(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナによって生成された画像データを管理するためにコンピュータが実行する方法であって、
前記リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナから第一のストライプの画像データを受信してバッファメモリに格納する工程と、
前記第一のストライプの画像データから第一の複数の画像部分をコピーする工程と、
前記第一の複数の画像部分のそれぞれをデジタルスライド画像における画像タイルとして格納する工程と、
前記リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナから第二のストライプの画像データを受信してバッファメモリに格納する工程と、
前記第二のストライプの画像データから第二の複数の画像部分をコピーする工程と、
前記第二の複数の画像部分のそれぞれをデジタルスライド画像における画像タイルとして格納する工程と、
前記第二のストライプを前記第一のストライプに位置合わせするための位置合わせ情報を前記リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナから受信する工程と、
を備え、
前記第一の複数の画像部分及び前記第二の複数の画像部分を格納する工程において、前記画像タイルは前記位置合わせ情報と共に格納されることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記第二のストライプの端部は、第一の重なり領域を定義するために前記第一のストライプの端部と重なっていることを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法であって、前記第二の複数の画像部分が、前記第一の重なり領域の画像データの一部を含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法であって、
前記第二のストライプを前記第一のストライプと位置合わせする工程をさらに含むことを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記第二のストライプを位置合わせする工程が、
前記第一の重なり領域内の前記第一のストライプから、オブジェクトのエッジを定義する第一のピクセルサブセットを識別することと、
前記第一の重なり領域内の前記第二のストライプから、オブジェクトのエッジを定義する第二のピクセルサブセットを識別することと、
マッチングパターンを識別するために、前記第一のストライプからの前記第一のピクセルサブセットと前記第二のストライプからの前記第二のピクセルサブセットとの間でピクセル強度を比較することと、
識別された少なくとも１つのマッチングパターンを基に前記第二のストライプを前記第一のストライプに位置合わせすることと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法であって、前記第二のストライプを前記第一のストライプに位置合わせすることが、ストライプからストライプへの機構の動作にかかる不確かさから求められた、ストライプオフセット値の範囲をテストすることを含むことを特徴とする方法。
【請求項７】
リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナによって生成された画像データを管理するシステムであって、
前記リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナから第一のストライプの画像データを格納するよう構成された第一のバッファメモリと、
前記リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナから第二のストライプの画像データを格納するよう構成された第二のバッファメモリと、
前記第一のストライプの画像データから第一の複数の画像部分をコピーし、該第一の複数の画像部分のそれぞれをデジタルスライド画像における画像タイルとして格納するよう構成され、さらに、前記第二のストライプの画像データから第二の複数の画像部分をコピーし、該第二の複数の画像部分のそれぞれをデジタルスライド画像における画像タイルとして格納するよう構成されたプロセッサと、
前記デジタルスライド画像を格納する格納ユニットと、を含み、
前記プロセッサは、前記第二のストライプを前記第一のストライプに位置合わせするための位置合わせ情報を前記リニア・アレイ型マイクロスコープスライドスキャナから受信し、前記第一の画像部分及び前記第二の複数の画像部分に対応する画像タイルを、前記第二のストライプを前記第一のストライプに位置合わせするための位置合わせ情報と共に格納することを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項７に記載のシステムであって、前記第二のストライプの端部が、前記第一のストライプの端部と重なって第一の重なり領域を定義することを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項７に記載のシステムであって、前記第一及び第二の複数の画像部分が、デジタルスライド画像における基準画像の画像タイルとして格納されることを特徴とするシステム。
【請求項１０】
請求項９に記載のシステムであって、前記プロセッサが、さらに、前記基準画像から第一の中間ズーム画像を計算し、該第一の中間ズーム画像を前記デジタルスライド画像に格納するよう構成されることを特徴とするシステム。
【請求項１１】
請求項９に記載のシステムであって、前記プロセッサが、さらに、前記基準画像から第二の中間ズーム画像を計算し、該第二の中間ズーム画像を前記デジタルスライド画像に格納するよう構成されることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、バーチャル・マイクロスコープ分野に関し、特に、高解像度リニア・アレイ型マイクロスコープ・スライド・スキャナを用いて撮像した大容量デジタル画像ファイルのデータ管理に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のスキャナでは、通例、身体の標本のある領域を、所望の解像度でデジタイズする。所望の解像度が高くなるにしたがい、スキャン工程は、技術的により困難なものになる。同様、関心領域の増大、または、スキャンに用いることができる時間の減少によっても、スキャン工程は、困難なものになる。また、デジタイズしたデータを的確にモニタ上で観察可能であることも、従来のスキャンの用途にかかる総体的有用性にとっては、しばしば決定的な事柄になる。
【０００３】
従来型のセンサ、コンピュータ、記憶装置の容量、および、画像管理手段における近年の技術的進展により、診断解像度でマイクロスコープ・スライド全体をデジタイズすることが可能となった。このことは、非常に価値あることである。診断解像度とは、熟練した技師または臨床医が、従来型マイクロスコープの接眼レンズを覗き込んで診断する代わりに、コンピュータのモニタから直接的に診断を下すために必要な解像度（分解能）である。診断解像度は標本の種類によって変化する。たとえば、皮膚生検標本に必要な診断解像度は、その他の生検標本に対して必要となる解像度よりも、一般的に低い（つまり、低解像度で診断可能である。）。
【０００４】
現在では、マイクロスコープ・スライド全体を診断解像度でデジタイズすることは技術的には可能となった。だが、大変な仕事であることに依然として変わりはない。現在の実際的な方法論では、比較的短時間で、莫大な量の高画質画像データをキャプチャすることが必須となっている。図１は、実際のコンデンサ設定における光学系の限界分解能（マイクロメートル（「μｍ」））と、当該光学系のマイクロスコープの対物レンズの開口数（「ＮＡ」）の関係を示すグラフである。限界分解能は、光学系が分離可能な最小距離、と定義される。たとえば、適切な設計および製造がなされた光学系においては、限界分解能は、ヒトの目が観察可能な最小の空間的大きさに一致する。
【０００５】
グラフに示すように、ＮＡ０．３の対物レンズの限界分解能は、およそ１．５μｍである。また、ＮＡ０．４の対物レンズにおいては、その限界分解能は、およそ１μｍまで向上し、さらに、ＮＡ０．８の対物レンズにおいては、限界分解能は、０．５μｍよりもよくなる。ここで、限界分解能は対物レンズの倍率とは無関係に、開口数のみで決定される点に注目することが重要である。
【０００６】
従来、光学系において、マイクロスコープ用標本をヒトの目が観察できる細部を一切損なうことなくデジタイズするには、限界分解能に対応する距離の２分の１よりも小さな寸法の検出用素子が必要である。この２−ピクセル（画素）の要請は、周知のナイキストのサンプリング定理に依る。明白な事柄だが、２次元画像化システムにおいては、この２−ピクセルの要請は、２画素×２画素のアレイに対応する。別の言い方をすれば、限界分解能が１μｍであれば、標本０．５μｍを１画素（もしくはそれ以上）でデジタイズしなければ、ヒトの目が対物レンズを通して観察可能な情報の全てをキャプチャすることはできない。
【０００７】
図２は、スキャンの分解能（解像度）（インチあたりピクセル数「ｐｐｉ」）と対物レンズの開口数との関係を示すグラフである。グラフに示すように、ＮＡ０．３の対物レンズでは、少なくとも、スキャン解像度３８，０００ｐｐｉを必要とする。ＮＡ０．３の対物レンズを通じて得られ、ヒトの目で観察することができる、全ての細部をキャプチャするにはこのような解像度が必要である。同様、ＮＡ０．４の対物レンズでは少なくとも５０，０００ｐｐｉのスキャン解像度が必要であり、また、ＮＡ０．８の対物レンズでは少なくとも１００，０００ｐｐｉのスキャン解像度が必要である。
【０００８】
図３は、スキャン解像度（インチあたりピクセル数）と得られる非圧縮状態のファイル容量（１平方ミリメートル領域（「ｍｍ２」）あたりメガバイト（「ＭＢ」））との関係を示すグラフである。本グラフでは、領域は、２４ビット・ピクセル（３つのカラー・チャンネル、各チャンネルは８ビット。）でキャプチャされている。図示したように、（図２に示したＮＡ０．３の対物レンズを用いてキャプチャした場合、）３８，０００ｐｐｉでの１ｍｍ２領域は、およそ８ＭＢになる。同様、さらに高い５０，０００ｐｐｉのスキャン解像度では、同様の１ｍｍ２領域についてファイル容量は１１ＭＢとなり、さらには、スキャン解像度１００，０００ｐｐｉでは、ファイル容量はおよそ４７ＭＢになる。このように、対物レンズの開口数を大きくすると、インチあたりピクセル数で示される、必要とされるスキャン解像度が増大し、画像ファイルの容量も劇的に増加する。つまり、スキャン解像度が増大すれば、画像ファイル容量は著しく増加する。
【０００９】
したがってマイクロスコープ・スライド全体を診断解像度でデジタイズすると、極めて大きなデータ・ファイルになる。例えば、一般的な１５ｍｍ×１５ｍｍのスライドの領域を、スキャン解像度５０，０００ｐｐｉ（つまり、ＮＡ０．４）でデジタイズすれば、得られるファイルの容量は、およそ２．５ギガバイト（「ＧＢ」）になる。スキャン解像度１００，０００ｐｐｉでは、ファイル容量は、４倍され、同じ２２５平方ミリメートルのスライド面積に対し、およそ１０ＧＢになる。
【００１０】
マイクロスコープ・スライド全体をスキャンする方法に関し、２つの基本となる方法論が開発されている。それらは、（ｉ）従来からの画像タイリングと、（ｉｉ）アペリオ・テクノロジーズ・インク（Ａｐｅｒｉｏ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，  Ｉｎｃ．）が開発したライン・スキャン法およびそのシステムである。後者の手法は、専用の光学系と、リニア・アレイ・ディテクタを用いるものであって、「Ｆｕｌｌｙ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｒａｐｉｄ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ  Ｓｌｉｄｅ  Ｓｃａｎｎｅｒ」と題された米国特許出願第０９／５６３，４３７号に開示され、スキャン・スコープ（ＳｃａｎＳｃｏｐｅ）（登録商標））の名で市場に供されている。
【００１１】
従来からの画像タイリングは、周知の技法である。画像タイリング法には、複数の、小さな、静的に大きさが定められた、マイクロスコープ・スライドの領域を、従来の固定域型電荷結合素子（「ＣＣＤ」）カメラを用いてキャプチャする工程を有し、標本を構成する各キャプチャ・タイルは、個々に分離した個別の画像ファイルとして記憶される。続いて、標本を構成する様々な画像タイルを、デジタル処理により「ステッチ（縫合）」して、（つまり、位置合わせを行って、）大きな、スライド全体を含んだ連続的デジタル画像を生成する。
【００１２】
スライドの、所与の面積をスキャンするのに必要な画像タイルの数は、各画像タイルを構成するピクセル（画素）の数に比例する。一般的なビデオ・フォーマットのカラー・カメラは、７６８×４９４ピクセルを有し、これは、１画像タイルあたり１．１ＭＢの画像データに相当する。スライドの１ｍｍ２の領域が１１ＭＢの画像データに相当することを思い起こせば、スキャン解像度５０，０００ｐｐｉにおいてスライドの１平方ミリメートルをデジタイズするのに、およそ１０個の重複しない画像タイルをキャプチャしなければならないことが導かれる。１００，０００ｐｐｉにおいては、必要なタイルの数は、平方ミリメートルあたり、４倍の、４０個の画像タイルにまで増加する。
【００１３】
よって、一般的な１５ｍｍ×１５ｍｍのスライド領域に対しては、スキャン解像度５０，０００ｐｐｉにおいて、少なくとも、２，２５０個の画像タイルをキャプチャしなければならないことが導かれる。スキャン解像度１００，０００ｐｐｉにおいては、少なくとも、９，０００個の画像タイルをキャプチャしなければならない。重要なことには、各画像タイルはおよそ１．１ＭＢのファイル・サイズがあることである。実際には、もっと多くの数のタイルをキャプチャしなければ、容易に「ステッチ」できるように、または、隣接画像タイルを位置合わせするために、隣接タイル間を十分に重複させることはできない。
