(57)【要約】【課題】核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちの表示対象領域に写っている画像、が標的細胞の画像である確からしさの算出精度を向上させる。【解決手段】核候補領域抽出部（１０）は、核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちで、前記核に対応する核候補領域を抽出する。信頼度算出部（１６）は、核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す信頼度を、当該判定対象領域の画像の特徴量に基づいて取得する。表示対象領域設定部（２０）は、核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が標的細胞の画像である確度を示す統合信頼度を、核候補領域に基づいて定まる判定対象領域のそれぞれにつき取得された信頼度に基づいて算出する。【選択図】図４
2014235033.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちで、前記核に対応する核候補領域を抽出する核候補領域抽出手段と、
前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す基礎確度情報を、当該判定対象領域の画像の特徴量に基づいて取得する基礎確度情報取得手段と、
前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報を、前記複数の判定対象領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報に基づいて算出する確度情報算出手段と、
を含む画像処理装置。
【請求項２】
前記確度情報算出手段は、
前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報として、前記複数の判定領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報を変数とする増加関数値、又は、前記複数の判定領域のいずれかにつき取得された前記基礎確度情報と前記複数の判定対象領域の数とを変数とする増加関数値、を算出すること、
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記基礎確度情報取得手段は、
前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域ごとに、当該核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、前記基礎確度情報を取得し、
前記確度情報算出手段は、
前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域ごとに、当該核候補領域に対応する前記表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報を算出し、
前記画像処理装置は、
各表示対象領域の画像を、前記確度情報により示される確度の降順に表示する表示手段をさらに含むこと、
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】
前記基礎確度情報取得手段は、
学習アルゴリズムにより生成された識別器に前記判定対象領域の画像の特徴量を入力して得られた値を、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す前記基礎確度情報として取得すること、
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】
前記核候補領域に対応する表示対象領域を、当該核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域に基づいて設定する設定手段、
をさらに含むことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記設定手段は、
前記核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のうちの最大の確度を示す基礎確度情報が得られた判定対象領域を、当該核候補領域に対応する表示対象領域として設定すること、
を特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記確度情報算出手段は、
前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報として、前記複数の判定対象領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報の和を算出すること、
を特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項８】
核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちで、前記核に対応する核候補領域を抽出する核候補領域抽出手段、
前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す基礎確度情報を、当該判定対象領域の画像の特徴量に基づいて取得する基礎確度情報取得手段、
前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報を、前記複数の判定対象領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報に基づいて算出する確度情報算出手段、
としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【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】
