(57)【要約】【課題】生物学的サンプルの画像の合成方法及び光学システムを提供すること。【解決手段】情報処理装置の第１メモリブロックに第１画像解像度を有する生物学的サンプルのグレースケール反射または干渉画像が入力され、第２メモリブロックに第２画像解像度を有する生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像が入力され、且つ第１画像解像度と第２画像解像度とは同等または不等であるステップと、情報処理装置によりグレースケール反射または干渉画像が第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射又は干渉画像に変換され、蛍光画像が第２色彩変換演算を経てＲＧＢ蛍光画像に変換されるステップと、画像融合演算及び強度反転演算が実行されて擬似Ｈ＆Ｅ画像が生成されるステップと、前記擬似Ｈ＆Ｅ画像が表示ユニットに出力されるステップと、を含むことからなる。また、当該方法が採用された光学システムからなる。【選択図】図１
2019185040.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置の第１メモリブロックに第１画像解像度を有する生物学的サンプルのグレースケール反射画像またはグレースケール干渉画像が入力され、前記情報処理装置の第２メモリブロックに第２画像解像度を有する前記生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像が入力され、且つ前記第１画像解像度と前記第２画像解像度とは同等または不等であるステップと、
前記情報処理装置により前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像が第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換され、前記情報処理装置により前記グレースケール蛍光画像が第２色彩変換演算を経てＲＧＢ蛍光画像に変換されるステップと、
前記情報処理装置により前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像及び前記ＲＧＢ蛍光画に対して画像融合演算及び強度反転演算が実行されて擬似Ｈ＆Ｅ画像が生成されるステップと、
前記生物学的サンプル画像が表示ユニットに出力されるステップと、を含むことを特徴とする生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項２】
前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像は細胞質の画像であり、前記グレースケール蛍光画像は細胞核の画像であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項３】
前記細胞核のグレースケール蛍光画像は前記細胞質の画像に対して画像変換演算が実行されることで得られることを特徴とする請求項２に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項４】
前記グレースケール反射画像はレーザー走査型共焦点顕微鏡の直接反射によって生成さる画像であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項５】
前記グレースケール干渉画像は光学干渉走査型顕微鏡が反射後に干渉させることより生成される画像であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項６】
前記第１色彩変換演算はＲ値及びＢ値が共に０に設定され、Ｇ値が前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項７】
前記第２色彩変換演算はＧ値が２５５に設定され、Ｂ値が０に設定され、Ｒ値は前記グレースケール蛍光画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項８】
前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像は黒を背景色とする暗緑色画像であり、前記ＲＧＢ蛍光画像は黒を背景色とする緑黄色画像であり、前記擬似Ｈ＆Ｅ染色画像は白を背景色とするピンク色画像であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項９】
前記ＲＧＢ反射画像、前記ＲＧＢ干渉画像、及び前記ＲＧＢ蛍光画像のＲ値、Ｇ値、及びＢ値は共に二進数のｎビットにより表し、前記ｎの値は８の正の整数倍であることを特徴とする請求項１に記載の生物学的サンプルの画像合成方法。
【請求項１０】
