(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＨＳＶ色空間において生体標本の背景領域と背景以外の背景外領域とが区別できるように、生体標本を撮像した生検画像を二値化した第１の二値化画像を生成する第１の画像生成手段と、
ＲＧＢ色空間において細胞質領域及び赤血球領域と細胞質領域及び赤血球領域以外の細胞質等外領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の二値化画像を生成する第２の画像生成手段と、
前記第１の二値化画像と前記第２の二値化画像とを用いて、前記背景外領域と前記細胞質等外領域とを含む領域を細胞核領域として、該細胞核領域が前記背景領域と前記細胞質領域及び赤血球領域とから区別できるようにした第３の二値化画像を生成する第３の画像生成手段と、
前記第３の二値化画像における細胞核領域において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する第４の画像生成手段と、
ＹＣｂＣｒ色空間において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域と正常細胞核以外の領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する第５の画像生成手段と、
前記第１の正常細胞核領域画像と前記第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する第６の画像生成手段と、
を備えた癌細胞領域抽出装置。
【請求項２】
前記第１の画像生成手段は、ＨＳＶ色空間における彩度を用いて予め定められた背景領域用の閾値に基づいて前記生検画像を二値化し、
前記第２の画像生成手段は、前記生検画像のピクセル毎にＲＧＢ色空間における青色を赤色で除算した後、予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を、ＲＧＢ色空間において予め定められた細胞質領域及び赤血球領域用の閾値に基づいて前記生検画像を二値化し、
前記第５の画像生成手段は、予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を、ＹＣｂＣｒ色空間における色差Ｃｒを色差Ｃｂで除算して前記生検画像を二値化する
請求項１記載の癌細胞領域抽出装置。
【請求項３】
前記第５の画像生成手段で用いる前記スケーリング補正値は、
前記第１の画像生成手段で生成された前記第２の二値化画像における前記背景領域以外の前記生検画像における領域を対象としてＨＳＶ色空間における彩度で濃度平均を算出した値ｘを用いた式「３００−ｘ／３」で算出する
請求項２記載の癌細胞領域抽出装置。
【請求項４】
前記第４の画像生成手段は、予め定められた細胞核サイズ閾値以下の大きさの細胞核を含む領域を前記正常細胞核の領域とする
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の癌細胞領域抽出装置。
【請求項５】
前記第４の画像生成手段は、サポートベクターマシンを用いて前記正常細胞核を特定する
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の癌細胞領域抽出装置。
【請求項６】
前記第４の画像生成手段は、前記サポートベクターマシンにおいて、高次局所自己相関特徴量を用いたパターン識別を行い、前記サポートベクターマシンは、前記第３の画像生成手段により生成された第３の二値化画像の細胞核領域から算出された高次局所自己相関特徴量を用いてパターン識別を行い前記正常細胞核を特定する
請求項５記載の癌細胞領域抽出装置。
【請求項７】
ＨＳＶ色空間において生体標本の背景領域と背景以外の背景外領域とが区別できるように、生体標本を撮像した生検画像を二値化した第１の二値化画像を生成する第１の画像生成手順と、
ＲＧＢ色空間において細胞質領域及び赤血球領域と細胞質領域及び赤血球領域以外の細胞質等外領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の二値化画像を生成する第２の画像生成手順と、
前記第１の二値化画像と前記第２の二値化画像とを用いて、前記背景外領域と前記細胞質等外領域とを含む領域を細胞核領域として、該細胞核領域が前記背景領域と前記細胞質領域及び赤血球領域とから区別できるようにした第３の二値化画像を生成する第３の画像生成手順と、
前記第３の二値化画像における細胞核領域において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する第４の画像生成手順と、
ＹＣｂＣｒ色空間において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域と正常細胞核以外の領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する第５の画像生成手順と、
前記第１の正常細胞核領域画像と前記第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する第６の画像生成手順と、
を含む癌細胞領域抽出方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１乃至請求項６の何れか１項に記載の癌細胞領域抽出装置として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、癌細胞領域抽出装置、方法、及びプログラムに係り、特に、癌細胞領域の特定に好適な癌細胞領域抽出装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像された病理組織標本画像（以下、生検画像ともいう）に対してコンピュータによる画像処理を行なうことで病理診断を支援する技術が種々提案されている。例えば、特許文献１の技術では、正常部位と癌部位をそれぞれ選択的に染色するような２種類の染料で病理標本を染色し、更にスペクトル画像からランベルト・ベールの法則を用いて染色濃度を評価し、癌細胞の有無を判定している。
【０００３】
また、特許文献２では、病理標本画像から細胞核（以下単に核ともいう）と腔を抽出し、核同士の重なりや腔同士の距離を評価し、患部が良性であるか悪性であるかを判断している。
【０００４】
また、特許文献３では、病理組織標本画像を画像処理することで、核と細胞質の分布を定量的に求め、求めた核と細胞質の正確な分布に基づいて病理診断を行う技術が記載されている。
【０００５】
また、特許文献４においては、生検画像から間質領域、腺管領域、及び細胞核領域を分割する際に、各領域の形状に依存することなく、各領域の色情報および相対的な位置関係に基づいて、領域分割を自動的に行えるようにした技術が開示されている。
【０００６】
また、非特許文献１の技術では、ＨＥ染色（ヘマトキシリン・エオジン染色）された病理標本のスペクトル画像を用い、各染料の染色濃度をランベルト・ベールの法則に従って、赤血球等の異物も考慮した上で定量的に評価している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特表２００１−５２５５８０号公報
【特許文献２】特開２００１−５９８４２号公報
【特許文献３】特開２００４−２８６６６６号公報
【特許文献４】特開２００９−２１０４０９号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】「分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討」（藤井他、第３回デジタル生体医用画像の「色」シンポジウム）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
病理医は、上述のような病理診断支援技術の出力結果をもとに、病理標本の画像から対象となる領域を特定し、特定した領域において目視による癌細胞の診断を行なう。かかる診断は、画像上の微細の変異を見逃さないように病理医に対して長時間の集中を強いるため、病理標本における目的とする癌細胞の領域の特性精度を高める病理診断支援技術が求められている。
