(57)【要約】  いくつかのタイプのオブジェクトの混合物を含有する画像中のオブジェクト（たとえば、細胞）を分類および／または計数するため、方法が開示される。オブジェクト混合物についての以前の統計的な情報（クラス比率データ）が、分類結果を改善するために使用される。本技法は、クラス比率データと分類したオブジェクトテンプレートの両方を利用する、細胞を分類および／または計数するための方法を導くため、オブジェクトタイプの混合物を含有する画像についての生成モデルを使用することができる。生成モデルは、単一の細胞を有する多くの画像の総和として画像を記載し、ここで、各細胞のクラスは、いくつかの統計的な分布から選択される。本技法の実施形態は、正常な血液ドナーと異常な血液ドナーの両方からの溶解した血液の画像中の白血球細胞を分類するために首尾よく使用されている。
2021503076.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テンプレート辞書およびクラス比率データに基づいてオブジェクトの集団を分類するための方法であって、
１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれる画像を取得することと、
前記画像中のオブジェクトの総数（Ｎ）を決定することと、
クラス比率データ、およびテンプレート辞書を取得すること、ここで、前記テンプレート辞書は、少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるものであり、
１つまたは複数の画像パッチ（ｅi）を抽出することと、ここで、前記１つまたは複数の画像パッチの各画像パッチが前記画像の対応するオブジェクト（ｉ）を含有するものであり、
各オブジェクトテンプレートに対する前記対応する画像パッチ（ｅi）の一致の強度（αi）に基づき、そして前記クラス比率データによって影響を受けて、各オブジェクトのクラスを決定することと
を備える、方法。
【請求項２】
前記画像がホログラフィック画像である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記一致の強度が
【数１】
2021503076.tif 000089
にしたがって決定され、ここで、ｉが前記オブジェクトであり、
【数２】
2021503076.tif 000090
が前記
【数３】
2021503076.tif 000091
オブジェクトテンプレートの画像であり、ｅiが前記ｉ番目のオブジェクトに対応する前記画像パッチである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各オブジェクトの前記クラスが、オブジェクトの総数Ｎを所与として、オブジェクトがクラスｃである確率ｐc|Nによって影響され、ここにおいて、前記確率ｐc|Nが前記クラス比率データに基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記クラス比率データが予め決定された値（λ）によって重み付けされる、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各オブジェクト（ｉ）の前記オブジェクトテンプレートのインデックス（ｋ）が
【数４】
2021503076.tif 000092
にしたがって決定され、ここで、ｄjがｊ番目のオブジェクトテンプレートの画像であり、Ｋがオブジェクトテンプレートの総数であり、ｅiが前記ｉ番目のオブジェクトに対応する前記画像パッチであり、ｃがクラスであり、Ｃがクラスの総数であり、ｄjが前記ｊ番目のオブジェクトテンプレートの画像であり、ｐc|Nが、オブジェクトの総数Ｎを所与としてオブジェクトがクラスｃである確率であり、λが予め決定された重み値である、請求項１に記載の方法。 
【請求項７】
クラスｃの比率が
【数５】
2021503076.tif 000093
にしたがって決定され、ここで、Ｎがオブジェクトの前記総数であり、
【数６】
2021503076.tif 000094
がクラスｃに属するオブジェクトの数であり、
【数７】
2021503076.tif 000095
が前記
【数８】
2021503076.tif 000096
のオブジェクトテンプレートの画像である、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記テンプレート辞書が、単球、リンパ球、および顆粒球のうちの１つまたは複数についての画像テンプレートを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
標本中のオブジェクトを分類するためのシステムであって、該システムは、
前記標本の少なくとも一部分を保持するためのチャンバと、
前記チャンバ中の前記標本の前記一部分の画像を取得するための画像センサと、
前記画像センサと通信するプロセッサとを備え、
前記プロセッサが、
１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれる画像を取得し、
前記画像中のオブジェクトの総数（Ｎ）を決定し、
クラス比率データ、およびテンプレート辞書を取得し、ここで、前記テンプレート辞書は、少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるものであり、
１つまたは複数の画像パッチ（ｅi）を抽出し、ここで、前記１つまたは複数の画像パッチの各画像パッチが前記画像の対応するオブジェクト（ｉ）を含有するものであり、
各オブジェクトテンプレートに対する前記対応する画像パッチ（ｅi）の一致の強度（αi）に基づき、そして前記クラス比率データによって影響を受けて、各オブジェクトのクラスを決定する、ようにプログラムされる、システム。
【請求項１０】
前記プロセッサが、前記一致の強度を
【数９】
2021503076.tif 000097
にしたがって決定するようにプログラムされ、ここにおいて、ｉが前記オブジェクトであり、
【数１０】
2021503076.tif 000098
が前記
【数１１】
2021503076.tif 000099
オブジェクトテンプレートの画像であり、ｅiが前記ｉ番目のオブジェクトに対応する前記画像パッチである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
各オブジェクトの前記クラスが、オブジェクトの総数Ｎを所与として、オブジェクトがクラスｃである確率ｐc|Nによって影響され、ここで、前記確率ｐc|Nが前記クラス比率データに基づく、請求項９に記載のシステム。
【請求項１２】
前記クラス比率データを予め決定された値（λ）によって重み付けするように前記プロセッサがプログラムされる、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサが、各オブジェクト（ｉ）のインデックス（ｋ）を
【数１２】
2021503076.tif 000100
にしたがって決定するようにプログラムされ、ここで、ｄjがｊ番目のオブジェクトテンプレートの画像であり、Ｋがオブジェクトテンプレートの総数であり、ｅiが前記ｉ番目のオブジェクトに対応する前記画像パッチであり、ｃがクラスであり、Ｃがクラスの総数であり、ｄjが前記ｊ番目のオブジェクトテンプレートの画像であり、ｐc|Nが、オブジェクトの総数Ｎを所与としてオブジェクトがクラスｃである確率であり、λが前記クラス比率の予め決定された重みである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサが、クラスｃの比率を
【数１３】
2021503076.tif 000101
にしたがって決定するようにプログラムされ、ここで、Ｎがオブジェクトの前記総数である、
【数１４】
2021503076.tif 000102
がクラスｃに属するオブジェクトの数であり、
【数１５】
2021503076.tif 000103
が前記
【数１６】
2021503076.tif 000104
のオブジェクトテンプレートの画像である、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記テンプレート辞書が、単球、リンパ球、および顆粒球のうちの１つまたは複数についての画像テンプレートを含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１６】
前記チャンバがフローチャンバである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１７】
前記画像センサが、アクティブピクセルセンサ、ＣＣＤ、またはＣＭＯＳアクティブピクセルセンサである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１８】
前記画像センサが、ホログラフィック画像を取得するためのレンズレス画像センサである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１９】
コヒーレント光源をさらに備える、請求項９に記載のシステム。
【請求項２０】
コンピュータプログラムを記憶した、非一時的コンピュータ可読媒体であって、
該コンピュータプログラムは、コンピュータに、
１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれるホログラフィック画像を取得し、
前記画像中のオブジェクトの総数（Ｎ）を決定し、
クラス比率データ、およびテンプレート辞書を取得し、ここで、前記テンプレート辞書は、少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるものであり、
１つまたは複数の画像パッチ（ｅi）を抽出し、ここで、各画像パッチが前記画像の対応するオブジェクト（ｉ）を含有するものであり、
各オブジェクトテンプレートに対する前記対応する画像パッチ（ｅi）の一致の強度（αi）に基づき、そして前記クラス比率データによって影響を受けて、各オブジェクトのクラスを決定する
ように命令するためのものである、コンピュータプログラムを記憶した、非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]
関連出願の相互参照
本出願は、その開示が本明細書に参照によって組み込まれる、係属中の、２０１７年１１月１４日に出願された米国仮出願第６２／５８５，８７２号、および２０１８年６月１日に出願された第６２／６７９，７５７号への優先権を主張する。
【０００２】
