(57)【要約】【課題】  本発明は、血液成分やがん細胞等の生体構成要素の移動を定量的に測定し、かつ速度分布を２次元的に表示できるプログラムを提供する。【解決手段】  検体の生体組織の所定領域の生体構成要素の速度を測定する処理を、コンピュータに実行させる生体構成要素速度測定プログラムは、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得して、バックグランドを除去し（Ｓ１１）、前記各フレーム画像データ内のうち、パターンニング等により所定の生体構成要素画素データを取得し（Ｓ１２）、前記隣接するフレーム画像データ同士について、前記生体構成要素画素データの移動量が所定の閾値以内であるか否かを判定し（Ｓ１３）、その判定結果に基づいて、生体構成要素の速度を算出する（Ｓ１４，Ｓ１５）ことにより、上記課題の解決を図る。【選択図】      図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体の生体組織の所定領域の生体構成要素の速度を測定する処理を、コンピュータに実行させる生体構成要素速度測定プログラムにおいて、
前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得処理と、
前記各フレーム画像データから所定の閾値より小さい輝度値を有する画素データを取り除く低画素除去処理と、
前記各フレーム画像データ内のうち、複数連続する画素データであって所定の形状と認識される該画素データである生体構成要素画素データを取得する生体構成要素画素データ取得処理と、
前記隣接するフレーム画像データ同士について、前記生体構成要素画素データの移動量が所定の閾値以内であるか否かを判定する移動量判定処理と、
前記移動量判定処理の判定結果に基づいて、前記生体構成要素画素データの示す生体構成要素の速度を算出する速度算出処理と、
をコンピュータに実行させる生体構成要素速度測定プログラム。
【請求項２】
前記生体構成要素速度測定プログラムは、さらに、前記速度算出処理による算出結果に基づいて、前記生体構成要素の速度分布を生成する速度分布生成処理
を、コンピュータに実行させる請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラム。
【請求項３】
前記低画素除去処理は、前記フレーム画像内にある全画素の輝度値の平均を算出し、該平均の所定の閾値以下の輝度値を有する画素データを除去する請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラム。
【請求項４】
前記速度算出処理は、前記隣接するフレーム画像データの時間差と前記移動量とから前記生体構成要素の速度を算出する請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラム。
【請求項５】
前記生体構成要素は、赤血球、白血球、血小板、又はがん細胞であることを特徴とする請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラム。
【請求項６】
検体の生体組織の所定領域の生体構成要素の速度を測定する生体構成要素速度測定装置において、
前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得手段と、
前記各フレーム画像データから所定の閾値より小さい輝度値を有する画素データを取り除く低画素除去手段と、
前記各フレーム画像データ内のうち、複数連続する画素データであって所定の形状と認識される該画素データである生体構成要素画素データを取得する生体構成要素画素データ取得手段と、
前記隣接するフレーム画像データ同士について、前記生体構成要素画素データの移動量が所定の閾値以内であるか否かを判定する移動量判定手段と、
前記移動量判定手段の判定結果に基づいて、前記生体構成要素画素データの示す生体構成要素の速度を算出する速度算出手段と、
を備えることを特徴とする生体構成要素速度測定装置。
【請求項７】
前記生体構成要素速度測定装置は、さらに、前記速度算出手段による算出結果に基づいて、前記生体構成要素の速度分布を生成する速度分布生成手段
を備えることを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置。
【請求項８】
前記低画素除去手段は、前記フレーム画像内にある全画素の輝度値の平均を算出し、該平均の所定の閾値以下の輝度値を有する画素データを除去することを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置。
【請求項９】
