(57)【要約】【課題】本発明は特に人間または動物のオリジンである生物試料のような不規則な形状のオブジェクトの映像を処理する方法及びシステムを提供する。【解決手段】生物体部分または組織、或いはそこに含まれるマテリアルスポットまたは任意のオリジンの集合の計量が行われる。本発明の方法は“共焦顕微鏡”技術に適用される。特に本発明は計量される１以上のオブジェクトを含むデジタル映像の処理方法に関し、以下の主要な段階、即ちデジタル映像の正規化と映像の１ビットへの量子化を含み、さらに、後続段、即ち１ビットに量子化された前記映像から計量される１以上のオブジェクトの周囲部、面積および／またはフラクタルディメンションを計算し、１ビットに量子化される前記映像から計量される１以上のオブジェクトの３次元映像を再構成し、正規化された映像から全映像のフラクタルディメンションを計算する段階の少なくとも１つを含んでいる。【選択図】図３
2007515969.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の計量されるオブジェクトを有するデジタル映像の処理方法において、
前記デジタル映像を正規化し、
前記映像を１ビットへ量子化するステップとを含み、さらに以下のステップ、すなわち、
前記１ビットに量子化される前記映像から、前記計量される１以上のオブジェクトの周囲長、面積および／またはフラクタルディメンションを計算するステップと、
１ビットに量子化される前記映像から、前記計量される１以上のオブジェクトの３次元映像を再構成するステップと、
前記正規化された映像から、全体映像のフラクタルディメンションを計算するステップの少なくとも１つを含んでいる処理方法。
【請求項２】
前記方法は以下のステップを含んでいる映像の正規化（ＮＯＲＭ）ステップを含んでおり、即ち、
１）映像を象限に分割し、
２）各象限に属する画素の強度の平均値を計算し、
３）ステップ２）の計算された平均値を平均として全ての象限に対して強度の平均値を計算し、
４）同一の強度値を象限内の各画素に加算または減算することによって、ステップ３に従って計算された強度の平均値を各象限に対して設定し、それによって同一の象限内の画素間の本来のΔｉｎｔｅｎｓｉｔｙを維持し、
５）予め設定した象限の側面の長さまでステップ１）から４）までを反復する請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記予め設定した象限の側面の長さは計量される前記１以上のオブジェクトの短い側面の長さのほぼ半分である請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記デジタル映像は共焦顕微鏡により捕捉される請求項１乃至３のいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
前記共焦顕微鏡はレーザ走査共焦顕微鏡（ＬＳＣＭ）または走査検眼鏡である請求項４記載の方法。
【請求項６】
１ａ）映像を４つの象限に分割し、
２ａ）各象限に属する画素の強度の平均値を計算し、
３ａ）ステップ２ａ）により計算された４つの平均値の平均として４つの象限に対する強度の平均値を計算し、
４ａ）同一の強度値を象限内の各画素に加算または減算することによって、ステップ３ａ）に従って計算された強度の平均値を各象限に対して設定し、それによって同一の象限内の画素間の本来のΔｉｎｔｅｎｓｉｔｙを維持し、
５ａ）各象限に対して、画素の強度の最大値と最小値を決定し、各画素に対して、可能なデジタル値の範囲内でデジタル値の拡張から得られる拡張された強度値（ＥＩ）を計算し、
６ａ）各画素に対して、ステップ５ａ）にしたがって計算されたＥＩｐｉｘｅｌを設定し、
７ａ）予め設定した象限の側面の長さまでステップ１ａ）から６ａ）までを再度反復するステップを含んでいる請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
画素のＥＩ値を計算する前記ステップ５ａ）は以下のアルゴリズムにより行われ、  
ＥＩｐｉｘｅｌ＝（Ｉｐｉｘｅｌ−Ｉｍｉｎ）ｘＮ／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）  
ここでＩｐｉｘｅｌは所定の象限の各画素の強度であり、Ｉｍｉｎは前記象限内の画素の強度の最小値であり、Ｉｍａｘは同一の象限内の画素の強度の最大値であり、Ｎは１より大きく２５５まで、好ましくは２５５の整数である請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記正規化段は、
１ｂ）前記映像を象限に分割し、
２ｂ）各象限に対して、画素の強度の最大値と最小値を決定し、各画素に対して、可能なデジタル値の範囲内でデジタル値の拡張から得られる拡張された強度値（ＥＩ）を計算し、
３ｂ）データ構造に各象限の各画素のＥＩｐｉｘｅｌ値を記憶し、
４ｂ）各画素におけるデータ構造の１セットの強度値を得るために予め設定された象限の側面の長さまでステップ１ｂ）乃至３ｂ）を再度反復し、
５ｂ）データ構造中に記憶されたセットの強度値の平均を各画素に対して計算し、計算された平均値をそれぞれの画素に対して設定するステップを含んでいる請求項１乃至５のいずれか１項記載の方法。
【請求項９】
画素のＥＩ値を計算する前記ステップ５ａ）は以下のアルゴリズムにより行われ、  
ＥＩｐｉｘｅｌ＝（Ｉｐｉｘｅｌ−Ｉｍｉｎ）ｘＮ／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）  
ここでＩｐｉｘｅｌは所定の象限の各画素の強度であり、Ｉｍｉｎは前記象限内の画素の強度の最小値であり、Ｉｍａｘは同一の象限内の画素の強度の最大値であり、Ｎは１より大きく２５５まで、好ましくは２５５の整数である請求項８記載の方法。
【請求項１０】
さらに映像を“１ビット”に量子化するために映像のエラボレーション段（ＩＭＡ−ＥＬ段）を含んでいる請求項１乃至９のいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
前記ＩＭＡ−ＥＬ段は以下のステップ、即ち、
１ｃ）各画素に対してパラメータを考慮し、
２ｃ）前記画素のパラメータを前記パラメータに対する予め設定したしきい値またはしきい値範囲と比較し、
３ｃ）アクチブ画素のクラスタと、インアクチブ画素のクラスタとを前記比較に基づいて選択するステップを含んでおり、
前記画素のパラメータは好ましくは輝度の強度（黒および白の映像）またはデジタル色値である請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
さらに、先のＩＭＡ−ＥＬ段に従って選択されたアクチブ画素のクラスタに属する画素数をカウントすることによって検査下のオブジェクトの面積Ａを計算し、
ｉ）オブジェクトの外形の画素を選択するステップと、ii）このように選択された画素に周囲の計算アルゴリズムを適用することによって、検査下のオブジェクトの周囲Ｐを計算するステップとの少なくとも１つを含んでいる映像計量段を含んでおり、それによって前記オブジェクトに属する各アクチブ画素に対する“周囲値”が与えられ、それは検査下の画素に隣接するアクチブ画素の位置の関数であり、前記“周囲値”の和は前記オブジェクトの周囲Ｐの全体である請求項１乃至１１のいずれか１項記載の方法。
