(57)【要約】顕微鏡画像を処理するコンピュータ実装システムおよび方法が、提供される。顕微鏡画像が、受信され、顕微鏡画像の一部を含む画像区画に対する構成が、決定される。複数の画像区画は、それぞれ、複数の処理ユニットに割り当てられ、処理ユニットは、画像区画を並行してそれぞれ処理する。１つ以上の物体が、それぞれ、画像区画内に存在することが決定され、画像区画内に存在する物体は、物体に関連付けられた物体データを取得するために測定される。
2014529757.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顕微鏡画像を処理するコンピュータ実装方法であって、
前記顕微鏡画像を受信することと、
前記顕微鏡画像の一部を含む画像区画に対する構成を決定することと、
複数の画像区画を複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てることと、
前記処理ユニットにおいて、前記画像区画を並行して処理することと、
１つ以上の物体が、それぞれ、前記画像区画内に存在することを決定することと、
前記画像区画内に存在する前記物体を測定し、前記物体に関連付けられた物体データを取得することと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記顕微鏡画像内に存在する前記物体のうちの１つに対する場所を決定することをさらに含み、前記場所は、前記顕微鏡画像内の前記物体の位置に対応する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記顕微鏡画像は、画素格子を備え、前記方法は、前記顕微鏡画像のどの画素が、前記画像内に存在する前記物体に関連付けられるかを決定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
複数の物体が、第１の画像区画と第２の画像区画との間の境界に存在することを決定することと、
前記顕微鏡画像の第１の部分を選択することであって、前記第１の部分は、前記第１の画像区画内に含まれる、ことと、前記顕微鏡画像の第２の部分を選択することであって、前記第２の部分は、前記第２の画像区画内に含まれる、こととを行い、前記第１の部分、前記第２の部分、および前記複数の物体を含む新しい画像区画を取得することと、
１つ以上の物体が前記新しい画像区画内に存在することを決定することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記画像区画は、中心区域とマージンとを含み、
前記マージンの構成は、所定の物体サイズに対応する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記画像区画は、前記画像区画のそれぞれの中心区域が、前記顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように重複する、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記顕微鏡画像を前処理し、前記顕微鏡画像内の物体を事前に識別することと、
前記画像区画が前記事前に識別された物体に対応するように、１つ以上の画像区画を構成することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
一連の顕微鏡画像を取得することと、
第１の物体が、前記一連の中の第１の顕微鏡画像内に存在することを決定し、前記第１の物体に対応する第２の物体が、前記一連の中の第２の顕微鏡画像内に存在することを決定することと、
前記第１の物体および前記第２の物体を測定し、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関係に関連付けられた物体データを取得することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記顕微鏡画像は、３次元画像であり、
３次元物体の少なくとも一部が、前記３次元画像内に存在することを決定することと、
前記３次元物体を測定し、前記３次元物体に関連付けられた物体データを取得することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記画像区画に対する構成は、メモリの所定の量に基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
顕微鏡画像を処理するためのシステムであって、
画像区画に対する構成を決定する画像区画決定モジュールであって、前記画像区画は、前記顕微鏡画像の一部を含む、画像区画決定モジュールと、
複数の画像区画を、複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てる処理管理モジュールであって、前記処理ユニットは、前記画像区画を並行して処理する、処理管理モジュールと、
１つ以上の物体が、それぞれ、前記画像区画内に存在することを決定する物体識別モジュールと、
前記画像区画内に存在する前記物体を測定し、前記物体に関連付けられた物体データを取得する物体測定モジュールと
を備えている、システム。
【請求項１２】
前記顕微鏡画像内に存在する前記物体のうちの１つに対する場所を決定する物体検出モジュールをさらに備え、前記場所は、前記顕微鏡画像内の前記物体の位置に対応する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記顕微鏡画像は、画素格子を備え、前記システムは、前記顕微鏡画像のどの画素が、前記顕微鏡画像内に存在する前記物体に関連付けられるかを決定する物体セグメント化モジュールをさらに備えている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
データ有効化モジュールをさらに備え、前記データ有効化モジュールは、
複数の物体が、第１の画像区画と第２の画像区画との間の境界に存在することを決定することと、
前記顕微鏡画像の第１の部分を選択することであって、前記第１の部分は、前記第１の画像区画内に含まれる、ことと、前記顕微鏡画像の第２の部分を選択することであって、前記第２の部分は、前記第２の画像区画内に含まれる、ことと
を行い、前記第１の部分、前記第２の部分、および前記複数の物体を含む新しい画像区画を取得し、
前記物体識別モジュールは、１つ以上の物体が前記新しい画像区画内に存在するかどうかを決定する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記画像区画は、中心区域とマージンとを含み、
前記マージンの構成は、所定の物体サイズに対応する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記画像区画は、前記画像区画のそれぞれの中心区域が、前記顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように重複する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記顕微鏡画像を前処理し、前記顕微鏡画像内の物体を事前に識別する前処理モジュールをさらに備え、
前記画像区画決定モジュールは、前記画像区画が前記事前に識別された物体に対応するように、１つ以上の画像区画を構成する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
一連の顕微鏡画像が入手され、
前記物体識別モジュールは、第１の物体が前記一連の中の第１の顕微鏡画像内に存在することを決定し、前記第１の物体に対応する第２の物体が前記一連の中の第２の顕微鏡画像内に存在することを決定し、
前記物体測定モジュールは、前記第１の物体および前記第２の物体を測定し、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関係に関連付けられた物体データを取得する、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記顕微鏡画像は、３次元画像であって、
前記物体識別モジュールは、３次元物体の少なくとも一部が前記３次元画像内に存在することを決定し、
前記物体測定モジュールは、前記３次元物体を測定し、前記３次元物体に関連付けられた物体データを取得する、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記画像区画決定モジュールは、メモリの所定の量に基づいて、前記画像区画に対する構成を決定する、請求項１１に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理に関し、より具体的には、顕微鏡画像の処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
顕微鏡画像内の物体を認識および識別することは、非常に処理時間がかかり得、顕微鏡画像内の物体に関連する情報に依拠する、時間に敏感なタスクに影響を及ぼし得る。例えば、比較的に長い顕微鏡画像処理時間は、ユーザが、実験過程の間の種々の条件にタイムリーに応答すること、またはそれを修正することを困難にし得る。別の例では、比較的に長い顕微鏡画像処理時間は、顕微鏡画像内の特定のセルまたは物体を視野内に維持するために、一連の顕微鏡画像内のセルのライブ情報を追跡すること、またはサンプルの位置を調節することを困難にし得る。
【０００３】
さらに、比較的に長い顕微鏡画像処理時間はまた、例えば、ハイコンテントスクリーニングシステム等の自動化システムの処理量に影響を及ぼし得る。ハイコンテントスクリーニングは、生物学的研究および新薬発見の分野における、顕微鏡画像の分析の自動化された画像ベースのアプローチである。ハイコンテントスクリーニングは、顕微鏡画像を高速ペースで入手し得る。しかしながら、いくつかの状況では、顕微鏡画像の分析は、取得率とペースを保つことができないこともあり得る。
【０００４】
