(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体試料を撮像した画像である生体画像を入力する画像入力手段と、
前記生体画像に含まれる構造の標準色を記憶する構造標準色記憶手段と、
前記生体画像から標的とする構造を抽出する構造抽出手段と、
前記構造抽出手段が抽出した構造の色を算出する構造色算出手段と、
前記構造色算出手段が算出した構造の色と、前記構造標準色記憶手段に記憶された対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、前記生体画像の色を変換する色変換手段とを備え、
前記構造色算出手段は、前記色変換手段によって変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、前記色変換手段によって変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値以内か否かを判断し、
前記色変換手段は、前記差が前記予め定めた閾値を超える場合に、前記変換された後の生体画像の色を再度変換する
ことを特徴とする生体画像解析システム。
【請求項２】
前記構造抽出手段は、前記色変換手段が色を変換した生体画像から前記標的とする構造を抽出する
請求項１記載の生体画像解析システム。
【請求項３】
前記構造抽出手段は、前記生体画像の一部から前記標的とする構造を抽出し、
前記色変換手段は、前記構造の色と対応する構造の標準色との差異が小さくなるように前記生体画像の一部の色を変換し、当該色の変化が所定の基準を下回った場合に、前記生体画像の前記一部以外の部分の色を変換する
請求項１または請求項２に記載の生体画像解析システム。
【請求項４】
前記構造色算出手段は、前記構造抽出手段が抽出した構造の領域内に含まれる画素から平均色および標準偏差を当該構造の色として算出し、
前記色変換手段は、前記平均色および標準偏差を前記構造の標準色に一致させるように前記生体画像の色を変換する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の生体画像解析システム。
【請求項５】
前記構造色算出手段は、前記構造抽出手段が抽出した構造の領域内に含まれる画素のヒストグラムをその構造の色として算出し、
色変換手段は、算出された前記ヒストグラムを構造の標準色に一致させるように生体画像の色を変換する
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載の生体画像解析システム。
【請求項６】
前記構造標準色記憶手段は、前記構造の標準色と判定される色の範囲を記憶し、
前記構造抽出手段は、抽出する部分の色が前記範囲内である場合に当該部分を標的とする構造として抽出する
請求項１から請求項５のうちのいずれか１項に記載の生体画像解析システム。
【請求項７】
前記生体画像に対して、色の変換処理を行う生体画像の範囲の指定および生体画像から抽出する対象の構造の指定を受け付ける抽出対象指定手段と、
色が変換された生体画像を元の前記生体画像と共に表示する表示手段とを備え、
前記構造抽出手段は、前記抽出対象指定手段により指定された範囲の生体画像から指定された構造を抽出する
請求項１から請求項６のうちのいずれか１項に記載の生体画像解析システム。
【請求項８】
生体試料を撮像した画像である生体画像を入力し、
前記生体画像から標的とする構造を抽出し、
抽出された構造の色を算出し、
算出された構造の色と、対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、入力された生体画像の色を変換し、
変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値以内か否かを判断し、
前記差が前記予め定めた閾値を超える場合に、前記変換された後の生体画像の色を再度変換する
ことを特徴とする生体画像解析方法。
【請求項９】
色が変換された生体画像から前記標的とする構造を抽出する
請求項８記載の生体画像解析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
生体試料を撮像した画像である生体画像を入力する画像入力処理、
前記生体画像から標的とする構造を抽出する構造抽出処理、
抽出された構造の色を算出する構造色算出処理、
算出された構造の色と、対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、前記生体画像の色を変換する色変換処理、
