(57)【要約】【課題】立体物の断面を撮影したスライス画像において、この立体物の中に含まれる小さな立体物の領域を特定するための画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置２０の制御部２１は、スライス画像の記録処理を実行するとともに、スライス間隔、倍率の入力処理を実行する。次に、制御部２１は、連続した前後のスライス画像において位置合わせ処理を実行する。次に、制御部２１は、最初のスライス画像において特定された組織輪郭について、他のスライス画像について輪郭位置合わせ処理を実行する。そして、制御部２１は、各スライス画像に含まれる細胞について２次元評価処理を実行する。次に、制御部２１は、各画像において特定した細胞について、同一又は別個の細胞を識別して、細胞数をカウントする３次元評価処理を実行し、細胞数の出力を行なう。【選択図】図１
2014006100.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の立体物について複数の断面位置において撮影したスライス画像を登録したスライス画像記憶手段と、
第１の立体物に含まれる第２の立体物の領域を特定する制御手段とを備えた画像処理システムであって、
前記制御手段が、
前記スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、前記差分に基づいて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する手段と、
各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定する手段と、
前記特定した領域に基づいて、連続した前記変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する手段と
を備えたことを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
連続した前記変形画像において、前記第２の立体物の領域の位置合わせを行ない、同じ第２の立体物の画像を特定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記スライス画像を撮影した断面位置の間隔と、前記第２の立体物のサイズの統計値とに基づいて算出された、一つの第２の立体物が含まれるスライス画像数を用いて、同じ第２の立体物の画像を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
各変形画像に含まれる第２の立体物の領域の連続した面積の変化を用いて、同じ第２の立体物の画像を特定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理システム。
【請求項５】
連続した前記変形画像において特定した同じ第２の立体物の画像を用いて、前記第１の立体物に含まれる第２の立体物の数量を算出することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記制御手段が、
一つのスライス画像において、第２の立体物を特定する範囲について指定された輪郭を取得する手段と、
前記輪郭を、各スライス画像の変形情報に基づいて変形する手段と
を更に備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像処理システム。
【請求項７】
各スライス画像について、低解像度画像を作成し、
連続した前記低解像度画像を用いて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行ない、この位置合わせ結果を用いて、連続したスライス画像の位置合わせを行なうことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の画像処理システム。
【請求項８】
第１の立体物について複数の断面位置において撮影したスライス画像を登録したスライス画像記憶手段と、
第１の立体物に含まれる第２の立体物の領域を特定する制御手段とを備えた画像処理システムを用いて、画像処理を実行する方法であって、
前記制御手段が、
前記スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、前記差分に基づいて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する段階と、
各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定する段階と、
前記特定した領域に基づいて、連続した前記変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する段階と
を実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
第１の立体物について複数の断面位置において撮影したスライス画像を登録したスライス画像記憶手段と、
前記第１の立体物に含まれる第２の立体物の領域を特定する制御手段とを備えた画像処理システムを用いて、画像処理を実行させるためのプログラムであって、
前記制御手段を、
前記スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、前記差分に基づいて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する手段、
各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定する手段、
前記特定した領域に基づいて、連続した前記変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する手段
として機能させることを特徴とす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、立体物を複数の断面位置において撮影したスライス画像において、この立体物の中に含まれる小さな立体物の領域を特定するための画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、標本組織内の病理細胞を確認するために、標本組織の断面を撮影した画像を用いて細胞の状態を評価することがある。そこで、形態学的観点から細胞の画像を検索するための画像検索システムが検討されている（例えば、特許文献１参照。）。この文献に記載された画像検索システムの画像データベースには、細胞の画像と細胞の形態学的特徴の情報とを関連づけて記憶させておく。そして、検索条件として入力された細胞の形態学的特徴に基づいて、画像データベースを検索し、検索条件に適合した細胞の画像を表示部に表示する。
【０００３】
更に、細胞の検査においては、異常領域をカウントする場合もあり、血液細胞検査の作業効率を向上させるための画像ファイリングシステムも検討されている（例えば、特許文献２参照。）。この文献に記載された画像ファイリングシステムでは、血液塗抹標本における血液細胞を撮像して画像信号を出力するＣＣＤカメラと、検体番号と患者情報とを対応づけたテーブルと、画像を生成して表示装置に表示させるコンピュータとを備える。そして、検体番号の入力により、対応する患者情報をテーブルから検索する。そして、患者情報と、血液細胞画像と、血液細胞の分類データをカウントした分類カウント値とを表示装置に表示させ、血液細胞画像をデータベースに記憶させる。
【０００４】
また、試料のセクションとして得られる画像対を取得して解析するためのシステムも検討されている（例えば、特許文献３参照。）。この文献に記載された技術では、試料の各セクションの画像を登録する。次に、数学的変換規則を、１つの画像内で特定される各画像フィールドに使用し、他の画像内の対応する画像フィールドを同様に特定できるようにする。そして、取得した対応画像対内の画像フィールド上のオブジェクトに関して計数事象を、自動手段を使用して特定することにより、そのセクションを評価する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−３０２０２号公報（第１頁、図２）
【特許文献２】特開２００５−１００４５２号公報（第１頁、図１）
【特許文献３】特表２０１０−５１１２１３号公報（第１頁、図２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
大きな立体物である評価対象物（例えば、標本組織等）の断面を撮影したスライス画像を作成し、その中に含まれる小さな立体物である内包物（例えば、病理細胞）を観察することがある。この場合、評価対象物内の内包物の断面位置における内包物の数（細胞数）を算出することができる。ここで、複数のスライス画像を用いた場合、断面位置毎に細胞数を把握することができる。
