Medical image computing
மெடிக்கல் இமேஜ் கம்ப்யூட்டிங் (எம்ஐசி) என்பது கணினி அறிவியல், தகவல் பொறியியல், மின் பொறியியல், இயற்பியல், கணிதம் மற்றும் மருத்துவம் ஆகியவற்றின் குறுக்குவெட்டில் உள்ள ஒரு இடைநிலைத் துறையாகும். இந்தத் துறை மருத்துவப் படங்கள் மற்றும் உயிரியல் மருத்துவ ஆராய்ச்சி மற்றும் மருத்துவப் பராமரிப்புக்கான அவற்றின் பயன்பாடு தொடர்பான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான கணக்கீட்டு மற்றும் கணித முறைகளை உருவாக்குகிறது. எம். ஐ. சி. யின் முக்கிய குறிக்கோள் மருத்துவப் படங்களிலிருந்து மருத்துவ ரீதியாக பொருத்தமான தகவல்கள் அல்லது அறிவைப் பெறுவதாகும். மருத்துவ இமேஜிங் துறையுடன் நெருக்கமாக தொடர்புடையதாக இருந்தாலும், எம். ஐ. சி படங்களின் கணக்கீட்டு பகுப்பாய்வில் கவனம் செலுத்துகிறது, அவற்றின் கையகப்படுத்தல் அல்ல. முறைகளை பல பரந்த பிரிவுகளாக வகைப்படுத்தலாம்ஃ படப் பிரிவு, படப் பதிவு, பட அடிப்படையிலான உடலியல் மாடலிங் மற்றும் பிற. மருத்துவ படக் கணக்கீடு பொதுவாக வழக்கமான x-y-z இடஞ்சார்ந்த இடைவெளியில் (2D இல் உள்ள படங்கள் மற்றும் 3D இல் உள்ள தொகுதிகள், பொதுவாக படங்கள் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது) ஒரே மாதிரியான மாதிரி தரவுகளில் செயல்படுகிறது. ஒவ்வொரு மாதிரி புள்ளியிலும், தரவு பொதுவாக கையொப்பமிடப்பட்ட மற்றும் கையொப்பமிடப்படாத குறுகிய (16-பிட்) போன்ற ஒருங்கிணைந்த வடிவத்தில் குறிப்பிடப்படுகிறது, இருப்பினும் கையொப்பமிடப்படாத சார் (8-பிட்) முதல் 32-பிட் மிதவை வரை உள்ள வடிவங்கள் அசாதாரணமானவை அல்ல. மாதிரி புள்ளியில் உள்ள தரவின் குறிப்பிட்ட பொருள் முறையைப் பொறுத்ததுஃ எடுத்துக்காட்டாக ஒரு சி. டி கையகப்படுத்தல் கதிரியக்க அடர்த்தி மதிப்புகளை சேகரிக்கிறது, அதே நேரத்தில் ஒரு எம். ஆர். ஐ கையகப்படுத்தல் டி 1 அல்லது டி 2 எடையுள்ள படங்களை சேகரிக்கலாம். நீளமான, நேர மாறுபடும் கையகப்படுத்தல்கள் வழக்கமான நேர படிகளுடன் படங்களைப் பெறலாம் அல்லது பெறாமல் போகலாம். வளைந்த-வரிசை அல்ட்ராசவுண்ட் போன்ற முறைகள் காரணமாக விசிறி போன்ற படங்களும் பொதுவானவை மற்றும் செயலாக்கத்திற்கு வெவ்வேறு பிரதிநிதித்துவ மற்றும் வழிமுறை நுட்பங்கள் தேவைப்படுகின்றன. பிற தரவு வடிவங்களில் கையகப்படுத்தும் போது கேண்ட்ரி சாய்வு காரணமாக வெட்டப்பட்ட படங்கள் அடங்கும்; மற்றும் ஹெக்ஸாஹெட்ரல் மற்றும் டெட்ராஹெட்ரல் வடிவங்கள் போன்ற கட்டமைக்கப்படாத மெஷ்கள், அவை மேம்பட்ட பயோமெக்கானிக்கல் பகுப்பாய்வில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன (எ. கா., திசு சிதைவு, வாஸ்குலர் போக்குவரத்து, எலும்பு உள்வைப்புகள்). பிரிவினை பிரிவு என்பது ஒரு படத்தை வெவ்வேறு அர்த்தமுள்ள பிரிவுகளாகப் பிரிக்கும் செயல்முறையாகும். மருத்துவ இமேஜிங்கில், இந்த பிரிவுகள் பெரும்பாலும் வெவ்வேறு திசு வகுப்புகள், உறுப்புகள், நோய்கள் அல்லது பிற உயிரியல் ரீதியாக பொருத்தமான கட்டமைப்புகளுடன் ஒத்திருக்கின்றன. குறைந்த மாறுபாடு, சத்தம் மற்றும் பிற இமேஜிங் தெளிவின்மைகளால் மருத்துவ படப் பிரிவு கடினமாக்கப்படுகிறது. படப் பிரிவினைக்கு பல கணினி பார்வை நுட்பங்கள் இருந்தாலும், சில மருத்துவ படக் கணக்கீட்டிற்காக குறிப்பாக மாற்றியமைக்கப்பட்டுள்ளன. இந்தத் துறையில் உள்ள நுட்பங்களின் மாதிரி கீழே உள்ளது; செயல்படுத்துவது மருத்துவர்கள் வழங்கக்கூடிய நிபுணத்துவத்தை நம்பியுள்ளது. அட்லஸ் அடிப்படையிலான பிரிவுஃ பல பயன்பாடுகளுக்கு, ஒரு மருத்துவ நிபுணர் பல படங்களை கைமுறையாக பெயரிட முடியும்; காணப்படாத படங்களைப் பிரிப்பது கைமுறையாக பெயரிடப்பட்ட இந்த பயிற்சி படங்களிலிருந்து பிரித்தெடுக்கும் விஷயமாகும். இந்த பாணியின் முறைகள் பொதுவாக அட்லஸ் அடிப்படையிலான பிரிவு முறைகள் என்று குறிப்பிடப்படுகின்றன. அளவுரு அட்லஸ் முறைகள் பொதுவாக இந்த பயிற்சி படங்களை ஒற்றை அட்லஸ் படமாக இணைக்கின்றன, அதே நேரத்தில் அளவுரு அல்லாத அட்லஸ் முறைகள் பொதுவாக அனைத்து பயிற்சி படங்களையும் தனித்தனியாகப் பயன்படுத்துகின்றன. அட்லஸ் அடிப்படையிலான முறைகள் பொதுவாக அட்லஸ் படம் அல்லது படங்களை ஒரு புதிய, காணப்படாத படத்துடன் சீரமைக்க பட பதிவைப் பயன்படுத்த வேண்டும். வடிவ அடிப்படையிலான பிரிவுஃ பல முறைகள் கொடுக்கப்பட்ட கட்டமைப்பிற்கான ஒரு வார்ப்புரு வடிவத்தை அளவிடுகின்றன, பெரும்பாலும் எல்லையில் உள்ள கட்டுப்பாட்டு புள்ளிகளை நம்பியுள்ளன. முழு வடிவமும் பின்னர் ஒரு புதிய படத்துடன் பொருந்தும் வகையில் சிதைக்கப்படுகிறது. மிகவும் பொதுவான வடிவ அடிப்படையிலான நுட்பங்களில் இரண்டு செயலில் வடிவ மாதிரிகள் மற்றும் செயலில் தோற்ற மாதிரிகள் ஆகும். இந்த முறைகள் மிகவும் செல்வாக்கு செலுத்தியுள்ளன, மேலும் ஒத்த மாதிரிகளுக்கு வழிவகுத்துள்ளன. பட அடிப்படையிலான பிரிவினைஃ சில முறைகள் ஒரு வார்ப்புருவைத் தொடங்கி, படத் தரவுகளின்படி அதன் வடிவத்தை செம்மைப்படுத்துகின்றன, அதே நேரத்தில் செயலில் உள்ள விளிம்பு மாதிரி மற்றும் அதன் மாறுபாடுகள் போன்ற ஒருங்கிணைந்த பிழை நடவடிக்கைகளைக் குறைக்கின்றன. ஊடாடும் பிரிவுஃ ஒரு விதை பகுதி அல்லது பிராந்தியத்தின் தோராயமான அவுட்லைன் போன்ற சில தகவல்களை மருத்துவர்கள் வழங்கும்போது ஊடாடும் முறைகள் பயனுள்ளதாக இருக்கும். ஒரு வழிமுறை பின்னர் மருத்துவரின் வழிகாட்டுதலுடன் அல்லது இல்லாமல் அத்தகைய பிரிவை மீண்டும் மீண்டும் செம்மைப்படுத்தலாம். ஒவ்வொரு பிக்சலிலும் உள்ள திசு வகையை வெளிப்படையாக வரையறுக்க பெயிண்ட் தூரிகை போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்தி கையால் பிரித்தல், பல இமேஜிங் பயன்பாடுகளுக்கு தங்கத் தரமாக உள்ளது. சமீபத்தில், பின்னூட்டக் கட்டுப்பாட்டுக் கோட்பாட்டின் கொள்கைகள் பிரிவியலில் இணைக்கப்பட்டுள்ளன, இது பயனருக்கு அதிக நெகிழ்வுத்தன்மையை அளிக்கிறது மற்றும் பிழைகளை தானாகச் சரிசெய்ய அனுமதிக்கிறது. அகநிலை மேற்பரப்பு