Medical image computing
মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং (এম. আই. সি) হল কম্পিউটার বিজ্ঞান, তথ্য প্রকৌশল, বৈদ্যুতিক প্রকৌশল, পদার্থবিজ্ঞান, গণিত এবং ওষুধের সংযোগস্থলে একটি আন্তঃবিষয়ক ক্ষেত্র। এই ক্ষেত্রটি চিকিৎসা সংক্রান্ত চিত্র সম্পর্কিত সমস্যা সমাধান এবং জৈব চিকিৎসা গবেষণা ও চিকিৎসা সংক্রান্ত যত্নের জন্য তাদের ব্যবহারের জন্য গণনামূলক ও গাণিতিক পদ্ধতির বিকাশ ঘটায়। এম. আই. সি-এর মূল লক্ষ্য হল চিকিৎসা সংক্রান্ত ছবি থেকে চিকিৎসাগতভাবে প্রাসঙ্গিক তথ্য বা জ্ঞান আহরণ করা। মেডিকেল ইমেজিংয়ের ক্ষেত্রের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত হলেও, এম. আই. সি চিত্রগুলির গণনামূলক বিশ্লেষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, তাদের অধিগ্রহণের উপর নয়। পদ্ধতিগুলিকে বিভিন্ন বিস্তৃত বিভাগে ভাগ করা যেতে পারেঃ চিত্র বিভাজন, চিত্র নিবন্ধকরণ, চিত্র-ভিত্তিক শারীরবৃত্তীয় মডেলিং এবং অন্যান্য। মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং সাধারণত নিয়মিত x-y-z স্থানিক ব্যবধান (2D-তে চিত্র এবং 3D-তে ভলিউম, সাধারণভাবে চিত্র হিসাবে উল্লেখ করা হয়) সহ অভিন্ন নমুনাযুক্ত ডেটার উপর কাজ করে। প্রতিটি নমুনা বিন্দুতে, তথ্য সাধারণত অবিচ্ছেদ্য আকারে যেমন স্বাক্ষরিত এবং স্বাক্ষরিত সংক্ষিপ্ত (16-বিট) হিসাবে উপস্থাপিত হয়, যদিও স্বাক্ষরিত চার (8-বিট) থেকে 32-বিট ফ্লোট পর্যন্ত ফর্মগুলি অস্বাভাবিক নয়। নমুনা বিন্দুতে তথ্যের নির্দিষ্ট অর্থ নির্ভর করে পদ্ধতির উপরঃ উদাহরণস্বরূপ একটি সিটি অধিগ্রহণ তেজস্ক্রিয় ঘনত্বের মান সংগ্রহ করে, যেখানে একটি এমআরআই অধিগ্রহণ টি1 বা টি2-ওজনযুক্ত চিত্র সংগ্রহ করতে পারে। অনুদৈর্ঘ্য, সময়-পরিবর্তিত অধিগ্রহণগুলি নিয়মিত সময় পদক্ষেপের সাথে চিত্র অর্জন করতে পারে বা নাও করতে পারে। বাঁকা-অ্যারে আল্ট্রাসাউন্ডের মতো পদ্ধতির কারণে ফ্যানের মতো চিত্রগুলিও সাধারণ এবং প্রক্রিয়া করার জন্য বিভিন্ন প্রতিনিধিত্বমূলক এবং অ্যালগরিদমিক কৌশল প্রয়োজন। অন্যান্য ডেটা ফর্মগুলির মধ্যে রয়েছে অধিগ্রহণের সময় গ্যান্ট্রি টিল্টের কারণে কাটা চিত্র; এবং কাঠামোগত জাল, যেমন হেক্সাহেড্রাল এবং টেট্রাহেড্রাল ফর্ম, যা উন্নত বায়োমেকানিকাল বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয় (যেমন, টিস্যু বিকৃতি, ভাস্কুলার পরিবহন, হাড় ইমপ্লান্ট)। সেগমেন্টেশন সেগমেন্টেশন হল একটি চিত্রকে বিভিন্ন অর্থপূর্ণ বিভাগে বিভক্ত করার প্রক্রিয়া। মেডিকেল ইমেজিংয়ে, এই বিভাগগুলি প্রায়শই বিভিন্ন টিস্যু শ্রেণী, অঙ্গ, প্যাথোলজি বা অন্যান্য জৈবিকভাবে প্রাসঙ্গিক কাঠামোর সাথে মিলে যায়। কম বৈসাদৃশ্য, শব্দ এবং অন্যান্য ইমেজিং অস্পষ্টতার কারণে মেডিকেল ইমেজ বিভাজন কঠিন হয়ে পড়ে। যদিও চিত্র বিভাজনের জন্য অনেক কম্পিউটার দৃষ্টি কৌশল রয়েছে, তবে কিছু বিশেষভাবে মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিংয়ের জন্য অভিযোজিত হয়েছে। নীচে এই ক্ষেত্রের মধ্যে কৌশলগুলির একটি নমুনা দেওয়া হল; প্রয়োগটি নির্ভর করে চিকিৎসকরা যে দক্ষতা প্রদান করতে পারেন তার উপর। অ্যাটলাস-ভিত্তিক বিভাজনঃ অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, একজন ক্লিনিকাল বিশেষজ্ঞ ম্যানুয়ালি বেশ কয়েকটি ছবি লেবেল করতে পারেন; অদৃশ্য চিত্রগুলি বিভাগ করা এই ম্যানুয়ালি লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ চিত্রগুলি থেকে এক্সট্রপোলেট করার বিষয়। এই শৈলীর পদ্ধতিগুলিকে সাধারণত অ্যাটলাস-ভিত্তিক বিভাজন পদ্ধতি হিসাবে উল্লেখ করা হয়। প্যারামেট্রিক অ্যাটলাস পদ্ধতিগুলি সাধারণত এই প্রশিক্ষণ চিত্রগুলিকে একটি একক অ্যাটলাস ছবিতে একত্রিত করে, যেখানে ননপ্যারামেট্রিক অ্যাটলাস পদ্ধতিগুলি সাধারণত সমস্ত প্রশিক্ষণ চিত্রগুলি আলাদাভাবে ব্যবহার করে। অ্যাটলাস-ভিত্তিক পদ্ধতিতে সাধারণত অ্যাটলাস চিত্র বা চিত্রগুলিকে একটি নতুন, অদৃশ্য চিত্রের সাথে সারিবদ্ধ করার জন্য চিত্র নিবন্ধনের ব্যবহার প্রয়োজন হয়। আকৃতি-ভিত্তিক বিভাজনঃ অনেক পদ্ধতি একটি প্রদত্ত কাঠামোর জন্য একটি টেমপ্লেটের আকারকে প্যারামিট্রাইজ করে, প্রায়শই সীমানা বরাবর নিয়ন্ত্রণ পয়েন্টের উপর নির্ভর করে। পুরো আকৃতিটি তখন একটি নতুন চিত্রের সাথে মিলে যাওয়ার জন্য বিকৃত করা হয়। দুটি সর্বাধিক প্রচলিত আকৃতি-ভিত্তিক কৌশল হল অ্যাক্টিভ শেপ মডেল এবং অ্যাক্টিভ অ্যাপিয়ারেন্স মডেল। এই পদ্ধতিগুলি খুব প্রভাবশালী হয়েছে এবং অনুরূপ মডেলের জন্ম দিয়েছে। চিত্র-ভিত্তিক বিভাজনঃ কিছু পদ্ধতি একটি টেমপ্লেট শুরু করে এবং চিত্রের তথ্য অনুযায়ী তার আকৃতি পরিমার্জন করে অবিচ্ছেদ্য ত্রুটি পরিমাপগুলি হ্রাস করে, যেমন অ্যাক্টিভ কনট্যুর মডেল এবং এর বৈচিত্র্য। ইন্টারেক্টিভ সেগমেন্টেশনঃ ইন্টারেক্টিভ পদ্ধতিগুলি কার্যকর হয় যখন চিকিত্সকরা কিছু তথ্য সরবরাহ করতে পারেন, যেমন একটি বীজ অঞ্চল বা অঞ্চল থেকে বিভাগের মোটামুটি রূপরেখা। একটি অ্যালগরিদম তখন চিকিত্সকদের দিকনির্দেশনা সহ বা ছাড়াই এই ধরনের বিভাজনকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে পরিমার্জন করতে পারে। ম্যানুয়াল সেগমেন্টেশন, প্রতিটি পিক্সেলের টিস্যু শ্রেণীকে স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত করতে পেইন্ট ব্রাশের মতো সরঞ্জাম ব্যবহার করে, অনেক ইমেজিং অ্যাপ্লিকেশনের জন্য স্বর্ণের মান হিসাবে রয়ে গেছে। সম্প্রতি, প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ তত্ত্বের নীতিগুলি বিভাজনে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে, যা