mia-2dmyopgt-nonrigid - Online nel cloud

PROGRAMMA:

NOME

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

SINOSSI

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

DESCRIZIONE

mia-2dmyopgt-non rigido Questo programma implementa la registrazione non lineare basata su Pseudo
Ground Thruth per la compensazione del movimento di serie di immagini di perfusione miocardica fornite come a
set di dati come descritto in Chao Li e Ying Sun, "Registrazione non rigida del miocardio"
Risonanza magnetica a perfusione con pseudo verità fondamentale, in proc. Elaborazione di immagini mediche e computer-
Intervento assistito MICCAI 2009, 165-172, 2009. Si noti che per questo moto non lineare
correzione di solito è richiesta una fase di registrazione lineare precedente.

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, il tipo di file immagine è lo stesso di
dato nel set di dati di input

Soprannome Terra verità stima
-A --alfa=1
peso di penalità di quartiere spaziale peso di penalità di quartiere spaziale

-B --beta=1
penalità derivata seconda temporale pesopenalità derivata seconda temporale
peso

-R --rho-soglia=0.85
soglia di correlazione per l'analisi del quartieresoglia di correlazione per
analisi di quartiere

-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

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

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

-P --passa=4
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: 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 in 'segment.set' utilizzando Pseudo Ground Truth
stima. Salta due immagini all'inizio e altrimenti usa i parametri predefiniti.
Memorizza il risultato in 'registered.set'.

mia-2dmyopgt-nonrigid -i segmento.set -o registrato.set -k 2

AUTORE(i)

Gert Wollny

COPYRIGHT

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opzione '--copyright'.

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