(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
標本から発せられる光を波長毎に検出し、異なる複数の波長に対する複数の画像データからなるλスタック画像データを取得するλスタック画像データ取得手段と、
前記λスタック画像データに基づいて、画素毎のスペクトルを生成するスペクトル生成手段と、
前記画素毎のスペクトルを、共通乃至は類似する特性を有するように、使用者により入力される数の複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、
各前記クラスタに夫々異なる色を設定する色設定手段と、
各前記クラスタに含まれる画素を前記色設定手段により設定された色で表示して前記標本の画像を生成する画像生成手段と、
を備えた顕微鏡装置。
【請求項２】
各前記クラスタに含まれる各画素に対して、各画素のスペクトルのうち最高輝度の値に応じて各画素の輝度を設定する濃度設定手段を備える請求項１に記載の顕微鏡装置。
【請求項３】
複数の前記クラスタのうち任意のクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
該クラスタ特定手段により特定されたクラスタに含まれる各画素のスペクトルを出力するスペクトル出力手段と、を備えた請求項１又は請求項２に記載の顕微鏡装置。
【請求項４】
前記クラスタ特定手段により特定されたクラスタに含まれる全画素のスペクトルの平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出手段を備え、
前記出力手段が、前記平均スペクトル算出手段により算出された平均スペクトルを出力する請求項３に記載の顕微鏡装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顕微鏡装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、蛍光タンパクや蛍光色素等の蛍光物質が塗布された標本に、蛍光物質を励起する励起光を照射し、標本から発せられる蛍光を画素毎に検出して輝度情報を取得し、これらの輝度情報に基づいて画像を生成することにより標本を観察する顕微鏡装置が知られている。近年、このような顕微鏡装置において、標本（蛍光物質）から発せられる蛍光から画素毎にスペクトル等の波長特性を有するλスタックデータを取得し、λスタックデータに基づいて画像を生成することが行われるようになってきている。
このλスタックデータは、情報量が多く波長の変化を観察できる点で優れているが、その反面、情報を効率的に閲覧するために種々の工夫が必要となる。例えば、特許文献１には、各画素に対して、該各画素のスペクトルから最も高輝度の色を割り当てて合成することにより標本の画像を生成することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第７００９６９９号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１のように各画素のスペクトルから最も高輝度の色を割り当てることにより標本の画像を生成すると、標本内の蛍光物質の濃度差が大きい場合に、濃度の低い蛍光物質から発せられた蛍光が画像上に現れないという問題がある。従って、例えば、標本の特定個所に異なる組織が重畳している場合に、このうちの所望の組織から発せられた蛍光の濃度が低く、生成された画像において当該組織を認識することができないという問題がある。
【０００５】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、標本内の蛍光物質の濃度差が大きい場合であっても、標本内の蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握し、所望の組織の状態を良好に観察することができる顕微鏡装置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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、標本から発せられる光を波長毎に検出し、異なる複数の波長に対する複数の画像データからなるλスタック画像データを取得するλスタック画像データ取得手段と、前記λスタック画像データに基づいて、画素毎のスペクトルを生成するスペクトル生成手段と、前記画素毎のスペクトルを、共通乃至は類似する特性を有するように、使用者により入力される数の複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング手段と、各前記クラスタに夫々異なる色を設定する色設定手段と、各前記クラスタに含まれる画素を前記色設定手段により設定された色で表示して前記標本の画像を生成する画像生成手段と、を備えた顕微鏡装置を提供する。
