mia-2dmyomilles - Trực tuyến trên đám mây

CHƯƠNG TRÌNH:

TÊN

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

SYNOPSIS

mia-2dmyomilles -i -o [tùy chọn]

MÔ TẢ

mia-2dmyomilles Chương trình này được sử dụng để chạy phiên bản sửa đổi của ICA dựa trên
cách tiếp cận đăng ký được mô tả trong Milles et al. 'Điều chỉnh chuyển động hoàn toàn tự động trong
Chuỗi hình ảnh MR tưới máu cơ tim đầu tiên ', Trans. Med. Hình ảnh., 27(11)
1611-1621, 2008. Các thay đổi bao gồm trích xuất chuyển động bán tuần hoàn miễn phí
các tập dữ liệu có được một cách dễ thở và thay vào đó là tùy chọn chạy đăng ký liên kết hoặc cứng nhắc
chỉ tối ưu hóa các bản dịch.

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 - đã đăng ký =
cơ sở tên tệp cho các tệp đã đăng ký

--save-reference =
lưu hình ảnh tham chiếu tổng hợp vào cơ sở tệp này

--save-crop =
lưu bộ ảnh 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.

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

-g --đoán
sử dụng phỏng đoán ban đầu cho tưới máu cơ tim

-s --segscale = 1.4
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 loạt phim vì chúng là các hình ảnh khác
hình ảnh modalitiesskip ở đầu bộ truyện cũng như các hình ảnh khác
phương thức

-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

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
-c --cost = ssd
tiêu chí đăng ký

-O --optimizer = gsl: opt = simplex, step = 1.0
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

-f --transForm = cứng nhắc
kiểu chuyển đổi kiểu chuyển đổi Đối với các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: hình ảnh / biến đổi 2d

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

-R - tham khảo = -1
Tham chiếu toàn cầu, tất cả hình ảnh phải được căn chỉnh theo. Nếu được đặt thành không âm
giá trị, hình ảnh sẽ được căn chỉnh cho phù hợp với tham chiếu này và đầu ra được cắt
ngày hình ảnh sẽ được đưa vào các hình ảnh gốc. Để ở mức -1 nếu bạn
không quan tâm. Trong trường hợp này, tất cả các hình ảnh được đăng ký ở vị trí trung bình
Tất cả hình ảnh phải được căn chỉnh theo chuyển động của thành phần tham chiếu toàn cầu. Nếu được đặt thành
giá trị không âm, hình ảnh sẽ được căn chỉnh cho phù hợp với tham chiếu này và
Ngày của hình ảnh đầu ra được cắt xén sẽ được đưa vào các hình ảnh gốc. Rời bỏ
ở -1 nếu bạn không quan tâm. Trong trường hợp này, tất cả các hình ảnh có được đăng ký với
vị trí trung bình của chuyển động

-P --passes = 2
đăng ký đăng ký thông qua

BỔ SUNG: 1d / splinebc

gương Spline nội suy điều kiện biên phản ánh trên biên

(không có tham số)

lặp lại Điều kiện biên nội suy Spline lặp lại giá trị tại biên

(không có tham số)

không Spline nội suy điều kiện biên giả định bằng XNUMX cho các giá trị bên ngoài

(không có tham số)

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 / biến đổi

tinh Phép biến đổi liên kết (sáu bậc tự do)., Các tham số được hỗ trợ là:

biên giới = gương soi; xưởng sản xuất
điều kiện biên nội suy ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinebc

hạt nhân hình ảnh = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
nhân nội suy hình ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

cứng nhắc Các phép biến đổi cứng nhắc (tức là phép quay và phép tịnh tiến, ba độ của
tự do)., các tham số được hỗ trợ là:

biên giới = gương soi; xưởng sản xuất
điều kiện biên nội suy ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinebc

hạt nhân hình ảnh = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
nhân nội suy hình ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

trung tâm thối = [[0,0]]; 2dfvector
Tâm quay tương đối, tức là <0.5,0.5> tương ứng với tâm của
hỗ trợ hình chữ nhật.

luân chuyển Phép biến đổi phép quay (tức là phép quay quanh một tâm nhất định, một độ
tự do)., các tham số được hỗ trợ là:

biên giới = gương soi; xưởng sản xuất
điều kiện biên nội suy ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinebc

hạt nhân hình ảnh = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
nhân nội suy hình ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

trung tâm thối = [[0,0]]; 2dfvector
Tâm quay tương đối, tức là <0.5,0.5> tương ứng với tâm của
hỗ trợ hình chữ nhật.

lươi gà Phép biến đổi dạng tự do có thể được mô tả bằng tập hợp các hệ số B-spline
và một nhân B-spline bên dưới., các tham số được hỗ trợ là:

cách ly = [[0,0]]; 2dfvector
tỷ lệ hệ số dị hướng tính bằng pixel, các giá trị không dương tính sẽ là
bị ghi đè bởi giá trị 'tỷ lệ' ..

biên giới = gương soi; xưởng sản xuất
điều kiện biên nội suy ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinebc

hạt nhân hình ảnh = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
nhân nội suy hình ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

hạt nhân = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
hạt nhân chuyển đổi spline .. Để biết các trình cắm được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

hình phạt =; xưởng sản xuất
Chuyển đổi thời hạn phạt. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 2dtransform / splinepenalty

tỷ lệ = 10; float trong [1, inf)
tỷ lệ hệ số đẳng hướng tính bằng pixel.

dịch Chỉ dịch (hai bậc tự do), các tham số được hỗ trợ là:

biên giới = gương soi; xưởng sản xuất
điều kiện biên nội suy ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinebc

hạt nhân hình ảnh = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
nhân nội suy hình ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

vf Trình cắm này thực hiện một phép chuyển đổi xác định một bản dịch cho mỗi
điểm của lưới xác định miền của chuyển đổi., được hỗ trợ
tham số là:

biên giới = gương soi; xưởng sản xuất
điều kiện biên nội suy ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinebc

hạt nhân hình ảnh = [bspline: d = 3]; xưởng sản xuất
nhân nội suy hình ảnh. Để biết các plugin được hỗ trợ, hãy xem
PLUGINS: 1d / splinekernel

BỔ SUNG: 2dtransform / splinepenalty

tiết lộ hình phạt divcurl khi chuyển đổi, các tham số được hỗ trợ là:

quăn lại = 1; float trong [0, inf)
trọng lượng phạt trên cuộn tròn.

div = 1; float trong [0, inf)
trọng số phạt về phân kỳ.

định mức = 0; bool
Đặt thành 1 nếu hình phạt phải được chuẩn hóa đối với hình ảnh
kích cỡ.

trọng lượng = 1; float trong (0, inf)
trọng lượng của năng lượng phạt.

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-2dmyomilles -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-2dmyomilles trực tuyến bằng các dịch vụ onworks.net