[0002]本開示は、画像処理、特に、ホログラフィックレンズレス画像などといった、画像における、オブジェクト分類および／または計数に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]多くの分野が、オブジェクトのクラスを決定する能力、特に、画像中のオブジェクトを分類して計数する能力から恩恵を受ける。たとえば、生物学的標本の画像におけるオブジェクト検出および分類には、疾患の診断および患者予後を予測する点で、多くの潜在的な用途がある。しかし、可能な撮像手段が幅広いことに起因して、生物学的データは、潜在的に、低解像度画像または患者毎の著しい生物学的可変性に苦しんでいる可能性がある。さらに、コンピュータ映像中の多くの現況技術のオブジェクト検出および分類方法は、訓練のために大量の注釈付きデータを必要とするが、そのような注釈は、生物学的画像で容易に利用可能でないことが多い。というのは、注釈者は、特定のタイプの生物学的データにおける専門家でなければならないためである。加えて、多くの現況技術のオブジェクト検出および分類方法は、クラス当たりに少数のオブジェクト事例を含有する画像について設計されるが、一方、生物学的画像は、数千のオブジェクト事例を含有する場合がある。
【０００４】
[0004]多くのこうした課題が強調される１つの特定の用途は、ホログラフィックレンズレス撮像（ＬＦＩ）である。ＬＦＩは、最小のハードウェア要件で、大きな視野（ＦＯＶ）を有する細胞の画像を生成するその能力に起因して、顕微鏡検査の医療用途で使用されることが多い。しかし、キーとなる課題は、ＦＯＶが大きいとき、ＬＦＩの解像度が低いことが多く、細胞を検出および分類するのを困難にしているということである。細胞分類のタスクは、特に疾患が含まれているときに、細胞形態が人毎に劇的に変わる場合もあるという事実に起因して、さらに複雑である。加えて、注釈は、典型的には、画像中の個々の細胞について利用可能でなく、市販の血液分析器の使用によって、様々な細胞クラスの予期される比率の推定を得ることが可能な場合があるだけである。
【０００５】
[0005]以前の仕事で、ＬＦＩ画像が、蛍光標識した白血球細胞（ＷＢＣ）を計数するために使用されたが、たとえば、単球、リンパ球、および顆粒球などといった、様々な下位タイプにＷＢＣを分類する、より難しいタスクのためではなかった。以前の仕事で、著者たちは、分類のために染色したＷＢＣのＬＦＩ画像を使用することを示唆したが、それらは、定量的な分類結果を提供していない。ＷＢＣ分類についての既存の仕事は、従来型顕微鏡からの染色した細胞の高解像度画像を使用して、手作りした特徴および／またはニューラルネットワークを使用して細胞を分類することを試みる。しかし、染色および／または高解像度画像なしでは、細胞の詳細（すなわち、細胞核および細胞質）は容易に見ることができず、ＷＢＣ分類のタスクを著しくより難しくしている。さらに、ニューラルネットワークなどといった、純粋なデータ駆動型手法は、典型的には、成功するために大量の注釈付きデータを必要とするが、ＷＢＣのレンズレス画像では利用可能でない。
【０００６】
[0006]したがって、オブジェクト特にＷＢＣの様々な下位カテゴリー、たとえば、単球、リンパ球、および顆粒球を、再構築したレンズレス画像で、検出、計数、および／または分類するための方法についての長年にわたる必要性があり、ここで、各画像は、各オブジェクトカテゴリーの数百から数千の事例を有することができ、各トレーニング画像は、画像中のクラス毎に予期される数のオブジェクト事例で注釈を付けることだけができる。したがって、キーとなる課題とは、任意のオブジェクト事例について、バウンディングボックス注釈がないことである。
【発明の概要】
【０００７】
[0007]本開示は、オブジェクトの比率の結果としてもたらされる分類をより良好に合理化するため、テンプレート辞書によってエンコードされるオブジェクトの外観に加えて、クラス比率データを使用することによって、オブジェクトの集団を分類するための改善した技法を提供する。ここで開示した技法は、血液細胞の混合物における可変性が、生理学によって強いられるため、血液標本中の血液細胞（または血液標本の画像）を分類するとき、大いに役立つように使用され得る。したがって、分類結果を改善するために、血液細胞の混合物についての統計上の情報（クラス比率データ）が使用される。
【０００８】
[0008]いくつかの実施形態において、本開示は、テンプレート辞書およびクラス比率データに基づいて少なくとも１つのオブジェクトの集団をオブジェクト分類するための方法である。少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるテンプレート辞書だけでなく、クラス比率データが取得される。画像が取得され、画像は、その中に１つまたは複数のオブジェクトが描かれる。画像は、たとえば、ホログラフィック画像であってよい。画像中のオブジェクトの総数が決定される。１つまたは複数の画像パッチが抽出され、各画像パッチが画像の対応するオブジェクトを含有する。方法は、各オブジェクトテンプレートに対する対応する画像パッチの一致の強度に基づき、クラス比率データによって影響を受け、各オブジェクトのクラスを決定するステップを含む。
【０００９】
[0009]いくつかの実施形態では、標本中のオブジェクトおよび／または標本の画像を分類するためのシステムが提供される。システムは、標本の少なくとも一部を保持するためのチャンバを含むことができる。チャンバは、たとえば、フローチャンバであってよい。レンズレス画像センサが、チャンバ中の標本の部分のホログラフィック画像を取得するために設けられる。画像センサは、たとえば、アクティブピクセルセンサ、ＣＣＤ、ＣＭＯＳアクティブピクセルセンサなどであってよい。いくつかの実施形態では、システムは、コヒーレント光源をさらに含む。プロセッサは、画像センサと通信する。プロセッサは、本開示の方法のいずれかを実施するようにプログラムされる。たとえば、プロセッサは、１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれるホログラフィック画像を取得し、画像中のオブジェクトの総数を決定し、クラス比率データおよび少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるテンプレート辞書を取得し、１つまたは複数の画像パッチを抽出し、各画像パッチが画像の対応するオブジェクトを含有し、各オブジェクトテンプレートに対する対応する画像パッチの一致の強度に基づき、クラス比率データによって影響を受け、各オブジェクトのクラスを決定するようにプログラムすることができる。
【００１０】
[0010]いくつかの実施形態では、本開示は、コンピュータに、本明細書で開示される方法のいずれかを実施するよう命令するためのコンピュータプログラムをそこに記憶させる非一時的コンピュータ可読媒体である。たとえば、媒体は、１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれるホログラフィック画像を取得し、画像中のオブジェクトの総数を決定し、クラス比率データおよび少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるテンプレート辞書を取得し、１つまたは複数の画像パッチを抽出し、各画像パッチが画像の対応するオブジェクトを含有し、各オブジェクトテンプレートに対する対応する画像パッチの一致の強度に基づき、クラス比率データによって影響を受け、各オブジェクトのクラスを決定するための命令を含むことができる。
【００１１】
[0001]いくつかの実施形態では、本開示は、画像の確率的生成モデルを提供する。オブジェクトの総数を条件として、モデルは、クラス比率についての以前のモデルに応じた各クラスについてのオブジェクト事例の数を生成する。ここで、各オブジェクト事例について、モデルは、オブジェクトの位置、ならびにオブジェクトの外観を記載する畳み込みテンプレートを生成する。画像は、ここで、全てのオブジェクト事例に関連する畳み込みテンプレートの重ね合わせとして生成され得る。
【００１２】
[0002]モデルパラメータを所与として、新しい画像中のオブジェクト事例を検出、計数、および分類する問題が、ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０５９９３３に示されるものと同様に、欲張り方法で解決され得る、畳み込みスパースコーディング問題の拡張として定式化され得ることを示す。しかし、参照文献に開示される方法とは異なり、本生成モデルは、クラス比率先験的確率を利用し、このことが、欲張り方法のためにオブジェクトの数を決定するため、原則に基づいた停止基準を提供することに加えて、複数のオブジェクト事例を一緒に分類する能力を大きく拡張する。本開示は、知られている細胞タイプ比率からモデルパラメータを学習する問題にも対処し、これは、クラス比率についての先験的確率で学習する畳み込み辞書の拡張として定式化される。
【００１３】
[0003]クラス比率先験的確率を有する本開示の畳み込みスパースコーディング方法の例示的な実施形態は、人間の血液サンプルのレンズレス撮像（ＬＦＩ）画像上で評価された。ＷＢＣの比率を推定するタスクについての実験は、本方法が、標準の畳み込みスパースコーディングだけでなく、サポートベクターマシンおよび畳み込みニューラルネットワークを明らかに凌いでいることを示している。さらに、本方法は、健康なドナーおよび以前のモデルではまれなイベントである様々な病変に起因して異常なＷＢＣ濃度を有するドナーの両方からの血液サンプル上で試験された。本方法が、広範囲の生物学的可変性にわたって、また以前のモデルの下では演繹的でない可能性がある場合について、有望な結果をもたらすことができることを示す。
【００１４】
[0011]本開示の性質および目的のより完全な理解のために、添付図面と一緒にとられた、以下の詳細な記載への参照が行われるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本開示の実施形態にしたがった方法を示す図。
【図２】本開示の別の実施形態にしたがったシステムを示す図。
【図３Ａ】顆粒球、リンパ球、および単球の混合物を含有する白血球細胞の例示的な画像を示す図。
【図３Ｂ】異なるクラスに属する細胞がまばらに分散される典型的な領域を表す白いボックスによって識別される、図３Ａの領域を示す拡大図。
【図４】各テンプレートが、白血球細胞の、（上部領域中の）顆粒球、（中央領域）リンパ球、または（下部領域）単球のクラスのいずれかに属する、白血球細胞の学習済みテンプレートの例示的な組を示す図。
