Medical image computing
मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग (एम. आई. सी.) कंप्यूटर विज्ञान, सूचना इंजीनियरिंग, विद्युत इंजीनियरिंग, भौतिकी, गणित और चिकित्सा के प्रतिच्छेदन पर एक अंतःविषय क्षेत्र है। यह क्षेत्र चिकित्सा छवियों से संबंधित समस्याओं को हल करने और जैव चिकित्सा अनुसंधान और नैदानिक देखभाल के लिए उनके उपयोग के लिए कम्प्यूटेशनल और गणितीय विधियों का विकास करता है। एम. आई. सी. का मुख्य लक्ष्य चिकित्सा छवियों से नैदानिक रूप से प्रासंगिक जानकारी या ज्ञान निकालना है। जबकि मेडिकल इमेजिंग के क्षेत्र से निकटता से संबंधित है, एम. आई. सी. छवियों के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, न कि उनके अधिग्रहण पर। विधियों को कई व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता हैः छवि विभाजन, छवि पंजीकरण, छवि-आधारित शारीरिक प्रतिरूपण, और अन्य। मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग आम तौर पर नियमित x-y-z स्थानिक अंतराल (2D में छवियाँ और 3D में वॉल्यूम, सामान्य रूप से छवियों के रूप में संदर्भित) के साथ समान रूप से नमूने वाले डेटा पर काम करती है। प्रत्येक नमूना बिंदु पर, डेटा को आम तौर पर हस्ताक्षरित और अहस्ताक्षरित लघु (16-बिट) जैसे अभिन्न रूप में दर्शाया जाता है, हालांकि अहस्ताक्षरित चार (8-बिट) से 32-बिट फ्लोट तक के रूप असामान्य नहीं हैं। नमूना बिंदु पर डेटा का विशेष अर्थ तौर-तरीकों पर निर्भर करता हैः उदाहरण के लिए एक सी. टी. अधिग्रहण विकिरण घनत्व मूल्यों को एकत्र करता है, जबकि एक एम. आर. आई. अधिग्रहण टी1 या टी2-भारित छवियों को एकत्र कर सकता है। अनुदैर्ध्य, समय-परिवर्तनशील अधिग्रहण नियमित समय चरणों के साथ छवियों को प्राप्त कर सकते हैं या नहीं भी कर सकते हैं। घुमावदार-सरणी अल्ट्रासाउंड जैसे तौर-तरीकों के कारण पंखे जैसी छवियां भी आम हैं और उन्हें संसाधित करने के लिए विभिन्न प्रतिनिधित्व और एल्गोरिदमिक तकनीकों की आवश्यकता होती है। अन्य डेटा रूपों में अधिग्रहण के दौरान गैन्ट्री झुकाव के कारण कतरित छवियां शामिल हैं; और असंरचित जाली, जैसे हेक्साहेड्रल और टेट्राहेड्रल रूप, जिनका उपयोग उन्नत बायोमैकेनिकल विश्लेषण (जैसे, ऊतक विरूपण, संवहनी परिवहन, हड्डी प्रत्यारोपण) में किया जाता है। विभाजन विभाजन एक छवि को विभिन्न सार्थक खंडों में विभाजित करने की प्रक्रिया है। मेडिकल इमेजिंग में, ये खंड अक्सर विभिन्न ऊतक वर्गों, अंगों, विकृतियों या अन्य जैविक रूप से प्रासंगिक संरचनाओं के अनुरूप होते हैं। कम कंट्रास्ट, शोर और अन्य इमेजिंग अस्पष्टताओं के कारण चिकित्सा छवि विभाजन को मुश्किल बना दिया जाता है। यद्यपि छवि विभाजन के लिए कई कंप्यूटर दृष्टि तकनीकें हैं, कुछ को विशेष रूप से चिकित्सा छवि कंप्यूटिंग के लिए अनुकूलित किया गया है। नीचे इस क्षेत्र के भीतर तकनीकों का एक नमूना दिया गया है; कार्यान्वयन उस विशेषज्ञता पर निर्भर करता है जो चिकित्सक प्रदान कर सकते हैं। एटलस-आधारित विभाजनः कई अनुप्रयोगों के लिए, एक नैदानिक विशेषज्ञ कई छवियों को मैन्युअल रूप से लेबल कर सकता है; अनदेखी छवियों को विभाजित करना इन मैन्युअल रूप से लेबल किए गए प्रशिक्षण छवियों से एक्सट्रापोलेट करने की बात है। इस शैली की विधियों को आम तौर पर एटलस-आधारित विभाजन विधियों के रूप में संदर्भित किया जाता है। पैरामीट्रिक एटलस विधियाँ आम तौर पर इन प्रशिक्षण छवियों को एक एकल एटलस छवि में जोड़ती हैं, जबकि गैर-पैरामीट्रिक एटलस विधियाँ आम तौर पर सभी प्रशिक्षण छवियों का अलग से उपयोग करती हैं। एटलस-आधारित विधियों में आमतौर पर एटलस छवि या छवियों को एक नई, अनदेखी छवि के साथ संरेखित करने के लिए छवि पंजीकरण के उपयोग की आवश्यकता होती है। आकार-आधारित विभाजनः कई विधियाँ किसी दिए गए ढांचे के लिए एक टेम्पलेट आकार को मानकीकृत करती हैं, जो अक्सर सीमा के साथ नियंत्रण बिंदुओं पर निर्भर करती हैं। फिर एक नई छवि से मेल खाने के लिए पूरे आकार को विकृत कर दिया जाता है। सबसे आम आकार-आधारित तकनीकों में से दो सक्रिय आकार मॉडल और सक्रिय उपस्थिति मॉडल हैं। ये विधियाँ बहुत प्रभावशाली रही हैं, और इसी तरह के मॉडल को जन्म दिया है। छवि-आधारित विभाजनः कुछ विधियाँ एक टेम्पलेट को शुरू करती हैं और छवि डेटा के अनुसार इसके आकार को परिष्कृत करती हैं, जबकि अभिन्न त्रुटि उपायों को कम करती हैं, जैसे कि सक्रिय समोच्च मॉडल और इसकी विविधताएँ। अंतःक्रियात्मक विभाजनः अंतःक्रियात्मक विधियाँ तब उपयोगी होती हैं जब चिकित्सक कुछ जानकारी प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि बीज क्षेत्र या क्षेत्र से खंड की मोटे तौर पर रूपरेखा। एक एल्गोरिथ्म तब चिकित्सक के मार्गदर्शन के साथ या उसके बिना इस तरह के विभाजन को पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत कर सकता है। प्रत्येक पिक्सेल के ऊतक वर्ग को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए पेंट ब्रश जैसे उपकरणों का उपयोग करके मैनुअल विभाजन, कई इमेजिंग अनुप्रयोगों के लिए स्वर्ण मानक बना हुआ है। हाल