<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=iso-8859-1"><meta name=Generator content="Microsoft Word 12 (filtered medium)"><base href="x-msg://77/"><style><!--
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On the other hand the itkHessianImageFilter calculates an output image, which i think<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Will drastically increase the use of RAM compared to the itkDiscreteHessianGaussianImagefunction.h. Am i right?<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>However, I will have to test for the speed and for the memory usage.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Thank you for the filter.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Regards,<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Kana <o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'><o:p> </o:p></span></p><div><div style='border:none;border-top:solid #B5C4DF 1.0pt;padding:3.0pt 0cm 0cm 0cm'><p class=MsoNormal><b><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From:</span></b><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> Bradley Lowekamp [mailto:blowekamp@mail.nih.gov] <br><b>Sent:</b> 29 March 2011 06:42<br><b>To:</b> Arunachalam Kana<br><b>Cc:</b> insight-users@itk.org<br><b>Subject:</b> Re: [Insight-users] Memory management<o:p></o:p></span></p></div></div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><p class=MsoNormal>Hello Kana,<o:p></o:p></p><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Sorry for the delay in getting this out there. I have placed what I have been working on github:<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><a href="https://github.com/blowekamp/itkLocalDiscreteHessian">https://github.com/blowekamp/itkLocalDiscreteHessian</a><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>The itkHessianDiscreteGaussianimageFilter is not yet implemented, and I still need to migrate more testing over to the github module. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>I would recommend just coping over itkHessianImageFilter into your project, writing some test to make yourself confident that it's computing the correctly, then keep an eye on the github repository. <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Good luck,<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Brad<o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div><div><div><p class=MsoNormal>On Mar 21, 2011, at 12:20 PM, Arunachalam Kana wrote:<o:p></o:p></p></div><p class=MsoNormal><br><br><o:p></o:p></p><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Hi Brad,</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Thank you for the reply.</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>In brief : My goal is to calculate the eigen vectors using eigenanalysisfunction.</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Calculation of hessian with recursivegaussian occupy 12times more memory. discretegaussian is 30 times slower and not multithreaded.</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>My image is 10Gb and my ram is 64Gb too.</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Thank you for the advice and for the information that you are already working on it. I will wait for the code.</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Thank you,</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Regards,</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Kana</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div><div><div style='border:none;border-top:solid #B5C4DF 1.0pt;padding:3.0pt 0cm 0cm 0cm;border-width:initial;border-color:initial'><div><p class=MsoNormal><b><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From:</span></b><span class=apple-converted-space><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> </span></span><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>Bradley Lowekamp [mailto:blowekamp@mail.nih.gov]<span class=apple-converted-space> </span><br><b>Sent:</b><span class=apple-converted-space> </span>21 March 2011 17:03<br><b>To:</b><span class=apple-converted-space> </span>Arunachalam Kana<br><b>Cc:</b><span class=apple-converted-space> </span><a href="mailto:insight-users@itk.org">insight-users@itk.org</a><br><b>Subject:</b><span class=apple-converted-space> </span>Re: [Insight-users] Memory management</span><o:p></o:p></p></div></div></div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal>Hello Kana,<o:p></o:p></p></div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal>I would strongly not recommend not taking this approach. It is rather inefficient, and version 3.20 has a bug related to this method.<o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal>I have an alternative implementation with exploits the separability of the convolution by a derivative. Simply, I implemented a discrete Hessian filter where a Gaussian convolution can occur as a prior filter. I hopefully will be able to get this to a sharable state this week.<o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal>Brad<o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div><div><div><div><p class=MsoNormal>On Mar 21, 2011, at 10:35 AM, Arunachalam Kana wrote:<o:p></o:p></p></div></div><div><p class=MsoNormal><br><br><br><o:p></o:p></p></div><div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Hi Vera,</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Thank you for the information that the recursive Gaussian cannot be streamed.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Hi Masslawi,</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>I have not tried the release version , i will surely try it.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>I decided to use discretehessiancalculation for calculation of hessian matrix. I thought of increasing the speed by multithreading in my own filter.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>My filter takes 1 input image and gives 1 output image. So i calculate the hessian for each voxel.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>The problem: My program breaks due to the following error.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>ERROR MESSAGE:</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>Windows has triggered a breakpoint in iAnalyseGUI.exe.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>This may be due to a corruption of the heap, which indicates a bug in iAnalyseGUI.exe or any of the DLLs it has loaded.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>This may also be due to the user pressing F12 while iAnalyseGUI.exe has focus.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>The output window may have more diagnostic information.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>The breakage happens when the 3rd thread starts, and in DiscreteHessianGaussianImageFunction.txx line 116.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:red'>I need some help in solving the heap problem.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>And finally the question comes to whether is it possible to multithread the DiscreteHessianGaussianImageFunction.txx ?????</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>As i have to work with large size data, i really need it, so if i can find the code somewhere please direct me or i would need some help to</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Multithread the DiscreteHessianGaussianImageFunction.txx.