その結果、顕微鏡画像内の物体の識別および測定の改良されたアプローチの必要性が存在する。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
顕微鏡画像を処理するコンピュータ実装方法が、提供される。顕微鏡画像が、受信され、顕微鏡画像の一部を含む画像区画に対する構成が、決定される。複数の画像区画は、それぞれ、複数の処理ユニットに割り当てられ、処理ユニットは、画像区画を並行してそれぞれ処理する。１つ以上の物体が、それぞれ、画像区画内に存在することが決定され、画像区画内に存在する物体は、物体に関連付けられた物体データを取得するために測定される。
【０００６】
顕微鏡画像を処理するためのシステムもまた、提供される。画像区画決定モジュールは、画像区画に対する構成を決定する。画像区画は、顕微鏡画像の一部を含む。処理管理モジュールは、複数の画像区画を複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てる。処理ユニットは、画像区画を並行してそれぞれ処理する。物体識別モジュールは、１つ以上の物体が、それぞれ、画像区画内に存在することを決定し、物体測定モジュールは、画像区画内に存在する物体を測定し、物体に関連付けられた物体データを取得する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、顕微鏡画像分析システムの実装の実施例である。
【図２】図２は、顕微鏡画像を分割するために、顕微鏡画像分析システムによって使用され得る、画像区画の複数の実施例を図示する。
【図３】図３は、複数の画像区画に分割された例示的顕微鏡画像である。
【図４】図４は、複数の画像区画に分割された顕微鏡画像の別の実施例である。
【図５】図５は、複数の画像区画に分割された顕微鏡画像の追加の実施例である。
【図６Ａ】図６Ａは、処理ユニットへの例示的画像区画の割当を図示する、顕微鏡画像分析システムの実装の実施例である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、処理ユニットへの例示的画像区画の割当を図示する、顕微鏡画像分析システムの実装の別の実施例である。
【図７Ａ】図７Ａは、例示的物体検出プロセスを図示する、例示的画像区画である。
【図７Ｂ】図７Ｂは、同様に、例示的物体検出プロセスを図示する、例示的画像区画である。
【図８】図８は、例示的顕微鏡画像内で識別された物体に対する場所の指示を含む、顕微鏡画像の実施例である。
【図９】図９は、再評価プロセスを示す、隣接する画像区画の実施例である。
【図１０】図１０は、３次元顕微鏡画像の実施例である。
【図１１】図１１は、顕微鏡画像内の物体を識別および測定するための例示的方法ステップの流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
説明されるシステムおよび方法は、顕微鏡画像内の物体を識別および測定するために使用され得る。顕微鏡器具は、顕微鏡画像を入手し得、顕微鏡画像は、例えば、画素格子を含み得る。顕微鏡画像は、顕微鏡画像の一部をそれぞれ含む複数の画像区画に分割される。複数の処理ユニットは、それぞれ、画像区画を同時に並行して処理し得る。その結果、顕微鏡画像内の物体を認識および測定するために必要とされる処理時間は、大幅に短縮される。さらに、いくつかの機能に対する処理時間は、顕微鏡画像のサイズが増加するにつれて、非線形方式に増加し得るので、追加の速度利点が、並行処理のために顕微鏡画像を区画化することによって得られ得る。
【０００９】
図１を参照すると、顕微鏡画像分析システム１００の実装の実施例が、示される。顕微鏡画像分析システム１００は、顕微鏡画像１０２内の物体を識別および測定するために使用される、種々のモジュールを含む。本実施例では、顕微鏡画像分析システム１００は、顕微鏡画像１０２および顕微鏡画像内の物体１０２に関連するデータ１０６を記憶する、メモリモジュール１０４と、顕微鏡画像１０２内の物体を識別し、顕微鏡画像１０２内の物体を測定する物体測定モジュール１１０を含む物体処理モジュール１０８と、処理分散モジュール１１２が同時に並行して顕微鏡画像１０２の複数の区画を処理し得るように、複数の処理ユニット１１４間に処理タスクを分散させる処理分散モジュール１１２とを含む。処理ユニット１１４は、一例として、図１に示されるように、顕微鏡画像分析システム１００に常駐し得る。しかしながら、いくつかの実装では、処理ユニット１１４は、顕微鏡画像分析システム１００と信号通信する別のシステムに常駐し得る。
【００１０】
顕微鏡画像分析システム１００はまた、例えば、顕微鏡画像区画の数、サイズ、および形状を決定する、画像区画決定モジュール１１６と、画像および物体処理活動を調整する、処理管理モジュール１１８とを含む。顕微鏡画像分析システム１００はまた、画像区画が処理される前に、顕微鏡画像１０２に前処理操作を行なう、前処理モジュール１２０と、顕微鏡画像１０２を全体として測定する、顕微鏡画像測定モジュール１２２とを含み得る。
【００１１】
さらに以下に論じられるように、物体処理モジュール１０８は、本実施例では、物体が画像区画内に存在するかどうかを決定する、物体検出モジュール１２４と、顕微鏡画像１０２内のどの画素が、検出された物体に関連付けられるかを決定する、物体セグメント化モジュール１２８とを含む。前述のように、物体処理モジュール１０８はまた、本実施例では、顕微鏡画像１０２内の物体の種々の特性（例えば、サイズ、形状、質感、画素強度等）を測定する、物体測定モジュール１１０を含む。
【００１２】
顕微鏡画像分析システム１００はまた、本実施例では、データ統合および有効化モジュール１２６を含む。データ統合および有効化モジュール１２６は、複数の処理ユニット１１４によって出力されたデータを統合する。加えて、データ統合および有効化モジュール１２６は、一貫性チェックを行ない、結果として生じる出力データが有効であるかどうか、または結果として生じる出力データが、さらに処理および分析されるべきかどうかを決定する。例えば、画像区画の境界を跨ぐ、またはその近傍にある物体の存在を有効化するために、追加の処理および分析が正当化され得る。データ有効化は、以下にさらに詳細に論じられる。
【００１３】
前処理モジュール１２０は、顕微鏡画像１０２を前処理し、顕微鏡画像区画の後続処理および分析のために準備し得る。例えば、前処理モジュール１２０は、顕微鏡画像１０２が、画像区画に分割される前に、種々の画像補正を行なり得る。画像補正は、例えば、顕微鏡画像１０２内の照明または陰影の補正を含み得る。画像補正はまた、顕微鏡画像１０２内の望ましくないアーチファクトの除去または所定のサイズ閾値を超える顕微鏡画像１０２内の要素の除去を含み得る。
【００１４】
前処理モジュール１２０はまた、顕微鏡画像１０２の事前走査を行い、顕微鏡画像１０２内の物体を識別し得る。事前物体走査は、比較的に高速であるが、顕微鏡画像１０２内の物体を事前に識別するには、幾分、粗手順を使用し得る。さらに詳細に以下に論じられるように、事前物体走査は、後続並行処理のために、おおよその最大物体サイズを決定するため、または一式の画像区画を識別するために使用され得る。事前物体走査は、例えば、顕微鏡画像１０２内の画素の強度を所定の強度閾値と比較することによって、顕微鏡画像１０２内の物体を事前に識別し得る。強度閾値を上回る画素は、物体画素として識別され、強度閾値を下回る画素は、非物体画素として識別され得る。事前物体走査は、本実施例では、次いで、顕微鏡画像１０２内の物体画素の連続的領域を識別し、物体画素の連続的領域が、顕微鏡画像１０２内の物体であることを決定し得る。連続的物体画素は、本実施例では、非物体画素によって分離されていない物体画素を指す。
【００１５】
画像区画決定モジュール１１６は、本実施例では、顕微鏡画像区画に対する構成、例えば、同時に並行して処理され得る画像区画の数、サイズ、および形状を決定する。種々のサイズおよび形状が、選択的に、画像区画に対して採用され得る。例えば、画像区画のサイズおよび形状は、顕微鏡画像１０２内の物体のおおよその最大サイズに基づき得る。前述のように、物体のおおよその最大サイズは、顕微鏡画像１０２の事前走査の間に決定され得る。
【００１６】
いくつかの実装では、画像区画サイズは、顕微鏡画像分析システム１００のメモリモジュール１０４で利用可能なメモリの量に基づいて決定され得る。例えば、最大区画サイズは、顕微鏡画像１０２を記憶するために要求されるメモリの量に対応し得る。メモリ要件は、ユーザから、ユーザ入力として受信されるか、あるいは、加えて、または代替として、自動的に、画像区画決定モジュール１１６によって決定され得る。画像区画決定モジュール１１６は、例えば、顕微鏡画像分析システム１００におけるランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）の量または処理ユニット１１４に利用可能なＲＡＭの量に基づいて、画像区画のサイズを決定し得る。顕微鏡画像分析システム１００で利用可能またはアクセス可能なメモリの量に基づいて、画像区画のサイズを決定することは、顕微鏡画像が３次元（３Ｄ）画像であり、３Ｄ顕微鏡画像を記憶するために、比較的大量のメモリを要求する場合、有用であり得る。例えば、処理分散モジュール１１２が、８つの処理ユニット１１４を含み、メモリモジュール１０４が、画像処理のために利用可能な５１２ＭＢ（メガバイト）のメモリを含むとする。本実施例では、６４ＭＢのメモリは、各処理ユニット１１４に関連付けられ得る。また、２つの８ビットバイト（合計１６ビット）を使用して、各画素値を記憶する、１６ビットの顕微鏡画像を検討する。本実施例では、各処理ユニット１１４は、３２メガ画素画像区画、すなわち、約３２，０００，０００画素（６４ＭＢ÷１６ビット／画素≒３２，０００，０００画素）を有する画像区画を処理し得る。２次元画像に対しては、本実施例では、各処理ユニット１１４は、同時に並行して、約５０００×５０００画素（２５，０００，０００画素）の寸法を有する２次元１６ビット画像区画を処理し得る。３次元画像に対しては、本実施例では、各処理ユニット１１４は、同時に並行して、約３００×３００×３００ボクセル（２７，０００，０００体積画素−「ボクセル」）の寸法を有する３次元１６ビット画像区画を処理し得る。いくつかの例示的実装では、処理ユニット１１４は、画像処理の間、一時的画像を記憶するために、利用可能なメモリの一部を配分し得る。これらの例示的実装では、画像区画のサイズは、十分なメモリが、画像処理の間、一時的画像を記憶するために利用可能となることを保証するように、選択的に縮小され得る。
