(57)【要約】  核内ＤＮＡの状態を捉えることを可能にする細胞特徴量算出装置を提供する。この細胞特徴量算出装置は、細胞の画像を入力する画像入力部と、上記細胞の細胞核領域を上記画像から抽出する細胞核領域抽出部と、上記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出部と、相異なる複数の閾値の各々について、上記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を上記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出部と、上記標準輪郭長および上記輪郭長系列に基づいて、上記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出部と、を備えている。
2008099580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞の画像を入力する画像入力部と、
前記細胞の細胞核領域を前記画像から抽出する細胞核領域抽出部と、
前記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出部と、
相異なる複数の閾値の各々について、前記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を前記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出部と、
前記標準輪郭長および前記輪郭長系列に基づいて、前記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出部と、
を備えることを特徴とする細胞特徴量算出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記輪郭長系列算出部は、輪郭長算出部と、前記輪郭長算出部に与える前記閾値を生成する閾値生成部とを含んでおり、
前記輪郭長算出部は、前記閾値生成部から与えられた前記閾値に基づいて、前記特定領域の前記輪郭長を算出し、
前記閾値生成部は、所定の範囲内で所定の変化量ずつ値を変化させることにより、前記閾値を生成する細胞特徴量算出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記輪郭複雑度算出部は、前記標準輪郭長以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記標準輪郭長との差分の総和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項４】
請求項１または２に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記輪郭複雑度算出部は、前記標準輪郭長以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記標準輪郭長との差分の二乗和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項５】
請求項１または２に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記輪郭複雑度算出部は、前記輪郭長系列の部分列からベースライン値を算出し、当該ベースライン値以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記ベースライン値との差分の総和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項６】
請求項１または２に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記輪郭複雑度算出部は、前記輪郭長系列の部分列からベースライン値を算出し、当該ベースライン値以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記ベースライン値との差分の二乗和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項７】
請求項１乃至６いずれかに記載の細胞特徴量算出装置において、
前記輪郭複雑度算出部は、前記輪郭長系列に属する前記各輪郭長を前記標準輪郭長で割ることにより正規化された輪郭長を用いて、前記特徴量を算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項８】
請求項１乃至７いずれかに記載の細胞特徴量算出装置において、
特徴量記憶部と特徴量統計解析部とを更に備え、
前記画像入力部は、標的群の細胞集団の各細胞を撮影した複数の画像と、対照群の細胞集団の各細胞を撮影した複数の画像とを入力し、
前記輪郭複雑度算出部は、前記画像入力部に入力された前記各画像について前記特徴量を算出し、
前記特徴量記憶部は、前記輪郭複雑度算出部によって算出された前記特徴量を保持し、
前記特徴量統計解析部は、前記特徴量記憶部に保持された前記特徴量に基づいて、前記標的群と前記対照群との相違を算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項９】