【００１０】
しかしながら、生体組織は個体差が大きく、さらに、染色条件や観察条件の変動も考慮に入れる必要があり、病理組織標本画像から目的の領域を精度良く特定することは単純な画像処理では困難である。特に、癌細胞の部位では核のコントラストが低下することに加え、膨張した核同士が３次元的に重なり合って観察される為、癌細胞核を精度良く認識して癌細胞領域を特定することはさらに困難である。
【００１１】
例えば、特許文献１では、癌部位と正常部位とを選択的に染色する染料の使用を前提とした癌部位判定方法を提供するが、病理学の領域で広く用いられているＨＥ染色は単に核と細胞質を選択的に染色するのみであり、癌部位と正常部位とを選択できない。従って、癌部位に対する選択性を持つ染色を別途施す必要がある。
【００１２】
また、非特許文献１では、単に、染色状態の良否判定や補正を目的として、ＨＥ染色標本のスペクトル画像にランベルト・ベールの法則を適用し、ヘマトキシリンとエオジンそれぞれの染色濃度を定量的に評価する技術が記載されているだけで、病理学的診断に関しての技術は開示されていない。
【００１３】
また、特許文献２では、核および腔の形状や分布を用いて診断を行うことが記載されているが、核や腔を具体的にどのように特定するかは開示されていない。
【００１４】
また、特許文献４では、生検画像から間質領域、腺管領域、細胞核領域などを分割することはできるが、生検画像における癌細胞領域を特定することはできない。
【００１５】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、染色された生検標本のカラー生検画像から癌細胞核領域を精度良く特定することが可能な癌細胞領域抽出装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するために、本発明の癌細胞領域抽出装置は、ＨＳＶ色空間において背景領域と背景以外の背景外領域とが区別できるように生検画像を二値化した第１の二値化画像を生成する第１の画像生成手段と、ＲＧＢ色空間において細胞質領域及び赤血球領域と細胞質領域及び赤血球領域以外の細胞質等外領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の二値化画像を生成する第２の画像生成手段と、前記第１の二値化画像と前記第２の二値化画像とを用いて、前記背景外領域と前記細胞質等外領域とを含む領域を細胞核領域として、該細胞核領域が前記背景領域と前記細胞質領域及び赤血球領域とから区別できるようにした第３の二値化画像を生成する第３の画像生成手段と、前記第３の二値化画像における細胞核領域において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する第４の画像生成手段と、ＹＣｂＣｒ色空間において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域と正常細胞核以外の領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する第５の画像生成手段と、前記第１の正常細胞核領域画像と前記第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する第６の画像生成手段と、を備えている。
【００１７】
このように、前記第４の画像生成手段と前記第５の画像生成手段の、各々異なる画像処理によって生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像を用いて、それらのいずれにおいても正常な細胞核の領域として抽出されていない領域を癌細胞核からなる領域として抽出しているので、各々の画像処理で誤って抽出した正常な細胞領域を除去した上で、癌細胞領域を抽出することができる。
【００１８】
なお、前記第１の画像生成手段は、ＨＳＶ色空間における彩度を用いて予め定められた背景領域用の閾値に基づいて前記生検画像を二値化し、前記第２の画像生成手段は、前記カラー生検画像のピクセル毎にＲＧＢ色空間における青色を赤色で除算した後、予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を、ＲＧＢ色空間において予め定められた細胞質領域及び赤血球領域用の閾値に基づいて前記生検画像を二値化し、前記第５の画像生成手段は、予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を、ＹＣｂＣｒ色空間における色差Ｃｒを色差Ｃｂで除算して前記生検画像を二値化する。
【００１９】
また、前記第５の画像生成手段で用いる前記スケーリング補正値は、前記第１の画像生成手段で生成された前記第２の二値化画像における前記背景領域以外の前記生検画像における領域を対象としてＨＳＶ色空間における彩度で濃度平均を算出した値ｘを用いた式「３００−ｘ／３」で算出する。
【００２０】
また、前記第４の画像生成手段は、予め定められた細胞核サイズ閾値以下の大きさの細胞核を含む領域を前記正常な細胞核の領域とする。
【００２１】
また、前記第４の画像生成手段は、サポートベクターマシンを用いて前記正常な細胞核を特定する。
【００２２】
また、前記第４の画像生成手段は、前記サポートベクターマシンにおいて、高次局所自己相関特徴量を用いたパターン識別を行い、前記サポートベクターマシンは、前記第３の画像生成手段により生成された第３の二値化画像の細胞核領域から算出された高次局所自己相関特徴量を用いてパターン識別を行い前記正常な細胞核を特定する。
【００２３】
さらに、上記目的を達成するために、本発明の癌細胞領域抽出装置は、生検画像から癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する第１の正常細胞核領域画像生成手段と、ＹＣｂＣｒ色空間において前記癌細胞に該当しない正常細胞核の領域と正常細胞核以外の領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する第２の正常細胞核領域画像生成手段と、前記第１の正常細胞核領域画像と前記第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する癌細胞領域画像生成手段と、を備えている。
【００２４】
なお、前記第２の正常細胞核領域画像生成手段は、予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を、ＹＣｂＣｒ色空間における色差Ｃｒを色差Ｃｂで除算して前記生検画像を二値化する。
【００２５】
また、前記第１の正常細胞核領域画像生成手段は、サポートベクターマシンを用いて、高次局所自己相関特徴量を用いたパターン識別を行い前記正常な細胞核を特定する。
【００２６】
一方、上記目的を達成するために、本発明の癌細胞領域抽出方法は、ＨＳＶ色空間において背景領域と背景以外の背景外領域とが区別できるように生検画像を二値化した第１の二値化画像を生成する第１の画像生成手順と、ＲＧＢ色空間において細胞質領域及び赤血球領域と細胞質領域及び赤血球領域以外の細胞質等外領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の二値化画像を生成する第２の画像生成手順と、前記第１の二値化画像と前記第２の二値化画像とを用いて、前記背景外領域と前記細胞質等外領域とを含む領域を細胞核領域として、該細胞核領域が前記背景領域と前記細胞質領域及び赤血球領域とから区別できるようにした第３の二値化画像を生成する第３の画像生成手順と、前記第３の二値化画像における細胞核領域において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する第４の画像生成手順と、ＹＣｂＣｒ色空間において癌細胞に該当しない正常細胞核の領域と正常細胞核以外の領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する第５の画像生成手順と、前記第１の正常細胞核領域画像と前記第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する第６の画像生成手順と、を含む。