【請求項１３】
４つの接続された画素から形成されたオブジェクトを識別するためのオブジェクトの分類（ＳＯＲＴ）段をさらに含み、これは以下のステップ、即ち、
１ｄ）“１ビット”に量子化された映像を座標系のｘ、ｙ、ｚ軸で予め定められた方向に沿って走査し、
２ｄ）前記走査方向に沿って第１のアクチブ画素を選択し、前記アクチブ画素はｘ、ｙ値の第１のセットによって識別され、前記第１のアクチブ画素は第１のオブジェクトの映像に属し、
３ｄ）前記第１の選択されたアクチブ画素に対して、方向線上の前記選択された画素の隣の位置で検索ルーチンを行い、
４ｄ）アクチブではない画素が発見されるまでステップ３ｄ）を反復し、
５ｄ）このようなステップ３ｄ）および４ｄ）に従って選択された各アクチブ画素に対してｘ、ｙ、ｚ値のセットを割当て、これらを処理システム（７）の記憶手段中に保存し、オブジェクトの映像において前記画素をアクチブからインアクチブへ切換え、
６ｄ）ステップ３ｄ）と４ｄ）と５ｄ）とに従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する方向における２つ隣接する画素を評価し、アクチブ画素を選択し、
７ｄ）ステップ６ｄ）にしたがって選択された各前記アクチブ画素に対して、ステップ３ｄ）乃至５ｄ）のルーチンを行い、
８ｄ）同じオブジェクトに属する全ての接続された画素が保存されるまでステップ６ｄ）と７ｄ）を反復し、
９ｄ）さらに別のオブジェクトの映像の第１のアクチブ画素が発見されるまでステップ１ｄ）および２ｄ）を反復し、
１０ｄ）映像全体が走査されるまでステップ３ｄ）乃至９ｄ）を反復するステップを含んでいる請求項１乃至１２のいずれか１項記載の方法。
【請求項１４】
ステップ１ｄ）の前記予め定められた方向は上から下に開始して左から右である請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
ステップ１ｄ）乃至１０ｄ）にしたがったオブジェクトの分類段は８つの接続された画素から形成されているオブジェクトを識別するためにも行われ、前記分離段では、前記ステップ６ｄ）は、
６ｄ）ステップ３ｄ）、４ｄ）、５ｄ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する方向における２つ隣の画素と、方向線に隣接する平行線においてこれらの各後者の画素に隣接する２つの画素とを評価し、アクチブ画素を選択するように変更される請求項１３または１４記載の方法。
【請求項１６】
１ｅ）前記オブジェクトの映像に属する画素数をカウントし、これを各画素の面積で乗算することによって分類段にしたがって識別された各オブジェクトの面積を計算し、および／または、
２ｅ）オブジェクト数をカウントし、その密度を計算し、および／または、
３ｅ）分類された全てのオブジェクトについてステップ１ｅ）に従って計算された面積を加算し、ステップ２ｅ）にしたがって得られたオブジェクトの数により全面積を割算することによりオブジェクトの平均面積を計算するステップの少なくとも１つをさらに含んでいる請求項１３乃至１５のいずれか１項記載の方法。
【請求項１７】
選択されたオブジェクトの“皺”の程度を示すパラメータ（ｗ）を計算するステップをさらに含んでおり、前記（ｗ）パラメータは好ましくは以下のアルゴリズムにより計算され、
【数１】
2007515969.tif 000006
ここで、Ｐｆは周囲の長さであり、Ａｆは前記オブジェクトの面積であり、Ｒは前記オブジェクトの“丸み度係数”であり、Ｒは以下のアルゴリズムで計算されたその順番（ターン）であり、
【数２】
2007515969.tif 000007
ここで、Ｐｅは測定されたオブジェクトが内接する楕円の周囲の長さであり、Ａｅはその面積である請求項１乃至１６のいずれか１項記載の方法。
【請求項１８】
観察されるオブジェクトの周囲及び面積のフラクタルディメンションを計算するためのディメンション計算（ＤＩＭ−ＣＬＣ）の段を含み、前記周囲の前記フラクタルディメンション（Ｄｐ）と前記面積の前記フラクタルディメンション（ＤＡ）は以下のステップ、即ち、
ａ）オブジェクトの映像を側面の長さεを有するボックスの複数のグリッドに分割し、ここでεは前記オブジェクトが内接するボックスの側面に実質的に対応している第１の値と、前記第１の値のフラクションである予め定められた値から変化し、
ｂ）Ｎ（ε）の対数関数の値と、ステップａ）の各ε値に対する１／εの対数関数とを計算し、Ｎ（ε）は前記オブジェクトのそれぞれ周囲（Ｐ）または面積（Ａ）を完全にカバーするのに必要なボックスの数であり、したがって、前記Ｎ（ε）の対数関数の第１のセット値と、前記１／εの対数関数の第２のセット値とを獲得し、
ｃ）周囲（Ｐ）または面積（Ａ）の前記Ｎ（ε）の対数関数の前記第１のセット値対ステップｂ）の前記第２のセット値を補間する直線の勾配としてフラクタルディメンション（ＤＰ）または（ＤＡ）を計算するステップにしたがって決定される請求項１乃至１７のいずれか１項記載の方法。
【請求項１９】
さらに、正規化段に従って正規化された映像で行われる表面計量（Ｓ−ＱＵＡＮＴ）の段階を含んでおり、前記段階は、
１ｆ）側面１のｎ×ｎボックスを有するｘ、ｙの２次元メッシュにおいて映像を分割し、
２ｆ）０−２５６グレースケールをそれぞれ２５６／ｎ値を有するｎ個のサブ区域に分割し、
３ｆ）ｘ、ｙの２次元メッシュの各ボックスについて、そこに含まれる画素の最小値及び最大値と、ボックスの輪郭を成す画素の最小値及び最大値を計算し、
４ｆ）各ボックスの画素の最小値と最大値との間に含まれる２５６／ｎ値のサブ区域数を計算し、
５ｆ）ステップ４ｆ）に従って計算された全てのボックスのサブ区域の和として映像の表面をインターセプトする側面１の３次元ボックスの数Ｎ（１）を計算し、
６ｆ）１よりも小さい側面の長さ１’でステップ１ｆ）乃至５ｆ）を再度反復し、
７ｆ）ステップ６ｆ）の反復により、１／１の対数関数の第１のセット値と、Ｎ（１）の対数関数の第２のセット値とを生成し、
８ｆ）ステップ７ｆ）の前記第１のセット値対前記第２のセット値を補間する直線の勾配として映像表面のフラクタルディメンションを計算するステップを含んでいる請求項１乃至１８のいずれか１項記載の方法。
【請求項２０】
ＩＭＡ−ＥＬ段で処理される映像に対して行われる３次元再構成（３Ｄ−Ｒ）段をさらに含んでおり、前記３Ｄ−Ｒ段は、
１ｇ）ｚ軸に沿って各映像をそれに続く映像とオーバーラップし、
２ｇ）ｘ軸および／またはｙ軸に沿って相互に関して映像をシフトさせることにより、オーバーラップする画素間の輝度および／または色強度の差を最小にし、
３ｇ）各対の隣接映像に対してステップ１ｇ）および２ｇ）を反復するステップを含んでいる請求項１乃至１９のいずれか１項記載の方法。
【請求項２１】
さらに、オブジェクトのカウント段（Ｏ−ＣＯＵＮＴ）を含み、これは、
１ｈ）“１ビット”に量子化された３次元映像を座標系のｘ、ｙ、ｚ軸の予め定められた方向に沿って走査し、
