(57)【要約】【課題】標本内の所望の構造物を視認性良く表した画像をユーザに提示し、診断精度を向上させること。【解決手段】本発明のある実施の形態において、高解像画像取得処理部４５３は、顕微鏡装置２に対する動作指示を行い、複数の染色色素によって多重染色された標本Ｓを載置した電動ステージ２１をＸＹ平面内で移動させながら、標本領域を部分毎に撮像した複数の標本領域区画画像を取得する。そして、高解像画像取得処理部４５３は、各標本領域区画画像を繋ぎ合せてＶＳ画像を生成する。構造物抽出部４５５は、ＶＳ画像からユーザが指定した抽出対象構造物の領域を抽出する。表示画像生成部４５６は、ＶＳ画像中に映る対象標本Ｓ内の抽出対象構造物をユーザが指定した表示方法で表した表示画像を生成する。そして、ＶＳ画像表示処理部４５４は、生成した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う。【選択図】図１
2011002341.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顕微鏡を用い、標本の分光スペクトル画像を取得する画像取得手段と、
前記標本内の抽出対象構造物を指定する構造物指定手段と、
前記抽出対象構造物の表示方法を指定する表示方法指定手段と、
前記分光スペクトル画像を構成する各画素の画素値をもとに、前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルを用いて前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の領域を抽出する構造物抽出手段と、
前記構造物抽出手段による抽出結果をもとに、前記標本内の前記抽出対象構造物を前記表示方法指定手段によって指定された表示方法で表した表示画像を生成する表示画像生成手段と、
前記表示画像を表示部に表示する処理を行う表示処理手段と、
を備えることを特徴とする顕微鏡システム。
【請求項２】
前記表示画像生成手段は、前記構造物抽出手段によって前記抽出対象構造物の領域として抽出された各画素の画素値を所定の表示色で置き換えて前記表示画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の顕微鏡システム。
【請求項３】
前記構造物抽出手段は、前記抽出対象構造物の領域として抽出した各画素の画素値と前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルとをもとに、前記各画素それぞれについて構造物抽出の確度を算出し、
前記表示画像生成手段は、前記抽出対象構造物の領域として抽出した各画素の所定の表示特性値を、前記各画素それぞれの前記構造物抽出の確度に応じて可変に設定することを特徴とする請求項２に記載の顕微鏡システム。
【請求項４】
前記表示画像生成手段は、前記表示特性値として輝度または彩度の値を設定することを特徴とする請求項３に記載の顕微鏡システム。
【請求項５】
前記抽出対象構造物の領域として抽出された画素毎に、対応する標本上の標本位置における前記抽出対象構造物についての分光スペクトル成分の成分量を取得するスペクトル成分量取得手段を備え、
前記表示画像生成手段は、前記抽出対象構造物についての分光スペクトル成分の成分量を補正し、補正後の成分量で前記抽出対象構造物を表した画像を前記表示画像として生成することを特徴とする請求項１に記載の顕微鏡システム。
【請求項６】
前記表示画像生成手段は、前記抽出対象構造物についての分光スペクトル成分の成分量の値をゼロに補正し、前記抽出対象構造物を非表示として前記表示画像を生成することを特徴とする請求項５に記載の顕微鏡システム。
【請求項７】
前記抽出対象構造物の領域から除外する少なくとも１つの除外対象画素を指定する除外対象指定手段と、
前記除外対象画素の画素値をもとに除外スペクトル情報を設定する除外スペクトル設定手段と、
前記抽出対象構造物の領域の各画素の画素値をもとに、前記除外スペクトル情報を用いて前記抽出対象構造物の領域から除外する画素を抽出する除外対象抽出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の顕微鏡システム。
【請求項８】
前記抽出対象構造物の領域として追加する少なくとも１つの追加対象画素を指定する追加対象指定手段と、
前記追加対象画素の画素値をもとに追加スペクトル情報を設定する追加スペクトル設定手段と、
前記抽出対象構造物の領域外の各画素の画素値をもとに、前記追加スペクトル情報を用いて前記抽出対象構造物の領域として追加する画素を抽出する追加対象抽出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の顕微鏡システム。
【請求項９】
前記標本内に存在し得る構造物毎の分光特性情報を記録する分光特性記録手段を備え、
前記構造物指定手段は、前記抽出対象構造物とする前記構造物の種類を指定し、
前記構造物抽出手段は、前記分光特性記録手段に記録されている前記抽出対象構造物の分光特性情報を前記基準分光スペクトルとして用い、前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の画素を抽出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の顕微鏡システム。
【請求項１０】
前記構造物指定手段は、前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物が映る画素を指定し、
前記構造物抽出手段は、前記構造物指定手段によって指定された画素の画素値を前記基準分光スペクトルとして用い、前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の画素を抽出することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の顕微鏡システム。
【請求項１１】
所定の染色種類と対応付けて抽出対象とする複数の構造物の組み合わせを設定した染色種類定義情報を記録する定義情報記録手段と、
前記染色種類を指定する染色種類指定手段と、
を備え、
前記構造物抽出手段は、前記染色種類定義情報において前記染色種類指定手段によって指定された染色種類と対応付けられて記録されている前記複数の構造物をそれぞれ抽出対象構造物として抽出することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１つに記載の顕微鏡システム。
【請求項１２】
前記画像取得手段は、前記標本と対物レンズとを前記対物レンズの光軸と直交する面内で相対的に移動させながら、前記標本を部分毎に撮像して複数の分光スペクトル画像を取得し、
前記複数の分光スペクトル画像を繋ぎ合せて１枚の分光スペクトル画像を生成するスペクトル画像生成手段を備えることを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１つに記載の顕微鏡システム。
【請求項１３】
顕微鏡を用い、標本の分光スペクトル画像を取得する画像取得工程と、
前記標本内の所定の抽出対象構造物を指定する構造物指定工程と、
前記抽出対象構造物の表示方法を指定する表示方法指定工程と、
前記分光スペクトル画像を構成する各画素の画素値をもとに、前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルを用いて前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の領域を抽出する構造物抽出工程と、
前記構造物抽出工程での抽出結果をもとに、前記標本内の前記抽出対象構造物を前記表示方法指定工程で指定された表示方法で表した表示画像を生成する表示画像生成工程と、
前記表示画像を表示部に表示する処理を行う表示処理工程と、
を含むことを特徴とする標本観察方法。
【請求項１４】
コンピュータに、
顕微鏡に対する動作指示を用い、標本の分光スペクトル画像を取得する画像取得ステップと、
前記標本内の所定の抽出対象構造物を指定する構造物指定ステップと、
前記抽出対象構造物の表示方法を指定する表示方法指定ステップと、
前記分光スペクトル画像を構成する各画素の画素値をもとに、前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルを用いて前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の領域を抽出する構造物抽出ステップと、
前記構造物抽出ステップでの抽出結果をもとに、前記標本内の前記抽出対象構造物を前記表示方法指定ステップで指定された表示方法で表した表示画像を生成する表示画像生成ステップと、
前記表示画像を表示部に表示する処理を行う表示処理ステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、標本を撮像した分光スペクトル画像を取得し、取得した分光スペクトル画像を表示して標本を観察する顕微鏡システム、標本観察方法およびプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
例えば病理診断では、臓器摘出や針生検によって得た組織検体を厚さ数ミクロン程度に薄切して標本を作成し、様々な所見を得るために光学顕微鏡を用いて拡大観察することが広く行われている。ここで、標本は光を殆ど吸収および散乱せず無色透明に近いため、観察に先立って色素による染色を施すのが一般的である。
【０００３】
染色手法としては種々のものが提案されているが、例えば、形態観察染色と呼ばれる染色が標準的に施される。形態観察染色は、標本の形態を観察するためのものであり、細胞核や細胞質、結合組織等を染色する。この形態観察染色によれば、組織を構成する要素の大きさや位置関係等を把握でき、標本の状態を形態学的に判断することが可能となる。例えば組織診で用いられる形態観察染色としては、ヘマトキシリンおよびエオジンの２つの色素を用いるヘマトキシリン・エオジン染色（以下、「ＨＥ染色」と呼ぶ。）が広く知られている。一方、細胞診では、パパニコロウ染色（Ｐａｐ染色）が代表的である。本明細書では、例えばこの形態観察染色のように標本を観察するために標準的に施される染色のことを「標準染色」と呼ぶ。
【０００４】
ここで、染色された標本の観察は、目視によって行われる場合もあるが、表示装置に画面表示することによっても行われている。例えば、従来から、特許文献１等に開示されている技術を用いてＨＥ染色された標本をマルチバンド撮像し、特許文献２等に開示されている技術を用いて標本位置の分光スペクトルを推定することで標本を染色している色素の色素量を算出（推定）し、表示用のＲＧＢ画像を合成するといったことが行われている。
【０００５】
また、形態観察染色等の標準染色と併用して用いられる特殊染色が知られている。この特殊染色は、標本内に存在する弾性繊維や膠原繊維、平滑筋といった特定の構造物を染め分けるものであり、標準染色が施された標本の診断を補完し、異常所見の見落としを防止する等の目的で活用されている。例えば、弾性繊維等を選択的に染め分けるエラスチカワンギーソン染色は、癌細胞の脈管浸襲を判別する等のために実施される。また、膠原繊維を選択的に染め分けるマッソントリクローム染色は、肝臓の繊維化の程度を判別する等のために実施される。しかしながら、この特殊染色は、その染色工程に２日〜３日を要し、診断を迅速に行えないという問題がある。加えて、特殊染色の実施によって技師による作業工程が増加し、標本の作製に必要なコストが増大するといった問題もあり、従来は、限られた症例を診断する場合に特殊染色を実施していた。このため、標準染色のみが施された標本を対象とする診断では、診断精度が低下する場合があった。
【０００６】
この種の問題を解決するため、実際に特殊染色を施すことなく、画像処理によって所望の構造物を特定しようとする試みが提案されている。例えば特許文献３には、対象物（標本）のマルチスペクトル画像を撮像して標本の分光情報を取得し、取得した分光情報をもとに標本内の組織要素（構造物）を分類する手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平７−１２０３２４号公報
【特許文献２】特開２００８−５１６５４号公報
【特許文献３】特開２００８−２１５８２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、病理医が実際に観察し、診断の対象とする標本内の組織や細胞等の構造物は、例えばその標本を採取した部位、あるいは症例等によって異なる。また、標本内に存在し得る構造物の中には、診断対象の構造物の視認性を悪化させるものがある。例えば、炎症部位に密集する好中球等の炎症性細胞が診断対象の構造物の上に存在して診断対象の構造物を隠し、その観察・診断の妨げになる場合があった。
【０００９】
本発明は、上記した従来の問題点に鑑みて為されたものであり、標本内の所望の構造物を視認性良く表した画像をユーザに提示し、診断精度を向上させることができる顕微鏡システム、標本観察方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記した課題を解決し、目的を達成するための、本発明のある態様にかかる顕微鏡システムは、顕微鏡を用い、標本の分光スペクトル画像を取得する画像取得手段と、前記標本内の抽出対象構造物を指定する構造物指定手段と、前記抽出対象構造物の表示方法を指定する表示方法指定手段と、前記分光スペクトル画像を構成する各画素の画素値をもとに、前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルを用いて前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の領域を抽出する構造物抽出手段と、前記構造物抽出手段による抽出結果をもとに、前記標本内の前記抽出対象構造物を前記表示方法指定手段によって指定された表示方法で表した表示画像を生成する表示画像生成手段と、前記表示画像を表示部に表示する処理を行う表示処理手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記表示画像生成手段は、前記構造物抽出手段によって前記抽出対象構造物の領域として抽出された各画素の画素値を所定の表示色で置き換えて前記表示画像を生成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記構造物抽出手段は、前記抽出対象構造物の領域として抽出した各画素の画素値と前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルとをもとに、前記各画素それぞれについて構造物抽出の確度を算出し、前記表示画像生成手段は、前記抽出対象構造物の領域として抽出した各画素の所定の表示特性値を、前記各画素それぞれの前記構造物抽出の確度に応じて可変に設定することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記表示画像生成手段は、前記表示特性値として輝度または彩度の値を設定することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記抽出対象構造物の領域として抽出された画素毎に、対応する標本上の標本位置における前記抽出対象構造物についての分光スペクトル成分の成分量を取得するスペクトル成分量取得手段を備え、前記表示画像生成手段は、前記抽出対象構造物についての分光スペクトル成分の成分量を補正し、補正後の成分量で前記抽出対象構造物を表した画像を前記表示画像として生成することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記表示画像生成手段は、前記抽出対象構造物についての分光スペクトル成分の成分量の値をゼロに補正し、前記抽出対象構造物を非表示として前記表示画像を生成することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記抽出対象構造物の領域から除外する少なくとも１つの除外対象画素を指定する除外対象指定手段と、前記除外対象画素の画素値をもとに除外スペクトル情報を設定する除外スペクトル設定手段と、前記抽出対象構造物の領域の各画素の画素値をもとに、前記除外スペクトル情報を用いて前記抽出対象構造物の領域から除外する画素を抽出する除外対象抽出手段と、
を備えることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記抽出対象構造物の領域として追加する少なくとも１つの追加対象画素を指定する追加対象指定手段と、前記追加対象画素の画素値をもとに追加スペクトル情報を設定する追加スペクトル設定手段と、前記抽出対象構造物の領域外の各画素の画素値をもとに、前記追加スペクトル情報を用いて前記抽出対象構造物の領域として追加する画素を抽出する追加対象抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１８】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記標本内に存在し得る構造物毎の分光特性情報を記録する分光特性記録手段を備え、前記構造物指定手段は、前記抽出対象構造物とする前記構造物の種類を指定し、前記構造物抽出手段は、前記分光特性記録手段に記録されている前記抽出対象構造物の分光特性情報を前記基準分光スペクトルとして用い、前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の画素を抽出することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記構造物指定手段は、前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物が映る画素を指定し、前記構造物抽出手段は、前記構造物指定手段によって指定された画素の画素値を前記基準分光スペクトルとして用い、前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の画素を抽出することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、所定の染色種類と対応付けて抽出対象とする複数の構造物の組み合わせを設定した染色種類定義情報を記録する定義情報記録手段と、前記染色種類を指定する染色種類指定手段と、を備え、前記構造物抽出手段は、前記染色種類定義情報において前記染色種類指定手段によって指定された染色種類と対応付けられて記録されている前記複数の構造物をそれぞれ抽出対象構造物として抽出することを特徴とする。
【００２１】
また、本発明の別の態様にかかる顕微鏡システムは、上記の発明において、前記画像取得手段は、前記標本と対物レンズとを前記対物レンズの光軸と直交する面内で相対的に移動させながら、前記標本を部分毎に撮像して複数の分光スペクトル画像を取得し、前記複数の分光スペクトル画像を繋ぎ合せて１枚の分光スペクトル画像を生成するスペクトル画像生成手段を備えることを特徴とする。
【００２２】
また、本発明の別の態様にかかる標本観察方法は、顕微鏡を用い、標本の分光スペクトル画像を取得する画像取得工程と、前記標本内の所定の抽出対象構造物を指定する構造物指定工程と、前記抽出対象構造物の表示方法を指定する表示方法指定工程と、前記分光スペクトル画像を構成する各画素の画素値をもとに、前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルを用いて前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の領域を抽出する構造物抽出工程と、前記構造物抽出工程での抽出結果をもとに、前記標本内の前記抽出対象構造物を前記表示方法指定工程で指定された表示方法で表した表示画像を生成する表示画像生成工程と、前記表示画像を表示部に表示する処理を行う表示処理工程と、を含むことを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の別の態様にかかるプログラムは、コンピュータに、顕微鏡に対する動作指示を用い、標本の分光スペクトル画像を取得する画像取得ステップと、前記標本内の所定の抽出対象構造物を指定する構造物指定ステップと、前記抽出対象構造物の表示方法を指定する表示方法指定ステップと、前記分光スペクトル画像を構成する各画素の画素値をもとに、前記抽出対象構造物の基準分光スペクトルを用いて前記分光スペクトル画像中の前記抽出対象構造物の領域を抽出する構造物抽出ステップと、前記構造物抽出ステップでの抽出結果をもとに、前記標本内の前記抽出対象構造物を前記表示方法指定ステップで指定された表示方法で表した表示画像を生成する表示画像生成ステップと、前記表示画像を表示部に表示する処理を行う表示処理ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、標本内の構造物を抽出対象構造物として指定するとともに、この抽出対象構造物の表示方法を指定し、標本内の指定された抽出対象構造物を指定された表示方法で表した表示画像を生成することができる。したがって、標本内の所望の構造物を視認性良く表した画像をユーザに提示することができ、診断精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、実施の形態１の顕微鏡システムの全体構成例を説明する模式図である。
【図２】図２は、フィルタユニットの構成を説明する模式図である。
【図３】図３は、一方の光学フィルタの分光透過率特性を示す図である。
【図４】図４は、他方の光学フィルタの分光透過率特性を示す図である。
【図５】図５は、Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度の例を示す図である。
【図６】図６は、実施の形態１における顕微鏡システムの動作を示すフローチャートである。
【図７】図７は、スライドガラス標本の一例を示す図である。
【図８】図８は、標本領域画像の一例を示す図である。
【図９】図９は、フォーカスマップのデータ構成例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施の形態１におけるＶＳ画像ファイルのデータ構成例を説明する図である。
【図１１】図１１は、実施の形態１におけるＶＳ画像ファイルのデータ構成例を説明する他の図である。
【図１２】図１２は、実施の形態１におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、構造物指定画面の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施の形態１における構造物抽出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、抽出対象マップのデータ構成例を示す図である。
【図１６】図１６は、ＶＳ画像の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、図１７のＶＳ画像の表示画像の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、特殊染色を施した標本の画像例を示す図である。
【図１９】図１９は、実施の形態２におけるホストシステムの主要な機能ブロックを示す図である。
【図２０】図２０は、実施の形態２におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】図２１は、実施の形態２における表示画像生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図２２】図２２は、ＬＵＴの一例を示す図である。
【図２３】図２３は、ＬＵＴの他の例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施の形態３におけるホストシステムの主要な機能ブロックを示す図である。
【図２５】図２５は、実施の形態３におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図２６】図２６は、抽出対象構造物の抽出結果の修正原理を説明する説明図である。
【図２７】図２７は、抽出対象構造物の抽出結果の修正原理を説明する他の説明図である。
【図２８】図２８は、表示画像の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、表示画像の他の例を示す図である。
【図３０】図３０は、抽出対象スペクトル追加画面の一例を示す図である。
【図３１】図３１は、抽出対象スペクトル追加画面の他の例を示す図である。
【図３２】図３２は、実施の形態４における非表示時処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図３３】図３３は、実施の形態５におけるホストシステムの主要な機能ブロックを示す図である。
【図３４】図３４は、特殊染色定義情報のデータ構成例を示す図である。
【図３５】図３５は、マッソントリクローム染色について定義される構造物の一例を示す図である。
【図３６】図３６は、エラスチカワンギーソン染色について定義される構造物の一例を示す図である。
【図３７】図３７は、実施の形態５におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図３８】図３８は、特殊染色指定画面の一例を示す図である。
【図３９】図３９は、実施の形態５における表示画像生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【図４０】図４０は、実施の形態６におけるホストシステムの主要な機能ブロックを示す図である。
【図４１】図４１は、実施の形態６におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、図面を参照し、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。
【００２７】
（実施の形態１）
顕微鏡を用いて標本を観察する場合、１度に観察可能な範囲（視野範囲）は、主に対物レンズの倍率によって決定される。ここで、対物レンズの倍率が高いほど高精細な画像が得られる反面、視野範囲が狭くなる。この種の問題を解決するため、従来から、標本を載置する電動ステージを動かす等して視野範囲を移動させながら、倍率の高い対物レンズを用いて標本像を部分毎に撮像し、撮像した部分毎の画像を繋ぎ合わせることによって高精細でかつ広視野の画像を生成するといったことが行われており（例えば特開平９−２８１４０５号公報や特開２００６−３４３５７３号公報を参照）、バーチャル顕微鏡システムと呼ばれている。以下、バーチャル顕微鏡システムで生成される高精細かつ広視野の画像を、「ＶＳ画像」と呼ぶ。
【００２８】
このバーチャル顕微鏡システムによれば、実際に標本が存在しない環境であっても観察が行える。また、生成したＶＳ画像をネットワークを介して閲覧可能に公開しておけば、時間や場所を問わずに標本の観察が行える。このため、バーチャル顕微鏡システムは、病理診断の教育現場、あるいは遠隔地に在る病理医間のコンサルテーション等で活用されている。以下では、本発明をこのバーチャル顕微鏡システムに適用した場合を例にとって説明する。
【００２９】
図１は、実施の形態１の顕微鏡システム１の全体構成例を説明する模式図である。図１に示すように、顕微鏡システム１は、顕微鏡装置２とホストシステム４とがデータの送受可能に接続されて構成されている。なお、図１では、顕微鏡装置２の構成を模式的に示すとともに、ホストシステム４の主要な機能ブロックを示している。以下、図１に示す対物レンズ２７の光軸方向をＺ方向とし、Ｚ方向と垂直な平面をＸＹ平面として定義する。
【００３０】
顕微鏡装置２は、観察・診断対象の標本Ｓ（以下、「対象標本Ｓ」と呼ぶ。）が載置される電動ステージ２１と、側面視略コの字状を有し、電動ステージ２１を支持するとともにレボルバ２６を介して対物レンズ２７を保持する顕微鏡本体２４と、顕微鏡本体２４の底部後方（図１の右方）に配設された光源２８と、顕微鏡本体２４の上部に載置された鏡筒２９とを備える。また、鏡筒２９には、対象標本Ｓの標本像を目視観察するための双眼部３１と、対象標本Ｓの標本像を撮像するためのＴＶカメラ３２が取り付けられている。
【００３１】
ここで、電動ステージ２１に載置される対象標本Ｓは、標準染色を施したものであり、以下では、形態観察染色の１つであるＨＥ染色を施した組織標本を例にとって説明する。すなわち、対象標本Ｓは、ヘマトキシリン（以下、「Ｈ色素」と表記する。）によって細胞核が青紫色に染色され、エオジン（以下、「Ｅ色素」と表記する。）によって細胞質や結合組織が薄赤色に染色されたものである。なお、適用する標準染色はＨＥ染色に限定されるものではない。例えばＰａｐ染色等の他の形態観察染色を標準染色として施した標本にも同様に適用できる。
【００３２】
電動ステージ２１は、ＸＹＺ方向に移動自在に構成されている。すなわち、電動ステージ２１は、モータ２２１およびこのモータ２２１の駆動を制御するＸＹ駆動制御部２２３によってＸＹ平面内で移動自在である。ＸＹ駆動制御部２２３は、顕微鏡コントローラ３３の制御のもと、図示しないＸＹ位置の原点センサによって電動ステージ２１のＸＹ平面における所定の原点位置を検知し、この原点位置を基点としてモータ２２１の駆動量を制御することによって、対象標本Ｓ上の観察箇所を移動させる。そして、ＸＹ駆動制御部２２３は、観察時の電動ステージ２１のＸ位置およびＹ位置を適宜顕微鏡コントローラ３３に出力する。また、電動ステージ２１は、モータ２３１およびこのモータ２３１の駆動を制御するＺ駆動制御部２３３によってＺ方向に移動自在である。Ｚ駆動制御部２３３は、顕微鏡コントローラ３３の制御のもと、図示しないＺ位置の原点センサによって電動ステージ２１のＺ方向における所定の原点位置を検知し、この原点位置を基点としてモータ２３１の駆動量を制御することによって、所定の高さ範囲内の任意のＺ位置に対象標本Ｓを焦準移動させる。そして、Ｚ駆動制御部２３３は、観察時の電動ステージ２１のＺ位置を適宜顕微鏡コントローラ３３に出力する。
【００３３】
レボルバ２６は、顕微鏡本体２４に対して回転自在に保持され、対物レンズ２７を対象標本Ｓの上方に配置する。対物レンズ２７は、レボルバ２６に対して倍率（観察倍率）の異なる他の対物レンズとともに交換自在に装着されており、レボルバ２６の回転に応じて観察光の光路上に挿入されて対象標本Ｓの観察に用いる対物レンズ２７が択一的に切り換えられるようになっている。なお、実施の形態１では、レボルバ２６は、対物レンズ２７として、例えば２倍，４倍といった比較的倍率の低い対物レンズ（以下、適宜「低倍対物レンズ」と呼ぶ。）と、１０倍，２０倍，４０倍といった低倍対物レンズの倍率に対して高倍率である対物レンズ（以下、適宜「高倍対物レンズ」と呼ぶ。）とを少なくとも１つずつ保持していることとする。ただし、低倍および高倍とした倍率は一例であり、少なくとも一方の倍率が他方の倍率に対して高ければよい。
【００３４】
顕微鏡本体２４は、底部において対象標本Ｓを透過照明するための照明光学系を内設している。この照明光学系は、光源２８から射出された照明光を集光するコレクタレンズ２５１、照明系フィルタユニット２５２、視野絞り２５３、開口絞り２５４、照明光の光路を対物レンズ２７の光軸に沿って偏向させる折曲げミラー２５５、コンデンサ光学素子ユニット２５６、トップレンズユニット２５７等が、照明光の光路に沿って適所に配置されて構成される。光源２８から射出された照明光は、照明光学系によって対象標本Ｓに照射され、観察光として対物レンズ２７に入射する。
【００３５】
また、顕微鏡本体２４は、その上部においてフィルタユニット３０を内設している。フィルタユニット３０は、標本像として結像する光の波長帯域を所定範囲に制限するための光学フィルタ３０３を回転自在に保持し、この光学フィルタ３０３を、適宜対物レンズ２７後段において観察光の光路上に挿入する。対物レンズ２７を経た観察光は、このフィルタユニット３０を経由して鏡筒２９に入射する。
【００３６】
鏡筒２９は、フィルタユニット３０を経た観察光の光路を切り換えて双眼部３１またはＴＶカメラ３２へと導くビームスプリッタ２９１を内設している。対象標本Ｓの標本像は、このビームスプリッタ２９１によって双眼部３１内に導入され、接眼レンズ３１１を介して検鏡者に目視観察される。あるいはＴＶカメラ３２によって撮像される。ＴＶカメラ３２は、標本像（詳細には対物レンズ２７の視野範囲）を結像するＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を備えて構成され、標本像を撮像し、標本像の画像データをホストシステム４に出力する。
【００３７】
ここで、フィルタユニット３０について詳細に説明する。フィルタユニット３０は、ＴＶカメラ３２によって標本像をマルチバンド撮像する際に用いられる。図２は、フィルタユニット３０の構成を説明する模式図である。図２に示すフィルタユニット３０は、光学素子を装着するための装着穴が例えば３つ形成された回転式の光学フィルタ切換部３０１を有し、この３つの装着穴のうちの２つにそれぞれ異なる分光透過率特性を有する２枚の光学フィルタ３０３（３０３ａ，３０３ｂ）が装着され、残りの１つの穴が空穴３０５として構成されている。
【００３８】
図３は、一方の光学フィルタ３０３ａの分光透過率特性を示す図であり、図４は、他方の光学フィルタ３０３ｂの分光透過率特性を示す図である。図３，４に示すように、各光学フィルタ３０３ａ，３０３ｂは、それぞれＴＶカメラ３２のＲ，Ｇ，Ｂ各バンドを２分割する分光特性を有している。対象標本Ｓをマルチバンド撮像する場合は先ず、光学フィルタ切換部３０１を回転させて光学フィルタ３０３ａを観察光の光路上に挿入し、ＴＶカメラ３２によって標本像の第１の撮像を行う。次いで、光学フィルタ切換部３０１の回転によって光学フィルタ３０３ｂを観察光の光路上に挿入し、ＴＶカメラ３２によって標本像の第２の撮像を行う。この第１の撮像及び第２の撮像によって、それぞれ３バンドの画像が得られ、双方を合わせることによって６バンドのマルチバンド画像（分光スペクトル画像）が得られる。
【００３９】
このように、フィルタユニット３０を用いて標本像をマルチバンド撮像する場合には、光源２８から射出されて照明光学系によって対象標本Ｓに照射された照明光は、観察光として対物レンズ２７に入射し、その後光学フィルタ３０３ａまたは光学フィルタ３０３ｂを経由してＴＶカメラ３２の撮像素子上に結像する。図５は、標本像をＴＶカメラ３２で撮像する際のＲ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度の例を示す図である。
【００４０】
なお、通常の撮像を行う場合（標本像のＲＧＢ画像を撮像する場合）には、図２の光学フィルタ切換部３０１を回転させて空穴３０５を観察光の光路上に配置すればよい。また、ここでは、光学フィルタ３０３ａ，３０３ｂを対物レンズ２７後段に配置する場合を例示したが、これに限定されるものではなく、光源２８からＴＶカメラ３２に至る光路上のいずれかの位置に配置することとしてよい。また、光学フィルタの数は２枚に限定されず、適宜３枚以上の光学フィルタを用いてフィルタユニットを構成してよく、マルチバンド画像のバンド数も６バンドに限定されるものではない。例えば、背景技術で示した特許文献１に開示されている技術を用い、１６枚のバンドパスフィルタを切り換えながら面順次方式でマルチバンド画像を撮像し、１６バンドのマルチバンド画像を撮像するようにしてもよい。また、マルチバンド画像を撮像する構成は、光学フィルタを切り換える手法に限定されるものではない。例えば、複数のＴＶカメラを用意する。そして、ビームスプリッタ等を介して各ＴＶカメラに観察光を導き、分光特性を相補的に補完する結像光学系を構成してもよい。これによれば、各ＴＶカメラで同時に標本像を撮像し、これらを合わせることによって１度にマルチバンド画像が得られるので、処理の高速化が図れる。
【００４１】
そして、顕微鏡装置２は、図１に示すように、顕微鏡コントローラ３３とＴＶカメラコントローラ３４とを備える。顕微鏡コントローラ３３は、ホストシステム４の制御のもと、顕微鏡装置２を構成する各部の動作を統括的に制御する。例えば、顕微鏡コントローラ３３は、レボルバ２６を回転させて観察光の光路上に配置する対物レンズ２７を切り換える処理や、切り換えた対物レンズ２７の倍率等に応じた光源２８の調光制御や各種光学素子の切り換え、あるいはＸＹ駆動制御部２２３やＺ駆動制御部２３３に対する電動ステージ２１の移動指示等、対象標本Ｓの観察に伴う顕微鏡装置２の各部の調整を行うとともに、各部の状態を適宜ホストシステム４に通知する。ＴＶカメラコントローラ３４は、ホストシステム４の制御のもと、自動ゲイン制御のＯＮ／ＯＦＦ切換、ゲインの設定、自動露出制御のＯＮ／ＯＦＦ切換、露光時間の設定等を行ってＴＶカメラ３２を駆動し、ＴＶカメラ３２の撮像動作を制御する。