生物学的検定操作或いはバイオバンクの検視をサポートするように、請求項１項乃至９の何れか１項に記載の生物学的サンプルの画像合成方法が採用されることを特徴とする光学システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学システムの画像の合成方法に関し、より詳しくは、光学干渉走査型顕微法またはレーザー走査型共焦点顕微法を採用する光学断層撮影装置により、生体組織画像の検査或いはバイオバンクに生体組織が保管される前の組織の細胞形状を識別可能にする生物学的サンプルの画像合成方法及びこの方法を用いた光学システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体（In Vivo）組織とは人体から切り離されていない組織を指し、人体内の生物学的状態に最も近く、最も自然で、最も原生の状態である。一般的な患者の診察においては器具を使用して画像診断を行い、組織の変化を観察する。従来使用される器具において、分解能が高くセンチメートルレベルの深度内の組織の変化を確認できるものとして超音波がある。これは組織の密度の高さを確認でき、統計データに基づいて組織の健全性を推定可能である。
【０００３】
しかしながら、外科医に対して手術中に更に精確な異常組織の切除程度及び組織表層の細胞の分化程度を伝え、手術を続けるか否かを決定させるために、細胞の病理のレベルを確認することは達成できていない。従来の高速な方法では、手術中に組織を取り出して病理の切片を冷凍しなければならず、時間がかかる上に完全に切り取ることが難しく、染色しすぎたり、冷凍により組織が破壊される等の欠点が存在した。このため、生体組織の画像検査を行えば、術前（皮膚科の腫瘍細胞組織の確認）或いは術中（乳がんの腫瘍切除手術）に更に精確な細胞レベルの病理情報を提供できる。
【０００４】
バイオバンク（biobank）は集中方式により、低温または適切な保存環境下で各種ヒトの体外（Ex Vivo）の生体物質（human biological material）を保存し、適時疾病の臨床診断を行って治療に役立て、生物システム応用科学の生命科学研究に使用する。バイオバンクの生物学的サンプル及び関連データは共にサンプルを提出して検証する方法によりそのサンプルの正確性を確保している。
【０００５】
また、ヒトの体外（温体）のブロック状組織は、ヒトの体外生体物質の多くを占め、使用者側が組織使用前に全て組織内細胞の種類、形態、及び活性を確認可能にしている。バイオバンクが下位の使用者側の学術組織や企業に生物学的試験に提供する場合、品質保証（quality assurance）及び品質管理（quality control）がサンプルの成功率を高めるために重要な指標となる。
【０００６】
サンプルを保存する場合の冷却速度及び方法が細胞の活性に重大な影響を及ぼし、例えば、サンプルの質量及び以降のサンプルの可用性に影響を及ぼす。保存前にはブロック状組織内に目的の組織または細胞があるか確認するが、従来の組織内細胞の確認方法は、冷凍切片を染色する方法が主である。切片の冷凍過程においては、水分量の多いサンプルの場合、冷凍後に氷晶（crystal ice）が発生して組織構造が破壊されてしまう。脂肪分（fat）が多いサンプルの場合、一般的な組織の凍結温度（〜-２０℃）では脂肪組織が凍結しないため、切片から容易に削げ落ちてしまい、切片組織の識別が不完全になる。このため、サンプルの保管前に切片の冷凍過程で温度が戻ると、組織のサンプルを低温保存する前に一定程度の損壊が生じる。
【０００７】
従来の組織画像の非破壊検査は分解能及びスキャン深度に応じてＣＴスキャン、核磁気共鳴、超音波、及び光学反射顕微法に分けられる。生体の組織内細胞構造の検定は、従来は光学反射顕微法でのみ可能であった。
【０００８】
なお、光学反射顕微技術は、光学干渉顕微法（optical interference microscopy、OIM）及び反射型共焦点顕微法（reflectance confocal microscopy、RCM）が主流であり、近年新興の光学イメージング技術である。その解析能力は細胞レベルに達し、主に各組織の光の反射、吸収、及び散乱能力の違い及び光学干渉原理を利用してサンプルのイメージング及び識別を行う。常温（４乃至２５℃）で組織を直接スキャンするため、冷凍切片染色の冷凍等のプロセスが不要となる。このため、水分または脂肪分が多い組織の切片の冷凍時の氷晶による損壊や構造の崩壊（morphological artifacts）を回避でき、組織サンプルの完全性を保てる。生体組織画像検査またはバイオバンクに組織が保管される前の組織の細胞形状の識別に使用する場合、組織を破壊せずに画像を獲得できるほか、擬似Ｈ＆Ｅ画像の特性を有するため、医者が更に高速に画像を受け取って識別可能になる。
【０００９】
文献においては、Ｄａｎｉｅｌ  Ｄｏｒｒ氏等が走査型ラマン顕微鏡（scan Raman microscopy）により組織の画像特性をスキャンすることを提案している。この方法により組織の形成物の化学成分の形状特性をスキャン可能になったが、組織の細胞構造の特性上、描写できなかった。Ｐ．  Ａ．  Ｋｅａｎｅ氏等は干渉原理を利用し、光干渉断層法を眼科のバイオバンクに応用することを提案したが、分解能が不足しており、適用範囲が眼科による生体の網膜の断層撮影に限られた。Ｊ．  Ｇｅｏｒｇｅｓ氏等は反射型共焦点顕微法を利用し、組織の細胞形状（細胞構造及び細胞核を含む）をスキャン可能にしたが、生物学的サンプルの画像合成法の変換メカニズムは使用しておらず、医師が識別し組織の内容物を読み取ることが難しかった。
