mia-2dmyoica-non rigide - En ligne dans le Cloud

PROGRAMME:

Nom

mia-2dmyoica-nonrigid - Exécute un enregistrement d'une série d'images 2D.

SYNOPSIS

mia-2dmyoica-non rigide -i -o [choix]

DESCRIPTION

mia-2dmyoica-non rigide Ce programme implémente l'algorithme de compensation de mouvement décrit
dans Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma-Carbayo MJ, " Compensation automatique de mouvement de
Données de perfusion myocardique acquises en respiration libre en utilisant une analyse en composantes indépendantes"
Analyse d'images médicales, 2012, DOI:10.1016/j.media.2012.02.004.

OPTIONS

Fichier-IO
-i --in-file=(entrée, requise); chaîne de caractères
jeu de données de perfusion d'entrée

-o --out-file=(sortie, requise); chaîne de caractères
ensemble de données de perfusion de sortie

-r --registered=reg
base de noms de fichiers pour les champs enregistrés

--save-recadré=
enregistrer l'ensemble recadré dans ce fichier

--save-fonctionnalité=
enregistrer les images de caractéristiques issues de l'ICA et quelques images intermédiaires
utilisé pour la segmentation RV-LV avec la base de nom de fichier donnée aux fichiers PNG.
Enregistrez également les coefficients du meilleur mélange initial et final du CI
matrice.

--save-refs=
enregistrer des images de référence synthétiques

--save-regs=
enregistrer les images enregistrées intermédiaires

d’aide & Info
-V --verbose=avertissement
verbosité de la sortie, imprimer des messages de niveau donné et de priorités plus élevées.
Les priorités prises en charge à partir du niveau le plus bas sont :
info ‐ Messages de bas niveau
tracer ‐ Trace d'appel de fonction
échouer ‐ Signaler les échecs des tests
avertissement - Mises en garde
erreur - Signaler les erreurs
déboguer ‐ Sortie de débogage
message ‐ Messages normaux
fatal ‐ Ne signaler que les erreurs fatales

--droits d'auteur
imprimer les informations de copyright

-h --aide
imprimer cette aide

- ? --usage
imprimer une courte aide

--version
imprimer le numéro de version et quitter

ICA
-C --composants=0
Composantes ICA 0 = estimation automatique Composantes ICA 0 = automatique
estimation

--normaliser
circuits intégrés normalisés

--no-meantrip
ne pas enlever la moyenne des courbes de mélange

-s --segscale=0
segmenter et mettre à l'échelle la zone de recadrage autour du segment LV (0=pas de segmentation) et
redimensionner la zone de recadrage autour du LV (0=pas de segmentation)

-k --skip = 0
sauter les images au début de la série par exemple parce qu'elles sont d'autres
les modalités ignorent les images au début de la série, par exemple parce qu'elles
sont d'autres modalités

-m --max-ica-iter=400
nombre maximum d'itérations dans ICAnombre maximum d'itérations dans ICA

-E --segmethod=caractéristiques
Méthode de segmentation
delta-pic ‐ différence des images d'amélioration de pic
Caractéristiques - des images de vedette
delta-fonctionnalité ‐ différence des images caractéristiques

-b --min-respiration-fréquence=-1
fréquence moyenne minimale dont une courbe de mélange peut être considérée comme provenant de
respiration. Un taux de respiration au repos sain est de 12 par minute. Une valeur négative
désactive le test.fréquence moyenne minimale qu'une courbe de mélange peut devoir être
considéré comme provenant de la respiration. Un taux de respiration sain au repos est de 12 par
minute. Une valeur négative désactive le test.

En cours
--threads = -1
Nombre maximum de threads à utiliser pour le traitement, ce nombre doit être inférieur
ou égal au nombre de cœurs de processeur logique dans la machine. (-1:
estimation automatique).Nombre maximum de threads à utiliser pour le traitement,Ceci
doit être inférieur ou égal au nombre de cœurs de processeur logique dans
la machine. (-1 : estimation automatique).