ব্যবহারকারীকে অনেক বেশি নমনীয়তা দেয় এবং ত্রুটির স্বয়ংক্রিয় সংশোধনের অনুমতি দেয়। সাবজেক্টিভ সারফেস সেগমেন্টেশনঃ এই পদ্ধতিটি সেগমেন্টেশন ফাংশনের বিবর্তনের ধারণার উপর ভিত্তি করে যা একটি অ্যাডভেশন-ডিফিউশন মডেল দ্বারা পরিচালিত হয়। একটি বস্তুকে ভাগ করার জন্য, একটি বিভাজন বীজ প্রয়োজন (এটি সেই প্রারম্ভিক বিন্দু যা ছবিতে বস্তুটির আনুমানিক অবস্থান নির্ধারণ করে)। ফলস্বরূপ, একটি প্রাথমিক বিভাজন ফাংশন তৈরি করা হয়। বিষয়গত পৃষ্ঠ পদ্ধতির পিছনে ধারণাটি হল বীজের অবস্থান এই বিভাজন ফাংশনের রূপ নির্ধারণের প্রধান কারণ। কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন): মেশিন লার্নিং মডেলের অগ্রগতির কারণে কম্পিউটার-সমর্থিত সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় বিভাজন কর্মক্ষমতা উন্নত হয়েছে। সিএনএন ভিত্তিক মডেল যেমন সেগনেট, ইউনেট, রেসনেট, এএটিএসএন, ট্রান্সফর্মার এবং জিএএনগুলি বিভাজন প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত করেছে। ভবিষ্যতে, এই ধরনের মডেলগুলি তাদের উচ্চতর কর্মক্ষমতা এবং গতির কারণে ম্যানুয়াল সেগমেন্টেশন প্রতিস্থাপন করতে পারে। তবে, চিত্র বিভাজন পদ্ধতির আরও কিছু শ্রেণিবিন্যাস রয়েছে যা উপরের বিভাগগুলির অনুরূপ। উপরন্তু, আমরা আরেকটি গোষ্ঠীকে "হাইব্রিড" হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারি যা পদ্ধতির সংমিশ্রণের উপর ভিত্তি করে। রেজিস্ট্রেশন ইমেজ রেজিস্ট্রেশন হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা ছবির সঠিক সারিবদ্ধকরণ অনুসন্ধান করে। সহজতম ক্ষেত্রে, দুটি চিত্র সারিবদ্ধ করা হয়। সাধারণত, একটি চিত্রকে লক্ষ্য চিত্র হিসাবে বিবেচনা করা হয় এবং অন্যটিকে উৎস চিত্র হিসাবে বিবেচনা করা হয়; উৎস চিত্রটি লক্ষ্য চিত্রের সাথে মেলে রূপান্তরিত হয়। অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতিটি একটি সাদৃশ্য মানের উপর ভিত্তি করে উৎস চিত্রের রূপান্তরকে আপডেট করে যা সারিবদ্ধকরণের বর্তমান মানের মূল্যায়ন করে। এই পুনরাবৃত্তিমূলক পদ্ধতিটি পুনরাবৃত্তি করা হয় যতক্ষণ না একটি (স্থানীয়) সর্বোত্তম পাওয়া যায়। একটি উদাহরণ হল কাঠামোগত এবং বিপাকীয় তথ্য একত্রিত করার জন্য সিটি এবং পিইটি চিত্রের নিবন্ধন (চিত্র দেখুন)। চিত্র নিবন্ধকরণ বিভিন্ন চিকিৎসা অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়ঃ সাময়িক পরিবর্তনগুলি অধ্যয়ন করা। অনুদৈর্ঘ্য অধ্যয়নগুলি রোগের অগ্রগতির মতো দীর্ঘমেয়াদী প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়নের জন্য কয়েক মাস বা বছর ধরে চিত্র অর্জন করে। টাইম সিরিজ একই সেশনের (সেকেন্ড বা মিনিট) মধ্যে অর্জিত চিত্রের সাথে মিলে যায়। এগুলি জ্ঞানীয় প্রক্রিয়া, হৃৎপিণ্ডের বিকৃতি এবং শ্বাস-প্রশ্বাস অধ্যয়নে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিভিন্ন ইমেজিং পদ্ধতি থেকে পরিপূরক তথ্যের সংমিশ্রণ। একটি উদাহরণ হল শারীরবৃত্তীয় এবং কার্যকরী তথ্যের সংমিশ্রণ। যেহেতু কাঠামোর আকার এবং আকৃতি বিভিন্ন পদ্ধতিতে পরিবর্তিত হয়, তাই সারিবদ্ধকরণের গুণমান মূল্যায়ন করা আরও চ্যালেঞ্জিং। এর ফলে পারস্পরিক তথ্যের মতো সাদৃশ্য পরিমাপের ব্যবহার ঘটেছে। বিষয়গুলির একটি জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্য। আন্তঃ-বিষয় নিবন্ধনের বিপরীতে, আগ্রহের অঙ্গটির কাঠামোগত পরিবর্তনের উপর নির্ভর করে বিষয়গুলির মধ্যে এক-থেকে-এক ম্যাপিং বিদ্যমান নাও থাকতে পারে। গণনামূলক শারীরবিজ্ঞানে অ্যাটলাস নির্মাণের জন্য আন্তঃ-বিষয় নিবন্ধন প্রয়োজন। এখানে, উদ্দেশ্য হল বিষয়গুলির মধ্যে অঙ্গগুলির শারীরস্থানের পরিসংখ্যানগত মডেল তৈরি করা। কম্পিউটারের সহায়তায় অস্ত্রোপচার। কম্পিউটার-সমর্থিত সার্জারিতে প্রাক-অপারেটিভ চিত্র যেমন সিটি বা এমআরআই চিত্রের দিকনির্দেশনা বা নেভিগেশনের সুবিধার্থে ইন্ট্রা-অপারেটিভ চিত্র বা ট্র্যাকিং সিস্টেমে নিবন্ধিত হয়। চিত্র নিবন্ধনের সময় বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ বিবেচনার বিষয় রয়েছেঃ রূপান্তর মডেল। সাধারণ পছন্দগুলি হল অনমনীয়, সংযুক্ত এবং বিকৃত রূপান্তর মডেল। বি-স্প্লাইন এবং পাতলা প্লেট স্প্লাইন মডেলগুলি সাধারণত প্যারামিটারাইজড রূপান্তর ক্ষেত্রের জন্য ব্যবহৃত হয়। অ-প্যারামেট্রিক বা ঘন বিকৃতি ক্ষেত্রগুলি প্রতিটি গ্রিড অবস্থানে একটি স্থানচ্যুতি ভেক্টর বহন করে; এর জন্য অতিরিক্ত নিয়মিতকরণের সীমাবদ্ধতা প্রয়োজন। বিকৃতি ক্ষেত্রের একটি নির্দিষ্ট শ্রেণী হল ডিফিয়োমোর্ফিজম, যা একটি মসৃণ বিপরীত সহ বিপরীতমুখী রূপান্তর। সাদৃশ্য মেট্রিক। নিবন্ধনের গুণমান পরিমাপ করতে একটি দূরত্ব বা সাদৃশ্য ফাংশন ব্যবহার করা হয়। এই সাদৃশ্যটি মূল চিত্রগুলির উপর অথবা চিত্রগুলি থেকে প্রাপ্ত বৈশিষ্ট্যগুলির উপর গণনা করা যেতে পারে। সাধারণ সাদৃশ্য পরিমাপের মধ্যে রয়েছে বর্গ দূরত্বের সমষ্টি (এসএসডি), পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ এবং পারস্পরিক তথ্য। সাদৃশ্য পরিমাপের পছন্দ নির্ভর করে চিত্রগুলি একই পদ্ধতি থেকে কিনা তার উপর; অধিগ্রহণের শব্দও এই সিদ্ধান্তে ভূমিকা নিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এসএসডি হল গাউসিয়ান শব্দের সাথে একই পদ্ধতির চিত্রগুলির জন্য সর্বোত্তম সাদৃশ্য পরিমাপ। যাইহোক, আল্ট্রাসাউন্ডের চিত্রের পরিসংখ্যান গাউসিয়ান গোলমালের থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা, যা আল্ট্রাসাউন্ড নির্দিষ্ট সাদৃশ্য পরিমাপের প্রবর্তনের দিকে পরিচালিত করে। মাল্টি-মডেল নিবন্ধনের জন্য