(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出する手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織が２種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記識別情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段を備えたことを特徴とする画像読取装置。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
を備えたことを特徴とする画像読取装置。
【請求項４】
生体試料を撮像して生体画像を生成する画像読取装置と、生成した生体画像を処理する画像処理装置とを含む画像処理システムであって、
前記画像読取装置は、
前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
を備え、
前記画像処理装置は、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出する手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項５】
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
取得手段が前記画像読取装置の識別情報を取得する取得ステップと、
判定手段が前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定ステップと、
抽出手段が前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出するステップと、
補正手段が前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正ステップと、
を含む画像処理方法。
【請求項６】
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得ステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定ステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出するステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正ステップと、
をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体画像を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
生体試料の画像を読みとり、画像処理を加える技術の一種として、特許文献１に、生体試料画像を自動分析する装置が開示されている。この装置は、ＣＣＤカメラを含むマイクロスコープを有しており、マイクロスコープで拡大した生体試料画像に処理を加えモニタに表示する。またこの装置では、試料の位置座標と撮影した画像とを試料の識別子（バーコード）に対応付けて記憶しておき、自動的にスライドをフィードさせて、適正な位置に試料を配置しつつ撮像し、病理医による病理診断を助けるための構成となっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願０９／４９５４６１
【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、上述したような従来のシステムでは、マイクロスコープなどの画像読取装置を交換する場合について言及されていなかった。例えばマイクロスコープやＣＣＤを他のものと交換した場合、読みとられた画像データやモニタに表示される画像の色合いなどが変更されてしまい、病理診断自体に影響を及ぼす可能性があり望ましくなかった。
【０００５】
本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出する手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
上記画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記識別情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段を備えたことを特徴とする。
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
上記画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
を備えたことを特徴とする。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明に係るシステムは、
生体試料を撮像して生体画像を生成する画像読取装置と、生成した生体画像を処理する画像処理装置とを含む画像処理システムであって、
前記画像読取装置は、
前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
