(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デバイスのメモリ内にプログラムされる画像の蛍光ドット計数方法であって、
（ａ）ドット候補シードを決定するステップと、
（ｂ）ドット候補パッチをセグメント化するステップと、
（ｃ）ドット候補特徴を抽出するステップと、
（ｄ）ドット候補を分類するステップと、
を含み、
前記ドット候補シードを決定するステップが、
（ａ）前記画像にトップハット変換を適用するステップと、
（ｂ）ｈ−極大値除去を適用するステップと、
（ｃ）局所極大値を検出するステップと、
（ｄ）連結成分分析を実施するステップと、
を含み、
前記ドット候補パッチをセグメント化するステップが、
（ａ）適応ダイレーションを実施するステップと、
（ｂ）距離変換を適用するステップと、
（ｃ）初期前景及び背景を定義するステップと、
（ｄ）グラフカットを実行するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記適応ダイレーションの実施が、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ドット候補特徴が、形状及び強度ベースの特徴を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記ドット候補を分類するステップが、トレーニング段階と試験段階とを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記トレーニング段階が、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記試験段階が、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記デバイスが顕微鏡を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記デバイスが、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ／モバイルフォン、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、タブレットコンピュータ、ポータブル音楽プレーヤ、ビデオプレーヤ、ＤＶＤライター／プレーヤ、高精細ビデオライター／プレーヤ、テレビ、又は家庭用娯楽機器システムを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
蛍光ドット計数のためのデバイスであって、
（ｉ）ドット候補シードを決定するステップと、
（ｉｉ）ドット候補パッチをセグメント化するステップと、
（ｉｉｉ）ドット候補特徴を抽出するステップと、
（ｉｖ）ドット候補を分類するステップと、
を含むアプリケーションを保存するためのメモリと、
前記メモリに結合され、前記アプリケーションを処理するよう構成された処理構成要素と、
を備え、
前記ドット候補シードを決定するステップが、
（ａ）前記画像にトップハット変換を適用するステップと、
（ｂ）ｈ−極大値除去を適用するステップと、
（ｃ）局所極大値を検出するステップと、
（ｄ）連結成分分析を実施するステップと、
を含み、
前記ドット候補パッチをセグメント化するステップが、
（ａ）適応ダイレーションを実施するステップと、
（ｂ）距離変換を適用するステップと、
（ｃ）初期前景及び背景を定義するステップと、
（ｄ）グラフカットを実行するステップと、
を含むデバイス。
【請求項１０】
前記適応ダイレーションの実施が、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
前記ドット候補特徴が、形状及び強度ベースの特徴を含む、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１２】
前記ドット候補を分類するステップが、トレーニング段階と試験段階とを含む、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１３】
前記トレーニング段階が、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む、請求項１２に記載のデバイス。
【請求項１４】
前記試験段階が、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む、請求項１２に記載のデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理の分野に関する。より具体的には、本発明は、デジタル病理画像における画像処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
蛍光インサイチュハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）は、１９８０年代前半に生物医学研究者によって開発された細胞遺伝学的手法であり、染色体上の特定のＤＮＡ配列の存在の有無を検出し位置を特定するのに用いられる。ＦＩＳＨは、染色体の高度の配列相補性を示す部分にのみ結合する蛍光プローブを用いる。蛍光顕微鏡検査法を用いて、蛍光プローブが染色体に結合している場所を見つけ出すことができる。ＦＩＳＨは、遺伝カウンセリング、医学、及び種同定用でＤＮＡ中の特定の特徴を見つけるのに使用されることが多い。ＦＩＳＨはまた、組織サンプル内の特定のメッセンジャーＲＮＡを検出し位置を特定するのに用いることができる。本明細書においては、ＦＩＳＨは、細胞及び組織内の遺伝子発現の空間−時間パターンを定義するのを助けることができる。
【０００３】
２次元投影を通じて３次元エンティティを観測する場合、あるドットが別のドットの背後に隠れる可能性がある。顕微鏡イメージングは、３次元エンティティを２次元センサ上に投影する。２つのドット間の距離が小さすぎる場合には、これらの２つの重なりドットを分離することは困難になる。
【０００４】
ＦＩＳＨドットの強度は極大値であり、従って、画像ハード閾値法は、類似の強度範囲のアーチファクトを生成すると考えられる。加えて、ドットは、画像コントラストが比較的低いボケ画像境界を有する傾向がある。
【発明の概要】
【０００５】
蛍光インサイチュハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）は、選択染色の使用による細胞染色体中の特定のＤＮＡ配列の検出を可能にする。高感度に起因して、ＦＩＳＨは、複数色を使用して複数のターゲットを同時に検出することができる。ターゲット信号は、有色ドットとして表され、これらの信号の計数がドット計数と呼ばれる。２段階セグメンテーションフレームワークを用いることで、重なりドットを含む可能性のあるドット全ての位置特定が保証される。
【０００６】
１つの態様において、デバイスのメモリ内にプログラムされる画像の蛍光ドット計数方法は、ドット候補シードを決定するステップと、ドット候補パッチをセグメント化するステップと、ドット候補特徴を抽出するステップと、ドット候補を分類するステップと、を含む。ドット候補シードを決定するステップは、画像にトップハット変換を適用するステップと、ｈ−極大値除去を適用するステップと、局所極大値を検出するステップと、連結成分分析を実施するステップと、を含む。
【０００７】
ドット候補パッチをセグメント化するステップは、適応ダイレーションを実施するステップと、距離変換を適用するステップと、初期前景及び背景を定義するステップと、グラフカットを実行するステップと、を含む。適応ダイレーションの実施は、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される。ドット候補特徴は、形状及び強度ベースの特徴を含む。ドット候補を分類するステップは、トレーニング段階と試験段階とを含む。トレーニング段階は、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む。試験段階は、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む。デバイスは、顕微鏡を含む。デバイスは、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ／モバイルフォン、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、タブレットコンピュータ、ポータブル音楽プレーヤ、ビデオプレーヤ、ＤＶＤライター／プレーヤ、高精細ビデオライター／プレーヤ、テレビ、及び家庭用娯楽機器システムを含む。
【０００８】
別の実施形態において、デバイスのメモリ内にプログラムされる画像の蛍光ドット計数方法は、ドット候補シードを決定するステップと、ドット候補パッチをセグメント化するステップと、ドット候補特徴を抽出するステップと、ドット候補を分類するステップと、を含み、
ドット候補シードを決定するステップが、画像にトップハット変換を適用するステップと、ｈ−極大値除去を適用するステップと、局所極大値を検出するステップと、連結成分分析を実施するステップと、を含み、
ドット候補パッチをセグメント化するステップが、適応ダイレーションを実施するステップと、距離変換を適用するステップと、初期前景及び背景を定義するステップと、グラフカットを実行するステップと、を含む。適応ダイレーションの実施は、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される。ドット候補特徴は、形状及び強度ベースの特徴を含む。ドット候補を分類するステップは、トレーニング段階と試験段階とを含む。トレーニング段階は、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む。試験段階は、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む。デバイスは、顕微鏡を含む。デバイスは、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ／モバイルフォン、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、タブレットコンピュータ、ポータブル音楽プレーヤ、ビデオプレーヤ、ＤＶＤライター／プレーヤ、高精細ビデオライター／プレーヤ、テレビ、及び家庭用娯楽機器システムを含む。
【０００９】
更に別の態様において、蛍光ドット計数のためのデバイスは、ドット候補シードを決定するステップと、ドット候補パッチをセグメント化するステップと、ドット候補特徴を抽出するステップと、ドット候補を分類するステップと、を含むアプリケーションを保存するためのメモリと、メモリに結合され、アプリケーションを処理するよう構成された処理構成要素と、を備える。ドット候補シードを決定するステップが、画像にトップハット変換を適用するステップと、ｈ−極大値除去を適用するステップと、局所極大値を検出するステップと、連結成分分析を実施するステップと、を含む。ドット候補パッチをセグメント化するステップが、適応ダイレーションを実施するステップと、距離変換を適用するステップと、初期前景及び背景を定義するステップと、グラフカットを実行するステップと、を含む。