【図５】３００，０００人の患者の完全血球算定（ＣＢＣ）結果からヒストグラムが取得された、白血球細胞についての３つのクラス、すなわち、顆粒球、リンパ球、および単球についての、クラス比率のヒストグラムを示す図。
【図６−１】左の欄の図は、標準的な血液分析器から外挿された結果と比較した、本開示の方法を示し、右の欄の図は、血液分析器から外挿された結果と比較した、クラス比率データを使用することのない（すなわち、λ＝０）本技法の変形形態の結果を示す（データは、正常なドナーと異常なドナーの両方から得られた）、３６個の溶解した血液細胞サンプルについての３部分の差異（すなわち、分類）についての図の組。
【図６−２】左の欄の図は、標準的な血液分析器から外挿された結果と比較した、本開示の方法を示し、右の欄の図は、血液分析器から外挿された結果と比較した、クラス比率データを使用することのない（すなわち、λ＝０）本技法の変形形態の結果を示す（データは、正常なドナーと異常なドナーの両方から得られた）、３６個の溶解した血液細胞サンプルについての３部分の差異（すなわち、分類）についての図の組。
【図６−３】左の欄の図は、標準的な血液分析器から外挿された結果と比較した、本開示の方法を示し、右の欄の図は、血液分析器から外挿された結果と比較した、クラス比率データを使用することのない（すなわち、λ＝０）本技法の変形形態の結果を示す（データは、正常なドナーと異常なドナーの両方から得られた）、３６個の溶解した血液細胞サンプルについての３部分の差異（すなわち、分類）についての図の組。
【図７Ａ】溶解した赤血球細胞の残骸に加えて、顆粒球、リンパ球、および単球の混合物を含有するＷＢＣの例示的な画像を示す図。
【図７Ｂ】異なるクラスに属する細胞がまばらに分散される画像の典型的な領域である、図７Ａのボックスの範囲にある詳細のズームイン画面を示す図。
【図８】画像についての生成モデル依存性を示す図。
【図９Ａ】ｆ（Ｎ）の最小値において欲張り細胞計数方式が停止することを示すグラフ。
【図９Ｂ】停止条件がクラス依存であることを示すグラフ。ただ２つのＷＢＣクラス、すなわちリンパ球（ｌｙｍｐｈ．）および顆粒球（ｇｒａｎ．）が、視覚化を簡単にするために示される。停止条件は、下の式２０の右手側であり、２乗係数はα2である。両方のクラスは、異なる係数値を有するにもかかわらず、ほぼ同じ繰り返しで、それらの停止条件に到達する。
【図１０Ａ】テンプレートがＷＢＣの顆粒球クラスに属する、ＷＢＣの例示的な学習済みテンプレートを示す図。
【図１０Ｂ】テンプレートがＷＢＣのリンパ球クラスに属する、ＷＢＣの例示的な学習済みテンプレートを示す図。
【図１０Ｃ】テンプレートがＷＢＣの単球クラスに属する、ＷＢＣの例示的な学習済みテンプレートを示す図。
【図１０Ｄ】ＣＢＣデータセットから取得された統計的トレーニングデータを示す図。クラス比率の重なったヒストグラムは、多くの患者が、単球またはリンパ球よりも多くの顆粒球を有することを示す。
【図１０Ｅ】ＣＢＣデータセットから取得された統計的トレーニングデータを示す図。ＷＢＣの濃度のヒストグラムが長いテールを有することに気付かれたい。
【図１１Ａ】本開示の方法の実施形態により生成される検出および分類での重ね合わせを示す画像の拡大部分の図。
【図１１Ｂ】細胞計数の結果を示すグラフ。様々な方法によって推定される細胞計数が、血液分析器から外挿される結果と比較される。示される方法は、閾値化処理（明るい影）、先験的確率なしのＣＳＣ（黒）、および本方法（中間の影）で示される。２０の正常な血液ドナー（ｘ）および１２の異常な臨床廃棄物（ｏ）について、結果が示される。
【図１２】様々な方法によって予測される顆粒球（中間の影）、リンパ球（黒）、および単球（明るい影）の百分率が、血液分析器からの結果と比較される図。様々な方法とは、閾値化処理による画像から抽出されたパッチ上のＳＶＭ（左上）、統計的先験的確率なしのＣＳＣ（右上）、閾値化処理による画像から抽出されたパッチ上のＣＮＮ（左下）、および本開示の方法（右下）である。２０の正常な血液ドナー（ｘ）および１２の異常な臨床廃棄物（ｏ）について、結果が示される。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
[0012]図１を参照して、本開示は、テンプレート辞書およびクラス比率データを使用するオブジェクト分類のための方法１００として具体化され得る。テンプレート辞書は、たとえば、その開示がこの参照によって本明細書に組み込まれる、国際出願第ＰＣＴ／ＵＳ２０１７／０５９９３３号に開示されるような、畳み込み辞書学習を使用して学習され得る。クラス比率データは、たとえば、集団についての所与の組のクラス間の、オブジェクトタイプの予期される分布に関する情報であってよい。たとえば、血液標本の画像中の白血球細胞を分類するためのクラス比率データは、画像中の細胞タイプの予期される分布、たとえば、単球、リンパ球、および顆粒球の予期される百分率についての情報を含むことができる。いくつかの実施形態では、方法１００は、たとえば、ホログラフィック画像などといった画像中のオブジェクトを分類するため使用され得る。説明のための例では、方法１００は、たとえば、血液の標本中の白血球細胞のタイプといった、標本中の細胞のタイプを分類するため使用され得る。方法１００は、１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれる画像を取得すること（１０３）を含む。図３Ａおよび図３Ｂに例示的な画像が示される。取得された（１０３）画像は、伝統的な２Ｄ画像、ホログラフィック画像、または３Ｄ画像、もしくはたとえば、共焦点顕微鏡法もしくは多光子顕微鏡法などを使用して取り込んだ画像の３Ｄスタックなどといった、３Ｄ画像の表現であってよい。
【００１７】
[0013]画像中のオブジェクトの総数（Ｎ）が決定される（１０６）。たとえば、血液標本中の白血球細胞の説明のための例を使用して、画像中に描かれる白血球細胞の総数が決定される（１０６）。オブジェクトの数は、目下の画像に好適な任意の方法で決定され得る（１０６）。たとえば、オブジェクトは、米国特許出願第６２／４１７，７２０号に開示されるような畳み込み辞書学習を使用して検出および計数され得る。たとえば、エッジ検出、ブラブ検出、ヒュー変換などといった、画像中のオブジェクトを計数するための他の技法が知られており、本開示の範囲内で使用され得る。
【００１８】
[0014]方法１００は、クラス比率データ、および少なくとも１つのクラスにおける少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを有するテンプレート辞書を得ること（１０９）を含む。たとえば、テンプレート辞書は、合計でたとえば５つのクラスにおける複数のオブジェクトテンプレートを有することができ、その結果、各オブジェクトテンプレートは、５つのクラスのうちの１つへと分類される。血液標本の上の説明のための例を使用して、テンプレート辞書は、各々が単球、リンパ球、または顆粒球のいずれかとして分類される、複数のオブジェクトテンプレートを備えることができる。各オブジェクトテンプレートは、知られているオブジェクトの画像である。１つより多くのオブジェクトテンプレートが使用され得、テンプレート辞書中のより多くの数のオブジェクトテンプレートの使用が、オブジェクト分類を改善することができる。たとえば、各オブジェクトテンプレートは、たとえば、オブジェクトの異なる向き、形態などにおけるオブジェクトの表現といった、検出されるべきオブジェクトの（オブジェクトテンプレートの中の）固有な表現であってよい。実施形態では、オブジェクトテンプレートの数は、その間のオブジェクトの全整数を含む、２、３、４、５、６、１０、２０、５０以上であってよい。図４は、合計２５のオブジェクトテンプレートを有する例示的なテンプレート辞書を示し、上の９つのオブジェクトテンプレートは顆粒球として分類され、中央の８つはリンパ球、下の８つは単球である。各クラスについての複数のテンプレートは、たとえば、（細胞を例として使用して）向き、疾患、または生物学的ばらつきに起因する、クラス中のオブジェクトの外観における潜在的な可変性を考慮して有利な場合がある。クラス比率データは、知られている集団中のクラス中のオブジェクトの分布に関するデータである。テンプレート辞書とクラス比率データの各々は、事前に決定され得る。
【００１９】
[0015]方法１００は、１つまたは複数の画像パッチ（１つまたは複数の画像の部分集合）を抽出すること（１１２）をさらに含み、１つまたは複数の画像パッチのうちの各画像パッチは、画像の対応するオブジェクトを含有する。各々の抽出した（１１２）画像パッチは、それぞれのオブジェクトを含む画像のその部分である。パッチサイズは、画像内の対象のオブジェクトとおよそ同じサイズであるように選択され得る。たとえば、パッチサイズは、画像で、対象の最大オブジェクトと少なくとも同じだけ大きいように選択され得る。パッチは、任意のサイズであることができる。たとえば、パッチは、長さおよび／または幅で、３、１０、１５、２０、３０、５０、もしくは１００画素、またはそれらの間の任意の整数、またはそれより大きくてよい。「さらなる議論」という見出しのもと、下でさらに記載されるように、各オブジェクトのクラスは、対応する画像パッチとテンプレート辞書中の各オブジェクトテンプレートとの間の一致の強度に基づき、クラス比率データに影響を受け、決定される（１１５）。
【００２０】
[0016]別の態様では、本開示は、標本中および／または標本の画像中のオブジェクトを分類するためのシステム１０として具体化され得る。標本９０は、たとえば、流体であってよい。他の例では、標本は、生物学的組織または他の固体標本である。システム１０は、標本９０の少なくとも一部を保持するためのチャンバ１８を備える。標本が流体である例では、チャンバ１８は、流体が動かされる流路の一部であってよい。たとえば、流体は、チューブまたは微小流体チャネルを通って移動され得、チャンバ１８は、オブジェクトが計数されることになるチューブまたはチャネルの一部である。組織である標本の例を使用して、チャンバは、たとえば、顕微鏡のスライドであってよい。
【００２１】
[0017]システム１０は、画像を取得するための画像センサ１２を有することができる。画像センサ１２は、たとえば、アクティブピクセルセンサ、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）、またはＣＭＯＳアクティブピクセルセンサであってよい。いくつかの実施形態では、画像センサ１２は、ホログラフィック画像を取得するためのレンズレス画像センサである。システム１０は、コヒーレント光源などの光源１６をさらに含むことができる。画像センサ１２は、画像センサ１２が作動されるときに、光源１６からの光によって照明される、チャンバ１８中の流体の部分の画像を取得するように構成される。レンズレス画像センサを有する実施形態では、画像センサ１２は、ホログラフィック画像を取得するように構成される。プロセッサ１４は、画像センサ１２と通信することができる。
