(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、
前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換する標準色空間変換部と、
前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部と、
前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部と
を備える画像計測装置。
【請求項２】
前記色分布正規化部は、前記標準標本画像に含まれる前記複数の画素の前記標準色空間における色の頻度分布を示す前記色分布ベクトルとしてのｎ次元標準標本色分布ベクトルと、前記標準色分布ベクトルとしてのｎ次元標準色分布ベクトルとを互いに変換するｎ行ｎ列の変換行列の逆行列によって、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を前記正規標本画像に変換する
請求項１記載の画像計測装置。
【請求項３】
前記標準色分布ベクトルは、同一の参照検体から互いに特性の異なる複数の標本作製方法を用いて作製された複数の標本を撮影した画像である複数の参照標本画像の前記標準色空間における画像である複数の参照標準標本画像の各々から得られる、色の頻度分布を示すベクトルの平均ベクトルである
請求項２記載の画像計測装置。
【請求項４】
前記色分布正規化部は、前記標準標本画像に含まれる各画素の前記標準色空間における色を示すベクトルの平均ベクトルであるｍ次元標本重心ベクトルと、前記標準色分布ベクトルとしてのｍ次元標準色分布ベクトルを互いに変換するｍ行ｍ列の変換行列の逆行列によって、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を前記正規標本画像に変換する
請求項１記載の画像計測装置。
【請求項５】
前記標準色分布ベクトルは、同一の参照検体から互いに特性の異なる複数の標本作製方法を用いて作製された複数の標本を撮影した画像である複数の参照標本画像の前記標準色空間における画像である複数の参照標準標本画像の各々に含まれる各画素の前記標準色空間における色を示すベクトルの平均ベクトルである
請求項４記載の画像計測装置。
【請求項６】
前記色分布正規化部は、前記標準標本画像に含まれる各画素の前記標準色空間における色を示すベクトルから成るｍ行ｐ列の標本色行列と、前記標準色空間における複数の参照標準標本画像の同一位置にある複数画素の平均であるｍ次元の色ベクトルをｐ列並べたｍ行ｐ列の画素平均標準色行列を互いに変換するｐ行ｍ列の変換行列の逆行列によって、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を前記正規標本画像に変換する
請求項１記載の画像計測装置。
【請求項７】
前記陽性率は、陽性画素の画素数と、陽性画素の画素数及び陰性画素の画素数の和との比率である
請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像計測装置。
【請求項８】
前記陽性率取得部は、
前記正規標本画像の中から、画素値が第一閾値範囲に含まれる画素を陽性画素として識別し、画素値が第二閾値範囲に含まれる画素を陰性画素として識別する陽性陰性識別部と、
陽性画素の画素数と、陽性画素の画素数及び陰性画素の画素数の和との比率を、前記陽性率として算出する陽性率算出部とを含む
請求項７記載の画像計測装置。
【請求項９】
さらに、
画面に表示されている前記標本画像上において、陽性画素を追加するための指定が行われた場合には、指定された前記陽性画素が識別されるように前記第一閾値範囲を変更し、陽性画素を削除するための指定が行われた場合には、指定された前記陽性画素が識別されないように前記第一閾値範囲を変更する閾値調整部を備える
請求項８記載の画像計測装置。
【請求項１０】
前記閾値調整部は、さらに、前記画面に表示されている前記標本画像上において、陰性画素を追加するための指定が行われた場合には、指定された前記陰性画素が識別されるように前記第二閾値範囲を変更し、陰性画素を削除するための指定が行われた場合には、指定された前記陰性画素が識別されないように前記第二閾値範囲を変更する
請求項９記載の画像計測装置。
【請求項１１】
前記標準色空間は、ＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  Ｉ‘Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）均等色空間またはｓＲＧＢ空間である
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の画像計測装置。
【請求項１２】
標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、
前記標本画像に前記画像取得部による撮影時の特性とは逆の特性を有する補正を施すことにより、前記標本画像を、前記画像取得部の特性に依存しない色彩情報を有する画像である標準標本画像に補正する入力特性補正部と、
前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部と、
前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した前記陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部と
を備える画像計測装置。
【請求項１３】
画像計測クライアント部と、
画像計測サーバー部と
を備え、
前記計測クライアント部は、
標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、
前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換する標準色空間変換部とを含み、
前記計測サーバー部は、
前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部と、
前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した前記陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部とを含む
画像計測システム。
【請求項１４】
画像計測クライアント部と、
画像計測サーバー部と
を備え、
前記計測クライアント部は、
標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、
前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換する標準色空間変換部と、
前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部とを含み、
前記計測サーバー部は、
前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した前記陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部を含む
画像計測システム。
【請求項１５】
標本を撮影した画像である標本画像を取得するステップと、
前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換するステップと、
前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換するステップと、
前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した陽性画素の割合を示す陽性率を取得するステップと
を含む画像計測方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検体から作製された標本の画像を計測する画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医療業務は診断業務と治療業務の２つに大きく分けられる。【０００３】
診断業務は病名と病状の把握が目的であり、病名又は病状に応じて治療方針が決定される。病名又は病状を確定するためには、病変部から検体を摘出して細胞レベルで状態観察を行う病理診断が行われる。病理診断では、摘出した検体を顕微鏡で観察できる厚みにスライスすることにより標本が作製される。標本は顕微鏡越しにデジタルカメラやスキャナで撮影され、デジタル画像として保存及び参照される。【０００４】
以上のような診断用画像がデジタル化されたことで、コンピュータによるデータ処理との整合性が高まり、医師又は技師の診断業務をＩＴシステムで支援できる機会が増えてきた。ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）はその一例であり、病変部の検出にコンピュータを活用する方法である。【０００５】
しかし、標本を撮影するスキャナ又はカメラの入力特性が異なると、ひとつの標本から異なる複数の標本画像が生成されてしまう。病理診断は染色した標本を観察することにより行われるため、色の違いは診断結果に影響を与える。例えば特許文献１に記載の方法においては、関心対象を規定するピクセル、正常細胞を規定するピクセル、及び生物標本画像の背景エリアを規定するピクセルが、スキャナ又はデジタルカメラごとに異なる状況が生まれる。このため、関心対象と正常細胞と背景とを識別する閾値を一意に定めることができず、スキャナ又はデジタルカメラごとに閾値を設定しなければならない。しかし、スキャナ又はデジタルカメラごとに閾値を設定するのは、画像計測装置のメンテナンス上、効率が悪い。【０００６】
