Medical image computing
મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ (એમ. આઈ. સી.) એ કોમ્પ્યુટર સાયન્સ, ઇન્ફોર્મેશન એન્જિનિયરિંગ, ઇલેક્ટ્રિકલ એન્જિનિયરિંગ, ફિઝિક્સ, ગણિત અને મેડિસિનના આંતરછેદ પર એક આંતરશાખાકીય ક્ષેત્ર છે. આ ક્ષેત્ર તબીબી છબીઓ અને બાયોમેડિકલ સંશોધન અને ક્લિનિકલ સંભાળ માટે તેમના ઉપયોગને લગતી સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ અને ગાણિતિક પદ્ધતિઓ વિકસાવે છે. એમ. આઈ. સી. નો મુખ્ય ધ્યેય તબીબી છબીઓમાંથી તબીબી રીતે સંબંધિત માહિતી અથવા જ્ઞાન મેળવવાનો છે. તબીબી ઇમેજિંગના ક્ષેત્ર સાથે નજીકથી સંબંધિત હોવા છતાં, એમ. આઈ. સી. છબીઓના કોમ્પ્યુટેશનલ વિશ્લેષણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, તેમના સંપાદન પર નહીં. પદ્ધતિઓને ઘણી વ્યાપક શ્રેણીઓમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છેઃ છબી વિભાજન, છબી નોંધણી, છબી-આધારિત શારીરિક મોડેલિંગ અને અન્ય. મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ સામાન્ય રીતે નિયમિત x-y-z અવકાશી અંતર (2D માં છબીઓ અને 3D માં વોલ્યુમો, જેને સામાન્ય રીતે છબીઓ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે) સાથે સમાન નમૂનાના ડેટા પર કાર્ય કરે છે. દરેક નમૂના બિંદુ પર, માહિતીને સામાન્ય રીતે હસ્તાક્ષરિત અને હસ્તાક્ષરિત ટૂંકા (16-બીટ) જેવા અભિન્ન સ્વરૂપમાં રજૂ કરવામાં આવે છે, જો કે હસ્તાક્ષરિત ચાર (8-બીટ) થી 32-બીટ ફ્લોટ સુધીના સ્વરૂપો અસામાન્ય નથી. નમૂનાના બિંદુ પરના ડેટાનો ચોક્કસ અર્થ પદ્ધતિ પર આધાર રાખે છેઃ ઉદાહરણ તરીકે સીટી સંપાદન કિરણોત્સર્ગી મૂલ્યો એકત્રિત કરે છે, જ્યારે એમઆરઆઈ સંપાદન ટી 1 અથવા ટી 2-ભારિત છબીઓ એકત્રિત કરી શકે છે. અનુદૈર્ધ્ય, સમય બદલાતા હસ્તાંતરણો નિયમિત સમયના પગલાઓ સાથે છબીઓ પ્રાપ્ત કરી શકે છે અથવા ન પણ કરી શકે. વક્ર-શ્રેણી અલ્ટ્રાસાઉન્ડ જેવી પદ્ધતિઓને કારણે ફેન જેવી છબીઓ પણ સામાન્ય છે અને પ્રક્રિયા કરવા માટે વિવિધ પ્રતિનિધિત્વ અને અલ્ગોરિધમિક તકનીકોની જરૂર પડે છે. અન્ય માહિતી સ્વરૂપોમાં સંપાદન દરમિયાન ગેન્ટ્રી ઝુકાવને કારણે કાપેલી છબીઓ અને હેક્સાહેડ્રલ અને ટેટ્રાહેડ્રલ સ્વરૂપો જેવા બિનસંરચિત જાળીનો સમાવેશ થાય છે, જેનો ઉપયોગ અદ્યતન બાયોમિકેનિકલ વિશ્લેષણમાં થાય છે (દા. ત., પેશી વિરૂપતા, વાહિની પરિવહન, અસ્થિ પ્રત્યારોપણ). વિભાજન વિભાજન એ છબીને વિવિધ અર્થપૂર્ણ વિભાગોમાં વિભાજિત કરવાની પ્રક્રિયા છે. તબીબી ઇમેજિંગમાં, આ વિભાગો ઘણીવાર વિવિધ પેશી વર્ગો, અંગો, પેથોલોજી અથવા અન્ય જૈવિક રીતે સંબંધિત માળખાને અનુરૂપ હોય છે. ઓછી વિપરીતતા, ઘોંઘાટ અને અન્ય ઇમેજિંગ અસ્પષ્ટતાઓને કારણે તબીબી છબી વિભાજન મુશ્કેલ બને છે. છબી વિભાજન માટે ઘણી કમ્પ્યુટર દ્રષ્ટિ તકનીકો હોવા છતાં, કેટલીક ખાસ કરીને તબીબી છબી કમ્પ્યુટિંગ માટે સ્વીકારવામાં આવી છે. નીચે આ ક્ષેત્રની અંદરની તકનીકોનો નમૂનો છે; અમલીકરણ એ કુશળતા પર આધાર રાખે છે જે ચિકિત્સકો પ્રદાન કરી શકે છે. એટલાસ-આધારિત વિભાજનઃ ઘણી એપ્લિકેશનો માટે, ક્લિનિકલ નિષ્ણાત જાતે ઘણી છબીઓને લેબલ કરી શકે છે; અદ્રશ્ય છબીઓને વિભાજિત કરવી એ આ જાતે લેબલ કરેલી તાલીમ છબીઓમાંથી એક્સ્ટ્રાપોલેટ કરવાની બાબત છે. આ શૈલીની પદ્ધતિઓને સામાન્ય રીતે એટલાસ-આધારિત વિભાજન પદ્ધતિઓ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. પેરામેટ્રિક એટલાસ પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે આ તાલીમ છબીઓને એક જ એટલાસ છબીમાં જોડે છે, જ્યારે બિન-પેરામેટ્રિક એટલાસ પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે તમામ તાલીમ છબીઓનો અલગથી ઉપયોગ કરે છે. એટલાસ-આધારિત પદ્ધતિઓમાં સામાન્ય રીતે એટલાસ છબી અથવા છબીઓને નવી, અદ્રશ્ય છબી સાથે સંરેખિત કરવા માટે છબી નોંધણીનો ઉપયોગ કરવાની જરૂર પડે છે. આકાર-આધારિત વિભાજનઃ ઘણી પદ્ધતિઓ આપેલ માળખા માટે નમૂનાના આકારને પરિમાણિત કરે છે, જે ઘણીવાર સરહદ પરના નિયંત્રણ બિંદુઓ પર આધાર રાખે છે. સમગ્ર આકાર પછી નવી છબી સાથે મેળ કરવા માટે વિકૃત થાય છે. બે સૌથી સામાન્ય આકાર આધારિત તકનીકો સક્રિય આકારના નમૂનાઓ અને સક્રિય દેખાવના નમૂનાઓ છે. આ પદ્ધતિઓ ખૂબ જ પ્રભાવશાળી રહી છે, અને સમાન નમૂનાઓને જન્મ આપ્યો છે. છબી-આધારિત વિભાજનઃ કેટલીક પદ્ધતિઓ ટેમ્પ્લેટની શરૂઆત કરે છે અને સક્રિય સમોચ્ચ મોડેલ અને તેની વિવિધતાઓ જેવા અભિન્ન ભૂલના પગલાંને ઘટાડતી વખતે છબીના ડેટા અનુસાર તેના આકારને સુધારે છે. ઇન્ટરેક્ટિવ સેગમેન્ટેશનઃ જ્યારે ચિકિત્સકો કેટલીક માહિતી પ્રદાન કરી શકે છે ત્યારે ઇન્ટરેક્ટિવ પદ્ધતિઓ ઉપયોગી છે, જેમ કે બીજ પ્રદેશ અથવા પ્રદેશથી વિભાગની રફ રૂપરેખા. એક અલ્ગોરિધમ પછી ચિકિત્સકના માર્ગદર્શન સાથે અથવા વગર આવા વિભાજનને પુનરાવર્તિત રીતે સુધારી શકે છે. મેન્યુઅલ વિભાજન, દરેક પિક્સેલના પેશી વર્ગને સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે પેઇન્ટ બ્રશ જેવા સાધનોનો ઉપયોગ કરીને, ઘણા ઇમેજિંગ કાર્યક્રમો માટે સુવર્ણ ધોરણ રહે છે. તાજેતરમાં, પ્રતિસાદ નિયંત્રણ સિદ્ધાંતના સિદ્ધાંતોને