【０００７】
しかしながら、断面位置間の距離が、内包物の大きさ以上に離れている場合、その断面間に存在する内包物をカウントし損なうことがある。一方、内包物の大きさに比べて断面位置間の距離が近い場合、同じ内包物か、別の内包物かどうかを判定できない。このため、同じ内包物を複数の断面において二重にカウントしてしまう可能性がある。更に、スライス画像に歪が含まれている場合もある。この場合には、スライス画像に基づいて同じ内包物を判定できないことがあり、正確なカウントが困難になる。
【０００８】
このように、離散的な断面位置で撮影された複数の画像を用いて、内包物の数をカウントする場合、正確な内包数を算出することが困難であった。
また、スライス画像の画像処理を用いて内包物の数を算出する場合に、スライス画像数が多い場合や、画像処理の負荷が大きくなり、計算時間がかかってしまう可能性がある。従って、できるだけ、効率的かつ迅速に計算できることが望ましい。
【０００９】
本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであり、この目的は、立体物の複数の断面位置で撮影したスライス画像において、この立体物の中に含まれる小さな立体物の領域を特定するための画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記問題点を解決するために、請求項１に記載の発明は、第１の立体物について複数の断面位置において撮影したスライス画像を登録したスライス画像記憶手段と、第１の立体物に含まれる第２の立体物の領域を特定する制御手段とを備えた画像処理システムであって、前記制御手段が、前記スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、前記差分に基づいて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する手段と、各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定する手段と、特定した領域に基づいて、連続した前記変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する手段とを備えたことを要旨とする。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理システムにおいて、連続した前記変形画像において、第２の立体物の領域の位置合わせを行ない、同じ第２の立体物の画像を特定することを要旨とする。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は２に記載の画像処理システムにおいて、前記スライス画像を撮影した断面位置の間隔と、第２の立体物のサイズの統計値とに基づいて算出された、一つの第２の立体物が含まれるスライス画像数を用いて、同じ第２の立体物の画像を特定することを要旨とする。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の画像処理システムにおいて、各変形画像に含まれる第２の立体物の領域の連続した面積の変化を用いて、同じ第２の立体物の画像を特定することを要旨とする。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像処理システムにおいて、連続した前記変形画像において特定した同じ第２の立体物の画像を用いて、第１の立体物に含まれる第２の立体物の数量を算出することを要旨とする。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像処理システムにおいて、前記制御手段が、一つのスライス画像において、第２の立体物を特定する範囲について指定された輪郭を取得する手段と、前記輪郭を、各スライス画像の変形情報に基づいて変形する手段とを更に備えたことを要旨とする。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、請求項１〜６のいずれか一つに記載の画像処理システムにおいて、各スライス画像について、低解像度画像を作成し、連続した前記低解像度画像を用いて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行ない、この位置合わせ結果を用いて、連続したスライス画像の位置合わせを行なうことを要旨とする。
【００１７】
請求項８に記載の発明は、第１の立体物について複数の断面位置において撮影したスライス画像を登録したスライス画像記憶手段と、第１の立体物に含まれる第２の立体物の領域を特定する制御手段とを備えた画像処理システムを用いて、画像処理を実行する方法であって、前記制御手段が、前記スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、前記差分に基づいて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する段階と、各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定する段階と、特定した領域に基づいて、連続した前記変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する段階とを実行することを要旨とする。
【００１８】
請求項９に記載の発明は、第１の立体物について複数の断面位置において撮影したスライス画像を登録したスライス画像記憶手段と、第１の立体物に含まれる第２の立体物の領域を特定する制御手段とを備えた画像処理システムを用いて、画像処理を実行させるためのプログラムであって、前記制御手段を、前記スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、前記差分に基づいて、前記スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する手段、各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定する手段、特定した領域に基づいて、連続した前記変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する手段として機能させることを要旨とする。
【００１９】
（作用）
請求項１、８又は９に記載の発明によれば、制御手段が、スライス画像記憶手段に記録され、連続した断面位置のスライス画像間の差分を算出し、差分に基づいて、スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行なった変形画像を生成するための変形情報を算出する。次に、各変形画像に含まれる第２の立体物の領域を特定し、特定した領域に基づいて、連続した変形画像に含まれる同じ第２の立体物の画像を特定する。これにより、連続した画像において第２の立体物を把握できるので、第１の立体物に内包される第２の立体物の立体的構造を特定することができる。更に、スライス画像に歪が含まれている場合にも、的確に立体的構造を特定することができる。
【００２０】
請求項２に記載の発明によれば、連続した変形画像において、第２の立体物の領域の位置合わせを行ない、同じ第２の立体物の画像を特定する。これにより、第２の立体物の領域の位置に基づいて、複数のスライス画像において撮影された同じ第２の立体物を特定することができる。
【００２１】
請求項３に記載の発明によれば、スライス画像を撮影した断面位置の間隔と、第２の立体物のサイズの統計値とに基づいて算出された、一つの第２の立体物が含まれるスライス画像数を用いて、同じ第２の立体物の画像を特定する。これにより、同じ断面領域に複数の第２の立体物が連続して存在する場合にも、第２の立体物の大きさを考慮して、同じ立体物かどうかを判定することができる。
【００２２】
請求項４に記載の発明によれば、各変形画像に含まれる第２の立体物の領域の連続した面積の変化を用いて、同じ第２の立体物の画像を特定する。これにより、同じ断面領域に複数の第２の立体物が連続して存在する場合にも、第２の立体物の形状を考慮して、同じ立体物かどうかを判定することができる。
【００２３】
請求項５に記載の発明によれば、連続した変形画像において特定した同じ第２の立体物の画像を用いて、第１の立体物に含まれる第２の立体物の数量を算出する。これにより、第２の立体物の数量を把握できるので、第１の立体物の内部状況を把握することができる。例えば、第１の立体物として組織標本を用い、第２の立体物として病理細胞を用いる場合、病理細胞の細胞数により、病状の進行度を評価することができる。
【００２４】