下記特許文献１には、有核赤血球（以下、標的細胞と表記する）を含む試料を撮像した撮像画像のうちで標的細胞を検出する装置が開示されている。すなわち、この装置は、撮像画像のうちで核に対応する核候補領域を特定し、核候補領域に関連する判定対象領域の画像の特徴量を取得する。また、この装置は、取得した特徴量を、学習アルゴリズムにより生成された識別器に入力することにより、判定対象領域に標的細胞が含まれるか否かを判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２５４０４２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、核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちの表示対象領域に写っている画像、が標的細胞の画像である確からしさの算出精度を向上させることである。
【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の発明は、核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちで、前記核に対応する核候補領域を抽出する核候補領域抽出手段と、前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す基礎確度情報を、当該判定対象領域の画像の特徴量に基づいて取得する基礎確度情報取得手段と、前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報を、前記複数の判定対象領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報に基づいて算出する確度情報算出手段と、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、前記確度情報算出手段が、前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報として、前記複数の判定領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報を変数とする増加関数値、又は、前記複数の判定領域のいずれかにつき取得された前記基礎確度情報と前記複数の判定対象領域の数とを変数とする増加関数値、を算出すること、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、前記基礎確度情報取得手段が、前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域ごとに、当該核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、前記基礎確度情報を取得し、前記確度情報算出手段が、前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域ごとに、当該核候補領域に対応する前記表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報を算出し、前記画像処理装置に、各表示対象領域の画像を、前記確度情報により示される確度の降順に表示する表示手段をさらに備えさせたこと、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おいて、前記基礎確度情報取得手段が、学習アルゴリズムにより生成された識別器に前記判定対象領域の画像の特徴量を入力して得られた値を、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す前記基礎確度情報として取得すること、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乃至４のいずれかに記載の画像処理装置に、前記核候補領域に対応する表示対象領域を、当該核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域に基づいて設定する設定手段、をさらに備えさせたことを特徴としている。
【００１０】
また、請求項６に記載の画像処理装置は、請求項５に記載の画像処理装置において、前記設定手段が、前記核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のうちの最大の確度を示す基礎確度情報が得られた判定対象領域を、当該核候補領域に対応する表示対象領域として設定すること、を特徴としている。
【００１１】
請求項７に記載の画像処理装置は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記確度情報算出手段が、前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報として、前記複数の判定対象領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報の和を算出すること、を特徴としている。
【００１２】
また、上記課題を解決するための請求項８の発明は、核を有する標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちで、前記核に対応する核候補領域を抽出する核候補領域抽出手段、前記核候補領域抽出手段により抽出された核候補領域に基づいて定まる複数の判定対象領域のそれぞれにつき、当該判定対象領域に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す基礎確度情報を、当該判定対象領域の画像の特徴量に基づいて取得する基礎確度情報取得手段、前記核候補領域に対応する表示対象領域、に写っている画像が前記標的細胞の画像である確度を示す確度情報を、前記複数の判定対象領域のそれぞれにつき取得された前記基礎確度情報に基づいて算出する確度情報算出手段、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】