【００４２】
一方、ホストシステム４は、入力部４１、表示部４３、処理部４５、記録部４７等を備える。
【００４３】
入力部４１は、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等によって実現されるものであり、操作入力に応じた操作信号を処理部４５に出力する。表示部４３は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、処理部４５から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。
【００４４】
処理部４５は、ＣＰＵ等のハードウェアによって実現される。この処理部４５は、入力部４１から入力される入力信号や、顕微鏡コントローラ３３から入力される顕微鏡装置２各部の状態、ＴＶカメラ３２から入力される画像データ、記録部４７に記録されるプログラムやデータ等をもとにホストシステム４を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、あるいは顕微鏡コントローラ３３やＴＶカメラコントローラ３４に対する顕微鏡装置２各部の動作指示を行い、顕微鏡システム１全体の動作を統括的に制御する。そして例えば、処理部４５は、電動ステージ２１をＺ方向に移動させながら、ＴＶカメラ３２から入力される画像データをもとに各Ｚ位置における画像のコントラストを評価し、合焦している焦点位置（合焦位置）を検出するＡＦ（自動焦点）の処理を行う。また、処理部４５は、ＴＶカメラ３２から入力される画像データの記録部４７への記録処理や表示部４３への表示処理に際し、ＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００等の圧縮方式に基づく圧縮処理や伸張処理を行う。この処理部４５は、ＶＳ画像生成部４５１と、表示処理手段としてのＶＳ画像表示処理部４５４とを備える。
【００４５】
ＶＳ画像生成部４５１は、標本像の低解像画像および高解像画像を取得してＶＳ画像を生成する。ここで、ＶＳ画像とは、顕微鏡装置２によって撮像した１枚または２枚以上の画像を繋ぎ合せて生成した画像のことであるが、以下では、高倍対物レンズを用いて対象標本Ｓを部分毎に撮像した複数の高解像画像を繋ぎ合せて生成した画像であって、対象標本Ｓの全域を映した広視野で且つ高精細のマルチバンド画像のことをＶＳ画像と呼ぶ。
【００４６】
このＶＳ画像生成部４５１は、低解像画像取得処理部４５２と、画像取得手段およびスペクトル画像生成手段としての高解像画像取得処理部４５３とを含む。低解像画像取得処理部４５２は、顕微鏡装置２各部の動作指示を行って標本像の低解像画像を取得する。高解像画像取得処理部４５３は、顕微鏡装置２各部の動作指示を行って標本像の高解像画像を取得する。ここで、低解像画像は、対象標本Ｓの観察に低倍対物レンズを用い、ＲＧＢ画像として取得される。これに対し、高解像画像は、対象標本Ｓの観察に高倍対物レンズを用い、マルチバンド画像として取得される。
【００４７】
ＶＳ画像表示処理部４５４は、ＶＳ画像から所定の構造物の領域を抽出し、抽出結果をもとに対象標本Ｓ内のこの構造物を所定の表示方法に従って表した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う。このＶＳ画像表示処理部４５４は、構造物抽出手段としての構造物抽出部４５５と、表示画像生成手段としての表示画像生成部４５６とを含む。構造物抽出部４５５は、ＶＳ画像を画像処理し、このＶＳ画像から病理医等のユーザが指定した抽出対象の構造物（以下、「抽出対象構造物」と呼ぶ。）が映る領域を抽出する。表示画像生成部４５６は、ＶＳ画像中に映る対象標本Ｓ内の抽出対象構造物をユーザが指定した表示方法で表した表示画像を生成する。表示方法としては、例えば「強調表示」と「非表示」の２種類が用意される。「強調表示」は、抽出対象構造物の領域を他の領域に対して強調表示する表示方法である。また、「非表示」は、抽出対象構造物を非表示とする表示方法である。なお、実施の形態１では、表示方法として「強調表示」を指定した場合について詳述する。
【００４８】
記録部４７は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵或いはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体およびその読書装置等によって実現されるものである。この記録部４７には、ホストシステム４を動作させ、このホストシステム４が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が記録される。
【００４９】
そして、記録部４７には、処理部４５をＶＳ画像生成部４５１として機能させてＶＳ画像生成処理を実現するためのＶＳ画像生成プログラム４７１と、処理部４５をＶＳ画像表示処理部４５４として機能させてＶＳ画像表示処理を実現するためのＶＳ画像表示処理プログラム４７３とが記録される。また、記録部４７は、分光特性記録手段として、構造物特徴情報４７５を記録する。さらに、記録部４７には、ＶＳ画像ファイル５が記録される。この構造物特徴情報４７５およびＶＳ画像ファイル５の詳細については後述する。
【００５０】
なお、ホストシステム４は、ＣＰＵやビデオボード、メインメモリ等の主記憶装置、ハードディスクや各種記憶媒体等の外部記憶装置、通信装置、表示装置や印刷装置等の出力装置、入力装置、各部を接続し、あるいは外部入力を接続するインターフェース装置等を備えた公知のハードウェア構成で実現でき、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを利用することができる。
【００５１】
次に、実施の形態１におけるＶＳ画像生成処理およびＶＳ画像表示処理の処理について順番に説明する。先ず、ＶＳ画像生成処理について説明する。図６は、ホストシステム４の処理部４５がＶＳ画像生成処理を行うことによって実現される顕微鏡システム１の動作を示すフローチャートである。なお、ここで説明する顕微鏡システム１の動作は、ＶＳ画像生成部４５１が記録部４７に記録されたＶＳ画像生成プログラム４７１を読み出して実行することによって実現される。
【００５２】
図６に示すように、先ずＶＳ画像生成部４５１の低解像画像取得処理部４５２が、対象標本Ｓの観察に用いる対物レンズ２７を低倍対物レンズに切り換える指示を顕微鏡コントローラ３３に出力する（ステップａ１）。これに応答して顕微鏡コントローラ３３は、必要に応じてレボルバ２６を回転させ、低倍対物レンズを観察光の光路上に配置する。
【００５３】
続いて、低解像画像取得処理部４５２は、フィルタユニット３０を空穴３０５に切り換える指示を顕微鏡コントローラ３３に出力する（ステップａ３）。これに応答して、顕微鏡コントローラ３３は、必要に応じてフィルタユニット３０の光学フィルタ切換部３０１を回転させ、空穴３０５を観察光の光路上に配置する。
【００５４】
続いて、低解像画像取得処理部４５２は、顕微鏡コントローラ３３やＴＶカメラコントローラ３４に対する顕微鏡装置２各部の動作指示を行って、標本像の低解像画像（ＲＧＢ画像）を取得する（ステップａ５）。
【００５５】
図７は、スライドガラス標本６の一例を示す図である。図１に示した電動ステージ２１上の対象標本Ｓは、実際には、図７に示すように、スライドガラス６０上に対象標本Ｓを載置したスライドガラス標本６として電動ステージ２１上に載置される。対象標本Ｓは、スライドガラス６０上の予め定められた所定の領域（例えば、スライドガラス６０の図７に向かって左側の縦：２５ｍｍ×横：５０ｍｍの領域）である標本サーチ範囲６１に載置されるようになっている。そして、このスライドガラス６０には、標本サーチ範囲６１に載置した対象標本Ｓに関する情報を記載したラベル６３が予め定められた所定の領域（例えば標本サーチ範囲６１の右側の領域）に貼付される。このラベル６３には、例えば、対象標本Ｓを特定するための識別情報であるスライド標本番号を所定の規格に従ってコード化したバーコードが印字され、顕微鏡システム１を構成する図示しないバーコードリーダによって読み取られるようになっている。
【００５６】
図６のステップａ５の低解像画像取得処理部４５２による動作指示に応答して、顕微鏡装置２は、図７に示すスライドガラス６０の標本サーチ範囲６１の画像を撮像する。具体的には、ステップａ１で切り換えた低倍対物レンズの倍率に応じて定まる視野範囲（換言すると、対象標本Ｓの観察に低倍対物レンズを用いたときのＴＶカメラ３２の撮像範囲）のサイズをもとに標本サーチ範囲６１を分割し、分割した区画サイズに従って電動ステージ２１をＸＹ平面内で移動させながら、標本サーチ範囲６１の標本像を区画毎にＴＶカメラ３２で順次撮像していく。ここで撮像された画像データはホストシステム４に出力され、低解像画像取得処理部４５２において標本像の低解像画像として取得される。
【００５７】
そして、低解像画像取得処理部４５２は、図６に示すように、ステップａ５で取得した区画毎の低解像画像を結合し、図７の標本サーチ範囲６１を映した１枚の画像をスライド標本全体画像として生成する（ステップａ７）。
【００５８】
続いて、高解像画像取得処理部４５３が、対象標本Ｓの観察に用いる対物レンズ２７を高倍対物レンズに切り換える指示を顕微鏡コントローラ３３に出力する（ステップａ９）。これに応答して顕微鏡コントローラ３３は、レボルバ２６を回転させ、高倍対物レンズを観察光の光路上に配置する。
【００５９】
続いて、高解像画像取得処理部４５３は、ステップａ７で生成したスライド標本全体画像をもとに、図７の標本サーチ範囲６１内の実際に対象標本Ｓが載置されている標本領域６５を自動抽出して決定する（ステップａ１１）。この標本領域の自動抽出は、公知の手法を適宜採用して行うことができる。例えば、スライド標本全体画像の各画素を２値化して標本の有無を画素毎に判定し、対象標本Ｓを映した画素と判定された画素範囲を囲う矩形領域を標本領域として決定する。なお、入力部４１を介してユーザによる標本領域の選択操作を受け付け、操作入力に従って標本領域を決定することとしてもよい。
【００６０】
続いて、高解像画像取得処理部４５３は、スライド標本全体画像からステップａ１１で決定した標本領域の画像（標本領域画像）を切り出し、この標本領域画像の中から合焦位置を実測する位置を選出してフォーカス位置を抽出する（ステップａ１３）。
【００６１】
図８は、スライド標本全体画像から切り出した標本領域画像７の一例を示す図であり、図８では、図７の標本領域６５の画像を示している。先ず高解像画像取得処理部４５３は、図８に示すように、標本領域画像７を格子状に分割し、複数の小区画を形成する。ここで、小区画の区画サイズは、ステップａ９で切り換えた高倍対物レンズの倍率に応じて定まる視野範囲（換言すると、対象標本Ｓの観察に高倍対物レンズを用いたときのＴＶカメラ３２の撮像範囲）のサイズに相当する。
【００６２】
次いで高解像画像取得処理部４５３は、形成した複数の小区画の中から、フォーカス位置とする小区画を選出する。これは、全ての小区画について合焦位置を実測しようとすると処理時間が増大してしまうためであり、例えば各小区画の中から所定数の小区画をランダムに選出する。あるいは、フォーカス位置とする小区画を例えば所定数の小区画おきに選出する等、所定の規則に従って選出してもよい。また、小区画の数が少ない場合には、全ての小区画をフォーカス位置として選出するようにしてもよい。そして、高解像画像取得処理部４５３は、標本領域画像７の座標系（ｘ，ｙ）における選出した小区画の中心座標を算出するとともに、算出した中心座標を顕微鏡装置２の電動ステージ２１の座標系（Ｘ，Ｙ）に変換してフォーカス位置を得る。なお、この座標変換は、対象標本Ｓの観察に用いる対物レンズ２７の倍率、あるいはＴＶカメラ３２を構成する撮像素子の画素数や画素サイズ等に基づいて行われ、例えば特開平９−２８１４０５号公報に記載の公知技術を適用して実現できる。
【００６３】
続いて、高解像画像取得処理部４５３は、図６に示すように、顕微鏡コントローラ３３やＴＶカメラコントローラ３４に対する顕微鏡装置２各部の動作指示を行って、フォーカス位置の合焦位置を測定する（ステップａ１５）。このとき、高解像画像取得処理部４５３は、抽出した各フォーカス位置を顕微鏡コントローラ３３に出力する。これに応答して、顕微鏡装置２は、電動ステージ２１をＸＹ平面内で移動させて各フォーカス位置を順次対物レンズ２７の光軸位置に移動させる。そして、顕微鏡装置２は、各フォーカス位置で電動ステージ２１をＺ方向に移動させながらＴＶカメラ３２によってフォーカス位置の画像データを取り込む。取り込まれた画像データはホストシステム４に出力され、高解像画像取得処理部４５３において取得される。高解像画像取得処理部４５３は、各Ｚ位置における画像データのコントラストを評価して各フォーカス位置における対象標本Ｓの合焦位置（Ｚ位置）を測定する。
【００６４】
高解像画像取得処理部４５３は、以上のようにして各フォーカス位置における合焦位置を測定したならば、続いて、各フォーカス位置の合焦位置の測定結果をもとにフォーカスマップを作成し、記録部４７に記録する（ステップａ１７）。具体的には、高解像画像取得処理部４５３は、ステップａ１３でフォーカス位置として抽出されなかった小区画の合焦位置を、近傍するフォーカス位置の合焦位置で補間演算することによって全ての小区画について合焦位置を設定し、フォーカスマップを作成する。
【００６５】
図９は、フォーカスマップのデータ構成例を示す図である。図９に示すように、フォーカスマップは、配列番号と電動ステージ位置とを対応付けたデータテーブルである。配列番号は、図８に示した標本領域画像７の各小区画を示している。具体的には、ｘで示す配列番号は、左端を初順としてｘ方向に沿って各列に順番に付した通し番号であり、ｙで示す配列番号は、最上段を初順としてｙ方向に沿って各行に順番に付した通し番号である。なお、ｚで示す配列番号は、ＶＳ画像を３次元画像として生成する場合に設定される値である。電動ステージ位置は、対応する配列番号が示す標本領域画像の小区画について合焦位置と設定された電動ステージ２１のＸ，Ｙ，Ｚの各位置である。例えば、（ｘ，ｙ，ｚ）＝（１，１，−）の配列番号は、図８の小区画７１を示しており、座標系（ｘ，ｙ）における小区画７１の中心座標を電動ステージ２１の座標系（Ｘ，Ｙ）に変換したときのＸ位置及びＹ位置が、Ｘ11およびＹ11にそれぞれ相当する。また、この小区画について設定した合焦位置（Ｚ位置）がＺ11に相当する。
【００６６】
続いて高解像画像取得処理部４５３は、図６に示すように、フィルタユニット３０を光学フィルタ３０３ａ，３０３ｂに切り換える指示を顕微鏡コントローラ３３に順次出力するとともに、フォーカスマップを参照しながら顕微鏡コントローラ３３やＴＶカメラコントローラ３４に対する顕微鏡装置２各部の動作指示を行って、標本領域画像の小区画毎に標本像をマルチバンド撮像し、高解像画像（以下、適宜「標本領域区画画像」と呼ぶ。）を取得する（ステップａ１９）。
【００６７】
これに応答して、顕微鏡装置２は、フィルタユニット３０の光学フィルタ切換部３０１を回転させ、先ず光学フィルタ３０３ａを観察光の光路上に配置した状態で電動ステージ２１を移動させながら、標本領域画像の小区画毎の標本像をそれぞれの合焦位置においてＴＶカメラ３２で順次撮像していく。次いで、観察光の光路上に光学フィルタ３０３ｂを切り換えて配置し、同様にして標本領域画像の小区画毎の標本像を撮像する。ここで撮像された画像データはホストシステム４に出力され、高解像画像取得処理部４５３において標本像の高解像画像（標本領域区画画像）として取得される。
【００６８】
続いて高解像画像取得処理部４５３は、ステップａ１９で取得した高解像画像である標本領域区画画像を結合し、図７の標本領域６５の全域を映した１枚の画像をＶＳ画像として生成する（ステップａ２１）。
【００６９】
なお、上記のステップａ１３〜ステップａ２１では、標本領域画像を高倍対物レンズの視野範囲に相当する小区画に分割することとした。そして、この小区画毎に標本像を撮像して標本領域区画画像を取得し、これらを結合してＶＳ画像を生成することとした。これに対し、隣接する標本領域区画画像がその隣接位置で互いに一部重複（オーバーラップ）するように小区画を設定するようにしてもよい。そして、隣接する標本領域区画画像間の位置関係が合うように貼り合わせて合成し、１枚のＶＳ画像を生成するようにしてもよい。具体的な処理は、例えば特開平９−２８１４０５号公報や特開２００６−３４３５７３号公報に記載の公知技術を適用して実現できるが、この場合には、取得される各標本領域区画画像の端部部分がそれぞれ隣接する標本領域区画画像との間で重複するように、小区画の区画サイズを高倍対物レンズの視野範囲よりも小さいサイズに設定する。このようにすれば、電動ステージ２１の移動制御の精度が低く、隣接する標本領域区画画像間が不連続となる場合であっても、重複部分によって繋ぎ目が連続した自然なＶＳ画像を生成できる。
【００７０】
以上説明したＶＳ画像生成処理の結果、対象標本Ｓの全域を映した広視野で且つ高精細なマルチバンド画像が得られる。ここで、ステップａ１〜ステップａ２１の処理は自動的に行われる。このため、ユーザは、対象標本Ｓ（詳細には図７のスライドガラス標本６）を電動ステージ２１上に載置し、入力部４１を介してＶＳ画像生成処理の開始指示操作を入力するだけでよい。なお、ステップａ１〜ステップａ２１の各ステップで適宜処理を中断し、ユーザの操作を介在可能に構成してもよい。例えば、ステップａ９の後の操作入力に従って、使用する高倍対物レンズを別の倍率の対物レンズに変更する処理や、ステップａ１１の後の操作入力に従って、決定した標本領域を修正する処理、ステップａ１３の後の操作入力に従って、抽出したフォーカス位置を変更、追加または削除する処理等を適宜行うようにしてもよい。
【００７１】
図１０および図１１は、ＶＳ画像生成処理の結果得られて記録部４７に記録されるＶＳ画像ファイル５のデータ構成例を説明する図である。図１０（ａ）に示すように、ＶＳ画像ファイル５は、付帯情報５１と、スライド標本全体画像データ５２と、ＶＳ画像データ５３とを含む。
【００７２】
付帯情報５１には、図１０（ｂ）に示すように、観察法５１１やスライド標本番号５１２、スライド標本全体画像の撮像倍率５１３、標準染色情報５１４、背景スペクトル情報５１５等が設定される。
【００７３】
観察法５１１は、ＶＳ画像の生成に用いた顕微鏡装置２の観察法であり、実施の形態１では、例えば「明視野観察法」が設定される。暗視野観察や蛍光観察、微分干渉観察等の他の観察法で標本の観察が可能な顕微鏡装置を用いた場合には、ＶＳ画像を生成したときの観察法が設定される。