【００１４】
従来の画像タイリング・システムは、一般に、マイクロスコープ・スライド全体をデジタイズするのに必要な幾千ものタイルをキャプチャし、それらを揃えるのに数時間を要する。画像キャプチャのための時間は、ＣＣＤカメラの位置を変えてから画像タイルを取得するまでの間に、ＣＣＤカメラを安定化させるために待機する時間が必要であるため、著しく長期化する。この待機時間は、キャプチャした画像がブレない（ブラー）ようにするため、必須である。また、データ処理のスピードにも実際上の限界が存在し、多数の画像タイルを位置合わせするスピードは極めて遅い。実際には、従来の画像タイリング・システムは、「ステッチ・ライン（縫合線）」やその他の画像アーチファクトを生成することなく多数のタイルを位置合わせすることはできない。このことは、コンピュータ画像処理における課題である。
【００１５】
画像タイリングの別手法として、先述のライン・スキャン法がある。固定域型のカメラを用いて幾千もの画像タイルをキャプチャするかわりに、ライン・スキャン法においては、マイクロスコープの対物レンズおよびその他の光学系と共にリニア・アレイ・ディテクタを用い、少数の連なった重複のある画像ストライプをキャプチャする。従来の画像タイリングにおける、動いたり止まったりする性質（ストップ・アンド・ゴー）とは異なり、画像ストライプの取得にあたり、マイクロスコープ・スライドは間断なく一定速度で移動する。ライン・スキャニングに備わった従来の画像タイリングに対する多くの原理上の有利性の一つとして、少数の画像ストライプをキャプチャして位置合わせする方が、幾千もの画像タイルをキャプチャして位置合わせするよりも効率的であることが挙げられる。  
【００１６】
例えば、典型的な、スライドの１５ｍｍ×１５ｍｍの領域の場合、その領域をキャプチャするには、５０，０００ｐｐｉで１５個の画像ストライプが必要である。このとき、各画像ストライプは、それぞれ２，０００ピクセルの幅を有する。この場合、各画像ストライプは、およそ１７０ＭＢのファイル・サイズを有する。１００，０００ｐｐｉでは、同様の領域の場合、３０個の画像ストライプが必要である。この場合には、各画像ストライプは、およそ６８０ＭＢになる。この、１５ｍｍ×１５ｍｍの領域に対し、５０，０００ｐｐｉまたは１００，０００ｐｐｉで２，５５０個または９，０００個の画像タイルをキャプチャすることに較べれば、１５個または３０個の画像ストライプのキャプチャですむ点は、劇的な効率の向上である。また、ライン・スキャニングは連続にスキャンを実行する性質を有するため、数分でシームレスなバーチャル・スライドを作成することが可能である。
【００１７】
データ・キャプチャの迅速性に加え、常に優れた画像データを得ることを可能にする、幾つかの有利点を有する点においても有益である。先ず、あるスキャン・ラインから次のラインに移る際に対物レンズのフォーカスを調節可能である。これに対し、画像タイリング・システムにおいては、本質的に、一の画像タイル全体は、単一の焦点面に限られる。第２に、ライン・スキャニング・システムにおけるセンサは一次元的なものである。そのため、スキャン軸に沿った光学収差が生じない。画像タイリング・システムにおいては、画像タイルの中心に関して円対称性を有する光学収差が生じる。第３に、リニア・ディテクタは、百パーセント（１００％）の充填比を有し、フル・ピクセル解像度（カラー・チャンネルあたり８ビット）を実現する。これに対し、カラーＣＣＤカメラは、非隣接ピクセルのカラー値を（例えば、ベイヤー・マスクを用いて、）補間するため、空間分解能が損なわれる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
従来の画像タイリング・システムにおいては、生成した大量のデータを扱うため、そのようなシステムが通例生成する、幾千もの比較的小さな（〜１ＭＢ）画像タイルを管理するデータ管理ツールが開発されている。しかしながら、これらデータ管理ユーティリティは、ライン・スキャン画像ストライピング・システムがキャプチャする、少数の比較的大きな（〜２００ＭＢ）画像ストライプを管理することに適したものとはいえない。
【００１９】
したがって、高品質な画像ストライピング・システム、および、マイクロスコープ・スライドのデジタイズ方法を導入するにあたり、これら新技術の課す、類のない要求を満足するようなデータ管理システムに対する要請が当該分野において生じている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明は、リニア・アレイ型のマイクロスコープ・スライド・スキャナによって迅速に作成される極めて大きな画像データ・ファイル（つまり、画像ストライプ）を処理し、操作することができるデータ管理システムおよび方法を提供する。本システムは、大容量画像データを受け取り、処理し、そして、保存する。ここでは、大容量画像データは、リニア・アレイ型のマイクロスコープ・スライド・スキャナが生成するものであり、およそ毎分３ＧＢで生成される。
【００２１】
本発明においては、粗調整され僅かずつ重複した一連の画像ストライプのデータを受け取って、画像の不均一性や色収差を補正し、それから、精緻に並べてシームレスかつ切れ目のない基準画像にする。そして、基準画像は、個別的にアドレスが付された複数の領域へ、論理的にマッピングされ、基準画像を容易に鑑賞および操作可能にする。当該分野においては、これら複数の領域を、「画像タイル」と称する。しかしながら、従来型の画像タイリング・システムにおいてＣＣＤカメラでキャプチャして生成した様々な、個々の画像ファイルと混同しないでいただきたい。
【００２２】
本データ管理システムは、新規の画像ストライプをスキャンしてキャプチャする際に画像データの圧縮を行うことができる。そのため、非圧縮の画像ストライプを保存する際のオーバーヘッドを無くすことができ、有利である。画像圧縮によって、中間レベル画像を生成することもでき、そうすることで、基準画像から、バーチャル・スライドと称される、可変的レベルのピラミッド構造を形成することができる。
【００２３】
本データ管理システムは、効率よく、画像ストライプを高品質バーチャル・スライドに変換することができる。バーチャル・スライドにより、画像観察ソフトを用いた迅速なパンニングおよびズーミングが可能となる。バーチャル・スライドにより、アリゴリズム・フレームワークによる効率的な処理も可能となる。さらに、リアル・タイムでの画像の処理、圧縮、および、保存の機能は、ローカルまたはリモートのステーションにおける同時的かつ簡素化された複解像度高画質画像観察と組み合わされる。本データ管理システムは、費用効率が高く、スケーラブルであり、かつ、標準的画像ファイル・フォーマットを用い、遠隔医療、遠隔病理診断、顕微鏡法教育、および、組織アレイといった高価な標本の分析等、所望の用途におけるバーチャル・スライドの利用を支援する。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】光学系の限界分解能と光学系のマイクロスコープの対物レンズの開口数との関係を示すグラフ
【図２】インチあたりピクセル数で示すスキャン解像度と、対物レンズの開口数との関係を示すグラフ
【図３】インチあたりピクセル数で示すスキャン解像度と、メガバイト単位で示す１平方ミリメートルの領域に対して得られる非圧縮ファイルの大きさとの関係を示すグラフ
【図４Ａ】本発明にかかる実施形態による画像データ・ストライプを重畳した、マイクロスコープ・スライドを例示するブロック図
【図４Ｂ】本発明にかかる実施形態による画像データ・ストライプを重畳した、マイクロスコープ・スライドを例示するブロック図
【図５】本発明にかかる実施形態による画像データ・ストライプを例示するブロック図
【図６】スライド標本上に重畳した、本発明にかかる実施形態による画像データ・ストライプのセットを例示するブロック図
【図７Ａ】本発明にかかる実施形態による、調整不良状態の画像データ・ストライプのセットを例示するブロック図
【図７Ｂ】本発明にかかる実施形態による、調整不良状態の画像データ・ストライプのセットを例示するブロック図
【図８】本発明にかかる実施形態による、調整できるように準備された、調整不良状態の画像データ・ストライプ例示するブロック図
【図９Ａ】画像データ・ストライプのペアと、本発明にかかる実施形態による調整を例示するブロック図
【図９Ｂ】本発明にかかる実施形態による、調整された画像データ・ストライプのセットと得られる基準画像を例示するブロック図
【図１０】本発明にかかる実施形態による、スライドのブランク・エリアを例示するブロック図
【図１１】本発明にかかる実施形態による、サブ・ストライプ列に対するレッド／グリーン／ブルーの強度値を示すグラフ
【図１２】本発明にかかる実施形態による、照度補正テーブルを例示するブロック図
【図１３】本発明にかかる実施形態による、様々なカラー・チャンネルを有するデータ・ラインを備えた画像データ・ストライプを例示するブロック図
【図１４】本発明にかかる実施形態による、カドラント（四分体、象限）を付した基準画像を例示するブロック図
【図１５】本発明にかかる実施形態による、画像データ・ストライプを集めて基準画像を作成する処理にかかるフロー図
【図１６】本発明にかかる実施形態による、ストライプ・オフセット・ファイルを例示するブロック図
【図１７】本発明にかかる実施形態による、デジタイズしたスライド画像の観察プラットフォームを例示するブロック図
【図１８】本発明にかかる実施形態による、デジタイズしたスライド画像を効率よく観察できるように構成された画像ファイルを例示するブロック図
【図１９】本発明にかかる実施形態による、デジタイズしたスライド画像を生成するための、画像圧縮部を例示するブロック図
【図２０】本発明にかかる実施形態による、デジタイズしたスライド画像のデータ管理のシステムを例示するブロック図
【図２１】本発明にかかる様々な実施形態と協働して用いることが可能なコンピュータ・システムを例示するブロック図
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明の、構成および動作両面にかかる詳細の一部については、添付図面を参照して理解されたい。同様の参照数字は同様の部分を指す。
【００２６】
リニア・アレイ型マイクロスコープ・スライド・スキャナは、僅かに重複（オーバーラップ）した少数の画像ストライプを生成することによって、マイクロスコープ・スライド全体またはマイクロスコープ・スライドの広い領域をデジタイズする。これらストライプは、数は少ないものの、サイズがとても大きい。例えば、１ストライプあたり２００ＭＢ程度になる。これら画像ストライプは、大きく、かつ、マイクロスコープ・スキャナ・システムによって非常に迅速に生成（例えば、毎分３ＧＢ）されるため、従来の手法に基づくデジタル画像ファイルの受け取り、処理、保存は、適切でない。
【００２７】
本願明細書は、新規なマイクロスコープ・スライド・スキャナ・システムが実現するユニークなデータ管理のシステムおよび方法を開示する。ここでは、例えば、画像ストライプをシームレスで連続的な画像に、非常に正確かつ迅速に結合する方法が開発されており、この方法は、データのキャプチャ（つまりは、スキャン）の間にストライプの位置整合処理を実施することを可能にする。スキャン中にストライプの位置整合の処理を行うことにより、非常に大きな画像ストライプをハード・ディスクに保存する必要性がなくなり、残りのストライプもキャプチャされ、スキャンが完了した後、個別的にメモリにロードされて位置整合の処理に供される。また、スキャンの間にストライプの位置整合を行うことにより、スキャンと同時的に（つまりは、リアルタイムに）画像データの圧縮を行うことにより、有利にも、非圧縮の画像ストライプを保存する必要性がなくなる。本願明細書においては、画像ストライプの位置整合を行うことで生成されるシームレスで連続的な画像を、基準画像と称する。さらに、基準画像を組織化して、バーチャル・スライドと称されるピラミッド構造を編成する。
【００２８】
また、完成した基準画像に対し（つまり、基準画像を構成する画像ストライプを位置整合させた後、）論理的にインデキシング（指標を作成）する手法を開発したことにより、バーチャル・スライド観察ソフトウェアを用いてバーチャル・スライドを迅速にパンしたり、ズームしたりすることが可能になっている。有利にも、これらの手法により、技術者や臨床医は、裸眼による観察に等しい低分解能から技術者や臨床医が診断を下すのに要する細部観察を可能にするのに必要な高診断分解能まで、様々な拡大レベルで、様々なバーチャル・スライドの部分を観察することが可能である。
【００２９】
当業者であれば、本説明を読むことで本願発明を様々な代替的実施形態や代替的用途目的で本発明を実施することも可能であろう。また、本発明の様々な実施形態を本説明において紹介するが、これら実施形態は例示を目的として挙げているに過ぎず、本発明がこれら実施形態に限定されることはない。したがって、様々な代替的実施形態にかかる説明が、添付の請求の範囲に記載の本発明の範囲または最大幅を規定するものであると解釈すべきでない。
【００３０】
はじめに
リニア・アレイ型のマイクロスコープ・スライド・スキャナのためのデータ管理システムにおいては、ある種の機能が最重要とされる。それら機能には、：（１）画像のキャプチャの間に画像処理を行う機能；および、（２）画像データの組織化を行う機能、が含まれる。画像のキャプチャの間に行う画像処理は、画像ストライプをデータのキャプチャと平行して処理する方法、または、データのキャプチャの後直ちに画像ストライプの処理を行う方法を含む。いくつかの画像処理にかかる態様は、（例えば、色彩、および、照度の均一性、にかかる）光学収差補正を含み、その処理においては、オーバーラップしている画像ストライプを結合（つまりは、位置整合）する。また、上記幾つかの態様においては、画像データを組織化して保存する手段を含み、それら手段が、ディスプレイ・モニタ上での的確な観察を支援する。たとえば、ピラミッドに編成された画像データが供するバーチャル・スライドの観察を支援する。画像データ・ファイルの組織化は、画像ストライプを圧縮し、最適な観察を行うために組織化することを含む。これら観察には、ネットワークを介してバーチャル・スライドにアクセスし、迅速なパンおよびズームを実行することを含む。
