(57)【要約】【課題】効率的かつ高精度な病理判定が可能な画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム、及びその記憶媒体を提供すること。【解決手段】画像診断支援装置１０は、標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得手段１を備えている。また、画像診断支援装置１０は、画像データ取得手段１により取得された高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類手段２と、画像分類手段２により分類された低倍率の画像データの元となる高倍率の画像データが、分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定手段５と、を備えている。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得手段を備える画像診断支援装置であって、
前記画像データ取得手段により取得された前記高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類手段と、
前記画像分類手段により分類された前記低倍率の画像データの元となる前記高倍率の画像データが、前記分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定手段と、を備える、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像診断支援装置であって、
前記画像分類手段は、前記生成した低倍率の画像データ中から注視領域を抽出し、該注視領域の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量に基づいて、前記グループの分類を行う、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像診断支援装置であって、
前記画像分類手段は、前記特徴量とスコア関数とに基づいて、前記グループ毎のスコア関数の総和を算出し、該スコア関数の総和が最大となるグループに前記低倍率の画像データを分類する、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項４】
請求項２記載の画像診断支援装置であって、
前記画像分類手段は、前記特徴量の確率分布に基づいて、前記低倍率の画像データを分類する、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のうちいずれか１項記載の画像診断支援装置であって、
前記画像判定手段は、前記高倍率の画像データ中から注視領域を抽出し、該注視領域の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量に基づいて、前記判定を行う、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項６】
請求項５記載の画像診断支援装置であって、
前記画像判定手段は、前記特徴量と前記判定結果との関係を学習し、学習パラメータを設定する学習モードと、前記学習パラメータに基づいて、前記判定を行う実行モードと、を有する、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項７】
請求項６記載の画像診断支援装置であって、
前記画像判定手段は、前記実行モードの実行後に、再度、前記学習モードを実行する、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項８】
請求項６又は７記載の画像診断支援装置であって、
前記画像判定手段による前記学習のための初期設定データと、前記学習パラメータと、を記憶する学習データベースを更に備える、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のうちいずれか１項記載の画像診断支援装置であって、
前記複数の病理組織の画像データパターン毎のグループは、正常、良性腫瘍、前癌状態、及び癌状態のうち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項１０】
請求項２乃至９のうちいずれか１項記載の画像診断支援装置であって、
前記特徴量は、細胞核における単位面積あたりの塊の密度、塊面積の密度、塊の面積、塊の太さ、及び塊の長さ、のうち少なくとも１つの平均値または分散値である、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項１１】
請求項２乃至１０のうちいずれか１項記載の画像診断支援装置であって、
前記注視領域は、細胞核密度が所定値以上となる領域である、ことを特徴とする画像診断支援装置。
【請求項１２】
標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得工程を含む画像診断支援方法であって、
前記画像データ取得工程で取得された前記高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類工程と、
前記画像分類工程で分類された前記低倍率の画像データの元となる前記高倍率の画像データが、前記分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定工程と、を含む、ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１３】
請求項１２記載の画像診断支援方法であって、