【００７４】
スライド標本番号５１２には、例えば図７に示したスライドガラス標本６のラベル６３から読み取ったスライド標本番号が設定される。このスライド標本番号は、例えば、スライドガラス標本６に固有に割り当てられたＩＤであり、これによって、対象標本Ｓを個別に識別できる。スライド標本全体画像の撮像倍率５１３には、スライド標本全体画像の取得時に用いた低倍対物レンズの倍率が設定される。スライド標本全体画像データ５２は、スライド標本全体画像の画像データである。
【００７５】
標準染色情報５１４には、対象標本Ｓに施された標準染色の種類が設定される。すなわち、実施の形態１では、ＨＥ染色が設定されるが、この標準染色情報５１４は、後述のＶＳ画像表示処理の過程でユーザが対象標本Ｓに施された標準染色の種類を操作入力して指定することで設定される。
【００７６】
背景スペクトル情報５１５は、対象標本Ｓの背景部の分光スペクトルデータを記録する。例えば、図７に示した標本サーチ範囲６１をマルチバンド撮像したＶＳ画像中の対象標本Ｓが存在しない領域を背景部とし、この背景部のバンド毎の画素値を背景スペクトル情報５１５として記録する。
【００７７】
ＶＳ画像データ５３には、ＶＳ画像に関する各種情報が設定される。すなわち、図１１（ａ）に示すように、ＶＳ画像データ５３は、ＶＳ画像数５４と、ＶＳ画像数５４に相当する数のＶＳ画像情報（１）〜（ｉ）５５とを含む。ＶＳ画像数５４は、ＶＳ画像データ５３に記録されるＶＳ画像情報５５の数であり、ｉに相当する。図１１（ａ）に示すＶＳ画像データ５３のデータ構成例は、１つの標本について複数のＶＳ画像を生成する場合を想定している。図７に示して上述した例では、スライドガラス標本６において実際に対象標本Ｓが載置されている領域として１つの標本領域６５を抽出する場合を説明したが、スライドガラス標本の中には、複数の標本が離れて点在しているものも存在する。このような場合には、標本が存在しない領域のＶＳ画像を生成する必要はない。このため、複数の標本がある程度離れて点在している場合には、これらの点在する標本の領域をそれぞれ個別に抽出し、抽出した標本の領域毎にＶＳ画像を生成するが、このときに生成するＶＳ画像の数がＶＳ画像数５４として設定される。そして、各ＶＳ画像に関する各種情報が、それぞれＶＳ画像情報（１）〜（ｉ）５５として設定される。なお、図７の例においても、標本領域６５内に２つの標本の領域が含まれるが、これらの位置が近いために１つの標本領域６５として抽出される。そして、各ＶＳ画像情報５５には、図１１（ｂ）に示すように、撮影情報５６、フォーカスマップデータ５７、画像データ５８等が設定される。
【００７８】
撮影情報５６には、図１１（ｃ）に示すように、ＶＳ画像の撮像倍率５６１、スキャン開始位置（Ｘ位置）５６２、スキャン開始位置（Ｙ位置）５６３、ｘ方向のピクセル数５６４、ｙ方向のピクセル数５６５、Ｚ方向の枚数５６６、バンド数５６７等が設定される。
【００７９】
ＶＳ画像の撮像倍率５６１には、ＶＳ画像の取得時に用いた高倍対物レンズの倍率が設定される。また、スキャン開始位置（Ｘ位置）５６２、スキャン開始位置（Ｙ位置）５６３、ｘ方向のピクセル数５６４およびｙ方向のピクセル数５６５は、ＶＳ画像の撮像範囲を示している。すなわち、スキャン開始位置（Ｘ位置）５６２は、ＶＳ画像を構成する各標本領域区画画像の撮像を開始したときの電動ステージ２１のスキャン開始位置のＸ位置であり、スキャン開始位置（Ｙ位置）５６３は、スキャン開始位置のＹ位置である。そして、ｘ方向のピクセル数５６４はＶＳ画像のｘ方向のピクセル数であり、ｙ方向のピクセル数５６５はｙ方向のピクセル数であって、ＶＳ画像のサイズを示している。
【００８０】
Ｚ方向の枚数５６６には、Ｚ方向のセクショニング数に相当し、ＶＳ画像を３次元画像として生成する際には、Ｚ方向の撮像枚数が設定される。以下では、このＺ方向の枚数５６６には「１」が設定される。また、ＶＳ画像は、マルチバンド画像として生成される。そのバンド数がバンド数５６７に設定され、実施の形態１では、「６」が設定される。
【００８１】
また、図１１（ｂ）のフォーカスマップデータ５７は、図９に示したフォーカスマップのデータである。画像データ５８は、ＶＳ画像の画像データであり、６バンドの生データ（ＶＳ画像を構成する各画素のバンド毎の画素値）が設定される。
【００８２】
次に、ＶＳ画像表示処理について説明する。図１２は、実施の形態１におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、ＶＳ画像表示処理部４５４が記録部４７に記録されたＶＳ画像表示処理プログラム４７３を読み出して実行することによって実現される。
【００８３】
図１２に示すように、先ずＶＳ画像表示処理部４５４が、ユーザ操作に従い、構造物指定手段として抽出対象構造物の種類を指定するとともに（ステップｂ１）、表示方法指定手段としてこの抽出対象構造物の表示方法を指定する（ステップｂ３）。このとき、ＶＳ画像表示処理部４５４は、ユーザ操作に従い、表示方法と併せて表示色または確認色を指定する。また、ＶＳ画像表示処理部４５４は、ユーザ操作に従って対象標本Ｓに施された標準染色の種類を指定する（ステップｂ５）。例えばＶＳ画像表示処理部４５４は、構造物指定画面を表示部４３に表示して抽出対象構造物およびその表示に関する指定依頼を通知する処理を行い、この構造物指定画面において抽出対象構造物やその表示方法、標準染色の指定操作を受け付ける。
【００８４】
図１３は、構造物指定画面の一例を示す図である。図１３に示すように、構造物指定画面には、抽出対象構造物を指定するためのスピンボックスＳＢ１１１と、表示方法を指定するためのスピンボックスＳＢ１１３と、表示色／確認色を指定するためのスピンボックスＳＢ１１５とが３組配置されており、３種類の構造物を抽出対象構造物として指定可能に構成されている。なお、この数は一例であって、１または２種類の抽出対象構造物を指定可能に構成してもよいし、４種類以上の抽出対象構造物を指定できるように構成してもよい。
【００８５】
スピンボックスＳＢ１１１は、抽出対象構造物として指定可能な構造物の一覧を選択肢として提示し、抽出対象構造物の指定を促す。提示される構造物としては、膠原繊維や弾性繊維、平滑筋等が挙げられる。ただし、これら例示した構造物に限定されるものではなく、適宜設定できる。また、スピンボックスＳＢ１１３は、「強調表示」または「非表示」を選択肢として提示し、表示方法の指定を促す。
【００８６】
そして、スピンボックスＳＢ１１５は、予め表示色／確認色として用意されている色の一覧を選択肢として提示し、表示色または確認色の指定を促す。詳細には、例えば対応する表示方法のスピンボックスＳＢ１１３で「強調表示」が指定された場合には、スピンボックスＳＢ１１５で指定されるのは強調表示の際の表示色である。一方、対応する表示方法のスピンボックスＳＢ１１３で「非表示」が指定された場合であれば、スピンボックスＳＢ１１５で指定されるのはその確認色である。ここで、確認色は、ＶＳ画像中で抽出された抽出対象構造物の領域を確認表示する際の表示色である。具体的には、後述する実施の形態４で説明するように、表示方法として「非表示」が指定された場合には抽出対象構造物を非表示とした表示画像を生成するが、誤検出等を確認する目的で抽出結果を一旦表示してユーザに提示するようになっている。ユーザは、スピンボックスＳＢ１１３で「非表示」を指定した場合には、このときの抽出対象構造物の表示色である確認色をスピンボックスＳＢ１１５で指定する。なお、表示色／確認色として用意しておく色は特に限定されるものではなく、例えば、“茶”“緑”“黒”といった色を適宜設定しておくこととしてよい。
【００８７】
また、構造物指定画面には、実際に対象標本Ｓを染色している標準染色の種類を指定するためのスピンボックスＳＢ１３が配置されている。このスピンボックスＳＢ１３は、標準染色の一覧を選択肢として提示し、その指定を促す。提示される標準染色としては、例えば形態観察染色であるＨＥ染色やＰａｐ染色等が挙げられる。ただし、例示した形態観察染色に限定されるものではなく、適宜設定できる。
【００８８】
この構造物指定画面において、ユーザは、例えば最上段のスピンボックスＳＢ１１１で所望の構造物を抽出対象構造物として指定するとともに、対応するスピンボックスＳＢ１１３で表示方法を指定し、対応するスピンボックスＳＢ１１５で表示色または確認色を指定する。抽出対象としたい構造物が２つ以上ある場合には、下段のスピンボックスＳＢ１１１，ＳＢ１１３，ＳＢ１１５で指定する。また、スピンボックスＳＢ１３で対象標本Ｓに施された標準染色を指定する。指定された抽出対象構造物の種類やその表示方法、表示色／確認色、標準染色の種類は、記録部４７に記録され、以降の処理で用いられる。このうち、標準染色の種類は、標準染色情報５１４（図１０を参照）としてＶＳ画像ファイル５に設定される。
【００８９】
続いて、図１２に示すように、構造物抽出部４５５が構造物抽出処理を行う（ステップｂ７）。この構造物抽出処理では、構造物特徴情報４７５として記録部４７に記録されている抽出対象構造物の特徴情報を基準分光スペクトル（教師データ）として用い、ＶＳ画像生成処理で生成した対象標本ＳのＶＳ画像から指定された種類の抽出対象構造物が映る領域を抽出して抽出対象マップを作成する。この構造物特徴情報４７５は分光特性情報の一例であり、抽出対象構造物として指定され得る構造物毎に予め定義された特徴情報を記録する。
【００９０】
ここで、構造物の定義について説明する。構造物の定義に先立ち、事前にその構造物を含む１または複数の標本を用意し、複数（Ｎ個）の分光スペクトルデータを測定しておく。具体的には、例えば、用意した標本を顕微鏡システム１でマルチバンド撮像する。そして、その構造物を映した領域の中から、例えばユーザ操作に従ってＮ個の画素位置を選択することで、波長λ毎の測定値（選択した画素位置のバンド毎の画素値）を得る。
【００９１】
構造物の特徴を定義するためのデータ空間としては、前述のように予め測定した波長λ毎の測定値を分光吸光度に変換した吸光度空間を用いる。分光吸光度ｇ（λ）は、波長λ毎の入射光の強度を強度Ｉ0（λ）とし、射出光の強度（すなわち測定値）をＩ（λ）とすると次式（１）で表される。入射光の強度Ｉ0（λ）としては、例えばその測定値を得た標本の背景部における射出光の強度Ｉ（λ）（すなわち、該当する標本について得たマルチバンド画像の背景部におけるバンド毎の画素値）を用いる。
【数１】
2011002341.tif 000003
【００９２】
実施の形態１では、この吸光度空間におけるＮ個の測定値の分光吸光度ｇ1（λ），ｇ2（λ），・・・，ｇN（λ）について例えば主成分分析を行い、第１主成分〜第ｐ主成分を求める回帰式を算出する。ここで、ｐはバンド数であり、実施の形態１の例では“６”となる。
【００９３】
次いで、累積寄与率が所定値（例えば“０．８”）以上となる成分数ｋを決定する。主成分分析では、第１主成分から第ｋ主成分（以下、これらを包括して単に「主成分」と呼ぶ。）によってその構造物を特徴付ける主要な特性が決定される。一方、第ｋ＋１主成分から第ｐ主成分（以下、これらを包括して単に「残差成分」と呼ぶ。）は、構造物の特性を決定する際の寄与度が低い。
【００９４】
また、以上のようにして測定値毎に得た残差成分それぞれの統計量を算出する。例えば、残差成分（第ｋ＋１主成分〜第ｐ主成分）の平方和を統計量として算出する。なお、予め設定される重み値を用いて第ｋ＋１主成分〜第ｐ主成分の残差成分それぞれに重み付けした上で平方和を求めることとしてもよい。また、平方和に限らず、他の統計量を用いてもよい。
【００９５】
そして、主成分（第１主成分〜第ｋ主成分）をそれぞれ求める回帰式、主成分を決定する成分数ｋ、Ｎ個の各測定値それぞれの残差成分（以下、「基準残差成分」と呼ぶ。）およびこの測定値毎の基準残差成分それぞれの統計量（ここでは平方和；以下、「基準残差成分統計量」と呼ぶ。）の各データを、定義対象の構造物に関する特徴情報として得る。
【００９６】
以上の処理を構造物毎に行い、抽出対象構造物として選択され得る全ての構造物について特徴情報を定義し、構造物特徴情報４７５として記録部４７に記録しておく。
【００９７】
そして、図１２のステップｂ７で行う構造物抽出処理では、構造物抽出部４５５は、ＶＳ画像の各画素を順次処理対象とし、構造物特徴情報４７５に設定されている抽出対象構造物の特徴情報をもとに各画素が抽出対象構造物か否かを順次判定していく。図１４は、実施の形態１における構造物抽出処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【００９８】
図１４に示すように、構造物抽出処理では先ず、構造物抽出部４５５は、構造物特徴情報４７５から指定された抽出対象構造物の特徴情報を読み出す（ステップｃ１）。そして、構造物抽出部４５５は、ＶＳ画像を構成する各画素を順次処理対象とし、全ての画素についてループＡの処理を行う（ステップｃ３〜ステップｃ１１）。
【００９９】
すなわち先ず、構造物抽出部４５５は、処理対象の画素が抽出対象構造物か否かを判定する（ステップｃ５）。具体的な処理手順としては先ず、上記した式（１）を用い、処理対象の画素の波長λ毎（バンド毎）の画素値を分光吸光度に変換する。このとき、入射光の強度Ｉ0（λ）としては、ＶＳ画像ファイル５において背景スペクトル情報５１５（図１０を参照）として記録されている対象標本Ｓの背景部の分光スペクトルデータを用いる。続いて、ステップｃ１で読み出した抽出対象構造物の特徴情報をもとに、先ず主成分を求める各回帰式を処理対象の画素に適用して残差成分を求める。続いて、求めた残差成分の平方和を算出する。そして、算出値を基準残差成分統計量と比較して閾値処理し、その値が所定範囲内（例えば、標準偏差の２倍以内）であれば、処理対象の画素を抽出対象構造物として判定する。所定範囲内でなければ、抽出対象構造物ではないと判定する。なお、ここで行う閾値処理で抽出対象構造物か否かの判定基準として用いる閾値については、予め設定される固定値としてもよいし、例えばユーザ操作に従って設定変更可能な値としてもよい。
【０１００】
構造物抽出部４５５は、以上のようにして処理対象の画素を抽出対象構造物の画素と判定した場合には（ステップｃ７：Ｙｅｓ）、処理対象の画素を抽出対象構造物の領域として抽出し（ステップｃ９）、その後処理対象の画素についてのループＡの処理を終える。抽出対象構造物ではないと判定した場合であれば（ステップｃ７：Ｎｏ）、そのまま処理対象の画素についてのループＡの処理を終える。
【０１０１】
そして、ＶＳ画像を構成する全ての画素を処理対象としてループＡの処理を行ったならば、構造物抽出部４５５は、各画素が抽出対象構造物か否かを設定した抽出対象マップを作成する（ステップｃ１３）。この抽出対象マップのデータは、記録部４７に記録される。その後図１２のステップｂ７にリターンしてステップｂ９に移行する。抽出対象構造物が複数指定された場合には、上記した構造物抽出処理を各抽出対象構造物それぞれについて行い、各抽出対象構造物それぞれについて抽出対象マップを作成する。
【０１０２】
図１５は、抽出対象マップのデータ構成例を示す図である。図１５において、各マスＭ２１がそれぞれＶＳ画像を構成する各画素位置に対応しており、この抽出対象マップには、ＶＳ画像の全ての画素についての抽出対象構造物か否かの判定結果が設定される。なお、図１５では、簡明のため、１０×１２画素分の判定結果が設定された抽出対象マップを例示している。例えば、抽出対象構造物ではないと判定された画素に対応するマスには、例えばマスＭ２１−１に示すように「０」が設定される。一方、抽出対象構造物と判定された画素に対応するマスには、例えばマスＭ２１−２に示すように「１」が設定される。
【０１０３】
なお、ここでは、ＶＳ画像を構成する全ての画素について抽出対象構造物か否かを判定する処理を行うこととしたが、ＶＳ画像中の所定の領域内の画素についてのみ判定を行い、処理時間の短縮化を図ることとしてもよい。例えば、図６のステップａ１１で決定した標本領域内の画素を対象として抽出対象構造物か否かを判定することとしてもよい。あるいは、抽出対象構造物の抽出に先立ってＶＳ画像から表示用のＲＧＢ画像を合成して表示する処理を行い、ユーザによる領域選択を受け付ける構成としてもよい。そして、ユーザが、例えば入力部４１を構成するマウスで選択した領域内の画素を対象として抽出対象構造物か否かを判定することとしてもよい。
【０１０４】
その後、図１２に示すように、表示画像生成部４５６が、指定された表示方法に従ってステップｂ７で抽出した抽出対象構造物の領域の表示変更処理を行い、ＶＳ画像中に映る対象標本Ｓ内の抽出対象構造物を指定された表示方法で表した表示画像を生成する（ステップｂ９）。実施の形態１は、抽出対象構造物の表示方法として「強調表示」を指定した場合の実施形態であり、表示画像生成部４５６は先ず、Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度特性をもとにＶＳ画像からＲＧＢ画像を合成する。
【０１０５】
続いて、表示画像生成部４５６は、図１４のステップｃ１３で作成した抽出対象マップを参照し、合成したＲＧＢ画像中の抽出対象構造物の領域を指定された表示色で表示した表示画像を生成する。具体的には、表示画像生成部４５６は、抽出対象マップにおいて「１」が設定されている画素位置の画素値を指定された表示色で置き換えて表示画像を生成する。このとき、複数の抽出対象構造物が指定され、複数の抽出対象マップが作成されている場合には、各抽出対象マップを参照して指定された抽出対象構造物それぞれの領域の画素値をその抽出対象構造物について指定された表示色で置き換える処理を行う。なお、合成したＲＧＢ画像中で各抽出対象構造物の領域の画素値をそれぞれ個別にその表示色で置き換え、指定された抽出対象構造物毎に表示画像を生成することとしてもよい。そして、ユーザ操作に従ってこれらを適宜切り換えて表示処理することとしてもよい。
【０１０６】
そして、図１２に示すように、ＶＳ画像表示処理部４５４が、ステップｂ９で生成した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う（ステップｂ１１）。
【０１０７】
図１６は、ＶＳ画像の一例を示す図であり、標準染色としてＨＥ染色が施された弾性繊維を含む標本を対象標本Ｓとして得たＶＳ画像を示している。一方、図１７は、図１６のＶＳ画像の表示画像の一例を示す図であり、ユーザが抽出対象構造物を「弾性繊維」とし、表示方法を「強調表示」として指定した場合に生成される表示画像を示している。図１６に示すように、表示変更処理前のＶＳ画像中で弾性繊維の領域を視認するのは困難である。これに対し、図１７に示すように、図１６のＶＳ画像に表示変更処理を施して弾性繊維の領域を強調表示した表示画像では、弾性繊維の領域を他の領域と容易に識別可能である。