【００３１】
好ましくは、データ管理システムは、特定のデータ・キャプチャの手法に最適化される。ライン・スキャナ、特に、リニア・アレイ型のマイクロスコープ・スライド・スキャナ、で生成される画像ストライプに関し、データ管理システムは：（１）データ・キャプチャ中のデータのランタイム（実行時間）管理；（２）非常に大きな（例えばギガバイト級の）画像ファイルの効率的な観察；（３）しっかりした画像品質；（４）画像データを標準的ファイル・フォーマットへ効率的に組織化；ならびに、（５）費用効果および拡張性（スケーラビリティ）を供することが好ましい。
【００３２】
まず、ライン・スキャナの画像データを、可能な限りほぼリアルタイムで管理することが望まれる。このことは、ライン・スキャナの一部を構成するリニア・アレイ・ディテクタから出力される画像ストライプを、それと同等の速さで処理することを意味する。このような効率性に対する要望は、日常的に、何百ものギガバイト・クラスの画像データになる何百ものマイクロスコープ・スライドを処理する解剖病理学研究室を含む、様々な研究室におけるスループット（処理量）に対する要請に端を発する。毎分およそ３ＧＢにもなるライン・スキャンにかかるデータ・レートをサポートしようとするアペリオ・テクノロジーズ（Ａｐｅｒｉｏ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）の現行のスキャン・スコープ（ＳｃａｎＳｃｏｐｅ（登録商標））の挑戦は大変骨の折れる挑戦である。なぜなら、３ＧＢのファイルは、一般的なハード・ドライブに書き込むにも数分を要するからである。
【００３３】
第２に、データ管理システムは、バーチャル・スライドの効率的観察をサポートすることが好ましい。バーチャル・スライドは、ローカルのコンピュータ、または、ネットワーク接続されたリモートのコンピュータに繋がったモニタに表示することができる。当然のことながら、ネットワークは、ローカル・エリア・ネットワーク、もしくは、ワイド・エリア・ネットワーク、あるいは、至る所で利用可能なインターネットでよい。遠隔的に病理用マイクロスコープ・バーチャル・スライドを観察する場合、本発明にかかるデータ管理システムは、一般に遠隔病理診断と称される遠隔医療用途を支援することができ、加えて複数の関係者・団体による同時的かつ協調的なバーチャル・スライド観察を支援することも可能である。
【００３４】
さらに、バーチャル・スライド観察用ソフトウェアは、従来の顕微鏡を用いたガラス製マイクロスコープ・スライドの観察に較べ、より効率的に同等のデジタイズされたマイクロスコープ・スライドの全視野を観察できるように支援することが好ましい。バーチャル・スライド観察用ソフトウェアは、様々なネットワークを介した遠隔的なバーチャル・スライドの観察のみならずローカルな観察においても、画面の更新に要する時間を最小限に留めることが望まれる。タグ付き画像ファイル形式（「ＴＩＦＦ」）といった標準的な画像ファイル・フォーマットは、あらゆる所望の解像度レベルの画像データに対してもランダム・アクセスすることが可能なため、有利である。
【００３５】
第３に、本データ管理システムは、データ管理工程全体にわたり、可能な限りの最高画質を維持する点で有利である。画像ストライプは、ライン・スキャナを用いて生成する点で既に高品質である（１００％充填率）。また、必要な前処理もしくは後処理操作（例えば、光学的、もしくは、ディテクタの不均一性に対する補正）は、画像ストライプの画質をいたずらに劣化させないことが望まれる。また、本データ管理システムは、様々なエンド・ユーザのニーズに適うように画像ストライプに対する不可逆あるいは可逆圧縮をサポートすることができる。ＪＰＥＧ２０００を含む不可逆圧縮の手法であっても、専門家が主観的に観察を行えば質の高い結果を得ることができ、有利である。
【００３６】
第４に、本データ管理システムは、バーチャル・スライド全体またはバーチャル・スライドの１つもしくは複数の選択された領域に対し、解像度のレベルを変化させつつ、画像処理アルゴリズムを効率よく適用可能であることが望ましい。また、バーチャル・スライドの画像ファイル・フォーマットが、画像処理アルゴリズムを形成するプログラムによる、バーチャル・スライドもしくはバーチャル・スライドのある領域に対する迅速かつ順次的なアクセスをサポートしていることが望ましい。
【００３７】
最後に、本データ管理システムは、費用効率が高く、拡張性（スケーラビリティ）が高く、かつ、市販のパーソナル・コンピュータ、従来型のファイル・サーバ、ネットワーク設備を用いて実施可能である点で有利である。また、本データ管理システムは、透過光、蛍光、暗視野、干渉コントラスト、反射光、もしくは、位相差（位相コントラスト）を描写する画像データであっても、さらには、その他の顕微鏡様式によるデータであっても、その如何を問わず、高分解能ライン・スキャナによってキャプチャされた顕微鏡画像データであればあらゆるタイプのデータに対し、適用可能である点も有利である。さらには、本データ管理システムは、例えば、半導体のような物質や、回路基板や、マイクロ・ウェル・プレートといったような、マイクロスコープ・スライドではない標本からキャプチャしたライン・スキャン画像データや、さらには、衛星やその他の宇宙探査機のキャプチャした非顕微鏡画像に対しても適用可能である点においても有利である。
【００３８】
図４ＡおよびＢは、本発明にかかる実施形態による画像データ・ストライプ２０を重畳したマイクロスコープ・スライド４０を例示するブロック図である。両図とも、マイクロスコープ・スライド４０の上に標本４８が示されている。一般的にマイクロスコープ・スライド４０は、およそ７５ｍｍのスライド幅４２、および、およそ２５ｍｍのスライド高さ４４を有する。ラベル４６は、通常、スライドの一端に固着され、印刷したバーコードまたはその他の標本固有情報を示す。スキャン・エリア５０は、ライン・スキャナが走査するマイクロスコープ・スライド４０の領域を指す。矩形のスキャン・エリア５０は、標本４８の最大寸法よりも僅かに大きくなるように設定されることが好ましい。スキャン・エリア幅５２は、スキャン・エリア５０の幅であり、スキャン・エリア高さ５４は、スキャン・エリア５０の高さである。
【００３９】
図４Ａを参照すれば、ストライプ２０は、スライド幅４２に垂直な方向性を有する。このような方向性の有利点は、各ストライプ２０のサイズが小さくなることである。例えば、ストライプ２０のスキャンには、５０，０００ｐｐｉにおいて最大２９３ＭＢを要し、１００，０００ｐｐｉにおいて最大５８６ＭＢを要する。不利点は、ストライプ２０の数が多くなることである。データ管理の観点からすれば、図４Ａに示すような、短い画像ストライプの構成は好ましい。なぜなら、その理由の一つとして、現行の市販のワークステーションにおける１ないし２ＧＢのメモリ容量を用いて効率よくスライドのデジタイズを完遂することができる点がある。
【００４０】
図４Ａに示すストライプ２０を用いて画像ストライプ２０と標本４８との関係性を例示する。スキャン解像度５０，０００ｐｐｉにおいて、２，０４８個の画素からなるリニア・アレイは、約１ｍｍの物理寸法をカバーする。スキャン・エリア幅５２が２０ｍｍの場合、およそ２０個のストライプ２０が、標本４８を網羅するスキャン・エリア５０をデジタイズするのに必要である。スキャン・エリア５０を矩形に定めることの有利点は、各ストライプ２０が類似したストライプ幅を有する点である。もし、スキャン・エリア５０を標本４８の物理寸法ともっと精確に整合させたいならば、たとえば、スライド・エリアの全体にわたり組織領域の間にブランクをおいて複数の細針生検が配置されている場合や、数百もの小さな組織のコアがマイクロスコープ・スライドに配列された組織マイクロアレイの場合には、スキャン・エリア５０をさらに精巧に定めることも可能である。
【００４１】
図４Ｂに示した実施形態においては、ストライプ２０は、スライド幅４２に平行な方向性を有する。このような方向性の有利点は、ストライプ２０の数が、スキャン解像度５０，０００ｐｐｉにおいて、およそ２５個に、また、スキャン解像度１００，０００ｐｐｉにおいて、およそ５０個に、それぞれ限定される点である。不利点は、ストライプ２０のサイズが比較的大きくなることである。特に、スキャン・エリア幅５２がスライド幅４２の大部分を占めているような場合には尚更である。例えば、スキャン・エリア幅５２が５０ｍｍを超えるような場合、一のストライプ２０のファイル・サイズは、１ＧＢに達することがある。
【００４２】
図５は、本発明にかかる実施形態による画像ストライプ２０を例示するブロック図である。ストライプ２０は、ストライプ幅２４で定める幅およびストライプ高さ２６で定める高さを有するデジタル画像である。サブ・ストライプ３０は、ストライプ幅２４が定める幅およびサブ・ストライプ高さ３２が定める高さを有するデジタル画像である。
【００４３】
一般にライン・スキャナは、一度に一つのデータ・ライン３４ずつ、ストライプ全体（のデジタル画像）をキャプチャしてストライプ２０を生成する。このデータ・ライン３４は、各カラー・チャンネルについて１ピクセル幅を有し、ストライプ幅２６に等しい高さを有することが望ましい。データ・ライン３４は、本明細書中、ピクセルのカラムと称することもある。ライン・スキャナは、（例えば、マイクロスコープの対物レンズと協働することによるリニア・ディテクタの視野である）リニア・アレイ視野２２を、移動方向２８に沿ってスライドに対して移動させて、ストライプをデジタル的にキャプチャする。リニア・アレイ・ディテクタの線速度をマイクロスコープ・スライドの速度に同調させることで、歪みのない画像データを得ることができる。例えば、マイクロスコープ・スライドは、スライド・スキャナの対物レンズの下方を移動することが望まれる。
【００４４】
用いるリニア・アレイ・ディテクタの種類によって、ライン・スキャナは、モノクロ、または、カラーのストライプ２０を生成する。カラー・ライン・スキャナの場合、一のデータ・ライン３４は、実際にはモノクロ・データの３ライン（つまり、３個のピクセル・カラム）に相当し、モノクロ・データ１ラインがそれぞれ、３つのカラー・チャンネルのいずれか（赤、緑、および、青）に対応する。
【００４５】
顕微鏡標本といったサンプルに対しては、診断解像度は一般に、５０，０００ないし１００，０００ｐｐｉであり、また、従来のドキュメント・スキャナのスキャン解像度のおよそ１００倍以上である。このような解像度においては、リニア・アレイ・ディテクタとして２，０４８ピクセルを有するものを用いれば、ストライプ高さ２４は、０．５ｍｍないし１．０ｍｍの物理寸法に相当する。当然に異なる態様のリニア・アレイを用いることも可能であるが、２，０４８ピクセルのリニア・アレイが好ましい。
【００４６】
明らかなことだが、リニア・アレイのピクセルの最大数以下の任意の高さで画像ストライプをキャプチャすることが可能である。例えば、狭小なストライプ高さ２６（つまり、２，０４８ピクセル未満）で画像ストライプをキャプチャすること、および／または、可変的なストライプ高さ２６で画像ストライプをキャプチャすることが望ましいような場合もある。例えば、組織の形態によってストライプの一端または両端部分に完全なフォーカスを合わせることができないような場合である。本データ管理システムは、このような、より精巧なスキャン手法に対応することができ、有利である。
【００４７】
２，０４８ピクセルのリニア・アレイの場合、各ピクセルは、５０，０００ｐｐｉにおいては、サンプルの物理的距離にしてピクセルあたり０．５μｍを、１００，０００ｐｐｉにおいては、ピクセルあたり０．２５μｍをカバーする。２，０４８ピクセルのリニア・アレイの場合、このような小さな標本の物理的領域からの光を集光し、およそ２８ｍｍあるリニア・アレイにフォーカスさせるには、さらに自明でない光学系およびフォーカス調整が必要なこともある。キャプチャした画像データは、フォーカスがよく合っていることが好ましく、また、ストライプ形態で画像を取得できるライン・スキャナで取得することが望ましい。
【００４８】
ある方向に沿って２５ｍｍの顕微鏡標本の場合、ピクセルあたり０．５μｍのスキャン解像度において、ストライプの寸法は、１．０ｍｍ×２５ｍｍである。これにより、ストライプ２０は、２，０４８ピクセル×５０，０００ピクセルを有する。２４ビット画素（赤、緑、および、青のカラー・チャンネルそれぞれに８ビット）を想定すれば、一のストライプは、１０２百万（１億２百万）ピクセル、または、５８６ＭＢのカラー画像の、データである。もっと高い、ピクセルあたり０．２５μｍ（つまり、５０，０００ｐｐｉ）のスキャン解像度においては、ストライプ２０の寸法は、０．５ｍｍ×２５ｍｍ、もしくは、２，０４８ピクセル×１００，０００ピクセルを有する。後者の場合、各ストライプは、２０５百万（２億５百万）ピクセル、または、５８６ＭＢのカラー画像のデータである。一般的な顕微鏡標本をデジタイズするには、複数のストライプ２０がキャプチャされる。例えば、組織や細胞診のための標本は、スライドにおける面積にして数百平方ミリメートルを有する。複数のストライプ２０を位置整合し、顕微鏡標本全体にかかるシームレスで大きな連続的な画像を生成する。
【００４９】
