(57)【要約】      （修正有）【課題】細胞の形状が不定形となる場合や、多核の細胞等に対しても、個々の細胞領域を特定できる画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置は、細胞領域抽出部２２と細胞中心領域抽出部２３とを有する。複数の処理対象画像データを受け入れて二値化処理し、第１の画素値となっている各画素から、第２の画素値となっている画素までの最短距離を求めて、画素ごとに当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像し、当該輪郭距離画像を互いに加算して合成して再度二値化処理を行う。この再度二値化して得た画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供される。【選択図】図２
2019109710.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の処理対象画像データを受け入れる手段と、
前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理する二値化手段と、
前記二値化処理された複数の処理対象画像データを互いに加算して合成する合成手段と、
前記合成して得られた加算画像データに対し、再度二値化処理を行う再二値化手段と、
を含み、
当該再度二値化された加算画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供される画像処理装置。
【請求項２】
複数の処理対象画像データを受け入れる手段と、
前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理し、各画素を第１の画素値と第２の画素値とのいずれかに設定した画像データを生成する二値化手段と、
当該二値化して得られた画像データに含まれる画素のうち、前記第１の画素値となっている各画素から、前記第２の画素値となっている画素までの最短距離を求めて、画素ごとに当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像に変換する変換手段と、
前記複数の処理対象画像データのそれぞれに基づいて得られた輪郭距離画像を互いに加算して合成する距離画像合成手段と、
前記距離画像を合成して得られた加算距離画像データに対し、再度二値化処理を行う距離画像再二値化手段と、
を含み、
当該再度二値化された加算距離画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供される画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記距離画像合成手段は、前記輪郭距離画像のそれぞれを二値化して互いに加算して合成する画像処理装置。
【請求項４】
請求項２または３に記載の画像処理装置であって、
前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理して得た複数の処理対象画像データを互いに加算して合成する合成手段と、
前記合成して得られた加算画像データに対し、再度二値化処理を行う再二値化手段と、
前記再二値化手段で二値化された画像データと、前記再度二値化された加算距離画像データとに基づき、処理対象画像データのセグメンテーション処理を実行するセグメンテーション処理手段と、
をさらに含む画像処理装置。
【請求項５】
コンピュータを用い、
受入手段が、複数の処理対象画像データを受け入れる工程と、
二値化手段が、前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理する工程と、
合成手段が、前記二値化処理された複数の処理対象画像データを互いに加算して合成する工程と、
再二値化手段が、前記合成して得られた加算画像データに対し、再度二値化処理を行う工程と、
を含み、
当該再度二値化された加算画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供される画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータを用い、
受入手段が、複数の処理対象画像データを受け入れる工程と、