前記色変換処理によって変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、前記色変換手段によって変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値以内か否かを判断する判断処理、および、
前記差が前記予め定めた閾値を超える場合に、前記変換された後の生体画像の色を再度変換する再変換処理
を実行させるための生体画像解析プログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、
前記構造抽出処理で、色変換処理で色が変換された生体画像から前記標的とする構造を抽出させる
請求項１０記載の生体画像解析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体試料を撮影した画像を解析する生体画像解析システム、生体画像解析方法および生体画像解析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体試料を撮影した画像（以下、生体画像と記すこともある。）から病理診断を行う方法が各種知られている。例えば、特許文献１には、生体画像から腺管を抽出する方法が記載されている。【０００３】
また、特許文献２には、画像読取装置に応じて生体画像を補正する画像処理装置が記載されている。特許文献２に記載された画像処理装置は、生体画像に含まれる生体組織の種類を判定し、画像読取装置の識別情報及び生体組織の種類に応じて、生体画像を補正する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２２９２０３号公報
【特許文献２】特開２０１１−２１０１５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
生体画像は、撮影される装置や生体試料への染色などの違いによって、他の生体画像と比べて色合いに差が生じることがある。色合いの差が大きくなると、生体画像から生体組織を抽出する精度が低下してしまうという問題がある。【０００６】
特許文献２に記載された画像処理装置を用いることで、画像読取装置間で生じる読取性能の誤差を吸収できるため、生体画像の解析精度を向上させることができる。一方、同一の画像読取装置を用いた場合であっても、撮影環境や染色の状態により、生体画像間で必ずしも、同一の色分布になるとは限らない。例えば、病院や病理検査会社が異なれば、染色状態が異なる場合もある。また、病院や病理検査会社が同じであっても、生体試料に対する日々の染色状態が異なる場合もある。そのため、解析対象に異なる色分布の生体画像が含まれる場合であっても、生体画像の解析精度を向上できることが望ましい。【０００７】
そこで、本発明は、解析対象に異なる色分布の生体画像が含まれる場合であっても、生体画像の解析精度を向上させることができる生体画像解析システム、生体画像解析方法および生体画像解析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】
【０００８】
本発明による生体画像解析システムは、生体試料を撮像した画像である生体画像を入力する画像入力手段と、生体画像に含まれる構造の標準色を記憶する構造標準色記憶手段と、生体画像から標的とする構造を抽出する構造抽出手段と、構造抽出手段が抽出した構造の色を算出する構造色算出手段と、構造色算出手段が算出した構造の色と、構造標準色記憶手段に記憶された対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、生体画像の色を変換する色変換手段とを備え、構造色算出手段が、色変換手段によって変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、色変換手段によって変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値以内か否かを判断し、色変換手段が、差が予め定めた閾値を超える場合に、変換された後の生体画像の色を再度変換することを特徴とする。
【０００９】
本発明による生体画像解析方法は、生体試料を撮像した画像である生体画像を入力し、生体画像から標的とする構造を抽出し、抽出された構造の色を算出し、算出された構造の色と、対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、入力された生体画像の色を変換し、変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値以内か否かを判断し、差が予め定めた閾値を超える場合に、変換された後の生体画像の色を再度変換することを特徴とする。
【００１０】
本発明による生体画像解析プログラムは、コンピュータに、生体試料を撮像した画像である生体画像を入力する画像入力処理、生体画像から標的とする構造を抽出する構造抽出処理、抽出された構造の色を算出する構造色算出処理、算出された構造の色と、対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、入力された生体画像の色を変換する色変換処理、色変換処理によって変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、色変換手段によって変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値以内か否かを判断する判断処理、および、差が予め定めた閾値を超える場合に、変換された後の生体画像の色を再度変換する再変換処理を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、解析対象に異なる色分布の生体画像が含まれる場合であっても、生体画像の解析精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明による生体画像解析システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図２】ヒストグラムを一致させる方法の例を示す説明図である。
【図３】解析対象とする病理画像と抽出される構造の例を示す説明図である。
【図４】生体画像解析システムの動作例を示すフローチャートである。
【図５】解析対象とする病理画像と抽出される構造の他の例を示す説明図である。
【図６】複数の施設で撮影された生体画像を解析するシステムの一例を示す説明図である。
【図７】本発明による生体画像解析システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。
【図８】抽出対象表示装置１６に表示される生体画像の例を示す説明図である。
【図９】本発明による生体画像解析システムの概要を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
【００１４】
実施形態１．
図１は、本発明による生体画像解析システムの第１の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の生体画像解析システムは、画像入力装置１１と、構造抽出装置１２と、色分布距離算出装置１３と、色分布変換装置１４と、構造標準色保持装置１５とを備えている。
【００１５】
画像入力装置１１は、生体試料を撮像した画像（生体画像）を入力する。なお、以下の説明では、生体画像のことを病理画像と記すこともある。画像入力装置１１は、例えば、ユーザの入力を受け付けるキーボード等の入力装置であってもよい。また、画像入力装置１１は、生体画像を予め記憶する磁気ディスクなどの記憶装置であってもよい。また、他の装置（図示せず）から通信ネットワーク網を介して生体画像を受信する場合、画像入力装置１１は、ネットワークインタフェースなどにより実現されてもよい。
【００１６】
構造標準色保持装置１５は、生体画像に含まれる構造の標準色を記憶する。なお、本発明において、構造とは、生体画像に含まれる構造およびその構造により特定される一定の領域を含む。また、構造の色とは、構造およびその構造により特定される一定の領域を示す色のことを示す。標準色は、例えば、ＲＧＢの体系で表わされる。ただし、標準色を表す方法は、ＲＧＢの体系に限定されない。入力される画像の色と比較可能な方法であれば、標準色は、他の方法で表わされていてもよい。
【００１７】
各構造の標準色は、例えば、通常使用するスキャナ等で撮影された画像に含まれる構造に基づいて学習され、構造標準色保持装置１５に予め記憶される。例えば、標準色がＲＧＢの体系で表わされる場合、構造標準色保持装置１５には、構造の標準的な色Ｃ０＝［Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０］と、標準偏差σ０＝［σ０ｒ，σ０ｇ，σ０ｂ］が標準色として事前に設定される。なお、標準的な色Ｃ０は、例えば、構造の領域内の色の平均値である。
【００１８】
ただし、標準色を表す内容は、平均値及び標準偏差に限定されない。構造が示す色の特徴を表す情報であれば、標準色は、他の情報で示されていてもよい。
【００１９】
また、構造標準色保持装置１５には、標準的な色と判断される色の範囲Ｄも併せて設定される。例えば、色Ｃ＝［Ｒ，Ｇ，Ｂ］が標準的な色Ｃ０＝［Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０］の範囲内か否かは、以下の式１によって算出される距離ｄを用いて判定できる。構造標準色保持装置１５は、標準的な色と判断される色の距離ｄを範囲Ｄとして記憶していてもよい。構造標準色保持装置１５は、例えば、磁気ディスク等により実現される。