【００１７】
画像区画決定モジュール１１６は、顕微鏡画像１０２に対する座標系に対応する境界座標として、画像区画を画定し得る。故に、各区画は、最小ｘ−座標、最大ｘ−座標、最小ｙ−座標、および最大ｙ−座標によって画定され得る。
【００１８】
代替として、物体のおおよその最大サイズが、ユーザによって設定され、ユーザ入力として、顕微鏡画像分析システム１００で受信され得る。別の実施例として、顕微鏡画像区画のサイズおよび形状は、処理ユニット１１４の数に基づき得る。顕微鏡画像分析システム１００が、例えば、４つの処理ユニット１１４を含む場合、画像区画決定モジュール１１６は、顕微鏡画像１０２を４つの画像区画に分割し得、それらの各々が、それぞれ、４つの処理ユニット１１４のうちの１つによって、並行して処理され得る。
【００１９】
図２は、採用され得る、画像区画１３０ａおよび１３０ｂの２つの実施例を含む。画像区画１３０ａおよび１３０ｂは各々、中心区域１３４ａおよび１３４ｂと、少なくとも部分的に、中心区域１３４ａおよび１３４ｂを囲む、マージン１３６ａおよび１３６ｂとを含む、それぞれの検索区域１３２ａおよび１３２ｂを有する。
【００２０】
第１の例示的画像区画１３０ａでは、画像区画１３０ａのサイズは、顕微鏡画像内の物体のおおよその最大サイズに基づく。画像区画１３０ａの中心区域１３４ａは、本実施例では、ほぼ１つの最大物体サイズであり、周囲マージン１３６ａもまた、各方向における、ほぼ１つの最大物体サイズである。マージン１３６ａに対する種々のサイズは、選択的に、採用され得、例えば、マージン１３６ａは、１つの全体的物体サイズではなく、ほぼ半分の物体サイズであることを理解されるであろう。
【００２１】
第２の例示的画像区画１３０ｂでは、画像区画１３０ｂのサイズおよび形状は、顕微鏡画像分析システムの処理ユニットの数に基づく。示されるように、第２の例示的画像区画１３０ｂは、比較的に大きな全体であり、比較的に大きな中心区域１３４ｂを含む。第２の画像区画１３０ｂに対するマージン１３６ｂは、本実施例では、依然として、ほぼ１つの最大物体サイズである。
【００２２】
さらに以下に論じられるように、顕微鏡画像に対する画像区画は、いくつかの例示的実装では、画像区画の中心区域が、顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように、重複方式で顕微鏡画像上に配列される。図２は、それぞれ、タイル表示された中心区域１４０ａおよび１４０ｂを伴う、２つの重複画像区画１３８ａおよび１３８ｂを示す。本実施例では、画像区画は、顕微鏡画像内の各物体が、画像区画の中心区域となり得るように、重複方式で配列される。
【００２３】
また、以下にさらに論じられるように、画像区画が、互に隣接する場合、画像区画のうちの一方内の近隣区域は、他方の画像区画に対して画定された近隣区域に隣接して画定され得る。図２はまた、各画像区画１４２ａおよび１４２ｂのそれぞれのマージン１４６ａおよび１４６ｂ内に、各々が隣接する近隣区域１４４ａおよび１４４ｂを有する、２つの隣接する画像区画１４２ａおよび１４２ｂを示す。近隣区域１４４ａおよび１４４ｂは、さらに以下に論じられるように、顕微鏡画像内の物体を識別するとき、再評価のために選択され得る。
【００２４】
次に、図３を参照すると、例示的顕微鏡画像１４８が、示される。顕微鏡画像１４８は、複数の物体１５０を含む。明確にするために、物体１５０の全てが、例示的顕微鏡画像１４８内で標識化されるわけではない。図３における顕微鏡画像１４８は、格子１５２に分化され、格子１５２の各セル１５４は、ほぼ１つの最大物体サイズである。さらに、格子１５２の各セル１５４は、一例として、図３に示される、重複する画像区画１５４ａおよび１５４ｂと隣接する画像区画１５６ａおよび１５６ｂによって図示されるように、画像区画の中心区域であり得る。そこから分かるように、図３における画像区画１５４ａ−ｂおよび１５６ａ−ｂは、顕微鏡画像内の物体の最大物体サイズに基づく、図２における画像区画１３０ａに対応する。このように、画像区画の中心区域は、前述のようにタイル表示され、顕微鏡画像内の各物体は、一例として、図３に示されるように、中心区域のうちの１つとなり得る。図３に見られるように、物体１５０ａおよび１５０ｂのうちのいくつは、それぞれ、重複する画像区画１５４ａおよび１５４ｂの中心区域１５８ａおよび１５８ｂによって囲い込まれる。
【００２５】
前述のように、画像区画決定モジュール１１６（図１）は、画像区画の中心区域が、顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように、重複する画像区画を選定し得る。画像区画決定モジュール１１６は、後続画像区画の中心区域が、先行画像区画の中心区域に隣接する画素から開始するように、画像区画を選定し得る。回避され得る場合、画像区画決定モジュール１１６は、中心区域が、冗長処理を削減するために、重複しないように、画像区画を選定し得る。しかしながら、いくつかの状況では、重複する中心区域は、例えば、顕微鏡画像１０２の縁近傍の区域を処理するとき等、生じ得る。
【００２６】
図３はまた、物体が、どのように隣接する画像区画間の境界を跨ぎ得るかを示す。図３に見られるように、一対の物体１６０および単数物体１６２が、隣接する画像区画１５６ａと１５６ｂとの間の境界１６４を跨いでいる。さらに以下に論じられるように、隣接する画像区画１５６ａと１５６ｂとの間の物体の周囲の顕微鏡画像１４８の部分は、いくつの物体が、顕微鏡画像１４８内のこの場所に存在するかを確認するために再評価され得る。
【００２７】
図４を参照すると、図３の例示的顕微鏡画像１４８が、示されるが、比較的に大きな画像区画１６６ａおよび１６６ｂを伴う。より大きな画像区画１６６ａおよび１６６ｂは、本実施例では、図２におけるより大きな例示的画像区画１３０ｂに対応し、したがって、より大きな中心区域１６８ａおよび１６８ｂを含む。図４における画像区画１６６ａおよび１６６ｂは、画像区画決定モジュール１１６（図１）が、処理ユニット１１４の数に基づいて、画像区画を構成するときに使用され得る。本実施例では、顕微鏡画像１４８は、４つの重複する画像区画１６６ａおよび１６６ｂに分割されている（そのうち２つは、図４に示される）。図４に見られるように、より大きな例示的画像区画１６６ａおよび１６６ｂは、画像区画１６６ａおよび１６６ｂに対して、それぞれのマージン１７０ａおよび１７０ｂで互に重複する。また、図４に見られるように、各画像区画１６６ａおよび１６６ｂのそれぞれの中心区域１６８ａおよび１６８ｂに隣接する近隣区域１７２ａおよび１７２ｂは、物体識別の間、顕微鏡画像１４８のこれらの部分を再評価するときに使用され得る。
【００２８】
前述のように、顕微鏡画像１４８の事前物体走査は、顕微鏡画像内の物体を事前に識別し得る。一例示的実装では、画像区画決定モジュール１１６は、事前物体走査および事前に識別された物体に基づいて、画像区画を選定し得る。図５は、図３および４の例示的顕微鏡画像１４８を示し、画像区画１７４の数、サイズ、および形状は、事前物体走査に基づく。本実施例に見られるように、画像区画１７４は、少なくとも１つの物体を囲い込むために十分な大きさであり、ともに近接する２つの物体を囲い込み得る。また、本実施例では、顕微鏡画像分析システム１００によってさらに処理されない顕微鏡画像１４８のいくつかの部分１７６、すなわち、存在する物体を有すると事前に識別されなかった顕微鏡画像１４８の区域が、存在し得ることが分かる。
【００２９】
図１に戻って参照すると、顕微鏡画像分析システム１００はまた、本実施例では、顕微鏡画像１０２およびその物体を処理および分析するための処理活動を調整する、処理管理モジュール１１８を含む。処理活動は、例えば、顕微鏡画像１０２の前処理、画像区画の数、サイズ、および形状の決定、顕微鏡画像１０２内の物体の検出、セグメント化、および測定、処理ユニット１１４からの出力データの統合および有効化、ならびに顕微鏡画像１０２の全体としての測定および分析を含み得る。
【００３０】
顕微鏡画像分析システム１００の他のモジュールは、処理管理モジュール１１８と信号通信し、処理管理モジュール１１８に、顕微鏡画像１０２およびその物体を処理、測定、および分析するための命令を供給する。処理管理モジュール１１８は、処理タスクを調整し、処理タスクおよび命令を処理分散モジュール１１２に順に供給する。顕微鏡画像分析システム１００のモジュールは、処理ユニット１１４から独立しているので、本実施例では、顕微鏡画像分析システム１００のモジュールは、選択的に、処理活動のための種々の技法を採用するように構成され得る。さらに以下に論じられるように、種々の物体検出およびセグメント化技法が、選択的に、採用され得る。このように、顕微鏡画像分析システム１００のモジュールは、示される実施例では、有利には、種々の命令セットを使用するように構成、修正、および更新され得る。例えば、カスタマイズされた画像分析シーケンスが、画像および物体処理動作のライブラリから構築され得る。
【００３１】
処理管理モジュール１１８は、各処理ユニット１１４のステータスを監視する、処理分散モジュール１１２と信号通信する。処理ユニット１１４が、画像区画を処理する余地があるとき、処理分散モジュール１１２は、処理および分析のために、処理タスクを利用可能な処理ユニット１１４に割り当てる。このように、処理分散モジュール１１２は、処理タスクの同時処理を並行して提供する。その結果、顕微鏡画像１０２全体に対する全体的処理時間が、大幅に改善される。
【００３２】