【００２７】
このように、前記第４の画像生成手順と前記第５の画像生成手順の、各々異なる画像処理によって生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像を用いて、それらのいずれにおいても正常な細胞核の領域として抽出されていない領域を癌細胞核からなる領域として抽出しているので、各々の画像処理で誤って抽出した正常な細胞領域を除去した上で、癌細胞領域を抽出することができる。
【００２８】
さらに、上記目的を達成するために、本発明の癌細胞領域抽出方法は、生検画像から癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する第１の正常細胞核領域画像生成手順と、ＹＣｂＣｒ色空間において前記癌細胞に該当しない正常細胞核の領域と正常細胞核以外の領域とが区別できるように前記生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する第２の正常細胞核領域画像生成手順と、前記第１の正常細胞核領域画像と前記第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する癌細胞領域画像生成手順と、を含む。
【００２９】
一方、上記目的を達成するために、本発明のプログラムは、コンピュータを、前記癌細胞領域抽出装置として機能させるためのプログラムであり、このプログラムをコンピュータに実行させることにより、各々異なる画像処理で誤って抽出した正常な細胞領域を除去した上で、癌細胞領域を抽出することができる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、各々異なる画像処理によって生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像を用いて、それらのいずれにおいても正常な細胞核の領域とされていない領域を癌細胞核からなる領域としているので、各々の画像処理で誤って特定した正常な細胞領域を除去した上で、癌細胞領域を特定することができる。このように、本発明は、診断支援の段階で特定する癌細胞領域を小さく見積もることを防止してグレーゾーンを残せるため、病理医の診断前に断定的な癌細胞領域の特定を行わず、常に安全側の処理をすることできる。そして、これにより、染色された生検標本のカラー生検画像から癌細胞核領域を精度良く特定して病理医に提供することができるので、病理医の目視による癌細胞の診断の迅速化及び負荷を軽減させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置のコンピュータ構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置の処理対象となる全体の生検画像例を示す説明図である。
【図４】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置の処理対象となる癌細胞核を含む生検画像例を示す説明図である。
【図５】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置の処理対象となる小領域の生検画像例を示す説明図である。
【図６】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置における背景領域画像生成部で生成された２値化画像例を示す説明図である。
【図７】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置における細胞質・赤血球領域画像生成部で生成された２値化画像例を示す説明図である。
【図８】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置における細胞核領域画像生成部で生成された２値化画像例を示す説明図である。
【図９】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置における第１の正常細胞核領域画像生成部の処理対象となる生検画像例を示す説明図である。
【図１０】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置における第１の正常細胞核領域画像生成部の処理結果で得られた生検画像例を示す説明図である。
【図１１】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置における第２の正常細胞核領域画像生成部で生成された２値化画像例を示す説明図である。
【図１２】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置による癌細胞領域特定手順例を示す説明図である。
【図１３】実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置の他の構成を示すブロック図である。
【図１４】図１３に示す癌細胞領域抽出装置における第１の正常細胞核領域画像生成部で学習用に用いるサンプルデータとしての生検画像例を示す説明図である。
【図１５】図１３に示す癌細胞領域抽出装置における第１の正常細胞核領域画像生成部のＳＶＭによる処理結果で得られた生検画像例を示す説明図である。
【図１６】図１３に示す癌細胞領域抽出装置による癌領域マスクの生成手順例を示す説明図である。
【図１７】図１３に示す癌細胞領域抽出装置による癌細胞領域特定結果例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置１０は、図１に示される機能ブロックで表すことができる。また、これらの機能ブロックは、図２に示されるコンピュータのハードウェア構成により実現することができる。図２を参照してコンピュータの構成を説明する。
【００３３】
図２に示す本実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置１０は、プログラムに基づき癌細胞領域抽出装置１０の本実施の形態に係る処理を行うＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理装置）２１と、ＣＰＵ２１による各種プログラムの実行時のワークエリア等として用いられるＲＡＭ（Random Access Memory）２２と、各種制御プログラムや各種パラメータ等が予め記憶された記録媒体であるＲＯＭ（Read Only Memory）２３と、各種情報を記憶するために用いられるハードディスク２４（図中「ＨＤＤ」と記載）と、キーボードやマウス等からなる入力装置２５と、ディスプレイ等からなる表示装置２６と、ＬＡＮ（Local Area Network）等を用いて通信を行う通信装置２７と、外部に接続された画像情報提供装置２０との間の各種情報の授受を司る外部インターフェイス部（図中、「外部ＩＦ」と記載）２８と、を備えており、これらがシステムバスＢＵＳ２９により相互に接続されて構成されている。
【００３４】
ＣＰＵ２１は、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、及びハードディスク２４に対するアクセス、入力装置２５を介した各種情報の取得、表示装置２６に対する各種情報の表示、通信装置２７を用いた各種情報の通信処理、及び外部インターフェイス部２８に接続された画像情報提供装置２０を含む外部装置からの情報の入力等を、各々行うことができる。
【００３５】
ＣＰＵ２１が、ハードディスク２４に記憶された本実施形態に係る処理を制御するプログラムを、ＲＡＭ２２に読み込み実行することにより、図１に示す本実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置１０における、図１に示す各処理部の機能が実行される。
【００３６】
