mia-2dmyoica-nonrigid - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

mia-2dmyoica-nonrigid - Chạy đăng ký một loạt hình ảnh 2D.

SYNOPSIS

mia-2dmyoica-không cứng nhắc -i -o [tùy chọn]

MÔ TẢ

mia-2dmyoica-không cứng nhắc Chương trình này thực hiện thuật toán bù chuyển động được mô tả
trong Wollny G, Kellman P, Santos A, Ledesma-Carbayo MJ, "Tự động bù chuyển động của
Thở tự do có được Dữ liệu về tưới máu cơ tim bằng cách sử dụng Phân tích thành phần độc lập "
Phân tích Hình ảnh Y tế, 2012, DOI: 10.1016 / j.media.2012.02.004.

LỰA CHỌN

Tệp-IO
-i --in-file = (đầu vào, bắt buộc); dây
đầu vào bộ dữ liệu tưới máu

-o --out-file = (đầu ra, bắt buộc); dây
tập dữ liệu tưới máu đầu ra

-r --registered = reg
cơ sở tên tệp cho các loại sợi đã đăng ký

--save-crop =
lưu tập hợp đã cắt vào tệp này

--save-feature =
lưu các hình ảnh tính năng thu được từ ICA và một số hình ảnh trung gian
được sử dụng cho phân đoạn RV-LV với cơ sở tên tệp đã cho thành tệp PNG.
Đồng thời lưu các hệ số của trộn IC tốt nhất ban đầu và cuối cùng
ma trận.

--save-refs =
lưu hình ảnh tham khảo tổng hợp

--save-regs =
lưu hình ảnh đã đăng ký trung gian

Trợ giúp & Thông tin
-V --verbose = cảnh báo
tính chi tiết của đầu ra, in các thông báo ở cấp độ đã cho và mức độ ưu tiên cao hơn.
Các ưu tiên được hỗ trợ bắt đầu từ cấp thấp nhất là:
Thông tin - Tin nhắn cấp thấp
theo dõi - Chức năng theo dõi cuộc gọi
không - Báo cáo lỗi kiểm tra
cảnh báo - Cảnh báo
lôi - Báo cáo lỗi
gỡ lỗi - Đầu ra gỡ lỗi
tin nhắn - Tin nhắn bình thường
gây tử vong - Chỉ báo cáo các lỗi nghiêm trọng

- bản quyền
in thông tin bản quyền

-h - trợ giúp
in cái này giúp

-? --sử dụng
in một trợ giúp ngắn

--phiên bản
in số phiên bản và thoát

ICE
-C --components = 0
Các thành phần ICA 0 = ước tính tự động Các thành phầnICA 0 = tự động
ước lượng

- chuẩn hóa
IC chuẩn hóa

--không có nghĩa vụ
đừng loại bỏ ý nghĩa khỏi các đường cong trộn

-s --segscale = 0
phân đoạn và chia tỷ lệ hộp cắt xung quanh phân đoạn LV (0 = không phân đoạn) và
chia tỷ lệ hộp cắt xung quanh LV (0 = không phân đoạn)

-k --skip = 0
bỏ qua các hình ảnh ở đầu chuỗi, ví dụ như vì chúng là các hình ảnh khác
hình ảnh modalitiesskip ở đầu sê-ri, ví dụ như vì khi họ
là các phương thức khác

-m --max-ica-iter = 400
số lần lặp tối đa trong ICA Số lần lặp tối đa trong ICA

-E --segmethod = tính năng
Phương pháp phân đoạn
đỉnh đồng bằng - sự khác biệt của các hình ảnh nâng cao đỉnh cao
Tính năng, đặc điểm - hình ảnh nổi bật
đặc điểm đồng bằng - sự khác biệt của các hình ảnh tính năng

-b - phút-nhịp thở-tần số = -1
tần số trung bình tối thiểu mà một đường cong trộn có thể phải được coi là xuất phát từ
đồ lót. Tỷ lệ pha khi nghỉ ngơi lành mạnh là 12 mỗi phút. Một giá trị âm
vô hiệu hóa thử nghiệm. tần số trung bình tối thiểu mà một đường cong trộn có thể phải là
được coi là xuất phát từ vi phạm. Tỷ lệ pha bia nghỉ ngơi lành mạnh là 12 mỗi
phút. Giá trị âm sẽ vô hiệu hóa kiểm tra.