そこで、特許文献２は、標本を撮影するスキャナ又はカメラの入力特性の違いを補正することにより、正確な病理診断が行うための技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第４０７１１８６号公報
【特許文献２】特開２０１１−２１０１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、前記従来の技術では、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受ける。このため、固定的な閾値で対象を識別することができないという課題を有する。【０００９】
本発明は、従来の課題を解決するためになされたものであり、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受けることなく、固定的な閾値で特定の対象を識別することができる画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様に係る画像計測装置は、標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換する標準色空間変換部と、前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部と、前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部とを備える。
【００１１】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受けることなく、固定的な閾値で特定の対象を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本発明の実施の形態１に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、ＣＩＥＬＡＢ（Ｌａｂ色空間）の一例を示す図である。
【図３】図３は、標準色分布ベクトルＣｓの算出例を示す図である。
【図４】図４は、行列Ｍの算出方法の一例を示す図である。
【図５】図５は、正規化情報データベースに格納される標準色分布ベクトルＣｓを作る際の動作を説明する図である。
【図６】図６は、正規化情報データベースの構成例を説明する図である。
【図７】図７は、閾値データベースの構成例を説明する図である。
【図８】図８は、閾値データベースを作成する動作を説明する図である。
【図９】図９は、情報表示部の表示例を示す図である。
【図１０】図１０は、閾値の変更処理について説明するための図である。（ａ）は上限閾値をｂ２としたときのターゲットの範囲を示す図であり、（ｂ）は上限閾値をｂ３としたときのターゲットの範囲を示す図である。
【図１１】図１１は、画素の塊を検出する方法の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、閾値の修正処理について説明するための図である。（ａ）はターゲットの外に位置する画素を示す図であり、（ｂ）は（ａ）に示した画素がターゲットに含まれるように閾値を変更した後のターゲットを示す図である。
【図１３】図１３は、画像計測装置の動作フローを説明する図である。
【図１４】図１４は、正規化情報データベースを準備する処理フローを説明する図である。
【図１５】図１５は、閾値データベースを準備する処理フローを説明する図である。
【図１６】図１６は、本発明の実施の形態２に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１７は、標準色分布ベクトルＤｓの算出例を示す図である。
【図１８】図１８は、行列ｍの算出方法の一例を示す図である。
【図１９】図１９は、行列ａの算出方法の一例を示す図である。
【図２０】図２０は、本発明の実施の形態３に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。
【図２１】図２１は、画像取得部の入出力特性の一例を説明する図である。
【図２２】図２２は、入力特性補正部の動作原理を説明する図である。
【図２３】図２３は、本発明の実施の形態４に係る画像計測サーバークライアントシステムの構成を示すブロック図である。
【図２４】図２４は、本発明の実施の形態５に係る画像計測サーバークライアントシステムの構成を示すブロック図である。
【図２５】図２５は、特許文献２における画像入力装置の一例であるスキャナの特性の違いを説明する図である。
【図２６】図２６は、特許文献２におけるスキャナの特性の違いをヒストグラム変換で補正する方法を説明する図である。
【図２７】図２７は、特許文献２における標本作製部の特性の違いが標本画像の色の違いに現れることを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
（本発明の基礎となった知見）
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、特許文献２に関し、以下の問題が生じることを見出した。
【００１５】
図２５に示すように、標準スキャナ９０１を決め、これで撮影した標本画像を標準画像９０２とする。標準画像９０２から陽性核と陰性核（正常の細胞核）の判別が行われ、この２つを識別する閾値が設定される。図２５では、特許文献２に準じて、画素値ヒストグラム９０３で閾値９０４を設定している。つまり、検査画像の画素値が閾値９０４より大きければ陽性、小さければ陰性となる。なお、画素値ヒストグラム９０３は、横軸が画素値、縦軸が頻度を示している。後述する画素値ヒストグラム９０６及び９０９についても同様である。
【００１６】
一方、標準スキャナ９０１以外のスキャナを用いた場合、入力特性が異なるため、画素値ヒストグラムが、画素値ヒストグラム９０３とは異なる。スキャナＡ９０５は標準スキャナ９０１とは入力特性が異なるため、画素値ヒストグラム９０６は画素値ヒストグラム９０３と異なる。したがって、陽性核と陰性核を識別する閾値９０７も閾値９０４とは異なる。スキャナＢ９０８も同様で、画素値ヒストグラム９０９が画素値ヒストグラム９０３と異なり、閾値Ａ１０が閾値９０４と異なる。
【００１７】
そこで、特許文献２ではヒストグラム変換を行うことにより、入力特性の違いを吸収している。
【００１８】
図２６に示すように、特性Ｐを有する標本作製部１００２が、特性Ｓを有する検体１００１から、特性Ｓ・Ｐを有する標本１００３を作製したとする。標準スキャナ９０１は入出力特性Ｆsを有するものとすると、画素値ヒストグラム９０３の特性はＳ・Ｐ・Ｆsとなる。
【００１９】
一方、スキャナＡ９０５は標準スキャナ９０１とは異なる入出力特性ＦAを有するため、スキャナＡ９０５が撮影した標本画像の画素値ヒストグラム９０６の特性はＳ・Ｐ・ＦAで表現できる。ヒストグラム変換部Ａ１００４は、画素値ヒストグラム９０６を画素値ヒストグラム９０３に一致させるために、画素値ヒストグラム９０６にＦs／ＦAを作用させる。同様に、スキャナＢ９０８は標準スキャナ９０１とは異なる入出力特性ＦBを有し、９０８が撮影した標本画像の画素値ヒストグラム９０９の特性はＳ・Ｐ・ＦBで表現できる。ヒストグラム変換部Ｂ１００５は、画素値ヒストグラム９０９を画素値ヒストグラム９０３に一致させるために、画素値ヒストグラム９０９にＦs／ＦBを作用させる。
【００２０】
以上により、スキャナやデジタルカメラなどの画像入力装置の入力特性が異なっていても、撮影された画像の色情報を標準画像の色情報に一致させることで、陽性核、陰性核、背景などを一組の閾値で分離することができる。
【００２１】
しかしながら、特許文献２に記載の方法では、標本作製時に発生する色のばらつきに対応できない。すなわち、図２７に示すように、標本作製部α１１０１は特性Ｐαを、標本作製部β１１０２は特性Ｐβを、標本作製部γ１１０３は特性Ｐγを、それぞれ有する場合、標本α１１０４は特性Ｓ・Ｐαを、標本β１１０５は特性Ｓ・Ｐβを、標本γ１１０６は特性Ｓ・Ｐγをそれぞれ有する。このように同一の検体Ｓから得られた標本であっても、標本が同じ色にならない。したがって、標本α１１０４、標本β１１０５、標本γ１１０６を標準スキャナ９０１で統一的に撮影しても、それぞれの画素値ヒストグラムは異なる。つまり、画素値ヒストグラム１１０７の特性はＳ・Ｐα・Ｆs、画素値ヒストグラム１１０８の特性はＳ・Ｐβ・Ｆs、画素値ヒストグラム１１０９の特性はＳ・Ｐγ・Ｆsとなる。
【００２２】
このように標準スキャナ９０１で標本画像を撮影しても、標本作製時に発生する色のばらつきを吸収できず、陽性核と陰性核を識別する閾値は個々に設定する必要がある。
【００２３】
そこで、本開示では、標本作製の差異が原因で発生する標本画像の色の違いを吸収し、陽性核や陰性核などの特定の対象を固定的な閾値で識別できる画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システムについて説明する。
【００２４】
本発明の一態様に係る画像計測装置は、標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換する標準色空間変換部と、前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部と、前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部とを備える。
【００２５】
