(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞の形態を捉えた細胞形態画像に画像処理を施すことで、該細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像を生成する生成部と、
前記生成部によって相互に異なる２以上の条件に従って前記細胞形態画像に２以上の画像処理が施されることで生成された２以上の細胞分布画像を表示部に表示させる表示制御部と、
ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する指定部と、
ユーザーの動作に応じて、前記指定部で指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する修正部と、
を備え、
前記生成部が、
前記細胞形態画像に複数の画像処理を時間順次に段階的に施し、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理における異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでを前記細胞形態画像に施すことで前記２以上の細胞分布画像を生成し、
前記表示制御部が、前記生成部によって前記細胞形態画像に前記異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでが施されることで生成された前記２以上の細胞分布画像を前記表示部に同時に表示させることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
前記異なる複数の段階の画像処理は、
前記細胞形態画像に複数の画像処理を時間順次に段階的に施す際に、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理における異なる複数の段階の画像処理を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記指定部が、
ユーザーの動作に応じて、第１画像領域と、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの第１細胞分布画像との第１組合せ、および前記第１画像領域とは異なる第２画像領域と、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの前記第１細胞分布画像とは異なる第２細胞分布画像との第２組合せを指定し、
前記修正部が、
ユーザーの動作に応じて、前記第１細胞分布画像のうちの前記第１画像領域に対応する部分、および前記第２細胞分布画像のうちの前記第２画像領域に対応する部分を修正し、
前記画像処理装置が、
前記指定部によって指定された前記第１組合せおよび前記第２組合せに従って、前記修正部による修正前および修正後の少なくとも一方の状態にある、前記第１細胞分布画像と前記第２細胞分布画像とを合成することで、１つの細胞分布画像を生成する合成部、
をさらに備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記生成部が、
前記２以上の画像処理のうちの少なくとも１つの種類の画像処理において、１種類以上のパラメータそれぞれについての少なくとも２つの基準値に従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置であって、
前記１種類以上のパラメータが、
前記細胞形態画像における領域についての、外観上の１種類以上の特徴に係るパラメータ、分割の度合いに係るパラメータ、および膨張収縮処理の度合いに係るパラメータのうちの少なくとも１種類のパラメータを含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置であって、
前記外観上の１種類以上の特徴が、
大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１種類の特徴を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置であって、
前記大きさに係る特徴が、
面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さのうちの１種類以上の特徴を含み、
前記濃さに係る特徴が、
色相、明度、彩度、輝度、色差および各色の輝度のうちの１種類以上の特徴を含み、
前記形状に係る特徴が、
円形度、扁平率およびアスペクト比のうちの１種類以上の特徴を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項４から請求項７の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記生成部が、
前記少なくとも１種類の画像処理のうちの少なくとも２種類の画像処理において、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せに従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの前記少なくとも２つの細胞分布画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
前記生成部が、
前記細胞形態画像における領域の外観上の１種類以上の特徴に対応するための複数のパターンの画像処理によって、前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理装置であって、
前記複数のパターンの画像処理が、
外観上の２種類以上の特徴の間における複数組の特徴の組合せにそれぞれ応じた画像処理を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
細胞の形態を捉えた細胞形態画像に画像処理を施すことで、該細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像を生成する生成部と、
前記生成部によって相互に異なる２以上の条件に従って前記細胞形態画像に１種類以上の画像処理が施されることで生成された２以上の細胞分布画像を表示部に表示させる表示制御部と、
ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する指定部と、
ユーザーの動作に応じて、前記指定部で指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する修正部と、
を備え、
前記生成部が、
前記細胞形態画像における領域の外観上の１種類以上の特徴に対応するための複数のパターンの画像処理によって、前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成し、
前記複数のパターンの画像処理が、
外観上の２種類以上の特徴の間における複数組の特徴の組合せにそれぞれ応じた画像処理を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１０または請求項１１に記載の画像処理装置であって、
前記外観上の２種類以上の特徴が、
濃さおよび密集度合に係る特徴を含み、
前記複数のパターンの画像処理のそれぞれが、
濃さに係る特徴に応じた各色の輝度についての閾値を用いた閾値処理および輪郭の抽出処理のうちの少なくとも１つの処理、ならびに密集度合いに係る特徴に応じた領域の分割度合いを用いた領域の分割処理を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項２に記載の画像処理装置であって、
前記生成部が、
前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理のうちの最後に施される画像処理を除く残余の画像処理に含まれる少なくとも１種類の画像処理において、前記細胞形態画像に対して領域毎に異なる条件に従った処理を施すことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
細胞の形態を捉えた細胞形態画像に画像処理を施すことで、該細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像を生成する生成部と、
前記生成部によって相互に異なる２以上の条件に従って前記細胞形態画像に１種類以上の画像処理が施されることで生成された２以上の細胞分布画像を表示部に表示させる表示制御部と、
ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する指定部と、
ユーザーの動作に応じて、前記指定部で指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する修正部と、
を備え、
前記生成部が、
前記２以上の画像処理のうちの少なくとも１つの種類の画像処理において、１種類以上のパラメータそれぞれについての少なくとも２つの基準値に従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成し、
前記生成部が、
前記少なくとも１種類の画像処理のうちの少なくとも２種類の画像処理において、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せに従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの前記少なくとも２つの細胞分布画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
(a)生成部によって、相互に異なる２以上の条件に従って、細胞の形態を捉えた細胞形態画像に２以上の画像処理を施すことで、前記細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が少なくとも１つの細胞表示要素で示されている、２以上の細胞分布画像をそれぞれ生成するステップと、
(b)表示制御部によって、前記ステップ(a)において生成された前記２以上の細胞分布画像を表示部に表示させるステップと、
(c)指定部によって、ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定するステップと、
(d)修正部によって、ユーザーの動作に応じて、前記ステップ(c)において指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正するステップと、
を備え、
前記ステップ(a)において、
前記細胞形態画像に複数の画像処理を時間順次に段階的に施し、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理における異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでを前記細胞形態画像に施すことで前記２以上の細胞分布画像を生成し、
前記ステップ(b)において、
前記表示制御部によって、前記ステップ(a)において前記細胞形態画像に前記異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでが施されることで生成された前記２以上の細胞分布画像を前記表示部に同時に表示させることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
情報処理装置に含まれる制御部において実行されることで、該情報処理装置を請求項１から請求項１４の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置として機能させることを特徴とする画像処理用のプログラム。
【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、および画像処理用のプログラムに関し、特に、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される領域の分布を示す画像を取得するための画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
医療の現場では、人や動物等の生体から採取された組織切片を顕微鏡で観察して病変の有無および病変の種類等について診断する、いわゆる病理診断が盛んに行われている。この病理診断では、診断の対象となる組織切片は、固定、包理、薄切および染色と言った処理がこの順で施された後に顕微鏡による観察に供されるのが一般的である。
【０００３】
