(57)【要約】【課題】ユーザが細胞検査の作業を行う過程で、画像における標的細胞の有無を識別する識別器の学習が行われるようにする。【解決手段】画像特徴量算出部１８は、細胞候補領域の画像の画像特徴量を抽出する。ＮＲＢＣ識別部２０は、細胞候補領域の画像の画像特徴量に基づいて、細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを、予め学習された識別器により識別する。識別結果表示部２６は、細胞候補領域に標的細胞が写っていると識別された場合に、細胞候補領域の画像を表示する。識別器学習部３４は、細胞候補領域に標的細胞が写っていると識別された場合に、細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、細胞候補領域に標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力に基づいて行う。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像内の細胞候補領域の画像の画像特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記細胞候補領域の画像の画像特徴量に基づいて、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを、予め学習された識別器により識別する識別手段と、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像を表示する表示手段と、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付ける受付手段と、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、前記受付手段が受け付けたユーザの入力に基づいて行う識別器学習手段と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記識別器学習手段は、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているとユーザにより判断された場合、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を正例の学習サンプルとして用いて前記識別器の学習を行うこと、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記識別器学習手段は、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていないとユーザにより判断された場合、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を負例の学習サンプルとして用いて前記識別器の学習を行うこと、
を特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているとユーザにより判断された場合に、前記細胞候補領域のうちで細胞壁に対応する輪郭領域を特定し、特定した輪郭領域に基づいて前記細胞候補領域を更新する更新手段をさらに含み、
前記識別器学習手段は、
更新後の前記細胞候補領域の画像の画像特徴量として用いて前記識別器の学習を行うこと、
を特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量抽出手段は、
複数の前記細胞候補領域それぞれの画像の画像特徴量を抽出し、
前記識別手段は、
各細胞候補領域につき、その細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを識別し、
前記表示手段は、
前記標的細胞が写っていると識別された細胞候補領域のうちの少なくとも一部の細胞候補領域の画像を表示し、
前記受付手段は、
前記表示手段により表示された細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付け、
前記識別器学習手段は、
前記表示手段により表示された細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、前記受付手段が受け付けたユーザの入力に基づいて行い、
前記画像処理装置は、
前記表示手段によりどの細胞候補領域が表示されたかを示す情報を記憶する手段をさらに含むこと、
を特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像内の細胞候補領域の画像の画像特徴量を抽出する特徴量抽出手段、
前記細胞候補領域の画像の画像特徴量に基づいて、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを、予め学習された識別器により識別する識別手段、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像を表示する表示手段、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付ける受付手段、