前記速度算出手段は、前記隣接するフレーム画像データの時間差と前記移動量とから前記生体構成要素の速度を算出することを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置。
【請求項１０】
前記生体構成要素は、赤血球、白血球、血小板、又はがん細胞であることを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、医療分野で撮影された画像データの解析処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
微小循環を考える上で、赤血球の流動挙動、とくにレオロジー的性質は重要である。赤血球の微小循環に関する基礎研究は従来各種の人工微小流路を用いて行われてきた。生体内微小血管では流れの状態が時々刻々と変化するため、平衡状態での観察が困難なためと考えられる。脳循環の研究でも従来はマクロ的測定が主体であり、その微小循環レベルについても定性的な観察のみがなされおり、定量的解析はほとんどなされていない。
【非特許文献１】Ａｏｋｉ  ｅｔ  ａｌ．  Ａｍ  Ｊ  Ｐｈｙｓｉｏｌ，２７３，Ｈ２３６１，１９９７）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、赤血球、白血球、血小板等の血液成分やがん細胞等の生体構成要素の移動を定量的に測定し、かつ速度分布を２次元的に表示できる生体構成要素速度測定装置及びそのプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題は、特許請求の範囲の請求項１に記載の発明によれば、検体の生体組織の所定領域の生体構成要素の速度を測定する処理を、コンピュータに実行させる生体構成要素速度測定プログラムにおいて、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得処理と、前記各フレーム画像データから所定の閾値より小さい輝度値を有する画素データを取り除く低画素除去処理と、前記各フレーム画像データ内のうち、複数連続する画素データであって所定の形状と認識される該画素データである生体構成要素画素データを取得する生体構成要素画素データ取得処理と、前記隣接するフレーム画像データ同士について、前記生体構成要素画素データの移動量が所定の閾値以内であるか否かを判定する移動量判定処理と、前記移動量判定処理の判定結果に基づいて、前記生体構成要素画素データの示す生体構成要素の速度を算出する速度算出処理と、をコンピュータに実行させる生体構成要素速度測定プログラムを提供することによって達成できる。
【０００５】
このように構成することによって、関心領域における各生体構成要素の挙動を追跡することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項２に記載の発明によれば、前記生体構成要素速度測定プログラムは、さらに、前記速度算出処理による算出結果に基づいて、前記生体構成要素の速度分布を生成する速度分布生成処理を、コンピュータに実行させる請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラムを提供することによって達成できる。
【０００６】
このように構成することによって、各生体構成要素の所定時間内の平均速度を、例えば色分けなどすることで、個々の細胞の軌道、及び速度分布マップを生成することができる。
【０００７】
上記課題は、特許請求の範囲の請求項３に記載の発明によれば、前記低画素除去処理は、前記フレーム画像内にある全画素の輝度値の平均を算出し、該平均の所定の閾値以下の輝度値を有する画素データを除去する請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラムを提供することによって達成できる。
【０００８】
このように構成することによって、バックグラウンド除去を行うことができ、計算処理を簡素化することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項４に記載の発明によれば、前記速度算出処理は、前記隣接するフレーム画像データの時間差と前記移動量とから前記生体構成要素の速度を算出する請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラムを提供することによって達成できる。
【０００９】
このように構成することによって、生体構成要素の速度を算出するころができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項５に記載の発明によれば、前記生体構成要素は、赤血球、白血球、血小板、又はがん細胞であることを特徴とする請求項１に記載の生体構成要素速度測定プログラムを提供することによって達成できる。
