mia-2dmyoica-nonrigid - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

mia-2dmyoica-nonrigid - Esegue una registrazione di una serie di immagini 2D.

SINOSSI

mia-2dmyoica-non rigido -i -o [opzioni]

DESCRIZIONE

mia-2dmyoica-non rigido Questo programma implementa l'algoritmo di compensazione del movimento descritto
in Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma-Carbayo MJ, "Compensazione automatica del movimento di
Dati di perfusione miocardica acquisiti dalla respirazione libera utilizzando l'analisi dei componenti indipendenti"
Analisi dell'immagine medica, 2012, DOI:10.1016/j.media.2012.02.004.

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 del file per i file registrati

--save-cropped=
salva il set ritagliato in questo file

--save-funzione=
salvare le immagini delle caratteristiche risultanti dall'ICA e alcune immagini intermedie
utilizzato per la segmentazione RV-LV con il nome file dato in base ai file PNG.
Salva anche i coefficienti del migliore iniziale e della miscelazione IC finale
matrice.

--save-refs=
salva immagini di riferimento sintetiche

--save-regs=
salva le immagini registrate intermedie

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

ICA
-C --componenti=0
Componenti ICA 0 = stima automatica Componenti ICA 0 = automatico
stima

--normalizzare
CI normalizzati

--non-strip
non togliere la media dalle curve di miscelazione

-s --segscale=0
segmentare e ridimensionare il riquadro di ritaglio attorno al segmento LV (0=nessuna segmentazione) e
ridimensiona la casella di ritaglio attorno al LV (0=nessuna segmentazione)

-k --salta=0
salta le immagini all'inizio della serie ad esempio perché come sono di altre
modalitàsalta le immagini all'inizio della serie, ad es
sono di altre modalità

-m --max-ica-iter=400
numero massimo di iterazioni in ICAnumero massimo di iterazioni in ICA

-E --segmethod=caratteristiche
Metodo di segmentazione
delta-picco ‐ differenza delle immagini di miglioramento del picco
Caratteristiche ‐ immagini in primo piano
caratteristica delta ‐ differenza delle immagini caratteristiche

-b --min-respiro-frequenza=-1
frequenza media minima da cui si può ritenere che una curva di miscelazione derivi da
respiro. Una frequenza respiratoria sana è di 12 al minuto. Un valore negativo
disabilita il test.frequenza media minima che può essere necessaria una curva di miscelazione
considerato derivare dalla respirazione. Un tasso di respirazione sana a riposo è di 12 per
minuto. Un valore negativo disabilita il test.

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).

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

-R --raffinatore=
ottimizzatore utilizzato per il perfezionamento dopo che l'ottimizzatore principale è stato chiamatooptimizer
utilizzato per il perfezionamento dopo che l'ottimizzatore principale è stato chiamato Per supportato
plugin vedi PLUGINS:minimizer/singlecost

-a --start-c-rate=16
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=2
divisore di tasso efficiente per ogni passaggio divisore di tasso efficiente per ogni passaggio

-d --start-divcurl=10
inizia peso divcurl, viene diviso per --divcurl-divider ad ogni passstart
peso divcurl, viene diviso per --divcurl-divider ad ogni passaggio

--divcurl-divisor=2
ridimensionamento del peso divcurl con ogni nuovo pass ridimensionamento del peso divcurl con ciascuno
nuovo passaggio

-w --imagecost=immagine:peso=1,costo=ssd
image costimage cost Per i plugin supportati vedere PLUGINS:2dimage/fullcost

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

-P --passa=5
abbonamenti abbonamenti

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: 2dimage/costo

lncc correlazione incrociata normalizzata locale con supporto mascheramento., parametri supportati
siamo:

w = 5; unint in [1, 256]
metà larghezza della finestra utilizzata per valutare la croce localizzata
correlazione.

lsd Misura della distanza dei minimi quadrati

(nessun parametro)

mi Informazioni reciproche basate su parzen spline., i parametri supportati sono:

taglio = 0; fluttuare in [0, 40]
Percentuale di pixel da tagliare ad alta e bassa intensità da rimuovere
valori anomali.

