डिफियोमोर्फोमेट्री

डिफियोमोर्फोमेट्री मेडिकल इमेजिंग में कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी (सीए) के अनुशासन में इमेजरी, आकार और रूप का मीट्रिक अध्ययन है। कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में छवियों का अध्ययन उच्च-आयामी भिन्नता समूह (गणित) पर निर्भर करता है $$ \varphi \in \operatorname{Diff}_V $$ जो रूप की कक्षाएँ उत्पन्न करते हैं $$ \mathcal{I} \doteq

\{ \varphi \cdot I \mid \varphi \in \operatorname{Diff}_V \} $$, जिसमें चित्र $$ I \in \mathcal{I} $$ घने स्केलर चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग या गणना अक्षीय टोमोग्राफी छवियां हो सकती हैं। विकृत निकायों के लिए ये कई गुना संग्रह हैं $$ \mathcal{M} \doteq

\{ \varphi \cdot M \mid \varphi \in \operatorname{Diff}_V \} $$, अंक, घटता और सतह (गणित) के विभेदक ज्यामिति। Diffeomorphisms छवियों और आकृतियों को कक्षा के अनुसार स्थानांतरित करता है $$(\varphi,I)\mapsto \varphi \cdot I$$ जिन्हें कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में ग्रुप एक्शन के रूप में परिभाषित किया गया है।

आकृतियों और रूपों की कक्षा को डिफियोमोर्फिज्म के समूह पर एक मीट्रिक को प्रेरित करके एक मीट्रिक स्थान बनाया जाता है। भिन्नता के समूहों पर मेट्रिक्स का अध्ययन और कई गुना और सतहों के बीच मेट्रिक्स का अध्ययन महत्वपूर्ण जांच का क्षेत्र रहा है।        कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में, डिफियोमोर्फोमेट्री मीट्रिक मापता है कि दो आकार या चित्र एक दूसरे से कितने करीब और दूर हैं। अनौपचारिक रूप से,  मीट्रिक स्थान  का निर्माण भिन्नता के प्रवाह को परिभाषित करके किया जाता है $$\dot \phi_t, t \in [0,1], \phi_t \in \operatorname{Diff}_V$$ जो समूह तत्वों को एक दूसरे से जोड़ते हैं, इसलिए $$ \varphi,\psi \in \operatorname{Diff}_V $$ तब $$\phi_0 = \varphi , \phi_1=\psi$$. दो समन्वय प्रणालियों या अंतर-रूपताओं के बीच की मीट्रिक तब उन्हें जोड़ने वाली सबसे छोटी लंबाई या जियोडेसिक होती है। जियोडेसिक्स से संबंधित अंतरिक्ष पर मीट्रिक द्वारा दिया गया है$$\rho(\varphi,\psi) = \inf_{\phi: \phi_0=\varphi,\phi_1 = \psi} \int_0^1 \| \dot \phi_t \|_{\phi_t} \, dt$$. कक्षाओं पर मेट्रिक्स $$\mathcal{I},\mathcal{M}$$ डिफोमोर्फिज्म समूह पर प्रेरित मीट्रिक से विरासत में मिला है।

समूह $$ \varphi \in \operatorname{Diff}_V $$ इस प्रकार रीमैनियन मीट्रिक के साथ एक चिकनी रीमैनियन कई गुना  में बनाया गया है $$ \| \cdot \|_\varphi  $$ स्पर्शरेखा रिक्त स्थान से बिल्कुल भी जुड़ा हुआ है $$ \varphi \in\operatorname{Diff}_V $$. रिमेंनियन मीट्रिक कई गुना के प्रत्येक बिंदु पर संतुष्ट करता है $$ \phi \in \operatorname{Diff}_V $$ एक आंतरिक उत्पाद स्थान है जो स्पर्शरेखा स्थान पर एक आदर्श को प्रेरित करता है $$ \| \dot \phi_t \|_{\phi_t} $$ जो सुचारू रूप से बदलता रहता है $$ \operatorname{Diff}_V $$.

