(57)【要約】  本発明は、組織生検材料からの細管検出のための装置（１０）に関する。組織生検材料の複数の２Ｄ画像を提供すること（２１０）が記載され、各２Ｄ画像は組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、各２Ｄ画像は組織生検材料の画像データを含む。強度の局所変動の程度が、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域内の組織生検材料の画像データにおいて決定される（２２０）。細管の少なくとも一部が、強度の局所的変動の決定された程度に基づいて、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域において位置特定される（２３０）。位置特定すること（２３０）は、強度の局所的変動の程度が閾値を下回る少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における位置を決定すること（２４０）を含む。少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部の位置を表すデータが出力される（２５０）。
2019528451.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織生検材料からの細管検出のための装置であって：
−  入力ユニット；
−  処理ユニット；および
−  出力ユニット；
を有し、
前記入力ユニットは、明視野顕微鏡または断層撮影顕微鏡または透過型顕微鏡によってのような光学顕微鏡法によって取得された前記組織生検材料の複数の２Ｄ画像を前記処理ユニットに提供するように構成され、各前記２Ｄ画像は前記組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、前記各２Ｄ画像は前記組織生検材料の画像データを含み、前記組織生検材料は染色されておらず；
前記処理ユニットは、少なくとも１つの前記２Ｄ画像の領域の前記組織生検材料の前記画像データにおける強度の局所的変動の程度を決定するように構成され；
前記処理ユニットは、前記強度の局所的変動の決定された前記程度に基づいて、前記強度の局所的変動の前記程度が閾値を下回る前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における位置の決定を含んで、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域において細管の少なくとも一部を位置特定するように構成され、
前記出力ユニットは、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における前記細管の少なくとも一部の位置を表すデータを出力するように構成される、
装置。
【請求項２】
前記強度の局所的変動の前記程度の決定は、前記組織生検材料の前記画像データにおける少なくとも１つの合焦度の決定を含む、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記強度の局所的変動の前記程度の決定は、前記組織生検材料の前記画像データにおける空間周波数の決定を含む、
請求項１又は２に記載の装置。
【請求項４】
前記細管の少なくとも一部を位置特定することは、前記空間周波数の変動の分析を含む
請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記分析はハイパスフィルタの利用を含む、
請求項４に記載の装置。
【請求項６】
前記組織生検材料の前記画像データにおける前記空間周波数の前記決定は、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記各２Ｄ画像への少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用を含む、
請求項３乃至５のいずれか１項に記載の装置。
【請求項７】
前記閾値は、前記空間周波数の少なくとも１つの大きさに基づいて決定された適応閾値である、
請求項３乃至６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項８】
前記少なくとも１つの２Ｄ画像は、３Ｄ画像を形成するために使用される少なくとも２つの２Ｄ画像を含み、前記組織生検材料の前記画像データにおける前記空間周波数の前記決定は前記少なくとも２つの２Ｄ画像から形成された前記３Ｄ画像に対する３Ｄフィルタの適用を含む、
請求項３乃至７のいずれか１項に記載の装置。
【請求項９】
前記細管の少なくとも一部を位置特定することは、前記組織生検材料の前記画像データにおける前記組織生検材料の外面の少なくとも一部の決定を含む、
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１０】
前記組織生検材料は、５０μｍ≦ｄ≦５ｍｍの範囲の厚さｄを有する、
請求項１乃至９のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１１】
組織生検材料からの細管検出のためのシステムであって：
−  画像取得ユニット；および
−  請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の組織生検材料からの細管検出のための装置；
を有し、
前記画像取得ユニットは、前記組織生検材料の複数の前記２Ｄ画像を取得するように構成される、
システム。
【請求項１２】
組織生検材料からの細管検出のための方法であって：
ａ）  明視野顕微鏡または断層撮影顕微鏡または透過型顕微鏡によってのような光学顕微鏡法によって取得された前記組織生検材料の複数の２Ｄ画像を提供するステップであって、各前記２Ｄ画像は前記組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、前記各２Ｄ画像は前記組織生検材料の画像データを含み、前記組織生検材料は染色されていない、ステップと；
ｂ）  少なくとも１つの前記２Ｄ画像の領域における前記組織生検材料の前記画像データの強度の局所的変動の程度を決定するステップと；
ｃ）  前記強度の局所的変動の決定された前記程度に基づいて、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における細管の少なくとも一部を位置特定するステップであって：
ｃ１）  前記強度の局所的変動の前記程度が閾値を下回る前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における位置を決定するステップ；を含む、
ステップと；
ｄ）  前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における前記細管の少なくとも一部の前記位置を表すデータを出力するステップと；
を含む、
方法。
【請求項１３】
プロセッサによって実行されるとき、請求項１２に記載の方法を実行するように構成される、コンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織生検材料（tissue  biopsy）からの細管検出のための装置、組織生検材料からの細管検出のためのシステム、および組織生検材料からの細管検出のための方法、ならびにコンピュータプログラム要素およびコンピュータ可読媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
２Ｄ病理学を使用して組織を分析することは、組織サンプルを４μｍ程度の厚さの薄いスライスに切断し、画像のコントラストを高めるために染色することを必要とする。最近、例えば、癌の成長パターンをより良く視覚化し分析することを可能にする、３Ｄ病理学における開発がなされている。しかしながら、画像内の管状特徴部の検出は、組織生検材料に適用されている染色の使用、および共焦点顕微鏡検査および光学投影断層撮影法のような珍しい顕微鏡検査技術の使用による色強度に基づいている。
【０００３】
例えば：
【０００４】