bin = 64; unint in [1, 256]
Numero di contenitori dell'istogramma utilizzati per l'immagine in movimento.

mkernel = [bspline:d=3]; fabbrica
Kernel spline per hinstogram parzen di immagini in movimento. Per i plug-in supportati
vedi PLUGIN:1d/splinekernel

rbin = 64; unint in [1, 256]
Numero di bin dell'istogramma utilizzati per l'immagine di riferimento.

kernel = [bspline:d=0]; fabbrica
Kernel spline per l'hinstogram parzen dell'immagine di riferimento. Per i plug-in supportati
ins vedi PLUGINS:1d/splinekernel

ncc correlazione incrociata normalizzata.

(nessun parametro)

ngf Questa funzione valuta la somiglianza dell'immagine in base al gradiente normalizzato
campi. Sono disponibili vari kernel di valutazione, i parametri supportati sono:

eval = ds; detto
sottotipo di plugin. I valori supportati sono:
sq ‐ quadrato della differenza
ds ‐ quadrato della differenza in scala
punto ‐ kernel prodotto scalare
attraversare ‐ kernel prodotto incrociato

ssd Costo immagine 2D: somma delle differenze al quadrato, i parametri supportati sono:

autotreccia = 0; fluttuare in [0, 1000]
Usa il mascheramento automatico dell'immagine in movimento prendendo solo i valori di intensità
conto che sono maggiori della soglia data.

norma = 0; bollo
Imposta se la metrica deve essere normalizzata per il numero di pixel dell'immagine.

ssd-maschera automatica
Costo dell'immagine 2D: somma delle differenze al quadrato, con mascheramento automatico basato su un dato
soglie, i parametri supportati sono:

trebbiare = 0; Doppio
Valore di soglia dell'intensità per l'immagine di riferimento.

strillare = 0; Doppio
Valore di soglia dell'intensità per l'immagine sorgente.

PLUGIN: 2dimage/costo intero

Immagine Funzione di costo di somiglianza dell'immagine generalizzata che gestisce anche la multi-risoluzione
in lavorazione. La misura di somiglianza effettiva è data come parametro extra.,
i parametri supportati sono:

costo = ssd; fabbrica
Nucleo della funzione di costo. Per i plug-in supportati vedere PLUGINS:2dimage/cost

mettere a punto = 0; bollo
Salva risultati intermedi per il debug.

ref =(ingresso, stringa)
Immagine di riferimento.

src =(ingresso, stringa)
Immagine di studio.

peso = 1; galleggiante
peso della funzione di costo.

etichettaimmagine
Funzione di costo di somiglianza che mappa le etichette di due immagini e gestisce l'etichetta-
preservando l'elaborazione multi-risoluzione., i parametri supportati sono:

mettere a punto = 0; intero in [0, 1]
scrivi le trasformazioni della distanza in un'immagine 3D.

etichetta max = 256; intero in [2, 32000]
numero massimo di etichette da considerare.

ref =(ingresso, stringa)
Immagine di riferimento.

src =(ingresso, stringa)
Immagine di studio.

peso = 1; galleggiante
peso della funzione di costo.

immagine mascherata
Funzione di costo di somiglianza immagine mascherata generalizzata che gestisce anche multi-
elaborazione della risoluzione. Le maschere fornite dovrebbero essere densamente riempite nelle regioni
elaborazione multi-risoluzione perché altrimenti le informazioni sulla maschera potrebbero andare perse
durante il ridimensionamento dell'immagine. La maschera di riferimento e la maschera trasformata del
immagine di studio sono combinati da binario AND. La misura di somiglianza effettiva è data
es parametro extra., i parametri supportati sono:

costo = ssd; fabbrica
Nucleo della funzione di costo. Per i plug-in supportati vedere
PLUGIN:2dimage/maskedcost

ref =(ingresso, stringa)
Immagine di riferimento.

maschera-rif =(ingresso, stringa)
Maschera immagine di riferimento (binaria).

src =(ingresso, stringa)
Immagine di studio.

maschera-src =(ingresso, stringa)
Maschera immagine studio (binario).

peso = 1; galleggiante
peso della funzione di costo.