আরও পরিশীলিত সাদৃশ্য পরিমাপের প্রয়োজন; বিকল্পভাবে, একটি ভিন্ন চিত্র উপস্থাপনা ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন কাঠামোগত উপস্থাপনা বা সংলগ্ন শারীরস্থান নিবন্ধকরণ। একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় শেয়ার করা, ঘন চিত্র উপস্থাপনা শেখার জন্য বৈপরীত্য কোডিং নিযুক্ত করা হয়েছে, যা কমিরস (বৈপরীত্যপূর্ণ মাল্টি-মডেল চিত্র উপস্থাপনা) হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে যা মাল্টি-মডেল চিত্রের নিবন্ধকরণকে সক্ষম করেছে যেখানে বিদ্যমান নিবন্ধকরণ পদ্ধতিগুলি প্রায়শই পর্যাপ্ত অনুরূপ চিত্র কাঠামোর অভাবের কারণে ব্যর্থ হয়। এটি মাল্টি-মডেল রেজিস্ট্রেশন সমস্যাকে একটি মোনো-মডেল সমস্যায় পরিণত করে, যেখানে সাধারণ তীব্রতা ভিত্তিক, পাশাপাশি বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক, রেজিস্ট্রেশন অ্যালগরিদম প্রয়োগ করা যেতে পারে। অপ্টিমাইজেশান পদ্ধতি। অবিচ্ছিন্ন বা বিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশান সঞ্চালিত হয়। অবিচ্ছিন্ন অপ্টিমাইজেশনের জন্য, অভিসারের গতি উন্নত করতে গ্রেডিয়েন্ট-ভিত্তিক অপ্টিমাইজেশান কৌশল প্রয়োগ করা হয়। মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং-এ ভিজ্যুয়ালাইজেশন ভিজ্যুয়ালাইজেশন বেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। বৈজ্ঞানিক ভিজ্যুয়ালাইজেশনের পদ্ধতিগুলি চিকিৎসা সংক্রান্ত চিত্রগুলি সম্পর্কে বোঝার এবং যোগাযোগ করার জন্য ব্যবহার করা হয়, যা সহজাতভাবে স্থানিক-সাময়িক। ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ডেটা বিশ্লেষণ কাঠামোবদ্ধ ডেটা ফর্মগুলিতে ব্যবহৃত হয়, উদাহরণস্বরূপ অ্যালগরিদমিক প্রক্রিয়াকরণের সময় প্রাপ্ত পরিসংখ্যানগত পরিমাপের মূল্যায়ন করার সময়। তথ্যের সাথে সরাসরি মিথস্ক্রিয়া, যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন প্রক্রিয়ার একটি মূল বৈশিষ্ট্য, তথ্য সম্পর্কে ভিজ্যুয়াল প্রশ্নগুলি সম্পাদন করতে, চিত্রগুলি ব্যাখ্যা করতে, বিভাজন এবং নিবন্ধকরণ প্রক্রিয়াগুলিকে গাইড করতে এবং তথ্যের ভিজ্যুয়াল উপস্থাপনা নিয়ন্ত্রণ করতে (আলোর রেন্ডারিং বৈশিষ্ট্য এবং দেখার পরামিতিগুলি নিয়ন্ত্রণ করে) ব্যবহৃত হয়। প্রাথমিক অনুসন্ধান এবং বিশ্লেষণের মধ্যবর্তী ও চূড়ান্ত ফলাফল জানানোর জন্য ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করা হয়। "মেডিকেল ইমেজিং-এর ভিজ্যুয়ালাইজেশন" চিত্রটি বিভিন্ন ধরনের ভিজ্যুয়ালাইজেশনের চিত্র তুলে ধরেঃ 1. ধূসর স্কেলের চিত্র হিসাবে ক্রস-সেকশনগুলির প্রদর্শন; 2. ধূসর স্কেলের চিত্রগুলির সংস্কারকৃত দৃশ্য (এই উদাহরণে স্যাগিটাল ভিউয়ের চিত্র অধিগ্রহণের মূল দিকের চেয়ে আলাদা অভিযোজন রয়েছে; এবং 3। একই তথ্যের একটি 3ডি ভলিউম রেন্ডারিং। নোডুলার ক্ষতটি বিভিন্ন উপস্থাপনায় স্পষ্টভাবে দৃশ্যমান এবং একটি সাদা রেখা দিয়ে ব্যাখ্যা করা হয়েছে। বিভিন্ন আকার এবং আকারের মানুষের অঙ্গ থাকার কারণে চিকিৎসা সংক্রান্ত চিত্রগুলি ব্যক্তিভেদে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হতে পারে। অতএব, এই পরিবর্তনশীলতার জন্য চিকিৎসা সংক্রান্ত চিত্রগুলি উপস্থাপন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। চিকিৎসা সংক্রান্ত ছবি উপস্থাপনের একটি জনপ্রিয় পদ্ধতি হল এক বা একাধিক অ্যাটলেস ব্যবহার করা। এখানে, একটি অ্যাটলাস একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে শেখা পরামিতি সহ চিত্রের জনসংখ্যার জন্য একটি নির্দিষ্ট মডেলকে বোঝায়। একটি অ্যাটলাসের সহজতম উদাহরণ হল একটি গড় তীব্রতার চিত্র, যা সাধারণত একটি টেমপ্লেট হিসাবে উল্লেখ করা হয়। যাইহোক, একটি অ্যাটলাসে আরও সমৃদ্ধ তথ্য অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যেমন স্থানীয় চিত্রের পরিসংখ্যান এবং একটি নির্দিষ্ট স্থানিক অবস্থানের একটি নির্দিষ্ট লেবেল থাকার সম্ভাবনা। নতুন চিকিৎসা সংক্রান্ত ছবি, যা প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহার করা হয় না, একটি অ্যাটলাসে ম্যাপ করা যেতে পারে, যা নির্দিষ্ট প্রয়োগের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করা হয়েছে, যেমন বিভাজন এবং গোষ্ঠী বিশ্লেষণ। একটি অ্যাটলাসে একটি চিত্র ম্যাপিং সাধারণত চিত্র এবং অ্যাটলাস নিবন্ধিত জড়িত। এই বিকৃতিটি চিকিৎসা সংক্রান্ত চিত্রের পরিবর্তনশীলতা মোকাবেলায় ব্যবহার করা যেতে পারে। একক টেমপ্লেট সবচেয়ে সহজ পদ্ধতি হল একটি একক টেমপ্লেট ইমেজের বিকৃত সংস্করণ হিসাবে মেডিকেল ইমেজ মডেল করা। উদাহরণস্বরূপ, শারীরবৃত্তীয় এম. আর. আই মস্তিষ্কের স্ক্যানগুলি প্রায়শই এম. এন. আই টেমপ্লেটে ম্যাপ করা হয় যাতে সাধারণ স্থানাঙ্কে সমস্ত মস্তিষ্কের স্ক্যানগুলি উপস্থাপন করা যায়। একক-টেমপ্লেট পদ্ধতির প্রধান ত্রুটি হল যে, যদি টেমপ্লেট এবং প্রদত্ত পরীক্ষার চিত্রের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য থাকে, তবে একটিকে অন্যটির উপর ম্যাপ করার কোনও ভাল উপায় নাও থাকতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গুরুতর মস্তিষ্কের অস্বাভাবিকতা (অর্থাৎ, একটি টিউমার বা অস্ত্রোপচার পদ্ধতি) সহ কোনও রোগীর শারীরবৃত্তীয় এমআরআই মস্তিষ্কের স্ক্যান সহজেই এমএনআই টেমপ্লেটে ম্যাপ নাও করতে পারে। একটিমাত্র টেমপ্লেটের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে একাধিক টেমপ্লেট ব্যবহার করা যেতে পারে। ধারণাটি হল একটি চিত্রকে একটি টেমপ্লেটের বিকৃত সংস্করণ হিসাবে উপস্থাপন করা। উদাহরণস্বরূপ, একটি সুস্থ জনসংখ্যার জন্য একটি টেমপ্লেট এবং একটি রোগাক্রান্ত জনসংখ্যার জন্য একটি টেমপ্লেট থাকতে পারে। যাইহোক, অনেক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, কতগুলি টেমপ্লেট প্রয়োজন তা স্পষ্ট নয়। এটি মোকাবেলা করার একটি সহজ যদিও গণনামূলকভাবে ব্যয়বহুল উপায় হল একটি প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের প্রতিটি চিত্র একটি টেমপ্লেট চিত্র হওয়া এবং এইভাবে প্রতিটি নতুন চিত্রের মুখোমুখি হওয়া প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের প্রতিটি চিত্রের সাথে তুলনা করা হয়। আরও সাম্প্রতিক একটি পদ্ধতি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রয়োজনীয় টেমপ্লেটের সংখ্যা খুঁজে পায়। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলি আধুনিক কম্পিউটার ভিশন, মেশিন লার্নিং এবং প্যাটার্ন রিকগনিশনের সাথে মেডিকেল ইমেজিং ক্ষেত্রকে একত্রিত করে। গত দশকে, বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান এবং গবেষণা কেন্দ্রগুলির মধ্যে সহযোগিতার কারণে বেশ কয়েকটি বড় ডেটাসেট প্রকাশ্যে উপলব্ধ করা হয়েছে (উদাহরণস্বরূপ এডিএনআই, 1000 কার্যকরী সংযোগ প্রকল্প দেখুন)। তথ্যের আকারের এই বৃদ্ধি নতুন অ্যালগরিদমগুলির জন্য আহ্বান জানায় যা ক্লিনিকাল প্রশ্নের সমাধানের জন্য চিত্রগুলিতে সূক্ষ্ম পরিবর্তনগুলি খনন এবং সনাক্ত করতে পারে। এই ধরনের ক্লিনিকাল প্রশ্নগুলি অত্যন্ত বৈচিত্র্যময় এবং এর মধ্যে রয়েছে গ্রুপ বিশ্লেষণ, ইমেজিং বায়োমার্কার, রোগের ফেনোটাইপিং এবং অনুদৈর্ঘ্য অধ্যয়ন। গোষ্ঠী বিশ্লেষণে, উদ্দেশ্য হল দুই বা ততোধিক গোষ্ঠীর চিত্রের তুলনা করে কোনও রোগের দ্বারা সৃষ্ট অস্বাভাবিকতা সনাক্ত করা এবং পরিমাপ করা। সাধারণত এই গোষ্ঠীগুলির মধ্যে একটি স্বাভাবিক (নিয়ন্ত্রণ) বিষয় নিয়ে গঠিত এবং অন্যটি অস্বাভাবিক রোগীদের নিয়ে গঠিত। রোগ দ্বারা সৃষ্ট বৈচিত্র্য শারীরস্থানের অস্বাভাবিক বিকৃতি হিসাবে নিজেকে প্রকাশ করতে পারে (ভক্সেল-ভিত্তিক মরফোমেট্রি দেখুন)। উদাহরণস্বরূপ, মস্তিষ্কে হিপোক্যাম্পাসের মতো সাব-কর্টিকাল টিস্যুগুলির সংকোচন আলঝাইমার রোগের সাথে যুক্ত হতে পারে। উপরন্তু, বায়োকেমিক্যাল (কার্যকরী) ক্রিয়াকলাপের পরিবর্তনগুলি পজিট্রন নির্গমন টোমোগ্রাফির মতো ইমেজিং পদ্ধতি ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে। গোষ্ঠীগুলির মধ্যে তুলনা সাধারণত ভক্সেল স্তরে পরিচালিত হয়। অতএব, সবচেয়ে জনপ্রিয় প্রাক-প্রক্রিয়াকরণ পাইপলাইন, বিশেষ করে নিউরোইমেজিং-এ, ভক্সেলগুলির মধ্যে যোগাযোগ বজায় রাখার জন্য (মেডিকেল ইমেজ রেজিস্ট্রেশন)-এর মাধ্যমে একটি ডেটাসেটের সমস্ত চিত্রকে একটি সাধারণ সমন্বয় ফ্রেমে রূপান্তরিত করে। এই ভক্সেল-ভিত্তিক চিঠিপত্রের পরিপ্রেক্ষিতে, সবচেয়ে সাধারণ ফ্রিকোয়েন্টিস্ট পদ্ধতি হল প্রতিটি ভক্সেলের জন্য একটি পরিসংখ্যান বের করা (উদাহরণস্বরূপ, প্রতিটি গোষ্ঠীর জন্য গড় ভক্সেল তীব্রতা) এবং একটি নাল হাইপোথিসিস সমর্থিত কিনা তা মূল্যায়নের জন্য পরিসংখ্যানগত হাইপোথিসিস পরীক্ষা করা। নাল হাইপোথিসিস সাধারণত ধরে নেয় যে দুটি গোষ্ঠী একই বন্টন থেকে নেওয়া হয়েছে, এবং তাই, একই পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য থাকা উচিত (উদাহরণস্বরূপ, দুটি গোষ্ঠীর গড় মান একটি নির্দিষ্ট ভক্সেলের জন্য সমান)। যেহেতু চিকিৎসা সংক্রান্ত ছবিতে প্রচুর সংখ্যক ভক্সেল রয়েছে, তাই একাধিক তুলনার বিষয়টি সমাধান করা প্রয়োজন। গোষ্ঠী বিশ্লেষণ সমস্যা মোকাবেলা করার জন্য বায়েসিয়ান পদ্ধতিও রয়েছে। শ্রেণীবিভাগ যদিও গোষ্ঠী বিশ্লেষণ একটি শারীরস্থান এবং ক্রিয়াকলাপের উপর একটি প্যাথলজির সাধারণ প্রভাবগুলি পরিমাপ করতে পারে, তবে এটি বিষয় স্তরের পরিমাপ সরবরাহ করে না এবং তাই রোগ নির্ণয়ের জন্য বায়োমার্কার হিসাবে ব্যবহার করা যায় না (ইমেজিং বায়োমার্কার দেখুন)। অন্যদিকে, চিকিৎসকরা প্রায়শই প্যাথলজির প্রাথমিক নির্ণয়ে আগ্রহী (অর্থাৎ। শ্রেণীবিভাগ,) এবং একটি রোগের অগ্রগতি শেখার ক্ষেত্রে (অর্থাৎ। রিগ্রেশন)। পদ্ধতিগত দৃষ্টিকোণ থেকে, বর্তমান কৌশলগুলি স্ট্যান্ডার্ড মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম প্রয়োগ থেকে শুরু করে মেডিকেল ইমেজিং ডেটাসেট পর্যন্ত পরিবর্তিত হয়। সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন), ক্ষেত্রের প্রয়োজনের জন্য অভিযোজিত নতুন পদ্ধতির বিকাশের জন্য। প্রধান সমস্যাগুলি নিম্নরূপঃ ছোট নমুনা আকার (মাত্রার অভিশাপ): একটি বড় মেডিকেল ইমেজিং ডেটাসেটে শত শত থেকে হাজার হাজার চিত্র থাকে, যেখানে একটি সাধারণ ভলিউমেট্রিক ইমেজে ভক্সেলের সংখ্যা সহজেই লক্ষ লক্ষ ছাড়িয়ে যেতে পারে। এই সমস্যার একটি প্রতিকার হল তথ্যমূলক অর্থে বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা হ্রাস করা (মাত্রা হ্রাস দেখুন)। এই সমস্যা সমাধানের জন্য বেশ কয়েকটি তত্ত্বাবধানহীন এবং আধা-/ তত্ত্বাবধানকৃত পদ্ধতির প্রস্তাব দেওয়া হয়েছে। ব্যাখ্যাযোগ্যতাঃ একটি ভাল সাধারণীকরণের নির্ভুলতা সর্বদা প্রাথমিক উদ্দেশ্য নয়, কারণ চিকিত্সকরা বুঝতে চান যে শারীরস্থানের কোন অংশগুলি এই রোগ দ্বারা প্রভাবিত হয়। অতএব, ফলাফলের ব্যাখ্যাযোগ্যতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ; যে পদ্ধতিগুলি চিত্রের কাঠামোকে উপেক্ষা করে সেগুলি অনুকূল নয়। বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে বিকল্প পদ্ধতি প্রস্তাব করা হয়েছে। ক্লাস্টারিং চিত্র-ভিত্তিক প্যাটার্ন শ্রেণিবিন্যাস পদ্ধতিগুলি সাধারণত ধরে নেয় যে কোনও রোগের স্নায়বিক প্রভাবগুলি স্বতন্ত্র