この構成によると、標本画像を標準色空間における標準標本画像に変換している。これにより、標本画像を画像取得部の特性に依存しない共通的な色情報を有する画像に変換することができる。また、色分布正規化部は、標準標本画像の色分布ベクトルが標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。このような正規標本画像から陽性率を取得することにより、画像取得部の特性にも依存せず、かつ、標本作製の差異にも依存することなく、陽性率を取得することができる。つまり、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受けることなく、固定的な閾値で特定の対象を識別することができる。
【００２６】
具体的には、前記色分布正規化部は、前記標準標本画像に含まれる前記複数の画素の前記標準色空間における色の頻度分布を示す前記色分布ベクトルとしてのｎ次元標準標本色分布ベクトルと、前記標準色分布ベクトルとしてのｎ次元標準色分布ベクトルとを互いに変換するｎ行ｎ列の変換行列の逆行列によって、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を前記正規標本画像に変換しても良い。
【００２７】
色分布正規化部は、前記ｎ次元標準標本色分布ベクトルと前記ｎ次元標準色分布ベクトルとを互いに変換するｎ行ｎ列の変換行列の逆行列によって、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。
【００２８】
また、前記標準色分布ベクトルは、同一の参照検体から互いに特性の異なる複数の標本作製方法を用いて作製された複数の標本を撮影した画像である複数の参照標本画像の前記標準色空間における画像である複数の参照標準標本画像の各々から得られる、色の頻度分布を示すベクトルの平均ベクトルであっても良い。
【００２９】
この構成によると、標本作製方法の特性が互いに異なる複数の参照標準標本画像の各々から、色の輝度分布を示すベクトルが得られ、得られたそれらのベクトルの平均ベクトルを標準色分布ベクトルとしている。このため、この標準色分布ベクトルは、標準的な色分布を示すことができる。
【００３０】
また、前記色分布正規化部は、前記標準標本画像に含まれる各画素の前記標準色空間における色を示すベクトルの平均ベクトルであるｍ次元標本重心ベクトルと、前記標準色分布ベクトルとしてのｍ次元標準色分布ベクトルを互いに変換するｍ行ｍ列の変換行列の逆行列によって、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を前記正規標本画像に変換しても良い。
【００３１】
色分布正規化部は、前記ｍ次元標本重心ベクトルと前記ｍ次元標準色分布ベクトルを互いに変換するｍ行ｍ列の変換行列の逆行列によって、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。
【００３２】
また、前記標準色分布ベクトルは、同一の参照検体から互いに特性の異なる複数の標本作製方法を用いて作製された複数の標本を撮影した画像である複数の参照標本画像の前記標準色空間における画像である複数の参照標準標本画像の各々に含まれる各画素の前記標準色空間における色を示すベクトルの平均ベクトルであっても良い。
【００３３】
この構成によると、標本作製方法の特性が互いに異なる複数の参照標準標本画像の各々の各画素から色を示すベクトルが得られ、得られたベクトルの平均ベクトルを標準色分布ベクトルとしている。このため、この標準色分布ベクトルは、標準的な色分布を示すことができる。
また、前記色分布正規化部は、前記標準標本画像に含まれる各画素の前記標準色空間における色を示すベクトルから成るｍ行ｐ列の標本色行列と、前記標準色空間における複数の参照標準標本画像の同一位置にある複数画素の平均であるｍ次元の色ベクトルをｐ列並べたｍ行ｐ列の画素平均標準色行列を互いに変換するｐ行ｍ列の変換行列の逆行列によって、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を前記正規標本画像に変換してもよい。
色分布正規化部は、前記標本色行列と前記画素平均標準色行列を互いに変換するｐ行ｍ列の変換行列の逆行列によって、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。
【００３４】
例えば、前記陽性率は、陽性画素の画素数と、陽性画素の画素数及び陰性画素の画素数の和との比率であっても良い。
【００３５】
具体的には、前記陽性率取得部は、前記正規標本画像の中から、画素値が第一閾値範囲に含まれる画素を陽性画素として識別し、画素値が第二閾値範囲に含まれる画素を陰性画素として識別する陽性陰性識別部と、陽性画素の画素数と、陽性画素の画素数及び陰性画素の画素数の和との比率を、前記陽性率として算出する陽性率算出部とを含んでいても良い。
【００３６】
また、上述の画像計測装置は、さらに、画面に表示されている前記標本画像上において、陽性画素を追加するための指定が行われた場合には、指定された前記陽性画素が識別されるように前記第一閾値範囲を変更し、陽性画素を削除するための指定が行われた場合には、指定された前記陽性画素が識別されないように前記第一閾値範囲を変更する閾値調整部を備えていても良い。
【００３７】
この構成によると、画面に表示されている標本画像上で、陽性画素の追加指定または削除指定を行うと、それに連動して第一閾値範囲が変更される。このため、閾値設定者は、簡易な方法により第一閾値範囲の変更を行うことができる。
【００３８】
また、上述の画像計測装置は、前記閾値調整部は、さらに、前記画面に表示されている前記標本画像上において、陰性画素を追加するための指定が行われた場合には、指定された前記陰性画素が識別されるように前記第二閾値範囲を変更し、陰性画素を削除するための指定が行われた場合には、指定された前記陰性画素が識別されないように前記第二閾値範囲を変更しても良い。
【００３９】
この構成によると、画面に表示されている標本画像上で、陰性画素の追加指定または削除指定を行うと、それに連動して第二閾値範囲が変更される。このため、閾値設定者は、簡易な方法により第二閾値範囲の変更を行うことができる。
【００４０】
また、前記標準色空間は、ＣＩＥ（Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅ  ｄｅ  Ｉ‘Ｅｃｌａｉｒａｇｅ）均等色空間またはｓＲＧＢ空間であっても良い。
【００４１】
本発明の他の態様に係る画像計測装置は、標本を撮影した画像である標本画像を取得する画像取得部と、前記標本画像に前記画像取得部による撮影時の特性とは逆の特性を有する補正を施すことにより、前記標本画像を、前記画像取得部の特性に依存しない色彩情報を有する画像である標準標本画像に補正する入力特性補正部と、前記標準標本画像に含まれる複数の画素の前記標準色空間における複数の色の頻度分布を示す色ヒストグラムを多次元ベクトルで表現した色分布ベクトルが、複数の標本画像の色分布ベクトルを平均することにより得られた標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換する色分布正規化部と、前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した前記陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部とを備える。
【００４２】
この構成によると、標本画像に画像取得部による撮影時の特性とは逆の特性を有する補正を施している。これにより、標本画像を画像取得部の特性に依存しない共通的な色情報を有する画像に変換することができる。また、色分布正規化部は、標準標本画像の色分布ベクトルが標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。このような正規標本画像から陽性率を取得することにより、画像取得部の特性にも依存せず、かつ、標本作製の差異にも依存することなく、陽性率を取得することができる。つまり、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受けることなく、固定的な閾値で特定の対象を識別することができる。
【００４３】
なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【００４４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００４５】
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００４６】
（実施の形態１）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを色変換で吸収し、固定的な閾値データベースを使って、陽性画素の割合を示す陽性率を算出することができる画像計測装置について説明する。
【００４７】
図１は、本発明の実施の形態１に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。
【００４８】
画像計測装置１００は、標本を撮影した画像から標本が呈する陽性率を検出する装置であり、画像取得部１０１と、標準色空間変換部１０２と、色分布正規化部１０３と、正規化情報データベース１０４と、制御部１０５と、陽性陰性識別部１０６と、閾値データベース１０７と、陽性率算出部１０８と、情報表示部１０９とを備える。
【００４９】
画像取得部１０１は、標本作製部１００２において予め検体１００１から作製された標本１００３を、画像取得部１０１が備えるスキャナ又はデジタルカメラなどを用いて撮影することにより、標本画像１１０を取得する。
【００５０】