【００２０】
ｄ＝［（Ｒ０−Ｒ）２＋（Ｇ０−Ｇ）２＋（Ｂ０−Ｂ）２］１／２    （式１）
【００２１】
構造抽出装置１２は、生体画像から標的とする構造を抽出する。具体的には、構造抽出装置１２は、標的とする構造が生体画像中のどの場所に、どのような形、色、大きさで存在するかを特定する。生体画像に含まれる構造の例として、間質、リンパ球、赤血球、組織球、腺管、血管、脂肪細胞、繊維芽細胞などの生体組織や、組織外の背景などが挙げられる。なお、組織外の背景は、一般に白色で表示される。構造抽出装置１２は、標的とするこれらの構造に応じた画像処理を行うことで、生体画像から構造を抽出する。
【００２２】
構造抽出装置１２は、例えば、パターンマッチングなどの画像処理を用いて構造を抽出する。この際、構造抽出装置１２は、抽出する部分の色が標準色の範囲内か否かを判定し、標準色の範囲内の色である場合に、その部分を対象の構造として抽出する。構造抽出装置１２は、標準色の範囲内か否かを、例えば、上記の式１により算出される距離ｄが標準色と判断される色の範囲Ｄに含まれるか否かで判断してもよい。
【００２３】
色分布距離算出装置１３は、構造抽出装置１２が抽出した構造から、その構造の色を算出する。具体的には、色分布距離算出装置１３は、構造抽出装置１２が抽出した構造の領域内に含まれる画素（以下、ピクセルと記すこともある。）から、平均色Ｃｋ及び標準偏差σｋを、その構造の色として算出する。ただし、色分布距離算出装置１３が算出する内容は、平均色Ｃｋ及び標準偏差σｋに限定されない。上述する標準色との差異を表すことができる情報であれば、色分布距離算出装置１３は、構造の色として他の情報を算出してもよい。
【００２４】
色分布変換装置１４は、色分布距離算出装置１３が算出した標的とする構造の色と、構造標準色保持装置１５に記憶された対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、入力された生体画像の色分布を変換する。
【００２５】
色分布変換装置１４は、例えば、構造抽出装置１２が抽出した構造の領域内の平均色および標準偏差を、構造標準色保持装置１５に記憶された構造の標準的な色Ｃ０および標準偏差σ０にそれぞれ一致させるように生体画像の色分布を変換してもよい。この場合、色分布を変換する処理は、例えば、以下に示す式２で表わされる。
【００２６】
Ｘ’＝σ０（Ｘ−μ）／σ＋μ０    （式２）
【００２７】
式２において、Ｘは現在の画素のＲＧＢ値、Ｘ’は変換後の画素のＲＧＢ値である。また、μ（＝［Ｒ，Ｇ，Ｂ］）は、現在のＲＧＢ値の平均値であり、μ０（＝［Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０］）は、目的とするＲＧＢ値の平均値である。また、σ（＝［σｒ，σｇ，σｂ］）は、現在のＲＧＢ値の標準偏差であり、σ０（＝［σ０ｒ，σ０ｇ，σ０ｂ］）は、目的とするＲＧＢ値の標準偏差である。色分布変換装置１４は、生体画像の各ピクセルが示すＲＧＢ値それぞれに対して、上記に例示する式２を用いた変換処理を行えばよい。例えば、ｉ番目のピクセルのＲ値をｒｉとすると、変換後の値ｒｉ’は、以下に示す式３で算出される。
【００２８】
ｒｉ’＝σ０ｒ（ｒｉ−Ｒ）／σｒ＋Ｒ０    （式３）
【００２９】
また、色分布変換装置１４は、構造抽出装置１２が抽出した構造の領域内の色分布そのもの（ヒストグラム）を、構造の標準色のヒストグラムに一致させるように生体画像の色分布を変換してもよい。この場合、構造標準色保持装置１５は、構造の標準的な色や標準偏差の代わりに、標準色のヒストグラムを保持しておけばよい。
【００３０】
以下、ヒストグラムを一致させる方法の一例を説明する。図２は、ヒストグラムを一致させる方法の例を示す説明図である。ここでは、構造標準色保持装置１５が、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの一次元ヒストグラムを記憶しているとする。なお、このヒストグラム（以下、標準ヒストグラムＨ０と記す。）は、予め与えられる（図２（ｂ）参照）。
【００３１】
まず、色分布変換装置１４は、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれの輝度について、抽出した構造内に含まれる画素の色ヒストグラムＨｋを算出する（図２（ａ）参照）。色分布変換装置１４は、算出した色ヒストグラムＨｋを累積分布（累積ヒストグラム）に変換し、対応する輝度を算出する。
【００３２】