【００２２】
[0018]プロセッサ１４は、本開示の方法のいずれかを実施するようにプログラムされ得る。たとえば、プロセッサ１４は、チャンバ１８中の標本の画像（いくつかの場合には、ホログラフィック画像）を取得するようにプログラムされ得る。プロセッサ１４は、クラス比率データおよびテンプレート辞書を取得することができる。プロセッサ１４は、画像中のオブジェクトの総数を決定し、１つまたは複数の画像パッチを抽出し、各画像パッチが対応するオブジェクトを含有するようにプログラムされ得る。プロセッサ１４は、各オブジェクトテンプレートに対応する画像パッチの一致の強度に基づいて、クラス比率データの影響を受け、各オブジェクトのクラスを決定する。画像を取得する例では、プロセッサ１４は、画像センサ１２にチャンバ１８中の標本の画像を取り込ませるようにプログラムされ得、プロセッサ１４は、次いで画像センサ１２から取り込まれた画像を取得することができる。別の例では、プロセッサ１４は、記憶デバイスから画像を取得することができる。
【００２３】
[0019]プロセッサは、メモリと通信すること、および／またはメモリを含むことができる。メモリは、たとえば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（たとえば、ダイナミックＲＡＭ、スタティックＲＡＭ）、フラッシュメモリ、リムーバブルメモリ、などであってよい。いくつかの事例では、本明細書に記載される動作を実施することに関連する命令（たとえば、画像センサを動作させる、再構築された画像を生成する）は、（いくつかの実施形態では、命令が記憶されるデータベースを含む）メモリおよび／または記憶媒体内に記憶することができ、命令はプロセッサで実行される。
【００２４】
[0020]いくつかの事例では、プロセッサは、１つまたは複数のモジュールおよび／または構成要素を含む。プロセッサにより実行される各モジュール／構成要素は、ハードウェアベースのモジュール／構成要素（たとえば、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ））の任意の組合せ、ソフトウェアベースのモジュール（たとえば、メモリ中および／もしくはデータベース中に記憶される、ならびに／またはプロセッサで実行されるコンピュータコードのモジュール）、および／または、ハードウェアベースのモジュールとソフトウェアベースのモジュールの組合せであってよい。プロセッサによって実行される各モジュール／構成要素は、本明細書に記載されるような、１つまたは複数の特定の機能／動作を実施することが可能である。いくつかの事例では、プロセッサに含まれ実行されるモジュール／構成要素は、たとえば、プロセス、アプリケーション、仮想機械、および／または何らかの他のハードウェアまたはソフトウェアモジュール／構成要素であってよい。プロセッサは、それらのモジュール／構成要素を走らすおよび／または実行するように構成される任意の好適なプロセッサであってよい。プロセッサは、命令またはコードの組を走らすおよび／または実行するように構成される任意の好適な処理デバイスであってよい。たとえば、プロセッサは、汎用プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、アクセラレイテッド処理ユニット（ＡＰＵ）、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などであってよい。
【００２５】
[0021]本明細書に記載されるいくつかの事例は、様々なコンピュータ実装される動作を実施するために命令またはコンピュータコードを有する、非一時的なコンピュータ可読媒体（非一時的なプロセッサ可読媒体と呼ぶこともある）を有するコンピュータ記憶装置製品に関する。コンピュータ可読媒体（またはプロセッサ可読媒体）は、それ自体に、過渡的な伝播信号（たとえば、空間またはケーブルなどといった、伝送媒体上で情報を運ぶ伝播電磁波）を含まないという意味で非一時的である。媒体および（コードと呼ぶこともある）コンピュータコードは、特定の１つまたは複数の目的のために設計されて構築されるものであってよい。非一時的なコンピュータ可読媒体の例としては、限定しないが、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープなどといった磁気記憶媒体、コンパクトディスク／デジタルビデオディスク（ＣＤ／ＤＶＤ）、コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、およびホログラフィックデバイスなどといった光記憶媒体、光ディスクなどの光磁気記憶媒体、搬送波信号処理モジュール、ならびに特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）デバイスなどといった、プログラムコードを記憶および実行するように特別に構成されるハードウェアデバイスが挙げられる。本明細書に記載される他の事例は、たとえば、本明細書で議論される命令および／またはコンピュータコードを含むことができるコンピュータプログラム製品に関する。
【００２６】
[0022]コンピュータコードの例としては、限定しないが、コンパイラによって生成されるものなどのマイクロコードもしくはマイクロ命令、機械命令、ウェブサービスを生成するために使用されるコード、インタープリタを使用するコンピュータによって実行されるより高いレベルの命令を含有するファイルが挙げられる。たとえば、事例は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、．ＮＥＴ、または他のプログラミング言語（たとえば、オブジェクト指向プログラミング言語）および開発ツールを使用して実装され得る。コンピュータコードの追加例としては、限定しないが、制御信号、暗号化コード、および圧縮コードを含む。
【００２７】
[0023]例示的な用途では、本開示の方法またはシステムは、生物学的標本内のオブジェクトを検出および／または計数するために使用され得る。たとえば、システムの実施形態は、全血中の赤血球細胞および／または白血球細胞を計数するために使用され得る。そのような実施形態では、オブジェクトテンプレートは、１つまたは複数の向きにおける赤血球細胞および／または白血球細胞を表すことができる。いくつかの実施形態では、生物学的標本は、本開示の技法で使用の前に処理され得る。
【００２８】
[0024]別の態様では、本開示は、コンピュータに、本明細書で開示される方法のいずれかを実施するよう命令するためのコンピュータプログラムをそこに記憶させる非一時的コンピュータ可読媒体として具体化され得る。たとえば、非一時的なコンピュータ可読媒体は、１つまたは複数のオブジェクトがその中に描かれるホログラフィック画像などの画像を取得し、画像中のオブジェクトの総数を決定し、クラス比率データおよび少なくとも１つのオブジェクトクラスの少なくとも１つのオブジェクトテンプレートを備えるテンプレート辞書を取得し、１つまたは複数の画像パッチを抽出し、各画像パッチが画像の対応するオブジェクトを含有し、各オブジェクトテンプレートに対して対応する画像パッチの一致の強度に基づき、クラス比率データによって影響を受け、各オブジェクトのクラスを決定するためのコンピュータプログラムを含むことができる。
【００２９】
[0025]
さらなる議論１
便宜上、以下の議論は、血液標本の細胞を分類する第１の説明のための例に基づく。本例は、限定的であることを意図しておらず、他のタイプのオブジェクトを分類するように拡張され得る。
【００３０】
[0026]
問題の定式化
Ｉを細胞の混合物の観察された画像とし、ここで、各細胞が、Ｃ個の異なる細胞クラスのうちの１つに属する。画像中に各クラスの
【００３１】
【数１】
2021503076.tif 000003
【００３２】
個の細胞があり、画像中の細胞の総数がＮ＝Σcｎcであると仮定する。クラス毎の細胞の数、細胞の総数、各細胞のクラス
【００３３】
【数２】
2021503076.tif 000004
【００３４】
、および画像中の細胞の位置
【００３５】
【数３】
2021503076.tif 000005
【００３６】
は、全て知られていない。しかし、クラスの分布は、いくつかの統計的な分布にしたがって知られている。この分布が多項分布であると仮定すると、その結果、画像中の細胞がクラス
【００３７】
【数４】
2021503076.tif 000006
【００３８】
にある確率は、画像中にＮ個の細胞を所与として、次式のように表され得る。
【００３９】
【数５】
2021503076.tif 000007
【００４０】
ここでｐc|Nは、Ｎ個の細胞を所与として、細胞がクラスｃにあるという確率である。Ｋ個の細胞テンプレート
【００４１】
【数６】
2021503076.tif 000008
【００４２】
が提供されるものとする。ここで、細胞テンプレートは、細胞の全てのクラス間のばらつきを取り込み、各テンプレートは、単一の知られているクラスに属する細胞を記載する。細胞テンプレートは、Ｎ個の細胞を含有する画像を、各々が単一の細胞を含有する、合計Ｎ個の画像へと分割するために使用され得る。具体的には、画像は次式として表され得る。
【００４３】
【数７】
2021503076.tif 000009
【００４４】
ここで、
【００４５】
【数８】
2021503076.tif 000010
【００４６】
は、δ（ｘ−ｘi，ｙ−ｙi）の省略表現であり、＊は、２Ｄ畳み込み演算子であり、εはガウスノイズである。係数αiは、テンプレート
【００４７】
【数９】
2021503076.tif 000011
【００４８】
がどれだけ良好にｉ番目の細胞およびクラス（ｋi）＝ｓiを表すかを記載する。最後に、ノイズは、標準偏差σIを有するゼロ平均であると仮定すると、その結果、画像Ｉを生成する確率は、強度
【００４９】
【数１０】
2021503076.tif 000012
【００５０】
を有するテンプレート
【００５１】
【数１１】
2021503076.tif 000013
【００５２】
によって記載される位置
【００５３】
【数１２】
2021503076.tif 000014
【００５４】
にＮ個の細胞を所与として、次式のように表され得る。
【００５５】
【数１３】
2021503076.tif 000015
【００５６】
ここで、ｄは、画像のサイズである。
【００５７】
[0027]
クラス比率データで学習する畳み込み辞書による分類