このようなコンピュータ構成により、図１に示す本実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置１０が構成されている。なお、図１は機能ブロックとなる構成を表し、一方、図２はデバイス等の接続状態を表すものである。前記したように、機能ブロックとデバイス等とは有機的、かつ相互に関連して癌細胞領域抽出装置１０を構成するものであり、以下、図１について詳細に説明する。
【００３７】
癌細胞領域抽出装置１０は、図２に示したコンピュータのハードウェアおよび制御プログラムを含むソフトウェアを利用して構成される機能として、色空間変換部１１、背景領域画像生成部１、細胞質・赤血球領域画像生成部２、細胞核領域画像生成部３、第１の正常細胞核領域画像生成部４、第２の正常細胞核領域画像生成部５、及び癌細胞領域画像生成部６を備えている。なお、各部の処理状態は適宜に表示装置２６に表示される。
【００３８】
画像情報提供装置２０には、染色された生検標本のカラーの生検画像が記憶されており、癌細胞領域抽出装置１０は、外部インターフェイス部２８を介して、画像情報提供装置２０から、染色された生検標本のカラー生検画像を読み込み、当該生検画像から癌細胞核領域を特定する処理を行なう。
【００３９】
癌細胞領域抽出装置１０では、図３に例示する、病理標本を撮影して得られた生検画像３０に対して、色空間変換部１１において複数の色空間に変換し、これらの複数の色空間を用いた領域分割処理を行なうことで、癌細胞核領域を特定する。なお、複数の色空間は、ＨＳＶ色空間変換部１１ａ、ＲＧＢ色空間変換部１１ｂ、及び、ＹＣｂＣｒ色空間変換部１１ｃを備えている。
【００４０】
背景領域画像生成部１は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、及び明度（Ｖ）からなるＨＳＶ色空間において、彩度（Ｓ）を用いて生検画像３０を二値化して、生検画像３０における背景領域とその他の領域とが区別できるようにした二値化画像（以下背景領域画像ともいう）を生成する。
【００４１】
細胞質・赤血球領域画像生成部２は、赤色（Ｒ）、緑色（Ｇ）、及び青色（Ｂ）からなるＲＧＢ色空間において、青色（Ｂ）を赤色（Ｒ）で除算して、生検画像３０を二値化して、生検画像３０における細胞質・赤血球領域とその他の領域とが区別できるようにした二値化画像（以下、細胞質・赤血球領域画像ともいう）を生成する。
【００４２】
細胞核領域画像生成部３は、背景領域画像生成部１で生成された背景領域とその他の領域とを区別可能な二値化画像（背景領域画像）と、細胞質・赤血球領域画像生成部２で生成された細胞質・赤血球領域とその他の領域とを区別可能な二値化画像（細胞質・赤血球領域画像）とを、例えば重ね合わせることにより、生検画像３０における細胞核領域からなる細胞核領域画像を生成する。なお、この際、背景領域と細胞質・赤血球領域とは同じ二値化の値、例えば、双方共に白とする。
【００４３】
第１の正常細胞核領域画像生成部４は、生検画像３０における、細胞核領域画像生成部３により生成された細胞核領域画像におけるその他の領域に対応する細胞核領域に対して、所定領域毎に、ラベリングやパターン識別等により正常な細胞核を識別する。例えば、６４×６４ピクセル領域毎に、ラベリングやパターン識別等により正常な細胞核を識別して、生検画像３０における正常な細胞核を含む第１の正常細胞核領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する。
【００４４】
なお、第１の正常細胞核領域画像生成部４は、例えば、ラベリングにより、細胞核領域の生検画像３０における各細胞核の大きさを求め、予め定められた細胞核サイズ閾値に基づいて、細胞核サイズ閾値以下の大きさの細胞核を正常な細胞核として識別する。
【００４５】
あるいは、第１の正常細胞核領域画像生成部４は、高次局所自己相関特徴（ＨＬＡＣ）を用いたサポートベクターマシンによるパターン認識によって、生検画像３０における正常な細胞核を識別する。
【００４６】
第２の正常細胞核領域画像生成部５は、輝度信号と２つの色差信号からなるＹＣｂＣｒ色空間において、色差Ｃｒを他の色差Ｃｂで除算して、生検画像３０を二値化して、生検画像３０における正常な細胞核領域としての第２の正常細胞核領域とその他の細胞核領域とを区別できるようにした二値化画像（以下、第２の正常細胞核領域画像ともいう）を生成する。
【００４７】
そして、癌細胞領域画像生成部６は、第２の正常細胞核領域画像生成部５により生成された第２の正常細胞核領域画像と、第１の正常細胞核領域画像生成部４により生成された第１の正常細胞核領域画像とのいずれにおいても正常な細胞核の領域とされていない領域を癌細胞からなる癌細胞領域として特定し、生検画像３０における癌細胞核領域画像を生成する。
【００４８】
癌細胞領域抽出装置１０は、このようにして癌細胞領域画像生成部６により生成された第３の癌細胞核領域画像を、生検画像３０における最終的な癌細胞核領域を示す画像とし、当該画像を生検画像３０に重ねて表示装置２６で表示する。
【００４９】
以下、各図を用いて、癌細胞領域抽出装置１０の動作を詳細に説明する。
【００５０】
図３に示す生検画像３０は、胃リンパ節の病理画像であり、以下、癌細胞領域抽出装置１０により、この生検画像３０における癌細胞領域を特定する例を説明する。
【００５１】
癌は、遺伝子が傷つくことで発生し、細胞の増殖、周囲にしみ出るように広がる浸潤、血管・リンパ管を通って身体中に広がる転移を伴う。図３の生検画像３０は胃リンパ節で採集されたものであり、この生検画像３０における癌細胞の有無により、どのリンパ節まで転移しているかを判別することができる。
【００５２】
癌細胞は、細胞核が大きく、形が歪んでおり、かつ配列が不規則である等の特徴を有している。本例では、図４の高倍率で拡大した生検画像４０に示すように、癌細胞の細胞核が正常細胞の細胞核より大きいことを利用して、癌細胞領域の特定を行なう。
【００５３】
図４に示すように、癌細胞の核４０ａのサイズは、正常な細胞の核４０ｂに比べて大きいという特徴を有することを利用して、本例の癌細胞領域抽出装置１０では、癌細胞の核を含む領域と、正常な細胞の核を含む領域とに分割して、癌細胞の核を含む領域（癌細胞核領域）を特定する。
【００５４】
以下、背景領域画像生成部１による背景領域とその他の領域との分割処理、細胞質・赤血球領域画像生成部２による細胞質・赤血球領域とその他の領域との分割処理について説明する。
【００５５】
生検画像３０，４０は、胃リンパ節の顕微鏡写真であり、ヘマトキシリン・エオジン染色（以下ＨＥ染色ともいう）したリンパ節の細胞を撮影した画像である。このように細胞をＨＥ染色した場合、例えば前述の特許文献４においても記載されているように、ＨＳＶ色空間において、画像の彩度（Ｓ）に着目することにより背景領域と背景領域以外のその他の領域に区別した二値化画像を得ることができる。
【００５６】
そこで、癌細胞領域抽出装置１０では、例えば、図３における生検画像３０の小領域を拡大した図５に示す生検画像５０が外部インターフェイス部２８を介して入力されると、図示していない記憶装置に一時記憶した後、読出し、色空間変換部１１のＨＳＶ色空間変換部１１ａにおいて、生検画像５０の色空間をＨＳＶ色空間に変換して、色変換した画像を背景領域画像生成部１に入力する。
【００５７】
背景領域画像生成部１では、ＨＳＶ色空間に変換された生検画像の彩度（Ｓ）成分に着目して予め定められた背景閾値に基づいて、閾値以上の領域の画素値を白（２５５）、閾値未満の画素値を０とすることにより、当該画像を二値化して、背景領域とその他の領域とを区別できるようした二値化画像（背景領域画像）を生成する。
【００５８】
なお、本例では、例えば前述の特許文献４においても記載されている「大津の判別分析法（大津展之，“判別および最小２条基準に基づく自動しきい値設定方，”電子通信学会論文誌，Vol.63-D，no.4，pp.349-356，1980.）を利用して、閾値を固定値（３０）として二値化する。
【００５９】
このようにして、背景領域画像生成部１で二値化された画像の一例を図６に示す。図６の画像６０の例では、背景領域６０ａの画素値が白色に変換されている。このようにして、背景領域６０ａが取得される。
