o --out-file = (salida, obligatorio); cuerda
conjunto de datos de perfusión de salida

-r --registrado =
Base de nombre de archivo para las imágenes registradas. Tipo de imagen y esquema de numeración
se toman de las imágenes de entrada como se indica en el conjunto de datos de entrada.

--save-cropped = (salida); cuerda
guardar el conjunto recortado en este archivo, los archivos de imagen utilizarán la raíz del nombre
como base de nombre de archivo

--save-feature = (salida); cuerda
guardar imágenes de funciones de segmentación y matriz de mezcla ICA inicial

--save-refs = (salida); cuerda
para cada pase de registro, guarde las imágenes de referencia en archivos con el
base de nombres

--save-regs = (salida); cuerda
para cada pase de registro, guarde las imágenes registradas intermedias

Ayuda & Info
-V --verbose = advertencia
verbosidad de la salida, imprimir mensajes de nivel dado y prioridades más altas.
Las prioridades admitidas que comienzan en el nivel más bajo son:
info - Mensajes de bajo nivel
rastrear - Seguimiento de llamadas a funciones
fallar - Informar fallas en las pruebas
advertencia - Advertencias
error - Informar errores
depurar - Salida de depuración
mensaje - Mensajes normales
fatal - Informar solo errores fatales

--derechos de autor
imprimir información de derechos de autor

-h --ayuda
imprime esta ayuda

-? --uso
imprimir una breve ayuda

--versión
imprima el número de versión y salga

ICA
-C - componentes = 0
Componentes ICA 0 = estimación automática Componentes ICA 0 = automático
estimación

--normalizar
CI normalizados

--sin franja
no quites la media de las curvas de mezcla

-s --segscale = 0
Segmentar y escalar el cuadro de recorte alrededor del segmento LV (0 = sin segmentación) y
escale el cuadro de cultivo alrededor del LV (0 = sin segmentación)

-k --skip = 0
omitir imágenes al comienzo de la serie, por ejemplo, porque como son de otros
modalidades omitir imágenes al comienzo de la serie, por ejemplo, porque
son de otras modalidades

-m --max-ica-iter = 400
número máximo de iteraciones en ICA número máximo de iteraciones en ICA

-E --segmethod = características
Método de segmentación
pico delta - diferencia de las imágenes de mejora máxima
Características - imágenes destacadas
característica delta - diferencia de las imágenes de características

-b - frecuencia-mínima-respiratoria = -1
frecuencia media mínima se puede tener que considerar que una curva de mezcla proviene de
brething. Una frecuencia respiratoria en reposo saludable es de 12 por minuto. Un valor negativo
desactiva la prueba. Un valor 0.0 obliga a que la serie se identifique como
adquirido con la respiración inicial sostenida.Frecuencia media mínima una curva de mezcla puede
debe considerarse que proviene de la elaboración. Una frecuencia respiratoria en reposo saludable es
12 por minuto. Un valor negativo desactiva la prueba. Un valor 0.0 fuerza la
serie que se identificará como adquirida con la apnea inicial.

Procesamiento
--threads = -1
Número máximo de subprocesos a utilizar para el procesamiento, este número debe ser menor
o igual al número de núcleos de procesador lógico en la máquina. (-1:
estimación automática) .Número máximo de subprocesos a utilizar para el procesamiento, esto
El número debe ser menor o igual al número de núcleos de procesador lógico en
la máquina. (-1: estimación automática).

Registro
-L --linear-optimizer = gsl: opt = simplex, step = 1.0
Optimizador utilizado para minimizar el registro lineal El valor de la cadena
se utilizará para construir un complemento. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: minimizador / coste único

--linear-transform = afín
transformación lineal que se utilizará El valor de la cadena se utilizará para construir una
enchufar. Para conocer los complementos compatibles, consulte PLUGINS: 2dimage / transform

-O --non-linear-optimizer = gsl: opt = gd, step = 0.1
Optimizador utilizado para la minimización en el registro no lineal. La cuerda
value se utilizará para construir un complemento. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: minimizador / coste único

-a --start-c-rate = 16
la tasa de coeficiente de inicio en las espinas, se divide por --c-rate-divider con
cada pasada La tasa de coeficiente de arranque en espinas se divide por
--c-rate-divider con cada pasada.

