mia-2dgroundtruthreg - 클라우드의 온라인

프로그램:

이름

mia-2dgroundtruthreg - 일련의 2D 이미지 등록

개요

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

기술

mia-2dgroundtruthreg 이 프로그램은 Pseudo 기반의 비선형 등록을 구현합니다.
설명된 일련의 심근 관류 영상의 움직임 보상을 위한 Ground Thruth
Chao Li와 Ying Sun, '유사를 이용한 심근 관류 MRI의 비강성 등록'
Ground Truth' , Proc. 의료 영상 컴퓨팅 및 컴퓨터 보조 개입 MICCAI
2009, 165-172, 2009. 이 비선형 모션 보정의 경우 이전 선형
일반적으로 등록 단계가 필요합니다.

옵션

파일 IO
-i --in-file=(입력, 필수); 끈
입력 관류 데이터 세트

-o --out-file=(출력, 필수); 끈
출력 관류 데이터 세트

-r --등록된 = 등록
등록된 파일의 파일명 기준

전제 조건
-s --skip=2
시리즈 시작 시 이미지 건너뛰기 시리즈 시작 시 이미지 건너뛰기

-P --통과=4
등록 패스 수등록 패스 수

의사 지상 통과
-A --alpha=(필수); 더블
공간 이웃 패널티 가중치 공간 이웃 패널티 가중치

-B --beta=(필수); 더블
시간적 XNUMX차 미분 패널티 가중치시간적 XNUMX차 미분 패널티
무게

-R --rho_thresh=(필수); 더블
이웃 분석을 위한 상관 임계값
이웃 분석

등록
-O --optimizer=gsl:opt=gd,단계=0.1
최소화에 사용되는 옵티마이저 최소화에 사용되는 옵티마이저
지원되는 플러그인은 PLUGINS:minimizer/singlecost 참조

-p --interpolator=bspline:d=3
이미지 보간기 커널이미지 보간기 커널 지원되는 플러그인용
플러그인:1d/splinekernel 참조

-l --mr-레벨=3
다중 해상도 수준다중 해상도 수준

-d --divcurl=20
divcurl 정규화 가중치divcurl 정규화 가중치

--divcurl-디바이더=4
divcurl weight scaling with each new passdivcurl weight scaling with each new passdivcurl weight scaling with each new
새로운 패스

-a --시작-c-속도=32
척추에서 계수를 시작하고 --c-rate-divider로 나눕니다.
스파인의 모든 패스스타트 계수는 --c-rate-divider로 나뉩니다.
모든 패스와 함께

--c-레이트-디바이더=4
각 패스에 대한 cofficient 비율 분배기 각 패스에 대한 cofficient 비율 분배기

-w --이미지 가중치=1
이미지 비용 가중치이미지 비용 가중치

도움말 & 정보
-V --verbose=경고
자세한 출력, 주어진 수준 및 더 높은 우선 순위의 메시지를 인쇄합니다.
가장 낮은 수준에서 시작하여 지원되는 우선 순위는 다음과 같습니다.
정보 - 낮은 수준의 메시지
더듬다 ‐ 함수 호출 추적
실패 - 테스트 실패 보고
경고 - 경고
오류 - 오류 보고
디버그 - 디버그 출력
메시지 - 일반 메시지
치명적인 - 치명적인 오류만 보고

--저작권
인쇄 저작권 정보

-h --도움말
이 도움말 인쇄

-? --용법
짧은 도움말 인쇄

--번역
버전 번호를 출력하고 종료

처리
--스레드=-1
처리에 사용할 최대 스레드 수, 이 수는 더 낮아야 합니다.
또는 시스템의 논리적 프로세서 코어 수와 동일합니다. (-1:
자동 추정). 처리에 사용할 최대 스레드 수, 이
number는 논리적 프로세서 코어 수보다 작거나 같아야 합니다.
기계. (-1: 자동 추정).

플러그인 : 1d/스플라인커널

비스플라인 B-스플라인 커널 생성 , 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

d = 3; [0, 5]의 정수
스플라인 정도.

엄마 OMoms-spline 커널 생성, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

d = 3; [3, 3]의 정수
스플라인 정도.

플러그인 : 최소화/단일 비용

그다스 자동 단계 크기 수정이 있는 경사 하강. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

프톨러 = 0; 이중 [0, inf)
기준의 상대적 변화가 아래에 있으면 중지..

최대 단계 = 2; 더블 인 (0, inf)
최대 절대 단계 크기.

맥시터 = 200; 단위 [1, inf)
중지 기준: 최대 반복 횟수.

