Medical image computing
ಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ (ಎಂ. ಐ. ಸಿ.) ಎಂಬುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನ, ಮಾಹಿತಿ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಔಷಧಗಳ ಛೇದಕದಲ್ಲಿರುವ ಅಂತರಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಆರೈಕೆಗಾಗಿ ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಗಣಿತ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು ಎಂ. ಐ. ಸಿ. ಯ ಮುಖ್ಯ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟ ಸಂಬಂಧ ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಎಂ. ಐ. ಸಿ ಚಿತ್ರಗಳ ಗಣನೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳ ಸ್ವಾಧೀನವಲ್ಲ. ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹಲವಾರು ವಿಶಾಲ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದುಃ ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆ, ಚಿತ್ರ ನೋಂದಣಿ, ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ದೈಹಿಕ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಇತರ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಗಣನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ x-y-z ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಅಂತರದೊಂದಿಗೆ ಏಕರೂಪವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಮಾಡಲಾದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ (2Dಯಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು 3Dಯಲ್ಲಿನ ಸಂಪುಟಗಳು, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ). ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿ, ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಹಿ ಮತ್ತು ಸಹಿ ಮಾಡದ ಸಣ್ಣ (16-ಬಿಟ್) ನಂತಹ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಸಹಿ ಮಾಡದ ಚಾರ್ (8-ಬಿಟ್) ನಿಂದ 32-ಬಿಟ್ ಫ್ಲೋಟ್ ವರೆಗಿನ ರೂಪಗಳು ಅಸಾಮಾನ್ಯವೇನಲ್ಲ. ಮಾದರಿ ಬಿಂದುವಿನಲ್ಲಿನ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರ್ಥವು ವಿಧಾನದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆಃ ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸಿ. ಟಿ. ಸ್ವಾಧೀನವು ವಿಕಿರಣ ಸಾಂದ್ರತೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎಂ. ಆರ್. ಐ. ಸ್ವಾಧೀನವು ಟಿ1 ಅಥವಾ ಟಿ2-ತೂಕದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಉದ್ದವಾದ, ಸಮಯ ಬದಲಾಗುವ ಸ್ವಾಧೀನಗಳು ನಿಯಮಿತ ಸಮಯ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ ಪಡೆಯದಿರಬಹುದು. ವಕ್ರ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳಿಂದಾಗಿ ಫ್ಯಾನ್ ತರಹದ ಚಿತ್ರಗಳು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾತಿನಿಧಿಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿ ತಂತ್ರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇತರ ದತ್ತಾಂಶ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಧೀನದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಗ್ಯಾಂಟ್ರಿ ಟಿಲ್ಟ್ನಿಂದಾಗಿ ಕತ್ತರಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳು; ಮತ್ತು ಹೆಕ್ಸಾಹೆಡ್ರಲ್ ಮತ್ತು ಟೆಟ್ರಾಹೆಡ್ರಲ್ ರೂಪಗಳಂತಹ ರಚನೆರಹಿತ ಜಾಲರಿಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿತ ಬಯೋಮೆಕಾನಿಕಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಂಗಾಂಶ ವಿರೂಪತೆ, ನಾಳೀಯ ಸಾಗಣೆ, ಮೂಳೆ ಕಸಿ). ವಿಭಜನೆಯು ಒಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಿವಿಧ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ, ಈ ವಿಭಾಗಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಅಂಗಾಂಶ ವರ್ಗಗಳು, ಅಂಗಗಳು, ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿತ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಕಡಿಮೆ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್, ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಇತರ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆಗಳಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆಯು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆಗಾಗಿ ಅನೇಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ತಂತ್ರಗಳಿದ್ದರೂ, ಕೆಲವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಗಣನೆಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದೊಳಗಿನ ತಂತ್ರಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೆಳಗೆ ನೀಡಲಾಗಿದೆ; ಅನುಷ್ಠಾನವು ವೈದ್ಯರು ಒದಗಿಸಬಹುದಾದ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಅಟ್ಲಾಸ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಭಜನೆಃ ಅನೇಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಿಗೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ತಜ್ಞರು ಹಲವಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಬಹುದು; ಕಾಣದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವುದು ಈ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾದ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಶೈಲಿಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಟ್ಲಾಸ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಭಜನೆ ವಿಧಾನಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಟ್ಲಾಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಅಟ್ಲಾಸ್ ಚಿತ್ರವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ನಾನ್ಪ್ಯಾರಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಟ್ಲಾಸ್ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಲ್ಲಾ ತರಬೇತಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಅಟ್ಲಾಸ್-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಟ್ಲಾಸ್ ಚಿತ್ರ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಸ, ಕಾಣದ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಚಿತ್ರ ನೋಂದಣಿಯ ಬಳಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆಕಾರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಭಜನೆಃ ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಗೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಆಕಾರವನ್ನು ನಿಯತಾಂಕಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಡಿಯುದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಯಂತ್ರಣ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ನಂತರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಆಕಾರವು ಹೊಸ ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವಂತೆ ವಿರೂಪಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಕಾರ-ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳೆಂದರೆ ಆಕ್ಟಿವ್ ಶೇಪ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಮತ್ತು ಆಕ್ಟಿವ್ ಅಪಿಯರೆನ್ಸ್ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಬಹಳ ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿಯಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ. ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಭಜನೆಃ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಕ್ರಿಯ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದರ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಂತಹ ಅವಿಭಾಜ್ಯ ದೋಷ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಚಿತ್ರ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅದರ ಆಕಾರವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವಿಭಜನೆಃ ವೈದ್ಯರು ಬೀಜ ಪ್ರದೇಶ ಅಥವಾ ಪ್ರದೇಶದ ಸ್ಥೂಲ ರೂಪರೇಖೆಯಂತಹ ಕೆಲವು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿದಾಗ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಒಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ನಂತರ ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲದೆ ಅಂತಹ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ನ ಅಂಗಾಂಶ ವರ್ಗವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಬಣ್ಣದ ಬ್ರಷ್ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಭಜನೆಯು ಅನೇಕ ಚಿತ್ರಣ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಚಿನ್ನದ ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ತತ್ವಗಳನ್ನು ವಿಭಜನೆಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಬ್ಜೆಕ್ಟಿವ್ ಸರ್ಫೇಸ್ ಸೆಗ್ಮೆಂಟೇಶನ್ಃ ಈ ವಿಧಾನವು ವಿಭಜನೆಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ವಿಕಾಸದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಇದು ಅಡ್ವೆಕ್ಷನ್-ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ನಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು, ವಿಭಜನೆಯ ಬೀಜದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ (ಅದು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿರುವ ವಸ್ತುವಿನ ಅಂದಾಜು ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಆರಂಭಿಕ ಬಿಂದುವಾಗಿದೆ). ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಆರಂಭಿಕ ವಿಭಜನೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಬೀಜದ ಸ್ಥಾನವು ಈ ವಿಭಜನೆಯ ಕಾರ್ಯದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಮೇಲ್ಮೈ ವಿಧಾನದ ಹಿಂದಿನ ಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ. ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನಲ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳು (ಸಿಎನ್ಎನ್): ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಗತಿಯಿಂದಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ನೆರವಿನ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿಭಜನೆಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಿಎನ್ಎನ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳಾದ ಸೆಗ್ನೆಟ್, ಯುನೆಟ್, ರೆಸ್ನೆಟ್, ಎಎಟಿಎಸ್ಎನ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್ಫಾರ್ಮರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಜಿಎಎನ್ಗಳು ವಿಭಜನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಿವೆ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೇಗದಿಂದಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮೇಲಿನ ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಹೋಲುವ ಚಿತ್ರ ವಿಭಜನೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಇತರ ಕೆಲವು ವರ್ಗೀಕರಣಗಳಿವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ನಾವು ವಿಧಾನಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಮತ್ತೊಂದು ಗುಂಪನ್ನು "ಹೈಬ್ರಿಡ್" ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು. ನೋಂದಣಿ ಚಿತ್ರ ನೋಂದಣಿಯು ಚಿತ್ರಗಳ ಸರಿಯಾದ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಸರಳವಾದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಒಂದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರಿ ಚಿತ್ರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಮೂಲ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಗುರಿ ಚಿತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಪರಿವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮೂಲ ಚಿತ್ರದ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವು ನವೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು (ಸ್ಥಳೀಯ) ಸೂಕ್ತವಾದದ್ದು ಕಂಡುಬರುವವರೆಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಚಯಾಪಚಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಿಟಿ ಮತ್ತು ಪಿಇಟಿ ಚಿತ್ರಗಳ ನೋಂದಣಿಯು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ (ಚಿತ್ರವನ್ನು ನೋಡಿ). ಚಿತ್ರ ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ವಿವಿಧ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆಃ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು. ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯಂತಹ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ರೇಖಾಂಶದ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಹಲವಾರು ತಿಂಗಳುಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸಮಯ ಸರಣಿಯು ಅದೇ ಅಧಿವೇಶನದಲ್ಲಿ (ಸೆಕೆಂಡುಗಳು ಅಥವಾ ನಿಮಿಷಗಳು) ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಹೃದಯದ ವಿರೂಪಗಳು ಮತ್ತು ಉಸಿರಾಟವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪೂರಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮ್ಮಿಳನವು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ರಚನೆಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಆಕಾರವು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ, ಜೋಡಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ಹೋಲಿಕೆ ಕ್ರಮಗಳ ಬಳಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ವಿಷಯಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರೂಪಿಸುವುದು. ಇಂಟ್ರಾ-ಸಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ನೋಂದಣಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಆಸಕ್ತಿಯ ಅಂಗದ ರಚನಾತ್ಮಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ವಿಷಯಗಳ ನಡುವೆ ಒಂದರಿಂದ ಒಂದು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಅಟ್ಲಾಸ್ ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕೆ ಅಂತರ-ವಿಷಯ ನೋಂದಣಿಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ವಿಷಯಗಳಾದ್ಯಂತ ಅಂಗಗಳ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆರವಿನ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ನೆರವಿನ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಸಿ. ಟಿ. ಅಥವಾ ಎಂ. ಆರ್. ಐ. ನಂತಹ ಪೂರ್ವ-ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಅಥವಾ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಇಂಟ್ರಾ-ಆಪರೇಟಿವ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳಿಗೆ ನೋಂದಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಇವೆಃ ರೂಪಾಂತರ ಮಾದರಿ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಆಯ್ಕೆಗಳೆಂದರೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ, ಅಫೈನ್ ಮತ್ತು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ರೂಪಾಂತರ ಮಾದರಿಗಳು. ಬಿ-ಸ್ಪ್ಲೈನ್ ಮತ್ತು ತೆಳುವಾದ ಪ್ಲೇಟ್ ಸ್ಪ್ಲೈನ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ರೂಪಾಂತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ಅಥವಾ ದಟ್ಟವಾದ ವಿರೂಪತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಿಡ್ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಳಾಂತರ ವಾಹಕವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ; ಇದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿರೂಪತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಗವೆಂದರೆ ಡಿಫಿಯೋಮಾರ್ಫಿಸಮ್ಗಳು, ಇವು ನಯವಾದ ವಿಲೋಮದೊಂದಿಗೆ ವಿಲೋಮ ರೂಪಾಂತರಗಳಾಗಿವೆ. ಹೋಲಿಕೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್. ನೋಂದಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ದೂರ ಅಥವಾ ಹೋಲಿಕೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಮೂಲ ಚಿತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಅಥವಾ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಹೋಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಗಳೆಂದರೆ ವರ್ಗ ಅಂತರಗಳ ಮೊತ್ತ (ಎಸ್ಎಸ್ಡಿ), ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಗುಣಾಂಕ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಮಾಹಿತಿ. ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಳತೆಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಚಿತ್ರಗಳು ಒಂದೇ ವಿಧಾನದಿಂದ ಬಂದಿವೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ; ಈ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ಸ್ವಾಧೀನದ ಶಬ್ದವೂ ಸಹ ಒಂದು ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದದೊಂದಿಗೆ ಅದೇ ವಿಧಾನದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಎಸ್ಎಸ್ಡಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ನಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಗಾಸಿಯನ್ ಶಬ್ದಕ್ಕಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೋಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಗಳ ಪರಿಚಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಬಹು-ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಹೋಲಿಕೆಯ ಅಳತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ; ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಪಕ್ಕದ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುವಂತಹ ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನವು ಹಂಚಿಕೊಂಡ, ದಟ್ಟವಾದ ಚಿತ್ರ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟಿವ್ ಕೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡಿತು, ಇದನ್ನು ಕೊಮಿರ್ಸ್ (ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟಿವ್ ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಇಮೇಜ್ ರೆಪ್ರೆಸೆಂಟೇಶನ್ಸ್) ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಲ್ಟಿ-ಮೋಡಲ್ ಚಿತ್ರಗಳ ನೋಂದಣಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿತು, ಅಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನೋಂದಣಿ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಕಷ್ಟು ಹೋಲಿಕೆಯ ಚಿತ್ರ ರಚನೆಗಳ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ವಿಫಲವಾಗುತ್ತವೆ. ಇದು ಬಹು-ಮಾದರಿ ನೋಂದಣಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಏಕ-ಮಾದರಿ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿತು, ಇದರಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ತೀವ್ರತೆ ಆಧಾರಿತ, ಜೊತೆಗೆ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ-ಆಧಾರಿತ, ನೋಂದಣಿ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನ. ನಿರಂತರ ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರಂತರ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ಗಾಗಿ, ಒಮ್ಮುಖದ ವೇಗವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಆಧಾರಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ದೃಶ್ಯೀಕರಣವು ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ-ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿರುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ದೃಶ್ಯೀಕರಣದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ. ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ನೇರ ಸಂವಹನ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ, ದತ್ತಾಂಶದ ಬಗ್ಗೆ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲು, ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ನೋಂದಣಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಲು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಬೆಳಕಿನ ರೆಂಡರಿಂಗ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ). ದೃಶ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಮಧ್ಯಂತರ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. "ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ" ಎಂಬ ಅಂಕಿ ಅಂಶವು ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ದೃಶ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆಃ 1. ಅಡ್ಡ-ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಬೂದು-ಮಾಪಕದ ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವುದು; 2. ಬೂದು-ಮಾಪಕದ ಚಿತ್ರಗಳ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವೀಕ್ಷಣೆಗಳು (ಈ ಉದಾಹರಣೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಾಗಿಟಲ್ ನೋಟವು ಚಿತ್ರದ ಸ್ವಾಧೀನದ ಮೂಲ ದಿಕ್ಕಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಮತ್ತು 3. ಅದೇ ದತ್ತಾಂಶದ 3ಡಿ ವಾಲ್ಯೂಮ್ ರೆಂಡರಿಂಗ್. ಗಂಟುಗಳ ಗಾಯವು ವಿವಿಧ ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ರೇಖೆಯಿಂದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಜನರು ವಿವಿಧ ಆಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಗಾತ್ರಗಳ ಅಂಗಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಒಂದು ಜನಪ್ರಿಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಟ್ಲೇಸ್ಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಅಟ್ಲಾಸ್ ಒಂದು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿತ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಚಿತ್ರಗಳ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಅಟ್ಲಾಸ್ನ ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯೆಂದರೆ ಸರಾಸರಿ ತೀವ್ರತೆಯ ಚಿತ್ರ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಒಂದು ಅಟ್ಲಾಸ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಚಿತ್ರ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸ್ಥಳವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಂತಹ ಶ್ರೀಮಂತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗದ ಹೊಸ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಅಟ್ಲಾಸ್ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದನ್ನು ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಅಟ್ಲಾಸ್ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಅಟ್ಲಾಸ್ ಅನ್ನು ನೋಂದಾಯಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಈ ವಿರೂಪತೆಯನ್ನು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಚಿತ್ರದ ವಿರೂಪಗೊಂಡ ಆವೃತ್ತಿಗಳಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದು ಸರಳ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಲ್ಲಾ ಮೆದುಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಅಂಗರಚನಾ ಎಂಆರ್ಐ ಮೆದುಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎಂಎನ್ಐ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಏಕ-ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ವಿಧಾನದ ಮುಖ್ಯ ನ್ಯೂನತೆಯೆಂದರೆ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಚಿತ್ರದ ನಡುವೆ ಗಮನಾರ್ಹ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿದ್ದರೆ, ಒಂದನ್ನು ಇನ್ನೊಂದರ ಮೇಲೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತೀವ್ರವಾದ ಮೆದುಳಿನ ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೋಗಿಯ ಅಂಗರಚನಾ ಎಂಆರ್ಐ ಮೆದುಳಿನ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ (ಅಂದರೆ, ಗೆಡ್ಡೆ ಅಥವಾ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನ), ಸುಲಭವಾಗಿ ಎಂಎನ್ಐ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗೆ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡದಿರಬಹುದು. ಒಂದೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, ಅನೇಕ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಒಂದು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ನ ವಿರೂಪಗೊಂಡ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯಕರ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ರೋಗಪೀಡಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಇರಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಲ್ಲಿ, ಎಷ್ಟು ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸರಳವಾದ ಆದರೆ ಗಣನೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ದುಬಾರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರವೂ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಚಿತ್ರವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಎದುರಾಗುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹೊಸ ಚಿತ್ರವನ್ನು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿತ್ರಕ್ಕೂ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೀರಾ ಇತ್ತೀಚಿನ ವಿಧಾನವು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಟೆಂಪ್ಲೆಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಆಧುನಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. ಕಳೆದ ದಶಕದಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಕೇಂದ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗದಿಂದಾಗಿ ಹಲವಾರು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಎ. ಡಿ. ಎನ್. ಐ., 1000 ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕಕೇಂದ್ರಗಳ ಯೋಜನೆ ನೋಡಿ). ದತ್ತಾಂಶದ ಗಾತ್ರದಲ್ಲಿನ ಈ ಹೆಚ್ಚಳವು ಹೊಸ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಿಗೆ ಕರೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಅದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗಣಿಗಾರಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಬಹುದು. ಅಂತಹ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಹಳ ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಗಳು, ರೋಗದ ಫಿನೋಟೈಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಎರಡು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗುಂಪುಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ರೋಗದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಅಸಹಜತೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ (ನಿಯಂತ್ರಣ) ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇನ್ನೊಂದು ಅಸಹಜ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ರೋಗದಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಅಸಹಜ ವಿರೂಪವಾಗಿ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತದೆ (ವೋಕ್ಸೆಲ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾರ್ಫೊಮೆಟ್ರಿಯನ್ನು ನೋಡಿ). ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿನ ಹಿಪೊಕ್ಯಾಂಪಸ್ನಂತಹ ಉಪ-ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಅಂಗಾಂಶಗಳ ಕುಗ್ಗುವಿಕೆಯು ಆಲ್ಝೈಮರ್ನ ಕಾಯಿಲೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಪಾಸಿಟ್ರಾನ್ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆ ಟೊಮೊಗ್ರಫಿಯಂತಹ ಚಿತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ (ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ) ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೋಕ್ಸೆಲ್ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಅತ್ಯಂತ ಜನಪ್ರಿಯ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್ಲೈನ್, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು (ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ನೋಂದಣಿ) ಮೂಲಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿರ್ದೇಶಾಂಕ ಚೌಕಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವೋಕ್ಸೆಲ್-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ವೋಕ್ಸೆಲ್ ತೀವ್ರತೆ) ಮತ್ತು ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಶೂನ್ಯ ಊಹೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಸಮೂಹಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ವಿತರಣೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ, ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತವೆ). ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಬಯೇಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳೂ ಇವೆ. ಗುಂಪು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಇದು ವಿಷಯ ಮಟ್ಟದ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ (ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ). ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ವೈದ್ಯರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೋಗಲಕ್ಷಣದ ಆರಂಭಿಕ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ (ಅಂದರೆ. ವರ್ಗೀಕರಣ,) ಮತ್ತು ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ (ಅಂದರೆ. ರಿಗ್ರೆಷನ್). ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನದಿಂದ, ಪ್ರಸ್ತುತ ತಂತ್ರಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ದತ್ತಾಂಶಗಳವರೆಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ (ಉದಾ. ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಿ), ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು. ಮುಖ್ಯ ತೊಂದರೆಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿವೆಃ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರ (ಆಯಾಮದ ಶಾಪ): ದೊಡ್ಡ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ದತ್ತಾಂಶವು ನೂರಾರು ರಿಂದ ಸಾವಿರಾರು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ ಗಾತ್ರದ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಕ್ಷಾಂತರ ದಾಟಬಹುದು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಮಾಹಿತಿಯುಕ್ತ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು (ಆಯಾಮದ ಕಡಿತವನ್ನು ನೋಡಿ). ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಹಲವಾರು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅರೆ/ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಃ ಉತ್ತಮ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ನಿಖರತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಉದ್ದೇಶವಲ್ಲ, ಏಕೆಂದರೆ ವೈದ್ಯರು ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಯಾವ ಭಾಗಗಳು ರೋಗದಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಅರ್ಥವಿವರಣೆಯು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ; ಚಿತ್ರದ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಒಲವು ತೋರುವುದಿಲ್ಲ. ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಆಯ್ಕೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿ ವರ್ಗೀಕರಣ ವಿಧಾನಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೋಗದ ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಆಗದೇ ಇರಬಹುದು. ಹಲವಾರು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ, ರೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಉಪ-ಷರತ್ತುಗಳಾಗಿ ಮತ್ತಷ್ಟು ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕೆಲವು ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಲೀನತೆ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಡಿಸಾರ್ಡರ್ (ಎಎಸ್ಡಿ), ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ, ಸೌಮ್ಯ ಅರಿವಿನ ದುರ್ಬಲತೆ (ಎಂಸಿಐ)) ಸೌಮ್ಯ ಅರಿವಿನ ದುರ್ಬಲತೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಬಹಳ ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳವರೆಗೆ ನಿರಂತರ ಅಥವಾ ಬಹುತೇಕ ನಿರಂತರ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಾದಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಬಹುದು. ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ, ಮಾದರಿ ವರ್ಗೀಕರಣಕ್ಕೆ ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಏಕರೂಪದ ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಉನ್ನತ-ಆಯಾಮದ ಮಾದರಿ-ಹಿಂಜರಿತದಿಂದ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯುತ್ತವೆ. ಪ್ರತಿ ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಯೊಳಗೆ ರೋಗದ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಇದರ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಆಕಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ವಿವಿಧ ಚಿತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಪಡೆದ ರಚನೆಗಳ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಗಣನೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಆಕಾರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ರಚನೆಗಳ ವಿವಿಧ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗಳ ನಡುವಿನ ರೂಪವಿಜ್ಞಾನದ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿದೆ, ಅಂದರೆ. ಆರೋಗ್ಯಕರ ವರ್ಸಸ್ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರೀಯ, ಸ್ತ್ರೀ ವರ್ಸಸ್ ಪುರುಷ, ಯುವಕರು ವರ್ಸಸ್ ವೃದ್ಧರು. ಆಕಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಃ ಆಕಾರ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಆಕಾರ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರವು ತ್ರಿಕೋನ ಜಾಲರಿಗಳು, ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು, ಬಿಂದು ಸೆಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗಾತ್ರದ ಚಿತ್ರಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಡುವ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ಆಕಾರಗಳ ನಡುವಿನ ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವು ನೇರವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳ ವಿವಿಧ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ನಾವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಬಹುದುಃ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಹೆಗ್ಗುರುತುಗಳು, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ (ಅಂದರೆ. ಅದೇ ನರಕೋಶದ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಕಾರಣವಾದ ಮೆದುಳಿನ ಮಾರ್ಫೊಮೆಟ್ರಿ ಲೋಕಸ್ನಲ್ಲಿ), ರೇಖಾಗಣಿತ ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರ, (ಚಿತ್ರದ ಸಂಪುಟಗಳಿಗೆ) ತೀವ್ರತೆಯ ಹೋಲಿಕೆ, ಇತ್ಯಾದಿ. ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ವರ್ಣಪಟಲದ ಆಕಾರದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ, ಪತ್ರವ್ಯವಹಾರದ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಆಕಾರ ವಿವರಣಾಕಾರಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಹೋಲಿಸಿ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅನುಗುಣವಾದ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಅದೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಪದೇ ಪದೇ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮಾದರಿಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಸೇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ರೇಖಾಂಶದ ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮಯ ಬಿಂದುಗಳ ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಳ-ವಿಷಯದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ತಿಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಅಳತೆಯ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅತಿಯಾದ ಕ್ರಮಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರಗಳು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ತೀವ್ರವಾದ ಕ್ರಮಬದ್ಧಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪರೀಕ್ಷಾ-ಮರುಪರೀಕ್ಷೆಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಗುಂಪುಗಳಾದ್ಯಂತ ಯಾವುದೇ ನಿಜವಾದ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸೀಮಿತ ಪರಿಣಾಮದ ಗಾತ್ರದ ನಷ್ಟದ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಶಬ್ದದ ಕಡಿತವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಿನಿಮಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗುರಿಯಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಲಾಂಗಿಟ್ಯೂಡಿನಲ್ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸವಾಲೆಂದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅನುದ್ದೇಶಿತವಾಗಿ, ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಬಯಾಸ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಚಿತ್ರಗಳು ನೋಂದಾಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ ಮತ್ತು ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಇಮೇಜ್ಗೆ ಮರುಸಾಮ್ಪಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಇಂಟರ್ಪೋಲೇಷನ್ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಬೇಸ್ಲೈನ್ನಲ್ಲ, ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಇಮೇಜ್ಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಪರಿಚಯಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ. ಈ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ನಕಲಿ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರೇಖಾಂಶದ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಮಾದರಿ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು). ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಾರ್ವಕಾಲಿಕ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಒಂದೇ ರೀತಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ. ಅನುದೈರ್ಘ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ನಂತರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಅಳತೆ ಅನೋವಾ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ರೇಖೀಯ ಮಿಶ್ರ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ಮೀಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಸಂಕೇತದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ದಪ್ಪದ ಅಳತೆಗಳು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಮೇಲ್ಮೈಯಲ್ಲಿ ನೆರೆಹೊರೆಯೊಳಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ-ಇದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಸಂಗತಿಯಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಟೈಮ್-ಟು-ಈವೆಂಟ್ (ಅಕಾ ಸರ್ವೈವಲ್) ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ದೈಹಿಕ ಮಾದರಿ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕವಾಗಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಗಣನೆಯು ಚಿತ್ರ ಸ್ವಾಧೀನದ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಪರಿಮಾಣ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿಳನವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಭೌತಿಕ ಅಥವಾ ಶಾರೀರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸಂವೇದನೆ ಎಂದು ನೋಡಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕಳೆದ ಕೆಲವು ವರ್ಷಗಳಿಂದ, ರೋಗ ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿದೆ. ಇಮೇಜ್-ಆಧಾರಿತ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್, ಅದು ಬಯೋಮೆಕಾನಿಕಲ್ ಅಥವಾ ಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಸ್ವರೂಪದ್ದಾಗಿರಲಿ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿವರಣಾತ್ಮಕದಿಂದ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಕೋನಕ್ಕೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು. ಎಸ್ಟಿಇಪಿ ಸಂಶೋಧನಾ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ವರ್ಚುವಲ್ ಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಹ್ಯೂಮನ್ (ವಿಪಿಎಚ್) ಒಂದು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ಚೌಕಟ್ಟಾಗಿದ್ದು, ಒಮ್ಮೆ ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ನಂತರ, ಮಾನವ ದೇಹವನ್ನು ಒಂದೇ ಸಂಕೀರ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿ ತನಿಖೆ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ವಿಪಿಎಚ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಇಂಟರ್ನ್ಯಾಷನಲ್ ಯೂನಿಯನ್ ಫಾರ್ ಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಸೈನ್ಸಸ್ (ಐಯುಪಿಎಸ್) ಒಂದು ದಶಕಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲದಿಂದ ಐಯುಪಿಎಸ್ ಫಿಸಿಯೋಮ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಜಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಮಾನವ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಡೊಮೇನ್ನ ಪ್ರಯತ್ನವಾಗಿದೆ. ಜೀನ್ ನಿಯಂತ್ರಕ ಜಾಲಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮಾರ್ಗಗಳು, ಸಮಗ್ರ ಜೀವಕೋಶದ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಗಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಂಗ ರಚನೆ/ಕಾರ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳ ಮೂಲಕ ಜೀನ್ಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಇಡೀ ಜೀವಿಗಳವರೆಗೆ ಜೈವಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಇದು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಂತಹ ವಿಧಾನವು ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಔಷಧದ ಹೊಸ ಯುಗವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ಗಣನೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾದ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಮಾನವನ ಬಗ್ಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು, ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಬೆಸೆಯಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಎರಡು ವಿಶಾಲ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವನ್ನು ಮೂರು ಪೂರಕ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಅರಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದುಃ ವಿಷಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಡೊಮೇನ್ (ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರ) ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪ ಡೊಮೇನ್ಗಳ (ಅಂಗಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳು) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ; (ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ) ಇಮೇಜಿಂಗ್ನಿಂದ ಗಡಿ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ; ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಅಂಗಾಂಶ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳೆರಡರೊಂದಿಗೂ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗೆ ಮಾದರಿಗಳ ಅನುವಾದದಲ್ಲಿ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ಆಣ್ವಿಕ, ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣವು ಅಣುಗಳು, ಜೀವಕೋಶಗಳು, ಅಂಗಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಮೂಲಭೂತ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಬಹುದು. ಮೂಲ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೊಮೇನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ವಿಪಿಎಚ್/ಫಿಸಿಯೋಮ್ ಮಾದರಿಗಳ ಅನ್ವಯಗಳು ವಿಶಾಲವಾಗಿವೆ. ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಅವು ಹೊಸ ವರ್ಚುವಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳಾಗುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ಗಮನಿಸಲಾಗದ, ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವಿರಳವಾದ ಮತ್ತು ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಬಹುವಿಧದ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ದೈಹಿಕ ಅಳತೆಗಳ ಏಕೀಕರಣದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಿಲಿಕೋದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ತನಿಖೆಯಲ್ಲಿರುವ ಶಾರೀರಿಕ ಅಥವಾ ಪ್ಯಾಥೋಫಿಸಿಯೋಲಾಜಿಕಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಜೈವಿಕ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ, ಜೀವರಾಸಾಯನಿಕ ಅಥವಾ ಜೈವಿಕ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಳತೆಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಅಂತಹ ತನಿಖಾ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ರೋಗದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು, ರೋಗದ ವಿಕಾಸದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಔಷಧೀಯ ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಯ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ರೋಗದ ಪ್ರಭಾವದ ಬಗ್ಗೆ ನಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ಅಡ್ಡ-ಫಲೀಕರಣವು ಶರೀರಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಳತೆಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಮೀರಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಔಷಧೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಚಿತ್ರ-ಆಧಾರಿತ ರೋಗಿಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕೆ ದಾರಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಸಿಲಿಕೊದಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳು ಹಲವಾರು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಗಣಿತದ ವಿಧಾನಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಾಂಶ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗಶಃ ಭೇದಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣಗಳನ್ನು (ಪಿ. ಡಿ. ಇ. ಗಳು) ಆಧರಿಸಿದ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಧನೆ, ವಿಭಜನೆ ಮತ್ತು ನೋಂದಣಿಗಾಗಿ ವಕ್ರತೆಯ ಚಾಲಿತ ಹರಿವುಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಅವರು ಪಿ. ಡಿ. ಇ. ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರಿಂದ, ಈ ವಿಧಾನಗಳು ಜಿಪಿಜಿಪಿಯುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನಾಂತರಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ಹಲವಾರು ತಂತ್ರಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುವ ವಿಚಾರಗಳಿಂದ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಅಂತೆಯೇ, ನಿಯಂತ್ರಣದ ವಿಚಾರಗಳು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ವಿಭಜನೆಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿವೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಶಬ್ದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಚಿತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಅಂದಾಜು ತಂತ್ರಗಳ ಅಗತ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ಕಲ್ಮನ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಕಣ ಫಿಲ್ಟರ್ ಬಳಕೆಗೆ ಬಂದಿವೆ. ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಈ ವಿಧಾನಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಮಾದರಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗಣನೆ ಕೆಲವು ಚಿತ್ರಣ ವಿಧಾನಗಳು ಬಹಳ ವಿಶೇಷವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬರುವ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಚಿತ್ರಗಳು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನ ಹೊಸ ಉಪ-ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಎಂಆರ್ಐ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಎಂಆರ್ಐ ಮತ್ತು ಇತರವು ಸೇರಿವೆ. ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಎಂಆರ್ಐ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಎಂಆರ್ಐ ಒಂದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಅಣುಗಳ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಆಯಸ್ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಪಲ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸರಣವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸ್ವಾಧೀನದಲ್ಲಿ, ಏಕರೂಪವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ನಿರ್ದೇಶನಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ತೂಕದ ಸಂಪುಟಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಪಲ್ಸ್ನ ಅನ್ವಯವಿಲ್ಲದೆ ಅದೇ ಕಾಂತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತೂಕವಿಲ್ಲದ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಸ್ವಾಧೀನವು ಅನೇಕ ಸಂಪುಟಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರುವುದರಿಂದ, ಪ್ರಸರಣ ಎಂಆರ್ಐ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಗಣನೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಅನನ್ಯ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸರಣ ಎಂ. ಆರ್. ಐ. ಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಗಣನೆಯ ಗುರಿಗಳಿವೆಃ ಪ್ರಸರಣದಂತಹ ಸ್ಥಳೀಯ ಅಂಗಾಂಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅಂದಾಜು; ಸ್ಥಳೀಯ ದಿಕ್ಕುಗಳ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣದ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳು. ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್, 3x3 ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಧನಾತ್ಮಕ-ನಿಶ್ಚಿತ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಈ ಎರಡೂ ಗುರಿಗಳಿಗೆ ನೇರವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಸರಣ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ, ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ನ ಪ್ರಬಲ ಐಗನ್ವೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಸರಣದ ಪ್ರಮುಖ ದಿಕ್ಕಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯ ಸರಳತೆಯಿಂದಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಳದಲ್ಲೂ ರೇಖೀಯ ಸಮೀಕರಣಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್ನ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಅಂದಾಜನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪರಿಮಾಣವು ಪಕ್ಕದ ಅಂಗಾಂಶದ ನಾರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಟೆನ್ಸರ್ಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹೇರುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಉತ್ತಮ. ಸ್ಕ್ಯಾಲರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್ನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಷನಲ್ ಅನಿಸೊಟ್ರೊಪಿ, ಸರಾಸರಿ, ಅಕ್ಷೀಯ ಮತ್ತು ರೇಡಿಯಲ್ ಡಿಫ್ಯೂಸಿವಿಟಿಗಳು, ಇದು ಆಕ್ಸೋನಲ್ ಫೈಬರ್ಗಳ ಡಿಸ್ಮೈಲಿನೇಶನ್ ಅಥವಾ ಎಡಿಮಾದ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಂತಹ ಅಂಗಾಂಶದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ನೋಂದಣಿ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಂತಹ ಸ್ಕೇಲಾರ್ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪರಿಮಾಣಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್ನಲ್ಲಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ನೋಂದಣಿ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಟೆನ್ಸರ್ ಮೌಲ್ಯದ ಪರಿಮಾಣಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಮಾಣದಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸ್ಥಳದಲ್ಲೂ ಪ್ರಸರಣದ ಪ್ರಮುಖ ದಿಕ್ಕನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ಟೋಗ್ರಫಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರಸರಣದ ಜಾಗತಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರಸರಣ ಎಂ. ಆರ್. ಐ. ಯ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಕಾರಣ, ಈ ಮಾರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕವು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ದಾಟಬಹುದು, ಚುಂಬಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಫ್ಯಾನ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್ನ ಏಕೈಕ ಪ್ರಮುಖ ದಿಕ್ಕು ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಸರಣ ವಿತರಣೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಹಾರವೆಂದರೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಸರಣದ ಅನೇಕ ದಿಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಟೆನ್ಸರ್ಗಳು, ಕ್ಯೂ-ಬಾಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್, ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಫೈಬರ್ ಓರಿಯೆಂಟೇಶನ್ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ ಫಂಕ್ಷನ್ಗಳ ಮಿಶ್ರಣಗಳು ಸೇರಿವೆ, ಇವುಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ನಿರ್ದೇಶನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಾರ್ಡಿ ಸ್ವಾಧೀನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಸರಣ ಟೆನ್ಸರ್ನಂತೆಯೇ, ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಂಪುಟಗಳಿಗೆ ನೋಂದಣಿ ಮತ್ತು ವಿಭಜನೆಯಂತಹ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವಾಗ ವಿಶೇಷ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಎಂಆರ್ಐ ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಮ್ಯಾಗ್ನೆಟಿಕ್ ರೆಸೋನೆನ್ಸ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ) ಒಂದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಸ್ಥಳೀಯ ಹಿಮೋಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ರಕ್ತ ಆಮ್ಲಜನಕ ಮಟ್ಟ ಅವಲಂಬಿತ ಸಂಕೇತವನ್ನು (ಬೋಲ್ಡ್) ಗಮನಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ ನರಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ. ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ದತ್ತಾಂಶವು ಒಳನೋಟಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದುಃ ವಿಷಯವು ಸಮಯದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ ಕಾರ್ಯ ಸಂಬಂಧಿತ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಅನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬ್ಲಾಕ್-ಡಿಸೈನ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ, ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯವರೆಗೆ ಇರುತ್ತವೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, 10 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು) ಮತ್ತು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಅವಧಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಘಟನೆ-ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಪ್ರಚೋದನೆಗಳ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಒಂದೇ ಸಮಯದ ಬಿಂದುವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಅನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿ (ಜಿಎಲ್ಎಂ) ಯಾವುದೇ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯದ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಅನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮೆದುಳಿನ ಆಂತರಿಕ ಜಾಲದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ರಾಂತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ಅವಲೋಕನಗಳು ಎನ್ಕೋಡಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಬಿಂಬದಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ. ವಿಶ್ರಾಂತಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಸಂಕೇತದ (ಎಲ್ಎಫ್-ಬೋಲ್ಡ್) ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನದ ಏರಿಳಿತಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಮೂಲಭೂತ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್, ಸಮಗ್ರ ಕಾರ್ಟಿಕಲ್ ಪಾರ್ಸೆಲ್ಲೇಷನ್ ಮತ್ತು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಡವಳಿಕೆಯ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಗೆ ಜೋಡಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಮೃದ್ಧವಾದ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ವಿಧಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಮ್ಮತವಿಲ್ಲ. ಬದಲಿಗೆ, ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರತಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಸಮೀಪಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮಾದರಿ/ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನರವಿಜ್ಞಾನ, ಗಣಕೀಯ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ, ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯಗಳ ನಡುವೆ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಕ್ರಿಯವಾದ ವಿನಿಮಯವಿದೆ. ಪ್ರಯೋಗದ ಸ್ಥಿತಿಯೊಂದಿಗಿನ ಸಂಬಂಧಕ್ಕಾಗಿ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಬೃಹತ್ ಏಕರೂಪದ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಮಲ್ಟಿ ವೋಕ್ಸೆಲ್ ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿ-ವೇರಿಯೇಟ್ ಮಾದರಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿ (ಜಿಎಲ್ಎಂ) ಮಲ್ಟಿ ವೇರಿಯೇಟ್-ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ರಧಾನ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಚೋದಕಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬೆಂಬಲ ವಾಹಕ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು (SVM) ಬಳಸಿದವು. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಅರಣ್ಯ ಆಧಾರಿತ ಗಿನಿ ಕಾಂಟ್ರಾಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ವಿರಳ ಹಿಂಜರಿತ ಮತ್ತು ನಿಘಂಟು ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂವಹನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಮೆದುಳಿನ ಆಂತರಿಕ ಜಾಲದ ರಚನೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಬಹುಪಾಲು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮೆದುಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸಲು ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿಶ್ರಾಂತಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೆದುಳಿನ ಪ್ರದೇಶಗಳ ನಡುವಿನ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಕಾಸಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ (ಡಿಸಿಎಂ)). ವಿಷಯಗಳ ದೊಡ್ಡ ಗುಂಪುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉಲ್ಲೇಖ ಚೌಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು (ನೋಂದಣಿ) ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಅಂಗರಚನಾಶಾಸ್ತ್ರದ (ಎಫ್ಎಸ್ಎಲ್, ಫ್ರೀಸರ್ಫರ್, ಎಸ್ಪಿಎಂ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ವಿಷಯಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಜೋಡಣೆಯು ಇತ್ತೀಚಿನ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಸಿಗ್ನಲ್ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ಜೋಡಣೆ, ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ವಿಶ್ರಾಂತಿಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ಜಾಗತಿಕ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸಂಪರ್ಕ ರಚನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವೋಕ್ಸೆಲ್ಗಳ ಪ್ರಚೋದಕ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಜೋಡಣೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಐಒ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ, ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್, ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ಗಳನ್ನು ಪದರ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಳಗಿನ ಪದರಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು/ಅಥವಾ ಟೂಲ್ಕಿಟ್ಗಳಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅವು ಮೂಲ ಗಣನೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ; ಆದರೆ ಮೇಲಿನ ಪದರಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ರೋಗಗಳು ಅಥವಾ ದೇಹದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಅನ್ವಯಗಳಾಗಿವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಹ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ಅಂತಾರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಮಾಜವಾದ ಎಂಐಸಿಸಿಎಐ ಸೊಸೈಟಿಯು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಾರ್ಷಿಕ ಸಮ್ಮೇಳನ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾರ್ಯಾಗಾರಗಳನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮ್ಮೇಳನದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಸ್ಪ್ರಿಂಗರ್ ಅವರು ಲೆಕ್ಚರ್ ನೋಟ್ಸ್ ಇನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ ಸರಣಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದಾರೆ. 2000ರಲ್ಲಿ, ಎನ್. ಅಯಚೆ ಮತ್ತು ಜೆ. ಡಂಕನ್ ಅವರು ಕ್ಷೇತ್ರದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು. ಬ್ರೈನ್ ಕನೆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್ಸ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಆಫ್ ಫಂಕ್ಷನಲ್ ಕನೆಕ್ಟಿವಿಟಿ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ರೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಟಿಕ್ಸ್ ನ್ಯೂರೋಇಮೇಜಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಜರ್ನಲ್ಸ್ ಆನ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ (ಮೀಡಿಯಾ); ವಾರ್ಷಿಕ ಎಂಐಸಿಸಿಎಐ ಸಮ್ಮೇಳನವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸುವ ಎಂಐಸಿಸಿಎಐ ಸೊಸೈಟಿಯ ಅಧಿಕೃತ ಜರ್ನಲ್, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಐಇಇಇ ಟ್ರಾನ್ಸಾಕ್ಷನ್ಸ್ ಆನ್ ಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಐಇಇಇ ಟಿಎಂಐ) ಮೆಡಿಕಲ್ ಫಿಸಿಕ್ಸ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ (ಜೆಡಿಐ); ಸೊಸೈಟಿ ಆಫ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಟಿಕ್ಸ್ನ ಅಧಿಕೃತ ಜರ್ನಲ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರೀಕೃತ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್ ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಏಡೆಡ್ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಸರ್ಜರಿಯ ಬಿಎಂಸಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಇದರ ಜೊತೆಗೆ ಈ ಕೆಳಗಿನ ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳು ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಧಾನದ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತವೆ.