(57)【要約】  少なくとも１つの分子種が標本を構成しており各分子種はそれぞれの色素によって標示されるこの少なくとも１つの分子種の量をカラー画像取込装置によって取り込まれた標本の画像から決定する方法が提供される。複数の色素についての色素空間表現は、各表において複数の正規化されたＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に漸増的に分布するそれぞれの色素の対応表を直和することによって構成される。色素空間表現は各色素に１次元を有し、複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する。この複数の色素の組み合わせで色素処理が施されている標本の画像の各ピクセルはそれぞれのＲＧＢトリプレットで特徴付けられるカラーを有し、それぞれのピクセルのカラーを構成する色素のそれぞれの対応表から正規化されたＲＧＢトリプレットの最適な組み合わせを決定するために、画像の各ピクセルは参照モデルと比較される。次にこの最適な組み合わせから決まる各色素の正規化されたＲＧＢトリプレットから標本の人為画像が形成される。この人為画像は標本上のそれぞれの色素の分布を標示するもので、対応する分子種の量の決定をしやすくする。本方法に関連するシステム及びコンピューターソフトウェアプログラム製品も提供される。
2005516188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
色素処理が施されている標本の複数のピクセルからなるカラー画像から、各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するために該画像の各ピクセルについてＲＧＢ色空間中の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおける前記処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループにおいてそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにおける透過率の和を求めて、和が求められた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによってＲＧＢトリプレットの各グループを正規化することと、
当該色素に対する対応表を作成するために、前記正規化されたＲＧＢトリプレットを、各正規化されたＲＧＢトリプレットの最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることと
を含む色素をモデリングする方法。
【請求項２】
前記処理済み標本のカラー画像を形成するためにカラー画像取込装置を使って該処理済み標本の画像を取り込むことを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対応表中のある透過率増分値に対して正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときには、その透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにおいて近似の透過率を決定することを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定することにおいて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して、前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間することを更に含む請求項３に記載の方法。
【請求項５】
グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たさないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを重要でないものとして切り捨てることを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各グループのＲＧＢトリプレットを正規化するのに先立って、それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を取得するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットすることを更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいては、ビデオ顕微鏡システムにおいてＲＧＢカメラ及びＲＧＢ構成スキャナの少なくとも１つを用いて該標本の画像を取り込むことを更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項１０】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいては、ケーラー照明環境のもとに該標本を照明することを更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項１１】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいては、色収差補正されたビデオ顕微鏡システムにおいて該標本の画像を取り込むことを更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項１２】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいては、光源を用いて該標本を照明し、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに該標本を透過した光の透光度を測定することを更に含む請求項２に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の色素の各色素に対応表を作成することと、
前記複数の色素の各色素に１次元を有し該複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する色素空間表現を構成するために該複数の色素のそれぞれの対応表を直交的に加算することと
を含む複数の色素の組み合わせをモデリングする方法。
【請求項１４】
複数の色素の各色素に対応表を作成することにおいて、
それぞれの色素で処理が施されている標本の複数のピクセルからなる各カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するために、それぞれの処理済み標本の画像から各ピクセルにＲＧＢ色空間の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおけるそれぞれの処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループ毎にそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにおける各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和が求められた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化することと、
各色素にそれぞれの対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることと
を更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記処理済み標本のカラー画像を形成するためにカラー画像取込装置を使って該処理済み標本の画像を取り込むことを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
ある色素の前記対応表の中にある透過率増分値に対応する前記正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに近似の透過率を決定することを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定することにおいては、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して当の色素の前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間する、ことを更に含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たせないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを無意味なものとして切り捨てることを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
各グループのＲＧＢトリプレットを正規化するのに先立って、それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
各グループのＲＧＢトリプレットを正規化するのに先立って、前記複数の色素の組み合わせについての３次元表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に該複数の色素の各色素に前記画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２１】
ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２２】
前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットすることを更に含む請求項１４に記載の方法。
【請求項２３】
前記複数の色素の対応表を直交的に加算することにおいて、ランバート・ベールの法則に基づいて該複数の色素の対応表を直交的に加算することを更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項２４】
前記複数の色素の色素空間表現を色素数に応じた多次元スケール上にプロットすることを更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項２５】
前記複数の色素の対応表を直交的に加算することにおいて、前記複数の色素についての複数の合成ＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に分布する組み合わされた複数の色素についての合成対応表を作成するために前記複数の色素の対応表を直交的に加算することを更に含む請求項１３に記載の方法。
【請求項２６】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、ビデオ顕微鏡システムにおいてＲＧＢカメラ及びＲＧＢ構成スキャナの少なくとも１つを用いて該標本の画像を取り込むことを更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項２７】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、ケーラー照明環境のもとに該標本を照明することを更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項２８】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、色収差補正されたビデオ顕微鏡システムにおいて該標本の画像を取り込むことを更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項２９】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、光源を用いて該標本を照明し、赤色チャネル、緑色チャネル及び青色チャネルの各チャネルに該標本を透過した光の透光度を測定することを更に含む請求項１５に記載の方法。
【請求項３０】
少なくとも１つの分子種が標本を構成しており、各分子種はそれぞれの色素によって標示される該少なくとも１つの分子種の量をカラー画像取込装置によって取り込まれた前記標本の画像から決定する方法であって、
各色素に複数の正規化されたＲＧＢトリプレットからなるそれぞれの対応する対応表を有する複数の色素についての表現であって各色素に１次元を有しかつ該複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する色素空間表現を構成することと、
前記標本は前記複数の色素の組み合わせによって処理されており、該標本の画像の各ピクセルはそれぞれのＲＧＢトリプレットによって特徴付けられるカラーを有するものであって、こうしたそれぞれのピクセルのカラーを構成する色素のそれぞれの対応表から前記正規化されたＲＧＢトリプレットの最適な組み合わせであって該組み合わせの正規化されたＲＧＢトリプレットは、それぞれの色素に応じて特定可能なものを決定するために、前記標本の画像の各ピクセルを前記複数の色素の組み合わせの前記参照モデルと比較することと、
前記標本の画像上におけるそれぞれの色素の分布を標示して対応する分子種の量の決定をしやすくするために前記最適な組み合わせから決まる各色素の前記正規化されたＲＧＢトリプレットから該標本の画像に対応する人為画像を形成することと
を含む方法。
【請求項３１】
前記色素空間表現を構成することにおいては、
前記複数の色素の各色素に対応表を作成することと、
前記複数の色素の色素空間表現を構成するために該複数の色素の対応表を直交的に加算することと
を更に含む請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成することにおいて、
それぞれの色素で処理が施されている標本の複数のピクセルからなる各カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するために前記画像から各ピクセルにＲＧＢ色空間の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおける前記処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループ毎にそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにおける各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和が求められた透過率の各値をそれぞれのグループのＲＧＢトリプレット数で割ることによって正規化することと、
各色素にそれぞれの対応表を作成するために、前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることと
を更に含む請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記処理済み標本のカラー画像を形成するためにカラー画像取込装置を使って該処理済み標本の画像を取り込むことを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
ある色素の前記対応表の中にある透過率増分値に対応する前記正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときには、その透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル及び青色チャネルの各チャネルに近似の透過率を決定することを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３５】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定することにおいては、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して当の色素の前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間する、ことを更に含む請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たさないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを重要でないものとして切り捨てることを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３７】
各グループのＲＧＢトリプレットを正規化するのに先立って、それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３８】
各グループのＲＧＢトリプレットを正規化するのに先立って、前記複数の色素の組み合わせについての３次元表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に該複数の色素の各色素に前記画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項３９】
ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットすることを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項４０】
前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットすることを更に含む請求項３２に記載の方法。
【請求項４１】
前記複数の色素の対応表を直交的に加算することにおいて、ランバート・ベールの法則に基づいて該複数の色素の対応表を直交的に加算することを更に含む請求項３１に記載の方法。
【請求項４２】
対応表を作成することにおいて、それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルの透過率に対応する光学密度を決定することを更に含み、その光学密度を決定する手続においては前記対応表を直交的に加算するときにそれぞれのＲＧＢトリプレットの光学密度はランバート・ベールの法則に基づいて加算される請求項３１に記載の方法。
【請求項４３】
前記複数の色素の色素空間表現を色素数に応じた多次元スケール上にプロットすることを更に含む請求項３１に記載の方法。
【請求項４４】
前記複数の色素の対応表を直交的に加算することにおいては、前記複数の色素についての複数の合成ＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に分布する組み合わされた複数の色素についての合成対応表を作成するために前記複数の色素の対応表を直交的に加算することを更に含む請求項３１に記載の方法。
【請求項４５】
前記標本の画像の各ピクセルと前記複数の色素の組み合わせに対する前記参照モデルとの間の誤差をそれぞれのピクセルと該参照モデルとの間の最小ユークリッド距離として決定することを更に含む請求項３０に記載の方法。
【請求項４６】
前記参照モデルからのどんな偏差も見つけ出すために前記画像上のそれぞれのピクセルの誤差をプロットすることを更に含む請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記画像の中に対応するピクセルによって画定されるオブジェクトを識別し、該オブジェクトが前記複数の色素の組み合わせで処理されているかどうかの判定の目安とするために該オブジェクトを構成するピクセルに対する誤差を統合することを更に含む請求項４５に記載の方法。
【請求項４８】