--c-rate-divider = 2
Divisor de tasa deficiente para cada pasada Divisor de tasa deficiente para cada pasada.

-d --start-divcurl = 10000
Comience el peso de divcurl, se divide por --divcurl-divider con cada
Comience divcurl weight, se divide por --divcurl-divider con cada
pasar.

--divcurl-divider = 2
Escala de peso divcurl con cada nueva pasada. Escala de peso divcurl con cada nueva pasada.
nuevo pase.

-R --referencia = -1
La referencia global con la que todas las imágenes deben estar alineadas. Si se establece en un valor no negativo
valor, las imágenes se alinearán con estas referencias, y la salida recortada
La fecha de la imagen se inyectará en las imágenes originales. Dejar en -1 si
no me importa. En este caso, todas las imágenes se registrarán en una posición media de
la referencia global del movimiento con la que todas las imágenes deben estar alineadas. Si se establece en un
valor no negativo, las imágenes se alinearán con estas referencias, y el
La fecha de la imagen de salida recortada se inyectará en las imágenes originales. Dejar
en -1 si no te importa. En este caso, todas las imágenes se registrarán en un
posición media del movimiento

-w --imagecost = image: weight = 1, cost = ssd
costo de la imagen, no especifique los parámetros src y ref, estos serán establecidos por
el programa. El valor de la cadena se utilizará para construir un complemento. Para
complementos compatibles ver PLUGINS: 2dimage / fullcost

-l - mg-niveles = 3
niveles de resolución múltiple niveles de resolución múltiple

-p - pases-lineales = 3
pasadas de registro lineal (0 para deshabilitar) pasadas de registro lineal (0 para
desactivar)

-P --pasadas-no lineales = 3
pases de registro no lineales (0 para deshabilitar) pases de registro no lineales
(0 para deshabilitar)

COMPLEMENTOS: 1d / splinebc

espejo Condiciones de límite de interpolación de splines que reflejan el límite

(sin parámetros)

repetir Condiciones de límite de interpolación de splines que repiten el valor en el límite

(sin parámetros)

cero Condiciones de límite de interpolación spline que asumen cero para valores fuera

(sin parámetros)

COMPLEMENTOS: 1d / splinekernel

bspline Creación de kernel B-spline, los parámetros admitidos son:

d = 3; int en [0, 5]
Grado de spline.

mamás Creación de kernel OMoms-spline, los parámetros admitidos son:

d = 3; int en [3, 3]
Grado de spline.

COMPLEMENTOS: 2dimagen / costo

lncc correlación cruzada local normalizada con soporte de enmascaramiento, parámetros soportados
son:

w = 5; uint en [1, 256]
la mitad del ancho de la ventana utilizada para evaluar la cruz localizada
correlación.

LSD Medida de distancia por mínimos cuadrados

(sin parámetros)

mi Información mutua basada en parzen spline. Los parámetros admitidos son:

cortar = 0; flotar en [0, 40]
Porcentaje de píxeles para cortar a intensidades altas y bajas para eliminar
valores atípicos.

mbins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen en movimiento.

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
Núcleo de spline para hinstogram parzen de imágenes en movimiento. Para complementos compatibles
ver PLUGINS: 1d / splinekernel

bins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen de referencia.

núcleo = [bspline: d = 0]; fábrica
Núcleo de spline para el hinstograma de parzen de la imagen de referencia. Para enchufe compatible
ins ver PLUGINS: 1d / splinekernel

ICONA correlación cruzada normalizada.