பிரிவுஃ இந்த முறை ஒரு அட்வெக்ஷன்-டிஃப்யூஷன் மாதிரியால் நிர்வகிக்கப்படும் பிரிவு செயல்பாட்டின் பரிணாம வளர்ச்சியின் யோசனையை அடிப்படையாகக் கொண்டது. ஒரு பொருளைப் பிரிக்க, ஒரு பிரிவு விதை தேவைப்படுகிறது (இது படத்தில் உள்ள பொருளின் தோராயமான நிலையை தீர்மானிக்கும் தொடக்க புள்ளியாகும்). இதன் விளைவாக, ஒரு ஆரம்ப பிரிவு செயல்பாடு கட்டமைக்கப்படுகிறது. அகநிலை மேற்பரப்பு முறையின் பின்னணியில் உள்ள யோசனை என்னவென்றால், விதையின் நிலை இந்த பிரிப்பு செயல்பாட்டின் வடிவத்தை தீர்மானிக்கும் முக்கிய காரணியாகும். கன்வொல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் (சிஎன்என்): இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் முன்னேற்றம் காரணமாக கணினி உதவியுடன் முழு தானியங்கி பிரிவு செயல்திறன் மேம்படுத்தப்பட்டுள்ளது. சிஎன்என் அடிப்படையிலான மாடல்களான செக்நெட், யுனெட், ரெஸ்நெட், ஏஏடிஎஸ்என், டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் மற்றும் ஜிஏஎன் ஆகியவை பிரிவினை செயல்முறையை துரிதப்படுத்தியுள்ளன. எதிர்காலத்தில், இத்தகைய மாதிரிகள் அவற்றின் சிறந்த செயல்திறன் மற்றும் வேகம் காரணமாக கையேடு பிரிவை மாற்றலாம். இருப்பினும், மேலே உள்ள வகைகளைப் போலவே படப் பிரிவு முறைகளின் வேறு சில வகைப்பாடுகளும் உள்ளன. மேலும், முறைகளின் கலவையை அடிப்படையாகக் கொண்ட மற்றொரு குழுவை "கலப்பின" என்று வகைப்படுத்தலாம். படப் பதிவு என்பது படங்களின் சரியான சீரமைப்பைத் தேடும் ஒரு செயல்முறையாகும். எளிமையான வழக்கில், இரண்டு படங்கள் சீரமைக்கப்பட்டுள்ளன. பொதுவாக, ஒரு படம் இலக்கு படமாகவும், மற்றொன்று மூலப் படமாகவும் கருதப்படுகிறது; இலக்கு படத்துடன் பொருந்தும் வகையில் மூலப் படம் மாற்றப்படுகிறது. சீரமைப்பின் தற்போதைய தரத்தை மதிப்பிடும் ஒற்றுமை மதிப்பின் அடிப்படையில் மூலப் படத்தின் மாற்றத்தை உகப்பாக்கம் செய்யும் செயல்முறை புதுப்பிக்கிறது. ஒரு (உள்ளூர்) உகந்ததாக காணப்படும் வரை இந்த மறு செய்கை செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது. கட்டமைப்பு மற்றும் வளர்சிதை மாற்ற தகவல்களை இணைக்க சி. டி மற்றும் பி. இ. டி படங்களை பதிவு செய்வது ஒரு எடுத்துக்காட்டு (படத்தைப் பார்க்கவும்). படப் பதிவு பல்வேறு மருத்துவப் பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறதுஃ தற்காலிக மாற்றங்களைப் படிப்பது. நோய் முன்னேற்றம் போன்ற நீண்டகால செயல்முறைகளைப் படிக்க நீளமான ஆய்வுகள் பல மாதங்கள் அல்லது ஆண்டுகளில் படங்களைப் பெறுகின்றன. நேரத் தொடர் அதே அமர்வுக்குள் (வினாடிகள் அல்லது நிமிடங்கள்) பெறப்பட்ட படங்களுடன் ஒத்திருக்கிறது. அறிவாற்றல் செயல்முறைகள், இதய சிதைவுகள் மற்றும் சுவாசம் ஆகியவற்றைப் படிக்க அவை பயன்படுத்தப்படலாம். வெவ்வேறு இமேஜிங் முறைகளிலிருந்து நிரப்பு தகவல்களை இணைத்தல். உடற்கூறியல் மற்றும் செயல்பாட்டுத் தகவல்களின் இணைவு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. கட்டமைப்புகளின் அளவு மற்றும் வடிவம் வெவ்வேறு முறைகளில் வேறுபடுவதால், சீரமைப்பின் தரத்தை மதிப்பீடு செய்வது மிகவும் சவாலானது. இது பரஸ்பர தகவல் போன்ற ஒற்றுமை நடவடிக்கைகளின் பயன்பாட்டிற்கு வழிவகுத்துள்ளது. பாடங்களின் மக்கள்தொகையை வகைப்படுத்துதல். உள்-பொருள் பதிவுக்கு மாறாக, ஆர்வமுள்ள அமைப்பின் கட்டமைப்பு மாறுபாட்டைப் பொறுத்து, பாடங்களுக்கு இடையில் ஒருவருக்கொருவர் வரைபடம் இருக்காது. கணக்கீட்டு உடற்கூறியல் துறையில் அட்லஸ் கட்டுமானத்திற்கு இடைநிலைப் பொருள் பதிவு தேவைப்படுகிறது. இங்கே, குறிக்கோள் புள்ளிவிவர ரீதியாக பாடங்கள் முழுவதும் உறுப்புகளின் உடற்கூறியல் மாதிரியாக உள்ளது. கணினி உதவியுடன் அறுவை சிகிச்சை. கணினி உதவியுடன் செய்யப்படும் அறுவைசிகிச்சையில் சி. டி அல்லது எம். ஆர். ஐ போன்ற அறுவைசிகிச்சைக்கு முந்தைய படங்கள் பட வழிகாட்டுதல் அல்லது வழிசெலுத்தலை எளிதாக்குவதற்காக உள்-அறுவைசிகிச்சை படங்கள் அல்லது கண்காணிப்பு அமைப்புகளில் பதிவு செய்யப்படுகின்றன. படப் பதிவைச் செய்யும்போது பல முக்கியமான கருத்துக்கள் உள்ளனஃ உருமாற்ற மாதிரி. பொதுவான தேர்வுகள் கடினமான, அஃபைன் மற்றும் சிதைக்கக்கூடிய மாற்ற மாதிரிகள் ஆகும். பி-ஸ்ப்லைன் மற்றும் மெல்லிய தட்டு ஸ்ப்லைன் மாதிரிகள் பொதுவாக அளவுரு மாற்ற புலங்களுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அளவுரு அல்லாத அல்லது அடர்த்தியான சிதைவு புலங்கள் ஒவ்வொரு கட்ட இருப்பிடத்திலும் ஒரு இடப்பெயர்ச்சி திசையனைக் கொண்டுள்ளன; இதற்கு கூடுதல் ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் கட்டுப்பாடுகள் தேவைப்படுகின்றன. ஒரு குறிப்பிட்ட வகை சிதைவு புலங்கள் டிஃபியோமார்பிசம்கள் ஆகும், அவை மென்மையான தலைகீழ் மாற்றத்துடன் தலைகீழ் மாற்றங்களாகும். ஒற்றுமை அளவீடு. பதிவுத் தரத்தை அளவிட ஒரு தூரம் அல்லது ஒற்றுமை செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த ஒற்றுமையை அசல் படங்களில் அல்லது படங்களிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட அம்சங்களில் கணக்கிடலாம். பொதுவான ஒற்றுமை அளவீடுகள் சதுர தூரங்களின் கூட்டுத்தொகை (எஸ்எஸ்டி), தொடர்பு குணகம் மற்றும் பரஸ்பர தகவல் ஆகும். ஒற்றுமை அளவின் தேர்வு படங்கள் ஒரே முறையிலிருந்து வந்ததா என்பதைப் பொறுத்தது; கையகப்படுத்தல் சத்தமும் இந்த முடிவில் ஒரு பங்கைக் கொண்டிருக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, காஸியன் சத்தத்துடன் அதே முறையின் படங்களுக்கு எஸ். எஸ். டி உகந்த ஒற்றுமை அளவீடு ஆகும். இருப்பினும், அல்ட்ராசவுண்டில் உள்ள பட புள்ளிவிவரங்கள் காஸியன் சத்தத்திலிருந்து கணிசமாக வேறுபடுகின்றன, இது அல்ட்ராசவுண்ட் குறிப்பிட்ட ஒற்றுமை நடவடிக்கைகளின் அறிமுகத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. மல்டி மாடல் பதிவுக்கு மிகவும் அதிநவீன ஒற்றுமை அளவீடு