を備え、
前記画像処理装置は、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出する手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
取得手段が前記画像読取装置の識別情報を取得する取得ステップと、
判定手段が前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定ステップと、
抽出手段が前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出するステップと、
補正手段が前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正ステップと、
を含む。
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得ステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定ステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織の画像領域を抽出するステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織が2種類以上ある場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応した異なる補正処理を加える補正ステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、画像読取装置が交換された場合の病理診断への影響を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１実施形態としての画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】本発明の第２実施形態としての画像処理装置の構成を示す図である。
【図３】本発明の第３実施形態としての画像読取システムの構成を示す図である。
【図４】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおいて、ＲＡＭに保存されるモジュール及びデータを示す図である。
【図５】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおいて、生成される補正情報を示す図である。
【図６】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおいて、補正情報を生成するための基準情報を示す図である。
【図７】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける、補正処理の具体例を示す図である。
【図１０】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける、補正処理の具体例を示す図である。
【図１１】本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける、補正処理の具体例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
【００１８】
(第１実施形態)
図１は、本発明の第１実施形態としての画像処理装置１００の構成を示す図である。図１において、画像処理装置１００は、画像読取装置１５０に接続され、画像読取装置１５０において生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する。画像処理装置１００は、取得部１０１、判定部１０２、補正部１０３を備える。これらのうち取得部１０１は、画像読取装置１５０の識別情報を取得する。判定部１０２は、画像読取装置１５０から送られた生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する。また、補正部１０３は、画像読取装置１５０の識別情報及び判定した生体組織の種類に対応して、生体画像を補正する。
【００１９】
このような画像処理装置１００によれば、画像読取装置１５０によって読みとられた生体画像中に含まれる生体組織の種類に応じた補正を加えることができ、より画像診断を行ない易い補正画像を得ることができる。
【００２０】
（第２実施形態）
図２は、本発明の第２実施形態としての画像処理装置２００の構成を示す図である。図２において、画像処理装置２００は、画像読取装置１５０に接続され、生成部２０１と取得部２０２と登録部２０３とを備える。これらのうち、生成部２０１は、画像読取装置１５０から取得した生体画像と、データベース２５０から読出した標準画像とを比較し、取得した生体画像を標準画像に近似させるため、どのような補正処理を加えればよいか判定し、効果的な補正処理を導き出す。そしてその補正処理を示す補正情報を生成する。一方、取得部２０２は、画像読取装置１５０の識別情報を取得する。そして、登録部は、生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、画像読取装置１５０の識別情報と生成された補正情報とをデータベース２５０に登録する。