この顕微鏡による観察については、例えば、組織切片に蛍光標識材料およびＨＥ（ヘマトキシリン−エオジン）による染色を施し、励起光の組織切片への照射によって発生させた蛍光の撮像によって、組織切片における組織の形態および特定の抗原の分布に係る情報を同時に得る技術が提案されている（例えば、特許文献１等）。ここで、蛍光標識材料は、例えば、特定の抗原を認識する抗体と該抗体に結合した複数の蛍光物質を内包するナノ粒子とを構成要素に含む。また、この技術では、例えば、組織切片における特定の抗原の発現状態を定量的に表す特徴量として、例えば、細胞に属している輝点の数、および／または細胞に属している輝点の輝度値の平均輝度等が算出され得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２０８１０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、組織切片における細胞を含む組織の形態が捉えられた画像を対象とした画像処理によって、細胞核等の特定部位が検出される際には、特定部位が捉えられているものと推定される推定領域が正確に検出されない誤検出が生じ得る。この誤検出には、例えば、推定領域についての、［１］検出の漏れ、［２］不要な検出、［３］過大な検出、［４］過小な検出、および［５］複数の推定領域からなる一塊の推定領域（未分割の推定領域）の検出、等と言った種々の態様のものが含まれ得る。
【０００６】
このような種々の誤検出の修正を画像処理のみで行うことは容易でない。このため、誤検出をユーザーがタッチパネル等を用いた手作業によって修正する態様が考えられる。但し、手作業による修正の対象となる箇所が多過ぎると、ユーザーに対する負担が過大となり、処理に要する時間も長くなり過ぎると言った種々の不具合が生じ得る。
【０００７】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられた領域の分布が示された画像を効率良く得ることが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、第１の態様に係る画像処理装置は、細胞の形態を捉えた細胞形態画像に画像処理を施すことで、該細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像を生成する生成部と、前記生成部によって相互に異なる２以上の条件に従って前記細胞形態画像に２以上の画像処理が施されることで生成された２以上の細胞分布画像を表示部に表示させる表示制御部と、ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する指定部と、ユーザーの動作に応じて、前記指定部で指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する修正部と、を備え、前記生成部が、前記細胞形態画像に複数の画像処理を時間順次に段階的に施し、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理における異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでを前記細胞形態画像に施すことで前記２以上の細胞分布画像を生成し、前記表示制御部が、前記生成部によって前記細胞形態画像に前記異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでが施されることで生成された前記２以上の細胞分布画像を前記表示部に同時に表示させることを特徴とする。
【０００９】
第２の態様に係る画像処理装置は、第１の態様に係る画像処理装置であって、前記異なる複数の段階の画像処理は、前記細胞形態画像に複数の画像処理を時間順次に段階的に施す際に、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理における異なる複数の段階の画像処理を含む。
【００１０】
第３の態様に係る画像処理装置は、第１または第２の態様に係る画像処理装置であって、前記指定部が、ユーザーの動作に応じて、第１画像領域と、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの第１細胞分布画像との第１組合せ、および前記第１画像領域とは異なる第２画像領域と、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの前記第１細胞分布画像とは異なる第２細胞分布画像との第２組合せを指定し、前記修正部が、ユーザーの動作に応じて、前記第１細胞分布画像のうちの前記第１画像領域に対応する部分、および前記第２細胞分布画像のうちの前記第２画像領域に対応する部分を修正し、前記画像処理装置が、前記指定部によって指定された前記第１組合せおよび前記第２組合せに従って、前記修正部による修正前および修正後の少なくとも一方の状態にある、前記第１細胞分布画像と前記第２細胞分布画像とを合成することで、１つの細胞分布画像を生成する合成部、をさらに備える。
【００１１】
第４の態様に係る画像処理装置は、第１から第３の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記生成部が、前記２以上の画像処理のうちの少なくとも１つの種類の画像処理において、１種類以上のパラメータそれぞれについての少なくとも２つの基準値に従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成する。
【００１２】
第５の態様に係る画像処理装置は、第４の態様に係る画像処理装置であって、前記１種類以上のパラメータが、前記細胞形態画像における領域についての、外観上の１種類以上の特徴に係るパラメータ、分割の度合いに係るパラメータ、および膨張収縮処理の度合いに係るパラメータのうちの少なくとも１種類のパラメータを含む。
【００１３】
第６の態様に係る画像処理装置は、第５の態様に係る画像処理装置であって、前記外観上の１種類以上の特徴が、大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１種類の特徴を含む。
【００１４】
第７の態様に係る画像処理装置は、第６の態様に係る画像処理装置であって、前記大きさに係る特徴が、面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さのうちの１種類以上の特徴を含み、前記濃さに係る特徴が、色相、明度、彩度、輝度、色差および各色の輝度のうちの１種類以上の特徴を含み、前記形状に係る特徴が、円形度、扁平率およびアスペクト比のうちの１種類以上の特徴を含む。
【００１５】
第８の態様に係る画像処理装置は、第４から第７の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記生成部が、前記少なくとも１種類の画像処理のうちの少なくとも２種類の画像処理において、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せに従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの前記少なくとも２つの細胞分布画像を生成する。
【００１６】
第９の態様に係る画像処理装置は、第１から第３の何れか１つの態様に係る画像処理装置であって、前記生成部が、前記細胞形態画像における領域の外観上の１種類以上の特徴に対応するための複数のパターンの画像処理によって、前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成する。
【００１７】
第１０の態様に係る画像処理装置は、第９の態様に係る画像処理装置であって、前記複数のパターンの画像処理が、外観上の２種類以上の特徴の間における複数組の特徴の組合せにそれぞれ応じた画像処理を含む。
第１１の態様に係る画像処理装置は、細胞の形態を捉えた細胞形態画像に画像処理を施すことで、該細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像を生成する生成部と、前記生成部によって相互に異なる２以上の条件に従って前記細胞形態画像に１種類以上の画像処理が施されることで生成された２以上の細胞分布画像を表示部に表示させる表示制御部と、ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する指定部と、ユーザーの動作に応じて、前記指定部で指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する修正部と、を備え、前記生成部が、前記細胞形態画像における領域の外観上の１種類以上の特徴に対応するための複数のパターンの画像処理によって、前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成し、前記複数のパターンの画像処理が、外観上の２種類以上の特徴の間における複数組の特徴の組合せにそれぞれ応じた画像処理を含むことを特徴とする。
【００１８】
第１２の態様に係る画像処理装置は、第１０または第１１の態様に係る画像処理装置であって、前記外観上の２種類以上の特徴が、濃さおよび密集度合に係る特徴を含み、前記複数のパターンの画像処理のそれぞれが、濃さに係る特徴に応じた各色の輝度についての閾値を用いた閾値処理および輪郭の抽出処理のうちの少なくとも１つの処理、ならびに密集度合いに係る特徴に応じた領域の分割度合いを用いた領域の分割処理を含む。
【００１９】
第１３の態様に係る画像処理装置は、第２の態様に係る画像処理装置であって、前記生成部が、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理のうちの最後に施される画像処理を除く残余の画像処理に含まれる少なくとも１種類の画像処理において、前記細胞形態画像に対して領域毎に異なる条件に従った処理を施す。
第１４の態様に係る画像処理装置は、細胞の形態を捉えた細胞形態画像に画像処理を施すことで、該細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像を生成する生成部と、前記生成部によって相互に異なる２以上の条件に従って前記細胞形態画像に１種類以上の画像処理が施されることで生成された２以上の細胞分布画像を表示部に表示させる表示制御部と、ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する指定部と、ユーザーの動作に応じて、前記指定部で指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する修正部と、を備え、前記生成部が、前記２以上の画像処理のうちの少なくとも１つの種類の画像処理において、１種類以上のパラメータそれぞれについての少なくとも２つの基準値に従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成し、前記生成部が、前記少なくとも１種類の画像処理のうちの少なくとも２種類の画像処理において、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せに従って前記細胞形態画像から前記推定領域をそれぞれ検出することで、前記２以上の細胞分布画像のうちの前記少なくとも２つの細胞分布画像を生成することを特徴とする。
【００２０】
第１５の態様に係る画像処理方法は、(a)生成部によって、相互に異なる２以上の条件に従って、細胞の形態を捉えた細胞形態画像に２以上の画像処理を施すことで、前記細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が少なくとも１つの細胞表示要素で示されている、２以上の細胞分布画像をそれぞれ生成するステップと、(b)表示制御部によって、前記ステップ(a)において生成された前記２以上の細胞分布画像を表示部に表示させるステップと、(c)指定部によって、ユーザーの動作に応じて、前記表示部に表示されている前記２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定するステップと、(d)修正部によって、ユーザーの動作に応じて、前記ステップ(c)において指定された前記１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正するステップと、を備え、前記ステップ(a)において、前記細胞形態画像に複数の画像処理を時間順次に段階的に施し、前記複数の画像処理のうちの段階的に施される２以上の画像処理における異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでを前記細胞形態画像に施すことで前記２以上の細胞分布画像を生成し、前記ステップ(b)において、前記表示制御部によって、前記ステップ(a)において前記細胞形態画像に前記異なる複数の段階の画像処理のそれぞれまでが施されることで生成された前記２以上の細胞分布画像を前記表示部に同時に表示させることを特徴とする。
【００２１】
第１６の態様に係る画像処理用のプログラムは、情報処理装置に含まれる制御部において実行されることで、該情報処理装置を第１から第１４の何れか１つの態様に係る画像処理装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、細胞の形態を捉えた画像に対する異なる条件の画像処理によってそれぞれ生成され、且つ細胞の特定部位が捉えられているものと推定される領域の分布が示されている２以上の画像において、ユーザーが修正を加える対象となる画像を指定することが出来る。これにより、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられた領域の分布が示された画像が効率良く得られる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】参考例に係る画像処理フローの一例を示す流れ図である。