ही में, प्रतिक्रिया नियंत्रण सिद्धांत के सिद्धांतों को विभाजन में शामिल किया गया है, जो उपयोगकर्ता को बहुत अधिक लचीलापन देता है और त्रुटियों के स्वचालित सुधार की अनुमति देता है। विषयगत सतह विभाजनः यह विधि विभाजन कार्य के विकास के विचार पर आधारित है जो एक अभिक्षेप-प्रसार मॉडल द्वारा नियंत्रित होता है। किसी वस्तु को विभाजित करने के लिए, एक विभाजन बीज की आवश्यकता होती है (यह वह प्रारंभिक बिंदु है जो छवि में वस्तु की अनुमानित स्थिति निर्धारित करता है)। नतीजतन, एक प्रारंभिक विभाजन कार्य का निर्माण किया जाता है। व्यक्तिपरक सतह विधि के पीछे का विचार यह है कि बीज की स्थिति इस विभाजन कार्य के रूप को निर्धारित करने वाला मुख्य कारक है। कन्वोलुशनल न्यूरल नेटवर्क (सी. एन. एन.): मशीन लर्निंग मॉडल की प्रगति के कारण कंप्यूटर-सहायता प्राप्त पूरी तरह से स्वचालित विभाजन प्रदर्शन में सुधार हुआ है। सी. एन. एन. आधारित मॉडल जैसे सेगनेट, यूनेट, रेसनेट, ए. ए. टी. एस. एन., ट्रांसफॉर्मर और जी. ए. एन. ने विभाजन प्रक्रिया को तेज किया है। भविष्य में, ऐसे मॉडल अपने बेहतर प्रदर्शन और गति के कारण मैनुअल विभाजन की जगह ले सकते हैं। हालाँकि, छवि विभाजन विधियों के कुछ अन्य वर्गीकरण हैं जो उपरोक्त श्रेणियों के समान हैं। इसके अलावा, हम एक अन्य समूह को "संकर" के रूप में वर्गीकृत कर सकते हैं जो विधियों के संयोजन पर आधारित है। पंजीकरण छवि पंजीकरण एक ऐसी प्रक्रिया है जो छवियों के सही संरेखण की खोज करती है। सबसे सरल मामले में, दो छवियाँ संरेखित हैं। आमतौर पर, एक छवि को लक्ष्य छवि के रूप में माना जाता है और दूसरी को स्रोत छवि के रूप में माना जाता है; स्रोत छवि को लक्ष्य छवि से मेल खाने के लिए बदल दिया जाता है। अनुकूलन प्रक्रिया एक समानता मूल्य के आधार पर स्रोत छवि के परिवर्तन को अद्यतन करती है जो संरेखण की वर्तमान गुणवत्ता का मूल्यांकन करती है। इस पुनरावृत्ति प्रक्रिया को तब तक दोहराया जाता है जब तक कि एक (स्थानीय) इष्टतम नहीं मिल जाता। एक उदाहरण संरचनात्मक और चयापचय जानकारी को संयोजित करने के लिए सी. टी. और पी. ई. टी. छवियों का पंजीकरण है (चित्र देखें)। छवि पंजीकरण का उपयोग विभिन्न प्रकार के चिकित्सा अनुप्रयोगों में किया जाता हैः अस्थायी परिवर्तनों का अध्ययन। अनुदैर्ध्य अध्ययन रोग की प्रगति जैसी दीर्घकालिक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए कई महीनों या वर्षों में चित्र प्राप्त करते हैं। समय श्रृंखला एक ही सत्र (सेकंड या मिनट) के भीतर प्राप्त छवियों के अनुरूप होती है। इनका उपयोग संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं, हृदय विकृतियों और श्वसन का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है। विभिन्न इमेजिंग तौर-तरीकों से पूरक जानकारी का संयोजन। एक उदाहरण शारीरिक और कार्यात्मक जानकारी का संलयन है। चूँकि संरचनाओं का आकार और आकार अलग-अलग तरीकों से भिन्न होता है, इसलिए संरेखण गुणवत्ता का मूल्यांकन करना अधिक चुनौतीपूर्ण है। इससे पारस्परिक जानकारी जैसे समानता उपायों का उपयोग हुआ है। विषयों की आबादी की विशेषता। अंतर-विषय पंजीकरण के विपरीत, रुचि के अंग की संरचनात्मक परिवर्तनशीलता के आधार पर विषयों के बीच एक-से-एक मानचित्रण मौजूद नहीं हो सकता है। कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में एटलस निर्माण के लिए अंतर-विषय पंजीकरण की आवश्यकता होती है। यहाँ, उद्देश्य सांख्यिकीय रूप से विभिन्न विषयों में अंगों की शरीर रचना का प्रतिरूपण करना है। कंप्यूटर सहायता प्राप्त शल्य चिकित्सा। कंप्यूटर-सहायता प्राप्त शल्यचिकित्सा में पूर्व-शल्यचिकित्सा छवियाँ जैसे कि सी. टी. या एम. आर. आई. को अंतर-शल्यचिकित्सा छवियों या ट्रैकिंग प्रणालियों में पंजीकृत किया जाता है ताकि छवि मार्गदर्शन या नेविगेशन की सुविधा हो सके। छवि पंजीकरण करते समय कई महत्वपूर्ण विचार होते हैंः परिवर्तन मॉडल। आम विकल्प कठोर, एफ़ाइन और विकृत परिवर्तन मॉडल हैं। बी-स्प्लाइन और थिन प्लेट स्प्लाइन मॉडल का उपयोग आमतौर पर मानकीकृत परिवर्तन क्षेत्रों के लिए किया जाता है। गैर-पैरामीट्रिक या घने विरूपण क्षेत्र प्रत्येक ग्रिड स्थान पर एक विस्थापन सदिश ले जाते हैं; इसके लिए अतिरिक्त नियमितीकरण बाधाओं की आवश्यकता होती है। विरूपण क्षेत्रों का एक विशिष्ट वर्ग डिफियोमोर्फिज्म हैं, जो एक चिकनी व्युत्क्रम के साथ व्युत्क्रमणीय परिवर्तन हैं। समानता मीट्रिक। पंजीकरण गुणवत्ता की मात्रा निर्धारित करने के लिए एक दूरी या समानता कार्य का उपयोग किया जाता है। इस समानता की गणना या तो मूल छवियों पर या छवियों से निकाली गई विशेषताओं पर की जा सकती है। सामान्य समानता उपाय वर्ग दूरी (एसएसडी), सहसंबंध गुणांक और पारस्परिक जानकारी का योग हैं। समानता माप का चुनाव इस बात पर निर्भर करता है कि क्या छवियां एक ही तरीके से हैं; अधिग्रहण शोर भी इस निर्णय में एक भूमिका निभा सकता है। उदाहरण के लिए, एसएसडी गौसी शोर के साथ समान तौर-तरीके की छवियों के लिए इष्टतम समानता माप है। हालाँकि, अल्ट्रासाउंड में छवि