વિભાજનમાં સામેલ કરવામાં આવ્યા છે, જે વપરાશકર્તાને વધુ લવચીકતા આપે છે અને ભૂલોને આપમેળે સુધારવાની મંજૂરી આપે છે. વિષયગત સપાટી વિભાજનઃ આ પદ્ધતિ વિભાજન કાર્યના ઉત્ક્રાંતિના વિચાર પર આધારિત છે જે એડવેક્શન-પ્રસરણ મોડેલ દ્વારા સંચાલિત થાય છે. ઑબ્જેક્ટને વિભાજિત કરવા માટે, વિભાજન બીજની જરૂર પડે છે (તે પ્રારંભિક બિંદુ છે જે છબીમાં ઑબ્જેક્ટની અંદાજિત સ્થિતિ નક્કી કરે છે). પરિણામે, પ્રારંભિક વિભાજન કાર્યનું નિર્માણ થાય છે. વ્યક્તિલક્ષી સપાટી પદ્ધતિ પાછળનો વિચાર એ છે કે બીજની સ્થિતિ એ આ વિભાજન કાર્યનું સ્વરૂપ નક્કી કરતું મુખ્ય પરિબળ છે. કન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (સી. એન. એન.): મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સની પ્રગતિને કારણે કમ્પ્યુટર-સહાયિત સંપૂર્ણ સ્વચાલિત વિભાજન પ્રદર્શનમાં સુધારો થયો છે. સેગનેટ, યુનેટ, રેસનેટ, એએટીએસએન, ટ્રાન્સફોર્મર્સ અને જીએએન જેવા સીએનએન આધારિત મોડેલોએ વિભાજન પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવી છે. ભવિષ્યમાં, આવા મોડેલો તેમના શ્રેષ્ઠ પ્રદર્શન અને ગતિને કારણે મેન્યુઅલ સેગમેન્ટેશનને બદલી શકે છે. જો કે, છબી વિભાજન પદ્ધતિઓનું કેટલાક અન્ય વર્ગીકરણ છે જે ઉપરોક્ત શ્રેણીઓ જેવું જ છે. વધુમાં, આપણે અન્ય જૂથને "હાઇબ્રિડ" તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકીએ છીએ જે પદ્ધતિઓના સંયોજન પર આધારિત છે. નોંધણી છબી નોંધણી એ એક પ્રક્રિયા છે જે છબીઓની સાચી ગોઠવણી શોધે છે. સૌથી સરળ કિસ્સામાં, બે છબીઓ ગોઠવાયેલી હોય છે. સામાન્ય રીતે, એક છબીને લક્ષ્ય છબી તરીકે ગણવામાં આવે છે અને બીજીને સ્રોત છબી તરીકે ગણવામાં આવે છે; સ્રોત છબીને લક્ષ્ય છબી સાથે મેળ કરવા માટે રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા સંરેખણની વર્તમાન ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરતી સમાનતા મૂલ્યના આધારે સ્રોત છબીના પરિવર્તનને અપડેટ કરે છે. જ્યાં સુધી (સ્થાનિક) મહત્તમ ન મળે ત્યાં સુધી આ પુનરાવર્તિત પ્રક્રિયા પુનરાવર્તિત થાય છે. એક ઉદાહરણ માળખાકીય અને ચયાપચયની માહિતીને જોડવા માટે સીટી અને પીઈટી છબીઓની નોંધણી છે (આકૃતિ જુઓ). છબી નોંધણીનો ઉપયોગ વિવિધ તબીબી કાર્યક્રમોમાં થાય છેઃ અસ્થાયી ફેરફારોનો અભ્યાસ કરવો. રોગની પ્રગતિ જેવી લાંબા ગાળાની પ્રક્રિયાઓનો અભ્યાસ કરવા માટે અનુદૈર્ધ્ય અભ્યાસો કેટલાક મહિનાઓ કે વર્ષોમાં છબીઓ પ્રાપ્ત કરે છે. સમય શ્રેણી એ જ સત્ર (સેકન્ડ અથવા મિનિટ) માં મેળવેલી છબીઓને અનુરૂપ છે. તેનો ઉપયોગ જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયાઓ, હૃદયની વિકૃતિઓ અને શ્વસનનો અભ્યાસ કરવા માટે થઈ શકે છે. વિવિધ ઇમેજિંગ પદ્ધતિઓમાંથી પૂરક માહિતીનું સંયોજન. એક ઉદાહરણ શારીરિક અને કાર્યાત્મક માહિતીનું મિશ્રણ છે. માળખાઓનું કદ અને આકાર વિવિધ પદ્ધતિઓમાં અલગ અલગ હોવાથી, સંરેખણની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવું વધુ પડકારજનક છે. આનાથી પરસ્પર માહિતી જેવા સમાનતાના પગલાંનો ઉપયોગ થયો છે. વિષયોની વસ્તીની લાક્ષણિકતા. ઇન્ટ્રા-સબ્જેક્ટ નોંધણીથી વિપરીત, રસના અંગની માળખાકીય પરિવર્તનશીલતાના આધારે વિષયો વચ્ચે વન-ટુ-વન મેપિંગ અસ્તિત્વમાં ન પણ હોઈ શકે. કોમ્પ્યુટેશનલ એનાટોમીમાં એટલાસ બાંધકામ માટે આંતર-વિષય નોંધણી જરૂરી છે. અહીં, ઉદ્દેશ તમામ વિષયોમાં અંગોના શરીરરચનાનું આંકડાકીય રીતે પ્રતિરૂપ બનાવવાનો છે. કમ્પ્યુટર-સહાયિત શસ્ત્રક્રિયા. કમ્પ્યુટર-સહાયિત શસ્ત્રક્રિયામાં સીટી અથવા એમઆરઆઈ જેવી પૂર્વ-ઓપરેટિવ છબીઓ છબી માર્ગદર્શન અથવા નેવિગેશનને સરળ બનાવવા માટે ઇન્ટ્રા-ઓપરેટિવ છબીઓ અથવા ટ્રેકિંગ સિસ્ટમ્સમાં નોંધાયેલી હોય છે. છબી નોંધણી કરતી વખતે ઘણા મહત્વપૂર્ણ વિચારણાઓ છેઃ પરિવર્તન મોડેલ. સામાન્ય પસંદગીઓ કઠોર, સંલગ્ન અને વિકૃત પરિવર્તન મોડેલો છે. બી-સ્પ્લાઇન અને પાતળા પ્લેટ સ્પ્લાઇન મોડેલોનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે પરિમાણિત પરિવર્તન ક્ષેત્રો માટે થાય છે. બિન-પેરામેટ્રિક અથવા ગાઢ વિરૂપતા ક્ષેત્રો દરેક ગ્રીડ સ્થાન પર વિસ્થાપન વેક્ટર ધરાવે છે; આ વધારાના નિયમિતકરણ અવરોધોની જરૂર છે. વિરૂપતા ક્ષેત્રોનો એક ચોક્કસ વર્ગ ડિફિયોમોર્ફિઝમ્સ છે, જે સરળ ઇન્વર્સ સાથે ઇન્વર્ટિબલ પરિવર્તન છે. સમાનતા મેટ્રિક. અંતર અથવા સમાનતા કાર્યનો ઉપયોગ નોંધણીની ગુણવત્તાને માપવા માટે થાય છે. આ સમાનતાની ગણતરી મૂળ છબીઓ પર અથવા છબીઓમાંથી કાઢવામાં આવેલી સુવિધાઓ પર કરી શકાય છે. સામાન્ય સમાનતાના પગલાં વર્ગ અંતર (એસએસડી), સહસંબંધ ગુણાંક અને પરસ્પર માહિતીનો સરવાળો છે. સમાનતા માપની પસંદગી તેના પર નિર્ભર કરે છે કે છબીઓ સમાન પદ્ધતિની છે કે કેમ; સંપાદનનો ઘોંઘાટ પણ આ નિર્ણયમાં ભૂમિકા ભજવી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એસએસડી એ ગૌસીયન ઘોંઘાટ સાથે સમાન પદ્ધતિની છબીઓ માટે શ્રેષ્ઠ સમાનતા માપ છે. જો કે, અલ્ટ્રાસાઉન્ડમાં છબીના આંકડા ગૌસીયન અવાજથી નોંધપાત્ર રીતે અલગ છે, જે અલ્ટ્રાસાઉન્ડ ચોક્કસ સમાનતાના પગલાંની રજૂઆત તરફ દોરી જાય