二値化手段が、前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理し、各画素を第１の画素値と第２の画素値とのいずれかに設定した画像データを生成する工程と、
変換手段が、当該二値化して得られた画像データに含まれる画素のうち、前記第１の画素値となっている各画素から、前記第２の画素値となっている画素までの最短距離を求めて、画素ごとに当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像に変換する工程と、
距離画像合成手段が、前記複数の処理対象画像データのそれぞれに基づいて得られた輪郭距離画像を互いに加算して合成する工程と、
距離画像再二値化手段が、前記距離画像を合成して得られた加算距離画像データに対し、再度二値化処理を行う工程と、
を含み、
当該再度二値化された加算距離画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供される画像処理方法。
【請求項７】
コンピュータを、
複数の処理対象画像データを受け入れる手段と、
前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理する二値化手段と、
前記二値化処理された複数の処理対象画像データを互いに加算して合成する合成手段と、
前記合成して得られた加算画像データに対し、再度二値化処理を行う再二値化手段と、
当該再度二値化された加算画像データを用いて、処理対象画像データのセグメンテーションの処理を実行する手段と、
として機能させるプログラム。
【請求項８】
コンピュータを、
複数の処理対象画像データを受け入れる手段と、
前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理し、各画素を第１の画素値と第２の画素値とのいずれかに設定した画像データを生成する二値化手段と、
当該二値化して得られた画像データに含まれる画素のうち、前記第１の画素値となっている各画素から、前記第２の画素値となっている画素までの最短距離を求めて、画素ごとに当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像に変換する変換手段と、
前記複数の処理対象画像データのそれぞれに基づいて得られた輪郭距離画像を互いに加算して合成する距離画像合成手段と、
前記距離画像を合成して得られた加算距離画像データに対し、再度二値化処理を行う距離画像再二値化手段と、
前記再度二値化された加算距離画像データを用いて、処理対象画像データのセグメンテーションの処理を実行する手段と、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
細胞を撮影した画像において、個々の細胞を強調する処理を行うことがある。従来、このような細胞の強調処理では、細胞内に存在する核を認識し、核ごとに個々の細胞領域を特定する方法が採用されていた（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１６４０６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記従来の技術では、骨格筋に含まれるmyotubeのように、細胞が細長い場合など、細胞の形状が不定形となる場合や、多核の細胞等に対して処理を行うことが困難であった。
【０００５】
本発明は上記実情に鑑みて為されたもので、核を染色することなく、不定形な細胞や多核の細胞など、多種の形態の細胞について、個々の細胞領域を認識処理できる画像処理装置、画像処理方法、及びプログラムを提供することを、その目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記従来例の問題点を解決するための本発明の一態様は、画像処理装置であって、複数の処理対象画像データを受け入れる手段と、前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理する二値化手段と、前記二値化処理された複数の処理対象画像データを互いに加算して合成する合成手段と、前記合成して得られた加算画像データに対し、再度二値化処理を行う再二値化手段と、を含み、当該再度二値化された加算画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供されることとしたものである。
