mia-2dgroundtruthreg - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

mia-2dgroundtruthreg - Registrazione di una serie di immagini 2D

SINOSSI

mia-2dgroundtruthreg -i -o -A -B -R
[opzioni]

DESCRIZIONE

mia-2dgroundtruthreg Questo programma implementa la registrazione non lineare basata su Pseudo
Ground Thruth per la compensazione del movimento di serie di immagini di perfusione miocardica come descritto
in Chao Li e Ying Sun, "Registrazione non rigida della risonanza magnetica per perfusione miocardica mediante pseudo
Ground Truth' , In Proc. Computing di immagini mediche e intervento assistito da computer MICAI
2009, 165-172, 2009. Si noti che per questa correzione del movimento non lineare un precedente lineare
di solito è richiesta la fase di registrazione.

VERSIONI

File-IO
-i --in-file=(input, richiesto); corda
inserire il set di dati di perfusione

-o --out-file=(output, richiesto); corda
set di dati di perfusione in uscita

-r --registrato=reg
base del nome file per i file registrati

Presupposti
-s --salta=2
salta le immagini all'inizio della seriesalta le immagini all'inizio della serie

-P --passa=4
numero di tessere di iscrizionenumero di tessere di iscrizione

Pseudo-Terra-Verità
-A --alpha=(richiesto); Doppio
peso di penalità di quartiere spaziale peso di penalità di quartiere spaziale

-B --beta=(richiesto); Doppio
penalità derivata seconda temporale pesopenalità derivata seconda temporale
peso

-R --rho_thresh=(richiesto); Doppio
soglia di correlazione per l'analisi del quartieresoglia di correlazione per
analisi di quartiere

Iscrizione
-O --ottimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
Ottimizzatore utilizzato per la riduzione al minimo Ottimizzatore utilizzato per la riduzione al minimo Per
plugin supportati vedi PLUGINS:minimizer/singlecost

-p --interpolatore=bspline:d=3
image interpolator kernelimage interpolator kernel Per i plugin supportati
vedi PLUGIN:1d/splinekernel

-l --mr-livelli=3
livelli multi-risoluzionelivelli multi-risoluzione

-d --divcurl=20
peso di regolarizzazione divcurl peso di regolarizzazione divcurl

--divcurl-divisor=4
ridimensionamento del peso divcurl con ogni nuovo pass ridimensionamento del peso divcurl con ciascuno
nuovo passaggio

-a --start-c-rate=32
inizia il tasso di coefficinet in spine, viene diviso per --c-rate-divider con
ogni tasso di coefficinet passstart in spine, viene diviso per --c-rate-divider
ad ogni passaggio

--c-divisore-tasso=4
divisore di tasso efficiente per ogni passaggio divisore di tasso efficiente per ogni passaggio

-w --peso immagine=1
peso del costo dell'immagine peso del costo dell'immagine

Aiuto & Info
-V --verbose=avvertimento
verbosità dell'output, stampa messaggi di un dato livello e priorità più alte.
Le priorità supportate a partire dal livello più basso sono:
info ‐ Messaggi di basso livello
tracciare ‐ Traccia chiamata funzione
fallire ‐ Segnalare i fallimenti dei test
identificazione dei warning ‐ Avvertenze
errore ‐ Segnala errori
mettere a punto ‐ Uscita di debug
messaggio ‐ Messaggi normali
fatale ‐ Segnala solo errori fatali

--diritto d'autore
stampa le informazioni sul copyright

-h --aiuto
stampa questo aiuto

-? --uso
stampa un breve aiuto

--versione
stampa il numero di versione ed esci

Processando
--thread=-1
Numero massimo di thread da utilizzare per l'elaborazione, questo numero dovrebbe essere inferiore
o uguale al numero di core del processore logico nella macchina. (-1:
stima automatica).Numero massimo di thread da utilizzare per l'elaborazione,Questo
il numero deve essere inferiore o uguale al numero di core del processore logico in
la macchina. (-1: stima automatica).

PLUGIN: 1d/splinekernel

bspline Creazione del kernel B-spline, i parametri supportati sono:

d = 3; intero in [0, 5]
Grado spline.

mamme Creazione del kernel OMoms-spline, i parametri supportati sono:

d = 3; intero in [3, 3]
Grado spline.