এবং সুনির্দিষ্ট। সবসময় এমন নাও হতে পারে। বেশ কয়েকটি চিকিৎসা অবস্থার জন্য, রোগীর জনসংখ্যা অত্যন্ত বৈচিত্র্যময়, এবং উপ-শর্তে আরও শ্রেণীবিভাগ প্রতিষ্ঠিত হয়নি। উপরন্তু, কিছু রোগ (যেমন, অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার (এ. এস. ডি), সিজোফ্রেনিয়া, হালকা জ্ঞানীয় দুর্বলতা (এম. সি. আই)) হালকা জ্ঞানীয় দুর্বলতা থেকে খুব স্পষ্ট প্যাথোলজিকাল পরিবর্তন পর্যন্ত ক্রমাগত বা প্রায় ক্রমাগত বর্ণালী দ্বারা চিহ্নিত করা যেতে পারে। বৈচিত্র্যময় ব্যাধিগুলির চিত্র-ভিত্তিক বিশ্লেষণের সুবিধার্থে, প্যাটার্ন শ্রেণিবিন্যাসের পদ্ধতিগত বিকল্পগুলি তৈরি করা হয়েছে। এই কৌশলগুলি উচ্চ-মাত্রিক ক্লাস্টারিং এবং উচ্চ-মাত্রিক প্যাটার্ন-রিগ্রেশন থেকে ধারণাগুলি ধার করে একটি প্রদত্ত জনসংখ্যাকে সমজাতীয় উপ-জনসংখ্যায় গুচ্ছবদ্ধ করে। লক্ষ্য হল প্রতিটি উপ-জনসংখ্যার মধ্যে রোগ সম্পর্কে আরও ভাল পরিমাণগত বোঝাপড়া প্রদান করা। আকৃতি বিশ্লেষণ হল মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিংয়ের ক্ষেত্র যা বিভিন্ন ইমেজিং পদ্ধতি থেকে প্রাপ্ত কাঠামোর জ্যামিতিক বৈশিষ্ট্যগুলি অধ্যয়ন করে। আকার বিশ্লেষণ সম্প্রতি চিকিৎসা সম্প্রদায়ের কাছে ক্রমবর্ধমান আগ্রহের কারণ হয়ে উঠেছে কারণ কাঠামোর বিভিন্ন জনসংখ্যার মধ্যে রূপতাত্ত্বিক পরিবর্তনগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করার সম্ভাবনা রয়েছে, অর্থাৎ। সুস্থ বনাম প্যাথোলজিকাল, মহিলা বনাম পুরুষ, তরুণ বনাম বয়স্ক। আকৃতি বিশ্লেষণের দুটি প্রধান ধাপ রয়েছেঃ আকারের চিঠিপত্র এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ। আকৃতি চিঠিপত্র হল এমন একটি পদ্ধতি যা ত্রিভুজ জাল, কনট্যুর, বিন্দু সেট বা ভলিউমেট্রিক চিত্র দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা জ্যামিতিক আকারের মধ্যে সংশ্লিষ্ট অবস্থানগুলি গণনা করে। স্পষ্টতই চিঠিপত্রের সংজ্ঞা সরাসরি বিশ্লেষণকে প্রভাবিত করবে। চিঠিপত্রের কাঠামোর জন্য বিভিন্ন বিকল্পের মধ্যে আমরা খুঁজে পেতে পারিঃ শারীরবৃত্তীয় চিঠিপত্র, ম্যানুয়াল ল্যান্ডমার্ক, কার্যকরী চিঠিপত্র (অর্থাৎ। মস্তিষ্কের মরফোমেট্রি লোকাসে একই স্নায়ুকোষীয় কার্যকারিতার জন্য দায়ী), জ্যামিতি চিঠিপত্র, (চিত্র ভলিউমের জন্য) তীব্রতার সাদৃশ্য ইত্যাদি। কিছু পন্থা, যেমন। বর্ণালী আকৃতি বিশ্লেষণের জন্য চিঠিপত্রের প্রয়োজন হয় না, তবে আকৃতির বর্ণনাকারীদের সরাসরি তুলনা করুন। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ সংশ্লিষ্ট স্থানে কাঠামোগত পরিবর্তনের পরিমাপ প্রদান করবে। অনুদৈর্ঘ্য অধ্যয়ন অনুদৈর্ঘ্য গবেষণায় একই ব্যক্তিকে বারবার চিত্রিত করা হয়। এই তথ্য চিত্র বিশ্লেষণের পাশাপাশি পরিসংখ্যানগত মডেলিং উভয় ক্ষেত্রেই অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে। অনুদৈর্ঘ্য চিত্র প্রক্রিয়াকরণে, পৃথক সময় বিন্দুর বিভাজন এবং বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলি সাধারণত একটি বিষয়-ভিত্তিক টেমপ্লেট থেকে সাধারণ তথ্য দিয়ে অবহিত এবং নিয়মিত করা হয়। এই নিয়মিতকরণ পরিমাপের শব্দ হ্রাস করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এইভাবে সংবেদনশীলতা এবং পরিসংখ্যানগত শক্তি বাড়াতে সহায়তা করে। একই সময়ে অতিরিক্ত নিয়মিতকরণ এড়ানো দরকার, যাতে প্রভাবের আকার স্থিতিশীল থাকে। উদাহরণস্বরূপ, তীব্র নিয়মিতকরণ চমৎকার পরীক্ষা-পুনঃপরীক্ষার নির্ভরযোগ্যতার দিকে পরিচালিত করতে পারে, তবে গোষ্ঠীগুলির মধ্যে কোনও সত্যিকারের পরিবর্তন এবং পার্থক্য সনাক্ত করার ক্ষমতাকে সীমাবদ্ধ করে। প্রায়শই একটি ট্রেড-অফ লক্ষ্য করা প্রয়োজন, যা সীমিত প্রভাবের আকারের ক্ষতির মূল্যে শব্দ হ্রাসকে অনুকূল করে। অনুদৈর্ঘ্য চিত্র প্রক্রিয়াকরণের আরেকটি সাধারণ চ্যালেঞ্জ হল, প্রায়শই অনিচ্ছাকৃত, প্রক্রিয়াকরণ পক্ষপাতের প্রবর্তন। উদাহরণস্বরূপ, যখন ফলো-আপ চিত্রগুলি নিবন্ধিত হয় এবং বেসলাইন চিত্রের সাথে পুনরায় নমুনা করা হয়, তখন ইন্টারপোলেশন শিল্পকর্মগুলি কেবল ফলো-আপ চিত্রের সাথে পরিচিত হয়, বেসলাইন নয়। এই নিদর্শনগুলি জাল প্রভাব সৃষ্টি করতে পারে (সাধারণত অনুদৈর্ঘ্য পরিবর্তনকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করার প্রতি পক্ষপাতিত্ব এবং এইভাবে প্রয়োজনীয় নমুনা আকারকে অবমূল্যায়ন করা)। সুতরাং কোনও প্রক্রিয়াকরণ পক্ষপাত এড়াতে সর্বকালের পয়েন্টগুলি ঠিক একইভাবে বিবেচনা করা অপরিহার্য। অনুদৈর্ঘ্য তথ্যের প্রক্রিয়াকরণ-পরবর্তী এবং পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের জন্য সাধারণত নিবেদিত পরিসংখ্যানগত সরঞ্জাম যেমন পুনরাবৃত্ত পরিমাপ এ. এন. ও. ভি. এ বা আরও শক্তিশালী রৈখিক মিশ্র প্রভাব মডেলের প্রয়োজন হয়। উপরন্তু, সংকেতের স্থানিক বন্টন বিবেচনা করা সুবিধাজনক। উদাহরণস্বরূপ, কর্টিকাল পুরুত্ব পরিমাপ সময় জুড়ে এবং কর্টিকাল পৃষ্ঠের একটি পাড়ার মধ্যে একটি পারস্পরিক সম্পর্ক দেখাবে-একটি সত্য যা পরিসংখ্যানগত শক্তি বাড়াতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উপরন্তু, সময়-থেকে-ঘটনা (ওরফে বেঁচে থাকা) বিশ্লেষণ প্রায়শই অনুদৈর্ঘ্য তথ্য বিশ্লেষণ এবং উল্লেখযোগ্য ভবিষ্যদ্বাণীকারী নির্ধারণের জন্য নিযুক্ত করা হয়। চিত্র-ভিত্তিক শারীরবৃত্তীয় মডেলিং ঐতিহ্যগতভাবে, মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং চিত্র অর্জনের সময় এবং সময়ে উপলব্ধ কাঠামোগত বা কার্যকরী তথ্যের পরিমাণ এবং সংমিশ্রণকে সম্বোধন করতে দেখা গেছে। এই ক্ষেত্রে, এটিকে অন্তর্নিহিত শারীরবৃত্তীয়, শারীরিক