前記画像の各ピクセルを前記参照モデルと比較することにおいて、それぞれの色素の前記対応表内にある正規化されたＲＧＢトリプレットについて、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルのいずれかのチャネルにおいてその透過率が観察に基づくＲＧＢトリプレットの対応するチャネルにおける透過率を下回るものについてはどの正規化されたＲＧＢトリプレットも無視することを更に含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項４９】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、ビデオ顕微鏡システムにおいてＲＧＢカメラ及びＲＧＢ構成スキャナの少なくとも１つを用いて該標本の画像を取り込むことを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項５０】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、ケーラー照明環境のもとに該標本を照明することを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項５１】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、色収差補正されたビデオ顕微鏡システムにおいて該標本の画像を取り込むことを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項５２】
前記処理済み標本の画像を取り込むことにおいて、光源を用いて該標本を照明し、赤色チャネル、緑色チャネル及び青色チャネルの各チャネルに該標本を透過した光の透光度を測定することを更に含む、請求項３３に記載の方法。
【請求項５３】
標本内の分子種を標示する色素をその色素によって処理が施されている標本の画像からモデリングするためのシステムであって、
色素処理が施されている標本の複数のピクセルからなるカラー画像から、その画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するために各ピクセルにＲＧＢ色空間中の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおける前記処理済み標本の透過率を決定するように構成された処理部と、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けするように構成された処理部と、
各グループ毎にそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルについて各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和を求めた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化するように構成された処理部と、
当該色素に対する対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめるように構成された処理部と
を備えたコンピューターデバイスを備えるシステム。
【請求項５４】
ＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡とＲＧＢ構成スキャナの少なくとも１つを備えており前記コンピューターシステムと連動して動作可能で前記標本の拡大デジタル画像を取り込むことができるように構成されたカラー画像取込装置を更に備える請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記コンピューターデバイスは、前記カラー画像取込装置に対し前記処理済み標本のカラー画像を取り込むよう指図するように構成された処理部を更に備える、請求項５４に記載のシステム。
【請求項５６】
前記コンピューターデバイスは、前記対応表の中にある透過率増分値において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにその近似の透過率を決定するように構成された処理部を更に備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５７】
近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定するための前記処理部は、更に、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して、近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間するように構成されている、請求項５６に記載のシステム。
【請求項５８】
ＲＧＢトリプレットをグループ分けするための前記処理部は、更に、グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たせないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを重要でないものとして切り捨てるように構成されている、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５９】
前記コンピューターデバイスは、それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項６０】
前記コンピューターデバイスは、ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項６１】
前記コンピューターデバイスは、前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項６２】
前記カラー画像取込装置と前記コンピューターデバイスは、更に、協働して色収差補正されたビデオ顕微鏡システムを形成するように構成されている、請求項５４に記載のシステム。
【請求項６３】
標本を照明するように構成された光源を更に具備しており、前記色素処理が施されている標本の透過率を決定するための前記処理部は更に、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに該標本を透過した光の透光度の測定を指図するように構成されている、請求項５４に記載のシステム。
【請求項６４】
前記光源は、更に、ケーラー照明環境のもとに標本を照明するように構成されている、請求項６３に記載のシステム。
【請求項６５】
複数の標本の各標本は対応する複数の色素のそれぞれ異なる色素によって処理されており、これら複数の色素をその対応する複数の標本から各標本の画像を使用してモデリングするためのシステムであって、
前記複数の色素の各色素にそれぞれの標本の画像からそれぞれの対応表を作成するように構成された処理部と、
前記複数の色素の各色素に１次元を有し該複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する色素空間表現を構成するために該複数の色素のそれぞれの対応表を直和するように構成された処理部と
を備えたコンピューターデバイスを備えるシステム。
【請求項６６】
前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成するための前記処理部は、更に、
それぞれの色素で処理が施されている標本の複数のピクセルからなる各カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するために、それぞれの処理済み標本の画像から各ピクセルについてＲＧＢ色空間中の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおけるそれぞれの処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループ毎にそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにおいて各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和を求められた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化することと、
各色素にそれぞれの対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることと
で構成される、請求項６５に記載のシステム。
【請求項６７】
ＲＧＢ構成スキャナとＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡の少なくとも１つを備えており、前記コンピューターデバイスと連動して動作可能で各それぞれの標本の拡大デジタル画像を取り込むことができるように構成されたカラー画像取込装置を更に備える請求項６５に記載のシステム。
【請求項６８】
前記コンピューターデバイスは、前記カラー画像取込装置に対しそれぞれの処理済み標本のカラー画像を取り込むよう指図するように構成された処理部を更に備える、請求項６７に記載のシステム。
【請求項６９】
前記コンピューターデバイスは、前記対応表の中にある透過率増分値において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにその近似の透過率を決定するように構成された処理部を更に備える、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７０】
近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定するための前記処理部は、更に、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間するように構成されている、請求項６９に記載のシステム。
【請求項７１】
前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成するための前記処理部は更に、グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たさないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを無意味なものとして切り捨てるように構成されている、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７２】
前記コンピューターデバイスは、それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を提供するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７３】
前記コンピューターデバイスは、前記複数の色素の組み合わせについての３次元表現を取得するためにＲＧＢ色空間内に該複数の色素の各色素に前記画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７４】
前記コンピューターデバイスは、ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７５】
前記コンピューターデバイスは、前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項６６に記載のシステム。
【請求項７６】
前記複数の色素の対応表を直交的に加算するための前記処理部は更に、ランバート・ベールの法則に基づいて該複数の色素の対応表を直交的に加算するように構成されている、請求項６５に記載のシステム。
【請求項７７】
前記コンピューターデバイスは、前記複数の色素の色素空間表現を色素数に応じた多次元スケール上にプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項６５に記載のシステム。
【請求項７８】
前記複数の色素の対応表を直和するための前記処理部は、更に、前記複数の色素についての複数の合成ＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に分布する組み合わされた複数の色素についての合成対応表を作成するために前記複数の色素の対応表を直交的に加算するように構成されている、請求項６５に記載のシステム。
【請求項７９】
前記カラー画像取込装置と前記コンピューターデバイスは、更に、協働して色収差補正されたビデオ顕微鏡システムを形成するように構成されている、請求項６７に記載のシステム。
【請求項８０】
前記複数の色素のそれぞれの色素の対応表を作成するための前記処理部は、更に、赤色チャネル、緑色チャネル及び青色チャネルの各チャネルに前記標本を透過した光の透光度の測定を指図するように構成されている、請求項６６に記載のシステム。
【請求項８１】
前記コンピューターデバイスは、光源に対しケーラー照明環境のもとに前記標本を照明するよう指図するように構成されている処理部を更に備える、請求項６６に記載のシステム。
【請求項８２】
少なくとも１つの分子種が標本を構成しており各分子種はそれぞれの色素によって標示される該少なくとも１つの分子種の量をカラー画像取込装置によって取り込まれた前記標本の画像から決定するシステムであって、
各色素に複数の正規化されたＲＧＢトリプレットからなるそれぞれの対応する対応表を有する複数の色素についての表現であって各色素に１次元を有しかつ該複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する色素空間表現を構成するように構成された処理部と、
前記標本は前記複数の色素の組み合わせによって処理されており、該標本の画像の各ピクセルはそれぞれのＲＧＢトリプレットによって特徴付けられるカラーを有するものであって、こうしたそれぞれのピクセルのカラーを構成する色素のそれぞれの対応表から前記正規化されたＲＧＢトリプレットの最適な組み合わせであって該組み合わせの正規化されたＲＧＢトリプレットはそれぞれの色素に応じて特定可能なものを決定するために、前記標本の画像の各ピクセルを前記複数の色素の組み合わせの前記参照モデルと比較するように構成された処理部と、
前記標本の画像上におけるそれぞれの色素の分布を標示して対応する分子種の量の決定をしやすくするために前記最適な組み合わせから決まる各色素の前記正規化されたＲＧＢトリプレットから該標本の画像に対応する人為画像を形成するように構成された処理部と
を備えたコンピューターデバイスを備えるシステム。
【請求項８３】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に、
前記複数の色素の各色素に対応表を作成し、
前記複数の色素の色素空間表現を構成するために該複数の色素の対応表を直交的に加算するように構成するものである、
請求項８２に記載のシステム。
【請求項８４】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成するように構成されており、その作成手続において、
それぞれの色素で処理が施されている標本の複数のピクセルからなる各カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するためにそれぞれの処理済み標本の画像から各ピクセルにＲＧＢ色空間内の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおけるそれぞれの処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループ毎にそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルについて各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求めて、和を求めた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化することと、
各色素にそれぞれの対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることを実行することと
を含むことを特徴とする請求項８３に記載のシステム。
【請求項８５】
ＲＧＢ構成スキャナとＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡の少なくとも１つを備えており前記コンピューターデバイスと連動して動作可能で各それぞれの標本の拡大デジタル画像を取り込むことができるように構成されたカラー画像取込装置を更に備える、請求項８３に記載のシステム。
【請求項８６】
前記コンピューターデバイスは、前記カラー画像取込装置に対しそれぞれの処理済み標本のカラー画像を取り込むよう指図するように構成された処理部を更に備える、請求項８５に記載のシステム。
【請求項８７】
前記コンピューターデバイスは、ある色素の前記対応表の中にある透過率増分値に対応する前記正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにその近似の透過率を決定するように構成された処理部を更に備える、請求項８４に記載のシステム。
【請求項８８】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定するための前記処理部は更に、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間するように構成されている、請求項８７に記載のシステム。
【請求項８９】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に、グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たせないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを無意味なものとして切り捨てるように構成されている請求項８４に記載のシステム。
【請求項９０】
前記コンピューターデバイスは、それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を提供するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項８４に記載のシステム。
【請求項９１】
前記コンピューターデバイスは、前記複数の色素の組み合わせについての３次元表現を取得するためにＲＧＢ色空間内に該複数の色素の各色素に前記画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項８４に記載のシステム。
【請求項９２】
前記コンピューターデバイスは、ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項８４に記載のシステム。
【請求項９３】
前記コンピューターデバイスは、前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項８４に記載のシステム。
【請求項９４】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に、ランバート・ベールの法則に基づいて前記複数の色素の対応表を直和するように構成されている、請求項８３に記載のシステム。
【請求項９５】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に、それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルの透過率に対応する光学密度を決定するように構成されており、その光学密度を決定する手続においては前記対応表を直和するときにそれぞれのＲＧＢトリプレットの光学密度はランバート・ベールの法則に基づいて加算される、請求項８３に記載のシステム。
【請求項９６】
前記コンピューターデバイスは、前記複数の色素の色素空間表現を色素数に応じた多次元スケール上にプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項８２に記載のシステム。