(sin parámetros)

ngf Esta función evalúa la similitud de la imagen según el gradiente normalizado
los campos. Hay varios núcleos de evaluación disponibles. Los parámetros admitidos son:

eval = ds; dictar
subtipo de complemento. Los valores admitidos son:
sq - cuadrado de diferencia
ds - cuadrado de diferencia escalada
punto - núcleo de producto escalar
cruzar - núcleo de producto cruzado

SSD Costo de imaga 2D: suma de diferencias cuadradas, los parámetros admitidos son:

umbral automático = 0; flotar en [0, 1000]
Utilice el enmascaramiento automático de la imagen en movimiento tomando solo valores de intensidad
en cuentas que son mayores que el umbral dado.

norma = 0; booleano
Establezca si la métrica debe normalizarse por el número de píxeles de la imagen.

ssd-automáscara
Costo de la imagen 2D: suma de las diferencias cuadradas, con el enmascaramiento automático basado en
umbrales, los parámetros admitidos son:

trillar = 0; doble
Valor de intensidad umbral para la imagen de referencia.

trillar = 0; doble
Valor de intensidad de umbral para la imagen de origen.

COMPLEMENTOS: 2dimage / fullcost

imagen Función de costo de similitud de imagen generalizada que también maneja múltiples resoluciones
Procesando. La medida de similitud real se da es un parámetro adicional.
los parámetros admitidos son:

el costo = ssd; fábrica
Núcleo de función de coste. Para conocer los complementos compatibles, consulte PLUGINS: 2dimage / cost

depurar = 0; booleano
Guarde los resultados intermedios para la depuración.

ref. = (entrada, cadena)
Imagen de referencia.

src = (entrada, cadena)
Imagen de estudio.

peso = 1; flotador
función de ponderación de costes.

etiqueta de imagen
Función de costo de similitud que asigna etiquetas de dos imágenes y maneja etiquetas
preservando el procesamiento de resolución múltiple., los parámetros admitidos son:

depurar = 0; int en [0, 1]
escribe la distancia se transforma en una imagen 3D.

etiqueta máxima = 256; int en [2, 32000]
número máximo de etiquetas a considerar.

ref. = (entrada, cadena)
Imagen de referencia.

src = (entrada, cadena)
Imagen de estudio.

peso = 1; flotador
función de ponderación de costes.

imagen enmascarada
Función de costo de similitud de imagen enmascarada generalizada que también maneja múltiples
procesamiento de resolución. Las máscaras proporcionadas deben ser regiones densamente llenas en
Procesamiento de resolución múltiple porque, de lo contrario, la información de la máscara puede perderse
al reducir la escala de la imagen. La máscara de referencia y la máscara transformada del
Las imágenes de estudio se combinan mediante AND binario. Se da la medida de similitud real
es parámetro extra., los parámetros admitidos son:

el costo = ssd; fábrica
Núcleo de función de coste. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 2dimage / maskedcost

ref. = (entrada, cadena)
Imagen de referencia.

máscara de ref = (entrada, cadena)
Máscara de imagen de referencia (binaria).

src = (entrada, cadena)
Imagen de estudio.

src-mascara = (entrada, cadena)
Máscara de imagen de estudio (binaria).

peso = 1; flotador
función de ponderación de costes.

COMPLEMENTOS: 2dimage / io

bmp Soporte de entrada / salida de imagen 2D BMP

Extensiones de archivo reconocidas: .BMP, .bmp

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits sin firmar, 16 bits sin firmar

grupo de datos E / S virtual hacia y desde el grupo de datos interno

Extensiones de archivo reconocidas:. @

dicom Io de imagen 2D para DICOM

Extensiones de archivo reconocidas: .DCM, .dcm

Tipos de elementos admitidos:
16 bits firmados, 16 bits sin firmar

exr un complemento io de 2dimage para imágenes OpenEXR

Extensiones de archivo reconocidas: .EXR, .exr

Tipos de elementos admitidos:
32 bits sin firmar, coma flotante de 32 bits

jpg un complemento io de 2dimage para imágenes en escala de grises jpeg

Extensiones de archivo reconocidas: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Tipos de elementos admitidos:
sin firmar de 8 bits

png un complemento io de 2dimage para imágenes png

Extensiones de archivo reconocidas: .PNG, .png

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits sin firmar, 16 bits sin firmar

crudo Soporte de salida de imagen RAW 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .RAW, .raw