処理管理モジュール１１８は、処理のための画像区画のキューおよび利用可能な処理ユニット１１４のリストを維持し得る。処理するための画像区画の数が、利用可能な処理ユニット１１４の数を超える場合、処理管理モジュール１１８は、処理ユニット１１４を監視し、キュー内の次の画像区画を次の利用可能な処理ユニット１１４に割り当て得る。
【００３３】
図６Ａおよび図６Ｂは各々、それぞれの処理管理モジュール１８２および１８４が、処理分散モジュール１９４および１９６のそれぞれの処理ユニット１９０ａ−ｄおよび１９２ａ−ｄによって、どのようにそれぞれの画像区画１８６ａ−ｄおよび１８８ａ−ｅの処理を調整し得るかを図示する顕微鏡処理システム１７８および１８０の実装の実施例を含む。図６Ａでは、画像区画１８６ａ−ｄは、前述のように、最大物体サイズに基づく。処理管理モジュール１８２は、例えば、境界座標のリストとして記憶され得る、未処理画像区画１８６ａ−ｄに対する画像区画キュー１９３を維持し、リスト内の各エントリは、それぞれ、キュー１９３内の画像区画１８６ａ−ｄに対する境界座標に対応する。
【００３４】
処理分散モジュール１９４は、処理ユニット１９０ａ−ｄのステータスを監視し、処理ユニット１９０ａ−ｄが利用可能になるにつれて、キュー１９３内の画像区画１８６ａ−ｄを処理ユニット１９０ａ−ｄに割り当てる。図６Ａに見られるように、２つの処理ユニット１９０ｂおよび１９０ｄは、使用中処理ユニット１９０ｂおよび１９０ｄに対して、砂時計によって示されるように、使用中である。しかしながら、他の２つの処理ユニット１９０ａおよび１９０ｃは、本実施例では、画像区画１８６ａ−ｄを処理するために利用可能である。故に、処理分散モジュール１９４は、画像区画キュー１９３内の最初の２つの画像区画１８６ａおよび１８６ｂを利用可能な処理ユニット１９０ａおよび１９０ｃにそれぞれ割り当て得る。
【００３５】
図６Ｂの例示的顕微鏡画像処理システム１８０では、画像区画１８８ａ−ｅは、前述のように、事前物体走査に基づく。故に、画像区画キュー１９５内の画像区画１８８ａ−ｅは、本実施例では、少なくとも１つ、最大２つの物体を含む。前述の実施例のように、処理管理モジュール１８４はまた、それぞれ、画像区画キュー１９５内の画像区画１８８ａ−１８８ｅに対応する境界座標のリストとして、画像区画キュー１９５を記憶し得る。図６Ｂに見られるように、処理ユニット１９２ｄのうちの１つは、使用中であり、３つの他の処理ユニット１９２ａ、１９２ｂ、および１９２ｃは、画像区画１８８ａ−ｅを処理するために利用可能である。故に、処理分散モジュール１９６は、画像区画キュー１９５内の最初の３つの画像区画１８８ａ、１８８ｂ、および１８８ｃを利用可能な処理ユニット１９２ａ、１９２ｂ、および１９２ｃにそれぞれ割り当てる。処理分散モジュール１９４および１９６は、顕微鏡画像１０２内の物体を識別および測定するために使用される物体処理モジュール１０８（図１）と信号通信し得る。
【００３６】
再び、図１を参照すると、物体処理モジュール１０８は、本実施例では、物体が顕微鏡画像１０２の画像区画内に存在するかどうか、検出された物体の場所、顕微鏡画像１０２内のどの画素が、それぞれ、検出された物体に関連付けられるか、および、検出された物体に対する種々の測定を決定する。前述のように、物体処理モジュール１０８は、本実施例では、処理管理モジュール１１８に、顕微鏡画像１０２およびその物体を処理するための命令を供給するので、物体処理モジュール１０８は、選択的に、顕微鏡画像１０２の物体を検出、セグメント化、および測定するための種々の技法を採用するように構成され得る。
【００３７】
物体が顕微鏡画像１０２内に存在するかどうかの決定および顕微鏡画像１０２内の検出された物体の場所の決定は、物体検出と称され得る。故に、物体処理モジュール１０８は、本実施例では、物体検出モジュール１２４を含む。顕微鏡画像１０２内のどの画素が、それぞれ、検出された物体に関連付けられるかの決定は、物体セグメント化と称され得る。故に、物体処理モジュール１０８は、本実施例では、物体セグメント化モジュール１２８を含む。顕微鏡画像１０２内の物体の種々の特性（例えば、サイズ、形状、質感、画素強度）の測定は、物体測定と称され得、物体処理モジュール１０８は、本実施例では、物体測定モジュール１１０を含み得る。物体処理モジュール１０８は、複数のそれぞれの処理ユニット１１４において、複数の画像区画を同時に処理することによって、物体検出、物体セグメント化、または物体測定を並行して行なり得る。物体検出、物体セグメント化、および物体測定は、任意の順序で行なわれ得ることを理解されるであろう。いくつかの顕微鏡画像１０２に対しては、例えば、顕微鏡画像１０２は、物体検出が行なわれる前に、すなわち、物体検出モジュール１２４が、物体が顕微鏡画像１０２内に存在するかどうか決定する前に、セグメント化および測定され得る。
【００３８】
物体検出モジュール１２４は、本実施例では、顕微鏡画像１０２の画像区画内の物体を検出し、顕微鏡画像１０２内の物体の場所を決定する。典型的には、物体に対する場所は、物体の中心として識別される位置であり、物体に対する場所は、顕微鏡画像１０２内の物体の位置に対応するであろう。物体が検出されると、物体検出モジュール１２４はまた、顕微鏡画像１０２内の物体の場所を決定し得る。顕微鏡画像１０２内の物体の場所は、例えば、検出された物体の中心に対応し得る。物体検出モジュール１２４は、例えば、物体に対する強度中心、物体の地理的中心における画素、または物体テンプレートに対する最良適合の場所に基づいて、検出された物体の中心を決定し得る。物体強度中心は、本実施例では、顕微鏡画像１０２内の物体にわたる強度画素の分散に依存する。このように、物体強度中心は、質量中心に類似し、質量中心の場所は、物理的物体にわたる質量の分散に依存する。
【００３９】
図７Ａおよび図７Ｂは各々、例示的画像区画１９８および２００をそれぞれ含む。物体検出モジュール１２４（図１）は、各画像区画１９８および２００を処理し、画像区画１９８および２００内の物体２０２および２０４を検出し、物体中心の場所をそれぞれ決定し得る。図７Ａおよび図７Ｂにおける例示的画像区画１９８および２００は、それぞれ、図３における重複する画像区画１５４ａおよび１５４ｂに対応する。図７Ａおよび図７Ｂに見られるように、物体検出モジュール１２４は、例示的画像区画１９８および２００内の各物体２０２および２０４に対して、それぞれの中心場所２０６および２０８を決定している。
【００４０】
特に、物体検出モジュール１２４は、図７Ａにおける例示的画像区画１９８の中心区域２１０内に２つの物体２０２ａおよび２０２ｂを検出している。物体検出モジュール１２４はまた、図７Ｂにおける例示的画像区画２００の中心区域２１２内に２つの物体２０４ａおよび２０４ｂを検出している。加えて、例示的画像区画１９８および２００は、重複するので、図７Ａの画像区画１９８の中心区域２１０内で識別された物体２０２ａおよび２０２ｂは、図７Ｂにおける画像区画２００の左側マージン２１４内に現れる。同様に、図７Ｂにおける画像区画２００の中心区域２１２内で識別された物体２０４ａおよび２０４ｂは、図７Ａにおける画像区画１９８の右側マージン２１６内に現れる。
【００４１】
重複した物体識別の潜在性を低減させるために、いくつかの例示的実装は、物体検出プロセスの結果を画像区画の中心区域内のそれらの物体のみに限定し得る。一例として、図７Ａおよび図７Ｂに示されるように、物体検出モジュール１２４は、それぞれの中心区域２１０および２１２外のマージン２１６および２１４内に位置する、検出された物体２０２および２０４に対する場所２０６および２０８を廃棄し得る。その結果、物体検出モジュール１２４は、第１の例示的画像区画１９８の中心区域２１０内の２つの物体２０２ａおよび２０２ｂと、第２の例示的画像区画２００の中心区域２１２内の２つの物体２０４ａおよび２０４ｂとに対する物体検出結果のみ返し得る。
【００４２】
物体検出モジュール１２４および物体セグメント化モジュール１２８（図１）は、種々の画像特性に依拠し、それぞれ、顕微鏡画像区画内の物体を検出およびセグメント化し得る。例えば、物体検出モジュール１２４および物体セグメント化モジュール１２８は、画像区画内の画素の強度、または画像区画内の種々の要素のサイズ、形状、および質感を分析し得る。このように、物体検出モジュール１２４は、物体が画像区画内に存在するかどうか決定し得、物体セグメント化モジュール１２８は、画像区画内のどの画素が、それぞれ、それらの物体に関連付けられるかを決定し得る。
【００４３】
画像区画内の画素の強度に依拠する技法の１つは、画素の強度を所定の強度閾値と比較する。所定の強度閾値は、物体に対して予期される強度に基づき得る。画素強度が、所定の強度閾値以上である場合、物体検出モジュール１２４は、物体画素として、画素を識別し得る。しかしながら、画素強度が、強度閾値を下回る場合、物体検出モジュール１２４は、非物体画素として、画素を指定し得る。物体検出モジュール１２４が、物体画素および非物体画素を識別すると、物体セグメント化モジュール１２８は、例えば、接続構成要素標識化手順を使用して、物体画素を群化し得る。物体セグメント化モジュール１２８は、画像セグメント内の物体として、画素群を識別し得る。加えて、物体セグメント化モジュール１２８が、どの画素が検出された物体に関連付けられるかを決定後、物体検出モジュール１２４は、画素を分析し、画像区画内の物体の中心の場所を決定し得る。
【００４４】
物体セグメント化モジュール１２８はまた、画像区画に流域変換を行い、画像区画内の画素を検出された物体にそれぞれ割り当て得る。この流域変換アプローチもまた、画素強度に依拠し、検出された物体がどれに関連付けられるかを決定する。物体セグメント化モジュール１２８は、画像区画をトポグラフィマッピングとして見なし、例えば、画素強度は、流域線、すなわち、物体の境界に対応し得る。物体セグメント化モジュール１２８は、流域線に対するそれらの位置に基づいて、画素を物体に割り当て得る。例えば、物体セグメント化モジュール１２８は、共通の流域線によって囲い込まれる画素をその境界が流域線に対応する物体に割り当てられ得る。物体検出モジュール１２４は、次いで、囲い込まれた流域線の中心を決定し、検出された物体の中心として、中心を識別し得る。