請求項６に記載の発明によれば、制御手段が、一つのスライス画像において、第２の立体物を特定する範囲について指定された輪郭を取得し、輪郭を、各スライス画像の変形情報に基づいて変形する。これにより、一つの輪郭を指定することにより、他のスライス画像においても輪郭を特定することができるので、第２の立体物を特定する評価対象範囲を効率的に設定することができる。
【００２５】
請求項７に記載の発明によれば、スライス画像について、低解像度画像を作成する。そして、連続した低解像度画像を用いて、スライス画像に含まれる第２の立体物の領域の位置合わせを行ない、この位置合わせ結果を用いて、連続したスライス画像の位置合わせを行なう。これにより、低解像度画像による大まかな位置合わせを行なった後で、高解像度画像による詳細な位置合わせを行なうので、位置合わせの高速化と高精度化とを実現することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、立体物の断面を撮影したスライス画像において、この立体物の中に含まれる小さな立体物の領域を特定するための画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の一実施形態のシステム概略図。
【図２】各データ記憶部に記録されたデータの説明図であって、（ａ）はスライス画像データベース、（ｂ）は変形情報データベース、（ｃ）は組織輪郭データベース、（ｄ）はスライス内細胞データベース、（ｅ）はグループ化データベースに記録されたデータの説明図。
【図３】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図４】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図５】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図６】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図７】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図８】本発明の一実施形態の処理手順の説明図。
【図９】本発明の他の実施形態の画像の変形の説明図であって、（ａ）は初期画像、（ｂ）は全体変形後の画像、（ｃ）は分割して変形した後の画像の説明図。
【図１０】本発明の他の実施形態の処理手順の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明を具体化した一実施形態を、図１〜図８に従って説明する。本実施形態では、画像処理により、大きな立体物である評価対象物（第１の立体物）に内包される小さな立体物である内包物（第２の立体物）の数をカウントするための画像処理装置として説明する。
【００２９】
ここでは、標本組織（第１の立体物）に内包される病理細胞（第２の立体物）の細胞数をカウントする場合を想定する。このために、標本組織を等間隔（スライス間隔）でスライスして、その断面を拡大撮影したスライス画像を準備する。この病理細胞は、楕円体形状を有するものとする。このため、標本組織の断面において、病理細胞を染色することにより、スライス画像上で各病理細胞は楕円形状で表される。
【００３０】
この画像処理のため、図１に示すように、入力部１０、出力部１５に接続された画像処理装置２０を用いる。
入力部１０は、キーボードやポインティングデバイス等、各種指示を入力するための入力手段から構成される。また、出力部１５は、ディスプレイ等、情報処理結果を出力するための出力手段から構成されている。
【００３１】
画像処理装置２０は、標本組織の断面を撮影した複数のスライス画像を用いて、この中に内包される病理組織の細胞数を算出するコンピュータ端末である。この画像処理装置２０は、制御部２１、スライス画像データベース２２、変形情報データベース２３、組織輪郭データベース２４、スライス内細胞データベース２５、グループ化データベース２６を備えている。
【００３２】
制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等から構成された制御手段として機能し、後述する処理（管理段階、画像調整段階、輪郭調整段階、２次元評価段階、３次元評価段階等を含む処理）を行なう。このための画像処理プログラムを実行することにより、制御部２１は、管理手段２１１、画像調整手段２１２、輪郭調整手段２１３、２次元評価手段２１４、３次元評価手段２１５等として機能する。
【００３３】
管理手段２１１は、画像処理対象のスライス画像を取得するとともに、後述する各手段を制御する処理を実行する。管理手段２１１は、スライス画像を作成した時のスライス間隔、倍率を一時記憶するメモリを備えている。
【００３４】
画像調整手段２１２は、複数のスライス画像に含まれる病理細胞の連続性を担保するように、スライス画像に内包される病理細胞の位置合わせを行なう処理を実行する。この画像調整手段２１２は、位置合わせを行なう場合、低解像度レイヤ画像を生成する。このため、画像調整手段２１２は、等倍レイヤを含めた最大レイヤ数（ＮＬmax ）に関するデータを保持している。更に、画像調整手段２１２は、画像上のパターン分布の誤差の大きさを判定するための基準値に関するデータを保持している。
【００３５】
輪郭調整手段２１３は、スライス画像において、病理細胞をカウントする画像範囲（輪郭）を特定する処理を実行する。
２次元評価手段２１４は、各スライス画像において撮影された病理細胞の画像数をカウントする処理を実行する。この２次元評価手段２１４は、楕円形状を用いてのフィッティングに用いる短径候補、長径候補、傾き候補に関するデータを保持している。更に、２次元評価手段２１４は、スライス画像を変形させた変形画像を２値化した黒画像を仮記憶するメモリを備えている。この黒画像において、楕円形状を当てはめた領域を白く塗り潰していくことにより、病理細胞を特定する。
【００３６】
３次元評価手段２１５は、病理細胞の３次元構造を考慮して、同一又は異なる特異細胞を判定して、標本組織に内包される病理細胞の細胞数をカウントする処理を実行する。この３次元評価手段２１５は、複数のスライス画像において同じ病理細胞の画像かどうかを判定するための基準距離に関するデータを保持している。
【００３７】
また、３次元評価手段２１５は、スライス画像を撮影した倍率により撮影される病理細胞のサイズを特定する統計値として、予測される最大の細胞長を算出するための最大値算出関数を保持している。なお、統計値は、病理細胞のサイズを代表する統計値であればよく、最大の細胞長に限定されるものではない。例えば、平均値等を用いることも可能である。
【００３８】
スライス画像データベース２２はスライス画像記憶手段として機能する。このスライス画像データベース２２には、図２（ａ）に示すように、標本組織をスライスした各断面を撮影した画像についてのスライス画像管理データ２２０が記録される。このスライス画像管理データ２２０は、ユーザによってスライス画像が指定された場合に記録される。スライス画像管理データ２２０は、画像番号、スライス画像、使用判定フラグに関するデータを含んで構成される。
【００３９】
画像番号データ領域には、各スライス画像を特定するための識別子に関するデータが記録される。この画像番号は、初期値（ここでは「０」）から順番に、各断面位置の順番で連続した番号が設定される。
【００４０】
スライス画像データ領域には、この画像番号により特定される断面位置の組織構造を撮影した画像に関するデータが記録される。
使用判定フラグデータ領域には、このスライス画像の使用可否を判定するための識別子に関するデータが記録される。具体的には、他のスライス画像とのずれが大きく、位置合わせができない場合、このスライス画像を使用しないことを示す不使用フラグが記録される。
【００４１】
変形情報データベース２３には、図２（ｂ）に示すように、撮影された細胞の連続性を担保するために、スライス画像を変形させるための変形情報管理データ２３０が記録される。この変形情報管理データ２３０は、各スライス画像の位置合わせ処理を実行した場合に記録される。変形情報管理データ２３０は、画像番号、変形情報に関するデータを含んで構成される。
【００４２】
画像番号データ領域には、各スライス画像を特定するための識別子に関するデータが記録される。
変形情報データ領域には、各スライス画像を変形するための関数に関するデータが記録される。このデータ領域には、この射影変形を行なうための行列が記録される。
【００４３】
組織輪郭データベース２４には、図２（ｃ）に示すように、スライス画像において、病理細胞をカウントする範囲を特定するための組織輪郭管理データ２４０が記録される。この組織輪郭管理データ２４０は、スライス画像の輪郭位置合わせ処理を実行した場合に記録される。組織輪郭管理データ２４０は、画像番号、輪郭位置に関するデータを含んで構成される。