【図２】推定領域が適正状態で検出されている一例を示す図である。
【図３】推定領域が不適正状態で検出されている一例を示す図である。
【図４】推定領域が不適正状態で検出されている一例を示す図である。
【図５】推定領域が不適正状態で検出されている一例を示す図である。
【図６】推定領域が不適正状態で検出されている一例を示す図である。
【図７】推定領域が不適正状態で検出されている一例を示す図である。
【図８】参考例に係る特定部位の検出に係る動作フローの一例を示す流れ図である。
【図９】細胞形態画像の一例を示す図である。
【図１０】細胞分布画像の一例を示す図である。
【図１１】適正状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素を例示する図である。
【図１２】過剰分割状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素を例示する図である。
【図１３】未分割状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素を例示する図である。
【図１４】細胞表示要素群を統合する統合処理の一例を示す図である。
【図１５】未分割の細胞表示要素を分割する分割処理の一例を示す図である。
【図１６】検出処理の進行と不適正状態で検出された推定領域の数との関係を例示する図である。
【図１７】検出処理の進行と不適正状態で検出された推定領域の数との関係を例示する図である。
【図１８】第１細胞形態画像を例示する図である。
【図１９】第１段階における細胞分布画像を例示する図である。
【図２０】第２段階における細胞分布画像を例示する図である。
【図２１】第３段階における細胞分布画像を例示する図である。
【図２２】第２細胞形態画像を例示する図である。
【図２３】第１段階における細胞分布画像を例示する図である。
【図２４】第２段階における細胞分布画像を例示する図である。
【図２５】第３段階における細胞分布画像を例示する図である。
【図２６】実施形態に係る病理診断支援システムの概略的な構成を例示する図である。
【図２７】細胞形態画像の一例を示す図である。
【図２８】蛍光画像の一例を示す図である。
【図２９】情報処理装置の機能的な構成を概略的に示すブロック図である。
【図３０】制御部で実現される機能的な構成を例示するブロック図である。
【図３１】画像処理装置の動作フローを例示する流れ図である。
【図３２】特定部位を捉えた推定領域を検出する動作フローを例示する流れ図である。
【図３３】細胞形態画像の一例を示す図である。
【図３４】輝点分布画像の模式的な一例を示す図である。
【図３５】第１段階の細胞分布画像を例示する図である。
【図３６】第２段階の細胞分布画像を例示する図である。
【図３７】第３段階の細胞分布画像を例示する図である。
【図３８】画像指定画面の一例を示す図である。
【図３９】制御部で実現される他の機能的な構成を例示するブロック図である。
【図４０】画像処理装置の動作フローの他の一例を示す流れ図である。
【図４１】領域毎に細胞分布画像を指定する動作フローを例示する流れ図である。
【図４２】細胞形態画像の一例を示す図である。
【図４３】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図４４】細胞形態画像がマークによって区分けされる様子を例示する図である。
【図４５】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図４６】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図４７】領域毎に指定された細胞分布画像が合成された画像を例示する図である。
【図４８】領域毎に細胞分布画像を指定する動作フローの一例を示す流れ図である。
【図４９】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図５０】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図５１】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図５２】第１および第２画像領域が指定されている様子を例示する図である。
【図５３】領域画像指定画面の表示例を示す図である。
【図５４】パラメータの種類毎の複数の基準値を例示する図である。
【図５５】複数種類の外観上の特徴についての条件の組合せを例示する図である。
【図５６】外観上の特徴と推定領域の検出処理の内容との関係を例示する図である。
【図５７】外観上の特徴と推定領域の検出処理の内容との関係を例示する図である。
【図５８】第４変形例に係る推定領域の検出処理のフローを例示する流れ図である。
【図５９】細胞形態画像を区分けするための２値画像を例示する図である。
【図６０】細胞形態画像が区分けされる様子を例示する図である。
【図６１】領域毎に異なる条件で推定領域が検出された結果を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
＜(１)本発明の概要＞
＜(１−１)参考例に係る画像処理とその問題点＞
図１は、参考例に係る画像処理のフローを示す流れ図である。図１で示されているように、参考例に係る画像処理では、例えば、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理が順に行われる。
【００２５】
ステップＳ１０１では、顕微鏡画像が取得される。顕微鏡画像には、例えば、同一視野についての細胞形態画像および蛍光画像が含まれる。細胞形態画像は、細胞の形態が捉えられた画像である。つまり、細胞形態画像には、細胞の形態に係る情報（細胞形態情報とも言う）が含まれる。蛍光画像は、特定の生体物質（特定の抗原）に結合した粒子に内包される蛍光物質の発光が捉えられた画像である。つまり、蛍光画像には、特定の生体物質の分布状態が捉えられており、該蛍光画像には、特定の生体物質の分布状態に係る情報（物質分布情報とも言う）が含まれる。なお、顕微鏡画像として、例えば、細胞形態情報および物質分布情報の双方を有する１つの画像が採用される態様も考えられる。
【００２６】
ステップＳ１０２では、蛍光画像における蛍光輝点が検出される。このとき、例えば、蛍光画像における特定波長に係る蛍光輝点の分布を示す画像（輝点分布画像とも言う）が取得される。
【００２７】
ステップＳ１０３では、細胞形態画像に画像処理が施されることで、特定部位が捉えられているものと推定される領域（推定領域とも言う）が検出される。このとき、推定領域の分布が複数の要素（細胞表示要素とも言う）で示されている画像（細胞分布画像とも言う）が得られる。なお、特定部位としては、例えば、特定部位等が採用され得る。本実施形態では、特定部位が、細胞核である例について説明する。
【００２８】
図２から図７は、特定部位に係る推定領域が検出される例をそれぞれ示す図である。図２は、特定部位に係る推定領域が適正な状態（適正状態とも言う）で検出される一例を示す図である。図３から図７の各図は、特定部位に係る推定領域が適正でない状態（不適正状態とも言う）で検出されている例を示す図である。なお、図２から図７の各図では、左方に細胞形態画像の一部の画像領域が示されており、右方に該一部の画像領域で検出された推定領域を示す細胞表示要素が該一部の画像領域上に重畳された態様で示されている。ここでは、細胞表示要素が、濃い灰色で描かれている。また、図２から図７では、右方に示される画像領域上に特定部位が実際に捉えられた領域の輪郭を示す細線が描かれている。
【００２９】
具体的には、例えば、図２で示されるように、推定領域Ａ１０１が検出されて、該推定領域Ａ１０１が細胞表示要素Ｅ１０１で示され得る。ここで、細胞表示要素Ｅ１０１は、細胞形態画像で捉えられた種々の部位と区別可能な特定の態様で示され得る。特定の態様としては、例えば、特定の色および特定の模様等が付されている態様等が考えられる。
【００３０】
ところで、細胞形態画像に画像処理が施されることで特定部位に対応する推定領域が検出される際には、該推定領域の誤検出が生じ得る。該誤検出には、例えば、推定領域についての、［１］検出の漏れ（図３）、［２］不要な検出（図４）、［３］過大な検出（図５）、［４］過小な検出（図６）、および［５］複数の特定部位に対応する一塊の未分割の推定領域の検出（図７）、等と言った種々の態様のものが含まれ得る。図３から図７で示された右方の画像領域では、細胞形態画像に対して画像処理が施されることで検出された推定領域が濃い灰色の細胞表示要素で示されており、実際に特定部位が捉えられている領域の輪郭が細線で示されている。つまり、濃い灰色の細胞表示要素が、細線で囲まれた実際に特定部位が捉えられた領域を示すように修正されるべき状態が示されている。
【００３１】
ステップＳ１０４では、上記ステップＳ１０３で取得された細胞分布画像が修正される。ここでは、ユーザーの動作に応じて上記誤検出が修正される。例えば、タッチパネルに細胞分布画像を表示させ、該細胞分布画像に対してユーザーがスタイラスペン等によって修正を加える態様が考えられる。具体的には、例えば、検出の漏れを補うために、未検出の特定部位の輪郭に沿って閉曲線が描かれて、細胞表示要素が追加される態様、不要な検出に係る細胞表示要素の全部が削除される態様、過大な検出に係る細胞表示要素の一部が削除される態様、過小に検出された特定部位を示す細胞表示要素が拡大される態様、ならびに複数の特定部位が一塊の部分として示されている細胞表示要素が分割される態様等が考えられる。これにより、推定領域の分布が複数の細胞表示要素で示されている細胞分布画像の生成が完了する。
【００３２】
ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で生成された細胞分布画像と、ステップＳ１０２で得られた輝点分布画像とに基づいて、診断支援情報が生成される。診断支援情報としては、例えば、細胞形態画像で捉えられている特定部位における特定の生体物質の存在状態に係る解析値等が挙げられる。解析値には、例えば、細胞の特定部位の単位面積当たりの蛍光輝点の数、および１つの細胞領域当たりの蛍光輝点の数等と言った各種統計値が含まれ得る。
【００３３】
以上のような画像処理のフローにおいて、より正確な診断支援情報を生成するためには、細胞分布画像が取得される際に生じた誤検出を適正な状態に修正する必要がある。但し、誤検出の修正に煩雑な作業と多大な時間を要してしまう。したがって、誤検出の修正を容易に行うことが可能な技術、すなわち細胞分布画像が効率良く得られる技術が望まれる。
【００３４】
ここで、上述した誤検出が生じる推定領域の検出処理（図１のステップＳ１０３）における具体的な処理内容について説明する。
【００３５】
図８は、参考例に係る推定領域の検出処理の動作フローを示す流れ図である。図８で示されるように、参考例に係る推定領域の検出処理では、ステップＳ２０１〜Ｓ２１１の処理が行われる。
【００３６】
ステップＳ２０１では、細胞形態画像に対して前処理が施される。該前処理には、例えば、各種フィルター等を用いてノイズを除去する処理等が含まれ得る。
【００３７】
ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で前処理が施された細胞形態画像に対して推定領域を検出する処理（領域検出処理とも言う）が施される。領域検出処理においては、例えば、第１領域検出処理（ステップＳ２０２１）と第２領域検出処理（ステップＳ２０２２）とが順に行われる。
【００３８】
第１領域検出処理では、細胞形態画像において比較的明瞭な態様で捉えられた特定部位に係る推定領域（第１推定領域とも言う）が検出される。これにより、第１推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像（第１段階の細胞分布画像とも言う）が取得され得る。ここでは、例えば、二値化およびクラスタリング等によって、細胞形態画像において特定部位が捉えられている第１推定領域が検出され得る。また、第１領域検出処理では、例えば、多数種の画像の特徴量を用いた機械学習で得た学習内容によって、細胞形態画像から第１推定領域が検出されても良いし、一旦検出された領域のうち、外観上の基準を満たす領域が第１推定領域として検出されても良い。
【００３９】
第２領域検出処理では、細胞形態画像において比較的明瞭でない態様で捉えられた特定部位に係る推定領域（第２推定領域とも言う）が検出される。これにより、第１および第２推定領域の分布が２以上の細胞表示要素で示されている細胞分布画像（第２段階の細胞分布画像とも言う）が取得され得る。ここでは、例えば、第１領域検出処理のものとは条件が異なる二値化、およびエッジ抽出による閉領域の認識等によって第２推定領域が検出され得る。さらに、第２領域検出処理においても、例えば、一旦検出された第２推定領域のうち、外観上の基準を満たす領域が第２推定領域として検出されても良い。
【００４０】