前記画像分類工程において、前記生成した低倍率の画像データ中から注視領域を抽出し、該注視領域の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量に基づいて、前記グループの分類を行う、ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１４】
請求項１３記載の画像診断支援方法であって、
前記画像分類工程において、前記特徴量とスコア関数とに基づいて、前記グループ毎のスコア関数の総和を算出し、該スコア関数の総和が最大となるグループに前記低倍率の画像データを分類する、ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１５】
請求項１３記載の画像診断支援方法であって、
前記画像分類工程において、前記特徴量の確率分布に基づいて、前記低倍率の画像データを分類する、ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１６】
請求項１２乃至１５のうちいずれか１項記載の画像診断支援方法であって、
前記画像判定工程において、前記高倍率の画像データ中から注視領域を抽出し、該注視領域の特徴を示す特徴量を算出し、該算出した特徴量に基づいて、前記判定を行う、ことを特徴とする画像診断支援方法。
【請求項１７】
標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得処理を含む画像診断支援プログラムであって、
前記画像データ取得処理で取得された前記高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類処理と、
前記画像分類処理で分類された前記低倍率の画像データの元となる前記高倍率の画像データが、前記分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする画像診断支援プログラム。
【請求項１８】
請求項１７記載に記載のプログラムを格納する、ことを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、標本組織の病理判定を行う画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム、その記憶媒体に関し、特に効率的かつ高精度な病理判定が可能な画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム、その記憶媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、顕微鏡のスライドガラス上の標本組織の画像を取得し、取得した画像に基づいて、病理診断を行う装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。また、当該装置において、低倍率画像を用いて一次分析を行い、その低倍率画像中で注目すべき部分を高倍率画像でさらに分析を行う粗密探索(coarse to fine)による病理診断が行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０００−５０１１８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献１に示す装置においては、例えば、低倍率画像の取得後、新たに顕微鏡の焦点、絞り等を調節して高倍率画像を取得する必要があるため、処理が不効率となる虞がある。本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、効率的かつ高精度な病理判定が可能な画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム、その記憶媒体を提供することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するための本発明の一態様は、標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得手段を備える画像診断支援装置であって、前記画像データ取得手段により取得された前記高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類手段と、前記画像分類手段により分類された前記低倍率の画像データの元となる前記高倍率の画像データが、前記分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定手段と、を備える、ことを特徴とする画像診断支援装置である。
【０００６】
また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得工程を含む画像診断支援方法であって、前記画像データ取得工程で取得された前記高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類工程と、前記画像分類工程で分類された前記低倍率の画像データの元となる前記高倍率の画像データが、前記分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定工程と、を含む、ことを特徴とする画像診断支援方法であってもよい。
【０００７】