非特許文献１は、無傷の組織を光学的に透明かつ高分子透過性になるように変換する方法を記載している。これは、ＣＬＡＲＩＴＹと呼ばれる方法によって実行される。ＣＬＡＲＩＴＹは、薄い機械的切片と３次元再構成を補完するアプローチで、光学顕微鏡の回折限界の分解能で大量の細胞内分子構造の分析を潜在的に可能にする可能性があると述べられている。これは、マウスの脳組織上の蛍光共焦点顕微鏡イメージングの例によって実証されている。光シート顕微鏡検査および断層撮影ベースの顕微鏡検査もまたこの点において使用することができる。
【０００５】
非特許文献２、非特許文献３は、マイクロ流体チャネルを使用してコア生検組織を輸送することができるアプローチを記載している。これは、例えば光投影断層撮影顕微鏡法を使用して、透明な管内の組織全体を撮像するための３Ｄ撮像プラットフォームと組み合わせることができることが記載されている。染色された組織は、３Ｄイメージング中にされ、およびＤａｓらによって言及された論文において、光学ゲル中の固定および染色された細胞の懸濁液の画像ならびに細針吸引液の個々の肺細胞の再構成および３Ｄレンダリングが示される。
【０００６】
特許文献１には、微小血管のインビトロ（in-vitro）ネットワークを作製するための方法が記載されている。細胞をチャネルに注入し、それらが付着することを可能にすることによって、血管と微小血管のネットワークが周囲のゲルの中で成長する。目的は血管の血管成長の背後にあるメカニズムを研究し理解することである。成長した血管の大きさおよび位置を観察または検出するためにどのような方法を用いるべきかについては規定されていないが、例として顕微鏡法が挙げられている。
【０００７】
非特許文献４では、ラット脳内の毛細血管床を検出するための方法が提示されている。３Ｄ画像データは、蛍光染料を使用して、灌流染色された組織全体の共焦点レーザ走査顕微鏡検査から生成される。第２の方法は、光投影断層撮影法（ＯＰＴ）を使用することが記載されており、そこでは、３Ｄ再構成を行うためにデータが複数の角度から収集される必要がある。
【０００８】
非特許文献５は、マウス肝臓の固定組織の連続切片を１００μｍの厚さで用意し、洞様細胞および胆管細胞を他の組織と区別するために染色したことが記載している。染色された切片は、異なる構造に対して異なる励起波長を用いて、一光子および二光子レーザ走査型共焦点顕微鏡法によって順次撮像された（Ｚスタックを生成する）。切片の画像データを位置合わせして単一の立体３Ｄ画像に結合した。ノイズ除去後、局所最大エントロピーを使用してセグメント化が行われ、マーチングキューブ法を使用して３Ｄセグメント化表面が生成される。
【０００９】
非特許文献６は、精巣組織の横断組織スライスにおける細管のセグメント化のための２つの自動化された方法を記載している。両方のアプローチは、細管を囲む染色された上皮細胞の検出を共通して有し、分析は各個々のスライスの２Ｄ画像データで行われる。低いLipschitzエンベロープを減算することによって背景が除去され、閾値処理した後、毛細血管の二値画像が骨格化アルゴリズムを使用して間引かれる（thinned）。これから空間幾何学グラフが生成され、これはさらなる分析に使用される。組織サンプルはスライスに切断され、染色され、切片のデジタルＲＧＢ画像がNikon  Microphot-FXA顕微鏡で撮影された。
【００１０】
非特許文献７は、癌の検出および分類を目的として、組織病理学に使用される画像処理技術を記載している。言及されたアプローチの１つは、細管の同定に関する。しかし、このアプローチは組織病理学、および染色されスライスされた組織の２Ｄ顕微鏡画像の分析に基づいている。言及されている他の手法は、組織の染色切片の２Ｄ画像または蛍光共焦点画像化によって生成された３Ｄボリュームデータのいずれかを使用することである。
【００１１】
非特許文献８は、画像分析技術による腎臓電子顕微鏡写真における糸球体基底膜の検出および測定のためのアルゴリズムを記載している。ユーザ指定の点から始めて、小さなウィンドウ内の局所的特徴が特徴スコアを与えるために計算される。隣接する近隣についての特徴スコアもまた決定され、そして類似性基準を満たすウィンドウは、膜の中心線を生成するためにリンクされる。領域成長プロセスはセグメント化手順を完了する。アルゴリズムの適応的かつ局所的な性質は、複雑で可変的な特性の顕微鏡写真画像にもかかわらず、成功したセグメント化を確実にすると述べられている。
【００１２】
したがって、最先端技術は、染料の使用および染色、ならびに色強度に基づく特徴検出に基づく、生検材料における細管および管などの特徴の検出に関する。組織サンプルは概して薄いスライスに切る必要がある。共焦点顕微鏡およびＯＰＴ技術に基づくものなど、洗練された、珍しく高価な検出システムが必要とされる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】米国特許第８，００３，３８８  Ｂ２号
【非特許文献】
【００１４】
【非特許文献１】K.  Chung  et  al.  Structural  and  molecular  interrogation  of  intact  biological  systems,  Nature  497  (2013)  332  (may  2013),
【非特許文献２】R.  Das,  C.W.  Burfeind,  G.M.  Kramer,  and  E.J.  Siebel,  “Pathology  in  a  tube,  step1:  fixing,  staining  and  transporting  pancreatic  core  biopsies  in  a  microfluidic  device  for  3D  imaging”,  Proc.  SPIE  Vol.  8976,  89760R-1  (2014)
【非特許文献３】R.  Das,  R.G.  Murphy  and  E.J.  Siebel,  “Beyond  isolated  cells:  microfluidic  transport  of  large  tissue  for  pancreatic  cancer”,  Proc.  SPIE  Int.  Soc.  Opt.  Eng.    2015  (March  5th)  9320
【非特許文献４】J.  Janacek  et.al.  3D  Microscopic  Imaging  and  Evaluation  of  Tubular  Tissue  Architecture.  Physiol.  Res.  63  (Suppl.  1):  S49-S55,  2014
【非特許文献５】H.  Morales-Navarrete  el.al.  A  versatile  pipeline  for  the  multi-scale  digital  reconstruction  and  quantitative  analysis  of  3D  tissue  architecture.  Computational  and  systems  biology  Developmental  biology  and  stem  cells.  eLife  2015;4:e11214.  DOI:  10.7554/eLife.11214
【非特許文献６】A.  Fakhrzadeh.  Computerized  Cell  and  Tissue  Analysis.  Digital  Comprehensive  Summaries  of  Uppsala  Dissertations  from  the  Faculty  of  Science  and  Technology  1262ISBN  978-91-554-9269-4
【非特許文献７】A.D.  Belsare  and  M.M.  Mushrif.  Histopathological  image  analysis  using  image  processing  techniques:  an  overview.  Signal  &  Image  Processing:  An  International  Journal  (SIPIJ)  Vol.3,  No.4,  August  2012