【０００７】
また本発明のもう一つの態様は、画像処理装置であって、複数の処理対象画像データを受け入れる手段と、前記受け入れた処理対象画像データを二値化処理し、各画素を第１の画素値と第２の画素値とのいずれかに設定した画像データを生成する二値化手段と、当該二値化して得られた画像データに含まれる画素のうち、前記第１の画素値となっている各画素から、前記第２の画素値となっている画素までの最短距離を求めて、画素ごとに当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像に変換する変換手段と、前記複数の処理対象画像データのそれぞれに基づいて得られた輪郭距離画像を互いに加算して合成する距離画像合成手段と、前記距離画像を合成して得られた加算距離画像データに対し、再度二値化処理を行う距離画像再二値化手段と、を含み、当該再度二値化された加算距離画像データが、処理対象画像データのセグメンテーションの処理に供されることとしたものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によると、細胞の形状が不定形となる場合や、多核の細胞等に対しても、個々の細胞領域を特定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を表すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の例を表す機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の動作例を表すフローチャート図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の細胞領域抽出処理の例を表すフローチャート図である。
【図５】本発明の実施の形態に係る画像処理装置が処理中に生成する画像データの例を表す説明図である。
【図６】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の細胞中心領域抽出処理の例を表すフローチャート図である。
【図７】本発明の実施の形態に係る画像処理装置が出力する画像の例を表す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施の形態に係る画像処理装置１は、図１に例示するように、制御部１１と、記憶部１２と、操作部１３と、表示部１４と、インタフェース部１５とを含んで構成されている。
【００１１】
制御部１１は、ＣＰＵ等のプログラム制御デバイスであり、記憶部１２に格納されたプログラムに従って動作する。本実施の形態において、この制御部１１は、処理対象となる画像データを受け入れて、当該画像データに含まれる細胞部分をセグメンテーション処理する。この制御部１１の具体的な処理の内容については、後に述べる。
【００１２】
記憶部１２は、制御部１１により実行されるプログラムを格納している。このプログラムは、コンピュータ可読、かつ非一時的な記録媒体に格納されて提供され、この記憶部１２に格納されたものであってもよい。また本実施の形態において、この記憶部１２は、制御部１１のワークメモリとしても動作する。
【００１３】
操作部１３は、キーボードやマウス等であり、利用者の指示入力を受け入れて、制御部１１に対して当該指示入力の内容を出力する。表示部１４は、ディスプレイ等であり、制御部１１から入力される指示に従って情報を表示出力する。
【００１４】
インタフェース部１５は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等のインタフェースであり、外部の装置からデータを受け入れて制御部１１に出力する。またこのインタフェース部１５は、制御部１１から入力される指示に従って、外部の装置に対して指示された情報を出力してもよい。
【００１５】
次に、制御部１１の動作の内容について説明する。本実施の形態では、この制御部１１は、記憶部１２に格納されたプログラムを実行することで、図２に示すように、機能的に、データ受入部２１と、細胞領域抽出部２２と、細胞中心領域抽出部２３と、セグメンテーション処理部２４とを含む構成を実現する。
【００１６】