さらに、上記目的を達成するための本発明の一態様は、標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得処理を含む画像診断支援プログラムであって、前記画像データ取得処理で取得された前記高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類処理と、前記画像分類処理で分類された前記低倍率の画像データの元となる前記高倍率の画像データが、前記分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする画像診断支援プログラムであってもよい。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、効率的かつ高精度な病理判定が可能な画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラム、その記憶媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。
【図３】画像分類部により、低倍率画像データの中から抽出された注視領域の一例を示す図である。
【図４】低倍率のＨＥ染色画像において、青紫で一定の太さを有する環状もしくは筋状の領域となる腺管部分の一例を示す図である。
【図５】画像分類部により、低倍率画像データの注視領域から抽出された細胞核の塊の一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置による画像診断支援方法のフローを示すフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置の画像判定部による学習処理フローの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置の機能ブロック図である。本実施形態に係る画像診断支援装置１０は、標本組織の高倍率の画像データを取得する画像データ取得手段１と、画像データ取得手段１により取得された高倍率の画像データから低倍率の画像データを生成し、該生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する画像分類手段２と、を備えている。これにより、低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループ毎に、効率的かつ高速に分類し、絞込みを行うことができる。
【００１１】
さらに、画像診断支援装置１０は、画像分類手段２により分類された低倍率の画像データの元となる高倍率の画像データが、分類されたグループの病理組織であるか否かを判定する画像判定手段５を備えている。これにより、画像分類手段２により分類され、絞り込まれた高倍率の画像データが、その分類されたグループの病理組織であるか否かを高精度に判定することができる。すなわち、効率的かつ高精度な病理判定を行うことができる。
【００１２】
図２は、本発明の一実施形態に係る画像診断支援装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態に係る画像診断支援装置１０は、画像データ取得部１と、画像分類部２と、データベース３と、学習データベース４と、画像判定部５と、出力装置６と、を備えている。
【００１３】
画像データ取得部（画像データ取得手段）１には、例えば、標本組織の高倍率の画像データ（以下、高倍率画像データと称す）を取得できる画像スキャナ装置等が用いられている。画像スキャナ装置１は、例えば、染色された乳腺病理スライドを撮影し、高倍率の標本組織全体の画像データを生成する。画像データ取得部１は、生成した高倍率画像データを画像分類部２及びデータベース３に対して出力する。
【００１４】
データベース３は、後述する標本組織の低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類するための、画像データパターン情報を記憶している。この画像データパターン情報は、上記グループの分類を行うための、例えば、パラメータなどの数値情報、スコア関数、確率関数等を含んでいる。また、データベース３は、画像データ取得部１から出力された高倍率画像データを記憶する。なお、データベース３及び学習データベース４は、例えば、メモリ装置、磁気ディスク装置、光ディスク装置等の任意の記憶装置を用いることができる。また、データベース３及び学習データベース４は、別々の記憶装置で構成されているが、これに限らず、単一の記憶装置で構成されていてもよい。
【００１５】
また、複数の病理組織の画像データパターンは、正常、良性腫瘍、前癌状態、癌状態等に分類されているが、これに限らず、任意の分類方法が適用可能である。例えば、複数の病理組織の画像データパターンは、（ａ）グループ１：正常もしくは良性(benign)の細胞核萎縮型、（ｂ）グループ２：正常もしくは良性(benign)の細胞核拡張型、（ｃ）グループ３：DCIS(Ductal Carcinoma In Situ)、LCIS(Lobular Carcinoma In Situ)などの未浸潤の前がん状態(http://www.breastcancer.org/参照)、及び、（ｄ）グループ４：IDC(Invasive Ductal Carcinoma)、ILC(Invasive Lobular Carcinoma)の浸潤性のがん状態からなる、４つに乳腺病理画像データパターンのグループに分類することができる。
【００１６】
ここで、画像分類部（画像分類手段）２は、病理組織画像データパターンのグループ毎に、予め、低倍率の乳腺病理画像データにおける腺管などの細胞核の特徴量θｉ（ｉは特徴量種別番号）を算出する。ここで、細胞核の特徴量θｉとは、例えば、細胞核における単位面積あたりの塊の密度（個数／単位面積）、塊面積の密度（塊面積／単位面積）、塊の面積、塊の太さ、塊の長さ等の平均値、分散値などである。例えば、細胞核の塊面積の密度の平均値をθ１とし、塊の面積の平均値をθ２とし、塊の太さの平均値をθ３とし、塊の長さの平均値をθ４としてもよい。
【００１７】