【００１０】
従来の特許文献では、例えば、特許文献１に記載の「System and methods for mapping fluorescent images into a bright field color space 」には、蛍光画像を使用して生物学的サンプルの合成画像を得る方法が掲載されている。これは、サンプルの固定領域の２種類以上の蛍光画像を獲得するステップと、前記蛍光画像の画像データをマッピングパラメーターにより明視野色空間（bright field color space）に変換するステップと、明視野画像を生成し、擬似Ｈ＆Ｅ画像の明視野画像を更に生成するステップと、含む。
【００１１】
しかしながら、前記特許構成では複数の蛍光画像に色彩を加えることで擬似Ｈ＆Ｅ画像を生成するが、然しながら、（１）蛍光画像生成に使用する蛍光剤がサンプル組織を損傷させる、（２）前記擬似Ｈ＆Ｅ画像のカラーコントラストには改善の余地がある。このため、本分野には新規の生物学的サンプルの画像合成方法が必要であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】米国特許出願ＵＳ８２６９８２７Ｂ２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
そこで、本発明者は上記の欠点が改善可能と考え、鋭意検討を重ねた結果、合理的設計で上記の課題を効果的に改善する本発明の提案に到った。
【００１４】
本発明は、このような従来の問題に鑑みてなされたものである。上記課題解決のため、本発明は、生物学的サンプルの画像合成方法を提供することを主目的とする。色彩変換演算、画像融合演算、及び強度反転演算により反射画像または干渉画像及び蛍光画像を生成し、カラーコントラストが更に高い生物学的サンプル画像を提供し、画像の識別性と可読性とを高める。
【００１５】
本発明の他の目的は、生物学的サンプルの画像合成方法を提供することである。従来の技術では複数の蛍光画像が加えられるのに比べ、蛍光剤の使用を減らし、蛍光剤がサンプル組織を損傷させる危険性を減らす。
【００１６】
本発明のさらなる他の目的は、生物学的サンプルの画像合成方法を提供することである。蛍光剤の使用を減らすことで、染色にかかる時間も短縮し、より迅速に画像を取得可能にする。
【００１７】
本発明の又別の目的は、生物学的サンプルの画像合成方法を提供することである。生体組織の画像検査に使用されると、組織を破壊せずに即時画像を取得可能となる。
【００１８】
本発明の又別の目的は、生物学的サンプルの画像合成方法を提供することである。バイオバンクの新鮮な組織の画像識別に使用されると、試験する組織中に標的の組織または細胞が含まれているかどうか前もって確認でき、検体の保管前に正確性を高め、サンプルの凍結による破壊を回避させて出荷後に不良品が出るリスクを低下させる。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
上記課題を解決するために、本発明のある態様の生物学的サンプルの画像合成方法は、情報処理装置の第１メモリブロックに第１画像解像度を有する生物学的サンプルのグレースケール反射画像またはグレースケール干渉画像が入力され、前記情報処理装置の第２メモリブロックに第２画像解像度を有する前記生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像が入力され、且つ前記第１画像解像度と前記第２画像解像度とは同等または不等であるステップと、前記情報処理装置により前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像が第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換され、前記情報処理装置により前記グレースケール蛍光画像が第２色彩変換演算を経てＲＧＢ蛍光画像に変換されるステップと、前記情報処理装置により前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像及び前記ＲＧＢ蛍光画に対して画像融合演算及び強度反転演算が実行されて擬似Ｈ＆Ｅ画像が生成されるステップと、前記擬似Ｈ＆Ｅ画像が表示ユニットに出力されるステップと、を含む。
【００２０】
本発明の好適例において、前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像は細胞質の画像であり、前記グレースケール蛍光画像は細胞核の画像である。
【００２１】
本発明の好適例において、前記細胞核のグレースケール蛍光画像は前記細胞質の画像に対して画像変換演算が実行されることで得られる。
【００２２】
本発明の好適例において、前記グレースケール反射画像はレーザー走査型共焦点顕微鏡の直接反射によって生成さる画像である。
【００２３】