図９は、細胞形態画像Ｇ１０２ａの一例を示す図である。図１０は、図９で示された細胞形態画像Ｇ１０２ａから第１および第２領域検出処理によって取得される第２段階の細胞分布画像Ｇ１０２ｂの一例を示す図である。図１０には、例えば、第１および第２推定領域が白色の細胞表示要素で示され、残余の領域が黒色で示された第２段階の細胞分布画像が例示されている。なお、図１１から図１３は、第２段階の細胞分布画像における具体的な細胞表示要素Ｅｘ１〜Ｅｘ３を例示する図である。図１１は、適正な状態（適正状態とも言う）で検出された推定領域を示す細胞表示要素Ｅｘ１の一例を示す図である。図１２は、過剰に分割された状態（過剰分割状態とも言う）で検出された推定領域を示す細胞表示要素Ｅｘ２の一例を示す図である。図１３は、未分割の状態（未分割状態とも言う）で検出された推定領域を示す細胞表示要素Ｅｘ３の一例を示す図である。
【００４１】
ステップＳ２０３では、ステップＳ２０２の領域検出処理で取得された検出結果が分類される。ここでは、ステップＳ２０２で検出された推定領域が、適正状態、過剰分割状態および未分割状態の何れの状態で検出された推定領域であるのか分類される。
【００４２】
例えば、推定領域を示す細胞表示要素の大きさ、形状および密集度等に基づいて、適正状態、過剰分割状態および未分割状態の何れの状態で検出された推定領域であるのか分類され得る。このとき、例えば、過剰分割状態とされた複数の細胞表示要素については、１つの推定領域を示す一群の細胞表示要素（細胞表示要素群とも言う）として認識され得る。ここで、適正状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素の数と、過剰分割状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素群の数と、未分割状態で検出された推定領域を示す細胞領域の数との総和（総数）がＩ個（Ｉは自然数）であるものとする。このとき、適正状態および未分割状態に係る細胞表示要素、ならびに過剰分割状態に係る細胞表示要素群に対して、例えば、１〜Ｉの番号が識別情報として付される。
【００４３】
ステップＳ２０４では、判定の対象（判定対象とも言う）が何番目の推定領域に係る細胞表示要素または細胞表示要素群であるのかを示す自然数ｉが１に設定される。
【００４４】
ステップＳ２０５では、ステップＳ２０２で検出された推定領域に係る細胞表示要素のうちのｉ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が判定対象として指定される。
【００４５】
ステップＳ２０６では、ステップＳ２０５で判定対象として指定されたｉ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が、ステップＳ２０３において適正状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示す細胞表示要素であるのか否かが判定される。ここで、ｉ番目の細胞表示要素が適正状態で検出された推定領域を示すものであれば、ステップＳ２１０に進み、ｉ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が適正状態で検出された推定領域を示すものでなければ、ステップＳ２０７に進む。
【００４６】
ステップＳ２０７では、ステップＳ２０５で判定対象として指定されたｉ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が、ステップＳ２０３において過剰分割状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示す細胞表示要素であるのか否かが判定される。ここで、ステップＳ２０５で指定された判定対象が、細胞表示要素群であれば、ステップＳ２０８に進み、ステップＳ２０５で指定された判定対象が、細胞表示要素群でなければ、ステップＳ２０９に進む。
【００４７】
ステップＳ２０８では、過剰分割状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示すｉ番目の細胞表示要素群が統合される処理（統合処理とも言う）が施される。統合処理では、例えば、細胞形態画像のうちの細胞表示要素群に対応する部分を包含する領域に対するエッジを抽出する処理（エッジ抽出処理とも言う）によって得られるエッジ情報が用いられて、一塊の推定領域が認識され得る。図１４は、細胞表示要素群に対して統合処理が施される様子を例示する図である。図１４では、統合処理によって、左方の細胞表示要素群が統合されて、右方の細胞表示要素が形成され得る。
【００４８】
ステップＳ２０９では、未分割状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示すｉ番目の判定対象としての細胞表示要素に対して複数の細胞表示要素に分割する処理（分割処理とも言う）が実行される。分割処理では、例えば、細胞形態画像のうちの細胞表示要素に対応する部分を包含する領域に対するエッジ抽出処理によって得られるエッジ情報が用いられて、複数の推定領域が認識され得る。また、公知のWatershed法等によって細胞表示要素が分割されても良い。図１５は、未分割の細胞表示要素に対して分割処理が施される様子を例示する図である。図１５では、分割処理によって、左方の細胞表示要素が分割されて、右方の複数の細胞表示要素が形成され得る。
【００４９】
ステップＳ２１０では、自然数ｉが自然数Ｉに到達しているか否かが判定される。ここでは、自然数ｉが自然数Ｉに到達していなければ、ステップＳ２１１に進み、自然数ｉが自然数Ｉに到達していれば、ステップＳ２１２に進む。
【００５０】
ステップＳ２１１では、自然数ｉが１増加されて、ステップＳ２０５に進む。このため、自然数ｉが自然数Ｉに到達するまで、ステップＳ２０５〜Ｓ２１１の処理が適宜繰り返される。
【００５１】
ステップＳ２１２では、適正状態に係る細胞表示要素と、統合後の細胞表示要素と、分割後の複数の細胞表示要素とが合成されることで、推定領域の分布が複数の細胞表示要素で示されている１つの細胞分布画像（第３段階の細胞分布画像とも言う）が取得される。すなわち、一連の処理によって、細胞形態画像から１つの細胞分布画像が取得される。
【００５２】
図１６は、検出処理の動作フローの進行と不適正状態で検出されている推定領域の数との関係を模式的に示す図である。図１６では、横軸が、検出処理の動作フローにおけるタイミングを示し、縦軸が、不適正状態で検出されている推定領域の数を示している。
【００５３】
上述したように、検出処理の開始タイミングからタイミングＴ１に至るまでの期間に行われる第１領域検出処理では、細胞形態画像において比較的明瞭な態様で捉えられた特定部位に係る第１推定領域が検出され、タイミングＴ１〜Ｔ２の期間に行われる第２領域検出処理では、細胞形態画像において比較的明瞭でない態様で捉えられた特定部位に係る第２推定領域が検出される。
【００５４】
このため、図１６で示されるように、検出処理の開始タイミングからタイミングＴ２に至るまでの期間に不適正状態で検出される推定領域の数が徐々に増加する。タイミングＴ２〜Ｔ３の期間に行われる検出結果の分類の処理では、細胞表示要素の分布が変化しないため、不適正状態で検出される推定領域の数は殆ど変化しない。そして、タイミングＴ３〜Ｔ４の期間に行われる過剰分割状態に係る細胞表示要素群に対する統合処理および未分割状態に係る細胞表示要素に対する分割処理によって、不適正状態で検出される推定領域の数が増加し得る。また、このような不適正状態で検出される推定領域の数は、細胞形態画像で捉えられている特定部位の状態によって左右される。
【００５５】
＜(１−２)本発明の主要なポイント＞
図１７は、検出処理の動作フローの進行と不適正状態で検出された推定領域の数との関係を模式的に示す図である。図１７では、図１６と同様に、横軸が、検出処理の動作フローにおけるタイミングを示し、縦軸が、不適正状態で検出された推定領域の数を示している。
【００５６】
図１８は、ある細胞形態画像（第１細胞形態画像とも言う）Ｇ１を例示する図である。図１９から図２１は、該第１細胞形態画像Ｇ１に対して、第１領域検出処理、第２領域検出処理、ならびに統合処理および分割処理がそれぞれ施されることで生成される第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ１ａ〜Ｇ１ｃを例示する図である。また、図２２は、他の細胞形態画像（第２細胞形態画像とも言う）Ｇ２を例示する図である。図２３から図２５は、該第２細胞形態画像Ｇ２に対して、第１領域検出処理、第２領域検出処理、ならびに統合処理および分割処理がそれぞれ施されることで生成される第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ２ａ〜Ｇ２ｃを例示する図である。図１９から図２１および図２３から図２５の各図では、図２等と同様に、細胞表示要素が濃い灰色で描かれている。
【００５７】
図１８で示される第１細胞形態画像Ｇ１では、１つ１つの特定部位が比較的歪みの少ないシンプルな形状で且つ比較的明瞭な態様で捉えられている。このため、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ１ａ〜Ｇ１ｃ（図１９から図２１）では、比較的適正に推定領域が検出され得る。そして、図１７の太い実線の折れ線で描かれるように、検出処理の進行とともに検出される推定領域の数が増加しても、不適正状態で検出される推定領域の数が比較的増加し難い。このようなケースでは、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ１ａ〜Ｇ１ｃのうち、検出処理が最後まで施されることで得られる最終の検出結果を示す第３段階の細胞分布画像Ｇ１ｃには誤検出に係る推定領域を示す細胞表示要素が比較的少量しか存在しない。よって、第３段階の細胞分布画像Ｇ１ｃに対して修正が施されるようにすれば、ユーザーは、誤検出に係る推定領域を示す細胞表示要素を比較的容易に修正することができる。すなわち、細胞分布画像が効率良く取得され得る。
【００５８】
これに対して、図２２で示される第２細胞形態画像Ｇ２では、複数の特定部位が比較的複雑な形状で且つ比較的不明瞭な態様で捉えられている。このような複数の特定部位が比較的複雑な形状を有する状態は、癌細胞の存在ならびに針生検等における組織切片の採取時に生じ得る歪み等によって発生し得る。このため、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ２ａ〜Ｇ２ｃ（図２３から図２５）では、比較的適正に推定領域を検出することは難しい。そして、図１７の破線の折れ線で描かれるように、検出処理の進行とともに検出される推定領域の数が増加するにつれて、不適正状態で検出される推定領域の数が増加し易い。このようなケースでは、第３段階の細胞分布画像Ｇ２ｃには誤検出に係る推定領域を示す細胞表示要素が比較的多数存在し、途中の第２段階の細胞分布画像Ｇ２ｂには誤検出に係る推定領域を示す細胞表示要素が比較的少量しか存在しない。よって、第３段階の細胞分布画像Ｇ２ｃよりも第２段階の細胞分布画像Ｇ２ｂに対して修正が施されるようにすれば、ユーザーは、誤検出に係る推定領域を示す細胞表示要素を比較的容易に修正することができる。すなわち、細胞分布画像が効率良く取得され得る。
【００５９】
このように、検出処理によって最終的に得られる細胞分布画像であっても、不適正状態で検出された推定領域の数が少ないものもあるが、逆に不適正状態で検出された推定領域の数が多いものもある。
【００６０】
そこで、本発明では、検出処理で最終的に得られる１つの細胞分布画像に加えて、検出処理の途中段階で得られる細胞分布画像等と言った該１つの細胞分布画像とは異なる条件の処理で得られた他の細胞分布画像も修正の対象として選択可能な態様で表示される。つまり、細胞形態画像に対する異なる条件の画像処理によって生成され且つ細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が示されている２以上の細胞分布画像の中から、ユーザーが修正の対象となる細胞分布画像を指定することが出来る。このため、ユーザーが修正し易い細胞分布画像を選ぶことが出来る。その結果、修正時間の短縮化等によって、細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられた領域の分布を示す細胞分布画像が効率良く得られる。
【００６１】
以下、本発明の一実施形態および各種変形例を図面に基づいて説明する。なお、図面においては同様な構成および機能を有する部分については同じ符号が付されており、下記説明では重複説明が省略される。また、図面は模式的に示されたものであり、各図における各種構成のサイズおよび位置関係等は適宜変更され得る。
【００６２】
＜(２)一実施形態＞
＜（２−１）病理診断支援システムの概要＞
図２６は、一実施形態に係る病理診断支援システム１００の概略的な一構成例を示す図である。病理診断支援システム１００は、例えば、所定の染色試薬で染色された生体の組織切片が捉えられた顕微鏡画像を取得し、該顕微鏡画像に対して各種画像処理を施した後に、組織切片における特定の生体物質の存在状態に係る解析値を算出する解析処理を行う。
【００６３】