अक्सर, परिचित यूक्लिडियन दूरी सीधे तौर पर लागू नहीं होती है क्योंकि आकृतियों और छवियों के पैटर्न सदिश स्थान नहीं बनाते हैं। जियोडेसिक्स पर यूलर समीकरण के रिमेंनियन मेट्रिक और लाई-ब्रैकेट व्याख्या में, रूपों पर अभिनय करने वाले डिफियोमोर्फिज़्म $$\varphi \cdot I \in \mathcal {I}, \varphi \in \operatorname{Diff}_V, M \in \mathcal{M}$$ रैखिक रूप से कार्य न करें। मेट्रिक्स को परिभाषित करने के कई तरीके हैं, और हॉसडॉर्फ मीट्रिक आकृतियों से जुड़े सेट के लिए एक और है। Riemannian मीट्रिक को प्रेरित करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि प्रवाह के डिफियोमॉर्फिक समन्वय प्रणाली परिवर्तनों के बीच मीट्रिक लंबाई के संदर्भ में इसे परिभाषित करके आकृतियों की कक्षा पर मीट्रिक को प्रेरित करना है। आकृतियों की कक्षा में निर्देशांक प्रणालियों के बीच जियोडेसिक प्रवाह की लंबाई मापने को डिफियोमोर्फोमेट्री कहा जाता है।

Lagrangian और Eulerian प्रवाह
के रूप में उत्पन्न डिफियोमोर्फिज्म समूह

कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में डिफियोमोर्फिज्म, कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी को संतुष्ट करने के लिए उत्पन्न होते हैं # लैग्रैंगियन और यूलेरियन फ्लो डिफियोमोर्फिज्म उत्पन्न करने के लिए, $$ \varphi_t, t \in [0,1] $$, साधारण अंतर समीकरण के माध्यम से उत्पन्न

यूलेरियन वेक्टर क्षेत्रों के साथ $$ v \doteq (v_1,v_2,v_3) $$ में $$ {\mathbb R}^3   $$ के लिए $$v_t = \dot \varphi_t \circ \varphi_t^{-1}, t \in [0,1]$$. प्रवाह के लिए व्युत्क्रम द्वारा दिया गया है $$ \frac{d}{dt} \varphi_t^{-1} = -(D \varphi_t^{-1}) v_t, \ \varphi_0^{-1} = \operatorname{id}, $$ और यह $$3 \times 3$$ प्रवाह के लिए जेकोबियन मैट्रिक्स $$\mathbb{R}^3$$ के रूप में दिया गया $$ \ D\varphi \doteq \left(\frac{\partial \varphi_i}{\partial x_j}\right). $$ व्युत्क्रम, सदिश क्षेत्रों के साथ डिफियोमोर्फिज्म के सहज प्रवाह को सुनिश्चित करने के लिए $$ {\mathbb R}^3   $$ अंतरिक्ष में कम से कम 1 बार निरंतर अवकलनीय होना चाहिए  जिन्हें हिल्बर्ट स्पेस के तत्वों के रूप में तैयार किया गया है  $$(V, \| \cdot \|_V )$$ सोबोलेव अंतरिक्ष एम्बेडिंग प्रमेयों का उपयोग करना ताकि प्रत्येक तत्व $$v_i \in H_0^3, i=1,2,3,$$ इस प्रकार 3-स्क्वायर-इंटीग्रेबल डेरिवेटिव है $$(V, \| \cdot \|_V )$$ 1-बार लगातार अलग-अलग कार्यों में सुचारू रूप से एम्बेड होता है।   डिफियोमोर्फिज्म समूह सदिश क्षेत्रों के साथ बहता है जो सोबोलेव मानदंड में पूरी तरह से समाकलित होता है:

रीमैनियन ऑर्बिट मॉडल
कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में आकार | कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी (सीए) शारीरिक समन्वय प्रणालियों के बीच पत्राचार स्थापित करने के लिए डिफियोमॉर्फिक मैपिंग के उपयोग के माध्यम से अध्ययन किया जाता है। इस सेटिंग में, 3-आयामी चिकित्सा छवियों को कुछ उदाहरण के डिफेमोर्फिक परिवर्तनों के रूप में तैयार किया जाता है, जिसे टेम्पलेट कहा जाता है $$ I_{temp} $$, जिसके परिणामस्वरूप देखी गई छवियां यादृच्छिक कम्प्यूटेशनल शरीर रचना के तत्व हैं # सीए के विकृत टेम्पलेट ऑर्बिट मॉडल। छवियों के लिए इन्हें परिभाषित किया गया है $$ I \in \mathcal {I}