本発明の好適例において、前記グレースケール干渉画像は光学干渉走査型顕微鏡が反射後に干渉させることより生成される画像である。
【００２４】
本発明の好適例において、前記第１色彩変換演算はＲ値及びＢ値が共に０に設定され、Ｇ値が前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。
【００２５】
本発明の好適例において、前記第２色彩変換演算はＧ値が２５５に設定され、Ｂ値が０に設定され、Ｒ値は前記グレースケール蛍光画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。
【００２６】
本発明の好適例において、前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像は黒を背景色とする暗緑色画像であり、前記ＲＧＢ蛍光画像は黒を背景色とする緑黄色画像であり、前記擬似Ｈ＆Ｅ染色画像は白を背景色とするピンク色画像である。
【００２７】
本発明の好適例において、前記ＲＧＢ反射画像、前記ＲＧＢ干渉画像、及び前記ＲＧＢ蛍光画像のＲ値、Ｇ値、及びＢ値は共に二進数のｎビットにより表し、前記ｎの値は８の正の整数倍である。
【００２８】
本発明の好適例において、光学システムには、生物学的検定操作或いはバイオバンクの検視をサポートするように、前述の生物学的サンプルの画像合成方法が採用される。
【図面の簡単な説明】
【００２９】
【図１】本発明の好ましい実施形態に係る生物学的サンプルの画像合成方法ステップフローチャートである。
【図２ａ】本発明の好ましい実施形態に係る生物学的サンプルのグレースケール反射画像或いはグレースケール干渉画像を示す概略図である。
【図２ｂ】本発明の好ましい実施形態に係る生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像を示す概略図である。
【図２ｃ】本発明の好ましい実施形態の図２ａが第１色変換演算ユニットをＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換する概略図である。
【図２ｄ】本発明の好ましい実施形態の図２ｂが第２色変換演算ユニットをＲＧＢ蛍光画像に変換する概略図である。
【図２ｅ】本発明の好ましい実施形態の図２ｃ及び図２ｄが画像融合演算を示す概略図である。
【図２ｆ】本発明の好ましい実施形態の図２ｅが強度反転演算を実行することによって生物学的サンプルの画像合成方法を示す概略図である。
【図３】本発明の好ましい実施形態の生物学的サンプルの画像合成方法を用いた光学システムを示すブロック図である。
【図４】本発明の他の実施形態の生物学的サンプルの画像合成方法を用いた光学システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明における好適な実施の形態について、添付図面を参照して説明する。尚、以下に説明する実施の形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を限定するものではない。また、以下に説明される構成の全てが、本発明の必須要件であるとは限らない。
【００３１】
図１は本発明の好ましい実施形態に係る生物学的サンプルの画像合成方法ステップフローチャートである。本発明の生物学的サンプルの画像合成方法のステップは以下のとおりである。
【００３２】
生物学的サンプルの画像合成方法は以下のステップを含む。情報処理装置の第１メモリブロックに第１画像解像度を有する生物学的サンプルのグレースケール反射画像またはグレースケール干渉画像が入力され、前記情報処理装置の第２メモリブロックに第２画像解像度を有する前記生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像が入力され、且つ前記第１画像解像度と前記第２画像解像度とは同等または不等である（ステップａ）。前記情報処理装置により前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像が第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換され、前記情報処理装置により前記グレースケール蛍光画像が第２色彩変換演算を経てＲＧＢ蛍光画像に変換される（ステップｂ）。前記情報処理装置により前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像及び前記ＲＧＢ蛍光画像に対して画像融合演算及び強度反転演算が実行されて擬似Ｈ＆Ｅ画像が生成される（ステップｃ）。前記擬似Ｈ＆Ｅ画像が表示ユニットに出力される（ステップｄ）。
【００３３】
蛍光はエネルギー変換時に発生する冷光現象であり、短波長の光を吸収した後、長波長の光を発射することを特徴とする。蛍光反応に利用される実験的技術は現代のバイオテクノロジーに非常に多くの利点をもたらす。蛍光剤が細胞形態のトレーサーとして常用され、その原理は蛍光剤により染色されたサンプル組織に短波ビームが照射され、蛍光発光により感光素子（図示省略）上に結像される。これは従来の技術にあたるため、詳細は省く。