図２（ｃ）は、現在の色ヒストグラムから変換された累積分布Ｆｋの例であり、図２（ｄ）は、標準ヒストグラムから変換された標準累積分布Ｆ０の例である。例えば、図２（ｃ）の累積分布Ｆｋにおいて、現在得られている構造中のピクセル値ｘは、累積数ｙに対応するものとする。また、図２（ｄ）の標準累積分布Ｆ０において、累積数ｙのピクセル値は、ｘ０であるものとする。この場合、現在得られている構造中のピクセル値ｘは、標準ヒストグラムのｘ０に対応する。よって、色分布変換装置１４は、現在得られている構造中のピクセル値ｘをｘ０に変換する。
【００３３】
上述する変換処理は、例えば、以下に示す式４のように表現できる。
【００３４】
ｙ＝Ｆｋ（ｘ）    
ｘ０＝Ｆ−１０（ｙ）    （式４）
【００３５】
式４において、Ｆ−１０は、標準累積分布の逆関数である。
【００３６】
色分布変換装置１４は、変換後の生体画像を構造抽出装置１２に入力する。そして、構造抽出装置１２は、変換後の生体画像から再度標的とする構造を抽出する。
【００３７】
なお、色分布距離算出装置１３は、変換前の画像から抽出された構造の色と変換後の画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値ε以内か否かを判断する。
【００３８】
例えば、平均値および標準偏差を一致させるように色分布の変換処理が行われる場合、色分布距離算出装置１３は、両者の色の差として、例えば、上記の式１を用いて算出される距離ｄを算出し、その距離が予め定めた閾値ε以内か否かを判断してもよい。
【００３９】
また、例えば、ヒストグラムを一致させるように色分布の変換処理が行われる場合、色分布距離算出装置１３は、両者の色の差として、例えば、分布間の距離ｄを算出し、その距離が予め定めた閾値ε以内か否かを判断してもよい。分布間の距離ｄとして、例えば、以下に示す式５により算出されるカルバック・ライブラー情報量（Kullback-Leibler divergence ）や、以下に示す式６により算出される全変動距離（total variation distance）、以下に示す式７により算出されるヘリンガー距離（Hellinger distance）を用いることができる。
【００４０】
【数１】
0005910637.tif 000002
【００４１】
式５、式６、式７において、ｐ０（ｘ）およびｐ（ｘ）は、値ｘの正規化された頻度を示す。上述する方法により算出される両者の差が予め定めた閾値εを超える場合、色分布変換装置１４は、変換後の画像に対して再度色分布を変換する処理を行う。
【００４２】
構造の色に変化があった場合、抽出された構造の内容に変化があったと想定される。そのため、新たに算出された構造の色に基づいて色分布を変換することで、生体画像をより適切に変換できるため、生体画像の解析精度を向上させることができる。
【００４３】
また、色分布の変換処理は、生体画像全体に対して行われるが、元の生体画像が大きい場合、全てのピクセルに対して色の変換処理を逐次行うと、多くの時間を要する場合がある。そこで、色分布変換装置１４は、色分布の変換処理を生体画像の一部に対して行ってもよい。
【００４４】
この場合、色分布変換装置１４は、画像の一部領域に対して行った変換処理に基づいて変換パラメータを算出し、画像が標準的な色分布の画像に変換されたと判断された場合に、算出した変換パラメータを生体画像全体に適用すればよい。
【００４５】
具体的には、構造抽出装置１２が、予め定めた位置や大きさより特定される生体画像の一部から、標的とする構造を抽出する。色分布距離算出装置１３が、抽出された構造の色を算出すると、色分布変換装置１４が、その構造の色と標準色との差異が小さくなるように生体画像の一部の色分布を変換する。そして、色分布変換装置１４は、変換した色分布の変化が予め定めた基準を下回った場合に、生体画像全体の色分布を変換する。色分布の変化の基準として、色分布変換装置１４は、例えば、上述する閾値εを用いてもよい。
【００４６】
すなわち、色分布変換装置１４が、色分布がほとんど変化しなくなった場合に、生体画像の一部に対する変換処理を終了し、生体画像全体の色分布を変換すればよい。このようにすることで、変換処理に要する時間を削減できる。
【００４７】
構造抽出装置１２と、色分布距離算出装置１３と、色分布変換装置１４とは、プログラム（生体画像解析プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。例えば、プログラムは、各装置の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）は、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、構造抽出装置１２、色分布距離算出装置１３および色分布変換装置１４として動作してもよい。
【００４８】
また、本実施形態の生体画像解析システムのように、構造抽出装置１２と、色分布距離算出装置１３と、色分布変換装置１４とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、構造抽出装置１２、色分布距離算出装置１３および色分布変換装置１４が１台の装置として実現されていてもよい。
【００４９】
次に、本実施形態の生体画像解析システムの動作を具体例を用いて説明する。図３は、解析対象とする病理画像と抽出される構造の例を示す説明図である。図３（ａ）に例示する病理画像２１は、通常使用するスキャナで撮影された画像である。この場合、予め学習された標準パラメータを用いれば、適切に核２２の構造が抽出される。
【００５０】
一方、図３（ｂ）に例示する病理画像２３は、通常使用するスキャナとは異なるスキャナで撮影された画像である。この場合、スキャナの性能等により通常撮影される画像とは異なる色分布で病理画像が撮影される。よって、予め学習された標準パラメータを用いても、適切に核２２の構造を抽出することは困難である。そこで、図３（ｂ）に例示する病理画像から、図３（ａ）に例示する核２２を抽出できるようにする処理を説明する。
【００５１】
図４は、本実施形態の生体画像解析システムの動作例を示すフローチャートである。また、図５は、解析対象とする病理画像と抽出される構造の他の例を示す説明図である。以下の説明では、病理画像中の核を構造として抽出する場合について説明する。ただし、抽出対象の構造は核に限定されない。
【００５２】
まず、図５（ａ）に例示する病理画像を画像入力装置１１に入力する（図４におけるステップＳ１）。構造抽出装置１２は、入力された病理画像から標的とする構造（ここでは、核）を抽出する（ステップＳ２）。ここでは、例えば、図５（ｂ）に例示するような核２６が抽出される。
【００５３】
色分布距離算出装置１３は、抽出された構造の色を算出する（ステップＳ３）。色分布距離算出装置１３は、例えば、抽出された核２６の領域内の色から平均色および標準偏差を算出する。なお、色分布距離算出装置１３は、抽出された核２６の領域内の色ヒストグラムを算出してもよい。
【００５４】
色分布距離算出装置１３は、変換前の画像から抽出された構造の色と変換後の画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値ε以内か否かを判断する（ステップＳ４）。
【００５５】
両者の差が予め定めた閾値εを超えている場合（ステップＳ４におけるＮｏ）、色分布変換装置１４は、標的とする構造について算出された色と標準色との差異が小さくなるように、病理画像の色分布を変換する（ステップＳ５）。ここでは、図５（ｃ）に例示するように病理画像の色分布が変換されたものとする。そして、生体画像解析システムは、色分布が変換された後の病理画像について、ステップＳ２以降の処理を繰り返す。
【００５６】
具体的には、構造抽出装置１２は、色分布が変換された病理画像から標的とする構造（ここでは、核）を再度抽出する（ステップＳ２）。色分布が変換されたことにより、例えば、図５（ｄ）に例示するような核２８が抽出される。図５（ｂ）と図５（ｄ）の比較から明らかなように、変換後の病理画像からは、標的とする構造がより適切に抽出できるようになる。
【００５７】
その後、色分布距離算出装置１３が変換後の病理画像から抽出された構造の色を算出すし（ステップＳ３）、変換前の画像から抽出された構造の色と変換後の画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値ε以内か否かを判断する（ステップＳ４）。ここで、両者の差が予め定めた閾値ε以内の場合（ステップＳ４におけるＹｅｓ）、色分布距離算出装置１３は、処理を終了し、色分布を変換した後の生体画像を出力する。
【００５８】
以上のように、本実施形態によれば、構造抽出装置１２が、生体画像から標的とする構造を抽出し、色分布距離算出装置１３が、抽出された構造の色を算出する。そして、色分布変換装置１４が、算出された構造の色と標準色との差異が小さくなるように生体画像の色分布を変換する。そのため、解析対象に異なる色分布の生体画像が含まれる場合であっても、生体画像の解析精度を向上させることができる。
【００５９】
図６は、複数の施設で撮影された生体画像を遠隔で解析するシステムの一例を示す説明図である。上述するように各施設６１で採取された標本６２（生体試料）は、染色や撮影装置の違いによって色分布に差異が生じることがある。例えば、解析センタ６３に本実施形態の生体画像解析システムを導入し、これらの標本６２をインターネット網６４を介して解析センタ６３に送信することで、施設ごとに撮影される生体画像の色分布の差を吸収できる。
