【手続補正書】
【提出日】平成29年1月12日(2017.1.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物学的サンプルの細胞レベルＦＩＳＨドットカウントのコンピュータ実装方法であって、コンピュータがプロセッサを含んでいて、当該方法が、
ａ．プロセッサによって、核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第１の画像を受け取るステップと、
ｂ．プロセッサによって、核の対比染色試薬からの信号の輝度に基づいて、生物学的サンプルの核をセグメンテーションすることによって、画像を核の対比染色試薬マスクに変換するステップと、
ｃ．プロセッサによって、蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブ（ＦＩＳＨプローブ）で染色された生物学的サンプルの第２の画像を受け取るステップと、
ｄ．プロセッサによって、ＦＩＳＨバイナリマスクを抽出するために、マルチレベル拡張ｈ最大値又はｈ最小値を画像に適用するステップと、
ｅ．検出された信号に従って、プロセッサによって、核の対比染色試薬マスク及びＦＩＳＨバイナリマスクを位置合わせして重ね合わせるステップと、
ｆ．任意に、プロセッサによって、極大値及びサイズ制限を用いて各核の内部のＦＩＳＨドットの数をカウントするステップと
を含んでいる、方法。
【請求項２】
ａ）複数のレベルが３つのｈレベルを含んでいて、ｈ0：低感度、ｈ1：中感度及びｈ2：高感度が、複数の輝度範囲に基づく方法を用いて、プロセッサによって画像毎に推定されるか、
ｂ）核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第１の画像が、生物学的サンプルによる３つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表し、生物学的サンプルの核をセグメンテーションするステップが、
プロセッサによって、画像の各々のブレナー勾配値を計算するステップと、
ブレナー勾配値に基づいて、最も良く焦点が合っている画像を選択するステップと、
プロセッサによって、多重スケールで画像をウェーブレット係数に分解するために、ウェーブレットベースのセグメンテーションアルゴリズムを画像に適用するステップと
を含んでいるか、或いは
ｃ）蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブで染色された生物学的サンプルの第２の画像が、生物学的サンプルによる３つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表し、任意に、一連の画像が、プロセッサによって、
プロセッサによって、画像の各々のブレナー勾配値を計算するステップと、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択するステップと、
プロセッサによって、画像のノイズを低減するためにメジアンフィルタを用いてノイズ除去するステップと、
プロセッサによって、画像のコントラストを強化するために、トップハットフィルタ処理を用いて画像の背景減算を実行するステップと
によって強化される、請求項１記載の方法。
【請求項３】
細胞（ｉ）毎の最良のｈレベルが、ルールベース法を用いて、プロセッサによって選択され、任意に、ルールベース法が、
ａ）レベルを受容又は拒絶するため、以下に定義するコントラストスコアをプロセッサによって計算することを含んでおり、
【数１】
2016507229.tif 000001
ｂ）任意に、コントラストスコアを受入閾値及び高検出閾値と比較する、請求項１記載の方法。
【請求項４】
個々のＦＩＳＨドットをカウントするステップは、プロセッサによって、クラスタ化したＦＩＳＨドットを個別のＦＩＳＨドットに分離し、得られたオブジェクトを個々のＦＩＳＨドットとして分類するステップをさらに含んでおり、
プロセッサによってＦＩＳＨドットをカウントするステップが、任意に、
検出されたＦＩＳＨマスク内の極大値を検出するステップと、
接触するドットを分離するためにシード分水嶺アルゴリズムを適用するステップと、
任意に、所定の最大面積に基づいて残りの大きなオブジェクトをさらに分割するために、面積ベースの手法を適用するステップと
を含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
コンピュータ実行可能命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、コンピュータ実行可能命令は、コンピュータによって実行された場合に、コンピュータに対して、
ａ．核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第１の画像を受け取る処理と、
ｂ．核の対比染色試薬からの信号の輝度に基づいて、生物学的サンプルの核をセグメンテーションすることによって、画像を核の対比染色試薬マスクに変換する処理と、
ｃ．蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブ（ＦＩＳＨプローブ）で染色された生物学的サンプルの第２の画像を受け取る処理と、
ｄ．ＦＩＳＨバイナリマスクを抽出するために、マルチレベルに拡張されたｈ最大値又はｈ最小値を画像に適用する処理と、
ｅ．検出された信号に従って、核の対比染色試薬マスク及びＦＩＳＨバイナリマスクを位置合わせして重ね合わせる処理と、
ｆ．任意に、極大値及びサイズ制限を用いて各核の内部のＦＩＳＨドットの数をカウントする処理とを実行させる、コンピュータ可読媒体。
【請求項６】
細胞（ｉ）毎の最良のｈレベルが、ルールベース法を用いて、コンピュータによって実行され、任意に、ルールベース法が、レベルｊを受容又は拒絶するため、以下に定義するコントラストスコアを含んでいる、請求項５記載のコンピュータ可読媒体。
【数２】
2016507229.tif 000002
【請求項７】
核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第１の画像が、生物学的サンプルによる少なくとも３つの焦点深度で取得された一連の画像を表し、コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