【００４４】
画像番号データ領域には、各スライス画像を特定するための識別子に関するデータが記録される。
輪郭位置データ領域には、スライス画像において病理細胞をカウントする範囲を特定するための座標に関するデータが記録される。
【００４５】
スライス内細胞データベース２５には、図２（ｄ）に示すように、各スライス画像に含まれる病理細胞を特定するためのスライス内細胞管理データ２５０が記録される。このスライス内細胞管理データ２５０は、２次元評価処理を実行した場合に記録される。スライス内細胞管理データ２５０は、画像番号、細胞画像、２値化画像に関するデータを含んで構成される。更に、スライス内細胞管理データ２５０には、中心位置座標、短径、長径、傾きに関するデータを含んで構成される個別細胞データ２５１が関連付けられている。
【００４６】
画像番号データ領域には、各スライス画像を特定するための識別子に関するデータが記録される。
細胞画像データ領域には、スライス画像を位置合わせにより変形させた変形画像に関するデータが記録される。
２値化画像データ領域には、変形画像を２値化した画像に関するデータが記録される。
【００４７】
中心位置座標データ領域には、２値化画像において特定した病理細胞の中心位置の座標に関するデータが記録される。
【００４８】
短径、長径の各データ領域には、それぞれ、この病理細胞を楕円形状で表わした場合の短径、長径に関するデータが記録される。
傾きデータ領域には、この楕円形状における２値化画像の所定軸（例えば、横軸）に対する傾きに関するデータが記録される。
【００４９】
グループ化データベース２６には、図２（ｅ）に示すように、３次元構造を考慮して、複数のスライス画像で撮影された各病理細胞のまとまりを特定するためのグループ化管理データ２６０が記録される。このグループ化管理データ２６０は、３次元評価処理を実行した場合に記録される。グループ化管理データ２６０は、グループコード、画像番号、中心位置座標に関するデータを含んで構成される。
【００５０】
グループコードデータ領域には、各病理細胞のまとまりを特定するための識別子に関するデータが記録される。
画像番号データ領域には、各スライス画像を特定するための識別子に関するデータが記録される。
【００５１】
中心位置座標データ領域には、スライス画像において各病理細胞を特定するための識別子に関するデータが記録される。本実施形態では、中心位置の座標を用いて、各病理細胞を識別する。
【００５２】
次に、上記のように構成された画像処理装置２０において、標本組織内に含まれる小さな病理細胞を評価する場合の処理手順について、図３〜図９を用いて説明する。
（全体の概要）
まず、図３を用いて、全体の概要を説明する。標本組織内に含まれる小さな病理細胞を評価する場合、標本組織を所定の間隔（スライス間隔）でスライスする。そして、各断面において病理細胞を染色して、所定の倍率で撮影したスライス画像ファイルを作成する。このスライス画像ファイルを、画像処理装置２０の記憶部（ハードディスク等）や記憶媒体内に格納しておく。この場合、一つのファイルに複数のスライス画像を含めたり、スライスした順番にファイル名を設定した複数のスライス画像ファイルを用いたりすることができる。そして、画像処理装置２０の画像処理プログラムを起動する。
【００５３】
この場合、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス画像の記録処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１の管理手段２１１は、出力部１５に、評価対象の標本組織を撮影したスライス画像を指定するための画像指定画面を出力する。ここで、画像指定画面を用いて、画像処理装置２０の記憶部（ハードディスク等）や記憶媒体内に記録された評価対象のスライス画像を指定する。この場合、管理手段２１１は、指定されたスライス画像を取得し、ファイルに含まれる順番やファイル名の順番に基づいて画像番号を付与する。そして、管理手段２１１は、画像番号の関連付けたスライス画像を記録したスライス画像管理データ２２０を生成し、スライス画像データベース２２に登録する。
【００５４】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス間隔、倍率の入力処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１の管理手段２１１は、出力部１５に、画像属性設定画面を出力する。この画像属性設定画面においては、標本組織をスライスした時のスライス間隔及びスライス画像を作成した場合の倍率の入力欄が設けられている。各入力欄への入力の完了を検知した場合、管理手段２１１は、スライス間隔、倍率をメモリに一時記憶する。
【００５５】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス画像の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ１−３）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、スライス画像データベース２２に記録されたスライス画像を用いて、細胞構造の連続性を担保できるように、各画像の位置合わせのための画像変形を行なう。この処理によって算出された変形情報を、変形情報データベース２３に記録する。詳細は、図４、図５を用いて後述する。
【００５６】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、輪郭位置合わせ処理を実行する（ステップＳ１−４）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、１つのスライス画像において、ユーザによって指定された輪郭を取得する。次に、輪郭調整手段２１３は、指定された輪郭に対して、変形情報データベース２３に記録された変形情報を用いて、他のすべてのスライス画像において輪郭を特定し、組織輪郭データベース２４に記録する。詳細は、図６を用いて後述する。
【００５７】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、２次元評価処理を実行する（ステップＳ１−５）。具体的には、制御部２１の２次元評価手段２１４は、変形情報により変形されたスライス画像を用いて、組織輪郭データベース２４に記録された輪郭内に含まれる病理細胞を特定する。そして、２次元評価手段２１４は、特定した病理細胞をスライス内細胞データベース２５に記録する。詳細は、図７を用いて後述する。
【００５８】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、３次元評価処理を実行する（ステップＳ１−６）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、スライス内細胞データベース２５に記録された病理細胞について立体構造を考慮して、標本組織に含まれる細胞数を算出する。詳細は、図８を用いて説明する。
【００５９】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、細胞数出力処理を実行する（ステップＳ１−７）。具体的には、制御部２１の管理手段２１１は、３次元評価手段２１５において算出した細胞数を出力部１５に表示する。
【００６０】
（スライス画像の位置合わせ処理）
次に、図４を用いて、スライス画像の位置合わせ処理を説明する。ここでは、細胞構造の連続性を担保するために、連続したスライス画像の位置関係を調整する。
【００６１】
まず、画像処理装置２０の制御部２１は、最初の画像について低解像度レイヤ画像の作成処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、スライス画像データベース２２において、画像番号が最も若い番号（ここでは０番目）のスライス画像について、レイヤ番号［Ｌ］を最大レイヤ数（ＮＬmax ）に達するまで、所定倍率で順次、解像度を低くした低解像度レイヤ画像Ｉｍｇ［０］［Ｌ］を生成する。ここで、［０］や［Ｌ］は、それぞれ画像番号、レイヤ番号を意味する変数である。本実施形態では、レイヤ間の解像度の違いは１／２倍として、最低解像度は〔２^ （−ＮＬmax ＋１）〕倍となる。
【００６２】
そして、画像番号について、以下の処理を繰り返す。
ここで、Ｉ番目の画像についての処理を行なう場合、画像処理装置２０の制御部２１は、低解像レイヤ画像の作成処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、スライス画像データベース２２において、画像番号［Ｉ］のスライス画像について、レイヤ番号［Ｌ］を最大レイヤ数（ＮＬmax ）まで所定倍率で順次、解像度を低くした低解像度レイヤ画像Ｉｍｇ［Ｉ］［Ｌ］を生成する。