आँकड़े गौसियन शोर से काफी अलग हैं, जिससे अल्ट्रासाउंड विशिष्ट समानता उपायों की शुरुआत हुई है। मल्टी-मोडल पंजीकरण के लिए अधिक परिष्कृत समानता माप की आवश्यकता होती है; वैकल्पिक रूप से, एक अलग छवि प्रतिनिधित्व का उपयोग किया जा सकता है, जैसे संरचनात्मक प्रतिनिधित्व या आसन्न शरीर रचना का पंजीकरण। हाल के एक अध्ययन में साझा, घने छवि प्रतिनिधित्वों को सीखने के लिए विपरीत कोडिंग का उपयोग किया गया, जिसे सीओएमआईआर (विपरीत बहु-मॉडल छवि प्रतिनिधित्व) के रूप में संदर्भित किया गया है, जिसने बहु-मॉडल छवियों के पंजीकरण को सक्षम किया जहां मौजूदा पंजीकरण विधियां अक्सर पर्याप्त रूप से समान छवि संरचनाओं की कमी के कारण विफल हो जाती हैं। इसने बहु-मॉडल पंजीकरण समस्या को एक मोनो-मॉडल तक कम कर दिया, जिसमें सामान्य तीव्रता आधारित, साथ ही सुविधा-आधारित, पंजीकरण एल्गोरिदम लागू किए जा सकते हैं। अनुकूलन प्रक्रिया। या तो निरंतर या असतत अनुकूलन किया जाता है। निरंतर अनुकूलन के लिए, अभिसरण गति में सुधार के लिए ढाल-आधारित अनुकूलन तकनीकों को लागू किया जाता है। विज़ुअलाइज़ेशन विज़ुअलाइज़ेशन मेडिकल इमेज कम्प्यूटिंग में कई महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। वैज्ञानिक विज़ुअलाइज़ेशन के तरीकों का उपयोग चिकित्सा छवियों के बारे में समझने और संवाद करने के लिए किया जाता है, जो स्वाभाविक रूप से स्थानिक-अस्थायी हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और डेटा विश्लेषण का उपयोग असंरचित डेटा रूपों पर किया जाता है, उदाहरण के लिए एल्गोरिथमिक प्रसंस्करण के दौरान प्राप्त सांख्यिकीय उपायों का मूल्यांकन करते समय। डेटा के साथ प्रत्यक्ष बातचीत, विज़ुअलाइज़ेशन प्रक्रिया की एक प्रमुख विशेषता, का उपयोग डेटा के बारे में दृश्य प्रश्न करने, छवियों की व्याख्या करने, विभाजन और पंजीकरण प्रक्रियाओं का मार्गदर्शन करने और डेटा के दृश्य प्रतिनिधित्व को नियंत्रित करने (प्रकाश प्रतिपादन गुणों को नियंत्रित करके और मापदंडों को देखकर) के लिए किया जाता है। दृश्य का उपयोग प्रारंभिक अन्वेषण और विश्लेषण के मध्यवर्ती और अंतिम परिणामों को व्यक्त करने के लिए किया जाता है। चित्र "विज़ुअलाइज़ेशन ऑफ़ मेडिकल इमेजिंग" कई प्रकार के विज़ुअलाइज़ेशन को दर्शाता हैः 1. ग्रे स्केल छवियों के रूप में क्रॉस-सेक्शन का प्रदर्शन; 2. ग्रे स्केल छवियों के रिफॉर्मेटेड दृश्य (इस उदाहरण में सैजिटल दृश्य में छवि अधिग्रहण की मूल दिशा की तुलना में एक अलग अभिविन्यास है; और 3. एक ही डेटा का 3डी आयतन प्रतिपादन। नोडुलर घाव अलग-अलग प्रस्तुतियों में स्पष्ट रूप से दिखाई देता है और एक सफेद रेखा के साथ एनोटेट किया गया है। विभिन्न आकारों और आकारों के अंगों वाले लोगों के कारण चिकित्सा छवियां अलग-अलग व्यक्तियों में काफी भिन्न हो सकती हैं। इसलिए, इस परिवर्तनशीलता के लिए चिकित्सा छवियों का प्रतिनिधित्व करना महत्वपूर्ण है। चिकित्सा छवियों का प्रतिनिधित्व करने का एक लोकप्रिय तरीका एक या अधिक एटलस का उपयोग करना है। यहाँ, एक एटलस एक प्रशिक्षण डेटासेट से सीखे गए मापदंडों के साथ छवियों की आबादी के लिए एक विशिष्ट मॉडल को संदर्भित करता है। एटलस का सबसे सरल उदाहरण एक औसत तीव्रता वाली छवि है, जिसे आमतौर पर टेम्पलेट के रूप में जाना जाता है। हालांकि, एक एटलस में समृद्ध जानकारी भी शामिल हो सकती है, जैसे कि स्थानीय छवि सांख्यिकी और इस बात की संभावना कि एक विशेष स्थानिक स्थान पर एक निश्चित लेबल है। नई चिकित्सा छवियाँ, जिनका प्रशिक्षण के दौरान उपयोग नहीं किया जाता है, उन्हें एक एटलस में मैप किया जा सकता है, जिसे विशिष्ट अनुप्रयोग के अनुरूप बनाया गया है, जैसे कि विभाजन और समूह विश्लेषण। एक छवि को एटलस में मानचित्रित करने में आमतौर पर छवि और एटलस को पंजीकृत करना शामिल होता है। इस विरूपण का उपयोग चिकित्सा छवियों में परिवर्तनशीलता को संबोधित करने के लिए किया जा सकता है। एकल टेम्पलेट सबसे सरल तरीका चिकित्सा छवियों को एकल टेम्पलेट छवि के विकृत संस्करणों के रूप में मॉडल करना है। उदाहरण के लिए, शारीरिक एम. आर. आई. मस्तिष्क स्कैन को अक्सर एम. एन. आई. टेम्पलेट में मैप किया जाता है ताकि सामान्य निर्देशांक में सभी मस्तिष्क स्कैन का प्रतिनिधित्व किया जा सके। एकल-टेम्पलेट दृष्टिकोण की मुख्य कमी यह है कि यदि टेम्पलेट और दी गई परीक्षण छवि के बीच महत्वपूर्ण अंतर हैं, तो एक को दूसरे पर मैप करने का एक अच्छा तरीका नहीं हो सकता है। उदाहरण के लिए, गंभीर मस्तिष्क असामान्यताओं (यानी, एक ट्यूमर या शल्य चिकित्सा प्रक्रिया) वाले रोगी का शारीरिक एम. आर. आई. मस्तिष्क स्कैन, आसानी से एम. एन. आई. टेम्पलेट को मैप नहीं कर सकता है। एकल टेम्पलेट पर भरोसा करने के बजाय, कई टेम्प्लेट का उपयोग किया जा सकता है। विचार यह है कि किसी छवि को किसी एक टेम्पलेट के विकृत संस्करण के रूप में दर्शाया जाए। उदाहरण के लिए, एक स्वस्थ आबादी के लिए एक टेम्पलेट और एक रोगग्रस्त आबादी के लिए एक टेम्पलेट हो सकता है। हालाँकि, कई अनुप्रयोगों में, यह स्पष्ट नहीं है कि कितने टेम्प्लेट