Inscription
-O --optimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
Optimiseur utilisé pour la minimisationOptimiseur utilisé pour la minimisation Pour
plugins pris en charge voir PLUGINS:minimizer/singlecost

-R --raffiner=
optimiseur utilisé pour le raffinement après que l'optimiseur principal a été appeléoptimizer
utilisé pour le raffinement après l'appel de l'optimiseur principal Pour pris en charge
plugins voir PLUGINS:minimizer/singlecost

-a --start-c-rate=16
taux de coefficient de démarrage dans les épines, est divisé par --c-rate-divider avec
chaque taux de coefficinet passstart dans les épines, est divisé par --c-rate-divider
à chaque passage

--c-rate-diviseur=2
diviseur de débit efficace pour chaque passe diviseur de débit efficace pour chaque passe

-d --start-divcurl=10
commencer le poids divcurl, est divisé par --divcurl-divider avec chaque passstart
poids divcurl, est divisé par --divcurl-divider à chaque passage

--divcurl-diviseur=2
mise à l'échelle du poids divcurl avec chaque nouvelle mise à l'échelle du poids passdivcurl avec chaque
nouveau passe

-w --imagecost=image:poids=1,coût=ssd
image costimage cost Pour les plugins pris en charge, voir PLUGINS:2dimage/fullcost

-l --mg-niveaux=3
niveaux multi-résolutionniveaux multi-résolution

-P --passe=5
laissez-passer d'enregistrement laissez-passer d'enregistrement

PLUGINS : 1j/splinekernel

bspline Création du noyau B-spline, les paramètres pris en charge sont :

d = 3 ; entier dans [0, 5]
Degré de spline.

mamans Création du noyau OMoms-spline, les paramètres pris en charge sont :

d = 3 ; entier dans [3, 3]
Degré de spline.

PLUGINS : 2dimage/coût

lncc corrélation croisée normalisée locale avec prise en charge du masquage., paramètres pris en charge
sont:

w = 5 ; uint dans [1, 256]
demi-largeur de la fenêtre utilisée pour évaluer la croix localisée
corrélation.

lsd Mesure de la distance des moindres carrés

(pas de paramètres)

mi Informations mutuelles basées sur Spline parzen., les paramètres pris en charge sont :

cut = 0 ; flotter dans [0, 40]
Pourcentage de pixels à couper à haute et basse intensités à supprimer
valeurs aberrantes.

mbins = 64 ; uint dans [1, 256]
Nombre de cases d'histogramme utilisées pour l'image animée.

noyau = [bspline:d=3] ; usine
Noyau Spline pour l'hinstogram parzen d'images animées. Pour les plug-ins pris en charge
voir PLUGINS:1d/splinekernel

rbins = 64 ; uint dans [1, 256]
Nombre de cases d'histogramme utilisées pour l'image de référence.

noyau = [bspline:d=0] ; usine
Noyau Spline pour l'image de référence parzen hinstogram. Pour les plug-ins pris en charge
ins voir PLUGINS:1d/splinekernel

nCC corrélation croisée normalisée.

(pas de paramètres)

nfg Cette fonction évalue la similarité de l'image sur la base du gradient normalisé
des champs. Divers noyaux d'évaluation sont disponibles, les paramètres pris en charge sont :

eval = ds ; dict
sous-type de plug-in. Les valeurs prises en charge sont :
sq - carré de la différence
ds ‐ carré de la différence mise à l'échelle
point ‐ noyau de produit scalaire
traverser ‐ noyau de produit croisé

ssd Coût imaga 2D : somme des différences au carré, les paramètres pris en charge sont :

battage automatique = 0 ; flotter dans [0, 1000]
Utiliser le masquage automatique de l'image en mouvement en ne prenant que les valeurs d'intensité
en compte qui sont plus grands que le seuil donné.

norme = 0 ; bobo
Définissez si la métrique doit être normalisée par le nombre de pixels de l'image.

masque automatique ssd
Coût de l'image 2D : somme des différences au carré, avec masquage automatique basé sur
seuils, les paramètres pris en charge sont :

battre = 0 ; double
Valeur d'intensité seuil pour l'image de référence.

battre = 0 ; double
Valeur d'intensité seuil pour l'image source.

PLUGINS : 2dimage/plein coût

image Fonction de coût de similarité d'image généralisée qui gère également la multi-résolution
En traitement. La mesure de similarité réelle est donnée comme paramètre supplémentaire.,
les paramètres pris en charge sont :

sables moins coûteux = ssd; usine
Noyau de fonction de coût. Pour les plug-ins pris en charge, voir PLUGINS:2dimage/cost

déboguer = 0 ; bobo
Enregistrez les résultats intermédiaires pour le débogage.

ref =(entrée, chaîne)
Image de référence.

src =(entrée, chaîne)
Image d'étude.

poids = 1 ; flotter
poids de la fonction de coût.

étiquetteimage
Fonction de coût de similarité qui mappe les étiquettes de deux images et gère les étiquettes-
en préservant le traitement multi-résolution., les paramètres pris en charge sont :

déboguer = 0 ; entier dans [0, 1]
écrire les transformations de distance sur une image 3D.