【００３４】
従来のＨ＆Ｅ染色切片（H&E section）には好塩基性染料ヘマトキシリン（hematoxylin）及び好酸性染料エオシン（eosin）の２種類の染色剤を細胞核（nucleus）及び細胞質（cytoplasm）に青紫色とピンク色をそれぞれ着色するために使用し、エオシンと結合する分子の電荷性質に基づいて、エオシンと組織中の異なる細胞成分との相互作用により異なる色調のピンク色を生じさせる。
【００３５】
また、冷凍切片過程において、水分量の多いサンプルの冷凍後に発生する氷晶（crystal ice）が組織構造を破壊し、脂肪分（fat）の多いサンプルは一般的な組織の凍結温度（〜-２０℃）では脂肪組織が凍結しないため、切片から容易に削げ落ちてしまい、切片組織が不完全になる。さらには、冷凍後の細胞の染色も安定しない。これらの要因により新鮮な組織構造が出し入れされる画像に欠陥（artifact）が生じるため、他の光学原理を利用した組織の即時検査を行う機器も誕生した。光学的切片方式を利用するため、組織を固定せずとも細胞画像の識別結果を高速に獲得できる。
【００３６】
本発明の生物学的サンプルの画像合成方法は、その画像ソースがグレースケール反射画像及びグレースケール蛍光画像で構成される。前記グレースケール反射画像は生物学的サンプルの細胞組織中の細胞核以外の細胞質（cytoplasm）で形成される組織構造形態（morphology） を表現する画像である。前記グレースケール蛍光画像は前記生物学的サンプル中の胞核のＤＮＡが集中する場所、即ち細胞核（nucleus）構造を表現する画像である。
【００３７】
本発明の生物学的サンプルの画像合成方法の他の実施形態では、前記細胞核のグレースケール蛍光画像は前記細胞質の画像に対して画像変換演算が実行されることで得られる。前記画像変換演算は前記細胞質の画像の空洞部分に対してまずグレースケール反転演算を行った後、フィルタリング演算を経て得られる。これは従来の技術にあたるため、ここでは詳述しない。
【００３８】
光学切片中の細胞質及び細胞核の画像は、Ｈ＆Ｅ染色切片のエオシン染色剤及びヘマトキシリン染色剤と丁度良い対応関係となる。蛍光画像が細胞核を表現する場合、使用される染色剤は共に膜透過性を有し、短時間内に表層下１００乃至２００ナノメートルの深度まで浸透する。また、染色剤は後続の組織の検査フローチャートに影響を及ぼさず、検査の高速化の目的を達成させる。これは従来の技術にあたるため、詳細については省略する。
【００３９】
本発明の生物学的サンプルの画像合成方法では、レーザー走査型共焦点顕微鏡（図示省略）の直接反射により前記グレースケール反射画像が生成される。前記レーザー走査型共焦点顕微鏡（Laser Scanning Confocal Microscopy 、略称LSCM）のイメージング原理は、レーザー光源により従来の蛍光顯微鏡の水銀灯を代替し、スキャナー（Scanner mirrors）の案内により点接点（Point by point）方式で蛍光サンプルを励起して発散情報のキャプチャを行う。これは従来の技術にあたるため、詳細については省略する。
【００４０】
本発明の生物学的サンプルの画像合成方法では、光学干渉走査型顕微鏡（図示省略）が反射後に干渉させることで前記グレースケール干渉画像が生成される。前記光学干渉走査型顕微鏡（optical coherence tomography、略称OCT）の分解能は超音波よりも高く、主に各組織の光の反射、吸収、及び散乱能力の違い及び光学干渉原理を利用してサンプルに対するイメージング及び識別を行う。これは従来の技術にあたるため、詳細については省略する。
【００４１】
図２ａは本発明の好ましい実施形態に係る生物学的サンプルのグレースケール反射画像或いはグレースケール干渉画像を示す概略図である。図２ｂは本発明の好ましい実施形態に係る生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像を示す概略図である。図２ｃは本発明の好ましい実施形態の図２ａが第１色変換演算ユニットをＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換する概略図である。図２ｄは本発明の好ましい実施形態の図２ｂが第２色変換演算ユニットをＲＧＢ蛍光画像に変換する概略図である。図２ｅは本発明の好ましい実施形態の図２ｃ及び図２ｄが画像融合演算を示す概略図である。図２ｆは本発明の好ましい実施形態の図２ｅが強度反転演算を実行することによって生物学的サンプルの画像合成方法を示す概略図である。
【００４２】
図２ａに示されるように、情報処理装置（図示省略）の第１メモリブロック（図示省略）に本発明の生物学的サンプルのグレースケール反射画像またはグレースケール干渉画像が入力される。前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像は黒を背景色とする画像であり、且つ前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像は第１画像解像度を有する。
