(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体中に懸濁する粒子サンプルをフローセル中に流し、フローセル中の粒子検出領域を通過する粒子を検出し、前記フローセル中の撮像領域を通過した検出粒子の静止画像を撮像し、撮像した粒子画像を画像解析することにより粒子の形態学的分類を行う粒子画像の解析方法において、
撮像した画像を領域分割して分類対象毎の領域を抽出する第１のステップと、
該第１のステップで抽出した領域の個数と各領域の画像上での位置および面積を含む領域毎の特徴量を求める第２のステップと、
該第２のステップで求めた領域数と各領域毎の特徴量とに基づき、前記第１のステップで抽出した領域に対する識別方式を決定する第３のステップと、
該第３のステップで決定された識別方式に沿って当該領域に対する識別分類を行う第４のステップと
を有することを特徴とする粒子画像の解析方法。
【請求項２】
前記第２のステップで求めた前記領域数が規定の値ｋ０以上の場合、前記第３のステップでは、識別分類を行う領域数を限定する識別方式に決定することを特徴とする請求項１記載の粒子画像の解析方法。
【請求項３】
前記第２のステップで求めた前記領域数が規定の値ｋ０未満の場合、前記第３のステップでは、前記第１のステップで抽出した領域すべてについて識別分類を行う識別方式に決定することを特徴とする請求項１記載の粒子画像の解析方法。
【請求項４】
前記第２のステップで求めた前記領域数が規定の値ｋ０以上ｋ１未満の場合、前記第３のステップでは、前記第２のステップで求めた最大面積および位置によって決定される数分、面積の大きい順に領域に対する識別分類を行う識別方式に決定することを特徴とする請求項１記載の粒子画像の解析方法。
【請求項５】
請求項２から請求項４のいずれかに記載の粒子画像の解析方法であって、
前記第３のステップで決定された識別方式に沿って前記第４のステップで行われた識別分類結果として、各領域が識別分類されたカテゴリー毎の加算値と、領域数に応じて設定される画像のランク毎の加算値とを出力する第５のステップを有することを特徴とする粒子画像の解析方法。
【請求項６】
前記第２のステップで求めた前記領域数が規定の値ｋ１以上の場合、前記第３のステップでは、領域数に応じて設定される画像のランク毎の加算を行い、該ランク毎の加算値を出力する画像単位の分類識別方式に決定することを特徴とする請求項１記載の粒子画像の解析方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は粒子の形態情報を用いた粒子の分類方法に係り、特に血液や尿中の粒子画像を分類するのに好適な解析方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
尿中の粒子を形態学的に検査するには、従来目視で行うものでは、尿試料を遠心分離し、沈渣物を染色してスライドガラス上に標本を作り、顕微鏡観察することで行っていた。その際、遠心分離の濃縮の度合いを常に一定にし、観察する試料の量も一定にすることで、元の尿試料中にどういう沈渣物がどれだけの濃度で含まれているかを知ることができる。沈渣物の中には、血球細胞や細菌などのように大きさが数マイクロメ−トルの粒子から、円柱などのように数百マイクロメートルの粒子まであり、顕微鏡の倍率を高倍率と低倍率に切り替えて観察する。
連続的に流れているサンプル試料中の粒子画像を撮影し、個々の粒子画像から粒子を分析・分類する試みとしては、特表昭５７−５００９９５号、特開昭６３−９４１５６号、特開平５−２９６９１５号等が知られている。
特表昭５７−５００９９５号では、サンプル試料を特別な形状の流路に通し、そこで試料中の粒子を幅広の撮像領域中に流し、フラッシュランプによる静止画像を撮影し、その画像を用い粒子分析する方法が示されている。顕微鏡を用いてサンプル粒子の拡大像をＣＣＤカメラ上に投影するとき、パルス光源であるフラッシュランプがＣＣＤカメラの動作に同期して周期的に発光する。パルス光源の発光時間は短く、粒子が連続的に流れていても静止画像を得ることができ、かつＣＣＤカメラは毎秒３０枚の静止画像を撮影することができる。
特開昭６３−９４１５６号では、静止画像撮影系とは別にサンプル流れ中の粒子画像撮影領域より上流に粒子検出用光学系を有している。あらかじめ粒子検出部で粒子通過を知り、丁度その粒子が粒子撮像領域に達したとき適当なタイミングでフラッシュランプを点灯させる方法である。この方法ではパルス光源の発光を周期的に行なわず粒子の通過を検出してその時だけタイミングを合わせて静止画像を撮影することができ、効率的に粒子画像が集められ、濃度の薄いサンプル試料でも無意味な粒子の存在しない画像を処理することはない。