ここで、画像中の細胞の数、各細胞の位置、および細胞の各クラスを記述するテンプレートの組が知られていると仮定する。画像Ｉを所与として、ゴールは、各細胞のクラス
【００５８】
【数１４】
2021503076.tif 000016
【００５９】
を見つけることである。各細胞を最良に近似するテンプレート
【００６０】
【数１５】
2021503076.tif 000017
【００６１】
が見つかる。ｉ番目の細胞を最良に近似するテンプレートが一度わかると、クラスが、次式のように割り当てられる。
【００６２】
【数１６】
2021503076.tif 000018
【００６３】
[0028]細胞を最良に近似するテンプレートを決定することの副産物として、細胞とテンプレートの間の一致の強度（αi）。上で記載した生成モデルを使用し、問題が、次式のように定式化され得る。
【００６４】
【数１７】
2021503076.tif 000019
【００６５】
ここで、λは、再構築（第１の）項とクラス比率先験的確率（第２の）項との間のトレードオフを制御するモデルのハイパーパラメータである。
【００６６】
【数１８】
2021503076.tif 000020
【００６７】
であって、１（・）は、その引数が真である場合１であり、そうでない場合０であるインジケータ関数であるため、２つの項が結合されることに気付かれたい。
【００６８】
[0029]この問題を簡略化するために、細胞が重複しないと仮定され得る。いくつかの実施形態では、そのような実施形態の細胞が単一の平面に置かれ、２つの細胞が同じ空間を占めることができないために、この仮定は正当化される。他の実施形態では、細胞が疎であることが、細胞が重複するのを起こりそうもないことにする。重複しないという仮説が、式を次式のように書き換えることを可能にする。
【００６９】
【数１９】
2021503076.tif 000021
【００７０】
ここで、ｅiは、（ｘi,ｙi）に中心があるＩから抽出されたパッチ（テンプレートと同じサイズ）である。
【００７１】
[0030]固定したｋiでは、問題はαiの２次方程式である。テンプレートが正規化されていると仮定すると、その結果、全てのｋについて、
【００７２】
【数２０】
2021503076.tif 000022
【００７３】
であり、ｉ番目の係数についての解は、
【００７４】
【数２１】
2021503076.tif 000023
【００７５】
である。これを式５に代入すると、ｉ番目の細胞を最良に近似するテンプレートについての解が次式であることが示され得る。
【００７６】
【数２２】
2021503076.tif 000024
【００７７】
[0031]
細胞テンプレートを訓練する
ここで、テンプレート
【００７８】
【数２３】
2021503076.tif 000025
【００７９】
を学習させる問題を考える。Ｃ個の細胞クラスの各々についてテンプレートを学習させるため、グランドトルースクラスが知られている画像を有することが望ましい。例示的な白血球細胞画像では、混ざった集団画像中の、個々の細胞についてのグランドトルース分類を得るのは可能でなかった。したがって、細胞テンプレートは、単一のクラスの細胞だけを含有する画像を使用して訓練された。生成モデルによれば、問題は、次式のように定式化される。
【００８０】
【数２４】
2021503076.tif 000026
【００８１】
ここで、問題は良設定であるということを、制約条件が確保する。トレーニング画像中の全ての細胞が同じクラスに属し、このことが事前に知られているために、オブジェクトテンプレート訓練の期間に、式５の第２の項は関係がない。単一の細胞集団のトレーニング画像からのテンプレートが、米国特許出願第６２／４１７，７２０号に記載される、畳み込み辞書学習およびエンコード方法を使用して、学習される。Ｋ個のテンプレートの完全な組を得るために、Ｃ個のクラスの各々から学習したテンプレートが連結される。
【００８２】
[0032]
クラス比率確率を学習する
本明細書において、画像中の細胞の比率を記載するために多項分布が提案され、細胞がクラスに属する確率は、画像中の細胞の数と独立である、またはｐc|N＝ｐcと仮定される。この簡単なモデルは、溶解した血液の画像中の白血球細胞を分類する例示的な用途で、良好に働くことが見いだされたが、クラス比率先験的確率で学習する畳み込み辞書による分類の本開示の方法は、より複雑な分布を可能にするために拡張され得る。説明のための実施形態の画像中に観察される血液細胞のタイプについての先験的クラス比率ｐcを学習するため、Ｊｏｈｎｓ  Ｈｏｐｋｉｎｓ病院における約３００，０００の患者からの完全血球算定（ＣＢＣ）結果のデータベースが使用された。各ＣＢＣ結果は、白血球細胞の各クラスに属する血液細胞の数
【００８３】
【数２５】
2021503076.tif 000027
【００８４】
（単位体積あたり）、ならびに血液サンプル中の白血球細胞の総数Ｎ（単位体積あたり）を含有する。クラスｃについての先験的比率ｐcとは、全ＣＢＣ結果にわたる平均クラス比率（ｎc／Ｎ）である。ＣＢＣデータベースからのクラス比率のヒストグラムが図５に示される。
【００８５】
[0033]
細胞検出および計数
オブジェクトの数は本技法中のステップとして決定され（Ｎを見いだすこと）、各オブジェクトの位置が見いだされ（｛ｘi,ｙi｝を見いだすこと）、そのため、画像パッチが抽出され得ることを想起されたい。｛ｋi，αi，ｘi，ｙi｝およびＮにわたって一緒に最適化することよりむしろ、たとえば、閾値化または畳み込み辞書エンコーディングなどといった入力画像で｛ｘi，ｙi｝およびＮを計算するために、任意の速いオブジェクト検出方法が使用され得る。関係するパッチは、ここで、現在記載した方法で使用するために抽出され得る。
【００８６】
[0034]
説明のための実施形態の結果
本開示した技法は、溶解した血液の、再構築したホログラフィック画像を使用して試験された。溶解した血液は、３つのタイプの白血球細胞、すなわち、顆粒球、リンパ球、および単球を含有した。白血球細胞の混合物を含有する画像を所与として、ゴールは、画像中の各細胞を分類することであった。図６は、３６個の溶解した血液サンプルについてのグランドトルース比率と比較して予想されるクラス比率を示す（左欄）。グランドトルース比率は、標準的な血液分析器から外挿され、血液サンプルは、正常なドナーおよび異常なドナーの両方から取得された。図は、顆粒球およびリンパ球についての、予測とグランドトルースの間の良好な相関を示す。単球については、相関はあまりよくなかったが、予測されたものとグランドトルース比率の間の絶対誤差は、１つの外れ値を除けば、依然として非常に小さかった。クラス比率データを使用せずに得られた結果が、比較のため同様に示される（右欄）。リンパ球のクラスをより簡単に区別するため、結果は、クラス比率データあり、またはクラス比率データなしで比較されたが、顆粒球および単球を分類するより難しい場合には、前の項が、分類誤差を著しく減少させた。
【００８７】
[0035]
さらなる議論２
便宜上、以下の議論は、血液標本の細胞を分類する第２の説明のための例に基づく。本例は、限定的であることを意図しておらず、他のタイプのオブジェクトを分類するように拡張することができる。
【００８８】
[0036]
細胞画像のための生成モデル
ＩをＮ個のＷＢＣを含有する観察された画像とし、ここで、各細胞が、Ｃ個の異なるクラスのうちの１つに属する。全てのクラスからの細胞が、各クラス内の細胞の可変性を記載する、Ｋ個のクラステンプレート
【００８９】
【数２６】
2021503076.tif 000028
【００９０】
の集合によって記載される。図７Ａは、赤血球細胞をバラバラにし、主に単なるＷＢＣおよび赤血球細胞の残骸を残す溶解溶液中に希釈された人間の血液の典型的なＬＦＩ画像を示す。細胞は空間の中で比較的散開されており、そのため、各細胞は隣接する細胞と重複せず、各々が単一の知られているクラスに対応する単一の細胞テンプレートによって、細胞が良好に近似され得ることが仮定されることに留意されたい。細胞テンプレートは、したがって、Ｎ個の細胞を含有する画像を、各々が単一の細胞を含有する、合計Ｎ個の画像へと分割するために使用され得る。具体的には、画素（ｘ，ｙ）における画像強度は、次式のように生成される。
【００９１】
【数２７】
2021503076.tif 000029
【００９２】
ここで、（ｘi，ｙi）がｉ番目の細胞の位置を示し、
【００９３】
【数２８】
2021503076.tif 000030
【００９４】
がδ（ｘ−ｘi，ｙ−ｙi）の省略表現であり、＊が２Ｄ畳み込み演算子であり、ｋiがｉ番目の細胞に関連するテンプレートのインデックスを示し、係数αiがｉ番目の細胞を表すようにテンプレート
【００９５】
【数２９】
2021503076.tif 000031
【００９６】
をスケーリングし、ノイズ
【００９７】
【数３０】
2021503076.tif 000032
【００９８】
は、独立であって、各画素（ｘ，ｙ）で標準偏差σIを有する、全く同様に分散したゼロ平均ガウスノイズであると仮定される。このモデルの下で、画像Ｉを生成する確率は、インデックス
【００９９】
【数３１】
2021503076.tif 000033
【０１００】
を有するＫ個のテンプレートによって記載される位置
【０１０１】
【数３２】
2021503076.tif 000034
【０１０２】
にＮ個の細胞を所与として、強度
【０１０３】
【数３３】
2021503076.tif 000035
【０１０４】
が多変量ガウス分布によって与えられると次式となる。
【０１０５】
【数３４】
2021503076.tif 000036
【０１０６】
ここで、ＰIは、画像Ｉの画素の数を示す。
【０１０７】
[0037]モデルを完成させるため、画像ｐ（ｋ，α，ｘ，Ｎ）中の細胞の分布についての先験的確率を規定する。そのために、Ｎを所与として、テンプレートインデックス、強度、および位置が独立であると仮定する。すなわち、次式となる。
【０１０８】
【数３５】
2021503076.tif 000037
【０１０９】
したがって、先験的モデルを規定するために、（１１）の右手側の項の各々１つを規定する。われわれのデータについての場合のように、細胞が同様のスケールのものであり、照明条件がＦＯＶにわたって比較的均一であるときに、条件付き独立のこの仮定が意味をなすことに留意されたい。
【０１１０】
