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mia-2dmyomilles - 云端在线

通过 Ubuntu Online、Fedora Online、Windows 在线模拟器或 MAC OS 在线模拟器在 OnWorks 免费托管服务提供商中运行 mia-2dmyomilles

这是命令 mia-2dmyomilles,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:

您的姓名


mia-2dmyomilles - 运行一系列 2D 图像的注册。

概要


mia-2dmyomiles -i -o [选项]

商品描述


mia-2dmyomiles 该程序用于运行基于 ICA 的修改版本
Milles 等人中描述的注册方法。 '全自动运动校正
首次通过心肌灌注 MR 图像序列',跨。 医学。 成像。, 27(11)
1611-1621, 2008. 变化包括提取自由中的准周期运动
呼吸获取的数据集和运行仿射或刚性配准的选项
仅优化翻译。

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 --注册=
注册文件的文件名基础

--保存参考=
将合成参考图像保存到此文件库

--保存裁剪=
保存裁剪的图像集到这个文件

--保存功能=
保存由 ICA 产生的特征图像和一些中间图像
用于将给定文件名基础的 RV-LV 分割为 PNG 文件。
还保存了初始最佳和最终IC混合的系数
矩阵。

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

ICA的
-C --组件=0
ICA 组件 0 = 自动估计ICA 组件 0 = 自动
估计

--规范化
标准化 IC

--no-meanstrip
不要从混合曲线中剥离平均值

-g --猜测
使用心肌灌注的初始猜测

-s --segscale=1.4
分割并缩放 LV 周围的裁剪框(0 = 无分割)段和
在 LV 周围缩放裁剪框(0 = 无分割)

-k --跳过=0
跳过系列开头的图像,因为它们是其他图像
模式跳过系列开头的图像,因为它们是其他图像
形式

-m --max-ica-iter=400
ICA 中的最大迭代次数 ICA 中的最大迭代次数

-E --segmethod=功能
分割方法
增量峰值 - 峰值增强图像的差异
功能 - 特征图像
增量特征 - 特征图像的差异

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)。

注册
-c --成本=SSD
注册标准

-O -​​-optimizer=gsl:opt=simplex,step=1.0
用于最小化的优化器Optimizer used for minimization For
支持的插件见PLUGINS:minimizer/singlecost

-f --transForm=刚性
转换类型转换类型有关支持的插件,请参阅
插件:2dimage/transform

-l --毫克水平=3
多分辨率级别多分辨率级别

-R --参考=-1
全局参考所有图像都应该对齐。 如果设置为非负
值,图像将与此参考对齐,裁剪后的输出
图像日期将被注入到原始图像中。 如果你离开 -1
不在乎。 在这种情况下,所有图像都被配准到平均位置
所有图像都应对齐的运动全局参考。 如果设置为
非负值,图像将与此引用对齐,并且
裁剪后的输出图像日期将被注入到原始图像中。 离开
如果您不在乎,则为 -1。 在这种情况下,所有图像都被注册到一个
运动的平均位置

-P --passes=2
注册通行证注册通行证

插件: 1d/样条bc


镜面 在边界上镜像的样条插值边界条件

(无参数)

重复 在边界处重复值的样条插值边界条件

(无参数)

样条插值边界条件假设外部值为零

(无参数)

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: 2d 图像/变换


仿射 仿射变换(六自由度),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

硬性 刚性变换(即旋转和平移,三度
自由),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

旋转中心 = [[0,0]]; 2df向量
相对旋转中心,即<0.5,0.5>对应的中心
支持矩形。

回转 旋转变换(即围绕一个给定的中心旋转一度
自由),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

旋转中心 = [[0,0]]; 2df向量
相对旋转中心,即<0.5,0.5>对应的中心
支持矩形。

仿样 可以由一组 B 样条系数描述的自由形式变换
和一个底层的 B 样条内核,支持的参数是:

茴香酸 = [[0,0]]; 2df向量
以像素为单位的各向异性系数率,非正值将是
被 'rate' 值覆盖..

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

核心 = [bspline:d=3]; 工厂
转换样条内核.. 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

罚款 =; 工厂
变换惩罚项。 有关支持的插件,请参阅
插件:2dtransform/splinepenalty

= 10; 浮动在 [1, inf)
以像素为单位的各向同性系数率。

翻译 仅平移(两个自由度),支持的参数有:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

vf 这个插件实现了一个转换,为每个定义了一个翻译
定义转换域的网格点。,支持
参数是:

图像边界 = 镜子; 工厂
图像插值边界条件。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinebc

图像内核 = [bspline:d=3]; 工厂
图像插值器内核。 有关支持的插件,请参阅
插件:1d/splinekernel

插件: 2d变换/样条惩罚


卷曲 divcurl 对转换的惩罚,支持的参数是:

卷曲 = 1; 浮动在 [0, inf)
卷曲的惩罚权重。

DIV = 1; 浮动在 [0, inf)
分歧的惩罚权重。

规范 = 0; 布尔值
如果惩罚应该相对于图像进行归一化,则设置为 1
大小。

重量 = 1; 浮在 (0, inf)
惩罚能量的权重。

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。

= 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。
- Nelder 和 Mead 的单纯形算法
CG-PR - Polak-Ribiere 共轭梯度算法

= 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

= 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。


使用自动 ICA 估计注册“segment.set”中给出的灌注系列。
跳过开头的两张图片,否则使用默认参数。 存储
结果是'registered.set'。

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

作者


格特·沃尔尼

版权


本软件版权所有 (c) 1999-2015 德国莱比锡和西班牙马德里。 它来了
绝对没有保证,您可以根据 GNU 的条款重新分发它
通用公共许可证版本 3(或更高版本)。 有关更多信息,请使用
选项“--版权”。

使用 onworks.net 服务在线使用 mia-2dmyomilles


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