છે. મલ્ટી-મોડલ નોંધણી માટે વધુ વ્યવહારદક્ષ સમાનતા માપની જરૂર છે; વૈકલ્પિક રીતે, એક અલગ છબી રજૂઆતનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, જેમ કે માળખાકીય રજૂઆત અથવા સંલગ્ન શરીરરચનાની નોંધણી. તાજેતરના એક અભ્યાસમાં વહેંચાયેલ, ગાઢ છબી રજૂઆતો શીખવા માટે વિરોધાભાસી કોડિંગનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો, જેને કોમીર્સ (વિરોધાભાસી મલ્ટી-મોડલ છબી રજૂઆતો) તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જેણે મલ્ટી-મોડલ છબીઓની નોંધણીને સક્ષમ કરી હતી જ્યાં હાલની નોંધણી પદ્ધતિઓ ઘણીવાર પૂરતી સમાન છબી રચનાઓના અભાવને કારણે નિષ્ફળ જાય છે. તેણે મલ્ટી-મોડલ નોંધણી સમસ્યાને મોનો-મોડલમાં ઘટાડી દીધી, જેમાં સામાન્ય તીવ્રતા આધારિત, તેમજ સુવિધા આધારિત, નોંધણી અલ્ગોરિધમ્સ લાગુ કરી શકાય છે. ઓપ્ટિમાઇઝેશન પ્રક્રિયા. કાં તો સતત અથવા સ્વતંત્ર ઓપ્ટિમાઇઝેશન કરવામાં આવે છે. સતત ઓપ્ટિમાઇઝેશન માટે, કન્વર્જન્સ સ્પીડમાં સુધારો કરવા માટે ગ્રેડિયન્ટ આધારિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન તકનીકો લાગુ કરવામાં આવે છે. વિઝ્યુલાઇઝેશન વિઝ્યુલાઇઝેશન મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગમાં ઘણી મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. વૈજ્ઞાનિક વિઝ્યુલાઇઝેશનની પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ તબીબી છબીઓ વિશે સમજવા અને વાતચીત કરવા માટે થાય છે, જે સ્વાભાવિક રીતે અવકાશી-અસ્થાયી હોય છે. ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન અને ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા સ્વરૂપો પર થાય છે, ઉદાહરણ તરીકે જ્યારે એલ્ગોરિધમિક પ્રક્રિયા દરમિયાન મેળવેલા આંકડાકીય પગલાંનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે. ડેટા સાથે સીધી ક્રિયાપ્રતિક્રિયા, વિઝ્યુલાઇઝેશન પ્રક્રિયાની મુખ્ય વિશેષતા, ડેટા વિશે વિઝ્યુઅલ ક્વેરીઝ કરવા, છબીઓની ટિપ્પણી કરવા, વિભાજન અને નોંધણી પ્રક્રિયાઓને માર્ગદર્શન આપવા અને ડેટાની વિઝ્યુઅલ રજૂઆતને નિયંત્રિત કરવા (લાઇટિંગ રેન્ડરિંગ ગુણધર્મોને નિયંત્રિત કરીને અને પરિમાણો જોઈને) માટે વપરાય છે. વિઝ્યુલાઇઝેશનનો ઉપયોગ પ્રારંભિક સંશોધન માટે અને વિશ્લેષણના મધ્યવર્તી અને અંતિમ પરિણામો પહોંચાડવા માટે થાય છે. આકૃતિ "વિઝ્યુલાઇઝેશન ઓફ મેડિકલ ઇમેજિંગ" વિવિધ પ્રકારના વિઝ્યુલાઇઝેશનને સમજાવે છેઃ 1. ગ્રે સ્કેલ છબીઓ તરીકે ક્રોસ-સેક્શનનું પ્રદર્શન; 2. ગ્રે સ્કેલ છબીઓના રિફોર્મેટેડ દૃશ્યો (આ ઉદાહરણમાં સાગિટ્ટલ દૃશ્ય છબી સંપાદનની મૂળ દિશા કરતાં અલગ દિશા ધરાવે છે; અને 3. સમાન ડેટાનું 3D વોલ્યુમ રેન્ડરિંગ. નોડ્યુલર જખમ વિવિધ પ્રસ્તુતિઓમાં સ્પષ્ટ દેખાય છે અને સફેદ રેખા સાથે એનોટેટેડ કરવામાં આવ્યો છે. વિવિધ આકારો અને કદના અંગો ધરાવતા લોકોને કારણે વ્યક્તિઓમાં તબીબી છબીઓ નોંધપાત્ર રીતે બદલાઈ શકે છે. તેથી, આ પરિવર્તનશીલતાને ધ્યાનમાં રાખીને તબીબી છબીઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરવું નિર્ણાયક છે. તબીબી છબીઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરવાનો એક લોકપ્રિય અભિગમ એક અથવા વધુ એટલાસનો ઉપયોગ છે. અહીં, એટલાસ એ પરિમાણો સાથે છબીઓની વસ્તી માટે ચોક્કસ મોડેલનો ઉલ્લેખ કરે છે જે તાલીમ ડેટાસેટમાંથી શીખી શકાય છે. એટલાસનું સૌથી સરળ ઉદાહરણ સરેરાશ તીવ્રતાની છબી છે, જેને સામાન્ય રીતે નમૂના તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. જો કે, એટલાસમાં સમૃદ્ધ માહિતીનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે, જેમ કે સ્થાનિક છબી આંકડા અને કોઈ ચોક્કસ અવકાશી સ્થાન પર ચોક્કસ લેબલ હોવાની સંભાવના. નવી તબીબી છબીઓ, જેનો ઉપયોગ તાલીમ દરમિયાન થતો નથી, તેને એટલાસમાં મેપ કરી શકાય છે, જે ચોક્કસ એપ્લિકેશનને અનુરૂપ છે, જેમ કે વિભાજન અને જૂથ વિશ્લેષણ. એટલાસમાં છબીને મેપ કરવામાં સામાન્ય રીતે છબી અને એટલાસની નોંધણીનો સમાવેશ થાય છે. આ વિરૂપતાનો ઉપયોગ તબીબી છબીઓમાં પરિવર્તનશીલતાને સંબોધવા માટે થઈ શકે છે. એક નમૂના સૌથી સરળ અભિગમ એ છે કે તબીબી છબીઓને એક નમૂનાની છબીના વિકૃત સંસ્કરણો તરીકે તૈયાર કરવી. ઉદાહરણ તરીકે, એનાટોમિકલ એમ. આર. આઈ. મગજના સ્કેનને સામાન્ય કોઓર્ડિનેટ્સમાં મગજના તમામ સ્કેનને રજૂ કરવા માટે ઘણીવાર એમ. એન. આઈ. નમૂના સાથે મેપ કરવામાં આવે છે. સિંગલ-ટેમ્પ્લેટ અભિગમની મુખ્ય ખામી એ છે કે જો ટેમ્પ્લેટ અને આપેલ પરીક્ષણ છબી વચ્ચે નોંધપાત્ર તફાવત હોય, તો પછી એકને બીજા પર મેપ કરવાની સારી રીત ન હોઈ શકે. ઉદાહરણ તરીકે, ગંભીર મગજની અસાધારણતા (એટલે કે, ગાંઠ અથવા શસ્ત્રક્રિયાની પ્રક્રિયા) ધરાવતા દર્દીનું એનાટોમિકલ એમ. આર. આઈ. મગજ સ્કેન, એમ. એન. આઈ. નમૂનામાં સરળતાથી નકશો ન બનાવી શકે. એક જ નમૂના પર આધાર રાખવાને બદલે, બહુવિધ નમૂનાઓનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. છબીને નમૂનાઓમાંથી એકના વિકૃત સંસ્કરણ તરીકે રજૂ કરવાનો વિચાર છે. ઉદાહરણ તરીકે, તંદુરસ્ત વસ્તી માટે એક નમૂનો અને રોગગ્રસ્ત વસ્તી માટે એક નમૂનો