請求項８に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記特徴量統計解析部は、Kolmogorov-Smirnov検定を用いて前記相違を算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項１０】
請求項８に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記特徴量統計解析部は、Mann-Whitney検定を用いて前記相違を算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項１１】
請求項８に記載の細胞特徴量算出装置において、
前記特徴量統計解析部は、Wilcoxson検定を用いて前記相違を算出する細胞特徴量算出装置。
【請求項１２】
請求項１乃至１１いずれかに記載の細胞特徴量算出装置において、
前記細胞核領域抽出部は、前記画像からエッジ強調画像を生成し、当該エッジ強調画像を二値化し、当該二値化されたエッジ強調画像の内部領域を初期値としてSNAKES法を用いて前記細胞核領域を抽出する、細胞特徴量算出装置。
【請求項１３】
細胞の画像を入力する画像入力ステップと、
前記細胞の細胞核領域を前記画像から抽出する細胞核領域抽出ステップと、
前記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出ステップと、
相異なる複数の閾値の各々について、前記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を前記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出ステップと、
前記標準輪郭長および前記輪郭長系列に基づいて、前記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出ステップと、
を含むことを特徴とする細胞特徴量算出方法。
【請求項１４】
請求項１３に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記輪郭長系列算出ステップは、輪郭長算出ステップと、前記輪郭長算出ステップにおいて用いられる前記閾値を生成する閾値生成ステップとを含んでおり、
前記輪郭長算出ステップにおいては、前記閾値生成ステップにおいて生成された前記閾値に基づいて、前記特定領域の前記輪郭長を算出し、
前記閾値生成ステップにおいては、所定の範囲内で、所定の変化量ずつ値を変化させることにより、前記閾値を生成する細胞特徴量算出方法。
【請求項１５】
請求項１３または１４に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記輪郭複雑度算出ステップにおいては、前記標準輪郭長以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記標準輪郭長との差分の総和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項１６】
請求項１３または１４に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記輪郭複雑度算出ステップにおいては、前記標準輪郭長以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記標準輪郭長との差分の二乗和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項１７】
請求項１３または１４に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記輪郭複雑度算出ステップにおいては、前記輪郭長系列の部分列からベースライン値を算出し、当該ベースライン値以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記ベースライン値との差分の総和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項１８】
請求項１３または１４に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記輪郭複雑度算出ステップにおいては、前記輪郭長系列の部分列からベースライン値を算出し、当該ベースライン値以上の長さを持つ前記輪郭長のみを前記輪郭長系列の中から選択し、選択された前記輪郭長と前記ベースライン値との差分の二乗和を、前記特徴量として算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項１９】
請求項１３乃至１８いずれかに記載の細胞特徴量算出方法において、
前記輪郭複雑度算出ステップにおいては、前記輪郭長系列に属する前記各輪郭長を前記標準輪郭長で割ることにより正規化された輪郭長を用いて、前記特徴量を算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項２０】
請求項１３乃至１９いずれかに記載の細胞特徴量算出方法において、
特徴量記憶ステップと特徴量統計解析ステップとを更に含み、
前記画像入力ステップにおいては、標的群の細胞集団の各細胞を撮影した複数の画像と、対照群の細胞集団の各細胞を撮影した複数の画像とを入力し、