ここで、顕微鏡画像には、例えば、生体の組織切片における細胞の形態が捉えられた細胞形態画像および生体の組織切片に存在する特定の生体物質の存在状態に対応する画像が含まれる。生体には、例えば、人体またはヒトを除く動物等が含まれ、また、人体およびヒトを除く動物の双方を含む広義の意味での動物が含まれても良い。各種画像処理には、例えば、解析処理において特定の生体物質の存在状態に係る解析値が顕微鏡画像から高精度で求められるように該顕微鏡画像に施される処理が含まれる。
【００６４】
図２６で示されるように、病理診断支援システム１００は、顕微鏡画像取得装置１、画像処理装置２、および通信回線３を備えている。通信回線３は、顕微鏡画像取得装置１と画像処理装置２とをデータの送受信が可能な態様で接続している。ここで、通信回線３は、例えば、ケーブル等の有線方式の回線であっても良いし、無線方式の回線であっても良い。具体的には、通信回線３として、例えば、有線方式または無線方式の少なくとも一方の方式が採用されたＬＡＮ（Local Area Network）が採用され得る。また、顕微鏡画像取得装置１と画像処理装置２との間におけるデータの授受は、記憶媒体等の各種メディアを用いた受け渡しによって実施されても良い。
【００６５】
＜（２−２）顕微鏡画像取得装置＞
顕微鏡画像取得装置１は、例えば、公知のカメラ付きの光学顕微鏡である。顕微鏡画像取得装置１では、ステージ上に配置されたスライドガラス上の組織切片の光像が撮像される。これにより、組織切片の拡大像に係る画像（顕微鏡画像）のデータ（顕微鏡画像データとも言う）が取得され、該顕微鏡画像データが、顕微鏡画像取得装置１から画像処理装置２に送信される。なお、以下では、顕微鏡画像データおよび顕微鏡画像を「顕微鏡画像」と総称する。
【００６６】
具体的には、顕微鏡画像取得装置１は、例えば、照射部、結像部、撮像部、通信Ｉ／Ｆ等を備えている。照射部は、例えば、光源、フィルター等を有しており、ステージ上に配置されたスライドガラス上の組織切片に光を照射する。結像部は、例えば、接眼レンズおよび対物レンズ等を有しており、スライド上の組織切片に対する光の照射に応じて、該組織切片から発せられる透過光、反射光または蛍光を結像する。撮像部は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサー等を備えているカメラであり、結像部によって結像面に結像される組織切片の光像を撮像して顕微鏡画像を取得する。通信Ｉ／Ｆは、該顕微鏡画像を画像処理装置２に送信する。
【００６７】
また、顕微鏡画像取得装置１は、例えば、明視野観察に適した照射部および結像部が組み合わされた明視野ユニットと、蛍光観察に適した照射部および結像部が組み合わされた蛍光ユニットとを備えている。この場合、明視野ユニットおよび蛍光ユニットの間で使用されるユニットが切り替えられることで、顕微鏡画像取得装置１の観察のモードが明視野観察を行うモードと蛍光観察を行うモードとの間で切り替えられる。これにより、顕微鏡画像取得装置１で取得される顕微鏡画像には、例えば、明視野観察における撮像で得られる明視野画像と、蛍光観察における撮像で得られる蛍光画像とが含まれる。
【００６８】
「明視野画像」は、所定の染色試薬で染色された組織切片を、顕微鏡画像取得装置１において明視野で拡大結像および撮像することで得られる顕微鏡画像である。ここで、所定の染色試薬としては、例えば、ヘマトキシリン染色試薬（Ｈ染色試薬）およびヘマトキシリン−エオジン染色試薬（ＨＥ染色試薬）が採用され得る。ヘマトキシリン（Ｈ）は、青紫色の色素であり、細胞核、骨組織、軟骨組織の一部および漿液成分等（好塩基性の組織等）を染色する。エオジン（Ｅ）は、赤〜ピンク色の色素であり、細胞質、軟部組織の結合組織、赤血球、線維素および内分泌顆粒等（好酸性の組織等）を染色する。つまり、本実施形態では、例えば、明視野画像は、所定の染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態を捉えた細胞形態画像である。図２７は、細胞形態画像Ｇｂ１の一例を示す図である。
【００６９】
「蛍光画像」は、所定の蛍光染色試薬を用いて染色された組織切片に対し、顕微鏡画像取得装置１において所定波長の励起光を照射して蛍光発光を生じさせ、この蛍光を拡大結像および撮像することで得られる顕微鏡画像である。ここで、蛍光染色試薬としては、例えば、特定の生体物質と特異的に結合および／または反応する生体物質認識部位が結合した蛍光物質内包ナノ粒子を含んだ蛍光標識材料を有する染色試薬が採用される。蛍光物質内包ナノ粒子は、蛍光物質を内包したナノ粒子である。蛍光観察で現れる蛍光は、蛍光染色試薬の蛍光物質内包ナノ粒子（具体的には、蛍光物質）が励起されて発せられたものであり、組織切片における、生体物質認識部位に対応する特定の生体物質の発現を示すものである。特に、蛍光物質を内包した蛍光物質内包ナノ粒子（蛍光粒子ともいう）が採用されると、特定の生体物質の発現量が、蛍光粒子の輝度だけでなく粒子数としても算出可能となり、精度良く定量され得る。つまり、本実施形態では、例えば、蛍光画像は、特定の生体物質が蛍光染色試薬で染色された生体の組織切片が捉えられた画像であり、生体の組織切片に存在する特定の生体物質の分布状態に係る物質分布情報を有する画像である。図２８は、蛍光画像Ｇｄ１の一例を示す図である。
【００７０】
＜(２−２−１)蛍光画像の取得方法＞
ここで、蛍光画像の取得方法について、この蛍光画像の取得に際して用いられる蛍光染色試薬、および該蛍光染色試薬による組織切片の染色方法等も含めて説明する。
【００７１】
＜(２−２−１−１)蛍光染色試薬＞
１）蛍光物質．
蛍光染色試薬に用いられる蛍光物質として、例えば、蛍光有機色素および量子ドット（半導体粒子）等が採用され得る。この蛍光物質としては、例えば、２００〜７００ｎｍの範囲内の波長の紫外光から近赤外光によって励起されたときに、４００〜１１００ｎｍの範囲内の波長の可視光から近赤外光の発光を呈するものが採用され得る。
【００７２】
なお、組織およびエオジンは、例えば、３５０ｎｍの励起波長の光が照射されると、自家蛍光によって、約４００〜６００ｎｍにわたる（約４４０ｎｍにピークを有する）波長の蛍光を発する。また、組織およびエオジンは、例えば、４９０ｎｍの励起波長の光が照射されると、自家蛍光によって、約５００〜６５０ｎｍにわたる（約５４０ｎｍにピークを有する）波長の蛍光を発する。したがって、同じ波長の励起光を照射したときに組織およびエオジンの自家蛍光と波長が重複する蛍光を発するものが、蛍光染色試薬に用いられる蛍光物質として選択されれば、共通のカットフィルターが用いられて、同一視野において、それらの蛍光が観察され得る。この場合、蛍光粒子が発する蛍光は、高輝度であるため、組織等の自家蛍光に埋もれることなく識別され得る。組織等が発する自家蛍光の強度および蛍光物質内包ナノ粒子が発する蛍光の強度は、それらの蛍光波長の重なり具合が好ましいものとなるような励起光の波長や蛍光物質が選択されることによって、適切なバランスを有するものとなるように調整され得る。
【００７３】
蛍光有機色素として、例えば、フルオレセイン系色素分子、ローダミン系色素分子、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ（登録商標、インビトロジェン社製）系色素分子、ＢＯＤＩＰＹ（登録商標、インビトロジェン社製）系色素分子、カスケード系色素分子、クマリン系色素分子、エオジン系色素分子、ＮＢＤ系色素分子、ピレン系色素分子、Ｔｅｘａｓ  Ｒｅｄ（登録商標）系色素分子、シアニン系色素分子、ペリレン系色素分子、および／またはオキサジン系色素分子等が採用され得る。
【００７４】
具体的には、例えば、５−カルボキシ−フルオレセイン、６−カルボキシ−フルオレセイン、５，６−ジカルボキシ−フルオレセイン、６−カルボキシ−２’，４，４’，５’，７，７’−ヘキサクロロフルオレセイン、６−カルボキシ−２’，４，７，７’−テトラクロロフルオレセイン、６−カルボキシ−４’，５’−ジクロロ−２’，７’−ジメトキシフルオレセイン、ナフトフルオレセイン、５−カルボキシ−ローダミン、６−カルボキシ−ローダミン、５，６−ジカルボキシ−ローダミン、ローダミン  ６Ｇ、テトラメチルローダミン、Ｘ−ローダミン、及びＡｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ３５０，Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ４０５、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ４３０、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ４８８、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５００、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５１４、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５３２、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５４６、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５５５、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５６８、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ５９４、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ６１０、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ６３３、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ６３５、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ６４７、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ６６０、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ６８０、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ７００、Ａｌｅｘａ  Ｆｌｕｏｒ  ７５０、ＢＯＤＩＰＹ  ＦＬ，ＢＯＤＩＰＹ  ＴＭＲ、ＢＯＤＩＰＹ  ４９３／５０３、ＢＯＤＩＰＹ  ５３０／５５０、ＢＯＤＩＰＹ  ５５８／５６８、ＢＯＤＩＰＹ  ５６４／５７０、ＢＯＤＩＰＹ  ５７６／５８９、ＢＯＤＩＰＹ  ５８１／５９１、ＢＯＤＩＰＹ  ６３０／６５０、ＢＯＤＩＰＹ  ６５０／６６５（以上インビトロジェン社製）、メトキシクマリン、エオジン、ＮＢＤ、ピレン、Ｃｙ５、Ｃｙ５．５およびＣｙ７等のうちの１種の蛍光有機色素、または２種以上の蛍光有機色素が混合されたものが採用され得る。
【００７５】
また、量子ドットとして、例えば、II−VI族化合物を成分として含有する量子ドット（II−VI族量子ドットとも言う）、III−Ｖ族化合物を成分として含有する量子ドット（III−Ｖ族量子ドットとも言う）およびIV族元素を成分として含有する量子ドット（IV族量子ドットとも言う）のうち、１つの量子ドットまたは２以上の量子ドットが混合されたものが採用され得る。
【００７６】
具体的には、例えば、ＣｄＳｅ、ＣｄＳ、ＣｄＴｅ、ＺｎＳｅ、ＺｎＳ、ＺｎＴｅ、ＩｎＰ、ＩｎＮ、ＩｎＡｓ、ＩｎＧａＰ、ＧａＰ、ＧａＡｓ、ＳｉおよびＧｅのうちの１種の量子ドット、または２種以上の量子ドットが混合されたものが採用され得る。なお、上記量子ドットがコアとされ、その上にシェルが設けられた量子ドットが採用されても良い。なお、本明細書では、シェルを有する量子ドットは、コアがＣｄＳｅ、シェルがＺｎＳの場合、ＣｄＳｅ／ＺｎＳと表記される。そして、例えば、ＣｄＳｅ／ＺｎＳ、ＣｄＳ／ＺｎＳ、ＩｎＰ／ＺｎＳ、ＩｎＧａＰ／ＺｎＳ、Ｓｉ／ＳｉＯ２、Ｓｉ／ＺｎＳ、Ｇｅ／ＧｅＯ２およびＧｅ／ＺｎＳ等が採用され得る。
【００７７】
量子ドットについては、必要に応じて、有機ポリマー等によって表面処理が施されているものが用いられても良い。例えば、表面カルボキシル基を有するＣｄＳｅ／ＺｎＳ（インビトロジェン社製）、表面アミノ基を有するＣｄＳｅ／ＺｎＳ（インビトロジェン社製）等が挙げられる。
【００７８】
２）蛍光物質内包ナノ粒子．
蛍光物質内包ナノ粒子（蛍光粒子）では、蛍光物質がナノ粒子の内部に分散されており、蛍光物質とナノ粒子自体とが化学的に結合していても、結合していなくても良い。ナノ粒子を構成する素材としては、例えば、ポリスチレン、ポリ乳酸、シリカおよびメラミン等が採用され得る。このような蛍光物質内包ナノ粒子は、例えば、公知の方法に従って作製され得る。
【００７９】
具体的には、蛍光有機色素を内包したシリカナノ粒子は、例えば、ラングミュア  ８巻  ２９２１ページ（１９９２）に記載されているＦＩＴＣ内包シリカ粒子の合成方法を参考にして合成され得る。なお、ＦＩＴＣの代わりに所望の蛍光有機色素が用いられることで種々の蛍光有機色素を内包したシリカナノ粒子が合成され得る。また、蛍光有機色素を内包したポリスチレンナノ粒子は、米国特許４３２６００８（１９８２）に記載されている重合性官能基をもつ有機色素を用いた共重合法、または米国特許５３２６６９２（１９９２）に記載されているポリスチレンナノ粒子への蛍光有機色素の含浸法等を用いて作製され得る。