최소 단계 = 0.1; 더블 인 (0, inf)
최소 절대 단계 크기.

엑스톨라 = 0.01; 이중 [0, inf)
x에 적용된 변경 사항의 inf-norm이 이 값보다 낮으면 중지합니다.

gdsq XNUMX차 단계 추정을 사용한 경사하강법, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

프톨러 = 0; 이중 [0, inf)
기준의 상대적 변화가 아래에 있으면 중지..

그톨라 = 0; 이중 [0, inf)
그래디언트의 inf-norm이 이 값보다 낮으면 중지합니다.

맥시터 = 100; 단위 [1, inf)
중지 기준: 최대 반복 횟수.

규모 = 2; 더블 인 (1, inf)
대체 고정 단계 크기 조정.

단계 = 0.1; 더블 인 (0, inf)
초기 단계 크기.

엑스톨라 = 0; 이중 [0, inf)
x-update의 inf-norm이 이 값보다 낮으면 중지합니다.

GSL GNU 과학 라이브러리의 multimin 최적화 프로그램을 기반으로 하는 최적화 플러그인
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

분기 EPS = 0.01; 더블 인 (0, inf)
그래디언트 기반 옵티마이저: |grad| < eps, simplex: 중지할 때
심플렉스 크기 < ..

iter = 100; 단위 [1, inf)
최대 반복 횟수.

고르다 = 지디; 딕셔너리
사용할 특정 옵티마이저. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
bfgs - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bfgs2 ‐ Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann(가장 효율적인 버전)
cg-fr - Flecher-Reeves 켤레 기울기 알고리즘
gd - 경사하강법.
단순 - Nelder와 Mead의 Simplex 알고리즘
cg-pr ‐ Polak-Ribiere 켤레 기울기 알고리즘

단계 = 0.001; 더블 인 (0, inf)
초기 단계 크기.

톨 = 0.1; 더블 인 (0, inf)
일부 공차 매개 변수.

nlopt NLOPT 라이브러리를 사용한 최소화 알고리즘
옵티마이저는 '를 참조하십시오.http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms'에서 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

프톨라 = 0; 이중 [0, inf)
정지 기준: 목표값의 절대 변화가 이하
이 값.

프톨러 = 0; 이중 [0, inf)
정지 기준: 목표값의 상대적 변화가 아래에 있음
이 값.

더 높은 = 정보; 더블
상위 경계(모든 매개변수에 대해 동일).

지역 선택 = 없음; 딕셔너리
메인에 필요할 수 있는 국소 최소화 알고리즘
최소화 알고리즘.. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
gn-orig-다이렉트-l - 사각형 나누기(원래 구현,
국부적으로 편향됨)
gn-직접-l-noscal ‐ 사각형 분할(크기가 조정되지 않음, 로컬 바이어스)
gn-isres - 스토캐스틱 랭킹 진화 전략 개선
ld-tnewton - 잘린 뉴턴
gn-direct-l-land ‐ 사각형 분할(로컬 편향, 무작위)
인뉴오아 ‐ 반복에 의한 미분 제약 없는 최적화
구성된 XNUMX차 근사
gn-direct-l-rand-noscale ‐ 분할 사각형(크기가 조정되지 않은 로컬
편향, 무작위)
gn-orig-다이렉트 ‐ 사각형 분할(원래 구현)
ld-tnewton-precond ‐ 선조건 절단된 뉴턴
ld-tnewton-다시 시작 ‐ 가장 가파른 내리막 재시동으로 절단된 Newton
GN 다이렉트 - 사각형 나누기
인넬더미드 ‐ Nelder-Mead 심플렉스 알고리즘
인-코빌라 ‐ 선형 근사에 의한 제약 최적화
gn-crs2-lm - 국소 돌연변이를 이용한 통제된 무작위 검색
ld-var2 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 2
ld-var1 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 1
ld-mma - 점근선 이동 방법
ld-lbfgs-nocedal - 없음
ld-lbfgs - 저저장 BFGS
gn-다이렉트-l ‐ 사각형 분할(로컬 편향)
없음 - 알고리즘을 지정하지 마십시오.
인보비카 ‐ 도함수가 없는 바운드 제약 최적화
ln-sbplx - Nelder-Mead의 Subplex 변형
인뉴오아 바운드 ‐ derivative-free bound-constrained Optimization
반복적으로 구성된 이차 근사
ln-실천 - 주축을 통한 Gradient-free Local Optimization
방법
gn-직접 노스칼 ‐ 사각형 나누기(크기 조정되지 않음)
ld-tnewton-precond-다시 시작 ‐ 다음을 포함하는 사전 조정된 절단된 뉴턴
가장 가파른 내리막 재시동

절감 = -inf; 더블
하한(모든 매개변수에 대해 동일).