またここで、細胞領域抽出部２２は、第１の二値化処理部３１と、加算処理部３２と、第２の二値化処理部３３とを含む。また細胞中心領域抽出部２３は、第３の二値化処理部４１と、変換部４２と、加算処理部４３と、第４の二値化処理部４４と、ラベリング部４５と、補正部４６とを含んで構成される。
【００１７】
データ受入部２１は、例えばインタフェース部１５を介して複数の処理対象画像データを受け入れる。ここで処理対象画像データは、複数の細胞を撮像した画像データであり、本実施の形態の一例では、倒立型蛍光顕微鏡で撮影された、蛍光染色した、生きている細胞（ライブセル）の画像データであるものとする。また本実施の形態の例では、複数の画像データを得るため、時間をおいて、同一の視野内の画像を複数回撮影した像（時系列蛍光画像）を用いる。
【００１８】
このように、時間をおいて、同一の視野内の画像を複数回撮影すると、細胞の活動のため、蛍光している部分が細胞内で変動する。そこで細胞自身が移動しない時間内に同一の視野内の画像を複数回撮影した場合、それらを加算合成した画像は、細胞内の部分が比較的均一に蛍光した状態の画像となる。
【００１９】
なお、このデータ受入部２１は、インタフェース部１５を介して一つの処理対象画像データを受け入れ、互いに異なるノイズパターンを合成するなどして複数の処理対象画像データを得てもよい。以下の説明では、時系列蛍光画像を用いる例について述べる。
【００２０】
細胞領域抽出部２２の第１の二値化処理部３１は、データ受入部２１が受け入れた処理対象画像データのそれぞれを二値化処理する。この二値化処理では、各処理対象画像データの輝度を参照し、処理対象画像データの画素ごとに、輝度が所定の閾値を上回る画素を白色、そうでない画素を黒色とするなどして二値化処理した画像データ（二値化データ）を生成する。なお、閾値は例えば大津の方法やトライアングル法等広く知られた方法で定めてよい。
【００２１】
加算処理部３２は、二値化処理によって得られた二値化データを、位置を合わせて（対応する位置の画素同士を）加算し、加算結果の画像データを得る。ここでは二値化データとして細胞領域内が撮像されている画素が比較的高い確率で白色（画素値「１」とする）となり、細胞領域外が撮像されている画素は比較的高い確率で黒色（画素値「０」とする）となる。そこでこの例では、時間をおいて撮像された同一視野内の二値化データを累算した加算結果の画像データでは、細胞領域内を撮像した画素の値が、細胞領域外を撮像した画素の値に比べて大きくなる。
【００２２】
第２の二値化処理部３３は、加算処理部３２が出力する加算結果の画像データを再度二値化する。この二値化の処理では、加算結果の画像データに含まれる各画素の画素値について、所定の閾値（第２閾値と呼ぶ）を定め、当該第２閾値に基づいて二値化処理する。具体的にはこの第２閾値より高い値の画素を白色、そうでない画素を黒色と設定すればよい。なお、この第２の二値化処理部３３が用いる第２閾値は例えば加算結果の画像データに含まれる各画素の画素値の平均値としてもよいし、大津の方法やトライアングル法等で定めてもよい。
【００２３】
第２の二値化処理部３３が出力する画像データは、細胞領域内を撮像した画素に対応する画素が比較的高い確率で白色に設定され、そうでない、細胞領域外を撮像した画素に対応する画素が、比較的高い確率で黒色に設定されたものとなる。すなわち、この第２の二値化処理部３３が出力する画像データのうち、白色に設定された画素に対応する、処理対象画像データ内の画素の領域が、細胞領域であると推定される。
【００２４】
細胞中心領域抽出部２３の第３の二値化処理部４１は、データ受入部２１が受け入れた処理対象画像データのそれぞれを二値化処理する。この二値化処理では、各処理対象画像データの輝度を参照し、処理対象画像データの画素ごとに、輝度が所定の閾値（第３閾値と呼ぶ）を上回る画素を白色（第１の画素値）、そうでない画素を黒色（第２の画素値）とするなどして二値化処理した画像データ（第２の二値化データ）を生成する。ここで第３閾値は例えば大津の方法やトライアングル法等広く知られた方法で定めてもよいし、利用者が二値化処理結果を参照しつつ適宜設定可能としてもよい。
【００２５】
なお、本実施の形態のある例では、この第３の二値化処理部４１は、細胞領域抽出部２２の第１の二値化処理部３１が兼ねてもよい。この場合、細胞領域抽出部２２の第１の二値化処理部３１は、細胞中心領域抽出部２３の第３の二値化処理部４１としても機能し、その二値化処理の結果である二値化データを、第２の二値化データとして変換部４２にも出力する。