தேவைப்படுகிறது; மாற்றாக, கட்டமைப்பு பிரதிநிதித்துவங்கள் அல்லது அருகிலுள்ள உடற்கூறியல் பதிவு போன்ற வேறுபட்ட பட பிரதிநிதித்துவத்தைப் பயன்படுத்தலாம். ஒரு சமீபத்திய ஆய்வு பகிரப்பட்ட, அடர்த்தியான பட பிரதிநிதித்துவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள மாறுபட்ட குறியீட்டைப் பயன்படுத்தியது, இது கோமர்ஸ் (முரண்பட்ட மல்டி-மாடல் பட பிரதிநிதித்துவங்கள்) என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, இது மல்டி-மாடல் படங்களின் பதிவை செயல்படுத்தியது, அங்கு ஏற்கனவே உள்ள பதிவு முறைகள் பெரும்பாலும் போதுமான ஒத்த பட கட்டமைப்புகள் இல்லாததால் தோல்வியடைகின்றன. இது மல்டி-மாடல் பதிவு சிக்கலை ஒரு மோனோ-மாடல் சிக்கலாகக் குறைத்தது, இதில் பொதுவான தீவிரம் அடிப்படையிலான, அதே போல் அம்சம் அடிப்படையிலான, பதிவு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம். உகப்பாக்கம் செயல்முறை. தொடர்ச்சியான அல்லது தனித்துவமான உகப்பாக்கம் செய்யப்படுகிறது. தொடர்ச்சியான உகப்பாக்கலுக்கு, ஒருங்கிணைப்பு வேகத்தை மேம்படுத்த சாய்வு அடிப்படையிலான உகப்பாக்கம் நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மருத்துவ படக் கணக்கீட்டில் காட்சிப்படுத்தல் காட்சிப்படுத்தல் பல முக்கிய பாத்திரங்களை வகிக்கிறது. அறிவியல் காட்சிப்படுத்தலின் முறைகள் மருத்துவப் படங்களைப் பற்றி புரிந்துகொள்ளவும் தொடர்பு கொள்ளவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அவை இயல்பாகவே இடஞ்சார்ந்த-தற்காலிகமானவை. தரவு காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு ஆகியவை கட்டமைக்கப்படாத தரவு படிவங்களில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, எடுத்துக்காட்டாக, வழிமுறை செயலாக்கத்தின் போது பெறப்பட்ட புள்ளிவிவர நடவடிக்கைகளை மதிப்பீடு செய்யும் போது. தரவுகளுடன் நேரடி தொடர்பு, காட்சிப்படுத்தல் செயல்முறையின் ஒரு முக்கிய அம்சம், தரவு பற்றிய காட்சி வினவல்களைச் செய்ய, படங்களை சிறுகுறிப்பு செய்ய, பிரிவு மற்றும் பதிவு செயல்முறைகளுக்கு வழிகாட்டவும், தரவின் காட்சி பிரதிநிதித்துவத்தைக் கட்டுப்படுத்தவும் (லைட்டிங் ரெண்டரிங் பண்புகள் மற்றும் பார்வை அளவுருக்களைக் கட்டுப்படுத்துவதன் மூலம்) பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஆரம்ப ஆய்வு மற்றும் பகுப்பாய்வுகளின் இடைநிலை மற்றும் இறுதி முடிவுகளை தெரிவிக்க காட்சிப்படுத்தல் பயன்படுத்தப்படுகிறது. "மருத்துவ இமேஜிங்கின் காட்சிப்படுத்தல்" என்ற உருவம் பல வகையான காட்சிப்படுத்துதல்களை விளக்குகிறதுஃ 1. குறுக்குவெட்டுகளை சாம்பல் அளவிலான படங்களாகக் காண்பிப்பது; 2. சாம்பல் அளவிலான படங்களின் மறுசீரமைக்கப்பட்ட காட்சிகள் (இந்த எடுத்துக்காட்டில் உள்ள சகிட்டல் பார்வை படப் பெறுதலின் அசல் திசையை விட வேறுபட்ட நோக்குநிலையைக் கொண்டுள்ளது; மற்றும் 3. அதே தரவின் 3D தொகுதி ரெண்டரிங். முடிச்சு காயம் வெவ்வேறு விளக்கக்காட்சிகளில் தெளிவாகத் தெரிகிறது மற்றும் ஒரு வெள்ளை கோடு மூலம் சிறுகுறிப்பு செய்யப்பட்டுள்ளது. வெவ்வேறு வடிவங்கள் மற்றும் அளவுகளில் உள்ள உறுப்புகளைக் கொண்ட மக்கள் காரணமாக மருத்துவப் படங்கள் தனிநபர்களிடையே கணிசமாக மாறுபடும். எனவே, இந்த மாறுபாட்டைக் கணக்கிட மருத்துவப் படங்களைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவது முக்கியம். மருத்துவப் படங்களைப் பிரதிநிதித்துவப்படுத்துவதற்கான ஒரு பிரபலமான அணுகுமுறை ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட அட்லஸ்களைப் பயன்படுத்துவதாகும். இங்கே, ஒரு அட்லஸ் என்பது ஒரு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளப்பட்ட அளவுருக்கள் கொண்ட படங்களின் மக்கள்தொகைக்கான ஒரு குறிப்பிட்ட மாதிரியைக் குறிக்கிறது. அட்லஸின் எளிய எடுத்துக்காட்டு ஒரு சராசரி தீவிரம் கொண்ட படம், இது பொதுவாக ஒரு டெம்ப்ளேட் என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. இருப்பினும், ஒரு அட்லஸ் உள்ளூர் பட புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட இடஞ்சார்ந்த இருப்பிடம் ஒரு குறிப்பிட்ட லேபிளைக் கொண்டிருப்பதற்கான நிகழ்தகவு போன்ற பணக்கார தகவல்களையும் உள்ளடக்கியிருக்கலாம். பயிற்சியின் போது பயன்படுத்தப்படாத புதிய மருத்துவப் படங்களை ஒரு அட்லஸுடன் வரைபடமாக்கலாம், இது பிரிவு மற்றும் குழு பகுப்பாய்வு போன்ற குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டிற்கு ஏற்ப வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. ஒரு அட்லஸில் ஒரு படத்தை வரைபடமாக்குவது பொதுவாக படத்தையும் அட்லஸையும் பதிவு செய்வதை உள்ளடக்கியது. இந்த சிதைவு மருத்துவப் படங்களில் உள்ள மாறுபாட்டை நிவர்த்தி செய்ய பயன்படுத்தப்படலாம். ஒற்றை வார்ப்புரு மருத்துவப் படங்களை ஒற்றை வார்ப்புரு படத்தின் சிதைந்த பதிப்பாக மாதிரியாக்குவதே எளிய அணுகுமுறையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, உடற்கூறியல் எம்ஆர்ஐ மூளை ஸ்கேன்கள் பெரும்பாலும் எம்என்ஐ வார்ப்புருவுடன் வரைபடமாக்கப்படுகின்றன, இது பொதுவான ஆயத்தொகுப்புகளில் உள்ள அனைத்து மூளை ஸ்கேன்களையும் குறிக்கிறது. ஒற்றை-வார்ப்புரு அணுகுமுறையின் முக்கிய குறைபாடு என்னவென்றால், வார்ப்புருவிற்கும் கொடுக்கப்பட்ட சோதனைப் படத்திற்கும் இடையே குறிப்பிடத்தக்க வேறுபாடுகள் இருந்தால், ஒன்றை மற்றொன்றுடன் வரைபடமாக்க ஒரு நல்ல வழி இருக்காது. எடுத்துக்காட்டாக, கடுமையான மூளை அசாதாரணங்கள் (அதாவது, ஒரு கட்டி அல்லது அறுவை சிகிச்சை செயல்முறை) கொண்ட ஒரு நோயாளியின் உடற்கூறியல் எம். ஆர். ஐ மூளை ஸ்கேன், எம். என். ஐ வார்ப்புருவை எளிதில் வரைபடமாக்காது. ஒற்றை வார்ப்புருவை நம்புவதற்குப் பதிலாக, பல வார்ப்புருக்கள் பயன்படுத்தப்படலாம். ஒரு படத்தை வார்ப்புருக்களில் ஒன்றின் சிதைந்த பதிப்பாகக் குறிப்பிடுவதே இதன் யோசனை. எடுத்துக்காட்டாக, ஆரோக்கியமான