맥시터 = 100; [1, inf)의 정수
중지 기준: 최대 반복 횟수.

고르다 = ld-lbfgs; 딕셔너리
주요 최소화 알고리즘. 지원되는 값은 다음과 같습니다.
gn-orig-다이렉트-l - 사각형 나누기(원래 구현,
국부적으로 편향됨)
g-mlsl-lds - Multi-Level Single-Linkage (낮은 불일치 시퀀스,
로컬 그래디언트 기반 최적화 및 경계 필요)
gn-직접-l-noscal ‐ 사각형 분할(크기가 조정되지 않음, 로컬 바이어스)
gn-isres - 스토캐스틱 랭킹 진화 전략 개선
ld-tnewton - 잘린 뉴턴
gn-direct-l-land ‐ 사각형 분할(로컬 편향, 무작위)
인뉴오아 ‐ 반복에 의한 미분 제약 없는 최적화
구성된 XNUMX차 근사
gn-direct-l-rand-noscale ‐ 분할 사각형(크기가 조정되지 않은 로컬
편향, 무작위)
gn-orig-다이렉트 ‐ 사각형 분할(원래 구현)
ld-tnewton-precond ‐ 선조건 절단된 뉴턴
ld-tnewton-다시 시작 ‐ 가장 가파른 내리막 재시동으로 절단된 Newton
GN 다이렉트 - 사각형 나누기
aulag-eq - 등식 제약 조건이 있는 증강 라그랑주 알고리즘
만
인넬더미드 ‐ Nelder-Mead 심플렉스 알고리즘
인-코빌라 ‐ 선형 근사에 의한 제약 최적화
gn-crs2-lm - 국소 돌연변이를 이용한 통제된 무작위 검색
ld-var2 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 2
ld-var1 - Shifted Limited-Memory Variable-Metric, Rank 1
ld-mma - 점근선 이동 방법
ld-lbfgs-nocedal - 없음
g-mlsl ‐ Multi-Level Single-Linkage(로컬 최적화 및
범위)
ld-lbfgs - 저저장 BFGS
gn-다이렉트-l ‐ 사각형 분할(로컬 편향)
인보비카 ‐ 도함수가 없는 바운드 제약 최적화
ln-sbplx - Nelder-Mead의 Subplex 변형
인뉴오아 바운드 ‐ derivative-free bound-constrained Optimization
반복적으로 구성된 이차 근사
오글래그 - 증강 라그랑지안 알고리즘
ln-실천 - 주축을 통한 Gradient-free Local Optimization
방법
gn-직접 노스칼 ‐ 사각형 나누기(크기 조정되지 않음)
ld-tnewton-precond-다시 시작 ‐ 다음을 포함하는 사전 조정된 절단된 뉴턴
가장 가파른 내리막 재시동
ld-slsqp - 순차 최소제곱 이차 계획법

단계 = 0; 이중 [0, inf)
그라디언트 없는 방법의 초기 단계 크기입니다.

중지 = -inf; 더블
정지 기준: 기능 값이 이 값 아래로 떨어집니다.

엑스톨라 = 0; 이중 [0, inf)
중지 기준: 모든 x 값의 절대 변화가 이 미만입니다.
값.

엑스톨러 = 0; 이중 [0, inf)
중지 기준: 모든 x-값의 상대적 변화가 이 미만입니다.
값.

예

Pseudo Ground Truth를 사용하여 imageXXXX.exr 이미지로 제공되는 관류 시리즈를 등록합니다.
견적. 처음에 두 개의 이미지를 건너뛰고 그렇지 않으면 기본 매개변수를 사용합니다.
결과 이미지를 'regXXXX.exr'에 저장합니다.

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

저자

게르트 월니

저작권

이 소프트웨어는 Copyright (c) 1999-2015 Leipzig, Germany 및 Madrid, Spain입니다. 그것은 온다
절대적으로 보증하지 않으며 GNU의 조건에 따라 재배포할 수 있습니다.
일반 공용 라이센스 버전 3(또는 그 이상). 자세한 내용은 다음을 사용하여 프로그램을 실행하십시오.
옵션 '--저작권'.

onworks.net 서비스를 사용하여 온라인으로 mia-2dgroundtruthreg를 사용하세요.