【００４３】
図２ｂに示されるように、前記情報処理装置（図示省略）の第２メモリブロック（図示省略）に本発明の生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像が入力される。前記グレースケール蛍光画像は黒を背景色とする画像であり、前記グレースケール蛍光画像は第２画像解像度を有し、且つ前記第１画像解像度と前記第２画像解像度とは同等または不等である。
【００４４】
図２ｃに示されるように、前記情報処理装置（図示省略）により図２ａが第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換される。前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像は黒を背景色とする暗緑色の画像であり、前記第１色彩変換演算はＲ値及びＢ値が共に０に設定され、Ｇ値が前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。
【００４５】
図２ｄに示されるように、前記情報処理装置（図示省略）により図２ｂが第２色彩変換演算を経てＲＧＢ蛍光画像に変換される。前記ＲＧＢ蛍光画像は黒を背景色とする緑黄色の画像であり、前記第２色彩変換演算はＧ値が２５５に設定され、Ｂ値が０に設定され、Ｒ値は前記グレースケール蛍光画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。
【００４６】
図２ｅに示されるように、前記情報処理装置（図示省略）により前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像（図２ｃ）及び前記ＲＧＢ蛍光画像（図２ｄ）に対して画像融合演算が実行された結果、黒を背景色とする画像となる。
【００４７】
図２ｆに示されるように、前記情報処理装置（図示省略）により図２ｅに対して強度反転演算が実行されて擬似Ｈ＆Ｅ画像が生成され、これは白を背景色とした青紫色を含むピンク色の画像となる。
【００４８】
前記ＲＧＢ反射画像、前記ＲＧＢ干渉画像、及び前記ＲＧＢ蛍光画像のＲ値、Ｇ値、及びＢ値は共に二進数のｎビットにより表し、前記ｎの値は制限されないが、例えば８の正の整数倍になる。
【００４９】
光学切片画像をエオシン及びヘマトキシリンを使用した擬似Ｈ＆Ｅ画像に変換する場合、反射及び蛍光の合成画像をＨ＆Ｅに類似する吸収画像に変換する。ヘマトキシリンの役割は、白色光を吸収し青紫色光を透過させることであり、エオシンの役割は、白色光を吸収しピンク色光を透過させることである。技術方法の比較について下述する。
（１）黒を背景色とするグレースケール形式の細胞核画像は、まず背景色とする緑黄色のＲＧＢ形式に変換させ、その後に白を背景色とする青紫色のＲＧＢ形式に色彩を反転させる。
（２）黒を背景色とするグレースケール形式の細胞質画像をまず黒を背景色とする暗緑色のＲＧＢ形式に変換させ、その後に白を背景色とするピンク色のＲＧＢ形式に色彩を反転させる。
（３）上述の２つの画像に色彩を加える。
【００５０】
この技術方法により生成される画像に白を背景色とする２つの細胞核及び細胞核画像に色彩を加え、先に色彩を反転させて色彩強度を共に５０％増強させる。画像が飽和状態になると、色彩が加えられた後の画像の対比効果が優れず、識別度も高くない。本発明では、まず黒を背景色とする２つの細胞核及び細胞核画像に色彩が加えられてから強度が反転されるため、その後に生成される擬似Ｈ＆Ｅ画像の対比効果が高まる。
【００５１】
また、本発明は光学システムを更に提供し、これには前記の生物学的サンプルの画像合成方法が採用される。
【００５２】
図３は本発明の好ましい実施形態の生物学的サンプルの画像合成方法を用いた光学システムを示すブロック図である。図３は本発明の好ましい一実施形態に係る前述の生物学的サンプルの画像合成方法が採用される光学システム構成の概略図を示す。
【００５３】
前記光学システムは、第１感光ユニット１００と、第２感光ユニット２００と、情報処理装置３００と、表示ユニット４００と、を備える。
【００５４】
前記第１感光ユニット１００は、生物学的サンプルのグレースケール反射画像またはグレースケール干渉画像を入力するために用いられ、前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像は細胞質を表現する画像である。前記グレースケール反射画像は、制限されないが、例えばレーザー走査型共焦点顕微鏡（図示省略）の直接反射により生成される画像であり、前記グレースケール干渉画像は、制限されないが、例えば光学干渉走査型顕微鏡（図示省略）が反射後に干渉させることにより生成される画像である。
【００５５】
前記第２感光ユニット２００は、生物学的サンプルのグレースケール蛍光画像を入力するために用いられ、前記グレースケール蛍光画像は細胞核を表現する画像である。
【００５６】
