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Amber里关于ambmask总结
CanonLife 2017-10-10 22:28
通过在A mber 的控制文件 Cntrl 的 list 里写入某些 mask 关键词,可以进行限制性的优化或跑动力学。 amber 里可进行限制性的操作有: 1. 固定某些原子 关键词: ibelly, bellymask 两个词需同时指定才能达到固定原子目的。如: ibelly=1, bellymask= 不被固定的原子 解释: ibelly 表示 flag for belly type dynamics. 当 ibelly=1 时,表示某些原子被固定,某些原子可移动。可移动的原子通过 bellymask 指定。 2. 给某些原子加上束缚力 关键词: ntr, restraint_wt, restraint_mask 三个关键词需同时指定。如: ntr =1, restraint_wt=100.0 restraint_mask = 被束缚的原子 解释: ntr : Flag for restraining specified atoms in Cartesianspace using a harmonic potential. ntr0 时,需同时指定 restraint_wt , restraint_mask 。 restraint_wt : The weight (in kcal/mol−Å2) for thepositional restraints. The restraint is of the form k(∆x)2,where k is the value given by this variable, and ∆x is the difference betweenone of the Cartesian coordinates of a restrained atom and its reference position. 手册给出以上定义。这个值的大小如何选取?参考力场文件里相应的键的力常数一项且注意单位是否一致(如 prmtop 文件里 %FLAG BOND_FORCE_CONSTANT 这一部分数据) restraint_mask : 指定被束缚的原子。 ---------------------------------------------------------------------------- 在 bellymask= 以及 restraint_mask= 中,如何选定目标原子? 以下: 在 中可以指定的有:原子或者残基的编号或名字。规则如下: 以 :指定残基的编号或名字 以 @ 指定原子的编号或名字 以 @% 指定原子类型 如: :1-10,12,15-20 表示 1-10 号, 12 号, 15-20 号残基 : ASN,CYS,HIS 表示体系里所以 ASN,CYS,HIS 氨基酸 @1-200,220 表示 1-200 号原子和 220 号原子 @CA,C,O 表示体系里 atom name 为 CA,C,O 的三个原子 @%CT,N3 表示体系里 atom type 为 CT , N3 的所有原子 复合选项: 表示 and | 表示 or !表示否定,即不包括的意思 ()表示优先 距离范围选项: : : @ @ 通配符: * 和 = * 表示代表所有。如: :* 表示所有残基 @* 表示所有原子 @%N* 表示所有 N 原子的原子类型,即所有 N 原子。 = 只能去匹配原子或者残基的名字,且只能匹配名字的后面部分,即: :AS= 所有以 AS 开头的残基名称,即所有 ASN,ASP 氨基酸 @H= 所有以 H 开始的原子名称,即所有 H 原子 :=A 这样是不对的, = 不能指定原子或残基名字的开端。 一些例子: @C= !@CA,C 所有 C 原子,但不包含名字为 CA , C 的碳原子。 :1-3@CA 1-3 号残基中的名字为 CA 的原子 (:1-3@CA| :5-7@CB) 1-3 号残基中的名字为 CA 的原子和 5-7 号残基中的名字为 CB 的原子 :CYS,ARG !(:1-10 | @CA,CB) 所有 CYS,ARG 残基里的原子,但是不包括 1-10 号残基的原子,和所有名称为 CA , CB 的原子。 !@H= 不包括 H 原子,即包括所有重原子。 :5@4.5 距离 5 号残基在 4.5 埃范围内的所有原子 (:1-55:3.0) :WAT 距离 1-55 号残基在 3 埃范围内的所有的水分子( WAT 是水分子的 segname ) :1-160!@H= 1-160 号残基中的所有重原子(即除去 H 原子) 详见 Amber12 版的 manual ,附录 C 。 完!