【０１０８】
なお、図１８は、図１６に例示したＶＳ画像の被写体とした対象標本Ｓと同様の標本（例えばこの対象標本Ｓと同一の標本ブロックの別切片であり、標準染色としてＨＥ染色が施された弾性繊維を含む標本）にさらに特殊染色を施し、弾性繊維を可視化した標本の画像例を示す図である。図１８に示すように、標本に特殊染色を施せば、標本中の弾性繊維の領域が染め分けられて視認が可能となる。
【０１０９】
以上説明したように、実施の形態１によれば、図１８に示したような特殊染色を実際に標本に施すことなく、画像処理によって抽出対象構造物の領域を強調表示することができる。したがって、対象標本Ｓ内の所望の構造物を視認性良く表した画像をユーザに提示することができ、診断精度を向上させることが可能となる。また、特殊染色の実施が必要ないため、標本の作製コストを削減できるとともに、診断時間の短縮化が図れる。ユーザにとっては、観察したい所望の構造物を１つまたは複数組み合わせて抽出対象構造物として指定し、表示方法として強調表示を指定することで、対象標本Ｓ中の抽出対象構造物の領域を他の領域と容易に識別することができ、対象標本Ｓ内の抽出対象構造物を視認性良く観察できる。
【０１１０】
（実施の形態２）
実施の形態１では、予め抽出対象構造物について定義しておいた特徴情報をもとにＶＳ画像の各画素について残差成分を求め、この残差成分の統計量が基準残差成分統計量の所定範囲内の画素を抽出対象構造物として抽出することとした。これに対し、実施の形態２では、残差成分の統計量と基準残差成分統計量との差分（以下、「残差差分値」と呼ぶ。）をもとに、抽出対象構造物を指定された表示色で表示する際の表示特性値（例えば彩度や明度等）を補正するようにした。ここで、残差差分値は、ＶＳ画像を構成する各画素の構造物抽出の確度（構造物抽出確度）に相当する。
【０１１１】
図１９は、実施の形態２におけるホストシステム４ａの主要な機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。図１９に示すように、実施の形態２の顕微鏡システムを構成するホストシステム４ａは、入力部４１、表示部４３、処理部４５ａ、記録部４７ａ等を備える。
【０１１２】
そして、処理部４５ａのＶＳ画像表示処理部４５４ａは、構造物抽出部４５５と、構造物表示特性補正部４５７ａを備えた表示画像生成部４５６ａとを含む。構造物表示特性補正部４５７ａは、構造物抽出部４５５によって抽出対象構造物と判定された各画素の表示特性を補正する処理を行う。また、記録部４７ａには、処理部４５ａをＶＳ画像表示処理部４５４ａとして機能させるためのＶＳ画像表示処理プログラム４７３ａ等が記録される。
【０１１３】
図２０は、実施の形態２におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、ＶＳ画像表示処理部４５４ａが記録部４７ａに記録されたＶＳ画像表示処理プログラム４７３ａを読み出して実行することによって実現される処理であり、図２０において、実施の形態１と同様の処理工程には同一の符号を付している。
【０１１４】
実施の形態２では、図２０に示すように、ステップｂ５で標準染色の種類を指定した後、構造物抽出部４５５が構造物抽出処理を行う（ステップｂ７）。この構造物抽出処理では、実施の形態１と同様にして処理画素の残差成分を求め、求めた残差成分の統計量（平方和）を基準残差成分統計量と比較して閾値処理することで処理画素が抽出対象構造物か否かを算出する。ただし、実施の形態２では、構造物抽出部４５５は、このときに抽出対象構造物と判定した処理画素について残差成分の統計量と基準残差成分統計量との差分である残差差分値を取得し、記録部４７ａに記録しておく。
【０１１５】
続いて、表示画像生成部４５６ａが表示画像生成処理を行う（ステップｄ９）。その後、ＶＳ画像表示処理部４５４ａが、実施の形態１と同様にしてステップｄ９で生成した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う（ステップｂ１１）。
【０１１６】
ここで、ステップｄ９の表示画像生成処理について説明する。この表示画像生成処理では、実施の形態１と同様の要領で指定された表示方法に従って抽出対象構造物が映る領域の表示変更処理を行い、ＶＳ画像中に映る対象標本Ｓ内の抽出対象構造物を指定された表示方法で表した表示画像を生成するが、このとき、構造物抽出処理で取得している残差差分値をもとに抽出対象構造物と判定された各画素の表示特性値を補正する。図２１は、実施の形態２における表示画像生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【０１１７】
図２１に示すように、表示画像生成処理では、表示画像生成部４５６ａは先ず、指定された表示方法に応じて処理を分岐する（ステップｅ１）。そして、表示方法が「非表示」であればステップｅ３に移行し、表示画像生成部４５６ａは実施の形態４で後述する非表示時処理を行って抽出対象構造物を非表示とした表示画像を生成する（ステップｅ３）。その後、図２０のステップｄ９にリターンする。
【０１１８】
実施の形態２では、抽出対象構造物の表示方法として「強調表示」が指定される場合を想定しており、表示方法が「強調表示」の場合には、ステップｅ５に移行する。そして、表示画像生成部４５６ａは先ず、Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度を用い、ＶＳ画像からＲＧＢ画像を合成する（ステップｅ５）。続いて表示画像生成部４５６ａは、図２０のステップｂ７で抽出対象構造物として抽出された各画素を順次処理対象とし、全ての画素についてループＢの処理を行う（ステップｅ７〜ステップｅ１３）。
【０１１９】
ループＢでは先ず、表示画像生成部４５６ａは、処理対象の画素の画素値を指定された表示色で置き換える（ステップｅ９）。続いて、表示画像生成部４５６ａは、処理対象の画素の所定の表示特性値にこの処理対象の画素について取得されている残差差分値を反映させて補正する（ステップｅ１１）。
【０１２０】
例えば、残差差分値とこの残差差分値を反映させる所定の表示特性値との関係を定義したルックアップテーブル（以下、「ＬＵＴ」と略記する。）を事前に生成して記録部４７ａに記録しておき、このＬＵＴを参照して処理画素の表示特性値を補正する。残差差分値を反映させる表示特性値としては、例えば彩度や明度等が挙げられる。
【０１２１】
図２２は、表示特性値の一例である彩度を補正する場合のＬＵＴの一例を示す図であり、横軸を入力される残差差分値とし、縦軸を出力される彩度補正係数としてＬＵＴを模式的に示している。また、図２３は、表示特性値の他の例である明度を補正する場合のＬＵＴの一例を示す図であり、横軸を入力される残差差分値とし、縦軸を出力される明度補正係数としてＬＵＴを模式的に示している。そして、各図２２，図２３中において、処理対象の画素が抽出対象構造物として判定される閾値Ｔｈを破線で示している。
【０１２２】
図２２のＬＵＴを適用すると、残差差分値が小さい程彩度を高くしてその画素を表示するように彩度補正係数が決定される。この場合には、表示画像生成部４５６ａは、処理対象の画素の彩度を算出し、算出値に彩度補正係数を乗じて補正する。具体的には、公知技術を適用して処理対象の画素のＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換する。そして、得られた彩度Ｓの値にＬＵＴで決定される彩度補正係数を乗じてこの彩度Ｓの値を補正した後、ＲＧＢ値に再度変換することで残差差分値を表示特性値に反映させる。この結果、抽出対象構造物と判定された各画素は、その残差差分値が小さいほど彩度が高く鮮やかな色として表示されることとなる。
【０１２３】
また、図２３のＬＵＴを適用すると、残差差分値が小さいほど明度を高くしてその画素を表示するように明度補正係数が決定される。この場合には、表示画像生成部４５６ａは、公知技術を適用して処理対象の画素のＲＧＢ値から明度Ｖの値を取得する。そして、表示画像生成部４５６ａは、ＬＵＴで決定される明度補正係数を乗じて補正した後、ＲＧＢ値に再度変換することで残差差分値を表示特性値に反映させる。この結果、抽出対象構造物と判定された各画素は、その残差差分値が小さいほど明度が高く明るい色として表示されることとなる。
【０１２４】
なお、図２２に示すＬＵＴは、予め関数として固定的に定義されたＬＵＴを示している。一方、図２３に示すＬＵＴでは、各プロットＰ６１に相当する入力値と出力値との対応関係を設定した二次元的なデータテーブルとして定義されたＬＵＴを示している。図２３のＬＵＴでは、各プロットＰ６１間を例えば直線で結んだ線分上の値として出力値（図示の例では明度補正係数）が得られる。なお、直線で結ぶ必要はなく、各プロットＰ６１をもとに近似曲線の関数式を求め、各プロットＰ６１間の出力値を得るようにしてもよい。また、図２３のグラフを表示部４３に表示してユーザに提示し、ＬＵＴのデータ内容をユーザ操作に従って調整可能に構成することもできる。例えばユーザが、入力部４１を構成するマウスで所望のプロットＰ６１を移動させると、移動後のプロットＰ６１の位置に応じてＬＵＴのデータ内容を変更するようにしてもよい。
【０１２５】
以上のようにして処理対象の画素の所定の表示特性値を補正したならば、表示画像生成部４５６ａは、この処理対象の画素についてのループＢの処理を終える。そして、抽出対象構造物の領域を構成する全ての画素を処理対象としてループＢの処理を行ったならば、図２０のステップｄ９にリターンする。
【０１２６】
構造物抽出部４５５が求めた残差成分の統計量を閾値処理した結果抽出対象構造物と判定された画素であっても、実際にその画素が抽出対象構造物か否かの確度（構造物抽出確度）は残差成分によって異なる。すなわち、残差が小さくなるほど抽出対象構造物の可能性は高く、残差が大きくなるほど抽出対象構造物の可能性は低くなる。
【０１２７】
実施の形態２によれば、抽出対象構造物と判定した各画素についてその残差差分値（構造物抽出部４５５がＶＳ画像の各画素について求めた残差成分の統計量と基準残差成分統計量との差分）を算出することができる。そして、抽出対象構造物の各画素の画素値を指定された表示色で置き換えて強調表示する際に、各画素の所定の表示特性値にその残差差分値を反映させて補正することができる。例えば、残差差分値が小さく抽出対象構造物の可能性が高いほどその画素の彩度や明度を高くし、残差差分値が大きく抽出対象構造物の可能性が低いほどその画素の彩度や明度を低くするといったことが可能となる。
【０１２８】
したがって、実施の形態１と同様の効果を奏することができるとともに、抽出対象構造物か否かの構造物抽出確度を画素毎に視覚的に提示することができる。ユーザにとっては、抽出対象構造物として抽出され、指定した表示色で強調表示された各画素の表示特性値（例えば明るさの程度やあざやかさの程度等）によって、これら各画素それぞれの抽出対象構造物か否かの構造物抽出確度を容易に把握できる。そして、各画素の抽出対象構造物か否かの構造物抽出確度を把握しながら観察が行える。これによれば、診断精度の向上をより一層図ることができる。
【０１２９】
なお、上記した実施の形態２では、抽出対象構造物と判定された各画素の残差差分値をもとに彩度または明度を補正する場合について説明したが、残差差分値を反映させる表示特性値はこれらに限定されるものではない。また、反映させる表示特性値は１つである必要はなく、複数の表示特性値に対して残差差分値を反映させる構成としてもよい。例えば、残差差分値を彩度および明度の双方に反映させて補正するようにしてもよい。
【０１３０】
（実施の形態３）
実施の形態１等では、予め抽出対象構造物について定義しておいた特徴情報をもとにＶＳ画像の各画素について残差成分を求め、この残差成分の統計量が基準残差成分統計量の所定範囲内の画素を抽出対象構造物として抽出することとした。しかしながら、観察・診断対象とする標本の個体差等によって構造物の特性が変動する場合がある。例えば、標本内の組織を固定する際の固定条件や、標本を染色する際の染色条件（染色に要する時間や染色液の濃度等）等によって変動する。このため、実際には抽出対象構造物ではない領域の画素が誤って抽出されたり、逆に抽出対象構造物の画素の抽出漏れが生じるといった事態が起こり得る。実施の形態３は、抽出対象構造物の抽出結果をユーザ操作に従って修正するものである。
【０１３１】
図２４は、実施の形態３におけるホストシステム４ｂの主要な機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。図２４に示すように、実施の形態３の顕微鏡システムを構成するホストシステム４ｂは、入力部４１、表示部４３、処理部４５ｂ、記録部４７ｂ等を備える。
【０１３２】
そして、処理部４５ｂのＶＳ画像表示処理部４５４ｂは、除外対象指定手段、除外スペクトル設定手段、追加対象指定手段および追加スペクトル設定手段としての修正スペクトル登録部４５８ｂ、除外対象抽出手段としての除外対象抽出部４５９ｂおよび追加対象抽出手段としての追加対象抽出部４６０ｂを備えた構造物抽出部４５５ｂと、表示画像生成部４５６ｂとを含む。修正スペクトル登録部４５８ｂは、ユーザ操作に従って除外スペクトル情報を登録し、あるいはユーザ操作に従って追加スペクトル情報を登録する処理を行う。除外対象抽出部４５９ｂは、除外スペクトル情報をもとに抽出対象構造物の領域から除外する画素を抽出する処理を行う。追加対象抽出部４６０ｂは、追加スペクトル情報をもとに抽出対象構造物の領域に追加する画素を抽出する処理を行う。また、記録部４７ｂには、処理部４５ｂをＶＳ画像表示処理部４５４ｂとして機能させるためのＶＳ画像表示処理プログラム４７３ｂ等が記録される。
【０１３３】
図２５は、実施の形態３におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、ＶＳ画像表示処理部４５４ｂが記録部４７ｂに記録されたＶＳ画像表示処理プログラム４７３ｂを読み出して実行することによって実現される処理であり、図２５において、実施の形態１と同様の処理工程には同一の符号を付している。
【０１３４】
実施の形態３では、図２５に示すように、ステップｂ１１で表示画像生成部４５６ｂが表示画像を表示部４３に表示処理した後、続いて修正スペクトル登録部４５８ｂが、ステップｂ７で行った抽出対象構造物の抽出結果に対する修正指示操作を受け付ける。修正指示操作が入力されなければ（ステップｆ１３：Ｎｏ）、ステップｆ３３に移行する。
【０１３５】
そして、入力部４１を介して修正指示操作が入力されると（ステップｆ１３：Ｙｅｓ）、続いて修正スペクトル登録部４５８ｂは、ユーザ操作に従って除外対象または追加対象とする画素を指定する。例えば、修正スペクトル登録部４５８ｂは、ステップｂ１１で表示した表示画像上で除外対象とする画素位置の選択操作を受け付けることによって、除外対象の画素を指定する。あるいは、修正スペクトル登録部４５８ｂは、表示画像上で追加対象とする画素位置の選択操作を受け付けることによって、追加対象の画素を指定する。
【０１３６】
そして、除外対象の画素が指定されると（ステップｆ１５：Ｙｅｓ）、修正スペクトル登録部４５８ｂは、指定された画素のバンド毎（波長λ毎）の画素値をＶＳ画像ファイル５の画像データ５８（図１１を参照）から読み出し、除外スペクトル情報として登録する（ステップｆ１７）。除外対象の画素が複数が指定された場合には、各画素の画素値をそれぞれ除外スペクトル情報として登録する。一方、追加対象の画素が指定された場合には（ステップｆ１９：Ｙｅｓ）、修正スペクトル登録部４５８ｂは、指定された画素のバンド毎の画素値をＶＳ画像ファイル５の画像データ５８から読み出し、追加スペクトル情報として登録する（ステップｆ２１）。
【０１３７】
その後、操作が確定されるまでの間は（ステップｆ２３：Ｎｏ）、ステップｆ１５に戻る。そして、操作が確定されたならば（ステップｆ２３：Ｙｅｓ）、先ず除外対象抽出部４５９ｂが、ステップｆ１７で登録した除外スペクトル情報をもとに抽出対象構造物の領域から除外する画素を抽出し、除外対象マップを作成する（ステップｆ２５）。具体的には、除外対象抽出部４５９ｂは先ず、ステップｂ７の構造物抽出処理で作成した抽出対象マップを参照し、抽出対象構造物の領域として抽出されている各画素を読み出す。そして、除外対象抽出部４５９ｂは、読み出した各画素を順次処理対象とし、除外スペクトル情報をもとに各画素を抽出対象構造物から除外するか否かを順次判定していく。
【０１３８】
例えば、除外対象抽出部４５９ｂは、処理対象の画素のバンド毎（波長λ毎）の画素値と除外スペクトル情報とを比較して波長λ毎の差分を求め、求めた差分の平方和を算出する。そして、算出値を予め設定される所定の閾値を用いて閾値処理し、例えば閾値より小さい場合に処理対象の画素を抽出対象構造物の領域から除外すると判定してこの処理対象の画素を抽出する。ここで、複数の除外スペクトル情報が登録されている場合には、いずれか１つを代表値として選出してこの代表値との差分の平方和が閾値より小さい場合に除外すると判定してもよいし、これら除外スペクトル情報をもとに全ての除外スペクトル情報との差分の平方和が閾値より小さい場合に除外すると判定してもよい。なお、閾値処理で用いる閾値については、予め設定される固定値としてもよいし、例えばユーザ操作に従って設定変更可能な値としてもよい。
【０１３９】
そして、除外対象抽出部４５９ｂは、抽出対象構造物の領域から除外するか否かの判定結果を設定した除外対象マップを作成する。ここでの処理によって、抽出対象マップにおいて「１」が設定されている画素位置のうち、上記の処理で抽出対象構造物の領域から除外すると判定した画素位置の値を“０”に変更した追加対象マップが作成される。
【０１４０】
続いて、追加対象抽出部４６０ｂが、ステップｆ２１で登録した追加スペクトル情報をもとに抽出対象構造物の領域として追加する画素を抽出し、追加対象マップを作成する（ステップｆ２７）。具体的には、追加対象抽出部４６０ｂは先ず、抽出対象マップを参照し、抽出対象構造物の領域として抽出されていない各画素を読み出す。そして、追加対象抽出部４６０ｂは、読み出した各画素を順次処理対象とし、追加スペクトル情報をもとに各画素を抽出対象構造物に追加するか否かを順次判定していく。
【０１４１】