\doteq \{ I = I_{temp} \circ \varphi, \varphi \in \operatorname{Diff}_V \} $$, सब-मैनिफोल्ड्स का प्रतिनिधित्व करने वाले चार्ट के रूप में दर्शाया गया है $$\mathcal{M} \doteq \{ \varphi \cdot M_{temp} : \varphi \in \operatorname{Diff}_V \}$$.

रीमानियन मीट्रिक
कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी में आकृतियों और रूपों की कक्षा समूह क्रिया द्वारा उत्पन्न होती है $$\mathcal{I} \doteq \{ \varphi \cdot I : \varphi \in \operatorname{Diff}_V \}$$, $$\mathcal{M} \doteq \{ \varphi \cdot M : \varphi \in \operatorname{Diff}_V \}$$. प्रत्येक बिंदु और संबंधित स्पर्शरेखा स्थान से संबंधित एक मीट्रिक को प्रस्तुत करके इन्हें रिमेंनियन कक्षाओं में बनाया गया है। इसके लिए एक मीट्रिक को उस समूह पर परिभाषित किया जाता है जो मीट्रिक को कक्षा में प्रेरित करता है। स्पर्शरेखा स्थान के प्रत्येक तत्व पर कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी के लिए मीट्रिक के रूप में लें $$\varphi \in \operatorname{Diff}_V$$ डिफियोमोर्फिज्म के समूह में


 * $$ \| \dot \varphi \|_\varphi \doteq \| \dot \varphi \circ \varphi^{-1} \|_V=\| v \|_V, $$

हिल्बर्ट अंतरिक्ष में आदर्श के साथ हिल्बर्ट स्पेस में होने के लिए तैयार किए गए वेक्टर फ़ील्ड्स के साथ $$(V, \| \cdot \|_V )$$. हम मॉडल करते हैं $$V$$ एक पुनरुत्पादन कर्नेल के रूप में हिल्बर्ट स्पेस|पुनरुत्पादन कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस (आरकेएचएस) को 1-1, अंतर ऑपरेटर द्वारा परिभाषित किया गया है $$ A: V \rightarrow V^* $$, कहाँ $$ V^*  $$ द्वैत-स्थान है। सामान्य रूप में,   $$ \sigma \doteq Av \in V^* $$ एक सामान्यीकृत कार्य या वितरण है, आंतरिक-उत्पाद से जुड़े रैखिक रूप और सामान्यीकृत कार्यों के लिए मानक के अनुसार भागों द्वारा एकीकरण द्वारा व्याख्या की जाती है $$v,w \in V$$,


 * $$ \langle v, w \rangle_V \doteq \int_X A v \cdot w \, dx, \ \| v\|_V^2 \doteq \int_X A v \cdot v \, dx, \ v,w \in V \.

$$ कब $$ Av \doteq \mu \,dx $$, एक वेक्टर घनत्व, $$\int Av \cdot v \,dx \doteq \int \mu \cdot v \, dx = \sum_{i=1}^3 \mu_i v_i \, dx.$$ डिफरेंशियल ऑपरेटर का चयन इसलिए किया जाता है ताकि ग्रीन का फंक्शन|ग्रीन का व्युत्क्रम से जुड़ा कर्नेल पर्याप्त रूप से चिकना हो ताकि कम्प्यूटेशनल एनाटॉमी#द स्मूथनेस कंडीशन ऑन वेक्टर फील्ड्स एज़ मॉडल्ड इन ए रिप्रोड्यूसिंग कर्नेल हिल्बर्ट स्पेस|वेक्टर फील्ड्स 1-निरंतर डेरिवेटिव का समर्थन करें। सोबोलेव एम्बेडिंग प्रमेय तर्क यह प्रदर्शित करने के लिए किए गए थे कि सुचारू प्रवाह के लिए 1-निरंतर व्युत्पन्न आवश्यक है। तीन-चर लाप्लास समीकरण के लिए ग्रीन का कार्य | अंतर ऑपरेटर से जुड़े ग्रीन के फ़ंक्शन (स्केलर केस) से उत्पन्न ग्रीन का ऑपरेटर सुचारू हो जाता है।