前記輪郭複雑度算出ステップにおいては、前記画像入力ステップにおいて入力された前記各画像について前記特徴量を算出し、
前記特徴量記憶ステップにおいては、前記輪郭複雑度算出ステップにおいて算出された前記特徴量を保持し、
前記特徴量統計解析ステップにおいては、前記特徴量記憶ステップにおいて保持された前記特徴量に基づいて、前記標的群と前記対照群との相違を算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項２１】
請求項２０に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記特徴量統計解析ステップにおいては、Kolmogorov-Smirnov検定を用いて前記相違を算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項２２】
請求項２０に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記特徴量統計解析ステップにおいては、Mann-Whitney検定を用いて前記相違を算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項２３】
請求項２０に記載の細胞特徴量算出方法において、
前記特徴量統計解析ステップにおいては、Wilcoxson検定を用いて前記相違を算出する細胞特徴量算出方法。
【請求項２４】
請求項１３乃至２３いずれかに記載の細胞特徴量算出方法において、
前記細胞核領域抽出ステップにおいては、前記画像からエッジ強調画像を生成し、当該エッジ強調画像を二値化し、当該二値化されたエッジ強調画像の内部領域を初期値としてSNAKES法を用いて前記細胞核領域を抽出する、細胞特徴量算出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、細胞特徴量算出装置および細胞特徴量算出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像情報に基づいて細胞の特徴を算出する装置または方法としては、例えば特許文献１（特開２００５−２２７０９７号公報）に開示された「細胞画像解析装置」がある。特許文献１においては、複数の細胞を撮影した顕微鏡画像に基づいて、細胞の総数や細胞核の中心、細胞膜などを特徴量として算出することを目的としている。例えば、特許文献１では、細胞の中心を以下のように推定する。まず、細胞と他の物質との境界を画像処理によって強調し、強調処理後の画像に対して二値化処理を行って、境界を検出する。その後、境界内の各点の座標における特徴量を抽出し、抽出した特徴量に対するしきい値を設定する。次に、設定したしきい値に基づく特徴的な点を抽出するとともに、その近傍点をまとめて、中心点（の候補）を抽出する。【０００３】
なお、本発明に関連する先行技術文献としては、特許文献１の他に、特許文献２（特開２００３−３０３３４４号公報）および非特許文献１（M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos, "Snakes: Active Contour Models," International Journal of Computer Vision, pp.321-331, 1998.）が挙げられる。
【特許文献１】特開２００５−２２７０９７号公報
【特許文献２】特開２００３−３０３３４４号公報
【非特許文献１】M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos, "Snakes: Active Contour Models," International Journal of Computer Vision, pp.321-331, 1998.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の装置によって算出できる特徴量は、細胞の形態的な特徴のみにとどまっており、生物学的に重要な、核内ＤＮＡの状態を捉えることができないという問題がある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明による細胞特徴量算出装置は、細胞の画像を入力する画像入力部と、上記細胞の細胞核領域を上記画像から抽出する細胞核領域抽出部と、上記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出部と、相異なる複数の閾値の各々について、上記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を上記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出部と、上記標準輪郭長および上記輪郭長系列に基づいて、上記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出部と、を備えることを特徴とする。【０００６】