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits con signo, 8 bits sin firmar, 16 bits con signo, 16 bits sin firmar,
32 bits firmados, 32 bits sin firmar, coma flotante 32 bits, coma flotante 64
poco

tif Soporte de entrada / salida de imagen TIFF 2D

Extensiones de archivo reconocidas: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, sin firmar de 8 bits, sin firmar de 16 bits, sin firmar de 32 bits

vista un complemento io de 2dimage para imágenes de vista

Extensiones de archivo reconocidas: .V, .VISTA, .v, .vista

Tipos de elementos admitidos:
datos binarios, 8 bits con signo, 8 bits sin firmar, 16 bits con signo, 16 bits sin firmar,
32 bits firmados, 32 bits sin firmar, coma flotante 32 bits, coma flotante 64
poco

COMPLEMENTOS: 2dimagen / costo enmascarado

lncc correlación cruzada local normalizada con soporte de enmascaramiento, parámetros soportados
son:

w = 5; uint en [1, 256]
la mitad del ancho de la ventana utilizada para evaluar la cruz localizada
correlación.

mi Información mutua basada en parzen spline con enmascaramiento. Los parámetros admitidos son:

cortar = 0; flotar en [0, 40]
Porcentaje de píxeles para cortar a intensidades altas y bajas para eliminar
valores atípicos.

mbins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen en movimiento.

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
Núcleo de spline para hinstogram parzen de imágenes en movimiento. Para complementos compatibles
ver PLUGINS: 1d / splinekernel

bins = 64; uint en [1, 256]
Número de contenedores de histograma utilizados para la imagen de referencia.

núcleo = [bspline: d = 0]; fábrica
Núcleo de spline para el hinstograma de parzen de la imagen de referencia. Para enchufe compatible
ins ver PLUGINS: 1d / splinekernel

ICONA correlación cruzada normalizada con soporte de enmascaramiento.

(sin parámetros)

SSD Suma de diferencias cuadradas con enmascaramiento.

(sin parámetros)

COMPLEMENTOS: 2dimagen / transformar

afín Transformación afín (seis grados de libertad). Los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

rígido Transformaciones rígidas (es decir, rotación y traslación, tres grados de
libertad)., los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

centro de podredumbre = [[0,0]]; 2dfvector
Centro de rotación relativo, es decir, <0.5,0.5> corresponde al centro de la
soporte rectángulo.

rotación Transformaciones de rotación (es decir, rotación alrededor de un centro dado, un grado de
libertad)., los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

centro de podredumbre = [[0,0]]; 2dfvector
Centro de rotación relativo, es decir, <0.5,0.5> corresponde al centro de la
soporte rectángulo.

ranura Transformación de forma libre que se puede describir mediante un conjunto de coeficientes B-spline
y un kernel B-spline subyacente. Los parámetros admitidos son:

anisórate = [[0,0]]; 2dfvector
tasa de coeficiente anisotrópico en píxeles, los valores no positivos serán
sobrescrito por el valor de "tasa".

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

núcleo = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel de spline de transformación. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

multa =; fábrica
Plazo de penalización por transformación. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 2dtransform / splinepenalty

y = 10; flotar en [1, inf)
Tasa de coeficiente isotrópico en píxeles.

la traducción Solo traducción (dos grados de libertad), los parámetros admitidos son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

vf Este complemento implementa una transformación que define una traducción para cada
punto de la cuadrícula que define el dominio de la transformación., soportado
los parámetros son:

imglímite = espejo; fábrica
condiciones de frontera de interpolación de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; fábrica
kernel interpolador de imágenes. Para conocer los complementos compatibles, consulte
PLUGINS: 1d / splinekernel

COMPLEMENTOS: 2dtransform / splinepenalty

divcurl penalización divcurl en la transformación, los parámetros admitidos son:

rizo = 1; flotar en [0, inf)
peso de penalización en rizo.

div = 1; flotar en [0, inf)
peso de la penalización en la divergencia.

norma = 0; booleano
Establecer en 1 si la penalización debe normalizarse con respecto a la imagen
El Tamaño.

peso = 1; flotar en (0, inf)
peso de la energía de penalización.

