mia-2dmyoica-nonrigid2 - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

mia-2dmyoica-nonrigid2 - Esegue una registrazione di una serie di immagini 2D.

SINOSSI

mia-2dmyoica-nonrigid2 -i -o [opzioni]

DESCRIZIONE

mia-2dmyoica-nonrigid2 Questo programma esegue la registrazione non rigida di un'immagine di perfusione
serie.In ogni passaggio, viene prima eseguita un'analisi ICA per stimare ed eliminare il periodico
movimento e creare immagini di riferimento con intensità simili al corrispondente
immagine originale. Quindi la registrazione non rigida viene eseguita utilizzando il costo "ssd + divcurl"
modello. Il c-rate B-spline e il peso del costo divcurl vengono modificati in ogni passaggio secondo
ai parametri dati. Nel primo passaggio potrebbe essere un riquadro di delimitazione attorno al miocardio LV
estratto per velocizzare il calcolo Nota speciale a questa implementazione: la registrazione è
partire sempre dalle immagini originali per evitare l'accumulo di errori di interpolazione.

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 funzionalità di segmentazione e la matrice di miscelazione ICA iniziale

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

--normalizzare
non normalizzare i circuiti integrati

--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

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

-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

-d --start-divcurl=20
inizia peso divcurl, viene diviso per --divcurl-divider ad ogni passstart
peso divcurl, viene diviso per --divcurl-divider ad ogni passaggio

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

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

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

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

-P --passa=3
abbonamenti abbonamenti

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

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-nonrigid2 -i segmento.set -o registrato.set -k 2

AUTORE(i)

Gert Wollny

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