सही चुनाव के लिए $$A$$ तब $$ (V,\| \cdot \|_V) $$ ऑपरेटर के साथ एक RKHS है $$ K = A^{-1}: V^* \rightarrow V $$. डिफरेंशियल ऑपरेटर से जुड़े ग्रीन के कर्नेल स्क्वायर-इंटीग्रल सेंस कर्नेल में पर्याप्त डेरिवेटिव को नियंत्रित करने के बाद से सुचारू करते हैं $$ k(\cdot,\cdot)

$$ दोनों चरों में निरंतर अवकलनीय है जिसका अर्थ है


 * $$ K Av (x)_i \doteq \sum_j \int_{{\mathbb R}^3} k_{ij}(x,y) Av_j(y) \,dy \in V \.

$$

भिन्नता पर सही-अपरिवर्तनीय मीट्रिक
डिफियोमॉर्फिज्म के समूह पर मीट्रिक को दूरी के अनुसार परिभाषित किया जाता है, जैसा कि डिफियोमोर्फिज्म के समूह में तत्वों के जोड़े पर परिभाषित किया गया है
 * यह दूरी डिफियोमॉर्फोमेट्री का राइट-इनवेरिएंट मेट्रिक प्रदान करती है, सभी के लिए अंतरिक्ष के पुनर्मूल्यांकन के लिए अपरिवर्तनीय $$ \phi \in \operatorname{Diff}_V $$,


 * $$ d_{\operatorname{Diff}_V}(\psi, \varphi) = d_{\operatorname{Diff}_V}(\psi \circ \phi, \varphi \circ \phi).$$

आकृतियों और रूपों पर मीट्रिक
छवियों पर दूरी, $$ d_{\mathcal{I}}:\mathcal{I} \times \mathcal{I}\rightarrow \R^+ $$,

आकार और रूपों पर दूरी, $$ d_{\mathcal{M}}:\mathcal{M} \times \mathcal{M}\rightarrow \R^+ $$,

कक्षा के भीतर स्थलों, सतहों, और आयतन के जियोडेसिक प्रवाह पर मीट्रिक
मीट्रिक की गणना के लिए, जियोडेसिक्स एक गतिशील प्रणाली है, निर्देशांक का प्रवाह $$ t \mapsto \phi_t \in \operatorname{Diff}_V $$ और वेक्टर क्षेत्र को नियंत्रित करें $$ t \mapsto v_t \in V$$ के माध्यम से संबंधित $$ \dot \phi_t = v_t \cdot \phi_t,\phi_0=\operatorname{id}. $$ हैमिल्टनियन दृश्य संवेग वितरण का पुनर्मूल्यांकन करता है $$ Av \in V^* $$ "हैमिल्टनियन गति," एक लैग्रेंज गुणक के संदर्भ में $$ p: \dot \phi \mapsto (p\mid\dot \phi) $$ Lagrangian वेग को बाधित करना $$ \dot \phi_t = v_t \circ \phi_t$$।इसलिए:

H(\phi_t,p_t,v_t)=\int_X p_t \cdot (v_t \circ \phi_t) \, dx-\frac{1}{2}\int_X Av_t \cdot v_t \, dx .$$ पोंट्रीगिन अधिकतम सिद्धांत हैमिल्टनियन देता है $$ H(\phi_t,p_t) \doteq \max_v H( \phi_t, p_t,v) \. $$ अनुकूलन वेक्टर क्षेत्र $$v_t \doteq \operatorname{argmax}_v H(\phi_t,p_t,v)$$ गतिकी के साथ $$ \dot \phi_t = \frac{\partial H( \phi_t, p_t)}{\partial p}, \dot p_t = -\frac{\partial H(\phi_t,p_t)}{\partial \phi} $$. जियोडेसिक के साथ हैमिल्टनियन स्थिर है: $$H(\phi_t,p_t) = H(\operatorname{id},p_0)=\frac{1}{2} \int_X p_0 \cdot v_0 \, dx $$. पहचान और समूह तत्व के बीच प्रेरित दूरी द्वारा निर्धारित जियोडेसिक के माध्यम से जुड़े समन्वय प्रणालियों के बीच मीट्रिक दूरी:
 * $$d_{\mathrm{Diff}_V}(\operatorname{id},\varphi) =\| v_0 \|_V = \sqrt{2H(\operatorname{id},p_0)}$$