COMPLEMENTOS: minimizador / coste único

gdas Descenso de gradiente con corrección automática del tamaño del paso. Los parámetros admitidos son:

ftolr = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si el cambio relativo del criterio está por debajo.

paso máximo = 2; doble en (0, inf)
Tamaño de paso absoluto máximo.

maxiter = 200; uint en [1, inf)
Criterio de parada: el número máximo de iteraciones.

min-paso = 0.1; doble en (0, inf)
Tamaño mínimo de paso absoluto.

xtolá = 0.01; duplicar en [0, inf)
Deténgase si la inf-norma del cambio aplicado ax está por debajo de este valor.

gdsq Descenso de gradiente con estimación de pasos cuadráticos, los parámetros admitidos son:

ftolr = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si el cambio relativo del criterio está por debajo.

gtola = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si la inf-norma del gradiente está por debajo de este valor.

maxiter = 100; uint en [1, inf)
Criterio de parada: el número máximo de iteraciones.

escala = 2; doble en (1, inf)
Escala de tamaño de paso fijo de respaldo.

paso = 0.1; doble en (0, inf)
Tamaño de paso inicial.

xtolá = 0; duplicar en [0, inf)
Deténgase si la norma inf de x-update está por debajo de este valor.

GSL complemento optimizador basado en los optimizadores multimin de la biblioteca científica GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, los parámetros admitidos son:

eps = 0.01; doble en (0, inf)
optimizadores basados ​​en gradientes: deténgase cuando | grad | <eps, simplex: detener cuando
tamaño simplex <eps ..

proceso = 100; uint en [1, inf)
número máximo de iteraciones.

optar = gd; dictar
Optimizador específico que se utilizará. Los valores admitidos son:
bfgs - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (versión más eficiente)
cg-fr - Algoritmo de gradiente conjugado de Flecher-Reeves
gd - Descenso de gradiente.
simplex - Algoritmo simplex de Nelder y Mead
cg-pr - Algoritmo de gradiente conjugado Polak-Ribiere

paso = 0.001; doble en (0, inf)
tamaño de paso inicial.

tol = 0.1; doble en (0, inf)
algún parámetro de tolerancia.

nlopt Los algoritmos minimizadores que utilizan la biblioteca NLOPT, para una descripción de la
optimizadores, consulte 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms ', los parámetros admitidos son:

ftola = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio absoluto del valor objetivo está por debajo
este valor.

ftolr = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio relativo del valor objetivo está por debajo
este valor.

más alto = inf; doble
Límite superior (igual para todos los parámetros).

opción local = ninguno; dictar
algoritmo de minimización local que puede ser necesario para las principales
algoritmo de minimización. Los valores admitidos son:
gn-orig-directo-l - Dividir rectángulos (implementación original,
localmente sesgado)
gn-directo-l-noscal - Rectángulos de división (sin escala, sesgados localmente)
gn-isres - Estrategia de evolución de clasificación estocástica mejorada
ld-tnewton - Newton truncado
gn-directo-l-rand - Rectángulos de división (localmente sesgados, aleatorios)
ln-newuoa - Optimización sin restricciones sin derivadas de forma iterativa
Aproximación cuadrática construida
gn-direct-l-rand-noscale - Rectángulos de división (sin escala, localmente
sesgado, aleatorizado)
gn-orig-directo - Dividir rectángulos (implementación original)
ld-tnewton-precond - Newton truncado preacondicionado
reinicio de ld-tnewton - Newton truncado con reinicio de descenso más empinado
gn-directo - Dividir rectángulos
en-neldermead - Algoritmo simplex de Nelder-Mead
ln-cobyla - Optimización restringida por aproximación lineal
gn-crs2-lm - Búsqueda aleatoria controlada con mutación local
ld-var2 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 2
ld-var1 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 1
ld-mma - Método de movimiento de asíntotas
ld-lbfgs-nocedal - Ninguno
ld-lbfgs - BFGS de bajo almacenamiento
gn-directo-l - Rectángulos de división (sesgados localmente)
ninguna - no especifique algoritmo
In-bobyqa - Optimización restringida por límite libre de derivados
ln-sbplx - Variante subplex de Nelder-Mead
ln-newuoa-con destino - Optimización restringida por límite libre de derivadas por
Aproximación cuadrática construida iterativamente
en-praxis - Optimización local sin gradientes a través del eje principal
Método
gn-directo-noscal - Rectángulos de división (sin escala)
ld-tnewton-precond-reinicio - Newton truncado preacondicionado con
reinicio del descenso más empinado

inferior = -inf; doble
Límite inferior (igual para todos los parámetros).

maxiter = 100; int en [1, inf)
Criterio de parada: el número máximo de iteraciones.

optar = ld-lbfgs; dictar
algoritmo principal de minimización. Los valores admitidos son:
gn-orig-directo-l - Dividir rectángulos (implementación original,
localmente sesgado)
g-mlsl-lds - Enlace único multinivel (secuencia de baja discrepancia,
requieren optimización y límites locales basados ​​en gradientes)
gn-directo-l-noscal - Rectángulos de división (sin escala, sesgados localmente)
gn-isres - Estrategia de evolución de clasificación estocástica mejorada
ld-tnewton - Newton truncado
gn-directo-l-rand - Rectángulos de división (localmente sesgados, aleatorios)
ln-newuoa - Optimización sin restricciones sin derivadas de forma iterativa
Aproximación cuadrática construida
gn-direct-l-rand-noscale - Rectángulos de división (sin escala, localmente
sesgado, aleatorizado)
gn-orig-directo - Dividir rectángulos (implementación original)
ld-tnewton-precond - Newton truncado preacondicionado
reinicio de ld-tnewton - Newton truncado con reinicio de descenso más empinado
gn-directo - Dividir rectángulos
auglag-eq - Algoritmo lagrangiano aumentado con restricciones de igualdad
, solamente
en-neldermead - Algoritmo simplex de Nelder-Mead
ln-cobyla - Optimización restringida por aproximación lineal
gn-crs2-lm - Búsqueda aleatoria controlada con mutación local
ld-var2 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 2
ld-var1 - Métrica variable de memoria limitada desplazada, rango 1
ld-mma - Método de movimiento de asíntotas
ld-lbfgs-nocedal - Ninguno
g-mlsl - Enlace único multinivel (requiere optimización local y
límites)
ld-lbfgs - BFGS de bajo almacenamiento
gn-directo-l - Rectángulos de división (sesgados localmente)
In-bobyqa - Optimización restringida por límite libre de derivados
ln-sbplx - Variante subplex de Nelder-Mead
ln-newuoa-con destino - Optimización restringida por límite libre de derivadas por
Aproximación cuadrática construida iterativamente
augulag - Algoritmo lagrangiano aumentado
en-praxis - Optimización local sin gradientes a través del eje principal
Método
gn-directo-noscal - Rectángulos de división (sin escala)
ld-tnewton-precond-reinicio - Newton truncado preacondicionado con
reinicio del descenso más empinado
ld-slsqp - Programación cuadrática secuencial de mínimos cuadrados

paso = 0; duplicar en [0, inf)
Tamaño de paso inicial para métodos sin gradiente.

detener = -inf; doble
Criterio de parada: el valor de la función cae por debajo de este valor.

xtolá = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio absoluto de todos los valores de x está por debajo de este
.

xtolr = 0; duplicar en [0, inf)
Criterio de parada: el cambio relativo de todos los valores de x está por debajo de este
.

EJEMPLO

Registre la serie de perfusión dada en 'segmento.set' utilizando la estimación automática de ICA.
Omita dos imágenes al principio y, de lo contrario, utilice los parámetros predeterminados. Almacene el
da como resultado 'registrado.set'.

mia-2dmyoica-full -i segmento.set -o registrado.set -k 2

AUTOR (es)

Gert Wollny

DERECHOS DE AUTOR

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con ABSOLUTAMENTE NINGUNA GARANTÍA y puede redistribuirlo bajo los términos de GNU
LICENCIA PÚBLICA GENERAL Versión 3 (o posterior). Para obtener más información, ejecute el programa con el
opción '--copyright'.

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