【００２６】
変換部４２は、第３の二値化データを、輪郭距離画像に変換する。具体的にこの変換部４２は、第３の二値化データの画素のうち、白色となっている画素から、黒色の画素までの最短距離を求める。そして、対応する画素ごとに、当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像を生成する。
【００２７】
すなわち変換部４２は、第３の二値化データを入力画像として、この第２の二値化データの各画素について、白色（「０」以外の値）となっている画素について、当該画素に対応する画素の値を、最も近い黒色（「０」の値）となっている画素までの距離に設定した輪郭距離画像を生成する。なお変換部４２は、入力画像である輪郭線画像のうち画素値が黒色（「０」）となっている画素に対応する位置にある輪郭距離画像の画素については、その画素値を「０」とする。ここでの距離はユークリッド距離であってもよい。一例として、この輪郭距離画像は、画像処理のライブラリであるOpenCVを用いる場合、DistTransform関数を用いて実現できる。
【００２８】
細胞領域抽出部２２におけるのと同様、第３の二値化処理部４１が出力する第２の二値化データでは、細胞領域内を撮像した画素に対応する画素が比較的高い確率で白色に設定され、そうでない、細胞領域外を撮像した画素に対応する画素が、比較的高い確率で黒色に設定されたものとなる。すなわち、この第３の二値化処理部４１が出力する画像データのうち、白色に設定された画素に対応する、処理対象画像データ内の画素の領域が、細胞領域であると推定され、黒色に設定された画素に対応する、処理対象画像データ内の画素の領域が、細胞領域外にあるものと推定される。
【００２９】
そこで変換部４２が生成する輪郭距離画像は、細胞領域内の各画素について、細胞領域外の画素までの最短距離が設定されることとなる。つまり、輪郭距離画像では、細胞領域の中心領域（細胞の中央部）において比較的高い値となり、細胞領域の外縁部において比較的低い値となる。
【００３０】
加算処理部４３は、データ受入部２１が受け入れた複数の処理対象画像データに基づいてそれぞれ生成された輪郭距離画像の対応する画素同士を互いに加算して合成し、合成距離画像を生成する。
【００３１】
既に述べたように、変換部４２が生成する輪郭距離画像では、細胞領域の中心領域（細胞の中央部）において比較的高い値となり、細胞領域の外縁部において比較的低い値となるので、そのような画像同士を累算すると、細胞領域の中心領域ほど高い値となるデータが生成される。
【００３２】
なお、本実施の形態のある例では、加算処理部４３は、データ受入部２１が受け入れた複数の処理対象画像データに基づいてそれぞれ生成された輪郭距離画像をそれぞれ二値化し、二値化した輪郭距離画像の対応する画素同士を互いに加算して合成し、合成距離画像を生成してもよい。ここでの二値化の方法も、画素値が所定の方法で定めた閾値を超える画素を白色、そうでない画素を黒色と設定してもよい。またこの閾値は、大津の方法やトライアングル法等広く知られた方法で決定してもよいし、利用者が処理結果を参照しつつ適宜設定可能としてもよい。このように二値化してから加算して合成すると、細胞領域の外縁部（輪郭）から中心領域までの距離が長い、連続領域の太い部分が強調され過ぎることがなくなり、細長い細胞の中心領域が抽出しやすくなる。
【００３３】
第４の二値化処理部４４は、加算処理部４３が生成した合成距離画像の各画素の画素値について、所定の閾値（第４閾値と呼ぶ）を定め、当該第４閾値に基づいて二値化処理する。具体的にはこの第４閾値より高い値の画素を白色、そうでない画素を黒色と設定すればよい。なお、この第４の二値化処理部４４が用いる第４閾値は例えば加算結果の画像データに含まれる各画素の画素値の平均値としてもよいし、大津の方法やトライアングル法等で定めてもよい。
【００３４】
加算処理部４３が生成した合成距離画像では、細胞領域の中心領域ほど高い値となっているので、この第４の二値化処理部４４により生成される画像は、細胞領域の中心領域が白色、そうでない部分を黒色とした画像となる。
【００３５】
ラベリング部４５は、第４の二値化処理部４４が出力する画像のうち、白色となっている領域ごとに、互いに異なるラベル（識別情報）を設定する、ラベリング処理を実行する。
【００３６】