【００６０】
次に、癌細胞領域抽出装置１０は、色空間変換部１１のＲＧＢ色空間変換部１１ｂにより生検画像５０の色空間を赤色、緑色、及び青色からなるＲＧＢ色空間に変換して、細胞質・赤血球領域画像生成部２に入力する。細胞質・赤血球領域画像生成部２は、ＲＧＢ色空間の青色（Ｂ）と赤色（Ｒ）をベースに細胞質・赤血球の領域と細胞核の領域の分割を行なう。
【００６１】
すなわち、ＨＥ染色された生検画像５０においては、細胞核は青紫、細胞質・赤血球は赤紫に染色されており、この色差に基づいて、細胞質・赤血球の領域と細胞核の領域の分割を行なう。
【００６２】
本例では、まず、細胞質・赤血球領域画像生成部２は、ＲＧＢ色空間において、スケーリング補正値として最大値、例えば２５５を固定値として用いて、スケーリングしてグレースケール画像を生成する。
【００６３】
なお、このスケーリングに用いるパラメータは経験的に求められたものを用いる。また、ＲＧＢ画像からのグレースケール化は、中間値法（middle value；Ｒ、Ｇ、Ｂの３つのうちの、最大値と最小値の２つを足して２で割ったものを利用してグレースケール化する）や、中央値法（median value method；Ｒ，Ｇ，Ｂのうち、最大でも最小でもない真中の大きさの値を選ぶ方法）などの公知技術があり、ここでの詳細な説明は行なわない。
【００６４】
その後、生検画像５０のピクセル毎に青色（Ｂ）を赤色（Ｒ）で除算して二値化（局所二値化）することで、細胞質・赤血球領域とその他の領域とを区別できるようにした二値化画像（細胞質・赤血球領域画像）を生成する。なお、ここでは、上述の「大津の判別分析法」を用いて、生成したグレースケール画像を、予め定められた細胞質・赤血球閾値に基づき二値化（局所二値化）することで、細胞質・赤血球領域とその他の領域とが区別できるようにした二値化画像（細胞質・赤血球領域画像）を生成する。
【００６５】
このようにして、細胞質・赤血球領域画像生成部２で二値化された画像の一例を図７に示す。図７の画像７０の例では、細胞質・赤血球領域７０ａの画素値が白色に変換され、その他の領域７０ｂの画素値が黒色に変換されている。このようにして、細胞質・赤血球領域７０ａとその他の領域７０ｂに分割される。
【００６６】
そして、癌細胞領域抽出装置１０は、細胞核領域画像生成部３により、背景領域画像生成部１で生成された画像６０、及び細胞質・赤血球領域画像生成部２で生成された画像７０を用いて、全ての細胞核が存在する領域を表す画像を生成する。
【００６７】
例えば、背景領域画像生成部１で分割された画像６０における背景領域６０ａを除いた画像と、細胞質・赤血球領域画像生成部２で分割された画像７０における細胞質・赤血球領域７０ａを除いた細胞核領域７０ｂからなる画像とを重ね合わせることで、全ての細胞核が存在する領域を表す二値化画像を生成する。
【００６８】
図８においては、画像６０と画像７０とを重ね合わせることで得られた、全ての細胞核が存在する領域を表す画像８０を示している。画像８０においては、細胞核の領域８０ａが白色で示され、図６,７では白色であった背景領域と細胞質・赤血球の領域８０ｂが黒色で示されている。
【００６９】
この画像８０においては、正常な細胞核と癌細胞核が含まれており、以下、画像８０を用いて、正常な細胞核の領域と癌細胞核の領域とを分割する処理について説明する。
【００７０】
このように、画像８０を用いて、正常細胞核領域と癌細胞核領域とを分割する処理は、図１における第１の正常細胞核領域画像生成部４による処理であり、以下、第１の正常細胞核領域画像生成部４により、画像８０を用いて、正常細胞核領域と癌細胞核領域とを区別できるように分割する処理を説明する。
【００７１】
第１の正常細胞核領域画像生成部４では、図８の画像８０において白色で示される細胞核の領域８０ａに対応する図５の生検画像５０における領域内にある各細胞核を対象に、例えばラベリング処理により各細胞核の大きさを求め、予め定められた細胞核サイズ閾値以下の大きさの細胞核を正常な細胞核として特定し、特定した正常な細胞核を含む領域とその他の領域（癌細胞核領域）とが区別できるようにした第１の正常細胞核領域画像を生成し、生成した第１の正常細胞核領域画像を癌細胞領域画像生成部６に入力する。
【００７２】
図９（ａ）及び図９（ｂ）においては、第１の正常細胞核領域画像生成部４による正常な細胞核とその他の領域（癌細胞核領域）との識別処理動作を示しており、図９（ａ）においては、細胞核サイズ閾値以上の大きさの細胞核９ａをその他の細胞核（癌細胞核）として識別し、図９（ｂ）における細胞核サイズ閾値以下の大きさの細胞核９ｂを正常な細胞核として識別する。
【００７３】
図１０においては、図９（ａ）及び図９（ｂ）で示した第１の正常細胞核領域画像生成部４により識別したその他の細胞核（癌細胞核）を含む領域を、生検画像に重ねて表示した画像例を示しており、図１０においては、四角で囲まれた領域が、その他の細胞核（癌細胞核）を含む領域である。
【００７４】
また、第１の正常細胞核領域画像生成部４では、図８における画像８０を用いて、ＳＶＭ（Support Vector Machine、サポートベクターマシン）のパターン識別により、正常細胞核領域と癌細胞核領域とを分割した画像を生成することでも良い。
【００７５】
ＳＶＭは，V. Vapnik などによって提案されたパターン識別手法であり、「Corinna Cortes and Vladimir Vapnik. Support-Vector Networks. Machine Learning, Vol. 20,No. 3, pp. 273−297, 1995.」、「N. Cristianini and J. Shawe-Taylor. An introduction to Support Vector Machines. Cambridge University Press, 2000.」等において記載された公知の技術であり、ここでの詳細な説明はしない。
【００７６】
なお、第１の正常細胞核領域画像生成部４では、ＳＶＭの処理において、ＨＬＡＣ（Higher-order Local Auto-Correlation、高次局所自己相関特徴）で算出される特徴量（高次局所自己相関特徴量）を用いたパターン識別を行い、その際、細胞核領域画像生成部３により生成された細胞核領域画像から高次局所自己相関特徴量を算出し、算出した高次局所自己相関特徴量を用いてＳＶＭによるパターン識別を行い、正常な細胞核を特定する。
【００７７】
なお、ＨＬＡＣは，コンピュータに画像をパターン（類型）として認識させ、当該パターンから外れている画像データを正常でないものとして検出する画像処理技術において用いられる公知の技術であり、ＨＬＡＣを用いた癌細胞の検出が行なわれている。
【００７８】
このＨＬＡＣでは、予め用意された多数の正常な細胞組織の並びパターンに対してＨＬＡＣの特徴ベクトルを算出し、この特徴ベクトルを、細胞組織の正常であることの性質を表す特徴量として抽出する。そして、検査用の生件画像から抽出したＨＬＡＣ特徴量と、予め抽出した正常であることを示す特徴量との逸脱量に基づき、正常な細胞を検出する。
【００７９】
次に、第２の正常細胞核領域画像生成部５により、他の画像処理によって正常な細胞を含む領域を検出する処理について説明する。
【００８０】
癌細胞領域抽出装置１０は、図５における生検画像５０が外部インターフェイス部２８を介して入力されると、図示していない記憶装置に一時記憶した後に読出し、色空間変換部１１のＹＣｂＣｒ色空間変換部１１ｃにおいて、生検画像５０の色空間を、輝度信号と２つの色差信号からなるＹＣｂＣｒ色空間に変換して、第２の正常細胞核領域画像生成部５に入力する。
【００８１】
第２の正常細胞核領域画像生成部５は、生検画像５０のＹＣｂＣｒ色空間において、色差Ｃｒを他の色差Ｃｂで除算して、生検画像５０における正常な細胞核領域とその他の細胞核領域とが区別できるように二値化して、正常な細胞核を含む領域を第２の正常細胞核領域とした第２の正常細胞核領域画像を生成して、生成した第２の正常細胞核領域画像を癌細胞領域画像生成部６に入力する。
【００８２】