【非特許文献８】.H  Ong  et  al.  Adaptive  window-based  tracking  for  the  detection  of  membrane  structures  in  kidney  electron  micrographs.  Machine  Vision  and  Applications,  Vol.  6  pages  215-223  (1993)
【発明の概要】
【００１５】
したがって、組織生検材料（tissue  biopsy）において細管（尿細管）（tubuli）および管（ducts）を検出するための改良された技術を有することは有利である。
【００１６】
本発明の目的は、独立請求項の主題によって解決され、さらなる実施形態は従属請求項に組み込まれる。本発明の以下に記載される態様は、組織生検材料からの細管検出のための装置、組織生検材料からの細管検出のためのシステム、および組織生検材料からの細管検出のための方法、並びにコンピュータプログラム要素およびコンピュータ可読媒体にも適用されることが留意されるべきである。
【００１７】
第１の態様によれば、組織生検材料からの細管検出のための装置が提供され：
−  入力ユニット；
−  処理ユニット；および
−  出力ユニット；
を有する。
【００１８】
入力ユニットは、組織生検材料の複数の２Ｄ画像を処理ユニットに提供するように構成されている。各２Ｄ画像は組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、各２Ｄ画像は組織生検材料の画像データを含む。処理ユニットは、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域の組織生検材料の画像データにおける強度の局所的変動の程度（measure）を決定するように構成される。処理ユニットは、強度の局所的変動の決定された程度に基づいて、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域において細管の少なくとも一部を位置特定する（locate）ように構成される。これは、強度の局所的変動の程度が閾値を下回る少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における位置の決定を含む。出力ユニットは、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部の位置を表すデータを出力するように構成される。
【００１９】
したがって、各２Ｄ画像は、例えばPhilips  oCelloscope  systemの場合に提供されるような、単一の焦点面から生じる画像データに関連し得る。
【００２０】
したがって、装置は、１つまたは複数の細管（細管（複数））を検出することができ、組織の欠如がある場合に、組織内の管および他の領域も検出することができる。
【００２１】
本装置は、無傷の組織生検材料のものである複数の２Ｄ画像で、無傷の組織生検材料の画像データにおける強度の局所的な変動の程度を決定することができる。
【００２２】
「無傷の組織生検材料」という用語は、組織サンプルは４−１０μｍのオーダーの厚さのスライスに切断される通常の病理画像診断で行われるように薄いスライスに切断されていない組織生検材料に関連する。対照的に、本装置は、そのような薄いスライスに切断されていない組織生検材料の検査を可能にし、その点で「無傷」である。
【００２３】
このようにして、組織生検材料を染色する必要なしに、無傷の組織生検材料における管（または細管）の視覚化が可能になる。色強度の分析よりもむしろ画像データにおける強度の局所的な変動の程度に基づいて画像を分析することによって、光の吸収および染色による標識細胞の放射によって引き起こされる光の再分布が少ないので、より厚い生検材料を画像化することができる。組織生検材料はスライスされる必要はない。また、細管の局所的な幅およびトポロジーの幾何学的情報が保存され、細管の幾何学的形状に関する３Ｄ情報が生成される。言い換えれば、従来の２Ｄ病理学では、細管の幅およびトポロジーに関する幾何学的情報は保存されないが、３Ｄ表現を有することによって細管の幅を推定することができ、トポロジーに関する情報が提供される。
【００２４】
別の言い方をすると、３Ｄ病理学、特に組織生検材料、例えば前立腺生検材料における管および細管の画像化に関する装置、システムおよび方法が提供される。しかし、生検材料がスライスされ且つ染色されなければならない従来のデジタル病理学とは異なり、生検材料は無傷のままで、したがって厚く、生検材料中の管状の特徴部を検出するためにサンプルを染色する必要はない。
【００２５】
無傷の組織生検材料における細管のセグメント化が自動的に可能になる。無傷の組織生検材料における管（または細管）を視覚化するために染色は必要とされないので、他の染色が、他の特定の目的、例えば特定の分子またはバイオマーカーをより詳細に画像化するおよび免疫細胞のような他の組織特性の検出するためなどに適用できる。明視野顕微鏡または断層撮影顕微鏡のような使用が簡単で安価なイメージングシステムを使用して画像データを迅速に取得することができる。これは、非常に高価であり且つ画像取得が遅い共焦点顕微鏡を使用する必要性とは対照的である。加えて、無傷の組織を分析してそれらの機能を決定することができ、そして癌組織の視覚化が提供される。より厚い試料を分析することができることによって、上皮層（細管に形成される）を視覚化して位置特定することができ、腫瘍が浸潤性である（そして周囲組織に浸潤する）か管であるか（成長が管内に留まる）の改善された分析を可能にする。組織生検材料をスライスする必要がないことによって、より多くの材料を分析することができ、そしてより少ない材料が失われ、組織生検材料は依然として従来の２Ｄ組織学ワークフローのために使用することができる。
【００２６】
一例では、強度の局所的変動の程度の決定は、組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの合焦度（degree  of  focus）の決定を含む。
【００２７】
言い換えれば、画像のシャープネス（sharpness）の程度および／または画像の合焦度（degree  focus）の程度を使用することによって、細管を領域内の「ぼけ」に基づいて画像領域内で検出することができる。
【００２８】
このようにして、比較的焦点が合っていて組織がその位置にあることを示す画像内の領域とは対照的に、画像内の焦点が合っていない領域の存在が細管の位置を決定するために使用されることができる。これは、気体および／または液体を含むが（固形の）組織成分を含まない細管の腔（空洞）（cavities）の画像化のために、その領域は焦点が合っていないためである。別の言い方をすれば、試料の染色または薄いスライスへの切断を必要とせずに、画像のシャープネスおよび／または合焦度が細管の検出に使用することができる。
【００２９】
一例では、強度の局所的変動の程度の決定は、組織生検材料の画像データの少なくとも１つの空間周波数の決定を含む。
【００３０】
このようにして、画像データの空間周波数を使用して、細管と周囲の組織とを区別することができる。これは、画像位置における比較的高い空間周波数の存在が組織の存在を示し、低い空間周波数が細管の存在を示すからである。これは、細管の内側には一般に気体および／または液体のみが存在し、組織細胞はほとんど存在せず、細管の位置におけるより低い空間周波数の決定につながるためである。組織は、細胞核／膜境界における散乱または吸収のために、画像データにおいてより高い空間周波数を示す。別の言い方をすると、サンプルを染色する又は薄いスライスに切断する必要なしに、空間周波数を細管の検出に使用することができる。
【００３１】
一例では、細管の少なくとも一部を位置特定することは、少なくとも１つの空間周波数の変動の分析を含む。
【００３２】
言い換えれば、画像データの空間周波数の変動が、細管を検出するために使用される。固形組織は細胞核／膜境界での散乱または吸収に起因するより高い空間周波数によって特徴付けられ、一方、細管は気体および／または液体を含む腔であり、固形細胞はほとんど存在せず、したがって比較的低い空間周波数を特徴付けられるため、固形組織に関連する空間周波数は、細管に関連する空間周波数と比較して比較的高い。したがって、固形組織／細管の境界では、空間周波数に比較的不連続な（または急激な）変化があり、これを使用して細管の位置を決定することができる。別の言い方をすれば、細管の外側境界を識別して位置特定することができる。