【００２１】
なお、ここで標準画像とは、例えば、標準的な画像読取装置でサンプル生体試料を撮像して取得した画像である。標準的な画像読取装置とは異なる種類の画像読取装置で同じサンプル生体試料を撮像して取得した生体画像とそのような標準画像とを比較すれば、標準画像に近い生体画像を得るために加えるべき補正処理を導き出すことができる。
【００２２】
このように、画像処理装置２００は、標準画像に近い画像を得るために加えるべき補正処理を導き出して、その補正情報をデータベースに登録することができる。このため、画像読取の特性（明るさや色あいやボケ具合など）が不明な画像読取装置１５０が接続された場合でも、適正な補正処理を加えて、標準画像に近い画像を取得することが可能になる。すなわち、様々な画像読取装置に対応できる汎用性に優れた画像処理装置を提供することができる。
【００２３】
（第３実施形態）
図３は、本発明の第３実施形態としての画像処理装置３００の構成を示す図である。図３に示すように、画像処理装置３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、通信制御部３０３、ＲＡＭ３０４、大容量記憶部３０５、入力インタフェース３０６、及び出力インタフェース３０９を含む。画像処理装置３００は、入力インタフェース３０６を介して画像読取装置としてのスキャナ３０７及び操作部３０８に接続され、操作部３０８に対して加えられた操作に応じて、スキャナ３０７から画像情報を取得する。また、画像処理装置３００は、出力インタフェース３０９を介して表示装置３１０に接続され、スキャナ３０７で読み込まれた画像や、画像処理装置３００で処理を施した画像を表示装置３１０に表示できる構成となっている。また、表示装置３１０は、エラーメッセージなどを報知する報知手段としても機能する。
【００２４】
一方、画像処理装置３００の内部において、ＣＰＵ３０１は装置全体を制御する中央処理ユニットである。また、ＲＯＭ３０２はリードオンリメモリであり、ＣＰＵ３０１が実行するブートプログラムや、各種のパラメータを保存している。また、通信制御部３０３は、外部ネットワークに接続され、例えば外部に設けられたデータベースやコンピュータとの間の通信を制御する。
【００２５】
ＲＡＭ３０４は、ＣＰＵ３０１が実行する複数のプログラムを一時的に記憶するプログラム記憶領域３１４と、それらのプログラムで用いられるデータを一時的に記憶するデータ記憶領域３２４とを有する。
【００２６】
更に大容量記憶部３０５は、標準画像読取装置としての標準スキャナで読みとられた標準画像に関する情報を記憶する標準画像データベース３１５と、画像処理装置３００に接続されたスキャナ３０７に関する情報及び補正情報を記憶する記憶手段としての補正情報データベース３２５とを備えている。更に、大容量記憶部３０５は、スキャナで読みとった生体画像から生体組織を識別するための情報を記憶する生体組織識別用データベース３３５を備えている。
【００２７】
図５に標準画像データベースの一部の内容を示す。図５に示すテーブル５００は、標準スキャナの識別情報５０１に関連付けて、撮像した生体組織の種類５０２ごとに、ＲＧＢヒストグラム５０３と、ＨＳＶヒストグラム５０４とを記憶している。ここでの生体組織の種類としては、「腺管」、「間質」、「リンパ球」、「血球」があり、さらに生体組織が存在しない「空白」の領域についても、それぞれのヒストグラムを記憶している。ＲＧＢヒストグラムは例えば、０から２５５までの２５６階調で表わされ、０から２５５までの画素値を有する画素数を縦軸にしている。
【００２８】
例えば「空白」領域は、白に近いため、Ｒ、Ｇ、Ｂともに高い数値をとる。また、「腺管」の場合、標準画像ではヘマトキシリンとエオシンで染色を行なっているため全体としてピンク、そして腺管周りは青に染色される。つまり、Ｒの画素が比較的大きな値にかたより、Ｂの画素、Ｇの画素の順に小さい値となっている。これに対し、リンパ球を撮像した画像領域では、青みがやや強いため、Ｂの画素が大きな値を取る。逆に血球を撮像した画像領域では赤みがかなり強いため、Ｂの画素、Ｇの画素共に小さい値となる。
【００２９】
同様に、それぞれの領域でのＨＳＶヒストグラム５０４についても、画像の明るさを表わす明度Ｖと、色の鮮やかさを表わす彩度Ｓと、有彩色の色相Ｈのそれぞれについて標準値としての画素数が記憶されている。基本的にはこれらのヒストグラムのピークが重要であり、他のスキャナで撮像した画像についても、テーブル５００に記憶されたものと同様の位置にヒストグラムのピークがあるように色味や明るさの変換処理を加えることになる。
【００３０】
なお、図５に示した標準画像データは、一例に過ぎず、新たなスキャナ（標準スキャナ以外のもの）で撮像された生体画像に加える補正方法に応じた情報を記憶する必要がある。例えば、生体画像と標準画像との比較に際して、ヒストグラムの代わりにそれぞれの色要素の画素値の平均値を用いたり、中間値を用いたりすることも可能であり、そのような場合はそれらの平均値又は中間値を予めテーブル５００に登録する必要が生じる。
【００３１】
［各種モジュールの構成］