【請求項９７】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に、前記複数の色素についての複数の合成ＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に分布する組み合わされた複数の色素についての合成対応表を作成するために、前記複数の色素の対応表を直和するように構成されている、請求項８３に記載のシステム。
【請求項９８】
前記コンピューターデバイスは、前記標本の画像の各ピクセルと前記複数の色素の組み合わせに対する前記参照モデルとの間の誤差をそれぞれのピクセルと該参照モデルとの間の最小ユークリッド距離として決定するように構成された処理部を更に備える、請求項８２に記載のシステム。
【請求項９９】
前記コンピューターデバイスは、前記参照モデルからのどんな偏差も見つけ出すために前記画像上のそれぞれのピクセルの誤差をプロットするように構成された処理部を更に備える、請求項９８に記載のシステム。
【請求項１００】
前記コンピューターデバイスは、前記画像の中に対応するピクセルによって画定されるオブジェクトを識別し、該オブジェクトが前記複数の色素の組み合わせで処理されているかどうかの判定の目安とするために該オブジェクトを構成するピクセルに対する誤差を統合するように構成された処理部を更に備える、請求項９８に記載のシステム。
【請求項１０１】
前記処理済み画像の各ピクセルを前記参照モデルと比較するための前記処理部は、更に、それぞれの色素の前記対応表内にある正規化されたＲＧＢトリプレットについて、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルのいずれかのチャネルにおいてその透過率が観察に基づくＲＧＢトリプレットの対応するチャネルにおける透過率を下回るものについてはどの正規化されたＲＧＢトリプレットも無視するように構成されている、請求項８２に記載のシステム。
【請求項１０２】
前記カラー画像取込装置と前記コンピューターデバイスは、更に、協働して色収差補正されたビデオ顕微鏡システムを形成するように構成されている、請求項８５に記載のシステム。
【請求項１０３】
前記標本を照明するように構成された光源を更に備える請求項８４に記載のシステム。
【請求項１０４】
前記光源は更に、ケーラー照明環境のもとに前記標本を照明するように構成されている、請求項１０３に記載のシステム。
【請求項１０５】
色素空間表現を構成するための前記処理部は、更に、赤色チャネル、緑色チャネル及び青色チャネルの各チャネルに前記標本を透過した光の透光度の測定を指図するように構成されていることを特徴とする請求項８４に記載のシステム。
【請求項１０６】
標本内の分子種を標示する色素をその色素によって処理が施されている標本の画像からモデリングすることが可能である、コンピューター上で実行可能なコンピューターソフトウェアプログラム製品であって、
色素処理が施されている標本の複数のピクセルからなるカラー画像から、その画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するために各ピクセルにＲＧＢ色空間の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルに前記処理済み標本の透過率を決定することが可能な実行可能部と、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることが可能な実行可能部と、
各グループにおいてそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、得られた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレット数で割ることによって正規化することが可能な実行可能部と、
当該色素に対する対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が漸増する方式で表にまとめることが可能な実行可能部と
を備えるコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１０７】
ＲＧＢ構成スキャナとＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡の少なくとも１つを備えたカラー画像取込装置に対し色素処理が施されている標本の拡大デジタル画像を取り込むよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１０８】
前記対応表の中にある透過率増分値において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに近似の透過率を決定することが可能な実行可能部を更に備える請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１０９】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定するための前記実行可能部は更に、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間することが可能である、請求項１０８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１０】
前記ＲＧＢトリプレットをグループ分けするための前記実行可能部は、更に、グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たせないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを重要でないものとして切り捨てることが可能である請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１１】
それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を提供するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１２】
ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１３】
前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１４】
前記カラー画像取込装置と前記コンピューターデバイスに対し協働して色収差補正されたビデオ顕微鏡システムを形成するよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１０７に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１５】
前記処理済み標本の透過率を決定することが可能な実行可能部は、更に、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに該標本を透過した光の透光度の測定を指図することが可能である請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１６】
光源に対しケーラー照明環境のもとに前記標本を照明するよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１０６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１７】
複数の標本の各標本は対応する複数の色素のそれぞれ異なる色素によって処理されており、これら複数の色素をその対応する複数の標本から各標本の画像を使用してモデリングすることが可能である、コンピューター上で実行可能なコンピューターソフトウェアプログラム製品であって、
前記複数の色素の各色素に、ＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡とＲＧＢ構成スキャナの少なくとも１つを備えた画像取込装置によって取り込まれたそれぞれの標本の拡大デジタル画像から、それぞれの対応表を作成することが可能な実行可能部と、
前記複数の色素の各色素に１次元を有し該複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する色素空間表現を構成するために該複数の色素のそれぞれの対応表を直和することが可能な実行可能部と
を備えるコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１８】
前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成するための前記実行可能部は更に、
それぞれの色素で処理が施されている標本の複数のピクセルからなる各カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するためにそれぞれの処理済み標本の画像から各ピクセルにＲＧＢ色空間内の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおいてそれぞれの処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループにそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルについて各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和を求められた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化することと、
各色素にそれぞれの対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることが可能である、請求項１１７に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１１９】
ＲＧＢ構成スキャナとＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡の少なくとも１つを備えたカラー画像取込装置に対し、各それぞれの標本の拡大デジタル画像を取り込むよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２０】
前記対応表の中にある透過率増分値において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに近似の透過率を決定することが可能な実行可能部を更に備える請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２１】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定するための前記実行可能部は更に、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間することが可能である、請求項１２０に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２２】
前記複数の色素の各色素に対応表を作成するための前記実行可能部は、更に、グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たせないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを重要でないものとして切り捨てることが可能である、請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２３】
それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２４】
前記複数の色素の組み合わせについての３次元表現を提供するためにＲＧＢ色空間内における該複数の色素の各色素に前記画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備えることを特徴とする請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２５】
ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内において前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２６】
前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２７】
前記複数の色素のそれぞれの対応表を直交的に加算するための前記実行可能部は更に、ランバート・ベールの法則に基づいて該複数の色素の対応表を直交的に加算することが可能である、ことを特徴とする請求項１１７に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２８】
前記複数の色素の色素空間表現を色素数に応じた多次元スケール上にプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１１７に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１２９】
前記複数の色素のそれぞれの対応表を直交的に加算するための前記実行可能部は、更に、前記複数の色素についての複数の合成ＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に分布する組み合わされた複数の色素についての合成対応表を作成するために前記複数の色素の対応表を直和することが可能である、請求項１１７に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３０】
前記カラー画像取込装置と前記コンピューターデバイスに対し協働して色収差補正されたビデオ顕微鏡システムを形成するよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１１９に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３１】
前記複数の色素のそれぞれの対応表を直交的に加算するための前記実行可能部は、更に、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに前記標本を透過した光の透光度の測定を指図することが可能である、請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３２】
光源に対しケーラー照明環境のもとに前記標本を照明するよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１１８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３３】
少なくとも１つの分子種が標本を構成しており、各分子種はそれぞれの色素によって標示される該少なくとも１つの分子種の量をカラー画像取込装置によって取り込まれた前記標本の画像から決定することが可能である、コンピューター上で実行可能なコンピューターソフトウェアプログラム製品であって、
各色素に複数の正規化されたＲＧＢトリプレットからなるそれぞれの対応する対応表を有する複数の色素についての表現であって各色素に１次元を有しかつ該複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する色素空間表現を構成することが可能な実行可能部と、
前記標本は前記複数の色素の組み合わせによって処理されており、該標本の画像の各ピクセルはそれぞれのＲＧＢトリプレットによって特徴付けられるカラーを有するものであって、こうしたそれぞれのピクセルのカラーを構成する色素のそれぞれの対応表から前記正規化されたＲＧＢトリプレットの最適な組み合わせであって該組み合わせの正規化されたＲＧＢトリプレットはそれぞれの色素に応じて特定可能なものを決定するために、前記標本の画像の各ピクセルを前記複数の色素の組み合わせの前記参照モデルと比較することが可能な実行可能部と、
前記標本の画像上におけるそれぞれの色素の分布を標示して対応する分子種の量の決定をしやすくするために前記最適な組み合わせから決まる各色素の前記正規化されたＲＧＢトリプレットから該標本の画像に対応する人為画像を形成することが可能な実行可能部と
を備えるコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３４】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、
前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成し、
前記複数の色素の色素空間表現を構成するために該複数の色素のそれぞれの対応表を直交的に加算することが可能である請求項１３３に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３５】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、前記複数の色素の各色素にそれぞれの対応表を作成することが可能であり、その作成手続は、
それぞれの色素で処理が施されている標本の複数のピクセルからなる各カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するためにそれぞれの処理済み標本の画像から各ピクセルにＲＧＢ色空間内の赤色（Ｒ）チャネル、緑色（Ｇ）チャネル、及び青色（Ｂ）チャネルの各チャネルにおけるそれぞれの処理済み標本の透過率を決定することと、
それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてＲＧＢトリプレットをグループ分けすることと、
各グループ毎にそれぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために各グループのＲＧＢトリプレットを赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルについて各ＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和を求めた透過率のそれぞれをそれぞれのグループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化することと、
各色素にそれぞれの対応表を作成するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを各正規化されたＲＧＢトリプレット毎の最小透過率に応じて透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめることによって実行されることと
を含むものである、請求項１３４に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３６】
ＲＧＢカメラと連動して動作可能な顕微鏡とＲＧＢ構成スキャナの少なくとも１つを備えたカラー画像取込装置に対し、それぞれの標本の拡大デジタル画像を取り込むよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３７】
ある色素の前記対応表の中にある透過率増分値に対応する前記正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないときにはその透過率増分値に対する近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに近似の透過率を決定することが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３８】