【００３３】
一例では、分析はハイパスフィルタの利用を含む。
【００３４】
これは周囲組織から細管を検出するための計算効率のよい方法を提供する。
【００３５】
一例では、組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの空間周波数の決定は、少なくとも１つの２Ｄ画像の各２Ｄ画像への少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用を含む。一例では、高い空間周波数の大きさの局所平均化が適用され、高周波の大きさの局所的変動に対するロバスト性を提供する。
【００３６】
一例では、閾値は、少なくとも１つの空間周波数の少なくとも１つの大きさに基づいて決定された適応閾値である。
【００３７】
このようにして、厚さの変動および／または透明度の変動および／または吸収／散乱の変動によって引き起こされる画像データ内の変動に関してロバスト性が提供される。このようにして、組織サンプルは最小限の処理で調べられることができ、組織サンプルは、いくつかの生体分子を「クリア」にする必要なしに厚くあることができる。サンプルを切断または染色する必要はなく、例えば明視野顕微鏡システムなどの単純な顕微鏡システムを利用することができる。
【００３８】
一例では、少なくとも１つの２Ｄ画像は少なくとも２つの２Ｄ画像を含み、組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの空間周波数の決定は少なくとも１つの２Ｄ画像に対する３Ｄフィルタの適用を含む。
【００３９】
このようにして、１つの２Ｄ画像から次に移るそのような表面の連続性のために、ボリューム内の１つのスライスから次のスライスへ進む細管外表面のより効率的な位置および識別が提供される。したがって、各２Ｄ画像において外面を見つけ、外面のこれらの部分をつなぎ合わせて完全な細管外面を生成するのではなく、それが連続的に又は、少なくとも概して連続的に、１つの２Ｄ画像から次のものへ移り、この連続性が細管をよりよく識別して位置特定するのに利用されることができるので、完全な３Ｄ画像を処理することによって、細管外面が全体としてより正確に識別および位置特定される。
【００４０】
一例では、細管の少なくとも一部を位置特定することは、組織生検材料の画像データにおける組織生検材料の外面の少なくとも一部の決定を含む。
【００４１】
このようにして、細管のセグメント化はより良く可能にされる。これは、いくつかの細管が生検材料の外面に接触し、そして生検材料の外面とは別に細管を分割することが困難であり得るからである。したがって、生検材料の外面を位置特定することによって、生検材料の外面が細管のセグメント化の表示から除外されることができ、それによって生検材料を染色または薄いスライスに切断する必要なしに、細管のより良い視覚化を提供することができる。
【００４２】
一例では、組織生検材料は、５０μｍ≦ｄ≦５ｍｍの範囲の厚さｄを有する。
【００４３】
言い換えると、組織生検材料は、通常の２Ｄ病理画像化に必要とされるように薄いスライスに切断される必要はない。
【００４４】
一例では、組織生検材料は染色されていない。
【００４５】
このようにして、処理の簡単さが提供される。細管、管および他の腔を位置特定するために組織の染色を必要としないということは、特定の生体分子の同定および位置特定のためのような他の目的のために組織サンプルを染色できることも意味する。また、組織サンプルは、通常の２Ｄ組織学ワークフローを使用してさらに処理されることができる。
【００４６】
第２の態様によれば、組織生検材料からの細管検出のためのシステムが提供され：
−  画像取得ユニット；および
−  第１の態様による組織生検材料からの細管検出のための装置；
を有する。
【００４７】
画像取得ユニットは、組織生検材料の複数の２Ｄ画像を取得するように構成される。
【００４８】
第３の態様では、組織生検材料からの細管検出方法が提供され：
ａ）  組織生検材料の複数の２Ｄ画像を提供するステップであって、各２Ｄ画像は組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、各２Ｄ画像は組織生検材料の画像データを含む、ステップと；
ｂ）  少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における組織生検材料の画像データの強度の局所的変動の程度を決定するステップと；
ｃ）  強度の局所的変動の決定された程度に基づいて、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部を位置特定するステップであって：
ｃ１）  強度の局所的変動の程度が閾値を下回る少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における位置を決定するステップ；を含む、
ステップと；
ｄ）  少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部の位置を表すデータを出力するステップと；
を含む。
【００４９】
別の態様によれば、前述の装置を制御するコンピュータプログラム要素が提供され、これは、コンピュータプログラム要素において処理ユニットによって実行され、前述の方法ステップを実行するように適合される。
【００５０】
別の例によれば、前述のコンピュータプログラム要素が記憶されたコンピュータ可読媒体が提供される。
【００５１】
有利には、上記の態様および例のいずれかによって提供される利点は、他の態様および例のすべてに等しく当てはまり、その逆も同様である。
【００５２】
上記の態様および例は、以下に記載される実施形態から明らかになるとともに、それを参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
例示的な実施形態が、添付の図面を参照して以下に説明される。
【００５４】
【図１】組織生検材料からの細管検出のための装置の一例の概略図を示す。
【図２】組織生検材料からの細管検出のためのシステムの一例の概略図を示す。
【図３】組織生検材料からの細管検出のための方法の一例を示す。
【図４】最上部の一連の画像において、組織生検材料内の異なる深さにおける生画像を示し、最下部の一連の画像において、これらの生画像は細管の位置を識別するために処理されている。
【図５】組織生検材料内の異なる深さにおける一連の処理された画像を示す。
【図６】処理された画像データに適用される形態学的操作の一例の概略図を示す。
【図７】組織生検材料内の腔の３Ｄ表面レンダリングを示す。
【図８】腔が位置する３Ｄ生検材料の外面と共に、図７の左側の画像に示されているような組織生検材料内の腔の３Ｄ表面レンダリングを示す。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
図１は、組織生検材料からの細管検出のための装置１０を示す。装置１０は、入力ユニット２０、処理ユニット３０、および出力ユニット４０を有する。入力ユニット２０は、無傷の組織生検材料の複数の２Ｄ画像を処理ユニット３０に提供するように構成される。各２Ｄ画像は無傷の組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、各２Ｄ画像は無傷の組織生検材料の画像データを含む。処理ユニット３０は、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における無傷の組織生検材料の画像データの強度の局所的変動の程度を決定するように構成されている。処理ユニット３０はまた、強度の局所的変動の決定された程度に基づいて、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部を位置特定するようにも構成される。この位置特定は、強度の局所的変動の程度が閾値を下回る少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における位置の決定を含む。出力ユニット４０は、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部の位置を表すデータを出力するように構成される。