前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、前記受付手段が受け付けたユーザの入力に基づいて行う識別器学習手段、
としてコンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
出生前の胎児の診断を行う場合に、母体血中に極微量に含まれる胎児由来の有核赤血球（ＮＲＢＣｓ、以下標的細胞）を検出し、利用することが行われている。母体血中に存在するＮＲＢＣｓの数は極めて少ないため、ＮＲＢＣｓを目視により検出するのは負担が大きい。そこで、下記の特許文献１に記載されているように、ＮＲＢＣｓの色、形状、位置関係、面積比等の条件に合致する細胞を対象画像から探索することにより、ＮＲＢＣｓを機械的に検出する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４３４６９２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、ユーザが細胞検査の作業を行う過程で、画像における標的細胞の有無を識別する識別器の学習が行われるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するための請求項１に記載の発明は、標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像内の細胞候補領域の画像の画像特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量に基づいて、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを、予め学習された識別器により識別する識別手段と、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像を表示する表示手段と、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付ける受付手段と、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、前記受付手段が受け付けたユーザの入力に基づいて行う識別器学習手段と、を含む画像処理装置である。
【０００６】
また、請求項２に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記識別器学習手段が、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているとユーザにより判断された場合、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を正例の学習サンプルとして用いて前記識別器の学習を行うこと、を特徴としている。
【０００７】
また、請求項３に記載の画像処理装置は、請求項１又は２に記載の画像処理装置において、前記識別器学習手段が、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていないとユーザにより判断された場合、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を負例の学習サンプルとして用いて前記識別器の学習を行うことを特徴としている。
【０００８】
また、請求項４に記載の画像処理装置は、請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置に、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているとユーザにより判断された場合に、前記細胞候補領域のうちで細胞壁に対応する輪郭領域を特定し、特定した輪郭領域に基づいて前記細胞候補領域を更新する更新手段をさらに備えさせ、前記識別器学習手段が、更新後の前記細胞候補領域の画像の画像特徴量として用いて前記識別器の学習を行うこと、を特徴としている。
【０００９】
また、請求項５に記載の画像処理装置は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記特徴量抽出手段が、複数の前記細胞候補領域それぞれの画像の画像特徴量を抽出し、前記識別手段が、各細胞候補領域につき、その細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを識別し、前記表示手段が、前記標的細胞が写っていると識別された細胞候補領域のうちの少なくとも一部の細胞候補領域の画像を表示し、前記受付手段が、前記表示手段により表示された細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付け、前記識別器学習手段が、前記表示手段により表示された細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、前記受付手段が受け付けたユーザの入力に基づいて行い、前記画像処理装置に、前記表示手段によりどの細胞候補領域が表示されたかを示す情報を記憶する手段をさらに備えさせたことを特徴としている。