PLUGIN: immagine 2d/io

bmp Supporto per input/output di immagini 2D BMP

Estensioni file riconosciute: .BMP, .bmp

Tipi di elementi supportati:
dati binari, 8 bit senza segno, 16 bit senza segno

pool di dati IO virtuale da e verso il pool di dati interno

Estensioni di file riconosciute: .@

dicom Immagine 2D io per DICOM

Estensioni file riconosciute: .DCM, .dcm

Tipi di elementi supportati:
16 bit con segno, 16 bit senza segno

EXR un plugin io 2dimage per immagini OpenEXR

Estensioni file riconosciute: .EXR, .exr

Tipi di elementi supportati:
32 bit senza segno, 32 bit in virgola mobile

jpg un plugin io 2dimage per immagini jpeg in scala di grigi

Estensioni file riconosciute: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Tipi di elementi supportati:
8 bit senza segno

png un plugin io 2dimage per immagini png

Estensioni file riconosciute: .PNG, .png

Tipi di elementi supportati:
dati binari, 8 bit senza segno, 16 bit senza segno

crudo Supporto per l'output di immagini 2D RAW

Estensioni file riconosciute: .RAW, .raw

Tipi di elementi supportati:
dati binari, 8 bit con segno, 8 bit senza segno, 16 bit con segno, 16 bit senza segno,
32 bit con segno, 32 bit senza segno, virgola mobile 32 bit, virgola mobile 64
bit

tif Supporto ingresso/uscita immagini TIFF 2D

Estensioni file riconosciute: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Tipi di elementi supportati:
dati binari, 8 bit senza segno, 16 bit senza segno, 32 bit senza segno

vista un plugin io 2dimage per le immagini di vista

Estensioni file riconosciute: .V, .VISTA, .v, .vista

Tipi di elementi supportati:
dati binari, 8 bit con segno, 8 bit senza segno, 16 bit con segno, 16 bit senza segno,
32 bit con segno, 32 bit senza segno, virgola mobile 32 bit, virgola mobile 64
bit

PLUGIN: 2dimage/costo mascherato

lncc correlazione incrociata normalizzata locale con supporto mascheramento., parametri supportati
siamo:

w = 5; unint in [1, 256]
metà larghezza della finestra utilizzata per valutare la croce localizzata
correlazione.

mi Informazioni reciproche basate su parzen spline con mascheramento, i parametri supportati sono:

taglio = 0; fluttuare in [0, 40]
Percentuale di pixel da tagliare ad alta e bassa intensità da rimuovere
valori anomali.

bin = 64; unint in [1, 256]
Numero di contenitori dell'istogramma utilizzati per l'immagine in movimento.

mkernel = [bspline:d=3]; fabbrica
Kernel spline per hinstogram parzen di immagini in movimento. Per i plug-in supportati
vedi PLUGIN:1d/splinekernel

rbin = 64; unint in [1, 256]
Numero di bin dell'istogramma utilizzati per l'immagine di riferimento.

kernel = [bspline:d=0]; fabbrica
Kernel spline per l'hinstogram parzen dell'immagine di riferimento. Per i plug-in supportati
ins vedi PLUGINS:1d/splinekernel

ncc correlazione incrociata normalizzata con supporto di mascheramento.

(nessun parametro)

ssd Somma delle differenze al quadrato con mascheramento.

(nessun parametro)

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

Registrare la serie di perfusione fornita in 'segment.set' utilizzando la stima automatica dell'ICA.
Salta due immagini all'inizio e altrimenti usa i parametri predefiniti. Conservare il
risultato in 'registered.set'.

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

AUTORE(i)

Gert Wollny

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con ASSOLUTAMENTE NESSUNA GARANZIA e puoi ridistribuirlo secondo i termini della GNU
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opzione '--copyright'.

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