étiquette max = 256 ; entier dans [2, 32000]
nombre maximal d'étiquettes à considérer.

ref =(entrée, chaîne)
Image de référence.

src =(entrée, chaîne)
Image d'étude.

poids = 1 ; flotter
poids de la fonction de coût.

image masquée
Fonction de coût de similarité d'image masquée généralisée qui gère également plusieurs
traitement de résolution. Les masques fournis doivent être des régions densément remplies dans
traitement multi-résolution car sinon les informations de masque peuvent être perdues
lors de la réduction d'échelle de l'image. Le masque de référence et le masque transformé du
l'image d'étude sont combinées par ET binaire. La mesure de similarité réelle est donnée
es paramètre supplémentaire., les paramètres pris en charge sont :

sables moins coûteux = ssd; usine
Noyau de fonction de coût. Pour les plug-ins pris en charge, voir
PLUGINS :2dimage/maskedcost

ref =(entrée, chaîne)
Image de référence.

ref-masque =(entrée, chaîne)
Masque d'image de référence (binaire).

src =(entrée, chaîne)
Image d'étude.

src-masque =(entrée, chaîne)
Masque d'image d'étude (binaire).

poids = 1 ; flotter
poids de la fonction de coût.

PLUGINS : image 2D/io

bmp Prise en charge d'entrée/sortie d'images BMP 2D

Extensions de fichiers reconnues : .BMP, .bmp

Types d'éléments pris en charge :
données binaires, 8 bits non signés, 16 bits non signés

pool de données E/S virtuelle vers et depuis le pool de données interne

Extensions de fichiers reconnues : .@

dico io d'image 2D pour DICOM

Extensions de fichiers reconnues : .DCM, .dcm

Types d'éléments pris en charge :
signé 16 bits, non signé 16 bits

exr un plugin 2dimage io pour les images OpenEXR

Extensions de fichiers reconnues : .EXR, .exr

Types d'éléments pris en charge :
32 bits non signé, virgule flottante 32 bits

jpg un plugin 2dimage io pour les images jpeg en niveaux de gris

Extensions de fichiers reconnues : .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Types d'éléments pris en charge :
8 bits non signé

png un plugin 2dimage io pour les images png

Extensions de fichiers reconnues : .PNG, .png

Types d'éléments pris en charge :
données binaires, 8 bits non signés, 16 bits non signés

brut Prise en charge de la sortie d'images RAW 2D

Extensions de fichiers reconnues : .RAW, .raw

Types d'éléments pris en charge :
données binaires, 8 bits signés, 8 bits non signés, 16 bits signés, 16 bits non signés,
signé 32 bits, non signé 32 bits, virgule flottante 32 bits, virgule flottante 64
Bits

tif Prise en charge d'entrée/sortie d'images TIFF 2D

Extensions de fichiers reconnues : .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Types d'éléments pris en charge :
données binaires, 8 bits non signés, 16 bits non signés, 32 bits non signés

vue un plugin 2dimage io pour les images vista

Extensions de fichiers reconnues : .V, .VISTA, .v, .vista

Types d'éléments pris en charge :
données binaires, 8 bits signés, 8 bits non signés, 16 bits signés, 16 bits non signés,
signé 32 bits, non signé 32 bits, virgule flottante 32 bits, virgule flottante 64
Bits

PLUGINS : 2dimage/coût masqué

lncc corrélation croisée normalisée locale avec prise en charge du masquage., paramètres pris en charge
sont:

w = 5 ; uint dans [1, 256]
demi-largeur de la fenêtre utilisée pour évaluer la croix localisée
corrélation.

mi Informations mutuelles basées sur Spline parzen avec masquage., les paramètres pris en charge sont :

cut = 0 ; flotter dans [0, 40]
Pourcentage de pixels à couper à haute et basse intensités à supprimer
valeurs aberrantes.

mbins = 64 ; uint dans [1, 256]
Nombre de cases d'histogramme utilisées pour l'image animée.

noyau = [bspline:d=3] ; usine
Noyau Spline pour l'hinstogram parzen d'images animées. Pour les plug-ins pris en charge
voir PLUGINS:1d/splinekernel

rbins = 64 ; uint dans [1, 256]
Nombre de cases d'histogramme utilisées pour l'image de référence.

noyau = [bspline:d=0] ; usine
Noyau Spline pour l'image de référence parzen hinstogram. Pour les plug-ins pris en charge
ins voir PLUGINS:1d/splinekernel

nCC corrélation croisée normalisée avec support de masquage.

(pas de paramètres)

ssd Somme des différences au carré avec masquage.