【００１０】
上記課題を解決するための請求項６に記載の発明は、標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像内の細胞候補領域の画像の画像特徴量を抽出する特徴量抽出手段、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量に基づいて、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かを、予め学習された識別器により識別する識別手段、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像を表示する表示手段、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付ける受付手段、前記細胞候補領域に前記標的細胞が写っていると識別された場合に、前記細胞候補領域の画像の画像特徴量を学習サンプルとして用いた前記識別器の学習を、前記受付手段が受け付けたユーザの入力に基づいて行う識別器学習手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１、６の発明によれば、ユーザが細胞検査の作業を行う過程で、画像における標的細胞の有無を識別する識別器の学習が行われるようにすることができる。
【００１２】
請求項２、３の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、識別器の識別精度を向上させることができる。
【００１３】
請求項４の発明によれば、位置やサイズの揃った学習サンプルを取得できる。
【００１４】
請求項５の発明によれば、学習に用いる細胞候補領域を指定する手間を省くことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態に係る画像処理システムのシステム構成図を示す図である。
【図２】テスト画像の一例を示す図である。
【図３】表示装置に表示される画面を示す図である。
【図４】画像処理装置で実現される機能群を示す機能ブロック図である。
【図５】画素塊及び核候補領域の一例を示す図である。
【図６】細胞候補領域の例を示す図である。
【図７】細胞座標データベースの記憶内容の一例を示す図である。
【図８】画像処理装置が実行する処理の一例を示すフロー図である。
【図９】画像処理装置が実行する処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る画像処理システム１のシステム構成図を示す。図１に示すように、画像処理システム１は、光学顕微鏡２、画像処理装置４、表示装置６を含む。画像処理装置４は、光学顕微鏡２と表示装置６の各々とデータ通信可能に接続されている。
【００１８】
光学顕微鏡２は、試料台に配置されたスライドグラス上の試料を、対物レンズ等の光学系を介してＣＣＤカメラで撮像する。本実施形態では、試料には、母体血をスライドグラスに塗布し、メイ・ギムザ染色を施したものを用いる。これにより、母体血中の胎児由来有核赤血球が青紫色に染色される。以下、有核赤血球を標的細胞と称する。
【００１９】
画像処理装置４は、例えばパーソナルコンピュータであり、光学顕微鏡２に撮像された撮像画像（以下、テスト画像と表記する）を取得する。図２は、テスト画像の一例を示す。図２に示すように、テスト画像は、母体血中に含まれる各種細胞の画像を含む。濃く着色された核を有する細胞が標的細胞である。なお、標的細胞（有核赤血球）の核は、メイ・ギムザ染色により他の細胞の核よりわずかに濃く染色される。
【００２０】
また、画像処理装置４は、予め学習された識別器により標的細胞が写っている可能性が高い細胞候補領域を特定し、特定した細胞候補領域それぞれの画像の一覧を表示装置６に表示する。
【００２１】
表示装置６は、画像処理装置４により特定された細胞候補領域それぞれの画像の一覧を表示する。図３は、表示装置６に表示される画面の一例を示す図である。同図に示すように、画面には、特定された細胞候補領域の画像の一覧が表示される。本実施形態では、各画像が所定数のグループにグループ分けされており、これらのうちから選択されたグループに属する画像の一覧が表示される。ここでは、画面の左端に、各グループに対応する複数のボタン７が表示される。画像処理装置４のユーザ（例えば、検査医師）によりクリックされたボタン７に対応するグループの画像の一覧が表示される。
【００２２】
ユーザは、出生前診断にあたり、画面を参照しながら細胞検査の作業を行う。すなわち、ユーザは、画面に表示される各画像を目視する。そして、画面に表示される画像のうちで、標的細胞が写っていると判断した画像を選択する。例えば、ユーザは、標的細胞が写っていると判断した画像をクリックする。こうすることで、ユーザは、選択した画像に写っている細胞付近に対物レンズの照準を合わせ、標的細胞の抽出に取りかかる。
