这是命令 mia-2dgroundtruthreg 可以使用我们的多个免费在线工作站之一在 OnWorks 免费托管服务提供商中运行,例如 Ubuntu Online、Fedora Online、Windows 在线模拟器或 MAC OS 在线模拟器
程序:
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mia-2dgroundtruthreg - 一系列二维图像的配准
概要
mia-2dgroundtruthreg -i -o -A -B -R
[选项]
商品描述
mia-2dgroundtruthreg 本程序实现了基于Pseudo的非线性配准
描述的一系列心肌灌注图像的运动补偿的地面穿透
在 Chao Li 和 Ying Sun,“使用伪心肌灌注 MRI 的非刚性注册”
地面真相',在过程中。 医学图像计算和计算机辅助干预 MICCAI
2009, 165-172, 2009. 请注意,对于这种非线性运动校正,前面的线性
通常需要注册步骤。
配置
文件IO
-i --in-file=(输入,必填); 细绳
输入灌注数据集
-o --out-file=(输出,需要); 细绳
输出灌注数据集
-r --registered=注册
注册文件的文件名基础
前提条件
-s --跳过=2
跳过系列开头的图片跳过系列开头的图片
-P --passes=4
注册通行证数量注册通行证数量
伪接地
-A --alpha=(必填); 双倍的
空间邻域惩罚权重空间邻域惩罚权重
-B --beta=(必填); 双倍的
时间二阶导数罚分权重时间二阶导数罚分
重量
-R --rho_thresh=(必填); 双倍的
邻域分析的相关阈值
邻域分析
注册
-O --optimizer=gsl:opt=gd,step=0.1
用于最小化的优化器Optimizer used for minimization For
支持的插件见PLUGINS:minimizer/singlecost
-p --interpolator=bspline:d=3
image interpolator kernelimage interpolator kernel 对于支持的插件
见插件:1d/splinekernel
-l --mr-levels=3
多分辨率级别多分辨率级别
-d --divcurl=20
divcurl 正则化权重divcurl 正则化权重
--divcurl-分隔符=4
divcurl 权重缩放每个新的 passdivcurl 权重缩放每个
新的通行证
-a --start-c-rate=32
刺中的起始系数,除以 --c-rate-divider
刺中的每个 passstart coefficinet 速率,除以 --c-rate-divider
每一次通过
--c-分频器=4
每个通道的有效速率分配器每个通道的有效速率分配器
-w --imageweight=1
图像成本权重图像成本权重
政策和帮助 & 资料包
-V --verbose=警告
输出的详细程度,打印给定级别和更高优先级的消息。
从最低级别开始支持的优先级是:
info - 低级消息
追踪 - 函数调用跟踪
失败 - 报告测试失败
警告 - 警告
错误 - 报告错误
调试 - 调试输出
的话 - 普通消息
致命 - 只报告致命错误
- 版权
印刷版权信息
-h --帮助
打印此帮助
-? - 用法
打印一个简短的帮助
- 版
打印版本号并退出
处理中
--线程=-1
用于处理的最大线程数,这个数字应该更低
或等于机器中逻辑处理器内核的数量。 (-1:
自动估计)。用于处理的最大线程数,这
number 应该小于或等于逻辑处理器内核的数量
机器。 (-1:自动估计)。
插件: 一维/样条内核
样条 B-spline kernel创建,支持的参数有:
d = 3; [0, 5] 中的整数
样条度数。
妈妈们 OMoms-spline 内核创建,支持的参数有:
d = 3; [3, 3] 中的整数
样条度数。
插件: 最小化/单一成本
达斯 带自动步长校正的梯度下降,支持的参数有:
福托尔 = 0; 加倍 [0, inf)
如果标准的相对变化低于..
最大步长 = 2; 双输入 (0, inf)
最大绝对步长。
马克西特 = 200; 输入 [1, inf)
停止准则:最大迭代次数。
最小步 = 0.1; 双输入 (0, inf)
最小绝对步长。
托拉 = 0.01; 加倍 [0, inf)
如果应用于 x 的更改的 inf 范数低于此值,则停止。
粤港澳大湾区 带二次步长估计的梯度下降,支持的参数有:
福托尔 = 0; 加倍 [0, inf)
如果标准的相对变化低于..
格托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
如果梯度的 inf 范数低于此值,则停止。
马克西特 = 100; 输入 [1, inf)
停止准则:最大迭代次数。
规模 = 2; 双输入 (1, inf)
回退固定步长缩放。
步 = 0.1; 双输入 (0, inf)
初始步长。
托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
如果 x-update 的 inf 范数低于此值,则停止。
国标 基于 GNU 科学库的 multimin 优化器的优化器插件
(GSL) https://www.gnu.org/software/gsl/,支持的参数有:
每股收益 = 0.01; 双输入 (0, inf)
基于梯度的优化器:在 |grad| 时停止< eps,单工:停止时
单纯形尺寸 < eps..