【００１３】
請求項１、８の発明によれば、標的細胞を含む試料を撮像した撮像画像のうちの表示対象領域に写っている画像、が標的細胞の画像である確からしさの算出精度を向上させることができる。
【００１４】
請求項３の発明によれば、例えばユーザが所望の数の標的細胞を見つけるために目視で確認しなければならない表示対象領域の画像の数を、減らすことができる。
【００１５】
請求項２、４、７の発明によれば、確からしさの算出精度を、本構成を有しない場合より向上させることができる。
【００１６】
請求項５、６の発明によれば、例えばユーザが表示対象領域の画像に写っている物体を確認しやすくなるよう、物体の表示位置を調整できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【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である。
【図２】光学顕微鏡により撮像された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表示対象領域の画像の一覧を示す図である。
【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】テスト画像から抽出された画素塊及び核候補領域の一例を示す図である。
【図６】判定対象領域の一例を示す図である。
【図７】表示対象領域の設定方法を説明するための図である。
【図８】画像処理装置で実行される処理の一例を示すフロー図である。
【図９】画像特徴量抽出部の構成例を示す図である。
【図１０】色分解画像が生成される様子を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
画像処理装置４は、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、テスト画像には、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。
【００２２】
また、画像処理装置４は、撮像画像のうちで標的細胞が写っている可能性がある表示対象領域を複数設定し、設定された各表示対象領域の画像の一覧を表示装置６に表示する。
【００２３】
表示装置６は、画像処理装置４による処理の結果に基づいて画面を表示する。本実施形態では、表示装置６は、各表示対象領域の画像の一覧を表示する。図３は、表示装置６に表示される表示対象領域の画像の一覧の一例を示す。ユーザ（例えば、医師）は、各画像を参照して、例えば出産前診断に必要な必要数の標的細胞を探す。
【００２４】
この画像処理システム１では、必要数の標的細胞を見つけるために参照しなければならない画像の数が少なくなるよう図られている。すなわち、各表示対象領域につき、その画像が標的細胞の画像である確からしさが算出され、算出された確からしさが高い画像ほど、上方に表示されるようになっている。また、標的細胞の画像である可能性が高い画像ほど確からしさが高く評価されるよう、確からしさの算出精度の向上も図られている。
【００２５】
以下、確からしさの算出精度の向上を図りつつ、必要数の標的細胞を見つけるために参照しなければならない画像の数を少なくなるよう図るための技術について説明する。
【００２６】
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、判定対象領域設定部１２，画像特徴抽出部１４、信頼度算出部１６、有核赤血球候補領域設定部１８、表示対象領域設定部２０、及び表示対象領域表示部２２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、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。
【００２７】
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から取得する。
【００２８】
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２４を抽出する。ここで、有意な画素とは、濃度値が閾値以上の画素のことである。そして、核候補領域抽出部１０は、各画素塊２４の外接矩形領域を核候補領域２６として特定し、特定した核候補領域２６を示す座標データを取得する。図５に、テスト画像から抽出された画素塊２４及び核候補領域２６の一例を示した。黒く塗りつぶされている部分が画素塊２４を示している。
【００２９】
判定対象領域設定部１２は、各核候補領域２６内の画素一つ一つにつきその画素を中心とした矩形領域を判定対象領域２８として設定する。画素一つにつき一つの判定対象領域２８を設定してもよいし、画素一つにつきサイズが異なる複数の判定対象領域２８を設定してもよい。本実施形態では、判定対象領域２８は、最低でも、核候補領域２６と同じサイズを有する。図６に、判定対象領域２８の一例を示した。図６では、左上の核候補領域２６内の画素を中心とした判定対象領域２８を示している。
【００３０】
画像特徴抽出部１４は、判定対象領域２８ごとに、その判定対象領域２８の画像の画像特徴量を抽出する。例えば、画像特徴抽出部１６は、各判定対象領域２８の画像のＨＯＧ（Histogram Oriented Gradients）特徴量を算出する。
【００３１】