</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>//code</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>template<class TInputImageType, class TOutputImageType></span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>void MYFilter<TInputImageType, TOutputImageType></span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>::ThreadedGenerateData(const OutputImageRegionType& outputRegionForThread, int threadId)</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>{</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal style='text-indent:35.4pt'><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> typename OutputImageType::Pointer output = this->GetOutput();</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal style='text-indent:35.4pt'><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> typename InputImageType::ConstPointer input = this->GetInput();</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> //set hessian function</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal style='text-indent:35.4pt'><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>m_HessianFunction = HessianFunctionType::New();</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->SetInputImage(m_GradientMagnitudeImage );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->SetSigma( 1 );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->SetMaximumError( 0.01 );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->SetMaximumKernelWidth( 32 );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->SetNormalizeAcrossScale( 1 );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->SetUseImageSpacing( false );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> m_HessianFunction->Initialize( );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> //initiate iamge iterators</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> InputImageRegionIteratorType inIter(m_InputImage, outputRegionForThread);</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> OutputImageRegionIteratorType outIter(m_OutputImage, outputRegionForThread);</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> inIter.GoToBegin();</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> while ( !inIter.IsAtEnd() )</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> {</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> InputIndexType currentindex =inIter.GetIndex();</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> InputPixelType currentpixel = inIter.Get();</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> //initialise the variables</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> HessianFunctionType::TensorType hess_matrix;</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> hess_matrix = m_HessianFunction->EvaluateAtIndex( currentindex );</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> ++inIter; </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'> }//while</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:black'>}</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Thank you,</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Regards,</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'>Kana</span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB style='font-size:11.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif";color:#1F497D'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div style='border:none;border-top:solid windowtext 3.0pt;padding:3.0pt 0cm 0cm 0cm;border-width:initial;border-color:initial;border-width:initial;border-color:initial'><div><div><p class=MsoNormal><b><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>From:</span></b><span class=apple-converted-space><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'> </span></span><span lang=EN-US style='font-size:10.0pt;font-family:"Tahoma","sans-serif"'>Dawood Masslawi [mailto:davoud_zzz@yahoo.com]<span class=apple-converted-space> </span><br><b>Sent:</b><span class=apple-converted-space> </span>19 March 2011 14:48<br><b>To:</b><span class=apple-converted-space> </span>Arunachalam Kana<br><b>Cc:</b><span class=apple-converted-space> </span><a href="mailto:insight-users@itk.org">insight-users@itk.org</a><br><b>Subject:</b><span class=apple-converted-space> </span>RE: Memory management</span><o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><p class=MsoNormal><span lang=EN-GB> </span><o:p></o:p></p></div></div><table class=MsoNormalTable border=0 cellspacing=0 cellpadding=0><tr><td valign=top style='padding:0cm 0cm 0cm 0cm'><div><div><p class=MsoNormal>Hi Kana,<o:p></o:p></p></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal>Have you tried to build in release mode? It can make a big difference.<o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal>Good luck,<o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal>Dawood<o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>><<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<< <o:p></o:p></p></div></div></div><div><div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div><div><pre>><i> Hi ITK Users,</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> I need some advice on memory management and speed.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> My system details: 64 bit windowsXP system and 4Gb RAM.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> My goal: To obtain eigen vectors for 100Mb unsigned short image. Eigen</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> vectors not for the whole image but for certain regions (approx occupies 40%</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> of image).</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> I have to do some preprocessing too.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> The pipeline is :</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Original image -> discretegaussian -> gradientmagnitude -></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> HessianRecursiveGaussianImageFilter->symmetric eigenvalue analysis -></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> finally 3 vector image</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> For the above pipeline for a 100Mb image, i am running out of RAM.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> After reading itkmails, i decided to use streamfilter to stream part of the</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> image so that the RAM usage is low. I only tested half way and the RAM was</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> overloaded.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> I am using streamimagefilter to reduce the memory usage. After calculation</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> of gradientmagnitude i have used 1.08Gb RAM. After this i need 1.2Gb RAM</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> For hessianimageoutput, so by using streamfilter i thought i would be</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> reaching 2.5Gm RAM but i reach approx 6Gb(virtual memory is used).</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> 1. Am i doing something wrong with the stream filter ? (code given</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> below)</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> 2. I tried another option: As i do not need hessian for the whole</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> image, I used discretehessianfunction for hessian calculation but it is 30</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> times slower that the recursivehessian. Is discretegaussianimagefunction</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> multithreaded?</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> 3. Is there any other way to achieve speed vs RAM compromised</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> solution?</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> 4. The 100Mb data set is test data. The real data is 10Gb for which</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> i will use 64 bit linux system (opensuse 11.2) . will the pipeline be</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> executed in linux too?