હોઈ શકે છે. જો કે, ઘણી એપ્લિકેશનોમાં, તે સ્પષ્ટ નથી કે કેટલા નમૂનાઓની જરૂર છે. આની સાથે વ્યવહાર કરવાની એક સરળ તેમ છતાં ગણતરીત્મક રીતે ખર્ચાળ રીત એ છે કે તાલીમ ડેટાસેટમાં દરેક છબી ટેમ્પલેટ છબી હોવી જોઈએ અને આમ દરેક નવી છબીની સરખામણી તાલીમ ડેટાસેટમાં દરેક છબી સાથે કરવામાં આવે છે. વધુ તાજેતરનો અભિગમ આપમેળે જરૂરી નમૂનાઓની સંખ્યા શોધે છે. આંકડાકીય વિશ્લેષણ આંકડાકીય પદ્ધતિઓ તબીબી ઇમેજિંગ ક્ષેત્રને આધુનિક કમ્પ્યુટર વિઝન, મશીન લર્નિંગ અને પેટર્ન રેકગ્નિશન સાથે જોડે છે. છેલ્લા દાયકામાં, વિવિધ સંસ્થાઓ અને સંશોધન કેન્દ્રો વચ્ચેના સહયોગને કારણે કેટલાક મોટા ડેટાસેટ્સ જાહેરમાં ઉપલબ્ધ કરાવવામાં આવ્યા છે (ઉદાહરણ તરીકે ADNI, 1000 કાર્યાત્મક કનેક્ટોમ્સ પ્રોજેક્ટ જુઓ). ડેટાના કદમાં આ વધારો નવા અલ્ગોરિધમ્સની માંગ કરે છે જે ક્લિનિકલ પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે છબીઓમાં સૂક્ષ્મ ફેરફારોને શોધી અને શોધી શકે છે. આવા તબીબી પ્રશ્નો ખૂબ જ વૈવિધ્યસભર છે અને તેમાં જૂથ વિશ્લેષણ, ઇમેજિંગ બાયોમાર્કર્સ, રોગ ફીનોટાઇપિંગ અને સમાંતર અભ્યાસનો સમાવેશ થાય છે. જૂથ વિશ્લેષણ જૂથ વિશ્લેષણનો ઉદ્દેશ બે અથવા વધુ સમૂહની છબીઓની સરખામણી કરીને રોગ દ્વારા પ્રેરિત અસાધારણતાઓને શોધવાનો અને તેનું પ્રમાણ નક્કી કરવાનો છે. સામાન્ય રીતે આ સમૂહમાંથી એકમાં સામાન્ય (નિયંત્રણ) વિષયો હોય છે, અને બીજામાં અસામાન્ય દર્દીઓનો સમાવેશ થાય છે. રોગને કારણે થતી વિવિધતા પોતાને શરીરરચનાની અસામાન્ય વિકૃતિ તરીકે પ્રગટ કરી શકે છે (જુઓ વોક્સેલ-આધારિત મોર્ફોમેટ્રી). ઉદાહરણ તરીકે, મગજમાં હિપ્પોકેમ્પસ જેવી સબ-કોર્ટિકલ પેશીઓનું સંકોચન અલ્ઝાઇમર રોગ સાથે સંકળાયેલું હોઈ શકે છે. વધુમાં, બાયોકેમિકલ (કાર્યાત્મક) પ્રવૃત્તિમાં ફેરફારો પોઝિટ્રોન ઉત્સર્જન ટોમોગ્રાફી જેવી ઇમેજિંગ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને જોઇ શકાય છે. જૂથો વચ્ચેની સરખામણી સામાન્ય રીતે વોક્સેલ સ્તર પર કરવામાં આવે છે. તેથી, સૌથી વધુ લોકપ્રિય પૂર્વ-પ્રક્રિયા પાઇપલાઇન, ખાસ કરીને ન્યુરોઇમેજિંગમાં, વોક્સેલ્સ વચ્ચે પત્રવ્યવહાર જાળવવા માટે ડેટાસેટની તમામ છબીઓને (મેડિકલ ઇમેજ રજિસ્ટ્રેશન) દ્વારા સામાન્ય સંકલન ફ્રેમમાં રૂપાંતરિત કરે છે. આ વોક્સેલ મુજબના પત્રવ્યવહારને જોતાં, સૌથી સામાન્ય ફ્રીક્વન્ટિસ્ટ પદ્ધતિ એ છે કે દરેક વોક્સેલ માટે આંકડા બહાર કાઢવા (ઉદાહરણ તરીકે, દરેક જૂથ માટે સરેરાશ વોક્સેલ તીવ્રતા) અને શૂન્ય પૂર્વધારણાને સમર્થન છે કે નહીં તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે આંકડાકીય પૂર્વધારણાનું પરીક્ષણ કરવું. નલ પૂર્વધારણા સામાન્ય રીતે ધારે છે કે બે સમૂહ સમાન વિતરણમાંથી દોરવામાં આવ્યા છે, અને તેથી, સમાન આંકડાકીય ગુણધર્મો હોવા જોઈએ (ઉદાહરણ તરીકે, બે જૂથોના સરેરાશ મૂલ્યો ચોક્કસ વોક્સેલ માટે સમાન છે). તબીબી છબીઓમાં મોટી સંખ્યામાં વોક્સેલ્સ હોવાથી, બહુવિધ સરખામણીના મુદ્દાને સંબોધવાની જરૂર છે. જૂથ વિશ્લેષણ સમસ્યાનો સામનો કરવા માટે બાયેસિયન અભિગમો પણ છે. વર્ગીકરણ જોકે જૂથ વિશ્લેષણ શરીર રચના અને કાર્ય પર પેથોલોજીની સામાન્ય અસરોનું પ્રમાણ નક્કી કરી શકે છે, તે વિષય સ્તરના પગલાં પ્રદાન કરતું નથી, અને તેથી નિદાન માટે બાયોમાર્કર તરીકે ઉપયોગ કરી શકાતો નથી (ઇમેજિંગ બાયોમાર્કર્સ જુઓ). બીજી બાજુ, ચિકિત્સકો ઘણીવાર પેથોલોજીના પ્રારંભિક નિદાનમાં રસ ધરાવે છે (એટલે કે. વર્ગીકરણ,) અને રોગની પ્રગતિ શીખવામાં (એટલે કે. રીગ્રેસન). પદ્ધતિસરના દ્રષ્ટિકોણથી, વર્તમાન તકનીકો પ્રમાણભૂત મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સને લાગુ કરવાથી લઈને તબીબી ઇમેજિંગ ડેટાસેટ્સ (દા. ત.) સુધી બદલાય છે. સહાયક વેક્ટર મશીન), ક્ષેત્રની જરૂરિયાતો માટે અનુકૂળ નવા અભિગમો વિકસાવવા માટે. મુખ્ય મુશ્કેલીઓ નીચે મુજબ છેઃ નાના નમૂનાનું કદ (પરિમાણનો શાપ): મોટા તબીબી ઇમેજિંગ ડેટાસેટમાં સેંકડોથી હજારો છબીઓ હોય છે, જ્યારે લાક્ષણિક વોલ્યુમેટ્રિક છબીમાં વોક્સેલ્સની સંખ્યા સરળતાથી લાખોથી આગળ વધી શકે છે. આ સમસ્યાનો ઉપાય એ છે કે માહિતીપ્રદ અર્થમાં સુવિધાઓની સંખ્યા ઘટાડવી (પરિમાણમાં ઘટાડો જુઓ). આ મુદ્દાને ઉકેલવા માટે કેટલાક અનસુપરવાઇઝ્ડ અને અર્ધ/સુપરવાઇઝ્ડ અભિગમોની દરખાસ્ત કરવામાં આવી છે. અર્થઘટનક્ષમતાઃ સારી સામાન્યીકરણની ચોકસાઈ હંમેશા પ્રાથમિક ઉદ્દેશ નથી, કારણ કે ચિકિત્સકો એ સમજવા માંગે છે કે શરીર રચનાના કયા ભાગો રોગથી પ્રભાવિત છે. તેથી, પરિણામોની અર્થઘટનક્ષમતા ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે; જે પદ્ધતિઓ છબીની રચનાને અવગણે છે તેની તરફેણ કરવામાં આવતી નથી. સુવિધાઓની પસંદગી પર આધારિત વૈકલ્પિક પદ્ધતિઓ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી છે. ક્લસ્ટરિંગ છબી-આધારિત પેટર્ન વર્ગીકરણ પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે ધારે છે કે રોગની ન્યુરોલોજીકલ અસરો અલગ અને સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત છે. આ હંમેશા એવું ન પણ હોઈ શકે. સંખ્યાબંધ તબીબી પરિસ્થિતિઓ માટે, દર્દીની વસ્તી અત્યંત વિજાતીય હોય છે, અને પેટા-શરતોમાં વધુ વર્ગીકરણ સ્થાપિત કરવામાં આવ્યું નથી. વધુમાં, કેટલાક રોગો (દા. ત., ઓટીઝમ સ્પેક્ટ્રમ ડિસઓર્ડર (એએસડી), સ્કિઝોફ્રેનિયા, હળવા જ્ઞાનાત્મક ક્ષતિ (એમસીઆઈ)) ને હળવા જ્ઞાનાત્મક ક્ષતિથી લઈને ખૂબ જ સ્પષ્ટ રોગવિજ્ઞાન ફેરફારો સુધી સતત અથવા લગભગ સતત સ્પેક્ટ્રા દ્વારા વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. વિજાતીય વિકૃતિઓના છબી-આધારિત વિશ્લેષણને સરળ બનાવવા માટે, પેટર્ન વર્ગીકરણ માટે પદ્ધતિસરના વિકલ્પો વિકસાવવામાં આવ્યા છે. આ તકનીકો ઉચ્ચ-પરિમાણીય ક્લસ્ટરિંગ અને ઉચ્ચ-પરિમાણીય પેટર્ન-રીગ્રેસનમાંથી વિચારોને ઉધાર લે છે જેથી આપેલ વસ્તીને સજાતીય પેટા-વસ્તીમાં ક્લસ્ટર કરી શકાય. ધ્યેય દરેક પેટા વસ્તીમાં રોગની વધુ સારી માત્રાત્મક સમજણ પ્રદાન કરવાનો છે. આકાર વિશ્લેષણ એ મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગનું ક્ષેત્ર છે જે વિવિધ ઇમેજિંગ પદ્ધતિઓમાંથી મેળવેલા માળખાના ભૌમિતિક ગુણધર્મોનો અભ્યાસ કરે છે. આકાર વિશ્લેષણ તાજેતરમાં માળખાઓની વિવિધ વસ્તીઓ વચ્ચે મોર્ફોલોજિકલ ફેરફારોને ચોક્કસપણે શોધવાની ક્ષમતાને કારણે તબીબી સમુદાય માટે વધુ રસ ધરાવતું બન્યું છે, એટલે કે. તંદુરસ્ત વિરુદ્ધ રોગવિજ્ઞાન, સ્ત્રી વિરુદ્ધ પુરુષ, યુવાન વિરુદ્ધ વૃદ્ધ. આકાર વિશ્લેષણમાં બે મુખ્ય પગલાંઓનો સમાવેશ થાય છેઃ આકાર પત્રવ્યવહાર અને આંકડાકીય વિશ્લેષણ. આકાર પત્રવ્યવહાર એ એવી પદ્ધતિ છે જે ત્રિકોણ મેશ, રૂપરેખા, બિંદુ સમૂહો અથવા વોલ્યુમેટ્રિક છબીઓ દ્વારા રજૂ થયેલ ભૌમિતિક આકારો વચ્ચેના અનુરૂપ સ્થાનોની ગણતરી કરે છે. દેખીતી રીતે પત્રવ્યવહારની વ્યાખ્યા વિશ્લેષણને સીધી અસર કરશે. પત્રવ્યવહાર માળખા માટેના વિવિધ વિકલ્પો પૈકી આપણે શોધી શકીએ છીએઃ એનાટોમિકલ પત્રવ્યવહાર, મેન્યુઅલ સીમાચિહ્નો, કાર્યાત્મક પત્રવ્યવહાર (એટલે કે. સમાન ચેતાકોષીય કાર્યક્ષમતા માટે જવાબદાર મગજ મોર્ફોમેટ્રી લોકસમાં), ભૂમિતિ પત્રવ્યવહાર, (છબીના જથ્થા માટે) તીવ્રતા સમાનતા, વગેરે. કેટલાક અભિગમો, દા. ત. વર્ણપટ આકાર વિશ્લેષણ, પત્રવ્યવહારની જરૂર નથી પરંતુ આકાર વર્ણનકારોની સીધી તુલના કરો. આંકડાકીય વિશ્લેષણ અનુરૂપ સ્થળોએ માળખાકીય પરિવર્તનનું માપન પ્રદાન કરશે. અનુદૈર્ધ્ય અભ્યાસ અનુદૈર્ધ્ય અભ્યાસોમાં એક જ વ્યક્તિની વારંવાર છબી લેવામાં આવે છે. આ માહિતીને છબી વિશ્લેષણ તેમજ આંકડાકીય મોડેલિંગ એમ બન્નેમાં સમાવી શકાય છે. અનુદૈર્ધ્ય છબી પ્રક્રિયામાં, વ્યક્તિગત સમય બિંદુઓના વિભાજન અને વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓને સામાન્ય રીતે વિષયની અંદરના નમૂનામાંથી સામાન્ય માહિતી સાથે માહિતગાર અને નિયમિત કરવામાં આવે છે. આ નિયમિતકરણ માપનના ઘોંઘાટને ઘટાડવા માટે રચાયેલ છે અને આમ સંવેદનશીલતા અને આંકડાકીય શક્તિ વધારવામાં મદદ કરે છે. તે જ સમયે વધુ પડતા નિયમનને ટાળવાની જરૂર છે, જેથી અસરનું કદ સ્થિર રહે. તીવ્ર નિયમિતકરણ, ઉદાહરણ તરીકે, ઉત્તમ પરીક્ષણ-પુનઃપરીક્ષણ વિશ્વસનીયતા તરફ દોરી શકે છે, પરંતુ જૂથોમાં કોઈપણ સાચા ફેરફારો અને તફાવતોને શોધવાની ક્ષમતાને મર્યાદિત કરે છે. ઘણીવાર ટ્રેડ-ઓફને લક્ષ્ય બનાવવાની જરૂર હોય છે, જે મર્યાદિત અસર કદના નુકસાનની કિંમત પર અવાજ ઘટાડાને શ્રેષ્ઠ બનાવે છે. અનુદૈર્ધ્ય છબી પ્રક્રિયામાં અન્ય એક સામાન્ય પડકાર એ છે કે, ઘણીવાર અજાણતા, પ્રક્રિયા પૂર્વગ્રહની રજૂઆત. જ્યારે, ઉદાહરણ તરીકે, ફોલો-અપ છબીઓ નોંધાય છે અને બેઝલાઇન છબીમાં ફરીથી નમૂના લેવામાં આવે છે, ત્યારે ઇન્ટરપોલેશન કલાકૃતિઓ માત્ર ફોલો-અપ છબીઓ સાથે રજૂ થાય છે, બેઝલાઇન સાથે નહીં. આ કલાકૃતિઓ બનાવટી અસરો પેદા કરી શકે છે (સામાન્ય રીતે સમાંતર ફેરફારને વધુ પડતો અંદાજ લગાવવા તરફનો પૂર્વગ્રહ અને આમ જરૂરી નમૂનાના કદને ઓછો અંદાજ). તેથી તે જરૂરી છે કે કોઈપણ પ્રક્રિયાના પૂર્વગ્રહને ટાળવા માટે તમામ સમયના મુદ્દાઓને બરાબર સમાન ગણવામાં આવે. અનુદૈર્ધ્ય માહિતીની પ્રક્રિયા પછી અને આંકડાકીય વિશ્લેષણ માટે સામાન્ય રીતે સમર્પિત આંકડાકીય સાધનોની જરૂર પડે છે જેમ કે પુનરાવર્તિત માપ એ. એન. ઓ. વી. એ. અથવા વધુ શક્તિશાળી રેખીય મિશ્ર અસરોના નમૂના. વધુમાં, સિગ્નલના અવકાશી વિતરણને ધ્યાનમાં લેવું ફાયદાકારક છે. ઉદાહરણ તરીકે, કોર્ટિકલ જાડાઈ માપન સમગ્ર સમય દરમિયાન વિષયની અંદર અને કોર્ટિકલ સપાટી પરના પડોશમાં પણ સહસંબંધ બતાવશે-એક હકીકત જેનો ઉપયોગ આંકડાકીય શક્તિ વધારવા માટે થઈ શકે છે. વધુમાં, સમય-થી-ઘટના (ઉર્ફ સર્વાઇવલ) વિશ્લેષણનો ઉપયોગ વારંવાર સમાંતર માહિતીનું વિશ્લેષણ કરવા અને નોંધપાત્ર આગાહી કરનારાઓ નક્કી કરવા માટે કરવામાં આવે છે. છબી-આધારિત શારીરિક મોડેલિંગ પરંપરાગત રીતે, તબીબી છબી કમ્પ્યુટિંગમાં છબી સંપાદનના સમયે અને સમયે ઉપલબ્ધ માળખાકીય અથવા કાર્યાત્મક માહિતીના પ્રમાણ અને મિશ્રણને સંબોધવામાં આવે છે. આ સંબંધમાં, તેને અંતર્ગત શારીરિક, ભૌતિક અથવા શારીરિક પ્રક્રિયાઓના માત્રાત્મક સંવેદના તરીકે જોઈ શકાય છે. જો કે, છેલ્લા કેટલાક વર્ષોમાં, રોગ અથવા ઉપચાર અભ્યાસક્રમના અનુમાનિત મૂલ્યાંકનમાં રસ વધી