マイクロスコープ・スライドのためのライン・スキャナは、バスラー（Ｂａｓｌｅｒ）Ｌ３０１ｂｃといったライン・スキャン・カメラを用いて毎秒９，０００ラインのカラー・データを取得して出力することが好ましい。このカメラは２，０４８ピクセルのリニア・アレイを備え、カラー画像データとして毎秒５５ＭＢあるいは毎分３．３ＧＢでストライプ２０をスキャンすることができる。このデータ・レートでは、２９３ＭＢを有するストライプ幅２５ｍｍのストライプ２０ひとつを、５．３秒でスキャンすることができる。複数のストライプ２０をキャプチャする場合には、実効データ・レートが毎分３．３を下回る理由がいくつかある。それらには、（ｉ）画像データをキャプチャするときの速度が一定速度から速まったり遅くなったりすることにかかる遅延、（ｉｉ）不均一な照明を補正するための処理にかかる遅延、（ｉｉｉ）リニア・アレイ・ディテクタをあるストライプ２０から別のストライプへ物理的に移動させるための機械的な遅延、（ｉｖ）隣接するストライプ２０の位置整合を行うための処理にかかる遅延、（ｖ）データ圧縮にかかる遅延、（ｖｉ）ストライプ２０に相当する画像データを保存するための遅延、が含まれる。本発明においては、これらの遅延を最小限にとどめて高効率なスキャンのデータ・レートを実現している点を、有利点の１つとする。
【００５０】
図６は、本発明にかかる実施形態による、一組のストライプを、スライド標本に重畳して例示するブロック図である。先の図において、複数のストライプ２０を重畳した状態で、これと同一の標本４８およびスキャン・エリア５０を図示している。キャプチャ工程においてストライプ２０が完全にシンクロして位置整合されることが最も好ましいが、実際には、キャプチャの際、ストライプには、位置ずれや重複（オーバーラップ）が生じることがある。
【００５１】
図７Ａは、本発明にかかる実施形態による、一組の位置がずれた画像ストライプの例を示すブロック図である。本例にかかる実施形態においては、隣接したストライプ２０は、粗いストライプ・オフセット５６だけ互いにずれ（オフセット）がある。例えば、毎秒９，０００ラインをキャプチャするマイクロスコープ・スライド・スキャナにおいては、隣接したストライプ２０の取得の開始に１００ミリ秒のずれが生じることは、粗いストライプ・オフセット５６にして９００ピクセルに相当する。
【００５２】
よって、移動方向２８に沿ってストライプ２０を粗く位置合わせする必要がある。この、粗い位置合わせは、後の、ピクセル単位での精確なレジストレーションを行う精緻な位置合わせと同様、スキャン・エリア５０を構成するストライプ２０の全てを取得した後の、取得後操作として実現される。このような取得後におけるストライプの位置合わせに関する不利点としては、キャプチャしたストライプを、スキャン・エリア全体をキャプチャしつくすまでディスクに保存する点がある。そして、全てのストライプ２０をハード・ディスクからメモリへ読み出し、粗い位置合わせおよび精緻な位置合わせを行えるようにしなければならない。ストライプ２０のサイズにもよるが、この手法は非常に時間がかかるものになる場合もある。隣接ストライプ間の位置合わせは、スキャン工程の間に、隣接するストライプ２０がメモリに存在して、ストライプ２０あるいはバーチャル・スライドをコンピュータのハード・ディスクもしくはその他の不揮発性メモリに保存する前に、完了させることが好ましい。
【００５３】
図７Ｂは、本発明にかかる実施形態による、一組の、オーバーラップしかつ位置がずれた画像ストライプ２０の例を示す図である。本図に例示した形態においては、画像ストライプ２０は、意図的に、移動方向２８を横断する方向を有する軸においてオーバーラップされている。この画像ストライプにおけるオーバーラップにより、隣接したストライプ２０の位置合わせが容易になる。とりわけ、ストライプのオーバーラップ５８の量は、隣接したストライプの精緻な位置合わせをサポートするのに十分であることが望ましく、それは４０ピクセルであることが好ましい。
【００５４】
図８は、本発明にかかる実施形態による位置合わせの準備が整った画像ストライプ２０の例を示す図である。従来のオペレーティング・システムにおけるレイテンシ、および、一般的スライド・スキャナのスライド・ポジショニングのためのハードウェアがストライプ２０のそれぞれについて厳密に同一の位置からストライプ化を開始できないことといった実情に起因して、データ・ストライプを位置合わせする必要性が生じる。外部同期（エクスターナル・シンクロナイゼーション）の手法を用いてスキャン中、反復的な精緻な位置合わせ工程の前に、ストライプ２０に対して粗い位置合わせを行うことができることが好ましい。
【００５５】
例えば、ライン・スキャナは、好ましくは、モータ、または、スキャン中にマイクロスコープ・スライドを移動させるメカニカル・ステージのいずれかに取り付けたポジション・エンコーダからのポジション・フィードバック情報を生成することが好ましい。このポジション・フィードバック情報は、マイクロスコープ・スライド上のスキャン・エリアにかかる大きさおよび位置にかかる予備的知識と合わせて用い、ライン・スキャナがスキャン・エリア５０の開始部に達した時に、粗位置整合同期フラグ６０を設定するのに用いる。ライン・スキャンのシステム全体におけるデータのレイテンシのために、粗位置整合同期フラグ６０の発行にかかる粗い位置合わせにかかる不確かさ６８は、およそプラス・マイナス２ミリ秒である。これは、毎秒９，０００ラインのスキャン速度におけるプラス・マイナス１８ラインに相当する。ライン・スキャナは、有効ライン・スキャン・データ６６をキャプチャする間は一定速度で移動しなければならないため、立ち上げ区間６２内において所望の速度まで加速するのに十分な時間がライン・スキャナに必要である。一般的な立ち上げ区間は、ライン・スキャナの移動距離にして１ｍｍ未満である。
【００５６】
好適な実施形態においては、ライン・スキャナがその動作を開始するや否や、大きなライン・スキャン・バッファ６４が設けられる。ライン・スキャナがマイクロスコープ・スライド４０に対して移動すると共に、画像データは、キャプチャされ、ライン・スキャン・バッファ６４に一時的に記憶される。ライン・スキャン・バッファ６４をキャプチャ中のいずれかの時点において、粗位置整合同期フラグ６０が設定される。このフラグの設定は、有効ライン・スキャン・データ６０の所望の開始点に対応するライン・スキャン・バッファ６４のデータ・ラインにおいてリニア・アレイ・ディテクタを飽和させるストロボ（閃光灯）を用いて行うことが好ましい。
【００５７】
例えば、バスラーＬ３０１ｂｃディテクタを用いる場合、ライン・スキャン・バッファ６４においては、互いに８ピクセルだけ離れ、それぞれが赤、緑、および、青に対応する、３つの飽和したピクセルのカラム（ライン）が明確に示される。ライン・スキャン・バッファ６４を全てキャプチャした後、飽和したピクセルの赤のカラムの先頭側縁部を識別することができる。これら飽和したピクセルを除去するため、この赤の飽和したピクセルの先頭カラムの後方５０番目のカラムを、有効ライン・スキャン・データ６６の開始部とすることができる。スキャン・エリアの寸法を認識しておけば、有効ライン・スキャン・データ６６が幾つのデータ・ラインで構成されるのかを知ることが可能である。つまり、画像ストライプ２０において必要とするライン・スキャン画像データの数を知ることが可能である。したがって、バッファリングしているライン・スキャン・バッファ６４全体を保存せず、有効ライン・スキャン・データ６６の開始部よりも前のピクセルのカラムの全て、および、有効ライン・スキャン・データ６６の終了部よりも後のピクセルのカラムの全てを、画像ストライプ２０を保存する前に除去する。
【００５８】
前述のような、粗位置整合同期フラグ６０の設定にストロボを用いることは、テンポラリ・バッファへライン・スキャン・データを送るデータ・キャプチャ・ボードが行うライン・スキャン・データのキャプチャを外部からトリガしてスタートまたはストップさせることができない場合に特に有用である。データ・キャプチャ・ボードが、データ・キャプチャの開始または終了について外部からのトリガをサポートする場合においては、粗位置整合同期フラグ６０を設定の後、外部トリガを用いてデータ・キャプチャを開始させるような、別の、粗い位置合わせ手法を用いてもよい。そのような形態においては、ライン・スキャン・バッファ６４および有効ライン・スキャン・データ６６は、同一である。なぜなら、ライン・スキャン・バッファ６４のデータは同期フラグ６０の設定により開始されるからである。粗位置整合同期フラグ６０のキャプチャよりも前には、一切のデータをキャプチャしないことが望ましい。
【００５９】
同様にして、データ・キャプチャ・ボードを再びトリガすることができる。この時は、有効ライン・スキャン・データ６６のキャプチャを停止させるためのものであり、有効ライン・スキャン・データ６６を構成するデータ・ラインを所望の数だけキャプチャした時に行われる。明白なことだが、データ・キャプチャ・ボードを外部からトリガ可能ならば、ストロボの使用は必須ではない。外部からデータ・キャプチャ・ボードへトリガを送るためにポジション・エンコーダの出力を用いる手法が好適である。
【００６０】
図９Ａは、本発明にかかる実施形態による、一対の画像ストライプにかかる位置整合（位置合わせ）を例示するブロック図である。オーバーラップ（重複）しているストライプを、ストライプのオーバーラップ５８内におけるパターンマッチングを用いて位置合わせする。オーバーラップ５８は、４０ピクセル幅の領域であることが望ましい。位置合わせの結果は、各ストライプについてＸ−Ｙオフセット７４として示される。Ｘ−Ｙオフセット７４は、隣接した、位置整合されるストライプ７２が配置されるべき、参照ストライプ７０における厳密な（ｘ，ｙ）座標系における位置を示す。図９Ａは、位置合わせした参照ストライプ７０と位置整合されるストライプ７２の合成結果も示す。ストライプのオーバーラップ５８の領域においては、一方の画像ストライプからの画像データを用い、他方の隣接するストライプからの余剰な画像データを廃棄することができ、有利である。
【００６１】
ある形態においては、ｘ軸（つまり、移動方向２８を指向するスキャン軸（走査軸））およびｙ軸（つまり、移動方向に垂直な軸）の両方について、可能なオフセット値の範囲をテストして最適なＸ−Ｙオフセット７４を算定する。可能性のあるＸ−Ｙオフセット７４を選択し、位置整合されるストライプ７２を、参照ストライプ７０におけるそのオフセット７４相応の座標位置までシフトさせる。そして、最も高い信号対雑音比を示すカラー・チャンネルに関し、参照ストライプ７０におけるピクセルの強度値から、位置整合されるストライプ７２におけるシフトしたピクセルの値を、オーバーラップの領域５８に含まれる全てのピクセルについて差し引く。得た差を二乗して得た正数の合計を求める。この正数を、テスト中の個々のＸ−Ｙオフセット７４に対する位置整合誤差に関する測度とする。可能性があるとされる範囲内における全ての可能性のあるＸ−Ｙオフセット７４についてテストした後、合計値が最小であるＸ−Ｙオフセット７４のペアを選択し、位置整合のＸ−Ｙオフセット７４とする。この手法は、２つのストライプ間の相関関係が最大になる点を探索することができる点で有利である。
【００６２】
テストするｘの値の範囲は、粗いストライプ・オフセット５６に異なる値を生じさせる、粗い位置合わせにかかる不確かさから求めることができる。テストするｙの値の範囲は、ストライプからストライプへの機構の動作にかかる不確かさ（例えば、ポジション・エラー）から求めることができる。テストする値の範囲に上限は設けないが、成功裡にオフセットの計算（相関関係の計算）を完了するには、参照ストライプ７０と位置合わせされるストライプ７２とがオーバーラップすることが必要である。
【００６３】
ストライプ間の相関関係を算定する上で使用する誤差合計値の算出工程に、参照ストライプ７０と位置合わせされるストライプ７２とのオーバーラップ部分に相当する領域に含まれる画素を選択的に含めることにより、ストライプの位置整合の能力が飛躍的に向上する。例えば、位置整合のための計算に含めるべきピクセルを、次のような仮定に基づいて選定することができる。その仮定とは、２つの隣接ストライプによって分かたれた対象物７１といった物体は、その縁部が位置合わせされた場合、位置整合状態にある、というものである。なぜなら、対象物は２次元的であり、かつ、その縁部は１次元的であるため、縁部のピクセルの数は非常に少なく、ストライプの位置合わせに用いるのに好適だからである。
【００６４】
縁部のピクセルを、局部強度勾配の大きな値で、識別することができる。例えば、ストライプのオーバーラップ５８に相当する、参照ストライプ７０に含まれるピクセルを、先ず、局所強度勾配値に基づいて、分類する。そして、分類のリストを用いて、ストライプのオーバーラップ５８を構成する全てのピクセルから、小さな、大きい局所強度勾配値を有するピクセルの部分集合を定める。次に、可能性のあるＸ−Ｙオフセット７４のそれぞれに対する誤差合計値の計算において、このリストを利用する。実際、一般的なストライプのオーバーラップ５８に含まれる５００，０００を上回る数のピクセルのうち、２，０００個の対象物縁部ピクセルを用いれば正確なＸ−Ｙオフセット７４を取得可能であることが実証されている。この、調べるべきピクセル数の大幅な低減により、１００を上回る係数で計算時間が短縮され、そして、一般的なパーソナル・コンピュータにおいても数秒で、ストライプの位置合わせに成功することができる。この、ストライプの位置整合の時間の大幅な短縮により、データ・キャプチャ工程中、隣接ストライプがメモリに存在する間に、ストライプの位置合わせをすることができるようになり、有利である。
【００６５】
図９Ｂは、本発明にかかる実施形態による、合成画像７６および得られる基準画像８０を例示するブロック図である。全てのストライプを位置合わせし、組み合わせて合成画像７６とする場合、複数の突出縁部７８が生じることがある。合成画像７６からこれら縁部７８を切り取って基準画像８０を生成することが望ましい。
【００６６】
ストライプ間における線形移動のみで隣接ストライプ２０の正確な位置合わせが可能であることの意義は大きい。シームレスな基準画像を生成する上で、ワープ（伸縮）その他の非線形変換は不要である。このようなシームレス画像データを生成できる理由の１つには、リニア・アレイ型マイクロスコープ・スライド・スキャナが、スキャン中、一定速度を維持できる点がある。リニア・スキャナがシームレスな画像を提供できる第２の理由としては、常に、高品質な画像データを生成する点がある。この得られる高品質な画像データとは、ライン・スキャナを用いるデータ・キャプチャ直接的に得られる結果であり、かつ、ライン・スキャナによるデータ・キャプチャに本来的に備わった特性である。