標準色空間変換部１０２は、標本画像１１０を、標準色空間における画像である標準標本画像１１１に変換する。つまり、標準色空間変換部１０２は、標本画像１１０の各画素の画素値を標準色空間の信号値に変換することにより、標本画像１１０を標準標本画像１１１に変換する。標準色空間としては、たとえばＣＩＥ均等色空間であるＣＩＥＬＡＢ（Ｌａｂ色空間）若しくはｓＲＧＢ空間など、又はカラーマネジメントシステムで利用されている色空間などを利用する。ＣＩＥＬＡＢは図２に示すように、明るさを表すＬ＊、主に赤−緑成分を表すａ＊、主に黄−青成分を表すｂ＊から成る３次元色空間である。標本画像１１０の画素値が測色的に定義された色空間の信号値へ変換されることで、標本画像１１０の色情報が、画像取得部１０１に依存しない共通的な色情報に置き換えられたことになる。
【００５１】
色分布正規化部１０３は、標本の色分布のばらつきを吸収するために、標準標本画像１１１へ正規化処理を施すことにより、標準標本画像１１１を正規標本画像１１２に変換する。
【００５２】
つまり、色分布正規化部１０３は、標準標本画像１１１の色分布を示す色分布ベクトルが、予め定められた標準的な色分布を示す標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像１１１の各画素の画素値を変換することにより、標準標本画像１１１を正規標本画像１１２に変換する。
【００５３】
まず、標本分布のばらつきを吸収するための正規化処理について説明する。
【００５４】
図３は、標準的な色分布を示す標準色分布ベクトルを算出する方法を説明するための図である。標本分布のばらつきを掴むために、図３に示すように、ひとつの参照検体２０１から複数の標本作製部（標本作製部α１１０１、標本作製部β１１０２、標本作製部γ１１０３、・・・）が標本を作製する。画像取得部１０１は、作製された各標本を撮像することにより、複数の参照標本画像２０２を取得する。
【００５５】
標本作製部の違いとは、標本作製部の特性の違いであり、具体的は標本作製の工程の変動、標本作製を行う施設の違いなどを想定している。標本は、固定、包埋、薄切、塗抹、染色といった複数の工程からなり、固定の時間や、固定に使うホルマリンの濃度、検体の乾燥状態など、多種多様な要因で標本の状態が左右される。
【００５６】
標準色空間変換部１０２は、それぞれの参照標本画像２０２の色情報を、画像取得部１０１に依存しない色情報へ変換するために、それぞれの参照標本画像２０２を、標準色空間における画像である参照標準標本画像２０３に変換する。
【００５７】
特性の異なる標本が撮影されると、図３に示すように、参照標準標本画像２０３の色ヒストグラム２０４〜２０７が異なってくる。各色ヒストグラムの横軸は、標準色空間における色を示し、縦軸は頻度（参照標準標本画像２０３の画素数）を示す。具体的に横軸は、Ｃ１〜Ｃｎのｎ個の色を示している。例えばＣＩＥＬＡＢにおいて、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊をそれぞれ９個に分類したとすると、ｎは、７２９（＝９×９×９）となる。各色ヒストグラムを多次元ベクトル（ｎ次元ベクトル）で表現すると、各色ヒストグラムは、色分布ベクトル空間２０８に１つの点としてプロットできる。このため、例えば、色ヒストグラム２０４（＃１）は、色分布ベクトル＃１として表すことができる。色ヒストグラムの違いは色分布ベクトル間の距離で表現することができ、図３の例では、色分布ベクトル＃２と色分布ベクトル＃４との間の距離が近いことより、色ヒストグラム２０５（＃２）と色ヒストグラム２０７（＃４）とが似ていることがわかる。色分布ベクトル空間２０８にプロットされた色分布ベクトルの平均ベクトルが、標準色分布ベクトルＣｓ２０９として生成される。これにより、個々に異なる特性を有する標本のばらつきを吸収した標準色分布ベクトルＣｓ２０９を設定することができる。
【００５８】
なお、標準色分布ベクトルＣｓ２０９の設定方法は、これに限定されるものではない。たとえば、標準照明の１つである色温度６５００Ｋの白色の色分布ベクトルを標準色分布ベクトルＣｓ２０９に設定しても良いし、情報表示部１０９の画面に表示される白色の色分布ベクトルを標準色分布ベクトルＣｓ２０９に設定しても良い。また、医療関係者によって策定された診断ガイドラインなどに基づいて標準色分布ベクトルＣｓ２０９を設定しても良い。さらに、過去の症例と比較するために、過去症例の色分布を表す標準色分布ベクトルＣｓ２０９を設定しても良い。
【００５９】
正規化処理は、陽性率の検出対象となっている標本１００３の標準標本画像１１１の色分布ベクトルが標準色分布ベクトルＣｓに一致するように、標準標本画像１１１の各画素の画素値を変換することである。標準標本画像１１１の色分布ベクトルＣの標準色分布ベクトルＣｓへの変換は、式１で表現することができる。
【００６０】
【数１】
0005576993.tif 000002
【００６１】
ここで、行列Ｍの算出方法の一例を図４を用いて説明する。
【００６２】
標準色分布ベクトルＣｓ２０９は、図３で示したように、色ヒストグラムに基づいて算出される。そこで、標準標本画像１１１の色分布を色ヒストグラムを用いて表現する。図４に、標準標本画像１１１の色ヒストグラム３０１を示す。図３と同様に、色ヒストグラム３０１を多次元ベクトルで表現し、色分布ベクトル空間３０２にプロットすることにより、標準標本色分布ベクトルＣ３０３を得る。標準標本色分布ベクトルＣ３０３が式１における標準標本画像１１１の色分布ベクトルＣである。ここで、色分布ベクトル空間３０２と色分布ベクトル空間２０８とは同じ空間である。
【００６３】
式１を式２のように変形することにより、行列Ｍを計算することができる。
【００６４】
【数２】
0005576993.tif 000003
【００６５】
図５は、画像計測装置を用いて正規化情報データベース１０４に格納される標準色分布ベクトルＣｓ２０９を作る際の動作を説明する図である。図５には、図１に示す画像計測装置１００の一部の機能を示している。
【００６６】
標本作製部１００２が、参照検体２０１から参照標本４０２を作製する。画像取得部１０１は、参照標本４０２を撮影することにより参照標本画像４０３を取得する。標準色空間変換部１０２は、参照標本画像４０３を、画像取得部１０１の特性に依存しない色信号に変換することにより、参照標準標本画像４０４を生成する。
【００６７】
色分布正規化部１０３は、画像メモリ４０５を有し、画像メモリ４０５に参照標準標本画像４０４を一時的に保存する。次に、標本作製部１００２の特性を変更し、標本作製部１００２が、参照検体２０１から参照標本４０２を作製する。このような手順で複数の参照標準標本画像４０４を画像メモリ４０５に保存した後、図３を用いて説明した要領で、色分布正規化部１０３が標準色分布ベクトルＣｓ２０９を算出する。
【００６８】
正規化情報データベース１０４は、図６に示すように、染色方法の違いなどに応じた標準色分布ベクトルＣｓ２０９を複数有する。色分布正規化部１０３は、制御部１０５からの指示に従って、正規化情報データベース１０４から標準色分布ベクトルＣｓ２０９を選択する。制御部１０５は、参照検体の２０１の染色方法などの検査条件を検査情報入力部１１４から受けて、画像計測装置１００の動き全体の管理を担う。
【００６９】
図１を参照して、画像計測装置１００は、正規標本画像１１２の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画像を検出し、検出した陽性画素の割合を示す陽性率を取得する陽性率取得部の一例として、陽性陰性識別部１０６と、陽性率算出部１０８を有する。
【００７０】
陽性陰性識別部１０６は、正規標本画像１１２の各画素の画素値に対して閾値処理を施し、陽性領域、陰性領域及び背景領域を識別する。例えば、陽性陰性識別部１０６は、正規標本画像１１２の中から、画素値が第一閾値範囲に含まれる画素を陽性画素として識別し、画素値が第二閾値範囲に含まれる画素を陰性画素として識別する。閾値は、図７に示す閾値データベース１０７から供給される。Ｌ＊の画素値、ａ＊の画素値、ｂ＊の画素値の下限閾値と上限閾値を設定し、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊すべての画素値が下限閾値と上限閾値の範囲内にあれば、その画素は陽性領域の画素、あるいは陰性領域の画素と判断される。たとえば、ヘマトキシリン・エオジン染色の場合、Ｌ＊の画素値が２５、ａ＊の画素値が３０、ｂ＊の画素値が１０であれば、その画素は陽性領域の画素と判定される。アルシアン青染色の場合は、中性多糖、又は糖蛋白種の中性ムチンがＰＡＳ反応（過ヨウ素酸シッフ反応）のみに陽性となって赤紫色を呈し、酸性ムコ多糖がアルシアン青のみに陽性となって青色を呈する。そこで、陽性に対して２組の閾値を設定している。
【００７１】
図８は、閾値データベース１０７を作成する動作を説明するための図である。図８に示すように、画像計測装置１００は、さらに、閾値調整部１１３を備えている。
【００７２】
参照検体２０１から参照標準標本画像４０４を得るまでの過程は、図５を用いて説明した通りである。このため、その詳細な説明は省略する。色分布正規化部１０３は、正規化情報データベース１０４から標準色分布ベクトルＣｓ２０９を取得し、式１に基づき、参照標準標本画像４０４から参照正規標本画像５０１を算出する。
【００７３】
陽性陰性識別部１０６は、閾値データベース１０７に予め設定されている初期閾値を用いて、参照正規標本画像５０１の各画素の画素値に閾値処理を施すことで、陽性領域、陰性領域及び背景領域を識別する。情報表示部１０９は、閾値処理の結果を画面に表示する。図９は、情報表示部１０９が表示する閾値処理の結果の一例を示す図である。図９に示すように、閾値処理の結果を示す陽性／陰性画像６０１が表示される。陽性／陰性画像６０１における黒丸６０２は陽性領域を示し、白丸６０３は陰性領域を示す。