Chế biến
--threads = -1
Số luồng tối đa cần sử dụng để xử lý, Con số này phải thấp hơn
hoặc bằng số lõi xử lý logic trong máy. (-1:
ước tính tự động). Số luồng tối đa để sử dụng để xử lý, Điều này
số phải thấp hơn hoặc bằng số lõi bộ xử lý logic trong
máy. (-1: ước tính tự động).

Đăng Ký
-O --optimizer = gsl: opt = gd, step = 0.1
Trình tối ưu hóa được sử dụng để thu nhỏ Trình tối ưu hóa được sử dụng để thu nhỏ Đối với
các plugin được hỗ trợ xem PLUGINS: Minimzer / singlecost

-R --refiner =
trình tối ưu hóa được sử dụng để sàng lọc sau khi trình tối ưu hóa chính được gọi làoptimizer
được sử dụng để sàng lọc sau khi trình tối ưu hóa chính được gọi là Để được hỗ trợ
plugin xem PLUGINS: Minimzer / singlecost

-a --start-c-rate = 16
tỷ lệ hệ số bắt đầu trong gai, được chia cho --c-rate-divider với
mỗi tỷ lệ hệ số khởi động bằng gai, được chia cho --c-rate-divider
với mỗi lần vượt qua

--c-rate-divider = 2
bộ chia tỷ lệ hiệu quả cho mỗi bộ chia tỷ lệ đạt hiệu quả cho mỗi lần vượt qua

-d --start-divcurl = 10
start divcurl weight, được chia bởi --divcurl-divider với mọi passstart
trọng số divcurl, được chia cho --divcurl-divider với mỗi lần vượt qua

--divcurl-divider = 2
chia tỷ lệ trọng số divcurl với mỗi tỷ lệ trọng số passdivcurl mới với mỗi
pass mới

-w --imagecost = image: weight = 1, cost = ssd
chi phí kích thích hình ảnh Đối với các plugin được hỗ trợ, hãy xem PLUGINS: 2dimage / fullcost

-l --mg-mức = 3
nhiều cấp độ phân giải đa cấp độ phân giải

-P --passes = 5
đăng ký đăng ký thông qua

BỔ SUNG: 1d / splinekernel

đường bspline Tạo hạt nhân B-spline, các tham số được hỗ trợ là:

d = 3; int trong [0, 5]
Spline độ.

mẹ Tạo hạt nhân OMoms-spline, các tham số được hỗ trợ là:

d = 3; int trong [3, 3]
Spline độ.

BỔ SUNG: 2dimage / chi phí

lnc tương quan chéo chuẩn hóa cục bộ với hỗ trợ tạo mặt nạ., các tham số được hỗ trợ
là:

w = 5; uint trong [1, 256]
một nửa chiều rộng của cửa sổ được sử dụng để đánh giá dấu chéo được bản địa hóa
tương quan.

lsd Đo khoảng cách bình phương tối thiểu

(không có tham số)

mi Thông tin tương hỗ dựa trên Spline parzen., Các tham số được hỗ trợ là:

cắt = 0; float trong [0, 40]
Phần trăm pixel cần cắt ở cường độ cao và thấp để loại bỏ
những ngoại lệ.

mbin = 64; uint trong [1, 256]
Số lượng ngăn biểu đồ được sử dụng cho hình ảnh chuyển động.

hạt nhân = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
Hạt nhân Spline cho hình ảnh chuyển động parzen hinstogram. Đối với các trình cắm được hỗ trợ
xem PLUGINS: 1d / splinekernel

rbin = 64; uint trong [1, 256]
Số lượng ngăn biểu đồ được sử dụng cho hình ảnh tham chiếu.

hạt nhân = [bspline: d = 0]; xưởng sản xuất
Nhân spline cho hình ảnh tham chiếu parzen hinstogram. Đối với plug-in được hỗ trợ-
trong xem PLUGINS: 1d / splinekernel

NCC tương quan chéo chuẩn hóa.