例えば、追加対象抽出部４６０ｂは、除外対象抽出部４５９ｂと同様にして処理対象の画素のバンド毎（波長λ毎）の画素値と追加スペクトル情報とを比較して波長λ毎の差分を求め、求めた差分の平方和を算出する。そして、算出値を予め設定される所定の閾値を用いて閾値処理し、例えば閾値より小さい場合に処理対象の画素を抽出対象構造物の領域として追加すると判定してこの処理対象の画素を抽出する。
【０１４２】
そして、追加対象抽出部４６０ｂは、抽出対象構造物の領域として追加するか否かの判定結果を設定した追加対象マップを作成する。ここでの処理によって、上記の処理で抽出対象構造物の領域に追加すると判定した画素位置の値を“１”とした追加対象マップが作成される。
【０１４３】
なお、ここでは、ユーザ操作に従って指定した除外対象の画素のバンド毎の画素値を除外スペクトル情報とし、この除外スペクトル情報を用いて抽出対象構造物の抽出結果を修正することとした。また、ユーザ操作に従って指定した追加対象の画素のバンド毎の画素値を追加スペクトル情報とし、この追加スペクトル情報を用いて抽出対象構造物の抽出結果を修正することとした。これに対し、除外対象または追加対象の画素を一旦分光吸光度に変換し、吸光度空間で閾値処理することによって抽出対象構造物の抽出結果を修正するようにしてもよい。
【０１４４】
この場合には、例えば、修正スペクトル登録部４５８ｂは、上記した式（１）を用い、その背景スペクトル情報５１５（図１０を参照）をもとに除外対象または追加対象として指定された画素のバンド毎の画素値を分光吸光度に変換し、この分光吸光度を除外スペクトル情報として登録する。そして、除外対象抽出部４５９ｂは、抽出対象構造物の領域として抽出されている各画素を順次処理対象とし、除外スペクトル情報をもとに各画素を抽出対象構造物から除外するか否かを順次判定していく。すなわち、上記した式（１）を用い、その背景スペクトル情報５１５をもとに処理対象の画素のバンド毎（波長λ毎）の画素値を分光吸光度に変換する。次いで、得られた処理対象の画素の分光吸光度と除外スペクトル情報とを比較して波長λ毎の差分を求め、求めた差分の平方和を算出する。そして、算出値を予め設定される所定の閾値を用いて閾値処理し、例えば閾値より小さい場合に処理対象の画素を抽出対象構造物の領域から除外すると判定する。一方、追加対象抽出部４６０ｂは、抽出対象構造物の領域として抽出されていない各画素を順次処理対象とし、追加スペクトル情報をもとに各画素を抽出対象構造物の領域として追加するか否かを順次判定していく。すなわち、上記した式（１）を用い、その背景スペクトル情報５１５をもとに処理対象の画素のバンド毎の画素値を分光吸光度に変換する。そして、得られた処理対象の画素の分光吸光度と追加スペクトル情報とを比較して波長λ毎の差分を求め、求めた差分の平方和を算出する。そして、算出値を予め設定される所定の閾値を用いて閾値処理し、例えば閾値より小さい場合に処理対象の画素を抽出対象構造物の領域として追加すると判定する。
【０１４５】
以上のようにして追加対象マップを作成したならば、続いて表示画像生成部４５６ｂが、抽出対象マップ、ステップｆ２５で作成した除外対象マップおよびステップｆ２７で作成した追加対象マップをもとに抽出対象構造物の抽出結果を修正し、修正後の対象標本Ｓ内の抽出対象構造物を指定された表示方法で表した表示画像を生成する（ステップｆ２９）。
【０１４６】
図２６および図２７は、抽出対象構造物の抽出結果の修正原理を説明する説明図である。なお、図２６および図２７では、簡明のため、１０×１２画素分の判定結果が設定された抽出対象マップ、除外対象マップおよび追加対象マップを例示している。
【０１４７】
ここで、図２６（ａ）は抽出対象マップの一例を示し、図２６（ｂ）はユーザ操作に従って登録した除外スペクトル情報をもとに作成した除外対象マップを示している。ユーザ操作に従って除外スペクトル情報が登録され、除外対象マップが作成されている場合には、図２６（ａ）の抽出対象マップと図２６（ｂ）の除外対象マップとの差分を取る。そして、図２６（ｃ）に示すように、抽出対象マップにおいて「１」が設定されている画素位置のうち、除外対象マップにおいて「１」が設定されていない画素位置の各画素を抽出対象構造物の領域の画素とし、その画素値を指定された表示色で置き換えて表示画像を生成する。
【０１４８】
また、図２７（ａ）は抽出対象マップの一例を示し、図２７（ｂ）はユーザ操作に従って登録した追加スペクトル情報をもとに作成した追加対象マップを示している。ユーザ操作に従って追加スペクトル情報が登録され、追加対象マップが作成されている場合には、図２７（ａ）の抽出対象マップまたは図２７（ｂ）の追加対象マップのオアを取る。そして、図２７（ｃ）に示すように、抽出対象マップまたは追加対象マップにおいて「１」が設定されている画素位置の各画素を抽出対象構造物の領域の画素とし、その画素値を指定された表示色で置き換えて表示画像を生成する。
【０１４９】
そして、ＶＳ画像表示処理部４５４ｂは、生成した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う（ステップｆ３１）。その後、ステップｆ３３に移行し、表示画像の表示を終了しない間は（ステップｆ３３：Ｎｏ）、ステップｆ１３に戻る。そして、例えば表示終了操作が入力された場合には表示を終了し（ステップｆ３３：Ｙｅｓ）、本処理を終える。
【０１５０】
次に、抽出対象構造物の抽出結果を修正する際の操作例について説明する。図２８および図２９は、図２５のステップｂ１１で表示される表示画像の一例を示す図であり、それぞれ弾性繊維の領域を強調表示した表示画像を示している。
【０１５１】
ここで、図２８の表示画像は、抽出対象構造物である弾性繊維の領域が過剰に抽出された例を示している。すなわち、中央部に映る弾性繊維の領域が強調表示されるとともに、図２８に向かって右下方の太線で囲む領域Ａ７１内においても画素が強調表示されており、弾性繊維の領域として抽出されている。
【０１５２】
例えばユーザは、表示画像上で抽出対象構造物の抽出結果が明らかに過剰であると判断した場合には、入力部４１を構成するマウスで除外対象とする画素位置の選択操作を行う。この画素位置の選択操作は、除外したい画素位置を１つ１つ選択する操作でもよいし、除外したい画素を含む範囲を領域選択する操作でもよい。ここでは、領域選択する操作を例示する。具体的には先ず、ユーザは、領域（例えば図２８中の太線で囲む領域Ａ７１）を選択する。このように領域を選択した状態でマウスを右クリックすると「除外」または「追加」を選択するための選択メニューが表示されるようになっており、ユーザは、この選択メニューから「除外」を選択することによって除外対象とする画素位置を選択する。このとき、内部処理としては、太線の領域Ａ７１内に含まれる抽出対象構造物の各画素を除外対象に指定する処理が行われる（図２５のステップｆ１５（Ｙｅｓ））。その後、指定した画素の画素値をもとに除外スペクトル情報が登録されることとなる。
【０１５３】
一方、図２９の表示画像は、抽出対象構造物の領域について抽出漏れが過剰に生じている例を示しており、中央部に映る弾性繊維の領域の一部が所々強調表示されている。ユーザは、表示画像上で明らかに抽出対象構造物の抽出漏れが生じていると判断した場合には、入力部４１を構成するマウスで追加対象とする画素位置の選択操作を行う。この画素位置の選択操作は、追加したい画素位置を１つ１つ選択する操作でもよいし、追加したい画素を含む範囲を領域選択する操作でもよい。ここでは、領域選択する操作を例示する。具体的には先ず、ユーザは、領域（例えば図２９中の太線で囲む領域Ａ７３）を選択する。そして、選択した状態でマウスを右クリックし、表示される選択メニューから「追加」を選択する。
【０１５４】
選択メニューから「追加」を選択した場合には、続いて抽出対象スペクトル追加画面が表示される。図３０および図３１は、抽出対象スペクトル追加画面の一例を示す図である。図３０に示すように、抽出対象スペクトル追加画面は選択領域表示部Ｗ８１を備え、表示画像上で前述のようにして選択された領域（図２９の太線の領域Ａ７３）の画像（選択部分画像）が拡大表示されるようになっている。なお、このとき、選択部分画像に対してコントラストを強調する処理等を行うようにしてもよい。これにより、ユーザは、選択部分画像内において後述する追加対象画素または非追加対象画素の選択操作を容易に行える。
【０１５５】
また、抽出対象スペクトル追加画面には、選択領域表示部Ｗ８１の選択部分画像上で追加対象画素を選択するための追加対象画素選択ボタンＢ８１と、選択部分画像上で非追加対象画素を選択するための非追加対象画素選択ボタンＢ８２と、追加対象画素および／または非追加対象画素の選択操作を確定するためのＯＫボタンＢ８３と、追加対象とする画素位置の選択操作を確定するための確定ボタンＢ８５とを備える。
【０１５６】
ユーザは、この抽出対象スペクトル追加画面において、例えば、追加対象画素選択ボタンＢ８１をマウスでクリックし、追加対象画素の選択を指示した状態で選択領域表示部Ｗ８１において選択部分画像上の追加対象としたい画素位置をマウスでクリックする。クリックした画素位置にはマーカが配置されるようになっている。なお、選択する数は１つであってもよいし、複数選択してもよい。図３０の例では、ユーザが追加対象画素として選択した３箇所の画素位置にマーカＭ８１１〜８１３が配置されている。あるいは、ユーザは、非追加対象画素選択ボタンＢ８２をマウスでクリックし、非追加対象画素の選択を指示した状態で選択領域表示部Ｗ８１において選択部分画像上の追加対象としない画素位置をマウスでクリックする。クリックした画素位置には、追加対象画素を示すマーカＭ８１１〜８１３とは形状の異なるマーカが配置されるようになっている。例えば、図３０の例では、ユーザが除外対象画素として選択した２箇所の画素位置にマーカＭ８２１，Ｍ８２２が配置されている。その後、ＯＫボタンＢ８３をクリックする。
【０１５７】
このときの内部処理としては、例えば選択部分画像内を２値化する処理が行われる。すなわち、マーカＭ８１１〜８１３が配置された各画素位置の画素値をもとに選択部分画像内の類似する画素値を抽出するとともに、マーカＭ８２１，Ｍ８２２が配置された各画素位置の画素値をもとに選択部分画像内の類似する画素値を抽出し、選択部分画像内の各画素を追加対象画素または非追加対象画素に振り分けて２値化する処理が行われる。そして、２値化した結果が選択領域表示部Ｗ８１に表示される。
【０１５８】
この結果、例えば図３１に示すように、選択領域表示部Ｗ８１において追加対象画素（白）と非追加対象画素（黒）とを表した２値画像が表示される。ユーザは、追加対象とする画素位置が追加対象画素（白）の領域で問題なければＯＫボタンＢ８３を操作して追加対象とする画素位置の選択操作を確定する。このとき、内部処理としては、選択領域表示部Ｗ８１の２値画像の追加対象画素（白）とされた各画素を追加対象に指定する処理が行われる（図２５のステップｆ１９（Ｙｅｓ））。その後、指定した画素の画素値をもとに追加スペクトル情報が登録されることとなる。追加対象とする画素位置を修正したければ再度追加対象画素選択ボタンＢ８１や非追加対象画素選択ボタンＢ８２をクリックして上記した操作を行う。
【０１５９】
なお、ユーザが、表示画像上または選択部分画像上の画素位置をクリックした際、そのＶＳ画像の画素値を読み出してスペクトル情報をグラフ表示する等してユーザに提示し、除外対象や追加対象とする画素位置の選択操作を支援する構成としてもよい。また、ここでは、除外対象とする画素位置および追加対象とする画素位置の選択操作について個別に説明したが、これらの選択操作は同一画面上で行う構成としてもよい。例えば、表示画像を表示した同一の画面上で、除外対象とする画素位置の選択操作、追加対象とする画素位置の選択操作、およびいずれの対象にもしない画素位置の選択操作を受け付け、受け付けたユーザ操作の内容に応じて除外対象および追加対象の画素を指定するようにしてもよい。
【０１６０】
以上説明したように、実施の形態３によれば、実施の形態１と同様の効果を奏することができるとともに、構造物特徴情報４７５として予め記録部４７に記録されている抽出対象構造物の特徴情報を教師データとして用いて行った抽出対象構造物の抽出結果を修正することができる。具体的には、ユーザ操作に従って除外対象の画素を指定して除外スペクトル情報を登録する。そして、この除外スペクトル情報をもとに、抽出対象構造物の領域として抽出されている各画素についてそれぞれ抽出対象構造物から除外するか否かを判定することにより、抽出結果を修正することができる。あるいは、ユーザ操作に従って追加対象の画素を指定して追加スペクトル情報を登録する。そして、この追加スペクトル情報をもとに、抽出対象構造物の領域外の各画素についてそれぞれ抽出対象構造物の領域として追加するか否かを判定することにより、抽出結果を修正することができる。したがって、対象標本Ｓの個体差等によって抽出対象構造物が適切に抽出されない場合であっても、ユーザ操作に従ってその抽出結果を修正することができるので、抽出対象構造物の抽出精度を向上させることができる。またこのとき、抽出対象マップをもとにして除外対象マップや追加対象マップを作成することができるので、ＶＳ画像中の全ての画素について処理を行う必要がない。また、抽出対象マップを変更しないので、除外対象や追加対象とする画素位置の選択操作を簡単に取り消して元に戻すことができる。
【０１６１】
なお、ユーザ操作に従って抽出結果を修正する手法は上記した手法に限定されるものではない。例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）等の判別器を用いて修正することもできる。具体的には、例えば、追加対象を指定して抽出対象構造物の領域とする画素を追加する場合であれば、図３０の選択領域表示部Ｗ８１に表示される選択部分画像上で選択した画素位置（マーカＭ８１１〜８１３が配置された画素位置）の画素値を特徴量として用いた学習判別処理を行い、この学習判別処理によってＶＳ画像中の抽出対象構造物の領域外の画素から抽出対象構造物の領域として追加する画素を抽出するようにしてもよい。あるいは、選択部分画像上で選択した画素位置（マーカＭ８２１，８２２が配置された画素位置）の画素値を特徴量として用いた学習判別処理を行い、この学習判別処理によって、ＶＳ画像中の抽出対象構造物の領域外の画素から抽出対象構造物の領域として追加しない画素を抽出するようにしてもよい。同様に、ＳＶＭ等の判別器を用いて抽出対象構造物の領域から除外する画素を抽出するようにしてもよい。
【０１６２】
あるいは、ユーザが、抽出対象構造物の領域として過剰に抽出された画素がない、あるいは抽出対象構造物の領域として抽出漏れの画素がないと判断するまでの間、抽出対象構造物の画素か否かを判定する際に用いる閾値を例えば所定量ずつ調整しながら学習判別処理を繰り返し行い、この学習判別処理によってＶＳ画像中の抽出対象構造物の領域を抽出するようにしてもよい。
【０１６３】
（実施の形態４）
実施の形態１等では、表示方法として「強調表示」が指定された場合について説明した。これに対し、実施の形態４では、表示方法として「非表示」が指定された場合について説明する。なお、実施の形態４の装置構成は、実施の形態１の顕微鏡装置２およびホストシステム４と同様の構成で実現でき、以下では、同一の符号を付する。
【０１６４】
実施の形態４では、図１２に示して実施の形態１で説明したステップｂ１において非表示としたい構造物を抽出対象構造物として指定するとともに、図１２のステップｂ３において表示方法として「非表示」を指定する。また、図１２のステップｂ７において構造物抽出部４５５が構造物抽出処理を行って指定された抽出対象構造物を抽出し、図１２のステップｂ９において表示画像生成部４５６が抽出された抽出対象構造物を非表示とした表示画像を生成する。
【０１６５】
ＶＳ画像の観察・診断時に非表示としたい構造物としては、例えば炎症性細胞である好中球が挙げられる。この好中球は、色素Ｈによって染色され、ＨＥ染色された標本内で濃紺色を有するが、この好中球が実際に観察したい構造物の上に存在すると観察・診断対象の構造物の視認性が悪化してしまい、診断の妨げとなる場合が生じるためである。
【０１６６】
すなわち、実施の形態４では、表示画像生成部４５６は、図１２のステップｂ９の処理として非表示時処理を行い、ＶＳ画像中に映る抽出対象構造物を非表示とした表示画像を生成する。図３２は、ここで行われる非表示時処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。なお、以下では、簡明のため、抽出対象構造物が１つ指定され、その表示方法として「非表示」が指定されたこととして説明する。
【０１６７】
非表示時処理では、図３２に示すように、表示画像生成部４５６は先ず、構造物抽出処理の抽出結果を確認表示するため、Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度を用い、ＶＳ画像からＲＧＢ画像を合成する（ステップｇ１）。続いて、表示画像生成部４５６は、構造物抽出処理で作成した抽出対象マップを参照し、合成したＲＧＢ画像中の抽出対象構造物の領域を指定された確認色で表示した確認画像を生成する（ステップｇ３）。具体的には、表示画像生成部４５６は、抽出対象マップにおいて「１」が設定されている画素位置の画素値を指定された確認色で置き換えて確認画像を生成する。
【０１６８】
そして、表示画像生成部４５６は、ステップｇ３で生成した確認画像を表示部４３に表示する処理を行い（ステップｇ５）、その後、確認操作を受け付けるまで待機状態となる（ステップｇ７：Ｎｏ）。
【０１６９】
そして、ユーザによる確認操作を受け付けると（ステップｇ７：Ｙｅｓ）、続いて表示画像生成部４５６は、スペクトル成分量取得手段として、抽出対象マップに従い、ＶＳ画像中の抽出対象構造物の領域内の各画素のバンド毎の画素値をもとに、対象標本Ｓ上の対応する標本位置における色素量をそれぞれ推定する（ステップｇ９）。
【０１７０】
簡単に処理手順を説明すると先ず、表示画像生成部４５６は、ＶＳ画像の画素値をもとに、対応する対象標本Ｓ上の各標本位置のスペクトル（推定スペクトル）を画素毎に推定する。例えば、図１４のステップｃ５の処理として説明したように、実施の形態１で上記した式（１）に従ってＶＳ画像の各画素について波長λ毎の分光吸光度を算出する。そして、算出した分光吸光度を推定スペクトルとして得る。なお、マルチバンド画像からスペクトルを推定する手法はこれに限定されるものではなく、例えば、ウィナー（Wiener）推定を用いて行うこととしてもよい。次いで表示画像生成部４５６、予め対象標本Ｓを染色している色素毎の基準色素スペクトルを用いて対象標本Ｓの色素量を画素毎に推定（算出）する。