前記情報処理装置３００の一端は前記第１感光ユニット１００及び前記第２感光ユニット２００にそれぞれ接続され、且つ第１メモリブロック３１０及び第２メモリブロック３２０を有する。前記第１メモリブロック３１０は第１感光ユニット１００から入力される前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像の保存に用いられ、前記第２メモリブロック３２０は第２感光ユニット２００から入力される前記グレースケール蛍光画像の保存に用いられる。
【００５７】
前記情報処理装置は第１色変換演算ユニット３３０と、第２色変換演算ユニット３４０と、画像融合演算及び強度反転演算ユニット３５０と、を更に備える。
【００５８】
前記第１色変換演算ユニット３３０は前記第１メモリブロック３１０に接続され、前記第１メモリブロック３１０に保存される前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像が第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換される。前記第１色彩変換演算はＲ値及びＢ値が共に０に設定され、Ｇ値が前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像は黒を背景色とする暗緑色画像である。
【００５９】
前記第２色変換演算ユニット３４０は前記第２メモリブロック３２０に接続され、前記第２メモリブロック３２０に保存された前記グレースケール蛍光画像が第２色彩変換演算を経てＲＧＢ蛍光画像に変換される。前記第２色彩変換演算はＧ値が２５５に設定され、Ｂ値が０に設定され、Ｒ値は前記グレースケール蛍光画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。前記ＲＧＢ蛍光画像は黒を背景色とする緑黄色画像である。
【００６０】
前記ＲＧＢ反射画像、前記ＲＧＢ干渉画像、及び前記ＲＧＢ蛍光画像のＲ値、Ｇ値、及びＢ値は共に二進数のｎビットによって表し、前記ｎの値は８の正の整数倍となる。
【００６１】
前記画像融合演算及び強度反転演算ユニット３５０は、前記第１色変換演算ユニット３３０及び前記第２色変換演算ユニット３４０にそれぞれ接続され、ＲＧＢ形式の前記反射画像または前記干渉画像及び前記蛍光画像に対し画像融合演算及び強度反転演算を実行して擬似Ｈ＆Ｅ画像を生成するために用いられる。前記擬似Ｈ＆Ｅ画像は白を背景色とするピンク色画像である。
【００６２】
前記表示ユニット４００は前記情報処理装置３００の他端に接続され、前記情報処理装置３００から出力される前記擬似Ｈ＆Ｅ画像の表示に使用される。
【００６３】
図４は本発明の他の実施形態の生物学的サンプルの画像合成方法を用いた光学システムを示すブロック図である。
【００６４】
前記光学システムは、第１感光ユニット１００と、情報処理装置３００と、表示ユニット４００と、を備える。
【００６５】
前記第１感光ユニット１００は生物学的サンプルのグレースケール反射画像またはグレースケール干渉画像を入力させるために用いられ、前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像は細胞質を表現する画像である。前記グレースケール反射画像は、制限されないが、例えばレーザー走査型共焦点顕微鏡（図示省略）の直接反射により生成される画像であり、前記グレースケール干渉画像は、制限されないが、例えば光学干渉走査型顕微鏡（図示省略）の反射後に干渉させることで生成される画像である。
【００６６】
前記情報処理装置３００の一端は前記第１感光ユニット１００に接続され、且つ第１メモリブロック３１０と、画像変換演算ユニット３０５と、第２メモリブロック３２０と、を備える。前記メモリブロック３１０は第１感光ユニット１００から入力される前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像の保存に用いられる。前記画像変換演算ユニット３０５は前記第１メモリブロック３１０に接続され、前記第１メモリブロック３１０に保存された前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像が画像変換演算を経て細胞核のグレースケール画像に変換される。前記第２メモリブロック３２０は画像変換演算ユニット３０５から入力される前記グレースケール細胞核画像の保存に用いられる。
【００６７】
前記情報処理装置３００は第１色変換演算ユニット３３０と、第２色変換演算ユニット３４０と、画像融合演算及び強度反転演算ユニット３５０と、を更に備える。
【００６８】
前記第１色変換演算ユニット３３０は前記第１メモリブロック３１０に接続され、前記第１メモリブロック３１０に保存された前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像が第１色彩変換演算を経てＲＧＢ反射画像またはＲＧＢ干渉画像に変換される。前記第１色彩変換演算はＲ値及びＢ値が共に０に設定され、Ｇ値が前記グレースケール反射画像または前記グレースケール干渉画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しく、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である、前記ＲＧＢ反射画像または前記ＲＧＢ干渉画像は黒を背景色とする暗緑色画像である。