[0038]テンプレートインデックス上で先験的モデルを規定するために、各テンプレートｄkは、Ｃ個のクラスのうちの１つに対応するようにモデル化され、クラス（ｋ）と示される。したがって、ｋiおよびＮを所与として、ｉ番目の細胞のクラスｓiは、テンプレートインデックスの決定性関数であり、ｓi＝ｃｌａｓｓ（ｋi）である。次に、１つのクラスに関連する全てのテンプレートが、そのクラスからの細胞を記載する可能性が等しくあると仮定する。すなわち、クラスを所与としたテンプレートの先験的分布が均一であると仮定する。すなわち、次式である。
【０１１１】
【数３６】
2021503076.tif 000038
【０１１２】
ここで、ｔcは、クラスｃについてのテンプレートの数である。次いで、細胞がクラスに属する先験的確率が画像中の細胞の数と独立である、すなわち、ｐ（ｓi＝ｃ｜Ｎ）＝ｐ（ｓi＝ｃ）と仮定する。ここで、クラスｃに属する細胞の確率を次式で示す。
【０１１３】
【数３７】
2021503076.tif 000039
【０１１４】
ここで、
【０１１５】
【数３８】
2021503076.tif 000040
【０１１６】
である。次に、各細胞のクラスが互いに独立であると仮定し、したがって、テンプレートｋによって記載されクラス
【０１１７】
【数３９】
2021503076.tif 000041
【０１１８】
に属する全ての細胞の同時確率は次式のように表され得る。
【０１１９】
【数４０】
2021503076.tif 000042
【０１２０】
ここで、
【０１２１】
【数４１】
2021503076.tif 000043
【０１２２】
は、クラスｃ中の細胞の数である。制約条件のクラス（ｋ）＝ｓと一緒に、上の式は、ｐ（ｋ｜Ｎ）の定義を次式のように完成させる。
【０１２３】
【数４２】
2021503076.tif 000044
【０１２４】
[0039]細胞検出の強度αについての先験的確率を規定するために、それらが独立であり、パラメータηで指数関数的に分散されると仮定する。
【０１２５】
【数４３】
2021503076.tif 000045
【０１２６】
検出パラメータが正であって、平均ηを有するという仮定の下で、これが、検出について最大エントロピー分布であると言及する。
【０１２７】
[0040]細胞位置の分布についての先験的確率を規定するために、空間中の均一な分布を仮定する。すなわち、次式である。
【０１２８】
【数４４】
2021503076.tif 000046
【０１２９】
画像中の細胞の数についての先験的確率を規定するために、平均λを有するポアソン分布を仮定する。すなわち、次式である。
【０１３０】
【数４５】
2021503076.tif 000047
【０１３１】
撮像された細胞は懸濁液中に希釈されて互いに相互作用しないために、両方の仮定は適切である。
【０１３２】
[0041]要約すると、生成モデルの全ての変数の同時分布（変数間の依存性については図８参照）は、次式のように書かれ得る。
【０１３３】
【数４６】
2021503076.tif 000048
【０１３４】
[0042]
細胞検出、分類、および計数のための推論
画像を所与として、全ての細胞を検出、計数、および分類し、次いで、細胞比率を予測する。この推論タスクを行うために、対数尤度を最大化する。
【０１３５】
【数４７】
2021503076.tif 000049
【０１３６】
モデル化した分布のパラメータが知られていると仮定すると、推論問題は次式と等価である。
【０１３７】
【数４８】
2021503076.tif 000050
【０１３８】
[0043]
細胞検出および分類
ここで、画像中の細胞の数Ｎが知られていると仮定する。細胞検出および分類を実施するために、ｘ、ｋ、およびαにわたって式（２１）における推論問題を解きたい。１度の繰り返しで全てのＮ個の細胞の検出および分類を解くよりも、各繰り返しが単一の細胞の検出および分類を解くＮ回の繰り返しを使用する、欲張り方法を採用する。
【０１３９】
[0044]次式のように、繰り返しｉにおける残差画像を規定することによって開始する。
【０１４０】
【数４９】
2021503076.tif 000051
【０１４１】
最初に、残差画像は入力画像と等しく、各細胞が検出されると、その近似部が残差画像から除去される。各繰り返しにおいて、ｘ、ｋ、およびαについての最適化問題が、次式のように残りに関して表され得る。
【０１４２】
【数５０】
2021503076.tif 000052
【０１４３】
ｘi、ｙi、およびｋiを所与として、
【０１４４】
【数５１】
2021503076.tif 000053
【０１４５】
についての解は次式によって与えられる。
【０１４６】
【数５２】
2021503076.tif 000054
【０１４７】
ここで、Ｓτ（α）＝ｍａｘ｛α−τ，０｝は、収縮閾値演算子であり、
【０１４８】
【数５３】
2021503076.tif 000055
【０１４９】
は、相関演算子である。
【０１５０】
【数５４】
2021503076.tif 000056
【０１５１】
についての表現に代入して簡単にすることによって、（２３）の中の残りの変数について解くことができ、次式をもたらす。
【０１５２】
【数５５】
2021503076.tif 000057
【０１５３】
一見したところ、式（２５）は、全てのオブジェクト位置およびテンプレートにわたって探索することを必要とするために、解くのがいくぶん困難であるように見えるが、問題は、実際には、以前の仕事で議論したように、最大ヒープデータ構造を採用して、各繰り返しにおいて最大ヒープに局所的な更新を行うだけで、非常に効率的に解決され得ることに留意されたい。
【０１５４】
[0045]
細胞計数
細胞計数は、（２１）の中の、画像中の細胞の数Ｎについて、最適値を見いだすことになる。各繰り返しにおける、図９Ａ中にプロットされたＮについての目的関数は、次式である。
【０１５５】
【数５６】
2021503076.tif 000058
【０１５６】
ｆ（Ｎ）についての表現において、残差ノルム
【０１５７】
【数５７】
2021503076.tif 000059
【０１５８】
は、細胞が検出されて残差画像から除去されると、各繰り返しで減少するべきであることに気付かれたい。αiが正であり、
【０１５９】
【数５８】
2021503076.tif 000060
【０１６０】
であること、そのため、ηＰI＞λ（これは、典型的には、容易に満足される）を仮定すると、残差項を除いたｆ（Ｎ）についての表現中の全ての項は、Ｎとともに増加するべきであることにも留意されたい。これは、ｆ（Ｎ）が増加を始める、すなわち、ｆ（Ｎ）＞ｆ（Ｎ−１）であるときに、細胞の探索を停止することを示唆している。
【０１６１】
[0046]上の条件は、次式のように表され得る。
【０１６２】
【数５９】
2021503076.tif 000061
【０１６３】
さらに、
【０１６４】
【数６０】
2021503076.tif 000062
【０１６５】
である場合、（２４）から、
【０１６６】
【数６１】
2021503076.tif 000063
【０１６７】
であることが続く。これを（２７）に代入することによって、以下の停止基準になる。
【０１６８】
【数６２】
2021503076.tif 000064
【０１６９】
すなわち、検出の強度の２乗が停止条件より下に減少したら、細胞計数を停止するべきである。μcとｔcの両方が、Ｎ番目の細胞を記載するためどのクラスｃが選択されるかに依存するために、停止条件がクラス依存性であることに気付かれたい。異なるクラスについての停止基準は同じ範囲に入らないが、全てのクラスからの検出が完了するまで、繰り返しプロセスは終了しない。たとえば、図９Ｂにおいて、１つのクラスについての係数が第２のクラスについてのものより大きいが、両方の細胞クラスは、ほぼ同じ繰り返しで、それぞれの停止条件に到達することに気付かれたい。
【０１７０】
[0047]クラス依存性停止条件は、標準的な畳み込みスパースコーディングと比較して、本モデルの大きい利点である。一般性を失うことなく、辞書の最小単位は単位ノルムである、すなわち、｜｜ｄk｜｜＝１と仮定することができるために、実際に、（２６）からクラス比率先験的確率項が取り除かれた場合、（２８）中の停止基準は、クラスに依存しないことに気付かれたい。結果として、欲張りプロシージャは、より大きい細胞が、残差項
【０１７１】
【数６３】
2021503076.tif 000065
【０１７２】
をより大きく減らすために、より大きい細胞でクラスを選択する傾向があることになる。μが小さいとき、（２８）中の閾値が増加し、そのため、本方法がクラスｃから細胞を選択するのを停止するために、本モデルは、この問題を軽減する。
【０１７３】
[0048]要約すると、細胞を計数するための式（２８）における停止条件と一緒に、細胞を検出および分類するための式（２２）、（２５）によって記載される欲張り方法は、新しい画像中で推論を行うための完全な方法をもたらす。
【０１７４】
[0049]
パラメータ学習
以前の章で、画像Ｉを所与として、（１９）中の本生成畳み込みモデルの潜在変数（α，ｋ，ｘ，Ｎ）を推論するために使用され得る方法を記載した。しかし、新しい画像上で推論を行うことができる前に、モデルのパラメータ
【０１７５】
【数６４】
2021503076.tif 000066
【０１７６】
を最初に学習する。典型的なオブジェクト検出および分類モデルでは、これは、通常は、潜在変数（たとえば、オブジェクト位置およびオブジェクトクラス）のうちの多くに手動の注釈を提供するトレーニングデータへのアクセスを有することによって達成される。しかし、われわれの出願は、手動の注釈へのアクセスを有さず、代わりに、われわれのモデルパラメータを学習するために２つのデータセット、すなわち、（１）Ｊｏｈｎｓ  Ｈｏｐｋｉｎｓ病院システムの約３００，０００の患者の完全血球算定（ＣＢＣ）データベース、および（２）単一のサブクラスから細胞を分離するため血液サンプルを実験的に純化することによって取得されるただ１つのＷＢＣサブクラスからの細胞からとられたＬＦＩ画像を使用して開発するという点で他にはなく困難である。
【０１７７】
[0050]集団パラメータ。最初に、細胞の予想される数、および様々なサブクラスの比率に対応するモデルパラメータを学習するために、データセット中の約３００，０００の患者の各々についての、ＷＢＣの総数ならびにＷＢＣの各サブクラス（すなわち、単球、顆粒球、およびリンパ球）の比率を提供する大きいＣＢＣデータベースを利用する。これから、λおよび
【０１７８】
【数６５】
2021503076.tif 000067
【０１７９】
を、次式のように推定する。 
【０１８０】
【数６６】
2021503076.tif 000068
【０１８１】
ここで、Ｊcbc＝略３００，０００は、データセット中の患者記録の数であり、
【０１８２】
【数６７】
2021503076.tif 000069
【０１８３】