【００１０】
適応ダイレーションの実施は、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される。ドット候補特徴は、形状及び強度ベースの特徴を含む。
【００１１】
ドット候補を分類するステップは、トレーニング段階と試験段階とを含む。トレーニング段階は、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む。試験段階は、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】一部の実施形態による、ＦＩＳＨを実施する方法のフローチャートを示す図である。
【図２】一部の実施形態による、ドット候補シード決定の方法のフローチャートを示す図である。
【図３】一部の実施形態による、ドット候補パッチセグメンテーション方法のフローチャートを示す図である。
【図４】一部の実施形態による、蛍光ドット計数を実施するよう構成された例示的なコンピュータデバイスのブロック図である。
【図５】一部の実施形態による、蛍光ドット計数の例示的なスライドを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
蛍光インサイチュハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ）用の新規のドット計数プログラムにより、画像内の重なりドットの検出が可能となる。
【００１４】
図１は、一部の実施形態による、ＦＩＳＨを実施する方法のフローチャートを示す。ステップ１００において、ドット候補シードが決定される。ドット候補シードの決定は、画像にトップハット変換を適用して画像から小エレメントを抽出し、極大値を除去し、局所極大値を検出することを含み、次いで、連結成分分析が実施される。ステップ１０２において、ドット候補パッチがセグメント化される。ドット候補パッチのセグメント化は、局所平均（ｍ）及び分散（ｖ）を決定し、［ｍ−ｖ，ｍ＋ｖ］間の強度値で適応ダイレーション（膨張）を実施し、距離変換を適用し、初期前景及び背景を定義し、グラフカットを実行することを含む。ステップ１０４において、ドット候補特徴が抽出される。ドット候補の特徴は、以下の表１に示すように抽出される。ステップ１０６において、ドット候補が分類される。トレーニング段階において、サポートベクターマシンのような何れかの分類器に対して手動でラベル付けされたＦＩＳＨ画像がグラウンドトルースとして利用される。試験段階において、各セグメントは、分類器により個別に真陽性及び偽陽性に適宜スコアリングされる。ドット候補シード決定及びパッチセグメンテーションといった２段階セグメンテーションフレームワークが実施され、局所強度ピークを見つける。局所強度ピークを見つけることにより、重なりドットを検出することができる。
【００１５】
図２は、一部の実施形態による、ドット候補シード決定方法のフローチャートを示す。ステップ２００において、トップハット変換を適用し、画像から小エレメントを抽出する。ステップ２０２において、ｈ−極大値除去を適用し、高さがｈよりも小さい強度画像の極大値全てを除去する。ステップ２０４において、局所極大値を検出する。ステップ２０６において、連結成分分析を実施して、連結領域を検出する。
【００１６】
図３は、一部の実施形態による、ドット候補パッチセグメンテーションの方法のフローチャートを示す。ステップ３００において、局所平均（ｍ）及び分散（ｖ）を決定する。ステップ３０２において、［ｍ−ｖ，ｍ＋ｖ］間の強度値で適応ダイレーションを実施する。ステップ３０４において、距離変換を適用する。ステップ３０６において、距離変換情報に基づいて初期前景及び背景を定義する。ステップ３０８において、グラフカットを実行する。
【００１７】
表１は、ドット候補特徴抽出を示している。各ドット候補（セグメント）において、特徴のグループは、形状及び強度ベースの特徴を含めて抽出される。
【００１８】
表１：ドット候補特徴抽出
0005946030.tif 000002
【００１９】
図４は、一部の実施形態による、ドット計数を実施するよう構成された例示的なコンピュータデバイス４００のブロック図を示している。コンピュータデバイス４００は、画像などの情報を収集、保存、計算、処理、通信、及び／又は表示するのに用いることができる。例えば、コンピュータデバイス４００は、画像を収集し保存するのに用いることができる。蛍光ドット計数は通常、画像の収集中又は収集後に用いられる。一般に、コンピュータデバイス４００を実施するのに好適なハードウェア構造は、ネットワークインタフェース４０２、メモリ４０４、プロセッサ４０６、Ｉ／Ｏデバイス４０８、バス４１０、及びストレージデバイス４１２を含む。プロセッサの選択は、十分な処理速度を有する好適なプロセッサが選ばれる限り重要ではない。メモリ４０４は、当該技術分野で公知のあらゆる従来のコンピュータメモリとすることができる。ストレージデバイス４１２は、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＷ、Ｂｌｕ−Ｒａｙ（登録商標）、フラッシュメモリカード、又は他の何れかのストレージデバイスを含むことができる。コンピュータデバイス４００は、１又はそれ以上のネットワークインタフェース４０２を含むことができる。ネットワークインタフェースの一例は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ又は他のタイプのＬＡＮに接続されたネットワークカードを含む。Ｉ／Ｏデバイス４０８は、キーボード、マウス、モニタ、ディスプレイ、プリンタ、モデム、タッチスクリーン、ボタンインタフェース、及び他のデバイスのうちの１又はそれ以上を含むことができる。一部の実施形態において、ハードウェア構造は、並行処理を実施するために複数のプロセッサ及び他のハードウェアを含む。蛍光ドット計数を実施するのに使用される蛍光ドット計数アプリケーション４３０は、ストレージデバイス４１２及びメモリ４０４内に保存され、アプリケーションが通常処理されるように処理が行われる可能性が高い。図４に示す構成要素よりもより多い又はより少ない構成要素をコンピュータデバイス４００に含めることができる。一部の実施形態において、蛍光ドット計数ハードウェア４２０が含まれる。図４のコンピュータデバイス４００は、蛍光ドット計数を実施するためのアプリケーション４３０及びハードウェア４２０を含むが、蛍光ドット計数は、コンピュータデバイス上でハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又はこれらの組み合わせにおいて実装することができる。例えば、一部の実施形態において、蛍光ドット計数アプリケーション４３０は、メモリ内にプログラムされ、プロセッサを用いて実行される。別の実施例では、一部の実施形態において、蛍光ドット計数ハードウェア４２０は、本方法を実施するよう特別に設計されたゲートを含むプログラムドハードウェアロジックである。
【００２０】
一部の実施形態において、蛍光ドット計数アプリケーション４３０は、複数のアプリケーション及び／又はモジュールを含む。一部の実施形態において、モジュールは、１又はそれ以上のサブモジュールも含む。
【００２１】
好適なコンピュータデバイスの実施例は、顕微鏡、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ／モバイルフォン、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、ｉＰｏｄ（登録商標）／ｉＰｈｏｎｅ／ｉＰａｄ、ビデオプレーヤ、ＤＶＤライター／プレーヤ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ライター／プレーヤ、テレビ、家庭用娯楽機器システム、又は他の何れかの好適なコンピュータデバイスを含む。
【００２２】
図５は、一部の実施形態による、蛍光ドット計数用の例示的なスライドを示している。図示のように、スライド内には複数の蛍光ドットが存在する。特に、ドット５００とドット５０２は、互いに極めて近接して位置している。上述の実施構成において、ドット５００及び５０２は、単一ドットとしてカウントされる可能性が高い。本明細書で記載した実施構成を用いると、ドット５００及び５０２は別個のものとしてカウントされることになる。
【００２３】
蛍光ドット計数を利用するために、コンピュータのようなデバイスを用いて画像を分析することができる。蛍光ドット計数は、特に蛍光ドットの位置特定及びカウントのため、画像／ビデオ処理を実施するのに自動的に使用される。蛍光ドット計数は、ユーザが関与することなく自動的に実施することができる。
【００２４】
作動時には、２段階セグメンテーションフレームワークは、重なりドットを含む全ての可能性のあるドットの位置特定を保証する。この２段階フレームワークは、ドット候補シード決定及びドットパッチセグメンテーションを含む。候補シードは、ドットの中心部にある局所強度ピークであり、ドットパッチセグメンテーションは、これらのシードから始めて、これらのシードから条件付きでダイレーションした後、グラフカットを行う。
【００２５】
（デジタル病理画像における蛍光ドット計数法の一部の実施形態）
１．  デバイスのメモリ内にプログラムされる画像の蛍光ドット計数方法であって、
（ａ）ドット候補シードを決定するステップと、
（ｂ）ドット候補パッチをセグメント化するステップと、
（ｃ）ドット候補特徴を抽出するステップと、
（ｄ）ドット候補を分類するステップと、
を含む、方法。
２．  上記ドット候補シードを決定するステップが、
（ａ）上記画像にトップハット変換を適用するステップと、
（ｂ）ｈ−極大値除去を適用するステップと、
（ｃ）局所極大値を検出するステップと、
（ｄ）連結成分分析を実施するステップと、
を含む、条項１に記載の方法。
３．
上記ドット候補パッチをセグメント化するステップが、
（ａ）適応ダイレーションを実施するステップと、
（ｂ）距離変換を適用するステップと、
（ｃ）初期前景及び背景を定義するステップと、
（ｄ）グラフカットを実行するステップと、
を含む、条項１に記載の方法。
４．  上記適応ダイレーションの実施が、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される、条項３に記載の方法。
５．  上記ドット候補特徴が、形状及び強度ベースの特徴を含む、条項１に記載の方法。
６．  上記ドット候補を分類するステップが、トレーニング段階と試験段階とを含む、条項１に記載の方法。
７．  上記トレーニング段階が、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む、条項６に記載の方法。
８．  上記試験段階が、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む、条項６に記載の方法。
９．  上記デバイスが顕微鏡を含む、条項１に記載の方法。
１０．  上記デバイスが、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ／モバイルフォン、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、タブレットコンピュータ、ポータブル音楽プレーヤ、ビデオプレーヤ、ＤＶＤライター／プレーヤ、高精細ビデオライター／プレーヤ、テレビ、及び家庭用娯楽機器システムを含む、条項１に記載の方法。
１１．  デバイスのメモリ内にプログラムされる画像の蛍光ドット計数方法であって、
（ａ）ドット候補シードを決定するステップと、
（ｂ）ドット候補パッチをセグメント化するステップと、
（ｃ）ドット候補特徴を抽出するステップと、
（ｄ）ドット候補を分類するステップと、
を含み、
上記ドット候補シードを決定するステップが、
（ｉ）上記画像にトップハット変換を適用するステップと、
（ｉｉ）ｈ−極大値除去を適用するステップと、
（ｉｉｉ）局所極大値を検出するステップと、
（ｉｖ）連結成分分析を実施するステップと、
を含み、
上記ドット候補パッチをセグメント化するステップが、
（ｉ）適応ダイレーションを実施するステップと、
（ｉｉ）距離変換を適用するステップと、
（ｉｉｉ）初期前景及び背景を定義するステップと、
（ｉｖ）グラフカットを実行するステップと、
を含む、方法。
１２．  上記適応ダイレーションの実施が、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される、条項１１に記載の方法。
１３．  上記ドット候補特徴が、形状及び強度ベースの特徴を含む、条項１１に記載の方法。
１４．  上記ドット候補を分類するステップが、トレーニング段階と試験段階とを含む、条項１１に記載の方法。
１５．  上記トレーニング段階が、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む、条項１４に記載の方法。
１６．  上記試験段階が、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む、条項１４に記載の方法。
１７．  上記デバイスが顕微鏡を含む、条項１１に記載の方法。
１８．  上記デバイスが、パーソナルコンピュータ、ラップトップコンピュータ、コンピュータワークステーション、サーバ、メインフレームコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータ、携帯情報端末、セルラ／モバイルフォン、スマート家電、ゲーム機、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、カメラ付き携帯電話、タブレットコンピュータ、ポータブル音楽プレーヤ、ビデオプレーヤ、ＤＶＤライター／プレーヤ、高精細ビデオライター／プレーヤ、テレビ、及び家庭用娯楽機器システムを含む、条項１１に記載の方法。
１９．  蛍光ドット計数のためのデバイスであって、
（ｉ）ドット候補シードを決定するステップと、
（ｉｉ）ドット候補パッチをセグメント化するステップと、
（ｉｉｉ）ドット候補特徴を抽出するステップと、
（ｉｖ）ドット候補を分類するステップと、
を含むアプリケーションを保存するためのメモリと、
上記メモリに結合され、上記アプリケーションを処理するよう構成された処理構成要素と、
を備えたデバイス。
２０．  上記ドット候補シードを決定するステップが、
（ａ）上記画像にトップハット変換を適用するステップと、
（ｂ）ｈ−極大値除去を適用するステップと、
（ｃ）局所極大値を検出するステップと、
（ｄ）連結成分分析を実施するステップと、
を含む、条項１９に記載のデバイス。
２１．  上記ドット候補パッチをセグメント化するステップが、
（ａ）適応ダイレーションを実施するステップと、
（ｂ）距離変換を適用するステップと、
（ｃ）初期前景及び背景を定義するステップと、
（ｄ）グラフカットを実行するステップと、
を含む、条項１９に記載のデバイス。
２２．  上記適応ダイレーションの実施が、［平均−分散，平均＋分散］間の強度値で実施される、条項２１に記載のデバイス。
２３．  上記ドット候補特徴が、形状及び強度ベースの特徴を含む、条項１９に記載のデバイス。
２４．  上記ドット候補を分類するステップが、トレーニング段階と試験段階とを含む、条項１９に記載のデバイス。
２５．  上記トレーニング段階が、手動でラベル付けされた蛍光インサイチュハイブリダイゼーション画像が分類器に対してグラウンドトルースとして利用されることを含む、条項２４に記載のデバイス。
２６．  上記試験段階が、分類器により真陽性及び偽陽性として各候補を個別にスコアリングすることを含む、条項２４に記載のデバイス。
【００２６】
本発明は、本発明の構成及び動作の原理の理解を容易にするための詳細内容を包含する特定の実施形態に関連して説明される。本明細書における特定の実施形態及びその詳細内容への言及は、請求項の範囲を限定するものではない。当業者であれば、請求項によって定義される本発明の精神及び範囲から逸脱することなく、例証のために選択された実施形態に他の様々な修正を行い得ることは容易に理解されるであろう。
【符号の説明】
【００２７】
１００  ドット候補シードを決定する
１０２  ドット候補パッチをセグメント化する
１０４  ドット候補特徴を抽出する
１０６  ドット候補を分類する
【図１】
0005946030.tif 000003
【図２】
0005946030.tif 000004
【図３】
0005946030.tif 000005
【図４】
0005946030.tif 000006
【図５】
0005946030.tif 000007