その際、第２の正常細胞核領域画像生成部５は、第２の正常細胞核領域画像に対して、例えば６４×６４ピクセルの小領域に分割して、各領域で平均をとり、平均が大きい領域を正常な細胞領域とする。
【００８３】
なお、生検画像５０を二値化する際、第２の正常細胞核領域画像生成部５は、生検画像５０を予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を閾値に基づいて二値化する。
【００８４】
この第２の正常細胞核領域画像生成部５で用いるスケーリング補正値（Ｙ）は、背景領域画像生成部１で生成された画像における背景領域以外の生検画像５０における領域を対象としてＨＳＶ色空間における彩度（Ｓ）で濃度平均を算出した値ｘを用いた式「Ｙ＝３００−ｘ／３」により算出する。
【００８５】
このようにして、スケーリング補正値を求める式「Ｙ＝３００−ｘ／３」において用いる値「ｘ」を求めるのは、生検画像５０のＹＣｂＣｒ色空間において、色差Ｃｒを他の色差Ｃｂで除算した場合、生検画像５０の染色濃度によって閾値が異なるためである。
【００８６】
そこで、本例では、濃度の差が同様にしてでるＨＳＶ色空間の彩度（Ｓ）で濃度平均を求める。そして、この際、生検画像５０に背景が多く含まれているか否かによって平均が大きく異なってくるので、生検画像５０における背景以外の領域の濃度平均を「ｘ」として求める。
【００８７】
第２の正常細胞核領域画像生成部５における生検画像５０の二値化処理は、細胞質・赤血球領域画像生成部２での二値化処理と同様に、上述の「大津の判別分析法」を用いて行なう。
【００８８】
図１１においては、第２の正常細胞核領域画像生成部５で生成された第２の正常細胞核領域画像を示しており、第２の正常細胞核領域画像生成部５で生成された第２の正常細胞核領域画像では、正常な細胞核のみが白い画像となる。なお、図１１に示す第２の正常細胞核領域画像は、ガウシアンフィルタを施した画像である。
【００８９】
このようにして第２の正常細胞核領域画像生成部５で生成された第２の正常細胞核領域画像は、癌細胞領域画像生成部６に入力される。
【００９０】
癌細胞領域画像生成部６は、第１の正常細胞核領域画像生成部４で生成され入力された第１の正常細胞核領域画像と、第２の正常細胞核領域画像生成部５で生成され入力された第２の正常細胞核領域画像とを用いて、癌細胞領域画像を生成する。
【００９１】
その際、癌細胞領域画像生成部６は、第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像の各々から、第１の正常領域マスクと第２の正常領域マスクを生成し、生成した第１の正常領域マスクと第２の正常領域マスクを重ね合わせることにより、最終的な正常領域マスクを生成し、そして、生成した最終的な正常領域マスクの領域以外の領域を癌細胞領域マスクとして生成する。
【００９２】
このようにして生成された癌細胞領域マスクを生検画像５０に重ねることにより、癌細胞領域マスクで覆われた領域が生検画像５０における癌細胞領域として表示される。
【００９３】
次に、図１２を用いて、このような癌細胞領域抽出装置１０の処理手順例を説明する。
【００９４】
図１２で示す癌細胞領域抽出装置１０の処理は、図２におけるＣＰＵ２１によりＨＤＤ２４等に記憶されたプログラムに基づき行なわれるものである。
【００９５】
ステップ１２０１では、開始する処理が、図１における背景領域画像生成部１、細胞質・赤血球領域画像生成部２、及び第２の正常細胞核領域画像生成部５のいずれの処理であるかを判別する。
【００９６】
背景領域画像生成部１の処理であれば、ステップ１２０２，１２０３で、背景領域画像生成部１による生検画像からの背景領域画像の生成処理を行なう。
【００９７】
細胞質・赤血球領域画像生成部２の処理であれば、ステップ１２０２，１２０４，１２０５で、細胞質・赤血球領域画像生成部２による生検画像からの細胞質・赤血球領域画像の生成処理を行なう。
【００９８】
第２の正常細胞核領域画像生成部５の処理であれば、ステップ１２０２，１２０４，１２０６，１２０７で、第２の正常細胞核領域画像生成部５による生検画像からの第２の正常細胞核領域画像の生成処理を行なう。
【００９９】
ステップ１２０８，１２０９では、背景領域画像生成部１の処理と細胞質・赤血球領域画像生成部２の処理が完了するのを待ち、ステップ１２１０では、図１における細胞核領域画像生成部３による細胞核領域画像の生成処理を行なう。
【０１００】
ステップ１２１１，１２１２では、細胞核領域画像生成部３による処理が完了するのを待って、ステップ１２１３では、図１における第１の正常細胞核領域画像生成部４による第１の正常細胞核領域画像の生成処理を行なう。
【０１０１】
ステップ１２１４，１２１５では、第１の正常細胞核領域画像生成部４と第２の正常細胞核領域画像生成部５の処理が完了するのを待って、ステップ１２１６では、図１における癌細胞領域画像生成部６による癌細胞領域画像の生成処理を行ない、処理を終了する。
【０１０２】
このように、癌細胞領域抽出装置１０では、第１の正常細胞核領域画像生成部４と第２の正常細胞核領域画像生成部５の、各々異なる画像処理によって生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像を用いて、それらのいずれにおいても正常な細胞核の領域として抽出されていない領域を癌細胞核からなる領域として抽出している。このことにより、各々の画像処理で誤って抽出した正常な細胞領域を除去した上で、癌細胞領域を抽出することができる。
【０１０３】
次に、図１３から図１６を用いて、実施の形態に係る他の癌細胞領域抽出装置について説明する。
【０１０４】
図１３に示す癌細胞領域抽出装置１０ａは、図１に示す癌細胞領域抽出装置１０と同様に、図２に示すコンピュータ構成により構成されており、癌細胞領域抽出装置１０ａは、図２に示したコンピュータのハードウェアおよび制御プログラムを含むソフトウェアを利用して構成される機能として、色空間変換部１１ｄ、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａ、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａ、及び癌細胞領域画像生成部６ａを備えている。なお、各部の処理状態は適宜に図２における表示装置２６に表示される。
【０１０５】
画像情報提供装置２０ａには、図５に示す染色された生検標本のカラーの生検画像５０が記憶されており、癌細胞領域抽出装置１０ａは、図２の外部インターフェイス部２８を介して、画像情報提供装置２０ａから、染色された生検標本のカラー生検画像を読み込み、当該生検画像から癌細胞核領域を特定する処理を行なう。
【０１０６】
癌細胞領域抽出装置１０ａは、画像情報提供装置２０ａから、図５における生検画像５０が外部インターフェイス部２８を介して入力されると、図示していない記憶装置に一時記憶した後に読出し、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａ及び色空間変換部１１ｄに入力する。
【０１０７】
第１の正常細胞核領域画像生成部４ａは、入力された生検画像５０から癌細胞に該当しない正常細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成し、生成した第１の正常細胞核領域画像を癌細胞領域画像生成部６ａに入力する。
【０１０８】
なお、第１の正常細胞核領域画像を生成する際、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａは、上述したＳＶＭ（サポートベクターマシン）を用いて、高次局所自己相関特徴量（ＨＬＡＣ）を用いたパターン識別を行い正常な細胞核を特定する。
【０１０９】
色空間変換部１１ｄは、ＹＣｂＣｒ色空間変換部１１ｅを備えており、ＹＣｂＣｒ色空間変換部１１ｅにおいて、生検画像５０の色空間を、輝度信号と２つの色差信号からなるＹＣｂＣｒ色空間に変換して、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａに入力する。
【０１１０】
