mia-2dmyomilles - Интернет в облаке

ПРОГРАММА:

ИМЯ

mia-2dmyomilles - Запустите регистрацию серии 2D-изображений.

СИНТАКСИС

миа-2 -i -o [опции]

ОПИСАНИЕ

миа-2 Эта программа используется для запуска модифицированной версии ICA на основе
подход к регистрации, описанный в Milles et al. 'Полностью автоматизированная коррекция движения в
Последовательности МР-изображений перфузии миокарда при первом прохождении », Trans. Med. Imaging., 27(11)
1611-1621, 2008. Изменения включают извлечение квазипериодического движения в свободное
тщательно полученные наборы данных и возможность вместо этого запускать аффинную или жесткую регистрацию
только оптимизации переводов.

ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ УСЛУГИ, НЕ ВКЛЮЧЕННЫЕ В ПАКЕТ

Файл-IO
-i --in-file = (ввод, обязательно); нить
входной набор данных о перфузии

-o --out-file = (вывод, обязательно); нить
выходной набор данных перфузии

-r --registered =
база имен файлов для зарегистрированных файлов

--save-ссылки =
сохранять синтетические эталонные изображения в эту файловую базу

--save-cropped =
сохранить обрезанное изображение, установленное в этот файл

--save-feature =
сохранить изображения функций, полученные в результате ICA, и некоторые промежуточные изображения
используется для сегментации RV-LV с заданной базой имен файлов в файлы PNG.
Также сохраните коэффициенты начального наилучшего и окончательного микширования IC.
матрица.

Документи & Инфо
-V --verbose = предупреждение
многословность вывода, печать сообщений заданного уровня и более высокого приоритета.
Поддерживаемые приоритеты, начиная с самого низкого уровня:
info - Сообщения низкого уровня
прослеживать - Трассировка вызова функции
неудача - Сообщать об ошибках тестирования
предупреждение - Предупреждения
ошибка - Сообщать об ошибках
отлаживать - Вывод отладки
сообщение - Нормальные сообщения
роковой - Сообщать только о фатальных ошибках

--авторское право
распечатать информацию об авторских правах

-ч --помощь
распечатать эту справку

-? --использование
распечатать краткую справку

--версия
распечатайте номер версии и выйдите

ICA
-C --components = 0
Компоненты ICA 0 = автоматическая оценка Компоненты ICA 0 = автоматические
Индивидуальный расчет

- нормализовать
нормализованные ИС

--no-средняя полоса
не удаляйте среднее значение из кривых смешения

-g --угадывать
использовать первоначальное предположение для перфузии миокарда

-s --segscale = 1.4
сегментировать и масштабировать рамку обрезки вокруг сегмента LV (0 = без сегментации) и
масштабируйте рамку кадрирования вокруг LV (0 = без сегментации)

-k --skip = 0
пропускать изображения в начале серии, как и другие
модальности пропустить изображения в начале серии, поскольку они
модальности

-m --max-ica-iter = 400
максимальное количество итераций в ICA максимальное количество итераций в ICA

-E --segmethod = особенности
Метод сегментации
дельта-пик - разница изображений пикового улучшения
функции - изображения функций
дельта-функция - различие характерных изображений

Обработка
--threads = -1
Максимальное количество потоков для обработки, это число должно быть меньше
или равно количеству ядер логического процессора в машине. (-1:
автоматическая оценка) .Максимальное количество потоков для обработки.
число должно быть меньше или равно количеству ядер логического процессора в
машина. (-1: автоматическая оценка).