【００２３】
標的細胞が写っている可能性が高い細胞候補領域の特定に識別器が使用されることは上述した。この画像処理システム１では、以上で説明した細胞検査の作業の過程で、自動的に学習サンプルが取得され、これを用いた上記識別器の学習が行われるようになっている。そのため、学習サンプルの取得のための作業をユーザが細胞検査の作業とは別個に行わなくても済むようになっている。
【００２４】
以下、細胞検査の作業の過程で、上記識別器の学習が行われるようにするための技術について説明する。
【００２５】
図４は、画像処理装置４で実現される機能群を示す機能ブロック図である。画像処理装置４では、テスト画像取得部８、核候補領域抽出部１０、テスト画像保存部１２、細胞サイズ推定部１４、細胞候補領域決定部１６、画像特徴量算出部１８、ＮＲＢＣ識別部２０、識別モデル保存部２２、細胞座標データベース２４、識別結果表示部２６、識別結果選択部２８、細胞位置合わせ部３０、学習サンプル取得部３２、及び識別器学習部３４が実現される。これらの機能は、マイクロプロセッサ等の制御手段、メモリ等の記憶手段、ユーザの操作を受け付ける操作受付手段等の外部デバイスとデータを送受信する入出力手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体（例えば、光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等）に格納されるプログラムを読み込み実行することで実現される。なお、プログラムは、インターネット等のデータ通信網を介してコンピュータたる画像処理装置４に供給されてもよい。
【００２６】
以下、各機能について説明する。テスト画像取得部８は、光学顕微鏡２で撮像されたテスト画像（図２参照）のデータを光学顕微鏡２から取得し、テスト画像保存部１２に保存する。
【００２７】
核候補領域抽出部１０は、テスト画像のうちで、標的細胞の核に対応する核候補領域を抽出する。例えば、核候補領域抽出部１０は、テスト画像のうちで、有意な画素の画素塊を抽出する。ここで、有意な画素とは、画素値（ＲＧＢ値）が予め定めた範囲内にある画素のことである。そして、核候補領域抽出部１０は、各画素塊の外接矩形領域を核候補領域として抽出する。図５に、テスト画像から抽出された画素塊３６及び核候補領域３８の一例を示した。黒く塗りつぶされている部分が画素塊３６を示している。
【００２８】
細胞サイズ推定部１４は、核候補領域抽出部１０により抽出された核候補領域３８のスライドグラス面への射影サイズから、予め定められた関係式により細胞サイズの範囲（矩形領域）を推定する。
【００２９】
細胞候補領域決定部１６は、核候補領域３８に基づいて、標的細胞を含む可能性のある複数の上記細胞候補領域を決定する。すなわち、細胞候補領域決定部１６は、核候補領域３８内の点を中心とする領域であって、細胞サイズ推定部１４により推定された範囲内のサイズを有する複数の矩形領域を、細胞候補領域として決定する。図６に細胞候補領域４０の例を示した。図６では、左上の核候補領域３８内の点を中心とする細胞候補領域４０が示されている。
【００３０】
画像特徴量算出部１８は、細胞候補領域４０ごとに、その細胞候補領域４０の画像から画像特徴量を抽出する。ここでは、画像特徴量としてＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）特徴量が算出されることとするが、画像の特徴に関する情報であれば、画像特徴量としてどのような情報が用いられてもよい。なお、画像特徴量算出部１８は、細胞候補領域４０の画像の拡大画像又は縮小画像から画像特徴量を抽出してもよい。
【００３１】
ＮＲＢＣ識別部２０は、細胞候補領域４０ごとに、その細胞候補領域４０の画像の画像特徴量に基づいて、その細胞候補領域４０に標的細胞が写っているか否かを予め学習された識別器により識別する。識別器としては例えばアダブースト(AdaBoost)識別器及びサポートベクターマシン（Support Vector
Machine）等が用いられる。なお、識別器のモデルパラメータは、識別モデル保存部２２から読み出される。
【００３２】
また、ＮＲＢＣ識別部２０は、標的細胞が写っていると識別した細胞候補領域４０を細胞座標データベース２４に登録する。図７に、細胞座標データベース２４の記憶内容の一例を示した。同図に示すように、細胞座標データベース２４は、領域ＩＤフィールド、座標データフィールド、表示有無フィールド、及び選択有無フィールドを含む。ＮＲＢＣ識別部２０は、標的細胞が写っていると識別した細胞候補領域４０のＩＤを領域ＩＤフィールドに格納する。また、ＮＲＢＣ識別部２０は、標的細胞が写っていると識別した細胞候補領域４０を示す座標データを、その細胞候補領域４０のＩＤに関連づけて座標データフィールドに格納する。座標データは、細胞候補領域４０の代表点（例えば、中心又は左上頂点）の位置座標と、細胞候補領域４０のサイズ（一辺の長さ）と、を含む。