なお、算出された特徴量θｉには、グループ毎に統計的に異なる傾向が見られる。そこで、画像分類部２は、各グループに属する低倍率画像データを予め用意し、この低倍率画像データから細胞核の塊を抽出し、その特徴量θｉを算出する。そして、画像分類部２は、算出した特徴量θｉを用いて、各グループのスコア関数ｓｎ（θｉ）を定義し、データベース３に記憶させる。ここで、ｎはグループ番号であり、上記一例（ａ）乃至（ｄ）では、４つのグループに分類されているので、ｎ＝１〜４となる。例えば、特徴量θｉがグループ３（ｎ＝３）に属する場合は、スコア関数ｓ３（θｉ）は１となり、残りのスコア関数ｓ１（θｉ）、ｓ２（θｉ）、及びｓ４（θｉ）は、夫々０となる。
【００１８】
画像分類部２は、画像データ取得部１により取得された高倍率画像データから低倍率の画像データを生成し、生成した低倍率の画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する。
【００１９】
画像分類部２は、まず、画像データ取得部１からの高倍率画像データから低倍率の画像データ（以下、低倍率画像データと称す）を生成する。なお、画像分類部２は、高倍率画像データに対してダウンサンプリング等を行うことで、低倍率画像データを容易に生成することができる。また、画像分類部２は、生成した低倍率画像データの中から注視領域を抽出する（図３）。
【００２０】
ここで、注視領域（ＲＯＩ：Region of Interest）は、細胞核密度が所定値以上となり、高密度となる矩形領域であるが、これに限らず、注視すべき任意の領域に設定できる。例えば、注視領域は、一定面積の矩形状などの所定形状を用いて、標本組織全体を複数の領域に分割し、分割された複数の領域中で細胞核密度の高さが上位となる領域であってもよい。このように、標本組織全体の診断が必要でない場合に、低倍率画像データの標本組織全体を処理対象とするのではなく、抽出した注視領域のみを処理対象にすることで、より効率的な処理が可能となる。
【００２１】
また、画像分類部２は、生成した低倍率画像データの注視領域から、例えば、細胞核の塊を抽出する。画像分類部２は、この細胞核の塊の抽出において、低倍率画像データ中から細胞核の染色を基準として、単色画像データを生成する。ここで、例えば、ヘマトキシリン-エオジン(ＨＥ)染色画像の場合、細胞核の部分が青紫に染まり、細胞質の部分が赤紫に染まる性質がある。したがって、低倍率のＨＥ染色画像において、腺管部分は、青紫で一定の太さを有する環状もしくは筋状の領域となる（図４）。また、ＨＥ染色画像は、赤と青の二重染色であるため、色相における青紫から紫を経て赤紫に至る色と、無染色である白色とで構成されている。このため、青紫の領域を抽出するには、Ｒ識別が容易になるシアン、マゼンタや上記色相を用いるのが好ましい。
【００２２】
さらに、画像分類部２は、生成したこれら色要素による単色画像に対して、エッジ抽出フィルタを用いてもよい。なお、このエッジ抽出フィルタは、細胞核自体ではなく、細胞核の塊の抽出を目的としているため、ガウシアンフィルタのような暈かすフィルタとエッジフィルタとを畳み込んだフィルタであるのが好ましい。そのようなエッジ抽出フィルタとして、例えば、ガウシアンラプラシアンフィルタ、ガボールウェーブレットフィルタなどを用いることができる。
【００２３】
画像分類部２は、上述のように低倍率画像データの注視領域から細胞核の塊（図５）を抽出し、抽出した細胞核の塊に対する特徴量θｉを算出する。さらに、画像分類部２は、データベース３から各グループｎのスコア関数ｓｎ（θｉ）を読み出し、下記（１）式を用いて、各グループｎにおけるスコア関数の総和Ｔｎを算出する。
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【００２４】
画像分類部２は、スコア関数の総和Ｔｎが最大となるグループｎを、その低倍率画像データが属するグループｎとして、選択する。そして、画像分類部２は、そのスコア関数ｓｎ（θｉ）、その低倍率画像データの元となる高倍率画像データ、及び注視領域を、選択したグループｎに関連付けてデータベース３に記憶させる。このように、画像分類部２は、前段階として、低倍率画像データを用いて、上記グループ毎の分類を行う。これにより、必ずしも分類精度は高くないが、多数グループかつ高速な分類が可能となり、標本組織の病状の効率的な絞込みが可能となる。そして、後述の如く、画像判定部５は、絞り込まれたグループ内で高精度に病理判定を行うことで、画像診断支援装置１０全体として、効率的かつ高精度な病理判定が可能となる。
【００２５】
画像判定部（画像判定手段）５は、画像分類部２により分類された低倍率画像データの元となる高倍率画像データが、分類されたグループの病理組織であるか否かを高精度に病理判定する。画像判定部５は、まず、データベース３から、低倍率画像データの元となる高倍率画像データと、注視領域とを読み出す。そして、画像判定部５は、読み出した高倍率画像データと、注視領域とに基づいて、高倍率画像データから注視領域を抽出する。このように、画像判定部５は、特別な処理を行うことなく、高倍率画像データ及び注視領域をデータベース３から容易に取得し、後述する病理判定処理を効率的に行うことができる。さらに、画像判定部５は、高倍率画像データの注視領域から抽出した細胞核の塊に対するＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・、Ｓ３ｎを算出する。
【００２６】
ここで、高倍率画像データにおいては、細胞核がはっきりと区分可能であるなど、低倍率画像データとは異なる多くの情報が含まれている。また、例えば、細胞核の大きさや、円形度、長径短径比などの特徴量は、癌の病理判定に重要であるため、これら特徴量がＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎに含まれているのが好ましい。
