mia-2dmyomilles - 클라우드에서 온라인

프로그램:

이름

mia-2dmyomilles - 일련의 2D 이미지 등록을 실행합니다.

개요

mia-2dmyomiles -i -o [옵션]

기술

mia-2dmyomiles 이 프로그램은 ICA 기반의 수정된 버전을 실행하는 데 사용됩니다.
Milles et al.에 설명된 등록 접근 방식. '완전 자동화된 모션 수정
First-Pass Myocardial Perfusion MR Image Sequences', Trans. 메드. 이미징., 27(11)
1611-1621, 2008. 자유에서 준주기 운동의 추출을 포함하는 변경 사항
숨 가쁘게 수집된 데이터 세트 및 대신에 아핀 또는 엄격한 등록을 실행하는 옵션
번역 최적화만.

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=
등록된 파일의 파일명 기준

--참조 저장=
이 파일 기반에 합성 참조 이미지 저장

--저장-자르기=
자른 이미지 세트를 이 파일에 저장

--저장 기능=
ICA 및 일부 중간 이미지에서 생성된 기능 이미지를 저장합니다.
PNG 파일에 대한 기본 파일 이름이 지정된 RV-LV 분할에 사용됩니다.
또한 초기 최고 및 최종 IC 혼합의 계수를 저장합니다.
매트릭스.

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

ICA
-C --구성요소=0
ICA 구성 요소 0 = 자동 추정ICA 구성 요소 0 = 자동
견적

--정규화
정규화된 IC

--노-메인스트립
혼합 곡선에서 평균을 제거하지 마십시오.

-g --추측
심근 관류에 대한 초기 추측 사용

-s --세그스케일=1.4
LV(0=분할 없음) 세그먼트 주변의 자르기 상자를 분할하고 크기를 조정하고
LV 주변의 자르기 상자 크기 조정(0=분할 없음)

-k --건너뛰기=0
다른 시리즈와 마찬가지로 시리즈 시작 부분에서 이미지를 건너뜁니다.
형식은 시리즈의 시작 부분에서 다른 이미지와 마찬가지로 이미지를 건너뜁니다.
양식

-m --max-ica-iter=400
ICA의 최대 반복 횟수ICA의 최대 반복 횟수

-E --segmethod=기능
세분화 방법
델타 피크 - Peak Enhancement 영상의 차이
풍모 - 특징 이미지
델타 기능 - 특징 이미지의 차이

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).

등록
-c --비용=ssd
등록 기준

-O --optimizer=gsl:opt=단순,단계=1.0
최소화에 사용되는 옵티마이저 최소화에 사용되는 옵티마이저
지원되는 플러그인은 PLUGINS:minimizer/singlecost 참조

-f --transForm=강성
변환 유형변환 유형 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d이미지/변환

-l --mg-레벨=3
다중 해상도 수준다중 해상도 수준

-R --참조=-1
전역 참조는 모든 이미지를 정렬해야 합니다. 음수가 아닌 값으로 설정하면
값을 입력하면 이미지가 이 참조에 맞춰 정렬되고 출력이 잘립니다.
이미지 날짜가 원본 이미지에 삽입됩니다. 다음과 같은 경우 -1로 둡니다.
상관없어. 이 경우 모든 이미지는 의 평균 위치에 등록됩니다.
moveGlobal 참조 모든 이미지가 정렬되어야 합니다. 로 설정하면
음수가 아닌 값, 이미지는 이 참조에 맞춰 정렬되고
자른 출력 이미지 날짜가 원본 이미지에 삽입됩니다. 떠나다
신경 쓰지 않는다면 -1에서. 이 경우 등록된 모든 이미지는
움직임의 평균 위치

-P --통과=2
등록 패스등록 패스

플러그인 : 1d/스플라인BC

거울 경계를 미러링하는 스플라인 보간 경계 조건

(매개변수 없음)

반복 경계에서 값을 반복하는 스플라인 보간 경계 조건

(매개변수 없음)

제로 외부 값에 대해 XNUMX을 가정하는 스플라인 보간 경계 조건

(매개변수 없음)

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 : 2D 이미지/변환

아핀 아핀 변환(XNUMX개의 자유도). 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc

이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

까다로운 강체 변환(즉, 회전 및 병진, XNUMX도
자유). 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc

이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

썩은 중심 = [[0,0]]; 2차원 벡터
상대 회전 중심, 즉 <0.5,0.5>는
지원 사각형.

회전 회전 변환(즉, 주어진 중심에 대한 회전, XNUMX도
자유). 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc

이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

썩은 중심 = [[0,0]]; 2차원 벡터
상대 회전 중심, 즉 <0.5,0.5>는
지원 사각형.

스플라인 B-스플라인 계수 세트로 설명할 수 있는 자유 형식 변환
및 기본 B-스플라인 커널. 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

아니소레이트 = [[0,0]]; 2차원 벡터
픽셀 단위의 이방성 계수 비율, 양수가 아닌 값은
'요율' 값으로 덮어씁니다.

경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc

이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

커널 = [bspline:d=3]; 공장
변환 스플라인 커널.. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

형벌 = ; 공장
변신 페널티 기간. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:2d변환/스플라인 페널티

율 = 10; 부동 소수점 [1, inf)
등방성 계수 비율(픽셀 단위).

번역 변환 전용(XNUMX개의 자유도), 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc

이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

vf 이 플러그인은 각각에 대한 번역을 정의하는 변환을 구현합니다.
변환 영역을 정의하는 그리드의 점, 지원됨
매개변수는 다음과 같습니다.

경계 = 거울; 공장
이미지 보간 경계 조건. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinebc

이미지 커널 = [bspline:d=3]; 공장
이미지 보간기 커널. 지원되는 플러그인은 다음을 참조하십시오.
플러그인:1d/splinekernel

플러그인 : 2d변환/스플라인 페널티

디컬 변환에 대한 divcurl 패널티 지원되는 매개변수는 다음과 같습니다.

컬 = 1; 부동 소수점 [0, inf)
컬에 대한 페널티 웨이트.

DIV = 1; 부동 소수점 [0, inf)
발산에 대한 페널티 가중치.

표준 = 0; 부울
이미지에 대해 패널티를 정규화해야 하는 경우 1로 설정합니다.
크기.

무게 = 1; 부동 소수점 (0, inf)
패널티 에너지의 무게.

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

자동 ICA 추정을 사용하여 'segment.set'에 주어진 관류 시리즈를 등록합니다.
처음에 두 개의 이미지를 건너뛰고 그렇지 않으면 기본 매개변수를 사용합니다. 저장
결과는 'registered.set'입니다.

mia-2dmyomilles -i 세그먼트.세트 -o 등록.세트 -k 2

저자

게르트 월니

저작권

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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'.

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