(pas de paramètres)

PLUGINS : minimiseur/coût unique

gda Descente de gradient avec correction automatique de la taille du pas., les paramètres pris en charge sont :

folr = 0 ; double dans [0, inf)
Arrêtez si l'évolution relative du critère est en dessous.

max-pas = 2 ; doubler (0, inf)
Taille de pas absolue maximale.

maximum = 200 ; uint dans [1, inf)
Critère d'arrêt : le nombre maximum d'itérations.

min-pas = 0.1 ; doubler (0, inf)
Taille de pas absolue minimale.

Xtola = 0.01 ; double dans [0, inf)
Arrêtez si la norme inf du changement appliqué à x est en dessous de cette valeur.

gdsq Descente de gradient avec estimation du pas quadratique, les paramètres pris en charge sont :

folr = 0 ; double dans [0, inf)
Arrêtez si l'évolution relative du critère est en dessous.

gtola = 0 ; double dans [0, inf)
Arrêtez si la norme inf du gradient est en dessous de cette valeur.

maximum = 100 ; uint dans [1, inf)
Critère d'arrêt : le nombre maximum d'itérations.

escaliers = 2 ; doubler (1, inf)
Mise à l'échelle de la taille de pas fixe de secours.

étape = 0.1 ; doubler (0, inf)
Taille du pas initial.

Xtola = 0 ; double dans [0, inf)
Arrêtez-vous si la norme inf de x-update est inférieure à cette valeur.

gsl plugin d'optimisation basé sur les optimiseurs multimin de la bibliothèque scientifique GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, les paramètres pris en charge sont :

eps = 0.01 ; doubler (0, inf)
optimiseurs basés sur le gradient : s'arrêter lorsque |grad| < eps, simplex : s'arrêter quand
taille simplex < eps..

iter = 100 ; uint dans [1, inf)
nombre maximal d'itérations.

opter = gd ; dict
Optimiseur spécifique à utiliser. Les valeurs prises en charge sont :
bfg ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (version la plus efficace)
cg-fr ‐ Algorithme de gradient conjugué de Flecher-Reeves
gd - Descente graduelle.
simplex ‐ Algorithme simplex de Nelder et Mead
cg-pr ‐ Algorithme de gradient conjugué de Polak-Ribiere

étape = 0.001 ; doubler (0, inf)
taille de pas initiale.

tol = 0.1 ; doubler (0, inf)
certains paramètres de tolérance.

nlop Algorithmes de minimisation utilisant la bibliothèque NLOPT, pour une description des
optimiseurs s'il vous plaît voir 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', les paramètres pris en charge sont :

ftola = 0 ; double dans [0, inf)
Critère d'arrêt : la variation absolue de la valeur objectif est inférieure
cette valeur.

folr = 0 ; double dans [0, inf)
Critère d'arrêt : la variation relative de la valeur objectif est inférieure
cette valeur.

augmentation = inf ; double
Limite supérieure (égale pour tous les paramètres).

opt-local = aucun ; dict
algorithme de minimisation local qui peut être requis pour le principal
algorithme de minimisation. Les valeurs prises en charge sont :
gn-orig-direct-l ‐ Division de rectangles (implémentation originale,
biaisé localement)
gn-direct-l-noscal ‐ Rectangles divisants (non mis à l'échelle, biaisés localement)
gn-isres ‐ Amélioration de la stratégie d'évolution du classement stochastique
ld-tnewton ‐ Newton tronqué
gn-direct-l-rand ‐ Division de rectangles (localement biaisée, randomisée)
ln-newuoa ‐ Optimisation sans contrainte et sans dérivée par itération
Approximation quadratique construite
gn-direct-l-rand-noscale ‐ Rectangles divisants (non mis à l'échelle, localement
biaisé, randomisé)
gn-orig-direct ‐ Division de rectangles (implémentation originale)
ld-tnewton-précond ‐ Newton tronqué préconditionné
ld-tnewton-redémarrer ‐ Newton tronqué avec redémarrage en descente la plus raide
gn-direct ‐ Division de rectangles
In-neldermead ‐ Algorithme du simplexe de Nelder-Mead
ln-cobyla ‐ Optimisation Contrainte PAR Approximation Linéaire
gn-crs2-lm ‐ Recherche aléatoire contrôlée avec mutation locale
ld-var2 ‐ Métrique variable à mémoire limitée décalée, rang 2
ld-var1 ‐ Métrique variable à mémoire limitée décalée, rang 1
ld-mma ‐ Méthode de déplacement des asymptotes
ld-lbfgs-nocedal - Rien
ld-lbfgs ‐ BFGS à faible stockage
gn-direct-l ‐ Division de rectangles (localement biaisée)
aucun ‐ ne pas spécifier d'algorithme
ln-bobyqa ‐ Optimisation contrainte-limitée sans dérivée
ln-sbplx ‐ Variante Subplex de Nelder-Mead
ln-newuoa-lié ‐ Optimisation contrainte-limitée sans dérivée par
Approximation quadratique construite de manière itérative
en pratique ‐ Optimisation locale sans gradient via l'axe principal
Method
gn-direct-noscal ‐ Division de rectangles (sans échelle)
ld-tnewton-precond-restart ‐ Newton tronqué préconditionné avec
redémarrage de la descente la plus raide

baisser = -inf; double
Limite inférieure (égale pour tous les paramètres).