【００２７】
学習データベース４は、後述の画像判定部５の学習時に使用される、病理判定済みの高倍率画像データの高倍率特徴量Ｓ４１、・・・、Ｓ４ｎと、学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎと、を記憶している。ここで、病理判定済みの高倍率画像データ（以下、判定既知画像と称す）とは、例えば、既に各グループの病理組織であるか否かが判定された高倍率画像を指すものとする。一方、各グループの病理組織であるか否かが判定されていない高倍率画像を判定未知画像と称すものとする。
【００２８】
なお、ＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎと、高倍率特徴量Ｓ４１、・・・、Ｓ４ｎとは、同種のものとする。また、上記判定既知画像には、例えば、そのグループｎに属する判定既知画像(正例)と、そのグループｎに属さないが誤判定され易い判定既知画像(負例)と、の２種類が必要となり、これら画像データは事前に用意され、学習データベース４に記憶されている。さらに、画像判定部５は、判定既知画像のＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎと、その病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎと、を用いて、学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを更新することもできる。
【００２９】
画像判定部５は、病理判定の機械学習機能を有しており、セットアップ（学習）モードと、実行（識別）モードと、の２種類のモードで動作する。画像判定部５は、例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などの任意の学習アルゴリズムを用いて機械学習を実行する。
【００３０】
画像判定部５は、セットアップモードにおいて、学習データベース４に記憶された判定既知画像の高倍率特徴量Ｓ４１、・・、Ｓ４ｎを用いて、機械学習機能を実行する。そして、画像判定部５は、この機械学習結果として学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを生成する。なお、この機械学習において、ニューラルネットワークを用いた場合には、学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎとして、識別関数の重みが生成される。一方、ＳＶＭを用いた場合には、識別用の超平面の係数が生成される。また、画像判定部５は、画像分類部２による分類結果を用いて、上記機械学習機能を実行してもよい。
【００３１】
画像判定部５は、生成した学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを、学習データベース４に記憶させる。なお、上述の如く、画像分類部２は、前段階として、低倍率画像データをグループ毎に、効率的かつ高速に分類し、絞込みを行っている。これにより、画像判定部５が高倍率画像データを用いて上記機械学習を行う際の学習処理量を低減することができ、その処理時間を短縮することができる。
【００３２】
また、画像判定部５は、セットアップモードの実行後に、判定未知画像のＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎの判定を行うための実行モードを実行させる。画像判定部５は、実行モードを実行すると、セットアップモードで生成した学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを、学習データベース４から読み出す。そして、画像判定部５は、この学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを用いて、判定未知画像のＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎに対する病理判定を行う。
【００３３】
画像判定部５は、この病理判定において、例えば、高倍率画像データである判定未知画像が、そのグループの病理組織であるか否か（２分類）を高精度に判定する。このように、まず、画像分類部２が、前段階として、低倍率画像データをグループ毎に、効率的かつ高速に分類し、絞込みを行い、その後、画像判定部５は病状等が絞り込まれたグループ内で、高倍率画像データを用いて、高精度に病理判定を行う。これにより、画像診断支援装置１０全体として、効率的かつ高精度な病理判定が可能となる。
【００３４】
画像判定部５は、病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎを出力装置６に出力する。出力装置６は、その病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎを表示、印字等の出力を行う。出力装置６は、病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎとして、例えば、正常もしくは良性の細胞核萎縮型（グループ１）、正常もしくは良性の細胞核拡張型（グループ２）、未浸潤の前がん状態（グループ３）、浸潤性のがん状態（グループ４）等を出力する。また、出力装置６としては、例えば、液晶ディスプレイ装置などの表示装置やプリンタ装置が用いられている。
【００３５】