மக்கள்தொகைக்கு ஒரு வார்ப்புருவும், நோயுற்ற மக்கள்தொகைக்கு ஒரு வார்ப்புருவும் இருக்கலாம். இருப்பினும், பல பயன்பாடுகளில், எத்தனை வார்ப்புருக்கள் தேவை என்பது தெளிவாகத் தெரியவில்லை. இதைச் சமாளிக்க ஒரு எளிய ஆனால் கணக்கீட்டு ரீதியாக விலையுயர்ந்த வழி என்னவென்றால், ஒரு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு படமும் ஒரு டெம்ப்ளேட் படமாக இருக்க வேண்டும், இதனால் எதிர்கொள்ளும் ஒவ்வொரு புதிய படமும் பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு படத்திற்கும் ஒப்பிடப்படுகிறது. மிகவும் சமீபத்திய அணுகுமுறை தானாகவே தேவையான வார்ப்புருக்களின் எண்ணிக்கையைக் கண்டறிகிறது. புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு புள்ளியியல் முறைகள் மருத்துவ இமேஜிங் துறையை நவீன கணினி பார்வை, இயந்திர கற்றல் மற்றும் முறை அங்கீகாரத்துடன் இணைக்கின்றன. கடந்த பத்தாண்டுகளில், பல்வேறு நிறுவனங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி மையங்களுக்கு இடையிலான ஒத்துழைப்பின் காரணமாக, பல பெரிய தரவுத்தொகுப்புகள் பொதுவில் கிடைக்கப்பெற்றுள்ளன (எடுத்துக்காட்டாக ADNI, 1000 செயல்பாட்டு இணைப்புக்கள் திட்டம்). தரவு அளவின் இந்த அதிகரிப்பு புதிய வழிமுறைகளை கோருகிறது, அவை மருத்துவ கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க படங்களில் நுட்பமான மாற்றங்களைக் கண்டறிந்து கண்டறிய முடியும். இத்தகைய மருத்துவ கேள்விகள் மிகவும் மாறுபட்டவை மற்றும் குழு பகுப்பாய்வு, இமேஜிங் பயோமார்க்கர்கள், நோய் தோற்ற வகை மற்றும் நீளமான ஆய்வுகள் ஆகியவை அடங்கும். குழு பகுப்பாய்வில், இரண்டு அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட குழுக்களின் படங்களை ஒப்பிடுவதன் மூலம் ஒரு நோயால் தூண்டப்படும் அசாதாரணங்களைக் கண்டறிந்து அளவிடுவதே நோக்கம். வழக்கமாக இந்த குழுக்களில் ஒன்று சாதாரண (கட்டுப்பாட்டு) பாடங்களைக் கொண்டுள்ளது, மற்றொன்று அசாதாரண நோயாளிகளைக் கொண்டுள்ளது. நோயால் ஏற்படும் மாறுபாடு உடற்கூறியலின் அசாதாரண சிதைவாக தன்னை வெளிப்படுத்தலாம் (வோக்ஸல் அடிப்படையிலான உருவ அளவீட்டைப் பார்க்கவும்). எடுத்துக்காட்டாக, மூளையில் உள்ள ஹிப்போகாம்பஸ் போன்ற சப்-கார்டிகல் திசுக்களின் சுருக்கம் அல்சைமர் நோயுடன் இணைக்கப்படலாம். கூடுதலாக, பாசிட்ரான் உமிழ்வு டோமோகிராபி போன்ற இமேஜிங் முறைகளைப் பயன்படுத்தி உயிர்வேதியியல் (செயல்பாட்டு) செயல்பாட்டில் ஏற்படும் மாற்றங்களைக் காணலாம். குழுக்களுக்கு இடையிலான ஒப்பீடு பொதுவாக வோக்ஸல் மட்டத்தில் நடத்தப்படுகிறது. எனவே, மிகவும் பிரபலமான முன் செயலாக்க குழாய், குறிப்பாக நியூரோஇமேஜிங்கில், வோக்ஸல்களுக்கு இடையிலான தொடர்பைப் பராமரிப்பதற்காக ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் உள்ள அனைத்து படங்களையும் ஒரு பொதுவான ஒருங்கிணைப்பு சட்டகமாக (மருத்துவ படப் பதிவு) மாற்றுகிறது. இந்த வோக்ஸல் வாரியான கடிதப் பரிமாற்றத்தைப் பொறுத்தவரை, ஒவ்வொரு வோக்ஸலுக்கும் ஒரு புள்ளிவிவரத்தைப் பிரித்தெடுப்பது (எடுத்துக்காட்டாக, ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் சராசரி வோக்ஸல் தீவிரம்) மற்றும் ஒரு பூஜ்ய கருதுகோள் ஆதரிக்கப்படுகிறதா இல்லையா என்பதை மதிப்பிடுவதற்கு புள்ளிவிவர கருதுகோள் சோதனையைச் செய்வது மிகவும் பொதுவான அடிக்கடி நிகழும் முறையாகும். பூஜ்ய கருதுகோள் பொதுவாக இரண்டு குழுக்களும் ஒரே விநியோகத்திலிருந்து பெறப்பட்டவை என்று கருதுகிறது, எனவே, ஒரே புள்ளிவிவர பண்புகளைக் கொண்டிருக்க வேண்டும் (எடுத்துக்காட்டாக, இரண்டு குழுக்களின் சராசரி மதிப்புகள் ஒரு குறிப்பிட்ட வோக்ஸலுக்கு சமமாக இருக்கும்). மருத்துவப் படங்களில் அதிக எண்ணிக்கையிலான வோக்ஸல்கள் இருப்பதால், பல ஒப்பீடுகளின் பிரச்சினை தீர்க்கப்பட வேண்டும். குழு பகுப்பாய்வு சிக்கலைச் சமாளிக்க பேய்சியன் அணுகுமுறைகளும் உள்ளன. வகைப்பாடு குழு பகுப்பாய்வு ஒரு உடற்கூறியல் மற்றும் செயல்பாட்டில் ஒரு நோயியல் பொதுவான விளைவுகளை அளவிட முடியும் என்றாலும், இது பொருள் நிலை நடவடிக்கைகளை வழங்காது, எனவே நோயறிதலுக்கான பயோமார்க்கர்களாகப் பயன்படுத்த முடியாது (இமேஜிங் பயோமார்க்கர்களைப் பார்க்கவும்). மறுபுறம், மருத்துவர்கள் பெரும்பாலும் நோயியல் ஆரம்பகால நோயறிதலில் ஆர்வமாக உள்ளனர் (அதாவது. வகைப்பாடு,) மற்றும் ஒரு நோயின் முன்னேற்றத்தைக் கற்றுக்கொள்வதில் (அதாவது. பின்னடைவு). முறைசார்ந்த கண்ணோட்டத்தில், தற்போதைய நுட்பங்கள் நிலையான இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதிலிருந்து மருத்துவ இமேஜிங் தரவுத்தொகுப்புகளுக்கு மாறுபடும் (எ. கா. ஆதரவு திசையன் இயந்திரம்), புலத்தின் தேவைகளுக்கு ஏற்ப புதிய அணுகுமுறைகளை உருவாக்குதல். முக்கிய சிக்கல்கள் பின்வருமாறுஃ சிறிய மாதிரி அளவு (பரிமாணத்தின் சாபம்): ஒரு பெரிய மருத்துவ இமேஜிங் தரவுத்தொகுப்பில் நூற்றுக்கணக்கான முதல் ஆயிரக்கணக்கான படங்கள் உள்ளன, அதேசமயம் ஒரு வழக்கமான அளவீட்டு படத்தில் உள்ள வோக்ஸல்களின் எண்ணிக்கை எளிதில் மில்லியன் கணக்கானவற்றிற்கு அப்பால் செல்லலாம். இந்த சிக்கலுக்கான தீர்வு ஒரு தகவல் அர்த்தத்தில் அம்சங்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பதாகும் (பரிமாணக் குறைப்பைப் பார்க்கவும்). இந்த சிக்கலை தீர்க்க பல மேற்பார்வை செய்யப்படாத மற்றும் அரை/மேற்பார்வை செய்யப்பட்ட அணுகுமுறைகள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன. விளக்கத்தன்மைஃ ஒரு நல்ல பொதுமைப்படுத்தல் துல்லியம் எப்போதும் முதன்மை நோக்கமாக இருக்காது, ஏனெனில் உடற்கூறியலின் எந்த பகுதிகள் நோயால் பாதிக்கப்படுகின்றன என்பதை மருத்துவர்கள் புரிந்து கொள்ள விரும்புகிறார்கள். எனவே, முடிவுகளின் விளக்கத்தன்மை மிகவும் முக்கியமானது; பட கட்டமைப்பை புறக்கணிக்கும் முறைகள் விரும்பப்படுவதில்லை. அம்சத் தேர்வின் அடிப்படையில் மாற்று