【０００７】
本発明によれば、標本から発せられる光の波長毎のλスタック画像データに基づいて、スペクトル生成手段により画素毎のスペクトルが生成されるので、各画素の波長特性を把握することができ、各画素間のスペクトルの相違が明確となる。生成された画素毎のスペクトルは、複数のクラスタにクラスタリングされるが、クラスタリングは、例えばｋｍｅａｎｓ法やベイズ法等の公知のアルゴリズムによって行うことができ、各画素のスペクトルは、適用されるアルゴリズムに依存した規則に従ってクラスタリング、すなわち、複数のクラスタに分類される。従って、各クラスタに含まれる画素のスペクトルは夫々共通乃至は類似する特性を有することとなる。そして、各クラスタに対して夫々異なる色を設定し、各クラスタを設定された色で表示して標本の画像を生成するので、波長特性に応じて色表示された画像を生成することができる。
【０００８】
すなわち、画素毎のスペクトルを生成し、画素毎のスペクトルをクラスタリングすることにより、画像を構成する全画素を共通乃至は類似する波長特性を有する画素からなるクラスタに分類することができ、さらに、各クラスタに異なる色を設定して表示することで、波長特性に応じて色表示された画像を生成することができる。従って、標本内の蛍光物質の濃度差が大きい場合であっても、標本内の蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握し、所望の組織の状態を良好に観察することができる。
【０００９】
上記した発明において、各前記クラスタに含まれる各画素に対して、各画素のスペクトルのうち最高輝度の値に応じて各画素の輝度を設定する濃度設定手段を備えることが好ましい。
このようにすることで、各クラスタ内においても蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握することができるので、標本における所望の組織の状態を良好に観察することができる。
【００１０】
上記した発明において、複数の前記クラスタのうち任意のクラスタを特定するクラスタ特定手段と、該クラスタ特定手段により特定されたクラスタに含まれる各画素のスペクトルを出力するスペクトル出力手段と、を備えたことが好ましい。
このようにすることで、所望のクラスタに含まれる各画素のスペクトルを把握することができるので、当該クラスタの特性をより詳細に把握することができ、当該クラスタにおける蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握することができる。
【００１１】
上記した発明において、前記クラスタ特定手段により特定されたクラスタに含まれる全画素のスペクトルの平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出手段を備え、前記出力手段が、前記平均スペクトル算出手段により算出された平均スペクトルを出力することが好ましい。
このようにすることで、当該クラスタの特性をより詳細に把握することができ、当該クラスタにおける蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握することができる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、標本内の蛍光物質の濃度差が大きい場合であっても、標本内の蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握し、所望の組織の状態を良好に観察することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る顕微鏡装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】λスタック画像データ及びスペクトルデータを示す模式図である。
【図３】従来の顕微鏡装置によって生成される標本の画像と本発明の実施形態に係る顕微鏡装置によって生成される標本の画像とを比較した説明図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る顕微鏡装置により標本の画像を取得する場合の処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［実施形態］
本発明の一実施形態に係る顕微鏡装置１００について、図面を参照して説明する。
図１に示すように、本実施形態に係る顕微鏡装置１００は、λスタック画像データ取得部１、コントローラ２を備えている。
【００１５】