【００６７】
図１０は、本発明にかかる実施形態による、マイクロスコープ・スライド４０のブランク・エリア９２を例示するブロック図である。ブランク・エリア９２は、照明の補正（照度の補正）に用いることが好ましい。照明の補正は、ライン・スキャナがキャプチャしたロー画像データ（ＲＡＷ画像データ）における、シェーディングやピクセル単位の非線形性といったアーチファクトの補正、および、マウントする培地を含む、スライド・ガラスの不透明さや屈折にかかる特性の補償に必要である。ブランク・エリア９２は、任意の数のデータ・ライン３４を含んだブランク・エリア幅９４を有する。ブランク・エリア幅９４は、一般的には、２，０００のデータ・ラインを有する。ブランク・エリア高さ９６は、リニア・アレイ・ディテクタのピクセルの数に対応する。ブランク・エリア高さ９６は、好ましくは、２，０４８ピクセルである。ブランク・エリア行データ１０２は、ブランク・エリア９２を構成する各データ・ライン３４における同一ピクセルが計測した強度を含む。好適な実施形態においては、２，０４８の行データが存在する。始まりは、ブランク・エリア第１行データ９８であり、次にブランク・エリア第２行データ１００であり、最後にブランク・エリア最終行データ（ブランク・エリア第２，０４８行データ）１０４が存在する。
【００６８】
理想的なブランク・エリアとは、全体にわたって均一であり、ブランク・エリア行データ１０２においてはピクセル単位での変動も存在しないので、ブランク・エリア９２における強度値は全て同一であることが望ましい。しかしながら、実際には、ブランク・エリアには空間的アーチファクトが存在することがあり、これらアーチファクトは、照明の補正を計算する上では、無視することが好ましい。このように、所与のブランク・エリア行データ９２に沿ってピクセル単位の変動が存在することがある。シェーディングやその他のずれ（収差）が、リニア・アレイの長手方向に（つまり、ブランク・エリア高さ９６に沿って）強度値の変動に影響を及ぼすことも考えられる。
【００６９】
図１１は、本発明にかかる実施形態による、ブランク・エリア９２に対応する画像ストライプ２０に対する、赤、緑、および、青の強度値を例示するグラフである。例示の形態においては、以下に記す３工程からなる手順を用いてブランク・エリア９２における各行のピクセルの平均強度を計算することができる。（ｉ）各カラー・チャンネルに対し、ブランク・エリア行データ１０２に含まれる各ピクセルの強度の平均を計算する。（ｉｉ）ステップ（ｉ）において算出した平均から５計数値より大きく離れている強度値を示すピクセルを除外する。（ｉｉｉ）ステップ（ｉｉ）において破棄したピクセルからの寄与を除いて、ステップ（ｉ）において最初に計算した平均値を再計算する。この手順により、ブランク・エリアにおける破片（デブリ）を除外することが可能となり、図１１に示すような各カラー・チャンネルに対するピクセルの強度値についての平均強度を求めることができる。
【００７０】
図１２は、本発明にかかる実施形態による、照明補正テーブル１１２を例示するブロック図である。例示の形態においては、照明補正テーブル１１２の各項目は、計算によって求めたものである。各項目は、各カラー・チャンネル、および、各ピクセルについて、白を表すものと定めた強度値と、ブランク・エリア９２において計算した平均値との比である。例えば、ピクセル第６０３番に対する平均赤強度が、２０３計数値であって、かつ、白は、各チャンネルに対し２４５計数値であると定められるならば、その照明補正テーブル１１２の項目は、２４５／２０３、または、１．１９７となる。続いてキャプチャするデータについては、ピクセル固有であってなおかつカラーに固有の、照明補正テーブル１１２の項目を、スキャナが出力する実際の強度に乗算して補正する。
【００７１】
図１３は、本発明にかかる実施形態による、複数のカラー・チャンネルを備えたデータ・ライン３４を含む画像ストライプ２０を例示するブロック図である。異なる波長の光はスキャナの光学系において僅かに異なる光路を通るため、色収差が発生し、ストライプの最外縁部における複数のピクセルにずれが生じる。長波長光（赤）では、青色光のストライプよりも僅かに広がったストライプが生じる。色収差の補正は、ライン・スキャン画像データの独立したカラー・チャンネルのピクセルを、所定の量だけストライプ２０の縁部から「内側」へずらす工程を含む。色収差の補正に必要なピクセルのずらしの量（シフト量）については、実験的に（経験的に）定める。この、所定のピクセルシフト量は、スキャナの光学系の関数であるから、異なる光学系設計においては、より多い、または、より少ない色収差が生じることがある。
【００７２】
例示の実施形態においては、移動方向２８を有するリニア・アレイ型スキャナを用いて２０４８ピクセルの高さを有するストライプ２０をキャプチャする。赤色チャンネルを、カラー・チャンネル・アレイ２７８として示す。この赤色チャンネルを、複数のピクセルのゾーンに分割する。（ｉ）最も外側のゾーンＡ（２７６）は、１３９個のピクセルを含む。（ｉｉ）中間のゾーンＢ（２７４）は、３６０個のピクセルを含む。（ｉｉｉ）中間のゾーンＣ（２７２）は、３６０個のピクセルを含む。（ｉｖ）中央のゾーンＤ（２７０）は、３３０個のピクセルを含む。各ゾーンを、別々の、固定のピクセル量だけ内側にずらすことが望ましい。例えば、ゾーンＡに含まれるピクセルを、内側に３ピクセルだけずらし、ゾーンＢに含まれるピクセルを内側に２ピクセルだけずらし、ゾーンＣに含まれるピクセルを内側に１ピクセルだけずらし、そして、ゾーンＤに含まれるピクセルについてはずらさない。
【００７３】
色収差を補償するためのピクセルのずらし（シフト）を行うことにより、オリジナルの画像データよりも僅かに狭くなったストライプ２０を生成し、３未満のカラー・チャンネルを有する縁部の過剰ピクセルをトリミングすることが望ましい。ピクセルのゾーンを３つしか定めないような場合、ピクセルのずらし（シフト）量は、緑色カラー・チャンネルについては、少なくする。青色カラー・チャンネルのピクセルは、一切ずらさない。（例えば、１０００ピクセルといった、）もっと短いストライプの場合、ピクセルのずらし量を、ストライプの高さに基づいて比例配分することが望ましい。
【００７４】
図１４は、基準画像８０を例示するブロック図である。基準画像８０は、標準画像タイル１１４を有する。標準画像タイル１１４は、タイル状の標準的ＴＩＦＦ画像形式に従う。注記するが、画像ストライプを論理的に組織化して標準画像タイル１１４を編成する工程は、キャプチャしたストライプ２０にかかるデータの組織化に関係する工程であり、画像の取得方法とは無関係である。個々の画像タイルをＣＣＤカメラを用いて取得する従来型の画像タイリング・システムとは異なり、標準画像タイル１１４は、当業者にとっては周知の、高解像度画像を操作して組織化する周知の方法を用いている。
【００７５】
タイル状のＴＩＦＦ画像の利点は、周知の通りである。例えば、参照により本願に含めるＴＩＦＦ仕様書改訂６．０（ＴＩＦＦ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ，Ｒｅｖｉｓｉｏｎ６．０）（１９９２年６月３日）は、高解像度画像のタイリングの利点を論じている。これら利点には、画像に対するアクセスの効率化と圧縮の向上が含まれる。よって、リニア・アレイ型スキャナを用いてストライプの画像データを取得することが、画像データをキャプチャする最も効率的な方法であると言える。画像をキャプチャした後においても、画像ストライプを標準画像タイル１１４を編成する上で顕著な有利点が存在する。画像ストライプをタイリングすることの有利点には、基準画像８０の部分領域に対する迅速なアクセスが可能になること、画像ビューイング・ソフトウェアを用いた迅速なパンおよびズームをサポートすること、および、画像データの処理、が含まれる。
【００７６】
例示の形態においては、基準画像８０は、５０，０００個のピクセル（幅）かける３０，０００個のピクセル（高さ）を有する。基準画像８０は、ディスプレイ画像２５０のような領域を複数備えることもできる。たとえば、ディスプレイ画像２５０は、１，２８０ピクセルかける１，０２４ピクセルの領域でよい。この領域は、標準的なコンピュータ・モニタで表示できるピクセルの典型例である。
【００７７】
基準画像８０を保存、および、アクセスする方法の１つは、それぞれが１ピクセルかける５０，０００ピクセルを有する３０，０００個の別個独立のストライプを保存することである。しかしながら、ディスプレイ画像２５０を表示しようとすれば、（わずかでも）ディスプレイ画像２５０に寄与する１ピクセルのストライプそれぞれの部分にアクセスし、読み出さなければならない。このような場合、そういった１，０２４個のバッファを読み出し、各バッファから１，２８０ピクセルを表示しなければならない。総計で５１．２百万（５１２０万）ピクセル（５０，０００×１，０２４）を読み出し、そして、総計１．３百万（１３００万）ピクセルを表示することになる。読み出さなければならない画像データの量を表示される量で割った比は、４０（５１．２／１．３）である。この比は、個別分離したストライプとして保存された画像データを観察する上での相対的な非効率性を示す測度である。
【００７８】
５０，０００×３０，０００ピクセルを有する基準画像８０を保存し、アクセスする別の方法は、画像全体を単一の画像として保存し、その全体画像を、たとえば２４０ピクセルかける２４０ピクセルの標準画像タイル１１４に論理的に分割することである。そうすれば、標準画像タイル１１４に論理的に分割される単一の連続した（ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ）基準画像８０が生成される。その後、１，２８０×１，０２４ピクセルのディスプレイ画像２５０を表示するためには、最大で６×５個の標準画像タイル、または、１，４４０ピクセル×１，２００ピクセル（１．７ＭＢ）に対応するデータのみを読み出すだけでよい。そのような態様においては、読み出さなければならない画像データ量を表示される量で割った比は、１．３である。個別分離した画像ストライプを用いた場合に対し、標準画像タイルを用いた場合ではかなりの改善が見られる。ＴＩＦＦファイル形式、および、ＪＰＥＧ２０００圧縮標準規格は、利便性の高い単一のファイル形式にて、大きな基準画像を組織化し、標準画像タイル１１４を編成することをサポートしており、有利である。
【００７９】
図１５は、本発明にかかる実施形態による、画像ストライプを基準画像にアセンブル（ａｓｓｅｍｂｌｅ）して基準画像を形成する処理を例示するフロー図である。まず、ステップ２００において、高解像度ライン・スキャナを用いて画像ストライプを取得する。画像ストライプは、一度にひとつのデータ・ラインとして（、つまり、ピクセル１カラム）で取得される。ある形態においては、基準画像のアセンブルに必要な全てのストライプを、逐次的に（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｌｙ）取得する。データは、一度にひとつのデータ・ラインとしてキャプチャされることが望ましく、また、データは、高品質でフォーカスのよい画像データであることが好ましい。
【００８０】
ストライプ取得ステップでは、同期フラグを用いて、ライン・スキャナのデータ・キャプチャ開始時を示すことが好ましい。ある形態においては、同期フラグは、マイクロスコープ・スライドを動かすメカニカル・ステージに接続したポジション・エンコーダから出力されるハードウェア的なトリガである。この同期フラグといった粗い位置合わせの手法を用いれば、ライン・スキャナが一のストライプの取得を完了し、そして、次のストライプの取得の準備ができたとき、適切かつ効率的かつ正確な位置でストライプの取得を確実に開始することができる。
【００８１】
ストライプを取得した後、ステップ２０２において、画像データに対し、シェーディング、ピクセル単位の不均一性、および、ガンマ補正といったその他必要な画像の充実化（エンハンスメント）を行う補正を行う。照明に関する補正は、一度に一のデータ・ラインについて行い、ストライプの全域について補正することが好ましい。照明に関する補正は、データのキャプチャの間に行ってもよい。
【００８２】
ある実施形態においては、すでに図１２を参照し説明したような照明の補正のための参照物を用いて、ピクセルごと、カラー・チャンネルごとの調整を、照明の補正において画像ストライプに対して行うことができる。照明補正用の参照テーブル（ルック・アップ・テーブル）を用いれば、非常に迅速に処理が行えるため、有利である。なぜなら、ストライプの一部である、入力されるピクセルの値を、単純に別の値に置き換えればよいだけであって、複雑で時間のかかる計算をする必要がないからである。
【００８３】
次に、照明の補正の後、ステップ２０４において、ストライプの色収差に関する補正を行う。色収差に関する補正の処理は、一度に、画像データの一のデータ・ラインに対して行い、ストライプの全域に対して色補正を行う点において、照明の補正に類似する処理である。色収差の補正は、データ・キャプチャや照明の補正と同時的に行うことが好ましい。
【００８４】
ストライプに対し、色収差の補正を行った後、本システムは、ステップ２０６において、すでにキャプチャされた隣接するストライプがあるか、判定する。キャプチャしたストライプが基準画像の第１のストライプである場合、利用可能な隣接ストライプが存在しない。よって、処理はステップ２００へ戻り、別のストライプを取得する。キャプチャしたストライプが基準画像の第２、またはそれ以降のストライプである場合、ステップ２０８に記載のように、隣接したストライプをメモリへロードする。
【００８５】