【００５６】
一例では、特定の生体分子が無傷の組織生検材料から除去され、一方、他の生体分子が無傷の組織生検材料の中に保持する。一例では、Ｃｌａｒｉｔｙプロトコルが、無傷の組織生検材料から特定の生体分子を除去する一方無傷の組織生検材料中に他の生体分子を保持するために、無傷の組織生検材料に適用されている。一例では、Ｃｌａｒｉｔｙプロトコルは、無傷の組織生検材料から脂質を除去するために使用されている。Ｃｌａｒｉｔｙプロトコルの例は、非特許文献１で見つけることができる。
【００５７】
一例では、無傷の組織生検材料の画像データはスペクトル的に識別されない。言い換えれば、蛍光染料および／または通過帯域フィルタのような光学フィルタの使用、あるいはレーザ放射または例えば通過帯域フィルタの使用を通してスペクトル的に修正された放射のような特定のスペクトル放射特性を有する放射源の使用によるスペクトル識別は不要である。一例では、画像データは、白色光源または光を利用して取得することができる。一例では、画像データは、広帯域波長にわたる白色光を検出するような、広帯域放射を検出している検出器で検出される。
【００５８】
一例では、少なくとも１つの２Ｄ画像は、少なくとも２つの２Ｄ画像を含む。
【００５９】
一例では、複数の２Ｄ画像は、透過型顕微鏡技術によって取得されている。
【００６０】
一例では、複数の２Ｄ画像は明視野顕微鏡によって取得されている。
【００６１】
一例では、閾値は所定の閾値である。
【００６２】
一例によれば、強度の局所的変動の程度の決定は、無傷の組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの合焦度の決定を含む。
【００６３】
一例では、少なくとも１つの合焦度は、撮像されている特徴サイズに関連する。言い換えれば、特徴サイズが比較的小さい領域では組織に焦点が合っていると考えることができるが、細管（気体および／または液体を含む）が焦点にあるとき、焦点が合っている特徴はほとんどないであろう。細管の外側の焦点面の上および下にある組織は焦点が合わず、それらの特徴は不鮮明にされ、一般に特徴のサイズはより大きくなり、特徴はより粗いスケールを有するように見えるようになる。一例では、少なくとも１つの合焦度は、撮像されている特徴の強度に関連する。言い換えれば、組織があるような特徴サイズが比較的小さく焦点が合っている領域では、画像データの局所的特徴にわたる強度の変化は比較的大きいであろうが、細管（気体および／または液体を含む）が焦点にあるとき、焦点が合っている特徴はほとんどない。細管の外側の焦点面の上および下にある組織は焦点が合わず、それらの特徴は不鮮明にされ、一般に細管の位置での画像データの局所スケールでの強度の変化はより低いであろう。言い換えれば、コントラストは焦点距離の結果として変化し、最も細かく観察可能な細部のスケールは縮小する。別の言い方をすると、特徴が焦点から外れると、コントラストが低くなり、強度のピークから谷への強度の変化は減少する。言い換えれば、例えば、焦点が合っている原子核による光の吸収および散乱に起因して、強度は局所的に低下する。結果として、焦点が合っていない隣接画像は、局所的により高い強度値を有することができる。
【００６４】
一例では、少なくとも１つの合焦度は、焦点が合っていることが分かった画像からの少なくとも１つのステップ、２つの画像間の距離と関連させることができる。
【００６５】
一例では、強度の局所的変動の程度の決定は、無傷の組織生検材料の画像データにおけるシャープネスの少なくとも１つの程度の決定を含む。一例では、シャープネスの少なくとも１つの程度は：画像データの過渡的変化；画像データのテクスチャの変化；画像データの強度の勾配；画像データの湾曲（curvature）；のうちの１つまたは複数に関係する。
【００６６】
一例によれば、強度の局所的変動の程度の決定は、無傷の組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの空間周波数の決定を含む。
【００６７】
一例では、高速フーリエ変換が空間周波数を決定するために使用される。
【００６８】
一例では、有限インパルス応答（ＦＩＲ）または無限インパルス応答（ＩＩＲ）ハイパスフィルタが空間周波数を決定するために使用される。一例では、ＦＩＲまたはＩＩＲフィルタからの出力値は、細管、管、または他の組織の欠如に対応する画像データにおける位置を決定するために閾値と比較される。一例では、この点に関して、ＦＩＲまたはＩＩＲフィルタの絶対出力値が使用される。一例では、絶対値ではなく、他の多項式、または非線形関数を適用することができる（例えば、二乗を取る）。言い換えれば、空間周波数の局所的な大きさの程度が決定され、閾値レベルと比較され、これは組織が存在する場所および組織が存在しない場所、したがって細管、管または他の空隙又は組織の欠如を決定するために使用される。ＦＦＴの出力も同様に使用できる。
【００６９】
一例では、局所領域内の空間周波数の大きさを表すために出力の絶対値がとられ、この値はしきい値レベルと比較される。
【００７０】
一例によれば、細管の少なくとも一部を位置特定することは、少なくとも１つの空間周波数の変動の分析を含む。
【００７１】
一例によれば、分析はハイパスフィルタの利用を含む。
【００７２】
一例によれば、無傷の組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの空間周波数の決定は、少なくとも１つの２Ｄ画像の各２Ｄ画像への少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用を含む。
【００７３】
一例では、少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用は、ＦＩＲハイパスフィルタの適用を含む。このようにして、存在する高い空間周波数の大きさを表すメトリック（metric）を含む２Ｄデータが提供される。ここで、「大きさ」は、存在する高い空間周波数の量に関係し得る。一例では、絶対値を決定した演算の適用後に大きさ情報が得られる。
【００７４】
一例では、少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用は、ＦＩＲローパスフィルタの適用を含む。このようにして、高周波の大きさにおける局所的な空間的変動が取り除かれる（smeared  out）ことができる。一例では、ローパスフィルタは絶対値演算の出力に、したがって大きさ情報を含む２Ｄ画像に適用される。
【００７５】
一例によれば、閾値は、少なくとも１つの空間周波数の少なくとも１つの大きさに基づいて決定された適応閾値である。
【００７６】
一例では、適応閾値は、少なくとも１つの空間周波数のより低い周波数帯域および／またはより高い周波数帯域における周波数の少なくとも１つの大きさに基づいて決定される。一例では、２Ｄ  ＦＩＲフィルタ（またはＩＩＲフィルタまたはＦＦＴフィルタ）を使用して低周波数帯域の周波数の大きさを決定する。
【００７７】
一例では、適応閾値は、１）少なくとも１つの空間周波数のより高い空間周波数帯域における周波数の大きさと、２）少なくとも１つの空間周波数のより低い空間周波数帯域における周波数の大きさとの間の比に基づいて決定される。次いで、この比（１：２）は所定の閾値と比較されて、無傷の組織生検材料の画像データが固形組織に関連するのか、または、細管、管もしくは他の空隙に関連するのかを決定することができる。一例では、２ＤＦＩＲフィルタ（またはＩＩＲフィルタまたはＦＦＴフィルタ）が、より低い周波数帯域における周波数の大きさを決定するために使用される。一例では、２ＤＦＩＲフィルタ（またはＩＩＲフィルタまたはＦＦＴフィルタ）が、より高い周波数帯域における周波数の大きさを決定するために使用される。このようにして、高い空間周波数と低い空間周波数との間の比を使用することによって、（例えば、より厚い組織、組織を通した散乱または吸収の変動による）光強度の局所的変動に対してロバスト性が提供される。
【００７８】