</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Below is my code and after application of filter show the RAM usage:</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> char *infilename = "StreamTest.mhd";</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::CovariantVector<float,3> VectorPixelType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::Vector< VectorPixelType, 3 > EV_PixelType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> //Image type</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::Image<unsigned short, 3> InputImageType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::Image<float, 3> FloatImageType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> itk::Image<EV_PixelType,3></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> EVImageType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> **** RAM usage = 674Mb****</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> //reader initialisation and reading file</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::ImageFileReader<InputImageType></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> ReaderType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> ReaderType::Pointer reader = ReaderType::New();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> reader->SetFileName( infilename );</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> reader->Update();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> InputImageType::Pointer inImage = reader->GetOutput();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> **** RAM usage = 783Mb****</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::DiscreteGaussianImageFilter<InputImageType, FloatImageType></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> RGIFType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> RGIFType::Pointer gaussfilter = RGIFType::New();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> gaussfilter->SetInput(inImage);</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> gaussfilter->SetVariance(4.0);</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> gaussfilter->SetMaximumError(0.01);</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::CastImageFilter<FloatImageType,InputImageType> CIFType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> CIFType::Pointer castfilter = CIFType::New();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> castfilter->SetInput(gaussfilter->GetOutput());</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::GradientMagnitudeImageFilter<InputImageType,FloatImageType></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> GMIFType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> GMIFType::Pointer gmfilter = GMIFType::New();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> gmfilter->SetInput(castfilter->GetOutput());</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> gmfilter->Update();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> FloatImageType::Pointer gmImage = gmfilter->GetOutput();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> **** RAM usage = 1290Mb****</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> gaussfilter->UnRegister();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> castfilter->UnRegister();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> **** RAM usage = 1080Mb****</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::HessianRecursiveGaussianImageFilter<FloatImageType></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> HessianRecursiveGaussianFilterType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef HessianRecursiveGaussianFilterType::OutputImageType</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> HessianImageType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> HessianRecursiveGaussianFilterType::Pointer hessianfilter =</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> HessianRecursiveGaussianFilterType::New();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> hessianfilter->SetInput(gmImage);</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> hessianfilter->SetSigma(1);</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> typedef itk::StreamingImageFilter<HessianImageType,HessianImageType></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> StreamerType;</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> StreamerType::Pointer streamer = StreamerType::New();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> streamer->SetInput( hessianfilter->GetOutput() );</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> streamer->SetNumberOfStreamDivisions( 20 );</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> streamer->Update();</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> **** RAM usage = 3600Mb**** after few seconds it came to **** RAM usage =</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> 6120Mb****</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Thank you in advance.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Regards,</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Kana Arunachalam Kannappan</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Research Associate</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> FH OÖ Forschungs & Entwicklungs GmbH</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Stelzhamer Strasse 23,</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> 4600 Wels,</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Austria.</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> Phone: +43 (0)7242 72811 -4420</i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> <a href="http://www.itk.org/mailman/listinfo/insight-users">kana.arunachalam at fh-wels.at</a></i><o:p></o:p></pre><pre>><i> </i><o:p></o:p></pre><pre>><i> <a href="http://www.fh-ooe.at">www.fh-ooe.at</a>; <a href="http://www.3dct.at">www.3dct.at</a></i><o:p></o:p></pre></div></td></tr></table><div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:10.0pt;font-family:"Calibri","sans-serif"'> </span><o:p></o:p></p></div></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:13.5pt;font-family:"Helvetica","sans-serif"'><ATT00001..txt></span><o:p></o:p></p></div></div></div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div><div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>========================================================</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>Bradley Lowekamp<span class=apple-converted-space> </span></span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span class=apple-style-span><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Arial","sans-serif";color:black'>Lockheed Martin </span></span><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>Contractor for</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>Office of High Performance Computing and Communications</span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>National Library of Medicine<span class=apple-converted-space> </span></span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'><a href="mailto:blowekamp@mail.nih.gov">blowekamp@mail.nih.gov</a></span><o:p></o:p></p></div><div><p class=MsoNormal><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'><br><br><br></span><o:p></o:p></p></div></div><div><p class=MsoNormal> <o:p></o:p></p></div></div></div></div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p><div><div><p style='margin:0cm;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>========================================================<o:p></o:p></span></p><p style='margin:0cm;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>Bradley Lowekamp<span class=apple-converted-space> </span><o:p></o:p></span></p><p style='margin:0cm;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>Lockheed Martin Contractor for<o:p></o:p></span></p><p style='margin:0cm;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>Office of High Performance Computing and Communications<o:p></o:p></span></p><p style='margin:0cm;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'>National Library of Medicine<span class=apple-converted-space> </span><o:p></o:p></span></p><p style='margin:0cm;margin-bottom:.0001pt'><span style='font-size:9.0pt;font-family:"Helvetica","sans-serif";color:black'><a href="mailto:blowekamp@mail.nih.gov">blowekamp@mail.nih.gov</a><o:p></o:p></span></p></div></div><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div></body></html>