【００１０】
このように構成することによって、赤血球、白血球、血小板、又はがん細胞に関して、個々の細胞の軌道、及び速度分布マップを生成することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項６に記載の発明によれば、検体の生体組織の所定領域の生体構成要素の速度を測定する生体構成要素速度測定装置において、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得する取得手段と、前記各フレーム画像データから所定の閾値より小さい輝度値を有する画素データを取り除く低画素除去手段と、前記各フレーム画像データ内のうち、複数連続する画素データであって所定の形状と認識される該画素データである生体構成要素画素データを取得する生体構成要素画素データ取得手段と、前記隣接するフレーム画像データ同士について、前記生体構成要素画素データの移動量が所定の閾値以内であるか否かを判定する移動量判定手段と、前記移動量判定手段の判定結果に基づいて、前記生体構成要素画素データの示す生体構成要素の速度を算出する速度算出手段と、を備えることを特徴とする生体構成要素速度測定装置を提供することによって達成できる。
【００１１】
このように構成することによって、関心領域における各生体構成要素の挙動を追跡することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項７に記載の発明によれば、前記生体構成要素速度測定装置は、さらに、前記速度算出手段による算出結果に基づいて、前記生体構成要素の速度分布を生成する速度分布生成手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置を提供することによって達成できる。
【００１２】
このように構成することによって、各生体構成要素の所定時間内の平均速度を、例えば色分けなどすることで、個々の細胞の軌道、及び速度分布マップを生成することができる。
【００１３】
上記課題は、特許請求の範囲の請求項８に記載の発明によれば、前記低画素除去手段は、前記フレーム画像内にある全画素の輝度値の平均を算出し、該平均の所定の閾値以下の輝度値を有する画素データを除去することを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置を提供することによって達成できる。
【００１４】
このように構成することによって、バックグラウンド除去を行うことができ、計算処理を簡素化することができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項９に記載の発明によれば、前記速度算出手段は、前記隣接するフレーム画像データの時間差と前記移動量とから前記生体構成要素の速度を算出することを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置を提供することによって達成できる。
【００１５】
このように構成することによって、生体構成要素の速度を算出するころができる。
上記課題は、特許請求の範囲の請求項１０に記載の発明によれば、前記生体構成要素は、赤血球、白血球、血小板、又はがん細胞であることを特徴とする請求項６に記載の生体構成要素速度測定装置を提供することによって達成できる。
【００１６】
このように構成することによって、赤血球、白血球、血小板、又はがん細胞に関して、個々の細胞の軌道、及び速度分布マップを生成することができる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、生体構成要素の移動を経時的にとらえ、その速度分布を算出し、２次元マップとして表示することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
図１は、本実施形態における顕微鏡観察システムを示す。この顕微鏡観察システムは、デジタルビデオカメラ１、レーザー光源４、デジタルイメージングシステム２、共焦点スキャナユニット５、顕微鏡６、ステージ８、フレームグラバーボード３、及び画像解析装置９から構成される。
【００１９】
ステージ８は、顕微鏡６により観察するための標本７を載置するためのものである。顕微鏡６は、生体用高速レーザー共焦点顕微鏡（非特許文献１）である。