【００７４】
陽性画素または陰性画素が過剰に検出されている場合には、閾値設定者５０５は、調整メニュー６０４のスライドバーを、マウス等を用いて左に移動させることで、陽性陰性識別部１０６が行う閾値処理をより厳しい閾値処理に変更することができる。より厳しい閾値処理とは、ターゲット（陽性画素または陰性画素）を検出する閾値の幅を狭めることであり、閾値調整部１１３は、ターゲットを検出するための下限閾値をより大きな値に変更したり、上限閾値をより小さな値に変更したりする。なお、陽性画素をターゲットする場合もあるし、陰性画素をターゲットとする場合もある。陽性画素及び陰性画素のいずれをターゲットするかについては、閾値設定者５０５が予め設定しておいても良い。図１０に、ｂ＊の上限閾値ｂ２をより低い値ｂ３に変更する例を示す。図１０（ａ）のターゲット２５０１はｂ＊軸においては。下限閾値ｂ１と上限閾値ｂ２の間に対応する。閾値処理によって、ターゲット２５０１内のＬ＊ａ＊ｂ＊値（Ｌ＊値、ａ＊値およびｂ＊値）を有する画素が検出される。ｂ＊の上限閾値ｂ２をより低い値ｂ３に変更することにより、図１０（ｂ）のターゲット２５０２が得られる。ターゲット２５０２の範囲は、ターゲット２５０１の範囲に比べて、体積が小さくなっていることより、検出される画素も少なくなる。
【００７５】
一方、陽性画素または陰性画素の検出不足である場合には、閾値設定者５０５は、調整メニュー６０４のスライドバーを、マウス等を用いて右に移動させることで、陽性陰性識別部１０６が行う閾値処理をより緩い閾値処理に変更することができる。より緩い閾値処理とは、ターゲットを検出する閾値の幅を緩めることであり、これにより、ターゲットを大きくする。すなわち、閾値調整部１１３は、ターゲットを検出するための下限閾値をより小さな値に変更したり、上限閾値をより大きな値に変更したりする。また、陽性／陰性画像６０１内に陽性画素または陰性画素のノイズが多い場合は、閾値設定者５０５が調整メニュー６０４の枠内に数値を入力することでノイズを削除することができる。図９は、４画素以下の塊をノイズとして削除するときの入力例を示している。画素の塊は、図１１に示すように、画像を画素単位で左右上下へずらしながら差分を取ることにより検出できる。例えば、画像２６０１は２×２のサイズのエリア２６０２に４画素の塊を有する。ここで、検出された陽性画素または陰性画素の画素値を１とし、それ以外の画素値を０とする。図１１では、検出された陽性画素または陰性画素にハッチングを施している。画像２６０１を右側へ１画素分移動した画像が画像２６０３である。閾値調整部１１３は、画像２６０３の中にエリア２６０２と同じ位置に２×２のサイズのエリア２６０４を設定する。閾値調整部１１３は、エリア２６０２内の画素値からエリア２６０４内の画素値を引くことによりエリア２６０５を得る。エリア２６０５に画素値が０となる画素があれば左右に隣接する画素があることがわかる。
【００７６】
さらに、閾値設定者５０５は、レタッチ用カーソル６０５を用いて、画素の削除、追加などの指示（レタッチメニュー６０６）を画像上で行う。「追加指示があった」ということは、「レタッチ用カーソル６０５で指定された画素がターゲットとして検出されるように閾値に修正を加える」ことを意味する。図１２（ａ）に示すように、追加指定のあった画素２７０１は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊空間においてターゲット２５０１の外にある。閾値調整部１１３は、画素２７０１が検出されるように、上限閾値ｂ２を画素２７０１のｂ＊座標と同じ値であるｂ４に修正する。これにより、ターゲット２７０２の範囲は画素２７０１を含むように体積が大きくなる。閾値調整部１１３は、変更後の閾値を閾値データベース１０７に反映する。陽性陰性識別部１０６は、変更後の閾値に基づいて、陽性画素数とその画像５０２、陰性画素数とその画像５０３を算出する。情報表示部１０９は、陽性画素の画像および陰性画素の画像を、調整後画像６０７として表示する。
【００７７】
陽性率の修正値は、調整後陽性率６０８として表示される。
【００７８】
陽性率算出部１０８は、陽性陰性識別部１０６から陽性画素数と陰性画素数を受け取り、陽性率を算出する。陽性画素数とは、陽性領域の画素数を全ての陽性領域について合計した数であり、陰性画素数とは、陰性領域の画素数を全ての陰性領域について合計した数である。陽性率はたとえば、式３に従い算出される。
【００７９】
陽性率＝（陽性画素数）／（陽性画素数＋陰性画素数）      （式３）
【００８０】
式３は、陽性率の算出方法の一例を示すに過ぎず、他の方法により陽性率を算出しても良い。
【００８１】
情報表示部１０９は、図９のように、標本画像１１０、陽性／陰性画像６０１、調整後画像６０７を表示する。また、陽性率算出部１０８で算出された陽性率を、陽性率６０９、調整後陽性率６０８に表示する。
【００８２】
図１３は、画像計測装置１００の動作フローを示す図である。
【００８３】
まず、ステップＳ１４０１において、正規化情報データベース１０４と閾値データベース１０７の準備が行われる。
【００８４】
図１４は、正規化情報データベース１０４を準備する処理（ステップＳ１４０１の前半）のフローを示す図である。
【００８５】
ステップＳ１５０１では、標本作製部１００２が、参照検体２０１から参照標本４０２を作製する。具体的には、標本作製部１００２は、参照検体２０１を固定し、その後、包埋、薄切、染抹、染色などの工程を経て参照標本４０２を作製する。
【００８６】
ステップＳ１５０２では、検査情報入力部１１４が、参照検体２０１の検査条件を制御部１０５に与える。
【００８７】
ステップＳ１５０３では、画像取得部１０１が、参照標本４０２を撮影することにより、参照標本画像４０３を取得する。
【００８８】
ステップＳ１５０４では、標準色空間変換部１０２が、参照標本画像４０３を参照標準標本画像４０４に変換する。これにより、参照標本画像４０３を画像取得部１０１の特性に左右されない標準色空間の信号値として表現することができる。
【００８９】
ステップＳ１５０５では、色分布正規化部１０３が、画像メモリ４０５に参照標準標本画像４０４を保存する。
【００９０】
ステップＳ１５０６では、上記ステップＳ１５０１からステップＳ１５０５までの処理が、所定の繰り返し回数実行されたかの判断が行われる。繰り返し回数は、標本作製部１００２の設定条件数に一致し、様々な条件で参照標本４０２を作るバリエーションの数と同じ回数だけ、ステップＳ１５０１からステップＳ１５０５の処理が繰り返し実行される。標本作製部１００２の設定条件数は、たとえば、固定の時間、固定に使うホルマリンの濃度、検体の乾燥状態の違いなど、様々な要因で決められる。
【００９１】
ステップＳ１５０７では、色分布正規化部１０３が、画像メモリ４０５に保存された複数の参照標準標本画像４０４をもとに、図４に示した標準色分布ベクトルＣｓ２０９の算出を行う。色分布正規化部１０３は、制御部１０５からの検査条件に基づき、たとえば、図６に示すように、染色方法の違いごとに、標準色分布ベクトルＣｓ２０９を正規化情報データベース１０４に格納する。
【００９２】
以上、ステップＳ１５０１からステップＳ１５０７によって、正規化情報データベース１０４の準備が完了する。
【００９３】
図１５は、閾値データベース１０７を準備する処理（図１３のＳ１４０１の後半）のフローを示す図である。
【００９４】
ステップＳ１６０１では、参照検体２０１から参照標準標本画像４０４が算出される。この中身は図１４のステップＳ１５０１からステップＳ１５０５と同一であり、ここでの説明は省略する。
【００９５】
ステップＳ１６０２では、色分布正規化部１０３が、正規化情報データベース１０４より提供される標準色分布ベクトルＣｓ２０９を用いて、式１に従って、参照標準標本画像４０４を参照正規標本画像５０１に変換する。
【００９６】
ステップＳ１６０３では、陽性陰性識別部１０６が、閾値データベース１０７より提供される閾値を用いて参照正規標本画像５０１の各画素の画素値に閾値処理を施し、陽性画素数とその画像５０２、陰性画素数とその画像５０３を算出する。
【００９７】
ステップＳ１６０４では、陽性率算出部１０８が、陽性画素数と陰性画素数から陽性率５０４を算出する。
【００９８】
ステップＳ１６０５では、情報表示部１０９が、陽性画素数とその画像５０２、陰性画素数とその画像５０３を、図９に示す陽性／陰性画像６０１、調整後画像６０７、陽性率６０９、調整後陽性率６０８として画面に表示し、閾値設定者５０５に提示する。
【００９９】
ステップＳ１６０６では、閾値調整部１１３が、調整メニュー６０４、レタッチ用カーソル６０５又はレタッチメニュー６０６を用いてユーザにより指示された閾値調整量を閾値データベース１０７へ反映させる。
【０１００】
以上、ステップＳ１６０１からステップＳ１６０６によって、閾値データベース１０７の準備が完了する。
【０１０１】
図１４に示した正規化情報データベース１０４の準備と、図１４に示した閾値データベース１０７の準備をもって、図１３のステップＳ１４０１は完了する。
【０１０２】
図１３に戻って、ステップＳ１４０２では、標準標本色分布ベクトルＣ３０３が準備される。標準標本色分布ベクトルＣ３０３は、図４を用いて説明したように、標準標本画像１１１の全画素から算出した色ヒストグラムを表す。そこで、標準色空間変換部１０２が、標本画像１１０を標準標本画像１１１へ変換する。また、色分布正規化部１０３が、標準標本画像１１１から標準標本色分布ベクトルＣ３０３を算出する。なお、標準標本色分布ベクトルＣ３０３の算出に必要な標本作製部１００２、検査情報入力部１１４、画像取得部１０１の動作は、図１４に示したステップＳ１５０１からステップＳ１５０３と同一である。