は、患者ｊ（ＬＦＩシステムで撮像した血液の容積および希釈と一致するようにおよそスケーリングされる）についての、それぞれ、ＷＢＣの総数およびクラスｃのＷＢＣの数である。
【０１８４】
[0051]撮像パラメータ。これらの集団パラメータが固定されると、ここで、ＬＦＩ画像に固有である残りのモデルパラメータ、
【０１８５】
【数６８】
2021503076.tif 000070
【０１８６】
を学習するタスクが残される。このタスクを達成するため、サブクラスのうちのただ１つからのＷＢＣを含有する純化されたサンプルのＬＦＩ画像を使用する最尤方式を採用する。具体的には、サンプルが純化されるため、画像中の全細胞が同じ知られているクラスからであることがわかるが、最尤方式を使用するための、他の潜在変数はわからず、潜在変数（α，ｋ，ｘ，Ｎ）を過小評価することによって、モデルパラメータθに関する対数尤度を最大化する必要がある。
【０１８７】
【数６９】
2021503076.tif 000071
【０１８８】
ここで、Ｊは、純化されたサンプルの画像の数を示す。
【０１８９】
[0052]しかし、潜在変数（α，ｋ，ｘ，Ｎ）にわたる積分に起因して、（３０）から直接
【０１９０】
【数７０】
2021503076.tif 000072
【０１９１】
パラメータを解くのは困難である。その代わり、パラメータを所与として潜在変数を更新することと、潜在変数を所与としてパラメータを更新することとの間で交番することによって、最適パラメータを見いだすための、近似的期待値最大化（ＥＭ）技法を使用する。具体的には、現在のパラメータ
【０１９２】
【数７１】
2021503076.tif 000073
【０１９３】
を所与とした、新しいパラメータθのための正確なＥＭ更新ステップが次式であることに留意されたい。
【０１９４】
【数７２】
2021503076.tif 000074
【０１９５】
これは、以前の仕事のように、デルタ関数
【０１９６】
【数７３】
2021503076.tif 000075
【０１９７】
で近似することによって簡略化することができ、ここで、
【０１９８】
【数７４】
2021503076.tif 000076
【０１９９】
上の仮定は、次式の近似をもたらす。
【０２００】
【数７５】
2021503076.tif 000077
【０２０１】
この近似のＥＭフレームワークを使用して、次に、古いパラメータを所与として潜在変数を更新することと、潜在変数を所与としてパラメータを更新することとの間で交番する。
【０２０２】
【数７６】
2021503076.tif 000078
【０２０３】
また
【０２０４】
【数７７】
2021503076.tif 000079
【０２０５】
（３４）中の潜在変数推論は、純化されたサンプルを使用しているために、画像中の全ての細胞のクラスｓjを知っていることを除いて上で記載された推論と等価であり、そのため、先験的確率ｐ（ｋ｜Ｎ）がテンプレートクラス上の制約条件によって置き換えられることに留意されたい。
【０２０６】
[0053]残念ながら、近似によって得られた式（３５）の最適化問題は、η→０および
【０２０７】
【数７８】
2021503076.tif 000080
【０２０８】
でテンプレートのノルム
【０２０９】
【数７９】
2021503076.tif 000081
【０２１０】
が∞となるとき、目標が無限大となるため、良好に規定されていない。これらの論点に対処するため、
【０２１１】
【数８０】
2021503076.tif 000082
【０２１２】
の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を一定値に固定し、テンプレートのｌ1ノルムを、任意の細胞についての画素の平均値がクラスタイプにかかわらず同じであるように強いるように等しくなるように強制する。（画像が非負である場合、テンプレート更新方式は、やはり常に非負であるテンプレートを有することになる。結果として、ｌ1ノルムは、テンプレートの平均画素値に比例する。）これらの制約を条件として、ηおよびテンプレートについて、次式によって（３５）を解く。
【０２１３】
【数８１】
2021503076.tif 000083
【０２１４】
ここで、
【０２１５】
【数８２】
2021503076.tif 000084
【０２１６】
および
【０２１７】
【数８３】
2021503076.tif 000085
【０２１８】
は、テンプレートと同じサイズを有し、
【０２１９】
【数８４】
2021503076.tif 000086
【０２２０】
に中心があるＩjから抽出されるパッチである。テンプレートは、次いで、単位ｌ1ノルムを有するように正規化され、σIは、固定された信号対ノイズ比
【０２２１】
【数８５】
2021503076.tif 000087
【０２２２】
に基づいて設定される、ここで、ＳＮＲは、画像の背景パッチと細胞を含有するパッチの間のｌ2ノルムの比として推定される。辞書の全てがトレーニング画像によってデカップルを更新し、各トレーニング画像がただ１つの細胞クラスを含有するために、われわれの手順は、各細胞クラスについて独立に、別個の辞書を学習することと等価であることに留意されたい。
【０２２３】
[0054]いくつかの実施形態では、標本および／または標本の画像中のオブジェクトを検出、分類、および／または計数するためのシステムが提供される。システムは、標本の少なくとも一部を保持するためのチャンバを含むことができる。チャンバは、たとえば、フローチャンバであってよい。レンズレス画像センサなどのセンサが、チャンバ中の標本の部分のホログラフィック画像を得るために設けられる。画像センサは、たとえば、アクティブピクセルセンサ、ＣＣＤ、ＣＭＯＳアクティブピクセルセンサなどであってよい。いくつかの実施形態では、システムは、コヒーレント光源をさらに含む。プロセッサは、画像センサと通信する。プロセッサは、本開示の方法のいずれかを実施するようにプログラムされる。いくつかの実施形態では、本開示は、コンピュータに、本明細書で開示される方法のいずれかを実施するよう命令するためのコンピュータプログラムをそこに記憶させる非一時的コンピュータ可読媒体である。
【０２２４】
[0055]プロセッサは、メモリと通信すること、および／またはメモリを含むことができる。メモリは、たとえば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（たとえば、ダイナミックＲＡＭ、スタティックＲＡＭ）、フラッシュメモリ、リムーバブルメモリ、などであってよい。いくつかの事例では、本明細書に記載される動作を実施することに関連する命令（たとえば、画像センサを動作させる、再構築された画像を生成する）は、（いくつかの実施形態では、命令が記憶されるデータベースを含む）メモリおよび／または記憶媒体内に記憶することができ、命令はプロセッサで実行される。
【０２２５】
[0056]いくつかの事例では、プロセッサは、１つまたは複数のモジュールおよび／または構成要素を含む。プロセッサにより実行される各モジュール／構成要素は、ハードウェアベースのモジュール／構成要素（たとえば、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ））の任意の組合せ、ソフトウェアベースのモジュール（たとえば、メモリ中および／もしくはデータベース中に記憶される、ならびに／またはプロセッサで実行されるコンピュータコードのモジュール）、および／または、ハードウェアベースのモジュールとソフトウェアベースのモジュールの組合せであってよい。プロセッサによって実行される各モジュール／構成要素は、本明細書に記載されるような、１つまたは複数の特定の機能／動作を実施することが可能である。いくつかの事例では、プロセッサに含まれ実行されるモジュール／構成要素は、たとえば、プロセス、アプリケーション、仮想機械、および／または何らかの他のハードウェアまたはソフトウェアモジュール／構成要素であってよい。プロセッサは、それらのモジュール／構成要素を走らすおよび／または実行するように構成される任意の好適なプロセッサであってよい。プロセッサは、命令またはコードの組を走らすおよび／または実行するように構成される任意の好適な処理デバイスであってよい。たとえば、プロセッサは、汎用プロセッサ、中央処理装置（ＣＰＵ）、アクセラレイテッド処理ユニット（ＡＰＵ）、フィールドプログラム可能ゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などであってよい。
【０２２６】
[0057]本明細書に記載されるいくつかの事例は、様々なコンピュータ実装される動作を実施するために命令またはコンピュータコードを有する、非一時的なコンピュータ可読媒体（非一時的なプロセッサ可読媒体と呼ぶこともある）を有するコンピュータ記憶装置製品に関する。コンピュータ可読媒体（またはプロセッサ可読媒体）は、それ自体に、過渡的な伝播信号（たとえば、空間またはケーブルなどといった、伝送媒体上で情報を運ぶ伝播電磁波）を含まないという意味で非一時的である。媒体および（コードと呼ぶこともある）コンピュータコードは、特定の１つまたは複数の目的のために設計されて構築されるものであってよい。非一時的なコンピュータ可読媒体の例としては、限定しないが、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープなどといった磁気記憶媒体、コンパクトディスク／デジタルビデオディスク（ＣＤ／ＤＶＤ）、コンパクトディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、およびホログラフィックデバイスなどといった光記憶媒体、光ディスクなどの光磁気記憶媒体、搬送波信号処理モジュール、ならびに特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、プログラム可能論理デバイス（ＰＬＤ）、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）デバイスなどといった、プログラムコードを記憶および実行するように特別に構成されるハードウェアデバイスが挙げられる。本明細書に記載される他の事例は、たとえば、本明細書で議論される命令および／またはコンピュータコードを含むことができるコンピュータプログラム製品に関する。 