【０１７１】
色素量の推定は、例えば背景技術で示した特許文献２に記載の公知技術を適用して実現できる。ここで、色素量の推定について簡単に説明する。一般に、光を透過する物質では、波長λ毎の入射光の強度Ｉ0（λ）と射出光の強度Ｉ(λ)との間に、次式（２）で表されるランベルト・ベール（Lambert-Beer）の法則が成り立つことが知られている。ｋ（λ）は波長に依存して決まる物質固有の値、ｄは物質の厚さをそれぞれ表す。また、式（２）の左辺は分光透過率ｔ（λ）を意味している。
【数２】
2011002341.tif 000004
【０１７２】
例えば、標本が色素１，色素２，・・・，色素ｎのｎ種類の色素で染色されている場合、ランベルト・ベールの法則により各波長λにおいて次式（３）が成立する。
【数３】
2011002341.tif 000005
【０１７３】
ｋ1（λ），ｋ2（λ），・・・，ｋn（λ）は、それぞれ色素１，色素２，・・・，色素ｎに対応するｋ（λ）を表し、例えば、標本を染色している各色素の基準色素スペクトルである。またｄ1，ｄ2，・・・，ｄnは、マルチバンド画像の各画像位置に対応する対象標本Ｓ上の標本位置における色素１，色素２，・・・，色素ｎの仮想的な厚さを表す。本来色素は、標本中に分散して存在するため、厚さという概念は正確ではないが、標本が単一の色素で染色されていると仮定した場合と比較して、どの程度の量の色素が存在しているかを表す相対的な色素量の指標となる。すなわち、ｄ1，ｄ2，・・・，ｄnはそれぞれ色素１，色素２，・・・，色素ｎの色素量を表しているといえる。なお、ｋ1（λ），ｋ2（λ），・・・，ｋn（λ）は、色素１，色素２，・・・，色素ｎの各色素を用いてそれぞれ個別に染色した標本を予め用意し、その分光透過率を分光器で測定することによって、ランベルト・ベールの法則から容易に求めることができる。
【０１７４】
実施の形態４では、ＨＥ染色された標本を対象標本Ｓとしているため、例えばヘマトキシリン（色素Ｈ）を色素１に割り当て、エオジン（色素Ｅ）を色素２に割り当てる。なお、Ｐａｐ染色された標本を対象標本Ｓとする場合であれば、このＰａｐ染色で用いる染色色素を割り当てればよい。また、これら染色色素の吸収成分の他にも、対象標本Ｓ内には、無染色時において吸収成分を持つ例えば赤血球等の組織が存在し得る。すなわち、赤血球は、染色を施さない状態であってもそれ自身特有の色を有しており、ＨＥ染色後は、赤血球自身の色として観察される。あるいは、染色過程において変化したエオジンの色が赤血球自身の色に重畳して観察される。この赤血球の吸収成分を色素３に割り当てる。また、実施の形態４では、抽出対象構造物として指定され得る構造物毎に、ＨＥ染色された標本内における抽出対象構造物の色素情報（抽出対象構造物にヘマトキシリンやエオジンの色が重畳した色）を予めモデル化し、その基準色素スペクトルｋ（λ）を定めておく。そして、色素４以降の各色素に、指定された抽出対象構造物についてモデル化した色素を割り当てる。本例のように、非表示とする抽出対象構造物が１つ指定された場合であれば、その非表示とする抽出対象構造物の色素情報を色素４に割り当てる。
【０１７５】
以上説明した各色素１〜４の色素量は、実際には、対象標本Ｓ上の各標本位置における分光スペクトル（ここでは推定スペクトル）の所定の分光スペクトル成分毎の成分量に相当する。すなわち、上記の例では、対象標本Ｓ上の各標本位置における分光スペクトルが色素Ｈ、色素Ｅ、色素Ｒおよび抽出対象構造物の４つの分光スペクトル成分で構成されていることとしており、これら分光スペクトル成分のそれぞれを色素１〜４の基準色素スペクトル（ｋm（λ））と呼び、その成分量を色素量と呼んでいる。
【０１７６】
式（３）の両辺の対数を取ると、次式（４）となる。
【数４】
2011002341.tif 000006
【０１７７】
上記のようにしてＶＳ画像の画素毎に推定した推定スペクトルの波長λに対応する要素をｔ＾（ｘ，λ）とし、これを式（４）に代入すると、次式（５）を得る。なお、ｔ＾は、ｔの上に推定値を表すハット「＾」が付いていることを示す。
【数５】
2011002341.tif 000007
【０１７８】
式（５）において未知変数はｄ1，ｄ2，・・・，ｄnのｎ個であるから、少なくともｎ個の異なる波長λについて式（５）を連立させれば、これらを解くことができる。より精度を高めるために、ｎ個以上の異なる波長λに対して式（５）を連立させ、重回帰分析を行ってもよい。
【０１７９】
以上が色素量推定の簡単な手順であり、前述の例ではｎ＝４となる。表示画像生成部４５６は、ＶＳ画像の各画素について推定した推定スペクトルをもとに、対応する各標本位置に固定されたＨ色素、Ｅ色素、赤血球の吸収成分および非表示とする抽出対象構造物の色素の各色素量を推定する。
【０１８０】
そして、図３２に示すように、表示画像生成部４５６は、推定した各色素の色素量をもとに、抽出対象構造物を非表示としたＶＳ画像の表示画像を生成する（ステップｇ１１）。具体的には、ＶＳ画像中の抽出対象構造物の領域内の各画素について推定した各色素の色素量ををもとに、この抽出対象構造物の領域内の各画素のＲＧＢ値を新たに算出する。そして、ステップｇ１で合成したＲＧＢ画像中の抽出対象構造物の領域内の各画素について、その画素値を新たに算出したＲＧＢ値で置き換え、ＶＳ画像の表示画像として生成する。なお、抽出対象構造物の領域外の各画素については、ステップｇ１で合成したＲＧＢ画像の画素値とする。ここで、色素量をＲＧＢ値に変換する処理は、例えば特許文献２に記載の公知技術を適用して実現できる。
【０１８１】
簡単に処理手順を説明すると先ず、算出した各色素の色素量ｄ1，ｄ2，・・・，ｄnに補正係数α1，α2，・・・，αnをそれぞれ乗じて上記した式（３）に代入し、次式（６）を得る。このとき、本例では、色素Ｈ、色素Ｅおよび赤血球の吸収成分に割り当てた色素１〜３に乗じる補正係数αn（ｎ＝１〜３）を“１”とし、非表示とする抽出対象構造物に割り当てた色素４に乗じる補正係数αn（ｎ＝４）を“０”とすることで、非表示とする抽出対象構造物の色素４以外の色素１〜３の色素量を対象とした分光透過率ｔ*（ｘ，λ）を得る。なお、非表示とする抽出対象構造物が複数指定されている場合には、各抽出対象構造物に割り当てた色素に乗じる補正係数αnを“０”とすればよい。また、抽出対象構造物が複数指定されている場合であって、非表示とする抽出対象構造物と強調表示する抽出対象構造物とが混在して指定されている場合には、非表示とする抽出対象構造物についての補正係数αnのみを“０”とすればよい。
【数６】
2011002341.tif 000008
【０１８２】
撮像されたマルチバンド画像の任意の点（画素）ｘについて、バンドｂにおける画素値ｇ（ｘ，ｂ）と、対応する標本上の点の分光透過率ｔ（ｘ，λ）との間には、カメラの応答システムに基づく次式（７）の関係が成り立つ。
【数７】
2011002341.tif 000009
λは波長、ｆ（ｂ，λ）はｂ番目のフィルタの分光透過率、ｓ（λ）はカメラの分光感度特性、ｅ（λ）は照明の分光放射特性、ｎ（ｂ）はバンドｂにおける観測ノイズをそれぞれ表す。ｂはバンドを識別する通し番号であり、ここでは１≦ｂ≦６を満たす整数値である。
【０１８３】
したがって、式（６）を上記した式（７）に代入して画素値を求めることによって、抽出対象構造物の色素４の色素量を非表示とした表示画像（色素４を除く各色素１〜色素３による染色状態を表した表示画像）の画素値を求めることができる。この場合、観測ノイズｎ（ｂ）をゼロとして計算してよい。
【０１８４】
以上のようにして非表示時処理を行ったならば、その後ＶＳ画像表示処理部４５４が、図１２に示して実施の形態１で説明したステップｂ１１と同様に、生成した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う。
【０１８５】
以上説明したように、実施の形態４によれば、観察・診断対象の構造物の視認性を悪化させ、診断の妨げになるような構造物を抽出対象構造物として指定することで、この抽出対象構造物の領域を非表示とすることができる。例えば、対象標本Ｓ内に好中球が存在することで観察・診断対象の構造物が隠れて視認性が悪い場合に、抽出対象構造物として「好中球」を指定し、その表示方法として「非表示」を指定することで、この好中球を非表示とすることができる。したがって、診断の妨げとなる構造物を除いて対象標本Ｓ内を視認性良く表した画像をユーザに提示することができる。ユーザにとっては、観察・診断に不要な所望の構造物を除いて対象標本Ｓ内を視認性良く観察できるので、異常所見を見落とすといった事態を防止できる。したがって、診断精度を向上させることが可能となる。
【０１８６】
なお、実施の形態４においても、実施の形態１において上記した変形例と同様に、ＶＳ画像中の所定の領域内の画素についてのみ抽出対象構造物か否かを判定する処理を行い、処理時間の短縮化を図ることとしてもよい。例えば、抽出対象構造物の抽出に先立ってＶＳ画像から表示用のＲＧＢ画像を合成して表示する処理を行い、ユーザによる領域選択を受け付ける構成としてもよい。そして、ユーザが、例えば入力部４１を構成するマウスで選択した領域内の画素を対象として抽出対象構造物か否かを判定することとしてもよい。これによれば、ユーザが視認性が悪いと判断した領域について非表示とする抽出対象構造物の抽出を行い、この領域内の抽出対象構造物を非表示とすることができる。
【０１８７】
また、上記した実施の形態４では、非表示とする抽出対象構造物に適用する補正係数αnを“０”とすることとした。これに対し、非表示とする抽出対象構造物に割り当てた色素の色素量ｄnを“０”として表示画像を生成するようにしてもよい。
【０１８８】
また、上記した実施の形態４では、好中球のような観察の妨げとなる構造物を表示とする場合について説明したが、非表示に限らず、その色を例えば淡い色に変更したり、濃度を下げる等して観察・診断対象の組織の視認性を向上させるようにしてもよい。
【０１８９】
色を変更する場合であれば、予め所定の擬似表示色の分光特性を定義しておく。そして、この擬似表示色のスペクトルを非表示とする抽出対象構造物に割り当てた色素の基準色素スペクトルとして用い、ＲＧＢ値を算出する。詳細には、上記した式（６）に代入して用いる抽出対象構造物の色素の基準色素スペクトルｋ（λ）を、前述の擬似表示色のスペクトルに置き換えてスペクトル推定を行い、推定結果をもとにＲＧＢ値を算出する。
【０１９０】
あるいは、濃度を下げる場合であれば、指定された抽出対象構造物に適用する補正係数αnに“１”以下の任意の値を設定することとしてもよい。このとき、実施の形態２で説明した手法を適用し、抽出対象構造物の各画素それぞれについて残差差分値を求めることとしてもよい。そして、この残差差分値に応じて補正係数αnの値を設定するようにしてもよい。具体的には、この残差差分値をもとに、残差が小さく抽出対象構造物の可能性が高いほど補正係数αnの値を小さくして“０”に近づけるようにし、濃度を下げることとしてもよい。一方、残差が大きく抽出対象構造物の可能性が低いほど補正係数αnの値を大きくして“１”に近づけるようにしてもよい。
【０１９１】
（実施の形態５）
特殊染色の種類としては例えば、エラスチカワンギーソン染色やＨＥ−アルシアン青染色、マッソントリクローム染色等が知られており、その種類によって染色対象とする構造物が異なる。そこで実施の形態５では、特殊染色毎に実際にその特殊染色が染色の対象とする構造物を予め定義しておく。そして、ユーザ操作に従って指定した特殊染色について定義されている構造物を抽出対象構造物として自動的に設定する。なお、以下では、指定する特殊染色をエラスチカワンギーソン染色およびマッソントリクローム染色の２種類として説明する。
【０１９２】
図３３は、実施の形態５におけるホストシステム４ｃの主要な機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。図３３に示すように、実施の形態５の顕微鏡システムを構成するホストシステム４ｃは、入力部４１、表示部４３、処理部４５ｃ、記録部４７ｃ等を備える。
【０１９３】
そして、処理部４５ｃのＶＳ画像表示処理部４５４ｃは、染色種類指定手段としての特殊染色指定処理部４６１ｃと、構造物抽出部４５５ｃと、表示画像生成部４５６ｃとを含む。特殊染色指定処理部４６１ｃは、ユーザ操作に従って特殊染色の種類を指定し、指定した特殊染色について定義されている構造物を抽出対象構造物として自動的に設定することでこれらを指定する処理を行う。一方、記録部４７ｃには、処理部４５ｃをＶＳ画像表示処理部４５４ｃとして機能させるためのＶＳ画像表示処理プログラム４７３ｃ等が記録される。また、実施の形態５では、記録部４７ｃは、定義情報記録手段として、染色種類定義情報の一例である特殊染色定義情報６ｃを記録する。
【０１９４】
図３４は、特殊染色定義情報のデータ構成例を示す図である。図３４（ａ）に示すように、特殊染色定義情報６ｃには、染色対象の構造物を定義しておく特殊染色の種類毎にその特殊染色情報（１）〜（ｊ）６１ｃが設定される。本例では、マッソントリクローム染色およびエラスチカワンギーソン染色の２種類について構造物を定義しておくためｊ＝２であり、２個の特殊染色情報６１ｃが設定される。なお、定義しておく特殊染色の数や種類はこれに限定されるものではなく、適宜設定することができる。
【０１９５】
ｊ個の特殊染色情報６１ｃは、図３４（ｂ）に示すように、それぞれ特殊染色名６２ｃと、構造物定義数６３ｃと、構造物定義情報（１）〜（ｋ）６４ｃとを含む。構造物定義数６３ｃは、該当する特殊染色情報６１ｃに記録される構造物定義情報６４ｃの数であり、ｋに相当する。そして、ｋ個の構造物定義情報６４ｃは、図３４（ｃ）に示すように、それぞれ構造物名６５ｃと、表示色／確認色６６ｃと、構造物特徴情報６７ｃと、スペクトル情報６８ｃとを含む。
【０１９６】
図３５は、マッソントリクローム染色について定義される構造物の一例を示す図である。図３５の例では、マッソントリクローム染色に関して「膠原繊維」「細網繊維」「糸球体基底膜」「筋繊維」「細胞核」「細胞質」の６種類の構造物が定義される。この場合には、その特殊染色情報６１ｃにおいて、特殊染色名６２ｃに“マッソントリクローム染色”が設定され、構造物定義数６３ｃに“６”が設定される。そして、各構造物定義情報６４ｃにおいて、それぞれ構造物名６５ｃに前述の６種類の構造物がそれぞれ設定され、対応する表示色／確認色６６ｃにそれぞれ図３５中に対応付けて示した色の分光特性（基準色素スペクトル）が設定される。また、構造物特徴情報６７ｃには、該当する構造物について実施の形態１と同様の要領で予め定義される特徴情報が設定される。そして、スペクトル情報６８ｃには、その構造物について事前に定義された分光特性が設定される。具体的には、実施の形態４と同様の要領でＨＥ染色された標本内における該当する構造物の色素情報（ヘマトキシリンやエオジンの色がその構造物に重畳した色）を予めモデル化して定めた基準色素スペクトルが設定される。
【０１９７】
一方、図３６は、エラスチカワンギーソン染色について定義される構造物の一例を示す図である。図３６の例では、エラスチカワンギーソン染色に関して「弾性繊維」「膠原繊維」「筋繊維」「細胞核」「細胞質」の５種類の構造物が定義される。この場合には、その特殊染色情報６１ｃにおいて、特殊染色名６２ｃに“エラスチカワンギーソン染色”が設定され、構造物定義数６３ｃに“５”が設定される。そして、各構造物定義情報６４ｃにおいて、それぞれ構造物名６５ｃに前述の５種類の構造物がそれぞれ設定され、対応する表示色／確認色６６ｃにそれぞれ図３６中に対応付けて示した色の分光特性が設定される。また、構造物特徴情報６７ｃには、該当する構造物について実施の形態１と同様の要領で予め定義される特徴情報が設定され、スペクトル情報６８ｃには、その構造物について事前に定義された分光特性が設定される。
【０１９８】
図３７は、実施の形態５におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、ＶＳ画像表示処理部４５４ｃが記録部４７ｃに記録されたＶＳ画像表示処理プログラム４７３ｃを読み出して実行することによって実現される。
【０１９９】
実施の形態５では、図３７に示すように、先ず特殊染色指定処理部４６１ｃが、特殊染色の種類の指定操作を受け付ける。そして、特殊染色が指定操作されると（ステップｈ１：Ｙｅｓ）、特殊染色指定処理部４６１ｃは、特殊染色定義情報６ｃを参照して指定された特殊染色に関する特殊染色情報６１ｃ（特殊染色名６２ｃに指定された特殊染色名が設定された特殊染色情報６１ｃ）を参照して指定された特殊染色の構造物定義情報（１）〜（ｋ）６４ｃから構造物名６５ｃおよび表示色／確認色６６ｃをそれぞれ読み出し、抽出対象構造物および表示色／確認色を自動的に設定する（ステップｈ３）。また、ＶＳ画像表示処理部４５４ｃは、ユーザ操作に従い、ステップｈ３で自動設定した抽出対象構造物の表示方法を指定するとともに（ステップｈ５）、対象標本Ｓに施された標準染色の種類を指定する（ステップｈ７）。
【０２００】
例えばＶＳ画像表示処理部４５４ｃは、特殊染色指定画面を表示部４３に表示して抽出対象構造物およびその表示に関する指定依頼を通知する処理を行い、この特殊染色指定画面において特殊染色やその特殊染色に応じた抽出対象構造物の表示方法、標準染色等の指定操作を受け付ける。
【０２０１】
図３８は、特殊染色指定画面の一例を示す図である。図３８に示すように、特殊染色指定画面には、特殊染色の種類を指定するためのスピンボックスＳＢ９１や、標準染色の種類を指定するためのスピンボックスＳＢ９３が配置されている。ここで、スピンボックスＳＢ９１は、特殊染色の一覧を選択肢として提示し、その指定を促す。本例では、マッソントリクローム染色およびエラスチカワンギーソン染色を選択肢として提示するようになっている。そして、このスピンボックスＳＢ９１の下方において、抽出対象構造物が入力される入力ボックスＩＢ９１１、表示色／確認色が入力される入力ボックスＩＢ９１３および表示方法を指定するためのスピンボックスＳＢ９１５とが配置される。
【０２０２】