この場合、画像特徴抽出部１４は、判定対象領域２８内の画素ごとに、その画素の輝度勾配ベクトルを求める。輝度勾配ベクトルは、その向き（輝度勾配方向）を示す角度とその大きさ（輝度勾配強度）とを含む。また、画像特徴抽出部１４は、判定対象領域２８内に、Ｘ個のセル領域からなるＹ個のブロック領域を設定し、各ブロック領域を構成するセル領域ごとに輝度勾配方向ヒストグラムを求める。輝度勾配方向ヒストグラムは、０度から１８０度までの角度範囲を９等分してできる９つの角度範囲（以下、ビンと表記する）を有し、セル内の各画素の輝度勾配ベクトルが、その向きに対応するビンに振り分けられる。また、ビンに振り分けられた輝度勾配ベクトルの大きさの総和が、ビンの度数として算出される。
【００３２】
そして、セル領域ごとに得た輝度勾配方向ヒストグラムの２乗平均が１になるようにブロック領域単位で正規化を行い、正規化した輝度勾配方向ヒストグラムをブロック領域内で結合して作成した「９×Ｘ」個の値をブロック領域の特徴量とし、さらにブロック領域をすべて結合して作成した「９×Ｘ×Ｙ」個の値を、判定対象領域２８のＨＯＧ特徴量として算出する。
【００３３】
なお、画像特徴抽出部１４は、以下に説明するＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量を算出してもよい。この場合、ＨＯＧ特徴量とは異なり、０度から３６０度までの角度範囲を１８等分してできる１８個のビンを有する輝度勾配方向ヒストグラムが求められる。また、セル領域ごとに得られた輝度勾配方向ヒストグラムを正規化を行わずにブロック領域内で結合して作成した「１８×Ｘ」個の値がブロック領域の特徴量とされる。また、ブロック領域をすべて結合して作成した「１８×Ｘ×Ｙ」個の値が、判定対象領域のＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量として算出される。
【００３４】
信頼度算出部１６は、各判定対象領域２８につき、その判定対象領域２８に写っている画像が標的細胞の画像である確度を示す数値（以下、信頼度と表記する）を、その判定対象領域２８の画像の画像特徴量に基づいて取得する。信頼度が、基礎確度情報に対応している。
【００３５】
具体的に、信頼度算出部１６は、学習アルゴリズムにより予め生成された識別器に判定対象領域２８の画像の画像特徴量を入力したときの出力値を、信頼度として取得する。信頼度の値が大きいほど、判定対象領域２８に写っている画像が標的細胞の画像である確度が高くなる。なお、ここではＮ個のサンプル画像のそれぞれの画像特徴量をアダブーストアルゴリズム（AdaBoost Algorithm）に従い学習して生成された識別器を用いる。本実施の形態においては、アダブーストアルゴリズムとして、gentleアダブーストを用いて説明する。しかしながら、これに限定されることはない。例えば、アダブーストアルゴリズムとして、discreteアダブーストアルゴリズムを用いてもよい。また、アダブーストアルゴリズムではなく、他の学習アルゴリズムにより生成された識別器を用いてもよい。
【００３６】
アダブーストアルゴリズムについて簡単に説明する。ここでは、Gentle AdaBoostアルゴリズムを用いて、特徴量をｘｉ、分類ラベルをｙｉ（ｙｉ∈｛−１、１｝）とするＮ個のデータから学習して識別器を作成する場合を例に取り上げる。Gentle AdaBoostアルゴリズムでは、各データへ与える重みｗｉの初期値を「１／Ｎ」とし、識別器Ｆ（ｘ）の初期値を「０」として、様々な回帰木の中から最適な弱識別器ｆｍ（ｘ）が選択され、識別器Ｆ（ｘ）と重みｗｉとがそれぞれ下記式（１）と式（２）を用いて更新される。また、ｗｉの更新後、ｗｉの総和が「１」となるように正規化が行われる。
【００３７】
Ｆ（ｘ）←Ｆ（ｘ）＋ｆｍ（ｘ）    ・・・式（１）
ｗｉ←ｗｉ・ｅｘｐ（−ｙｉ・ｆｍ（ｘｉ））    ・・・式（２）
【００３８】
ここで、最適な弱識別器の選択では、識別器Ｆ（ｘ）の重み付き誤差の期待値Ｅ[ｅｘｐ（−ｙ・Ｆ（ｘ））]が最小となる木ｆｍ（ｘ）が選択される。なお、弱識別器ｆｍ（ｘ）は下記式（３）で表される。
ｆｍ（ｘ）＝Ｐｗ（ｙ＝１｜ｘ）−Ｐｗ（ｙ＝−１｜ｘ）    ・・・式（３）
【００３９】
ここで、Ｐｗ（ｙ＝１｜ｘ）、Ｐｗ（ｙ＝−１｜ｘ）はｗで重み付けられた確率値である。Ｐｗ（ｙ＝１｜ｘ）は、ｘが属する葉ノードにおけるPositiveデータの重みｗの合計値をその葉ノードにおける全データの重みｗの合計値で割った値から求められる。また、Ｐｗ（ｙ＝−１｜ｘ）は、ｘが属する葉ノードにおけるNegativeデータの重みｗの合計値をその葉ノードにおける全データの重みｗの合計値で割った値から求められる。
【００４０】
そして、式（１）〜（３）を基に識別器Ｆ（ｘ）と重みｗｉの更新をＭ回行い、式（４）で示す識別器Ｆ（ｘ）が得られることとなる。
Ｆ（ｘ）＝Σｍ＝１〜Ｍｆｍ（ｘ）    ・・・式（４）
【００４１】
有核赤血球候補領域設定部１８は、標的細胞が写っている可能性が一定程度以上である有核赤血球候補領域を設定する。すなわち、有核赤血球候補領域設定部１８は、信頼度が閾値以上である判定対象領域２８を有核赤血球候補領域として設定する。なお、全判定対象領域２８が有核赤血球候補領域として設定されてもよい。
【００４２】
表示対象領域設定部２０は、核候補領域２６それぞれに対応する表示対象領域を設定する。すなわち、表示対象領域設定部２０は、核候補領域２６に対応する表示対象領域を、その核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球候補領域に基づいて設定する。具体的に、表示対象領域設定部２０は、核候補領域２６に対応する表示対象領域を、その核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球候補領域のうち信頼度が最大の有核赤血球候補領域を、表示対象領域として設定する。図７は、表示対象領域の設定方法を説明するための図である。図７では、核候補領域２６に対して、信頼度が「１０」の有核赤血球候補領域３０と、信頼度が「２０」の有核赤血球候補領域３０と、信頼度が「３０」の有核赤血球候補領域３０と、が設定されている。この場合、信頼度が「３０」の有核赤血球候補領域３０が、表示対象領域３２として設定される。なお、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球候補領域３０を含む領域を、その核候補領域２６に対応する表示対象領域３２として設定してもよい。