বা শারীরবৃত্তীয় প্রক্রিয়াগুলির পরিমাণগত সংবেদন হিসাবে দেখা যেতে পারে। যাইহোক, গত কয়েক বছর ধরে, রোগ বা থেরাপি কোর্সের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মূল্যায়নের প্রতি আগ্রহ বৃদ্ধি পেয়েছে। চিত্র-ভিত্তিক মডেলিং, তা সে জৈব-যান্ত্রিক বা শারীরবৃত্তীয় প্রকৃতিরই হোক না কেন, তাই চিত্র গণনার সম্ভাবনাকে বর্ণনামূলক থেকে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক কোণে প্রসারিত করতে পারে। এস. টি. ই. পি গবেষণা রোডম্যাপ অনুসারে, ভার্চ্যুয়াল ফিজিওলজিক্যাল হিউম্যান (ভি. পি. এইচ) একটি পদ্ধতিগত এবং প্রযুক্তিগত কাঠামো যা একবার প্রতিষ্ঠিত হলে, মানব দেহকে একক জটিল ব্যবস্থা হিসাবে তদন্ত করতে সক্ষম করবে। ভিপিএইচ ধারণার ভিত্তিতে, ইন্টারন্যাশনাল ইউনিয়ন ফর ফিজিওলজিক্যাল সায়েন্সেস (আইইউপিএস) এক দশকেরও বেশি সময় ধরে আইইউপিএস ফিজিওম প্রকল্পের পৃষ্ঠপোষকতা করে আসছে। মানব শরীরবিজ্ঞান বোঝার জন্য একটি গণনামূলক কাঠামো প্রদানের জন্য এটি একটি বিশ্বব্যাপী পাবলিক ডোমেইন প্রচেষ্টা। এর লক্ষ্য হল জিন নিয়ন্ত্রক নেটওয়ার্ক, প্রোটিন পথ, সমন্বিত কোষের কার্যকারিতা এবং টিস্যু এবং সমগ্র অঙ্গ কাঠামো/কার্যকারিতার সম্পর্কের মাধ্যমে জিন থেকে সমগ্র জীব পর্যন্ত জৈবিক সংগঠনের সমস্ত স্তরে সমন্বিত মডেল তৈরি করা। এই ধরনের পদ্ধতির লক্ষ্য ওষুধের বর্তমান অনুশীলনকে রূপান্তরিত করা এবং গণনামূলক ওষুধের একটি নতুন যুগকে সমর্থন করা। এই প্রসঙ্গে, মেডিকেল ইমেজিং এবং ইমেজ কম্পিউটিং ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ তারা ভিভোতে মানুষ সম্পর্কে কাঠামোগত এবং কার্যকরী তথ্য উভয়ই চিত্র, পরিমাণ এবং ফিউজ করার জন্য সিস্টেম এবং পদ্ধতি সরবরাহ করে। এই দুটি বিস্তৃত গবেষণার ক্ষেত্রের মধ্যে নির্দিষ্ট বিষয়গুলির প্রতিনিধিত্ব করার জন্য জেনেরিক গণনামূলক মডেলগুলির রূপান্তর অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এইভাবে ব্যক্তিগতকৃত গণনামূলক মডেলগুলির পথ সুগম করে। ইমেজিং-এর মাধ্যমে জেনেরিক গণনামূলক মডেলগুলির স্বতন্ত্রকরণ তিনটি পরিপূরক দিকে উপলব্ধি করা যেতে পারেঃ বিষয়-নির্দিষ্ট গণনামূলক ক্ষেত্র (শারীরবিদ্যা) এবং সম্পর্কিত উপক্ষেত্র (টিস্যু প্রকার)-এর সংজ্ঞা; (গতিশীল এবং/অথবা কার্যকরী) ইমেজিং থেকে সীমানা এবং প্রাথমিক অবস্থার সংজ্ঞা; এবং কাঠামোগত এবং কার্যকরী টিস্যু বৈশিষ্ট্যগুলির বৈশিষ্ট্যায়ন। উপরন্তু, মানুষের এবং পশুর মডেল উভয় ক্ষেত্রেই এই ধরনের মডেলগুলির মূল্যায়ন এবং বৈধতা এবং ডায়াগনস্টিক এবং থেরাপিউটিক অ্যাপ্লিকেশন উভয়ের সাথে ক্লিনিকাল সেটিংয়ে মডেলগুলির অনুবাদে ইমেজিং একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে, আণবিক, জৈবিক এবং প্রাক-ক্লিনিকাল ইমেজিং অণু, কোষ, টিস্যু এবং প্রাণী মডেলের মৌলিক কাঠামো এবং কার্যকারিতা সম্পর্কে অতিরিক্ত তথ্য এবং বোঝাপড়া প্রদান করে যা যেখানে উপযুক্ত সেখানে মানব শারীরবৃত্তিতে স্থানান্তরিত হতে পারে। মৌলিক এবং ক্লিনিক্যাল ক্ষেত্রে চিত্র-ভিত্তিক ভিপিএইচ/ফিজিওম মডেলের প্রয়োগ ব্যাপক। মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, তারা নতুন ভার্চুয়াল ইমেজিং কৌশল হয়ে ওঠার প্রতিশ্রুতি দেয়। কার্যকরীভাবে আরও বেশি, প্রায়শই অ-পর্যবেক্ষণযোগ্য, প্যারামিটারগুলি পর্যবেক্ষণযোগ্য তবে কখনও কখনও বিরল এবং অসঙ্গতিপূর্ণ মাল্টিমোডাল চিত্র এবং শারীরবৃত্তীয় পরিমাপের একীকরণের উপর ভিত্তি করে সিলিকোতে চিত্রিত করা হবে। গণনামূলক মডেলগুলি তদন্তের অধীনে থাকা শারীরবৃত্তীয় বা প্যাথোফিজিওলজিক্যাল প্রক্রিয়াগুলির অন্তর্নিহিত বায়োফিজিক্যাল, বায়োকেমিক্যাল বা জৈবিক আইনগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ উপায়ে পরিমাপের ব্যাখ্যা তৈরি করতে সহায়তা করবে। পরিশেষে, এই ধরনের অনুসন্ধানী সরঞ্জাম এবং ব্যবস্থা আমাদের রোগের প্রক্রিয়া, রোগের বিবর্তনের প্রাকৃতিক ইতিহাস এবং ফার্মাকোলজিকাল এবং/অথবা ইন্টারভেনশনাল থেরাপিউটিক পদ্ধতির একটি রোগের গতিপথের উপর প্রভাব সম্পর্কে বুঝতে সাহায্য করবে। ইমেজিং এবং মডেলিংয়ের মধ্যে ক্রস-ফার্টিলাইজেশন শারীরবৃত্তের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ উপায়ে পরিমাপের ব্যাখ্যার বাইরে চলে যায়। ছবি-ভিত্তিক রোগী-নির্দিষ্ট মডেলিং, মেডিকেল ডিভাইস এবং ফার্মাকোলজিকাল থেরাপির মডেলের সাথে মিলিত হয়ে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ইমেজিংয়ের পথ উন্মুক্ত করে যার মাধ্যমে একজন সিলিকোতে এই ধরনের হস্তক্ষেপগুলি বুঝতে, পরিকল্পনা করতে এবং অনুকূল করতে সক্ষম হবে। মেডিকেল ইমেজিং-এ গাণিতিক পদ্ধতি বেশ কয়েকটি পরিশীলিত গাণিতিক পদ্ধতি মেডিকেল ইমেজিং-এ প্রবেশ করেছে এবং ইতিমধ্যে বিভিন্ন সফ্টওয়্যার প্যাকেজে প্রয়োগ করা হয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে বর্ধন, বিভাজন এবং নিবন্ধনের জন্য আংশিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ (পি. ডি. ই) এবং বক্রতা চালিত প্রবাহের উপর ভিত্তি করে পন্থা। যেহেতু তারা পি. ডি. ই ব্যবহার করে, তাই পদ্ধতিগুলি জি. পি. জি. পি. ইউ-তে সমান্তরালকরণ এবং বাস্তবায়নের জন্য উপযুক্ত। এই কৌশলগুলির মধ্যে বেশ কয়েকটি সর্বোত্তম নিয়ন্ত্রণে থাকা ধারণাগুলি থেকে অনুপ্রাণিত হয়েছে। তদনুসারে, খুব সম্প্রতি নিয়ন্ত্রণ থেকে ধারণাগুলি সম্প্রতি ইন্টারেক্টিভ পদ্ধতিতে প্রবেশ করেছে, বিশেষ করে বিভাজন। উপরন্তু, শব্দ এবং আরও গতিশীলভাবে পরিবর্তিত চিত্রের জন্য পরিসংখ্যানগত অনুমান কৌশলের প্রয়োজনের কারণে, কালমান ফিল্টার এবং কণা ফিল্টার ব্যবহার করা হয়েছে। তথ্যসূত্রের একটি বিস্তৃত তালিকা সহ এই পদ্ধতিগুলির একটি সমীক্ষা এখানে পাওয়া যেতে পারে। পদ্ধতি নির্দিষ্ট কম্পিউটিং কিছু ইমেজিং পদ্ধতি খুব বিশেষ তথ্য প্রদান করে। ফলস্বরূপ চিত্রগুলিকে নিয়মিত স্কেলার চিত্র হিসাবে বিবেচনা করা যায় না এবং মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিংয়ের নতুন উপ-ক্ষেত্রের জন্ম দেয়। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ডিফিউশন এম. আর. আই, কার্যকরী এম. আর. আই এবং অন্যান্য। বিচ্ছুরণ এম. আর. আই বিচ্ছুরণ এম. আর. আই হল একটি কাঠামোগত চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং পদ্ধতি যা অণুগুলির বিচ্ছুরণ প্রক্রিয়া পরিমাপের অনুমতি দেয়। একটি নির্দিষ্ট দিকে একটি চৌম্বক ক্ষেত্রে একটি গ্রেডিয়েন্ট পালস প্রয়োগ করে বিচ্ছুরণ পরিমাপ করা হয়। একটি সাধারণ অধিগ্রহণে, অভিন্নভাবে বিতরণ করা গ্রেডিয়েন্ট দিকনির্দেশনার একটি সেট ডিফিউশন ওজনযুক্ত ভলিউমের একটি সেট তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়। উপরন্তু, একটি গ্রেডিয়েন্ট পালস প্রয়োগ না করে একই চৌম্বক ক্ষেত্রের অধীনে একটি ওজনহীন আয়তন অর্জিত হয়। যেহেতু প্রতিটি অধিগ্রহণ একাধিক ভলিউমের সাথে যুক্ত, ডিফিউশন এমআরআই মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিংয়ে বিভিন্ন অনন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করেছে। চিকিৎসাবিজ্ঞানে, বিচ্ছুরণ এম. আর. আই-এর দুটি প্রধান গণনামূলক লক্ষ্য রয়েছেঃ স্থানীয় টিস্যু বৈশিষ্ট্যের অনুমান, যেমন বিচ্ছুরণ; স্থানীয় দিক এবং বিচ্ছুরণের বিশ্বব্যাপী পথের অনুমান। ডিফিউশন টেনসর, একটি 3 × 3 প্রতিসম ধনাত্মক-নির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স, এই উভয় লক্ষ্যের একটি সহজ সমাধান প্রদান করে। এটি একটি সাধারণভাবে বিতরণকৃত স্থানীয় বিস্তার প্রোফাইলের কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের সাথে আনুপাতিক এবং এইভাবে, এই ম্যাট্রিক্সের প্রভাবশালী আইগেনভেক্টর হল স্থানীয় বিস্তারের প্রধান দিক। এই মডেলের সরলতার কারণে, প্রতিটি স্থানে স্বাধীনভাবে রৈখিক সমীকরণের একটি পদ্ধতি সমাধান করে ডিফিউশন টেনসরের সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমান পাওয়া যায়। যাইহোক, যেহেতু আয়তনে সংলগ্ন টিস্যু তন্তু রয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়, তাই টেনসরের অন্তর্নিহিত ক্ষেত্রে নিয়মিততার শর্ত আরোপ করে সম্পূর্ণরূপে ডিফিউশন টেনসরের আয়তন অনুমান করা ভাল হতে পারে। বিচ্ছুরণ টেনসর থেকে স্কেলারের মান বের করা যেতে পারে, যেমন ভগ্নাংশ অ্যানিসোট্রপি, গড়, অক্ষীয় এবং রেডিয়াল বিচ্ছুরণ, যা পরোক্ষভাবে অক্ষীয় তন্তুগুলির ডিসমাইলিনেশন বা শোথ উপস্থিতির মতো টিস্যু বৈশিষ্ট্যগুলি পরিমাপ করে। স্ট্যান্ডার্ড স্কেলার ইমেজ কম্পিউটিং পদ্ধতি, যেমন রেজিস্ট্রেশন এবং সেগমেন্টেশন, এই ধরনের স্কেলার মানগুলির ভলিউমে সরাসরি প্রয়োগ করা যেতে পারে। যাইহোক, ডিফিউশন টেনসরের তথ্যকে সম্পূর্ণরূপে কাজে লাগানোর জন্য, নিবন্ধকরণ এবং বিভাজন সম্পাদন করার সময় এই পদ্ধতিগুলি টেনসরের মূল্যবান ভলিউমের জন্য হিসাব করার জন্য অভিযোজিত হয়েছে। আয়তনের প্রতিটি স্থানে বিস্তারের প্রধান দিকের পরিপ্রেক্ষিতে, ট্র্যাক্টোগ্রাফি নামে পরিচিত একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বিস্তারের বিশ্বব্যাপী পথগুলি অনুমান করা সম্ভব। যাইহোক, বিচ্ছুরণ এমআরআই-এর তুলনামূলকভাবে কম রেজোলিউশনের কারণে, এই পথগুলির মধ্যে অনেকগুলি একক স্থানে অতিক্রম, চুম্বন বা পাখা হতে পারে। এই পরিস্থিতিতে, ডিফিউশন টেনসরের একক প্রধান দিকটি স্থানীয় ডিফিউশন বিতরণের জন্য উপযুক্ত মডেল নয়। এই সমস্যার সবচেয়ে সাধারণ সমাধান হল আরও জটিল মডেল ব্যবহার করে স্থানীয় বিস্তারের একাধিক দিক অনুমান করা। এর মধ্যে রয়েছে ডিফিউশন টেনসর, কিউ-বল ইমেজিং, ডিফিউশন স্পেকট্রাম ইমেজিং এবং ফাইবার ওরিয়েন্টেশন ডিস্ট্রিবিউশন ফাংশনগুলির মিশ্রণ, যার জন্য সাধারণত প্রচুর সংখ্যক গ্রেডিয়েন্ট দিকনির্দেশ সহ হার্ডি অধিগ্রহণের প্রয়োজন হয়। ডিফিউশন টেনসরের মতো, এই জটিল মডেলগুলির সাথে মূল্যবান ভলিউমের জন্য চিত্র কম্পিউটিং পদ্ধতি প্রয়োগ করার সময় বিশেষ চিকিত্সা প্রয়োজন, যেমন নিবন্ধকরণ এবং বিভাজন। কার্যকরী এমআরআই কার্যকরী চৌম্বকীয় অনুরণন ইমেজিং (এফএমআরআই) একটি মেডিকেল ইমেজিং পদ্ধতি যা পরোক্ষভাবে স্থানীয় হেমোডাইনামিক্স বা রক্ত অক্সিজেন স্তর নির্ভর সংকেত (বিওএলডি) পর্যবেক্ষণ করে স্নায়বিক ক্রিয়াকলাপ পরিমাপ করে। এফএমআরআই তথ্য বিভিন্ন ধরনের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে এবং মোটামুটিভাবে দুটি বিভাগে বিভক্ত করা যেতে পারেঃ কাজ সম্পর্কিত এফএমআরআই অর্জিত হয় কারণ বিষয়টি সময়োপযোগী পরীক্ষামূলক অবস্থার একটি ক্রম সম্পাদন করছে। ব্লক-ডিজাইন পরীক্ষায়, শর্তগুলি স্বল্প সময়ের জন্য উপস্থিত থাকে (যেমন, 10 সেকেন্ড) এবং বিশ্রামের সময়কালের সাথে পরিবর্তিত হয়। ঘটনা-সম্পর্কিত পরীক্ষাগুলি উদ্দীপনার একটি এলোমেলো ক্রমের উপর নির্ভর করে এবং প্রতিটি অবস্থাকে বোঝাতে একটি একক সময় বিন্দু ব্যবহার করে। কাজ সম্পর্কিত এফ. এম. আর. আই বিশ্লেষণের আদর্শ পদ্ধতি হল সাধারণ রৈখিক মডেল (জি. এল. এম) কোনও পরীক্ষামূলক কাজের অনুপস্থিতিতে এফ. এম. আর. আই অর্জিত হয়। সাধারণত, উদ্দেশ্য হল মস্তিষ্কের অভ্যন্তরীণ নেটওয়ার্ক কাঠামো অধ্যয়ন করা। বিশ্রামের সময় করা পর্যবেক্ষণগুলি নির্দিষ্ট জ্ঞানীয় প্রক্রিয়াগুলির সাথেও যুক্ত করা হয়েছে যেমন এনকোডিং