なお、画像判定部５は、上記判定未知画像のＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎの病理判定後に、再度、セットアップモードを実行して追加学習を行い、その病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎを学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎに反映させてもよい。この場合、画像判定部５は、そのＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎと、病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎと、を用いて、学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを更新する。
【００３６】
また、画像診断支援装置１０は、例えば、制御処理、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＣＰＵ１１によって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）１２、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１３等からなるマイクロコンピュータ１４を中心にして、ハードウェア構成されている（図６）。また、画像分類部２及び画像判定部５は、例えば、上記ＲＯＭ１２に記憶され、上記ＣＰＵ１１によって実行されるプログラムによって実現されていてもよい。
【００３７】
次に、本実施形態に係る画像診断支援装置１０による画像診断支援方法について、詳細に説明する。図７は、本実施形態に係る画像診断支援装置による画像診断支援方法のフローを示すフローチャートである。
【００３８】
画像データ取得部１は、例えば、染色された乳腺病理スライドを撮影し、高倍率の標本組織全体の画像データを生成し（ステップＳ１０１）、画像分類部２及びデータベース３に対して出力する。次に、画像分類部２は、画像データ取得部１からの高倍率画像データに対してダウンサンプリング等を行い、低倍率画像データを生成する（ステップＳ１０２）。その後、画像分類部２は、生成した低倍率画像データの中から、細胞核密度が一定値以上となる注視領域を抽出する（ステップＳ１０３）。
【００３９】
画像分類部２は、生成した低倍率画像データの注視領域から、細胞核の塊を抽出する（ステップＳ１０４）。次に、画像分類部２は、低倍率画像データの注視領域から抽出した細胞核の塊に対する特徴量θｉを算出する（ステップＳ１０５）。また、画像分類部２は、データベース３から各グループｎのスコア関数ｓｎ（θｉ）を読み出し、上記（１）式を用いて、各グループｎにおけるスコア関数の総和Ｔｎを算出する（ステップＳ１０６）。画像分類部２は、スコア関数の総和Ｔｎが最大となるグループｎを、その低倍率画像データが属するグループｎとして、選択する（ステップＳ１０７）。そして、画像分類部２は、そのスコア関数ｓｎ（θｉ）、低倍率画像データの元となる高倍率画像データ、及び注視領域を、選択したグループｎに関連付けてデータベース３に記憶させる。
【００４０】
画像判定部５は、データベース３に記憶されたｎグループの高倍率画像データと、注視領域とに基づいて、高倍率画像データから注視領域を抽出する（ステップＳ１０８）。
【００４１】
次に、画像判定部５は、高倍率画像データの注視領域から抽出した細胞核の塊に対するＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・、Ｓ３ｎを算出する（ステップＳ１０９）。画像判定部５は、実行モードを実行させ、学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを学習データベース４から読み出す（ステップＳ１１０）。そして、画像判定部５は、この学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを用いて、ＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎに対する病理判定を行い（ステップＳ１１１）、病理判定結果を出力装置６から出力させる（ステップＳ１１２）。
【００４２】
次に、本実施形態に係る画像診断支援装置１０の画像判定部５による学習処理フローについて、詳細に説明する。図８は、本実施形態に係る画像診断支援装置の画像判定部による学習処理フローの一例を示すフローチャートである。
【００４３】
画像判定部５は、セットアップモードを実行すると（ステップＳ２０１）、学習データベース４から判定既知画像の高倍率特徴量Ｓ４１、・・、Ｓ４ｎを読み出す（ステップＳ２０２）。そして、画像判定部５は、読出した高倍率特徴量Ｓ４１、・・、Ｓ４ｎを用いて、機械学習機能を実行し、学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを生成し（ステップＳ２０３）、生成した学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを、学習データベース４に記憶させる。
【００４４】
その後、画像判定部５は実行モードを実行させ（ステップＳ２０４）、セットアップモードで生成した学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを、学習データベース４から読み出す（ステップＳ２０５）。そして、画像判定部５は、この学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを用いて、判定未知画像のＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・、Ｓ３ｎに対する病理判定を行う（ステップＳ２０６）。