ITER = 100; 输入 [1, inf)
最大迭代次数。
选择 = GD; 字典
要使用的特定优化器.. 支持的值是:
BFGS - 布罗伊登-弗莱彻-戈德法布-香恩
BFGS2 - Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shann(最有效的版本)
CG-FR - Flecher-Reeves 共轭梯度算法
gd - 梯度下降。
单 - Nelder 和 Mead 的单纯形算法
CG-PR - Polak-Ribiere 共轭梯度算法
步 = 0.001; 双输入 (0, inf)
初始步长。
TOL = 0.1; 双输入 (0, inf)
一些容差参数。
没有 使用 NLOPT 库的最小化算法,用于描述
优化器请参阅'http://ab-
initio.mit.edu/wiki/index.php/NLopt_Algorithms',支持的参数有:
托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:目标值的绝对变化低于
这个值。
福托尔 = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:目标值的相对变化低于
这个值。
更高 = inf; 双倍的
更高的边界(对所有参数都相等)。
本地选择 = 无; 字典
主要可能需要的局部最小化算法
最小化算法.. 支持的值是:
gn-orig-直接-l - 分割矩形(原始实现,
局部偏向)
gn-直接-l-noscal - 分割矩形(未缩放,局部偏置)
GN-ISRES - 改进的随机排名演化策略
牛顿 - 截断牛顿
gn-直接-l-兰德 - 分割矩形(局部偏置,随机)
新华 - 通过迭代进行无导数无约束优化
构造二次近似
gn-direct-l-rand-noscale - 分割矩形(未缩放,局部
有偏见的,随机的)
GN-原始直接 - 分割矩形(原始实现)
ld-牛顿-先导 - 预处理截断牛顿
ld-tnewton-重启 - 用最速下降重新开始截断牛顿
gn-直接 - 分割矩形
内尔德米德 - Nelder-Mead 单纯形算法
眼镜蛇 - 线性逼近的约束优化
GN-CRS2-LM - 带有局部变异的受控随机搜索
ld-var2 - 移位的有限内存变量度量,等级 2
ld-var1 - 移位的有限内存变量度量,等级 1
LD-MMA - 移动渐近线的方法
ld-lbfgs-诺塞达尔 - 没有任何
ld-lbfgs ‐ 低存储 BFGS
gn-直接-l - 分割矩形(局部偏置)
没有 - 不要指定算法
恩波比卡 - 无导数有界约束优化
ln-sbpx - Nelder-Mead 的 Subplex 变体
新的绑定 - 无导数有界约束优化
迭代构造的二次近似
实践 - 通过主轴的无梯度局部优化
付款方式
gn-直接-noscal - 分割矩形(未缩放)
ld-tnewton-precond-重新启动 - 预处理截断牛顿与
最速下降重启
降低 = -inf; 双倍的
下边界(对所有参数都相等)。
马克西特 = 100; [1, inf) 中的整数
停止准则:最大迭代次数。
选择 = ld-lbfgs; 字典
主要的最小化算法。 支持的值是:
gn-orig-直接-l - 分割矩形(原始实现,
局部偏向)
g-mlsl-lds ‐ 多级单联动(低差异序列,
需要基于局部梯度的优化和边界)
gn-直接-l-noscal - 分割矩形(未缩放,局部偏置)
GN-ISRES - 改进的随机排名演化策略
牛顿 - 截断牛顿
gn-直接-l-兰德 - 分割矩形(局部偏置,随机)
新华 - 通过迭代进行无导数无约束优化
构造二次近似
gn-direct-l-rand-noscale - 分割矩形(未缩放,局部
有偏见的,随机的)
GN-原始直接 - 分割矩形(原始实现)
ld-牛顿-先导 - 预处理截断牛顿
ld-tnewton-重启 - 用最速下降重新开始截断牛顿
gn-直接 - 分割矩形
奥拉格-eq - 具有等式约束的增广拉格朗日算法
仅由
内尔德米德 - Nelder-Mead 单纯形算法
眼镜蛇 - 线性逼近的约束优化
GN-CRS2-LM - 带有局部变异的受控随机搜索
ld-var2 - 移位的有限内存变量度量,等级 2
ld-var1 - 移位的有限内存变量度量,等级 1
LD-MMA - 移动渐近线的方法
ld-lbfgs-诺塞达尔 - 没有任何
g-mlsl ‐ 多级单联动(需要局部优化和
界)
ld-lbfgs ‐ 低存储 BFGS
gn-直接-l - 分割矩形(局部偏置)
恩波比卡 - 无导数有界约束优化
ln-sbpx - Nelder-Mead 的 Subplex 变体
新的绑定 - 无导数有界约束优化
迭代构造的二次近似
奥格拉格 - 增广拉格朗日算法
实践 - 通过主轴的无梯度局部优化
付款方式
gn-直接-noscal - 分割矩形(未缩放)
ld-tnewton-precond-重新启动 - 预处理截断牛顿与
最速下降重启
ld-slsqp ‐ 顺序最小二乘二次规划
步 = 0; 加倍 [0, inf)
无梯度方法的初始步长。
停止 = -inf; 双倍的
停止准则:函数值低于该值。
托拉 = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:所有 x 值的绝对变化都低于此
计算值。
克托尔 = 0; 加倍 [0, inf)
停止准则:所有 x 值的相对变化都低于此
计算值。
例
使用 Pseudo Ground Truth 注册图像 imageXXXX.exr 给出的灌注序列
估计。 跳过开头的两张图片,否则使用默认参数。
将结果图像存储到“regXXXX.exr”。
mia-2dgroundtruthreg -i imageXXXX.exr -o regXXXX.exr -k 2
作者
格特·沃尔尼
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