共焦点スキャナユニット５には、Ｎｉｐｋｏｗ円盤内蔵共焦点スキャナユニット（製品名：ＣＳＵ−２０（登録商標）、横河電機社製）を用いた。一般に、ニポウディスクスキャナー（Ｎｉｐｋｏｗ  ｄｉｓｋ  ｓｃａｎｎｅｒ）とは、光学的文字認識をする場合に、端に一列、もしくは多数列の孔を螺旋状にあけたディスクから成るデバイスのことである。この孔はディスクを回転することによって、文書の機械的な走査ができるように連続して開けてあり、可視パターンを電気的なパターンに変換するのに用いられる。試料から反射した光は垂直スリットを通って回転ディスクに焦点を結ぶ。ディスク内で孔を通過した光は光電子増倍管に進む。
【００２０】
デジタルイメージングシステム２には、高速度デジタルイメージングシステム（製品名：ＭｏｔｉｏｎＰｒｏ（登録商標）、ＲＥＤＬＡＫＥ社製）を用いた。フレームグラバーボード３（Ｓｃｉｏｎ社製）は、フレームバッファを内蔵した動画像取り込みボードである。
【００２１】
デジタルビデオカメラ１は、実際のリアルタイムの画像をデジタルビデオで録画して、血管の位置関係を顕微鏡画像と比較同定するために使用する。
図２は、本実施形態における画像解析装置９の内部構成を示す。画像解析装置９は、少なくとも、大容量記憶装置１０、メモリ１１、出力インターフェース１３、入力インターフェース１４、ＣＰＵ（中央処理装置）１５、及びこれらを接続するバス１２から構成される。そして、出力インターフェース１７には表示装置１７が接続され、入力インターフェース１４にはフレームグラバーボード３が接続されている。なお、画像解析装置９は、通常のパーソナルコンピュータでもよい。
【００２２】
大容量記憶装置１０の一例としては、ハードディスク、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができ、後述するフローのプログラム等が格納されている。このプログラムは、ＣＰＵ１５によって読み込まれ、フローの各処理が実行される。
【００２３】
メモリ１１は、各種の処理で利用するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶装置である。表示装置１７は、ディスプレイ等である。
【００２４】
また、入力装置１６には、キーボード、マウス、または電子カメラ、マイク、スキャナ、タブレット、記憶媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリーカード等）の読み取り装置などを用いることが可能である。さらに、その他の周辺機器も接続することができる。
【００２５】
図３は、本実施形態における全体のフローを示す。まず、雄性Ｗｉｓｔｅｒラット７（ラットの体重３００ｇから３５０ｇの雄性Ｗｉｓｔｅｒラット８匹を使用。以下、ラットと省略する）に麻酔をした後、そのラットの股動脈および静脈にカテーテルを挿入して、それぞれ血圧測定および蛍光色素ＦＩＴＣ（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｉｓｏｔｈｉｏｃｙａｎａｔｅ）でラベルした赤血球の注入に用いることとする（Ｓ１）。
【００２６】
次に、ラット７の側頭頭頂部に頭窓を作成し硬膜を除去して（Ｓ２）、生体用高速レーザー共焦点顕微鏡６のステージ８に固定した。生体用高速レーザー共焦点顕微鏡６では、脳表より約２０ｍｍの深さにある関心領域（０．３ｍｍ×０．３ｍｍ）中の微小血管内赤血球を撮影するために、合焦位置を設定する。ＦＩＴＣラベル赤血球の注入（Ｓ３）と同時に、レーザー共焦点顕微鏡６に接続されたＮｉｐｋｏｗ円盤内蔵共焦点スキャナユニット５及び高速度デジタルイメージングシステム２を用いて、高速度撮影（２５０−５００ｆｒａｍｅｓ／ｓｅｃ）にて記録した（Ｓ４）。
【００２７】
フレームグラバーボード３を介してこの動画記録を画像処理装置９に転送し、汎用数値解析プログラムＭＡＴＬＡＢ（登録商標）に組み込んだ本実施形態に係るプログラムを用いて解析を行う（Ｓ５）。
【００２８】
図４は、本実施形態における画像処理装置９の設定画面２０を示す。表示装置１７には、画像処理装置の設定画面２０が表示されている。設定画面２０には、ファイル選択ボタン２１、選択ファイル名表示部２２、ファーストフレーム２３、ラストフレーム２４、分解能２５、フレームレート２６、変換ボタン２７、赤血球トラッキングボタン２８、閾値レベル２９、赤血球サイズ閾値３０、スケール３１、検索半径３２、赤血球の移動の最小フレーム３３、速度閾値３４、速度閾値チェックボックス３５の設定項目がある。
【００２９】
ファイル選択ボタン２１を押下すると、フレームグラバーボード３を介して転送された動画記録（ファイル）を選択する画面が表示され、複数あるファイルから画像解析の対象となるファイルを選択することができる。選択ファイル名表示部２２には、その選択画面で選択したファイル名が表示される。同図では、ファイル名「ＡＡＡＡＡ」が選択されている。
【００３０】