PLUGIN: minimizzatore/costo unico

gda Discesa del gradiente con correzione automatica della dimensione del passo., i parametri supportati sono:

ftolr = 0; raddoppiare in [0, inf)
Stop se il relativo cambio del criterio è inferiore..

max-passo = 2; raddoppiare (0, inf)
Dimensione massima assoluta del passo.

massimo = 200; uint in [1, inf)
Criterio di arresto: il numero massimo di iterazioni.

min-passo = 0.1; raddoppiare (0, inf)
Dimensione minima assoluta del passo.

xtola = 0.01; raddoppiare in [0, inf)
Interrompi se l'inf-norma della modifica applicata a x è inferiore a questo valore..

gdq Discesa del gradiente con stima del passo quadratico, i parametri supportati sono:

ftolr = 0; raddoppiare in [0, inf)
Stop se il relativo cambio del criterio è inferiore..

gtola = 0; raddoppiare in [0, inf)
Interrompi se la norma inf del gradiente è inferiore a questo valore..

massimo = 100; uint in [1, inf)
Criterio di arresto: il numero massimo di iterazioni.

scala = 2; raddoppiare (1, inf)
Ridimensionamento fisso della dimensione del passo di fallback.

passo = 0.1; raddoppiare (0, inf)
Dimensione del passo iniziale.

xtola = 0; raddoppiare in [0, inf)
Interrompi se l'inf-norm di x-update è inferiore a questo valore..

GSL plugin di ottimizzazione basato sugli ottimizzatori multimin della GNU Scientific Library
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, i parametri supportati sono:

eps = 0.01; raddoppiare (0, inf)
ottimizzatori basati su gradiente: si fermano quando |grad| < eps, simplex: fermati quando
dimensione simplex < eps..

iter = 100; uint in [1, inf)
numero massimo di iterazioni.

optare = gd; detto
Ottimizzatore specifico da utilizzare. I valori supportati sono:
bfg ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (versione più efficiente)
cg-fr ‐ Algoritmo del gradiente coniugato di Flecher-Reeves
gd ‐ Discesa del gradiente.
simplex ‐ Algoritmo simplex di Nelder e Mead
cg-pr ‐ Algoritmo del gradiente coniugato Polak-Ribiere

passo = 0.001; raddoppiare (0, inf)
dimensione del passo iniziale.

tol = 0.1; raddoppiare (0, inf)
qualche parametro di tolleranza.

nlopt Algoritmi di minimizzazione che utilizzano la libreria NLOPT, per una descrizione del
ottimizzatori vedere 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms', i parametri supportati sono:

ftola = 0; raddoppiare in [0, inf)
Criterio di arresto: la variazione assoluta del valore oggettivo è inferiore
questo valore.

ftolr = 0; raddoppiare in [0, inf)
Criterio di arresto: la variazione relativa del valore oggettivo è inferiore
questo valore.

superiore = inf; Doppio
Limite superiore (uguale per tutti i parametri).

locale-opz = nessuno; detto
algoritmo di minimizzazione locale che può essere richiesto per il principale
algoritmo di minimizzazione. I valori supportati sono:
gn-orig-diretto-l ‐ Rettangoli divisori (implementazione originale,
localmente di parte)
gn-diretto-l-noscal - Rettangoli divisori (non scalati, distorti localmente)
gn-isres ‐ Strategia di evoluzione del ranking stocastico migliorata
ld-tnewton ‐ Newton troncato
gn-diretto-l-rand - Rettangoli divisori (localmente distorti, randomizzati)
ln-newuoa ‐ Ottimizzazione non vincolata senza derivati ​​in modo iterativo
Approssimazione quadratica costruita
gn-direct-l-rand-noscale ‐ Rettangoli divisori (non in scala, localmente
parziale, randomizzato)
gn-orig-diretto ‐ Dividere i rettangoli (implementazione originale)
ld-tnewton-precond ‐ Newton troncato precondizionato
ld-tnewton-riavvio ‐ Newton troncato con ripartenza in discesa più ripida
gn-diretto ‐ Dividere i rettangoli
ln-Neldermead ‐ Algoritmo del simplesso di Nelder-Mead
ln-cobyla ‐ Ottimizzazione vincolata mediante approssimazione lineare
gn-crs2-lm ‐ Ricerca casuale controllata con mutazione locale
ld-var2 ‐ Variabile a memoria limitata spostata, rango 2
ld-var1 ‐ Variabile a memoria limitata spostata, rango 1
ld-mma ‐ Metodo di spostamento degli asintoti
ld-lbfgs-nocedal - Nessuno
ld-lbfgs ‐ BFGS a bassa memoria
gn-diretto-l - Rettangoli divisori (localmente distorti)
nessuna ‐ non specificare l'algoritmo
ln-bobyqa ‐ Ottimizzazione vincolata senza derivati
ln-sbplx ‐ Variante subplex di Nelder-Mead
ln-newuoa-vincolato ‐ Ottimizzazione vincolata senza derivati ​​da
Approssimazione quadratica costruita iterativamente
ln-prassi ‐ Ottimizzazione locale priva di gradienti tramite l'asse principale
metodo
gn-direct-noscal ‐ Rettangoli divisori (non in scala)
ld-tnewton-pre-riavvio ‐ Newton troncato precondizionato con
ripartenza in discesa più ripida

inferiore = -inf; Doppio
Limite inferiore (uguale per tutti i parametri).