前記近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを決定するための前記実行可能部は更に、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しない透過率増分値に関して前記対応表の中でそれより高い透過率増分値とそれより低い透過率増分値の両方において対応する正規化されたＲＧＢトリプレットを有する参照透過率増分値を特定し、続いて、対応する正規化されたＲＧＢトリプレットが存在しないその透過率増分値に対して近似の正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために前記参照透過率増分値の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルのそれぞれの透過率の間を補間することが可能である、請求項１３７に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１３９】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、グループ内のＲＧＢトリプレット数について重要度閾値を設定し、該重要度閾値を満たせないどのグループに対してもそのようなグループに属するＲＧＢトリプレットを重要でないものとして切り捨てることが可能である、請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４０】
それぞれの色素についての３次元ＲＧＢ表現を構成するためにＲＧＢ色空間内に前記カラー画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４１】
前記複数の色素の組み合わせについての３次元表現を構成するために、ＲＧＢ色空間内に該複数の色素の各色素に前記画像の各ピクセルのＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４２】
ＲＧＢ色空間内を走るそれぞれの色素の特性ＲＧＢ経路を取得するために該ＲＧＢ色空間内に前記正規化されたＲＧＢトリプレットをプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４３】
前記対応表をグラフとして表現するために前記正規化されたＲＧＢトリプレットを１次元スケール上にプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４４】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、ランバート・ベールの法則に基づいて前記複数の色素の対応表を直交的に加算することが可能である、請求項１３４に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４５】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、それぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルの透過率に対応する光学密度を決定することが可能であり、その光学密度を決定する手続においては、前記対応表を直和するときにそれぞれのＲＧＢトリプレットの光学密度は、ランバート・ベールの法則に基づいて加算される、請求項１３４に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４６】
前記複数の色素の色素空間表現を色素数に応じた多次元スケール上にプロットすることが可能な実行可能部を更に備える、請求項１３３に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４７】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、前記複数の色素についての複数の合成ＲＧＢトリプレットが透過率０％乃至１００％の間に分布する組み合わされた複数の色素についての合成対応表を作成するために前記複数の色素の対応表を直交的に加算することが可能である請求項１３４に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４８】
前記標本の画像の各ピクセルと前記複数の色素の組み合わせに対する前記参照モデルとの間の誤差をそれぞれのピクセルと該参照モデルとの間の最小ユークリッド距離として決定することが可能な実行可能部を更に備える請求項１３３に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１４９】
前記参照モデルからのどんな偏差も見つけ出すために前記画像上のそれぞれのピクセルの誤差をプロットすることが可能な実行可能部を更に備える請求項１４８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１５０】
前記画像の中に対応するピクセルによって画定されるオブジェクトを識別し、該オブジェクトが前記複数の色素の組み合わせで処理されているかどうかの判定の目安とするために該オブジェクトを構成するピクセルに対する誤差を統合することが可能な実行可能部を更に備える請求項１４８に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１５１】
前記標本の画像の各ピクセルを前記参照モデルと比較するための前記実行可能部は更に、それぞれの色素の前記対応表内にある正規化されたＲＧＢトリプレットについて、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルのいずれかのチャネルにおいてその透過率が観察に基づくＲＧＢトリプレットの対応するチャネルにおける透過率を下回るものについてはどの正規化されたＲＧＢトリプレットも無視することが可能である、請求項１３３に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１５２】
前記カラー画像取込装置と前記コンピューターデバイスに対し協働して色収差補正されたビデオ顕微鏡システムを形成するよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１３６に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１５３】
光源に対しケーラー照明環境のもとに前記標本を照明するよう指図することが可能な実行可能部を更に備える請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【請求項１５４】
色素空間表現を構成するための前記実行可能部は、更に、赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルに前記標本を透過した光の透光度の測定を指図することが可能である、請求項１３５に記載のコンピューターソフトウェアプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像解析技術、特に、細胞生物学や病理学において利用される定量的ビデオ顕微鏡法とそれに関連するシステム及びコンピューターソフトウェアプログラム製品に関する。
【背景技術】
【０００２】
顕微鏡画像の有効な解析技術は細胞生物学や病理学において、特に、例えば遺伝子またはメッセンジャーＲＮＡといった遺伝物質の検出定量化、あるいは、例えば遺伝子増幅、遺伝子欠失（gene deletion）、遺伝子突然変異（gene mutation）、メッセンジャーＲＮＡ分子の定量化、もしくはタンパク質発現解析を用いたその遺伝情報の表現にとって、不可欠である。１つの細胞は、通常、対立遺伝子（allele）とも呼ばれる同じ遺伝子の２つの複製を持つが、遺伝子増幅にはその１つの細胞の中の同じ遺伝子の極めて多くの複製が現れる。遺伝子欠失とは、１つの細胞の中にある遺伝子の複製が２つ未満しか見出せないことを指す。遺伝子突然変異とは不完全または非機能的な遺伝子の存在を指す。メッセンジャーＲＮＡ（ｍＲＮＡ）は、遺伝子読み出し過程において合成されてタンパク質合成のテンプレートの役割を果たす、遺伝情報を伝達する分子を指す。タンパク質発現とは、細胞によってある所与のタンパク質が生成されることを指す。タンパク質発現過程から決定されるその所与のタンパク質の遺伝子コード化が強められたり、あるいは遺伝子またはｍＲＮＡの複製が過剰に存在する場合は、タンパク質は過剰発現することがある。逆に、遺伝子のコード化が抑えられたり、あるいは存在すらしない場合、タンパク質は発現不足あるいは発現しないことがある。
【０００３】
正常な細胞の振る舞いは、多数のタンパク質、ｍＲＮＡ、及び遺伝子を含む分子的メカニズムによって正確にコントロールされている。遺伝子増幅、遺伝子欠失、及び遺伝子突然変異は、異常なタンパク質発現を通じて細胞の異常な振る舞いにおいて大きな役割を果たすことが知られている。関心のある細胞の振る舞いの範囲の中には、例えば細胞の増殖または分化の制御と並ぶ多様な振る舞いが含まれる。従って、遺伝子の増殖、欠失、及び突然変位、ｍＲＮＡの定量化、あるいはタンパク質発現の解析における有効な検出定量化は研究、診断、及び予後診断の有用なツールを発展させるのに必要である。
【０００４】
遺伝子の増殖、欠失、及び突然変位、ｍＲＮＡの定量化、あるいはタンパク質発現の解析における検出定量化に向けられた多数の実験技術が存在する。例えば、こうした技術として、ウェスタンブロット（western blot）、ノーザンブロット(northern blot)、及びサザンブロット (southern blot)、ＰＣＲ（polymerase chain reaction：ポリメラーゼ連鎖反応）、ＥＬＩＳＡ（enzyme-linked immunoseparation assay：免疫化学検査）、及びＣＧＨ（comparative genomic hybridization）技術が挙げられる。しかしながら、顕微鏡が日常的に利用されるのは、顕微鏡は細胞あるいは細胞以下（亜細胞）のレベルにおける迅速な検査を比較的低コストで手早く実施することが可能な情報提供技術であるからである。
【０００５】
顕微鏡が実験技術として選ばれると、生体標本は最初に特異的検出（specific detection）とレベレーション調製（revelation preparations）を受けなければならない。標本が調製されると、専門家は一般的に、定性的な観察では顕微鏡だけを用いて、あるいは定量的で一般的に画一化された観察ではカメラとコンピューターに繋がった顕微鏡を用いて、その標本を解析する。状況によっては、顕微鏡は解析が完全に自動的に行われるように構成されることができる。このとき、顕微鏡は、電動ステージ及びオートフォーカス、電動対物レンズ交換装置（motorized objective changers）、自動光度制御装置（automatic light intensity controls）などを用いて自動化される。
【０００６】
標本を検出するための調製には、顕微鏡イメージング解析に適した例えばハイブリダイゼーションベース及び免疫標識ベースの調製技術といった、様々なタイプの調製技術が含まれる。こうした検出技術は、例えば蛍光ベース及び可視カラー反応ベースの技術といった、適切なレベレーション技術と結び付けられる。
【０００７】
ＩＳＨ（In Situ Hybridization）法とＦＩＳＨ（Fluorescent In Situ Hybridization）法は例えば遺伝情報増幅及び変異解析における検出定量化に使用される検出及びレベレーションの技術である。ＩＳＨとＦＩＳＨは共に組織または細胞の標本に適用することができる。これらの技術は特異的な相補的プローブを対応する正確な配列を認識するために使用する。使用される技術に応じて、この特異的プローブは比色（ｃＩＳＨ）マーカーまたは蛍光（ＦＩＳＨ）マーカーを含む場合があり、その場合標本はそれぞれ透過顕微鏡または蛍光顕微鏡を使用して解析される。比色マーカーまたは蛍光マーカーはユーザの目的に依存し、各タイプのマーカーは特定の場合にその他のものと比べて利点を有する。
【０００８】
タンパク質発現解析においては、例えば免疫組織化学（ＩＨＣ（immunohistochemistry））及び免疫細胞化学（ＩＣＣ（immunocytochemistry ））技術が使用されることがある。ＩＨＣは組織断面に免疫化学（immunochemistry）を適用することであり、一方、ＩＣＣは培養された細胞または組織インプリントに、それらが例えば体液ベースの調製といった特異的細胞学的調製を受けた後に、免疫化学を適用することである。免疫化学は特異抗体を使用することに基づく一群の技術で、抗体は細胞内部または細胞表面上にある目標分子に特異的に使用される。抗体は、目標分子に遭遇すると生化学反応を受けて結果的に色が変化するマーカーを一般に含む。場合によっては、マーカー染色を含む二次抗体が特異的な一次マーカーの適用後に生じる特定のプロトコルに組み込まれる。
【０００９】
ハイブリダイゼーション及び免疫標識観察の双方において、異なる色の色原体（chromogens）が異なるマーカーを区別するために使用される。しかしながら、観察に使用されることがある最大数のマーカーはいくつかのファクターによって制限される。例えば、それぞれのマーカーを示すために使用される色のスペクトル的重なりが制限要因になることがあり、それは、色素は可視スペクトルの大部分を吸収することができるからである。従って、観察に含まれる色素の数が多くなるほど、スペクトル的重なりのリスクは高まる。さらには、取込デバイスのスペクトル解像度が制限要因になることができ、デバイスが検出可能な最小限の色ずれが議論されなければならない。
【００１０】
さらに、ＩＳＨにおける化学と並んで免疫化学は、マーカーの定量化が遂行されなければならないときには感度が乏しいと一般的に考えられる。しかしながら、これらの技術の定量化精度はいくつかのファクターに依存する場合がある。例えば、使用されるタイプの反応は技術の精度にある役割を果たすことがあるが、これはリガンドの濃度と免疫化学的な染色反応の度合いの間の線形関係が反応タイプに強く依存することによる。例えば、特に、ＰＡＰ法（peroxidase/anti-peroxidase）は、ビオチン・アビジン（biotin-avidin）法よりも線形的である場合がある。マーカーの細胞内局在性も精度に影響することがある。その場合、例えば、細胞膜または細胞核用マーカーが空間的に重なる場合、結果として生じる色はそれぞれの色の混合色である。このため、対応する定量化は主観的なので、決定精度は影響を受けることがある。さらに、例えば既知の特徴を持つ細胞、与えられた濃度のマーカーを持つゲルなどといった較正標準（calibration standard）は、高度な解析モデルが新しい異なった場合に適用されるところで必要とされる場合がある。較正標準を組み込んだ染色キットは一般的に利用可能である。しかしながら、較正標準は、標準に照らして一定の特徴を呈することが知られており、かつ異なる性質の標本に適用されたときに有用性が制限されることがある、特定の細胞または特定のタイプの構造といった、特定の標本にのみ適用可能である。
【００１１】
全体として、上述の「比色（colorimetric）」観察は色に関する標本解析情報を提供し、その情報の処理と定量化を円滑にして、診断または特定の場合の予後診断の助けになる。例として、ＨＥＲ２タンパク質発現および／または遺伝子増幅の検出定量化は定量顕微鏡法において使用される異なるアプローチによって評価されることがある。ＨＥＲ２は、転移性乳癌における診断及び予後診断の重要性を有することが示されている細胞膜タンパク質である。ＨＥＲ２陽性患者はハーセプチン（Herceptin）（登録商標）含む治療薬（ジェネンテック（Genentech）社によって開発されたターゲット治療薬）がより有効であることが示されたので、転移性乳癌のＨＥＲ２進行状況の確定は、適切な治療プロトコルの選択において最重要であることが明らかになっている。ＨＥＲ２進行状況の確定はハイブリダイゼーション（ＦＩＳＨ、ＩＳＨ）または免疫標識（ＩＨＣ）技術のいずれかが施される標本の観察に基づいてきた。
【００１２】
こうした観察においては、例えばヴィシス（Vysis）社によって製造されたパスビジョン（PathVysion）（登録商標）といったＦＤＡが認可したキットでＦＩＳＨを使用するには、あらゆる細胞に存在するＨＥＲ２遺伝子の複製の数を計数するための画像解析プロトコルが必要である。正常なケースでは、遺伝子の２つの複製が各細胞に見出されるが、異常なケースでは、ある１つの細胞に遺伝子の４つ以上の複製が存在することは遺伝子の増幅が起こっていることを示している。代わりに、例えばダコ（Dako）社によって製造されたハーセプテスト（Herceptest）（登録商標）といったＦＤＡが認可したキットでＩＨＣを使用するには、ＨＥＲ２特異的細胞膜染色の強度と局在性に応じてケースを４つのカテゴリに分類する画像解析プロトコルが必要である。現在の観察が示すところでは、これら２つの検査技術（ハイブリダイゼーションと免疫標識）は相補的であり、組み合わされたときに腫瘍特異型診断において病理学者の助けになる。
【００１３】
しかしながら、こうした比色観察には多大な標本調製とプロシージャ制御が必要となる。このため、適合した染色プロトコルを取り決める際には、各標本の染色が、画像取込処理デバイスに使用される特定のモデルにマッチして集められた情報から有用で正確な結果が得られることを検証することができることが重要である。そうでなければ、標本調製段階から再び解析が繰り返されなければならず、そのために、結果としてコストと時間がかかるプロセスになる。
【００１４】
画像の取込とその処理に基づく一般的な顕微鏡デバイスでは、解析に先だって、最初に標本の拡大画像がカメラを用いて取り込まれデジタル化されなければならない。さらに、標本のカラー特性を活かすために、マルチスペクトル画像取込装置とそれに関連するマルチスペクトルイメージング方法が開発されている。ここでのこうしたマルチスペクトルイメージングは一般的には異なるスペクトル帯域におけるシーンのマルチ画像を取得することを対象としている。特にＣＣＤ（charge coupled device）デジタルカメラが光または蛍光定量顕微鏡のいずれかにおいて使用される。そのため分光光度計を除いては、２つの異なる技術がこうした比色顕微鏡観察を実行するために一般に使用される。１つの技術として、白黒（ＢＷ（black and white））ＣＣＤカメラが使用されることがある。こうした場合、解析される標本の染色に特有な波長を持つ単色光に対応して、標本のグレイ階調画像が得られる。この特定波長の光は、特定の狭帯域フィルタで白色光源光を濾光することによって、あるいは光源の波長を手動制御または電子制御のいずれかを使用して直接制御することによって得られる。そのためこの技術を使用すると、光源またはフィルタがあらゆる標本染色もしくはあらゆる異なる波長に対して選ばれなければならないので、色数が増加するにともなって解析時間が増大する。よって、異なる波長での標本のスペクトル応答を示す、標本の多くの異なる画像は、解析の便宜のために順次個別に取り込まれなければならない。複数の視界または視野が解析されなければならないときには、一般的なプロトコルとして、処理時間を節約するために手順をバッチ・モードで自動化する。
【００１５】
第２の技術によれば、カラーＣＣＤデジタルカメラが使用されるが、この場合、標本の３つのグレー階調画像が同時に取り込まれてデジタル化される。各グレー階調画像はカラーＣＣＤカメラの赤色、緑色、青色（ＲＧＢ）にそれぞれ対応する。次に画像はＲＧＢ立方体の特定の領域に位置するピクセルに解析を制限することによってＲＧＢ空間において直接解析されるが、この特定の領域は対応するトレーニングデータベースからのピクセルも含む。代わりに、画像は、例えばＨＬＳ（Hue, Luminance or Saturation）空間といったＣＩＥ（International Commission on Illumination）によって定められた多くの色空間の１つにおいてＲＧＢ色空間の数学的変換が実行された後に解析される。代わりに、一部のカメラ製造業者は、特定のターゲッティング波長用の狭帯域フィルタが通常のＲＧＢフィルタと置き換わった特定のＣＣＤカメラを製造している。こうした場合において、このカメラではあるシーンの３つのスペクトル成分の高速画像取込を並行して行うことができる。しかしながら、このように修正されたカメラは特定のスペクトル解析パラメータに制約されることがある。というのは、フィルタは交換することができず、それ故に標本に使用される染色の独特な組み合わせに対処することができるようになっていないからである。従って、この第２の技術は一般的には、関心のある（分子）種と標本の他の部分との間のコントラストの検出、あるいは狭帯域上での標本の解析に基づくものである。