【００４３】
なお、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる有核赤血球候補領域３０がない場合、その核候補領域２６に対応する表示対象領域３２は設定されない。
【００４４】
また、表示対象領域設定部２０は、表示対象領域３２を設定するだけでなく、表示対象領域３２に写っている画像が標的細胞の画像である確度を示す数値（以下、統合信頼度と表記する）を、算出する。統合信頼度が確度情報に対応している。具体的には、表示対象領域設定部２０は、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球候補領域３０それぞれの信頼度に基づいて、その核候補領域２６に対応する表示対象領域３２の統合信頼度を算出する。例えば、表示対象領域設定部２６は、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球領域３０それぞれの信頼度のうち最大の信頼度を、その核候補領域２６に対応する表示対象領域３２の統合信頼度として算出する。また、例えば、表示対象領域設定部２０は、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球領域３０それぞれの信頼度を変数とする増加関数値（例えば、各変数の総和、各変数の平均）、又は、該複数の有核赤血球候補領域３０それぞれの信頼度のうち最大の信頼度とそれら有核赤血球候補領域３０の数とを変数とする増加関数値（例えば、各変数の積、一方の変数を指数として他方の変数を累乗した累乗数）を、その核候補領域２６に対応する表示対象領域３２の統合信頼度として算出する。図７では、３つの有核赤血球候補領域３０の信頼度の総和が、統合信頼度として算出されている。
【００４５】
なお、表示対象領域設定部２０は、一つの核候補領域２６につき複数の表示対象領域３２を設定してもよい。例えば、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球候補領域３０の一部が単独の有核赤血球候補領域３０（他のいずれの有核赤血球候補領域３０とも重なっていない有核赤血球候補領域３０）であり、残りの一部が単独でない有核赤血球候補領域３０である場合を想定する。この場合、単独の有核赤血球候補領域３０それ自体と、単独でない有核赤血球候補領域３０のうち信頼度が最大のものと、のそれぞれが表示対象領域３２として設定されてもよい。この場合、単独の有核赤血球候補領域３０の信頼度自体を、一方の表示対象領域３２の統合信頼度とすればよい。また、単独でない有核赤血球候補領域３０それぞれの信頼度に基づいて、他方の表示対象領域３２の統合信頼度を算出すればよい。例えば、単独でない有核赤血球候補領域３０それぞれの信頼度のうち最大の信頼度、又は、それぞれの信頼度を変数とする増加関数値、又は、それぞれの信頼度のうち最大の信頼度とそれら単独でない有核赤血球候補領域３０の数とを変数とする増加関数値を、他方の表示対象領域３２の統合信頼度とすればよい。
【００４６】
表示対象領域表示部２２は、テスト画像から各表示対象領域の画像を切り出し、各表示対象領域の画像の一覧を表示装置６に表示させる。この際、表示対象領域表示部２２は、各表示対象領域の画像を、統合信頼度の降順に表示させる。言い換えれば、統合信頼度が高い画像を優先的に表示させる。
【００４７】
この画像処理装置４では、核候補領域２６に対応する表示対象領域３２の統合信頼度として、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる複数の有核赤血球候補領域３０の信頼度を変数とする増加関数値、又は、該複数の有核赤血球候補領域３０のうちのいずれかの信頼度とそれら有核赤血球候補領域３０の数とを変数とする増加関数値、が取得される。そのため、表示対象領域３２に写っている画像が標的細胞の画像である確からしさの算出精度が向上する。実際、各有核赤血球候補領域３０の信頼度のうち最大の信頼度を統合信頼度として用いた場合と比べて、上位に表示される画像のうちに標的細胞の画像でない画像が含まれる個数がへるという結果が得られている。
【００４８】
図８は、画像処理装置４で実行される処理の一例を示すフロー図である。まず、画像処理装置４は、光学顕微鏡２からテスト画像（図２参照）を取得する（Ｓ１０１）。そして、画像処理装置４は、テスト画像のうちで、有意な画素の画素塊２４を抽出し、各画素塊２４の外接矩形領域を核候補領域２６として抽出する（Ｓ１０２）。また、画像処理装置４は、各核候補領域２６の範囲を示す座標データを記憶手段に記憶させる。
【００４９】
そして、画像処理装置４は、一つ一つの核候補領域２６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〜Ｓ１０７のステップを実行する。すなわち、画像処理装置４は、核候補領域２６（ｉ）内の画素中心とする判定対象領域２８を複数設定し、設定した判定対象領域２８の範囲を示す座標データを記憶手段に記憶させる（Ｓ１０３）。そして、画像処理装置４は、Ｓ１０３で設定した判定対象領域２８一つ一つを判定対象領域（ｋ）として順番に選択し、判定対象領域（ｋ）につきＳ１０４〜Ｓ１０７のステップを実行する。
【００５０】