【００４５】
さらに、画像判定部５は、再度、セットアップモードを実行し（ステップＳ２０７）、そのＲＯＩ高倍率特徴量Ｓ３１、・・・、Ｓ３ｎと、病理判定結果Ｓ６１、・・・、Ｓ６ｎと、を用いて、機械学習機能を実行し、学習データベース４の学習パラメータＳ５１、・・・、Ｓ５ｎを更新する（ステップＳ２０８）。なお、上記（ステップＳ２０７）乃至（ステップＳ２０８）処理の実行は、任意であるが、これら処理を行うことで、上記病理判定精度がより向上する。
【００４６】
以上、本実施形態に係る画像診断支援装置１０において、画像分類部２は、画像データ取得部１により取得された高倍率画像データから低倍率画像データを生成し、生成した低倍率画像データを、複数の病理組織の画像データパターン毎のグループに分類する。これにより、低倍率画像データをグループ毎に、効率的かつ高速に分類し、病状の絞込みを行うことができる。さらに、画像判定部５は、画像分類部２により分類され、絞り込まれた高倍率画像データが、その分類されたグループの病理組織であるか否かを高精度に判定する。これにより、効率的かつ高精度な病理判定を行うことができる。
【００４７】
なお、本発明は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
【００４８】
例えば、上記一実施形態において、画像分類部２は、スコア関数ｓｎ（θｉ）を用いて、低倍率画像データが属するグループｎを選択しているが、これに限らず、例えば、確率関数ｐｎ（θｉ）（特徴量θｉの確率分布）を用いて低倍率画像データが属するグループｎを選択してもよい。
【００４９】
この場合、例えば、グループｎ＝１〜４とし、特徴量θｉがグループ３（ｎ＝３）に属する場合には、０＜ｐｎ（θｉ）＜１となり、確率関数ｐ３（θｉ）が最大となり、総和が１（ｐ１（θｉ）＋ｐ２（θｉ）＋ｐ３（θｉ）＋ｐ４（θｉ）＝１）となる。なお、この確率ｐｎ（θｉ）の値は、事前確率を仮定すれば、カテゴリ別の値θｉを取る確率と併せて、ベイズの定理により算出することができる。さらに、画像分類部２は、下記（２）式を用いて、補集合の確率の情報量に相当する−log（1.0−ｐｎ（θｉ））の総和Ｉｎを算出する。そして、画像分類部２は、総和Ｉｎが最大となるグループｎを、その低倍率画像データが属するグループｎとして、選択する。このように、補集合の確率が用いられるのは、元集合の確率で０付近の小さな値の比較を行うことを避けるためで、効果的な計算を行うことができる。
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【００５０】
また、上記低倍率画像データのグループ毎の分類には、任意の方法が適用可能であるが、例えば、広い範囲をスクリーニング的に行う必要があるため、上述のような計算量が少ない方法が有効であり、多数分類を１度で実行できるのがより好ましい。
【００５１】
なお、本実施形態に係る画像診断支援装置１０によれば、いわゆる粗密探索をコンピュータに実行させることで、容易に病理診断支援を行うことが可能となっている。なお、実際の病理診断において、細胞内における細胞核の占める割合(ＮＣ比)を調べるような一般的なアプローチ方法がある他、臓器や染色方法に応じて有効なアプローチ方法が異なることがある。例えば、グレソン分類は、前立腺癌の進行度を判定する標準的な手法であるが、主に５倍程度までの倍率の画像で腺腔の大きさ、形状や配列を分析する。一方、乳腺においては、ブルーム−リチャードソン分類がある。この分類は、腺管と細胞核の変形、分裂中の細胞核の数の３つの観点から癌の進行度、悪性度を判定する。
【００５２】
また、胃や大腸など消化管の癌は、細胞内における細胞核の占める割合(ＮＣ比)を調べるような一般的なアプローチでも有効なことが多い。一方、乳腺のような病状に多様性がある臓器では、病状、進行度、及び悪性度が複雑に関連する。さらに、乳腺の場合には、臓器内に腺管(duct)と小葉(lobule)の様相が異なる部位にあり、癌細胞の腺管からの浸潤の有無(invasion/in situ)でも様相が異なり、良性腫瘍(benign)に関しても腺管が萎縮するものと拡張するものがあるなど非常に多様性がある。このため、ＮＣ比のような一般的なアプローチのみでは癌判定を行うことは困難である。さらに、従来のグレソン分類やブルーム−リチャードソン分類は、低倍率画像での腺管パターンが考慮されているが、既に癌である画像を分類する場合には、癌でない良性腫瘍や癌と良性腫瘍の中間にある前癌状態は対象にならない。一方で、本実施形態に係る画像診断支援装置１０は、上述の如く、正常、良性腫瘍、前癌状態、及び癌状態のいずれに対しても病理判定を行うことができる利点を有している。
【産業上の利用可能性】
【００５３】
本発明は、例えば、標本組織の病理判定をその画像によりを行うことができる画像診断支援装置、画像診断支援方法、画像診断支援プログラムに利用可能である。
【符号の説明】
【００５４】
１    画像データ取得部
２    画像分類部
３    データベース
４    学習データベース
５    画像判定部
６    出力装置
１０    画像診断支援装置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図４】
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【図５】
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