【００１６】
しかしながら、調製済の標本の比色分析に使用される技術は、例えばスペクトル的重なり、細胞膜、細胞質、細胞核のマーカーの空間的重なりに帰因する色の混合、光路に関する色収差、取込デバイスの限られたスペクトル解像度、較正の特殊性、検出定量化プロセスの主観性、及びヒトオペレータ間の非一貫性などのいくつかの要因のために、関心のある（分子）種の検出定量化における効果が制限される。比色分析技術の画像処理部分は従来的には、調製済の標本内のコントラストの主観的検出あるいは光源またはフィルタの組み合わせを使用した光の様々な特定波長での標本の手間のかかる多量な解析に向けられてきた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
こうしたことから、従来の解析技術に見られる検出定量化の限界を克服する、より単純かつより有効な比色分析技術が必要である。こうした技術は、標本解析における主観性と非一貫性を減らし、標本についての必要な解析情報からなるより高品質なデータを提供することも可能でなければならない。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は上記及び他の必要性を満足する色素をモデリングする方法を提供する。第一に、ある色素で処理されている標本の透過率がその処理済み標本のカラー画像から決定される。この画像は複数のピクセルから成り、各ピクセルにＲＧＢトリプレットを形成するためにＲＧＢ色空間の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにそして画像の各ピクセルに透過率が決定される。続いてＲＧＢトリプレットはそれぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてグループ分けされる。次にＲＧＢトリプレットの各グループは、それぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために、それぞれのグループにおいて赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにＲＧＢトリプレットの透過率を総和して、総和して得られた透過率の各値を各グループ毎のＲＧＢトリプレット数で割ることによって正規化される。正規化されたＲＧＢトリプレットは当の色素に対する対応表（correspondence table）を作成するために、それぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットの最小透過率に応じて、透過率０％乃至１００％の間で透過率が漸増する方式で表にまとめられる。
【００１９】
本発明のもう１つの有利な特徴として、ビデオ顕微鏡システムにおける、複数の色素の組み合わせをモデリングする方法が提供される。第一に、複数の色素の各色素にそれぞれの対応表が作成される。特に、それぞれの色素で処理されている標本の透過率はそれぞれの処理済み標本のカラー画像から決定される。各画像は複数のピクセルから成り、各色素に各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するためにＲＧＢ色空間中の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにそして画像の各ピクセルにそれぞれの標本の透過率が決定される。続いてＲＧＢトリプレットはそれぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてグループ分けされる。次に、ＲＧＢトリプレットの各グループは、それぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために、それぞれのグループにおいて赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルについてＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和を求められた透過率のそれぞれを各グループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化する。続いて、正規化されたＲＧＢトリプレットはそれぞれの色素に対する対応表を作成するために、それぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットの最小透過率に応じて、透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめられる。各対応表が求まると、複数の色素に対する色素空間表現（dye space representation）を構成するために複数の色素の対応表は直交的に加算される（orthogonaly added）。この色素空間表現は各色素に１次元を有し、複数の色素の組み合わせに対する参照モデル（reference model）を提供する。
【００２０】
本発明のさらにもう１つの有利な特徴として、少なくとも１つの分子種が標本を構成しておりそれぞれの分子種はそれぞれの色素によって標示されるこの少なくとも１つの分子種の量をカラー画像取込装置によって取り込まれた前記標本の画像から決定する方法が提供される。第一に、各色素に複数の正規化されたＲＧＢトリプレットからなるそれぞれの対応する対応表を有する複数の色素の色素空間表現が構成される。色素の対応表を作成するために、それぞれの色素で処理されている標本の透過率がそれぞれの処理済み標本のカラー画像から決定される。各画像は複数のピクセルから成り、各色素に各ピクセルのＲＧＢトリプレットを形成するためにＲＧＢ色空間中の赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルについて、そして画像の各ピクセルについてそれぞれの標本の透過率が決定される。続いてＲＧＢトリプレットはそれぞれのＲＧＢトリプレットの赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルにおける透過率の最小透過率に応じてグループ分けされる。次にＲＧＢトリプレットの各グループは、それぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットを形成するために、それぞれのグループにおいて赤色チャネル、緑色チャネル、及び青色チャネルの各チャネルにおけるＲＧＢトリプレットの透過率の和を求め、和を求められた透過率のそれぞれを各グループのＲＧＢトリプレットの数で割ることによって正規化される。続いて、正規化されたＲＧＢトリプレットはそれぞれの色素に対する対応表を作成するために、それぞれの正規化されたＲＧＢトリプレットの最小透過率に応じて、透過率０％乃至１００％の間で透過率が広がるようにして表にまとめられる。各対応表が求まると、複数の色素に対する色素空間表現を構成するために複数の色素の対応表は直和される。この色素空間表現は各色素に１次元を有し、複数の色素の組み合わせに対する参照モデルを提供する。
【００２１】
色素空間表現が構成された後、標本の画像の各ピクセルは複数の色素の組み合わせのモデルと比較されるが、このときその標本はその複数の色素の組み合わせによって処理されており、そして各ピクセルはＲＧＢトリプレットで特徴付けられるカラーを有する。この比較の結果から、正規化されたＲＧＢトリプレットの最適な組み合わせが、それぞれのピクセルのカラーを構成する色素のそれぞれの対応表から決定される。この最適な組み合わせの正規化されたＲＧＢトリプレットは、それぞれの色素毎に特定可能である。標本画像に対応する標本の人為画像を、最適な組み合わせから決定される各色素の正規化されたＲＧＢトリプレットから形成することができる。従って人為画像は標本画像上のそれぞれの色素の分布を示すものであり、対応する分子種の量の決定を容易にする。
【００２２】
ここに開示される方法から、当業者であれば、本発明の他の有利な特徴として、こうした方法を実行し遂行することが可能なビデオ顕微鏡システムとそれに関連するソフトウェアプログラム製品が提供されることは理解されよう。例えば、ビデオ顕微鏡システムは、標本の拡大デジタル画像を取り込むことが可能なカラー画像取込装置と、取り込まれた画像を処理するための、前記画像取込装置と連動して動作可能なコンピューターデバイスと、を備えることがある。画像取込装置によって画像が取り込まれると、エンプティフィールド（白色）レファレンスとブラックフィールドイメージに応じてバランスが整えられるとともに正規化され、場合によってはシェーディング（shading）が補正されることがある。画像は、個々の色素が解析され、様々なプロトコルが実行され、そしてそれらのプロトコルに基づいて染色された組織標本がここに述べられる方法に基づくシステムによって評価される前に、チャネル１つ１つについて色収差が補正されることもある。それ故に、こうしたシステムのコンピューターデバイスは、取り込まれた画像の適切な解析と、その解析結果から抽出されたデータの処理と保存、そしてシステムによって利用される様々な画像の画像処理と再生を順次実行するように構成された１つ以上の処理部を備える場合がある。さらに、当業者であれば分かるように、関連するコンピューターソフトウェアプログラム製品がこうしたコンピューターデバイス上で実行することができるように構成され、ここに述べられる方法論を実現することが可能な１つ以上の実行可能部を備えることがある。
【００２３】
しかしながら、本発明の実施の形態は、ここでは例示的にビデオ顕微鏡システムに関して述べられているが、ここに述べられるコンセプトは顕微鏡システム以外の広範な適用可能性を有してよいことは当業者であれば理解されるであろう。例えば、ここに述べられるコンセプトは、１つ以上のカラー成分からなる未知の標本に関してこうしたカラー成分の分布から有用な情報が収集されるようにこうした１つ以上のカラー成分が別々に特徴付けられることがあるところにも適用可能な場合がある。さらには、本発明の具現化の態様に基づく方法、システム、及びコンピューターソフトウェアプログラム製品は、画像取込装置との関連で記述されるが、こうした記述は本発明の一態様の都合の良い例に対してのみ与えられることは当業者であれば理解されるであろう。例えば、同様な結果は、事前に取り込まれたあるいは別個のシステムの画像取込装置によって取り込まれたデジタル標本画像を受け入れるようシステムが構成されている具現化の態様によって得られることがある。
【００２４】
ここに記述されるこうしたマルチスペクトルイメージング技術が特にカラーイメージングに適合するとき、標本の実質上リアルタイムまたはビデオレートの処理及び視聴が容易になることにも注意する。例えばＲＧＢカラーＣＣＤカメラを使用することによって標本画像の取込と処理の時間がビデオレート、一般的に１フレーム当たり４０ミリ秒、での実行が可能となり、一般に視野（field of view）の取得と処理の時間が１秒を超える従来技術のイメージング技術と比較してかなりの利点が実現され得る。ＲＧＢカメラがシステムによって使用されるところでは、異なるチャネルを通じての画像の取得が同時に実行され、様々な色素の各色素のスペクトル特性を対応付ける（map）ためにＬＵＴ（ルックアップテーブル）を生成することが可能である。このため、こうした能力によって、例えば処理速度が向上し、表示目的のリアルタイム処理が円滑に行われるようになることがある。よって、画像の後験的（a posteriori）評価を実行して各ピクセルに先験的（a priori）に分かっている色素組み合わせの有効性を評価することが可能である。すなわち、ここに詳述される評価は所定のピクセルにおいて測定されたカラー及び光度が先験的に分かっている色素の組み合わせによって正当化されることがあるという点で各ピクセルの信頼度評価も与える。
【００２５】
こうして本発明の上述の具現化の態様は、関心のある（分子）種の有効な検出定量化を実現する調製済み標本に対する比色分析技術であって、例えばスペクトル的重なり、細胞膜と細胞核のマーカーの空間的重なりによるカラー混合、取込デバイスの限られたスペクトル解像度、較正の特殊性、検出定量化プロセスの主観性、そして分析装置のヒューマンオペレータ間の非一貫性といった従来技術の制限要因を克服する技術を構成する。本発明の上述の具現化の態様は更に、調製済み標本内のコントラストの主観的検出あるいは光源とフィルタの組み合わせを使用する光の特定波長における標本の複雑かつ膨大な分析に頼らない画像処理技術を提供する。故に本発明の上述の具現化の態様は、従来技術の検出定量化の限界を克服し、標本解析における主観性と非一貫性を減らすとともに、標本の画像が取り込まれるとすぐにその標本に関する必要な解析情報を、解析を完了するためにその標本を更に検査することなく提供することが可能な、よりシンプルかつより有効な比色分析技術を提供する。これらの利点及び他の利点はここに述べられるように従来技術の比色分析技術を超えるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の最良の態様を詳細に説明する。しかしながら、本発明は、多くの異なった形で実施されることがあり、ここに述べられる態様に限定されるものと解してはならない。むしろこれらの態様は、本開示が周到かつ完全なものとなり、かつ当業者に対して本発明の範囲を十分に明示するものとなるように提供される。図面においては、全体を通じて同一または類似の符号が同一または類似の要素に付される。
【００２７】
おそらく最も急速に肥大化する癌は最近になって新たなマーカーが見つかった皮膚メラノーマ（cutaneous melanoma）であろう。しかしながら、診断及び予後の用途には腫瘍メラニン細胞におけるこのマーカーの活性低下（downregulation）の正確な定量化が必要とされる。このため、マルチスペクトル解析は、ありきたりな明視野顕微鏡法においてこの定量化に取り組むための最も信頼できる比色分析の１つである。従って、ここではマルチスペクトル解析（multispectral analysis）の最適化に専用の技術とその技術のメラノーママーカーの定量化への応用について、それに関連するシステムとコンピューターソフトウェアプログラムと一緒に説明される。とりわけ、本発明はここではメラスタチン（melastatin）マーカー、すなわち有望な皮膚メラノーマ腫瘍マーカーの定量化に適用されるものとして説明される。このように特定用途が例示目的のみのために提示されるが、そのことをもって本発明の適用能力に制約または制限が加えられていると解してはならない。つまり本発明はより一般的に、１つ以上の色素によって染色されここに記述される本発明に基づいて分析される広範囲の標本の定量比色観察に適用することができる。
【００２８】
米国癌学会によれば、皮膚メラノーマの発生率は米国内では他の癌よりも急速に増加している。例えば、２００１年にはメラノーマの新たな症例が約５１，４００件（内２９，０００件は男性、２２，４００件は女性）も存在することになり、これは２０００年と比べて約９％増加することになる。また２００１年には、この調子でいけば米国人のほぼ７１人に１人の割で進行性メラノーマによる生命の危険にさらされることになる。一般に、局在する原発皮膚メラノーマの外科的切除（診断結果の約７５％の占めるＡＪＣＣ（American Joint Committee on Cancer：対癌米国合同委員会）分類のＩ期及びＩＩ期）により多くの患者は回復することがある。さらに、外科的切除を受けた患者の５年以上の全生存率は約８０％であり、このことはＩ期及びＩＩ期の患者の約２０％が皮膚メラノーマと診断された時点で微小転移性病態にあることを示唆している。メラノーマは最も致死率の高い癌の１つである。例えば、１９９６年には、メラノーマは米国における全ての癌関連死亡者数の約２％にも及んだ。目下の所、遠い場所に転移が認められるメラノーマ患者には処置の施しようが無く、こうした患者の平均余命は約６ヶ月たらずである。それ故に、２００１年発行のJ.Clin. Oncol.第１９巻第２号の５６８乃至５７６頁に掲載されたダンカン氏等（Duncan et al.）による論文によれば、進行性転移のリスクの高い患者の早期発見はこの形の癌を管理する上で最も重要な課題の１つである。なお、この論文の内容はここに援用される。
【００２９】
その発現が生体内の攻撃性と相互に関連するメラスタチン（melastatin）と名付けられた新規遺伝子はDifferential ｍＲＮＡ解析を使用して生体内で発散的に転移する可能性のあるマウスＢ１６メラノーマ細胞のサブライン（sublines）で見つかった。ヒトのメラスタチンはクローン化されており、一般にＭＬＳＮ−１で表される。ノーザンブロット解析（Northern blot analysis）はメラニン細胞及びコロイド（眼組織）のみにおけるメラスタチン発現を実証し、他の組織ではメラスタチン発現は検出されなかった。ヒトの皮膚メラニン組織のin situハイブリダイゼーション解析はメラスタチンｍＲＮＡが良性のメラニン細胞性母斑に均一に発現したことを明らかにしたが、原発皮膚メラノーマはメラスタチンＲＮＡの変動的な発現を示した。特に、２０００年発行のHum. Pathol.第３１巻第１１号の１３４６乃至１３５６頁に掲載されたディーズ等（Deeds et al.）による論文によれば、メラスタチン状態は原発腫瘍の厚みと相互に関連した。なお、この論文の内容はここに用いられる。予備データが示唆したところでは、メラスタチン発現はヒトの転移性腫瘍と逆に関連している。しかしながら、最新の結果が示すところによれば、原発皮膚腫瘍におけるメラスタチンｍＲＮＡの活性低下は局在する悪性メラノーマを抱えた患者における転移の予後マーカーであり、それは腫瘍の厚みと他の変数とは無関係である。メラスタチン状態と腫瘍の厚みとは組み合わせて用いられると、進行性転移病の高いリスクにある患者と低いリスクにある患者のサブグループを識別することが可能になる。
【００３０】
米国特許第６，０２５，１３７号明細書はメラスタチン（MelastatinTM）遺伝子と転移性メラノーマに関係しているが、特に、患者組織標本においてメラスタチン（MelastatinTM）を検出してその患者が進行性メラノーマに対するリスクが高いのか低いのかを特定することを対象としている。ルーチンワークにおいてメラスタチン発現（MelastatinTMexpression）を診断マーカーとして使用するには、高い信頼性と低コストでの評価が行われなければならない。スキン標本からの組織材料に対するＩＨＣ及びＩＳＨは低コストでタンパク質発現を定量化するために日常的に使用される一般的に最も都合の良い技術である。従って、本発明の態様は、基準核と見なされる正常なメラニン細胞核（上皮細胞の基底層からのメラニン細胞）と異常なメラニン細胞核（腫瘍巣からのメラニン細胞）の両方におけるメラスタチン染色の定量化を対象としている。こうした定量解析の結果は異常な核内で遺伝子が活性低下しているかあるいは通常的に発現しているかを示すものである。しかしながら、定量解析の効率はメラニン細胞核の切片化を議論し実行しなければならない画像解析法に、プロトコルに使用される特異色素の比色分析と並んで、大きく依存する。
【００３１】