隣接ストライプの全てをメモリへロードするかわりに、隣接ストライプのうちの小さな部分領域だけを使用できれば、なお好ましい。例えば、ストライプが２，０００×６０，０００ピクセルで構成される場合、先にキャプチャした隣接ストライプの隣接する縁部に近い部分から、４０×６０，０００ピクセルで構成されるサブ・ストライプをメモリへロードする。加えて、キャプチャしたストライプの、上記した隣接した縁部に近い部分から、４０×６０，０００ピクセルの第２のサブ・ストライプをメモリへロードする。これら、２つのストライプの、２つの向かい合った４０ピクセル幅のサブ・ストライプ領域は、２つのストライプを正確に位置合わせするのに十分なオーバーラップ部分を有することが望ましい。その処理は、ステップ２１０において行う。このような位置合わせ手法では、隣接するストライプを正確に位置合わせするのに要するシステム・リソースが大幅に削減されるため、有利である。
【００８６】
上記の処理で生成される位置合わせにかかる情報は、位置合わせしたストライプの全てについて蓄積され、ステップ２１２に示すとおり、ｘ軸ピクセル・オフセット、および、ｙ軸ピクセル・オフセットとしてストライプ・オフセット・ファイルに保存される。ある実施形態においては、ストライプ・オフセット・ファイルの各行の形式を、＜ファイル名＿ｎ．ｔｉｆ  ｘ−オフセット  ｙ−オフセット＞とする。ここで、ｎは、ストライプ番号であり、ｘ−オフセットは、隣接ストライプの水平方向のオフセットのピクセル数であり、ｙ−オフセットは、隣接ストライプの鉛直方向のオフセットのピクセル数である。図１６は、本発明にかかる実施形態による、ストライプ・オフセット・ファイルの例を示すブロック図である。当然のことだが、別の実施形態において、ｘ−オフセット値が鉛直方向のオフセットを表し、ｙ−オフセット値が水平方向のオフセットを表してもよい。
【００８７】
上記したサブ・ストライプを用いてストライプを位置合わせするのと並行し、ストライプからサムネイル画像を抽出する。基準画像に含まれるストライプのそれぞれに関するサムネイル画像を組み合わせれば、基準画像全体に関するサムネイルが生成されることが好ましい。よって、ステップ２１４においては、サムネイル画像ファイルを更新し、キャプチャしたストライプのサムネイル画像を保存する。典型的な、基準画像に関するサムネイル画像を５００×３００ピクセルとし、ビューイング・ソフトウェアが、キャプチャしたストライプのファイルから直接的に当該画像データを読み出して使用することが好ましい。
【００８８】
ストライプを位置合わせし、サムネイル・ファイルを更新した後、ステップ２１６において、ストライプを論理的に組織化し、標準画像タイルを編成する。これらの標準画像タイルが大きな基準画像へのインデックスとして機能し、ビューイング・ソフトウェアを用いて基準画像のさまざまな部分領域に迅速にアクセスして観察できることが望ましい。ストライプに関する標準画像タイルを定めた後、ステップ２１８においては、ストライプをディスクまたはその他のデータ記憶装置に記録することができる。
【００８９】
あるいは、標準画像タイルを、オープンＴＩＦＦファイル（ｏｐｅｎ  ＴＩＦＦ  ｆｉｌｅ）に記録してもよい。そのような形態においては、ＴＩＦＦファイルに記録する前に、標準画像タイルをＪＰＥＧ２０００を用いて圧縮することが好ましい。加えて、標準画像ファイルを、オープンＴＩＦＦファイルへ記録するならば、元の（ネイティブの）ストライプを、ディスクへ記録せずに破棄することも可能である。
【００９０】
ステップ２２０において、基準画像全体をキャプチャするのにさらなるストライプをキャプチャする必要があると判断した場合、処理は、ステップ２００へ戻り、次のストライプを取得する。基準画像を、完全にキャプチャし、さらなるストライプの取得が必要でなければ、処理は完了し、ステップ２２２に示すように終了する。
【００９１】
図１５に示したフローにおいては、３つの出力物がある。第１は、基準画像を構成する複数のストライプであり、それらはディスクに保存される。それらは、ＴＩＦＦ形式で記録され、効率的に観察されることを目的として論理的に標準画像タイルを組織編成することが好ましい。第２は、完全な基準画像のサムネイル画像である。これは、ＴＩＦＦ形式であることが好ましい。第３は、ストライプ・オフセット・ファイルである。これは、基準画像を構成する隣接ストライプに関する位置合わせのオフセットを示す。
【００９２】
また上記とは異なって、単一のＴＩＦＦファイルのみを上記処理で生成してもよい。そのような形態においては、その単一のＴＩＦＦファイルが、複数のＪＰＥＧ２０００圧縮画像タイルを含んだ基準画像を構成することが好ましい。あるいは、単一のＴＩＦＦファイルが、さまざまに異なる中間的な解像度の画像、および、サムネイル画像を含んでもよい。また、これらの画像が、低解像度で基準画像の全体を表していることが好ましい。
【００９３】
画像データ・ファイルの組織化
バーチャル・スライドを保存するには、少なくとも２つの適切な方法がある。第１には、バーチャル・スライドを、基準画像、ならびに、１つまたは複数の異なる解像度の中位画像（中間的画像）を含む単一のＴＩＦＦファイルとして保存することができる。そして、これら画像はそれぞれ、複数の画像タイルに組織化されている。第２には、バーチャル・スライドを、画像ストライプのセットとして、ストライプ・オフセット・ファイルと併せて保存することができる。ここで、ストライプ・オフセット・ファイルは、ストライプを、連続した（隣接した）基準画像に位置合わせするための物理的な配置にかかる情報を有する。
【００９４】
画像ストライプを、標準画像タイルに組織化された連続した（ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ）基準画像を有する単一のＴＩＦＦファイルとして保存することにより、ライン・スキャナを用いてキャプチャした非圧縮の基準画像を迅速かつ効率的に観察することが可能である。本例が示すように、１ピクセル幅の個別のストライプを読み出す場合と標準画像タイルを読み出す場合との大幅な観察効率の違いは、バーチャル・スライド・ファイルを適切に組織化することの重要性をよく示唆する好例である。このような画像データ・ファイルの組織化の目的は、コンピュータ・モニタ上に任意のズーム・レベル（倍率）で、ユーザが選択した基準画像の領域を効率的に表示することである。
【００９５】
図１７は、本発明にかかる実施形態による、バーチャル・スライドを観察するプラットフォームの例を示す図である。ディスプレイ画像２５０が、モニタ２５２上に表示される。ディスプレイ画像２５０は、所与の表示解像度で表示可能な全てのピクセルを含んでいる。ディスプレイ画像は、一般的に、ツールバー、テキスト、および、１つもしくは複数の以下の画像を有する。以下の画像には、サムネイル画像２４０、中位ズーム画像２２６、および、高解像度画像２４６を含む。高解像度画像２４６は、好ましくは、高解像度なバーチャル・スライドにおける関心領域（ＲＯＩ）に対応する。また、サムネイル画像２４０は、サムネイルＲＯＩ２４２を含み、中位ズーム画像２２６は、中位ズーム画像ＲＯＩ２４４を含む。
【００９６】
サムネイル画像２４０は、画像全体の非常に低解像度な画像を示すものであり、顕微鏡的ディテールを与える。サムネイル画像２４０は、先述の画像アセンブル処理の間に生成したサムネイル・ファイルと同一でよい。中位ズーム画像２２６は、従来の顕微鏡で低い光学的倍率で、大抵は、２ｘ（２倍）倍率の対物レンズを用いた際に観察されるものとほぼ一致するものであることが望ましい。
【００９７】
高解像度画像２４６は、一般に、基準画像の本来の（ネイティブの）解像度に対応することが望ましく、従来の顕微鏡で高い光学的倍率で、２０ｘもしくは４０ｘの倍率またはそれ以上の倍率の対物レンズを用いた際に観察されるような画像データの解像度に匹敵するように構成される。
【００９８】
明らかなことだが、これら３つの画像のいずれに対しても、解像度を固定する必要はなく、また、これら３つの画像を全て同時的にディスプレイ画像２５０に表示する必要性もない。バーチャル・スライドをディスプレイ・モニタで可能な限り効率よく観察することができるように、これら、および、関連する画像を表示する方法、サイズを決定する方法、組織化する方法は、ほかにも多々存在する。先述の画像ファイルの組織化の試みは、このようなアプリケーションを効率的に支援することにある。（位置合わせした複数のストライプから得られる）基準画像に論理的にインデックス付けして標準画像タイル化する手法により、基準画像の全ての解像度の画像データにアクセスする効率性が大幅に向上する。
【００９９】
論理的に標準画像タイルに分割した画像は、本来の１：１解像度において、比較的容易にパンすることができる。なぜなら、進めた（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ）画像タイルを表示すればよいからである。しかしながら、このような標準画像タイルの利点にもかかわらず、基準画像の１：１解像度よりも低い解像度において、パンを行うことは困難である。例えば、中位ズーム画像２２６をパンすることは、−たとえ標準画像タイルに組織化された比較的少数のストライプにかかる処理であったとしても−、非常に困難である。この中位ズーム画像２２６は、基準画像から利用可能な画像データ量の１／１００を描写する。このような解像度におけるパンニングでは、（低解像度においては）比例的に大きくなる中位ズーム画像２２６の領域を表示するのに必要な、大量のストライプを開いて基準画像の多くの標準画像タイルにアクセスする必要がある。
【０１００】
本例においては、１００倍もの標準画像タイルにアクセスし、副標本化（サブサンプリング）し、中位ズーム画像２２６を更新するのに必要な適当なピクセルを抽出する必要がある。多くの標準画像タイルを開いてそのような多数の標準画像タイルを副標本化するのに必要なディスク・アクセスおよび処理のオーバーヘッドは、いかなるビューイング・ソフトウェアであっても受け容れ難いようなパフォーマンスになる。
【０１０１】
図１８は、本発明の実施形態による、効率的な観察（ビューイング）を可能とするように構成されたバーチャル・スライド・画像ファイルの例を示す図である。バーチャル・スライドを、異なる解像度レベルでピラミッドに組織化することにより、迅速なズームおよびパンを行うことが、特化したビューイングおよび処理ソフトウェアを用いることで容易になる。
【０１０２】
ピラミッドの基部は、基準画像８０である。基準画像８０は、基準標準画像タイル２６０へ、論理的に分割される。各基準標準画像タイル２６０は、基準画像８０の２４０×２４０ピクセルの領域を表す。低解像度画像からなるピラミッドは、基準画像から、基準画像のピクセルを定率で平均化（直線的に平均化）して生成される。これら低解像度画像は、それ自体が、２４０×２４０ピクセルのサイズの中位ズーム画像タイル２６２に論理的に組織化され、インデックス化されている。ピラミッドにおいては、１つもしくはそれ以上のレベルの中位ズーム画像２２６を所望の副標本化間隔で備えることができる点で有利である。ピラミッドの頂部は、サムネイル画像２４０であることが望ましく、サムネイル画像２４０は、標準画像タイルを組織しない。サムネイル画像２４０のアスペクト比は、基準画像８０のアスペクト比と同一であることが好ましい。
【０１０３】
例示の実施形態においては、サムネイル画像２４０の大きさは、２４０×２４０ピクセルである。サムネイル画像２４０、基準画像８０を数に含めない場合、例示の画像ピラミッドは、２つのレベルしかない。第１レベルは、中位ズーム画像２６２であり、４×４個の中位ズーム標準画像タイル２６２、すなわち、９６０×９６０ピクセルに論理的に分割される。第２中位レベルは、２×２個の標準画像タイル２６２、すなわち、４８０×４８０ピクセルに論理的に分割される。基準画像８０は、８×８個の標準画像タイル２６０、すなわち、１，９２０×１，９２０ピクセルに論理的に分割される。２つの中位レベル画像がそれぞれ、基準画像８０に対して２：１、および、４：１の副標本化比を示すことが望ましく、また、画像サイズの増分は、基準画像８０のみの場合に較べて３１．２６％（１／４＋１／１６）である。
【０１０４】
下表は、上記の簡略的な例をまとめた表である。
【表１】
0005466142.tif 000002
【０１０５】
２：１、４：１、１６：１、３２：１、６４：１等に対応するレベルにおいて低位レベルのピラミッドを生成する趣旨は、当業者であれば理解することができるであろう。例えば、周知のフラッシュピックス（「ＦＰＸ」）形式は、ＪＰＥＧ形式に基づく漸進的に解像度が低くなる画像を用いたピラミッド形式を採用する。顕微鏡画像に対して、ＪＰＥＧで圧縮できる限界は、およそ１０：１である。フラッシュピックスによるピラミッドの手法によって、最終的な画像ファイルが３３％（１／４＋１／８＋１／１６＋１／３２＋１／６４＋．．．＝１／３）増大するとするなら、およそ８：１の圧縮で、総体的に最良の結果を得ることができる。このレベルの圧縮は、複数のギガバイト画像を取り扱う場合においては、実際的なものではない。フラッシュピックスに関する別の限界として、特定の副標本化レベルにおいてのみ、画像データを得ることができ、連続的なズームがサポートされておらず、ピラミッドを構成する全ての画像の総量が２ＧＢまでに限定されている点が上げられる。
【０１０６】
本発明にかかる実施形態において、適用されるピラミッド手法は、以下の点において、フラッシュピックスの手法と異なる。（１）圧縮は、ＪＰＥＧ２０００標準規格に基づく。（２）中位レベルの数を大幅に削減する。（３）連続的ズームが可能である。最後に、（４）バーチャル・スライドのサイズを事実上限定しない。下表は、５６ＧＢのデータを有する基準画像８０と、バーチャル・スライド用に生成した中位レベル画像との相対比を例示する表である。
【表２】
0005466142.tif 000003
【０１０７】
注目されたいのは、２４０×２４０ピクセルの標準画像タイルのサイズは、任意的なものではない点である。標準画像タイルのサイズは、３：１もしくは４：１の比を有する中位レベル画像の整数副標本化を容易ならしめるために選択したものである。この他の好適な標準画像タイルのサイズには、２５６×２５６ピクセルが含まれる。
【０１０８】