λスタック画像データ取得部１は、標本に励起光を照射する光源（図示せず）、標本から発せられた蛍光を波長毎に分離する分光器（図示せず）、及び分光器によって分離された光を波長毎に検出する検出器（図示せず）を備え、異なる複数の波長に対する複数の画像データからなるλスタック画像データを取得する。λスタック画像データの模式図を、図２（Ａ）に示した。図２（Ａ）示すように、λスタック画像データとは、検出した波長の数をＭとしたときに、波長の数Ｍに相当する数の画像データからなる画像データ群であり、λスタック画像データに含まれる各画像データには夫々Ｎ個の画素データＩＮが含まれている。従って、図２（Ａ）では、説明の便宜上、Ｍ番目の波長のＮ番目の画素データをＩＮＭと表記している。
【００１６】
コントローラ２は、λスタック画像データ取得部１により取得されたλスタック画像データに対して所定の処理を施して標本を観察するための画像を生成するものであり、スペクトル生成部１０、クラスタリング部１１、色設定部１２、濃度設定部１３、及び画像生成部１４を備えている。
【００１７】
スペクトル生成部１０は、λスタック画像データに基づいて、画素毎のスペクトルを生成する。すなわち、図２（Ｂ）に示すように、λスタック画像データに含まれる各画素データＩＮＭから、画素毎に各画素のスペクトルであるスペクトルデータＸを生成する。従って、画素の数がＮ個である場合には、画素数と同数のＮ個のスペクトルデータＸＮが生成され、各スペクトルデータＸＮには、同じ座標位置における波長毎の画素データＩＮ１〜ＩＮＭが含まれることとなる。
【００１８】
クラスタリング部１１は、スペクトル生成部１０により生成されたＮ個のスペクトルデータＸＮをクラスタリングすることにより、所定数であるＫ個のクラスタＣＫに分類する。ここで、所定数のＫとは、任意に定めることができ、例えば、標本に塗布した蛍光物質の数と同数や、蛍光物質の数にバックグラウンドの数を加えた数、画像を色分けしたい数等とすることができる。そして、この所定数のＫは、予め定めておき、クラスタリング部１１に記憶しておいてもよく、また、画像を生成する度に、都度ユーザが決定して、クラスタリング部１１に入力してもよい。
【００１９】
なお、クラスタリングは、例えば、ｋｍｅａｎｓ法、混合正規分布でモデル化したものに対してＥＭアルゴリズムやベイズ法を用いるなど、公知の手法により行うことができる。そして、各スペクトルデータＸＮは、適用されるアルゴリズムに依存した規則に従ってクラスタリング、すなわち、Ｋ個のクラスタに分類される。従って、各クラスタＣＫに含まれる各スペクトルデータＸＮは夫々共通乃至は類似する特性を有することとなる。
【００２０】
色設定部１２は、Ｋ個の各クラスタＣＫに夫々異なる色を割り当てて設定する。すなわち、各クラスタＣＫに含まれるスペクトルデータＸＮに対応する画素は、色設定部１２によって設定された色で表示されることとなる。従って、例えば、Ｋ＝３であって、クラスタＣ１に赤、クラスタＣ２に緑、クラスタＣ３に青がそれぞれ設定されている場合には、クラスタＣ１に属するスペクトルデータＸＮの画素は赤で、クラスタＣ２に属するスペクトルデータＸＮの画素は緑で、クラスタＣ３に属するスペクトルデータＸＮの画素は青で、それぞれ表示されることとなる。
【００２１】
なお、クラスタＣ３に対する色の設定は、予め色設定部１２に記憶させておいたクラスタの番号と対応させて定めた色にかかるテーブルに従って設定したり、ユーザが都度所望の色を入力することにより設定したりすることもできる。
【００２２】
濃度設定部１３は、クラスタＣＫに含まれるスペクトルデータＸＮに対応する画素に対して、当該画素のスペクトルデータＸＮから最高輝度の値を抽出し、この値に応じて各画素の輝度を設定する。すなわち、例えば、クラスタＣ１内に８番目の画素のスペクトルデータＸ８が含まれている場合、スペクトルデータＸ８に含まれる画素データＩ８１〜Ｉ８Ｍのうち最高輝度を有する画素データの値を抽出して、この値に応じて８番目の画素の輝度を設定する。このような各画素に対する輝度の設定をクラスタＣ１内に含まれるスペクトルデータＸＮの全画素に対して行うことにより、クラスタＣ１内の画素の明暗乃至は濃淡を把握する。
【００２３】
画像生成部１４は、クラスタに含まれる画素を色設定部により設定された色で表示して標本の画像を生成する。このとき、濃度設定部により各クラスタに含まれるスペクトルデータＸに対応する各画素に輝度が設定されている場合には、輝度をも表示した画像を生成する。図３（Ａ）に、従来の手法でクラスタリングを行わずに単色で標本の画像を生成した場合の例を示し、図３（Ｂ）に本実施形態に従って、クラスタリングを行い、各クラスタＣＫに色設定を行った上で標本の画像を生成した場合の例を示した。
【００２４】
図３（Ｂ）には、発明の理解を容易にするために、各領域が明確に別個のクラスタに属しているように示したが、実際には、図３（Ｂ）に円で囲んだ領域には、複数のクラスタが混合されて存在している。従来輝度のみによって表示していたのと異なり、本実施形態においては、円で囲まれた各領域に複数の色の画素が存在することになる。画像生成部１４により生成された標本の画像は、モニタ３に出力され、モニタ３に表示される。