【００８０】
また、量子ドットを内包したシリカナノ粒子は、例えば、ニュー・ジャーナル・オブ・ケミストリー３３巻５６１ページ（２００９）に記載されているＣｄＴｅ内包シリカナノ粒子の合成方法を参考にして合成され得る。また、量子ドットを内包したポリマーナノ粒子は、例えば、ネイチャー・バイオテクノロジー１９巻６３１ページ（２００１）に記載されているポリスチレンナノ粒子への量子ドットの含浸法を用いて作製され得る。
【００８１】
蛍光物質内包ナノ粒子の平均粒径としては、例えば、抗原へのアクセスのし易さ、および蛍光粒子の信号がバックグラウンドノイズ（カメラのノイズおよび細胞の自家蛍光等）に埋もれないように、通常は３０〜８００ｎｍ程度であれば良い。また、蛍光物質内包ナノ粒子の粒径のばらつきを示す変動係数としては、例えば、通常は２０％以下であれば良い。なお、平均粒径については、例えば、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いた撮影で得られる多数の粒子の断面を捉えた画像から、１０００個の粒子の断面積が計測され、各計測値を円の面積としたときの円の直径が粒径とされ、その算術平均が平均粒径として算出され得る。変動係数は、測定された粒径分布から算出され得る値（１００×（粒径の標準偏差）／（平均粒径））である。
【００８２】
３）生体物質認識部位．
生体物質認識部位は、目的とする生体物質と特異的に結合および／または反応する部位である。目的とする生体物質としては、例えば、代表的にはタンパク質（ペプチド）および核酸（オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド）および抗体等が採用され得る。つまり、このような目的とする生体物質に結合する物質としては、上記タンパク質を抗原として認識する抗体、上記タンパク質に特異的に結合する他のタンパク質等、および上記核酸にハイブリタイズする塩基配列を有する核酸等が採用され得る。
【００８３】
具体的には、目的とする生体物質に結合する物質として、細胞表面に存在するタンパク質であるＨＥＲ２に特異的に結合する抗ＨＥＲ２抗体、細胞核に存在するエストロゲン受容体（ＥＲ）に特異的に結合する抗ＥＲ抗体および細胞骨格を形成するアクチンに特異的に結合する抗アクチン抗体等が採用され得る。それらの中でも抗ＨＥＲ２抗体および抗ＥＲ抗体が蛍光物質内包ナノ粒子に結合されたものは、乳癌の投薬選定に用いられ得る。
【００８４】
生体物質認識部位と蛍光物質内包ナノ粒子の結合の態様としては、例えば、共有結合、イオン結合、水素結合、配位結合、物理吸着および／または化学吸着等が採用され得る。共有結合等の結合力の強い結合であれば、結合が安定し得る。また、生体物質認識部位と蛍光物質内包ナノ粒子とが有機分子によって連結されても良い。この有機分子としては、例えば、生体物質との非特異的吸着を抑制するために、ポリエチレングリコール鎖、またはＴｈｅｒｍｏ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製ＳＭ（ＰＥＧ）１２が採用されても良い。
【００８５】
蛍光物質内包シリカナノ粒子に生体物質認識部位が結合される場合、蛍光物質が蛍光有機色素および量子ドットの何れであっても、同様の手順が適用され得る。例えば、当該結合には、無機物と有機物とを結合させるために広く用いられている化合物であるシランカップリング剤が採用され得る。このシランカップリング剤は、分子の一端に、加水分解でシラノール基を与えるアルコキシシリル基を有し、他端に、官能基（例えば、カルボキシル基、アミノ基、エポキシ基およびアルデヒド基等）を有する化合物であり、上記シラノール基の酸素原子を介して無機物と結合する。具体的には、このようなシランカップリング剤として、メルカプトプロピルトリエトキシシラン、グリシドキシプロピルトリエトキシシラン、アミノプロピルトリエトキシシラン、ポリエチレングリコール鎖を有するシランカップリング剤（例えば、Ｇｅｌｅｓｔ社製ＰＥＧ−ｓｉｌａｎｅ  ｎｏ．ＳＩＭ６４９２．７）等が採用される。シランカップリング剤が用いられる場合には、例えば、２種以上のシランカップリング剤が併用されても良い。
【００８６】
ここで、蛍光有機色素内包シリカナノ粒子とシランカップリング剤との反応手順としては、公知の手順が採用され得る。例えば、まず、得られた蛍光有機色素内包シリカナノ粒子を純水中に分散させ、アミノプロピルトリエトキシシランを添加し、室温で１２時間反応させる。反応終了後、遠心分離またはろ過によって表面がアミノプロピル基で修飾された蛍光有機色素内包シリカナノ粒子が取得され得る。続いて、アミノ基と抗体中のカルボキシル基とを反応させることで、アミド結合を介して抗体を蛍光有機色素内包シリカナノ粒子と結合させることが出来る。必要に応じて、ＥＤＣ（1-Ethyl-3-［3-Dimethylaminopropyl］carbodiimide Hydrochloride：Ｐｉｅｒｃｅ（登録商標）社製）のような縮合剤が用いられても良い。
【００８７】
また、必要に応じて、有機分子で修飾された蛍光有機色素内包シリカナノ粒子と直接結合し得る部位と、分子標的物質と結合し得る部位とを有するリンカー化合物が採用されても良い。具体例として、アミノ基と選択的に反応する部位とメルカプト基と選択的に反応する部位の両方を有するsulfo-SMCC（Sulfosuccinimidyl 4［N-maleimidomethyl］-cyclohexane-1-carboxylate：Ｐｉｅｒｃｅ（登録商標）社製）が用いられると、アミノプロピルトリエトキシシランで修飾された蛍光有機色素内包シリカナノ粒子のアミノ基と、抗体中のメルカプト基とが結合されることで、抗体結合した蛍光有機色素内包シリカナノ粒子が取得され得る。
【００８８】
蛍光物質内包ポリスチレンナノ粒子に生体物質認識部位を結合させる場合、蛍光物質が蛍光有機色素および量子ドットの何れであっても、同様の手順が適用され得る。すなわち、アミノ基等の官能基を有するポリスチレンナノ粒子に蛍光有機色素や量子ドットを含浸させることで、官能基を有する蛍光物質内包ポリスチレンナノ粒子が取得され得る。以降、ＥＤＣまたはsulfo-ＳＭＣＣが用いられることで、抗体結合した蛍光物質内包ポリスチレンナノ粒子が取得され得る。
【００８９】
蛍光物質内包メラミンナノ粒子に生体物質認識部位を結合させる場合、蛍光物質内包シリカナノ粒子に生体物質認識部位を結合させる場合と同様の手順が適用され得る。また、より反応性を向上させるため、メラミンナノ粒子と多官能性アミン化合物とを予め反応させて表面アミノ基数が増やされても良い。
【００９０】
特定抗原を認識する抗体としては、例えば、M.アクチン、M.S.アクチン、S.M.アクチン、ACTH、Alk-1、α1-アンチキモトリプシン、α1-アンチトリプシン、AFP、bcl-2、bcl-6、β-カテニン、BCA 225、CA19-9、CA125、カルシトニン、カルレチニン、CD1a、CD3、CD4、CD5、CD8、CD10、CD15、CD20、CD21、CD23、CD30、CD31、CD34、CD43、CD45、CD45R、CD56、CD57、CD61、CD68、CD79a、CD99、MIC2、CD138、クロモグラニン、c-KIT、c-MET、コラーゲン タイプIV、Cox-2、サイクリンD1、ケラチン、サイトケラチン（高分子量）、パンケラチン、パンケラチン、サイトケラチン5/6、サイトケラチン 7、サイトケラチン 8、サイトケラチン8/18、サイトケラチン 14、サイトケラチン 19、サイトケラチン 20、CMV、E-カドヘリン、EGFR、ER、EMA、EBV、第VIII因子関連抗原、ファッシン、FSH、ガレクチン-3、ガストリン、GFAP、グルカゴン、グリコフォリン A、グランザイムB、hCG、hGH、ヘリコバクターピロリ、HBc 抗原、HBs 抗原、ヘパトサイト特異抗原、HER2、HSV -I、HSV -II、HHV-8、IgA、IgG、IgM、IGF-1R、インヒビン、インスリン、カッパ L鎖、Ki67、ラムダ L鎖、LH、リゾチーム、マクロファージ、メランA、MLH-1、MSH-2、ミエロパーオキシダーゼ、ミオゲニン、ミオグロビン、ミオシン、ニューロフィラメント、NSE、p27 (Kip1)、p53、p53、P63、PAX 5、PLAP、ニューモシスティス カリニ、ポドプラニン（D2-40）、PGR、プロラクチン、PSA、前立腺酸性フォスファターゼ、Renal Cell Carcinoma、S100、ソマトスタチン、スペクトリン、シナプトフィジン、TAG-72、TdT、サイログロブリン、TSH、TTF-1、TRAcP、トリプターゼ、ビリン、ビメンチン、WT1、Zap-70等が挙げられる。
【００９１】
＜(２−２−１−２)組織切片の染色方法＞
ここで、組織切片の染色方法について述べる。ここでは、染色の対象物が、組織切片に係る組織標本である場合について述べるが、これに限られず、例えば、基板上に固定した細胞等の各種標本であっても良い。また、以下に説明する染色方法が適用可能な組織標本は、例えば、公知の方法によって作製され得る。例えば、組織標本としてパラフィン包埋切片が用いられる場合には、次のような、脱パラフィン処理、賦活化処理および染色処理が順に行われる処理手順に沿って染色が行われ得る。
【００９２】
１）脱パラフィン処理．
キシレンを入れた容器に組織標本が浸漬され、パラフィンが除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でキシレンが交換されても良い。
【００９３】
次に、エタノールを入れた容器に組織標本が浸漬され、キシレンが除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でエタノールが交換されても良い。
【００９４】
その次に、水を入れた容器に組織標本が浸漬され、エタノールが除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中で水が交換されても良い。
【００９５】
２）賦活化処理．
公知の方法に倣って、目的とする生体物質の賦活化処理が行われる。賦活化処理では、賦活液として、０．０１Ｍクエン酸緩衝液（ｐＨ６．０）、１ｍＭ  ＥＤＴＡ溶液（ｐＨ８．０）、５％尿素、０．１Ｍトリス塩酸緩衝液等が用いられ得る。このとき、加熱機器として、オートクレーブ、マイクロウェーブ、圧力鍋またはウォーターバス等が採用され得る。処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良い。具体的には、処理温度が５０〜１３０℃であり、処理時間が、５〜３０分である条件が採用され得る。
【００９６】
次に、ＰＢＳ（Phosphate Buffered Saline：リン酸緩衝生理食塩水）を入れた容器に、賦活化処理後の組織標本が浸漬され、洗浄が行われる。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でＰＢＳが交換されても良い。
【００９７】
３）染色処理．
生体物質認識部位が結合された蛍光物質内包ナノ粒子のＰＢＳ分散液を組織標本に載せ、目的とする生体物質と反応させる。蛍光物質内包ナノ粒子と結合されている生体物質認識部位が変えられることで、さまざまな生体物質に対応した染色が可能となる。数種類の生体物質認識部位が結合された蛍光物質内包ナノ粒子が採用される場合には、それぞれの蛍光物質内包ナノ粒子ＰＢＳ分散液が、予め混合されておいても良いし、別々に順次に組織標本に載せられても良い。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３０分以上で且つ２４時間以下であれば良い。ここで、蛍光物質内包ナノ粒子による染色が行われる前に、例えば、ＢＳＡ含有ＰＢＳ等、公知のブロッキング剤が組織標本に対して滴下されても良い。
【００９８】
次に、ＰＢＳを入れた容器に、染色後の組織標本が浸漬され、未反応の蛍光物質内包ナノ粒子が除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でＰＢＳが交換されても良い。
【００９９】
なお、例えば、細胞または組織自体が発する自家蛍光を利用してそれらの形態観察が行われる場合には、その他の染色液等が用いられる必要はないが、光学顕微鏡による組織観察において汎用されているＨＥ（ヘマトキシリン−エオジン）染色が併せて行われても良い。ここで、エオジンは、自家蛍光を発し得る。このため、蛍光標識材料による染色とともにＨＥ染色が行われる場合は、励起光が照射されると、組織等が発する自家蛍光とともに細胞質等を染色したエオジンが自家蛍光を発し得る。このような構成が採用されると、一つの視野を対象とした撮像によって、細胞または組織の形態に関する情報がより取得し易くなる。
【０１００】
染色処理の後に、染色後の組織標本にカバーガラスが載せられることで、組織標本が封入される。このとき、必要に応じて市販の封入剤が使用されても良い。
【０１０１】
＜(２−２−１−３)蛍光画像の取得＞