முறைகள் முன்மொழியப்பட்டுள்ளன. கிளஸ்டரிங் பட அடிப்படையிலான முறை வகைப்பாட்டு முறைகள் பொதுவாக ஒரு நோயின் நரம்பியல் விளைவுகள் தனித்துவமானவை மற்றும் நன்கு வரையறுக்கப்பட்டவை என்று கருதுகின்றன. இது எப்போதும் அப்படி இருக்காது. பல மருத்துவ நிலைமைகளுக்கு, நோயாளிகளின் எண்ணிக்கை மிகவும் பன்முகத்தன்மை வாய்ந்தது, மேலும் துணை நிபந்தனைகளாக மேலும் வகைப்படுத்தப்படவில்லை. கூடுதலாக, சில நோய்கள் (எ. கா., ஆட்டிசம் ஸ்பெக்ட்ரம் கோளாறு (ஏ. எஸ். டி), ஸ்கிசோஃப்ரினியா, லேசான அறிவாற்றல் குறைபாடு (எம். சி. ஐ)) லேசான அறிவாற்றல் குறைபாடு முதல் மிகவும் உச்சரிக்கப்படும் நோயியல் மாற்றங்கள் வரை தொடர்ச்சியான அல்லது கிட்டத்தட்ட தொடர்ச்சியான ஸ்பெக்ட்ராவால் வகைப்படுத்தப்படலாம். பன்முகக் கோளாறுகளின் பட அடிப்படையிலான பகுப்பாய்வை எளிதாக்குவதற்காக, முறை வகைப்பாட்டிற்கான முறைசார் மாற்றுகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த நுட்பங்கள் உயர் பரிமாண கிளஸ்டரிங் மற்றும் உயர் பரிமாண முறை-பின்னடைவு ஆகியவற்றிலிருந்து கருத்துக்களைக் கொண்டு கொடுக்கப்பட்ட மக்கள்தொகையை ஒரே மாதிரியான துணை மக்கள்தொகையாக தொகுக்கின்றன. ஒவ்வொரு துணை மக்கள்தொகையிலும் நோய் பற்றிய சிறந்த அளவு புரிதலை வழங்குவதே குறிக்கோள். வடிவ பகுப்பாய்வு என்பது மருத்துவ படக் கணக்கீட்டின் துறையாகும், இது வெவ்வேறு இமேஜிங் முறைகளிலிருந்து பெறப்பட்ட கட்டமைப்புகளின் வடிவியல் பண்புகளை ஆய்வு செய்கிறது. வடிவ பகுப்பாய்வு சமீபத்தில் மருத்துவ சமூகத்திற்கு அதிக ஆர்வத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளது, ஏனெனில் கட்டமைப்புகளின் வெவ்வேறு மக்கள்தொகைக்கு இடையிலான உருவவியல் மாற்றங்களை துல்லியமாக கண்டறியும் திறன் உள்ளது, அதாவது. ஆரோக்கியமான எதிராக நோயியல், பெண் எதிராக ஆண், இளம் எதிராக முதியவர்கள். வடிவம் பகுப்பாய்வு இரண்டு முக்கிய படிகளை உள்ளடக்கியதுஃ வடிவம் தொடர்பு மற்றும் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு. வடிவ தொடர்பு என்பது முக்கோண மெஷ்கள், விளிம்புகள், புள்ளி தொகுப்புகள் அல்லது அளவீட்டு படங்களால் குறிக்கப்படும் வடிவியல் வடிவங்களுக்கு இடையில் தொடர்புடைய இருப்பிடங்களைக் கணக்கிடும் முறையாகும். கடிதப் பரிமாற்றத்தின் வரையறை நேரடியாக பகுப்பாய்வை பாதிக்கும் என்பது தெளிவாகிறது. கடித கட்டமைப்புகளுக்கான பல்வேறு விருப்பங்களில் நாம் காணலாம்ஃ உடற்கூறியல் கடிதங்கள், கையேடு அடையாளங்கள், செயல்பாட்டு கடிதங்கள் (அதாவது. ஒரே நரம்பியல் செயல்பாட்டிற்கு பொறுப்பான மூளை மார்போமெட்ரி லோகஸ்), வடிவியல் தொடர்பு, (பட தொகுதிகளுக்கு) தீவிர ஒற்றுமை போன்றவை. சில அணுகுமுறைகள், எடுத்துக்காட்டாக. நிறமாலை வடிவ பகுப்பாய்வு, கடிதங்கள் தேவையில்லை, ஆனால் வடிவ விளக்கங்களை நேரடியாக ஒப்பிடுங்கள். புள்ளியியல் பகுப்பாய்வு தொடர்புடைய இடங்களில் கட்டமைப்பு மாற்றத்தின் அளவீடுகளை வழங்கும். நீளமான ஆய்வுகள் நீளமான ஆய்வுகளில் ஒரே நபர் மீண்டும் மீண்டும் படம்பிடிக்கப்படுகிறார். இந்தத் தகவலை பட பகுப்பாய்விலும், புள்ளிவிவர மாதிரியிலும் இணைக்கலாம். நீளமான பட செயலாக்கத்தில், தனிப்பட்ட நேர புள்ளிகளின் பிரிவு மற்றும் பகுப்பாய்வு முறைகள் பொதுவாக ஒரு உட்பொருள் வார்ப்புருவிலிருந்து பொதுவான தகவல்களுடன் தெரிவிக்கப்பட்டு ஒழுங்குபடுத்தப்படுகின்றன. இந்த ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் அளவீட்டு சத்தத்தைக் குறைக்க வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இதனால் உணர்திறன் மற்றும் புள்ளிவிவர சக்தியை அதிகரிக்க உதவுகிறது. அதே நேரத்தில் அதிகப்படியான ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல் தவிர்க்கப்பட வேண்டும், இதனால் விளைவு அளவுகள் நிலையானதாக இருக்கும். உதாரணமாக, தீவிரமான ஒழுங்குமுறைப்படுத்தல், சிறந்த சோதனை-மறு சோதனை நம்பகத்தன்மைக்கு வழிவகுக்கும், ஆனால் குழுக்களில் ஏதேனும் உண்மையான மாற்றங்கள் மற்றும் வேறுபாடுகளைக் கண்டறியும் திறனைக் கட்டுப்படுத்துகிறது. பெரும்பாலும் ஒரு பரிமாற்றத்தை இலக்காகக் கொள்ள வேண்டும், இது வரையறுக்கப்பட்ட விளைவு அளவு இழப்பின் செலவில் சத்தம் குறைப்பை மேம்படுத்துகிறது. நீளமான பட செயலாக்கத்தில் மற்றொரு பொதுவான சவால், பெரும்பாலும் தற்செயலாக, செயலாக்க சார்பை அறிமுகப்படுத்துவதாகும். எடுத்துக்காட்டாக, பின்தொடர்தல் படங்கள் பதிவு செய்யப்பட்டு அடிப்படை படத்திற்கு மறுபரிசீலனை செய்யப்படும்போது, இடைக்கணிப்பு கலைப்பொருட்கள் பின்தொடர்தல் படங்களுக்கு மட்டுமே அறிமுகப்படுத்தப்படுகின்றன, அடிப்படை அல்ல. இந்த கலைப்பொருட்கள் போலியான விளைவுகளை ஏற்படுத்தும் (பொதுவாக நீளமான மாற்றத்தை மிகைப்படுத்தி மதிப்பிடுவதில் ஒரு சார்பு, இதனால் தேவையான மாதிரி அளவை குறைத்து மதிப்பிடுகிறது). எனவே எந்தவொரு செயலாக்க சார்பையும் தவிர்க்க அனைத்து நேர புள்ளிகளும் ஒரே மாதிரியாக நடத்தப்படுவது அவசியம். நீளமான தரவுகளின் பிந்தைய செயலாக்கம் மற்றும் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்விற்கு பொதுவாக தொடர்ச்சியான அளவீட்டு அனோவா அல்லது மிகவும் சக்திவாய்ந்த நேரியல் கலப்பு விளைவுகள் மாதிரிகள் போன்ற பிரத்யேக புள்ளிவிவர கருவிகள் தேவைப்படுகின்றன. கூடுதலாக, சமிக்ஞையின் இடஞ்சார்ந்த விநியோகத்தை கருத்தில் கொள்வது நன்மை பயக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, கார்டிகல் தடிமன் அளவீடுகள் காலப்போக்கில் மற்றும் கார்டிகல் மேற்பரப்பில் ஒரு சுற்றுப்புறத்திற்குள் ஒரு தொடர்பைக் காண்பிக்கும்-இது புள்ளிவிவர சக்தியை அதிகரிக்க பயன்படுத்தப்படலாம். மேலும், நீளமான தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் குறிப்பிடத்தக்க முன்கணிப்பாளர்களைத் தீர்மானிப்பதற்கும் நேரத்திற்கு நிகழ்வு (உயிர்வாழ்வு) பகுப்பாய்வு அடிக்கடி பயன்படுத்தப்படுகிறது. படம் அடிப்படையிலான உடலியல் மாடலிங் பாரம்பரியமாக, மருத்துவ படக் கணக்கீடு படம் கையகப்படுத்தும் கட்டத்திலும் நேரத்திலும் கிடைக்கும் கட்டமைப்பு அல்லது செயல்பாட்டுத் தகவல்களின் அளவு மற்றும் இணைப்பை நிவர்த்தி செய்வதைக் கண்டது. இது சம்பந்தமாக, இது அடிப்படை உடற்கூறியல், உடல் அல்லது உடலியல் செயல்முறைகளின் அளவு உணர்தலாகக் காணலாம். இருப்பினும், கடந்த சில ஆண்டுகளாக, நோய் அல்லது சிகிச்சை முறையின் முன்கணிப்பு மதிப்பீட்டில் ஆர்வம் அதிகரித்து வருகிறது. பட அடிப்படையிலான மாடலிங், அது பயோமெக்கானிக்கல் அல்லது உடலியல் இயல்புடையதாக இருந்தாலும், படக் கணக்கீட்டின் சாத்தியக்கூறுகளை ஒரு விளக்கத்திலிருந்து ஒரு முன்கணிப்பு கோணத்திற்கு நீட்டிக்க முடியும். STEP ஆராய்ச்சி வரைபடத்தின்படி, மெய்நிகர் உடலியல் மனித (VPH) என்பது ஒரு முறைசார் மற்றும் தொழில்நுட்ப கட்டமைப்பாகும், இது நிறுவப்பட்டவுடன், மனித உடலை ஒரு சிக்கலான அமைப்பாக ஆராய உதவும். வி. பி. எச் கருத்தாக்கத்தின் அடிப்படையில், உடலியல் அறிவியலுக்கான சர்வதேச ஒன்றியம் (ஐ. யு. பி. எஸ்) ஒரு தசாப்தத்திற்கும் மேலாக ஐ. யு. பி. எஸ் பிசியோம் திட்டத்திற்கு நிதியுதவி செய்து வருகிறது. இது மனித உடலியலைப் புரிந்துகொள்வதற்கான கணக்கீட்டு கட்டமைப்பை வழங்குவதற்கான உலகளாவிய பொது கள முயற்சியாகும். மரபணு ஒழுங்குமுறை நெட்வொர்க்குகள், புரதப் பாதைகள், ஒருங்கிணைந்த உயிரணு செயல்பாடுகள் மற்றும் திசு மற்றும் முழு உறுப்பு அமைப்பு/செயல்பாட்டு உறவுகள் மூலம் மரபணுக்கள் முதல் முழு உயிரினங்கள் வரை உயிரியல் அமைப்பின் அனைத்து மட்டங்களிலும் ஒருங்கிணைந்த மாதிரிகளை உருவாக்குவதை இது நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. இத்தகைய அணுகுமுறை மருத்துவத்தில் தற்போதைய நடைமுறையை மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது மற்றும் கணக்கீட்டு மருத்துவத்தின் புதிய சகாப்தத்தை ஆதரிக்கிறது. இந்த சூழலில், மருத்துவ இமேஜிங் மற்றும் இமேஜ் கம்ப்யூட்டிங் ஆகியவை விவோவில் உள்ள மனிதனைப் பற்றிய கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டுத் தகவல்களைப் படமாக்குவதற்கும், அளவிடுவதற்கும், இணைப்பதற்கும் அமைப்புகள் மற்றும் முறைகளை வழங்குவதால் அவை பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த இரண்டு பரந்த ஆராய்ச்சி பகுதிகளும் பொதுவான கணக்கீட்டு மாதிரிகளை குறிப்பிட்ட பாடங்களைக் குறிக்கும் வகையில் மாற்றுவதை உள்ளடக்கியது, இதனால் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு மாதிரிகளுக்கு வழி வகுக்கிறது. இமேஜிங் மூலம் பொதுவான கணக்கீட்டு மாதிரிகளின் தனித்துவத்தை மூன்று நிரப்பு திசைகளில் உணர முடியும்ஃ பொருள்-குறிப்பிட்ட கணக்கீட்டு களத்தின் வரையறை (உடற்கூறியல்) மற்றும் தொடர்புடைய துணை களங்கள் (திசு வகைகள்); எல்லை மற்றும் ஆரம்ப நிலைமைகளின் வரையறை (மாறும் மற்றும்/அல்லது செயல்பாட்டு) இமேஜிங்; மற்றும் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டு திசு பண்புகளின் தன்மை. கூடுதலாக, மனிதர்களிலும் விலங்கு மாதிரிகளிலும் இத்தகைய மாதிரிகளின் மதிப்பீடு மற்றும் சரிபார்ப்பிலும், நோயறிதல் மற்றும் சிகிச்சை பயன்பாடுகளுடன் மருத்துவ அமைப்புக்கு மாதிரிகளை மொழிபெயர்ப்பதிலும் இமேஜிங் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. இந்த குறிப்பிட்ட சூழலில், மூலக்கூறு, உயிரியல் மற்றும் மருத்துவத்திற்கு முந்தைய இமேஜிங் மூலக்கூறுகள், செல்கள், திசுக்கள் மற்றும் விலங்கு மாதிரிகளில் அடிப்படை அமைப்பு மற்றும் செயல்பாடு பற்றிய கூடுதல் தரவு மற்றும் புரிதலை வழங்குகிறது, அவை பொருத்தமான இடங்களில் மனித உடலியல் மாற்றப்படலாம். அடிப்படை மற்றும் மருத்துவ களங்களில் பட அடிப்படையிலான வி. பி. எச்/பிசியோம் மாதிரிகளின் பயன்பாடுகள் பரந்த அளவில் உள்ளன. பரவலாகப் பார்த்தால், அவை புதிய மெய்நிகர் இமேஜிங் நுட்பங்களாக மாறுவதாக உறுதியளிக்கின்றன. பயனுள்ளதாக, பெரும்பாலும் கவனிக்க முடியாத, அளவுருக்கள் கவனிக்கக்கூடிய ஆனால் சில நேரங்களில் அரிதான மற்றும் சீரற்ற மல்டிமோடல் படங்கள் மற்றும் உடலியல் அளவீடுகளின் ஒருங்கிணைப்பின் அடிப்படையில் சிலிக்கோவில் படம்பிடிக்கப்படும். கணக்கீட்டு மாதிரிகள் ஆய்வின் கீழ் உள்ள உடலியல் அல்லது நோயியல் இயற்பியல் செயல்முறைகளின் அடிப்படை உயிர் இயற்பியல், உயிர்வேதியியல் அல்லது உயிரியல் சட்டங்களுக்கு இணங்க அளவீடுகளின் விளக்கத்தை உருவாக்க உதவும். இறுதியில், இத்தகைய புலனாய்வு கருவிகள் மற்றும் அமைப்புகள் நோய் செயல்முறைகள், நோய் பரிணாம வளர்ச்சியின் இயற்கையான வரலாறு மற்றும் மருந்தியல் மற்றும்/அல்லது தலையீட்டு சிகிச்சை நடைமுறைகளின் ஒரு நோயின் போக்கில் ஏற்படும் செல்வாக்கு பற்றிய நமது புரிதலுக்கு உதவும். இமேஜிங் மற்றும் மாடலிங் இடையே குறுக்கு-கருத்தரித்தல் உடலியல் ஒத்த ஒரு வழியில் அளவீடுகள் விளக்கம் அப்பால் செல்கிறது. படம் அடிப்படையிலான நோயாளி-குறிப்பிட்ட மாடலிங், மருத்துவ சாதனங்கள் மற்றும் மருந்தியல் சிகிச்சைகளின் மாதிரிகளுடன் இணைந்து, முன்கணிப்பு இமேஜிங்கிற்கான வழியைத் திறக்கிறது, இதன் மூலம் ஒருவர் சிலிகோவில் இத்தகைய தலையீடுகளைப் புரிந்துகொள்ளவும், திட்டமிடவும், மேம்படுத்தவும் முடியும். மருத்துவ இமேஜிங்கில் கணித முறைகள் பல அதிநவீன கணித முறைகள் மருத்துவ இமேஜிங்கில் நுழைந்துள்ளன, மேலும் அவை ஏற்கனவே பல்வேறு மென்பொருள் தொகுப்புகளில் செயல்படுத்தப்பட்டுள்ளன. இவற்றில் பகுதி வேறுபாடு சமன்பாடுகள் (PDE கள்) மற்றும் மேம்பாடு, பிரிவு மற்றும் பதிவுக்கான வளைவு உந்துதல் ஓட்டங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட அணுகுமுறைகள் அடங்கும். அவை PDEகளைப் பயன்படுத்துவதால், முறைகள் ஜிபிஜிபியுக்களில் இணையாக்கம் மற்றும் செயல்படுத்தலுக்கு ஏற்றவை. இந்த நுட்பங்களில் பல உகந்த கட்டுப்பாட்டில் உள்ள யோசனைகளிலிருந்து ஈர்க்கப்பட்டுள்ளன. அதன்படி, மிக