રહ્યો છે. ઇમેજ-આધારિત મોડેલિંગ, તે બાયોમિકેનિકલ અથવા ફિઝિયોલોજીકલ પ્રકૃતિનું હોય, તેથી ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગની શક્યતાઓને વર્ણનાત્મકથી આગાહીયુક્ત ખૂણા સુધી વિસ્તૃત કરી શકે છે. STEP સંશોધન રોડમેપ અનુસાર, વર્ચ્યુઅલ ફિઝિયોલોજીકલ હ્યુમન (VPH) એ એક પદ્ધતિસરનું અને તકનીકી માળખું છે, જે એકવાર સ્થાપિત થઈ જાય પછી, માનવ શરીરની તપાસને એક જ જટિલ પ્રણાલી તરીકે સક્ષમ બનાવશે. વીપીએચ ખ્યાલને આધારે, ઇન્ટરનેશનલ યુનિયન ફોર ફિઝિયોલોજિકલ સાયન્સિસ (આઇયુપીએસ) એક દાયકાથી વધુ સમયથી આઇયુપીએસ ફિઝિયમ પ્રોજેક્ટને પ્રાયોજિત કરી રહ્યું છે. માનવ શરીરવિજ્ઞાનને સમજવા માટે કોમ્પ્યુટેશનલ માળખું પ્રદાન કરવા માટે આ વિશ્વવ્યાપી જાહેર ક્ષેત્રનો પ્રયાસ છે. તેનો ઉદ્દેશ જનીન નિયમનકારી નેટવર્ક, પ્રોટીન માર્ગો, સંકલિત કોષ કાર્યો અને પેશીઓ અને સંપૂર્ણ અંગ માળખું/કાર્ય સંબંધો દ્વારા જનીનોથી લઈને સમગ્ર સજીવો સુધી જૈવિક સંસ્થાના તમામ સ્તરે સંકલિત નમૂનાઓ વિકસાવવાનો છે. આવા અભિગમનો ઉદ્દેશ દવામાં વર્તમાન પ્રથામાં પરિવર્તન લાવવાનો છે અને કોમ્પ્યુટેશનલ દવાના નવા યુગને આધાર આપે છે. આ સંદર્ભમાં, તબીબી ઇમેજિંગ અને ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે કારણ કે તેઓ વિવોમાં મનુષ્ય વિશે માળખાકીય અને કાર્યાત્મક માહિતી બંનેની છબી, માત્રા અને ફ્યુઝ કરવા માટે સિસ્ટમો અને પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે. આ બે વ્યાપક સંશોધન ક્ષેત્રોમાં ચોક્કસ વિષયોને રજૂ કરવા માટે સામાન્ય કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ્સના પરિવર્તનનો સમાવેશ થાય છે, આમ વ્યક્તિગત કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલ્સ માટેનો માર્ગ મોકળો થાય છે. ઇમેજિંગ દ્વારા સામાન્ય કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલોનું વ્યક્તિગતકરણ ત્રણ પૂરક દિશાઓમાં અનુભવી શકાય છેઃ વિષય-વિશિષ્ટ કોમ્પ્યુટેશનલ ડોમેન (એનાટોમી) અને સંબંધિત પેટા ડોમેન (પેશી પ્રકારો) ની વ્યાખ્યા; (ગતિશીલ અને/અથવા કાર્યાત્મક) ઇમેજિંગમાંથી સીમા અને પ્રારંભિક શરતોની વ્યાખ્યા; અને માળખાકીય અને કાર્યાત્મક પેશી ગુણધર્મોનું લાક્ષણિકતા. વધુમાં, ઇમેજિંગ મનુષ્યો અને પ્રાણીઓના નમૂનાઓ બંનેમાં આવા નમૂનાઓના મૂલ્યાંકન અને માન્યતામાં અને નિદાન અને ઉપચારાત્મક કાર્યક્રમો બંને સાથે ક્લિનિકલ સેટિંગમાં નમૂનાઓના અનુવાદમાં પણ મુખ્ય ભૂમિકા ભજવે છે. આ ચોક્કસ સંદર્ભમાં, મોલેક્યુલર, બાયોલોજિકલ અને પ્રી-ક્લિનિકલ ઇમેજિંગ અણુઓ, કોષો, પેશીઓ અને પ્રાણીઓના નમૂનાઓમાં મૂળભૂત માળખા અને કાર્યની વધારાની માહિતી અને સમજણ પ્રદાન કરે છે જેને જ્યાં યોગ્ય હોય ત્યાં માનવ શરીરવિજ્ઞાનમાં સ્થાનાંતરિત કરી શકાય છે. મૂળભૂત અને ક્લિનિકલ ડોમેન્સમાં છબી-આધારિત વી. પી. એચ./ફિઝિયોમ મોડેલ્સના ઉપયોગો વિશાળ છે. મોટે ભાગે કહીએ તો, તેઓ નવી વર્ચ્યુઅલ ઇમેજિંગ તકનીકો બનવાનું વચન આપે છે. અસરકારક રીતે વધુ, ઘણીવાર બિન-અવલોકનક્ષમ, પરિમાણો અવલોકનક્ષમ પરંતુ કેટલીકવાર વિરલ અને અસંગત મલ્ટીમોડલ છબીઓ અને શારીરિક માપનના એકીકરણના આધારે સિલિકોમાં ચિત્રિત કરવામાં આવશે. કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલો તપાસ હેઠળની શારીરિક અથવા પેથોફિઝિયોલોજીકલ પ્રક્રિયાઓના અંતર્ગત બાયોફિઝિકલ, બાયોકેમિકલ અથવા જૈવિક કાયદાઓનું પાલન કરતી રીતે માપનનું અર્થઘટન કરવા માટે કામ કરશે. આખરે, આવા તપાસ સાધનો અને પ્રણાલીઓ રોગની પ્રક્રિયાઓ, રોગ ઉત્ક્રાંતિના કુદરતી ઇતિહાસ અને ઔષધીય અને/અથવા ઇન્ટરવેન્શનલ ઉપચારાત્મક પ્રક્રિયાઓના રોગના માર્ગ પરની અસર વિશેની આપણી સમજણમાં મદદ કરશે. ઇમેજિંગ અને મોડેલિંગ વચ્ચે ક્રોસ-ફર્ટિલાઇઝેશન ફિઝિયોલોજી સાથે સુસંગત રીતે માપનના અર્થઘટનથી આગળ વધે છે. છબી-આધારિત દર્દી-વિશિષ્ટ મોડેલિંગ, તબીબી ઉપકરણો અને ઔષધીય ઉપચારોના નમૂનાઓ સાથે જોડાઈને, આગાહીયુક્ત ઇમેજિંગનો માર્ગ ખોલે છે, જેના દ્વારા વ્યક્તિ સિલિકોમાં આવા હસ્તક્ષેપોને સમજી શકશે, આયોજન કરી શકશે અને શ્રેષ્ઠ બનાવી શકશે. તબીબી ઇમેજિંગમાં ગાણિતિક પદ્ધતિઓ સંખ્યાબંધ અત્યાધુનિક ગાણિતિક પદ્ધતિઓ તબીબી ઇમેજિંગમાં પ્રવેશી છે, અને વિવિધ સોફ્ટવેર પેકેજોમાં પહેલેથી જ લાગુ કરવામાં આવી છે. આમાં આંશિક વિભેદક સમીકરણો (પી. ડી. ઈ.) અને વૃદ્ધિ, વિભાજન અને નોંધણી માટે વળાંક સંચાલિત પ્રવાહ પર આધારિત અભિગમોનો સમાવેશ થાય છે. તેઓ પી. ડી. ઈ. નો ઉપયોગ કરતા હોવાથી, પદ્ધતિઓ જી. પી. જી. પી. યુ. પર સમાંતરકરણ અને અમલીકરણ માટે અનુકૂળ છે. આમાંની સંખ્યાબંધ તકનીકો શ્રેષ્ઠ નિયંત્રણમાં રહેલા વિચારોથી પ્રેરિત છે. તદનુસાર, ખૂબ જ તાજેતરમાં નિયંત્રણના વિચારોએ તાજેતરમાં ઇન્ટરેક્ટિવ પદ્ધતિઓમાં પ્રવેશ કર્યો છે, ખાસ કરીને વિભાજન. વધુમાં, ઘોંઘાટ અને વધુ ગતિશીલ રીતે બદલાતી છબી માટે આંકડાકીય અંદાજ તકનીકોની જરૂરિયાતને કારણે, કાલમન ફિલ્ટર અને કણ ફિલ્ટર ઉપયોગમાં આવ્યા છે. સંદર્ભોની વિસ્તૃત સૂચિ સાથે આ પદ્ધતિઓનું સર્વેક્ષણ અહીં મળી શકે છે. પદ્ધતિ વિશિષ્ટ કમ્પ્યુટિંગ કેટલીક ઇમેજિંગ પદ્ધતિઓ ખૂબ જ વિશિષ્ટ માહિતી પ્રદાન કરે છે. પરિણામી છબીઓને નિયમિત સ્કેલર છબીઓ તરીકે ગણી શકાય નહીં અને મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગના નવા પેટા ક્ષેત્રોને જન્મ આપે છે. ઉદાહરણોમાં પ્રસરણ એમઆરઆઈ, કાર્યાત્મક એમઆરઆઈ અને અન્યનો સમાવેશ થાય છે. પ્રસરણ એમઆરઆઈ પ્રસરણ એમઆરઆઈ એ માળખાકીય ચુંબકીય પ્રતિધ્વનિ ઇમેજિંગ પદ્ધતિ છે જે અણુઓની પ્રસરણ પ્રક્રિયાને માપવાની મંજૂરી આપે છે. પ્રસરણને ચોક્કસ દિશામાં ચુંબકીય ક્ષેત્ર પર ઢાળ પલ્સ લાગુ કરીને માપવામાં આવે છે. લાક્ષણિક સંપાદનમાં, સમાન રીતે વિતરિત ઢાળ દિશાઓના સમૂહનો ઉપયોગ પ્રસરણ ભારિત વોલ્યુમોનો સમૂહ બનાવવા માટે થાય છે. વધુમાં, ગ્રેડિયન્ટ પલ્સ લાગુ કર્યા વિના સમાન ચુંબકીય ક્ષેત્ર હેઠળ વજન વિનાનું કદ પ્રાપ્ત થાય છે. દરેક સંપાદન બહુવિધ વોલ્યુમો સાથે સંકળાયેલ હોવાથી, પ્રસરણ એમઆરઆઈએ તબીબી ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગમાં વિવિધ અનન્ય પડકારો ઉભા કર્યા છે. દવામાં, પ્રસરણ એમઆરઆઈમાં બે મુખ્ય કોમ્પ્યુટેશનલ લક્ષ્યાંકો છેઃ સ્થાનિક પેશીઓના ગુણધર્મોનો અંદાજ, જેમ કે પ્રસરણ; સ્થાનિક દિશાઓનો અંદાજ અને પ્રસરણના વૈશ્વિક માર્ગો. પ્રસરણ ટેન્સર, 3 × 3 સપ્રમાણ હકારાત્મક-નિશ્ચિત મેટ્રિક્સ, આ બંને લક્ષ્યો માટે સીધો ઉકેલ આપે છે. તે સામાન્ય રીતે વિતરિત સ્થાનિક પ્રસરણ રૂપરેખા ના સહપરિવર્તન મેટ્રિક્સના પ્રમાણસર છે અને આમ, આ મેટ્રિક્સનો પ્રબળ આઈગનવેક્ટર સ્થાનિક પ્રસરણની મુખ્ય દિશા છે. આ મોડેલની સરળતાને કારણે, દરેક સ્થાન પર સ્વતંત્ર રીતે રેખીય સમીકરણોની પ્રણાલીને હલ કરીને પ્રસરણ ટેન્સરનો મહત્તમ સંભાવના અંદાજ શોધી શકાય છે. જો કે, કદમાં સંલગ્ન પેશી તંતુઓ હોવાનું માનવામાં આવે છે, તેથી ટેન્સરના અંતર્ગત ક્ષેત્ર પર નિયમિતતા શરતો લાદીને તેની સંપૂર્ણતામાં પ્રસરણ ટેન્સરના કદનો અંદાજ લગાવવો વધુ સારું હોઈ શકે છે. સ્કેલર મૂલ્યો પ્રસરણ ટેન્સરમાંથી કાઢી શકાય છે, જેમ કે અપૂર્ણાંક અનિસોટ્રોપી, સરેરાશ, અક્ષીય અને રેડિયલ વિસંગતતાઓ, જે પરોક્ષ રીતે પેશીના ગુણધર્મોને માપે છે જેમ કે અક્ષતંતુ તંતુઓનું ડિસમાઇલિનેશન અથવા સોજાની હાજરી. પ્રમાણભૂત સ્કેલર ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ પદ્ધતિઓ, જેમ કે નોંધણી અને વિભાજન, આવા સ્કેલર મૂલ્યોના જથ્થા પર સીધા જ લાગુ કરી શકાય છે. જો કે, પ્રસરણ ટેન્સરમાં માહિતીનો સંપૂર્ણ ઉપયોગ કરવા માટે, નોંધણી અને વિભાજન કરતી વખતે આ પદ્ધતિઓને ટેન્સરના મૂલ્યવાન જથ્થાને ધ્યાનમાં લેવા માટે સ્વીકારવામાં આવી છે. વોલ્યુમમાં દરેક સ્થાન પર પ્રસરણની મુખ્ય દિશાને જોતાં, ટ્રેક્ટોગ્રાફી તરીકે ઓળખાતી પ્રક્રિયા દ્વારા પ્રસરણના વૈશ્વિક માર્ગનો અંદાજ લગાવવો શક્ય છે. જો કે, પ્રસરણ એમઆરઆઈના પ્રમાણમાં ઓછા રિઝોલ્યુશનને કારણે, આમાંના ઘણા માર્ગો એક જ સ્થાન પર પાર કરી શકે છે, ચુંબન કરી શકે છે અથવા પંખો કરી શકે છે. આ પરિસ્થિતિમાં, પ્રસરણ ટેન્સરની એક મુખ્ય દિશા સ્થાનિક પ્રસરણ વિતરણ માટે યોગ્ય મોડેલ નથી. આ સમસ્યાનો સૌથી સામાન્ય ઉકેલ એ છે કે વધુ જટિલ મોડેલોનો ઉપયોગ કરીને સ્થાનિક પ્રસરણની બહુવિધ દિશાઓનો અંદાજ લગાવવો. આમાં ડિફ્યુઝન ટેન્સર, ક્યૂ-બોલ ઇમેજિંગ, ડિફ્યુઝન સ્પેક્ટ્રમ ઇમેજિંગ અને ફાઇબર ઓરિએન્ટેશન ડિસ્ટ્રિબ્યુશન ફંક્શન્સના મિશ્રણનો સમાવેશ થાય છે, જેને સામાન્ય રીતે મોટી સંખ્યામાં ગ્રેડિયન્ટ દિશાઓ સાથે હાર્ડી સંપાદનની જરૂર પડે છે. પ્રસરણ ટેન્સરની જેમ, નોંધણી અને વિભાજન જેવી ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ પદ્ધતિઓ લાગુ કરતી વખતે આ જટિલ મોડેલો સાથે મૂલ્યવાન વોલ્યુમોને વિશેષ સારવારની જરૂર પડે છે. કાર્યાત્મક એમઆરઆઈ કાર્યાત્મક ચુંબકીય પ્રતિધ્વનિ ઇમેજિંગ (એફએમઆરઆઈ) એ એક તબીબી ઇમેજિંગ પદ્ધતિ છે જે પરોક્ષ રીતે સ્થાનિક હેમોડાયનેમિક્સ અથવા રક્ત ઓક્સિજન સ્તર આધારિત સંકેત (બીઓએલડી) નું નિરીક્ષણ કરીને ચેતા પ્રવૃત્તિને માપે છે. એફએમઆરઆઈ ડેટા આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરે છે, અને તેને આશરે બે વર્ગોમાં વિભાજિત કરી શકાય છેઃ કાર્ય સંબંધિત એફએમઆરઆઈ હસ્તગત કરવામાં આવે છે કારણ કે વિષય સમયસર પ્રાયોગિક પરિસ્થિતિઓનો ક્રમ કરી રહ્યો છે. બ્લોક-ડિઝાઇન પ્રયોગોમાં, શરતો ટૂંકા ગાળા (દા. ત., 10 સેકન્ડ) માટે હાજર હોય છે અને આરામના સમયગાળા સાથે વૈકલ્પિક હોય છે. ઘટના-સંબંધિત પ્રયોગો ઉત્તેજનાના અવ્યવસ્થિત ક્રમ પર આધાર રાખે છે અને દરેક સ્થિતિને દર્શાવવા માટે એક જ સમય બિંદુનો ઉપયોગ કરે છે. કાર્ય સંબંધિત એફ. એમ. આર. આઈ. નું વિશ્લેષણ કરવા માટેનો પ્રમાણભૂત અભિગમ એ છે કે સામાન્ય રેખીય મોડેલ (જી. એલ. એમ.) કોઈપણ પ્રાયોગિક કાર્યની ગેરહાજરીમાં એફ. એમ. આર. આઈ. મેળવવામાં આવે છે. સામાન્ય રીતે, તેનો ઉદ્દેશ મગજના આંતરિક નેટવર્ક માળખાનો અભ્યાસ કરવાનો હોય છે. આરામ દરમિયાન કરવામાં આવેલા અવલોકનોને એન્કોડિંગ અથવા પ્રતિબિંબ જેવી ચોક્કસ જ્ઞાનાત્મક પ્રક્રિયાઓ સાથે પણ જોડવામાં આવ્યા છે. વિશ્રામી સ્થિતિ એફએમઆરઆઈના મોટાભાગના અભ્યાસો એફએમઆરઆઈ સિગ્નલ (એલએફ-બોલ્ડ) ની ઓછી આવર્તન