染色された組織切片としての組織標本に対して、顕微鏡画像取得装置１が用いられて、広視野の顕微鏡画像としての蛍光画像が取得される。このとき、顕微鏡画像取得装置１では、染色試薬に用いた蛍光物質の吸収極大波長および蛍光波長に対応した、励起光源および蛍光検出用光学フィルターが選択される。
【０１０２】
ここで、例えば、染色された組織標本に励起光が照射されることで、組織およびエオジンの自家蛍光に基づいて細胞形態情報が取得されるとともに、蛍光標識材料の蛍光に基づいて物質分布情報が取得されても良い。つまり、このとき取得される顕微鏡画像としての蛍光画像は、細胞形態情報および物質分布情報の双方の情報を含む画像（蛍光形態画像とも言う）である。つまり、蛍光形態画像は、細胞形態画像としての役割および通常の蛍光画像としての役割の双方を有する。
【０１０３】
この場合、蛍光形態画像が取得される際には、励起光は、組織および必要に応じて用いられるエオジンによって所望の波長の自家蛍光を発生させ、且つ蛍光標識材料中の蛍光物質によって所望の波長の蛍光を発生させるような適切な波長を有するものが採用され得る。エオジンは、蛍光物質であり、エオジンの蛍光は、細胞形態情報の視認性向上に寄与する。但し、エオジンによる励起光の吸収および蛍光の強度（蛍光強度とも発光強度とも言う）が大きくなるにつれて、蛍光標識材料からの蛍光の視認性が落ちてしまう。そこで、励起光の波長は、例えば、エオジン自体の過度の発光を抑制するとともに蛍光標識材料の視認性を向上させるために、エオジンおよび蛍光標識材料から発せられる光の光量の差が確保され、両者の区別が認識可能となり得る波長に設定され得る。
【０１０４】
例えば、励起光の波長が、エオジン自体が励起光を吸収しないか、または励起光を吸収し難いような波長に設定される態様が考えられる。このような条件では、顕微鏡画像取得装置１によって、細胞形態情報および物質分布情報が、同一視野で取得され得る。換言すれば、一枚の染色切片から得られる、組織の自家蛍光および蛍光標識材料が発する蛍光の両方が、同一の視野に含まれるようにしつつも、それらが区別して認識され、それぞれに基づいて細胞形態情報および物質分布情報が取得され得る。
【０１０５】
なお、必要に応じて、例えば、組織の自家蛍光または蛍光標識材料が発する蛍光の一方が十分に低減され得る適切なフィルターが用いられることで、細胞形態情報および物質分布情報のうち、細胞形態情報のみが取得され得る態様、および物質分布情報のみが取得され得る態様が採用されても良い。
【０１０６】
＜（２−３）画像処理装置＞
画像処理装置２は、顕微鏡画像取得装置１から送信された顕微鏡画像を受信して、該顕微鏡画像に画像処理を施す。該画像処理装置２は、情報処理装置において所定のプログラムが実行されることで実現される。本実施形態では、顕微鏡画像取得装置１から画像処理装置２に送信される顕微鏡画像が、細胞形態情報を有する細胞形態画像、および物質分布情報を有する蛍光画像である例を挙げて説明する。
【０１０７】
＜(２−３−１)情報処理装置の機能的な構成＞
図２９は、画像処理装置２の機能を実現する情報処理装置の機能的な構成を概略的に示すブロック図である。図２９で示されるように、情報処理装置は、例えば、制御部２１、入力部２２、表示部２３、通信Ｉ／Ｆ２４、記憶部２５等を備えている。そして、各部２１〜２５は、バス２６を介して相互にデータの送受信が可能に接続されている。
【０１０８】
制御部２１は、プロセッサーおよびメモリー等を備えた電気回路である。ここで、プロセッサーとしては、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）等が採用され得る。メモリーとしては、揮発性のメモリーであるＲＡＭ（Random Access Memory）等が採用され得る。プロセッサーおよびメモリーは、それぞれ１個ずつ設けられていても良いし、複数個ずつ設けられていても良いし、一方が１個設けられて他方が複数個設けられていても良い。すなわち、制御部２１は、１以上のプロセッサーおよび１以上のメモリーを備えた電気回路であれば良い。制御部２１は、記憶部２５に記憶されている画像処理用のプログラムＰ１（図３０）を実行することで、情報処理装置を画像処理装置２として機能させる。
【０１０９】
入力部２２は、画像処理装置２を用いるユーザーとしての作業者の動作に応じた信号を入力する。ここで、入力部２２は、例えば、ユーザーによる操作に応じた信号（操作信号とも言う）が入力される操作部であっても良いし、ユーザーによる発声に応じた信号（音声信号とも言う）が入力される音声入力部であっても良い。操作部には、文字入力キー、数字入力キーおよび各種機能キー等を含むキーボードと、マウスやタッチペン等のポインティングデバイスとが含まれ得る。操作部によれば、例えば、キーボードにおけるキーの押し下げに応じた操作信号と、ポインティングデバイスの操作に応じた操作信号とが、制御部２１に入力され得る。
【０１１０】
表示部２３は、制御部２１から入力される信号に従って、各種画像を表示させる。表示部２３には、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示デバイスが含まれる。ここで、表示部２３に、タッチパネル等が採用されれば、後述する細胞分布画像の修正が容易に実行可能となり得る。なお、表示部２３には、１つの表示デバイスが含まれる構成だけでなく、例えば、２以上の表示デバイスが含まれる構成が適用されても良い。
【０１１１】
通信Ｉ／Ｆ２４は、画像処理装置２の外部に位置する外部機器との間でデータの送受信を行なうためのインターフェースである。外部機器には、例えば、顕微鏡画像取得装置１が含まれる。このため、通信Ｉ／Ｆ２４は、例えば、顕微鏡画像取得装置１から細胞形態画像および蛍光画像等の顕微鏡画像を受信する受信部として機能する。なお、例えば、画像処理装置２が、ＬＡＮアダプターおよびルーター等を備え、ＬＡＮ等の通信ネットワークを介して外部機器と接続される構成が採用され得る。
【０１１２】
記憶部２５は、各種プログラムおよび各種データ等を記憶する。該記憶部２５は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）または不揮発性の半導体メモリー等で構成され得る。
【０１１３】
＜(２−３−２)画像処理装置の機能的な構成＞
図３０は、画像処理装置２の制御部２１で実現される機能的な構成を例示するブロック図である。図３０で示されるように、画像処理装置２は、制御部２１において実現される機能的な構成として、取得部２１１、生成部２１２、表示制御部２１３、指定部２１４、修正部２１５および算出部２１６を備える。
【０１１４】
取得部２１１は、顕微鏡画像としての細胞形態画像および蛍光画像を取得する。ここでは、取得部２１１によって、顕微鏡画像取得装置１から送信される細胞形態画像および蛍光画像が、通信Ｉ／Ｆ２４を介して取得される。
【０１１５】
また、取得部２１１では、所定の画像処理によって、輝点分布画像が取得される。輝点分布画像は、特定の生体物質が蛍光染色試薬で染色された生体の組織切片が捉えられた蛍光画像における特定波長に係る蛍光輝点の分布を示す画像である。所定の画像処理としては、例えば、蛍光画像から蛍光輝点の特定波長に応じた色成分が抽出されて、色成分が抽出された後の蛍光画像に濃さに係る閾値未満の部分が削除される閾値処理が施されて二値画像が生成される処理が採用され得る。ここで、例えば、蛍光粒子から発せられる光の波長が５５０ｎｍであれば、その波長成分を有する蛍光輝点のみが画像として抽出され得る。ここで生成される二値画像が、輝点分布画像に相当する。なお、所定の画像処理においては、例えば、閾値処理が行われる前に、細胞の自家蛍光および他の不要な信号成分等のノイズ成分が除去される処理が行われても良い。
【０１１６】
輝点分布画像では、例えば、蛍光画像について、特定波長に係る蛍光輝点が捉えられている領域の分布と、特定波長に係る蛍光輝点が捉えられていない残余の領域の分布とが区別可能な態様で示される。具体的には、例えば、蛍光輝点が捉えられていて、特定物質が存在しているものと推定される領域（蛍光輝点領域とも言う）に対応する部分が第１の色または第１のハッチングが付された表示要素（輝点表示要素とも言う）で示され、それ以外の残余の部分が背景として輝点表示要素とは異なる第２の色または第２のハッチングが付されて描かれる。ここで、第１の色として、例えば、赤色等が採用され、第２の色として、例えば、白色または黒色等が採用され得る。なお、ここでは、顕微鏡画像取得装置１から蛍光画像が得られたが、これに限られず、例えば、画像処理装置２では、他の外部の装置または記憶媒体から輝点分布画像が得られても良い。
【０１１７】
生成部２１２は、細胞形態画像に１種類以上の画像処理を施すことで、細胞分布画像を生成する。該細胞分布画像では、細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている。生成部２１２では、例えば、相互に異なる２以上の条件に従って、細胞形態画像に１種類以上の画像処理のうちの少なくとも１種類の画像処理が施されることで、２以上の細胞分布画像が生成される。２以上の細胞分布画像における各細胞分布画像では、細胞形態画像における推定領域の分布が少なくとも１つの細胞表示要素で示されている。
【０１１８】
ここで、２以上の条件には、２種類以上の画像処理のうちの何番目までの画像処理を施すのかを規定する条件、および／または１種類の画像処理における異なる処理条件等が含まれ得る。このため、生成部２１２で生成される細胞分布画像には、生成部２１２における１種類以上の画像処理の途中の画像処理まで施された処理結果としての細胞分布画像（中間細胞分布画像とも言う）および最終の画像処理まで施された処理結果としての細胞分布画像（最終細胞分布画像とも言う）が含まれ得る。
【０１１９】
なお、細胞分布画像では、例えば、細胞形態画像について、特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布と、特定部位が捉えられていないものと推定される残余の領域の分布とが区別可能な態様で示される。具体的には、例えば、推定領域に対応する部分が第３の色または第３のハッチングが付された細胞表示要素で示され、それ以外の残余の部分が背景として細胞表示要素とは異なる第４の色または第４のハッチングが付されて描かれる。ここで、第３の色として、例えば、青色または灰色等が採用され、第４の色として、例えば、白色または黒色等が採用され得る。
【０１２０】
具体的には、例えば、図２２で示される細胞形態画像Ｇ２に複数の画像処理が順次に施されることで、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ２ａ〜Ｇ２ｃ（図２３から図２５）が生成され、該第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ２ａ〜Ｇ２ｃが、表示部２３に表示され得る。この場合には、第１および第２段階の細胞分布画像Ｇ２ａ，Ｇ２ｂが中間細胞分布画像であり、第３段階の細胞分布画像Ｇ２ｃが最終細胞分布画像である。
【０１２１】
表示制御部２１３は、各種画像を表示部２３に表示させる。ここでは、例えば、表示制御部２１３から各種画像に係るデータが表示部２３に出力されることで、各種画像が表示部２３に表示され得る。ここで、各種画像には、例えば、取得部２１１で取得される細胞形態画像および生成部２１２で生成される細胞分布画像等が含まれ得る。具体的には、表示制御部２１３は、生成部２１２によって相互に異なる２以上の条件に従って細胞形態画像に１種類以上の画像処理のうちの少なくとも１種類の画像処理が施されることでそれぞれ生成される２以上の細胞分布画像を表示部２３に表示させる。該２以上の細胞分布画像は、例えば、ユーザーが適宜選択可能な複数の選択肢の態様で表示される。
【０１２２】
指定部２１４は、ユーザーの動作に応じて、表示部２３に表示されている複数の選択肢としての２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像を指定する。例えば、ユーザーによって入力部２２を介して入力された信号に応じて、指定部２１４によって、２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像が指定される。これにより、誤検出の修正が行われる対象としての１つの細胞分布画像が指定され得る。
【０１２３】
修正部２１５は、ユーザーの動作に応じて、指定部２１４で指定された１つの細胞分布画像の少なくとも一部を修正する。これにより、細胞分布画像の誤検出が修正されて、細胞分布画像の生成が完了し得る。
【０１２４】
算出部２１６は、修正部２１５で生成された細胞分布画像と、取得部２１１で取得された輝点分布画像とに基づいて、細胞形態画像で捉えられている特定部位における特定の生体物質の存在状態に係る解析値を算出する。ここで算出される解析値としては、例えば、単位領域当たりの蛍光輝点の数（輝点数とも言う）等と言った統計的な値（すなわち統計値）が採用され得る。単位領域としては、例えば、細胞領域の単位面積、および１つの細胞領域が採用され得る。この場合、例えば、単位面積当たりの輝点数、および１つの細胞領域当たりの輝点数等が解析値として算出され得る。ここでは、例えば、同一視野についての細胞分布画像と輝点分布画像とが重畳されることで、細胞領域と蛍光輝点との関係が認識され得る。なお、細胞領域は、例えば、特定部位としての細胞核であっても良いし、細胞核を基準とした所定の範囲の領域として設定され得る。