की आवश्यकता है। इससे निपटने का एक सरल यद्यपि कम्प्यूटेशनल रूप से महंगा तरीका यह है कि एक प्रशिक्षण डेटासेट में प्रत्येक छवि एक टेम्पलेट छवि हो और इस प्रकार प्रत्येक नई छवि का सामना प्रशिक्षण डेटासेट में प्रत्येक छवि के साथ किया जाता है। एक और अधिक हालिया दृष्टिकोण स्वचालित रूप से आवश्यक टेम्पलेटों की संख्या पाता है। सांख्यिकीय विश्लेषण सांख्यिकीय विधियाँ चिकित्सा इमेजिंग क्षेत्र को आधुनिक कंप्यूटर विजन, मशीन लर्निंग और पैटर्न रिकग्निशन के साथ जोड़ती हैं। पिछले दशक में, कई बड़े डेटासेट सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए गए हैं (उदाहरण के लिए एडीएनआई, 1000 कार्यात्मक कनेक्टम परियोजना देखें), आंशिक रूप से विभिन्न संस्थानों और अनुसंधान केंद्रों के बीच सहयोग के कारण। डेटा आकार में इस वृद्धि के लिए नए एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है जो नैदानिक प्रश्नों को संबोधित करने के लिए छवियों में सूक्ष्म परिवर्तनों का पता लगा सकते हैं। इस तरह के नैदानिक प्रश्न बहुत विविध हैं और इनमें समूह विश्लेषण, इमेजिंग बायोमार्कर, रोग फेनोटाइपिंग और अनुदैर्ध्य अध्ययन शामिल हैं। समूह विश्लेषण समूह विश्लेषण का उद्देश्य दो या दो से अधिक समूहों की छवियों की तुलना करके किसी बीमारी से उत्पन्न असामान्यताओं का पता लगाना और उनकी मात्रा निर्धारित करना है। आम तौर पर इनमें से एक समूह में सामान्य (नियंत्रण) विषय होते हैं, और दूसरे में असामान्य रोगी होते हैं। रोग के कारण होने वाली भिन्नता शरीर रचना विज्ञान के असामान्य विरूपण के रूप में प्रकट हो सकती है (वोक्सेल-आधारित मॉर्फोमेट्री देखें)। उदाहरण के लिए, मस्तिष्क में हिप्पोकैम्पस जैसे उप-कॉर्टिकल ऊतकों का सिकुड़ना अल्जाइमर रोग से जुड़ा हो सकता है। इसके अतिरिक्त, बायोकेमिकल (कार्यात्मक) गतिविधि में परिवर्तन को पॉज़िट्रॉन उत्सर्जन टोमोग्राफी जैसे इमेजिंग तौर-तरीकों का उपयोग करके देखा जा सकता है। समूहों के बीच तुलना आमतौर पर वोक्सेल स्तर पर की जाती है। इसलिए, सबसे लोकप्रिय पूर्व-प्रसंस्करण पाइपलाइन, विशेष रूप से न्यूरोइमेजिंग में, वॉक्सेल के बीच पत्राचार बनाए रखने के लिए (मेडिकल इमेज रजिस्ट्रेशन) के माध्यम से एक डेटासेट में सभी छवियों को एक सामान्य समन्वय फ्रेम में बदल देती है। इस वोक्सेल-वार पत्राचार को देखते हुए, सबसे आम आवृत्तिवादी विधि प्रत्येक वोक्सेल के लिए एक सांख्यिकीय निष्कर्ष निकालना है (उदाहरण के लिए, प्रत्येक समूह के लिए औसत वोक्सेल तीव्रता) और यह मूल्यांकन करने के लिए सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण करना है कि क्या एक शून्य परिकल्पना समर्थित है या नहीं। शून्य परिकल्पना आम तौर पर मानती है कि दो समूह एक ही वितरण से लिए गए हैं, और इसलिए, समान सांख्यिकीय गुण होने चाहिए (उदाहरण के लिए, दो समूहों के औसत मान एक विशेष वोक्सेल के लिए बराबर हैं)। चूँकि चिकित्सा छवियों में बड़ी संख्या में वॉक्सेल होते हैं, इसलिए कई तुलनाओं के मुद्दे को संबोधित करने की आवश्यकता है। समूह विश्लेषण समस्या से निपटने के लिए बायेसियन दृष्टिकोण भी हैं। वर्गीकरण हालांकि समूह विश्लेषण एक शरीर रचना विज्ञान और कार्य पर एक विकृति के सामान्य प्रभावों की मात्रा निर्धारित कर सकता है, यह विषय स्तर के उपाय प्रदान नहीं करता है, और इसलिए निदान के लिए बायोमार्कर के रूप में उपयोग नहीं किया जा सकता है (इमेजिंग बायोमार्कर देखें)। दूसरी ओर, चिकित्सक अक्सर पैथोलॉजी के प्रारंभिक निदान में रुचि रखते हैं (यानी। वर्गीकरण,) और किसी रोग की प्रगति को सीखने में (अर्थात। प्रतिगमन)। पद्धतिगत दृष्टिकोण से, वर्तमान तकनीकें मानक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को लागू करने से लेकर मेडिकल इमेजिंग डेटासेट तक भिन्न होती हैं। वेक्टर मशीन का समर्थन करें), क्षेत्र की जरूरतों के लिए अनुकूलित नए दृष्टिकोण विकसित करने के लिए। मुख्य कठिनाइयाँ इस प्रकार हैंः छोटे नमूने का आकार (आयामी अभिशाप): एक बड़े मेडिकल इमेजिंग डेटासेट में सैकड़ों से हजारों छवियाँ होती हैं, जबकि एक विशिष्ट वॉल्यूमेट्रिक छवि में वोक्सेल की संख्या आसानी से लाखों से अधिक हो सकती है। इस समस्या का एक उपाय सूचनात्मक अर्थों में सुविधाओं की संख्या को कम करना है (आयामी कमी देखें)। इस मुद्दे को हल करने के लिए कई गैर-पर्यवेक्षित और अर्ध-/ पर्यवेक्षित दृष्टिकोण प्रस्तावित किए गए हैं। व्याख्याः एक अच्छी सामान्यीकरण सटीकता हमेशा प्राथमिक उद्देश्य नहीं होती है, क्योंकि चिकित्सक यह समझना चाहेंगे कि शरीर रचना विज्ञान के कौन से भाग रोग से प्रभावित होते हैं। इसलिए, परिणामों की व्याख्यात्मकता बहुत महत्वपूर्ण है; छवि संरचना की अनदेखी करने वाले तरीके अनुकूल नहीं हैं। विशेषता चयन के आधार पर वैकल्पिक विधियों का प्रस्ताव किया गया है। क्लस्टरिंग छवि-आधारित पैटर्न वर्गीकरण विधियाँ आम तौर पर मानती हैं कि किसी बीमारी के तंत्रिका संबंधी प्रभाव विशिष्ट और अच्छी तरह से परिभाषित हैं। हो सकता है कि हमेशा ऐसा न हो। कई चिकित्सा स्थितियों के लिए, रोगी