【００４５】
物体検出モジュール１２４はまた、縁ベースのセグメント化を使用して、画像区画内の物体の境界を検出し得る。検出された縁は、画像区画内の囲い込まれた領域を画定し得、物体検出モジュール１２４は、画像区画内の閉鎖された領域を物体として識別し得る。加えて、物体セグメント化モジュール１２８は、検出された縁によって囲い込まれた画素を検出された縁の閉鎖された領域に対応する物体に割り当て得る。物体検出モジュール１２４はまた、検出された物体の中心として、囲い込まれた領域の中心を識別し得る。
【００４６】
物体検出モジュール１２４はまた、画像区画内の物体のサイズおよび形状に依拠し、画像区画内の物体を検出し得る。画像区画内の物体のサイズおよび形状に依拠するアプローチの１つは、テンプレート整合（すなわち、モデルベースのセグメント化）である。テンプレート整合に対して、物体検出モジュール１２４は、テンプレートと画像区画内の各画素との間の相互相関整合を行なう。物体セグメント化モジュール１２８は、画素がテンプレートと高い相関を有する場合、画素が、物体に関連付けられると決定し得る。テンプレートは、例えば、サンプル物体または物体サイズのガウスピークを有する人工信号であり得る。
【００４７】
物体検出モジュール１２４はまた、例えば、神経ネットワークおよびベイズ分析等の機械学習技法を採用し、画像区画内の物体を検出し得る。物体検出モジュール１２４は、画像区画内の物体の存在または不在が既知である、画像区画のサンプルセットを最初に供給される学習アルゴリズムを含み得る。学習アルゴリズムは、画像区画の既知のサンプルセットに基づいて、物体の顕著な特徴を導出し得る。学習された状態は、記憶され、続いて、未知の画像区画に適用され、画像区画内の物体の存在を検出し得る。代替として、いくつかの実装では、物体検出モジュール１２４は、訓練された機械学習システムまたは訓練された分類システムに、顕微鏡画像１０２の画素を供給し得、訓練されたシステムは、供給された画素に基づいて、物体を識別し得る。
【００４８】
物体検出モジュール１２４はまた、マルチスケールのセグメント化アプローチを採用し、画像区画内の物体を検出し得る。マルチスケールのセグメント化アプローチに対して、物体検出モジュール１２４は、画像区画に行なわれる種々のウェーブレット関数に関連付けられたピークに基づいて、画像区画内の物体の存在を検出し得る。この例示的アプローチでは、ウェーブレットピークは、顕微鏡画像１０２内の物体に対応する。別の実施例として、物体検出モジュール１２４は、バイナリマスクを生成するために、複数のスケールに基づいて、顕微鏡画像１０２内の画素を操作し得る。バイナリマスクは、次いで、オリジナル画素または修正された画素に適用され、顕微鏡画像１０２内の物体の場所を決定し得る。
【００４９】
顕微鏡画像１０２内の物体の存在を検出するための前述の技法は、うまく組み合わせられ得る。また、顕微鏡画像１０２内の物体を検出し、顕微鏡画像１０２内のどの画素が、検出された物体に関連付けられかを決定するための他の好適な技法およびアプローチが、選択的に、採用され得ることを理解されるであろう。
【００５０】
物体検出モジュール１２４および物体セグメント化モジュール１２８は、メモリモジュール１０４（図１）の物体データ１０６として、検出された物体に関連する情報を記憶し得る。例えば、メモリモジュール１０４内のデータ構造は、検出された物体のリスト、画像区画内の物体の中心の場所、および検出された物体に関連付けられた画素のリストを記憶し得る。
【００５１】
顕微鏡画像１０２の複数の画像区画は、本実施例では、同時に並行して、異なる処理ユニット１１４によって処理されるので、図１における顕微鏡画像分析システム１００はまた、データ統合および有効化モジュール１２６を含み、物体検出およびセグメント化結果を統合および有効化する。例えば、データ統合および有効化モジュール１２６は、複数の画像区画に対して種々の処理ユニット１１４によって生成された物体データ１０６を全体としての顕微鏡画像１０２に対する物体データ１０６に組み合わせ得る。統合された物体データ１０６は、例えば、検出された物体の中心を示す、結果画像を含み得る。図８は、物体検出、物体セグメント化、およびデータ統合後に生成され得る、例示的結果画像２２０である。図８に見られるように、種々の画像区画に対するデータが、組み合わせられ、中心場所２２２が、各検出された物体２２４に対して決定されている。
【００５２】
データ統合はまた、各画像区画に対する物体データを評価し、顕微鏡画像１０２の任意の部分が、再評価されるべきかどうか決定することを含み得る。データ統合および有効化モジュール１２６は、顕微鏡画像１０２の一部を再評価し、重複した物体識別を回避し得る。重複した物体識別は、物体が画像区画間の境界を跨ぐ場合、生じ得、これは、別個の処理ユニット１１４が各々、共通の場所において物体の存在を検出する結果をもたらし得る。故に、複数の物体が、画像区画間の境界近傍の類似場所で検出される場合、データ統合および有効化モジュール１２６は、類似場所の周囲の区域の再評価が、１つまたは２つの物体が存在するかどうか確認するために正当化されることを決定し得る。
【００５３】
図９は、２つの例示的画像区画２２６ａおよび２２６ｂを含み、顕微鏡画像分析システム１００（図１）は、中心区域２３５ａおよび２３５ｂに対する境界２３６の近傍において、２セット２２８および２３０の複数の場所２３２ａ−ｂおよび２３４ａ−ｂを識別している。図９に見られるように、各それぞれの場所セット２２８および２３０に対する場所２３２ａ−ｂおよび２３４ａ−ｂは、互に近接する。第１のセットの場所２２８は、中心区域境界２３６を跨ぐ、２つの隣接する物体に対応する。第２のセットの場所２３０は、中心区域境界２３６を跨ぐ、単一物体に対応する。単一物体に対する二重場所２３４ａ−ｂは、望ましくない重複した物体検出を表す。各それぞれの場所セット２２８および２３０内の場所２３２ａ−ｂおよび２３４ａ−ｂの近接性のため、ならびに中心区域境界２３６への場所の近接性のため、データ統合および有効化モジュール１２６（図１）は、疑わしい場所２３２ａ−ｂおよび２３４ａ−ｂの周囲の区域の再評価が、正当化されると決定し得る。
【００５４】
再評価に対して、データ統合および有効化モジュール１２６は、例えば、図９における隣接する画像区画２２６ａおよび２２６ｂの近隣区域２３８ａおよび２３８ｂ等、疑わしい場所を囲む顕微鏡画像の一部を選択し得る。周囲区域は、単一処理ユニット１１４における処理および分析のための新しい個々の画像区画として再評価され得る。隣接する画像区画の近隣区域が、選択される場合、近隣区域は、一例として、図９に示されるように、新しい画像区画２４０にマージされ得る。図９の新しい画像区画２４０では、それぞれ、疑わしい場所２３２ａ−ｂおよび２３４ａ−ｂに対応する物体２４２ａ、２４２ｂ、および２４４は、隣接する画像区画間の境界を跨ぐのではなく、新しい画像区画２４０の中心近傍にある。１つのみの処理ユニット１１４が、新しい画像区画２４０を処理および分析するので、物体検出モジュール１２４は、１つの物体または２つの物体が、疑わしい場所２３２ａ−ｂおよび２３４ａ−ｂに存在するかどうか決定することができる。
【００５５】
本実施例では、新しい画像区画２４０の再評価は、新しい画像区画２４０のこの区域が、２つの隣接する物体２４２ａおよび２４２ｂを含むことを示し、２つの隣接する物体２４２ａおよび２４２ｂに対する場所２３６ａおよび２３６ｂを有効化し得る。新しい画像区画２４０の再評価はまた、本実施例では、隣接する物体２４２ａ−ｂの下方に単一物体２４４のみ存在することを示し、単一物体２４４に対する２つの決定された場所２３４ａ−ｂを無効化し得る。物体検出モジュール１２４は、次いで、単数物体２４４に対する新しい有効な場所２４６を決定し、適宜、物体検出結果を更新し得る。
【００５６】
再び、図１を参照すると、顕微鏡画像分析システム１００は、検出された物体にそれぞれ関連付けられた画素に基づいて、顕微鏡画像１０２において測定を行なう、物体測定モジュール１１０を含む。物体測定モジュール１２４は、画素を分析し、検出された物体に対する種々の特性を決定し得る。物体測定は、例えば、物体に対する平均強度（例えば、物体画素のグレーレベル）、物体画素の面積に基づく物体のサイズ、物体の周縁の長さ、物体の形状、および物体の質感（例えば、物体画素のグレーレベルの変動）を含み得る。物体測定はまた、一連の顕微鏡画像にわたって検出された物体の測定を含み得る。例えば、複数の顕微鏡画像が、可変照明条件下、取得され得、物体測定モジュールは、一連の顕微鏡画像内で検出された物体に対する蛍光比または共局在化情報を測定し得る。物体測定データは、物体データ１０６として、例えば、それぞれ、検出された物体に関連付けられた測定値の表として、メモリモジュール１０４内に記憶され得る。物体測定は、検出された物体に対する物体画素に関する追加のまたは代替情報を含み得ることを理解されるであろう。物体検出および物体セグメント化のように、物体測定もまた、同時に並行して、複数の処理ユニット１１４で行われ得る。物体データ１０６は、物体測定モジュール１１０による並行処理および分析のために、個々の処理ユニット１１４に割り当てられ得る。
【００５７】
図１における顕微鏡画像分析システム１００はまた、顕微鏡画像１０２を全体として測定する、顕微鏡画像測定モジュール１２２を含む。本実施例では、画像測定モジュール１２２は、顕微鏡画像１０２内の検出された物体に基づいて、顕微鏡画像１０２を全体として測定し得る。例えば、画像測定モジュール１２２は、顕微鏡画像１０２内の検出された物体の総数を計数し得、一連の顕微鏡画像にわたって検出された物体を追跡し得る。画像測定モジュール１２２はまた、例えば、物体間の距離等、複数の物体の測定を行い得る。画像測定モジュール１２２はまた、例えば、個々の物体測定に対する平均、標準偏差等、例えば、全検出された物体に対する平均画素強度および全検出された物体に対する画素強度の標準偏差等の統計測定を行い得る。
【００５８】