補正部４６は、互いに異なるラベルが設定されている白色の領域のうち、予め定めたしきい値より小さい面積の領域を除去（当該領域内を黒色に設定）し、当該しきい値よりも大きい面積を有する領域のみを残す処理を実行する。このしきい値は、対象としている細胞の中心領域の大きさに基づいて定める。例えば中心領域の画素が最低でもｎピクセル以上の画素塊から形成されると判断される場合は、このしきい値をｎより小さい値に設定する。
【００３７】
セグメンテーション処理部２４は、細胞領域抽出部２２と、細胞中心領域抽出部２３とがそれぞれ出力する画像データを用いてセグメンテーション処理を実行する。具体的には、このセグメンテーション処理部２４は、細胞領域抽出部２２が生成した画像データのうち、細胞中心領域抽出部２３が出力する、互いに異なるラベルが設定されている中心領域を表す画素塊に相当する領域をそれぞれ領域拡大の開始領域（初期領域）として、分水嶺法（Watershed法）によるセグメンテーション処理を実行する。
【００３８】
細胞領域抽出部２２が生成した画像データでは、細胞領域内に相当すると推定される画素が白色に設定されており、当該白色に設定された画素部分に、細胞中心領域抽出部２３が出力する画像データの白色部分で表される中心領域が含まれることとなる。そこで、各中心領域を初期領域として、その周囲の白色に設定された画素部分を分水嶺法でセグメンテーション処理することで、細胞同士が隣接している場合であっても、各細胞を抽出可能としている。
【００３９】
［動作］
本実施の形態の画像処理装置１は、以上の構成を基本的に備えており、次のように動作する。本実施の形態の画像処理装置１は、蛍光染色した、複数の生きている細胞（ライブセル）を、時間をおいて、同一の視野で複数回撮影した像（時系列蛍光画像）を処理対象画像データの群として受け入れて、図３に例示する処理を開始する。
【００４０】
画像処理装置１は、まず、細胞領域抽出処理（Ｓ１）と、細胞中心領域抽出処理（Ｓ２）とを実行する。この処理の順は、逆順であってもよい。
【００４１】
細胞領域抽出処理（処理Ｓ１）では、画像処理装置１は、図４に例示するように、受け入れた処理対象画像データのそれぞれを二値化処理する（Ｓ１１）。この二値化処理により、図５（ａ）に模式的に例示するように、細胞領域内で蛍光する部分が白色（画素値「１」とする）に設定される。このとき細胞領域外の部分の画素は比較的高い確率で黒色（画素値「０」とする）に設定される。
【００４２】
画像処理装置１は、この二値化処理された複数の処理対象画像データの、対応する位置の画素同士を加算し、加算結果の画像データを得る（Ｓ１２）。ここでは、時系列蛍光画像の各処理対象画像データにおいて、蛍光している部分が細胞内で（細胞の活動により）移動するために、蛍光部分が時間的に平均して（つまり時系列の画像を累算すれば）細胞内部の全体に分散する。そこで、この加算処理（処理Ｓ１２）によって、細胞領域内が撮像されている画素が比較的高い確率で白色（画素値「１」とする）となり、細胞領域外が撮像されている画素は比較的高い確率で黒色（画素値「０」とする）となる。
【００４３】
画像処理装置１は、加算結果の画像データを再度二値化して出力する（Ｓ１３）。これにより、図５（ｂ）に例示するように、細胞領域内が撮像されている画素が白色となり、細胞領域外が撮像されている画素が黒色となった、細胞領域の画像が得られる。
【００４４】
一方、細胞中心領域抽出処理（処理Ｓ２）では、図６に例示するように、画像処理装置１は、受け入れた処理対象画像データのそれぞれを二値化処理する（Ｓ２１）。この二値化結果は図５（ａ）に例示した、細胞領域抽出処理における二値化の結果と同様のものとなる。もっとも、ここでの二値化処理では、二値化のための閾値や、二値化処理前の前処理の内容等を、細胞領域抽出処理における二値化処理（処理Ｓ１１での処理）と異ならせてもよい。この内容については、後に述べる。
【００４５】
画像処理装置１は、処理Ｓ２１にて二値化された画像データを、輪郭距離画像に変換する（Ｓ２２）。すなわち画像処理装置１は、処理Ｓ２１にて二値化された画像データに含まれる画素のうち、白色となっている画素から、黒色の画素までの最短距離を求める。そして、画像処理装置１は、対応する画素ごとに、当該求めた最短距離を表すデータを設定した輪郭距離画像を生成する。
【００４６】