２ｈ）前記走査方向に沿って第１のアクチブ画素を選択し、前記アクチブ画素はｘ、ｙ値の第１のセットによって識別され、前記第１のアクチブ画素は第１のオブジェクトの映像に属し、
３ｈ）前記第１の選択されたアクチブ画素について、方向線上の前記選択された画素の隣の位置で検索ルーチンを行い、
４ｈ）アクチブでない画素が発見されるまでステップ３ｈ）を反復し、
５ｈ）このようなステップ３ｈ）および４ｈ）に従って選択された各アクチブ画素に対してｘ、ｙ、ｚ値のセットを割当て、それらを処理システム（７）の記憶手段に保存し（全てのこのような画素は昇順で同一のｙ値とｘ値を有し）、オブジェクトの映像において前記画素をアクチブからインアクチブへ切換え、
６ｈ）ステップ３ｈ）と４ｈ）と５ｈ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する同一平面方向における２つ隣接する画素と、方向＋ｚと−ｚにおけるｚ軸に沿って２つ隣接する画素を評価し、アクチブ画素を選択し、
７ｈ）ステップ６ｈ）にしたがって選択された各前記アクチブ画素に対して、ステップ３ｈ）乃至５ｈ）のルーチンを行い、
８ｈ）同一のオブジェクトに属する全ての接続された画素が保存されるまでステップ６ｈ）と７ｈ）を反復し、
９ｈ）さらに別のオブジェクトの映像の第１のアクチブ画素が発見されるまでステップ１ｈ）と２ｈ）を反復し、
１０ｈ）映像全体が走査されるまでステップ３ｈ）乃至９ｈ）を反復し、
１１ｈ）ステップ１ｈ）乃至１０ｈ）にしたがって分類されたオブジェクトの数をカウントするステップを含んでいる請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
ステップ１ｈ）の前記予め定められた方向は上から下に開始して左から右である請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
８つの接続された画素オブジェクトを分類するために、請求項２１に記載されている手順のステップ６ｈ）は、
６ｈ）ステップ３ｈ）、４ｈ）、５ｈ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する同一平面方向における２つ隣接する画素と、方向＋ｚおよび−ｚにおけるｚ軸に沿った２つ隣接する画素と、方向線に隣接する平行線においてこれらの各画素に隣接する２つの画素とを評価し、アクチブ画素を選択するように変更される請求項２１または２２記載の方法。
【請求項２４】
さらにボリューム計算段（Ｖ−ＣＬＣ）を具備し、これは、
１ｉ）第１のオブジェクトのセクションに対応する第１の２次元映像において各オブジェクトの区域を計算し、
２ｉ）ｚ方向の走査で取られた前記第１のセクションの映像とその次のセクションの映像との間の距離に対して、ステップ１ｉ）に従って計算された面積を乗算し、ここでは同一のオブジェクトの映像が含まれ、
３ｉ）順番に各セクションの映像に対してステップ１ｉ）と２ｉ）を再度反復するステップを含んでいる請求項１乃至２３のいずれか１項記載の方法。
【請求項２５】
検査された組織中の前記オブジェクトの全体的なボリュームは単一のボリュームの和として決定される請求項２４記載の方法。
【請求項２６】
ボリュームは次式により計算され、
【数３】
2007515969.tif 000008
ここでｄは２つのセクションとの間の距離であり、Ａは第１のオブジェクトのセクションの面積であり、ａは第２のオブジェクトのセクションの面積である請求項２４または２５記載の方法。
【請求項２７】
映像を捕捉し処理するシステム（１）において、共焦走査顕微鏡（２）と、前記顕微鏡（２）に接続されて動作する電子映像捕捉手段（６）と、前記共焦走査顕微鏡（２）および前記映像捕捉手段（６）に接続されて動作する処理システム（７）とを含んでおり、前記処理システム（７）は処理装置（ＣＰＵ）と、ＲＡＭ動作メモリ及びハードディスクを含んでいる記憶手段とを具備し、前記処理システム（７）は請求項１乃至２６のいずれか１項記載の方法を実行するプログラム（ＰＲＧ）を動作させるシステム。
【請求項２８】
請求項１乃至２６のいずれか１項記載の方法を実行するためのソフトウェアプログラム（ＰＲＧ）。
【請求項２９】
請求項１乃至２６のいずれか１項記載の方法を実行するためのプログラム（ＰＲＧ）を含んでいるコンピュータの読出し可能なサポート。
【請求項３０】
請求項１乃至２６のいずれか１項記載の方法を実行するための請求項２７または２８記載のシステム（１）の使用。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は特に人間または動物のオリジンである生物組織およびアイテムのような不規則な形状のオブジェクトの映像を処理する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生物体の部分または組織、或いはそこに含まれるマテリアルスポットまたは任意のオリジンの集合の測定計量も本発明の方法により行われる。特に本発明の方法は“共焦顕微鏡”技術に適用される。
【０００３】
レーザ走査共焦顕微鏡（ＬＳＣＭ）は生物学的標本の高解像度および３次元映像を得るために使用される既知の技術である。ＬＳＣＭは対物レンズにより蛍光標本の１点または小さいスポットに焦点を結ばれるレーザ光ビームに基づいている。レーザビームはｘ−ｙ偏向機構によって標本を走査するように形成される。反射された蛍光光と放出された蛍光光の両者はダイクロイックミラーを介して光電子増倍装置上に焦点を結ばれる。ダイクロイックミラーは蛍光光を共焦点開口（ピンホール）を通して光電子倍増装置へ通過させる。観察される標本の焦点面内に存在しない点から来る焦点外れの光はピンホールにより遮断され、焦点面情報はデジタル映像として記録される。蛍光光の強度は（通常は８ビットのグレースケールとして）画素の強度に対応する。顕微鏡段を上下に動かすことにより、ｚ方向の走査が行われ、これによって観察されるアイテムの３次元再構成が可能である。デジタル映像はその後適切な映像デジタルフィルタにより処理され（コントラスト及び輝度調節、雑音の除去、色の付加等）、最終的に解析される。
【０００４】
ＬＳＣＭ技術の更に別の改良は走査レーザ検眼鏡（ＳＬＯ）であり、これは走査レーザ共焦顕微鏡により患者の眼の直接的な観察によって網膜映像を提供し、眼の光学系は対物レンズと同一の機能を有する。
【０００５】
レーザ光の代わりに通常の可視光を使用する共焦走査顕微鏡も知られており、角膜映像に通常使用される。
【０００６】
共焦検眼鏡は生きている人間の目を研究するために有効なツールであり、医師に本質的な診断情報を提供することができる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、既知の装置には幾つかの欠点が存在する。第１の問題は、映像フィールド（単一の細胞または集合等）内で観察されるオブジェクトがしばしば、映像の全領域を通して同じ輝度を示さないことである。これは主として高い輝度を有する映像の中心に関してこれらが占める位置によるものであり、或いは、全体的にオブジェクトを受入れない検査下の眼の部分に関して占める位置によるものである。