ＲＡＭ３０４の内部に記憶されるモジュール及びデータの詳細について、図４を用いて説明する。ＲＡＭ３０４は、スキャナ３０７に関する情報とスキャナ３０７が読みとった生体画像とを取得するためのスキャナ情報・画像取得モジュール４０１を備える。このスキャナ情報・画像取得モジュール４０１で取得したスキャナ情報は、スキャナ情報記憶エリア４０９に一時保存される。また、スキャナ情報・画像取得モジュール４０１で取得した生体画像データは、生体画像データ記憶エリア４１０に一時保存される。
【００３２】
また、ＲＡＭ３０４は、スキャナ３０７が読みとった生体画像中に存在する生体組織の種類とその画像領域を判定する生体組織判定モジュール４０２を含んでいる。生体画像中に存在する生体組織の種類としては、例えば、腺管（細胞核群）、間質（細胞質）、リンパ球、血球、その他ゴブレットセル（特殊細胞）などが挙げられる。それらの生体組織が、取得した生体画像中のどこにどのような形、大きさで存在するかを、パターンマッチングなどの画像処理技術を用いて判定する。ここで用いられる組織判定技術や領域抽出技術については、腺管（特開2009-229203号公報）、リンパ球（特開2009-168725、特許第3649328、特許第3534009）などの文献にて開示があるため、ここでは詳細な説明を省略する。
【００３３】
一方、ＲＡＭ３０４は、また、生体画像に対して補正を加えるための生体画像補正モジュール４０３を含む。生体画像補正モジュールは、スキャナを識別するスキャナ情報ごと、かつ、生体組織ごとに予め用意された補正情報に基づいて、生体画像に補正処理を加える。補正処理によって生成された補正画像データは、補正画像データ記憶エリア４１１に記憶される。
【００３４】
更に、ＲＡＭ３０４は、画像診断モジュール４０５を備えており、補正画像データ記憶エリア４１１に記憶された補正画像データを分析して、病理診断を行なう。具体的には、例えば、ヘマトキシリン信号分析、画像正規化、核検出、テクスチャ分析、色解析、病変候補抽出、病変の識別などといった処理により、どのような病変が含まれているか判断し、病理医に提示する。
【００３５】
ＲＡＭ３０４は、更に警告モジュール４０６を含む。この警告モジュール４０６は、生体画像補正モジュール４０３によって画像補正を行なった旨の表示を行なう。また、警告モジュール４０６は、接続されたスキャナ３０７から取得したスキャナ情報が補正情報データベース３２５に登録されていない場合、キャリブレーションの必要がある旨の警告表示を行なう。キャリブレーションに際しては、画像比較モジュール４０７が、サンプル生体試料をスキャナ３０７で撮影して取得した生体画像と、標準画像データベース３１５に予め用意された標準画像（サンプル生体試料に対応するもの）とを比較する。ＲＡＭ３０４に保存された補正情報生成モジュール４０８が、画像比較モジュール４０７での比較結果に応じて、補正情報を生成する。すなわち、取得した生体画像を標準画像に近似させるため、どのような補正処理を加えれば比較処理で導き出された差分が減少するか判定し、効果的な補正処理を導き出す。
【００３６】
画像比較モジュール４０７は、上述したように、それらの画像のＨＳＶ色要素、ＲＧＢ色要素、又はＣＭＹＫ色要素のヒストグラム、中間値又は平均値などを比較して差分を求めることができる。その場合、補正情報生成モジュール４０８は、その差分を消し込む補正を行なう。
【００３７】
画像比較モジュール４０７は、また、ガンマ補正で画像を正規化し、彩度、明度の判別分析で白領域と有色領域を分離し、有色領域を色相の判別分析で赤領域と青領域に分離し、白、赤、青領域のそれぞれについて、ＲＧＢの平均を比較してもよい。つまり、生体画像中のＲ画素値の平均と、標準画像中のＲ画素値の平均とを比較し、さらにＧ画素値、Ｂ画素値について同様に比較してそれぞれ差分をとってもよい。この場合も、補正情報生成モジュール４０８は、その差分を消し込む補正を行なう。
【００３８】
また、画像比較モジュール４０７が、例えば、生体画像及び標準画像のボケ具合を比較して、補正情報生成モジュール４０８は、その差分を消し込む補正を行なってもよい。この場合、画像比較モジュール４０７は、まず、生体画像及び標準画像のＲＧＢ各成分に対してＤＣＴ（離散コサイン変換）を行い、ＤＣＴの結果から直流成分を取り除く（０にする）。次に、交流成分のみの総パワーを計算して、ＤＣＴ（交流のみ）のうち、Ｘ，Ｙが一定比率以下（例：２％以下）となる低域の総パワーを計算し、低域総パワーの交流総パワーに対する比率を計算する。この比率がボケ量と考えられ、各画像について、この比率を導き出して比較する。
【００３９】
以上のようにして求めた補正情報は、補正情報データベース３２５に記憶される。図６に示すテーブル６００は、スキャナの識別情報６０１に関連付けて記憶した補正情報６０３の一例を示したものである。図５に示した標準画像データと同様に、補正情報６０３も、生体組織の種類６０２毎に登録される。
【００４０】
この例では、補正情報６０３は、ＲＧＢ補正値と、ＨＳＶ補正値の２種類用意されており、スキャナの種類に応じて、補正しやすい色空間を選択することができる。また、ここでは補正値として、ＨＳＶ色空間の場合、−１から＋１までの値で示された値をとり、ＲＧＢ空間の場合、−２５５から＋２５５までの値で示された値をとる。
【００４１】
［動作の流れ］