【００６３】
そして、レイヤ番号［Ｌ］について、解像度が低い画像から順番に以下の処理を繰り返す。
ここでは、画像処理装置２０の制御部２１は、各レイヤ画像の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、処理対象の画像Ｉｍｇ［Ｉ］［Ｌ］に対して、スライス画像管理データ２２０において不使用フラグが記録されていない直前のスライス画像についての画像（有効画像Ｉｍｇ［Ｉ−ｘ］［Ｌ］）を用いる。ここで、「Ｉ−ｘ」は、不使用フラグが記録されていない有効画像まで遡った画像番号を意味する。画像調整手段２１２は、処理対象の画像Ｉｍｇ［Ｉ］［Ｌ］と有効画像Ｉｍｇ［Ｉ−ｘ］［Ｌ］とを比較して、画像上のパターン分布の誤差が最小になる変形行列Ｍａｔmin と変形画像Ｉｍｇmin を求める。詳細は、図５を用いて後述する。
【００６４】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、誤差が基準値以下かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、先のステップにおいて算出した誤差と基準値と比較する。
【００６５】
誤差が基準値以下でない場合（ステップＳ２−４において「ＮＯ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス画像の廃棄処理を実行する（ステップＳ２−５）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、スライス画像管理データ２２０に不使用フラグを記録する。そして、このスライス画像についての位置合わせを終了する。
【００６６】
一方、誤差が基準値以下の場合（ステップＳ２−４において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、以上の処理を、等倍のレイヤ番号についての処理を終了するまで繰り返す。
【００６７】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、変形情報、変形画像の出力処理を実行する（ステップＳ２−６）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、変形情報管理データ２３０を生成し、変形情報データベース２３に記録する。
以上の処理を、すべての画像番号についての処理を終了するまで繰り返す。
【００６８】
（各レイヤ画像の位置合わせ処理）
次に、図５を用いて、各レイヤ画像の位置合わせ処理を説明する。本実施形態では、画像４隅の座標を独立に移動させて変形する射影変形を用いて位置合わせを行なう。ここでは、最も低解像な画像同士を比較し、大まかな位置合わせを行ない、低い解像度で決定された変形を利用して、更によく一致する変形を計算し、位置合わせの精度を上げていく。
【００６９】
まず、画像処理装置２０の制御部２１は、最大移動幅の計算処理を実行する（ステップＳ３−１）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、ここでは、解像度に応じて移動できる最大移動幅ｄｍを決定する。具体的には、先に低解像度の画像において位置合わせを行なっているので、先行の位置合わせで用いた最小移動量を超えない範囲で移動させることする。そこで、レイヤに応じて以下のように設定する。
Ｌ＝０の場合、ｄｍ＝ｄmax ＊２^ （−ＮＬmax ＋１）
Ｌ＞０の場合、ｄｍ＝１
【００７０】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、画像４隅の４頂点についての初期値の計算処理を実行する（ステップＳ３−２）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、４頂点の座標Ｐ０［Ｌ］［Ｉ］についての初期値として以下の値を設定する。
Ｌ＝０の場合、移動前の位置
Ｌ＞０の場合、Ｐ０［Ｌ］［Ｉ］＝Ｐ０［Ｌ−１］［Ｉ］＊２
【００７１】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、最小２乗誤差の総和のセット処理を実行する（ステップＳ３−３）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、最小２乗誤差総和ＳＳＤmin を設定する。ここでは、最小２乗誤差総和ＳＳＤmin として大きな値を初期値として設定しておく。
【００７２】
そして、スライス画像４隅の頂点（Ｐ［Ｉ］）を移動させながら、以下の処理を繰り返す。
ここでは、画像処理装置２０の制御部２１は、変形情報の作成処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、射影変形の行列を作成する。
【００７３】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、画像の変形画像の作成処理を実行する（ステップＳ３−５）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、作成した行列をスライス画像に適用して、変形画像Ｉｍｇ２を作成する。
【００７４】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、２乗誤差の総和の計算処理を実行する（ステップＳ３−６）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、変形画像Ｉｍｇ２と画像Ｉｍｇ［０］［Ｌ］との２乗誤差総和ＳＳＤを算出する。
【００７５】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、２乗誤差の総和が小さいかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ３−７）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、算出した２乗誤差総和ＳＳＤと、最小２乗誤差総和ＳＳＤmin とを比較する。
【００７６】
２乗誤差の総和が小さいと判定した場合（ステップＳ３−７において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、データ更新処理を実行する（ステップＳ３−８）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、仮記憶した以下のデータを更新する。
ＳＳＤmin ＝ＳＳＤ
Ｐmin ［Ｉ］＝Ｐ［Ｉ］
Ｍａｔmin ＝Ｍａｔ
Ｉｍｇmin ＝Ｉｍｇ２
一方、２乗誤差の総和が小さくないと判定した場合（ステップＳ３−７において「ＮＯ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、データ更新処理（ステップＳ３−８）をスキップする。
そして、以上の処理を画像４隅の頂点について繰り返す。
【００７７】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、４隅の頂点位置情報及び画像の更新処理を実行する（ステップＳ３−９）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、各パラメータを以下のように更新する。
Ｉｍｇ［０］［Ｌ］＝Ｉｍｇ［１］［Ｌ］
Ｐ０［Ｌ］［Ｉ］＝Ｐmin ［Ｉ］
これにより、前後の画像の比較により、変形行列を求めることができる。
【００７８】
（輪郭位置合わせ処理）
次に、図６を用いて、輪郭位置合わせ処理を説明する。
まず、画像処理装置２０の制御部２１は、最初の組織輪郭の入力処理を実行する（ステップＳ４−１）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、スライス画像データベース２２に記録された最初（画像番号Ｉ＝０）のスライス画像を出力部１５に表示する。そして、輪郭調整手段２１３は、このスライス画像において、輪郭を設定するためのグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示する。ユーザは、このＧＵＩを利用して、病理細胞を評価する範囲となる組織輪郭Ｒ［０］を設定する。この場合、輪郭調整手段２１３は、設定された組織輪郭Ｒ［０］に基づいて組織輪郭管理データ２４０を生成し、組織輪郭データベース２４に格納する。
【００７９】
そして、画像番号について、以下の処理を繰り返す。