一例では、少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用は、ＦＩＲハイパスフィルタの適用を含む。このようにして、周波数の高い周波数の大きさを表すメトリックを含む２Ｄデータが提供される。
【００７９】
一例によれば、少なくとも１つの２Ｄ画像は少なくとも２つの２Ｄ画像を含み、無傷の組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの空間周波数の決定は少なくとも１つの２Ｄ画像への３Ｄフィルタの適用を含む。
【００８０】
一例では、３Ｄフィルタは、画像データから小容積の腔を除去するように構成され、それによって全体的な細管、または管の決定を容易にするのを助ける。言い換えれば、より小さい腔を取り除くことによって、より大きな腔がよりよく視覚化され得る。一例では、３Ｄフィルタリングは、ガウスカーネルを使用したローパスフィルタリングを含む。一例では、３Ｄフィルタリングは、ガウスカーネルを使用する、ｘ、ｙ、ｚ方向のそれぞれにおけるローパスフィルタリングを含む。これは細管の表面の平滑化につながる可能性があります。しかし、３Ｄフィルタの利用を最適化するために、３Ｄフィルタのパラメトリック空間は、細管表面の平滑化の平滑化に関して小容積の排除を最適化するように調整されることができる。
【００８１】
一例によれば、細管の少なくとも一部を位置特定することは、無傷の組織生検材料の画像データにおける無傷の組織生検材料の外面の少なくとも一部の決定を含む。
【００８２】
一例によれば、無傷の組織生検材料は、５０μｍ≦ｄ≦５ｍｍの範囲の厚さｄを有する。
【００８３】
一例では、無傷の組織生検材料は１００μｍ＜ｄ≦５ｍｍの範囲の厚さｄを有する。
【００８４】
一例によれば、無傷の組織生検材料は染色されていない。
【００８５】
図２は、組織生検材料からの細管検出のためのシステム１００を示す。システム１００は、画像取得ユニット１１０と、図１に関して説明したような無傷の組織生検材料からの細管検出のための装置１０とを有する。システム１００では、画像取得ユニット１１０は、無傷の組織生検材料から複数の２Ｄ画像を取得するように構成される。
【００８６】
一例では、画像取得ユニットは明視野顕微鏡１１２である。
【００８７】
図３は、その基本ステップにおける組織生検材料からの細管検出のための方法２００を示す。方法２００は以下のステップを含む：
ステップａ）とも呼ばれる提供ステップ２１０において、無傷の組織生検材料の複数の２Ｄ画像が提供され、各２Ｄ画像は無傷の組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、各２Ｄ画像は無傷の組織生検材料の画像データを含む；
ステップｂ）とも呼ばれる決定ステップ２２０において、強度の局所的変動の程度が、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における無傷の組織生検材料の画像データにおいて決定される；
ステップｃ）とも呼ばれる位置特定ステップ２３０において、細管の少なくとも一部が、強度の局所的変動の決定された程度に基づいて少なくとも１つの２Ｄ画像の領域において位置特定される；
この方法では、ステップｃ）は、強度の局所的変動の程度が閾値を下回る少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における位置を決定するステップ２４０、ステップｃ１）を含む；および
ステップｄ）とも呼ばれる出力ステップ２５０において、少なくとも１つの２Ｄ画像の領域における細管の少なくとも一部の位置を表すデータが出力される。
【００８８】
一例では、ステップｂ）は、無傷の組織生検材料の画像データのシャープネスの少なくとも１つの程度を決定するステップ２２１を含む。
【００８９】
一例では、ステップｂ）は、無傷の組織生検材料の画像データにおける少なくとも１つの合焦度を決定するステップ２２４を含む。
【００９０】
一例では、ステップｂ）は、無傷の組織生検材料の画像データ内の少なくとも１つの空間周波数を決定するステップ２２６を含む。
【００９１】
一例では、ステップｃ）は、少なくとも１つの空間周波数の変動を分析するステップ２３２を含む。一例では、分析するステップはハイパスフィルタを利用するステップ２３４を含む。
【００９２】
一例では、ステップｂ３）は、少なくとも１つの２Ｄ画像の各２Ｄ画像に２Ｄフィルタを適用するステップ２２７を含む。
【００９３】
一例では、少なくとも１つの２Ｄ画像は少なくとも２つの２Ｄ画像を含み、ステップｂ３）は少なくとも１つの２Ｄ画像に３Ｄフィルタを適用するステップ２２８を含む。
【００９４】
一例では、ステップｃ１において、閾値は、少なくとも１つの空間周波数の少なくとも１つの大きさに基づいて決定された適応閾値である。
【００９５】
一例では、ステップｃ）は、無傷の組織生検材料の画像データにおいて、無傷の組織生検材料の外面の少なくとも一部を決定するステップ２３６、ステップｃ２を含む。
【００９６】
一例では、少なくとも１つの２Ｄ画像は少なくとも２つの２Ｄ画像を含む。
【００９７】
一例において、無傷の組織生検材料は染色されていない。
【００９８】
組織生検材料からの細管検出のための装置、システム、および方法が次に図４−８を参照してさらに詳細に説明される。
【００９９】
組織生検材料は身体から取られる。生検材料は、他の生体分子を保持しながら、組織から特定の生体分子（脂質など）を除去するためにＣｌａｒｉｔｙプロトコルで処理される。しかし、Ｃｌａｒｉｔｙプロトコルが使用される必要はなく、「不明瞭な」組織が使用されることもできます。組織生検材料は染色される必要はないが、必要ならば染色されることができる。組織生検材料は、明視野顕微鏡によって分析されるべき所望の厚さのスライスを得るために切断されるが、従来の２Ｄ病理学的イメージングにおいて必要とされるように４−１０μｍのオーダーの薄いスライスにスライスされる必要はない。この場合、サンプルは、厚さが５０μｍから５ｍｍのオーダーであり得、その意味では、そのようなスライスが何を意味するのかという従来の意味でスライスされていないので、「無傷」と呼ばれる。組織生検材料は（潜在的に部分的に開放された）透明容器内の（流体）媒体に入れられ、画像のｚスタックを含む３Ｄ画像データが得るために明視野顕微鏡で分析される。そのような顕微鏡は、例えば、Philips  oCelloScopeシステムである。しかし当業者は、組織生検材料を調べることができる他の方法を理解するであろう。
【０１００】
oCelloscopeのソフトウェアによって出力された画像のｚスタックが使用され、そこでは、３Ｄ生検材料の全深度をカバーするために、異なる焦点深度に対応するｚスタックが組み合わされる。
【０１０１】
明瞭な組織−Clarityプロトコルで処理され、サンプルは、組織全体で光強度の変動がほとんどない、比較的透明である−に対して、固定閾値を使用する以下の詳細な作業計画を利用することができる。
１．  各２Ｄ画像は、ｘ次元およびｙ次元の両方においてＦＩＲハイパスフィルタ（カットオフ周波数ｆｃ）でフィルタリングされ、２Ｄ出力が得られる。
２．  ２Ｄフィルタ処理された出力の絶対値が取られる。これは、高い空間周波数の大きさを表すメトリックである。
３．  ＨＦ空間周波数における局所的な空間的変動を取り除くために、結果として生じる２Ｄデータはローパスフィルタでフィルタリングされる。
（注、図４は一番上の行に、生のｚスタックからの異なるｚレベルからの生データ画像を示し、一番下の行は、その後ローパスフィルタ処理されたハイパスフィルタ処理出力の絶対値の対応する画像を示している。強度表示は対数表示で、黒い部分は焦点が合っておらず腔（気体、液体）に対応し、白い部分は焦点が合っていて組織に対応する。ｚスタックからの元の画像ではすぐには見えない腔が見えるようになる（黒い領域））。
４．  結果として得られる画像は、ｘおよびｙ方向のボクセルサイズがｚ方向のボクセルサイズと同様になる（＝２画像間の距離）ような解像度にｘおよびｙ方向にダウンサンプリングされる。
５．  結果として得られる２Ｄ画像値が、閾値を超える場合は１に設定され、そうでなければ０に設定される。
６．２Ｄ画像は、（例えば、１＝組織、および０＝腔で）３Ｄボリュメトリックデータ記述（3D  volumetric  data  description）に組み合わされる。
