Medical image computing
میڈیکل امیج کمپیوٹنگ (ایم آئی سی) کمپیوٹر سائنس، انفارمیشن انجینئرنگ، الیکٹریکل انجینئرنگ، فزکس، ریاضی اور طب کے چوراہے پر ایک بین الضابطہ شعبہ ہے۔ یہ شعبہ طبی تصاویر سے متعلق مسائل کو حل کرنے اور بائیو میڈیکل ریسرچ اور طبی نگہداشت کے لیے ان کے استعمال کے لیے کمپیوٹیشنل اور ریاضیاتی طریقے تیار کرتا ہے۔ ایم آئی سی کا بنیادی مقصد طبی تصاویر سے طبی لحاظ سے متعلقہ معلومات یا علم نکالنا ہے۔ میڈیکل امیجنگ کے شعبے سے قریب سے متعلق ہونے کے باوجود، ایم آئی سی تصاویر کے کمپیوٹیشنل تجزیہ پر توجہ مرکوز کرتا ہے، نہ کہ ان کے حصول پر۔ طریقوں کو کئی وسیع زمروں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: امیج سیگمنٹشن، امیج رجسٹریشن، امیج پر مبنی فزیالوجیکل ماڈلنگ، اور دیگر۔ میڈیکل امیج کمپیوٹنگ عام طور پر باقاعدہ x-y-z مقامی فاصلے کے ساتھ یکساں نمونے والے ڈیٹا پر کام کرتی ہے (2D میں تصاویر اور 3D میں حجم، جسے عام طور پر تصاویر کہا جاتا ہے)۔ ہر نمونے کے نقطہ پر، اعداد و شمار کو عام طور پر مربوط شکل میں پیش کیا جاتا ہے جیسے دستخط شدہ اور غیر دستخط شدہ مختصر (16 بٹ)، حالانکہ غیر دستخط شدہ چار (8 بٹ) سے 32 بٹ فلوٹ تک کی شکلیں غیر معمولی نہیں ہیں۔ نمونے کے مقام پر ڈیٹا کے مخصوص معنی کا انحصار طریقہ کار پر ہوتا ہے: مثال کے طور پر سی ٹی کا حصول تابکاری کی کثافت کی اقدار جمع کرتا ہے، جبکہ ایم آر آئی کا حصول ٹی 1 یا ٹی 2 وزن والی تصاویر جمع کر سکتا ہے۔ طولانی، وقت کے لحاظ سے مختلف حصول باقاعدہ وقت کے مراحل کے ساتھ تصاویر حاصل کر سکتے ہیں یا نہیں بھی کر سکتے ہیں۔ مڑے ہوئے صف الٹراساؤنڈ جیسے طریقوں کی وجہ سے پنکھے جیسی تصاویر بھی عام ہیں اور اس پر عمل کرنے کے لیے مختلف نمائندگی اور الگورتھمک تکنیکوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا کی دیگر شکلوں میں حصول کے دوران گینٹری جھکاؤ کی وجہ سے کٹی ہوئی تصاویر شامل ہیں۔ اور غیر ساختہ میش، جیسے کہ ہیکساہیڈرل اور ٹیٹراہیڈرل شکلیں، جو جدید بائیو مکینیکل تجزیہ میں استعمال ہوتی ہیں (مثال کے طور پر، ٹشو کی اخترتی، ویسکولر ٹرانسپورٹ، ہڈیوں کے امپلانٹس)۔ سیگمنٹشن سیگمنٹشن ایک تصویر کو مختلف بامعنی حصوں میں تقسیم کرنے کا عمل ہے۔ میڈیکل امیجنگ میں، یہ حصے اکثر مختلف ٹشو کلاسز، اعضاء، پیتھولوجیز، یا دیگر حیاتیاتی طور پر متعلقہ ڈھانچوں سے مطابقت رکھتے ہیں۔ میڈیکل امیج کی تقسیم کو کم برعکس، شور اور امیجنگ کی دیگر ابہام کی وجہ سے مشکل بنا دیا جاتا ہے۔ اگرچہ امیج سیگمنٹشن کے لیے کمپیوٹر وژن کی بہت سی تکنیکیں موجود ہیں، لیکن کچھ کو خاص طور پر میڈیکل امیج کمپیوٹنگ کے لیے ڈھال لیا گیا ہے۔ ذیل میں اس شعبے میں تکنیکوں کا ایک نمونہ ہے ؛ عمل درآمد اس مہارت پر منحصر ہے جو معالجین فراہم کر سکتے ہیں۔ اٹلس بیسڈ سیگمنٹیشن: بہت سی ایپلی کیشنز کے لیے، ایک طبی ماہر دستی طور پر کئی تصاویر کو لیبل لگا سکتا ہے۔ غیر مرئی تصاویر کو تقسیم کرنا دستی طور پر لیبل کی گئی ان تربیتی تصاویر سے ایکسٹریپولیٹنگ کا معاملہ ہے۔ اس طرز کے طریقوں کو عام طور پر اٹلس پر مبنی تقسیم کے طریقے کہا جاتا ہے۔ پیرامیٹرک اٹلس کے طریقے عام طور پر ان تربیتی تصاویر کو ایک واحد اٹلس امیج میں جوڑتے ہیں، جبکہ غیر پیرامیٹرک اٹلس کے طریقے عام طور پر تمام تربیتی تصاویر کو الگ سے استعمال کرتے ہیں۔ اٹلس پر مبنی طریقوں میں عام طور پر امیج رجسٹریشن کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اٹلس امیج یا امیجز کو کسی نئی، غیر مرئی امیج سے ہم آہنگ کیا جا سکے۔ شکل پر مبنی تقسیم: بہت سے طریقے کسی دی گئی ساخت کے لیے ٹیمپلیٹ کی شکل کو پیرامیٹرائز کرتے ہیں، اکثر حد کے ساتھ کنٹرول پوائنٹس پر انحصار کرتے ہیں۔ اس کے بعد پوری شکل کو نئی تصویر سے ملنے کے لیے خراب کر دیا جاتا ہے۔ شکل پر مبنی دو سب سے عام تکنیکیں فعال شکل کے ماڈل اور فعال ظاہری شکل کے ماڈل ہیں۔ یہ طریقے بہت بااثر رہے ہیں، اور انہوں نے اسی طرح کے نمونوں کو جنم دیا ہے۔ امیج بیسڈ سیگمنٹشن: کچھ طریقے ٹیمپلیٹ کو شروع کرتے ہیں اور امیج ڈیٹا کے مطابق اس کی شکل کو بہتر بناتے ہیں جبکہ مربوط غلطی کے اقدامات کو کم سے کم کرتے ہیں، جیسے ایکٹو کونٹور ماڈل اور اس کی تغیرات۔ انٹرایکٹو سیگمنٹشن: انٹرایکٹو طریقے مفید ہوتے ہیں جب معالجین کچھ معلومات فراہم کر سکتے ہیں، جیسے کہ بیج کا علاقہ یا خطے سے حصے کا کھردرا خاکہ۔ اس کے بعد ایک الگورتھم معالج کی رہنمائی کے ساتھ یا اس کے بغیر اس طرح کی تقسیم کو بار بار بہتر بنا سکتا ہے۔ دستی تقسیم، ہر پکسل کے ٹشو کلاس کی واضح طور پر وضاحت کرنے کے لیے پینٹ برش جیسے ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے، بہت سے امیجنگ ایپلی کیشنز کے لیے گولڈ اسٹینڈرڈ ہے۔ حال ہی میں، فیڈ بیک کنٹرول تھیوری کے اصولوں کو تقسیم میں شامل کیا گیا ہے، جو صارف کو بہت زیادہ لچک دیتا ہے اور غلطیوں کی خودکار اصلاح کی اجازت دیتا ہے۔ سبجیکٹو سرفیس سیگمنٹشن: یہ طریقہ سیگمنٹشن فنکشن کے ارتقاء کے خیال پر مبنی ہے جو ایک ایڈویکشن-ڈفیوژن ماڈل کے زیر انتظام ہے۔ کسی شے کو تقسیم کرنے کے لیے، ایک تقسیم شدہ بیج کی ضرورت ہوتی ہے (یہ وہ نقطہ آغاز ہے جو تصویر میں موجود شے کی لگ بھگ پوزیشن کا تعین کرتا ہے)۔ نتیجتا، ایک ابتدائی سیگمنٹشن فنکشن بنایا جاتا ہے۔ ساپیکش سطح کے طریقہ کار کے پیچھے خیال یہ ہے کہ بیج کی پوزیشن اس سیگمنٹشن فنکشن کی شکل کا تعین کرنے والا اہم عنصر ہے۔ کنوولوشنل نیورل نیٹ ورک (سی این این): مشین لرننگ ماڈلز کی ترقی کی وجہ سے کمپیوٹر کی مدد سے مکمل طور پر خودکار تقسیم کی کارکردگی میں بہتری آئی ہے۔ سی این این پر مبنی ماڈلز جیسے سیگ نیٹ، یونٹ، ریسنٹ، اے اے ٹی ایس این، ٹرانسفارمرز اور جی اے این نے تقسیم کے عمل کو تیز کیا ہے۔ مستقبل میں، اس طرح کے ماڈلز اپنی اعلی کارکردگی اور رفتار کی وجہ سے دستی تقسیم کی جگہ لے سکتے ہیں۔ تاہم، امیج سیگمنٹشن کے کچھ دوسرے طریقے ہیں جو مذکورہ بالا زمروں سے ملتے جلتے ہیں۔ مزید برآں، ہم دوسرے گروپ کو "ہائبرڈ" کے طور پر درجہ بندی کر سکتے ہیں جو طریقوں کے امتزاج پر مبنی ہے۔ رجسٹریشن امیج رجسٹریشن ایک ایسا عمل ہے جو تصاویر کی درست صف بندی تلاش کرتا ہے۔ سب سے آسان صورت میں، دو تصاویر سیدھی ہوتی ہیں۔ عام طور پر، ایک تصویر کو ٹارگٹ امیج کے طور پر سمجھا جاتا ہے اور دوسری کو سورس امیج کے طور پر سمجھا جاتا ہے ؛ سورس امیج کو ٹارگٹ امیج سے ملنے کے لیے تبدیل کیا جاتا ہے۔ اصلاح کا طریقہ کار مماثلت کی قیمت کی بنیاد پر ماخذ کی تصویر کی تبدیلی کو اپ ڈیٹ کرتا ہے جو صف بندی کے موجودہ معیار کا اندازہ کرتا ہے۔ یہ تکراری طریقہ کار اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ (مقامی) زیادہ سے زیادہ نہ مل جائے۔ ایک مثال ساختی اور میٹابولک معلومات کو یکجا کرنے کے لیے سی ٹی اور پی ای ٹی تصاویر کا اندراج ہے (شکل دیکھیں)۔ تصویری رجسٹریشن کا استعمال مختلف طبی ایپلی کیشنز میں کیا جاتا ہے: عارضی تبدیلیوں کا مطالعہ۔ طول البلد مطالعات طویل مدتی عمل، جیسے بیماری کی ترقی کا مطالعہ کرنے کے لیے کئی مہینوں یا سالوں میں تصاویر حاصل کرتے ہیں۔ ٹائم سیریز اسی سیشن (سیکنڈ یا منٹ) کے اندر حاصل کردہ تصاویر سے مطابقت رکھتی ہے۔ ان کا استعمال علمی عمل، دل کی خرابیوں اور تنفس کا مطالعہ کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ امیجنگ کے مختلف طریقوں سے تکمیلی معلومات کو یکجا کرنا۔ ایک مثال جسمانی اور فعال معلومات کا امتزاج ہے۔ چونکہ ڈھانچوں کا سائز اور شکل مختلف طریقوں سے مختلف ہوتی ہے، اس لیے صف بندی کے معیار کا اندازہ لگانا زیادہ مشکل ہے۔ اس کی وجہ سے مماثلت کے اقدامات جیسے باہمی معلومات کا استعمال ہوا ہے۔ مضامین کی آبادی کی خصوصیت۔ انٹرا سبجیکٹ رجسٹریشن کے برعکس، دلچسپی کے اعضاء کی ساختی تغیر پر منحصر ہے، مضامین کے درمیان ون ٹو ون میپنگ موجود نہیں ہو سکتی ہے۔ کمپیوٹیشنل اناٹومی میں اٹلس کی تعمیر کے لیے بین موضوع رجسٹریشن ضروری ہے۔ یہاں، مقصد مضامین میں اعضاء کی اناٹومی کا شماریاتی نمونہ بنانا ہے۔ کمپیوٹر کی مدد سے سرجری۔ کمپیوٹر کی مدد سے کی جانے والی سرجری میں پری آپریٹو امیجز جیسے سی ٹی یا ایم آر آئی کو انٹرا آپریٹو امیجز یا ٹریکنگ سسٹم میں رجسٹر کیا جاتا ہے تاکہ امیج گائیڈنس یا نیویگیشن کو آسان بنایا جا سکے۔ امیج رجسٹریشن انجام دیتے وقت کئی اہم تحفظات ہوتے ہیں: ٹرانسفارمیشن ماڈل۔ عام انتخاب سخت، افائن، اور ڈیفارمیبل ٹرانسفارمیشن ماڈل ہیں۔ بی-اسپلین اور پتلی پلیٹ اسپلین ماڈل عام طور پر پیرامیٹرائزڈ ٹرانسفارمیشن فیلڈز کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ غیر پیرامیٹرک یا گھنے اخترتی والے فیلڈز ہر گرڈ کے مقام پر ایک نقل مکانی ویکٹر رکھتے ہیں ؛ اس کے لیے اضافی باقاعدگی کی رکاوٹوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیفارمیشن فیلڈز کی ایک مخصوص کلاس ڈفیومورفزم ہیں، جو ہموار الٹا کے ساتھ الٹا ہونے والی تبدیلیاں ہیں۔ مماثلت میٹرک۔ رجسٹریشن کے معیار کی مقدار کے لیے فاصلہ یا مماثلت فنکشن استعمال کیا جاتا ہے۔ اس مماثلت کا حساب یا تو اصل تصاویر پر یا تصاویر سے نکالی گئی خصوصیات پر لگایا جا سکتا ہے۔ عام مماثلت کے اقدامات مربع فاصلے (ایس ایس ڈی)، ارتباط گتانک، اور باہمی معلومات کا مجموعہ ہیں۔ مماثلت کی پیمائش کا انتخاب اس بات پر منحصر ہے کہ آیا تصاویر ایک ہی انداز سے ہیں ؛ حصول کا شور بھی اس فیصلے میں کردار ادا کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایس ایس ڈی گاؤسی شور کے ساتھ ایک ہی انداز کی تصاویر کے لیے بہترین مماثلت کی پیمائش ہے۔ تاہم، الٹراساؤنڈ میں تصویری اعداد و شمار گوسی شور سے نمایاں طور پر مختلف ہیں، جس کی وجہ سے الٹراساؤنڈ مخصوص مماثلت کے اقدامات متعارف ہوئے ہیں۔ ملٹی ماڈل رجسٹریشن کے لیے زیادہ نفیس مماثلت کی پیمائش کی ضرورت ہوتی ہے ؛ متبادل طور پر، ایک مختلف تصویر کی نمائندگی استعمال کی جا سکتی ہے، جیسے ساختی نمائندگی یا ملحقہ اناٹومی کا اندراج۔ ایک حالیہ مطالعہ نے مشترکہ، گھنے امیج کی نمائندگی سیکھنے کے لیے متضاد کوڈنگ کا استعمال کیا، جسے کومیرز (متضاد ملٹی ماڈل امیج کی نمائندگی) کہا جاتا ہے جس نے ملٹی ماڈل امیجز کے اندراج کو فعال کیا جہاں موجودہ رجسٹریشن کے طریقے اکثر کافی حد تک اسی طرح کے امیج ڈھانچے کی کمی کی وجہ سے ناکام ہو جاتے ہیں۔ اس نے ملٹی ماڈل رجسٹریشن کے مسئلے کو ایک مونو ماڈل تک کم کر دیا، جس میں عمومی شدت پر مبنی، نیز خصوصیت پر مبنی، رجسٹریشن الگورتھم کا اطلاق کیا جا سکتا ہے۔ اصلاح کا طریقہ کار۔ یا تو مسلسل یا مجرد اصلاح انجام دی جاتی ہے۔ مسلسل اصلاح کے لیے، ہم آہنگی کی رفتار کو بہتر بنانے کے لیے میلان پر مبنی اصلاح کی تکنیکوں کا اطلاق کیا جاتا ہے۔ ویژولائزیشن ویژولائزیشن میڈیکل امیج کمپیوٹنگ میں کئی اہم کردار ادا کرتی ہے۔ سائنسی تصور کے طریقے طبی تصاویر کے بارے میں سمجھنے اور بات چیت کرنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، جو فطری طور پر مقامی-عارضی ہوتے ہیں۔ ڈیٹا ویژوئلائزیشن اور ڈیٹا تجزیہ غیر ساختہ ڈیٹا فارموں پر استعمال ہوتے ہیں، مثال کے طور پر جب الگورتھمک پروسیسنگ کے دوران حاصل کردہ شماریاتی اقدامات کا جائزہ لیتے ہیں۔ اعداد و شمار کے ساتھ براہ راست تعامل، تصور کے عمل کی ایک کلیدی خصوصیت، اعداد و شمار کے بارے میں بصری سوالات انجام دینے، تصاویر کی تشریح کرنے، تقسیم اور رجسٹریشن کے عمل کی رہنمائی کرنے، اور اعداد و شمار کی بصری نمائندگی کو کنٹرول کرنے (روشنی کی پیش کش کی خصوصیات کو کنٹرول کرکے اور پیرامیٹرز کو دیکھ کر) کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ تصور کا استعمال ابتدائی تلاش اور تجزیہ کے درمیانی اور حتمی نتائج کو پہنچانے دونوں کے لیے کیا جاتا ہے۔ شکل "ویژوئلائزیشن آف میڈیکل امیجنگ" کئی قسم کے تصورات کی وضاحت کرتی ہے: 1. گرے اسکیل امیجز کے طور پر کراس سیکشنز کا ڈسپلے ؛ 2. گرے اسکیل امیجز کے ریفارمٹیڈ ویوز (اس مثال میں ساگٹل ویو امیج کے حصول کی اصل سمت سے مختلف سمت رکھتا ہے ؛ اور 3. اسی ڈیٹا کا 3D حجم پیش کرنا۔ مختلف پیشکشوں میں نوڈولر زخم واضح طور پر نظر آتا ہے اور اسے سفید لکیر کے ساتھ بیان کیا گیا ہے۔ مختلف شکلوں اور سائز کے اعضاء والے لوگوں کی وجہ سے طبی تصاویر افراد میں نمایاں طور پر مختلف ہو سکتی ہیں۔ لہذا، اس تغیر کو مدنظر رکھتے ہوئے طبی تصاویر کی نمائندگی کرنا بہت ضروری ہے۔ طبی تصاویر کی نمائندگی کرنے کا ایک مقبول طریقہ ایک یا زیادہ اٹلس کے استعمال کے ذریعے ہے۔ یہاں، اٹلس سے مراد تصاویر کی آبادی کے لیے ایک مخصوص ماڈل ہے جس کے پیرامیٹرز ٹریننگ ڈیٹا سیٹ سے سیکھے جاتے ہیں۔ اٹلس کی سب سے آسان مثال ایک اوسط شدت والی تصویر ہے، جسے عام طور پر ٹیمپلیٹ کہا جاتا ہے۔ تاہم، اٹلس میں بہتر معلومات بھی شامل ہو سکتی ہیں، جیسے کہ مقامی تصویری اعداد و شمار اور اس بات کا امکان کہ کسی مخصوص مقامی مقام پر ایک مخصوص لیبل ہو۔ نئی طبی تصاویر، جو تربیت کے دوران استعمال نہیں کی جاتی ہیں، کو اٹلس میں نقشہ بنایا جا سکتا ہے، جسے مخصوص ایپلی کیشن کے مطابق بنایا گیا ہے، جیسے کہ تقسیم اور گروپ تجزیہ۔ اٹلس میں کسی تصویر کی نقشہ سازی میں عام طور پر تصویر اور اٹلس کو رجسٹر کرنا شامل ہوتا ہے۔ اس اخترتی کو طبی تصاویر میں تغیر کو دور کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سنگل ٹیمپلیٹ سب سے آسان طریقہ یہ ہے کہ میڈیکل امیجز کو سنگل ٹیمپلیٹ امیج کے خراب ورژن کے طور پر ماڈل بنایا جائے۔ مثال کے طور پر، اناٹومیکل ایم آر آئی برین اسکینز کو اکثر ایم این آئی ٹیمپلیٹ پر نقشہ بنایا جاتا ہے تاکہ عام نقاط میں دماغ کے تمام اسکینز کی نمائندگی کی جا سکے۔ سنگل ٹیمپلیٹ اپروچ کی اہم خرابی یہ ہے کہ اگر ٹیمپلیٹ اور دی گئی ٹیسٹ امیج کے درمیان نمایاں فرق ہیں، تو ہو سکتا ہے کہ ایک کو دوسرے پر نقش کرنے کا کوئی اچھا طریقہ نہ ہو۔ مثال کے طور پر، دماغ کی شدید اسامانیتاوں والے مریض کا جسمانی ایم آر آئی دماغی اسکین (یعنی ٹیومر یا جراحی کا طریقہ کار)، آسانی سے ایم این آئی ٹیمپلیٹ کا نقشہ نہیں بنا سکتا ہے۔ ایک ہی ٹیمپلیٹ پر انحصار کرنے کے بجائے، متعدد ٹیمپلیٹس استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ خیال یہ ہے کہ کسی تصویر کو ٹیمپلیٹس میں سے کسی ایک کے خراب ورژن کے طور پر پیش کیا جائے۔ مثال کے طور پر، صحت مند آبادی کے لیے ایک ٹیمپلیٹ اور بیمار آبادی کے لیے ایک ٹیمپلیٹ ہو سکتا ہے۔ تاہم، بہت سی ایپلی کیشنز میں، یہ واضح نہیں ہے کہ کتنے ٹیمپلیٹس کی ضرورت ہے۔ اس سے نمٹنے کا ایک آسان اگرچہ کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا طریقہ یہ ہے کہ ٹریننگ ڈیٹا سیٹ میں موجود ہر تصویر کو ٹیمپلیٹ امیج بنایا جائے اور اس طرح ہر نئی تصویر کا مقابلہ ٹریننگ ڈیٹا سیٹ میں موجود ہر تصویر سے کیا جائے۔ ایک حالیہ نقطہ نظر خود بخود مطلوبہ ٹیمپلیٹس کی تعداد تلاش کرتا ہے۔ شماریاتی تجزیے کے شماریاتی طریقے طبی امیجنگ کے شعبے کو جدید کمپیوٹر ویژن، مشین لرننگ اور پیٹرن ریکگنیشن کے ساتھ جوڑتے ہیں۔ پچھلی دہائی کے دوران، کئی بڑے ڈیٹا سیٹس کو عوامی طور پر دستیاب کیا گیا ہے (مثال کے طور پر ADNI، 1000 فنکشنل کنیکٹومز پروجیکٹ دیکھیں)، جزوی طور پر مختلف اداروں اور تحقیقی مراکز کے درمیان تعاون کی وجہ سے۔ اعداد و شمار کے سائز میں یہ اضافہ نئے الگورتھم کا مطالبہ کرتا ہے جو طبی سوالات کو حل کرنے کے لیے تصاویر میں ٹھیک ٹھیک تبدیلیوں کا پتہ لگا سکتے ہیں۔ اس طرح کے طبی سوالات بہت متنوع ہیں اور ان میں گروپ تجزیہ، امیجنگ بائیو مارکرز، بیماری کے فینوٹائپنگ اور لانگ ٹیوڈینل اسٹڈیز شامل ہیں۔ گروپ تجزیہ میں، مقصد دو یا زیادہ گروپوں کی تصاویر کا موازنہ کرکے کسی بیماری سے پیدا ہونے والی غیر معمولی چیزوں کا پتہ لگانا اور ان کی مقدار طے کرنا ہے۔ عام طور پر ان میں سے ایک گروہ عام (کنٹرول) مضامین پر مشتمل ہوتا ہے، اور دوسرا غیر معمولی مریضوں پر مشتمل ہوتا ہے۔ بیماری کی وجہ سے ہونے والی تغیرات خود کو اناٹومی کی غیر معمولی اخترتی کے طور پر ظاہر کر سکتی ہیں (ووکسیل پر مبنی مورفومیٹری دیکھیں)۔ مثال کے طور پر، دماغ میں ہپپوکیمپس جیسے ذیلی کورٹیکل ٹشوز کے سکڑنے کا تعلق الزائمر کی بیماری سے ہو سکتا ہے۔ مزید برآں، بائیو کیمیکل (فنکشنل) سرگرمی میں تبدیلیوں کا مشاہدہ امیجنگ کے طریقوں جیسے پوزیٹرون ایمیشن ٹومگرافی کا استعمال کرتے ہوئے کیا جا سکتا ہے۔ گروپوں کے درمیان موازنہ عام طور پر ووکسیل کی سطح پر کیا جاتا ہے۔ لہذا، سب سے زیادہ مقبول پری پروسیسنگ پائپ لائن، خاص طور پر نیورو امیجنگ میں، ووکسلز کے درمیان خط و کتابت کو برقرار رکھنے کے لیے ڈیٹا سیٹ میں موجود تمام تصاویر کو (میڈیکل امیج رجسٹریشن) کے ذریعے ایک مشترکہ مربوط فریم میں تبدیل کر دیتی ہے۔ اس ووکسیل کے لحاظ سے خط و کتابت کو دیکھتے ہوئے، سب سے عام فریکوینٹسٹ طریقہ یہ ہے کہ ہر ووکسیل کے لیے اعداد و شمار نکالے جائیں (مثال کے طور پر، ہر گروپ کے لیے اوسط ووکسیل کی شدت) اور شماریاتی مفروضے کی جانچ کی جائے تاکہ اس بات کا اندازہ کیا جا سکے کہ آیا کوئی کالعدم مفروضہ تائید شدہ ہے یا نہیں۔ کالعدم مفروضہ عام طور پر یہ فرض کرتا ہے کہ دونوں کوہورٹس ایک ہی تقسیم سے تیار کیے گئے ہیں، اور اس لیے، ایک جیسی شماریاتی خصوصیات ہونی چاہئیں (مثال کے طور پر، دو گروپوں کی اوسط اقدار کسی خاص ووکسیل کے لیے برابر ہیں)۔ چونکہ طبی تصاویر میں بڑی تعداد میں ووکسیل ہوتے ہیں، اس لیے متعدد موازنہ کے مسئلے کو حل کرنے کی ضرورت ہے۔ گروپ تجزیہ کے مسئلے سے نمٹنے کے لیے بایسیائی نقطہ نظر بھی موجود ہیں۔ درجہ بندی اگرچہ گروپ تجزیہ اناٹومی اور فنکشن پر پیتھولوجی کے عمومی اثرات کی مقدار طے کر سکتا ہے، لیکن یہ موضوع کی سطح کے اقدامات فراہم نہیں کرتا ہے، اور اس لیے اسے تشخیص کے لیے بائیو مارکر کے طور پر استعمال نہیں کیا جا سکتا (امیجنگ بائیو مارکر دیکھیں)۔ دوسری طرف معالجین اکثر پیتھولوجی کی ابتدائی تشخیص میں دلچسپی رکھتے ہیں (یعنی۔ درجہ بندی،) اور کسی بیماری کی نشوونما سیکھنے میں (یعنی۔ رجعت)۔ طریقہ کار کے نقطہ نظر سے، موجودہ تکنیکیں معیاری مشین لرننگ الگورتھم کے اطلاق سے لے کر میڈیکل امیجنگ ڈیٹا سیٹس تک مختلف ہوتی ہیں۔ سپورٹ ویکٹر مشین)، میدان کی ضروریات کے مطابق ڈھالنے والے نئے طریقوں کو تیار کرنے کے لیے۔ اہم مشکلات مندرجہ ذیل ہیں: چھوٹے نمونے کا سائز (جہتی لعنت): ایک بڑے طبی امیجنگ ڈیٹا سیٹ میں سیکڑوں سے لے کر ہزاروں تصاویر ہوتی ہیں، جبکہ ایک عام حجم والی تصویر میں ووکسلز کی تعداد آسانی سے لاکھوں سے تجاوز کر سکتی ہے۔ اس مسئلے کا ایک علاج معلوماتی معنوں میں خصوصیات کی تعداد کو کم کرنا ہے (جہت میں کمی دیکھیں)۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے کئی غیر نگرانی اور نیم/نگرانی کے نقطہ نظر تجویز کیے گئے ہیں۔ تشریح: ایک اچھی عمومی درستگی ہمیشہ بنیادی مقصد نہیں ہوتی، کیونکہ معالجین یہ سمجھنا چاہیں گے کہ اناٹومی کے کون سے حصے اس بیماری سے متاثر ہوتے ہیں۔ لہذا، نتائج کی تشریح بہت اہم ہے ؛ وہ طریقے جو تصویر کے ڈھانچے کو نظر انداز کرتے ہیں پسند نہیں کیے جاتے ہیں۔ فیچر کے انتخاب پر مبنی متبادل طریقے تجویز کیے گئے ہیں۔ کلسٹرنگ امیج پر مبنی پیٹرن کی درجہ بندی کے طریقے عام طور پر یہ فرض کرتے ہیں کہ کسی بیماری کے اعصابی اثرات واضح اور اچھی طرح سے بیان کیے گئے ہیں۔ ہو سکتا ہے کہ ہمیشہ ایسا نہ ہو۔ متعدد طبی حالات کے لیے، مریضوں کی آبادی انتہائی متنوع ہوتی ہے، اور ذیلی شرائط میں مزید درجہ بندی قائم نہیں کی گئی ہے۔ مزید برآں، کچھ بیماریاں (مثال کے طور پر آٹزم سپیکٹرم ڈس آرڈر (اے ایس ڈی)، شیزوفرینیا، ہلکی علمی خرابی (ایم سی آئی)) کی خصوصیت ہلکی علمی خرابی سے لے کر بہت واضح روگیاتی تبدیلیوں تک مسلسل یا تقریبا مسلسل سپیکٹرم ہو سکتی ہے۔ متفرق عوارض کے تصویر پر مبنی تجزیے کو آسان بنانے کے لیے، نمونوں کی درجہ بندی کے طریقہ کار کے متبادل تیار کیے گئے ہیں۔ یہ تکنیکیں کسی دی گئی آبادی کو یکساں ذیلی آبادی میں جمع کرنے کے لیے اعلی جہتی کلسٹرنگ اور اعلی جہتی پیٹرن-ریگریشن سے خیالات حاصل کرتی ہیں۔ مقصد ہر ذیلی آبادی کے اندر بیماری کی بہتر مقداری تفہیم فراہم کرنا ہے۔ شکل کا تجزیہ شکل کا تجزیہ میڈیکل امیج کمپیوٹنگ کا شعبہ ہے جو امیجنگ کے مختلف طریقوں سے حاصل کردہ ڈھانچوں کی ہندسی خصوصیات کا مطالعہ کرتا ہے۔ شکل کا تجزیہ حال ہی میں طبی برادری کے لیے بڑھتی ہوئی دلچسپی کا باعث بن گیا ہے کیونکہ اس میں ڈھانچوں کی مختلف آبادیوں کے درمیان مورفولوجیکل تبدیلیوں کا درست پتہ لگانے کی صلاحیت ہے، یعنی۔ صحت مند بمقابلہ پیتھولوجیکل، عورت بمقابلہ مرد، نوجوان بمقابلہ بزرگ۔ شکل کے تجزیے میں دو اہم مراحل شامل ہیں: خط و کتابت کی شکل اور شماریاتی تجزیہ۔ شکل کا خط و کتابت وہ طریقہ کار ہے جو ہندسی شکلوں کے درمیان متعلقہ مقامات کا حساب لگاتا ہے جس کی نمائندگی مثلث میش، کنٹور، پوائنٹ سیٹ یا حجم کی تصاویر سے ہوتی ہے۔ ظاہر ہے کہ خط و کتابت کی تعریف براہ راست تجزیہ کو متاثر کرے گی۔ خط و کتابت کے فریم ورک کے مختلف اختیارات میں ہم تلاش کر سکتے ہیں: جسمانی خط و کتابت، دستی نشانات، فعال خط و کتابت (یعنی. برین مورفومیٹری لوکس میں جو ایک ہی نیورونل فعالیت کے لیے ذمہ دار ہے)، جیومیٹری خط و کتابت، (تصویری حجم کے لیے) شدت کی مماثلت وغیرہ۔ کچھ نقطہ نظر، جیسے۔ سپیکٹرم شکل کا تجزیہ، خط و کتابت کی ضرورت نہیں ہے لیکن شکل کی وضاحت کرنے والوں کا براہ راست موازنہ کریں۔ شماریاتی تجزیہ متعلقہ مقامات پر ساختی تبدیلی کی پیمائش فراہم کرے گا۔ طول البلد مطالعات طول البلد مطالعات میں ایک ہی شخص کی بار بار تصویر کشی کی جاتی ہے۔ اس معلومات کو تصویری تجزیہ کے ساتھ ساتھ شماریاتی ماڈلنگ میں بھی شامل کیا جا سکتا ہے۔ لانگٹیوڈینل امیج پروسیسنگ میں، انفرادی ٹائم پوائنٹس کی تقسیم اور تجزیہ کے طریقوں کو عام طور پر کسی موضوع کے اندر کے ٹیمپلیٹ سے عام معلومات کے ساتھ مطلع اور باقاعدہ کیا جاتا ہے۔ یہ باقاعدگی پیمائش کے شور کو کم کرنے کے لیے بنائی گئی ہے اور اس طرح حساسیت اور شماریاتی طاقت کو بڑھانے میں مدد ملتی ہے۔ ایک ہی وقت میں حد سے زیادہ باقاعدگی سے بچنے کی ضرورت ہے، تاکہ اثر کے سائز مستحکم رہیں۔ مثال کے طور پر، شدید ریگولرائزیشن، بہترین ٹیسٹ-ری ٹیسٹ وشوسنییتا کا باعث بن سکتی ہے، لیکن گروپوں میں کسی بھی حقیقی تبدیلی اور اختلافات کا پتہ لگانے کی صلاحیت کو محدود کرتی ہے۔ اکثر ایک ٹریڈ آف کا مقصد ہونا ضروری ہے، جو محدود اثر سائز کے نقصان کی قیمت پر شور میں کمی کو بہتر بناتا ہے۔ لانگٹیوڈینل امیج پروسیسنگ میں ایک اور عام چیلنج، اکثر غیر ارادی، پروسیسنگ بائیس کا تعارف ہے۔ جب، مثال کے طور پر، فالو اپ تصاویر رجسٹرڈ ہو جاتی ہیں اور بیس لائن امیج میں دوبارہ نمونے لی جاتی ہیں، تو انٹرپولیشن نمونے صرف فالو اپ امیجز سے متعارف ہوتے ہیں نہ کہ بیس لائن سے۔ یہ نمونے جعلی اثرات کا سبب بن سکتے ہیں (عام طور پر طول البلد تبدیلی کو زیادہ اندازہ لگانے کی طرف تعصب اور اس طرح مطلوبہ نمونے کے سائز کو کم اندازہ لگانا)۔ لہذا یہ ضروری ہے کہ ہر وقت کے نکات کے ساتھ بالکل ایک جیسا سلوک کیا جائے تاکہ کسی بھی پروسیسنگ تعصب سے بچا جا سکے۔ لانگٹیوڈینل ڈیٹا کی پوسٹ پروسیسنگ اور شماریاتی تجزیے کے لیے عام طور پر وقف شدہ شماریاتی ٹولز کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ بار بار پیمائش کرنے والے اینووا یا زیادہ طاقتور لکیری مخلوط اثرات کے ماڈل۔ مزید برآں، سگنل کی مقامی تقسیم پر غور کرنا فائدہ مند ہے۔ مثال کے طور پر، کورٹیکل موٹائی کی پیمائش وقت کے ساتھ ساتھ کورٹیکل سطح پر پڑوس کے اندر بھی موضوع کے اندر ایک ارتباط دکھائے گی-ایک ایسی حقیقت جسے شماریاتی طاقت کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، وقت سے واقعہ (عرف بقا) تجزیہ اکثر طول البلد ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور اہم پیشن گوئی کرنے والوں کا تعین کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ تصویر پر مبنی فزیالوجیکل ماڈلنگ روایتی طور پر، میڈیکل امیج کمپیوٹنگ نے تصویر کے حصول کے مقام اور وقت پر دستیاب ساختی یا فعال معلومات کی مقدار اور فیوژن کو حل کرنے کے لیے دیکھا ہے۔ اس سلسلے میں، اسے بنیادی جسمانی، جسمانی یا جسمانی عمل کی مقداری حس کے طور پر دیکھا جا سکتا ہے۔ تاہم، پچھلے کچھ سالوں میں، بیماری یا تھراپی کورس کی پیشن گوئی کی تشخیص میں دلچسپی بڑھ رہی ہے۔ امیج پر مبنی ماڈلنگ، چاہے وہ بائیو مکینیکل ہو یا فزیالوجیکل نوعیت کی، اس لیے امیج کمپیوٹنگ کے امکانات کو وضاحتی سے پیش گوئی کے زاویے تک بڑھا سکتی ہے۔ ایس ٹی ای پی ریسرچ روڈ میپ کے مطابق، ورچوئل فزیولوجیکل ہیومن (وی پی ایچ) ایک طریقہ کار اور تکنیکی فریم ورک ہے جو ایک بار قائم ہونے کے بعد انسانی جسم کی تحقیقات کو ایک پیچیدہ نظام کے طور پر قابل بنائے گا۔ وی پی ایچ تصور کی بنیاد پر، انٹرنیشنل یونین فار فزیولوجیکل سائنسز (آئی یو پی ایس) ایک دہائی سے زیادہ عرصے سے آئی یو پی ایس فزیوم پروجیکٹ کی سرپرستی کر رہا ہے۔ یہ انسانی فعلیات کو سمجھنے کے لیے ایک کمپیوٹیشنل فریم ورک فراہم کرنے کے لیے دنیا بھر میں عوامی سطح پر کی جانے والی کوشش ہے۔ اس کا مقصد جین ریگولیٹری نیٹ ورک، پروٹین کے راستے، مربوط سیل افعال، اور ٹشو اور پورے اعضاء کی ساخت/فنکشن تعلقات کے ذریعے جین سے لے کر پورے حیاتیات تک حیاتیاتی تنظیم کی تمام سطحوں پر مربوط ماڈل تیار کرنا ہے۔ اس طرح کے نقطہ نظر کا مقصد طب میں موجودہ عمل کو تبدیل کرنا اور کمپیوٹیشنل میڈیسن کے ایک نئے دور کو تقویت دینا ہے۔ اس تناظر میں، میڈیکل امیجنگ اور امیج کمپیوٹنگ تیزی سے اہم کردار ادا کرتے ہیں کیونکہ وہ ویو میں انسان کے بارے میں ساختی اور فعال دونوں معلومات کی تصویر، مقدار اور فیوز کے لیے نظام اور طریقے فراہم کرتے ہیں۔ ان دو وسیع تحقیقی شعبوں میں مخصوص مضامین کی نمائندگی کے لیے عام کمپیوٹیشنل ماڈلز کی تبدیلی شامل ہے، اس طرح ذاتی کمپیوٹیشنل ماڈلز کی راہ ہموار ہوتی ہے۔ امیجنگ کے ذریعے عام کمپیوٹیشنل ماڈلز کی انفرادی شکل کو تین تکمیلی سمتوں میں محسوس کیا جا سکتا ہے: موضوع سے متعلق کمپیوٹیشنل ڈومین (اناٹومی) اور متعلقہ ذیلی ڈومین (ٹشو کی اقسام) کی تعریف ؛ (متحرک اور/یا فعال) امیجنگ سے حدود اور ابتدائی حالات کی تعریف ؛ اور ساختی اور فعال ٹشو کی خصوصیات کی خصوصیت۔ اس کے علاوہ، امیجنگ انسانوں اور جانوروں کے ماڈلز دونوں میں ایسے ماڈلز کی تشخیص اور توثیق میں، اور تشخیصی اور علاج معالجے دونوں کے ساتھ طبی ترتیب میں ماڈلز کے ترجمہ میں بھی اہم کردار ادا کرتی ہے۔ اس مخصوص تناظر میں، مالیکیولر، بائیولوجیکل، اور پری کلینیکل امیجنگ مالیکیولز، خلیوں، ٹشوز اور جانوروں کے ماڈلز میں بنیادی ساخت اور فنکشن کے بارے میں اضافی ڈیٹا اور تفہیم فراہم کرتی ہے جسے جہاں مناسب ہو وہاں انسانی فزیولوجی میں منتقل کیا جا سکتا ہے۔ بنیادی اور طبی ڈومینز میں امیج پر مبنی وی پی ایچ/فزیوم ماڈلز کے استعمال وسیع ہیں۔ بڑے پیمانے پر، وہ نئی ورچوئل امیجنگ تکنیک بننے کا وعدہ کرتے ہیں۔ مؤثر طریقے سے زیادہ، اکثر غیر قابل مشاہدہ، پیرامیٹرز کو قابل مشاہدہ لیکن بعض اوقات کم اور متضاد ملٹی موڈل امیجز اور جسمانی پیمائش کے انضمام کی بنیاد پر سلیکو میں امیج کیا جائے گا۔ کمپیوٹیشنل ماڈل تحقیقات کے تحت فزیالوجیکل یا پیتھو فزیولوجیکل عمل کے بنیادی بائیو فزیکل، بائیو کیمیکل یا حیاتیاتی قوانین کے مطابق پیمائش کی تشریح پیدا کرنے کا کام کریں گے۔ بالآخر، اس طرح کے تفتیشی آلات اور نظام بیماری کے عمل، بیماری کے ارتقاء کی قدرتی تاریخ، اور فارماکولوجیکل اور/یا مداخلت کے علاج کے طریقہ کار کے دوران بیماری کے اثر کو سمجھنے میں ہماری مدد کریں گے۔ امیجنگ اور ماڈلنگ کے درمیان کراس فرٹیلائزیشن فزیولوجی کے مطابق پیمائش کی تشریح سے بالاتر ہے۔ تصویر پر مبنی مریض کے لیے مخصوص ماڈلنگ، طبی آلات اور فارماکولوجیکل تھراپی کے ماڈلز کے ساتھ مل کر، پیشن گوئی کرنے والی امیجنگ کی راہ کھولتی ہے جس کے ذریعے کوئی بھی سلیکو میں اس طرح کی مداخلتوں کو سمجھ، منصوبہ بندی اور بہتر بنا سکے گا۔ طبی امیجنگ میں ریاضیاتی طریقے متعدد نفیس ریاضیاتی طریقے طبی امیجنگ میں داخل ہو چکے ہیں، اور پہلے ہی مختلف سافٹ ویئر پیکجوں میں نافذ کیے جا چکے ہیں۔ ان میں جزوی تفریقی مساوات (پی ڈی ای) پر مبنی نقطہ نظر اور اضافہ، تقسیم اور رجسٹریشن کے لیے منحنی خطوط پر مبنی بہاؤ شامل ہیں۔ چونکہ وہ پی ڈی ایز کا استعمال کرتے ہیں، اس لیے یہ طریقے جی پی جی پی یوز پر متوازی اور عمل درآمد کے لیے موزوں ہیں۔ ان میں سے متعدد تکنیکیں زیادہ سے زیادہ قابو میں خیالات سے متاثر ہوئی ہیں۔ اس کے مطابق، بہت حال ہی میں کنٹرول سے خیالات نے حال ہی میں انٹرایکٹو طریقوں، خاص طور پر تقسیم میں اپنا راستہ بنا لیا ہے۔ مزید برآں، شور اور زیادہ متحرک طور پر بدلتی ہوئی منظر کشی کے لیے شماریاتی تخمینہ کی تکنیکوں کی ضرورت کی وجہ سے، کالمان فلٹر اور پارٹیکل فلٹر استعمال میں آ گئے ہیں۔ حوالہ جات کی ایک وسیع فہرست کے ساتھ ان طریقوں کا ایک سروے یہاں پایا جا سکتا ہے۔ موڈلٹی مخصوص کمپیوٹنگ کچھ امیجنگ کے طریقے بہت خاص معلومات فراہم کرتے ہیں۔ نتیجے میں آنے والی تصاویر کو باقاعدہ اسکیلر امیجز کے طور پر نہیں مانا جا سکتا اور یہ میڈیکل امیج کمپیوٹنگ کے نئے ذیلی علاقوں کو جنم دیتی ہیں۔ مثالوں میں پھیلاؤ ایم آر آئی، فعال ایم آر آئی اور دیگر شامل ہیں۔ پھیلاؤ ایم آر آئی پھیلاؤ ایم آر آئی ایک ساختی مقناطیسی گونج امیجنگ کا طریقہ ہے جو مالیکیولز کے پھیلاؤ کے عمل کی پیمائش کی اجازت دیتا ہے۔ پھیلاؤ کی پیمائش کسی خاص سمت میں مقناطیسی میدان پر میلان کی نبض لگا کر کی جاتی ہے۔ ایک عام حصول میں، یکساں طور پر تقسیم شدہ میلان کی سمتوں کا ایک مجموعہ پھیلاؤ کے وزن والے حجم کا ایک مجموعہ بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ اس کے علاوہ، ایک غیر وزنی حجم اسی مقناطیسی میدان کے تحت گریڈینٹ پلس کے استعمال کے بغیر حاصل کیا جاتا ہے۔ چونکہ ہر حصول متعدد جلدوں سے وابستہ ہے، پھیلاؤ ایم آر آئی نے میڈیکل امیج کمپیوٹنگ میں مختلف قسم کے منفرد چیلنجز پیدا کیے ہیں۔ طب میں، پھیلاؤ ایم آر آئی میں دو بڑے کمپیوٹیشنل اہداف ہیں: مقامی ٹشو کی خصوصیات کا تخمینہ، جیسے پھیلاؤ ؛ مقامی سمتوں کا تخمینہ اور پھیلاؤ کے عالمی راستے۔ ڈفیوژن ٹینسر، ایک 3 × 3 سمیٹرک مثبت-یقینی میٹرکس، ان دونوں اہداف کا سیدھا سیدھا حل پیش کرتا ہے۔ یہ عام طور پر تقسیم شدہ مقامی پھیلاؤ پروفائل کے کوویرینس میٹرکس کے متناسب ہے اور اس طرح، اس میٹرکس کا غالب آئجین ویکٹر مقامی پھیلاؤ کی بنیادی سمت ہے۔ اس ماڈل کی سادگی کی وجہ سے، پھیلاؤ ٹینسر کا زیادہ سے زیادہ امکان کا تخمینہ صرف ہر مقام پر لکیری مساوات کے نظام کو آزادانہ طور پر حل کرکے پایا جا سکتا ہے۔ تاہم، چونکہ حجم کو ملحقہ ٹشو ریشوں پر مشتمل سمجھا جاتا ہے، اس لیے ٹینسرز کے بنیادی میدان پر باقاعدگی کے حالات نافذ کرکے اس کے پورے پھیلاؤ کے ٹینسرز کے حجم کا اندازہ لگانا بہتر ہو سکتا ہے۔ اسکیلر ویلیوز کو ڈفیوژن ٹینسر سے نکالا جا سکتا ہے، جیسے کہ فریکشنل انیسوٹروپی، اوسط، محوری اور ریڈیل ڈفیوزیویٹیز، جو بالواسطہ طور پر ٹشو کی خصوصیات کی پیمائش کرتی ہیں جیسے کہ محوری ریشوں کی ڈائیمیلیشن یا ایڈیما کی موجودگی۔ معیاری اسکیلر امیج کمپیوٹنگ کے طریقے، جیسے رجسٹریشن اور سیگمنٹشن، اس طرح کی اسکیلر اقدار کے حجم پر براہ راست لاگو کیے جا سکتے ہیں۔ تاہم، ڈفیوژن ٹینسر میں معلومات کو مکمل طور پر استعمال کرنے کے لیے، ان طریقوں کو رجسٹریشن اور سیگمنٹشن انجام دیتے وقت ٹینسر کے قابل قدر حجم کے حساب سے ڈھال لیا گیا ہے۔ حجم میں ہر مقام پر پھیلاؤ کی بنیادی سمت کو دیکھتے ہوئے، ٹریکٹگرافی کے نام سے جانے والے عمل کے ذریعے پھیلاؤ کے عالمی راستوں کا اندازہ لگانا ممکن ہے۔ تاہم، پھیلاؤ ایم آر آئی کے نسبتا کم ریزولوشن کی وجہ سے، ان میں سے بہت سے راستے ایک ہی مقام پر عبور، بوسہ یا پنکھا کر سکتے ہیں۔ اس صورت حال میں، پھیلاؤ ٹینسر کی واحد بنیادی سمت مقامی پھیلاؤ کی تقسیم کے لیے مناسب نمونہ نہیں ہے۔ اس مسئلے کا سب سے عام حل یہ ہے کہ زیادہ پیچیدہ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے مقامی پھیلاؤ کی متعدد سمتوں کا اندازہ لگایا جائے۔ ان میں ڈفیوژن ٹینسرز، کیو بال امیجنگ، ڈفیوژن سپیکٹرم امیجنگ اور فائبر اورینٹیشن ڈسٹری بیوشن افعال کے مرکب شامل ہیں، جن کے لیے عام طور پر بڑی تعداد میں میلان کی سمتوں کے ساتھ ہارڈی کے حصول کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈفیوژن ٹینسر کی طرح، ان پیچیدہ ماڈلز کے ساتھ قابل قدر حجم کو امیج کمپیوٹنگ کے طریقوں، جیسے رجسٹریشن اور سیگمنٹشن کا اطلاق کرتے وقت خصوصی علاج کی ضرورت ہوتی ہے۔ فنکشنل ایم آر آئی فنکشنل مقناطیسی گونج امیجنگ (ایف ایم آر آئی) ایک طبی امیجنگ کا طریقہ ہے جو بالواسطہ طور پر مقامی ہیموڈینامکس، یا خون کے آکسیجن کی سطح پر منحصر سگنل (بی او ایل ڈی) کا مشاہدہ کرکے عصبی سرگرمی کی پیمائش کرتا ہے۔ ایف ایم آر آئی ڈیٹا بصیرت کی ایک رینج پیش کرتا ہے، اور اسے تقریبا دو زمروں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: کام سے متعلق ایف ایم آر آئی حاصل کیا جاتا ہے کیونکہ موضوع وقت پر تجرباتی حالات کا ایک سلسلہ انجام دے رہا ہوتا ہے۔ بلاک ڈیزائن تجربات میں، حالات مختصر مدت (مثال کے طور پر 10 سیکنڈ) کے لیے موجود ہوتے ہیں اور آرام کے ادوار کے ساتھ متبادل ہوتے ہیں۔ واقعہ سے متعلق تجربات محرکات کی بے ترتیب ترتیب پر انحصار کرتے ہیں اور ہر حالت کو ظاہر کرنے کے لیے ایک واحد ٹائم پوائنٹ استعمال کرتے ہیں۔ کام سے متعلق ایف ایم آر آئی کا تجزیہ کرنے کا معیاری نقطہ نظر جنرل لینیر ماڈل (جی ایل ایم) ہے۔ کسی تجرباتی کام کی عدم موجودگی میں ایف ایم آر آئی حاصل کیا جاتا ہے۔ عام طور پر، اس کا مقصد دماغ کے اندرونی نیٹ ورک کی ساخت کا مطالعہ کرنا ہے۔ آرام کے دوران کیے گئے مشاہدات کو مخصوص علمی عمل جیسے انکوڈنگ یا عکاسی سے بھی جوڑا گیا ہے۔ آرام کی حالت ایف ایم آر آئی کے زیادہ تر مطالعے ایف ایم آر آئی سگنل (ایل ایف-بولڈ) کی کم تعدد کے اتار چڑھاؤ پر مرکوز ہیں۔ بنیادی دریافتوں میں ڈیفالٹ نیٹ ورک، ایک جامع کورٹیکل پارسلشن، اور نیٹ ورک کی خصوصیات کو رویے کے پیرامیٹرز سے جوڑنا شامل ہے۔ فنکشنل نیورو امیجنگ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال ہونے والے طریقہ کار کا ایک بھرپور مجموعہ ہے، اور بہترین طریقہ کار کے بارے میں اکثر اتفاق رائے نہیں ہوتا ہے۔ اس کے بجائے، محققین ہر مسئلے کو آزادانہ طور پر دیکھتے ہیں اور ایک مناسب ماڈل/الگورتھم کا انتخاب کرتے ہیں۔ اس تناظر میں نیورو سائنس، کمپیوٹیشنل بائیولوجی، شماریات، اور مشین لرننگ کمیونٹیز کے درمیان نسبتا فعال تبادلہ ہوتا ہے۔ نمایاں طریقوں میں بڑے پیمانے پر غیر متغیر نقطہ نظر شامل ہیں جو تجرباتی حالت سے تعلق کے لیے امیجنگ ڈیٹا میں انفرادی ووکسلز کی تحقیقات کرتے ہیں۔ بنیادی نقطہ نظر عمومی لکیری ماڈل (جی ایل ایم) ملٹی ویریٹ-اور درجہ بندی پر مبنی نقطہ نظر ہے، جسے اکثر ملٹی ووکسیل پیٹرن تجزیہ یا ملٹی ویریٹ پیٹرن تجزیہ کہا جاتا ہے جو کسی تجرباتی حالت میں عالمی اور ممکنہ طور پر تقسیم شدہ ردعمل کے لیے ڈیٹا کی تحقیقات کرتا ہے۔ ابتدائی طریقوں میں بصری محرکات کے ردعمل کا مطالعہ کرنے کے لیے سپورٹ ویکٹر مشینوں (ایس وی ایم) کا استعمال کیا گیا۔ حال ہی میں، متبادل پیٹرن ریکگنیشن الگورتھم کی کھوج کی گئی ہے، جیسے بے ترتیب جنگل پر مبنی گنی کانٹرسٹ یا اسپارس ریگریشن اور ڈکشنری لرننگ فنکشنل کنیکٹوٹی تجزیہ دماغ کے اندرونی نیٹ ورک ڈھانچے کا مطالعہ کرتا ہے، بشمول خطوں کے درمیان تعاملات۔ اس طرح کے مطالعات کی اکثریت دماغ کو پارسل کرنے یا طرز عمل کے اقدامات سے متعلق ارتباط تلاش کرنے کے لیے ریاست کے اعداد و شمار پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ کام کے مخصوص ڈیٹا کو دماغ کے علاقوں کے درمیان وجہ کے تعلقات کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے (مثال کے طور پر، متحرک وجہ کی نقشہ سازی (ڈی سی ایم))۔ مضامین کے بڑے گروپوں کے ساتھ کام کرتے وقت، انفرادی مضامین کو مشترکہ حوالہ فریم ورک میں معمول پر لانا (رجسٹریشن) بہت ضروری ہے۔ اناٹومی (ایف ایس ایل، فری سرف، ایس پی ایم) پر مبنی معمول کو انجام دینے کے لیے کام اور آلات کا ایک مجموعہ موجود ہے۔ مضامین میں مقامی تغیر کو مدنظر رکھتے ہوئے صف بندی ایک حالیہ کام ہے۔ مثال کے طور پر ایف ایم آر آئی سگنل ارتباط پر مبنی پرانتستا کی صف بندی، ٹاسک-یا ریسٹنگ اسٹیٹ ڈیٹا دونوں میں عالمی فنکشنل کنیکٹوٹی ڈھانچے پر مبنی صف بندی، اور انفرادی ووکسلز کے محرک مخصوص ایکٹیویشن پروفائلز پر مبنی صف بندی ہیں۔ میڈیکل امیج کمپیوٹنگ کے لیے سافٹ ویئر سافٹ ویئر آئی او، ویژوئلائزیشن اور انٹرایکشن، یوزر انٹرفیس، ڈیٹا مینجمنٹ اور کمپیوٹیشن فراہم کرنے والے سسٹمز کا ایک پیچیدہ مجموعہ ہے۔ عام طور پر سسٹم آرکیٹیکچرز الگورتھم ڈویلپرز، ایپلیکیشن ڈویلپرز اور صارفین کی خدمت کے لیے پرتوں پر مشتمل ہوتے ہیں۔ نچلی پرتیں اکثر کتب خانے اور/یا ٹول کٹ ہوتی ہیں جو بنیادی کمپیوٹیشنل صلاحیتیں فراہم کرتی ہیں ؛ جبکہ اوپری پرتیں خصوصی ایپلی کیشنز ہوتی ہیں جو مخصوص طبی مسائل، بیماریوں یا جسمانی نظام کو حل کرتی ہیں۔ اضافی نوٹ میڈیکل امیج کمپیوٹنگ کا تعلق کمپیوٹر ویژن کے شعبے سے بھی ہے۔ ایک بین الاقوامی سوسائٹی، ایم آئی سی سی اے آئی سوسائٹی میدان کی نمائندگی کرتی ہے اور ایک سالانہ کانفرنس اور اس سے وابستہ ورکشاپس کا اہتمام کرتی ہے۔ اس کانفرنس کی کارروائی سپرنگر نے لیکچر نوٹس ان کمپیوٹر سائنس سیریز میں شائع کی ہے۔ 2000 میں، این آیاچے اور جے ڈنکن نے میدان کی حالت کا جائزہ لیا۔ دماغی کنیکٹیویٹی تخمینہ کاروں کی فہرست فنکشنل کنیکٹیویٹی سافٹ ویئر ریسٹنگ اسٹیٹ ایف ایم آر آئی امیجنگ انفارمیٹکس نیورو امیجنگ سافٹ ویئر میڈیکل امیج کمپیوٹنگ میڈیکل امیج اینالیسس (میڈیا) پر حوالہ جات جریدے ؛ ایم آئی سی سی اے آئی سوسائٹی کا آفیشل جریدہ بھی، جو میڈیکل امیج کمپیوٹنگ کے لیے سالانہ ایم آئی سی سی اے آئی کانفرنس کا اہتمام کرتا ہے۔ میڈیکل امیجنگ پر آئی ای ای ای ٹرانزیکشنز (آئی ای ای ای ٹی ایم آئی) میڈیکل فزکس جرنل آف ڈیجیٹل امیجنگ (جے ڈی آئی) ؛ سوسائٹی آف امیجنگ انفارمیٹکس کمپیوٹرائزڈ میڈیکل امیجنگ اینڈ گرافکس جرنل آف کمپیوٹر ایڈیڈ ریڈیولوجی اینڈ سرجری بی ایم سی میڈیکل امیجنگ کا آفیشل جریدہ اس کے علاوہ درج ذیل جریدے کبھی کبھار میڈیکل امیج کمپیوٹنگ یا ماڈلٹی مخصوص کے طریقوں اور مخصوص کلینیکل ایپلی کیشنز کو بیان کرنے والے مضامین