की आबादी अत्यधिक विषम है, और उप-शर्तों में आगे वर्गीकरण स्थापित नहीं किया गया है। इसके अतिरिक्त, कुछ बीमारियों (जैसे, ऑटिज्म स्पेक्ट्रम डिसऑर्डर (ए. एस. डी.), सिज़ोफ्रेनिया, हल्के संज्ञानात्मक हानि (एम. सी. आई.)) को हल्के संज्ञानात्मक हानि से लेकर बहुत स्पष्ट रोग संबंधी परिवर्तनों तक निरंतर या लगभग निरंतर स्पेक्ट्रा द्वारा चिह्नित किया जा सकता है। विषम विकारों के छवि-आधारित विश्लेषण को सुविधाजनक बनाने के लिए, पैटर्न वर्गीकरण के लिए पद्धतिगत विकल्प विकसित किए गए हैं। ये तकनीकें एक दी गई आबादी को सजातीय उप-आबादी में क्लस्टर करने के लिए उच्च-आयामी समूह और उच्च-आयामी पैटर्न-प्रतिगमन से विचारों को उधार लेती हैं। लक्ष्य प्रत्येक उप-जनसंख्या के भीतर रोग की बेहतर मात्रात्मक समझ प्रदान करना है। आकार विश्लेषण मेडिकल इमेज कम्प्यूटिंग का क्षेत्र है जो विभिन्न इमेजिंग तौर-तरीकों से प्राप्त संरचनाओं के ज्यामितीय गुणों का अध्ययन करता है। संरचनाओं की विभिन्न आबादी के बीच रूपात्मक परिवर्तनों का सटीक रूप से पता लगाने की क्षमता के कारण आकार विश्लेषण हाल ही में चिकित्सा समुदाय के लिए बढ़ती रुचि का कारण बन गया है। स्वस्थ बनाम रोगजनक, महिला बनाम पुरुष, युवा बनाम बुजुर्ग। आकार विश्लेषण में दो मुख्य चरण शामिल हैंः आकार पत्राचार और सांख्यिकीय विश्लेषण। आकार पत्राचार वह कार्यप्रणाली है जो त्रिभुज जाली, आकृति, बिंदु सेट या आयतन छवियों द्वारा दर्शाए गए ज्यामितीय आकारों के बीच संगत स्थानों की गणना करती है। स्पष्ट रूप से पत्राचार की परिभाषा सीधे विश्लेषण को प्रभावित करेगी। पत्राचार ढांचे के लिए विभिन्न विकल्पों में से हम पा सकते हैंः शारीरिक पत्राचार, मैनुअल लैंडमार्क, कार्यात्मक पत्राचार (यानी। समान न्यूरोनल कार्यक्षमता के लिए जिम्मेदार ब्रेन मॉर्फोमेट्री लोकस में), ज्यामिति पत्राचार, (छवि मात्रा के लिए) तीव्रता समानता, आदि। कुछ दृष्टिकोण, जैसे। वर्णक्रमीय आकार विश्लेषण के लिए पत्राचार की आवश्यकता नहीं होती है, लेकिन आकार विवरणकों की सीधे तुलना करें। सांख्यिकीय विश्लेषण संगत स्थानों पर संरचनात्मक परिवर्तन का मापन प्रदान करेगा। अनुदैर्ध्य अध्ययन अनुदैर्ध्य अध्ययनों में एक ही व्यक्ति को बार-बार चित्रित किया जाता है। इस जानकारी को छवि विश्लेषण के साथ-साथ सांख्यिकीय प्रतिरूपण दोनों में शामिल किया जा सकता है। अनुदैर्ध्य छवि प्रसंस्करण में, अलग-अलग समय बिंदुओं के विभाजन और विश्लेषण विधियों को सूचित किया जाता है और आम तौर पर एक विषय के भीतर के टेम्पलेट से सामान्य जानकारी के साथ नियमित किया जाता है। यह नियमितीकरण मापन शोर को कम करने के लिए बनाया गया है और इस प्रकार संवेदनशीलता और सांख्यिकीय शक्ति को बढ़ाने में मदद करता है। साथ ही अति-नियमितता से बचने की आवश्यकता है, ताकि प्रभाव का आकार स्थिर रहे। उदाहरण के लिए, तीव्र नियमितीकरण से उत्कृष्ट परीक्षण-पुनः परीक्षण विश्वसनीयता हो सकती है, लेकिन समूहों में किसी भी वास्तविक परिवर्तन और अंतर का पता लगाने की क्षमता सीमित हो जाती है। अक्सर एक व्यापार-बंद को लक्षित करने की आवश्यकता होती है, जो सीमित प्रभाव आकार के नुकसान की कीमत पर शोर में कमी को अनुकूलित करता है। अनुदैर्ध्य छवि प्रसंस्करण में एक और आम चुनौती, अक्सर अनजाने में, प्रसंस्करण पूर्वाग्रह की शुरुआत है। उदाहरण के लिए, जब अनुवर्ती छवियां पंजीकृत हो जाती हैं और बेसलाइन छवि में पुनः नमूना लिया जाता है, तो अंतर्वेशन कलाकृतियों को केवल अनुवर्ती छवियों से परिचित कराया जाता है न कि बेसलाइन से। ये कलाकृतियाँ नकली प्रभाव पैदा कर सकती हैं (आमतौर पर अनुदैर्ध्य परिवर्तन को अधिक अनुमानित करने के प्रति पूर्वाग्रह और इस प्रकार आवश्यक नमूने के आकार को कम करके आंका जाता है)। इसलिए यह आवश्यक है कि किसी भी प्रसंस्करण पूर्वाग्रह से बचने के लिए सभी समय के बिंदुओं को बिल्कुल समान माना जाए। अनुदैर्ध्य डेटा के प्रसंस्करण के बाद और सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए आमतौर पर समर्पित सांख्यिकीय उपकरणों की आवश्यकता होती है जैसे कि दोहराए गए माप ए. एन. ओ. वी. ए. या अधिक शक्तिशाली रैखिक मिश्रित प्रभाव मॉडल। इसके अतिरिक्त, संकेत के स्थानिक वितरण पर विचार करना फायदेमंद है। उदाहरण के लिए, कॉर्टिकल मोटाई माप समय के साथ विषय के भीतर और कॉर्टिकल सतह पर एक पड़ोस के भीतर एक सहसंबंध दिखाएंगे-एक तथ्य जिसका उपयोग सांख्यिकीय शक्ति को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, समय-से-घटना (उर्फ उत्तरजीविता) विश्लेषण को अक्सर अनुदैर्ध्य डेटा का विश्लेषण करने और महत्वपूर्ण भविष्यवक्ताओं को निर्धारित करने के लिए नियोजित किया जाता है। छवि-आधारित शारीरिक प्रतिरूपण परंपरागत रूप से, चिकित्सा छवि संगणन को छवि अधिग्रहण के बिंदु और समय पर उपलब्ध संरचनात्मक या कार्यात्मक जानकारी के परिमाणीकरण और संलयन को संबोधित करने के लिए देखा गया है। इस संबंध में, इसे अंतर्निहित शारीरिक, भौतिक या शारीरिक प्रक्रियाओं के मात्रात्मक संवेदन के रूप में देखा जा सकता है। हालाँकि, पिछले कुछ वर्षों में, रोग या चिकित्सा पाठ्यक्रम के भविष्यसूचक मूल्यांकन में रुचि बढ़ रही है। छवि-आधारित प्रतिरूपण, चाहे वह जैव-यांत्रिक या शारीरिक प्रकृति का हो, इसलिए छवि संगणना की संभावनाओं को वर्णनात्मक से भविष्यसूचक कोण तक बढ़ा सकता है। एस. टी. ई. पी. अनुसंधान रोडमैप के अनुसार, वर्चुअल फिजियोलॉजिकल ह्यूमन (वी. पी. एच.) एक पद्धतिगत और तकनीकी ढांचा है, जो एक बार स्थापित होने के बाद, मानव शरीर की जांच को एक एकल जटिल प्रणाली के रूप में सक्षम करेगा। वी. पी. एच. अवधारणा के आधार पर, इंटरनेशनल यूनियन फॉर फिजियोलॉजिकल साइंसेज (आई. यू. पी. एस.) एक दशक से अधिक समय से आई. यू. पी. एस. फिजियॉम परियोजना को प्रायोजित कर रहा है। यह मानव शरीर विज्ञान को समझने के लिए एक कम्प्यूटेशनल ढांचा प्रदान करने के लिए एक विश्वव्यापी सार्वजनिक डोमेन प्रयास है। इसका उद्देश्य जीन नियामक नेटवर्क, प्रोटीन मार्ग, एकीकृत कोशिका कार्यों और ऊतक और पूरे अंग संरचना/कार्य संबंधों के माध्यम से जीन से लेकर पूरे जीवों तक जैविक संगठन के सभी स्तरों पर एकीकृत मॉडल विकसित करना है। इस तरह के दृष्टिकोण का उद्देश्य चिकित्सा में वर्तमान अभ्यास को बदलना और कम्प्यूटेशनल चिकित्सा के एक नए युग को मजबूत करना है। इस संदर्भ में, मेडिकल इमेजिंग और इमेज कंप्यूटिंग एक तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं क्योंकि वे विवो में मनुष्य के बारे में संरचनात्मक और कार्यात्मक जानकारी दोनों की छवि, मात्रा और फ्यूज करने के लिए सिस्टम और तरीके प्रदान करते हैं। इन दो व्यापक शोध क्षेत्रों में विशिष्ट विषयों का प्रतिनिधित्व करने के लिए सामान्य कम्प्यूटेशनल मॉडल का परिवर्तन शामिल है, इस प्रकार व्यक्तिगत कम्प्यूटेशनल मॉडल का मार्ग प्रशस्त होता है। इमेजिंग के माध्यम से सामान्य कम्प्यूटेशनल मॉडल के व्यक्तिगतकरण को तीन पूरक दिशाओं में महसूस किया जा सकता हैः विषय-विशिष्ट कम्प्यूटेशनल डोमेन (शरीर रचना) और संबंधित उप-डोमेन (ऊतक प्रकार) की परिभाषा; (गतिशील और/या कार्यात्मक) इमेजिंग से सीमा और प्रारंभिक स्थितियों की परिभाषा; और संरचनात्मक और कार्यात्मक ऊतक गुणों का लक्षण वर्णन। इसके अलावा, इमेजिंग मनुष्यों और पशु मॉडल दोनों में ऐसे मॉडल के मूल्यांकन और सत्यापन में और नैदानिक और चिकित्सीय दोनों अनुप्रयोगों के साथ नैदानिक सेटिंग में मॉडल के अनुवाद में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। इस विशिष्ट संदर्भ में, आणविक, जैविक और पूर्व-नैदानिक इमेजिंग अणुओं, कोशिकाओं, ऊतकों और पशु मॉडल में बुनियादी संरचना और कार्य की अतिरिक्त जानकारी और समझ प्रदान करते हैं जिन्हें जहां उपयुक्त हो वहां मानव शरीर विज्ञान में स्थानांतरित किया जा सकता है। बुनियादी और नैदानिक क्षेत्रों में छवि-आधारित वी. पी. एच./फिजियोम मॉडल के अनुप्रयोग विशाल हैं। मोटे तौर पर, वे नई आभासी इमेजिंग तकनीक बनने का वादा करते हैं। प्रभावी रूप से अधिक, अक्सर गैर-अवलोकन योग्य, मापदंडों को अवलोकन योग्य लेकिन कभी-कभी विरल और असंगत बहुआयामी छवियों और शारीरिक मापों के एकीकरण के आधार पर सिलिको में चित्रित किया जाएगा। कम्प्यूटेशनल मॉडल जांच के तहत शारीरिक या पैथोफिजियोलॉजिकल प्रक्रियाओं के अंतर्निहित जैवभौतिकीय, जैव रासायनिक या जैविक नियमों के अनुरूप मापों की व्याख्या करने का काम करेंगे। अंततः, इस तरह के खोजी उपकरण और प्रणालियाँ रोग प्रक्रियाओं, रोग विकास के प्राकृतिक इतिहास और औषधीय और/या मध्यवर्ती चिकित्सीय प्रक्रियाओं के रोग के पाठ्यक्रम पर प्रभाव के बारे में हमारी समझ में मदद करेंगी। इमेजिंग और मॉडलिंग के बीच क्रॉस-फर्टिलाइजेशन शरीर विज्ञान के अनुरूप तरीके से माप की व्याख्या से परे है। छवि-आधारित रोगी-विशिष्ट मॉडलिंग, चिकित्सा उपकरणों और औषधीय उपचारों के मॉडल के साथ संयुक्त, भविष्यसूचक इमेजिंग का रास्ता खोलता है जिससे कोई व्यक्ति सिलिको में इस तरह के हस्तक्षेपों को समझने, योजना बनाने और अनुकूलित करने में सक्षम होगा। मेडिकल इमेजिंग में गणितीय विधियाँ कई परिष्कृत गणितीय विधियाँ मेडिकल इमेजिंग में प्रवेश कर चुकी हैं, और पहले से ही विभिन्न सॉफ्टवेयर पैकेजों में लागू की जा चुकी हैं। इनमें वृद्धि, विभाजन और पंजीकरण के लिए आंशिक विभेदक समीकरणों (पी. डी. ई.) और वक्रता संचालित प्रवाह पर आधारित दृष्टिकोण शामिल हैं। चूंकि वे पी. डी. ई. का उपयोग करते हैं, इसलिए ये तरीके जी. पी. जी. पी. यू. पर समानांतरकरण और कार्यान्वयन के लिए उपयुक्त हैं। इनमें से कई तकनीकें इष्टतम नियंत्रण में विचारों से प्रेरित हैं। तदनुसार, बहुत हाल ही में नियंत्रण से विचारों ने हाल ही में संवादात्मक तरीकों, विशेष रूप से विभाजन में अपना रास्ता बनाया है। इसके अलावा, शोर और अधिक गतिशील रूप से बदलती छवि के लिए सांख्यिकीय आकलन तकनीकों की आवश्यकता के कारण, कलमन फिल्टर और कण फिल्टर उपयोग में आ गए हैं। संदर्भों की एक व्यापक सूची के साथ इन विधियों का एक सर्वेक्षण यहाँ पाया जा सकता है। मॉडलिटी स्पेसिफिक कंप्यूटिंग कुछ इमेजिंग तौर-तरीके बहुत विशिष्ट जानकारी प्रदान करते हैं। परिणामी