ファーストフレーム２３には、選択したファイルに含まれるフレームのうち、解析の対象となるフレーム群の最初のフレームを指定することができる。ラストフレーム２４には、選択したファイルに含まれるフレームのうち、解析の対象となるフレーム群の最後のフレームを指定することができる。
【００３１】
分解能２５には、解析するときの画素の分解能を指定することができる。フレームレート２６には、何フレームづつコマ送りにするかを設定することができる。このコマ送りされたフレーム画像に対して画像解析がされる。
【００３２】
閾値レベル２９は、バックグラウンドノイズ消去のために設定するものである。閾値レベル２９に、たとえば、０．１４％と入力すれば、フレーム画像内の全画素の輝度値の平均の１４％以下の輝度値を消去することができる。赤血球サイズ閾値３０には、赤血球の直径サイズを設定することができる。同図では、ＦＩＴＣラベル赤血球の直径を８μｍに設定してある。
【００３３】
スケール３１には、１ミクロンにつき何ピクセルかを設定する。同図では、１ピクセル／ミクロンに設定してある。検索半径３２には、２フレーム間での赤血球の間隔を設定することができる。
【００３４】
赤血球の移動の最小フレーム３３には、同一の赤血球が連続して写っている最小フレーム数を指定することができる。赤血球の移動については、各静止画（フレーム）でその移動の軌跡をとらえて計算するが、時に同じ赤血球が、今まで各フレーム毎に捕らえられていたものが次のフレームで突然消えてしまう（フレームアウトしてしまう）ことがある。これは、フレームがとらえているピント面から赤血球がはずれてしまったときに起こるものであり、あまり消えたり現れたりするものは計算することが難しくなるので、例えば少なくとも３フレーム連続して写っているものを「同一」赤血球として認識し速度計算に用いるようにする。この例えば「少なくとも３フレーム」というのを最小フレームとしている。
【００３５】
速度閾値３４には、ノイズと真の赤血球とを区別するための速度の上限の指標です。同図では、例えば３０（ミクロン／秒）以下のものを赤血球と判断するように設定されている。速度閾値３４の設定を有効／無効にするのが、速度閾値チェックボックス３５である。
【００３６】
変換ボタン２７を押下すると、２１−２６で設定された情報に基づいて、個々のフレーム画像が生成される。赤血球トラッキングボタン２８を押下すると、変換ボタン２７で生成されたフレーム画像に関して、２９−３４の設定項目に基づいて、図６で説明する画像解析がされる。
【００３７】
図５は、赤血球サイズ閾値３０の設定値と検索半径３２の設定値との関係を示す。同図において、中央の小円４０は、赤血球（赤血球の直径３０）を示している。また、その外側の円４１は、検索半径３２を示している。
【００３８】
図６は、本実施形態における画像解析処理のフローを示す。脳表より約２０ｍｍの深さにある関心領域（０．３ｍｍ×０．３ｍｍ）中の微小血管内赤血球速度マップを表示することのできる本プログラムは、生体用高速レーザー共焦点顕微鏡システムにより記録されたＦＩＴＣラベル赤血球の挙動を示す高速度撮影画像を、以下のアルゴリズムで処理を行う。本アルゴリズムは、大容量記憶装置１０に格納されており、ＣＰＵ１５はこれを読み出して以下のフローを実行する。
【００３９】
まず、バックグラウンド除去を行う（Ｓ１１）。ここでは、各フレーム画像内にある全画素の輝度値の平均を算出し、その平均から閾値（閾値レベル２９で設定された値）以下の輝度値を有する画素データを除去する。
【００４０】
次に、各フレームのＦＩＴＣラベル赤血球を認識する（Ｓ１２）。ここでは、赤血球サイズ閾値３０で設定された直径を有する領域をパターン認識して、フレーム画像中の赤血球を認識する。赤血球サイズ閾値３０で設定された値は８ミクロンであり、スケール３１の設定により１ピクセル／ミクロンであるから、所定の輝度値以上の連続する８ピクセルの領域を抽出して、この領域について予め設定されたパターンと比較して、赤血球か否かを決定する。このようにして認識されたものが赤血球であるとみなす（図５の小円４０参照）。そして、この赤血球の画像領域を認識したら、その認識した領域の中心の座標を記憶しておく。
【００４１】
次に、隣接するフレーム間でのラベル赤血球の移動を検出する（Ｓ１３）。すなわち、隣接するフレーム間において、Ｓ１２で抽出した赤血球の中心座標が検索半径３２で設定した半径内にあるか否かを判断する。検索半径３２に３０μｍを設定した場合には、隣接する２つのフレーム画像のうち一方のフレーム画像で認識された赤血球の中心部から半径３０μｍの範囲内のラベル赤血球を他方のフレーム画像内で検索する。すなわち、図５の大円４１で示される半径内に、他方のフレーム画像の赤血球の中心座標があるかを検索する。