Регистрация
-c --cost = ssd
критерий регистрации

-O --optimizer = gsl: opt = simplex, step = 1.0
Оптимизатор, используемый для минимизации Оптимизатор, используемый для минимизации Для
поддерживаемые плагины см. ПЛАГИНЫ: Minimizer / singlecost

-f --transForm = жесткий
тип преобразованияТип преобразования Список поддерживаемых плагинов см.
ПЛАГИНЫ: 2dimage / transform

-l --mg-levels = 3
уровни с несколькими разрешениями

-R --reference = -1
Глобальная ссылка, по которой должно быть выровнено все изображение. Если установлено неотрицательное значение
значение, изображения будут выровнены по этим ссылкам, а обрезанный результат
дата изображения будет вставлена ​​в исходные изображения. Оставьте -1, если вы
все равно. В этом случае все изображения будут зарегистрированы в средней позиции
motionGlobal ссылка, по которой должно быть выровнено все изображение. Если установлено в
неотрицательное значение, изображения будут выровнены по этим ссылкам, а
дата обрезанного выходного изображения будет вставлена ​​в исходные изображения. Оставлять
на -1, если вам все равно. В этом случае все изображения будут зарегистрированы в
среднее положение движения

-P --passes = 2
регистрационные пропуска

ПЛАГИНЫ: 1d / сплайнbc

зеркало Граничные условия сплайн-интерполяции, отражающие границу

(без параметров)

повторять Граничные условия сплайновой интерполяции, повторяющие значение на границе

(без параметров)

нуль Граничные условия сплайн-интерполяции, предполагающие ноль для значений за пределами

(без параметров)

ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

сплайн Создание ядра B-сплайна, поддерживаемые параметры:

d = 3; int в [0, 5]
Степень сплайна.

омомы Создание ядра OMoms-сплайна, поддерживаемые параметры:

d = 3; int в [3, 3]
Степень сплайна.

ПЛАГИНЫ: 2Dизображение / преобразование

аффинное Аффинное преобразование (шесть степеней свободы). Поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

жесткий Жесткие преобразования (т.е. вращение и перемещение, три степени
свобода)., поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

центр гниения = [[0,0]]; 2dfвектор
Относительный центр вращения, т.е. <0.5,0.5> соответствует центру
опорный прямоугольник.

вращение Преобразования вращения (т.е. вращение вокруг заданного центра, один градус
свобода)., поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

центр гниения = [[0,0]]; 2dfвектор
Относительный центр вращения, т.е. <0.5,0.5> соответствует центру
опорный прямоугольник.

сплайн Преобразование произвольной формы, описываемое набором коэффициентов B-сплайна
и базовое ядро ​​B-сплайна., поддерживаемые параметры:

анизорат = [[0,0]]; 2dfвектор
коэффициент анизотропии в пикселях, неположительные значения будут
перезаписывается значением 'rate' ..

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

ядро = [bspline: d = 3]; фабрика
Ядро сплайна трансформации. Поддерживаемые плагины см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

штраф знак равно фабрика
Срок штрафа за преобразование. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 2dtransform / splinepenalty

скорость = 10; с плавающей точкой в ​​[1, inf)
коэффициент изотропности в пикселях.

переведите Только перевод (две степени свободы), поддерживаемые параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

vf Этот плагин реализует преобразование, которое определяет перевод для каждого
точка сетки, определяющая область преобразования., поддерживаемая
параметры:

безграничный = зеркало; фабрика
Граничные условия интерполяции изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinebc

imgkernel = [bspline: d = 3]; фабрика
ядро интерполятора изображений. Информацию о поддерживаемых надстройках см.
ПЛАГИНЫ: 1d / splinekernel

ПЛАГИНЫ: 2дтрансформ / шлицпенальти

дивкурл divcurl штраф за преобразование, поддерживаемые параметры:

виться = 1; с плавающей точкой в ​​[0, inf)
штрафной вес на локон.

DIV = 1; с плавающей точкой в ​​[0, inf)
штрафной вес за расхождение.

норма = 0; логический
Установите в 1, если штраф должен быть нормализован по отношению к изображению.
размер.

вес = 1; плавать в (0, inf)
масса штрафной энергии.

ПЛАГИНЫ: минимизатор / единовременная стоимость

гдас Градиентный спуск с автоматической коррекцией размера шага, поддерживаемые параметры:

фтолр = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если относительное изменение критерия ниже ..

макс-шаг = 2; вдвое больше (0, бесконечность)
Максимальный абсолютный размер шага.

макситер = 200; uint в [1, inf)
Критерий остановки: максимальное количество итераций.

мин-шаг = 0.1; вдвое больше (0, бесконечность)
Минимальный абсолютный размер шага.