【００６０】
また、構造抽出装置１２により、生体画像から標的とする構造が抽出されるため、例えば、構造抽出装置１２が、入力された生体画像と抽出された構造とを重ね合わせた画像を出力するようにしてもよい。このような構成にすることで、スライドの色分布が異なる場合であっても、標的とする構造の視認性を向上させることができる。その結果として、医師等による生体画像の解析精度も向上させることができる。
【００６１】
実施形態２．
図７は、本発明による生体画像解析システムの第２の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態の生体画像解析システムは、画像入力装置１１と、構造抽出装置１２と、色分布距離算出装置１３と、色分布変換装置１４と、構造標準色保持装置１５と、抽出対象表示装置１６と、抽出対象指定装置１７とを備えている。
【００６２】
すなわち、本実施形態の生体画像解析システムは、抽出対象表示装置１６および抽出対象指定装置１７をさらに備えている点において、第１の実施形態の生体画像解析システムと異なる。なお、第１の実施形態と同様の構成については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
【００６３】
抽出対象表示装置１６は、画像入力装置１１に入力された生体画像を表示する。また、抽出対象指定装置１６は、色分布の変換処理が行われた結果の生体画像を表示する。
【００６４】
抽出対象指定装置１７は、抽出対象表示装置１６に表示された生体画像に対して、色分布の変換処理が行われる範囲および抽出対象の構造の指定をユーザから受け付け、指定された内容を抽出対象表示装置１６に通知する。
【００６５】
具体的には、抽出対象表示装置１６は、画像入力装置１１に生体画像が入力されると、入力された生体画像を表示する。そして、抽出対象表示装置１６は、表示された生体画像中の範囲および抽出対象の構造が抽出対象指定装置１７により指定されると、指定された範囲の画像および抽出対象の構造を示す情報を、構造抽出装置１２に入力する。
【００６６】
また、抽出対象表示装置１６は、色分布が変換された範囲の画像を生体画像とともに表示する。このとき、抽出対象表示装置１６は、元の生体画像に色分布変換後の画像を重ねて表示してもよく、元の生体画像と色分布変換後の画像とを別々に表示してもよい。抽出対象表示装置１６が元の生体画像に色分布変換後の画像を重ねて表示することにより、構造の大きさや形状、色分布などが視覚的に分かりやすくなるという効果が得られる。
【００６７】
抽出対象指定装置１７は、例えば、ポインティングディバイスなどの入力装置により実現される。また、抽出対象表示装置１６は、例えば、ディスプレイ装置などの表示装置により実現される。また、抽出対象表示装置１６および抽出対象指定装置１７が、タッチパネルなどの入出力装置として一体に形成されていてもよい。
【００６８】
図８は、抽出対象表示装置１６に表示される生体画像の例を示す説明図である。ここでは、抽出対象表示装置１６がディスプレイ装置により実現され、抽出対象指定装置１７がマウスにより実現されるものとする。入力された生体画像が抽出対象表示装置１６に表示されると、抽出対象指定装置１７は、ユーザによる抽出対象の指定を受け付ける。
【００６９】
例えば、画像の範囲指定は、マウスをドラッグすることにより行われる。また、抽出対象の構造の指定は、範囲指定がされた後、マウスが右クリックされることにより抽出対象の構造の候補が表示され、その候補の中から選択されることにより行われる。図８に示す例では、抽出対象表示装置１６が、リンパ球、細胞核を抽出対象の構造の候補として表示し、その中から細胞核が選択されたことを示す。そして、抽出対象表示装置１６は、色分布を変換した後の画像３１を元の入力画像に重ねて表示する。
【００７０】
以上のように、本実施形態では、抽出対象指定装置１７が、生体画像に対して、色分布の変換処理を行う生体画像の範囲の指定および生体画像から抽出する対象の構造の指定をユーザから受け付ける。このとき、構造抽出装置１２は、指定された範囲の生体画像から、指定された構造を抽出する。そして、抽出対象表示装置１６が、変換された生体画像を元の生体画像と共に表示する。そのため、第１の実施形態の効果に加え、視覚的に理解しやすい態様で抽出結果を表示することができる。
【００７１】