特開平５−２９６９１５号では、さらに粒子検出用光学系を粒子画像撮像系の中に組み込んだ方法が示されている。すなわち、粒子検出用レーザ光束が、顕微鏡画像撮像系の顕微鏡コンデンサレンズを通してサンプル試料流れに照射する方法が述べられている。これは、粒子検出用の光学系を別に用意する必要がないこと、粒子検出位置をできるだけ粒子画像取り込み領域に近づけて配置できる特徴がある。
従来この種の解析方法は、まず、撮像された画像について対象物（解析対象の粒子）が占める領域と解析対象の粒子が存在しない背景領域とを見分け、撮像された画像を意味を持つ部分画像に分割する。この意味を持つ部分画像に分割する操作を画像の領域分割と言い、その方法については、例えば「画像処理：共立出版、１９８３年刊」に記載されている。領域分割によって解析対象の２値画像を作成し、ノイズ除去、穴埋め処理によって２値画像を整形する。ノイズ除去、穴埋め処理は画像の収縮と膨張処理の組み合わせによって行うことができ、例えば「コンピュータ画像処理入門：総研出版、１９８５年刊」に記載されている。２値画像の整形処理を行なったのち、２値画像に含まれる同じ連結成分に属する全ての画素に同じラベル（番号）を割り当て、異なった連結成分には異なったラベルを割り当てる。従って、ラベル数は連結成分の数を示す。この様な操作を連結成分のラベリング（ラベル処理）と言い、例えば「コンピュータ画像処理入門：総研出版、１９８５年刊」に記載されている。なお、連結成分とは、２値画像の画素点（１の領域）の連なり（領域）を意味し、例えばある点から順次８近傍を辿って次の点へ到達可能であるような点全てを８連結成分と言う。次に、解析対象の幾何学的特徴を示す特徴量（連結成分ごとの領域の大きさ、形、あるいは元の画像での領域に対応する濃度情報など）を求め、分析・分類を行う。例えば、血球像等においては特公昭５８−２９８７２号に記載のように細胞の形態情報、濃度情報を用いて画像中の細胞一個一個について分類しカテゴリー毎の出現細胞割合で報告していた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この方法では必ずしも適確に分類が行えないという欠点があった。特に無染色細胞（染色剤に染まらない細胞）や淡染色（染色剤に濃く染まらない細胞）細胞のような場合背景と区別がつかず、画像中の細胞領域を完全に抽出できないために対象が小領域に分割され、連結成分数が多く検出されることによって、見かけ上分類対象が多くなるという問題があった。
本発明の目的は、画像中で複数個存在する連結成分について最適な分析・分類すべき粒子数および画像中の粒子の状態を記述することにより安定な粒子画像の解析方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的は、まず、画像中で分割された領域の個数と、各領域毎の画像中での位置情報から全体の粒子の分布状態を求め、最大値を持つ粒子領域の面積から識別分類すべき粒子数を決定することによって達成される。
より具体的には、計算機（図２の１０９）の制御により領域分割回路（図２の１０５）にて、撮像した画像中から分類対象毎の領域を分割するステップ（図３のＳ１０）と、計算機の制御により画像処理回路（図２の１０６）にて、前記分割した領域の処理対象となる連結成分をラベリング処理し、ラベル毎の特徴量（例えば面積等）を求めるステップ（図３のＳ２０，３０）と、計算機の制御により識別制御回路（図２の１１１）にて、前記ラベル数と特徴量を基に識別方式を決定するステップ（図３の４０）と、その識別制御回路にて、前記方式で粒子毎の識別分類を行うステップ（図３の５０）と、計算機にて、前記識別分類結果に応じた粒子単位のカテゴリ別加算あるいは画像単位のランク別加算を行い、出力装置にて画像中の粒子の出現状況を出力させるステップ（図３のＳ６０）と有する。また、前記分割領域数を決定するステップでは、１画像中に抽出された領域の連結成分数（前記Ｓ２０のラベリング処理で付与されたラベル数）が複数の場合は、１画像中での識別分類を行う領域の連結成分数を限定し、あるいは、１画像中に抽出された領域の連結成分数が規定の値以下のときにのみ検出された領域の粒子すべての識別分類を行い、あるいは、１画像中に抽出された領域の連結成分の大きさの順に識別分類を行う（例えば、ラベルの面積の大きい順に処理個数を設定する）。また、前記出現状況を出力するステップでは、粒子個々の分類結果（カテゴリ別の出現粒子数）を出力するとともに、複数の粒子が存在した画像数をラベル数に応じてランク別に出力する。
【０００５】
【作用】