また、本発明による細胞特徴量算出方法は、細胞の画像を入力する画像入力ステップと、上記細胞の細胞核領域を上記画像から抽出する細胞核領域抽出ステップと、上記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出ステップと、相異なる複数の閾値の各々について、上記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を上記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出ステップと、上記標準輪郭長および上記輪郭長系列に基づいて、上記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出ステップと、を含むことを特徴とする。【０００７】
本発明においては、細胞核領域の標準輪郭長が算出される。さらに、相異なる複数の閾値の各々について、上記特定領域の輪郭長が算出される。これにより、当該輪郭長の集合である輪郭長系列が算出される。そして、これらの標準輪郭長および輪郭長系列に基づいて、細胞の特徴量が算出される。よって、本発明によれば、核内ＤＮＡの状態を高精度に定量化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、本発明による細胞特徴量算出装置の第１実施形態を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明による細胞特徴量算出方法の第１実施形態を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本発明による細胞特徴量算出装置の第２実施形態を示すブロック図である。
【図４】図４は、本発明による細胞特徴量算出方法の第２実施形態を示すフローチャートである。
【図５】図５は、第１実施形態における細胞核の領域抽出の処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図６（ａ）は、標的に属する細胞の細胞核画像の例である。図６（ｂ）は、対照群に属する細胞の細胞核画像の例である。
【図７】図７（ａ）〜図７（ｆ）は、ノイズを含んだ細胞核画像から正確に核領域を抽出する手順を説明するための画像である。
【図８】図８（ａ）は、細胞核領域を抽出した画像の例である。図８（ｂ）は、細胞核領域の輪郭を抽出した画像の例である。
【図９】図９（ａ）は、閾値を１４２としたときの核内領域を示す図である。図９（ｂ）は、閾値を１４２としたときの核内領域の輪郭を示す図である。
【図１０】図１０（ａ）は、標的に属する細胞の細胞核画像から生成した輪郭長系列の例である。図１０（ｂ）は、対照群に属する細胞の細胞核画像から生成した輪郭長系列の例である。
【図１１】図１１は、輪郭複雑度算出部（細胞特徴量算出部）によって算出される細胞特徴量に対応する面積の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、輪郭複雑度算出部（細胞特徴量算出部）によって算出される細胞特徴量に対応する面積の他の例を示す図である。
【図１３】図１３は、細胞特徴量を対照群の細胞（細胞番号１〜６）と標的群（細胞番号７〜１３）に対して算出した結果を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しつつ、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、全ての図面において、同一機能を有する構成要素には同一符号が付されており、その詳細な説明は重複しないように適宜省略する。【００１０】
（第１実施形態）
以下の実施の形態では、細胞核の染色領域が輝度値で表現されたグレースケール画像が入力画像である場合を例にとって説明する。また、輝度値は０から２５５の値で表現されているものとする。それ以外の場合にも、例えば、核、染色体がＲＧＢの異なるチャネルで撮影されたカラー画像を入力とする場合であっても、細胞核が写ったチャネルのみを対象とすることによって、以下に説明する方法と同様な手順で実行できる。【００１１】
また、本実施形態においては、蛍光染色によって染色された細胞核を蛍光顕微鏡下で観測したものを入力画像の例に取るが、それ以外の染色手法、あるいは撮影方法であっても、細胞核内の状態が、グレースケールの濃淡として表示されている画像であれば、以下に説明する方法と同様な手順で実行できる。【００１２】
図１は、本発明による細胞特徴量算出装置の第１実施形態を示すブロック図である。本実施形態に係る細胞特徴量算出装置は、細胞の画像を入力する画像入力部１と、上記細胞の細胞核領域を上記画像から抽出する細胞核領域抽出部２と、上記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出部３と、相異なる複数の閾値の各々について、上記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を上記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出部１５と、上記標準輪郭長および上記輪郭長系列に基づいて、上記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出部６と、を備えている。【００１３】
本実施形態において、輪郭長系列算出部１５は、輪郭長算出部４と、輪郭長算出部４に与える閾値を生成する閾値生成部５とを含んでいる。輪郭長算出部４は、閾値生成部５から与えられた閾値に基づいて、上記特定領域の輪郭長を算出する。閾値生成部５は、所定の最小値から所定の最大値まで、所定の増分ずつ値を変化させることにより、閾値を生成する。【００１４】