বা প্রতিফলন। বিশ্রামের অবস্থা এফএমআরআই-এর বেশিরভাগ গবেষণায় এফএমআরআই সংকেতের (এলএফ-বোল্ড) কম ফ্রিকোয়েন্সি ওঠানামার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা হয়। মৌলিক আবিষ্কারগুলির মধ্যে রয়েছে ডিফল্ট নেটওয়ার্ক, একটি বিস্তৃত কর্টিকাল পার্সিলেশন এবং আচরণগত পরামিতিগুলির সাথে নেটওয়ার্ক বৈশিষ্ট্যগুলির সংযোগ। কার্যকরী নিউরোইমেজিং ডেটা বিশ্লেষণ করার জন্য একটি সমৃদ্ধ পদ্ধতি রয়েছে এবং সর্বোত্তম পদ্ধতি সম্পর্কে প্রায়শই কোনও ঐক্যমত্য হয় না। পরিবর্তে, গবেষকরা প্রতিটি সমস্যার সাথে স্বাধীনভাবে যোগাযোগ করেন এবং একটি উপযুক্ত মডেল/অ্যালগরিদম নির্বাচন করেন। এই প্রসঙ্গে স্নায়ুবিজ্ঞান, গণনামূলক জীববিজ্ঞান, পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং সম্প্রদায়ের মধ্যে তুলনামূলকভাবে সক্রিয় বিনিময় রয়েছে। উল্লেখযোগ্য পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে বিশাল অভিন্ন পদ্ধতি যা পরীক্ষার অবস্থার সাথে সম্পর্কের জন্য ইমেজিং ডেটাতে পৃথক ভক্সেলগুলি তদন্ত করে। প্রধান পদ্ধতি হল সাধারণ রৈখিক মডেল (জি. এল. এম) মাল্টিভ্যারিয়েট-এবং শ্রেণীবিভাগ ভিত্তিক পদ্ধতি, যা প্রায়শই মাল্টি ভক্সেল প্যাটার্ন বিশ্লেষণ বা মাল্টি-ভ্যারিয়েট প্যাটার্ন বিশ্লেষণ হিসাবে উল্লেখ করা হয় যা একটি পরীক্ষামূলক অবস্থার জন্য বিশ্বব্যাপী এবং সম্ভাব্য বিতরণ প্রতিক্রিয়াগুলির জন্য তথ্য অনুসন্ধান করে। প্রাথমিক পদ্ধতিগুলি চাক্ষুষ উদ্দীপনার প্রতিক্রিয়া অধ্যয়নের জন্য সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন (এসভিএম) ব্যবহার করত। সম্প্রতি, বিকল্প প্যাটার্ন স্বীকৃতি অ্যালগরিদমগুলি অন্বেষণ করা হয়েছে, যেমন এলোমেলো বন ভিত্তিক জিনি বৈসাদৃশ্য বা বিরল রিগ্রেশন এবং অভিধান শিক্ষা কার্যকরী সংযোগ বিশ্লেষণ অঞ্চলগুলির মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সহ মস্তিষ্কের অভ্যন্তরীণ নেটওয়ার্ক কাঠামো অধ্যয়ন করে। এই ধরনের গবেষণার বেশিরভাগই মস্তিষ্ককে বিভক্ত করতে বা আচরণগত পদক্ষেপের সাথে সম্পর্ক খুঁজে বের করার জন্য বিশ্রামের অবস্থার তথ্যের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। মস্তিষ্কের অঞ্চলগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্ক অধ্যয়নের জন্য কাজ নির্দিষ্ট তথ্য ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন, গতিশীল কার্যকারণ ম্যাপিং (ডিসিএম))। বিভিন্ন বিষয়ের সঙ্গে কাজ করার সময়, একটি সাধারণ রেফারেন্স ফ্রেমে পৃথক পৃথক বিষয়ের স্বাভাবিকীকরণ (নিবন্ধকরণ) অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। শারীরস্থানের (এফ. এস. এল, ফ্রিসার্ফার, এস. পি. এম) উপর ভিত্তি করে স্বাভাবিককরণ করার জন্য একটি কাজ এবং সরঞ্জাম রয়েছে। বিষয়গুলির মধ্যে স্থানিক পরিবর্তনশীলতাকে বিবেচনায় নিয়ে সারিবদ্ধকরণ একটি সাম্প্রতিকতম কাজ। উদাহরণস্বরূপ, এফ. এম. আর. আই সংকেত পারস্পরিক সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে কর্টেক্সের সারিবদ্ধকরণ, টাস্ক-বা রেস্টিং স্টেট ডেটা উভয় ক্ষেত্রেই বিশ্বব্যাপী কার্যকরী সংযোগ কাঠামোর উপর ভিত্তি করে সারিবদ্ধকরণ এবং পৃথক ভক্সেলগুলির উদ্দীপক নির্দিষ্ট সক্রিয়করণ প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে সারিবদ্ধকরণ। মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিংয়ের জন্য সফ্টওয়্যার সফ্টওয়্যার হল আইও, ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ইন্টারঅ্যাকশন, ইউজার ইন্টারফেস, ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং গণনা প্রদানকারী সিস্টেমগুলির একটি জটিল সংমিশ্রণ। সাধারণত সিস্টেম আর্কিটেকচারগুলি অ্যালগরিদম ডেভেলপার, অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপার এবং ব্যবহারকারীদের পরিবেশনার জন্য স্তরযুক্ত। নিচের স্তরগুলি প্রায়শই গ্রন্থাগার এবং/অথবা টুলকিট হয় যা মৌলিক গণনামূলক ক্ষমতা প্রদান করে; যেখানে উপরের স্তরগুলি বিশেষ অ্যাপ্লিকেশন যা নির্দিষ্ট চিকিৎসা সমস্যা, রোগ বা দেহ ব্যবস্থার সমাধান করে। অতিরিক্ত নোট মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং কম্পিউটার ভিশনের ক্ষেত্রের সাথেও সম্পর্কিত। একটি আন্তর্জাতিক সমাজ, এম. আই. সি. সি. এ. আই সোসাইটি এই ক্ষেত্রের প্রতিনিধিত্ব করে এবং একটি বার্ষিক সম্মেলন ও সংশ্লিষ্ট কর্মশালার আয়োজন করে। এই সম্মেলনের কার্যধারা স্প্রিংগার 'লেকচার নোটস ইন কম্পিউটার সায়েন্স' সিরিজে প্রকাশ করেছেন। 2000 সালে, এন. আয়াচে এবং জে. ডানকান মাঠের অবস্থা পর্যালোচনা করেন। আরও দেখুন ব্রেইন কানেক্টিভিটি এস্টিমেটরস লিস্ট অফ ফাংশনাল কানেক্টিভিটি সফ্টওয়্যার রেস্টিং স্টেট এফএমআরআই ইমেজিং ইনফরমেটিক্স নিউরোইমেজিং সফ্টওয়্যার রেফারেন্স জার্নালস অন মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং মেডিকেল ইমেজ অ্যানালাইসিস (মেডিয়া); এছাড়াও এমআইসিসিএআই সোসাইটির অফিসিয়াল জার্নাল, যা বার্ষিক এমআইসিসিএআই সম্মেলনের আয়োজন করে-মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি প্রধান সম্মেলন আই. ই. ই. ই ট্রানজেকশনস অন মেডিকেল ইমেজিং (আই. ই. ই. ই. টি. এম. আই) মেডিকেল ফিজিক্স জার্নাল অফ ডিজিটাল ইমেজিং (জে. ডি. আই); সোসাইটি অফ ইমেজিং ইনফরমেটিক্সের অফিসিয়াল জার্নাল কম্পিউটারাইজড মেডিকেল ইমেজিং অ্যান্ড গ্রাফিক্স জার্নাল অফ কম্পিউটার এডেড রেডিওলজি অ্যান্ড সার্জারি বি. এম. সি মেডিকেল ইমেজিং এছাড়াও নিম্নলিখিত জার্নালগুলি মাঝে মাঝে মেডিকেল ইমেজ কম্পিউটিং বা নির্দিষ্ট পদ্ধতির