ＪＰＥＧ２０００は、ウェーブレット・テクノロジーを用いた画像圧縮の標準規格であり、ＪＰＧ圧縮画像においてよく見られるブロック状のアーチファクトがない。ＪＰＥＧ２０００テクノロジーは、（例えば、２の冪で）連続的に次第に低くなる周波数で画像を標本化する工程を含む。周波数に関するデータを用いれば、原初の（オリジナルの）画像から、２の冪だけダウン・サンプリングした異なる解像度の画像を再構成することもできる。２の冪の間の解像度レベルは、その次に大きな利用可能なレベルからの補間（たとえば、ダウン・サンプリング）により合成する。
【０１０９】
表２に示したような実施形態においては、サムネイルの比率は、基準画像の１％に満たない。レベル間間隔は、２：１よりも大きく、そうすることで、基準画像のサイズにたった７％だけ追加することになるという有利点が生じる。画像の四分体（象限（カドラント））は、ＪＰＥＧ２０００圧縮標準規格を用いて圧縮され、さらに高い圧縮率を達成する。たとえば、クオリティ３０で７／９ウェーブレット・フィルタ・スキームを用いれば、５０：１の圧縮率で、大方の顕微鏡画像で受容可能な質を実現する。比率を７％増加させるピラミッドのレベルの追加を行えば、全体の圧縮率にしておよそ４５：１を実現することができる。
【０１１０】
さらには、各標準画像タイルそれ自体が圧縮ＪＰＥＧ２０００画像であるため、基準標準画像タイル２６０のそれぞれが自身のＪＥＰＧ２０００ピラミッド構造を有する点も有利である。ＪＥＰＧ２０００に内在する固有のピラミッド構造により、この、タイルのＪＥＰＧ２０００ピラミッド構造を、規模にかかる追加費用を支出することなく、利用することができる。内在するＪＰＥＧ２０００のピラミッド構造により、ピラミッドに含まれる最近のレベルから、中位解像度の画像を補間により生成することが可能である。
【０１１１】
ピラミッド・スキームは、画像のレイヤ（例えば、基準、中位、および、サムネイル）を複数備えることができるため、好適なファイル形式においては、複数の画像を一緒に保存することが可能である。タグ付画像ファイル・フォーマット（「ＴＩＦＦ」）では、ちょうどそのような機能が提供されている。さらに、ＴＩＦＦは、その他の魅力的な特質を有する。それら特質には、（ｉ）ＴＩＦＦは、非専売の、パブリックな標準規格であること、（ｉｉ）通常、効率の高いオープン・ソースの実装形態（たとえば、ｌｉｂｔｉｆｆ）を入手可能であること、（ｉｉｉ）ＴＩＦＦは、標準画像タイルを含む、様々な画像の組織化をサポートすること、（ｉｖ）カラー・チャンネルの数、カラー・チャンネルにおけるサンプルのビット・サイズ、および、色空間（ＲＧＢ、ＹＣＣ、ＨＳＶ等）といった様々な画像特性をサポートすること、（ｖ）ファイルに対するアクセス方法で外部的に実現される方法を含む、様々な圧縮技術をサポートすること、（ｖｉ）任意の大きな画像をサポートすること、および、（ｖｉｉ）画像ファイルに、アプリケーション固有の指標を保存することをサポートすること、を含む。
【０１１２】
ある実施形態においては、ＴＩＦＦファイルを、バーチャル・スライドのファイル形式として用いる。例えば、ＴＩＦＦファイルに含まれる第１の画像を基準画像８０とし、ピラミッド状に、サムネイル画像２４０および中位レベル画像２２６を従える。中位レベル画像を、一つ以上備えることができる。基準画像８０および中位レベル画像２２６は、基準画像タイル２６０と同様にして論理的に標準画像タイルに組織化され、各標準画像タイルは、好都合なことに、例えばＪＰＥＧ２０００で圧縮される。
【０１１３】
図１９は、本発明にかかる実施形態による、バーチャル・スライド２６８生成用画像圧縮部２６６を例示するブロック図である。画像圧縮部２６６への入力は、論理的に標準画像タイルが組織され、好ましくはＴＩＦＦ形式で保存されたストライプ２２２、および、ストライプ・オフセット・ファイル２２８である。バーチャル・スライド２６８の生成においては、サムネイル・ファイルを必要としない点を注記する。むしろ、画像圧縮部２６６は、バーチャル・スライドの生成と同時的に基準画像をダウン・サンプリングしてサムネイル画像を生成することができる。
【０１１４】
ある実施形態においては、画像圧縮部２６６は、ソフトウェア・プログラムである。このプログラムは、ＡｃｔｉｖｅＸコントロールであって、バーチャル・スライドを構成するピラミッド・レベルを生成し、圧縮し、そして、画像ファイルのトリミング（クロップ）、スケーリング、回転、および充実化（エンハンス）をも行うために用いられる。画像圧縮部２６６の顕著な特徴としては以下が挙げられる。
当該特徴には、
（ｉ）様々な圧縮スキーム（ｒａｗ、可逆ＬＺＷ（ＬＺＷロスレス）、非可逆ＪＰＥＧ（ＪＰＥＧロッシー）、および、非可逆ＪＰＥＧ２０００（ＪＰＥＧ２０００ロッシー））および、組織化（ラスタ化、ストリップ化、タイル化）による入力ＴＩＦＦファイルをサポートすること、
（ｉｉ）合成用入力ファイルをサポートすること、
（ｉｉｉ）様々な圧縮スキーム（ｒａｗ、可逆ＬＺＷ（ＬＺＷロスレス）、および、非可逆ＪＰＥＧ２０００（ＪＰＥＧ２０００ロッシー））および設定可能なタイルのサイズで出力ＴＩＦＦファイルを生成可能であること、
（ｉｖ）随意的に（ＴＩＦＦファイルに別個の画像として保存される）特定の大きさのサムネイル画像を生成可能であること、
（ｖ）基準画像とサムネイル画像との中間にあって、ある特定の間隔で１つまたは複数の中位解像度画像を生成し、出力ＴＩＦＦファイルに第３、第４等の画像として保存可能であること、
（ｖｉ）大きな画像（例えば、幅および高さが２００，０００ピクセル）をサポートすること、ならびに、
（ｖｉｉ）所望の大きさへのダウン・サンプリングもしくはアップ・サンプリングする高忠実度スケーリング・ルーチンをサポートすること、が含まれる。
【０１１５】
項目（ｉｉ）に関し、合成用ファイルは、画像のモザイクを記述するテキストファイル（例えば、．ｔｘｔ）であって、組み合わせることによってソース画像を形成する。当該テキストの各ラインは、画像のファイル名、ならびに、合成画像において当該画像が位置するところのＸおよびＹオフセットが含まれる。例えば、図１６に示すストライプ・オフセット・テーブルは、合成用ファイルである。
【０１１６】
別の実施形態においては、画像圧縮部２６６は、ブランクＴＩＦＦファイルを生成し、キャプチャしたストライプから標準画像タイルのみを受け取る。これらのタイルは、当該ＴＩＦＦファイル内に配置され、基準画像に編成される。追加的な中位ズームレベル画像も、バーチャル・スライド２６８の頂部に位置するサムネイル画像と共に生成され、ＴＩＦＦファイルに配置される。
【０１１７】
バーチャル・スライドにかかる処理の処理時間を改善するため、画像処理が高速化された専用のハードウェアを用いてもよい。本文においては、ハードウェアは、この処理に特化した、制御用コンピュータのサブシステムを指す。特に、用語ハードウェアは、現代的なハードウェアがハードウェア、メモリ、および、ソフトウェアの組み合わせからなるという事実を含めた意味を有する。
【０１１８】
画像処理工程の幾つかは、画像ストライプを取得する際、ライン・スキャン用のカメラのイーターフェース・ボード／フレーム取り込み器（フレーム・グラバ）において処理してもよい。実際、全ての画像処理をフレーム取り込み器において行い、自動的に、サムネイル画像、全ての中位レベル画像、および、基準画像に対する圧縮標準画像タイルを取得することも考えられる。また、幾つかの画像処理工程をフレーム取り込み器において行い、その余の画像処理工程を制御用コンピュータのソフトウェアにおいて行い、そして、（フレーム取り込み器とは異なる）他のハードウェアを用いて最終的な圧縮を行うことも可能である。最終的な圧縮は、最も計算力を要する工程である。リニア・アレイ型スキャナからの画像データを圧縮する好適な方法として、モジュール型の処理用構成要素を備えた処理ボードを用いる方法がある。処理用構成要素を追加することで、より高速なデータ圧縮が可能となる。
【０１１９】
別の実施形態においては、比較的安価なマルチプロセッサ型コンピュータを利用できる有利点が存在する。このような実装形態においては、一方のプロセッサを用いてデータの取得、キャプチャ・デバイスとの接続、および、照明の補正や色収差の補正といった調整処理を行うことができる。第２のプロセッサは、データの取得と並列して、画像圧縮のタスクを実行することに用いることができる。この形態の有利点は、取得処理で得たキャプチャしたストライプを、中間的なディスクへの保存を行わず直接的に圧縮および組織化処理へ渡すことができることである。先に例示して議論したように、キャプチャしたストライプは、特に圧縮の前では大きく、よって、これらのストライプを記録しまた読み出すのに要するディスクのＩ／Ｏオーバーヘッドが非常に大きい。したがって、この形態では、完全に組織化された状態のバーチャル・スライドに対しより迅速にアクセス可能となり、しばしばネットワークを介して迅速にバーチャル・スライドを共有する必要がある遠隔顕微鏡法のような多くの用途に対し、多大な利益をもたらす。
【０１２０】
バーチャル・スライド・システム構成
図２０は、本発明にかかる実施形態による、バーチャル・スライドのデータ管理システムを例示するブロック図である。スライド・スキャン・システム３３０は全体として、複数の構成要素を有する。それら構成要素は、スライド・スキャナ２７０、研究室コンソール２７２、サポート・コンソール２７６、画像アナライザ２７８、画像ビューワ・クライアント３００、および、画像サーバ３２０を含む。例示の実施形態においては、複数の構成要素は、ネットワーク３１２で通信可能に接続される。あるいは、構成要素の幾つかを、単一の独立したハードウェア・コンポーネントに一体化してもよい。このハードウェア・コンポーネントは、一体化した構成要素を格納する。例えば、画像サーバ３２０および画像アナライザ２７８を一体的に構成してもよい。このような実施形態においては、一体化されている構成要素間では、ネットワーク３１２ではなく、プロセス間通信（パイプ、スワップ・ファイル等）で通信すればよい。
【０１２１】
ネットワーク３１２は、ローカルのネットワーク即ちＬＡＮ、ＷＡＮ、ワイヤレス・ネットワーク、インターネットを含むその他の通信ネットワークでよい。ネットワーク３１２は、リニア・アレイ型マイクロスコープ・スライド・スキャナの画像に関連する大量のデータを効率よく高速に転送することができる十分な帯域幅を有することが好ましい。
【０１２２】
さらには、スライド・スキャナ２７０は、スライド・スキャナ制御部プログラム２８２を備えることが好ましい。画像サーバ３２０は、画像ファイル３２８等としてデータ保存領域に、スライド・スキャナ２７０が生成したバーチャル・スライドを保存することが好ましい。画像ビューワ・クライアント３００は、バーチャル・スライドの遠隔観察（リモート・ビューイング）が可能に、画像サーバ３２０と通信するように構成されることが好ましい。また、研究室コンソール２７２は、例えばスライド・スキャナ操作部プログラム２７４を用いて、１つまたは複数のスライド・スキャナ２７０を制御することが好ましい。同様、サポート・コンソール２７６は、同じくスライド・スキャナ操作部プログラム２７４を用いて、１つまたは複数のスライド・スキャナ２７０を制御することが好ましい。最後に、画像アナライザ２７８は、アルゴリズム・フレームワーク２８０および画像分析ソフトウェア３２８を備え、バーチャル・スライドの分析、処理、および、圧縮のための手段を供することが好ましい。アルゴリズム・フレームワーク２８０は、従来の画像分析ソフトウェアやアルゴリズムの、数ギガバイトのバーチャル・スライドに対する直接的適用を可能にする。
【０１２３】
ある実施形態においては、スライド・スキャナ２７０は、専用のコンピュータ・ハードウェアを備え、マイクロスコープ・スライドをスキャンするため、および、バーチャル・スライドを生成する処理力を供することが好ましい。スライド・スキャン・システム３３０のその他の構成要素、つまり、画像サーバ３２０、研究室コンソール２７２、サポート・コンソール２７６、画像アナライザ・サポート・コンソール２７６、画像アナライザ２７８、および、画像ビューワ・クライアント３００、は、単一のコンピュータに統合される。あるいは、必要に応じて複数のコンピュータに分散させてもよい。
【０１２４】
図２１は、本願明細書中の様々な実施形態と関連させて使用することができるコンピュータ・システム５５０を例示するブロック図である。例えば、コンピュータ・システム５５０は、リニア・アレイ型マイクロスコープ・スライド・スキャナ、画像サーバ、研究室コンソールもしくはサポート・コンソール、画像アナライザ、または、画像ビューワ・クライアントと連動させて使用してよい。コンピュータ・システム５５０はまた、バーチャル・スライドの圧縮といった、特定の莫大な計算力を要する手順もしくは工程を実行する、別個のシステムとして用いられてもよい。しかしながら、さらにその他のコンピュータ・システム、および／または、アーキテクチャを用いてもよいことは、当業者にとっては明白である。
【０１２５】
コンピュータ・システム５５０は、プロセッサ５５２のように、１つまたは複数のプロセッサを有することが好ましい。入出力の管理用補助プロセッサ、浮動小数点演算用補助プロセッサ、信号処理アルゴリズムの高速な実行に適化されたアーキテクチャを有する専用マイクロプロセッサ（例えば、デジタル・シグナル・プロセッサ）、主処理システムの下位に属するスレーブ・プロセッサ（例えば、バック・エンド・プロセッサ）、デュアルもしくはマルチプル・プロセッサ・システムのための追加プロセッサもしくはコントローラ、または、コプロセッサといった、追加的なプロセッサを備えてもよい。このような補助プロセッサは、個別のプロセッサでよく、また、プロセッサ５５２に統合されていてもよい。
【０１２６】