【０１０３】
ステップＳ１４０３では、色分布正規化部１０３が、式１に基づき、標準標本画像１１１を正規標本画像１１２へ変換する。つまり、色分布正規化部１０３は、標準標本画像１１１の色分布ベクトルＣ（標準標本色分布ベクトルＣ３０３）が標準色分布ベクトルＣｓ２０９に一致するように、標準標本画像１１１の各画素値を変換する。色分布正規化部１０３は、標準色分布ベクトルＣｓ２０９を、制御部１０５からの検査情報の指示に従って、正規化情報データベース１０４から取得する。
【０１０４】
ステップＳ１４０４では、陽性陰性識別部１０６および陽性率算出部１０８の処理により、正規標本画像１１２から、陽性画素数とその画像５０２、陰性画素数とその画像５０３、陽性率５０４が取得される。情報表示部１０９は、取得した結果を、図９に示すような陽性／陰性画像６０１、陽性率６０９等として表示する。なお、この動作の詳細は、図１５におけるステップＳ１６０３からステップＳ１６０５と同様であり、ここでは説明を省略する。
【０１０５】
以上、ステップＳ１４０１からステップＳ１４０４によって、画像計測装置１００は、検体１００１の陽性率算出と画像提示を完了する。
【０１０６】
本実施の形態によると、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを、標準色空間への色変換で吸収している。つまり、標本画像を標準色空間における標準標本画像に変換している。これにより、標本画像を画像取得部の特性に依存しない共通的な色情報を有する画像に変換することができる。また、色分布正規化部は、標準標本画像の色分布ベクトルが標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。つまり、色分布正規化部は、標本色分布ベクトルが標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。このような正規標本画像から陽性率を取得することにより、画像取得部の特性にも依存せず、かつ、標本作製の差異にも依存することなく、陽性率を取得することができる。つまり、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受けることなく、固定的な閾値で特定の対象を識別することができる。また、画像計測による定量的な情報を医師または技師へ提示することにより、診断基準に客観的根拠を与えることができる。具体的な事例として、特許文献１においては、関心対象を規定するピクセルと正常細胞を規定するピクセルと生物標本画像の背景エリアを規定するピクセルとを色分布の違いで識別している。関心対象とは、たとえば、非特許文献１に記されているように、ＨＥＲ２（ｈｕｍａｎ  ＥＧＦＲ（Ｅｐｉｄｅｒｍａｌ  Ｇｒｏｗｔｈ  Ｆａｃｔｏｒ  Ｒｅｃｅｐｔｏｒ）−ｒｅｌａｔｅｄ  ２）検査における陽性核である。ＩＨＣ（Ｉｍｍｕｎｏｈｉｓｔｏｃｈｅｍｉｓｔｒｙ）法では、ＨＥＲ２タンパク陽性染色像を観察し、細胞核全体の対する陽性核の割合、すなわち、陽性細胞率が必要になる。細胞核は一枚の画像中に大量に存在し、病理医が目視で数え上げたのでは、検査時間が長くなり、検査精度にも影響を与える。そこで、コンピュータによる画像処理を行うことは、効率と精度の両面でメリットがあり、病理診断の支援として有効である。
【０１０７】
【非特許文献１】ＨＥＲ２検査ガイド  第三版  ９ページ  ２００９年９月
【０１０８】
また、閾値調整部は、画面に表示されている標本画像上において、陽性画素または陰性画素を追加するための指定が行われた場合には、指定された陽性画素または陰性画素が識別されるように閾値を変更し、陽性画素または陰性画素を削除するための指定が行われた場合には、指定された陽性画素または陰性画素が識別されないように閾値を変更する。つまり、画面に表示されている標本画像上で、陽性画素若しくは陰性画素の追加指定または削除指定が行われると、それに連動して閾値が変更される。このため、閾値設定者は、簡易な方法により閾値の変更を行うことができる。
【０１０９】
（実施の形態２）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを色変換で吸収し、固定的な閾値データベースを使って、陽性率を算出することができる画像計測装置について説明する。本実施の形態は、実施の形態１と色分布正規化部が行う正規化処理が異なる。
【０１１０】
図１６は、本発明の実施の形態２に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。なお、図１と同様の部分については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。画像計測装置２０００は、実施の形態１の画像計測装置１００と異なり、色分布正規化部１０３の代わりに色分布正規化部２０５０を備える。
【０１１１】
色分布正規化部２０５０は、標本の色分布のばらつきを吸収するために、標準標本画像１１１へ正規化処理を施すことにより、標準標本画像１１１を正規標本画像１１２に変換する。
【０１１２】
つまり、色分布正規化部２０５０は、標準標本画像１１１に含まれる各画素の標準色空間における色を示すベクトルの平均ベクトルが、標準色空間における予め定められた標準的な色分布を示す標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、標準標本画像１１１を正規標本画像１１２に変換する。
【０１１３】
標本分布のばらつきを吸収するための正規化処理について説明する。
【０１１４】
図１７は、標準的な色分布を示す標準色分布ベクトルを算出する方法を説明するための図である。標本分布のばらつきを掴むために、図１７に示すように、ひとつの参照検体２０１から複数の標本作製部（標本作製部α１１０１、標本作製部β１１０２、標本作製部γ１１０３、・・・）が標本を作製する。画像取得部１０１は、作製された各標本を撮像することにより、複数の参照標本画像２０２を取得する。標本作製部の違いとは、図３の説明と同様に、標本作製の工程の変動や、標本作製を行う施設の違いなどを想定している。
【０１１５】
標準色空間変換部１０２は、実施の形態１と同様に、それぞれの参照標本画像２０２を、標準色空間における画像である参照標準標本画像２０３に変換する。これにより、特性の異なる標本が参照標準標本画像２０３として複数取得される。参照標準標本画像２０３は、画素ごとにＬ＊ａ＊ｂ＊値（Ｌ＊値、ａ＊値およびｂ＊値）を有する。標準色空間変換部１０２は、各参照標準標本画像２０３の画素ごとに、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値を３次元ベクトルとして標準色空間２１０１にプロットする。つまり、各参照標準標本画像２０３から画素数と同じ数の３次元ベクトルが標準色空間２１０１にプロットされる。色分布正規化部２０５０は、標準色空間２１０１にプロットされたＬ＊ａ＊ｂ＊値の３次元ベクトルの平均ベクトルを求め、これを標準色分布ベクトルＤｓ２１０２とする。標準色分布ベクトルＤｓ２１０２は、複数の画像（参照標準標本画像２０３）の色分布の重心に相当し、複数画像全体の色合いを表す。すなわち、染色された陽性核や陰性核、背景の色などの個々の色を表すのではなく、赤み掛かった画像が多いとか、全体に明るい画像が多い、といった複数画像に亘る色情報を表す。標本の色のばらつきを吸収するとは、画像全体の色合い、明るさなどを統一するものであり、標準標本画像１１１を標準色分布ベクトルＤｓ２１０２が表す色合いや明るさへ正規化することに相当する。
【０１１６】
なお、標準色分布ベクトルＤｓ２１０２の算出方法は、上述したものに限定されない。たとえば、標準照明の１つである色温度６５００Ｋの白色のＬ＊ａ＊ｂ＊値から標準色分布ベクトルＤｓ２１０２を算出しても良いし、情報表示部１０９の画面に表示される白色のＬ＊ａ＊ｂ＊値から標準色分布ベクトルＤｓ２１０２を算出しても良い。また、医療関係者によって策定された診断ガイドラインなどに基づいて標準色分布ベクトルＤｓ２１０２を算出しても良い。さらに、過去の症例と比較するために、過去症例の色分布を表す標準色分布ベクトルＤｓ２１０２が与えられても構わない。
【０１１７】
色分布正規化部２０５０は、図１８に示すように、標準標本画像１１１の各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値を、３次元ベクトルとして標準色空間２２０１にプロットする。Ｌ＊ａ＊ｂ＊値の３次元ベクトルは標準標本画像１１１の画素数分プロットされ、色分布正規化部２０５０は、これらの平均ベクトルを標本重心ベクトルＤ２２０２として算出する。標本重心ベクトルＤ２２０２は、標準標本画像１１１の色分布の重心を意味するため、画像全体の色合いや明るさを表す。
【０１１８】
色分布正規化部２０５０は、標本重心ベクトルＤ２２０２が標準色分布ベクトルＤｓ２１０２に一致するように、標準標本画像１１１の各画素の画素値を変換することにより、標準標本画像１１１の色を正規化する。標本重心ベクトルＤ２２０２の標準色分布ベクトルＤｓ２１０２への変換は、式４で示すことができる。標本重心ベクトルＤ２２０２を標準色分布ベクトルＤｓ２１０２に変換するための行列ｍは、式５に従い算出される。
【０１１９】
【数３】
0005576993.tif 000004
【０１２０】