【００４２】
なお、Ｓ１３では赤血球の移動の最小フレーム３３及び速度閾値３４で設定した値も考慮して計算される。また、このとき、効率よくラベル赤血球の移動を検出するため、ほとんど移動していない赤血球については、停まっているとみなす。すなわち、赤血球の移動の最小フレーム３３に設定されたフレーム間で、赤血球の移動距離（変化したピクセル）が所定の閾値以下のものは、停まっているとみなす。これにより、計算をより簡素化し、計算効率を向上させる。
【００４３】
解析対象のフレームについてＳ１１−Ｓ１３を繰り返すことにより、ラベル赤血球の２次元軌跡を示すマップ（図７参照）を作成することができる（Ｓ１４）。
次に、隣り合うフレームでのラベル赤血球の移動距離とフレーム時間間隔とから、隣接するフレーム画像間での赤血球の移動速度を計算する。そして、解析対象の全フレームについて計算することにより、速度分布２次元マップ（図８参照）として表示することができる（Ｓ１５）。
【００４４】
なお、赤血球の運動を一連の動画として、また静止画の連続画像としても表示することも可能である。
図７は、本実施形態におけるラベル赤血球の２次元軌跡マップを示す。各点は、関心領域における各時間での各赤血球の位置を示している。個々のＦＩＴＣラベル赤血球の挙動を点線上に表し、個別にトラッキングすることが可能である。
【００４５】
図８は、本実施形態における計算された速度分布を２次元マップ上に濃淡で表したものを示す。脳微小血管内での速度プロファイルを画像化できるとともに、トラッキングされた個々の赤血球の速度をすべて数値として表計算または統計ソフトウェア上に展開することも可能である。さらに、マップは赤血球の速度に応じてカラー化することも可能である。
【００４６】
なお、上記実施形態では、赤血球についてトラッキングをしたが、これに限定されず、血球成分たとえば白血球、血小板でもラベル化することにより上記実施形態を適用することができる。またがん細胞でもマーカーをつければ上記実施形態を適用することができる。また、上記実施形態では、脳微小血管内の赤血球の移動をｉｎ  ｖｉｖｏで経時的にとらえたが、これに限定されず、その他のあらゆる臓器について、またあらゆるｅｘ  ｖｉｖｏの実験においても応用可能である。
【００４７】
以上より、本発明の実施形態によれば、脳微小血管内の赤血球の運動をｉｎ  ｖｉｖｏで経時的にとらえ、その速度分布を算出し、２次元マップとして表示することが可能となる。また、赤血球運動を動画および静止画の連続画像としても保存・解析が可能である。また、白血球や血小板においても、蛍光色素でラベルし血球の直径および検索範囲を設定することで速度分布解析が可能である。また、生体用高速レーザー共焦点顕微鏡ではきわめて焦点深度の狭い共焦点イメージの断面が得られるため、光軸方向のスキャンにより３次元的分布も捉えることができる。この方法により、脳虚血をはじめとする各種病態において血流変化や速度分布を解析することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本実施形態における顕微鏡観察システムを示す。
【図２】本実施形態における画像解析装置の内部構成を示す。
【図３】本実施形態における全体のフローを示す。
【図４】本実施形態における画像処理装置９の設定画面２０を示す。
【図５】本実施形態における赤血球サイズ閾値３０の設定値と検索半径３２の設定値との関係を示す。
【図６】本実施形態における画像解析処理のフローを示す。
【図７】本実施形態におけるラベル赤血球の２次元軌跡マップを示す。
【図８】本実施形態における計算された速度分布を２次元マップ上に濃淡で表したものを示す。
【符号の説明】
【００４９】
１      デジタルビデオカメラ
２      デジタルイメージングシステム
３      フレームグラバーボード
４      レーザー光源
５      共焦点スキャナユニット
６      顕微鏡
８      ステージ
９      画像解析装置
１０    大容量記憶装置
１１    メモリ
１２    バス
１３    出力インターフェース
１４    入力インターフェース
１５    ＣＰＵ
１６    入力装置
１７    表示装置
【図１】
2006223761.tif 000003
【図２】
2006223761.tif 000004
【図３】
2006223761.tif 000005
【図４】
2006223761.tif 000006
【図６】
2006223761.tif 000007
【図７】
2006223761.tif 000008
【図５】
2006223761.tif 000009
【図８】
2006223761.tif 000010