кстола = 0.01; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если inf-норма изменения, примененного к x, ниже этого значения.

GDSQ Градиентный спуск с оценкой квадратичного шага, поддерживаемые параметры:

фтолр = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если относительное изменение критерия ниже ..

гтола = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если инф-норма градиента ниже этого значения.

макситер = 100; uint в [1, inf)
Критерий остановки: максимальное количество итераций.

лестница = 2; вдвое больше (1, бесконечность)
Резервное масштабирование фиксированного размера шага.

шаг = 0.1; вдвое больше (0, бесконечность)
Начальный размер шага.

кстола = 0; удвоить в [0, inf)
Остановитесь, если inf-norm x-update ниже этого значения.

GSL плагин оптимизатора, основанный на мультиминных оптимизаторах Научной библиотеки GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, поддерживаемые параметры:

прибыль на акцию = 0.01; вдвое больше (0, бесконечность)
Оптимизаторы на основе градиента: остановитесь, когда | grad | <eps, simplex: остановить, когда
размер симплекса <eps ..

трубчатый проход = 100; uint в [1, inf)
максимальное количество итераций.

выбирать = gd; диктовать
Будет использоваться конкретный оптимизатор. Поддерживаемые значения:
бфгс - Бройден-Флетчер-Гольдфарб-Шенн
бфгс2 - Бройден-Флетчер-Гольдфарб-Шенн (наиболее эффективная версия)
cg-fr - Алгоритм сопряженного градиента Флечера-Ривза
gd - Градиентный спуск.
симплекс - Симплексный алгоритм Нелдера и Мида
cg-pr - Алгоритм сопряженного градиента Полака-Рибиера

шаг = 0.001; вдвое больше (0, бесконечность)
начальный размер шага.

тол = 0.1; вдвое больше (0, бесконечность)
какой-то параметр допуска.

нлопт Алгоритмы минимизатора, использующие библиотеку NLOPT, для описания
оптимизаторы, пожалуйста, посмотрите 'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms ', поддерживаемые параметры:

фтола = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: абсолютное изменение целевого значения ниже
это значение.

фтолр = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: относительное изменение целевого значения ниже
это значение.

высший = inf; двойной
Верхняя граница (одинаковая по всем параметрам).

местный выбор = нет; диктовать
алгоритм локальной минимизации, который может потребоваться для основных
алгоритм минимизации. Поддерживаемые значения:
gn-orig-direct-l - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация,
локально предвзято)
гн-директ-л-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные, с локальным смещением)
GN-Isres - Улучшенная стратегия эволюции стохастического рейтинга.
лд-тньютон - Усеченный Ньютон
GN-Direct-L-Rand - Разделение прямоугольников (локально смещенное, рандомизированное)
Ин-Ньюоа - Безусловная оптимизация без производных итеративно
Построенная квадратичная аппроксимация
gn-direct-l-rand-noscale - Разделение прямоугольников (немасштабированные, локально
предвзятый, рандомизированный)
gn-оригинал-директ - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация)
ld-tnewton-precond - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон
ld-tnewton-перезагрузка - Усеченный Ньютон с перезапуском наискорейшего спуска
GN-прямой - Разделение прямоугольников
Ln-Neldermead - симплексный алгоритм Нелдера-Мида
лн-кобыла - Оптимизация с ограничениями посредством линейного приближения
GN-CRS2-LM - Управляемый случайный поиск с локальной мутацией
ld-var2 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 2
ld-var1 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 1
LD-MMA - Метод подвижных асимптот
ld-lbfgs-nocedal - Никто
ld-lbfgs - BFGS с низким хранением
gn-direct-l - Разделение прямоугольников (локально смещено)
никто - не указывать алгоритм
Ин-бобика - Оптимизация без производных с ограничениями
ln-sbplx - Подплексный вариант Нелдера-Мида
In-newuoa-bound - Оптимизация без производных с ограничениями по
Итеративно построенная квадратичная аппроксимация
лн-практика - Локальная оптимизация без градиентов через главную ось
Способ доставки
гн-директ-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные)
ld-tnewton-precond-перезагрузка - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон с
перезапуск на крутом спуске

ниже = -inf; двойной
Нижняя граница (одинаковая по всем параметрам).