छवियों को नियमित स्केलर छवियों के रूप में नहीं माना जा सकता है और मेडिकल इमेज कम्प्यूटिंग के नए उप-क्षेत्रों को जन्म देता है। उदाहरणों में प्रसार एमआरआई, कार्यात्मक एमआरआई और अन्य शामिल हैं। प्रसार एम. आर. आई. प्रसार एम. आर. आई. एक संरचनात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग तरीका है जो अणुओं की प्रसार प्रक्रिया को मापने की अनुमति देता है। प्रसार को एक विशेष दिशा के साथ एक चुंबकीय क्षेत्र में एक ढाल पल्स लागू करके मापा जाता है। एक विशिष्ट अधिग्रहण में, समान रूप से वितरित ढाल दिशाओं के एक समूह का उपयोग प्रसार भारित मात्राओं का एक समूह बनाने के लिए किया जाता है। इसके अलावा, एक ही चुंबकीय क्षेत्र के तहत ग्रेडिएंट पल्स के अनुप्रयोग के बिना एक भारहीन आयतन प्राप्त किया जाता है। चूँकि प्रत्येक अधिग्रहण कई मात्राओं से जुड़ा हुआ है, प्रसार एम. आर. आई. ने चिकित्सा छवि संगणना में विभिन्न प्रकार की अनूठी चुनौतियों का निर्माण किया है। चिकित्सा में, प्रसार एम. आर. आई. में दो प्रमुख कम्प्यूटेशनल लक्ष्य हैंः स्थानीय ऊतक गुणों का अनुमान, जैसे कि प्रसार; स्थानीय दिशाओं का अनुमान और प्रसार के वैश्विक मार्ग। प्रसार टेंसर, एक 3 × 3 सममित सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स, इन दोनों लक्ष्यों के लिए एक सीधा समाधान प्रदान करता है। यह एक सामान्य रूप से वितरित स्थानीय प्रसार प्रोफ़ाइल के सहप्रसरण मैट्रिक्स के समानुपाती है और इस प्रकार, इस मैट्रिक्स का प्रमुख आइगेनवेक्टर स्थानीय प्रसार की प्रमुख दिशा है। इस मॉडल की सरलता के कारण, प्रत्येक स्थान पर रैखिक समीकरणों की एक प्रणाली को स्वतंत्र रूप से हल करके प्रसार टेंसर का अधिकतम संभावना अनुमान लगाया जा सकता है। हालाँकि, चूंकि आयतन में सन्निहित ऊतक तंतु होते हैं, इसलिए टेंसर के अंतर्निहित क्षेत्र पर नियमितता की शर्तों को लागू करके प्रसार टेंसर की मात्रा का अनुमान लगाना बेहतर हो सकता है। स्केलर मानों को प्रसार टेंसर से निकाला जा सकता है, जैसे कि भिन्नात्मक अनिसोट्रोपी, माध्य, अक्षीय और रेडियल विसरण, जो अप्रत्यक्ष रूप से ऊतक गुणों को मापते हैं जैसे कि अक्षीय तंतुओं का डिसमाइलिनेशन या एडिमा की उपस्थिति। मानक स्केलर छवि संगणना विधियाँ, जैसे पंजीकरण और विभाजन, ऐसे स्केलर मूल्यों की मात्रा पर सीधे लागू किए जा सकते हैं। हालांकि, प्रसार टेंसर में जानकारी का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए, इन तरीकों को पंजीकरण और विभाजन करते समय टेंसर मूल्यवान मात्रा के लिए अनुकूलित किया गया है। आयतन में प्रत्येक स्थान पर प्रसार की प्रमुख दिशा को देखते हुए, ट्रैक्टोग्राफी के रूप में जानी जाने वाली प्रक्रिया के माध्यम से प्रसार के वैश्विक मार्गों का अनुमान लगाना संभव है। हालांकि, प्रसार एमआरआई के अपेक्षाकृत कम रिज़ॉल्यूशन के कारण, इनमें से कई मार्ग एक ही स्थान पर पार, चुंबन या पंखा हो सकते हैं। इस स्थिति में, प्रसार टेंसर की एकल प्रमुख दिशा स्थानीय प्रसार वितरण के लिए एक उपयुक्त मॉडल नहीं है। इस समस्या का सबसे आम समाधान अधिक जटिल मॉडल का उपयोग करके स्थानीय प्रसार की कई दिशाओं का अनुमान लगाना है। इनमें प्रसार टेंसर, क्यू-बॉल इमेजिंग, प्रसार स्पेक्ट्रम इमेजिंग और फाइबर अभिविन्यास वितरण कार्यों के मिश्रण शामिल हैं, जिन्हें आम तौर पर बड़ी संख्या में ढाल दिशाओं के साथ हार्डी अधिग्रहण की आवश्यकता होती है। प्रसार टेंसर के साथ, इन जटिल मॉडलों के साथ मूल्यवान मात्राओं को छवि कंप्यूटिंग विधियों को लागू करते समय विशेष उपचार की आवश्यकता होती है, जैसे कि पंजीकरण और विभाजन। कार्यात्मक एम. आर. आई. कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफ. एम. आर. आई.) एक चिकित्सा इमेजिंग तरीका है जो अप्रत्यक्ष रूप से स्थानीय हीमोडायनामिक्स, या रक्त ऑक्सीजन स्तर निर्भर संकेत (बी. ओ. एल. डी.) का निरीक्षण करके तंत्रिका गतिविधि को मापता है। एफ. एम. आर. आई. डेटा अंतर्दृष्टि की एक श्रृंखला प्रदान करता है, और इसे मोटे तौर पर दो श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता हैः कार्य से संबंधित एफ. एम. आर. आई. प्राप्त किया जाता है क्योंकि विषय समयबद्ध प्रयोगात्मक स्थितियों का एक क्रम प्रदर्शन कर रहा है। ब्लॉक-डिजाइन प्रयोगों में, स्थितियां कम समय (जैसे, 10 सेकंड) के लिए मौजूद होती हैं और आराम की अवधि के साथ बारी-बारी से होती हैं। घटना-संबंधी प्रयोग उत्तेजनाओं के यादृच्छिक अनुक्रम पर निर्भर करते हैं और प्रत्येक स्थिति को दर्शाने के लिए एक ही समय बिंदु का उपयोग करते हैं। कार्य से संबंधित एफ. एम. आर. आई. का विश्लेषण करने के लिए मानक दृष्टिकोण सामान्य रैखिक मॉडल (जी. एल. एम.) है जो किसी भी प्रयोगात्मक कार्य के अभाव में प्राप्त किया जाता है। आमतौर पर, इसका उद्देश्य मस्तिष्क की आंतरिक तंत्र संरचना का अध्ययन करना होता है। आराम के दौरान किए गए अवलोकन को एन्कोडिंग या प्रतिबिंब जैसी विशिष्ट संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं से भी जोड़ा गया है। विश्राम अवस्था