(không có tham số)

ngf Chức năng này đánh giá độ tương tự của hình ảnh dựa trên gradient chuẩn hóa
lĩnh vực. Có nhiều hạt nhân đánh giá khác nhau, các tham số được hỗ trợ là:

đánh giá = ds; mệnh lệnh
loại phụ plugin. Các giá trị được hỗ trợ là:
sq - bình phương của sự khác biệt
ds - bình phương của sự khác biệt theo tỷ lệ
dot - nhân sản phẩm vô hướng
đi qua - nhân sản phẩm chéo

SSD Chi phí hình ảnh 2D: tổng của sự khác biệt bình phương, các tham số được hỗ trợ là:

đánh răng tự động = 0; float trong [0, 1000]
Sử dụng tạo mặt nạ tự động cho hình ảnh chuyển động bằng cách chỉ lấy các giá trị cường độ
tích lũy lớn hơn ngưỡng đã cho.

định mức = 0; bool
Đặt liệu số liệu có được chuẩn hóa theo số lượng pixel hình ảnh hay không.

ssd-automask
Chi phí hình ảnh 2D: tổng của sự khác biệt bình phương, với quá trình tự động hóa dựa trên
các ngưỡng, thông số được hỗ trợ là:

đánh đập = 0; kép
Giá trị cường độ ngưỡng cho hình ảnh tham chiếu.

đập mạnh = 0; kép
Giá trị cường độ ngưỡng cho hình ảnh nguồn.

BỔ SUNG: 2dimage / fullcost

hình ảnh Chức năng chi phí tương tự hình ảnh tổng quát cũng xử lý đa độ phân giải
Chế biến. Phép đo độ tương tự thực tế được cung cấp thêm tham số.,
các tham số được hỗ trợ là:

chi phí = ssd; xưởng sản xuất
Hạt nhân hàm chi phí. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem PLUGINS: 2dimage / cost

gỡ lỗi = 0; bool
Lưu các vị trí trung gian để gỡ lỗi.

ref = (đầu vào, chuỗi)
Hình ảnh tham chiếu.

src = (đầu vào, chuỗi)
Nghiên cứu hình ảnh.

trọng lượng = 1; trôi nổi
trọng số của hàm chi phí.

hình ảnh
Hàm chi phí tương tự ánh xạ nhãn của hai hình ảnh và xử lý nhãn-
duy trì quá trình xử lý đa độ phân giải., các tham số được hỗ trợ là:

gỡ lỗi = 0; int trong [0, 1]
viết các biến đổi khoảng cách thành hình ảnh 3D.

nhãn tối đa = 256; int trong [2, 32000]
số lượng nhãn tối đa cần xem xét.

ref = (đầu vào, chuỗi)
Hình ảnh tham chiếu.

src = (đầu vào, chuỗi)
Nghiên cứu hình ảnh.

trọng lượng = 1; trôi nổi
trọng số của hàm chi phí.

hình ảnh mặt nạ
Hàm chi phí tương tự hình ảnh được che mặt nạ tổng quát cũng xử lý đa
xử lý độ phân giải. Các mặt nạ được cung cấp phải được lấp đầy bởi các khu vực
xử lý đa độ phân giải vì nếu không thông tin mặt nạ có thể bị mất
khi giảm tỷ lệ hình ảnh. Mặt nạ tham chiếu và mặt nạ đã biến đổi của
hình ảnh nghiên cứu được kết hợp bởi AND nhị phân. Phép đo độ tương đồng thực tế được đưa ra
es tham số phụ., các tham số được hỗ trợ là:

chi phí = ssd; xưởng sản xuất
Hạt nhân hàm chi phí. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 2dimage / maskedcost

ref = (đầu vào, chuỗi)
Hình ảnh tham chiếu.