maximum = 100 ; int dans [1, inf)
Critère d'arrêt : le nombre maximum d'itérations.

opter = ld-lbfgs ; dict
algorithme de minimisation principal. Les valeurs prises en charge sont :
gn-orig-direct-l ‐ Division de rectangles (implémentation originale,
biaisé localement)
g-mlsl-lds ‐ Liaison unique à plusieurs niveaux (séquence à faible écart,
nécessitent une optimisation et des limites basées sur le gradient local)
gn-direct-l-noscal ‐ Rectangles divisants (non mis à l'échelle, biaisés localement)
gn-isres ‐ Amélioration de la stratégie d'évolution du classement stochastique
ld-tnewton ‐ Newton tronqué
gn-direct-l-rand ‐ Division de rectangles (localement biaisée, randomisée)
ln-newuoa ‐ Optimisation sans contrainte et sans dérivée par itération
Approximation quadratique construite
gn-direct-l-rand-noscale ‐ Rectangles divisants (non mis à l'échelle, localement
biaisé, randomisé)
gn-orig-direct ‐ Division de rectangles (implémentation originale)
ld-tnewton-précond ‐ Newton tronqué préconditionné
ld-tnewton-redémarrer ‐ Newton tronqué avec redémarrage en descente la plus raide
gn-direct ‐ Division de rectangles
auglag-eq ‐ Algorithme lagrangien augmenté avec contraintes d'égalité
uniquement
In-neldermead ‐ Algorithme du simplexe de Nelder-Mead
ln-cobyla ‐ Optimisation Contrainte PAR Approximation Linéaire
gn-crs2-lm ‐ Recherche aléatoire contrôlée avec mutation locale
ld-var2 ‐ Métrique variable à mémoire limitée décalée, rang 2
ld-var1 ‐ Métrique variable à mémoire limitée décalée, rang 1
ld-mma ‐ Méthode de déplacement des asymptotes
ld-lbfgs-nocedal - Rien
g-mlsl ‐ Multi-Level Single-Linkage (nécessite une optimisation locale et
bornes)
ld-lbfgs ‐ BFGS à faible stockage
gn-direct-l ‐ Division de rectangles (localement biaisée)
ln-bobyqa ‐ Optimisation contrainte-limitée sans dérivée
ln-sbplx ‐ Variante Subplex de Nelder-Mead
ln-newuoa-lié ‐ Optimisation contrainte-limitée sans dérivée par
Approximation quadratique construite de manière itérative
août ‐ Algorithme lagrangien augmenté
en pratique ‐ Optimisation locale sans gradient via l'axe principal
Method
gn-direct-noscal ‐ Division de rectangles (sans échelle)
ld-tnewton-precond-restart ‐ Newton tronqué préconditionné avec
redémarrage de la descente la plus raide
ld-slsqp ‐ Programmation séquentielle des moindres carrés quadratique

étape = 0 ; double dans [0, inf)
Taille du pas initial pour les méthodes sans gradient.

Arrêtez = -inf; double
Critère d'arrêt : la valeur de la fonction est inférieure à cette valeur.

Xtola = 0 ; double dans [0, inf)
Critère d'arrêt : le changement absolu de toutes les valeurs x est inférieur à ce
valeur.

xtolr = 0 ; double dans [0, inf)
Critère d'arrêt : le changement relatif de toutes les valeurs x est inférieur à ce
valeur.

EXEMPLE

Enregistrez la série de perfusion donnée dans 'segment.set' en utilisant l'estimation ICA automatique.
Sautez deux images au début et sinon utilisez les paramètres par défaut. Stocker le
résultat dans 'registered.set'.

mia-2dmyoica-non rigide -i segment.set -o registration.set -k 2

Auteurs)

Gert Wollny

DROIT D'AUTEUR

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avec ABSOLUMENT AUCUNE GARANTIE et vous pouvez le redistribuer selon les termes du GNU
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l'option '--copyright'.

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