சமீபத்தில் கட்டுப்பாட்டின் யோசனைகள் சமீபத்தில் ஊடாடும் முறைகளில், குறிப்பாக பிரிவினைக்கு வழிவகுத்தன. மேலும், சத்தம் மற்றும் மேலும் மாறிவரும் படங்களுக்கான புள்ளிவிவர மதிப்பீட்டு நுட்பங்களின் தேவை காரணமாக, கல்மான் வடிகட்டி மற்றும் துகள் வடிகட்டி பயன்பாட்டிற்கு வந்துள்ளன. விரிவான குறிப்புகளின் பட்டியலுடன் இந்த முறைகளின் கணக்கெடுப்பு இங்கு காணலாம். சில இமேஜிங் முறைகள் மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த தகவல்களை வழங்குகின்றன. இதன் விளைவாக வரும் படங்களை வழக்கமான அளவிடுதல் படங்களாகக் கருத முடியாது மற்றும் மருத்துவ படக் கணக்கீட்டின் புதிய துணைப் பகுதிகளுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டுகளில் பரவல் எம்ஆர்ஐ, செயல்பாட்டு எம்ஆர்ஐ மற்றும் பிற அடங்கும். டிஃப்யூஷன் எம்ஆர்ஐ டிஃப்யூஷன் எம்ஆர்ஐ என்பது ஒரு கட்டமைப்பு காந்த அதிர்வு இமேஜிங் முறையாகும், இது மூலக்கூறுகளின் பரவல் செயல்முறையை அளவிட அனுமதிக்கிறது. ஒரு குறிப்பிட்ட திசையில் ஒரு காந்தப்புலத்திற்கு ஒரு சாய்வு துடிப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் பரவல் அளவிடப்படுகிறது. ஒரு வழக்கமான கையகப்படுத்தலில், ஒரே மாதிரியாக விநியோகிக்கப்பட்ட சாய்வு திசைகளின் தொகுப்பு பரவல் எடையுள்ள தொகுதிகளின் தொகுப்பை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. கூடுதலாக, ஒரு சாய்வு துடிப்பைப் பயன்படுத்தாமல் அதே காந்தப்புலத்தின் கீழ் ஒரு எடை இல்லாத தொகுதி பெறப்படுகிறது. ஒவ்வொரு கையகப்படுத்தலும் பல தொகுதிகளுடன் தொடர்புடையதாக இருப்பதால், டிஃப்யூஷன் எம்ஆர்ஐ மருத்துவ படக் கணக்கீட்டில் பல்வேறு தனித்துவமான சவால்களை உருவாக்கியுள்ளது. மருத்துவத்தில், பரவல் எம்ஆர்ஐயில் இரண்டு முக்கிய கணக்கீட்டு இலக்குகள் உள்ளனஃ பரவல் போன்ற உள்ளூர் திசு பண்புகளின் மதிப்பீடு; உள்ளூர் திசைகள் மற்றும் பரவலின் உலகளாவிய பாதைகளின் மதிப்பீடு. டிஃப்யூஷன் டென்சர், ஒரு 3 × 3 சமச்சீர் நேர்மறை-வரையறுக்கப்பட்ட அணி, இந்த இரண்டு இலக்குகளுக்கும் நேரடியான தீர்வை வழங்குகிறது. இது பொதுவாக விநியோகிக்கப்பட்ட உள்ளூர் பரவல் சுயவிவரத்தின் கோவேரியன்ஸ் மேட்ரிக்ஸுக்கு விகிதாசாரமாகும், எனவே, இந்த மேட்ரிக்ஸின் மேலாதிக்க ஐகென் வெக்டர் உள்ளூர் பரவலின் முக்கிய திசையாகும். இந்த மாதிரியின் எளிமை காரணமாக, ஒவ்வொரு இடத்திலும் சுயாதீனமாக நேரியல் சமன்பாடுகளின் அமைப்பைத் தீர்ப்பதன் மூலம் பரவல் டென்சரின் அதிகபட்ச நிகழ்தகவு மதிப்பீட்டைக் காணலாம். இருப்பினும், தொகுதி தொடர்ச்சியான திசு இழைகளைக் கொண்டிருப்பதாகக் கருதப்படுவதால், டென்சர்களின் அடிப்படை புலத்தில் வழக்கமான நிலைமைகளை விதிப்பதன் மூலம் பரவல் டென்சர்களின் அளவை முழுவதுமாக மதிப்பிடுவது சிறந்தது. ஃப்ராக்ஷனல் அனிசோட்ரோபி, சராசரி, அச்சு மற்றும் ரேடியல் டிஃப்பியூசிவிட்டிகள் போன்ற டிஃப்பியூஷன் டென்சரிலிருந்து ஸ்கேலார் மதிப்புகள் பிரித்தெடுக்கப்படலாம், அவை ஆக்சோனல் இழைகளின் டிஸ்மைலினேஷன் அல்லது எடிமா இருப்பது போன்ற திசு பண்புகளை மறைமுகமாக அளவிடுகின்றன. பதிவு மற்றும் பிரிவு போன்ற நிலையான அளவிடுதல் படக் கணக்கீட்டு முறைகள், அத்தகைய அளவிடுதல் மதிப்புகளின் தொகுதிகளுக்கு நேரடியாகப் பயன்படுத்தப்படலாம். இருப்பினும், டிஃப்யூஷன் டென்சரில் உள்ள தகவல்களை முழுமையாகப் பயன்படுத்த, பதிவு மற்றும் பிரிவுகளைச் செய்யும்போது டென்சர் மதிப்புள்ள தொகுதிகளைக் கணக்கிட இந்த முறைகள் மாற்றியமைக்கப்பட்டுள்ளன. தொகுதியின் ஒவ்வொரு இடத்திலும் பரவலின் முக்கிய திசையைக் கருத்தில் கொண்டு, டிராக்டோகிராஃபி எனப்படும் ஒரு செயல்முறையின் மூலம் பரவலின் உலகளாவிய பாதைகளை மதிப்பிட முடியும். இருப்பினும், டிஃப்யூஷன் எம்ஆர்ஐயின் ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த தெளிவுத்திறன் காரணமாக, இந்த பாதைகளில் பல ஒரே இடத்தில் கடக்கலாம், முத்தமிடலாம் அல்லது விசிறி அடிக்கலாம். இந்த சூழ்நிலையில், பரவல் டென்சரின் ஒற்றை முதன்மை திசை உள்ளூர் பரவல் விநியோகத்திற்கு பொருத்தமான மாதிரியாக இல்லை. இந்த சிக்கலுக்கான மிகவும் பொதுவான தீர்வு மிகவும் சிக்கலான மாதிரிகளைப் பயன்படுத்தி உள்ளூர் பரவலின் பல திசைகளை மதிப்பிடுவதாகும். டிஃப்யூஷன் டென்சர்கள், க்யூ-பால் இமேஜிங், டிஃப்யூஷன் ஸ்பெக்ட்ரம் இமேஜிங் மற்றும் ஃபைபர் ஓரியண்டேஷன் டிஸ்ட்ரிபியூஷன் செயல்பாடுகள் ஆகியவற்றின் கலவைகள் இதில் அடங்கும், இதற்கு பொதுவாக அதிக எண்ணிக்கையிலான சாய்வு திசைகளுடன் ஹார்டி கையகப்படுத்தல் தேவைப்படுகிறது. பரவல் டென்சரைப் போலவே, இந்த சிக்கலான மாதிரிகளுடன் மதிப்பிடப்பட்ட தொகுதிகளுக்கு பதிவு மற்றும் பிரிவு போன்ற படக் கணினி முறைகளைப் பயன்படுத்தும்போது சிறப்பு சிகிச்சை தேவைப்படுகிறது. செயல்பாட்டு எம்ஆர்ஐ செயல்பாட்டு காந்த அதிர்வு இமேஜிங் (எஃப்எம்ஆர்ஐ) என்பது ஒரு மருத்துவ இமேஜிங் முறையாகும், இது உள்ளூர் ஹீமோடைனமிக்ஸ் அல்லது இரத்த ஆக்ஸிஜன் நிலை சார்ந்த சமிக்ஞையை (போல்ட்) கவனிப்பதன் மூலம் நரம்பியல் செயல்பாட்டை மறைமுகமாக அளவிடுகிறது. எஃப்எம்ஆர்ஐ தரவு பலவிதமான நுண்ணறிவுகளை வழங்குகிறது, மேலும் இதை தோராயமாக இரண்டு பிரிவுகளாகப் பிரிக்கலாம்ஃ பணி தொடர்பான எஃப்எம்ஆர்ஐ பெறப்படுகிறது, ஏனெனில் பொருள் நேர சோதனை நிலைமைகளின் வரிசையைச் செய்கிறது. பிளாக்-டிசைன் சோதனைகளில், நிலைமைகள் குறுகிய காலத்திற்கு (எ. கா., 10 விநாடிகள்) உள்ளன, மேலும் அவை ஓய்வின் காலங்களுடன் மாறி மாறி செய்யப்படுகின்றன. நிகழ்வு தொடர்பான சோதனைகள் தூண்டுதல்களின் சீரற்ற வரிசையை நம்பியுள்ளன, மேலும் ஒவ்வொரு நிபந்தனையையும் குறிக்க ஒரு நேர புள்ளியைப் பயன்படுத்துகின்றன. பணி தொடர்பான எஃப்எம்ஆர்ஐ பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான நிலையான அணுகுமுறை பொது நேரியல் மாதிரி (ஜிஎல்எம்) ஓய்வு நிலை எஃப்எம்ஆர்ஐ எந்த சோதனை பணியும் இல்லாத நிலையில் பெறப்படுகிறது. பொதுவாக, மூளையின் உள்ளார்ந்த நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை ஆய்வு செய்வதே இதன் நோக்கம். ஓய்வின் போது செய்யப்படும் அவதானிப்புகள் குறியாக்கம் அல்லது பிரதிபலிப்பு போன்ற குறிப்பிட்ட அறிவாற்றல் செயல்முறைகளுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. ஓய்வு நிலை எஃப்எம்ஆர்ஐ பற்றிய பெரும்பாலான ஆய்வுகள் எஃப்எம்ஆர்ஐ சமிக்ஞையின் (எல்எஃப்-போல்ட்) குறைந்த அதிர்வெண் ஏற்ற இறக்கங்களில் கவனம் செலுத்துகின்றன. அடிப்படை கண்டுபிடிப்புகளில் இயல்புநிலை நெட்வொர்க், ஒரு விரிவான கார்டிகல் பார்செல்லேஷன் மற்றும் நெட்வொர்க் பண்புகளை நடத்தை அளவுருக்களுடன் இணைப்பது ஆகியவை அடங்கும். செயல்பாட்டு நரம்பியல் இமேஜிங் தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய ஒரு வளமான முறை உள்ளது, மேலும் சிறந்த முறை குறித்து பெரும்பாலும் ஒருமித்த கருத்து இல்லை. அதற்கு பதிலாக, ஆராய்ச்சியாளர்கள் ஒவ்வொரு சிக்கலையும் சுயாதீனமாக அணுகி, பொருத்தமான மாதிரி/வழிமுறையைத் தேர்ந்தெடுக்கிறார்கள். இந்த சூழலில் நரம்பியல் அறிவியல், கணக்கீட்டு உயிரியல், புள்ளிவிவரங்கள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் சமூகங்களிடையே ஒப்பீட்டளவில் செயலில் பரிமாற்றம் உள்ளது. முக்கிய அணுகுமுறைகளில் மாபெரும் மாறுபட்ட அணுகுமுறைகள் அடங்கும், அவை பரிசோதனை நிலைக்கு ஒரு உறவுக்காக இமேஜிங் தரவுகளில் தனிப்பட்ட வோக்ஸல்களை ஆராய்கின்றன. முதன்மை அணுகுமுறை பொது நேரியல் மாதிரி (ஜி. எல். எம்) பல்வகை மற்றும் வகைப்பாட்டு அடிப்படையிலான அணுகுமுறைகள் ஆகும், இது பெரும்பாலும் பல வோக்ஸல் முறை பகுப்பாய்வு அல்லது பல மாறுபாடு முறை பகுப்பாய்வு என்று குறிப்பிடப்படுகிறது, இது ஒரு சோதனை நிலைக்கு உலகளாவிய மற்றும் சாத்தியமான விநியோகிக்கப்பட்ட பதில்களுக்கான தரவை ஆராய்கிறது. ஆரம்பகால அணுகுமுறைகள் காட்சி தூண்டுதல்களுக்கான பதில்களைப் படிக்க ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களைப் (எஸ். வி. எம்) பயன்படுத்தின. சமீபத்தில், சீரற்ற வன அடிப்படையிலான ஜினி மாறுபாடு அல்லது அரிதான பின்னடைவு மற்றும் அகராதி கற்றல் போன்ற மாற்று முறை அங்கீகார வழிமுறைகள் ஆராயப்பட்டுள்ளன செயல்பாட்டு இணைப்பு பகுப்பாய்வு மூளையின் உள்ளார்ந்த நெட்வொர்க் கட்டமைப்பை ஆய்வு செய்கிறது, இதில் பிராந்தியங்களுக்கிடையேயான தொடர்புகள் அடங்கும். இத்தகைய ஆய்வுகளில் பெரும்பாலானவை மூளையை இணைக்க அல்லது நடத்தை நடவடிக்கைகளுடன் தொடர்புகளைக் கண்டறிய ஓய்வெடுக்கும் நிலை தரவுகளில் கவனம் செலுத்துகின்றன. மூளை பகுதிகளுக்கிடையேயான காரண உறவுகளைப் படிக்க பணி குறிப்பிட்ட தரவு பயன்படுத்தப்படலாம் (எ. கா., டைனமிக் காரண வரைபடம் (டிசிஎம்)). பாடங்களின் பெரிய குழுக்களுடன் பணிபுரியும் போது, தனிப்பட்ட பாடங்களை ஒரு பொதுவான குறிப்பு கட்டமைப்பிற்குள் இயல்பாக்குவது (பதிவு) முக்கியமானது. உடற்கூறியல் (எஃப். எஸ். எல், ஃப்ரீ சர்ஃபர், எஸ். பி. எம்) அடிப்படையிலான இயல்பாக்கத்தை செய்ய ஒரு வேலை மற்றும் கருவிகள் உள்ளன. பாடங்களில் இடஞ்சார்ந்த மாறுபாட்டை கணக்கில் எடுத்துக்கொள்வது சீரமைப்பு என்பது மிக சமீபத்திய பணியாகும். எஃப்எம்ஆர்ஐ சமிக்ஞை தொடர்பை அடிப்படையாகக் கொண்ட கார்டெக்ஸின் சீரமைப்பு, பணி அல்லது ஓய்வு நிலை தரவுகளில் உலகளாவிய செயல்பாட்டு இணைப்பு கட்டமைப்பை அடிப்படையாகக் கொண்ட சீரமைப்பு மற்றும் தனிப்பட்ட வோக்ஸல்களின் தூண்டுதல் குறிப்பிட்ட செயல்படுத்தும் சுயவிவரங்களின் அடிப்படையில் சீரமைப்பு ஆகியவை எடுத்துக்காட்டுகளாகும். மருத்துவ படக் கணக்கீட்டிற்கான மென்பொருள் மென்பொருள் என்பது ஐஓ, காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்பு, பயனர் இடைமுகம், தரவு மேலாண்மை மற்றும் கணக்கீடு ஆகியவற்றை வழங்கும் அமைப்புகளின் சிக்கலான கலவையாகும். பொதுவாக கணினி கட்டமைப்புகள் வழிமுறை உருவாக்குநர்கள், பயன்பாட்டு உருவாக்குநர்கள் மற்றும் பயனர்களுக்கு சேவை செய்ய அடுக்குகளாக உள்ளன. கீழ் அடுக்குகள் பெரும்பாலும் நூலகங்கள் மற்றும்/அல்லது கருவித்தொகுப்புகளாகும், அவை அடிப்படை கணக்கீட்டு திறன்களை வழங்குகின்றன, அதே நேரத்தில் மேல் அடுக்குகள் குறிப்பிட்ட மருத்துவ பிரச்சினைகள், நோய்கள் அல்லது உடல் அமைப்புகளை நிவர்த்தி செய்யும் சிறப்பு பயன்பாடுகளாகும். கூடுதல் குறிப்புகள் மருத்துவப் படக் கணக்கீடும் கணினி பார்வைத் துறையுடன் தொடர்புடையது. ஒரு சர்வதேச சமூகமான எம்ஐசிசிஏஐ சங்கம் இந்தத் துறையை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகிறது மற்றும் வருடாந்திர மாநாடு மற்றும் அதனுடன் தொடர்புடைய பட்டறைகளை ஏற்பாடு செய்கிறது. இந்த மாநாட்டிற்கான நடவடிக்கைகள் கணினி அறிவியலில் விரிவுரை குறிப்புகள் தொடரில் ஸ்பிரிங்கரால் வெளியிடப்படுகின்றன. 2000 ஆம் ஆண்டில், என். அயச்சே மற்றும் ஜே. டங்கன் ஆகியோர் களத்தின் நிலையை மறுஆய்வு செய்தனர். மேலும் காண்க மூளை இணைப்பு மதிப்பீட்டாளர்கள் செயல்பாட்டு இணைப்பு மென்பொருளின் பட்டியல் ஓய்வெடுக்கும் மாநிலம் எஃப்எம்ஆர்ஐ இமேஜிங் இன்ஃபர்மேடிக்ஸ் நியூரோஇமேஜிங் மென்பொருள் குறிப்புகள் இதழ்கள் மருத்துவ படக் கணக்கீடு மருத்துவ பட பகுப்பாய்வு (மெடியா); மேலும் வருடாந்திர எம்ஐசிசிஏஐ மாநாட்டை ஏற்பாடு செய்யும் எம்ஐசிசிஏஐ சொசைட்டியின் அதிகாரப்பூர்வ இதழ், மருத்துவ படக் கணக்கீட்டிற்கான ஒரு முதன்மையான மாநாடு மருத்துவ இமேஜிங் (ஐஇஇஇ டிஎம்ஐ) மருத்துவ இயற்பியல் இதழ் டிஜிட்டல் இமேஜிங் (ஜேடிஐ); சொசைட்டி ஆஃப் இமேஜிங் இன்ஃபர்மேட்டிக்ஸ் கணினிமயமாக்கப்பட்ட மருத்துவ இமேஜிங் மற்றும் கிராஃபிக்ஸ் ஜர்னல் ஆஃப் கம்ப்யூட்டர் எய்டட் ரேடியாலஜி அண்ட் சர்ஜரி பிஎம்சி மருத்துவ இமேஜிங் மேலும் பின்வரும் இதழ்கள் எப்போதாவது மருத்துவ படக் கணினி அல்லது குறிப்பிட்ட முறையின் முறைகள் மற்றும் குறிப்பிட்ட மருத்துவ பயன்பாடுகளை விவரிக்கும் கட்டுரைகளை வெளியிடுகின்றன