【００３３】
また、ＮＲＢＣ識別部２０は、標的細胞が写っていると識別した細胞候補領域４０の画像が表示済であるか否かを示す表示済フラグの値を、その細胞領域４０のＩＤに関連づけて表示有無フィールドに格納する。値「０」は、細胞候補領域４０の画像が表示済でないことを示し、値「１」は、細胞候補領域４０の画像が表示済であることを示す。言い換えれば、値「０」は、ユーザが細胞候補領域４０の画像を目視済でないことを示し、値「１」は、ユーザが細胞候補領域４０の画像を目視済であることを示す。最初は、値「０」が格納される。また、ＮＲＢＣ識別部２０は、標的細胞が写っていると識別した細胞候補領域４０の画像がユーザにより選択済であるか否かを示す選択済フラグの値を、その細胞領域４０のＩＤに関連づけて選択有無フィールドに格納する。値「０」は、細胞候補領域４０の画像が選択済でないことを示し、値「１」は、細胞候補領域４０の画像が選択済であることを示す。言い換えれば、値「０」は、細胞候補領域４０に標的細胞が写っていないとユーザが判断したことを示し、値「１」は、細胞候補領域４０に標的細胞が写っているとユーザが判断したことを示す。最初は、値「０」が格納される。
【００３４】
細胞座標データベース２４に登録された細胞候補領域４０を登録細胞候補領域４０と称して、説明を続ける。
【００３５】
識別結果表示部２６は、登録細胞候補領域４０の画像を表示装置６に表示する。本実施形態では、細胞座標データベース２４に登録されている登録細胞候補領域４０が所定数のグループにグループ化され、これらのグループのうちユーザにより選択されたグループの登録細胞候補領域４０の画像が一覧表示される（図３参照）。そのため、細胞座標データベース２４に登録されている登録細胞候補領域４０のうちの少なくとも一部の登録細胞候補領域４０の画像が表示される。
【００３６】
また、識別結果表示部２６は、表示装置２６に表示した登録細胞候補領域４０のＩＤに関連づけられた表示済フラグの値を「１」に更新する。
【００３７】
識別結果選択部２８は、登録細胞候補領域４０に標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付ける。本実施形態では、表示装置６に表示された登録細胞候補領域４０につき、標的細胞が写っているか否かに関するユーザの入力を受け付ける。具体的には、識別結果選択部２８は、ユーザによる、表示装置６に表示された登録細胞候補領域４０のうちからの少なくとも１つの登録細胞候補領域４０の選択（ここでは、登録細胞候補領域４０の画像のクリック）、を受け付ける。標的細胞が写っているとユーザ自身が判断した登録細胞候補領域４０が選択される。また、識別結果選択部２８は、ユーザが選択した登録細胞候補領域４０のＩＤに関連づけられた選択済フラグの値を「１」に更新する。
【００３８】
細胞位置合わせ部３０は、登録細胞候補領域４０に標的細胞が写っているとユーザにより判断された場合に、該登録細胞候補領域４０の画像を解析し、解析結果に基づいて該登録細胞候補領域４０を更新する。具体的に、細胞位置合わせ部は、ユーザが選択した登録細胞候補領域４０に関し、該登録細胞候補領域４０のうちで細胞壁の輪郭に対応する細胞壁領域を公知の輪郭抽出アルゴリズムに従って特定し、特定した細胞壁領域に基づいて該登録細胞候補領域４０を更新する。例えば、細胞位置合わせ部３０は、登録細胞候補領域４０を細胞壁領域の外接矩形領域へと更新してよい。また、例えば、細胞位置合わせ部３０は、登録細胞候補領域４０の中心と細胞壁領域の中心（重心）とが一致するように、該登録細胞候補領域４０を更新してよい。また、核候補領域３８の重心を中心とし、細胞壁領域を含む矩形に設定してもよい。
【００３９】
学習サンプル取得部３２は、登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量を、画像特徴量算出部１８と同様にして取得する。本実施形態では、学習サンプル取得部３２は、表示済の登録細胞候補領域４０に関し、画像特徴量を取得する。具体的に、学習サンプル取得部３２は、細胞座標データベース２４を参照して表示済フラグの値が「１」である登録細胞候補領域４０を特定し、特定した登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量を抽出する。
【００４０】
識別器学習部３４は、学習サンプル取得部３２により取得された画像特徴量を学習サンプルとして用いて、上記識別器の学習を行う。また、学習結果として得られたモデルパラメータを識別モデル保存部２２に保存する。なお、学習サンプルは学習データとも呼ばれる。
【００４１】