个人分类: Amber|8037 次阅读|0 个评论
IDL:掩膜提取有效区域
lixujeremy 2014-10-19 16:57
问题:掩膜文件提取影像上的有效区域? 方法: IDL 。以 mask.tif 文件掩膜影像(图 1 左边),设定背景像元赋值为有效值之外的数值,以 NDVI 为例(图 1 右边),背景像元赋值为 1.1 , result.tif 是掩膜处理之后的文件,背景区分良好。 图 1 附上练习数据及代码( Practice.rar )。
个人分类: ENVI/IDL|7107 次阅读|0 个评论
IDL:裁剪有效范围估算
lixujeremy 2014-10-18 08:52
矢量边界裁剪栅格数据往往有两种基本情况:其一,栅格数据范围大于矢量边界(图 1 ),裁剪过程中将背景值设置为有效值域之外的数值即可,如 NDVI 数据值域在 ,背景值可设为 1.1 ,这样达到很好的区分效果。 图 1 其二,矢量边缘可能包含栅格数据的背景(无效)值。如图 2 ,栅格数据的有效值域 ,左边设定裁剪背景值是 0.0 ,右边为 1.1 ,图 3 表示右边红十字线处的 Z Profile ,显示其 6 个波段都是 0.0 ,再考虑裁剪前栅格数据的背景值就是 0.0 ,那么就可以确定裁剪结果中包含了原数据的背景值(波段越多,越肯定)。 图 2 图 3 问题:剔除矢量裁剪结果中包含的原数据背景值,用新背景值(有效值域外数值)将其填充,得到真实的矢量边界内的有效数据集? 方法:裁剪过程的背景值仍与原数据背景值一致,最大程度的保证识别的精度。 方案一,决策树方法识别背景范围。在决策树 Node 中输入节点表达式, Band1 eq 0.0 ,得到背景和有效区域的二值分类图像。不过,若有效范围内的像元等于背景值,这个方法也会将该像元视为背景,从而造成有效范围内的“空洞”,这可以使用分类修改功能改回“有效”范围。 图 4 方案二, IDL 代码。各波段对应像元数值均为背景值,就可以认定该像元是背景,但不包括有效范围内的“空洞”。如图 5 ,加入各波段的背景值判断后提取的背景和有效区域,波段越多分类的精度越好。 图 5 附上练习数据及代码( Practice.rar )。
个人分类: ENVI/IDL|4831 次阅读|0 个评论
如何模糊照片“关键”部位 ("三步"到位)
热度 3 zuojun 2013-7-19 16:40
For Windows, double click the photo (jpeg file), which gives you "Windows Photo Viewer." Step 1: Click the last choice, "Open," and choose "Paint." Step 2: Click "Shape," and choose any shape you like. Step 3: Then, click "Fill," and I picked "Watercolor." Now, you can mask any part of the photo at will. When you are done, just save the new file. ​ Two giant ducks!
个人分类: Tea Time/Coffee Break|3691 次阅读|7 个评论
[转载]Saving Individual Labels From FreeSurfer’s aseg
liqqiao 2011-7-21 11:27
In a previous post I wrote about converting FreeSurfer aseg (sub-cortical segmentation) labels to volumetric masks . I demonstrated a graphical way of pulling out individual labels; however, it can be fairly tedious. There are around 50 different labels in the aseg file so sorting through them can take a while. There is a much faster – and scriptable – method for pulling out individual labels as ROIs. Let’s assume that you know the numbers of the labels you want, for this example I’ll pull out the left caudate, which is label 11 in aseg. The commands assume you have FSL installed (as well as FreeSurfer). We’ll use the program fslmaths, which is a very general image calculator. 1. First you will need an aseg file as a NIfTI. Navigate to your FreeSurfer subjects directory: cd $FREESURFER_HOME/subjects/ 2. Then navigate to the participant’s mri directory you want cd s001/mri 3 .Then run: mri_convert aseg.mgz aseg.nii.gz 4. However, that aseg file is in FreeSurfer space. If you want it in T1 native space (or some other space, diffusion for example) you could run something like this: mri_convert -rl $FREESURFER_HOME/subjects/s001/mri/rawavg.mgz -rt nearest $FREESURFER_HOME/subjects/s001/mri/aseg.mgz / /s001_aseg2raw.nii.gz -uthr 11 -thr 11 / /ROIS/l_caudate_freesurfer_rawavg.nii.gz This runs this command with an upper (-uthr) and lower (-thr) threshold of 11 to zero out everything except the 11th label (the left caudate). 6. Then you can run fslmaths to turn the mask file into 0s and 1s (from its 0s and 11s in the case of the left caudate – modify this command as appropriate). The -div 11 option tells the program to divide the mask file (which is currently all 11s and 0s) by 11, which will result in a mask with just 0s and 1s. Some imaging programs do not like ROIs (binary masks) with values other than 0s and 1s: fslmaths l_caudate_freesurfer_rawavg.nii.gz–div 11 l_caudate_freesurfer_rawavg.nii.gz You don’t have to write over the mask file if you do not want to; feel free to create a new file just in case something goes wrong. You can delete any temp files later. Here are screenshots of the whole process. Before pulling out the left caudate After pulling out just the left caudate This whole process takes only a couple minutes to run and, as I wrote earlier, it is scriptable so you could run a whole batch of brains in a matter of minutes. From:http://brainybehavior.com/neuroimaging/2010/06/saving-individual-labels-from-freesurfers-aseg/
个人分类: 科研|2866 次阅读|0 个评论
Computational Photography
Cannabis 2010-2-20 03:44
目前,有一种比较热门的研究方向称之为“Computational Photography”,与传统的摄影不同,传统摄影是所见即所得,就是拍摄出来物体的像与我们看到的是相同的,但这个计算摄影技术则是利用编码孔径和波前编码等技术进行成像,所拍摄的影像很多时候根本看不出到底是什么目标,于是需要借助于计算机对编码的过程进行解码,还原成原先图像的信息。 那么,我们为什么要进行计算编码成像?答案是要获取传统编码成像没有的信息,那么这些信息是什么呢?目前,研究比较热门的是获取场景中的深度信息、全聚焦成像、消除运动模糊等。
个人分类: 生活点滴|14094 次阅读|0 个评论

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GMT+8, 2024-5-19 19:47

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