プロセッサ５５２は、通信バス５５４と接続することが好ましい。通信バス５５４は、コンピュータ・システム５５０の記憶装置とその他の周辺構成要素との間の情報の転送を容易とするデータ・チャンネルを有することができる。通信バス５５４は、さらに、データ・バス、アドレス・バス、および、コントロール・バス（図示せず）を含む、プロセッサ５５２との通信に用いる信号のセットを備えてもよい。通信バス５５４は、業界標準アーキテクチャ（「ＩＳＡ」）、拡張業界標準アーキテクチャ（「ＥＩＳＡ」）、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（「ＭＣＡ」）、周辺要素相互接続（ピーシーアイ）（「ＰＣＩ」）ローカル・バス、に準拠したアーキテクチャ、または、ＩＥＥＥ４８８汎用インターフェースバス（「ＧＰＩＢ」）、ＩＥＥＥ６９６／Ｓ−１００等を含む電気電子技術者協会（「ＩＥＥＥ」）の推奨する標準規格といった、標準的もしくは非標準的バス・アーキテクチャを含んでよい。
【０１２７】
コンピュータ・システム５５０は、主メモリ５５６、および、副メモリ５５８を備えることが好ましい。主メモリ５５６は、プロセッサ５５２上で実行するプログラムのための命令およびデータを記憶する。主メモリ５５６は、一般に、半導体ベースのメモリであり、例えば、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（「ＤＲＡＭ」）、および／または、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（「ＳＲＡＭ」）である。その他、半導体ベースのメモリの種類としては、例えば、シンクロナス・ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（「ＳＤＲＡＭ」）、ランバス・ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（「ＲＤＲＡＭ」）、フェロエレクトリック・ランダム・アクセス・メモリ（「ＦＲＡＭ」）、等や、リード・オンリー・メモリ（「ＲＯＭ」）がある。
【０１２８】
副メモリ５５８は、随意的に、ハード・ディスク・ドライブ５６０、および／または、例えば、フロッピー（登録商標）・ディスク・ドライブ、磁気テープドライブ、コンパクト・ディスク（「ＣＤ」）ドライブ、デジタル・バーサタイル・ディスク（「ＤＶＤ」）ドライブ等を含むリムーバブル記憶ドライブ５６２を含んでよい。リムーバブル記憶ドライブ５６２は、リムーバブル記憶メディア５６４からの読み出し、および／または、への読み出しを、周知の方法で行う。リムーバブル記憶メディア５６４は、例えば、フロッピー（登録商標）・ディスク、磁気テープ、ＣＤ、ＤＶＤ等がある。
【０１２９】
リムーバブル記憶メディア５６４は、コンピュータが実行可能なコード（つまり、ソフトウェア）、および／または、データが記録された、コンピュータが読み出し可能な媒体であることが好ましい。リムーバブル記憶メディア５６４に保存されたコンピュータ・ソフトウェア、または、データは、電気的通信信号５７８としてコンピュータ・システム５５０へ読み出される。
【０１３０】
別の実施形態においては、副メモリ（二次メモリ）５５８は、コンピュータ用のプログラムもしくはデータ、または、命令を、コンピュータ・システム５５０にロード可能とする類似の手段を含んでよい。そのような手段は、例えば、外部記憶メディア５７２およびインターフェース５７０である。外部記憶メディア５７２の例としては、外部ハード・ディスク・ドライブ、外部光学式ドライブ、外部磁気光学式ドライブがある。
【０１３１】
副メモリの別例は、プログラマブル・リード・オンリー・メモリ（「ＰＲＯＭ」）、消去可能プログラマブル・リード・オンリー・メモリ（「ＥＰＲＯＭ」）、電気的消去可能リード・オンリー・メモリ（「ＥＥＰＲＯＭ」）、または、フラッシュ・メモリ（ＥＥＰＲＯＭに類似したブロック単位のメモリ）といった半導体ベースのメモリを含む。また、ソフトウェアおよびデータをリムーバブル記憶ユニット５７２からコンピュータ・システム５５０へ転送可能な、その他あらゆる種類のリムーバブル記憶ユニット５７２およびインターフェース５７０も含まれる。
【０１３２】
また、コンピュータ・システム５５０は、通信インターフェース５７４を備えてもよい。通信インターフェース５７４は、コンピュータ・システム５５０と外部デバイス（例えばプリンタ）、ネットワーク、または、情報ソースとの間のソフトウェアおよびデータの転送を可能にする。例えば、コンピュータ・ソフトウェアまたは実行可能コードを、通信インターフェース５７４を介してネットワーク・サーバから転送してもよい。通信インターフェース５７４の例としては、２〜３の例を挙げれば、モデム、ネットワーク・インターフェース・カード（「ＮＩＣ」）、通信ポート、ＰＣＭＣＩＡスロットおよびカード、赤外線インターフェース、ならびに、ＩＥＥＥ１３９４ファイヤ・ワイヤがある。
【０１３３】
通信インターフェース５７４は、業界推奨プロトコル標準規格を実装することが望ましい。それらには、イーサネット（登録商標）ＩＥＥＥ８０２標準、ファイバ・チャネル、デジタル加入者線（「ＤＳＬ」）、非対称デジタル加入者線（「ＡＤＳＬ」）、フレーム・リレー、非同期転送モード（「ＡＴＭ」）、総合デジタル・サービス網（「ＩＳＤＮ」）、パーソナル通信サービス方式（「ＰＣＳ」）、トランスミッション制御プロトコル／インターネット・プロトコル（「ＴＣＰ／ＩＰ」）、シリアル回線インターネット・プロトコル／ポイント・ツー・ポイント・プロトコル（「ＳＬＩＰ／ＰＰＰ」）等があり、また、特別に作られた（カスタマイズした）、または、非標準プロトコルを用いてもよい。
【０１３４】
通信インターフェース５７４を介して転送されたソフトウェアおよびデータは、一般に、電気的な通信信号５７８の形態を有する。これら信号５７８は、通信・チャネル５７６を通じて通信インターフェース５７４に届くことが望ましい。通信チャネル５７６は、信号５７８を伝送する。そして、通信チャネル５７６は、様々な通信手段を用いて実装すればよい。２〜３の例を挙げれば、ワイヤもしくはケーブル、光ファイバ、従来の電話線、携帯電話網、無線（「ＲＦ」）網、赤外線網がある。
【０１３５】
コンピュータが実行可能なコード（つまり、コンピュータ・プログラムもしくはソフトウェア）は、主メモリ５５６、および／または、副メモリ５５８に記憶される。コンピュータ・プログラムは、通信インターフェース５７４を介して受信し、主メモリ５５６および／または副メモリ５５８に保存してもよい。このようなコンピュータ・プログラムを実行することにより、コンピュータ・システム５５０に先述の本願発明にかかる様々な機能を具備させることができる。
【０１３６】
本明細書において、用語「コンピュータ読み取り可能な媒体（メディア）」は、コンピュータが実行可能なコード（例えば、ソフトウェアおよびコンピュータ・プログラム）をコンピュータ・システム５５０へ提供することに用いることができるあらゆる媒体（メディア）を指す。これら媒体の例としては、主メモリ５５６、（ハード・ディスク・ドライブ５６０、リムーバブル記憶メディア５６４、および、外部記憶メディア５７２を含む）副メモリ５５８、ならびに、通信インターフェース５７４と通信可能に接続された（ネットワーク・インフォメーション・サーバもしくはその他のネットワーク・デバイスを含む）あらゆる周辺デバイスがある。これらコンピュータが読み取り可能な媒体は、実行可能コード、プログラムの命令、および、ソフトウェアをコンピュータ・システム５５０へ供する手段である。
【０１３７】
ソフトウェアを用いて実装される実施形態においては、ソフトウェアは、コンピュータが読み取り可能な媒体に記憶され、リムーバブル記憶ドライブ５６２、インターフェース５７０、または、通信インターフェース５７４を通じてコンピュータ・システム５５０へロードされる。このような実施形態においては、ソフトウェアは、電気的通信信号５７８の形態でコンピュータ・システム５５０へロードされる。ソフトウェアは、プロセッサ５５２において実行されることにより、プロセッサ５５２に、本明細書に既に記した創意溢れる機能的特徴を実行させる。
【０１３８】
例えば、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣｓ」）、または、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（「ＦＰＧＡｓ」）といった構成要素を用いて、主としてハードウェアを用いて様々な実施形態を実装することもできる。当業者であれば、本願記載の機能を実行可能なハードウェア形態の機械の実装も明らかであろう。様々な実施形態を、ハードウェアおよびソフトウェアの両方を組み合わせて実装することも可能である。
【０１３９】
本願にて図示し、説明したような、リニア・アレイ型マイクロスコープ・スライド・スキャナのデータ管理のためのシステムおよび方法は全て、上記本願発明の目的を達成することが可能である。当然のことだが、本願に示した説明および図は、本発明の好適な実施形態を示し、よって、本発明の目論む主題の典型例である。また、当然のことだが、本発明の範囲は、当業者にとって明らかな他の実施形態を包含する。本発明の範囲は、特許請求の範囲のみによって規定される。
【符号の説明】
【０１４０】
２０  ・・・  画像データ・ストライプ
２２  ・・・  リニア・アレイ視野
２４  ・・・  ストライプ幅
２６  ・・・  ストライプ高さ
２８  ・・・  移動方向
３０  ・・・  サブ・ストライプ
３２  ・・・  サブ・ストライプ高さ
３４  ・・・  データ・ライン
４０  ・・・  マイクロスコープ・スライド
４２  ・・・  スライド幅
４４  ・・・  スライド高さ
４６  ・・・  ラベル
４８  ・・・  標本
５０  ・・・  スキャン・エリア
５２  ・・・  スキャン・エリア幅
５４  ・・・  スキャン・エリア高さ
５６  ・・・  粗いストライプ・オフセット
５８  ・・・  オーバーラップ
６０  ・・・  粗位置整合同期フラグ
６２  ・・・  立ち上げ区間
６４  ・・・  ライン・スキャン・バッファ
６６  ・・・  有効ライン・スキャン・データ
６８  ・・・  粗い位置合わせにかかる不確かさ
７０  ・・・  参照ストライプ
７１  ・・・  対象物
７２  ・・・  位置整合されるストライプ
７４  ・・・  Ｘ−Ｙオフセット
７６  ・・・  合成画像
７８  ・・・  縁部
８０  ・・・  基準画像
９２  ・・・  ブランク・エリア
９４  ・・・  ブランク・エリア幅
９６  ・・・  ブランク・エリア高さ
９８  ・・・  ブランク・エリア第１行データ
１００  ・・・  ブランク・エリア第２行データ
１０２  ・・・  ブランク・エリア行データ
１０４  ・・・  ブランク・エリア最終行データ
１１２  ・・・  照明補正テーブル
１１４  ・・・  標準画像タイル
２２２  ・・・  ストライプ
２２６  ・・・  中位ズーム画像
２２８  ・・・  ストライプ・オフセット・ファイル
２４０  ・・・  サムネイル画像
２４２  ・・・  バーチャル・スライド関心領域
２４４  ・・・  中位ズーム画像ＲＯＩ
２４６  ・・・  高解像度画像
２５０  ・・・  ディスプレイ画像
２５２  ・・・  モニタ
２６０  ・・・  基準標準画像タイル
２６２  ・・・  中位ズーム画像タイル
２６６  ・・・  画像圧縮部
２６８  ・・・  バーチャル・スライド
２７０  ・・・  ゾーンＤ
２７０  ・・・  スライド・スキャナ
２７２  ・・・  ゾーンＣ
２７２  ・・・  研究室コンソール
２７４  ・・・  ゾーンＢ
２７４  ・・・  スライド・スキャナ操作部プログラム
２７６  ・・・  ゾーンＡ
２７６  ・・・  サポート・コンソール
２７８  ・・・  カラー・チャンネル・アレイ
２７８  ・・・  画像アナライザ
２８０  ・・・  アルゴリズム・フレームワーク
２８２  ・・・  スライド・スキャナ制御部プログラム
３００  ・・・  画像ビューワ・クライアント
３１２  ・・・  ネットワーク
３２０  ・・・  画像サーバ
３２８  ・・・  画像ファイル
３２８  ・・・  画像分析ソフトウェア
３３０  ・・・  スライド・スキャン・システム
５５０  ・・・  コンピュータ・システム
５５２  ・・・  プロセッサ
５５４  ・・・  通信バス
５５６  ・・・  主メモリ
５５８  ・・・  副メモリ
５６０  ・・・  ハード・ディスク・ドライブ
５６２  ・・・  リムーバブル記憶ドライブ
５６４  ・・・  リムーバブル記憶メディア
５７０  ・・・  インターフェース
５７２  ・・・  外部記憶メディア
５７４  ・・・  通信インターフェース
５７６  ・・・  通信チャネル
５７８  ・・・  電気的通信信号
【図１】
0005466142.tif 000004
【図２】
0005466142.tif 000005
【図３】
0005466142.tif 000006
【図４Ａ】
0005466142.tif 000007
【図４Ｂ】
0005466142.tif 000008
【図５】
0005466142.tif 000009
【図６】
0005466142.tif 000010
【図７Ａ】
0005466142.tif 000011
【図７Ｂ】
0005466142.tif 000012
【図８】
0005466142.tif 000013
【図９Ａ】
0005466142.tif 000014
【図９Ｂ】
0005466142.tif 000015
【図１０】
0005466142.tif 000016
【図１１】
0005466142.tif 000017
【図１２】
0005466142.tif 000018
【図１３】
0005466142.tif 000019
【図１４】
0005466142.tif 000020
【図１５】
0005466142.tif 000021
【図１６】
0005466142.tif 000022
【図１７】
0005466142.tif 000023
【図１８】
0005466142.tif 000024
【図１９】
0005466142.tif 000025
【図２０】
0005466142.tif 000026
【図２１】
0005466142.tif 000027