【０００８】
さらに別の欠点は、捕捉された映像がコンピュータにより処理される方法に関する。幾つかのケースでは、より良好な診断情報を実現するために観察されるオブジェクトの物理的および幾何学特性を量的に評価することが必要である。典型例は角膜実質細胞とその他の角膜ストローマの成分に関する薬理学の試みのケースである。このような場合、既知の装置は特に先に挙げたような不規則性の高い形状のオブジェクトでは、リクエストされた幾何学パラメータの正確な弁別が行われることを可能にせず、したがって、解析結果は不正確であるか、誤りの可能性さえもある。それ故、このような計量がリクエストされている任意のアイテムの形態計量パラメータの正確な計量を可能にする改良された方法及び装置が必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は前述及び他の問題に対処し、特許請求の範囲に示した方法及び装置によってこれらを解決する。
【００１０】
本発明にしたがって、生きている眼の映像を解析するための方法及び共焦顕微鏡装置のさらに別の特徴及び利点は添付図面を参照して、限定ではない例によって与えられているその好ましい実施形態に関する以下の説明から明白になるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の方法は、オブジェクトの映像、特に不規則な外形を有するオブジェクトの映像を解析し、計量的に弁別することを可能にし、そのオブジェクトのユークリッドディメンションはオブジェクトの実際の次元を表わしていない。ここで示す特別な例はＬＳＯ技術による直接的な生きている眼の観察に関するものであるが、この種のオブジェクトは生物学的標本を解析するときにしばしば生じる。
【００１２】
用語“生物学的標本”は、ここではレーザ走査共焦顕微鏡またはレーザ走査検眼鏡装置により解析されることのできる人間、動物または植物の体から取られた任意の種類の生物的サンプル（組織または細胞サンプル等）を意図している。
【００１３】
以下説明する例は、共焦走査顕微鏡２を含む映像の捕捉及び処理のためのシステム１に関する。顕微鏡２は５０倍から１００倍の拡大を可能にするタイプのものであることが好ましい。
【００１４】
顕微鏡２には対物レンズ８と、少なくとも１つのアイピース４と、カメラの取付けのための少なくとも１つの光ビデオポート５とが設けられている。この後者に対して、電子映像捕捉手段６、特に光／ビデオカメラが動作的に接続されている。このような電子映像捕捉手段６はデジタルカメラであることが好ましく、少なくとも１．３メガ画素の解像度を有することがさらに好ましい。
【００１５】
共焦走査顕微鏡２にはハロゲンランプまたはレーザビーム源である光源３が取付けられている。光源３と光ビデオポート５との間には、光路に沿って、滑動可能なスリットシステム９が位置されている。第１のスリット９’は光源３と対物レンズ８の間に位置されており、それによってスリット形態の光ビームが患者の角膜に投射される。適切に、第１の収束レンズ10aが光源と第１のスリット９’との間に挿入され、ミラーシステム11aはスリット形態の光ビームが半分にした対物レンズ８の第１の半分の部分を通過するように誘導する。
【００１６】
患者の角膜により反射された光は対物レンズ８の第２の半分の部分を通過し、その後、第２のスリット９”を通って光ビデオポート５ヘ通過する。再びミラーシステム11bが対物レンズ８により集められた反射光を第２のスリット９”に誘導するように適切に位置され、第２の収束レンズ10bは集められた光を前記光ビデオポート５へ収束する。
【００１７】
スリット９’と９”はｘ、ｙ平面で滑動可能であり、それによって角膜表面またはセクションの走査が行われる。対物レンズ８は角膜の深さに沿った走査を行うためにｚ軸に沿って動くことができる。これにより患者の角膜の３次元映像の捕捉が可能になる。
【００１８】
電子映像捕捉手段６は処理システム７に接続されて動作する。処理システム７はパーソナルコンピュータ（ＰＣ）により実現され、そのパーソナルコンピュータは処理手段、例えば中央処理装置（ＣＰＵ）を記憶手段に相互接続するバスを具備しており、記憶手段には例えばＲＡＭ動作メモリ、コンピュータを開始するための基本プログラムを含んでいる読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、磁気ハードディスク、随意選択的な読取り／書込み用光ディスク（ＣＤ−ＲＷ）のドライブ、随意選択的な読取り／書込み用フロッピー（登録商標）ディスクのようなドライブが含まれている。さらに、処理システム７は随意選択的にテレマティークネットワークとの通信を制御するためのモデムまたは他のネットワーク手段、キーボード制御装置、マウス制御装置およびビデオ制御装置を具備している。キーボード、マウス、およびモニタ12はそれぞれの制御装置に接続されている。電子映像捕捉手段６はインターフェースポート（ＩＴＦ）によりバスに接続されている。スリットシステム９及び対物レンズ８もまた制御インターフェースポート（ＣＩＴＦ）によりバスに接続されており、それによってスリットシステム９と対物レンズ８の両者の動きはガウス座標軸に沿って支配される。対物レンズ８の位置を手動で制御するためにジョイスティック13も設けられてもよい。
【００１９】
実行段階中に動作メモリにロードされるプログラム（ＰＲＧ）と、それぞれのデータベースはハードディスクに記憶されている。典型的に、プログラム（ＰＲＧ）はハードディスクをインストールするために１以上の光ディスクＣＤ−ＲＯＭに分配されている。
【００２０】
処理システム７が異なる構造を有するならば、例えばこれが種々の端末が接続されている中央装置により、または（インターネット、イントラネット、ＶＰＮのような）通信コンピュータネットワークにより構成されているならば、また、これが（プリンタのような）他の装置を有するならば、類似の考えが適用される。代わりに、プログラムはフロッピー（登録商標）ディスクで供給され、予めハードディスクにロードされているか、コンピュータが読取ることが可能な任意の他の基板に記憶され、通信ネットワークによりユーザコンピュータに送信され、無線により放送され、或いはより一般的にはユーザのコンピュータの動作メモリに直接ロードされることのできる任意の形態で供給される。
【００２１】
解析手順の説明に移ると、患者は顕微鏡２の正面に位置し、したがって患者の眼は対物レンズ８と整列している。対物レンズは適切な点眼ゲルを滴下され、眼がゲルで濡れるが対物レンズが接触しない点まで患者の角膜に接近させる。この地点で、捕捉手順全体が終了するまで、走査が開始されることができる。
【００２２】
映像捕捉が完了すると、処理システム７はここで以下説明するように本発明の好ましい実施形態にしたがってデータエラボレーションルーチンを行うことができる。
【００２３】
本発明の方法のいくつかまたは全てのステップがプログラムＰＲＧの実行によってコンピュータシステム７により行われることができることが指摘される。
【００２４】
本発明の方法は中枢の臨床的に重要である幾つかのパラメータの計算を行う。