すなわち、画像処理装置４は、テスト画像から判定対象領域（ｋ）の画像を切り出し、判定対象領域（ｋ）の画像の画像特徴量（例えば、ＨＯＧ特徴量）を抽出する（Ｓ１０４）。そして、画像処理装置４は、Ｓ１０４で抽出した画像特徴量を識別器に入力し、識別器の出力値を、判定対象領域（ｋ）の信頼度として取得する（Ｓ１０５）。また、画像処理装置４は、判定対象領域（ｋ）の信頼度を、判定対象領域（ｋ）の座標データに関連づけて記憶手段に記憶させる。そして、画像処理装置４は、判定対象領域（ｋ）の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１０６）。判定対象領域（ｋ）の信頼度が閾値未満である場合（Ｓ１０６のＮ）、画像処理装置４は、次の判定対象領域２８を判定対象領域（ｋ）として選択して、Ｓ１０４以降のステップを再実行する。一方、判定対象領域（ｋ）の信頼度が閾値以上である場合（Ｓ１０６のＹ）、画像処理装置４は、判定対象領域（ｋ）を有核赤血球候補領域３０として設定する（Ｓ１０７）。例えば、Ｓ１０７で画像処理装置４は、フラグ値「０」を判定対象領域（ｋ）の座標データに関連づけて記憶手段に記憶させる。そして、画像処理装置４は、次の判定対象領域２８を判定対象領域（ｋ）として選択し、Ｓ１０４以降のステップを再実行する。
【００５１】
Ｓ１０７までの処理により、有核赤血球候補領域３０が特定される。
【００５２】
その後、画像処理装置４は、表示対象領域３２を設定するとともに、表示対象領域３２の統合信頼度を算出する（Ｓ１０８）。具体的に、Ｓ１０８で画像処理装置４は、核候補領域２６ごとに、以下の処理を実行する。すなわち、画像処理装置４は、記憶手段の記憶内容に基づいて、核候補領域２６に少なくとも一部が重なる有核赤血球候補領域３０（核候補領域２６内の画素を中心とする有核赤血球候補領域３０）を特定し、特定した有核赤血球候補領域３０のうち信頼度が最大の有核赤血球候補領域３０を表示対象領域３２として設定する。例えば、Ｓ１０８で画像処理装置４は、表示対象領域３２として設定される有核赤血球領域３０の座標データに関連づけられた上記フラグ値を「１」に更新する。また、画像処理装置４は、特定した有核赤血球候補領域３０それぞれの信頼度の総和を統合信頼度として算出し、算出した統合信頼度を表示対象領域３２の座標データに関連づけて記憶手段に記憶させる。
【００５３】
そして、画像処理装置４は、所与のタイミング（例えば、ユーザが所定の操作を行ったタイミング）で、テスト画像から各表示対象領域３２の画像を切り出し、各表示対象領域３２の画像の一覧を、統合信頼度の降順に表示装置６に表示させる（Ｓ１０９）。
【００５４】
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。
【００５５】
また、例えば、画像特徴量抽出部１４は、判定対象領域２８の画像の色分解画像それぞれからＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量を抽出し、各色分解画像から抽出されたＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量の成分のうちから合計Ｌ個の成分を、判定対象領域２８の画像の画像特徴量として選択してもよい。例えば、画像特徴量抽出部１４は、図９に示すように、色分解画像生成部１４ａと、Ｃｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量抽出部１４ｂと、特徴選択部１４ｃと、を備えていてもよい。
【００５６】
この場合、色分解画像生成部１４ａは、判定対象領域２８の画像の色分解画像を生成する。図１０に、判定対象領域２８の画像（ＲＧＢ画像）の色分解画像（Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像）が生成される様子を示した。なお、ここでは、ＲＧＢ色空間において色分解することとしているが、他の色空間（例えば、Ｌａｂ、ＨＳＶ）において色分解してもよい。また、Ｃｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量抽出部１４ｂは、各色成分画像からＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量を抽出する。
【００５７】
そして、特徴選択部１４ｃは、各色成分画像から抽出されたＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量のうちから、合計Ｌ個の成分を、判定対象領域２８の画像の画像特徴量として選択する。例えば、特徴選択部１４ｃは、色成分ごとに、その色成分の正例画像から得られたＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量が表すヒストグラムとその色成分の負例画像から得られたＣｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量が表すヒストグラムと比較し、重なり具合が低いビンに対応する成分を、Ｌ個選択してもよい。また、例えば、特徴選択部１４ｃは、学習アルゴリズムに従いＬ個の成分を選択してもよい。
【符号の説明】
【００５８】
１  画像処理装置、２  光学顕微鏡、４  画像処理装置、６  表示装置、８  テスト画像取得部、１０  核候補領域抽出部、１２  判定対象領域設定部、１４  画像特徴抽出部、１４ａ  色分解画像生成部、１４ｂ  Ｃｅｌｌ−ＨＯＧ特徴量抽出部、１４ｃ  特徴選択部、１６  信頼度算出部、１８  有核赤血球候補領域設定部、２０  表示対象領域設定部、２２  表示対象領域表示部、２４  画素塊、２６  核候補領域、２８  判定対象領域、３０  有核赤血球候補領域、３２  表示対象領域。
【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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【図１０】
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