макситер = 100; int в [1, inf)
Критерий остановки: максимальное количество итераций.

выбирать = ld-lbfgs; диктовать
основной алгоритм минимизации. Поддерживаемые значения:
gn-orig-direct-l - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация,
локально предвзято)
g-mlsl-lds - Многоуровневая одинарная связь (последовательность с низким несоответствием,
требуется оптимизация и границы на основе локального градиента)
гн-директ-л-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные, с локальным смещением)
GN-Isres - Улучшенная стратегия эволюции стохастического рейтинга.
лд-тньютон - Усеченный Ньютон
GN-Direct-L-Rand - Разделение прямоугольников (локально смещенное, рандомизированное)
Ин-Ньюоа - Безусловная оптимизация без производных итеративно
Построенная квадратичная аппроксимация
gn-direct-l-rand-noscale - Разделение прямоугольников (немасштабированные, локально
предвзятый, рандомизированный)
gn-оригинал-директ - Разделение прямоугольников (оригинальная реализация)
ld-tnewton-precond - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон
ld-tnewton-перезагрузка - Усеченный Ньютон с перезапуском наискорейшего спуска
GN-прямой - Разделение прямоугольников
ауглаг-экв - Расширенный алгоритм Лагранжа с ограничениями равенства
только
Ln-Neldermead - симплексный алгоритм Нелдера-Мида
лн-кобыла - Оптимизация с ограничениями посредством линейного приближения
GN-CRS2-LM - Управляемый случайный поиск с локальной мутацией
ld-var2 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 2
ld-var1 - Сдвинутый переменный показатель с ограниченной памятью, ранг 1
LD-MMA - Метод подвижных асимптот
ld-lbfgs-nocedal - Никто
г-млсл - Многоуровневая одинарная связь (требуется локальная оптимизация и
границы)
ld-lbfgs - BFGS с низким хранением
gn-direct-l - Разделение прямоугольников (локально смещено)
Ин-бобика - Оптимизация без производных с ограничениями
ln-sbplx - Подплексный вариант Нелдера-Мида
In-newuoa-bound - Оптимизация без производных с ограничениями по
Итеративно построенная квадратичная аппроксимация
август - Расширенный алгоритм Лагранжа
лн-практика - Локальная оптимизация без градиентов через главную ось
Способ доставки
гн-директ-носкаль - Разделение прямоугольников (немасштабированные)
ld-tnewton-precond-перезагрузка - Предварительно обусловленный усеченный Ньютон с
перезапуск на крутом спуске
ld-slqp - Последовательное квадратичное программирование методом наименьших квадратов

шаг = 0; удвоить в [0, inf)
Начальный размер шага для методов без градиента.

остановить = -inf; двойной
Критерий остановки: значение функции падает ниже этого значения.

кстола = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: абсолютное изменение всех значений x ниже этого
значения.

кстолр = 0; удвоить в [0, inf)
Критерий остановки: относительное изменение всех значений x ниже этого
значения.

ПРИМЕР

Зарегистрируйте серию перфузии, указанную в 'segment.set', с помощью автоматической оценки ICA.
Пропустите два изображения в начале, а в противном случае используйте параметры по умолчанию. Хранить
в результате получится "register.set".

mia-2dmyomilles -i segment.set -o register.set -k 2

Авторы)

Герт Волльни

АВТОРСКИЕ ПРАВА

Это программное обеспечение защищено авторскими правами (c) 1999-2015 гг., Лейпциг, Германия, и Мадрид, Испания. Это приходит
с СОВЕРШЕННО ОТСУТСТВИЕМ ГАРАНТИЙ, и вы можете распространять его в соответствии с условиями GNU
ОБЩАЯ ОБЩЕСТВЕННАЯ ЛИЦЕНЗИЯ Версия 3 (или новее). Для получения дополнительной информации запустите программу с
вариант '- авторское право'.

Используйте mia-2dmyomilles онлайн на сервисах onworks.net