図２を参照しつつ、本発明による細胞特徴量算出方法の第１実施形態として、図１の細胞特徴量算出装置の動作の一例を説明する。この方法は、概括すると、細胞の画像を入力する画像入力ステップと、上記細胞の細胞核領域を上記画像から抽出する細胞核領域抽出ステップと、上記細胞核領域の標準輪郭長を算出する標準輪郭長算出ステップと、相異なる複数の閾値の各々について、上記閾値以上の画素値を持つ領域である特定領域を上記細胞核領域から抽出し、当該特定領域の輪郭長を算出することにより、輪郭長系列を算出する輪郭長系列算出ステップと、上記標準輪郭長および上記輪郭長系列に基づいて、上記細胞の特徴量を算出する輪郭複雑度算出ステップと、を含むものである。【００１５】
より詳細には、画像入力部１は、画像データを読み込む（ステップＳ１）。この画像データは、少なくとも１個の細胞核を含んだ画像であればよい。また、細胞核を含む複数の画像を入力画像としても良い。画像入力部１は、画像を読み込んだ後、画像を細胞核領域抽出部２に送る。本実施形態における入力画像の例を図６（ａ）および図６（ｂ）に示す。【００１６】
図６（ａ）は、悪性腫瘍の組織から摘出された細胞の細胞核画像の例である。また、図６（ｂ）は、良性腫瘍の組織から摘出された細胞の細胞核画像の例である。いずれの細胞核９もＤＡＰＩ（4',6-diamidino-2-phenylindole）染色法と呼ばれる蛍光染色法によって染められたものである。本実施形態の大きな特徴は、このような染色画像から核内部の染まり方を定量化し、核内ＤＮＡの状態を捉えられることである。【００１７】
悪性腫瘍においては，突然変異を起こした細胞が異常に増殖していくことが知られているが、このような細胞の内部では、遺伝子の複製や転写が、正常細胞よりも活発に行われていると考えられている。これを画像的にみると、ＤＮＡの凝集や非凝集部分が染色のムラとなって観測できることが期待される。本実施形態によれば、この染色のムラの度合いを数値化でき、細胞核内のＤＮＡの状態を捉えることができる。【００１８】
細胞核領域抽出部２は、入力画像の輝度値を正規化し（ステップＳ２）、次に細胞核の領域を抽出する（ステップＳ３）。輝度値の正規化は、例えば、入力画像中の輝度の最大値が２５５になるように行う。この正規化により、異なる細胞間で特徴量を比較する場合に、撮影条件に起因する輝度の差の影響を軽減することが可能となる。【００１９】
細胞核領域を抽出するには，例えば所与の閾値より大きな輝度値を取る領域を核内領域とし、それ以外の領域を外部とすることによって可能である。適切な閾値が不明な場合には、例えば画像上の輝度値の総和を１に正規化し、画像を二次元確率場と見なして適切な閾値を決定し、領域抽出を行うことも可能である。確率場を用いた領域抽出については、例えば特許文献２に記載されている。【００２０】
しかしながら、入力画像にノイズが含まれる場合、上述のような方法では正確に細胞核領域を抽出することが困難である。このような場合、次のような方法を用いてノイズを含んだ細胞核画像から正確に核領域を抽出することができる。【００２１】
図５に、その処理の流れを示す。図５によると、まず入力画像に対してエッジ強調処理を施し（ステップＡ１）、得られたエッジ強調画像を二値化する（ステップＡ２）。次に、二値化されたエッジの内側の線をSNAKES法の初期値として設定する（ステップＡ３）。こうして得られた初期値を元に、SNAKES法を適用する（ステップＡ４）。最後に、 SNAKES法によって得られた輪郭線の内側を細胞核領域として抽出する（ステップＡ５）。【００２２】
なお、SNAKES法は、非特許文献１（M. Kass, A. Witkin and D. Terzopoulos, "Snakes: Active Contour Models," International Journal of Computer Vision, pp.321-331, 1998.）にて提案された動的輪郭モデル（SNAKES）を用いる輪郭抽出法の一種である。このSNAKES法では、画像内に閉曲線で表される輪郭が想定され、その輪郭自身が持つエネルギーと、輪郭と画像との間で生ずるエネルギーと、外部からの強制力によるエネルギーとが定義される。これらエネルギーの和が最小になるように輪郭を変形してゆくことによって領域が抽出される。本実施形態では、二値化されたエッジの内側の線が、SNAKES法の「輪郭」として使用される。非特許文献１の内容は、本明細書の一部として援用（incorporation herein by reference）される。【００２３】
上述の処理過程における画像を図７（ａ）から図７（ｆ）に示す。図７（ａ）においては、画像にノイズ１０が含まれている。このノイズの輝度は、核内領域と同程度に強い場合があり、単純な領域抽出法を適用すると誤って核内領域として抽出してしまう問題がある。図７（ｂ）は、入力画像にエッジ強調処理をかけたもの、図７（ｃ）は、エッジ強調した画像を二値化したものである。図７（ｃ）を参照すると、細胞核の外部にはノイズの影響が残っているが、二値化したエッジの内側の線１１は、ノイズの影響が小さくなっている。【００２４】