ここで、上記識別器の学習は、識別結果選択部２８が受け付けたユーザの入力に基づき行われる。すなわち、登録細胞候補領域４０に標的細胞が写っているとユーザが判断した場合、学習サンプル取得部３２により取得された該登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量は、正例の学習サンプルとして用いられる。つまり、選択済フラグの値が「１」である登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量は、正例の学習サンプルとして用いられる。一方、登録細胞候補領域４０に標的細胞が写っていないとユーザが判断した場合、学習サンプル取得部３２により取得された該登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量は、負例の学習サンプルとして用いられる。つまり、選択済フラグの値が「０」である登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量は、負例の学習サンプルとして用いられる。なお、正例の学習サンプル及び負例の学習サンプルの一方のみで、上記識別器の学習が行われてもよい。また、上記正例および負例の一部のみで、上記識別器の学習が行われてもよい。
【００４２】
このように、この画像処理装置４では、学習サンプル取得部３２及び識別器学習部３４により、細胞検査の作業が行われる過程で、学習サンプルが取得され、それを用いて識別器の学習が行われる。また、この画像処理装置４では、すべての細胞候補領域４０の画像が学習サンプルとして用いられるのではなく、ＮＲＢＣ識別部により標的細胞の画像であると識別された画像のみが学習サンプルとして用いられる。よって、識別器の識別精度の向上も図られる。
【００４３】
図８及び図９は、画像処理装置４が実行する処理の一例を示すフロー図である。まず、図８について説明する。画像処理装置４は、テスト画像取得部８により光学顕微鏡２からテスト画像（図２参照）を取得する（Ｓ１０１）。また、テスト画像をテスト画像保存部１２に保存する。そして、画像処理装置４は、核候補領域抽出部１０により核候補領域３８を複数抽出する（Ｓ１０２）。すなわち、Ｓ１０２で画像処理装置４は、テスト画像中のＲＧＢ値が予め定められた範囲内の画素の画素値を「１」とし、他の画素の画素値を「０」とした二値画像を生成する。また、Ｓ１０２で画像処理装置４は、画素値が「１」の画素の画素塊３６（図５参照）を特定し、各画素塊３６の外接矩形領域を核候補領域３８として抽出する。
【００４４】
そして、画像処理装置４は、一つ一つの核候補領域３８を核候補領域（ｉ）として順番に選択し、核候補領域（ｉ）につきＳ１０３〜Ｓ１１０のステップを実行する。すなわち、画像処理装置４は、細胞サイズ推定部１４により、核候補領域（ｉ）のスライドグラス面への射影サイズから、予め定められた関係式に従って細胞候補領域４０のサイズ（一辺の長さ）の最小値Ｓｍｉｎ及び最大値Ｓｍａｘを算出する（Ｓ１０３）。また、画像処理装置４は、細胞候補領域４０のサイズＳの値を最小値Ｓｍｉｎに設定する（Ｓ１０４）。
【００４５】
そして、画像処理装置４は、核候補領域（ｉ）内の画素一つ一つを画素（ｋ）として順番に選択し、画素（ｋ）につきＳ１０５〜Ｓ１０８のステップを実行する。すなわち、画像処理装置４は、細胞候補領域決定部１６により画素（ｋ）を中心とするサイズＳの細胞候補領域４０を設定する（Ｓ１０５）。そして、画像処理装置４は、画像特徴量抽出部１８により細胞候補領域４０の画像の画像特徴量を算出する（Ｓ１０６）。例えば、Ｓ１０６で画像処理装置４は、細胞候補領域４０の画像のＨＯＧ特徴量を算出する。
【００４６】
そして、画像処理装置４は、ＮＲＢＣ識別部２０により、細胞候補領域４０に標的細胞が写っているか否かを、Ｓ１０６で算出した画像特徴量に基づき識別する（Ｓ１０７）。すなわち、画像処理装置４は、識別モデル保存部２２からモデルパラメータを読み出し、Ｓ１０６で算出した画像特徴量に基づいて、上記識別器により細胞候補領域４０に標的細胞が写っているか否かを識別する。具体的に、Ｓ１０６で画像処理装置４は、算出した画像特徴量を識別器に入力し、識別器の出力値を得る。例えば、出力値が閾値以上であるとき細胞候補領域４０に標的細胞が写っていると識別されたことになり、出力値が閾値未満であるとき細胞候補領域４０に標的細胞が写っていないと識別されたことになる。
【００４７】
細胞候補領域４０に標的細胞が写っていると識別された場合（Ｓ１０７のＹ）、画像処理装置４は、ＮＲＢＣ識別部２０により、細胞候補領域４０を細胞座標データベース２４（図７参照）に登録する（Ｓ１０８）。すなわち、Ｓ１０８で画像処理装置４は、細胞候補領域４０のＩＤ、細胞候補領域４０の座標データ、表示済フラグの値「０」、及び選択済フラグの値「０」を含むレコードを細胞座標データベース２４に格納する。そして、画像処理装置４は、次の画素を画素（ｋ）としてＳ１０５以降のステップを実行する。一方、細胞候補領域４０に標的細胞が写っていると識別されなかった場合（Ｓ１０７のＮ）、細胞候補領域４０の登録を行わずに、次の画素を画素（ｋ）としてＳ１０５以降のステップを実行する。
【００４８】