次に、本発明の概要を説明する。図９は、本発明による生体画像解析システムの概要を示すブロック図である。本発明による生体画像解析システムは、生体試料を撮像した画像である生体画像を入力する画像入力手段８１（例えば、画像入力装置１１）と、生体画像に含まれる構造の標準色（例えば、構造の標準的な色Ｃ０および標準偏差σ０、構造の色ヒストグラム）を記憶する構造標準色記憶手段８２（例えば、構造標準色保持装置１５）と、生体画像から標的とする構造（例えば、核）を抽出する構造抽出手段８３（例えば、構造抽出装置１２）と、構造抽出手段８３が抽出した構造の画像からその構造の色を算出する構造色算出手段８４（色分布距離算出装置１３）と、構造色算出手段８４が算出した構造の色と、構造標準色記憶手段８２に記憶された対応する構造の標準色との差異が小さくなるように、入力された生体画像の色分布を変換する色分布変換手段８５（例えば、色分布変換装置１４）とを備えている。
【００７２】
また、構造抽出手段８３は、色分布変換手段８５が色分布を変換した生体画像から標的とする構造を抽出してもよい。
【００７３】
そのような構成により、解析対象に異なる色分布の生体画像が含まれる場合であっても、生体画像の解析精度を向上させることができる。
【００７４】
また、構造色算出手段８４は、色分布変換手段８５によって変換される前の生体画像から抽出された構造の色と、色分布変換手段８５によって変換された後の生体画像から抽出された構造の色の差が予め定めた閾値（例えば、閾値ε）以内か否かを判断し、色分布変換手段８５は、差が予め定めた閾値を超える場合に、変換された後の生体画像の色分布を変換してもよい。
【００７５】
また、構造抽出手段８３は、生体画像の一部から標的とする構造を抽出し、色分布変換手段８５は、構造の色と対応する構造の標準色との差異が小さくなるように生体画像の一部の色分布を変換し、その色分布の変化が所定の基準を下回った場合（例えば、色分布の変化がほとんどなくなった場合）に生体画像全体の色分布を変換してもよい。そのような構成により、変換処理に要する時間を削減できる。
【００７６】
また、構造色算出手段８４は、構造抽出手段８３が抽出した構造の領域内に含まれる画素から平均色および標準偏差をその構造の色として算出し、色分布変換手段８５は、平均色および標準偏差を構造の標準色に一致させるように生体画像の色分布を変換してもよい。
【００７７】
また、構造色算出手段８４は、構造抽出手段８３が抽出した構造の領域内に含まれる画素のヒストグラムをその構造の色として算出し、色分布変換手段８５は、算出されたヒストグラムを構造の標準色に一致させるように生体画像の色分布を変換してもよい。
【００７８】
また、構造標準色記憶手段８２は、構造の標準色と判定される色の範囲（例えば、範囲Ｄ）を記憶し、構造抽出手段８３は、抽出する部分の色が範囲内である場合にその部分を標的とする構造として抽出してもよい。
【００７９】
また、本発明による生体画像解析システムは、入力された生体画像に対して、色分布の変換処理を行う生体画像の範囲の指定および生体画像から抽出する対象の構造の指定を受け付ける抽出対象指定手段（例えば、抽出対象指定装置１７）と、色分布が変換された生体画像を元の生体画像と共に表示する表示手段（例えば、抽出対象表示装置１６）とを備えていてもよい。そして、構造抽出手段８３は、抽出対象指定手段により指定された範囲の生体画像から指定された構造を抽出してもよい。
【００８０】
そのような構成により、視覚的に理解しやすい態様で抽出結果を表示することができる。
【００８１】
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００８２】
この出願は、２０１２年２月９日に出願された日本特許出願２０１２−０２６０６６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【００８３】
本発明は、生体試料を撮影した画像を解析する生体画像解析システムに好適に適用される。
【符号の説明】
【００８４】
１１  画像入力装置
１２  構造抽出装置
１３  色分布距離算出装置
１４  色分布変換装置
１５  構造標準色保持装置
１６  抽出対象表示装置
１７  抽出対象指定装置
２１，２３  病理画像
２２，２６，２８  核
【図１】
0005910637.tif 000003
【図２】
0005910637.tif 000004
【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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【図８】
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【図９】
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