次に、この内側の線を抽出したものが図７（ｄ）であり、内側の線１２に基づいてSNAKESの初期値を生成した図が図７（ｅ）である。二値化されたエッジの内側の線１２に基づいて得られた SNAKES法の初期値１３を図７（ｅ）に示す。こうして得られた初期値１３は、ノイズの影響を受けずに目的とする細胞核の形状に近い形が得られるため、通常のSNAKES法を適用することによって、容易に細胞核領域の輪郭１４が得られる（図７（ｆ））。こうして得られた輪郭１４の内部を、細胞核内の領域として抽出すればよい。【００２５】
細胞核領域抽出部２によって抽出された細胞核の例を図８（ａ）に示す。以下において、抽出した核内領域は、例えば核内領域に属する領域の輝度値を２５５、それ以外の領域を０とした画像として表現する。ただし、それ以外の値を用いて領域の内部・外部を表現しても同様に実行可能である。細胞核領域抽出部２は，抽出した核内領域を標準輪郭長算出部３に送る。【００２６】
標準輪郭長算出部３は、抽出された核内領域に基づいて、標準輪郭長を算出する（ステップＳ４）。ここで標準輪郭長とは、抽出された核内領域と同じ面積を持つ円盤の円周であると定義する。核内領域の面積をＳとすると、標準輪郭長Ｌ＊は，以下の式（１）で与えられる。
【数１】
2008099580.tif 000003
【００２７】
本実施形態では、細胞核の輪郭長に基づいて細胞特徴量を算出するが、この輪郭長は、細胞核のサイズが大きいほど長くなるため、特徴量に細胞核サイズの影響が取り込まれてしまう問題がある。細胞核の大きさ自体が、重要な特徴量であるため、細胞の特徴をより正確に捉えるためには、本実施形態で定量する特徴量と細胞核サイズを独立な特徴として扱った方が望ましい。【００２８】
本実施形態では、この標準輪郭長を基準値として輪郭長を正規化することにより、本実施形態で定量する特徴量と細胞核サイズの独立性を高める効果がある。標準輪郭長算出部３は、算出した標準輪郭長を輪郭長算出部４に送る。輪郭長算出部４は、閾値生成部５から送られる閾値ｉを受け取り、閾値ｉを用いて、閾値以上の輝度を持つ核内の点を抽出することによって領域（以下、領域ｉと記す）を抽出し、この領域ｉの輪郭線の長さを算出する。その処理の流れは以下の通りである。【００２９】
まず、輪郭長算出部４は、閾値生成部５に対して、閾値ｉの値を要求する。閾値生成部５は、閾値の範囲［Ｉmin、Ｉmax］とその増分ΔＩを設定する（ステップＳ５）。そして、まず、ｉ＝Ｉminに閾値を設定して、その値を輪郭長算出部４に送る（ステップＳ６）。閾値の範囲と増分は、ここでは例えばＩmin＝０、Ｉmax＝２５５、ΔＩ＝１等の値を用いるが、それ以外の値を用いてもよい。また、ここでは最小値Ｉminから最大値Ｉmaxまで値を増加させる例を示すが、反対に、最大値Ｉmaxから最小値Ｉminまで値を減少させてもよい。【００３０】
輪郭長算出部４は、与えられた閾値ｉに基づいて、まず閾値以上の輝度を持つ核内領域を抽出する。例えば閾値を１４２としたときに抽出される核内領域を図９（ａ）に示す。次に，この核内領域から輪郭長Ｌｉを求めて閾値生成部５に送る。閾値生成部５は、これを保持する。閾値をｉ＝０としたときに抽出した輪郭線を図８（ｂ）に、また、閾値を１４２としたときの輪郭線を図９（ｂ）に示す。なお、図９（ｂ）のように複数の輪郭線が存在する場合、それらの輪郭長の総和を輪郭長Ｌｉとする。【００３１】
次に、閾値生成部５は、現在の閾値ｉが最大値に到達しているかどうかを調べ（ステップＳ８）、閾値が最大値に到達しているならば、標準輪郭長と得られた輪郭長系列｛Ｌ0，Ｌ1，...，Ｌ255｝を輪郭複雑度算出部６に送り、閾値が最大値未満ならば、閾値をΔＩだけ増加させて（ステップＳ９）、その値を輪郭長算出部４に送る。【００３２】
このようにして得られた輪郭長系列をグラフとして表示したものを図１０（ａ）および図１０（ｂ）に示す。図１０（ａ）は、図６（ａ）に示した悪性腫瘍の細胞から得られた輪郭長系列、図１０（ｂ）は、図６（ｂ）に示した良性腫瘍の細胞から得られた輪郭長系列である。図において、横軸は、閾値（０〜２５５）に対応し、縦軸は、それぞれの閾値における輪郭長を標準輪郭長で割ったものに対応する。これらの図は、細胞核内部のムラの様子、すなわちＤＮＡの凝集・非凝集の度合いの違いを反映していると考えられる。【００３３】
輪郭複雑度算出部６は、輪郭長系列算出部１５から、標準輪郭長および輪郭長系列を受け取り、輪郭複雑度を算出する（ステップＳ１０）。本明細書においては、標準輪郭長と輪郭長系列から算出される特徴量を輪郭複雑度（contour complexity）と呼ぶ。輪郭複雑度Ｃは、例えば以下の式（２）に示すように、輪郭長系列の中から標準輪郭長以上の輪郭長のみを選択し、選択された輪郭長の総和として求めることができる。
【数２】
2008099580.tif 000004
【００３４】
ここで、Ｌｉは閾値をｉとして得られた輪郭長、Ｌ＊は標準輪郭長、記号Ｉ｛Ａ｝は、条件Ａが成立するとき１、それ以外の場合は０となることを表す。【００３５】
図１１において、斜線の付された部分が、上述した輪郭複雑度に対応する。ただし、図１１では、輪郭長系列に属する輪郭長を標準輪郭長で割って正規化してある。【００３６】
輪郭複雑度Ｃはこれ以外にも、例えば以下の式（３）に示すように、差分の二乗和を用いてもよい。
【数３】
2008099580.tif 000005
【００３７】
本実施形態においては、輪郭長系列の部分列から算出したベースライン値を基準として輪郭複雑度を求めてもよい。ここで、ベースライン値ＬＢとしては、例えば以下の式（４）に示すように、輪郭長系列の最初のＭ項の平均値等を用いることができる。
【数４】