लैंडमार्क या पॉइंटसेट जियोडेसिक्स
स्थलों के लिए, $$ x_i, i=1,\dots,n$$, हैमिल्टनियन गति


 * $$ p(i), i=1,\dots,n$$

हैमिल्टनियन गतिकी के रूप लेने के साथ


 * $$ H(\phi_t,p_t) =\frac{1}{2}\textstyle \sum_j \sum_i \displaystyle p_t(i)\cdot K(\phi_t (x_i),\phi_t (x_j)) p_t(j) $$

साथ

\begin{cases} v_t = \textstyle \sum_i \displaystyle  K(\cdot, \phi_t (x_i)) p_t(i) , \ \\ \dot p_t (i) = - (Dv_t)^T_{|_{\phi_t(x_i)}} p_t(i), i=1,2,\dots, n \\ \end{cases} $$ स्थलों के बीच मीट्रिक $$ d^2 =\textstyle \sum_i p_0(i)\cdot \sum_j \displaystyle K(x_i,x_j) p_0(j). $$ इन जियोडेसिक्स से जुड़ी गतिकी को संलग्न चित्र में दिखाया गया है।

भूतल जियोडेसिक्स
सतहों के लिए, हैमिल्टनियन संवेग को परिभाषित किया गया है सतह में हैमिल्टनियन है


 * $$H(\phi_t,p_t) =\frac{1}{2} \int_U \int_U p_t(u)\cdot K(\phi_t (m(u)), \phi_t (m(v))) p_t(v) \, du \, dv $$

और गतिशीलता

\begin{cases} v_t= \textstyle \int_U \displaystyle K(\cdot, \phi_t ( m(u)))p_t(u)\,du \ , \\ \dot p_t(u) = - (Dv_t)^T_{|_{\phi_t(m(u))} } p_t(u), u \in U \end{cases} $$
 * सतह निर्देशांक के बीच मीट्रिक $$d^2 = (p_0 \mid v_0) =\int_U p_0(u) \cdot \int_U K(m(u), m(u^\prime)) p_0(u^\prime) \, du \, du^\prime $$

वॉल्यूम जियोडेसिक्स
वॉल्यूम हैमिल्टनियन के लिए


 * $$ H(\phi_t,p_t) = \frac{1}{2}\int_{{\mathbb R}^3} \int_{{\mathbb R}^3} p_t(x)\cdot K(\phi_t(x),\phi_t(y)) p_t(y) \, dx \, dy \displaystyle $$

गतिकी के साथ



\begin{cases} v_t=\textstyle \int_X \displaystyle K(\cdot, \phi_t(x))p_t(x)\,dx \ , \\ \dot p_t(x) = - (Dv_t)^T_{|_{\phi_t(x)} } p_t(x), x \in {\mathbb R}^3 \end{cases} $$ : वॉल्यूम के बीच मीट्रिक $$ \displaystyle d^2 =(p_0\mid v_0) = \int_{\mathbb R^3}   p_0(x)\cdot \int_{{\mathbb R}^3}  K(x,y) p_0(y)\,dy \, dx.$$

डिफियोमॉर्फिक मैपिंग के लिए सॉफ्टवेयर
विभिन्न प्रकार के डिफियोमॉर्फिक मैपिंग एल्गोरिदम वाले सॉफ्टवेयर सूट में निम्न शामिल हैं:
 * डेफोमेट्रिका
 * चींटियों
 * अँधेरा वोक्सेल-आधारित मॉर्फोमेट्री (वीबीएम)
 * दानव
 * बड़े विरूपण डिफियोमॉर्फिक मीट्रिक मानचित्रण
 * स्टेशनरीएलडीडीएमएम

क्लाउड सॉफ्टवेयर

 * एमआरआई क्लाउड