【００２５】
要約すると、本発明の方法は１以上の計量されるべきオブジェクトを含むデジタル映像の処理方法であり、前記方法は、以下の主要な段階、即ち、
デジタル映像の正規化と、
映像の１ビットへの量子化とを含み、さらに以下の段階の少なくとも１つを含んでいる。
【００２６】
前記１ビットに量子化される前記映像からの、前記計量される１以上のオブジェクトの周囲部、面積および／またはフラクタルディメンションの計算と、
１ビットに量子化される前記映像からの、前記計量される１以上のオブジェクトの３次元映像の再構成と、
前記正規化された映像からの、全体映像のフラクタルディメンションの計算を含んでいる。
【００２７】
本発明の方法の一部である各段階をさらに詳細に説明する。
【００２８】
本発明の方法の第１の段階は映像の正規化段階である。映像の正規化はしばしばデジタル映像に適用される既知の手順である。しかしながら、前述したように観察される目のセクションが解析される幾つかのオブジェクト（細胞等）を含んでいるとき、これらのオブジェクトは映像を通して常に同一の輝度を示すとは限らず、映像の中心は外形部よりも高い輝度を有する。放物関数を使用する既知の正規化手順は異なる映像の区域の輝度が均一ではないために本発明の技術的範囲では機能しないことが発見されている。本出願の発明者はそれ故、漸進的映像正規化（ＮＯＲＭ段）と呼ばれる新しいルーチンを提供している。
【００２９】
映像正規化ルーチンを開始する前に、背景雑音を取除くためにデジタル線形フィルタを映像に適用する必要がある。これらのフィルタは映像処理で通常使用されるタイプのものであり、隔離された点の除去に使用されることができる。悪くてもよい場合には、ガウスフィルタが使用されることができる。
【００３０】
必要ならば、映像の雑音を除かれると、漸進的映像正規化が開始される。
【００３１】
この段階は以下のステップを含んでいる反復的な手順であり、即ち、
１ａ）映像を複数の象限（典型的には４つの象限）に分割し、
２ａ）各象限に属する画素の強度の平均値を計算し、
３ａ）ステップ２ａ）により計算された平均値を平均として象限の強度の平均値を計算し、
４ａ）同一の強度値を象限内の各画素に加算または減算することによって、ステップ３ａ）に従って計算された強度の平均値を各象限に対して設定し、それによって同一の象限内の画素間の本来のΔｉｎｔｅｎｓｉｔｙを維持し、
５ａ）各象限において、画素の強度の最大値と最小値を決定し、各画素について、可能なデジタル値の範囲内でデジタル値の拡張から得られる拡張された強度値（ＥＩ）を計算する。可能なデジタル値の範囲は０−２５６である。最大の拡張は０−２５６範囲全体の強度値の拡張により得られる。しかしながら中間の拡張も可能である。好ましくは、前記ＥＩ値は以下のアルゴリズムにより計算される。  
ＥＩｐｉｘｅｌ＝（Ｉｐｉｘｅｌ−Ｉｍｉｎ）ｘＮ／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）  
ここでＩｐｉｘｅｌは所定の象限の各画素の強度であり、Ｉｍｉｎは前記象限内の画素の強度の最小値であり、Ｉｍａｘは同じ象限内の画素の強度の最大値であり、Ｎは１より大きく２５５まで、好ましくは２５５である整数であり、
６ａ）各画素に対して、ステップ５ａ）にしたがって計算されたＥＩｐｉｘｅｌを設定し、
７ａ）予め設定した象限の側面の長さまでステップ１ａ）から６ａ）までを再度反復する。
【００３２】
予め設定した象限の側面の長さは検出されるオブジェクトの寸法に従い、好ましくはオブジェクトの短い側面の長さのほぼ半分である。
【００３３】
ステップ５ａ）はまた０−２５５スケールへの画素強度の拡張と呼ばれ、映像内のコントラストの改良を助ける。幾つかの例では、ステップ５ａ）と６ａ）はスキップされることができる。
【００３４】
本発明の好ましい実施形態にしたがって、正規化段階は以下の手順にしたがって行われる。
【００３５】
１ｂ）映像を象限（典型的には４つの象限）に分割し、
２ｂ）各象限について、画素の強度の最大値と最小値を決定し、各画素について、可能なデジタル値の範囲内でデジタル値の拡張から得られる拡張された強度値（ＥＩ）を計算する。前述したように、ＥＩ値は以下のアルゴリズムにより計算されることができる。
【００３６】
ＥＩｐｉｘｅｌ＝（Ｉｐｉｘｅｌ−Ｉｍｉｎ）ｘＮ／（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）  
ここでＩｐｉｘｅｌは所定の象限の各画素の強度であり、Ｉｍｉｎは前記象限内の画素の強度の最小値であり、Ｉｍａｘは同一の象限内の画素の強度の最大値であり、Ｎは１より大きく２５５まで、好ましくは２５５の整数であり、
３ｂ）データ構造中の各象限の各画素に対してＥＩｐｉｘｅｌ値を記憶し、
４ｂ）各画素についてデータ構造の１組の強度値を得るために予め設定された象限の側面の長さまでステップ１ｂ）乃至３ｂ）を再度反復し、
５ｂ）データ構造中に記憶された各組の強度値の平均を各画素に対して計算し、計算された平均値をそれぞれの画素に対して設定する。
【００３７】
予め設定された象限の側面の長さは検出されるオブジェクトのディメンションにしたがい、好ましくはオブジェクトの短い側面の長さのほぼ半分である。
【００３８】
ステップ１ｂ）乃至５ｂ）で説明されているルーチンは処理システム７が計算全体をより迅速に行うことを可能にする。
【００３９】
本発明の方法の第２の段階は映像エラボレーションの段階（ＩＭＡ−ＥＬ段）である。この段階はさらに計算が行われる映像の区域を選択するために、映像を“１ビット”に量子化することにより行われる。ＩＭＡ−ＥＬ段は以下のステップに従って実現される。すなわち、
１ｃ）各画素に対するパラメータを考慮し、
２ｃ）前記画素のパラメータを予め設定したしきい値または前記パラメータのしきい値範囲と比較し、
３ｃ）アクチブ画素のクラスタと、インアクチブ画素のクラスタを前記比較に基づいて選択する。
【００４０】
前記画素のパラメータは輝度の強度（黒および白の映像）またはデジタル色値であることが好ましい。前記予め設定されたしきい値または前記パラメータの範囲は主として検出されるべきオブジェクトの種類にしたがう。このようなしきい値または範囲の選択は当業者により任意のケースで、特別なケースに対しても発明的な技術を使わずに行われることができる。例えば映像を捕捉しなければならないオブジェクトが角膜の基質で捕捉されなければならないならば（Ｂ＆Ｗ映像）、強度値の範囲は１２８−２５５である。
【００４１】
デジタル映像が１ビットに量子化されると、本発明の方法はここで以下説明する異なる段階の順番（turn）で行われる映像の計量処理段階を行う。
【００４２】
本発明の方法の次の段階はしたがってオブジェクトの計量定量化段階（ＱＵＡＮＴ段）である。
【００４３】