この処理の結果は、図５（ｃ）に例示するようなグレイスケールの画像となる。この図５（ｃ）に例示した輪郭距離画像では、細胞領域内で蛍光している部分に対応する各画素について、細胞領域外の画素を含む、蛍光していない部分までの最短距離が設定されたものとなっている。
【００４７】
画像処理装置１は、さらに処理対象画像データごとに得られた輪郭距離画像をそれぞれ二値化し（Ｓ２３）、二値化した輪郭距離画像の対応する画素同士を、互いに加算した合成距離画像を生成する（Ｓ２４）。この加算処理により、蛍光部分からの距離が大きい細胞の中心領域内の画素の画素値は平均的に大きくなり、細胞の中心領域外の部分、つまり細胞の周縁部の画素値は、細胞領域外に近いことから比較的小さい値同士が累算されることとなるので平均的に小さい値となる。
【００４８】
つまり、この加算結果では、細胞の外縁部から離れるほど（つまり細胞の内側である中心領域ほど）比較的高い値（白色に近いグレイ）となり、細胞領域の外縁部において比較的低い値（黒色に近いグレイ）となる。また、細胞領域外の画素については黒色となっている（図５（ｄ））。
【００４９】
画像処理装置１は、さらに、この合成距離画像を二値化処理する（Ｓ２５）。これにより、細胞領域の中心領域が白色、そうでない部分を黒色とした画像（図５（ｅ））が得られる。
【００５０】
画像処理装置１は、処理Ｓ２５にて二値化処理した画像データについて、その白色となっている領域ごとに、互いに異なるラベル（識別情報）を設定する（Ｓ２６：ラベリング処理）。画像処理装置１は、そして、互いに異なるラベルが設定されている白色の領域のうち、予め定めたしきい値より小さい面積の領域を除去（ラベルを削除する、あるいは当該ラベルに対応する画素部分を黒色に設定）する（Ｓ２７：補正処理）。
【００５１】
この処理Ｓ２の細胞中心領域抽出処理により、細胞ごとの中心領域の画素群に、互いに異なるラベルが付された情報が得られる。
【００５２】
画像処理装置１は、（図３に戻って）処理Ｓ２で得られた細胞ごとの中心領域の画素群にそれぞれ付された、互いに異なるラベルを順次選択しつつ、次の処理を繰り返し実行する（Ｓ３）。
【００５３】
すなわち、画像処理装置１は、処理Ｓ１で得られた細胞領域の画像のうち、選択したラベルが付された中心領域を表す画素塊に相当する領域を、領域拡大の開始領域（初期領域）として、分水嶺法（Watershed法）によるセグメンテーション処理を実行する（Ｓ４）。このセグメンテーションの処理は、例えばOpenCVライブラリにおいてwatershed関数などとして実装され、広く知られているので、その詳しい処理の内容については説明を省略する。
【００５４】
画像処理装置１は、このセグメンテーションの処理により、細胞の外周を表す画素群を特定する情報（細胞輪郭を特定する情報）を得て、選択しているラベルに関連付けて記憶部１２に格納していく。
【００５５】
画像処理装置１は、処理Ｓ２７の補正処理により削除された領域のラベルを除く各ラベルについて処理Ｓ４を繰り返し実行し、処理対象画像データに撮像された各細胞について、それぞれの細胞（それぞれ互いに異なるラベルで識別される）の外周を表す画素群を特定する情報（細胞輪郭を特定する情報）を得る。
【００５６】
画像処理装置１は、この細胞輪郭を特定する情報を出力する（Ｓ５）。具体的に画像処理装置１は、処理対象画像データの一つを出力用画像データとして、あるいは複数の処理対象画像データを加算合成するなどして得た画像データを出力用画像データとして、当該出力用画像データに含まれる画素のうち、細胞輪郭を特定する情報で特定される画素群を、それぞれ対応するラベルごとに異なる色で着色した画像を生成して表示出力する（図７）。なお、図７では便宜的に、本来異なる色で着色されるべき細胞の輪郭部分を表す線を、互いに同じ色の太線で示している。
【００５７】
なお、このとき、出力用画像データのもととなる処理対象画像データ、あるいは出力用画像データについては、処理Ｓ１で得られた細胞領域外の部分（いわば背景となる部分）について画素値を補正して輝度を低減する処理等を実行してもよい。この処理の例としては、当該背景となる部分の輝度のヒストグラムを生成し、その代表値を所定の方法（例えば混合ガウスモデルを用いて最尤推定する方法等）を用いて推定し、当該代表値を輝度値から減算する等の方法がある。
【００５８】