第２の正常細胞核領域画像生成部５ａは、生検画像５０のＹＣｂＣｒ色空間において、色差Ｃｒを他の色差Ｃｂで除算して、生検画像５０における正常な細胞核領域とその他の細胞核領域とが区別できるように二値化して、正常な細胞核を含む領域を第２の正常細胞核領域とした第２の正常細胞核領域画像を生成して、生成した第２の正常細胞核領域画像を癌細胞領域画像生成部６ａに入力する。
【０１１１】
その際、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａは、第２の正常細胞核領域画像に対して、例えば６４×６４ピクセルの小領域に分割して、各領域で平均をとり、平均が大きい領域を正常な細胞領域とする。
【０１１２】
なお、生検画像５０を二値化する際、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａは、生検画像５０を予め定められたスケーリング補正値に基づいてスケーリングしてグレースケール画像を生成し、生成したグレースケール画像を閾値に基づいて二値化する。
【０１１３】
この第２の正常細胞核領域画像生成部５ａで用いるスケーリング補正値（Ｙ）は、図１における第２の正常細胞核領域画像生成部５と同様、図１の背景領域画像生成部１で生成された画像における背景領域以外の生検画像５０における領域を対象としてＨＳＶ色空間における彩度（Ｓ）で濃度平均を算出した値ｘを用いた式「Ｙ＝３００−ｘ／３」により算出する。
【０１１４】
上述したように、このようにして、スケーリング補正値を求める式「Ｙ＝３００−ｘ／３」において用いる値「ｘ」を求めるのは、生検画像５０のＹＣｂＣｒ色空間において、色差Ｃｒを他の色差Ｃｂで除算した場合、生検画像５０の染色濃度によって閾値が異なるためである。
【０１１５】
そのため、本例においても、濃度の差が同様にしてでるＨＳＶ色空間の彩度（Ｓ）で濃度平均を求める。そして、この際、生検画像５０に背景が多く含まれているか否かによって平均が大きく異なってくるので、生検画像５０における背景以外の領域の濃度平均を「ｘ」として求める。
【０１１６】
このような第２の正常細胞核領域画像生成部５ａにおける生検画像５０の二値化処理は、図１における第２の正常細胞核領域画像生成部５と同様に、上述の「大津の判別分析法」を用いて行なう。
【０１１７】
このようにして第２の正常細胞核領域画像生成部５ａで生成された第２の正常細胞核領域画像は、癌細胞領域画像生成部６ａに入力される。
【０１１８】
癌細胞領域画像生成部６ａは、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａで生成され入力された第１の正常細胞核領域画像と、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａで生成され入力された第２の正常細胞核領域画像とを用いて、癌細胞領域画像を生成する。
【０１１９】
その際、癌細胞領域画像生成部６ａは、第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像の各々から、第１の正常領域マスクと第２の正常領域マスクを生成し、生成した第１の正常領域マスクと第２の正常領域マスクを重ね合わせることにより、最終的な正常領域マスクを生成し、そして、生成した最終的な正常領域マスクの領域以外の領域を癌細胞領域マスクとして生成する。
【０１２０】
このようにして生成された癌細胞領域マスクを生検画像５０に重ねることにより、癌細胞領域マスクで覆われた領域が生検画像５０における癌細胞領域として表示される。
【０１２１】
図１４において、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａにおいてＳＶＭの学習に用いたサンプルデータ（学習用画像データ）例を示す。学習用画像データは，生検画像より識別対象を含んだ領域を摘出した画像と，その画像から識別器が識別すべき領域をマーキングしたものを一つの学習セットとして用いる。
【０１２２】
図１５（ａ）及び図１５（ｂ）においては、これらのサンプルデータで学習したＳＶＭによる、生検画像の判別結果を示している。図１５（ａ）では、生検画像１５０ａにおいて、正常細胞核領域１５０ｂと癌細胞核領域１５０ｃとが区別できるようにされている様子が示され、図１５（ｂ）では、生検画像１５０ｄにおいて、正常細胞核領域１５０ｅと癌細胞核領域１５０ｆとが区別されている様子が示されている。
【０１２３】
図１６では、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａ、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａ、及び癌細胞領域画像生成部６ａによるマスクの生成手順例を示しており、生検画像１６０ａを用いて第２の正常細胞核領域画像生成部５ａにより生成された画像に対して生成した正常領域マスク１６０ｂ、及び生検画像１６０ａを用いて第１の正常細胞核領域画像生成部４ａにより生成された画像に対して生成した正常領域マスク１６０ｃから、癌領域マスク１６０ｄを生成して、生検画像１６０ａと重ねて表示している。
【０１２４】
このようにして表示された画像により、病理医は、生検画像１６０ａにおける癌細胞領域を容易に特定することができる。
【０１２５】
図１７は、従来の技術による癌細部領域及び正常細胞領域の各々の検出結果と、癌細胞領域抽出装置１０ａによる検出結果とを示したものである。ここでは、２９３枚の生検画像を用いての、ＨＬＡＣのみによる癌細胞領域の特定結果及び組織別抽出法による癌細胞領域の特定結果と、癌細胞領域抽出装置１０ａによる癌細胞領域の特定結果とを比較した例を示している。
【０１２６】
図１７に示すように、ＨＬＡＣによる癌細胞領域の特定結果（図中、「ｇｒａｙ−ＨＬＡＣ」と記載）では、癌領域を正しく検出できた検出率（癌細胞領域検出率）は９４．４％、正常な細胞領域を正しく検出できた検出率（正常領域検出率）は７０．６％であった。また、組織別抽出法による癌細胞領域の特定結果による癌細胞領域の特定結果（図中、「組織別中抽出」と記載）では、癌細胞領域検出率は９９．９％で高い検出率であるが、正常領域検出率は５２．１％でかなり低い検出率であった。
【０１２７】
これに対して、癌細胞領域抽出装置１０ａでは、各々異なる画像処理によって生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像を用いて、それらのいずれにおいても正常な細胞核の領域として抽出されていない領域を癌細胞核からなる領域として抽出しており、その結果、癌細胞領域の特定結果では、図中の丸付きの３で示すように、癌細胞領域検出率は９４．４％で、ＨＬＡＣによる癌細胞領域の特定結果と同じであるが、正常領域検出率は８２．０％と高い検出率を得ることができた。
【０１２８】
以上、例えば図１を用いて説明したように、癌細胞領域抽出装置１０では、プログラムされたコンピュータ処理を実行することで実現される機能として、背景領域画像生成部１（第１の画像生成手段）、細胞質・赤血球領域画像生成部２（第２の画像生成手段）、細胞核領域画像生成部３（第３の画像生成手段）、第１の正常細胞核領域画像生成部４（第４の画像生成手段）、第２の正常細胞核領域画像生成部５（第５の画像生成手段）、及び、癌細胞領域画像生成部６（第６の画像生成手段）を備えている。
【０１２９】
そして、背景領域画像生成部１（第１の画像生成手段）により、染色された生検標本のカラー生検画像をＨＳＶ色空間において背景領域と背景領域以外の領域とが区別できるように生検画像を二値化した背景領域画像（第１の二値化画像）を生成し、細胞質・赤血球領域画像生成部２（第２の画像生成手段）により、ＲＧＢ色空間において細胞質領域及び赤血球領域と細胞質領域及び赤血球領域以外の領域とが区別できるように生検画像を二値化した細胞質領域及び赤血球領域画像（第２の二値化画像）を生成する。
【０１３０】