本発明においては、計算機の指示により識別制御回路にて、予め抽出した領域の連結成分数および連結成分毎の領域の特徴量(空間的な広がり)を基に識別方式を決定し（識別前処理）、その方式で粒子単位あるいは画像単位に識別を行う。さらに、計算機にて、識別結果を画像単位および粒子単位に記述し、それを出力装置に出力させる。これにより、オペレータは１サンプルの画像全体の粒子出現状況を適確に把握することができる。
すなわち、円柱を例に取ると、撮像された画像中における染色された円柱を領域分割処理によって２値化処理し、２値画像の整形処理を行えば図１（a）に示すようになる。この場合、２値画像における解析対象の連結成分数は１（ラベル数１）であり、処理対象となる領域１０の情報を求めることによって識別できる。検出粒子が、淡染色された場合は図１（b）のように全体が均一に領域分割されずに濃度の淡いところ（背景と区別がつけにくい部分）が複数の領域に分割されてしまい、ラベリング処理で求めたラベル数（連結成分数）は複数個となる。このような場合は、各ラベルの分布状態と検出領域の大きさにより処理すべき対象の個数を定めて分類し、さらに画像中の検出粒子数を記憶する。また、染色剤に染まらなかった場合は、図１（c）のように円柱の全体が微小領域に分割され、ラベリング処理による検出領域数が図１（b）にくらべて非常に多くラベル付けされることになる。このような場合は、画像上での分布の広がり方はある一定の広がり方を持っているので、ラベル付けされた個々の粒子の分類結果よりも画像単位の結果を報告する。このことは、画像において検出粒子数が少ないときはラベル付けされた検出粒子を全て分類対象とし、画像中において検出粒子が多く存在した場合は検出粒子の分布状態により画像単位の分類か細胞単位の分類かを決定することにより行なう。これより、粒子画像の分類が正確かつ安定に行える。
【０００６】
【実施例】
以下、本発明を実施例により詳細に説明する。図２は、本発明を実施するための装置構成を示す。まず、流体中の粒子はパルスランプによって照射され光学的拡大手段よって拡大され、色フィルタを介して光電変換器１０１によりアナログ電気信号に変換される。光電変換器１０１の出力は画像入力部１０２に導かれディジタル信号に変換さる。画像入力部１０２の出力は画像データバス１０７を経由して画像メモリ１０３に記憶される。この時、画像メモリ１０３は複数のフレームで構成されおり各色フィルタに対応する画像と演算画像などを記憶する。画像入力部１０２の出力は画像データバス１０７を経由して領域分割回路１０５に導かれ濃度情報を利用した領域分割方法により対象領域を抽出し、領域分割画像を画像メモリ１０４に出力し記憶する。画像メモリ１０４に記憶された画像は画像処理回路１０６に導かれ、画像の太め、細め処理などのフィルタリング処理とラベリング処理を行ない画像メモリ１０４に記憶する。さらに画像処理回路１０６はラベリング処理した画像の各領域毎に特徴量を求め、ＣＰＵバス１０８を経由して識別制御回路１１１に転送する。識別制御回路１１１は計算機１０９の指示により各領域毎の特徴量から識別処理を行ない、識別結果をＣＰＵ１０９に転送する。計算機１０９は規定量の処理が終了した時点で処理結果を出力装置１１０に出力する。以上の、処理の制御、データの転送はすべて計算機１０９がＣＰＵバス１０９を経由して制御する。また、識別結果に応じて画像メモリ１０３の内容を画像記憶装置１１２に記憶する。ここで、画像記憶装置１１２はデジタル信号が記憶できる半導体メモリ装置、磁気あるいは光磁気記憶装置、およびデジタルビデオテープ記録装置、また、デジタル信号をアナログ信号に変換してビデオテープ記憶装置などが考えられる。
【０００７】
以下、計算機１０９で行う処理手順について図４から図６を用いて説明する。なお、図３は計算機１０９の処理手順を示すフローチャート、図４およびから図６は図３における処理の詳細フローを示す図、図５は分布状態のひとつの指標を示す図である。
まず、計算機１０９は画像入力した後の画像から濃度情報を利用した領域分割処理により画像中の対象領域を抽出させる（ステップＳ１０）。画像中の対象領域の抽出は、画像の濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒストグラム上で背景の平均濃度と対象の平均濃度付近にあるピークを検出し、この２つのピーク位置の間にある谷の底を求め、谷の底の濃度値をしきい値とする２値化によって２値画像を作成するものである。
【０００８】
この後、画像処理回路１０６に指示しノイズ除去、穴埋め処理によって２値画像の整形処理を行い、処理対象となる連結成分のラベリング処理によって連結成分をラベル付けさせる（ステップＳ２０）。２値画像のノイズ除去、穴埋め処理は、画像の収縮と膨張処理を繰り返す（膨張→収縮→収縮→膨張を１動作とし、これを繰り返す）ことによって行う。
【０００９】