[0058]コンピュータコードの例としては、限定しないが、コンパイラによって生成されるものなどのマイクロコードもしくはマイクロ命令、機械命令、ウェブサービスを生成するために使用されるコード、インタープリタを使用するコンピュータによって実行されるより高いレベルの命令を含有するファイルが挙げられる。たとえば、事例は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、．ＮＥＴ、または他のプログラミング言語（たとえば、オブジェクト指向プログラミング言語）および開発ツールを使用して実装され得る。コンピュータコードの追加例としては、限定しないが、制御信号、暗号化コード、および圧縮コードを含む。
【０２２７】
[0059]
第２の説明のための例の結果
本開示の細胞検出、計数、および分類方法は、図７Ａおよび図７Ｂに示される画像などといった、ＷＢＣ（顆粒球、リンパ球、および単球）の３つの下位集団ならびに溶解した赤血球細胞の残骸を含有する溶解した血液の、再構築したホログラフィック画像上で試験された。記録したホログラムは、スパース位相回復方法を使用して画像へと再構築され、複雑な再構築した画像の絶対値が、訓練と試験の両方に使用された。
【０２２８】
[0060]
訓練結果
純化した細胞画像を使用して、図１０Ａ〜図１０Ｃに示されるテンプレートを学習した。ＷＢＣについて知られているものと一致して、リンパ球のテンプレートは、顆粒球および単球のテンプレートよりも小さいことに気付かれたい。テンプレートは、レンズレス撮像で得られた低解像度で大きい視野の画像に起因して、低解像度を有する。先験的なクラス比率および画像毎の細胞の平均数を学習するために、ＣＢＣ結果のデータベースを利用する。図１０Ｄ〜図１０Ｅは、ＣＢＣデータベースからの、全ＷＢＣ濃度のヒストグラムに加えて、顆粒球、リンパ球、および単球のクラス比率のヒストグラムを示す。
【０２２９】
[0061]
検出、計数、および分類結果
本方法の実施形態での細胞検出、計数、および分類は、３２人のドナーについての溶解した血液からなるデータセット上で試験された。血液は、健康なボランティアのドナーと、病院患者からの臨床廃棄物の両方から来る。臨床廃棄物は、異常なリンパ球、単球、およびＷＢＣ計数と一致することが多く、同様に様々な病変に起因する、異常な顆粒球計数を有するように選択された。したがって、クラス比率の確率分布の平均によって良好に記載されるサンプルと、分布のテール上にあるサンプルの両方について、本開示の方法を試験することが可能であった。
【０２３０】
[0062]本開示の方法は、有望な結果を示す。図１１Ａは、本方法の実施形態によって予測される検出および分類と重ね合わせた画像の小さい領域を示す。試験データ中には、個々の細胞についてのグランドトルース検出および分類がないために、本方法の性能を評価するため、細胞集団についての計数および分類結果に目を向ける。各ドナーの血液は２つの部分へと分割された。一方の部分は、少なくとも２０の画像を生成するためレンズレス撮像器で撮像され、血液の他方の部分は、標準の血液分析器における分析のために送られた。血液分析器は、各ドナーについて、ＷＢＣのグランドトルース濃度、ならびに顆粒球、リンパ球、および単球のグランドトルース細胞クラス比率を提供した。撮像された血液の容積および溶解緩衝液中の血液の希釈を推定することによって、知られている濃度から、画像毎のグランドトルースＷＢＣ計数を外挿した。
【０２３１】
[0063]本方法によって得られた細胞計数と血液分析器から得られた外挿される計数の比較が図１１Ｂに示される。正常な血液のドナーの全てが画像当たり１０００未満のＷＢＣを有する一方、異常なドナーは、はるかに広い範囲のＷＢＣ計数に広がることに留意されたい。血液分析器からの計数と本方法により予測される計数の間に明瞭な相関があることを観察されたい。撮像される血液の容積および溶解緩衝液中の血液の希釈の推定における誤差は、外挿される細胞計数における誤差をもたらし得ることにも留意されたい。
【０２３２】
[0064]図１２（右下）は、本方法から得られるクラス比率予想と、正常な血液ドナーと異常な血液ドナーの両方についてのグランドトルース比率との間の比較を示す。以前のように、個々の細胞についてのグランドトルースを有さないが、全血液サンプルについては有する。異常なドナーは、正常なドナーよりも、はるかに広い範囲の可能な値に広がることにもう一度気付かれたい。たとえば、正常なドナーは、少なくとも１５％のリンパ球を含有するが、異常なドナーは、２％のリンパ球ほどと少なく含有する。われわれのモデルによって学習される分布平均から大きく変わっているＷＢＣ差異を有する異常なドナーにもかかわらず、それらの差異を有望な精度で予測することが依然として可能である。最後に、ＷＢＣの形態は、ドナー毎に、特に臨床廃棄物間で変わる場合があることに留意されたい。より広い範囲のドナーからの、より純化されたトレーニングデータへのアクセスを有することが、ＷＢＣを分類する能力を改善する可能性があることになる。
【０２３３】
[0065]
他の方法との比較
本方法を数値化するため、本方法の計数および分類能力を、以前の仕事で記載されたような先験的確率なしの標準的な畳み込みスパースコーディング（ＣＳＣ）、ならびにサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）、および畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）分類器と比較する。ＳＶＭおよびＣＮＮアルゴリズムが、検出された細胞の抽出した画像パッチに作用し、ここで、細胞が閾値化処理、サイズによるフィルタ処理検出（すなわち、典型的な細胞よりも小さいまたは大きいオブジェクトを破棄すること）によって検出された。
【０２３４】
[0066]図１１Ｂは、様々な方法によって得られた計数結果を示し、図１２は、様々な方法によって得られた分類結果を示す。先験的確率なしでＣＳＣのために使用されるテンプレートは、純化されたＷＢＣ集団から訓練され、各検出された細胞に割り当てられるクラスは、その細胞を最良に記載するテンプレートのクラスに対応する。合計のＷＢＣ計数の点では、標準のＣＳＣは、本方法と同様に実施する。両方の方法は、検出の係数が閾値より下になるまで、繰り返して細胞を検出するので、このことは驚きではない。しかし、標準のＣＳＣでは、この閾値がクロス確認ステップによって選択され、一方本方法では、停止閾値が（２８）によって閉じた形式で提供されるという点が、重要な相違である。同様に、簡単な閾値化処理は、畳み込みエンコード方法と比較して、非常に似ているがわずかに正確でない計数にやはり達する。
【０２３５】
[0067]画像毎のＷＢＣの数を単純に計数することでは、様々な方法が全て同様に実施するが、表１中の分類結果に見られ得るように、どのようにして方法が細胞タイプを分類するかでは、性能に広い開きが観察される。クラス比率のための統計モデルがないＣＳＣは、画像中で顆粒球、リンパ球、および単球の比率を信頼性高く予測することが不可能であるが、本方法は、はるかに良好にジョブを行う。正常なドナーだけについて、本方法は、全ての細胞の集団を５％未満の絶対平均誤差で分類することが可能だが、標準のＣＳＣ平均誤差は、顆粒球について、３１％ほども大きい。正常な血液データと異常な血液データの両方を含有する全データセットについて、本方法は、平均で７％未満の絶対誤差に達するが、標準のＣＳＣ方法は、最高３０％の平均絶対誤差の結果となる。
【０２３６】
【表１】
2021503076.tif 000088
【０２３７】
[0068]標準的なＣＳＣに加えて、検出で中心にされた細胞パッチを抽出するための閾値化処理から細胞検出をやはり使用し、次いで、サポートベクトルマシン（ＳＶＭ）と畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）の両方を使用して抽出した細胞パッチを分類した。ＳＶＭは、ＳＶＭを訓練するため、純化されたサンプルから取られた画像から抽出された細胞パッチを使用して、ガウス核で１対全部分類を実施した。加えて、以前の仕事で記載されたものと同様にＣＮＮを実施した。具体的には、全アーキテクチャを保つが、より小さい入力パッチを考慮するために、フィルタおよび最大プールサイズを減少させ、３つの畳み込み層を有するネットワークが、第２の畳み込み層と第３の畳み込み層の間の最大プール層で２つの完全に接続された層の中に、送り込まれる結果となった。各畳み込み層は、ＲｅＬＵ非線形性、および各層の中にそれぞれ６、１６、および１２０個のフィルタを有する３ｘ３カーネルサイズをそれぞれ使用した。最大プール層は、３ｘ３のプールサイズを有し、中間の完全に接続された層は、８４の隠れたユニットを有した。ネットワークは、単一のドナーからの９３の純化された細胞画像上のクロスエントロピー損失を使用して、確率的な勾配降下によって訓練された。ＣＮＮは、少しのトレーニング画像だけを必要とする本方法よりも、はるかに多くのトレーニングデータを必要とすることに留意されたい。
【０２３８】
[0069]ＳＶＭおよびＣＮＮ分類器は、本開示の方法よりも著しく悪く実施し、ＳＶＭは、最大３２％誤差を生成する。ＣＮＮは、ＳＶＭおよび標準的なＣＳＣ方法よりもわずかに良好な性能に達するが、誤差は、依然として最大２９％に到達する。
【０２３９】
[0070]本開示は、１つまたは複数の特定の実施形態に関して記載されてきたが、本開示の他の実施形態が、本開示の精神および範囲から逸脱することなく行われ得ることが理解されよう。
【図１】
2021503076.tif 000105
【図２】
2021503076.tif 000106
【図３Ａ】
2021503076.tif 000107
【図３Ｂ】
2021503076.tif 000108
【図４】
2021503076.tif 000109
【図５】
2021503076.tif 000110
【図６−１】
2021503076.tif 000111
【図６−２】
2021503076.tif 000112
【図６−３】
2021503076.tif 000113
【図７Ａ】
2021503076.tif 000114
【図７Ｂ】
2021503076.tif 000115
【図８】
2021503076.tif 000116
【図９Ａ】
2021503076.tif 000117
【図９Ｂ】
2021503076.tif 000118
【図１０Ａ】
2021503076.tif 000119
【図１０Ｂ】
2021503076.tif 000120
【図１０Ｃ】
2021503076.tif 000121
【図１０Ｄ】
2021503076.tif 000122
【図１０Ｅ】
2021503076.tif 000123
【図１１Ａ】
2021503076.tif 000124
【図１１Ｂ】
2021503076.tif 000125
【図１２】
2021503076.tif 000126
【国際調査報告】
2021503076.tif 000127