mặt nạ tái tạo = (đầu vào, chuỗi)
Mặt nạ hình ảnh tham chiếu (nhị phân).

src = (đầu vào, chuỗi)
Nghiên cứu hình ảnh.

src-mặt nạ = (đầu vào, chuỗi)
Nghiên cứu mặt nạ hình ảnh (nhị phân).

trọng lượng = 1; trôi nổi
trọng số của hàm chi phí.

BỔ SUNG: 2dimage / io

bmp Hỗ trợ đầu vào / đầu ra hình ảnh 2D BMP

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .BMP, .bmp

Các loại phần tử được hỗ trợ:
dữ liệu nhị phân, 8 bit không dấu, 16 bit không dấu

kho dữ liệu IO ảo đến và đi từ nhóm dữ liệu nội bộ

Phần mở rộng tệp được công nhận:. @

đi đôi Io hình ảnh 2D cho DICOM

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .DCM, .dcm

Các loại phần tử được hỗ trợ:
đã ký 16 bit, 16 bit chưa ký

exr một plugin 2dimage io cho hình ảnh OpenEXR

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .EXR, .exr

Các loại phần tử được hỗ trợ:
32 bit không dấu, dấu phẩy động 32 bit

jpg một plugin 2dimage io cho hình ảnh jpeg xám tỷ lệ

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .JPEG, .JPG, .jpeg, .jpg

Các loại phần tử được hỗ trợ:
không dấu 8 bit

png một plugin 2dimage io cho hình ảnh png

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .PNG, .png

Các loại phần tử được hỗ trợ:
dữ liệu nhị phân, 8 bit không dấu, 16 bit không dấu

nguyên Hỗ trợ đầu ra hình ảnh RAW 2D

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .RAW, .raw

Các loại phần tử được hỗ trợ:
dữ liệu nhị phân, có dấu 8 bit, 8 bit không dấu, 16 bit có dấu, 16 bit chưa dấu,
có dấu 32 bit, không dấu 32 bit, dấu phẩy động 32 bit, dấu phẩy động 64
bit

tif Hỗ trợ đầu vào / đầu ra hình ảnh 2D TIFF

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .TIF, .TIFF, .tif, .tiff

Các loại phần tử được hỗ trợ:
dữ liệu nhị phân, 8 bit không dấu, 16 bit không dấu, 32 bit không dấu

vista một plugin 2dimage io cho hình ảnh vista

Các phần mở rộng tệp được công nhận: .V, .VISTA, .v, .vista

Các loại phần tử được hỗ trợ:
dữ liệu nhị phân, có dấu 8 bit, 8 bit không dấu, 16 bit có dấu, 16 bit chưa dấu,
có dấu 32 bit, không dấu 32 bit, dấu phẩy động 32 bit, dấu phẩy động 64
bit

BỔ SUNG: 2dimage / maskedcost

lnc tương quan chéo chuẩn hóa cục bộ với hỗ trợ tạo mặt nạ., các tham số được hỗ trợ
là:

w = 5; uint trong [1, 256]
một nửa chiều rộng của cửa sổ được sử dụng để đánh giá dấu chéo được bản địa hóa
tương quan.

mi Thông tin tương hỗ dựa trên spline parzen với mặt nạ., Các tham số được hỗ trợ là:

cắt = 0; float trong [0, 40]
Phần trăm pixel cần cắt ở cường độ cao và thấp để loại bỏ
những ngoại lệ.

mbin = 64; uint trong [1, 256]
Số lượng ngăn biểu đồ được sử dụng cho hình ảnh chuyển động.

hạt nhân = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
Hạt nhân Spline cho hình ảnh chuyển động parzen hinstogram. Đối với các trình cắm được hỗ trợ
xem PLUGINS: 1d / splinekernel

rbin = 64; uint trong [1, 256]
Số lượng ngăn biểu đồ được sử dụng cho hình ảnh tham chiếu.

hạt nhân = [bspline: d = 0]; xưởng sản xuất
Nhân spline cho hình ảnh tham chiếu parzen hinstogram. Đối với plug-in được hỗ trợ-
trong xem PLUGINS: 1d / splinekernel

NCC tương quan chéo chuẩn hóa với hỗ trợ che.