【００２５】
ここで、ユーザにおいて、標本の観察の便宜上、Ｋ個のクラスタのうち特定のクラスタについてより詳細にスペクトル等の波長特性を把握したい場合がある。このため、コントローラ２は、クラスタＣＫのうち任意のクラスタＣを特定するクラスタ特定部１６と、特定されたクラスタＣに含まれる全画素のスペクトルの平均スペクトルを算出する平均スペクトル算出部１７とを備えている。
【００２６】
そして、コントローラ２は、特定されたクラスタＣに含まれるスペクトルデータＸ又は平均スペクトル算出部１７により算出された平均スペクトルを出力する。出力されたスペクトルデータ又は平均スペクトルは、数値化又はグラフ化してモニタ３に表示したり、コントローラ２の内部又は外部に設けられたメモリ（図示せず）に記憶したりすることができる。
【００２７】
以下、上記した顕微鏡装置１００において観察のために標本の画像を生成する処理について、図４のフローチャートを参照して説明する。
標本の画像を生成するために、Ｍ個の波長毎の画像データからなるλスタック画像データを取得する（ステップＳ１１）。続いて、λスタック画像データに基づいて、Ｎ個の画素毎のスペクトル、すなわちＮ個のスペクトルデータＸＮを生成し（ステップＳ１２）、Ｎ個のスペクトルデータＸＮを所定の方法に従ってクラスタリングすることにより、Ｋ個のクラスタＣＫに分類する（ステップＳ１３）。
【００２８】
さらに、Ｋ個の各クラスタＣＫに夫々異なる色を割り当て（ステップＳ１４）、その後、各クラスタＣＫに対して、当該クラスタＣＫに含まれるスペクトルデータＸＮに対応する画素の濃度を設定する。すなわち、クラスタＣＫに含まれるスペクトルデータＸＮに対応する画素の夫々に、当該画素のスペクトルデータＸＮから最高輝度の値を抽出し、この値に応じて各画素の輝度を設定する。この濃度設定を全てのクラスタＣＫに対して行う（ステップＳ１５）。
【００２９】
ついで、クラスタに含まれる画素を色設定部により設定された色で表示すると共に、各クラスタに含まれるスペクトルデータＸに対応する各画素に輝度が設定されている場合には、各クラスタ内の画素に設定された輝度に従った濃淡を表示した画像を生成し（ステップＳ１６）、生成された標本の画像は、モニタ３に出力され、モニタ３に表示される。
【００３０】
以上のように、本実施形態に係る顕微鏡装置１００によれば、標本から発せられる光の波長毎のλスタック画像データに基づいて、画素毎のスペクトルであるスペクトルデータが生成されるので、各画素の波長特性を把握することができ、各画素間のスペクトルの相違が明確となる。生成されたスペクトルデータを複数のクラスタにクラスタリングすることにより、画像を構成する全画素を共通乃至は類似する波長特性を有する画素の集合（クラスタ）として分類することができ、各クラスタに異なる色を設定して表示することで、波長特性に応じて色表示された画像を生成することができる。従って、標本内の蛍光物質の濃度差が大きい場合であっても、標本内の蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握し、所望の組織の状態を良好に観察することができる。
【００３１】
また、クラスタに含まれる各画素に対して、スペクトルデータのうち最高輝度の値に応じて各画素の輝度を設定することで、各クラスタ内においても蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握することができるので、標本における所望の組織の状態を良好に観察することができる。
【００３２】
さらに、必要に応じて、任意のクラスタを特定し、特定したクラスタに含まれるスペクトルデータを出力することで、所望のクラスタに含まれる各画素のスペクトルを把握することができるので、当該クラスタの特性をより詳細に把握することができ、当該クラスタにおける蛍光物質の分布や濃淡を正確に把握することができる。この時、特定したクラスタに含まれる全スペクトルデータの平均スペクトルを算出して出力することにより、当該クラスタの特性を更に詳細に把握することができる。
以上、本発明の実施形態について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形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００３３】
１  λスタック画像データ取得部
２  コントローラ
３  モニタ
１０  スペクトル生成部
１１  クラスタリング部
１２  色設定部
１３  濃度設定部
１４  画像生成部
１６  クラスタ特定部
１７  平均スペクトル算出部
１００  顕微鏡装置
【図１】
0006053272.tif 000002
【図２】
0006053272.tif 000003
【図３】
0006053272.tif 000004
【図４】
0006053272.tif 000005