massimo = 100; intero in [1, inf)
Criterio di arresto: il numero massimo di iterazioni.

optare = ld-lbfgs; detto
principale algoritmo di minimizzazione. I valori supportati sono:
gn-orig-diretto-l ‐ Rettangoli divisori (implementazione originale,
localmente di parte)
g-mlsl-lds ‐ Multi-Level Single-Linkage (sequenza a bassa discrepanza,
richiedono ottimizzazione e limiti locali basati sul gradiente)
gn-diretto-l-noscal - Rettangoli divisori (non scalati, distorti localmente)
gn-isres ‐ Strategia di evoluzione del ranking stocastico migliorata
ld-tnewton ‐ Newton troncato
gn-diretto-l-rand - Rettangoli divisori (localmente distorti, randomizzati)
ln-newuoa ‐ Ottimizzazione non vincolata senza derivati ​​in modo iterativo
Approssimazione quadratica costruita
gn-direct-l-rand-noscale ‐ Rettangoli divisori (non in scala, localmente
parziale, randomizzato)
gn-orig-diretto ‐ Dividere i rettangoli (implementazione originale)
ld-tnewton-precond ‐ Newton troncato precondizionato
ld-tnewton-riavvio ‐ Newton troncato con ripartenza in discesa più ripida
gn-diretto ‐ Dividere i rettangoli
auglag-eq ‐ Algoritmo Lagrangiano Aumentato con vincoli di uguaglianza
esclusivamente
ln-Neldermead ‐ Algoritmo del simplesso di Nelder-Mead
ln-cobyla ‐ Ottimizzazione vincolata mediante approssimazione lineare
gn-crs2-lm ‐ Ricerca casuale controllata con mutazione locale
ld-var2 ‐ Variabile a memoria limitata spostata, rango 2
ld-var1 ‐ Variabile a memoria limitata spostata, rango 1
ld-mma ‐ Metodo di spostamento degli asintoti
ld-lbfgs-nocedal - Nessuno
g-mlsl ‐ Collegamento singolo multilivello (richiede ottimizzazione locale e
limiti)
ld-lbfgs ‐ BFGS a bassa memoria
gn-diretto-l - Rettangoli divisori (localmente distorti)
ln-bobyqa ‐ Ottimizzazione vincolata senza derivati
ln-sbplx ‐ Variante subplex di Nelder-Mead
ln-newuoa-vincolato ‐ Ottimizzazione vincolata senza derivati ​​da
Approssimazione quadratica costruita iterativamente
auglag ‐ Algoritmo Lagrangiano Aumentato
ln-prassi ‐ Ottimizzazione locale priva di gradienti tramite l'asse principale
metodo
gn-direct-noscal ‐ Rettangoli divisori (non in scala)
ld-tnewton-pre-riavvio ‐ Newton troncato precondizionato con
ripartenza in discesa più ripida
ld-slsqp ‐ Programmazione quadratica dei minimi quadrati sequenziali

passo = 0; raddoppiare in [0, inf)
Dimensione del passo iniziale per i metodi senza gradiente.

Stop = -inf; Doppio
Criterio di arresto: il valore della funzione scende al di sotto di questo valore.

xtola = 0; raddoppiare in [0, inf)
Criterio di arresto: la variazione assoluta di tutti i valori x è inferiore a questo
valore.

xtolr = 0; raddoppiare in [0, inf)
Criterio di arresto: la variazione relativa di tutti i valori x è inferiore a questo
valore.

ESEMPIO

Registra la serie di perfusione fornita dalle immagini imageXXXX.exr utilizzando Pseudo Ground Truth
stima. Salta due immagini all'inizio e altrimenti usa i parametri predefiniti.
Memorizza le immagini dei risultati in 'regXXXX.exr'.

mia-2dgroundtruthreg -i imageXXXX.exr -o regXXXX.exr -k 2

AUTORE(i)

Gert Wollny

COPYRIGHT

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con ASSOLUTAMENTE NESSUNA GARANZIA e puoi ridistribuirlo secondo i termini della GNU
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