画像解析によって生体標本を評価するためのプラットフォームは、汎用の画像アナライザから、より高度に特化した専用の「病理学用ワークステーション（pathology workstation）」へとますますシフトしてきている。こうしたワークステーションは一般的に、病理学者に可能な最良の結果を決定するために必要な情報を提供するのに必要とされる多くのツールをしばしば組み合わせて、ルーチンワークを円滑にするように設計されている。図１に、本発明の実施の一態様に基づいて、こうしたワークステーションの一例を定量顕微鏡システム１００として示す。システム１００は一般的に、光源２００と拡大対物レンズ２５０を有する顕微鏡１５０と、カメラ３００と、コンピューターデバイス３５０と、カメラ３００とコンピューターデバイス３５０の間を結ぶデータ伝送リンク４００と、を備える。顕微鏡１５０は、例えば独国のツァイス（ZEISS）社が製造する顕微鏡Axioplan（もしくはAxiovert）、あるいは明視野方式光源を有する類似の顕微鏡でよい。カメラ３００は顕微鏡１５０と連動して動作可能であって、一例として、例えばインディアナ州ミシガンシティー（Michigan City, IN）に所在するDageMTI社が製造するモデル番号DC-330EのDage-MTI社製ＲＧＢ・３ＣＣＤカメラまたは類似のＲＧＢカメラといった３ＣＤＤ・ＲＧＢカメラでよい。一般的に、こうしたカメラ３００は画像の取込を円滑に行うための関連するフレームグラバ（図示されていない）も含むが、便宜上ここではカメラ３００とフレームグラバの両方をまとめて「カメラ３００」と呼ぶことにする。場合によっては、カメラ３００と顕微鏡１５０の双方は、例えば３ＣＣＤチップまたはそれに相当するものと制御式光源を有する線形フラットスキャナに置き換わることがある。例えば、ニコン（Nikon）社が製造するモデル番号Super CoolScan 4000 EDのスキャナが低解像度イメージングに使用されることがある。注意として、本発明に必要なシステム１００の異なる構成も考えられるが、本発明はここではカメラ３００及びそれに関連する顕微鏡１５０を使って話を進める。従って、当業者であれば、ここに詳述される本発明を具現化するためのこれらの異なる構成に付随する能力と方法論を理解して、評価するであろう。
【００３２】
カメラ３００は一般的には拡大対物レンズ２５０を通して標本５００の画像４５０を取り込むように構成され（フラットスキャナが使用される場合には画像４５０は内部レンズを通して取り込まれる）、この場合、画像４５０は対応する画像データを有するデジタル画像を更に包含することがある（ここではまとめて「画像４５０」と呼ぶことにする）。画像４５０は一般的には全体として取り込まれ、対応する画像データは視野（field of view）の赤色（Ｒ）チャネル５５０、緑色（Ｇ）チャネル６００、青色（Ｂ）チャネル６５０から構成される。データ伝送リンク４００は画像４５０をコンピューターデバイス３５０に伝送することが出来るように構成され、このときコンピューターデバイス３５０は更に、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルに画像４５０を解析することが出来るように構成される。
【００３３】
本発明の定量ビデオ顕微鏡システム１００は、メラスタチン発現を評価する際には有用な結果を得るために以下詳述するように一定の要件を満たさなければならない。例えば、厚みのある組織標本の染色では染色強度と標本におけるタンパク質濃度との間の関係に非線形性が生じることがある。このような場合、標本の合成光学密度は安定した再現可能な比色分析データを与えることはなく、このため、代替的な手段が講じられなければならない。さらに、３つのクロマジェン（chromagen）、すなわちマーカー（BCIP-NBT）、形態対比染色試薬（Nuclear Fast Red-NFR）、及び自然メラニンといったものが組織標本内に一般的に存在する。３つのクロマジェンは全ていくつかの理由から考慮に入れなければならない。第一に、形態分析とメラニン細胞認識のために対比染色試薬を使用するときに腫瘍マーカーの定量解析を実現するには、マーカーと対比染色試薬の両方を区別して定量するために特異スペクトル解析が必要とされる。さらに、マーカーの後に対比染色試薬が標本に投与されるところでは、そのマーカーによって濃く染色された細胞は対比染色試薬ではそれほど簡単には染色されない。また、メラスタチンは活性低下マーカー（downregulation marker）として使用され、高い背景ノイズのために非特異背景ノイズを、活性低下マーカー特異染色から区別するのはしばしば厄介な問題である。その上、特に強い染色領域においてマーカーを評価する際にはメラニン（褐色）は干渉の潜在原因になることもある。
【００３４】
従って本発明の１つの有利な特徴として、メラスタチン発現のスペクトル解析はプロトコルに使用される各色素のモデルの計算に基づく。既に述べたように、メラスタチン発現には、３つの区別可能なスペクトル成分、すなわち対比染色試薬（ＮＦＲ）、メラスタチンマーカー（ＢＣＩＰ−ＮＢＴ）、自然色素（メラニン）、が一般的には含まれる。従って、最初に異なるスペクトル成分のそれぞれの成分のスペクトル特性が本発明のビデオ顕微鏡システム１００を用いて例えば各色素に１つの組織スライドを使用して別々に調べられる。すなわち、ビデオ顕微鏡システム１００のトレーニング段階において、唯一の色素がシステム１００によって解析されている場合にはその色素はＲＧＢ色空間において均一で、連続的に分布していると見なされる。ある特定の色素に対する組織標本５００が調製されるとすぐに、標本５００の画像４５０が拡大対物レンズ２５０を通じてカメラ３００で取り込まれる。結果としてもたらされるデジタル画像４５０は各ピクセルがＲＧＢトリプレットで特徴付けられるピクセルの２次元（２Ｄ）順序集合である。すなわち、例えば８ビット３ＣＣＤ・ＲＧＢカメラ３００といった８ビットカラー画像取込装置が利用される場合、各ピクセルは標本５００の赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルに測定された光度Ｉまたは透過率によって特徴付けられる。この場合には測定された光は０乃至２５５の範囲内に可能な値を採る。
【００３５】
各色素に組織標本５００の少なくとも１つの画像４５０が取り込まれたら、さらに詳しく後述されるように同じプロトコルに基づいて染色された別個の未知標本について各色素の人為画像が再現されることがある。一般的に、各組織毎の組織標本５００の画像４５０はコンピューターデバイス３５０によってピクセル毎に逐一解析され、ＲＧＢトリプレットの対応するデータセットが提供される。続いて、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルのそれぞれの軸を有しておりまたそれぞれの軸には８ビット画像取込装置３００の０乃至２５５までの値を設定した立方体を構成するＲＧＢ色空間が設定される。その結果、ＲＧＢ色空間内における色素の空間分布を示すためにＲＧＢトリプレットがそのＲＧＢ色区間内にプロットされると、色素は黒色（赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルで透過率０％または無光度）から白色（赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルで透過率１００％またはフル光度）まで通じる特性経路を占めることが見出されている。透過率０％と透過率１００％に相当するＲＧＢ特性はある特定のシステムに対して容易に決定される場合があり、従って一般的に既知の値からなる場合があることに注意する。また、同じ色素で染色された更なる組織標本５００に対して実行される同じ解析によってＲＧＢ色空間（例えば、ＮＦＲについては図１４Ａ、ＢＣＩＰ−ＮＢＴについては図４Ｂを参照）におけるその色素の再現可能なスペクトルパタンが、とりわけ特性経路９４０が、明らかになることも見出されている。こうして、それぞれの色素に対するスペクトルパタンは、色素のＲＧＢ特性をＲＧＢ色空間における０％乃至１００％の透過率で記述するルックアップテーブル（ＬＵＴ：look-up table）とも呼ばれる対応表に保存されることができる。
【００３６】
８ビット画像取込システムにおける色素の典型的な対応表（corrrespondence table）は、例えば２５６行４列と規定されてよく、各列９００は光度または透過率の増分（increment）を表す。第１列から第３列９０５、９１０、９１５は、それぞれ赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０を表し、最後の第４列９２０は、後述されるように指標付け（indexing）のために設けられる。このとき画像４５０のピクセルのそれぞれの対応するＲＧＢトリプレットがこの対応表に入力され、ＲＧＢトリプレットの最小光度または最小透過率に基づいてインデクス付けされる。ここで最小光度は、特定色素の最も吸収する（最小光度または最小透過率）チャネルに対応するものである。さらに、適切なインデクス付きの行９００において対応表に追加される各ＲＧＢトリプレット毎に、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０のそれぞれの光度値が、インデクス付きの行９００に既に挿入されたいずれかのＲＧＢトリプレットのＲＧＢそれぞれの光度値に加えられる。加えて、インデクス付きの行９００に加えられたあらゆるＲＧＢトリプレットについて、対応表の第４列９２０の指標は対応表における同じインデクス付きの行９００によって定まるピクセル数を追跡するために１つ増加される。この手続は例えば図２Ａ乃至図２Ｃに示されているが、この手続は、例えば、各色素に広範かつ正確なスペクトル特性を与えるために各色素に大きな画像集合に適用されることがある。こうして、当該色素についてその画像集合の全てのピクセルが評価され、その結果をそれぞれのピクセルの対応するＲＧＢトリプレットに基づいて対応表に挿入すると対応表が完成する。その後は図３に示されているように、インデクス付きの行９００それぞれに対して、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルの和を求めた光度値（summed intensity value）が対応表第４列９２０の指標値で示されるＲＧＢトリプレット数で割り算されることによって、完成した対応表は正規化される。このようにして、対応表における正規化されたＲＧＢトリプレット９２５、９３０、９３５は特定色素に対するＲＧＢ色空間内を走る代表線（representative line）９４５を構成する（例えば、ＮＦＲについては図４Ａ、ＢＣＩＰ−ＮＢＴについては図４Ｂを参照）。ここで代表線９４５は当該色素の以前決定された特性経路９４０を通って延びる。
【００３７】
正規化されると、インデクス付きの行はそれぞれの行の正規化されたＲＧＢトリプレットを含むことになる。しかしながら場合によっては、例えば対応表のインデクス付きのある行は画像の対応するピクセルによって必ずしも埋められないことがあるので、インデクス付きの行の一部はＲＧＢトリプレットが不在になっていることがある。すなわち、画像のあるピクセルについてはある特定の行に加えられるための基準を満たすＲＧＢトリプレットが全く存在しない場合がある。さらに、場合によっては、画像の表現不足（under-representation）による人為物を削除するために重要度基準（significance criteria）が設定されることがある。例えば、対応表のインデクス付きの行はその行に１０００個以上のピクセルがインデクス付けされる場合にのみ重要だと（意味のあるもの）と見なされることがある。インデクス付きの行がこの重要度基準を満たせない場合、３列からなるＲＧＢ列のどの値も切り捨てられるか、そうでなければ当該色素のモデルから取り除かれることがある。そのため、正規化された対応表のインデクス付きの行が正規化されたＲＧＢトリプレットを含まない場合には、正規化されたＲＧＢトリプレットを欠くどの行についても近似のＲＧＢトリプレットを決めるために補間が使用されることがある。一般的に、連続した欠けているまたは意味のないＲＧＢトリプレットの数は小さく、このため、空いた行に対する近似のＲＧＢトリプレットをより高い透過率のインデックス付きの行における既知の正規化されたＲＧＢトリプレットとより低い透過率のインデクス付きの行における正規化されたＲＧＢトリプレットの両方から求めるために、例えばキュービックスプライン補間法（cubic spline interpolation）が実行されることがある（このキュービックスプラインについては例えばNumerical Recipes in C: The Art of Scientific Computing (ISBN0-521-43108-5), pp. 113-117, Copyright (c)1988-1992 by Cambridge University Press. Programs Copyright (c)1988-1992 by Numerical Recipes Softwareを参照）。しかしながら、当業者であれば、他の形の補間法が特定用途の要件に応じて等しく適用可能で有効であることが理解されるであろう。よって対応表が一旦完成したら、それぞれの色素は十分にモデル化され、そのモデルは以下詳述するように更なる用途に使用することが可能である。
【００３８】
本発明の１つの有利な実施態様として、個々の色素が上述した方法に基づいて一旦モデル化されたら、特定の発現に使用される染色プロトコルに対応するように個々の色素に対するこれらのモデルを２つ以上組み合わせることがある。つまり例えば、メラスタチン発現に対しては、対比染色試薬（ＮＦＲ）とメラスタチンマーカー（ＢＣＩＰ−ＮＢＴ）に対する個々のモデルがこのプロトコルに基づいて染色される未知の組織標本の評価の便宜を図るために組み合わされることがある。一般に、各色素のそれぞれの対応表は黒色（透過率０％）から白色（透過率１００％）まで範囲を線形的に段階的に刻んで動く透過率値を特徴付ける（８ビット／チャネル画像取込装置では１段階は１／２５６％に相当する）。従って、既に述べたように、単一色素のＬＵＴはＲＧＢ色空間においてその色素の特性経路９４０を通って延びる代表線（representative line）９４５である。この代表線９４５は１次元（１Ｄ）的なスケールでＲＧＢ色空間における色素の空間的分布を透過率０％から透過率１００％の間で要約表現することができる（例えば、ＮＦＲについては図５Ａ、ＢＣＩＰ−ＮＢＴについては図５Ｂを参照）。
【００３９】
色素の一定の組み合わせを指定する染色プロトコルでは、色素のその組み合わせに対するそのプロトコルのモデルは、例えば図５Ｃに示されるように、それぞれの色素のＬＵＴの直交的な加算（orthogonal addition）として実現されうる。よってこうしたモデルは、１色素当たり１次元を有するものとして定義される。一般に、例えばメラスタチン発現に使用される色素のような２つの色素の加算は特定の色素の組み合わせに対して適切なＲＧＢトリプレットを生成するためのランバート・ベールの法則（Lambert-Beer law）を使用して成し遂げられることがある。本発明の特に有利な特徴として、システム１００はランバート・ベールの法則に基づいて標本を解析するように構成される。ランバート・ベールの法則は一般的には溶液の分子濃度（「分子種（molecular specie）」または「標本」の濃度）とその溶液を透過した光の測定光度との間で観察できる比例関係を指す。ランバート・ベールの法則は一般的には、
ＯＤ＝ε・ｌ・Ｃ      （１）
で表される。ＯＤは溶液の光学密度（optical density）、εはモル減衰係数（molar extinction）または吸収係数（absorption coefficient）と呼ばれる比例定数、ｌは標本の厚み、Ｃは分子種の濃度である。吸収係数εは分子種に特有なもので一般にｌ・ｍｏｌ-1・ｃｍ-1の単位で表される。
【００４０】
ランバート・ベールの法則で定められる比例関係は、例えば標本に単色光を当てる、標本内の分子濃度が低い、大体において標本の蛍光が無いもしくは光に対する応答が均一（蛍光発光と分散が無視可能）、標本の化学的感光性が欠如している、といったいくつかの状況の下で検証されている。さらに、ランバート・ベールの法則に基づく解析に関する別の要件として、例えば、顕微鏡下での標本の適正なケーラー照明（Koehler illumination）が含まれる。ケーラー照明は多くの最新式顕微鏡に用意されており、そのケーラー照明では像平面（image plane）における標本の均一な照明が実現され、効果的なコントラスト制御が可能である。ケーラー照明は例えばデンシメトリー解析（densitometry analysis）といった一定のプロセスには不可欠である。適正なケーラー照明は例えば、光源（ソース）が補助集光レンズ（condenser）によって下段集光レンズの開口部（開口絞り）に結像する顕微鏡用２段階照明系によって実現される。次にこの下段集光レンズはオブジェクト上に補助集光レンズの像を形成する。虹彩絞り（iris diaphragm）も各集光レンズに設けられることがあるが、その場合、最初の虹彩絞りはオブジェクトの領域（照明範囲）をコントロールし、二番目の虹彩絞りは照明光線の開口数（numerical aperture）を変化させる。
【００４１】
ランバート・ベールの法則は次のような加法性（additive property）を有する。すなわち、標本がいくつかの吸光性（light-absorbing）分子種、例えばそれぞれ濃度Ｃ1とＣ2を有するｓ1とｓ2、からなる場合において、厚みｌ（今後は溶液中にあるものとされる標本に対してｌ1＝ｌ2＝ｌ）を持つ標本のＯＤ（光学密度）は、
ＯＤ＝ε1・ｌ1・Ｃ1＋ε2・ｌ2・Ｃ2      （２）
と表すことが出来る。この状況は例えば、「シーン（scene）」、視野（field of view）、あるいは標本の一部が、関心のある分子種を標的にするためのマーカー色素（marker dye）と標本の他の部分を染色するための対比染色試薬（counterstain）からなる２つの色素を使って染色されている場合の生体解析において生じることがある。
【００４２】
顕微鏡１５０が画像の取込のためにケーラー照明を実現するように構成されており、かつ色収差に何らかの処置が施されているとすると、ランバート・ベールの法則の加法性はクロマジェン（Chromagen）分離に適用可能である。例えば、ランバート・ベールの法則の加法性は、例えばＲＧＢカメラによって生み出され、赤色、緑色、及び青色チャネルに分離されるカラー環境においてシーンが解析される状況まで拡張することが可能である。このような場合、マーカー色素（あるいは「色素１」）は、赤色、緑色、及び青色チャネルでそれぞれ吸収係数ε1r、ε1g、ε1bを示す。場合によっては、赤色、緑色、及び青色チャネルの各チャネルでの画像の解析は、赤色スペクトル上での画像の赤色表現、緑色スペクトル上での画像の緑色表現、青色スペクトル上での画像の青色表現を解析することと同等であることに注意する。また、対比染色試薬（あるいは「色素２」）は赤色、緑色、及び青色チャネルでそれぞれ吸収係数ε2r、ε2g、ε2bを示す。故に、ランバート・ベールの法則の加法性によれば、ＲＧＢ環境における標本の解析は標本の光学密度の３つの方程式をもたらす。
ＯＤr＝ε1r・ｌ1・Ｃ1＋ε2r・ｌ2・Ｃ2      （３）
ＯＤg＝ε1g・ｌ1・Ｃ1＋ε2g・ｌ2・Ｃ2      （４）
ＯＤb＝ε1b・ｌ1・Ｃ1＋ε2b・ｌ2・Ｃ2      （５）
上式においてＯＤr、ＯＤg、ＯＤbは赤色、緑色、及び青色チャネルでそれぞれ測定された標本の光学密度を表す。さらに、例えば標本を３つの色素で処理するといったように調製の煩雑さが増す場合には、数３式、数４式、数５式はそれぞれ以下のようになる。
ＯＤr＝ε1r・ｌ1・Ｃ1＋ε2r・ｌ2・Ｃ2＋ε3r・ｌ3・Ｃ3      （６）
ＯＤg＝ε1g・ｌ1・Ｃ1＋ε2g・ｌ2・Ｃ2＋ε3g・ｌ3・Ｃ3      （７）
ＯＤb＝ε1b・ｌ1・Ｃ1＋ε2b・ｌ2・Ｃ2＋ε3b・ｌ3・Ｃ3      （８）