ここで、Ｉ番目の画像についての処理を行なう場合、画像処理装置２０の制御部２１は、処理対象の画像における輪郭の計算処理を実行する（ステップＳ４−２）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、変形情報データベース２３に記録された、画像番号Ｉの変形情報管理データ２３０を取得し、組織輪郭Ｒ［Ｉ−１］の座標を変形した組織輪郭Ｒ［Ｉ］を算出する。そして、輪郭調整手段２１３は、算出した組織輪郭Ｒ［Ｉ］をメモリに仮記憶する。
【００８０】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、画像と輪郭との表示処理を実行する（ステップＳ４−３）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、画像番号Ｉのスライス画像に、算出した組織輪郭Ｒ［Ｉ］による輪郭画像を重畳させた輪郭確認画像を出力部１５に表示する。この輪郭確認画面においては、確認完了ボタン及び修正ボタンが設けられている。
【００８１】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、修正が必要かどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ４−４）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、修正ボタンの押下を検知した場合には、修正が必要と判定する。
【００８２】
修正が必要と判定した場合（ステップＳ４−４において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、組織輪郭の修正処理を実行する（ステップＳ４−５）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、スライス画像に重畳された輪郭画像の座標を、ＧＵＩにより移動させることにより、組織輪郭Ｒ［Ｉ］を調整できるようにする。そして、輪郭調整手段２１３は、調整された組織輪郭Ｒ［Ｉ］をメモリに仮記憶する。なお、修正が必要でないと判定した場合（ステップＳ４−４において「ＮＯ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、ステップＳ４−５の処理をスキップする。
【００８３】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、組織輪郭の出力処理を実行する（ステップＳ４−６）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、輪郭確認画面に表示された輪郭の組織輪郭Ｒ［Ｉ］を記録した組織輪郭管理データ２４０を生成し、組織輪郭データベース２４に記録する。
以上の処理を、すべての画像番号についての処理を終了するまで繰り返す。
【００８４】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、組織輪郭のスムージング処理を実行する（ステップＳ４−７）。具体的には、制御部２１の輪郭調整手段２１３は、連続した複数枚の前後のスライス画像を用いて、中央のスライス画像の輪郭位置を平均化することにより、輪郭座標を平滑化する。そして、輪郭調整手段２１３は、平滑化された輪郭の座標を用いて、各組織輪郭管理データ２４０に記録された輪郭位置データを更新する。
【００８５】
（２次元評価処理）
次に、図７を用いて、２次元評価処理を説明する。ここでは、各スライス画像に含まれる病理細胞を、楕円形状を用いてフィッティングすることにより特定する。
【００８６】
画像番号について、以下の処理を繰り返す。
Ｉ番目の画像についての処理を行なう場合、まず、画像処理装置２０の制御部２１は、画像の２値化を行ない、黒領域の登録処理を実行する（ステップＳ５−１）。具体的には、制御部２１の２次元評価手段２１４は、スライス画像データベース２２に記録された変形画像の２値化を行なう。ここでは、ある値の集合を二つのクラスに分類する場合に適切な閾値を決定する手法である大津の手法を用いる。ここでは、二つのクラス内の分散はできるだけ小さく、クラス間の分散はできるだけ大きくなるようにするため、クラス内分散とクラス間分散との比が最小になるような閾値を求める。次に、２次元評価手段２１４は、この閾値を用いて、変形画像の２値化を行なう。そして、２次元評価手段２１４は、２値化により生成された黒画像をスライス内細胞管理データ２５０に記録する。
【００８７】
次に、以下の処理を、楕円の短径候補、長径候補、傾き候補について、２値化画像に含まれる黒領域において繰り返す。この場合、短径候補、長径候補は、長い候補から順番に用いる。
【００８８】
ここでは、画像処理装置２０の制御部２１は、黒領域に楕円が入るかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ５−２）。具体的には、制御部２１の２次元評価手段２１４は、各黒領域に対して、短径候補、長径候補、傾き候補からなる楕円を当てはめて、楕円のはみ出しがあるかどうかを確認する。
【００８９】
黒領域に楕円が入ると判定した場合（ステップＳ５−２において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、当てはめた楕円を白く塗り潰す処理を実行する（ステップＳ５−３）。具体的には、制御部２１の２次元評価手段２１４は、黒領域データベースに記録された２値化画像の黒領域において、当てはめた楕円領域を白に塗り変える。
【００９０】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、当てはめた楕円を細胞として登録処理を実行する（ステップＳ５−４）。具体的には、制御部２１の２次元評価手段２１４は、スライス内細胞管理データ２５０において、楕円形状（短径、長径、傾き）を記録した個別細胞データ２５１を生成し、スライス内細胞管理データ２５０に関連付けてスライス内細胞データベース２５に登録する。
なお、黒領域に楕円が入らないと判定した場合（ステップＳ５−２において「ＮＯ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、ステップＳ５−３〜Ｓ５−４の処理をスキップする。
以上の処理を、画像番号毎に、すべての黒領域に対して、傾き候補、長径候補、短径候補の楕円形状についての処理を終了するまで繰り返す。
【００９１】
（３次元評価処理）
次に、図８を用いて、３次元評価処理を説明する。ここでは、病理細胞の立体構造を考慮して、２次元画像において特定された病理細胞の細胞数をカウントする。
【００９２】
ここでも、画像番号について、以下の処理を繰り返す。
Ｉ番目の画像についての処理を行なう場合、まず、画像処理装置２０の制御部２１は、組織（輪郭内部）の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ６−１）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、スライス画像データベース２２に記録されたスライス画像管理データ２２０において、使用判定フラグデータ領域に不使用フラグが記録されていないスライス画像（有効な先行スライス画像）であって、直前の画像番号が付与されたスライス画像を特定する。次に、３次元評価手段２１５は、連続した有効なスライス画像の組織輪郭Ｒ［Ｉ］を、組織輪郭データベース２４から取得する。そして、３次元評価手段２１５は、組織輪郭Ｒ［Ｉ］によって指定される範囲内に含まれる細胞の位置合わせを行なう。
【００９３】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、ほぼ同じ位置にある細胞を、細胞グループとして登録処理を実行する（ステップＳ６−２）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、先行スライス画像において、中心位置座標が基準距離内の細胞を検出した場合には、中心位置座標が最も近い細胞を同じ細胞グループとして特定する。この場合、３次元評価手段２１５は、画像番号、中心位置座標に対して、最も近い細胞と同じグループコードを付与したグループ化管理データ２６０を生成して、グループ化データベース２６に記録する。一方、新たなスライス画像において、先行スライス画像において、中心位置座標が基準距離内の細胞を検出できない場合には、画像番号、中心位置座標に対して、新しいグループコードを付与したグループ化管理データ２６０を生成して、グループ化データベース２６に記録する。
以上の処理を、すべての画像番号についての処理を終了するまで繰り返す。
【００９４】
次に、グループ化データベース２６に記録された細胞グループについて、以下の処理を繰り返す。
【００９５】
ここでは、画像処理装置２０の制御部２１は、グループ内の細胞サイズのスムージング処理を実行する（ステップＳ６−３）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、グループ登録された細胞の短径や長径を個別細胞データ２５１から取得する。次に、３次元評価手段２１５は、グループ化された細胞において、短径及び長径を用いてサイズを算出する。このサイズには、例えば、面積（＝π〔短径〕・〔長径〕）を用いる。そして、３次元評価手段２１５は、連続した画像番号について、サイズの移動平均を算出して、各サイズの平滑化を行なう。
【００９６】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、細胞のサイズが減少から増加に反転したかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ６−４）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、画像番号の順番で並び替えた場合のサイズの変化傾向を算出する。ここで、３次元評価手段２１５は、先行画像において減少傾向であった場合に、今回の変化傾向において増加傾向に反転したかどうかを判定する。
【００９７】
細胞サイズが減少傾向から増加傾向に反転したと判定した場合（ステップＳ６−４において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、該当箇所で細胞グループの分割処理を実行する（ステップＳ６−５）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、グループ化データベース２６において、このグループの変化傾向が反転したスライス画像において、分割して新たなグループを登録する。ここでは、３次元評価手段２１５は、このスライス画像の画像番号以降の画像番号に対して、新たなグループコードを再付与して、グループ化管理データ２６０のグループコードを更新する。
一方、細胞サイズが減少傾向から増加傾向に反転していないと判定した場合（ステップＳ６−４において「ＮＯ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、ステップＳ６−５の処理をスキップする。
【００９８】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス間隔、倍率に対応した連続数上限値の算出処理を実行する（ステップＳ６−６）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、管理手段２１１に記録されているスライス間隔、倍率を取得する。そして、３次元評価手段２１５は、取得した倍率を最大値算出関数に導入し、最大の細胞長を算出する。次に、３次元評価手段２１５は、算出した最大細胞長とスライス間隔とを用いて、一つの最大細胞が、連続したスライス画像に含まれる可能性がある画像枚数（連続数上限値）を算出する。
【００９９】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス数が連続数上限値より大きいかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ６−７）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、同じグループコードが付与された画像番号の最小値と最大値との差分から、細胞が撮影されたスライス画像の枚数（スライス数）を算出する。そして、３次元評価手段２１５は、スライス数と連続数上限値とを比較する。
【０１００】
スライス数が連続数上限値を超えている場合（ステップＳ６−７において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、連続数上限値で細胞グループの分割処理を実行する（ステップＳ６−８）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、グループ化データベース２６において、このグループにおいて連続数上限値を超えたスライス画像において、分割して新たなグループを登録する。ここでは、３次元評価手段２１５は、このスライス画像の画像番号以降の画像番号に対して、新たなグループコードを再付与して、グループ化管理データ２６０のグループコードを更新する。一方、スライス数が連続数上限値を超えていない場合（ステップＳ６−７において「ＮＯ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、ステップＳ６−８の処理をスキップする。
以上の処理をグループ化データベース２６に記録されたすべての細胞グループについての処理を終了するまで繰り返す。
【０１０１】
そして、画像処理装置２０の制御部２１は、組織内細胞数の算出処理を実行する（ステップＳ６−９）。具体的には、制御部２１の３次元評価手段２１５は、グループ化データベース２６に記録されている個別細胞データ２５１のレコード数をカウントする。そして、３次元評価手段２１５は、カウントしたレコード数を病理細胞数として管理手段２１１に供給する。
【０１０２】
本実施形態の画像処理システムによれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス画像の記録処理（ステップＳ１−１）、スライス画像の位置合わせ処理（ステップＳ１−３）、輪郭位置合わせ処理（ステップＳ１−４）を実行する。次に、制御部２１は、２次元評価処理（ステップＳ１−５）、３次元評価処理（ステップＳ１−６）を実行する。そして、制御部２１は、細胞数出力処理を実行する（ステップＳ１−７）。これにより、第１の立体物における第２の立体物の内包状況を把握することができる。例えば、病理細胞の細胞数により、病状の進行度を評価することができる。
【０１０３】
（２）本実施形態では、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス画像の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ１−３）。ここでは、画像処理装置２０の制御部２１は、低解像レイヤ画像の作成処理を実行する（ステップＳ２−２）。そして、すべてのレイヤ番号について、画像処理装置２０の制御部２１は、各レイヤ画像の位置合わせ処理を実行する（ステップＳ２−３）。これにより、解像度を落とした複数の画像を作成し、小さい画像から順に比較することにより、２枚の画像の大まかな位置合わせ処理において、高速化を実現することができる。更に、低解像度画像の位置合わせ結果を利用して、高解像度画像の位置合わせ行うことにより、高精度化を実現することができる。更に、高解像度画像において位置合わせされたスライス画像を用いて、公知のボリュームレンダリングを行なうことにより、細胞単位の立体モデルを生成し、３次元表示させることも可能である。
【０１０４】
（３）本実施形態の各レイヤ画像の位置合わせ処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、変形情報の作成処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、射影変形の行列を作成する。そして、画像処理装置２０の制御部２１は、画像の変形画像の作成処理を実行する（ステップＳ３−５）。射影変形を用いることにより、アフィン変形と異なり、任意の変形が可能になり、的確な位置合わせを行なうことができる。
【０１０５】
（４）本実施形態の輪郭位置合わせ処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、最初の組織輪郭の入力処理（ステップＳ４−１）、処理対象の画像における輪郭の計算処理を実行する（ステップＳ４−２）。これにより、スライス画像において、所望の領域において病理細胞の細胞数をカウントすることができる。更に、最初に特定した組織輪郭を他のスライス画像に展開することができる。
【０１０６】
更に、画像処理装置２０の制御部２１は、画像と輪郭との表示処理（ステップＳ４−３）、修正が必要かどうかについての判定処理（ステップＳ４−４）を実行する。修正が必要と判定した場合（ステップＳ４−４において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、組織輪郭の修正処理を実行する（ステップＳ４−５）。これにより、他のスライス画像に対する組織輪郭の展開が適切でない場合には、効率的に修正することができる。
【０１０７】
更に、画像処理装置２０の制御部２１は、組織輪郭のスムージング処理を実行する（ステップＳ４−７）。これにより、組織輪郭データベース２４に登録された組織輪郭の形状のぶれを調整することができる。