Ｓ１０５〜Ｓ１０８のステップが核候補領域（ｉ）内の全画素につき実行されると、Ｓ１０９で画像処理装置４は、サイズＳをΔＳだけインクリメントし（Ｓ１０９）、インクリメントされたサイズＳがＳｍａｘを超えたか否かを判定する（Ｓ１１０）。インクリメントされたサイズＳがＳｍａｘを超えた場合（Ｓ１１０のＹ）、画像処理装置４は、次の核候補領域３８を核候補領域（ｉ）としてＳ１０３以降のステップを実行する。一方、インクリメントされたサイズＳがＳｍａｘを超えていない場合（Ｓ１１０のＮ）、核候補領域（ｉ）内の全画素につきＳ１０５〜Ｓ１０８のステップを再実行する。
【００４９】
図８に示す処理により、標的細胞が写っていると識別された複数の細胞候補領域４０が細胞座標データベース２４に登録される。登録細胞候補領域４０は所定数のグループにグループ分けされる。
【００５０】
図９に示す処理は、図８に示す処理の後に行われる。Ｓ２０１〜Ｓ２０３のステップは、ボタン７（図３参照）のクリックによりユーザがグループを選択するたびに行われる。すなわち、画像処理装置４は、識別結果表示部２６により、ユーザが選択したグループの登録細胞候補領域４０の画像の一覧を、表示装置６に表示する（Ｓ２０１）。
【００５１】
また、画像処理装置４は、識別結果表示部２６により、表示装置に表示された登録細胞候補領域４０に対応する表示済フラグの値を「１」に更新する（Ｓ２０２）。また、画像処理装置４は、識別結果選択部２８により、いずれかの登録細胞候補領域４０の画像をユーザが選択（クリック）するたびに、選択された登録細胞候補領域４０に対応する選択済フラグの値を「１」に更新する（Ｓ２０３）。
【００５２】
Ｓ２０４以降のステップは、例えばユーザが所定の学習指示操作を行った場合に実行される。画像処理装置４は、細胞位置合わせ部３０により、位置合わせ処理を実行する（Ｓ２０４）。すなわち、位置合わせ処理において画像処理装置４は、選択済フラグの値が「１」である登録細胞候補領域４０を細胞座標データベース２４を参照して特定する。また、テスト画像保存部１２からテスト画像を読み出し、特定した登録細胞候補領域４０の画像を公知の輪郭抽出アルゴリズムに従い解析することで、該登録細胞候補領域４０のうちで細胞壁の輪郭に対応する細胞壁領域を特定する。また、特定した登録細胞候補領域４０を細胞壁領域に基づいて更新する。例えば、画像処理装置４は、特定した登録細胞候補領域４０を細胞壁領域の外接矩形領域へと更新してよい。また、例えば、画像処理装置４は、特定した登録細胞候補領域４０の中心と細胞壁領域の中心（重心）とが一致するように、該登録細胞候補領域４０を更新してよい。また、核候補領域３８の重心を中心とし、細胞壁領域を含む矩形に該登録細胞候補領域４０を更新してもよい。登録細胞候補領域４０の更新は、細胞座標データベース２４に格納される該登録細胞候補領域４０の座標データの更新により実現される。
【００５３】
また、画像処理装置４は、表示済の登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量を、学習サンプル取得部３２により取得する（Ｓ２０５）。すなわち、Ｓ２０５で画像処理装置４は、細胞座標データベース２４を参照して表示済フラグの値が「１」である登録細胞候補領域４０を特定し、特定した登録細胞候補領域４０の画像の画像特徴量をＳ１０６のステップと同様にして算出する。
【００５４】
そして、画像処理装置４は、識別器学習部３４により、Ｓ２０５で取得された画像特徴量を学習サンプルとして用いて上記識別器の学習を行い（Ｓ２０６）、学習結果として得られたモデルパラメータを識別モデル保存部２２に保存する。学習の際、Ｓ２０５で取得された画像特徴量のうち選択済フラグの値が「１」である登録細胞候補領域４０の画像によるものは、正例の学習サンプルとして用いられ、それ以外は負例の学習サンプルとして用いられる。
【００５５】
なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。例えば、以上では、有核赤血球が標的細胞である場合について述べたが、有核赤血球以外の細胞が標的細胞であってもよい。すなわち、本発明は、有核赤血球以外の細胞が標的細胞である場合にも適用可能である。
【００５６】
例えば、細胞位置合わせ部３０は必ずしも必要ではなく、省略されてもよい。すなわち、Ｓ２０５のステップが省略されてもよい。
【符号の説明】
【００５７】
１  画像処理システム、２  光学顕微鏡、４  画像処理装置、６  表示装置、７  ボタン、８  テスト画像取得部、１０  核候補領域抽出部、１２  テスト画像保存部、１４  細胞サイズ推定部、１６  細胞候補領域決定部、１８  画像特徴量算出部、２０  ＮＲＢＣ識別部、２２  識別モデル保存部、２４  細胞座標データベース、２６  識別結果表示部、２８  識別結果選択部、３０  細胞位置合わせ部、３２  学習サンプル取得部、３４  識別器学習部、３６  画素塊、３８  核候補領域、４０  細胞候補領域。
【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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