こうした状況では、３つの色素は例えば１つのマーカー色素と２つの対比染色試薬、あるいは２つのマーカー色素と１つの対比染色試薬、あるいは３つとも別々のマーカー色素、といったものからなる場合がある。例えば、メラスタチン（MelastatinTM）発現への用途の繋がりで言うと、３つの色素は、対比染色試薬（Nuclear Fast Red）、マーカー（BCIP/NBT）、及び組織標本の自然色素（melanin：メラニン）からなる。しかし当業者であれば、ランバート・ベールの法則のこの実証済みの特性は本発明の技術的思想と技術的範囲に基づいてより広範な複数の色素の組み合わせが包含されるように拡張されることがあることは理解されよう。また、場合によっては、色素の１つ以上が最初に上記解析から除外され、続いて特徴付けられ、必要に応じて色素の組み合わせのモデルに追加されることがあることに注意する。例えば、一部の標本はメラニンを発現する細胞がほとんど存在しないか局在しているものとして特徴付けられる場合がある。この場合、その標本の多くの画像では、対比染色試薬（Nuclear Fast Red）及びマーカー（BCIP/NBT）のみからなるモデルがこれらの画像を解析するには十分なことがある。しかしながら、メラニンを発現している細胞が存在するところでは、この２色素モデルは、取得されておりここに記述されたモデルに組み込まれるメラニンに相当する第３成分によって補われることがある。特定のモデルの十分性と追加の色素成分を組み込む必要のある例について、標本画像のそれぞれのピクセルと適用可能な色素モデルとの間の誤差を決定するコンセプトに関して更に後述される。
【００４３】
本発明の１つの特に有利な特徴によれば、３つの別個のチャネル（Ｒ、Ｇ、Ｂチャネル）にわたりマルチスペクトル・イメージングするための例えば３ＣＣＤ・ＲＧＢカメラといった高速取込型カラーイメージングデバイスが生体マーカーのマルチスペクトルイメージングを促進するために利用される。ランバート・ベールの法則を本発明のデジタル顕微鏡システム１００に適用すると、ランバート・ベールの法則は複数のピクセルが配列した標本５００のデジタル画像４５０に対して次のように表すこともできることが認識される。
ＯＤ(x,y)＝ｌｏｇＩ0(x,y)−ｌｏｇＩ(x,y)      （９）
上式において、直交座標系の座標（ｘ、ｙ）は画像４５０のある特定のピクセルの位置を指定し、ＯＤ(x、y)はそのピクセルにおける標本５００の光学密度、Ｉ(x、y)はそのピクセルにおける標本５００の測定光度または測定透過率、Ｉ0(x、y)は中間に吸光性物質、例えば標本が一切存在しない状況で測定される光源２００の光度である。当業者であれば本発明の技術的思想および技術的範囲を逸脱することなく数９式の対数関係は様々な底で表現できることは更に理解されよう。例えば、その関係は、底２，底１０、あるいは自然対数で表されることがある。ただ、様々な底はそれぞれの比例定数によって関係付けられる（例えば、ｌｎ（ｘ）またはｌｏｇe（ｘ）＝２．３０２６ｌｏｇ10（ｘ））。このため、光度についての相対比較が行われるところでは比例定数が適切に考慮される必要がある。さらに、ランバート・ベールの法則に基づく定量顕微鏡法においては、標本の光学密度ＯＤと色素濃度の間の比例関係が維持される。故に、システム１００によって調べられる調製済み標本５００に対して、適切な関係は次のように表される。
ｌｎＩ0−ｌｎＩ＝ｌｎＩ0／Ｉ＝ＯＤ＝ε・ｌ・Ｃ      （１０）
【００４４】
例えば８ビットＲＧＢカメラ３００が顕微鏡システム１００に使用される場合、各チャネルの標本の透過光度は０乃至２５５の２8（＝２５６）値として表されることがある。例えば、光源２００の透過率１００％に相当する初期光度Ｉ0は好ましくは赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルに、各チャネルで最も明るい可能な値を表している２５５に近い値として表される。カメラ３００及び／または光源２００は、標本が存在しない状況で、純粋な「白色」光が赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルで透過率１００％に相当する光度値２５５を持つように適宜に調整される。逆に、一般に０％に近い透過率に相当する光が存在しない状況では、「黒色の像」が、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルで０に近い光度を持つことになる。従ってどのピクセルにおいても、光源２００の透過率１００％に相当する初期光度Ｉ0は、光源２００が存在するときに測定される光度値から光源２００が存在しないときに測定される光度値を差し引いた赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルの値の差として表される。光源２００の光度は像４５０を横切ったときにまたは測定される視野全体で空間的に変化することもあるので、さらに拡大対物レンズ２５０または他の光学コンポーネントが光を不均質に吸収することがあるので、１００％の透過率は測定される視野全体での様々な微分光度（differential intensity）によって表されることがある。しかしながら、標本の光学密度ＯＤは、標本が存在しない場合の透光度（初期光度Ｉ0）の、標本が存在する場合の透光度（Ｉ）に対する比の対数として表されるので、光学密度ＯＤは測定される視野全体にわたって微分光度の小さな変動にはほとんど空間的には感受しない。光源２００は長時間にわたって実質的に一定のマーカー、あるいは簡単に再評価できるので、標本が存在する場合における任意のピクセルに対する光度の測定値は赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルにそれぞれのピクセルにおける透過率Ｉに変換することが可能である。初期光度Ｉ0と透過率Ｉの値が決まれば、光学密度ＯＤを計算することが可能である。
【００４５】
例えばメラスタチン発現といった２色素を含むプロトコルの場合、２色素の組み合わせのモデルは第１色素のＬＵＴと第２色素のＬＵＴの直和に対応する２Ｄマップであり、これら２つのＬＵＴの各ＬＵＴはＲＧＢ色空間を透過率０％から１００％までそれぞれの色素の特性経路９４０を通って延びる代表線９４５を記述する１次元（１Ｄ）スケールで表現される（図５Ａと図５Ｂ参照）。２Ｄマップ（図５Ｃ）上の位置（ｘ、ｙ）にある各ピクセルは色素１（すなわちＮＦＲ）と色素２（すなわちＢＣＩＰ−ＮＢＴ）の加え合わせに対応する。つまり、２Ｄマップ上の位置（ｘ、ｙ）にある各ピクセルはインデクス付きの行ｘにある色素１のＬＵＴからのＲＧＢトリプレットの、インデクス付きの行ｙにある色素２のＬＵＴからのＲＧＢトリプレットとの組み合わせに対応する。こうして、２Ｄマップにおける位置（ｘ、ｙ）にあるピクセルの結果としてもたらされるＲＧＢトリプレットは次のように表される。
Ｒ(x,y)＝２５５／ｅｘｐ（ＯＤR(x,y)）      （１１）
Ｇ(x,y)＝２５５／ｅｘｐ（ＯＤG(x,y)）      （１２）
Ｂ(x,y)＝２５５／ｅｘｐ（ＯＤB(x,y)）      （１３）
Ｒ(x、y)、Ｇ(x、y)及びＢ(x、y)はそれぞれ赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルの透過率である。しかしながら、透過率は加法性を一般に示すことはないが、光学密度は加法性を示す。従って、８ビット／チャネルシステムについて、光学密度は２Ｄマップの（ｘ、ｙ）におけるピクセルに対して赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルに以下のように表されることがある。
ＯＤR(x,y)＝ＯＤRx＋ＯＤRy＝Ｌｎ（２５５／Ｒx）＋Ｌｎ（２５５／Ｒy）  （１４）
ＯＤG(x,y)＝ＯＤGx＋ＯＤGy＝Ｌｎ（２５５／Ｇx）＋Ｌｎ（２５５／Ｇy）  （１５）
ＯＤB(x,y)＝ＯＤBx＋ＯＤBy＝Ｌｎ（２５５／Ｂx）＋Ｌｎ（２５５／Ｂy）  （１６）
このため、２Ｄモデルにおけるあらゆるピクセルは２色素のそれぞれの色素に対する適切なＲＧＢトリプレットの組み合わせから確定されるので、各色素の１Ｄモデルは２色素の組み合わせの２Ｄモデルと同様に図４Ｃに示されるように３Ｄ・ＲＧＢ色空間に別々に表示されることがある。
【００４６】
特定のプロトコルに使用される色素の組み合わせのモデルが完成した後、そのモデルはそのプロトコルに基づいて染色された未知の組織標本に適用されることができる。よって、このときシステム１００は、適切なモデルが既に開発されているメラスタチン発現といったあるプロトコルに基づいて染色された未知の組織標本５００の画像４５０を取り込むために使用される。色素モデリング手続と同様に、未知の組織標本５００の画像４５０は１ピクセル毎に解析される。こうして、未知の組織標本５００の画像４５０の各ピクセルＰiはＲＧＢトリプレット（Ｒi，Ｇi，Ｂi）によって特徴付けられ、本発明の１つの特に有利な特徴として、こうしたピクセルＰiはモデルのＲＧＢトリプレット（Ｒm，Ｇm，Ｂm）で特徴付けられるカラーＰmと密接に関連することがあり得ることが認識される。カラーＰmは図６に示されるようにＲＧＢ色空間におけるピクセルＰiとモデルとの間のユークリッド距離を最小にする色素の組み合わせに対応する。従ってＰmはこのモデル上でｄ（Ｐi，Ｐm）を最小にする解によって決まる。
ｄ（Ｐi，Ｐm）＝ＳＱＲＴ（（Ｒi−Ｒm）2＋（Ｇi−Ｇm）2＋（Ｂi−Ｂm）2）（１７）
さらに、ＰiとＰm間の最小化されたユークリッド距離は現実の画像とモデルとの間の誤差に相当し、従って現実の画像を記述する際のモデルの有効性を示す。こうしたコンセプトは、例えば図７に示されるようにＲＧＢ色空間においてグラフで表示することが可能であり、かつ標本を評価するために使用されることがある。特に、画像内の特定のオブジェクト（すなわち核のマスク）を表すピクセルの平均誤差はその特定のオブジェクトについてモデルを受け容れたりあるいは拒絶したりするために使用することが可能である。この手続によれば、画像内のオブジェクトはモデルの構築に使用される色素以外の色素を含むものとして識別されることがある。例えば、メラスタチン発現の例では、標本画像の一部分における大きな平均誤差は、画像内において調べられている構造の中に自然色素（メラニン）といった他の２色素のモデルの構築において考慮されなかった色素や汚染物あるいは未確認の人為物などが含まれていることを示している場合がある。これとは対照的に、誤差が小さいあるいは誤差が存在しないということは、調べられている標本の一部に当該プロトコルのモデルを構築するために使用された色素の全てまたはいずれかによって染色された組織が含まれていることを示している場合がある。さらには、例えば、未知の組織標本の画像内のピクセル全体に見出される大きな一定誤差は、当該プロトコルのモデルが未知の組織標本と比較して一様にシフトしていることを示している場合がある。さらに他の例では、画像内のピクセル全体にわたる大きな誤差は、１つ以上の不適切な色素が未知の組織標本を染色するのに使用されていることを示している場合がある。
【００４７】
大きな平均誤差の原因が例えば画像の検査から特定可能な事例では、色素モデルは、画像または画像内のオブジェクトを解析するための改良モデルを提供するために更なる色素成分を追加して補完されることがある。例えば、一部の画像はメラニンを発現している細胞を含むことがあるが、そのことはそれらの画像を見ている当業者によって視認される場合がある。こうした画像は例えば図１３Ａに示されているようなものであるが、その中でメラニン成分は画像の茶色がかった成分によって確認される。よって、対比染色試薬（Nuclear Fast Red）及びマーカー（BCIP/NBT）からなる色素モデルについては、図１３Ｂに示されたような誤差分布は赤のメラニン成分を示している。他方、青色成分は２色素モデルで十分記述される画像領域を示しておりそれらのピクセルについては誤差がほとんど無いかあるいは全く無いことを示す。こうした場合、個別のメラニン源または標本はここで詳述されたように特徴付けられることがあり、その結果は既存の色素モデルに加えられる。すなわち、例えば、ここで述べられているメラスタチン（MelastatinTM）発現は、染色された組織標本の画像がメラニンを発現している細胞を示すところで、対比染色試薬（Nuclear Fast Red）成分とマーカー（BCIP/NBT）成分と自然色素（メラニン）成分からなる３色素モデルによって解析されることがある。図１３Ｃは、図１３Ａに示された画像の誤差分布解析を示しているが、そこでは３色素モデルにするために２色素モデルにメラニン色素が追加された。また青色が優勢の誤差画像はその３色素モデルが画像の全てのピクセルを記述するのにいまや十分であることを示している。また、当業者であれば、この色素モデルに追加の色素成分を加えることはここに詳述されたように容易に成し遂げることができることが認められることにも注意する。
【００４８】
画像の各ピクセルに誤差が決まると、これらの誤差を更に解析することによりその画像に関して他の有用な情報が得られることがある。例えば、画像内の、細胞といった所定のオブジェクトについて、そのオブジェクトを構成するピクセルの誤差を統合することによってそのオブジェクトが更なる評価（アセスメント）に有効かどうかを見極めるためにそのモデルを構成する色素でそのオブジェクトが染色されるかどうかが示されることがある。また当業者であれば分かるように、場合によっては、評価された画像は特定の色素モデルの検証を図るように構成されることがある。さらに、誤差の解析は、例えば、画像内の特定の色素モデルでは記述されないオブジェクトの検出を図り、複数標本の調製のばらつきと単一標本内のばらつきを示すよう構築されることがある。このように、画像とモデルとの間の誤差を評価することにより、ここで述べたような標本の評価に関する重要で有用な情報が有利に提供されることがある。
【００４９】
未知の組織標本の画像のピクセルが取り込まれてシステム１００によって評価されると、既に述べたように例えば図８に示されるように２Ｄ組み合わせモデルの各色素が寄与する適切なＲＧＢトリプレット（すなわち（ＲBCIP，ＧBCIP，ＢBCIP）と（ＲNFR，ＧNFR，ＢNFR））がそれぞれの色素のＬＵＴから決定されるように、未知標本の画像のそれらのピクセルはそれぞれの対応するカラーＰmに基づいて評価されることがある。このため、未知の組織標本の画像は、取り込まれた画像として、そしてそれぞれの画像がそれぞれの色素の分布を表す個別の画像として表示されることがある。既に述べたように、各色素は０％乃至１００％の範囲の値を採る透過率によって表される濃度を持ち、またこの透過率の範囲は更に８ビット／チャネルシステムの０乃至２５５のグレイ階調値によって表される。このため、２Ｄ組み合わせモデルは、ゼロより大きい誤差の計算において明白に示されるように未知の組織標本の画像のピクセルカラーＰm（ＲＧＢトリプレット）がその色素組み合わせモデルに存在しないときはいつでも、その未知の組織標本の画像を評価するのに使用されるので、提示される解は光学密度理論及びランバート・ベールの法則に照らして検証されなければならい。すなわち、未知の組織標本の画像内のピクセルに対するＲＧＢ値が色素組み合わせモデルに対応しないときには、そのＲＧＢ値は、例えば、組織標本、カメラ、光学系、あるいは他のノイズ源からの、若干のノイズを含む場合がある。それに加えて、あるいはその代わりに、ピクセルに対してのそうした逸脱したＲＧＢ値は、当の色素組み合わせモデルと比較したときにそれとは異なる色素の組み合わせからそのＲＧＢ値が生成されたことを示していることがある。
【００５０】
こうしたことから色素組み合わせモデルの信頼性（robustness）と十分性を確保するため、本発明の１つの有利な特徴として、図９に示されるような特定のアプローチが利用される。第一に、最適な色素組み合わせを捜し求める間に調べられる色素組み合わせモデルの空間は未知の組織標本の画像の調査対象ピクセルに関しては有界領域（bounded region）９５０に制限される。特に、調査対象ピクセルの最適な色素組み合わせをその中で決定するための有界領域９５０は、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０のどのチャネルにおいても、調査対象ピクセルについてそれより低い透過率を持つＲＧＢ値から調査対象ピクセルについてそれと同じかそれより高い透過率を持つＲＧＢ値を分離する、各個別の色素毎のＬＵＴインデクス付きの行９５５、９６０によって画定される。すなわち、それぞれの色素の有界領域９５０を画定するＬＵＴインデクス付きの行は、赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０のどのチャネルにおいても、対応するチャネルにおいて調査対象ピクセルの透過率よりも低い透過率を有することができない。有界領域９５０は従って、最適な色素組み合わせの探索はどの色素に対しても赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０のどのチャネルにおいても調査対象ピクセルよりも高い光学密度を個別に示す色素濃度では行えないという前提に基づいて画定される。このため、有界領域９５０は、どのピクセルについても調査対象ピクセルと色素組み合わせモデルとの距離を示す図１０に示されるようなＲＧＢ色空間内における誤差マップ上に表示されることもある。故に未知の組織標本の画像の各ピクセルに最適な色素組み合わせを解くことにより、例えば画像上に分布する各色素（対比染色試薬、マーカー、自然色素）の量の視覚化と定量化がしやすくなる。例えば、図１１Ａに示されたような標本画像は、成分色素の中のただ１つの色素の人為画像（ＮＦＲにみについては図１１Ｂ、ＢＣＩＰ−ＮＢＴのみについては図１１Ｃ）として示されることがある。それぞれの成分色素に対してのこのような人為画像は一般的には１ピクセル毎に各それぞれの色素のＬＵＴから再現される。つまり、当の単一色素成分に対しての人為画像は１ピクセル毎に当の色素に対するＬＵＴの適切なインデクス付きの行の赤色チャネル５５０、緑色チャネル６００、青色チャネル６５０の各チャネルの実際の透過率の値から構成される。ここでそれぞれのピクセルに対する適切なインデクス付きの行は当のピクセルの最適な色素組み合わせから決まるその色素の寄与に相当する。その代わりとして、オリジナルの画像（図１１Ａ）は成分色素の中のただ１つの色素の人為的なグレイ階調画像（ＮＦＲのみについては図１１Ｄ、ＢＣＩＰ−ＮＢＴのみについては図１１Ｅ）として示されることがある。このようなグレイ階調の人為的画像も一般的には各それぞれの色素のＬＵＴから１ピクセル毎に再現される。しかしながら、これらの場合、単一の色素成分に対するグレイ階調人為的画像は１ピクセル毎にその色素のＬＵＴの適切なインデクス付きの行から構成されるが、ここでそれぞれのピクセルに対する適切なインデクス付きの行は当のピクセルの最適な色素組み合わせから決まるその色素の寄与に相当する。特に、既に述べたように、インデクス付きの行は透過率が最小のＲＧＢチャネルを代表し、当業者であれば分かるように、初期光度Ｉ0と組み合わされると特定のピクセルは光学密度の点からそれ相応に構成されたグレイ階調画像で表現される場合がある。また例えば、人為画像が様々な形の画像処理技術または画像解析に一般的に使用されるその他の技術を使用して一旦決定されると、画像内の各色素についての定量化あるいは画像の他の定量解析が続いて更に実施される場合があることも当業者であれば理解されよう。こうした次に来る解析についてはここでは説明が長くなるので詳しくは述べないが、これもここに提示された本発明の実施態様の範囲の内にあると見なされるものである。
【００５１】