【０１０８】
（５）本実施形態の２次元評価処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、画像の２値化を行ない、黒領域の登録処理を実行する（ステップＳ５−１）。そして、画像処理装置２０の制御部２１は、楕円の短径候補、長径候補、傾き候補について、２値化画像に含まれる黒領域毎に、短径候補、長径候補は、長い候補から順番に、黒領域に楕円が入るかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ５−２）。黒領域に楕円が入ると判定した場合（ステップＳ５−２において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、当てはめた楕円を白く塗り潰す処理（ステップＳ５−３）、当てはめた楕円を細胞として登録処理（ステップＳ５−４）を実行する。これにより、スライス画像に含まれる個々の病理細胞を特定することができる。
【０１０９】
（６）本実施形態の３次元評価処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、組織（輪郭内部）の位置合わせ処理（ステップＳ６−１）、ほぼ同じ位置にある細胞を、細胞グループとして登録処理（ステップＳ６−２）を実行する。病理細胞が大きい場合、複数のスライス画像に含まれることになる。この場合においても、複数のスライス画像において撮影された病理細胞の画像を集約することができる。
【０１１０】
（７）本実施形態の３次元評価処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、グループ内の細胞サイズのスムージング処理（ステップＳ６−３）、細胞のサイズが減少から増加に反転したかどうかについての判定処理（ステップＳ６−４）を実行する。細胞のサイズが減少傾向から増加傾向に反転したと判定した場合（ステップＳ６−４において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、該当箇所で細胞グループの分割処理を実行する（ステップＳ６−５）。これにより、複数のスライス画像において、同じ領域に複数の病理細胞が連続して撮影されている場合においても、病理細胞の形状に基づいて、同じ細胞かどうかを判定することができる。
【０１１１】
（８）本実施形態の３次元評価処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス間隔、倍率に対応した連続数上限値の算出処理を実行する（ステップＳ６−６）。そして、画像処理装置２０の制御部２１は、スライス数が連続数上限値より大きいかどうかについての判定処理を実行する（ステップＳ６−７）。スライス数が連続数上限値を超えている場合（ステップＳ６−７において「ＹＥＳ」の場合）、画像処理装置２０の制御部２１は、連続数上限値で細胞グループの分割処理を実行する（ステップＳ６−８）。これにより、最後の形状に基づいて、別個の細胞を識別できない場合においても、病理細胞の統計的な大きさに基づいて、同じ細胞かどうかを判定することができる。
【０１１２】
また、上記実施形態は、以下のように変更してもよい。
・  上記実施形態では、標本組織（第１の立体物）に内包される病理細胞（第２の立体物）の細胞数をカウントする場合を想定した。本発明の適用対象は、これに限定されるのではなく、第１の立体物に内包される第２の立体物の特定に適用することができる。
【０１１３】
・  上記実施形態では、２次元評価処理において、短径、長径からなる楕円により細胞の特定を行なう。当てはめる形状は楕円に限定されるものではない。円形状によって当てはめを行なうことも可能である。この場合には、直径候補について、ステップＳ５−２〜Ｓ５−４の各処理を繰り返すことになる。
【０１１４】
・  上記実施形態では、各レイヤ画像の位置合わせ処理では、画像処理装置２０の制御部２１は、変形情報の作成処理を実行する（ステップＳ３−４）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、射影変形の行列を作成する。変形方法はこれに限定されるものではなく、比率による自由変形、アフィン変形や、これらを組み合わせることが可能である。比率による自由変形においては、４つの参照点を用いて比率による変形を行なう。アフィン変形においては、線型変換（回転、拡大縮小、せん断）と平行移動とを組み合わせて変形を行なう。
【０１１５】
また、変形方法として、位相特性のみの相関を取って類似度を測る位相限定相関法を用いることも可能である。この位相限定相関法では、回転、平行移動、拡大縮小の情報を得ることができるが、任意の変形を行なうことができない。そこで、図９に示すように、スライス画像を４分割し、四つに分けた分割画像を比較することにより、任意の四角形の変形を実現する。
【０１１６】
ここでは、図９（ａ）に示す画像Ａ０と画像Ｂ０との位置合わせを行なう場合を想定する。この場合の変形情報の生成処理（ステップＳ３−４）を説明する。
図９（ａ）においては、画像に偏りがあるため、画像処理装置２０の制御部２１は、位相限定相関法を用いることにより、全体の位置合わせを行なう。これにより、図９（ｂ）に示すように、画像Ｂ０に対して、全体変形を行なった画像Ｂ１を取得する。更に、画像処理装置２０の制御部２１は、図９（ｃ）に示すように、画像Ａ０、画像Ｂ１を４つに分割する。そして、画像処理装置２０の制御部２１は、画像Ａ０の各分割画像に対して、画像Ｂ１の各分割画像について位相限定相関法を用いて変形させた画像Ｂ２を取得する。
【０１１７】
次に、図１０を用いて、任意の四角形に関する変形情報の求め方について説明する。ここでは、任意の四角形の変形は、行列で表現できない場合もあるので、変形情報としては、「画像内の４点（代表点）について、変形前後の座標」を保存することにする。具体的には、代表点としては変形後の４つの四角形の重心を用いる。
【０１１８】
まず、画像処理装置２０の制御部２１は、全体変形後の画像における重心の特定処理を実行する（ステップＳ７−１）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、画像Ｂ０を４分割し、各分割領域の中心位置（図中では「＋」で示す）の座標を特定する。
【０１１９】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、元画像において、全体変形後の重心の対応位置の特定処理を実行する（ステップＳ７−２）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、全体変形後の各分割領域の中心位置について、全体変形の逆変換を行なうことにより、元画像に戻した時の位置（元画像における重心の座標）を特定する。
【０１２０】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、分割変形後の画像において、全体変形後の重心の対応位置の特定処理を実行する（ステップＳ７−３）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、全体変形後の各分割領域の中心位置について、分割変形の変換を行なうことにより、分割変形後の画像における位置（分割変形後の画像における重心の座標）を特定する。
【０１２１】
次に、画像処理装置２０の制御部２１は、元画像の重心から分割変形後の画像の重心までの変形情報の算出処理を実行する（ステップＳ７−４）。具体的には、制御部２１の画像調整手段２１２は、元画像における重心の座標から、分割変形後の画像における重心の座標までに移動させるための変形情報を算出する。
【０１２２】
任意の四角形の変形を行列で表現できるのであれば、〔変形行列〕＝〔全体変形の変形行列〕×〔部分変形の変形行列〕という形で求めることができるが、任意の四角形の変形では行列で表現できない場合もある。この場合においても、変形情報として「画像内の４点について、変形前後の座標」を用いることにより、変形を表現することができる。
【符号の説明】
【０１２３】
１０…入力部、１５…出力部、２０…画像処理装置、２１…制御部、２１１…管理手段、２１２…画像調整手段、２１３…輪郭調整手段、２１４…２次元評価手段、２１５…３次元評価手段、２２…スライス画像データベース、２３…変形情報データベース、２４…組織輪郭データベース、２５…スライス内細胞データベース、２６…グループ化データベース。
【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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