顕微鏡画像分析システム１００はまた、顕微鏡画像１０２内の物体を検索（すなわち、「捜索」）する、物体検索モジュール（図示せず）を含み得る。物体検索モジュールは、顕微鏡画像１０２内のそれぞれの場所を、同時に並行して、割り当てられた区域を検索する、複数の処理ユニット１１４に割り当てるであろう。２つの処理ユニット１１４が共通の場所に収束し、各々が共通の場所で物体を検出した場合、物体検索モジュールは、共通の場所における１つのみの物体を識別するであろう。物体検索モジュールはまた、種々の技法を採用し、検索プロセスを加速し得る。例えば、物体検索モジュールは、顕微鏡画像に模擬アニーリング（ｓｉｍｕｌａｔｅｄ  ａｎｎｅａｌｉｎｇ）または他のメタヒューリスティクス技法を行い、検索空間のサイズを縮小し得る。
【００５９】
前述のように、顕微鏡画像１０２は、３Ｄ顕微鏡画像であり得る。図１０を参照すると、３Ｄ物体２５３を含む、３Ｄ顕微鏡画像２５１の実施例が、示される。３Ｄ顕微鏡画像２５１は、一例として、図１０に示されるように、３Ｄ中心区域２５７を有する、３Ｄ画像区画２５５を使用して、区画化され得る。本実施例に見られるように、３Ｄ物体２５３ａは、３Ｄ画像区画２５５の３Ｄ中心区域２５７内に位置する。
【００６０】
３Ｄ顕微鏡画像は、例えば、各々が３Ｄ顕微鏡画像の平面（すなわち、ｚ−平面）を描写する、一連の２次元顕微鏡画像であり得る。例えば、ＭＰＥＧエンコーディング（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）等の３Ｄ顕微鏡画像に対する他の形式が、選択的に、採用され、画像データを（ｘ、ｙ、ｚ）座標に編成し得る。
【００６１】
一連の２次元画像から成る３Ｄ顕微鏡画像に対して、一連内の各２次元画像は、ｚ−平面を表し得る。ｚ−平面間の距離が、既知である場合、顕微鏡画像の画素は、３次元立方体、すなわち、ボクセルに対応し得る。前述の原理および技法は、３次元物体を識別および測定するために拡張され得る。例えば、２次元画像区画の代わりに、ボクセルの３次元ブロックが、並行した同時処理のために、複数の処理ユニット１１４に割り当てられ得る。類似前処理動作が、３次元顕微鏡画像を前処理するために使用され得る。例えば、前処理操作は、３次元顕微鏡画像内のノイズを除去するために行われ得る。加えて、または代替として、３次元ウェーブレット分析が、ボクセルのブロックに行われ得るか、またはボクセルのブロックは、機械学習アルゴリズムにパスされ得る。
【００６２】
次に、図１１を参照すると、顕微鏡画像内の物体を識別および測定するための例示的方法ステップの流れ図２４８が、示される。最初に、顕微鏡画像が、入手される（ステップ２５０）。前述のように、一連の複数の顕微鏡画像が、一連の顕微鏡画像内の物体を識別および測定するために入手され得る。顕微鏡画像は、同時に並行してさらに処理される、画像区画に分割される前に、前処理され得る（ステップ２５２）。前述のように、前処理は、顕微鏡画像内の照明または陰影を補正するため、顕微鏡画像内の望ましくないアーチファクトを除去するため、あるサイズ閾値を超える顕微鏡画像から要素を除去するために、顕微鏡画像を走査または調節するか、または、粗物体識別プロセスを使用して、顕微鏡画像内の物体を事前に識別し得る。
【００６３】
次に、顕微鏡画像の一部を並行して処理するために使用される画像区画に対するサイズおよび形状が、決定される（ステップ２５４）。前述のように、画像区画のサイズおよび形状は、例えば、所定の最大物体サイズ、画像区画を処理するであろう処理ユニットの数、または事前物体検出走査を含む、種々の要因に基づき得る。いくつかの実装では、画像区画は、画像区画の中心区域が、顕微鏡画像にわたってタイル表示され、顕微鏡画像内の物体の各々が、少なくとも１つの画像区画の中心区域内にあることを可能にするように、重複し得る。
【００６４】
画像区画が決定されると、顕微鏡画像の一部を含む画像区画は、処理ユニットに割り当てられる（ステップ２５６）。画像区画の数が、処理ユニットの数を超える場合、画像区画キューが、維持され得る。処理ユニットが、利用可能となるにつれて、キューの最初にある画像区画が、適宜、新しく利用可能な処理ユニットに割り当てられ得る。このように、複数の画像区画は、同時に並行して、処理され得る。
【００６５】
物体検出プロセスが、各画像区画に対して行われる（ステップ２５８）。前述のように、物体検出は、物体が顕微鏡画像の画像区画内に存在することを決定し、顕微鏡画像内の物体に対する場所を決定することを伴う。物体検出は、同時に並行して、複数の処理ユニットで行われ得る。前述のアプローチおよび技法は、画像区画内の物体を検出するために、選択的に、採用され得る。物体を検出するために好適な他のアプローチおよび技法も、同様に、選択的に採用され得る。
【００６６】
複数の物体が、類似場所で検出され、それらの場所が、画像区画境界近傍に位置する場合（ステップ２６０）、新しい画像区画が、再評価のために選択され得る（ステップ２６２）。新しい画像区画は、例えば、その場所が新しい画像区画の境界またはその近傍に現れないように、検出された物体に対する類似場所を囲む顕微鏡画像の部分であり得る。このように、新しい画像区画は、検出された物体に対する場所を有効化または無効化するために再評価され得る（ステップ２６４）。新しい画像区画の再評価が、１つのみの物体が存在することを決定する場合、以前に決定された場所は、無効化され得、検出された物体に対する新しい有効な場所が、決定され得る。新しい画像区画の再評価が、２つの物体が、実際に、存在することを決定する場合、以前に決定された場所は、有効化され得る。
【００６７】
物体が検出されると、物体セグメント化が、画像区画に行われ、画像区画内のどの画素が、検出された物体にそれぞれ関連付けられるかを識別し得る（ステップ２６６）。物体セグメント化はまた、同時に、複数の処理ユニットで処理され得る。前述のアプローチおよび技法は、画像区画内のどの画素が、検出された物体に関連付けられるかを決定するために、選択的に、採用され得る。物体セグメント化のために好適な他のアプローチおよび技法もまた、同様に、選択的に採用され得る。
【００６８】
前述のように、処理すべき画像区画の数は、処理ユニットの数を超え得る。したがって、処理すべきより多くの画像区画が存在する場合（ステップ２６８）、残りの画像区画のうちの１つ以上は、それぞれ、利用可能な処理ユニットに割り当てられ得る（ステップ２５６）。
【００６９】
画像区画が、処理および分析されると、物体識別結果は、顕微鏡画像に対する物体データとして、統合され得る（ステップ２７０）。統合された物体データは、例えば、顕微鏡画像内の検出された物体および顕微鏡画像内のそれらのそれぞれの場所のリスト、検出された物体にそれぞれ関連付けられる、顕微鏡画像内の画素のリスト、および、検出された物体に対する場所の指示を含む結果画像を含み得る。
【００７０】
物体データが、顕微鏡画像および顕微鏡画像の物体に対して入手されると、物体は、検出された物体に対する種々の特性を識別するために測定され得る（ステップ２７２）。物体測定は、例えば、物体画素強度、物体面積サイズ、物体周縁長さ、物体形状、物体質感を含み得る。物体が、複数の画像にわたって測定される場合（例えば、異なる照明条件下）、物体測定は、蛍光比および共局在化情報を含み得る。物体が、３次元である場合、物体測定は、物体の体積を含み得る。
【００７１】
本実施例では、物体検出、物体セグメント化、および物体測定の各々は、それぞれ、複数の処理ユニット上で並行して行われる。しかしながら、物体セグメント化および物体測定は、顕微鏡画像内の物体が識別されると、単一処理ユニット上で行われ得ることを理解されたい。複数の処理ユニットを使用して、少なくとも物体検出を並行して行うことは、顕微鏡画像の処理および分析の効率を改善する。
【００７２】
図１−５、６Ａ−Ｂ、７Ａ−Ｂ、９、および１１に関して説明されるプロセス、サブプロセス、およびプロセスステップのうちの１つ以上は、１つ以上の電子またはデジタル制御デバイス上のハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせによって行なわれ得ることを理解および認識されたい。ソフトウェアは、例えば、図１に図式的に描写される機能システム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュールのうちの１つ以上等、好適な電子処理構成要素またはシステム内のソフトウェアメモリ（図示せず）内に常駐し得る。ソフトウェアメモリは、論理機能（すなわち、デジタル回路またはソースコード等のデジタル形態、あるいはアナログ電気、音、またはビデオ信号等のアナログソース等のアナログ形態で実装され得る、「論理」）を実装するための実行可能命令の順序付けられたリストを含み得る。命令は、例えば、１つ以上のマイクロプロセッサ、汎用プロセッサ、プロセッサの組み合わせ、ＤＳＰ、またはＡＳＩＣを含む、処理モジュール内で実行され得る。さらに、その概略図は、機能のアーキテクチャまたは物理的レイアウトによって限定されない、物理的（ハードウェアおよび／またはソフトウェア）実装を有する機能の論理的分割を説明する。本願に説明される例示的システムは、種々の構成で実装され、単一ハードウェア／ソフトウェアユニットまたは別個のハードウェア／ソフトウェアユニット内のハードウェア／ソフトウェア構成要素として動作し得る。
【００７３】