次に、各連結成分（ラベル）毎の領域の特徴量を算出させる（ステップＳ３０）。ここで言う特徴量とは例えば「画像処理：共立出版、１９８３年刊」に記載のように、領域の画像上での面積、周囲長、円形度、各波長成分の平均濃度などを指す。
【００１０】
次に、識別前処理では識別制御回路１１１にてステップ３０で求めた特徴量を基に識別方式を決定させる（ステップＳ４０）。ステップＳ４０の詳細は図４に示すように、ステップＳ３０で求めた特徴量のうち面積情報の大きさで並べ替え（ソーティング）（ステップＳ４１）、次に、統計量を算出する（ステップＳ４２）。ここで得る統計量とは、例えばラベル数分の領域の偏差値σｘ、σｙと、図５に示すように座標の水平方向の偏差値σｘと垂直方向の偏差値σｙから角度θを次式（１）によって求める。
θ＝tan-1（σｙ／σｘ）…（１）
次に、ステップＳ４２で求めた統計量から識別方法を決定する（ステップＳ４３）。まず、ラベル数がｋ０未満の場合は、ラベル全部について処理する粒子単位識別を行なう方式とする。ラベル数がｋ０以上ｋ１未満の場合は、最大面積によって処理個数を設定し、例えば最大面積がｓ以下で角度θがｔ０〜ｔ１の場合は面積の大きい順にｍ１個処理し、角度θがｔ０〜ｔ１以外の場合はｍ２個処理する。最大面積がｓ以上の場合はｍ３個処理する。ラベル数がｋ１以上の場合は画像単位識別として粒子単位の識別を行わない。ここで、ｋ０は実験的に定まる値であり通常１０を設定し、ｋ１は２０を設定する。またｓは、領域分割処理によって定まる値であり通常１０００程度を設定する。角度範囲ｔ０、ｔ１はそれぞれ０．５、０．７を設定する。粒子の処理個数ｍ１、ｍ２、ｍ３はそれぞれ１０、５、３を設定する。
【００１１】
次に、識別制御回路１１１にてステップＳ４０で決定された方式に沿って識別させる（ステップＳ５０）。識別処理の詳細は、図６に示すように、まず、粒子単位の識別か否かの判定により（ステップＳ５１）粒子単位ではない場合は本処理はスキップする。粒子単位識別の場合は指定された粒子各々について識別する（ステップＳ５２、Ｓ５３）。
【００１２】
次に、計算機１０９はステップＳ５０の識別結果を基に図７に示すような表を記憶・更新し、出力装置１１０にて出力させる（Ｓ６０）。例えば粒子単位識別の場合は、計算機１０９にて識別結果に応じたカテゴリー毎の加算を行うと共に、画像のラベル数に応じたランクの加算を行う。また、画像単位識別の場合はラベル数により各ランク毎の加算を行なう。画像単位のランクの設定はラベル数により、例えば、ランクＡはラベル数が１、ランクＢはラベル数が２〜５、ランクＣはラベル数が５〜９、ランクＤはラベル数が１０〜１９のように設定する。また、この時画像単位の識別結果に応じて画像記憶装置１１２に画像メモリ１０３の内容を記憶する指示を出すことも可能である。
以上が入力した１画像の処理である。この処理を定められた画像数分だけ行なうことによって１つのシーケンスが終了し、図７で示すような表を出力することによって一連の処理は終了する。このように画像単位の情報を持ち、１サンプル全体の構成を把握することによって、データの信頼性が高まり解析結果の裏づけにも役立つ。
【００１３】
【発明の効果】
本発明によれば、画像中に複数の粒子が存在していたり、また、背景部と濃度差のない無染色細胞や淡染色細胞が領域分割処理で複数部分に分割されても、画像全体を記述できるので、効率の良い粒子の解析を安定に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】本発明の一実施例における粒子画像解析装置の構成図である。
【図３】本発明の一実施例における識別処理を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施例における識別前処理の詳細を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施例における粒子の広がりを記述するための説明図である。
【図６】本発明の一実施例における識別処理の詳細を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施例における識別結果を説明するための図である。
【符号の説明】
１０：基本的な粒子像、１０１：光電変換器、１０２：画像入力部、１０３，１０４：画像メモリ、１０５：領域分割回路、１０６：画像処理回路、１０７：画像データバス、１０８：ＣＰＵバス、１０９：計算機、１１０：出力装置、１１１：識別制御回路、１１２：画像記憶装置。
【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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