次に図７及び図８のフローチャートを用いて、本実施形態に係る画像処理装置３００で実行される処理の流れについて説明する。
【００４２】
まず、Ｓ７０１において、接続されたスキャナ３０７の識別情報と、スキャナ３０７で読みとった生体画像を取得する。ここでは例えば、スキャナ３０７で読み込んだ生体画像データのヘッダからスキャナ３０７の識別情報を抽出できるものとする。
【００４３】
次に、ステップＳ７０３において、抽出した識別情報が標準画像データベース３１５又は補正情報データベース３２５に登録されているか否かを判定する。何れにも登録されていない場合には、接続されているスキャナ３０７が、標準画像を生成する際に用いられた標準スキャナでもなく、かつ、既に補正情報を生成したスキャナでもないということが分かる。この場合、ステップＳ７０５に進み、警告表示を行なう。具体的には、サンプル生体試料を読み取ってキャリブレーションを行なう必要がある旨を示すメッセージを表示し、補正情報生成処理に進む。
【００４４】
ステップ７０３において、識別情報がデータベースに登録されていると判定すると、ステップＳ７０９に進み、取得した生体画像から生体組織領域を抽出する。そして、次にステップＳ７１１において、スキャナ識別情報と抽出した生体組織の種類とを用いて、補正情報データベース３２５から、補正情報を取得する。
【００４５】
ステップＳ７１３では、取得した補正情報を用いて、取得した生体画像を補正する。ここで、例えば生体画像に含まれた生体組織種類が１種類の場合には、生体画像全体を、その生体組織種類に対応する補正方法で補正してもよい。また、生体画像に２種類以上の生体組織が含まれていた場合には、それぞれの生体組織を含む画像領域ごとに、異なる補正方法で画像補正を行なってもよい。いずれにしても、生体画像に含まれた生体組織の種類に応じた補正を行なうことにより、その生体組織の判別、分析が容易になり、ひいては病理診断の正確性が向上する。
【００４６】
ステップＳ７１３での生体画像の補正が終了するとステップＳ７１７に進み、未処理の生体組織があるか判定する。補正処理を終えていない生体組織が生体画像に含まれている場合には、ステップＳ７１１及びＳ７１３に進んで、次の生体組織について画像補正を行なう。
【００４７】
生体画像に含まれる全ての生体組織について、画像補正処理が終了するとステップＳ７１５に進み、表示装置３１０に対して補正後の生体画像を表示し、処理を終了する。
【００４８】
図８は、ステップＳ７０５の後に行なわれる補正情報生成処理の詳細な内容を示すフローチャートである。ステップＳ７０５において、接続されたスキャナ３０７が標準スキャナではないと判定されているので、図８において、まずステップＳ８０１でサンプル生体試料の画像読取を行なう。ここでサンプル試料とは、補正情報を生成するために予め用意されたものであり、標準画像の生成時に標準スキャナによって撮像された試料と同じものであることが望ましい。なお、生体組織の種類ごとに異なるサンプル試料が用意されていても良いし、１つのサンプル試料中に複数の生体組織が含まれていてもよい。
【００４９】
次にステップＳ８０３では、サンプル試料画像に対応する標準画像情報を、標準画像データベース３１５から読出す。そして、ステップＳ８０５において、画像比較モジュール４０７を実行することにより、読みとった画像の情報と標準画像の情報とを上述したような所定の指標（例えば明度、彩度、色相など）で比較して、その差分を保存する。次にステップＳ８０７では、それらの画像の所定の指標を比較して得た差分が、一致或いは一定の範囲内であるか判定する。差分が一定範囲であればステップＳ８１３に進み、予め用意された全サンプル試料について処理済みか否か判定して、次のサンプル試料がある場合にはステップＳ８０１に戻る。
【００５０】
ステップＳ８０７において、サンプル試料を撮像して生成した生体画像と標準画像との差分が一定範囲にない場合には、ステップＳ８０９に進み、差分が小さくなる方向に生体画像の画像情報を補正し、ステップＳ８１１で補正情報を一時記憶する。補正画像と標準画像との差分が一定範囲内になるまで補正処理を繰り返し、一定範囲内になればステップＳ８１３に進む。例えば、ＨＳＶ色空間で表現された画像情報の比較であれば、まず画像の明度Ｖのみを標準画像に一致させて、画像全体の比較を行ない、それでも補正が十分でなければ彩度Ｓを標準画像に一致させる。更にそれでも補正が十分でなければ色相を徐々にずらして画像の差分が一定範囲内になるようにする。そのようにすることで最小限の補正で類似した画像をえることが可能となる。基本的には、スキャナ３０７から読みとられた画像に対する補正処理は最小限であることが望ましいため、このように段階的な補正処理によって補正情報を定める。なお、ステップＳ８０５においては、補正処理ごとに生体組織の抽出を行ない、抽出した生体組織の領域の画像を比較してもよい。
【００５１】
ステップＳ８１３において、全てのサンプル試料画像の補正情報生成処理が終了したと判定すると、ステップＳ８１５に進んで、補正情報を生体組織の種類に関連付けて補正情報データベース３２５に格納する。
【００５２】