実行可能命令は、電子システム（例えば、図１における顕微鏡画像分析システム１００）の処理モジュールによって実行されると、電子システムに、命令を実施するように命令する、その中に記憶された命令を有する、コンピュータプログラム製品として実装され得る。コンピュータプログラム製品は、選択的に、命令実行システム、装置、またはデバイスから命令をフェッチし、命令を実行する、電子コンピュータベースのシステム、プロセッサを含むシステム、または他のシステム等、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれと連動して、使用するための任意の非一過性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体内に選択的に具現化され得る。本書の文脈では、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはそれと連動して、使用するためのプログラムを記憶し得る、任意の非一過性手段である。非一過性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、選択的に、例えば、電子、磁気、光学、電磁、赤外線、または半導体システム、装置、またはデバイスであり得る。非一過性コンピュータ読み取り可能な媒体のより具体的実施例の非包括的リストとして、１つ以上のワイヤ（電子）を有する電気接続、ポータブルコンピュータディスケット（磁気）、ランダムアクセスメモリ（電子）、読み取り専用メモリ（電子）、例えば、フラッシュメモリ（電子）等の消去可能プログラマブル読取専用メモリ、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ（光学）等のコンパクトディスクメモリ、およびデジタル多用途ディスクメモリ、すなわち、ＤＶＤ（光学）が挙げられる。非一過性コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、プログラムが、例えば、紙または他の媒体の光学走査を介して、電子的に捕捉され、次いで、必要に応じて、コンパイル、解釈、または好適な方法で別様に処理され、次いで、コンピュータメモリまたは機械メモリ内に記憶され得るため、プログラムが印刷される紙または別の好適な媒体でさえあり得ることに留意されたい。
【００７４】
また、用語「信号通信する」とは、本書で使用される場合、２つ以上のシステム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュールが、いくつかのタイプの信号経路を経由して進行する信号を介して、互いに通信可能であることを意味することを理解されるであろう。信号は、第１のシステム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュールから、第２のシステム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュールに、第１および第２のシステム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュール間の信号経路に沿って、情報、電力、またはエネルギーを通信し得る、通信、電力、データ、またはエネルギー信号であり得る。信号経路は、物理的、電気、磁気、電磁、電気化学、光学、有線、または無線接続を含み得る。信号経路はまた、第１および第２のシステム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュール間の追加のシステム、デバイス、構成要素、モジュール、またはサブモジュールを含み得る。
【００７５】
前述の実装の説明は、例証および説明の目的のために提示されている。これは、包括的でもなく、請求される発明を開示される精密な形態に限定するものでもない。修正および変形例が、前述の説明に照らして可能である、または本発明の実践から入手され得る。請求項およびその均等物は、本発明の範囲を定義する。
【図１】
2014529757.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2014529757.tif 000007
【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【手続補正書】
【提出日】平成26年4月15日(2014.4.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
顕微鏡画像を処理するコンピュータ実装方法であって、
前記顕微鏡画像を受信することと、
前記顕微鏡画像の一部を含む画像区画に対する構成を決定することと、
前記顕微鏡画像の複数の画像区画を複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てることと、
前記処理ユニットにおいて、前記複数の画像区画を並行して実質的に同時に処理することであって、各処理ユニットは、それらに割り当てられた前記画像区画を処理する、ことと、
１つ以上の物体が、それぞれ、前記画像区画内に存在することを決定することと、
前記画像区画内に存在する前記物体を測定し、前記物体に関連付けられた物体データを取得することと
を含む、コンピュータ実装方法。
【請求項２】
前記顕微鏡画像内に存在する前記物体のうちの１つに対する場所を決定することをさらに含み、前記場所は、前記顕微鏡画像内の前記物体の位置に対応する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項３】
前記顕微鏡画像は、画素格子を備え、前記方法は、前記顕微鏡画像のどの画素が、前記画像内に存在する前記物体に関連付けられるかを決定することをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項４】
複数の物体が、第１の画像区画と第２の画像区画との間の境界に存在することを決定することと、
前記顕微鏡画像の第１の部分を選択することであって、前記第１の部分は、前記第１の画像区画内に含まれる、ことと、前記顕微鏡画像の第２の部分を選択することであって、前記第２の部分は、前記第２の画像区画内に含まれる、こととを行い、前記第１の部分、前記第２の部分、および前記複数の物体を含む新しい画像区画を取得することと、
１つ以上の物体が前記新しい画像区画内に存在することを決定することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項５】
前記画像区画は、中心区域とマージンとを含み、
前記マージンの構成は、所定の物体サイズに対応する、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項６】
前記画像区画は、前記画像区画のそれぞれの中心区域が、前記顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように重複する、請求項５に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項７】
前記顕微鏡画像を前処理し、前記顕微鏡画像内の物体を事前に識別することと、
前記画像区画が前記事前に識別された物体に対応するように、１つ以上の画像区画を構成することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項８】
一連の顕微鏡画像を取得することと、
第１の物体が、前記一連の中の第１の顕微鏡画像内に存在することを決定し、前記第１の物体に対応する第２の物体が、前記一連の中の第２の顕微鏡画像内に存在することを決定することと、
前記第１の物体および前記第２の物体を測定し、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関係に関連付けられた物体データを取得することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項９】
前記顕微鏡画像は、３次元画像であり、
３次元物体の少なくとも一部が、前記３次元画像内に存在することを決定することと、
前記３次元物体を測定し、前記３次元物体に関連付けられた物体データを取得することと
をさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１０】
前記画像区画に対する構成は、メモリの所定の量に基づいて決定される、請求項１に記載のコンピュータ実装方法。
【請求項１１】
顕微鏡画像を処理するためのシステムであって、
画像区画に対する構成を決定する画像区画決定モジュールであって、前記画像区画は、前記顕微鏡画像の一部を含む、画像区画決定モジュールと、
前記顕微鏡画像の複数の画像区画を、複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てる処理管理モジュールであって、前記処理ユニットは、前記複数の画像区画を並行して実質的に同時に処理し、各処理ユニットは、それらに割り当てられた前記画像区画を処理する、処理管理モジュールと、
１つ以上の物体が、それぞれ、前記画像区画内に存在することを決定する物体識別モジュールと、
前記画像区画内に存在する前記物体を測定し、前記物体に関連付けられた物体データを取得する物体測定モジュールと
を備えている、システム。
【請求項１２】
前記顕微鏡画像内に存在する前記物体のうちの１つに対する場所を決定する物体検出モジュールをさらに備え、前記場所は、前記顕微鏡画像内の前記物体の位置に対応する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記顕微鏡画像は、画素格子を備え、前記システムは、前記顕微鏡画像のどの画素が、前記顕微鏡画像内に存在する前記物体に関連付けられるかを決定する物体セグメント化モジュールをさらに備えている、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
データ有効化モジュールをさらに備え、前記データ有効化モジュールは、
複数の物体が、第１の画像区画と第２の画像区画との間の境界に存在することを決定することと、
前記顕微鏡画像の第１の部分を選択することであって、前記第１の部分は、前記第１の画像区画内に含まれる、ことと、前記顕微鏡画像の第２の部分を選択することであって、前記第２の部分は、前記第２の画像区画内に含まれる、ことと
を行い、前記第１の部分、前記第２の部分、および前記複数の物体を含む新しい画像区画を取得し、
前記物体識別モジュールは、１つ以上の物体が前記新しい画像区画内に存在するかどうかを決定する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記画像区画は、中心区域とマージンとを含み、