વધઘટ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. મૂળભૂત શોધોમાં ડિફોલ્ટ નેટવર્ક, એક વ્યાપક કોર્ટિકલ પાર્સલ અને નેટવર્ક લાક્ષણિકતાઓને વર્તણૂકીય પરિમાણો સાથે જોડવાનો સમાવેશ થાય છે. કાર્યાત્મક ન્યુરોઇમેજિંગ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિનો એક સમૃદ્ધ સમૂહ છે, અને શ્રેષ્ઠ પદ્ધતિ અંગે ઘણીવાર કોઈ સર્વસંમતિ હોતી નથી. તેના બદલે, સંશોધકો દરેક સમસ્યાનો સ્વતંત્ર રીતે સંપર્ક કરે છે અને યોગ્ય મોડેલ/અલ્ગોરિધમ પસંદ કરે છે. આ સંદર્ભમાં ન્યુરોસાયન્સ, કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજી, સ્ટેટિસ્ટિક્સ અને મશીન લર્નિંગ સમુદાયો વચ્ચે પ્રમાણમાં સક્રિય આદાનપ્રદાન છે. અગ્રણી અભિગમોમાં વિશાળ એકરૂપ અભિગમોનો સમાવેશ થાય છે જે પ્રયોગની સ્થિતિ સાથેના સંબંધ માટે ઇમેજિંગ ડેટામાં વ્યક્તિગત વોક્સેલ્સની તપાસ કરે છે. મુખ્ય અભિગમ એ સામાન્ય રેખીય મોડેલ (જી. એલ. એમ.) મલ્ટિવેરિયેટ-અને વર્ગીકરણ આધારિત અભિગમો છે, જેને ઘણીવાર મલ્ટિ વોક્સેલ પેટર્ન વિશ્લેષણ અથવા મલ્ટિ-વેરિએટ પેટર્ન વિશ્લેષણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, જે પ્રાયોગિક સ્થિતિ માટે વૈશ્વિક અને સંભવિત વિતરિત પ્રતિક્રિયાઓ માટે ડેટાની તપાસ કરે છે. પ્રારંભિક અભિગમો દ્રશ્ય ઉત્તેજનાના પ્રતિભાવોનો અભ્યાસ કરવા માટે સહાયક વેક્ટર મશીનો (SVM) નો ઉપયોગ કરતા હતા. તાજેતરમાં, વૈકલ્પિક પેટર્ન ઓળખ અલ્ગોરિધમ્સની શોધ કરવામાં આવી છે, જેમ કે રેન્ડમ ફોરેસ્ટ આધારિત ગિની કોન્ટ્રાસ્ટ અથવા સ્પાર્સ રીગ્રેસન અને ડિક્શનરી લર્નિંગ ફંક્શનલ કનેક્ટિવિટી એનાલિસિસ મગજના આંતરિક નેટવર્ક માળખાનો અભ્યાસ કરે છે, જેમાં પ્રદેશો વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનો સમાવેશ થાય છે. આવા મોટાભાગના અભ્યાસો મગજને વિભાજિત કરવા અથવા વર્તણૂકીય પગલાં સાથે સહસંબંધ શોધવા માટે વિશ્રામી સ્થિતિની માહિતી પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. કાર્ય વિશિષ્ટ માહિતીનો ઉપયોગ મગજના પ્રદેશો વચ્ચેના કારણભૂત સંબંધોનો અભ્યાસ કરવા માટે થઈ શકે છે (દા. ત., ડાયનેમિક કોઝલ મેપિંગ (ડીસીએમ)). વિષયોના મોટા સમૂહો સાથે કામ કરતી વખતે, સામાન્ય સંદર્ભ માળખામાં વ્યક્તિગત વિષયોના સામાન્યકરણ (નોંધણી) નિર્ણાયક છે. એનાટોમી (એફએસએલ, ફ્રીસર્ફર, એસપીએમ) પર આધારિત સામાન્યીકરણ કરવા માટે કામ અને સાધનોનો એક સમૂહ અસ્તિત્વમાં છે. વિષયોમાં અવકાશી પરિવર્તનશીલતાને ધ્યાનમાં રાખીને સંરેખણ એ વધુ તાજેતરનું કાર્ય છે. ઉદાહરણોમાં એફએમઆરઆઈ સિગ્નલ સહસંબંધ પર આધારિત આચ્છાદનનું સંરેખણ, કાર્ય-અથવા વિશ્રામી સ્થિતિ ડેટા બંનેમાં વૈશ્વિક કાર્યાત્મક જોડાણ માળખા પર આધારિત સંરેખણ અને વ્યક્તિગત વોક્સેલ્સના ઉત્તેજના વિશિષ્ટ સક્રિયકરણ રૂપરેખાઓ પર આધારિત સંરેખણ છે. તબીબી ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ માટેનું સોફ્ટવેર સોફ્ટવેર એ IO, વિઝ્યુલાઇઝેશન અને ક્રિયાપ્રતિક્રિયા, યુઝર ઇન્ટરફેસ, ડેટા મેનેજમેન્ટ અને ગણતરી પ્રદાન કરતી સિસ્ટમોનું એક જટિલ સંયોજન છે. સામાન્ય રીતે સિસ્ટમ આર્કિટેક્ચર એલ્ગોરિધમ ડેવલપર્સ, એપ્લિકેશન ડેવલપર્સ અને વપરાશકર્તાઓને સેવા આપવા માટે સ્તરબદ્ધ હોય છે. નીચેના સ્તરો ઘણીવાર પુસ્તકાલયો અને/અથવા સાધનસામગ્રી હોય છે જે મૂળભૂત ગણતરી ક્ષમતાઓ પૂરી પાડે છે; જ્યારે ટોચના સ્તરો વિશિષ્ટ કાર્યક્રમો હોય છે જે ચોક્કસ તબીબી સમસ્યાઓ, રોગો અથવા શરીર પ્રણાલીઓને સંબોધિત કરે છે. વધારાની નોંધો મેડિકલ ઈમેજ કમ્પ્યુટિંગ પણ કોમ્પ્યુટર વિઝનના ક્ષેત્ર સાથે સંબંધિત છે. એક આંતરરાષ્ટ્રીય સમાજ, એમ. આઈ. સી. સી. એ. આઈ. સોસાયટી આ ક્ષેત્રનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને વાર્ષિક પરિષદ અને સંલગ્ન કાર્યશાળાઓનું આયોજન કરે છે. આ પરિષદ માટેની કાર્યવાહી સ્પ્રિંગર દ્વારા કોમ્પ્યુટર સાયન્સ શ્રેણીમાં વ્યાખ્યાન નોંધોમાં પ્રકાશિત કરવામાં આવી છે. વર્ષ 2000માં એન. આયચે અને જે. ડંકને મેદાનની સ્થિતિની સમીક્ષા કરી હતી. બ્રેઇન કનેક્ટિવિટી એસ્ટીમેટર્સ લિસ્ટ ઓફ ફંક્શનલ કનેક્ટિવિટી સોફ્ટવેર રેસ્ટિંગ સ્ટેટ એફએમઆરઆઈ ઇમેજિંગ ઇન્ફોર્મેટિક્સ ન્યુરોઇમેજિંગ સોફ્ટવેર રેફરન્સ જર્નલ્સ ઓન મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ મેડિકલ ઇમેજ એનાલિસિસ (મેડિયા); ધ એમઆઈસીસીએઆઈ સોસાયટીની સત્તાવાર જર્નલ પણ છે, જે વાર્ષિક એમઆઈસીસીએઆઈ કોન્ફરન્સનું આયોજન કરે છે, જે મેડિકલ ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ માટે એક અગ્રણી પરિષદ છે-મેડિકલ ઇમેજિંગ પર આઈ. ઈ. ઈ. ઈ. ટ્રાન્ઝેક્શન્સ (આઈ. ઈ. ઈ. ઈ. ટી. એમ. આઈ.) મેડિકલ ફિઝિક્સ જર્નલ ઓફ ડિજિટલ ઇમેજિંગ (જે. ડી. આઈ.); સોસાયટી ઓફ ઇમેજિંગ ઇન્ફોર્મેટિક્સ કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ મેડિકલ ઇમેજિંગ એન્ડ ગ્રાફિક્સ જર્નલ ઓફ કમ્પ્યુટર એઇડેડ રેડિયોલોજી એન્ડ સર્જરી બીએમસી મેડિકલ ઇમેજિંગની સત્તાવાર જર્નલ આ ઉપરાંત નીચેના જર્નલો પ્રસંગોપાત તબીબી ઇમેજ કમ્પ્યુટિંગ અથવા વિશિષ્ટ પદ્ધતિઓની પદ્ધતિઓ અને ચોક્કસ ક્લિનિકલ એપ્લિકેશન્સનું વર્ણન કરતા લેખો પ્રકાશિત કરે છે.