【手続補正書】
【提出日】平成21年2月19日(2009.2.19)
【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】
皮膚より採取した角層細胞の配列規則性の鑑別装置であって、角層細胞標本を拡大イメージ画像として取り込む画像採取手段と、該画像の個々の角層細胞を識別し画像処理を行って特徴量を得る特徴量抽出手段と、該特徴量を、特徴量データベースに蓄積された、対象とすべき集団における特徴量と比較して、配列規則性を評価・判別する配列規則性鑑別手段とを備えたことを特徴とする、角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
【請求項２】
前記配列規則性鑑別手段において、前記特徴量データベースが、測定された特徴量及び配列規則性を該特徴量データベースに組み入れることにより、更新・補正可能であることを特徴とする、請求項１に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出手段において、角層細胞の集団の特徴量、角層細胞の相互間の特徴量及び角層細胞の個々の特徴量から選ばれる1種乃至は２種以上の特徴量を抽出することを特徴とする、請求項１又は２に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
【請求項４】
前記特徴量抽出手段において、下記の群より選択される２種以上の特徴量を抽出することを特徴とする、請求項１〜３何れか1項に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
１）角層面積指標値、細胞抽出指標値、角層部形状指標値、ヒストグラム指標値
２）隣接細胞指標値、細胞分離指標値、細胞間距離指標値
３）破れ指標値、尖り指標値、凹み指標値
【請求項５】
取り込まれた角層細胞標本の拡大イメージ画像を処理する画像処理手段、及び画像処理により得られた特徴量を多変量解析する多変量解析手段をさらに備え、鑑別すべき角層細胞の配列規則性の算出が、画像処理手段及び多変量解析手段の前記画像処理及び多変量解析によって、自動処理されることを特徴とする、請求項１〜４何れか１項に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
【請求項６】
角層細胞の配列規則性の鑑別装置であって、次に示す工程を処理する手段を構成要素として有することを特徴とする、請求項１〜５何れか１項に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（工程１）テープストリッピング法により採取された角層細胞を、拡大ビデオを用いてカラー画像として取り込む工程。
（工程２）取り込んだカラー画像から、角層細胞群とその背景部とを分離する工程。
（工程３）角層細胞群より個々の角層細胞を識別、抽出する工程。
（工程４）角層細胞の集団、角層細胞の相互間及び個々の角層細胞について画像処理・統計処理を行って特徴量を計測する工程。
（工程５）工程４より得られた特徴量を、特徴量データベースに蓄積された、対象とすべき集団における特徴量と比較して、角層細胞の配列規則性の評価を行う工程。
（工程６）前記特徴量データベースを、工程４及び５より得られた特徴量及び配列規則性を該特徴量データベースに組み入れることにより、更新・補正する工程。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
これらに対して画像処理技術を用い、人による評価に伴う作業負担の軽減と精度及び速度の向上を図ろうとする技術開発も試みられている。例えば、透過光量に基づいて角層細胞剥離量を判定する方法（特許文献９参照）、透過画像に対して画像処理を行って角層細胞剥離量と角層細胞剥離均一性の両方を解析する方法（特許文献１０参照）、自己相関マスクパターンを用いた学習型画像計測装置による角層細胞面積やその剥がれ具合を分析する方法（特許文献１１参照）、特徴情報に基づいた分類規則によって透過型レプリカを自動判別する方法（特許文献１２参照）、多変量解析を利用した角層細胞面積と剥がれ具合の自動評価法（特許文献１３参照）、ニューラルネットワークを利用した形と色による人物の画像処理方法（特許文献１４参照）が開示されている。しかし、これらは角層細胞面積やその剥がれ具合、レプリカ等を対象とした評価法であり、角層細胞の配列規則性を鑑別する技術ではなかった。また、ニューラルネットワークを利用した角層細胞等の評価装置（特許文献１５参照）が開示されてはいるが、角層細胞の配列規則性を実用的な精度と高速性で鑑別する技術が求められているにも拘わらず、未だに得られていないのが現状といえる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