また、細胞核領域画像生成部３（第３の画像生成手段）により、背景領域画像生成部１により生成された背景領域画像と細胞質・赤血球領域画像生成部２により生成された細胞質領域及び赤血球領域画像とを用いて、背景領域と細胞質領域及び赤血球領域を除去した、すなわち、背景領域以外の領域と細胞質領域及び赤血球領域以外の領域とからなる領域を細胞核領域として、細胞核領域が背景領域と細胞質領域及び赤血球領域から区別できるようにした細胞核領域画像（第３の二値化画像）を生成する。
【０１３１】
また、第１の正常細胞核領域画像生成部４（第４の画像生成手段）により、細胞核領域画像生成部３により生成された細胞核領域画像における細胞核領域に対応する生検画像の領域において正常な細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する。
【０１３２】
また、第２の正常細胞核領域画像生成部５（第５の画像生成手段）により、カラー生検画像をＹＣｂＣｒ色空間において正常な細胞核の領域と正常な細胞核以外の領域とが区別できるように生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する。
【０１３３】
そして、癌細胞領域画像生成部６（第６の画像生成手段）により、第１の正常細胞核領域画像生成部４により生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像生成部５により生成された第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常な細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する。
【０１３４】
また、例えば図１３を用いて説明したように、癌細胞領域抽出装置１０ａでは、プログラムされたコンピュータ処理を実行することで実現される機能として、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａ、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａ、及び、癌細胞領域画像生成部６ａを備えている。
【０１３５】
そして、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａにより、生検画像の領域において癌細胞に該当しない正常な細胞核の領域を示す第１の正常細胞核領域画像を生成する。
【０１３６】
また、第２の正常細胞核領域画像生成部５ａにより、カラー生検画像をＹＣｂＣｒ色空間において癌細胞に該当しない正常な細胞核の領域と正常な細胞核以外の領域とが区別できるように生検画像を二値化した第２の正常細胞核領域画像を生成する。
【０１３７】
そして、癌細胞領域画像生成部６ａにより、第１の正常細胞核領域画像生成部４ａにより生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像生成部５ａにより生成された第２の正常細胞核領域画像のいずれにおいても正常な細胞核の領域とされていない領域を、癌細胞核からなる領域とした癌細胞領域画像を生成する。
【０１３８】
このように、癌細胞領域抽出装置１０，１０ａでは、各々異なる画像処理によって生成された第１の正常細胞核領域画像と第２の正常細胞核領域画像を用いて、それらのいずれにおいても正常な細胞核の領域として抽出されていない領域を癌細胞核からなる領域として抽出しるので、各々の画像処理で誤って抽出した正常な細胞領域を除去した上で、癌細胞領域の抽出を行なうことができる。
【０１３９】
これにより、癌細胞領域抽出装置１０，１０ａによれば、染色された生検標本を撮影して得られたレアカラー生検画像から癌細胞核領域を精度良く抽出して病理医に提供することができ、病理医の目視による癌細胞の診断の迅速化及び負荷を軽減させることが可能となる。
【０１４０】
なお、本発明は、上述した例に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１４１】
例えば、本実施形態においては、癌細胞領域抽出装置１０，１０ａを個別の装置として構成した例を示しているが、生体標本を撮影して生検画像を生成する画像処理装置に癌細胞領域抽出装置１０，１０ａを搭載する構成することでも良い。この場合、画像情報提供装置２０も同じ装置内に搭載される。
【０１４２】
また、図２に示したコンピュータ構成において、本発明に係る各処理部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、各構成による処理が実行されても良いし、図示されていない通信機能を用いて、当該プログラムを読み込ませることでも良い。
【０１４３】
なお、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１４４】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されても良い。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
【０１４５】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能を、コンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１４６】
また、本実施の形態に係る癌細胞領域抽出装置１０，１０ａの図１に示した各処理部を、プログラムにより各機能の実行が可能なコンピュータで構成するものとしているが、論理素子回路からなるハードウェア構成とすることでも良い。
【０１４７】
また、癌細胞領域抽出装置１０，１０ａのコンピュータ構成に関しても適宜にその構成内容を変更しても良い。
【０１４８】
このように、本発明を実施する形態例を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施の形態例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【０１４９】
１  背景領域画像生成部
２  細胞質・赤血球領域画像生成部
３  細胞核領域画像生成部
４，４ａ  第１の正常細胞核領域画像生成部
５，５ａ  第２の正常細胞核領域画像生成部
６，６ａ  癌細胞領域画像生成部
１０，１０ａ  癌細胞領域抽出装置
１１，１１ｄ  色空間変換部
１１ａ  ＨＳＶ色空間変換部
１１ｂ  ＲＧＢ色空間変換部
１１ｃ，１１ｅ  ＹＣｂＣｒ色空間変換部
２０，２０ａ  画像情報提供装置
２１  ＣＰＵ
２２  ＲＡＭ
２３  ＲＯＭ
２４  ハードディスク２４（ＨＤＤ）
２５  入力装置
２６  表示装置
２７  通信装置
２８  入出力インターフェイス部
２９  システムバスＢＵＳ
３０  生検画像
４０  生検画像
４０ａ  癌細胞の核
４０ｂ  正常な細胞の核
５０  生検画像
６０  画像（二値化画像）
６０ａ  背景領域
７０  画像（二値化画像）
７０ａ  細胞質・赤血球領域
７０ｂ  その他の領域
８０  画像（二値化画像）
８０ａ  細胞核の領域
８０ｂ  背景領域と細胞質・赤血球の領域
９ａ  細胞核サイズ閾値以上の大きさの細胞核
９ｂ  細胞核サイズ閾値以下の大きさの細胞核
１５０ａ  生検画像
１５０ｂ  正常細胞核領域
１５０ｃ  癌細胞核領域
１５０ｄ  生検画像
１５０ｅ  正常細胞核領域
１５０ｆ  癌細胞核領域
１６０ａ  生検画像
１６０ｂ  第２の正常領域マスク
１６０ｃ  第１の正常領域マスク
１６０ｄ  癌領域マスク
【図１】
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【図２】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１７】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図９】
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【図１０】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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