この段階は通常のユークリッド幾何学によって計量されることのできない不規則な形態のオブジェクトの形態計測パラメータの改良された計量定量化を設定する。所定の器官、特に眼の正常または病的等の異常コンポーネントの顕微鏡観察は、任意の倍率（観察スケール）で現れる新しい不規則性のために驚異的である。サンプルの映像の拡張形態が変化するとき、各倍率で独立した新しい不規則な詳細が尺度とディメンションを与えられ、これらは単一の線形システムで構成されることができない。観察されるオブジェクトの外部表面が厄介であることに起因するこの特徴のために、可視詳細と、視覚的に識別されることのできない詳細は不規則な表面を有する全てのオブジェクトを伝統的なコンピュータ支援の形態計量により測定することを困難にしてしまう。
【００４４】
伝統的な形態計量は不規則な輪郭と粗い表面を直線の輪郭と平面の表面に近似させることにより自然のオブジェクトを測定する問題に取り組んでいる。
【００４５】
不規則なオブジェクトは、それらの形状が倍率の関数として変化する事実にもかかわらず、これらが全ての空間スケールで不規則な特性を維持するので、Benoit Mandelbrotにより“フラクタル”と規定された。これらが分割されることのできる（フラクションではなく）ピースは等しくないが、これらはその不規則さの類似性を維持する。不規則なオブジェクトが分割されることのできる部分のこの特性は“自己類似性”と呼ばれる。このようなオブジェクトの形状はそれらの映像が観察される倍率にしたがうので、オブジェクトのディメンションの任意の量的な計量は倍率スケールの関数である。フラクタルディメンションはそれ故不規則なボディのフラクタルピースの“自己類似性”を示し、各スケールで、観察された不規則なオブジェクトの物理的及び幾何学的パラメータの測定に使用される基準手段の特性を規定する。
【００４６】
ＱＵＡＮＴ段の第１のステップは検査下のオブジェクトの面積の計算である。測定単位はμｍ２または画素であってもよい。
【００４７】
検査下のオブジェクトの面積Ａはしたがって先のＩＭＡ−ＥＬ段にしたがって選択されたアクチブ画素のクラスタに属する画素数のカウントにより計算される。
【００４８】
ＱＵＡＮＴ段の第２のステップは調査下のオブジェクトの周囲Ｐの計算である。このステップは、ｉ）オブジェクトの外形の画素を選択し、ii）このように選択された画素にS. Prashkerの方法（ここで参考文献とされているSteve Prashker、An Improved Algorithm for Calculating the Perimeter and Area of Raster Polygons、GeoComputation、1999年）にしたがって周囲の計算アルゴリズムを適用することによって行われる。Prashkerの方法にしたがって、各アクチブ画素の周辺、即ち検査下の画素周辺の８個の画素が考慮される。各アクチブ画素には“周囲値”が与えられ、その和はそのオブジェクトの全体的な周囲Ｐである。例えば、内部画素（即ちアクチブ画素により全体的に包囲され、したがってオブジェクトの周囲に属さない画素）が考慮されるならば、このような画素には“周囲値”０が与えられる。周囲の画素が対角線に沿ったコーナーを通して２つの他の画素と接続されるならば、“周囲値”は２１／２の画素である。考慮されるアクチブ画素がコーナーを通して一方の画素に接続され、側面により別の画素に接続されるならば、“周囲値”は（０．５＋２１／２／２）画素である。アクチブ画素がその側面を通して２つの隣接する画素に接続されるならば、“周辺値”は１画素である。
【００４９】
検査下のオブジェクトの周囲にかなりの不規則性があると、そのフラクタルディメンションＤｐの評価が行われる。同様に、選択された構造の区域のフラクタルディメンションの評価は符号ＤＡにより示される。これらの両者のフラクタルディメンションは既知の“ボックスカウント”アルゴリズムを使用して自動的に決定されることができる。
【００５０】
“ボックスカウント”方法によれば、フラクトルディメンションＤは以下の数学式により与えれる。  
Ｄ＝ｌｉｍ（ε−＞０）［ｌｏｇＮ（ε）／ｌｏｇ（１／ε）］  
ここでεはオブジェクトの映像を分割するグリッドのボックスの側面の長さであり、Ｎ（ε）はそれぞれ測定されるオブジェクトの輪郭（Ｄｐ）または区域（ＤＡ）を完全にカバーするのに必要なボックスの数である。長さεは画素またはμｍで表され、現在の計算方法では、εは１画素にする傾向がある。
【００５１】
本発明の方法の次の段階はしたがってディメンション計算の段階（ＤＩＭ−ＣＬＣ段）である。
【００５２】
このような計算の難点を避けるために、フラクタルディメンションＤｐおよび区域ＤＡはガウス座標系にパラメータｌｏｇＮ（ε）対ｌｏｇ（１／ε）を挿入することによって得られた直線の勾配として近似される。
【００５３】
実際に、Ｄｐの決定に使用された方法は処理システム７のＣＰＵにより行われる以下のステップを含んでいる。即ち、
ａ）オブジェクトの映像を側面の長さεを有するボックスの複数のグリッドに分割し、ここでεは前記オブジェクトが内接するボックスの側面に実質的に対応している第１の値と、前記第１の値のフラクションである予め定められた値から変化し、
ｂ）Ｎ（ε）の対数関数の値と、ステップａ）の各ε値の１／εの対数関数の値を計算し（Ｎ（ε）はオブジェクトの周囲（Ｐ）を完全にカバーするのに必要なボックス数である）、したがって、前記Ｎ（ε）の対数関数の第１のセット値と、前記１／εの対数関数の第２のセット値を獲得し、
ｃ）前記ステップｂ）の第１のセット値対第２のセット値とを補間する直線の勾配としてフラクタルディメンションＤＰを計算する。
【００５４】
同一の方法はフラクタルディメンションＤＡの計算に適用され、唯一の相違点はこの場合には、Ｎ（ε）が計量されるオブジェクトの区域を完全にカバーする側面εのボックス数であることである。
【００５５】
単一のオブジェクトのフラクタルディメンションＤｐおよびＤＡはオブジェクト自体の不規則性の数値的インデックスであり、即ちオブジェクトの形状の不規則性が多いか少ないかであることである。これは患者の病的状態についての有用な指示を医師に与えることができる。
【００５６】
基質の接眼映像は患者の病状の程度の指示を与える小さいオブジェクト（細胞）の多様性を明示するので、基質の計量解析が検眼鏡を通して観察される全てのオブジェクトを識別するために重要である。本発明のさらに別の段階はそれ故、オブジェクトの分類段階（ＳＯＲＴ段）であり、これは以下のステップを含んでいる。  
１ｄ）“１ビット”に量子化された映像を座標系のｘ、ｙ、ｚ軸で予め定められた方向に沿って走査し、
２ｄ）前記走査方向に沿って第１のアクチブ画素を選択し、このアクチブ画素はｘ、ｙ値の第１のセットによって識別され、前記第１のアクチブ画素は第１のオブジェクトの映像に属し、
３ｄ）前記第１の選択されたアクチブ画素において、方向線上の前記選択された画素の隣の位置で検索ルーチンを行い、
４ｄ）アクチブでない画素が発見されるまでステップ３ｄ）を反復し、
５ｄ）このようなステップ３ｄ）と４ｄ）に従って選択された各アクチブ画素に対してｘ、ｙ、ｚ値のセットを割当て、これらを処理システム７の記憶手段に保存し（全てのこのような画素は昇順で同一のｙ値とｘ値を有する）、オブジェクトの映像において前記画素をアクチブからインアクチブへ切換え、
６ｄ）ステップ３ｄ）と４ｄ）と５ｄ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する方向において２つ次の画素を評価し、アクチブ画素を選択し、