以上の処理により全く新しいスキャナが接続された場合でも、標準画像に近い補正画像が出力できるように補正情報を生成・格納することができる。なお、上述の実施形態では、画像処理装置内に補正情報データベース３２５を設けたが、スキャナ３０７内に予め補正情報を記憶しておき、生体画像と補正情報とを画像処理装置３００に送信してもよい。その場合、スキャナ３０７は、生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段（例えばＲＯＭ）を備える。またその場合、スキャナ３０７は、更に、生体試料を撮像して生成した生体画像と記憶手段から読出した補正情報とを画像処理装置３００に送信する送信手段を備える。一方、スキャナ３０７が、サンプル生体試料を撮像して生成した生体画像を予め記憶していることも好適である。その場合、サンプル生体試料を表わす生体画像を記憶した記憶手段と、記憶手段から読出した生体画像を画像処理装置３００に送信する送信手段とを備えていればよい。
【００５３】
［具体例］
補正処理の具体例について図９乃至図１１を用いて説明する。
【００５４】
まず、図９は生体組織として腺管が含まれる画像領域の補正方法について説明したものである。標準画像データベース３１５に保存された標準画像９０１と比べると、新たなスキャナによって撮像された生体画像９０２は暗く、彩度が低い。このことは、ＨＳＶ色空間の各ヒストグラムのピーク値を比較すれば明確であり、特にＳ及びＶのピーク位置が異なるため、それらを合わせ込む補正を行なう。具体的には、撮像された腺管画像領域について、Ｖを上げて明るく補正し、かつ、Ｓを上げて鮮やかに補正するための補正情報を生成する。例えば、図６に示すように、腺管画像領域ではＳを＋０．２、Ｖを＋０．３する補正を行なうように補正情報を登録する。
【００５５】
図１０は生体組織としてリンパ球が含まれる画像領域の補正方法について説明したものである。標準画像データベース３１５に保存された標準画像１００１と比べると、新たなスキャナによって撮像された生体画像１００２は暗く、彩度が低い。このことは、ＨＳＶ色空間の各ヒストグラムのピーク値を比較すれば明確であり、特にＳ及びＶのピーク値が異なるため、それらを合わせ込む補正を行なう。具体的には、撮像されたリンパ球画像領域について、Ｖを上げて明るく補正し、かつ、Ｓを上げて鮮やかに補正するための補正情報を生成する。例えば、図６に示すように、リンパ球画像領域ではＳを＋０．１、Ｖを＋０．１する補正を行なうように補正情報を登録する。
【００５６】
図１１は生体組織として間質が含まれる画像領域の補正方法について説明したものである。標準画像データベース３１５に保存された標準画像１１０１と比べると、新たなスキャナによって撮像された生体画像１１０２は暗く、彩度が低く、更に青みが少ない。このことは、ＨＳＶ色空間の各ヒストグラムのピーク値を比較すれば明確である。ここでは、Ｈ、Ｓ及びＶのピーク値を合わせ込む補正を行なう。具体的には、撮像された間質画像領域について、Ｈを青側にシフトし、Ｖを上げて明るく補正し、かつ、Ｓを上げて鮮やかに補正するための補正情報を生成する。例えば、図６に示すように、間質画像領域ではＨを＋０．１、Ｓを＋０．１、Ｖを＋０．１する補正を行なうように補正情報を登録する。
【００５７】
［実施形態の効果］
上述したように本実施形態によれば、スキャナによって読みとられた生体画像中に含まれる生体組織の種類に応じた補正を加えることができ、より画像診断を行ない易い補正画像を得ることができる。また、標準画像に近い画像を得るために加えるべき補正処理を導き出して、その補正情報をデータベースに登録することができる。このため、画像読取の特性（明るさや色あいやボケ具合など）が不明なスキャナが接続された場合でも、適正な補正処理を加えて、標準画像に近い画像を取得することが可能になる。すなわち、様々なスキャナに対応できる汎用性に優れた画像診断処理を実現することができる。
【００５８】
（他の実施形態）
以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。
【００５９】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、単体の装置に適用しても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する画像処理プログラムが、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる画像処理プログラム、或いはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範疇に含まれる。
【００６０】
（実施形態の他の表現）
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【００６１】
（付記１）
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加える補正手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記画像読取装置の識別情報及び前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段を更に有し、