なお、ただし、行列ｍの算出方法は一例であって、他の方法で行列ｍを算出しても良い。例えば、行列ｍとして行列ａが以下の方法により算出される。式６に示すように、複数の参照標準標本画像から算出される３×Ｐの画素平均標準色行列Ｇｓと標準標本画像１１１の画素ごとのＬ＊ａ＊ｂ＊値から構成される３×Ｐの標本色行列Ｇを行列ａで結び付けて、式７によって行列ａが算出される。
【０１２１】
【数４】
0005576993.tif 000005
【０１２２】
ここで、画素平均標準色行列Ｇｓおよび標本色行列Ｇの列数を表すＰは、標準標本画像１１１の画素数と一致する。すなわち、標本色行列Ｇは、画素ごとのＬ＊ａ＊ｂ＊値が列方向に並べられた行列である。画素平均標準色行列Ｇｓも列数をＰにするために、たとえば、図１９にあるように、複数の参照標準標本画像２０３を画素単位で平均を取り、その平均値であるＬ＊ａ＊ｂ＊値を列方向に並べる。
【０１２３】
以上より、色分布正規化部２０５０は、式４あるいは式６に従って、標準標本画像１１１を正規標本画像１１２に変換する。式４に必要な行列ｍは式５によって算出され、式６に必要な行列ａは式７によって算出される。式５の算出に必要な標準色分布ベクトルＤｓ２１０２、あるいは式７の算出に必要な画素平均標準色行列Ｇｓは正規化情報データベース１０４から提供される。つまり、色分布正規化部２０５０は、標準標本画像１１１から算出される標本重心ベクトルＤ２２０２が、標準色分布ベクトルＤｓ２１０２に一致するように、標準標本画像１１１の各画素値を変換する。例えば、色分布正規化部２０５０は、標準標本画像１１１の画素ごとに、当該画素のＬ＊ａ＊ｂ＊に行列ｍを掛け合わせることにより、画素値を変換する。
【０１２４】
実施の形態２も実施の形態１と同様の効果を奏する。
【０１２５】
なお、実施の形態２に係る色分布正規化部は、標準標本画像に含まれる各画素の標準色空間における色を示すベクトルの平均ベクトルが、標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。
【０１２６】
（実施の形態３）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを色変換で吸収し、固定的な閾値データベースを使って、陽性画素の割合を示す陽性率を算出することができる画像計測装置について説明する。特に、標本画像を補正することにより、画像取得部１０１の特性に依存しない標準標本画像を算出する。
【０１２７】
図２０は、本発明の実施の形態３に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。なお、図１と同様の部分については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１２８】
入力特性補正部７０１は、画像取得部１０１の特性の違いを吸収して１つにまとめるように、標本画像１１０から標準標本画像１１１を生成する。
【０１２９】
図２１に、画像取得部１０１の入出力特性の一例を示す。入力は光の分光分布、つまり色彩情報である。ここでは、画像取得部１０１は、スキャナを備えるものとする。スキャナが有する光源で標本を照らし、標本の染色による光吸収特性に応じて標本の透過光が分光分布を持つ。図２１では、色彩情報の一例として、ＸＹＺ三刺激値を用いた。出力はスキャナの光電変換素子が出力するデジタル信号であり、ＲＧＢの画素値である。図２１の例では、番号１から番号２９のデータがグレー階調に関する入出力特性を表し、ＲＧＢ画素値がほぼ同じ値になっている。番号３０から番号５９のデータがＲ階調に関する入出力特性を表し、番号が増加するに連れＲの画素値が増加していく。番号６０から番号８９のデータがＧ階調に関する入出力特性を表し、番号が増加するに連れＧの画素値が増加していく。番号９０から番号１１９のデータがＢ階調に関する入出力特性を表し、番号が増加するに連れＢの画素値が増加していく。
【０１３０】
画像取得部１０１の特性が異なると、入力のＸＹＺ三刺激値が同じでも、出力のＲＧＢ画素値が異なってくる。一方、標本作製部１００２の特性に違いがあると、図２１においては、入力の色彩情報が異なってくることになる。入力特性補正部７０１は、画像取得部１０１の特性の違いを吸収する役目を持つ。一方、色分布正規化部１０３は、標本作製部１００２の特性の違いを吸収する役目を持つ。
【０１３１】
図２２に、入力特性補正部７０１と色分布正規化部１０３の動作原理を表す。
【０１３２】
標本作製部１００２として標本作製部α〜γが存在し、標本作製部α〜γは、特性Ｐα〜Ｐγを有するものとする。また、画像取得部１０１としてスキャナＡ〜Ｃが存在し、スキャナＡ〜Ｃは、入出力特性ＦA〜ＦBを有するものとする。入出力特性の一例は図２１に示した通りである。
【０１３３】
入力特性補正部７０１はスキャナの入出力特性の違いを吸収する。すなわち、スキャナＡ８０１は入出力特性ＦAを有する。このため、入力特性補正部７０１は、スキャナＡ８０１の出力に対して、逆入出力特性ＦA-1を施す処理（スキャナ補正Ａ８０２）を行う。つまり、入力特性補正部７０１は、図２１に示したような入出力特性の表を用いて、ＲＧＢ画素値を、ＸＹＺ三刺激値に変換する。このような処理により、標本αの色ヒストグラム８０３の特性はＳ・Ｐαとなる。
【０１３４】
一方、スキャナＢ８０４は入出力特性ＦBを有する。このため、入力特性補正部７０１は、スキャナＢ８０４の出力に対して、逆入出力特性ＦB-1を施す処理（スキャナ補正Ｂ８０５）を行う。これにより、標本βから特性Ｓ・Ｐβの標準標本画像１１１が得られる。さらに、色分布正規化部１０３は、特性Ｓ・Ｐβの標準標本画像１１１に、実施の形態１で示したのと同様の処理を行うことにより、標本βの色ヒストグラムを算出する。つまり、色分布正規化部１０３は、特性Ｓ・Ｐβの標準標本画像１１１に特性Ｐα／Ｐβの色ベクトル変換Ｂ８０６を施す。これにより、標本作製部βの特性Ｐβがキャンセルされ、最終的に、標本βから特性Ｓ・Ｐαの色ヒストグラムが算出される。この色ヒストグラムは、標本αから算出された色ヒストグラムと同じ特性を有する。標本作製部γにより作製された標本γについても同様の処理が行われ、特性Ｓ・Ｐαの色ヒストグラムが算出される。
【０１３５】
図２１において、スキャナの入出力特性は、色彩情報からデジタル信号への変換特性を示す。したがって、逆入出力特性は、デジタル信号から色彩情報への変換特性に対応する。そこで、スキャナ補正Ｂ８０５では、デジタル信号であるＳ・Ｐβ・ＦB（標本画像１１０）に最も近いＲＧＢ画素値を図２１の表から見つけ出し、これに対応するＸＹＺ三刺激値を引き出すことにより行われる。これにより、逆入出力特性を施したことになる。いわゆるルックアップテーブルの逆引きである。また、図２１の情報から色彩情報とデジタル信号との間の関係式を導き出し、計算式で入出力特性を表現することも可能である。この場合、逆入出力特性は計算式の逆変換で求めることができる。
【０１３６】
入力特性データベース７０２は、図２１を用いて説明した色彩情報とデジタル信号の対応関係を記憶しており、具体的には、ルックアップテーブルや計算式を記憶している。
【０１３７】
なお、本実施の形態では、標準標本画像１１１は、ＸＹＺ三刺激値の画像である。このため、ＸＹＺ空間において、色分布正規化部１０３および陽性陰性識別部１０６の処理が行われる。実施の形態１とは、色空間が異なるが、処理は同じである。このため、その詳細な説明は繰り返さない。
【０１３８】
以上説明したように、本実施の形態によると、標本画像に画像取得部による撮影時の特性とは逆の特性を有する補正を施している。これにより、標本画像を画像取得部の特性に依存しない共通的な色情報を有する画像に変換することができる。また、色分布正規化部は、標準標本画像の色分布ベクトルが標準色分布ベクトルに一致するように、標準標本画像の各画素の画素値を変換している。このため、標本の色分布のばらつきを吸収することができ、標本の作製方法に依存しない正規標本画像を生成することができる。このような正規標本画像から陽性率を取得することにより、画像取得部の特性にも依存せず、かつ、標本作製の差異にも依存することなく、陽性率を取得することができる。つまり、標本作製時に発生する色のばらつきに影響を受けることなく、固定的な閾値で特定の対象を識別することができる。
【０１３９】
このため、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを、ある特定の標本作製部で作製された標本の色へ変換し、固定的な閾値データベースを使って陽性率が算出できる。また、画像計測による定量的な情報を医師または技師へ提示することにより、診断基準に客観的根拠を与えることができる。
【０１４０】
なお、色分布正規化部１０３は、実施の形態１と同様の処理を行うこととして説明を行ったが、実施の形態２と同様の処理を行っても良い。
【０１４１】
（実施の形態４）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを色変換で吸収し、固定的な閾値データベースを使って陽性率が算出できる画像計測装置について説明する。特に、サーバークライアントシステムで動作する形態を説明する。
【０１４２】
図２３は、本発明の実施の形態４に係る画像計測サーバークライアントシステムの構成を示すブロック図である。なお、図１と同様の部分については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１４３】
画像計測サーバークライアントシステム１８００は、標本作製部１００２と、検査情報入力部１１４と、互いにネットワークを介して接続された画像計測クライアント部１８０１および画像計測サーバー部１８０２とを備える。画像計測クライアント部１８０１は、例えば、個人経営の病院に設置されるコンピュータであり、画像計測サーバー部１８０２は、大病院に設置されるコンピュータである。