（注：図５はｚ方向の４５のスライスからなるボリュームを示している。図から分かるように、増加するｚ方向に進むとき、生検材料は焦点が合うようになり、そして焦点外に移動する（画像マトリックス内で左上から右下））。
【０１０２】
厚さおよび／または吸収が変化することによるおよび／または光散乱の結果として組織全体にわたって光強度が変化する不明瞭な組織に対して、適応閾値を使用する以下の詳細な作業計画を利用することができる。
１．  各２Ｄ画像は、ｘ次元およびｙ次元の両方においてＦＩＲハイパスフィルタ（カットオフ周波数ｆｃ）でフィルタリングされ、２Ｄ出力が得られる。
２．  ２つの空間周波数帯域内の空間周波数の大きさが計算される：
ａ．  ｆｃと２＊ｆｃとの間の周波数帯域１の空間周波数の大きさが決定される（これはより低い空間周波数のメトリックである）。
ｂ．  ２＊ｆｃと３＊ｆｃとの間の周波数帯域２の空間周波数の大きさが決定される（これはより高い空間周波数のメトリックである）。
ｃ．  ここで、空間周波数の相対的な大きさが計算される：帯域１の空間周波数の大きさを帯域２の空間周波数の大きさで割る。
３．  空間周波数の大きさの比における局所的な空間的変動を取り除くために、結果として得られる２Ｄの大きさデータがローパスフィルタでフィルタリングされる。
４．  上述の計算と同様に、空間周波数の相対的な大きさを記述するこの２Ｄデータがダウンサンプリングされる。
５．  結果として生じる２Ｄ画像値が、相対的な大きさの値が閾値を超えている場合は１に設定され、そうでない場合は０に設定される。
６．  ２Ｄ画像は、（例えば、１＝組織、０＝腔で）３Ｄボリュメトリックデータ記述に組み合わされる。
【０１０３】
上記で詳述した固定閾値作業計画は、不明瞭な組織にも適用することができ、また、上記で詳述した適応閾値作業計画は、明瞭な組織にも適用することができることに留意されたい。
【０１０４】
３Ｄボリュメトリックデータは、細管および管を位置特定およびセグメント化するために、以下のように処理され、この処理は明瞭および不明瞭な組織サンプルの両方に適用される。
７．  単一生検材料ボリュームは、３Ｄ形態学的操作によって分離される。
８．  別々の生検材料腔は、３Ｄ形態学的操作によって分離される。
９．  ３Ｄボリュームフィルタリングが適用される。
１０．  等値面レンダリング（Iso-surface  rendering）が、例えば０．５の閾値を使用して、フィルタ処理された３Ｄボリュームに実行される。
【０１０５】
ステップ７−８に関して、事実上、３Ｄバイナリボリューム（3D  binary  volume）を作成した後に、腔と組織との間の境界を表示する３Ｄボリュームレンダリングが作成される。しかし、この視覚化を、細管および管の断面が見られる図５の二値画像と容易に関連付けることは困難である可能性がある。問題は、ほとんどの腔が３Ｄ生検材料の外面にも接触するという事実にあり、それは従ってそれもまたレンダリングされる。これを解決するために、幾つかの３Ｄ画像形態学的操作が実行される。最初に（ステップ７において）単一の生検材料ボリュームが形態学的操作を介して分離され、これは、拡張操作（dilation  operation）でありその後に侵食操作（erosion  operation）（または距離変換に基づく等価な操作）が続く。その後（ステップ８において）、別々の腔が、ブールＮＯＴ演算とそれに続くブールＯＲ演算によって分離される。これらの画像形態学的操作は図６に示されている。より詳細には、図６を参照すると、入力容積（ａ）は最初に腔が充填されるように拡張される。この拡張された容積（ｂ）は次に侵食されて戻る（eroded  back）（ｃ）。（腔を無視して）３Ｄ生検材料の外面が次に抽出されることができる。ブールＮＯＴ演算子を適用した後（ｄ）、腔は、ブールＯＲ演算子を使用してこのボリュームを元のバイナリ入力ボリュームと組み合わせることによって分離することができる（ｅ）。腔と３Ｄ生検材料を囲む表面に対して別々の表面レンダリングが作成できる。腔（細管または管）の三次元表面レンダリングは図７に示され、図８には、腔の表面レンダリングが、９０％の透明度で、三次元生検材料の外側表面と共に示されている。
【０１０６】
ステップ９および１０に関して、（大量に存在する可能性がある）より小さいサイズの腔を取り除き、より大きいサイズの腔のみを視覚化するために、ボリュームデータ（組み合わされたダウンサンプリングされた２値画像）は、ガウスカーネルを使用してｘ、ｙ、ｚ方向のそれぞれにおいてローパスフィルタ処理される。ガウス曲線の標準偏差（σ）は必要に応じて変えることができ、例えば６σのウインドウ範囲（window  dimension）を適用することができる。先に行われたダウンサンプリングステップの結果として、シグマの値は、２つの画像間のｚ距離に等しいステップで表すことができる。得られたボリュメトリックデータは、０．５の閾値（他の閾値は０＜１で使用可能である）で閾値処理され、バイナリボリュメトリック３Ｄデータに変換される。
【０１０７】
このようにして、組織生検材料からの細管検出のための上記の装置、システムおよび方法を使用することができる：
・  厚い無傷の組織生検材料での管の検出（５００μｍ以上で最大１桁厚い）。
・  癌細胞がより厚いサンプル／生検材料で検出されることができ、これは、別の方法では、高すぎるレベルの放出のためにそれは不可能である。
・  組織の染色は、腔、管、細管を検出するのに必要とされないので、腔自体を検出するために従来の染色を実施した場合には不可能であった他の特定の分子の可視化などの他の目的のための染色が可能である。
・  管状構造の局所的性質（長さ、分岐、密度、屈曲度および配向）を決定することができ、これは血管新生の指標となり得る。したがって、装置、システム、および方法は、癌組織による血管新生によるツメロイド（tumeroids）中の静脈を識別するのを助けることができる（現在の癌治療薬のかなりの数が、それによって癌が自らを維持する傾向がある血管新生を抑制することによって作用する）。
【０１０８】
別の例示的な実施形態では、適切なシステム上で、前述の実施形態のうちの１つによる方法の方法ステップを実行するように構成されていることを特徴とするコンピュータプログラムまたはコンピュータプログラム要素が提供される。
【０１０９】
したがって、コンピュータプログラム要素はコンピュータユニットに格納されてもよく、これも実施形態の一部であり得る。このコンピューティングユニットは、上述の方法のステップを実行する又はその実行を誘導するように構成されることができる。さらに、それは上述の装置の構成要素を動作させるように構成され得る。コンピューティングユニットは、自動的に動作するように、および／またはユーザの指令を実行するように構成されることができる。コンピュータプログラムは、データプロセッサのワーキングメモリにロードされ得る。したがって、データプロセッサは、前述の実施形態のうちの１つによる方法を実行するように装備され得る。
【０１１０】
本発明のこの例示的な実施形態は、最初から本発明を使用するコンピュータプログラムと、更新によって既存のプログラムを本発明を使用するプログラムに変えるコンピュータプログラムの両方を包含する。
【０１１１】
さらに、コンピュータプログラム要素は、上述の方法の例示的実施形態の手順を満たすために必要な全てのステップを提供することができる可能性がある。
【０１１２】
本発明のさらなる例示的実施形態によれば、ＣＤ−ＲＯＭのようなコンピュータ可読媒体が提示され、そのコンピュータ可読媒体は、その上に格納されたコンピュータプログラム要素を有し、そのコンピュータプログラム要素は前の段落で説明される。
【０１１３】
コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、または他のハードウェアの一部として供給される光学記憶媒体または固体媒体などの適切な媒体に格納および／または配布されることができるが、インターネットあるいは他の有線または無線の電気通信システムを介してのように、他の形態で配布されることもできる。
【０１１４】
しかし、コンピュータプログラムは、ワールドワイドウェブのようなネットワークを介して提示されてもよく、そのようなネットワークからデータプロセッサのワーキングメモリにダウンロードされてもよい。本発明のさらなる例示的実施形態によれば、コンピュータプログラム要素をダウンロード可能にするための媒体が提供され、このコンピュータプログラム要素は、本発明の前述の実施形態のうちの１つによる方法を実行するように構成される。