例えばユーザは、このスピンボックスＳＢ９１において、観察したい構造物を染色対象とする特殊染色を指定する。この結果、内部処理としてステップｈ３の処理が行われ、特殊染色指定処理部４６１ｃは、特殊染色定義情報６ｃを参照して抽出対象構造物および表示色／確認色を自動的に設定する。例えば、エラスチカワンギーソン染色を指定した場合には、図３６に例示したように、その特殊染色情報６１ｃで定義されている「弾性繊維」「膠原繊維」「筋繊維」「細胞核」「細胞質」の５種類の構造物が抽出対象構造物として設定される。この場合には、図３８の抽出対象構造物（１），（２），（３）・・・の各入力ボックスＩＢ９１１にこれら５種類の構造物が自動的に入力されるとともに、その表示色／確認色が対応する入力ボックスＩＢ９１３にそれぞれ自動的に入力され、ユーザに提示される。
【０２０３】
また、ユーザは、例えばスピンボックスＳＢ９１５において各抽出対象構造物の表示方法を指定するとともに、スピンボックスＳＢ９３において標準染色を指定する。なお、ここでは、各抽出対象構造物の表示方法については手動で設定することとした。これに対し、例えば初期値を「強調表示」として自動的に設定するようにしてもよい。そして、自動的に設定されたこれら５種類の抽出対象構造物の中にユーザにとって観察に不要な抽出対象構造物がある場合に、適宜手動で「非表示」を指定するようにしてもよい。
【０２０４】
続いて、図３７に示すように、構造物抽出部４５５ｃが、実施の形態１と同様の要領で構造物抽出処理を行う（ステップｈ９）。実施の形態５では、構造物抽出部４５５ｃは、ステップｈ３で自動設定した全ての抽出対象構造物を順次処理対象として構造物抽出処理を行う。具体的には、構造物抽出部４５５ｃは、指定された特殊染色に関する特殊染色情報６１ｃを参照し、処理対象とする抽出対象構造物の構造物定義情報６４ｃに設定されている構造物特徴情報６７ｃを読み出して教師データとして用いる。そして、構造物抽出部４５５ｃは、対象標本ＳのＶＳ画像から各抽出対象構造物が映る領域を個別に抽出して処理対象の抽出対象構造物について抽出対象マップを作成する。またこのとき、実施の形態２で説明した手法を適用し、抽出対象構造物の各画素それぞれについて残差差分値を算出し、記録部４７ｃに記録しておく。
【０２０５】
続いて、表示画像生成部４５６ｃが表示画像生成処理を行う（ステップｈ１１）。そして、ＶＳ画像表示処理部４５４ｃが、ステップｈ１１で生成した表示画像を表示部４３に表示する処理を行う（ステップｈ１３）。
【０２０６】
ここで、ステップｈ１１の表示画像生成処理について説明する。図３９は、実施の形態５における表示画像生成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。
【０２０７】
図３９に示すように、表示画像生成処理では、表示画像生成部４５６ｃは先ず、対象標本Ｓを染色している色素および図３７のステップｈ３で抽出対象構造物として自動設定した各構造物に、それぞれ色素１，色素２，・・・，色素ｎを割り当てる（ステップｉ１）。すなわち、実施の形態５では、ＨＥ染色された標本を対象標本Ｓとしているため、実施の形態４と同様に、色素Ｈを色素１に割り当て、色素Ｅを色素２に割り当て、赤血球の吸収成分を色素３に割り当てる。そして、色素４以降を抽出対象構造物として自動設定した各構造物に割り当てる。例えば、前述の例のように特殊染色指定画面でエラスチカワンギーソン染色を指定し、抽出対象構造物として「弾性繊維」「膠原繊維」「筋繊維」「細胞核」「細胞質」の５種類の構造物を自動設定した場合には、「弾性繊維」の色素情報を色素４、「膠原繊維」の色素情報を色素５、「筋繊維」の色素情報を色素６、「細胞核」の色素情報を色素７、「細胞質」の色素情報を色素８にそれぞれ割り当てる。
【０２０８】
続いて、表示画像生成部４５６ｃは、ＶＳ画像を構成する各画素を順次処理対象とし、全ての画素についてループＣの処理を行う（ステップｉ３〜ステップｉ１３）。
【０２０９】
ループＣでは先ず、表示画像生成部４５６ｃは、処理対象の画素についてステップｉ１で割り当てた各色素の色素量を推定する（ステップｉ５）。具体的には、実施の形態４と同様の要領で上記した式（１）〜式（５）を適用し、色素量を推定する。このとき、指定された特殊染色に関する特殊染色情報６１ｃを参照し、各構造物のスペクトル情報６８ｃを読み出して基準色素スペクトルｋn（λ）として用いる。例えば、前述の例のように、ステップｉ１で色素Ｈ、色素Ｅおよび赤血球の吸収成分と、エラスチカワンギーソン染色について定義された５種類の構造物の色素情報とを色素１〜色素８に割り当てた場合には、これら色素１〜色素８の色素量を推定する。
【０２１０】
以上説明した各色素１〜８の色素量は、実施の形態４と同様に、実際には、対象標本Ｓ上の各標本位置における分光スペクトルの所定の分光スペクトル成分毎の成分量に相当する。すなわち、実施の形態５では、対象標本Ｓ上の各標本位置における分光スペクトルが、色素Ｈ、色素Ｅ、色素Ｒおよび抽出対象構造物として自動設定した各構造物の分光スペクトル成分で構成されていることとしている。そして、これら分光スペクトル成分のそれぞれを色素１〜８の基準色素スペクトルｋn（λ）と呼び、その成分量を色素量と呼んでいる。なお、対象標本Ｓ上の各標本位置における分光スペクトルが、抽出対象構造物として自動設定した各構造物の分光スペクトル成分で構成されていることとしてもよい。この場合には、例えばエラスチカワンギーソン染色の場合であれば、「弾性繊維」の色素情報を色素１、「膠原繊維」の色素情報を色素２、「筋繊維」の色素情報を色素３、「細胞核」の色素情報を色素４、「細胞質」の色素情報を色素５にそれぞれ割り当てる。
【０２１１】
続いて、表示画像生成部４５６ｃは、図３７のステップｈ５で指定された表示方法をもとに、非表示とする抽出対象構造物があれば、その抽出対象構造物に割り当てた色素についての補正係数αnを“０”として設定する（ステップｉ７）。
【０２１２】
また、表示画像生成部４５６ｃは、図３７のステップｈ９で各抽出対象構造物それぞれについて得られた抽出対象マップを参照し、強調表示する抽出対象構造物の色素についての補正係数αnを設定する（ステップｉ９）。具体的には、強調表示する抽出対象構造物の抽出対象マップを順次参照し、処理対象の画素が抽出対象構造物の領域として抽出されていなければ、その抽出対象構造物に割り当てた色素についての補正係数αnを“０”とする。一方、処理対象の画素が抽出対象構造物の領域として抽出されていれば、その抽出対象構造物に割り当てた色素についての補正係数αnを、処理対象の画素について取得されている残差差分値に応じた値とする。すなわち、残差が小さく抽出対象構造物の可能性が高いほど補正係数αnの値を大きくして“１”に近づけて設定する。一方、残差が大きく抽出対象構造物の可能性が低いほど補正係数αnの値を小さくして“０”に近づけて設定する。
【０２１３】
そして、表示画像生成部４５６ｃは、実施の形態４と同様の要領で上記した式（６），（７）を適用し、処理対象の画素（ｘ）のＲＧＢ値を算出する（ステップｉ１１）。このとき、指定された特殊染色に関する特殊染色情報６１ｃを参照し、各構造物の表示色／確認色６６ｃを読み出してｋn（λ）として用い、その表示色を擬似的に置き換える。その後、この処理対象の画素についてのループＣの処理を終える。そして、ＶＳ画像を構成する全ての画素を処理対象としてループＣの処理を行ったならば、図３７のステップｈ１１にリターンする。
【０２１４】
実施の形態５によれば、ユーザ操作に従って特殊染色の種類を指定し、指定した特殊染色に応じた構造物を抽出対象構造物として自動的に設定することができる。そして、設定した構造物の色素量を推定して予めその構造物について設定されている表示色で表示することができるので、あたかも指定した特殊染色を施したような画像をユーザに提示することができる。
【０２１５】
なお、実施の形態５においても、特殊染色情報６１ｃに設定されている表示色／確認色６６ｃを用い、実施の形態４の非表示時処理と同様の要領で事前に抽出対象構造物の領域を確認色で表示した確認画像を表示するようにしてもよい。
【０２１６】
また、上記した実施の形態５では、予め特殊染色の種類に応じて構造物を定義しておくこととした。これに対し、構造物の組み合わせやその表示色／確認色をユーザ操作に従って登録できるようにしてもよい。そして、登録された構造物の組み合わせに従って抽出対象構造物を指定するようにしてもよい。これによれば、ユーザは、所望の構造物の組み合わせやその表示色／確認色を予め登録しておくことで、これらの構造物を視認性良く観察することができる。
【０２１７】
（実施の形態６）
図４０は、実施の形態６におけるホストシステム４ｄの主要な機能ブロックを示す図である。なお、実施の形態１で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。図４０に示すように、実施の形態３の顕微鏡システムを構成するホストシステム４ｄは、入力部４１、表示部４３、処理部４５ｄ、記録部４７ｄ等を備える。
【０２１８】
そして、処理部４５ｄのＶＳ画像表示処理部４５４ｄは、表示変更部位抽出部４６２ｄと、表示画像生成部４５６ｄとを含む。表示変更部位抽出部４６２ｄは、ユーザ操作に従ってＶＳ画像中の表示変更箇所を指定し、指定した表示変更箇所に映る部位を表示変更部位として抽出する。また、記録部４７ｄには、処理部４５ｄをＶＳ画像表示処理部４５４ｄとして機能させるためのＶＳ画像表示処理プログラム４７３ｄ等が記録される。
【０２１９】
図４１は、実施の形態６におけるＶＳ画像表示処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、ここで説明する処理は、ＶＳ画像表示処理部４５４ｄが記録部４７ｄに記録されたＶＳ画像表示処理プログラム４７３ｄを読み出して実行することによって実現される。
【０２２０】
実施の形態６では、図４１に示すように、先ずＶＳ画像表示処理部４５４ｄが、Ｒ，Ｇ，Ｂ各バンドの分光感度を用い、ＶＳ画像からＲＧＢ画像を合成し（ステップｊ１）、合成したＲＧＢ画像を表示部４３に表示する処理を行う（ステップｊ３）。
【０２２１】
続いて、表示変更部位抽出部４６２ｄが、ユーザ操作に従って表示変更箇所を指定する（ステップｊ５）。例えば、表示変更部位抽出部４６２ｄは、ステップｊ３で表示したＲＧＢ画像上の画素位置の選択操作を受け付け、選択された画素位置を表示変更箇所として指定する。ユーザは、ＶＳ画像から合成したＲＧＢ画像を見ながら、例えば強調表示させたい構造物が映る画素位置をマウスでクリックし、あるいは非表示としたい構造物が映る画素位置をクリックして表示変更箇所を指定する。
【０２２２】
そして、表示変更部位抽出部４６２ｄは、表示変更箇所として指定された画素のバンド毎（波長λ毎）の画素値をＶＳ画像ファイル５の画像データ５８（図１１を参照）から読み出し、表示変更部位スペクトル情報として登録する（ステップｊ７）。表示変更箇所が複数箇所指定された場合には、各画素位置の画素値をそれぞれ表示変更部位スペクトル情報として登録する。
【０２２３】
その後、操作が確定されるまでの間は（ステップｊ９：Ｎｏ）、ステップｊ５に戻る。また、操作が確定されると（ステップｊ９：Ｙｅｓ）、ＶＳ画像表示処理部４５４ｄが、ユーザ操作に従って表示変更箇所に映る表示変更部位の表示方法を指定する（ステップｊ１１）。このとき、ＶＳ画像表示処理部４５４ｄは、ユーザ操作に従い、表示方法と併せて表示色または確認色を指定する。
【０２２４】
そして、表示変更部位抽出部４６２ｄが、ステップｊ７で登録した表示変更部位スペクトル情報を基準分光スペクトル（教師データ）として用い、ＶＳ画像から表示変更部位の領域を抽出して表示変更部位か否かの判定結果を設定した抽出対象マップを作成する（ステップｊ１３）。具体的には、表示変更部位抽出部４６２ｄは、ＶＳ画像を構成する各画素を順次処理対象とし、表示変更部位の画素か否かを順次判定していく。処理手順としては例えば、実施の形態３で説明した手法を適用することができる。すなわち先ず、処理対象の画素のバンド毎（波長λ毎）の画素値と抽出部位スペクトル情報とを比較して波長λ毎の差分を求め、求めた差分の平方和を算出する。そして、算出値を予め設定される所定の閾値を用いて閾値処理し、例えば閾値より小さい場合に処理対象の画素を表示変更部位として判定する。
【０２２５】
以上のようにして抽出対象マップを作成したならば、続いて表示画像生成部４５６ｄが、抽出対象マップをもとに、対象標本Ｓ内の表示変更部位を指定された表示方法で表した表示画像を生成する（ステップｊ１５）。指定された表示方法が「強調表示」であれば、実施の形態１で説明した手法を適用し、表示変更部位と判定された各画素の画素値を指定された表示色で置き換えて表示画像を生成する。また、指定された表示方法が「非表示」の場合には、実施の形態４で説明した手法を適用して対象標本Ｓ上の各標本位置における各色素の色素量を推定し、推定した各色素の色素量をもとに、抽出対象構造物を非表示としたＶＳ画像の表示画像を生成する。
【０２２６】
以上説明したように、実施の形態６によれば、ユーザ操作に従ってＶＳ画像中の表示変更箇所を指定することができる。そして、指定された表示変更箇所の画素値をもとに、ＶＳ画像中から分光スペクトルが類似する画素を表示変更箇所に映る表示変更部位の画素として抽出することができる。結果的に、表示変更部位として、表示変更箇所に映る構造物を抽出することができる。したがって、予め構造物特徴情報４７５において特徴情報が定義されていない構造物についても、その構造物の領域を指定された表示方法で表した画像をユーザに提示することができる。ユーザにとっては、例えば強調表示させたい構造物が映る画素位置を表示変更箇所として指定し、その表示方法として「強調表示」を指定することで、その構造物（表示変更部位）の領域を他の領域と容易に識別することができる。あるいは、非表示としたい構造物が映る画素位置を表示変更箇所として指定し、その表示方法として「非表示」を指定することで、観察・診断に不要な所望の構造物（表示変更部位）を除いて対象標本Ｓ内を視認性良く観察できる。
【０２２７】
なお、上記した各実施の形態では、ユーザ操作に従って標準染色の種類を指定することとした。これに対し、実施の形態４で説明した手法を適用し、特許文献２の技術を用いて対象標本Ｓを染色している色素の色素量を推定することとしてもよい。そして、推定した色素量をもとに、対象標本Ｓを染色している標準染色の種類を自動的に判別する構成としてもよい。具体的には例えば、ユーザ操作に従ってＶＳ画像中の１または複数の画素位置を選出する。そして、この選出した画素位置に対応する対象標本Ｓ上の標本位置について推定される色素Ｈや色素Ｅの色素量をもとに、対象標本Ｓを染色している色素として色素Ｈおよび色素Ｅを含むか否かを判定する。色素Ｈおよび色素Ｅを含む場合に、対象標本Ｓに施された標準染色をＨＥ染色として自動的に判別する。Ｐａｐ染色等の他の標準染色についても、同様の手法で判別できる。
【０２２８】
また、本発明は、上記した各実施の形態そのままに限定されるものではなく、各実施の形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成してもよい。あるいは、異なる実施の形態に示した構成要素を適宜組み合わせて形成してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２２９】
以上のように、本発明の顕微鏡システム、標本観察方法およびプログラムは、標本内の所望の構造物を視認性良く表した画像をユーザに提示し、診断精度を向上させるのに適している。
【符号の説明】
【０２３０】
１      顕微鏡システム
２      顕微鏡装置
２１      電動ステージ
２２１，２３１      モータ
２２３      ＸＹ駆動制御部
２３３      Ｚ駆動制御部
２４      顕微鏡本体
２５１      コレクタレンズ
２５２      照明系フィルタユニット
２５３      視野絞り
２５４      開口絞り
２５５      折曲げミラー
２５６      コンデンサ光学素子ユニット
２５７      トップレンズユニット
２６      レボルバ
２７      対物レンズ
２８      光源
２９      鏡筒
２９１      ビームスプリッタ
３０      フィルタユニット
３０３      光学フィルタ
３１      双眼部
３１１      接眼レンズ
３２      ＴＶカメラ
３３      顕微鏡コントローラ
３４      ＴＶカメラコントローラ
４，４ａ，４ｂ，４ｃ，４ｄ      ホストシステム
４１      入力部
４３      表示部
４５，４５ａ，４５ｂ，４５ｃ，４５ｄ      処理部
４５１      ＶＳ画像生成部
４５２      低解像画像取得処理部
４５３      高解像画像取得処理部
４５４，４５４ａ，４５４ｂ，４５４ｃ，４５４ｄ      ＶＳ画像表示処理部
４５５，４５５ｂ，４５５ｃ      構造物抽出部
４５６，４５６ａ，４５６ｂ，４５６ｃ，４５６ｄ      表示画像生成部
４５７ａ      構造物表示特性補正部
４５８ｂ      修正スペクトル登録部
４５９ｂ      除外対象抽出部
４６０ｂ      追加対象抽出部
４６１ｃ      特殊染色指定処理部
４６２ｄ      表示変更部位抽出部
４７，４７ａ，４７ｂ，４７ｃ，４７ｄ      記録部
４７１      ＶＳ画像生成プログラム
４７３，４７３ａ，４７３ｂ，４７３ｃ，４７３ｄ      ＶＳ画像表示処理プログラム
４７５      構造物特徴情報
５      ＶＳ画像ファイル
６ｃ      特殊染色定義情報
Ｓ      標本（対象標本）
【図１】
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【図２】
2011002341.tif 000011
【図３】
2011002341.tif 000012
【図４】
2011002341.tif 000013
【図５】
2011002341.tif 000014
【図６】
2011002341.tif 000015
【図７】
2011002341.tif 000016
【図８】
2011002341.tif 000017
【図９】
2011002341.tif 000018
【図１０】
2011002341.tif 000019
【図１１】
2011002341.tif 000020
【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2011002341.tif 000024
【図１９】
2011002341.tif 000025
【図２０】
2011002341.tif 000026
【図２１】
2011002341.tif 000027
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
2011002341.tif 000050