(không có tham số)

SSD Tổng của sự khác biệt bình phương với mặt nạ.

(không có tham số)

BỔ SUNG: bộ giảm thiểu / chi phí đơn

gda Gradient descent với hiệu chỉnh kích thước bước tự động., Các thông số được hỗ trợ là:

ftolr = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Dừng lại nếu bên dưới có sự thay đổi tương đối của tiêu chí ..

bước tối đa = 2; nhân đôi trong (0, inf)
Kích thước bước tối đa tuyệt đối.

tối đa = 200; uint trong [1, inf)
Tiêu chí dừng: số lần lặp tối đa.

bước tối thiểu = 0.1; nhân đôi trong (0, inf)
Kích thước bước tuyệt đối tối thiểu.

xtola = 0.01; nhân đôi trong [0, inf)
Dừng lại nếu giá trị thay đổi áp dụng cho x thấp hơn giá trị này ..

gdsq Gradient descent với ước tính bước bậc hai, các tham số được hỗ trợ là:

ftolr = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Dừng lại nếu bên dưới có sự thay đổi tương đối của tiêu chí ..

gtola = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Dừng lại nếu thông số của gradient thấp hơn giá trị này ..

tối đa = 100; uint trong [1, inf)
Tiêu chí dừng: số lần lặp tối đa.

tỉ lệ = 2; nhân đôi trong (1, inf)
Dự phòng chia tỷ lệ kích thước bước cố định.

bước = 0.1; nhân đôi trong (0, inf)
Kích thước bước ban đầu.

xtola = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Dừng nếu thông tin cập nhật x thấp hơn giá trị này ..

gsl plugin tối ưu hóa dựa trên các trình tối ưu hóa nhiều phút của Thư viện Khoa học GNU
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/, các tham số được hỗ trợ là:

eps = 0.01; nhân đôi trong (0, inf)
tối ưu hóa dựa trên gradient: dừng khi | grad | <eps, simplex: dừng khi
kích thước đơn giản <eps ..

lặp đi lặp lại = 100; uint trong [1, inf)
số lần lặp tối đa.

opt = gd; mệnh lệnh
Trình tối ưu hóa cụ thể sẽ được sử dụng .. Các giá trị được hỗ trợ là:
bạn thân - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann
bạn trai2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann (phiên bản hiệu quả nhất)
cg-fr - Thuật toán gradient liên hợp Flecher-Reeves
gd - Xuống dốc.
đơn giản - Thuật toán Simplex của Nelder và Mead
cg-pr - Thuật toán gradient liên hợp Polak-Ribiere

bước = 0.001; nhân đôi trong (0, inf)
kích thước bước ban đầu.

tol = 0.1; nhân đôi trong (0, inf)
một số thông số dung sai.

nlop Các thuật toán thu nhỏ sử dụng thư viện NLOPT, để mô tả
trình tối ưu hóa vui lòng xem 'http://ab-
Initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithm ', các tham số được hỗ trợ là:

ftola = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Tiêu chí dừng: sự thay đổi tuyệt đối của giá trị mục tiêu là bên dưới
giá trị này.

ftolr = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Tiêu chí dừng: sự thay đổi tương đối của giá trị mục tiêu là bên dưới
giá trị này.

cao hơn = inf; kép
Ranh giới cao hơn (bằng nhau cho tất cả các tham số).

tùy chọn cục bộ = không có; mệnh lệnh
thuật toán giảm thiểu cục bộ có thể được yêu cầu cho chính
thuật toán tối thiểu hóa .. Các giá trị được hỗ trợ là:
gn-orig-direct-l - Hình chữ nhật phân chia (triển khai ban đầu,
thiên vị cục bộ)
gn-trực tiếp-l-noscal - Hình chữ nhật phân chia (không chia tỷ lệ, thiên vị cục bộ)
gn-isres - Cải thiện Chiến lược Tiến hóa Xếp hạng Stochastic
ld-tnewton - Newton đã cắt ngắn
gn-trực tiếp-l-rand - Hình chữ nhật phân chia (thiên vị cục bộ, ngẫu nhiên)
ln-newuoa - Không có phái sinh Tối ưu hóa không bị ràng buộc bằng cách lặp lại
Xấp xỉ bậc hai có cấu trúc
gn-direct-l-rand-noscale - Hình chữ nhật phân chia (không chia tỷ lệ, cục bộ
thiên vị, ngẫu nhiên)
gn-orig-trực tiếp - Hình chữ nhật phân chia (triển khai ban đầu)
ld-tnewton-precond - Newton cắt ngắn điều chỉnh trước
ld-tnewton-khởi động lại - Newton bị cắt ngắn với khởi động lại đoạn dốc nhất
gn-trực tiếp - Chia hình chữ nhật
ln-neldermead - Thuật toán đơn giản Nelder-Mead
ln-cobyla - Tối ưu hóa Ràng buộc BẰNG Phương pháp Xấp xỉ Tuyến tính
gn-crs2-lm - Tìm kiếm ngẫu nhiên có kiểm soát với đột biến cục bộ
ld-var2 - Đã thay đổi chỉ số biến bộ nhớ giới hạn, xếp hạng 2
ld-var1 - Đã thay đổi chỉ số biến bộ nhớ giới hạn, xếp hạng 1
ld-mma - Phương pháp di chuyển Asymptotes
ld-lbfgs-nocedal - Không có
ld-lbfgs - BFGS lưu trữ thấp
gn-trực tiếp-l - Hình chữ nhật phân chia (thiên vị cục bộ)
không ai - không chỉ định thuật toán
ln-bobyqa - Tối ưu hóa ràng buộc giới hạn không phái sinh
ln-sbplx - Biến thể Subplex của Nelder-Mead
ln-newuoa-ràng buộc - Tối ưu hóa giới hạn ràng buộc không phái sinh bởi
Xấp xỉ bậc hai được xây dựng lặp lại
trong thực tế - Tối ưu hóa cục bộ không có Gradient qua trục chính
Phương pháp
gn-trực tiếp-nosca - Hình chữ nhật phân chia (không chia tỷ lệ)
ld-tnewton-precond-khởi động lại - Newton được cắt bỏ điều kiện trước với
khởi động lại dốc nhất

thấp hơn = -inf; kép
Biên dưới (bằng nhau cho tất cả các tham số).

tối đa = 100; int trong [1, inf)
Tiêu chí dừng: số lần lặp tối đa.