前記補正手段は、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類を用いて前記記憶手段から読出した補正情報に基づいて前記生体画像に前記補正処理を加えることを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記補正手段は、前記補正処理を、前記生体画像全体に対して加えることを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記補正手段は、前記補正処理を、前記生体画像に含まれる前記生体組織の画像領域に対して加えることを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。
（付記５）
前記補正手段は、前記生体画像に２以上の生体組織が含まれていた場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、異なる補正処理を加えることを特徴とする付記１乃至４の何れかに記載の画像処理装置。
（付記６）
前記記憶手段に前記画像読取装置の識別情報及びそれに対応する補正情報が記憶されているかどうかを判定する判定手段と、
前記画像読取装置の識別情報及びそれに対応する補正情報が記憶されていないと前記判定手段が判定した場合に、エラーメッセージを報知する報知手段と、
を更に備えることを特徴とする付記２に記載の画像処理装置。
（付記７）
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成する生成手段と、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを前記データベースに登録する登録手段と、
をことを特徴とする画像処理装置。
（付記８）
前記生成手段は、
前記画像読取装置が標準画像読取装置ではない場合に、前記標準画像読取装置でサンプル生体試料を撮像して取得した前記標準画像と、前記画像読取装置で前記サンプル生体試料を撮像して取得した生体画像とを比較して補正情報を生成することを特徴とする付記７に記載の画像処理装置。
（付記９）
前記生成手段は、前記標準画像を所定の色空間で表現したヒストグラムと前記生体画像を所定の色空間で表現したヒストグラムとを比較して、前記補正情報を生成することを特徴とする付記７又は８に記載の画像処理装置。
（付記１０）
請求項１乃至９の何れかに記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記識別情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段を備えたことを特徴とする画像読取装置。
（付記１１）
請求項１乃至９の何れかに記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
を備えたことを特徴とする画像読取装置。
（付記１２）
請求項８に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
前記サンプル生体試料を撮像して生成した生体画像を記憶した記憶手段と、
前記生体画像を前記画像処理装置に送信する送信手段と、
を備えたことを特徴とする画像読取装置。
（付記１３）
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
前記画像読取装置の識別情報を取得し、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定し、
前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えることを特徴とする画像処理方法。
（付記１４）
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
前記画像読取装置の識別情報を取得し、
予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成し、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録することを特徴とする画像処理方法。
（付記１５）
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと
前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定するステップと、
前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えるステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
（付記１６）
画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと、
予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成するステップと、
前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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