【０１４４】
画像計測クライアント部１８０１は、画像取得部１０１と、標準色空間変換部１０２と、制御部１０５とを備える。
【０１４５】
画像計測サーバー部１８０２は、色分布正規化部１０３と、正規化情報データベース１０４と、陽性陰性識別部１０６と、閾値データベース１０７と、陽性率算出部１０８と、情報表示部１０９とを備える。
【０１４６】
画像計測クライアント部１８０１は、標準色空間変換部１０２が生成した標準標本画像１１１と、制御部１０５が出力する制御信号１８０３とを、画像計測サーバー部１８０２へ送信する。画像計測クライアント部１８０１と画像計測サーバー部１８０２との間で標準色空間（たとえば、ＣＩＥＬ＊ａ＊ｂ＊など）を決めておけば、標準標本画像１１１の送受信は成立する。たとえば、制御信号１８０３を標準標本画像１１１のヘッダ部に埋め込んでも良い。これにより、画像計測クライアント部１８０１は、制御信号１８０３が埋め込まれた標準標本画像１１１を画像計測サーバー部１８０２に対して送信し、画像計測サーバー部１８０２は、受信した標準標本画像１１１の中から制御信号１８０３を取り出す。
【０１４７】
なお、正規化情報データベース１０４と閾値データベース１０７は、画像計測サーバー部１８０２と独立したデータベースサーバーとして構成されても構わない。また、画像取得部１０１や情報表示部１０９も画像計測クライアント部１８０１や画像計測サーバー部１８０２とは別の場所にあっても構わない。
【０１４８】
以上説明したように、本実施の形態によると、標本作製と病理診断とが離れた場所で行われていても、画像計測による客観的な情報を医師または技師へ提示することができ、診断基準に客観的根拠を与えることができる。特に、画像計測クライアント部１８０１は標本画像１１０を標準色空間で表現する部分までを担当すれば良い。このため、画像計測クライアント部１８０１を小規模病院や地方病院などに多数置き、画像計測サーバー部１８０２を病理医が在籍する大病院で一括運用するといった病院間の連携や地域医療連携が図れる。
【０１４９】
（実施の形態５）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを色変換で吸収し、固定的な閾値データベースを使って陽性率が算出できる画像計測装置について説明する。特に、サーバークライアントシステムで動作する形態を説明する。
【０１５０】
図２４は、本発明の実施の形態５に係る画像計測サーバークライアントシステムの構成を示すブロック図である。なお、図１と同様の部分については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１５１】
画像計測サーバークライアントシステム１９００は、標本作製部１００２と、検査情報入力部１１４と、互いにネットワークを介して接続された画像計測クライアント部１９０１および画像計測サーバー部１９０２とを備える。画像計測クライアント部１９０１は、例えば、大病院の系列病院に設置されるコンピュータであり、画像計測サーバー部１９０２は、その大病院に設置されるコンピュータである。
【０１５２】
画像計測クライアント部１９０１は、標準色空間変換部１０２が生成した正規標本画像１１２と、制御部１０５が出力する制御信号１８０３とを、画像計測サーバー部１９０２へ送信する。色分布正規化部１０３は、式１を演算するために、画像計測サーバー部１９０２の正規化情報データベース１０４から標準色分布ベクトルＣｓ２０９を取得する必要がある。そこで、画像計測サーバー部１９０２は制御信号１８０３を受けると、これに対応した標準色分布ベクトルＣｓ２０９を画像計測クライアント部１９０１へ送信する。
【０１５３】
なお、正規化情報データベース１０４と閾値データベース１０７は、画像計測サーバー部１８０２と独立したデータベースサーバーとして構成されても構わない。また、画像取得部１０１や情報表示部１０９も画像計測クライアント部１９０１や画像計測サーバー部１９０２とは別の場所にあっても構わない。
【０１５４】
以上説明したように、本実施の形態によると、標本作製と病理診断とが離れた場所で行われていても、画像計測による客観的な情報を医師または技師へ提示することができ、診断基準に客観的根拠を与えることができる。特に、画像計測クライアント部１９０１は正規標本画像１１２を作製する部分までを担当すれば良い。このため、画像計測クライアント部１９０１を小規模病院や地方病院などに多数置き、画像計測サーバー部１９０２を病理医が在籍する大病院で一括運用するといった病院間の連携や地域医療連携が図れる。
【０１５５】
なお、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。ここで、上記各実施の形態の画像計測装置などを実現するソフトウェアは、次のようなプログラムである。
【０１５６】
すなわち、このプログラムは、コンピュータに、標本を撮影した画像である標本画像を取得するステップと、前記標本画像を、標準色空間における画像である標準標本画像に変換するステップと、前記標準標本画像の色分布を示す色分布ベクトルが、予め定められた標準的な色分布を示す標準色分布ベクトルに一致するように、前記標準標本画像の各画素の画素値を変換することにより、前記標準標本画像を正規標本画像に変換するステップと、前記正規標本画像の各画素の画素値に閾値処理を施すことにより陽性画素を検出し、検出した陽性画素の割合を示す陽性率を取得するステップとを実行させる。
【産業上の利用可能性】
【０１５７】
本発明は、標本を撮影した画像を処理することにより、標本の陽性率を計測する画像計測装置等として利用することができる。
【符号の説明】
【０１５８】
１０  閾値Ａ
１００、７００、２０００  画像計測装置
１０１  画像取得部
１０２  標準色空間変換部
１０３、２０５０  色分布正規化部
１０４  正規化情報データベース
１０５  制御部
１０６  陽性陰性識別部
１０７  閾値データベース
１０８  陽性率算出部
１０９  情報表示部
１１０  標本画像
１１１  標準標本画像
１１２  正規標本画像
１１３  閾値調整部
１１４  検査情報入力部
２０１  参照検体
２０２、４０３  参照標本画像
２０３、４０４  参照標準標本画像
２０４〜２０７、３０１、８０３  色ヒストグラム
２０８  色分布ベクトル空間
２０９  標準色分布ベクトルＣｓ
３０２  色空間ベクトル
３０３  標準標本色分布ベクトルＣ
４０２  参照標本
４０５  画像メモリ
５０１  参照正規標本画像
５０２  陽性画素数とその画像
５０３  陰性画素数とその画像
５０４、６０９  陽性率
５０５  閾値設定者
６０１  陰性画像
６０２  黒丸
６０３  白丸
６０４  調整メニュー
６０５  レタッチ用カーソル
６０６  レタッチメニュー
６０７  調整後画像
６０８  調整後陽性率
７０１  入力特性補正部
７０２  入力特性データベース
８０１、９０５  スキャナＡ
８０２  スキャナ補正Ａ
８０４、９０８  スキャナＢ
８０５  スキャナ補正Ｂ
８０６  色ベクトル変換Ｂ
９０１  標準スキャナ
９０２  標準画像
９０３、９０６、９０９、１１０７、１１０８、１１０９  画素値ヒストグラム
９０４、９０７  閾値
１００１  検体
１００２  標本作製部
１００３  標本
１００４  ヒストグラム変換部Ａ
１００５  ヒストグラム変換部Ｂ
１１０１  標本作製部α
１１０２  標本作製部β
１１０３  標本作製部γ
１１０４  標本α
１１０５  標本β
１１０６  標本γ
１８００、１９００  画像計測サーバークライアントシステム
１８０１、１９０１  画像計測クライアント部
１８０２、１９０２  画像計測サーバー部
１８０３  制御信号
２１０１、２２０１  標準色空間
２１０２  標準色分布ベクトルＤｓ
２２０２  標本重心ベクトルＤ
２５０１、２５０２、２７０２  ターゲット
２６０１、２６０３  画像
２６０２、２６０４、２６０５  エリア
２７０１  画素
【図１】
0005576993.tif 000006
【図２】
0005576993.tif 000007
【図３】
0005576993.tif 000008
【図４】
0005576993.tif 000009
【図５】
0005576993.tif 000010
【図６】
0005576993.tif 000011
【図７】
0005576993.tif 000012
【図８】
0005576993.tif 000013
【図９】
0005576993.tif 000014
【図１０】
0005576993.tif 000015
【図１１】
0005576993.tif 000016
【図１２】
0005576993.tif 000017
【図１３】
0005576993.tif 000018
【図１４】
0005576993.tif 000019
【図１５】
0005576993.tif 000020
【図１６】
0005576993.tif 000021
【図１７】
0005576993.tif 000022
【図１８】
0005576993.tif 000023
【図１９】
0005576993.tif 000024
【図２０】
0005576993.tif 000025
【図２１】
0005576993.tif 000026
【図２２】
0005576993.tif 000027
【図２３】
0005576993.tif 000028
【図２４】
0005576993.tif 000029
【図２５】
0005576993.tif 000030
【図２６】
0005576993.tif 000031
【図２７】
0005576993.tif 000032