【０１１５】
本発明の実施形態は、異なる主題を参照して説明されていることに留意しなければならない。特に、いくつかの実施形態は方法タイプの請求項を参照して説明され、他の実施形態は装置タイプの請求項を参照して説明される。しかし、当業者は、特に断らない限り、１つの種類の主題に属する特徴の任意の組み合わせに加えて、異なる主題に関連する特徴間の任意の組み合わせも本出願と共に開示されると見なされるということを上記および以下の説明から推測するであろう。しかし、全ての特徴は、組み合わされて、特徴の単純な合計以上の相乗効果を得ることができる。
【０１１６】
本発明を図面および前述の説明において詳細に図示および説明してきたが、そのような図示および説明は説明的または例示的であり、限定的ではないと見なされるべきである。本発明は開示された実施形態に限定されない。開示された実施形態に対する他の変形は、図面、開示、および従属請求項の検討から、請求項に記載された発明を実施する際に当業者によって理解され達成され得る。
【０１１７】
特許請求の範囲において、単語「有する、含む」は他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞“ａ”又は“ａｎ”は複数を排除するものではない。単一のプロセッサまたは他のユニットが特許請求の範囲に再引用されているいくつかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が互いに異なる従属請求項に再引用されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。請求項中の如何なる参照符号も範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
2019528451.tif 000003
【図２】
2019528451.tif 000004
【図３】
2019528451.tif 000005
【図４】
2019528451.tif 000006
【図５】
2019528451.tif 000007
【図６】
2019528451.tif 000008
【図７】
2019528451.tif 000009
【図８】
2019528451.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成31年3月4日(2019.3.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織生検材料からの細管検出のための装置であって：
−  入力ユニット；
−  処理ユニット；および
−  出力ユニット；
を有し、
前記入力ユニットは、５０μｍ≦ｄ≦５ｍｍの範囲の厚さｄを有する前記組織生検材料の複数の２Ｄ画像を前記処理ユニットに提供するように構成され、前記２Ｄ画像は、明視野顕微鏡または断層撮影顕微鏡または透過型顕微鏡によってのような光学顕微鏡法によって取得され、各前記２Ｄ画像は前記組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、前記各２Ｄ画像は前記組織生検材料の画像データを含み、前記組織生検材料は染色されておらず；
前記処理ユニットは、少なくとも１つの前記２Ｄ画像の領域の前記組織生検材料の前記画像データにおける強度の局所的変動の程度を決定するように構成され、前記強度の局所的変動の前記程度の決定は、前記組織生検材料の前記画像データにおける空間周波数の決定を含み；
前記処理ユニットは、前記強度の局所的変動の決定された前記程度に基づいて、前記強度の局所的変動の前記程度が閾値を下回る前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における位置の決定を含んで、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域において細管の少なくとも一部を位置特定するように構成され、
前記出力ユニットは、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における前記細管の少なくとも一部の位置を表すデータを出力するように構成される、
装置。
【請求項２】
前記強度の局所的変動の前記程度の決定は、前記組織生検材料の前記画像データにおける少なくとも１つの合焦度の決定を含む、
請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記細管の少なくとも一部を位置特定することは、前記空間周波数の変動の分析を含む
請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記分析はハイパスフィルタの利用を含む、
請求項３に記載の装置。
【請求項５】
前記組織生検材料の前記画像データにおける前記空間周波数の前記決定は、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記各２Ｄ画像への少なくとも１つの２Ｄフィルタの適用を含む、
請求項１、３、４のいずれか１項に記載の装置。
【請求項６】
前記閾値は、前記空間周波数の少なくとも１つの大きさに基づいて決定された適応閾値である、
請求項１、３乃至５のいずれか１項に記載の装置。
【請求項７】
前記少なくとも１つの２Ｄ画像は、３Ｄ画像を形成するために使用される少なくとも２つの２Ｄ画像を含み、前記組織生検材料の前記画像データにおける前記空間周波数の前記決定は前記少なくとも２つの２Ｄ画像から形成された前記３Ｄ画像に対する３Ｄフィルタの適用を含む、
請求項１、３乃至６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項８】
前記細管の少なくとも一部を位置特定することは、前記組織生検材料の前記画像データにおける前記組織生検材料の外面の少なくとも一部の決定を含む、
請求項１乃至７のいずれか１項に記載の装置。
【請求項９】
組織生検材料からの細管検出のためのシステムであって：
−  画像取得ユニット；および
−  請求項１乃至８のいずれか１項に記載の組織生検材料からの細管検出のための装置；
を有し、
前記画像取得ユニットは、前記組織生検材料の複数の前記２Ｄ画像を取得するように構成される、
システム。
【請求項１０】
組織生検材料からの細管検出のための方法であって：
ａ）  明視野顕微鏡または断層撮影顕微鏡または透過型顕微鏡によってのような光学顕微鏡法によって取得された５０μｍ≦ｄ≦５ｍｍの範囲の厚さｄを有する前記組織生検材料の複数の２Ｄ画像を提供するステップであって、各前記２Ｄ画像は前記組織生検材料における異なる深さ位置に対応し、前記各２Ｄ画像は前記組織生検材料の画像データを含み、前記組織生検材料は染色されていない、ステップと；
ｂ）  少なくとも１つの前記２Ｄ画像の領域における前記組織生検材料の前記画像データの強度の局所的変動の程度を決定するステップであって、前記強度の局所的変動の前記程度の決定は、前記組織生検材料の前記画像データにおける空間周波数の決定を含む、ステップ；
ｃ）  前記強度の局所的変動の決定された前記程度に基づいて、前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における細管の少なくとも一部を位置特定するステップであって：
ｃ１）  前記強度の局所的変動の前記程度が閾値を下回る前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における位置を決定するステップ；を含む、
ステップと；
ｄ）  前記少なくとも１つの２Ｄ画像の前記領域における前記細管の少なくとも一部の前記位置を表すデータを出力するステップと；
を含む、
方法。
【請求項１１】
プロセッサによって実行されるとき、請求項１０に記載の方法を実行するように構成される、コンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読媒体。
【国際調査報告】
2019528451.tif 000011
2019528451.tif 000012