opt = ld-lbfgs; mệnh lệnh
thuật toán tối thiểu hóa chính. Các giá trị được hỗ trợ là:
gn-orig-direct-l - Hình chữ nhật phân chia (triển khai ban đầu,
thiên vị cục bộ)
g-mlsl-lds - Liên kết đơn đa cấp (trình tự khác biệt thấp,
yêu cầu tối ưu hóa dựa trên gradient cục bộ và giới hạn)
gn-trực tiếp-l-noscal - Hình chữ nhật phân chia (không chia tỷ lệ, thiên vị cục bộ)
gn-isres - Cải thiện Chiến lược Tiến hóa Xếp hạng Stochastic
ld-tnewton - Newton đã cắt ngắn
gn-trực tiếp-l-rand - Hình chữ nhật phân chia (thiên vị cục bộ, ngẫu nhiên)
ln-newuoa - Không có phái sinh Tối ưu hóa không bị ràng buộc bằng cách lặp lại
Xấp xỉ bậc hai có cấu trúc
gn-direct-l-rand-noscale - Hình chữ nhật phân chia (không chia tỷ lệ, cục bộ
thiên vị, ngẫu nhiên)
gn-orig-trực tiếp - Hình chữ nhật phân chia (triển khai ban đầu)
ld-tnewton-precond - Newton cắt ngắn điều chỉnh trước
ld-tnewton-khởi động lại - Newton bị cắt ngắn với khởi động lại đoạn dốc nhất
gn-trực tiếp - Chia hình chữ nhật
auglag-eq - Thuật toán Lagrangian tăng cường với các ràng buộc bình đẳng
có thể
ln-neldermead - Thuật toán đơn giản Nelder-Mead
ln-cobyla - Tối ưu hóa Ràng buộc BẰNG Phương pháp Xấp xỉ Tuyến tính
gn-crs2-lm - Tìm kiếm ngẫu nhiên có kiểm soát với đột biến cục bộ
ld-var2 - Đã thay đổi chỉ số biến bộ nhớ giới hạn, xếp hạng 2
ld-var1 - Đã thay đổi chỉ số biến bộ nhớ giới hạn, xếp hạng 1
ld-mma - Phương pháp di chuyển Asymptotes
ld-lbfgs-nocedal - Không có
g-mlsl - Liên kết đơn đa cấp (yêu cầu tối ưu hóa cục bộ và
giới hạn)
ld-lbfgs - BFGS lưu trữ thấp
gn-trực tiếp-l - Hình chữ nhật phân chia (thiên vị cục bộ)
ln-bobyqa - Tối ưu hóa ràng buộc giới hạn không phái sinh
ln-sbplx - Biến thể Subplex của Nelder-Mead
ln-newuoa-ràng buộc - Tối ưu hóa giới hạn ràng buộc không phái sinh bởi
Xấp xỉ bậc hai được xây dựng lặp lại
Auglag - Thuật toán Lagrangian tăng cường
trong thực tế - Tối ưu hóa cục bộ không có Gradient qua trục chính
Phương pháp
gn-trực tiếp-nosca - Hình chữ nhật phân chia (không chia tỷ lệ)
ld-tnewton-precond-khởi động lại - Newton được cắt bỏ điều kiện trước với
khởi động lại dốc nhất
ld-slsqp - Lập trình bậc hai ít nhất bình phương tuần tự

bước = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Kích thước bước ban đầu cho các phương pháp miễn phí gradient.

dừng lại = -inf; kép
Tiêu chí dừng: giá trị hàm giảm xuống dưới giá trị này.

xtola = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Tiêu chí dừng: sự thay đổi tuyệt đối của tất cả các giá trị x nằm dưới mức này
giá trị.

xtolr = 0; nhân đôi trong [0, inf)
Tiêu chí dừng: sự thay đổi tương đối của tất cả các giá trị x nằm dưới mức này
giá trị.

THÍ DỤ

Đăng ký chuỗi truyền dịch được đưa ra trong 'segment.set' bằng cách sử dụng ước tính ICA tự động.
Bỏ qua hai hình ảnh ở đầu và các hình ảnh khác chúng ta sử dụng các thông số mặc định. Lưu trữ
kết quả là 'register.set'.

mia-2dmyoica-nonrigid -i segment.set -o register.set -k 2

(Các) TÁC GIẢ

Gert Wollny

BẢN QUYỀN

Phần mềm này là Bản quyền (c) 1999‐2015 Leipzig, Đức và Madrid, Tây Ban Nha. Nó đến
với TUYỆT ĐỐI KHÔNG CÓ BẢO HÀNH và bạn có thể phân phối lại nó theo các điều khoản của GNU
GIẤY PHÉP CÔNG CỘNG CHUNG Phiên bản 3 (hoặc mới hơn). Để biết thêm thông tin, hãy chạy chương trình với
tùy chọn '--copyright'.

Sử dụng mia-2dmyoica-nonrigid trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net