多重スケールで画像をウェーブレット係数に分解するために、ウェーブレットベースのセグメンテーションアルゴリズムを画像に適用する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令をさらに含む、請求項５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項８】
蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブで染色された生物学的サンプルの第２の画像が、生物学的サンプルによる３つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表し、当該コンピュータ可読媒体が、任意に、コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
画像のノイズを低減するためにメジアンフィルタを用いてノイズ除去する処理と、
画像のコントラストを強化するために、トップハットフィルタ処理を用いて画像の背景を減算する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令を含む、請求項５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項９】
コンピュータによって実行される場合に、コンピュータに対して、クラスタ化したＦＩＳＨドットを個別のオブジェクトに分離し、得られたオブジェクトを個々のＦＩＳＨドットとして分類する処理を実行させるコンピュータ実行可能命令をさらに含み、ＦＩＳＨドットをカウントする処理が、任意に、
検出されたＦＩＳＨバイナリマスク内の極大値を検出する処理と、
接触するドットを分離するためにシード分水嶺アルゴリズムを適用する処理と、
任意に、所定の最大面積に基づいて残りの大きなオブジェクトをさらに分割するために、面積ベースの手法を適用する処理と
を実行させる命令を含む、請求項５記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項１０】
細胞レベルＦＩＳＨドットカウントのためのシステムであって、当該システムが、
プロセッサと、
プロセッサに結合され、画像データを受け取るように構成された入力と、
プロセッサに結合され、コンピュータ実行可能命令を含むメモリと
を含んでおり、コンピュータ実行可能命令が、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
ａ．核の対比染色試薬で染色された生物学的サンプルの第１の画像を受け取る処理と、
ｂ．核の対比染色試薬からの信号の輝度に基づいて、生物学的サンプルの核をセグメンテーションすることによって、画像を核の対比染色試薬マスクに変換する処理と、
ｃ．蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブ（ＦＩＳＨプローブ）で染色された生物学的サンプルの第２の画像を受け取る処理と、
ｄ．ＦＩＳＨバイナリマスクを抽出するために、マルチレベル拡張ｈ最大値又はｈ最小値を画像に適用する処理と、
ｅ．検出された信号に従って、核の対比染色試薬マスク及びＦＩＳＨバイナリマスクを位置合わせして重ね合わせる処理と、
ｆ．任意に、極大値及びサイズ制限を用いて各核の内部のＦＩＳＨドットの数をカウントする処理と
を実行させる、システム。
【請求項１１】
細胞（ｉ）毎の最良のｈレベルがルールベース法を用い、任意に、ルールベース法が、
ａ）レベルｊを受容又は拒絶するため、以下に定義するコントラストスコアを含んでおり、
【数３】
2016507229.tif 000003
ｂ）任意に、コントラストスコアを受入閾値及び高検出閾値と比較する、請求項１０記載のシステム。
【請求項１２】
ａ）ＤＡＰＩで染色された生物学的サンプルの第１の画像は、生物学的サンプルによる３つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表し、コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
多重スケールで画像をウェーブレット係数に分解するために、ウェーブレットベースのセグメンテーションアルゴリズムを画像に適用する処理と
を実行させるか、
ｂ）蛍光インサイツハイブリダイゼーションプローブで染色された生物学的サンプルの第２の画像が、生物学的サンプルによる３つ以上の焦点深度で取得された一連の画像を表すか、
ｃ）当該システムが、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
画像の各々のブレナー勾配値を計算する処理と、
ブレナー勾配値を用いて、最も良く焦点が合っている画像を選択する処理と、
画像のノイズを低減するためにメジアンフィルタを用いてノイズ除去する処理と、
画像のコントラストを強化するために、トップハットフィルタ処理を用いて画像の背景を減算する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令を含んでいるか、
ｄ）当該システムが  プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
クラスタ化したＦＩＳＨドットを個別のオブジェクトに分離し、得られたオブジェクトを個々のＦＩＳＨドットとして分類する処理を実行させるコンピュータ実行可能命令をさらに含んでおり、ＦＩＳＨドットをカウントする命令が、任意に、プロセッサによって実行される場合に、プロセッサに対して、
検出されたＦＩＳＨバイナリマスク内の極大値を検出する処理と、
接触するドットを分離するためにシード分水嶺アルゴリズムを適用する処理と、
任意に、所定の最大面積に基づいて残りの大きなオブジェクトをさらに分割するために、面積ベースの手法を適用する処理と
を実行させるコンピュータ実行可能命令を含んでいるか、或いは
ｅ）マルチレベル拡張ｈ最大値又はｈ最小値が、ｈ0：低感度と、ｈ1：中感度と、ｈ2：高感度との３つのｈレベルを含み、複数の輝度範囲に基づく方法を用いて、プロセッサによって画像毎に推定される、請求項１０記載のシステム。