既に議論したように、本発明の実施態様は簡単のため特にビデオ顕微鏡システムに関して述べてきたが、当業者であればここに述べたコンセプトは顕微鏡システムに限らずそれ以外の広範な用途にも適用することができることは理解されよう。例えば、ここに述べたコンセプトは、１つ以上のカラー成分からなる未知の標本に関してこうしたカラー成分の分布から有用な情報が収集されるよう、こうした１つ以上のカラー成分が別々に特徴付けられることがあるところにも適用可能な場合がある。このような例は例えば既知の１種類以上の液体がここに開示されたように特徴付けられるところに存在する場合があり、このときこれらの特徴付けは個々には既知の液体からなる未知の溶液、例えば塗料または染料からなる液体、の特性の決定に適用される。より一般的な意味において、ここに述べたコンセプトは、個々の成分のデジタル画像による特徴付けが必ずしも個々に既知の成分からなる必要のない未知の標本の画像を解析するために使用されるところに適用可能な場合がある。その場合には当業者なら分かるように、未知の標本を、選択したモデルと比較することにより多くの情報が得られることがある。
【００５２】
本発明の更に有利な特徴としては、ここで既に述べたようなカラービデオイメージングを使用する色素識別技術の結果として実現される。例えば、ある視野の人為的画像（artificial image）は、標本の染色プロトコルに使用されるマーカー及び／または対比染色試薬からなる色素の組み合わせに対して、ＲＧＢ色空間またはグレイ階調において実質上リアルタイムもしくはライブイメージとして、あるいは静止（スチール）画像として、生成されることがある。特に、全ての色素によって染まった標本、１つ以上の色素によって染まった標本、あるいは対比染色試薬によって染まった標本を示す視野の人為的画像が作り出される場合がある。この結果、標本を調製するために使用される色素はシステムによって特徴付けられるので、システムの能力は、例えば標本または視野が自動的にスキャンされて特定の色素の特性（またはそのような特性の欠如）によって識別される関心のある特定の領域を検出する、あるいは関心のあるその特定の領域上で実行されるタスクを容易にすることが出来るように、拡張される場合がある。
【００５３】
本発明の実施の一態様によれば、システムはそのシステムによって既に特徴付けられている１つ以上の特定の色素を検出することが出来るように構成されることがある。場合によっては、こうした色素は、例えば、当の色素に対する対応するＬＵＴ（ルックアップテーブル）としてシステムが保有する独特なカラー特性を有するものとしてそのシステムによって特徴付けられている特殊なペンからのインクまたは類似のインクマーカーを含むことがある。システムは視野のこの色素が確認される部分を認識してそれに応答するように構成されることがあること、そして場合によっては１つ以上の特定のマーカーがここで述べたようなシステムのある有形の部分を構成することがあることが分かる。例えば、こうしたペンが使用されてよく、その場合例えば、病理学者または細胞検査員といったオペレータが標本を含むガラスまたはプラスチックスライド上の関心のある特別な領域を発見する。関心のある特別な領域というのは例えば可能性のある診断領域または参照（リファレンス）領域のことである。オペレータは前記ペンを使用してそのペンのインク線によってその領域を取り囲むことがある。多数のスライドを処理した後、オペレータはそのスライドを定量評価のために例えば自動走査システムに送り込む。ペンからのインクを検出するように構成されていると、そのシステムはインク線内側のオペレータがペンで囲んだ関心のある領域を包括的に識別することができる。その後、システムはスライドのその領域を適切に処理してよいが、その場合、例えばある１色のペンインクによって特定の診断的評価が実行されなければならないことが指示され、別の色のペンインクによってその領域は較正物質または基準物質を含んでおりシステムに対して対応する較正手続を行わせることが指示されることがある。注意として、スライドに加えて、ここで述べた技術は、例えばマイクロタイタ（microtiter）プレートまたはマイクロアレイといった顕微鏡資料の他の取付方式を検査するのに容易に適合するようになっていることがある。従って当業者であれば、特定の色素またはインクを認識するように構成されたこうした態様のシステムの能力は、多くの自動走査プロセスまで拡張されてよいことは理解されるであろう。そこでは、システムによって既に評価された異なる色のインクを有する特殊なペンによる関心のある領域のインタラクティブマーキングが使用され、システムの適切なコンポーネントまたは他の特定のデバイスによる関心のある領域の次なる評価または他の処理を自動的に呼び出し開始させるようにすることがある。
【００５４】
その上、この視野の人為的な画像は、例えば診断目的または他の報告目的のために用意されたリポートの中の静止（スチル）画像として意味のあるオブジェクトまたは関心のある領域の識別と選択を可能にする構成においてデータの提示を容易にする場合もある。さらに、視野の人為画像は処理済み標本の選ばれた特徴の識別と抽出を容易にするためにも使用されることがある。例えば、マークド・ポイント過程（marked point processes）、文脈解析（contextual analysis）及び／または地球統計学（geo-statistics）は例えば特定の色素の空間的分布解析に基づいて画像から特徴を識別し抽出するために使用されることがある。こうした特徴抽出能力によって、例えば関心のある視野またはオブジェクトが記憶され、標識（flag）が付けられ、あるいはそうでなければ、例えばある与えられたマーカー色素の全内容もしくは特定のマーカーの選ばれた比率に基づいて識別もしくはグループ分けされることが可能となる。例えば閾値判定基準が設定された場合には、そのような性能は、まれか、悪化しているか、あるいは他の深刻な事象を検出することが可能となる。さらに続けると、マーカー色素及び／または対比染色試薬の特異画像の結果もたらされる画像処理に特定的に基づく分類子（classifier）がある決まった細胞型の存在を評価するため、あるいは視野に基づく診断を実行するために、設定され使用されることがある。こうした分類子は通常は例えば細胞の形態学またはテクスチャに基づいた詳細といった他の情報的特徴も包含することがある。
【００５５】
さらに、本発明のもう１つの有利な特徴は、システムが画像データを画像が取り込まれるよりも高速に処理することが可能なことである。画像が処理されるこの向上した速度により、例えば、特定のマーカー色素によって示される特徴の処理と分類が可能となる。故に、様々な状態が所定の基準に基づいて識別される場合がある。また、視覚的かつ／または音響的アラームが画像データの処理と連動して設定及び／またはマップされることがある。こうして、一部の場合において、マーカーの特性が例えば光度または特定フィールドの存在について所定のレベルに達するとオペレータの注意は特定の視野または関心のあるオブジェクトに向けられることがある。
【００５６】
図１２は本発明の実施の一態様として実際に使用できる拡張されたシステム構成の略図である。このような態様では、システム１００またはワークステーションは顕微鏡１５０を中心に集まる。顕微鏡１５０は、例えば電動ステージ及び自動フォーカス機構、電動対物レンズ交換装置、自動調光装置を含む１つ一以上のロボットコンポーネントを含んでよい。システム１００は、例えば、高速自動フォーカスを含み低解像度及び高解像度の画像を取り込めるように構成されたカメラ３００ａと３００ｂと、低解像度画像を取り込むために使用されるフラットベッドリニアスキャナ３１０と、グロッシングステーション（grossing station）３２０、及び音声記録装置３３０といった入力装置も含んでよい。これらの入力装置は全て様々なデータ伝送リンク４００を介してコンピューターデバイス３５０に接続される。ワークステーション１００はＬＡＮ（Local Area Network）７００の一部であることが可能だが、当業者が理解するように、例えば標準的な電話回線、ＩＳＤＮ回線、またはＴ１回線といった利用可能な通信チャネルによってワークステーション１００がＷＡＮ（Wide Area Network）７５０を介して長距離にわたって他のコンポーネントまたはデバイスと繋がることができるように、異なる通信プロトコルに対応するように構成されることもある。
【００５７】
病理学用ワークステーション１００が総合的な環境で働くように構成される場合、ＷＡＮ７００またはＬＡＮ７５０を介して例えば既存のリファレンスデータベース８００と病院情報システム（ＨＩＳ（Hospital Information Systems））８５０へのアクセスが許されることもある。こうしたシステム構成のもとでは、新たな標本及び／または症例（case）はそれ以前に既に蓄積された基準症例（reference case）の画像とそれに関連する情報と容易に比較される場合がある。さらに、ワークステーション１００で検査中の標本及び／またはスライドから取り込まれた画像は必要に応じて患者と症例の履歴が補われることが可能である。
【００５８】
図１２に示された拡張されたシステム構成において、その病理学用ワークステーション１００は特に総合的な標本評価を実施するように構成される。例えば、最初の全生体標本の情報とデジタル画像を用いて、その標本から調製されたスライドの画像がここで説明されたように用意され処理されることが可能である。患者と症例の情報、画像、並びに標本及び標本アーキテクチャ（組織標本の場合）の細胞成分についての結果的な量的情報が集められ、必要な場合には統合され、そして単一のデータベースに記憶保存することが可能である。例えば一番目及び二番目の専門家意見が必要な場合、あるいはスライドがトレーニングもしくは熟練度検査に使用される場合には、顕微鏡１５０の自動化に加えて拡張されたシステム構成の通信能力により、ワークステーション１００は遠隔病理学システムとして使用することが可能となる。例えば、ある特定のスライド上の（病気が）疑わしい状況を特定付ける関心のある特徴またはオブジェクトを対象にする高解像度画像は専門家及び／または認定カウンセラに電子的に転送される。場合によっては、スライドの全体画像が提供されることがあるが、その場合、自動化された顕微鏡１５０が使用されて例えば視野毎にスライドが自動的にスキャンされる。対応するデジタル画像はコンピューターデバイス３５０のメモリに記憶保存されることがある。視野単位が使用されるところでは、スライド全体の単一の大きな外観画像を得るために、隣接する視野の端は相関アルゴリズムを用いて正確に端同士が合致させられることがある。こうした外観画像は照会病理学者（reference pathologist）が情報の評価を行う際の助けになる場合がある。場合によっては、照会病理学者は遠く離れた場所からワークステーション１００を遠隔操作して、スライドの正しい徹底的な評価を行うために必要とされる場合がある必要かつ／または補足的な画像を取得することがある。
【００５９】
続いて、観察される症例についての例えば現実の画像または数学的に生成された画像、測定結果とそのグラフ表現、患者データ、調製データ、及びスクリーニングマップ（screening maps）といったワークステーション１００によって蓄積された情報は、印刷または電子的にアクセスが可能なリポートに選択的に組み込まれることがある。このようなリポートは評価中の症例についての総合的な画像を与え、クォリティ保証と標準化問題も容易にするものである。
【００６０】
システム１００と関連してここに詳述した方法論と手続は、ビデオ顕微鏡システムにおけるＲＧＢカメラによって取り込まれた標本の画像から分子種を定量化する方法を特定するものであることは理解されよう。当業者であれば、こうした方法は、ビデオ顕微鏡システムにおいてＲＧＢカメラといったカラー画像取込デバイスによって取り込まれた標本のデジタル画像から分子種の量を定量化することが可能な実行可能部を有するコンピューターデバイス上で実行可能なコンピューターソフトウェアプログラム製品を提供するために自動化されることも理解するであろう。従って、システム１００の実施態様は、本発明の技術的思想と技術的範囲に基づいて適切に構成されたハードウェア、ソフトウェア、あるいはハードウェアとソフトウェアの組み合わせによって実現できる方法及び／またはそれに対応するコンピューターソフトウェアプログラム製品について明らかにしている。
【００６１】
こうして、本発明の実施態様は、関心のある（分子）種の有効な検出定量化を実現する調製済の標本に対する比色分析技術であって、例えばスペクトル的重なり、細胞膜と細胞核のマーカーの空間的重なりによるカラー混合、取込デバイスの限られたスペクトル解像度、較正の特殊性、検出定量化プロセスの主観性、そして分析装置のヒューマンオペレータ間の非一貫性といった従来技術の制限要因を克服する技術を構成する。本発明は更に、調製済の標本内のコントラストの主観的検出あるいは光源とフィルタの組み合わせを使用する光の特定波長における標本の複雑かつ膨大な分析に頼らない画像処理技術を提供する。故に本発明の実施態様は、従来技術の検出定量化の限界を克服し、標本解析における主観性と非一貫性を減らすとともに、標本の画像が取り込まれるとすぐにその標本に関する必要な解析情報を、解析を完了するためにその標本を更に検査することなく提供することが可能な、よりシンプルかつより有効な比色分析技術を提供する。
【００６２】
特に、実証されたように、調製済の標本の解析（関心のある分子種の検出定量化）は、カラー画像取込デバイスによって取り込まれた標本のデジタル画像から明らかにされる光度の測定を通じで遂行される。解析は標本依存というより比較的画像依存であるので、多くの標本が比較的短い期間の間に必要な画像を取り込むために処理される間に、使われない余分な画像が解析のために取り込まれることがある。画像データが取り込まれ記憶保存されていると、実際の解析は、実際の標本が物理的に存在することを必要とすることなく、より後の時間にあるいは必要に応じて着手されてよい。こうした解析は更に、標本全体またはスライド全体の検査に適用されることがある。従って、本発明の実施態様は、こうしたシステムを比較的高い解析スループットを達成することが可能なルーティンまたは「プロダクション」ツールとして使用することを可能にする迅速な定量ビデオ顕微鏡システムを提供する。こうして、本発明の実施態様によれば、標本スループットと解析が制限された従来技術による定量顕微鏡システムと比べて大きな利点が実現され、従って一般的にこうしたシステムは観察ツールとしてより有用なものとなる。
【００６３】
本明細書の説明と添付図面に提示された教えの恩恵に浴した当業者には本発明の実施態様についての多くの変更と実施の他の態様が思い浮かばれるであろう。しかし本発明はここに開示された特定の態様に限定されるものではないこと、そして変更態様と他の態様は本発明の特許請求の範囲に含まれることが意図されていること、は理解されよう。なお本開示の記述には特定の用語が使用されているが、それらは限定目的ではなく総称的かつ説明的な意味で使用されているものである。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の一態様に基づく定量顕微鏡システムの概略図である。
【図２Ａ−Ｃ】本発明の実施の一態様に基づくある色素の対応表にＲＧＢトリプレットを加える手続の実例を示した略図である。
【図３】本発明の実施の一態様に基づく対応表の正規化の手続を示した略図である。
【図４Ａ】本発明の実施の一態様に基づく３Ｄ・ＲＧＢ色空間におけるＮＦＲ色素のモデルの一例を示した図である。
【図４Ｂ】本発明の実施の一態様に基づく３Ｄ・ＲＧＢ色空間におけるＢＣＩＰ−ＮＢＴ色素のモデルの一例を示した図である。
【図４Ｃ】本発明の実施の一態様に基づく３Ｄ・ＲＧＢ色空間における図４Ａに示されたＮＦＲ色素を図４Ｂに示されたＢＣＩＰ−ＮＢＴ色素と組み合わせたモデルの一例を示した図である。
【図５Ａ】本発明の実施の一態様に基づく１ＤスケールでのＮＦＲ色素のモデル（対応表）の一例を示した図である。
【図５Ｂ】本発明の実施の一態様に基づく１ＤスケールでのＢＣＩＰ−ＮＢＴ色素のモデル（対応表）の一例を示した図である。
【図５Ｃ】本発明の実施の一態様に基づく図５Ａに示されたＮＦＲ色素を図５Ｂに示されたＢＣＩＰ−ＮＢＴ色素と直和で組み合わせた２Ｄスケール（色素空間）でのモデルの一例を示した図である。
【図６】本発明の実施の一態様に基づく、３Ｄ・ＲＧＢ色空間内にプロットされた色素組み合わせモデルで、同一のプロトコルに基づいて染色された未知の標本の画像のピクセルをそのモデルとの誤差分だけ離してプロットした一例を示した略図である。
【図７】本発明の実施の一態様に基づく、３Ｄ・ＲＧＢ色空間内にプロットされた色素組み合わせモデルで、同一のプロトコルに基づいて染色された未知の標本の画像をオーバレイプロットした一例を示した図である。
【図８】本発明の実施の一態様に基づく、同一のプロトコルに基づいて染色された未知の標本の画像のピクセルのカラー特性を特定するための２色素の組み合わせの２Ｄスケール（色素空間）表現の一例を示した図である。
【図９】本発明の実施の一態様に基づく、同一のプロトコルに基づいて染色された未知の標本の画像のピクセルに対する最適な組み合わせが探索される範囲が定められた有界領域を有する２色素の組み合わせの２Ｄスケール（色素空間）表現の略図である。
【図１０】本発明の実施の一態様に基づく、同一のプロトコルに基づいて染色された未知の標本の画像のピクセルに対する最適な組み合わせが探索される範囲が定められた有界領域を有する２色素の組み合わせの３Ｄ・ＲＧＢ色空間表現の略図である。
【図１１Ａ】本発明の実施の一態様に基づく、ＮＦＲ及びＢＣＩＰ−ＮＢＴの組み合わせで染色された未知の標本の画像を示した図である。
【図１１Ｂ−Ｃ】本発明の実施の一態様に基づく、それぞれＮＦＲ色素成分のみとＢＣＩＰ−ＮＢＴ色素成分のみを示す図１１Ａの未知標本の画像を示した図である。
【図１１Ｄ−Ｅ】本発明の実施の一態様に基づく、それぞれグレイ階調ＮＦＲ色素成分のみとグレイ階調ＢＣＩＰ−ＮＢＴ色素成分のみを示す図１１Ａの未知標本の画像を示した図である。
【図１２】本発明の実施の一態様に基づく定量ビデオ顕微鏡システムの現実に使用される拡張された構成の略図である。
【図１３Ａ】本発明の実施の一態様に基づくＮＦＲ及びＢＣＩＰ−ＮＢＴの組み合わせで染色された未知の標本の画像で、未知の成分が示された一例を示した図である。
【図１３Ｂ】本発明の実施の一態様に基づく図１３Ａに示された画像と２色素モデル（ＮＦＲとＢＣＩＰ−ＮＢＴ）との間の１ピクセル毎の誤差の分布画像を示した図である。
【図１３Ｃ】本発明の実施の一態様に基づく図１３Ａに示された画像と３色素モデル（ＮＦＲ、ＢＣＩＰ−ＮＢＴ、及びメラニン）との間の１ピクセル毎の誤差の分布画像を示した図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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2005516188.tif 000010
【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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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１１Ｃ】
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【図１１Ｄ】
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【図１１Ｅ】
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【図１２】
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【図１３Ａ】
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【図１３Ｂ】
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【図１３Ｃ】
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【国際調査報告】
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