本実施の形態によると、細胞の核ではなく、蛍光染色されたライブセルを時間をおいて撮影した複数の処理対象画像データ（時系列蛍光画像）に基づいて細胞の中心領域を確率的に（複数の情報の累算により）特定し、当該中心領域から領域を拡大しつつ細胞領域の外縁を確定する。このとき得られる細胞の中心領域の形状は、確率的に、細胞の外周形状をそのまま細胞の内方へ向けて縮小した形状となる。このため、細胞の形状が不定形であっても、また多核の細胞であっても個々の細胞領域を特定する処理を実行できる。
【００５９】
また、本実施の形態では、細胞領域についても、確率的に（複数の情報の累算により）特定しているので、細胞の形状や核の数によらずに、個々の細胞領域が特定される。
【００６０】
［前処理］
また、本実施の形態においては、第１の二値化処理部３１（処理Ｓ１１における二値化処理）と第３の二値化処理部４１（処理Ｓ２１における二値化処理）との少なくとも一方において、二値化の処理に先立って、輝度のむらを抑制する処理を前処理として実行してもよい。この処理は例えば、いわゆるトップハット変換処理を実行することで実行することができる。
【００６１】
このトップハット変換処理では、カーネル（画素値を設定しようとする画素周辺のどの画素を参照するかを表す情報）等のパラメータが設定可能であるが、第１の二値化処理部３１と第３の二値化処理部４１とではそれぞれこのパラメータを異ならせてもよい。
【００６２】
このパラメータの決定は、それぞれ、細胞領域抽出部２２（処理Ｓ１）と、細胞中心領域抽出部２３（処理Ｓ２）と、の出力結果を参照しつつ経験的に決定すればよい。
【００６３】
［変形例］
また本実施の形態の例では、入力する処理対象画像データとして、蛍光染色した、生きている細胞（ライブセル）の画像データを、所定の時間をおいて同じ条件（同一視野、同一光源等）繰り返し撮像した、時系列蛍光画像としたが本実施の形態はこれに限られない。
【００６４】
例えば光源の条件（例えば光の強さ）を変化させつつ、続けて繰り返し撮像した時系列画像であってもよい。
【００６５】
また、細胞自身が活発に移動してしまう場合は、撮影のタイミングを細胞の移動速度に合わせて短期のタイミングとしてもよい。
【００６６】
さらに本実施の形態の画像処理装置１に入力する処理対象画像データは時系列の画像データ（時間をおいて撮像された複数の画像データ）に限られない。例えば一つの画像データに対して、予め定められた、互いに異なるノイズパターンを重畳して得られた複数の画像データを処理対象画像データとしてもよい。
【００６７】
この場合、ノイズパターンにより、確率的に蛍光する位置や、位相差による輝度の高い位置が変化するため、累算処理による確率的な細胞領域の範囲の特定や、細胞中心領域の特定が可能となる。
【００６８】
また、時系列的に複数の画像データを得た場合であっても、それぞれの画像データに、予め定められた、互いに異なるノイズパターンを重畳してさらに多数の画像データを得ることとしてもよい。このようにして入力画像データの豊富化を図ると、ノイズパターンにより、確率的に蛍光する位置や、位相差による輝度の高い位置が変化するため、累算処理による確率的な細胞領域の範囲の特定や、細胞中心領域の特定における精度がより向上する。
【００６９】
さらにここでは、骨格筋に含まれるmyotubeを一例としたが、このmyotubeのように、未分化の細胞と、分化後の細胞とが含まれる画像ではなく、一種類の細胞のみが含まれるとわかっている場合は、蛍光染色しなくても（蛍光顕微鏡を用いなくても）、例えば位相差顕微鏡を用いて、複数回繰り返し撮像した画像データを用いてもよい。
【００７０】
複数の細胞が含まれ、位相差顕微鏡では各細胞の厚さの差が小さいために、各細胞が互いに区別ができない場合には蛍光顕微鏡を用いる。
【符号の説明】
【００７１】
１  画像処理装置、１１  制御部、１２  記憶部、１３  操作部、１４  表示部、１５  インタフェース部、２１  データ受入部、２２  細胞領域抽出部、２３  細胞中心領域抽出部、２４  セグメンテーション処理部、３１  第１の二値化処理部、３２  加算処理部、３３  第２の二値化処理部、４１  第３の二値化処理部、４２  変換部、４３  加算処理部、４４  第４の二値化処理部、４５  ラベリング部、４６  補正部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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