2008099580.tif 000006
【００３８】
ここで、Ｍとしては，例えば10などの値でよいが、輪郭長の変動が小さい初期の部分列が含まれるような値であればよい。【００３９】
また、輪郭複雑度Ｃとして、以下の式（５）に示すように、ベースライン値を基準として総和を取った複雑度を用いることが可能である。
【数５】
2008099580.tif 000007
【００４０】
図１２において、斜線の付された部分が上述した輪郭複雑度に対応する。ただし、図１２では、輪郭長系列に属する輪郭長を標準輪郭長で割って正規化してある。【００４１】
あるいは、以下の式（６）に示すように、ベースライン値を基準として二乗和を取った複雑度を用いても良い。
【数６】
2008099580.tif 000008
【００４２】
ここで、場合によっては、上記の算出法においてベースライン値を０に取り、単純に輪郭長系列の総和あるいは二乗和を算出してもよい。【００４３】
上述した特徴量の算出においては、輪郭長系列に属する輪郭長をそれぞれ標準輪郭長で割り、正規化した輪郭長を用いても良い。この正規化により、本実施形態で算出する特徴量への細胞核サイズの影響を排除することが可能となる。【００４４】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について、添付図面を参照しながら説明する。以下に説明する実施形態では、先に説明した第１の実施形態と重複する部分の説明は省略する。【００４５】
図３は、本発明による細胞特徴量算出装置の第２実施形態を示すブロック図である。また、図４は、本発明による細胞特徴量算出方法の第２実施形態を示すフローチャートである。【００４６】
本実施形態に係る細胞特徴量算出装置は、画像入力部１と、細胞核領域抽出部２と、標準輪郭長算出部３と、輪郭長算出部４と、閾値生成部５と、輪郭複雑度算出部６に加え、特徴量記憶部７および特徴量統計解析部８を備えている。画像入力部１、細胞核領域抽出部２、標準輪郭長算出部３、輪郭長算出部４、閾値生成部５、輪郭複雑度算出部６の動作については、第１の実施形態と同様である。【００４７】
特徴量記憶部７は、輪郭複雑度算出部６から輪郭複雑度を受け取り、これを保持する（ステップＳ１１）。次に、処理が行われていない画像があるかどうかを調べ（ステップＳ１２）、もし、入力画像がこれ以上なければ、保持している全ての輪郭複雑度を特徴量統計解析部８に送る。もし、処理を行っていない入力画像があるなら、画像入力部１に次の画像を要求する。【００４８】
特徴量統計解析部８は、特徴量記憶部７から輪郭度複雑度を受け取り、所与の細胞核集団の間で統計的差異を算出する（ステップＳ１３）。統計的差異を算出する方法としては、公知のKolmogorov-Smirnov検定を用いることができる。あるいは、公知のMann-Whitney検定を用いても良い。または、公知のWilcoxson検定を用いても良い。これ以外にも、集団間で統計的差異を算出できる方法であれば、同様に行うことができる。【００４９】
図１３に、標的群（悪性腫瘍の細胞群）７個と対照群（良性腫瘍の細胞群）６個から得られた、本実施形態による特徴量を示す。図１３において、横軸は細胞番号、縦軸は、式（２）に記載の特徴量を輪郭長系列の数（ここでは２５６個）で割ったものである。各輪郭長は、標準輪郭長で割って正規化している。細胞番号１から６までは、対照群（良性腫瘍の細胞群）、細胞番号７から１３までは標的群（悪性腫瘍の細胞群）である。【００５０】
図１３からわかるように、明らかに悪性腫瘍の細胞群で本実施形態の特徴量が大きくなっている。実際に、Kolmogorov-Smirnov検定を行うと、両群の間で有意に異なる特徴量を持つことが示された（Ｐ値は、0.008159）。【００５１】
以上に説明したように、本実施形態によれば、細胞画像、特に蛍光染色を施した細胞核の画像に基づいて、核内DNAの状態を高精度に定量することが可能となる。【００５２】
以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。【００５３】
また、この出願は、２００７年２月１３日に出願された日本出願特願２００７−０３２４９０号を基礎とする優先権を主張するものであり、その開示の全ては、本明細書の一部として援用（incorporation herein by reference）される。
【図１】
2008099580.tif 000009
【図２】
2008099580.tif 000010
【図３】
2008099580.tif 000011
【図４】
2008099580.tif 000012
【図５】
2008099580.tif 000013
【図６】
2008099580.tif 000014
【図７】
2008099580.tif 000015
【図８】
2008099580.tif 000016
【図９】
2008099580.tif 000017
【図１０】
2008099580.tif 000018
【図１１】
2008099580.tif 000019
【図１２】
2008099580.tif 000020
【図１３】
2008099580.tif 000021
【国際調査報告】
2008099580.tif 000022
2008099580.tif 000023
2008099580.tif 000024
2008099580.tif 000025