前記マージンの構成は、所定の物体サイズに対応する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記画像区画は、前記画像区画のそれぞれの中心区域が、前記顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように重複する、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記顕微鏡画像を前処理し、前記顕微鏡画像内の物体を事前に識別する前処理モジュールをさらに備え、
前記画像区画決定モジュールは、前記画像区画が前記事前に識別された物体に対応するように、１つ以上の画像区画を構成する、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
一連の顕微鏡画像が入手され、
前記物体識別モジュールは、第１の物体が前記一連の中の第１の顕微鏡画像内に存在することを決定し、前記第１の物体に対応する第２の物体が前記一連の中の第２の顕微鏡画像内に存在することを決定し、
前記物体測定モジュールは、前記第１の物体および前記第２の物体を測定し、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関係に関連付けられた物体データを取得する、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項１９】
前記顕微鏡画像は、３次元画像であって、
前記物体識別モジュールは、３次元物体の少なくとも一部が前記３次元画像内に存在することを決定し、
前記物体測定モジュールは、前記３次元物体を測定し、前記３次元物体に関連付けられた物体データを取得する、
請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記画像区画決定モジュールは、メモリの所定の量に基づいて、前記画像区画に対する構成を決定する、請求項１１に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
顕微鏡画像を処理するためのシステムもまた、提供される。画像区画決定モジュールは、画像区画に対する構成を決定する。画像区画は、顕微鏡画像の一部を含む。処理管理モジュールは、複数の画像区画を複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てる。処理ユニットは、画像区画を並行してそれぞれ処理する。物体識別モジュールは、１つ以上の物体が、それぞれ、画像区画内に存在することを決定し、物体測定モジュールは、画像区画内に存在する物体を測定し、物体に関連付けられた物体データを取得する。
本発明はさらに、例えば、以下を提供する。
（項目１）
顕微鏡画像を処理するコンピュータ実装方法であって、
前記顕微鏡画像を受信することと、
前記顕微鏡画像の一部を含む画像区画に対する構成を決定することと、
複数の画像区画を複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てることと、
前記処理ユニットにおいて、前記画像区画を並行して処理することと、
１つ以上の物体が、それぞれ、前記画像区画内に存在することを決定することと、
前記画像区画内に存在する前記物体を測定し、前記物体に関連付けられた物体データを取得することと
を含む、コンピュータ実装方法。
（項目２）
前記顕微鏡画像内に存在する前記物体のうちの１つに対する場所を決定することをさらに含み、前記場所は、前記顕微鏡画像内の前記物体の位置に対応する、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目３）
前記顕微鏡画像は、画素格子を備え、前記方法は、前記顕微鏡画像のどの画素が、前記画像内に存在する前記物体に関連付けられるかを決定することをさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目４）
複数の物体が、第１の画像区画と第２の画像区画との間の境界に存在することを決定することと、
前記顕微鏡画像の第１の部分を選択することであって、前記第１の部分は、前記第１の画像区画内に含まれる、ことと、前記顕微鏡画像の第２の部分を選択することであって、前記第２の部分は、前記第２の画像区画内に含まれる、こととを行い、前記第１の部分、前記第２の部分、および前記複数の物体を含む新しい画像区画を取得することと、
１つ以上の物体が前記新しい画像区画内に存在することを決定することと
をさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目５）
前記画像区画は、中心区域とマージンとを含み、
前記マージンの構成は、所定の物体サイズに対応する、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目６）
前記画像区画は、前記画像区画のそれぞれの中心区域が、前記顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように重複する、項目５に記載のコンピュータ実装方法。
（項目７）
前記顕微鏡画像を前処理し、前記顕微鏡画像内の物体を事前に識別することと、
前記画像区画が前記事前に識別された物体に対応するように、１つ以上の画像区画を構成することと
をさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目８）
一連の顕微鏡画像を取得することと、
第１の物体が、前記一連の中の第１の顕微鏡画像内に存在することを決定し、前記第１の物体に対応する第２の物体が、前記一連の中の第２の顕微鏡画像内に存在することを決定することと、
前記第１の物体および前記第２の物体を測定し、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関係に関連付けられた物体データを取得することと
をさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目９）
前記顕微鏡画像は、３次元画像であり、
３次元物体の少なくとも一部が、前記３次元画像内に存在することを決定することと、
前記３次元物体を測定し、前記３次元物体に関連付けられた物体データを取得することと
をさらに含む、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１０）
前記画像区画に対する構成は、メモリの所定の量に基づいて決定される、項目１に記載のコンピュータ実装方法。
（項目１１）
顕微鏡画像を処理するためのシステムであって、
画像区画に対する構成を決定する画像区画決定モジュールであって、前記画像区画は、前記顕微鏡画像の一部を含む、画像区画決定モジュールと、
複数の画像区画を、複数の処理ユニットにそれぞれ割り当てる処理管理モジュールであって、前記処理ユニットは、前記画像区画を並行して処理する、処理管理モジュールと、
１つ以上の物体が、それぞれ、前記画像区画内に存在することを決定する物体識別モジュールと、
前記画像区画内に存在する前記物体を測定し、前記物体に関連付けられた物体データを取得する物体測定モジュールと
を備えている、システム。
（項目１２）
前記顕微鏡画像内に存在する前記物体のうちの１つに対する場所を決定する物体検出モジュールをさらに備え、前記場所は、前記顕微鏡画像内の前記物体の位置に対応する、項目１１に記載のシステム。
（項目１３）
前記顕微鏡画像は、画素格子を備え、前記システムは、前記顕微鏡画像のどの画素が、前記顕微鏡画像内に存在する前記物体に関連付けられるかを決定する物体セグメント化モジュールをさらに備えている、項目１１に記載のシステム。
（項目１４）
データ有効化モジュールをさらに備え、前記データ有効化モジュールは、
複数の物体が、第１の画像区画と第２の画像区画との間の境界に存在することを決定することと、
前記顕微鏡画像の第１の部分を選択することであって、前記第１の部分は、前記第１の画像区画内に含まれる、ことと、前記顕微鏡画像の第２の部分を選択することであって、前記第２の部分は、前記第２の画像区画内に含まれる、ことと
を行い、前記第１の部分、前記第２の部分、および前記複数の物体を含む新しい画像区画を取得し、
前記物体識別モジュールは、１つ以上の物体が前記新しい画像区画内に存在するかどうかを決定する、項目１１に記載のシステム。
（項目１５）
前記画像区画は、中心区域とマージンとを含み、
前記マージンの構成は、所定の物体サイズに対応する、項目１１に記載のシステム。
（項目１６）
前記画像区画は、前記画像区画のそれぞれの中心区域が、前記顕微鏡画像にわたってタイル表示されるように重複する、項目１５に記載のシステム。
（項目１７）
前記顕微鏡画像を前処理し、前記顕微鏡画像内の物体を事前に識別する前処理モジュールをさらに備え、
前記画像区画決定モジュールは、前記画像区画が前記事前に識別された物体に対応するように、１つ以上の画像区画を構成する、項目１１に記載のシステム。
（項目１８）
一連の顕微鏡画像が入手され、
前記物体識別モジュールは、第１の物体が前記一連の中の第１の顕微鏡画像内に存在することを決定し、前記第１の物体に対応する第２の物体が前記一連の中の第２の顕微鏡画像内に存在することを決定し、
前記物体測定モジュールは、前記第１の物体および前記第２の物体を測定し、前記第１の物体と前記第２の物体との間の関係に関連付けられた物体データを取得する、
項目１１に記載のシステム。
（項目１９）
前記顕微鏡画像は、３次元画像であって、
前記物体識別モジュールは、３次元物体の少なくとも一部が前記３次元画像内に存在することを決定し、
前記物体測定モジュールは、前記３次元物体を測定し、前記３次元物体に関連付けられた物体データを取得する、
項目１１に記載のシステム。
（項目２０）
前記画像区画決定モジュールは、メモリの所定の量に基づいて、前記画像区画に対する構成を決定する、項目１１に記載のシステム。
【国際調査報告】
2014529757.tif 000016
2014529757.tif 000017