एफएमआरआई के अधिकांश अध्ययन एफएमआरआई संकेत (एलएफ-बोल्ड) की कम आवृत्ति में उतार-चढ़ाव पर ध्यान केंद्रित करते हैं। मौलिक खोजों में डिफ़ॉल्ट नेटवर्क, एक व्यापक कॉर्टिकल पार्सिलेशन और नेटवर्क विशेषताओं को व्यवहार मापदंडों से जोड़ना शामिल है। कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाने वाली कार्यप्रणाली का एक समृद्ध समूह है, और सबसे अच्छी विधि के बारे में अक्सर कोई आम सहमति नहीं होती है। इसके बजाय, शोधकर्ता प्रत्येक समस्या को स्वतंत्र रूप से देखते हैं और एक उपयुक्त मॉडल/एल्गोरिदम का चयन करते हैं। इस संदर्भ में तंत्रिका विज्ञान, कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग समुदायों के बीच अपेक्षाकृत सक्रिय आदान-प्रदान हो रहा है। प्रमुख दृष्टिकोणों में बड़े पैमाने पर अविभाज्य दृष्टिकोण शामिल हैं जो प्रयोग की स्थिति के संबंध के लिए इमेजिंग डेटा में व्यक्तिगत वोक्सेल की जांच करते हैं। प्रमुख दृष्टिकोण सामान्य रैखिक मॉडल (जी. एल. एम.) बहुभिन्नरूपी-और वर्गीकरण आधारित दृष्टिकोण है, जिसे अक्सर बहु-प्रकारीय पैटर्न विश्लेषण या बहु-प्रकारीय पैटर्न विश्लेषण के रूप में संदर्भित किया जाता है, जो एक प्रयोगात्मक स्थिति के लिए वैश्विक और संभावित रूप से वितरित प्रतिक्रियाओं के लिए डेटा की जांच करता है। प्रारंभिक दृष्टिकोण ने दृश्य उत्तेजनाओं की प्रतिक्रियाओं का अध्ययन करने के लिए समर्थन वेक्टर मशीनों (एसवीएम) का उपयोग किया। हाल ही में, वैकल्पिक पैटर्न मान्यता एल्गोरिदम का पता लगाया गया है, जैसे कि यादृच्छिक वन आधारित गिनी कंट्रास्ट या विरल प्रतिगमन और शब्दकोश शिक्षण कार्यात्मक संपर्क विश्लेषण मस्तिष्क की आंतरिक नेटवर्क संरचना का अध्ययन करता है, जिसमें क्षेत्रों के बीच बातचीत भी शामिल है। इस तरह के अधिकांश अध्ययन मस्तिष्क को विभाजित करने या व्यवहार संबंधी उपायों से सहसंबंध खोजने के लिए विश्राम अवस्था डेटा पर ध्यान केंद्रित करते हैं। कार्य विशिष्ट डेटा का उपयोग मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच कारण संबंधों का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है (जैसे, गतिशील कारण मानचित्रण (डीसीएम))। विषयों के बड़े समूहों के साथ काम करते समय, एक सामान्य संदर्भ ढांचे में अलग-अलग विषयों का सामान्यीकरण (पंजीकरण) महत्वपूर्ण है। शरीर रचना विज्ञान (एफ. एस. एल., फ्रीसर्फर, एस. पी. एम.) के आधार पर सामान्यीकरण करने के लिए कार्य और उपकरणों का एक निकाय मौजूद है। विषयों में स्थानिक परिवर्तनशीलता को ध्यान में रखते हुए संरेखण एक और हालिया कार्य है। एफ. एम. आर. आई. संकेत सहसंबंध के आधार पर प्रांतस्था का संरेखण, कार्य-या विश्राम अवस्था डेटा दोनों में वैश्विक कार्यात्मक संपर्क संरचना के आधार पर संरेखण और व्यक्तिगत वोक्सेल के उत्तेजना विशिष्ट सक्रियण प्रोफाइल के आधार पर संरेखण इसके उदाहरण हैं। मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग के लिए सॉफ्टवेयर सॉफ्टवेयर आई. ओ., विज़ुअलाइज़ेशन और इंटरैक्शन, यूजर इंटरफेस, डेटा मैनेजमेंट और कम्प्यूटेशन प्रदान करने वाली प्रणालियों का एक जटिल संयोजन है। आमतौर पर सिस्टम आर्किटेक्चर को एल्गोरिथ्म डेवलपर्स, एप्लिकेशन डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं की सेवा के लिए स्तरित किया जाता है। निचली परतें अक्सर पुस्तकालय और/या टूलकिट होती हैं जो आधार कम्प्यूटेशनल क्षमताएं प्रदान करती हैं; जबकि शीर्ष परतें विशेष अनुप्रयोग होती हैं जो विशिष्ट चिकित्सा समस्याओं, बीमारियों या शरीर प्रणालियों को संबोधित करती हैं। अतिरिक्त टिप्पणियाँ मेडिकल इमेज कम्प्यूटिंग भी कंप्यूटर दृष्टि के क्षेत्र से संबंधित है। एक अंतर्राष्ट्रीय समाज, एम. आई. सी. सी. ए. आई. सोसायटी इस क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है और एक वार्षिक सम्मेलन और संबद्ध कार्यशालाओं का आयोजन करती है। इस सम्मेलन की कार्यवाही स्प्रिंगर द्वारा कंप्यूटर विज्ञान श्रृंखला में व्याख्यान टिप्पणियों में प्रकाशित की गई है। 2000 में, एन. आयचे और जे. डंकन ने मैदान की स्थिति की समीक्षा की। ब्रेन कनेक्टिविटी एस्टीमेटर्स लिस्ट ऑफ फंक्शनल कनेक्टिविटी सॉफ्टवेयर रेस्टिंग स्टेट एफएमआरआई इमेजिंग इन्फॉर्मेटिक्स न्यूरोइमेजिंग सॉफ्टवेयर रेफेरेंस जर्नल्स ऑन मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग मेडिकल इमेज एनालिसिस (मीडिया); द एमआईसीसीएआई सोसाइटी की आधिकारिक पत्रिका भी, जो वार्षिक एमआईसीसीएआई सम्मेलन का आयोजन करती है, जो मेडिकल इमेज कंप्यूटिंग आईईईई ट्रांजैक्शंस ऑन मेडिकल इमेजिंग (आईईईई टीएमआई) मेडिकल फिजिक्स जर्नल ऑफ डिजिटल इमेजिंग (जेडीआई) के लिए एक प्रमुख सम्मेलन है; सोसाइटी ऑफ इमेजिंग इन्फॉर्मेटिक्स कम्प्यूटरीकृत मेडिकल इमेजिंग एंड ग्राफिक्स जर्नल ऑफ कंप्यूटर एडेड रेडियोलॉजी एंड सर्जरी बीएमसी मेडिकल इमेजिंग की आधिकारिक पत्रिका इसके अलावा निम्नलिखित पत्रिकाएं कभी-कभी चिकित्सा छवि कंप्यूटिंग या विशिष्टता के तरीकों और विशिष्ट नैदानिक अनुप्रयोगों का वर्णन करने वाले लेख प्रकाशित करती हैं।