７ｄ）ステップ６ｄ）にしたがって選択された各前記アクチブ画素に対して、ステップ３ｄ）乃至５ｄ）のルーチンを行い、
８ｄ）同一のオブジェクトに属する全ての接続された画素が保存されるまでステップ６ｄ）および７ｄ）を反復し、
９ｄ）さらに別のオブジェクトの映像の第１のアクチブ画素が発見されるまでステップ１ｄ）および２ｄ）を反復し、
１０ｄ）映像全体が走査されるまでステップ３ｄ）乃至９ｄ）を反復する。
【００５７】
ステップ１ｄ）の前記予め定められた方向は好ましくは上から下に開始して左から右へである。
【００５８】
前述のステップ１ｄ）乃至１０ｄ）で示した手順は４つの接続された画素からなるオブジェクトの識別を可能にし、即ち画素は共通している１つの側面を有する。
【００５９】
また、８つの接続された画素を分類するため、先の手順のステップ６ｄ）は以下のように変更され、
６ｄ）ステップ３ｄ）、４ｄ）、５ｄ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する方向において２つ隣接する画素と、方向線に隣接する平行線においてこれらの各後者の画素に隣接する２つの画素を評価し、アクチブ画素を選択する。
【００６０】
手順はその後ステップ７ｄ）乃至１０ｄ）に従って実行される。
【００６１】
ここで前述した手順はセミ反復的方法であり、これは技術の標準的な反復的方法に関して、短い実行時間と少ないメモリリクエストを可能にする。実際に、Ｎ×Ｍのアクチブ画素からなる映像を考慮すると、Ｍ個のみの反復的呼が必要であるが、従来技術の方法にしたがうと、反復的呼数はＮ×Ｍ−１である。
【００６２】
ＳＯＲＴ段後、本発明の方法は以下のステップを実行する。  
１ｅ）前記オブジェクトの映像に属する画素数をカウントし、これを各画素の面積で乗算することによってＳＯＲＴ段にしたがって識別される各オブジェクトの面積を計算し、
２ｅ）オブジェクト数をカウントし、その密度を計算し、
３ｅ）分類された全てのオブジェクトについてステップ１ｅ）に従って計算された面積を加算し、ステップ２ｅ）にしたがって得られたオブジェクト数により総領域を割算することによりオブジェクトの平均面積を計算する。
【００６３】
本発明の方法はまた計量されるオブジェクト（典型的に細胞構造）の表面のでこぼこ度の指示を与える“皺”として知られるパラメータの計算も可能にする。“皺”の程度を示すパラメータｗは以下のアルゴリズムにより計算されることができ、
【数４】
2007515969.tif 000003
【００６４】
ここで、Ｐｆは周囲であり、Ａｆはオブジェクトの面積であり、Ｒはオブジェクトの“丸み度係数”である。Ｒは以下のアルゴリズムで計算されたその順番（turn）であり、
【数５】
2007515969.tif 000004
【００６５】
ここで、Ｐｅは測定されたオブジェクトが内接する楕円の周囲であり、Ａｅはその面積である。
【００６６】
本発明の方法のさらに別の段階は表面計量段階（Ｓ−ＱＵＡＮＴ段）である。
【００６７】
この段階は映像全体の“表面”の計量評価を行う。これは角膜内の種々の単一オブジェクト（細胞等）の分布及び形状の良好な画像を実現し、従って診断結果を改良する助けをする。
【００６８】
基本的な概念は映像が３次元表面として見られることができることである。映像の画素のグレースケール値は観察されたオブジェクトがどの程度まで映像に直交する軸（ｚ軸）に沿って延在するかのインデックスである。換言すると、デジタル映像は“ヒルクラスタ”として現れ、その表面のディメンションはフラクタルディメンションとして計算される。これらの理由で、Ｓ−ＱＵＡＮＴ段は前述のルーチンに従って正規化された映像について行われるが、前記ＩＭＡ−ＥＬ段前に行われる。
【００６９】
この場合でも、表面のフラクタルディメンションは“ボックスカウント”方法の使用によって計算されることができるが、値のセットｘ、ｙ、ｚ、即ち３つの次元で適合される。
【００７０】
Ｓ−ＱＵＡＮＴ段は以下のステップを含んでいる。  
１ｆ）側面１にｎ×ｎボックスを有するｘ、ｙの２次元メッシュにおいて映像を分割し、
２ｆ）０−２５６のグレースケールをそれぞれ２５６／ｎ値を有するｎ個のサブ区域に分割し、
３ｆ）ｘ、ｙの２次元メッシュの各ボックスにおいて、そこに含まれる画素の最小値及び最大値と、ボックスの輪郭を成す画素の最小値及び最大値を計算し、
４ｆ）各ボックスの画素の最小値と最大値との間に含まれる２５６／ｎ値のサブ区域数を計算し、
５ｆ）ステップ４ｆ）に従って計算された全てのボックスのサブ区域の和として映像の表面をインターセプトする側面１の３次元ボックスの数Ｎ（１）を計算し、
６ｆ）１よりも小さい側面の長さ１’でステップ１ｆ）乃至５ｆ）を再度反復し、
７ｆ）ステップ６ｆ）の反復により、対数関数の第１のセット値１／１と、対数関数の第２のセット値Ｎ（１）を生成し、
８ｆ）ステップ７ｆ）の前記第１のセット値対前記第２のセット値を補間する直線の勾配として映像表面のフラクタルディメンションを計算する。
【００７１】
表面のフラクタルディメンションの計算は映像の複雑性の数値インデックス、即ち観察される細胞のセルの分布を提供し、これは患者の病的状態に相関されることができる。
【００７２】
前述したように、ＬＳＯ技術は、観察されるアイテムのｚ方向での走査によって可能にされる映像の３次元再構成を可能にする。現在の特別な例では、観察される角膜の幾つかのセクションの画像が撮られ、幾つかの捕捉された２次元映像は３次元映像を形成するために再構成される。このように再構成された３次元映像は観察される組織の全体映像をもち、したがってそこに含まれる細胞のタイプ、数、密度を識別するために有用である。
【００７３】
それ故、本発明の方法はボリュームの解析も含んでいる。
【００７４】
ボリューム解析の第１の段階は３次元再構成の段階（３Ｄ−Ｒ段）である。この段階は映像がＩＭＡ−ＥＬ段階を受けるとき、その映像に対して行われる。
【００７５】
本発明の手順にしたがって、３次元映像は検査される組織の各セクションに対して集められた２次元映像のオーバーラップによって得られる。しかしながら、解析動作期間中に観察される眼の僅かな動きにより、走査方向において１つの２次元映像とその後の２次元映像との間に幾つかの誤整列が存在する。従って、本発明の方法はオーバーラップしている映像間のオフセットの調節を行う。
【００７６】
３Ｄ−Ｒ段は以下のステップを含んでおり、
１ｇ）ｚ軸に沿って各映像をその後の映像とオーバーラップし、
２ｇ）ｘ軸および／またはｙ軸に沿って相互に関して映像をシフトすることにより、オーバーラップする画素間の輝度および／または色強度の差を最小にし、
３ｇ）各対の隣接映像においてステップ１ｇ）と２ｇ）を反復する。
【００７７】
３次元映像の再構成後、観察される組織に含まれるアイテム（典型的に細胞）数のカウントおよびそれらの密度の計算を進行することが可能である。これらのパラメータもまた意義ある診断結果を得るために最も重要である。
【００７８】
細胞のカウントはオブジェクトカウント段（Ｏ−ＣＯＵＮＴ段）により実行され、以下のステップを含んでおり、