【００６９】
前記第２色変換演算ユニット３４０は前記第２メモリブロック３２０に接続され、前記第２メモリブロック３２０に保存される前記グレースケール細胞核画像が第２色彩変換演算を経てＲＧＢ細胞核画像に変換される。前記第２色彩変換演算はＧ値が２５５に設定され、Ｂ値が０に設定され、Ｒ値は前記グレースケール細胞核画像のグレースケール値に加重値が乗算されたものに等しくなり、且つ前記加重値は０．５乃至１の間の範囲である。前記ＲＧＢ細胞核画像は黒を背景色とする緑黄色画像である。
【００７０】
前記ＲＧＢ反射画像、前記ＲＧＢ干渉画像、及び前記ＲＧＢ細胞核画像のＲ値、Ｇ値、及びＢ値は共に二進数のｎビットによって表し、前記ｎの値は８の正の整数倍となる。
【００７１】
前記画像融合演算及び強度反転演算ユニット３５０は前記第１色変換演算ユニット３３０及び前記第２色変換演算ユニット３４０にそれぞれ接続され、ＲＧＢ形式の前記反射画像または前記干渉画像及び前記蛍光画像に対して画像融合演算及び強度反転演算を実行して擬似Ｈ＆Ｅ画像を生成するために用いられる。前記擬似Ｈ＆Ｅ画像は白を背景色とするピンク色画像である。
【００７２】
前記表示ユニット４００は前記情報処理装置３００の他端に接続され、前記情報処理装置３００から出力される前記擬似Ｈ＆Ｅ画像の表示に使用される。
【００７３】
本発明の光学切片システムは生物学的検定操作或いはバイオバンクの検視をサポートする。本発明の光学切片システムが生物学的検定に応用される場合、光プローブが術前（例えば、皮膚）または術中（例えば、乳がんの切除手術）に生体表面に深く進入し、細胞質の干渉または反射画像が得られた後、画像が反転及びフィルタリングされ、核画像が生成される。その後に上述の方法により演算融合された後、生体組織内の擬似Ｈ＆Ｅ画像が得られる。本発明に係る光学切片システムがバイオバンクの検視に応用される場合、前記光プローブがサンプル載置台に載置されるバイオバンクの新鮮な組織に深く進入し、大面積のスキャンが行われる。その後に前述の画像処理プロセスが実行され、擬似Ｈ＆Ｅ画像が得られる。また、サンプル載置台内の生物学的サンプルの新鮮な組織の核画像は、蛍光方式によっても獲得可能である。
【００７４】
前述の設計により、本発明は以下の長所を有する。
１．本発明に係る生物学的サンプルの画像合成方法は、色彩変換演算、画像融合演算、及び強度反転演算を経て反射画像または干渉画像及び蛍光画像または核画像が生成される。これにより、カラーコントラストがより高い生物学的サンプル画像が提供され、画像の識別性及び可読性が高まる。
２．本発明に係る生物学的サンプルの画像合成方法は、従来の技術に使用される複数の蛍光画像が加えられる方法と比較すると蛍光剤の使用が減少し、蛍光剤がサンプル組織に与える損傷も減る。
３．本発明に係る生物学的サンプルの画像合成方法法は、蛍光剤の使用が減少するため、染色時間も短縮し、より迅速に画像を取得可能となる。
４．本発明に係る生物学的サンプルの画像合成方法は、生体組織の画像検査に使用される場合、組織を破壊せずに即時画像が得られる。
５．本発明に係る生物学的サンプルの画像合成方法は、バイオバンクの新鮮な組織の画像識別に使用される場合、試験組織中に標的組織または細胞があるかどうか先に確認可能となるため、検体の保管前の正確性が高まり、サンプルが凍結により破壊されて出荷後に不良品が出るリスクが低下する。
【００７５】
上述の実施形態は本発明の技術思想及び特徴を説明するためのものにすぎず、当該技術分野を熟知する者に本発明の内容を理解させると共にこれをもって実施させることを目的とし、本発明の特許請求の範囲を限定するものではない。従って、本発明の精神を逸脱せずに行う各種の同様の効果をもつ改良又は変更は、後述の請求項に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００７６】
１００  第１感光ユニット
２００  第２感光ユニット
３００  情報処理装置
３１０  第１メモリブロック
３０５  画像変換演算ユニット
３２０  第２メモリブロック
３３０  第１色変換演算ユニット
３４０  第２色変換演算ユニット
３５０  画像融合演算及び強度反転演算ユニット
４００  表示ユニット?
【図１】
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【図２ａ】
2019185040.tif 000004
【図２ｂ】
2019185040.tif 000005
【図２ｃ】
2019185040.tif 000006
【図２ｄ】
2019185040.tif 000007
【図２ｅ】
2019185040.tif 000008
【図２ｆ】
2019185040.tif 000009
【図３】
2019185040.tif 000010
【図４】
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