（１）皮膚より採取した角層細胞の配列規則性の鑑別装置であって、角層細胞標本を拡大イメージ画像として取り込む画像採取手段と、該画像の個々の角層細胞を識別し画像処理を行って特徴量を得る特徴量抽出手段と、該特徴量を、特徴量データベースに蓄積された、対象とすべき集団における特徴量と比較して、配列規則性を評価・判別する配列規則性鑑別手段とを備えたことを特徴とする、角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（２）前記配列規則性鑑別手段において、前記特徴量データベースが、測定された特徴量及び配列規則性を該特徴量データベースに組み入れることにより、更新・補正可能であることを特徴とする、（１）に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（３）前記特徴量抽出手段において、角層細胞の集団の特徴量、角層細胞の相互間の特徴量及び角層細胞の個々の特徴量から選ばれる1種乃至は２種以上の特徴量を抽出することを特徴とする、（１）又は（２）に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（４）さらに、特徴量抽出手段において、下記の群より選択される２種以上の特徴量を抽出することを特徴とする、（１）〜（３）何れか1つに記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
１）角層面積指標値、細胞抽出指標値、角層部形状指標値、ヒストグラム指標値
２）隣接細胞指標値、細胞分離指標値、細胞間距離指標値
３）破れ指標値、尖り指標値、凹み指標値
取り込まれた角層細胞標本の拡大イメージ画像を処理する画像処理手段、及び当該画像処理により得られた特徴量を多変量解析する多変量解析手段をさらに備え、鑑別すべき角層細胞の配列規則性の算出が、画像処理手段及び多変量解析手段の前記画像処理及び多変量解析によって、自動処理されることを特徴とする、請求項１〜４何れか１項に記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（５）取り込まれた角層細胞標本の拡大イメージ画像を処理する画像処理手段、及び画像処理により得られた特徴量を多変量解析する多変量解析手段をさらに備え、鑑別すべき角層細胞の配列規則性の算出が、該画像処理手段及び多変量解析手段の前記画像処理及び多変量解析によって、自動処理されることを特徴とする、（１）〜（４）何れか１つに記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（６）角層細胞の配列規則性の鑑別装置であって、次に示す工程を処理する手段を構成要素として有することを特徴とする、（１）〜（５）何れか１つに記載の角層細胞の配列規則性の鑑別装置。
（工程１）テープストリッピング法により採取された角層細胞を、拡大ビデオを用いてカラー画像として取り込む工程。
（工程２）取り込んだカラー画像から、角層細胞群とその背景部とを分離する工程。
（工程３）角層細胞群より個々の角層細胞を識別、抽出する工程。
（工程４）角層細胞の集団、角層細胞の相互間及び個々の角層細胞について画像処理・統計処理を行って特徴量を計測する工程。
（工程５）工程４より得られた特徴量を、特徴量データベースに蓄積された、対象とすべき集団における特徴量と比較して、角層細胞の配列規則性の評価を行う工程。
（工程６）前記特徴量データベースを、工程４及び５より得られた特徴量及び配列規則性を該特徴量データベースに組み入れることにより、更新・補正する工程。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
配列規則性鑑別手段（４０）においては、前記特徴量の個別データを、特徴量データベース（５０）に蓄積された、対象とすべき集団における特徴量と比較して、配列規則性の評価・判別を行う。かような評価・判別は、具体的には、後述する統計的手法である多変量解析を利用することによって、自動的に処理できる。さらに、測定された特徴量及び配列規則性の個別データは、特徴量データベース（５０）に組み入れられ、特徴量データベース（５０）が更新・補正可能であることが好ましい。このような学習的操作が繰り返されることによって、例えば、時系列的に集積されるノイズの低減、或いは特徴量と角層細胞の配列規則性との間に発生しうる偽相関性が低下して、より高精度の鑑別が期待される為である。