１ｈ）“１ビット”に量子化された３次元映像を座標系のｘ、ｙ、ｚ軸の予め定められた方向に沿って走査し、
２ｈ）前記走査方向に沿って第１のアクチブ画素を選択し、前記アクチブ画素はｘ、ｙ値の第１のセットによって識別され、前記第１のアクチブ画素は第１のオブジェクトの映像に属し、
３ｈ）前記第１の選択されたアクチブ画素において、方向線上の前記選択された画素の次の位置で検索ルーチンを行い、
４ｈ）アクチブでない画素が発見されるまでステップ３ｈ）を反復し、
５ｈ）このようなステップ３ｈ）と４ｈ）に従って選択された各アクチブ画素に対してｘ、ｙ、ｚ値のセットを割当て、これらを処理システム（７）の記憶手段に保存し（全てのこのような画素は昇順で同一のｙ値とｘ値を有し）、オブジェクトの映像において前記画素をアクチブからインアクチブへ切換え、
６ｈ）ステップ３ｈ）と４ｈ）と５ｈ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する同一平面方向における２つ隣の画素と、方向＋ｚと−ｚにおけるｚ軸に沿って２つ隣の画素を評価し、アクチブ画素を選択し、
７ｈ）ステップ６ｈ）にしたがって選択された各前記アクチブ画素に対して、ステップ３ｈ）乃至５ｈ）のルーチンを行い、
８ｈ）同一のオブジェクトに属する全ての接続された画素が保存されるまでステップ６ｈ）と７ｈ）を反復し、
９ｈ）さらに別のオブジェクトの映像の第１のアクチブ画素が発見されるまでステップ１ｈ）と２ｈ）を反復し、
１０ｈ）映像全体が走査されるまでステップ３ｈ）乃至９ｈ）を反復し、
１１ｈ）ステップ１ｈ）乃至１０ｈ）にしたがって分類されたオブジェクト数をカウントする。
【００７９】
ステップ１ｈ）の前記予め定められた方向は上から下に開始して左から右であることが好ましい。
【００８０】
＋ｚと−ｚの方向におけるアクチブ画素の検索は順番に映像をオーバーラップすることにより行われる。
【００８１】
前述のステップ１ｈ）乃至１０ｈ）で示されている手順は４つの接続された画素からなるオブジェクトの識別を可能にし、即ち画素は共通する１側面を有する。
【００８２】
８つの接続された画素オブジェクトを分類するため、前述の手順のステップ６ｈ）は以下のように変更される。  
６ｈ）ステップ３ｈ）、４ｈ）、５ｈ）に従って選択された各画素に対して、前記走査方向に直交する同一平面方向における２つ隣接する画素と、方向＋ｚおよび−ｚにおけるｚ軸に沿った２つ隣の画素と、方向線に隣接する平行線においてこれらの各画素に隣接する２つの画素とを評価し、アクチブ画素を選択する。
【００８３】
この手順はステップ７ｈ）乃至１０ｈ）に従って実行される。
【００８４】
ここで前述した手順はセミ反復的方法であり、これは技術の標準的な反復的方法に関して、短い実行時間と少ないメモリリクエストを可能にする。
【００８５】
検査される組織に含まれるオブジェクト、即ち細胞の数が前述の手順にしたがって決定されると、オブジェクトの密度は全体的な３次元映像のボリュームにわたるオブジェクトの総数として容易に決定される。  
ｄ＝Ｎｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ／Ｖｉｍａｇｅ 
ここで映像のボリュームはセクション間の間隔の厚さで乗算され、セクションの拡張（区域）で乗算されるセクション数として計算される。
【００８６】
本発明の方法の次の段階はボリューム計算の段階（Ｖ−ＣＬＣ段）である。この段階にしたがって、検査される組織に含まれるオブジェクトのボリュームが決定される。
【００８７】
Ｖ−ＣＬＣ段は以下のステップを含んでおり、
１ｉ）第１のオブジェクトのセクションに対応する第１の２次元映像において各オブジェクトの面積を計算し、
２ｉ）ｚ方向の走査で取られた前記第１のセクションの映像とその次のセクションの映像との間の距離に対して、ステップ１ｉ）に従って計算された面積を乗算し、ここでは同一のオブジェクトの映像が含まれ、
３ｉ）順番に各セクションの映像についてステップ１ｉ）と２ｉ）を再度反復する。
【００８８】
検査されている組織のオブジェクトの全体のボリュームは先の手順にしたがって計算された単一のボリュームの和として決定される。
【００８９】
ステップ１ｉ）による面積の計算は同一のオブジェクトに属すアクチブ画素の数をカウントし、画素の面積で乗算することにより行われることが好ましい。オブジェクトはＯ−ＣＯＵＮＴ段に示されているように識別され、それによって各オブジェクトはｘ、ｙ、ｚ値のセットを与えられる。
【００９０】
各セクションの映像とその次の映像との距離は共焦顕微鏡技術で既知のパラメータである。
【００９１】
前述のボリュームはオブジェクトのボリュームを実質的に円筒形の固体のボリュームに近似させることによって計算された。しかしながら、これを円錐台に近似させることによって、ボリュームは次式により計算され、
【数６】
2007515969.tif 000005
【００９２】
ここでｄは２つのセクションの間の既知の距離であり、Ａは第１のオブジェクトのセクションの面積であり、ａは第２のオブジェクトのセクションの面積である。
【００９３】
オブジェクトの平均ボリュームは最終的に先に計算したように、全ボリュームをオブジェクトの数で割算することにより与えられる。
【００９４】
前述の説明から、本発明の計算方法は既知の方法と比較して改善されていることが明白である。フラクタル幾何学は無限小計算法から得られた数学モデルを提供し、これはユークリッドの幾何学に適用するとき、自然及び不規則なオブジェクトの形態測定の数値を積分し、したがってそれらを実際の値に近づける。フラクタル幾何学を使用するディメンション計算は単一のオブジェクト（オブジェクトの面積／ボリュームの空間的分布のインデックス）と全体としての映像（観察された組織のオブジェクトの空間的分布のインデックス）との両者に対する数値のインデックスを与える。これによって、医師は患者の数値と標準化された値とを比較することができ、したがって患者の病状の診断に直ちに、反復可能な正確性で到達することができる。このことは患者の眼の映像の可視的および定性的な解析だけが診断を行うために有効であった従来技術の診断方法に対して劇的な改良であると信じられる。
【００９５】
したがって、本発明による生物的組織の試料を解析する方法及び装置の幾つかの特定の実施形態だけについて説明したが、当業者は本発明の技術的範囲から逸脱せずにこれを特定の応用に適合するために必要な任意の変形を適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００９６】
【図１】本発明にしたがった装置の概略図。
【図２】図１の装置の光学的アセンブリの概略図。
【図３】本発明の方法を示しているフローチャート。
【図１】
2007515969.tif 000009
【図２】
2007515969.tif 000010
【図３】
2007515969.tif 000011
【国際調査報告】
2007515969.tif 000012
2007515969.tif 000013
2007515969.tif 000014
2007515969.tif 000015