【０１２５】
＜(２−３−３)画像処理装置の動作フロー＞
図３１および図３２は、画像処理装置２の動作フローを例示する流れ図である。ここでは、顕微鏡画像としての細胞形態画像および蛍光画像が、画像処理装置２に入力される例が示されている。図３１で示されるように、画像処理装置２では、例えば、ステップＳ１〜Ｓ７の処理が時間順次に行われる。
【０１２６】
ステップＳ１では、取得部２１１によって、顕微鏡画像が取得される。顕微鏡画像には、細胞形態画像および蛍光画像が含まれる。例えば、顕微鏡画像取得装置１によって取得された顕微鏡画像が、通信Ｉ／Ｆ２４を介して制御部２１に入力されることで、取得部２１１によって取得される。図３３は、ここで得られる細胞形態画像Ｇ３の一例を示す図である。
【０１２７】
ステップＳ２では、取得部２１１によって、ステップＳ１で取得された蛍光画像における特定波長に係る蛍光輝点の分布を示す輝点分布画像が取得される。図３４は、ここで取得される輝点分布画像Ｇ３ｄの一例を模式的に示す図である。
【０１２８】
ステップＳ３では、生成部２１２によって、細胞形態画像における推定領域が検出されることで、細胞分布画像が生成される。ここでは、生成部２１２によって、相互に異なる２以上の条件に従って、細胞形態画像に少なくとも１種類の画像処理が施されることで、２以上の細胞分布画像がそれぞれ生成される。２以上の細胞分布画像では、細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の分布が少なくとも１つの細胞表示要素で示されている。
【０１２９】
本実施形態では、生成部２１２において細胞分布画像を生成するために細胞形態画像に施される１種類以上の画像処理が、複数種類の画像処理を含んでおり、生成部２１２によって、細胞形態画像に複数種類の画像処理が時間順次に施される。なお、２以上の条件については、２種類以上の画像処理のうちの何番目までの画像処理を施すのかを規定する条件である一例が示されている。このため、生成部２１２によって生成される２以上の細胞分布画像には、例えば、２種類以上の画像処理のうちの２以上の各段階までの画像処理が施されることでそれぞれ生成される細胞分布画像が含まれる。すなわち、生成部２１２によって、細胞形態画像に複数種類の画像処理が時間順次に施される際に、複数種類の画像処理のうちの２種類以上の画像処理のそれぞれまでが細胞形態画像に施されることで２以上の細胞分布画像が生成される。
【０１３０】
そして、このステップＳ３では、具体的には、図３２で示される動作フローに沿った処理が実行される。
【０１３１】
図３２のステップＳ３１では、ステップＳ１で取得された細胞形態画像に対して前処理が施される。前処理には、例えば、ローパスフィルター、ガウシアンフィルターおよびメディアンフィルター等の各種フィルター等を用いたノイズを除去する処理等が含まれる。
【０１３２】
ステップＳ３２では、ステップＳ３１で前処理が施された細胞形態画像に対して推定領域を検出する領域検出処理が施される。領域検出処理では、例えば、第１領域検出処理（ステップＳ３２１）と第２領域検出処理（ステップＳ３２２）とが順に行われる。
【０１３３】
第１領域検出処理では、細胞形態画像において比較的明瞭な態様で特定部位が捉えられているものと推定される推定領域（第１推定領域とも言う）が検出される。これにより、第１推定領域の分布が１以上の細胞表示要素で示されている第１段階の細胞分布画像が取得され得る。ここでは、例えば、二値化およびクラスタリング等によって、細胞形態画像において推定領域が検出され得る。二値化には、例えば、判別分析法およびＰタイル法等を用いた二値化が含まれ得る。クラスタリングには、例えば、ｋ平均法およびＥＭアルゴリズム等を用いたクラスタリングが含まれ得る。また、第１領域検出処理では、例えば、多数種の画像の特徴量を用いた機械学習で得た学習内容によって、細胞形態画像から推定領域が検出されても良い。さらに、第１領域検出処理では、例えば、一旦検出された推定領域のうち、外観上の基準を満たす推定領域が第１推定領域として検出され、残余の推定領域が除外されても良い。外観上の基準には、例えば、大きさおよび円形度等が含まれ得る。
【０１３４】
図３５は、図３３で示されるような細胞形態画像Ｇ３から第１推定領域が検出されることで取得される第１段階の細胞分布画像Ｇ３ａを例示する図である。図３５で示される第１段階の細胞分布画像Ｇ３ａは、細胞形態画像Ｇ３上に第１推定領域を示す細胞表示要素Ｄ１ａが重畳された態様を有している。ここで、細胞表示要素Ｄ１ａは、例えば、細胞形態画像Ｇ３で捉えられた種々の部位と区別可能な特定の要素で示される。図３５では、特定の要素は、濃い灰色で描かれた要素である。
【０１３５】
第２領域検出処理では、細胞形態画像において比較的明瞭でない態様で特定部位が捉えられているものと推定される推定領域（第２推定領域とも言う）が検出される。これにより、第１および第２推定領域の分布が２以上の細胞表示要素で示されている第２段階の細胞分布画像が取得され得る。ここでは、例えば、第１領域検出処理とは条件が異なる二値化、およびエッジ抽出による閉領域の認識等によって推定領域が抽出され得る。さらに、第２領域検出処理においても、例えば、一旦検出された推定領域のうち、外観上の基準を満たす推定領域が第２推定領域として検出され、残余の推定領域が除外されても良い。外観上の基準には、例えば、大きさ、濃淡、色彩および円形度等が含まれ得る。色彩としては、例えば、細胞形態画像のうちの第２領域検出処理において一旦検出された推定領域における色彩が採用され得る。
【０１３６】
図３６は、図３５で示されるような第１段階の細胞分布画像Ｇ３ａから第２推定領域が検出されることで取得される第２段階の細胞分布画像Ｇ３ｂを例示する図である。図３６で示される第２段階の細胞分布画像Ｇ３ｂは、細胞形態画像Ｇ３上に第１推定領域および第２推定領域を示す細胞表示要素Ｄ１ｂが重畳された態様を有している。ここで、細胞表示要素Ｄ１ｂは、細胞表示要素Ｄ１ａと同様に、例えば、細胞形態画像Ｇ３で捉えられた種々の部位と区別可能な特定の要素で示される。図３６では、図３５と同様に、特定の要素は、濃い灰色で描かれた要素である。
【０１３７】
ステップＳ３３では、ステップＳ３２の領域検出処理によって取得された検出結果が分類される。ここでは、ステップＳ３２で検出された推定領域が、適正状態、過剰分割状態および未分割状態の何れの状態で検出された推定領域であるのか分類される。
【０１３８】
具体的には、例えば、各推定領域が、推定領域を示す細胞表示要素の大きさ、形状および密集度等に基づいて、適正状態、過剰分割状態および未分割状態の何れの状態で検出された推定領域であるのか分類され得る。
【０１３９】
より具体的には、例えば、ステップＳ３２で検出された推定領域の大きさおよび形状それぞれを示す数値が、全て予め設定された許容範囲に含まれていれば、該推定領域が、適正状態で検出された推定領域であるものとして分類され得る。ここで、推定領域の大きさを示す数値としては、例えば、面積等が挙げられ、推定領域の形状を示す数値としては、例えば、円形度および面積凸包比等が挙げられる。面積は、例えば、推定領域を構成する画素の数等によって算出され得る。円形度Ｄｃは、例えば、面積Ｓと周囲の長さＬとが用いられた、Ｄｃ＝４π×Ｓ／Ｌ２の式によって算出され得る。面積凸包比は、例えば、一塊の推定領域の面積が、該一塊の推定領域の面積と該一塊の推定領域が有する全ての凹部の面積との和で除されることで算出され得る。また、ここで、面積の許容範囲は、例えば、特定部位としての細胞核の一般的な大きさに従って予め適宜設定され得る。円形度の許容範囲は、例えば、所定値以上の値域に予め設定され得る。面積凸包比の許容範囲は、例えば、所定の閾値以上の値域に予め設定され得る。
【０１４０】
また、例えば、ステップＳ３２で検出された推定領域の大きさおよび密集度をそれぞれ示す数値が、全て予め設定された値域（基準値域とも言う）に含まれていれば、該推定領域が、過剰分割状態で検出された推定領域であるものとして分類され得る。ここで、推定領域の大きさを示す数値としては、例えば、面積等が挙げられ、推定領域の密集度を示す数値としては、例えば、単位面積当たりの推定領域の個数等が挙げられる。また、ここで、面積の基準値域は、例えば、適正状態で検出された推定領域に係る許容範囲未満の値域に予め設定され得る。単位面積は、例えば、特定部位としての細胞核の一般的な大きさに対応する面積等に予め設定され得る。この場合、単位面積当たりの推定領域の個数に係る基準値域は、例えば、２以上の個数を示す値域に予め設定され得る。
【０１４１】
また、例えば、ステップＳ３２で検出された推定領域の大きさおよび形状をそれぞれ示す数値が、全て予め設定された値域（基準値域）に含まれていれば、該推定領域が、未分割状態で検出された推定領域であるものと判定され得る。ここで、推定領域の大きさを示す数値としては、例えば、面積等が挙げられ、推定領域の形状を示す数値としては、例えば、円形度および面積凸包比等が挙げられる。また、ここで、面積の基準値域は、例えば、適正状態で検出された推定領域に係る許容範囲を超える値域に予め設定され得る。円形度の基準値域は、例えば、所定値未満の値域に予め設定され得る。面積凸包比の基準値域は、例えば、所定の閾値未満の値域に予め設定され得る。なお、面積凸包比が基準値域に含まれているか否かの代わりに、例えば、凹部の有無が指標として採用されも良い。
【０１４２】
そして、ステップＳ３３では、例えば、過剰分割状態で検出された複数の細胞表示要素については、１つの推定領域を示す一群の細胞表示要素（細胞表示要素群）として認識され得る。また、ここで、適正状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素の数と、過剰分割状態で検出された推定領域を示す細胞表示要素群の数と、未分割状態で検出された推定領域を示す細胞領域の数との総和（総数）がＭ個（Ｍは自然数）であるものとする。このとき、適正状態および未分割状態に係る細胞表示要素、ならびに過剰分割状態に係る細胞表示要素群に対して、例えば、１〜Ｍの番号が識別情報として付される。
【０１４３】
ステップＳ３４では、判定対象が何番目の推定領域に係る細胞表示要素または細胞表示要素群であるのかを示す自然数ｍが１に設定される。
【０１４４】
ステップＳ３５では、ステップＳ３２で検出された推定領域に係る細胞表示要素のうちのｍ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が判定対象として指定される。
【０１４５】
ステップＳ３６では、ステップＳ３５で判定対象として指定されたｍ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が、ステップＳ３３において適正状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示す細胞表示要素であるのか否かが判定される。ここで、ｍ番目の細胞表示要素が適正状態で検出された推定領域を示すものであれば、ステップＳ４０に進み、ｍ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が適正状態で検出された推定領域でなければ、ステップＳ３７に進む。
【０１４６】
ステップＳ３７では、ステップＳ３５で判定対象として指定されたｍ番目の細胞表示要素または細胞表示要素群が、ステップＳ３３において過剰分割状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示す細胞表示要素群であるのか否かが判定される。ここで、ｍ番目の細胞表示要素群が過剰分割状態で検出された推定領域を示すものであれば、ステップＳ３８に進み、ｍ番目の細胞表示要素が過剰分割状態で検出された推定領域を示すものでなければ、ステップＳ３９に進む。なお、ここでは、例えば、ｍ番目の判定対象が細胞表示要素群であれば、ステップＳ３８に進み、ｍ番目の判定対象が細胞表示要素であれば、ステップＳ３９に進むようにしても良い。
【０１４７】
ステップＳ３８では、ステップＳ３７において過剰分割状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示す細胞表示要素群であるものと判定されたｍ番目の細胞表示要素群が統合される統合処理が施される。統合処理では、例えば、図１４で示されたように、図１４の左方の細胞表示要素群が統合されて、図１４の右方の細胞表示要素が形成され得る。統合処理としては、例えば、次の処理Ａ１〜Ａ５が順に行われる一連の処理等が採用され得る。
【０１４８】
［処理Ａ１］細胞形態画像のうち、判定対象としての細胞表示要素群に対応する過剰分割状態で検出された推定領域を包含する領域について、エッジを抽出するエッジ抽出処理が施される。なお、該エッジ抽出処理は、例えば、Sobelフィルター、Cannyフィルターおよび微分画像等を用いた処理によって実現され得る。
【０１４９】
［処理Ａ２］処理Ａ１のエッジ抽出処理で抽出された曲線状のエッジの曲率から、エッジが成す円弧の中心点の推定点（推定中心点とも言う）が求められる。
【０１５０】
［処理Ａ３］処理Ａ１のエッジ抽出処理で抽出されたエッジのうち、次の３条件（条件Ａ３ａ〜Ａ３ｃ）を満たすエッジが、特定部位としての細胞核の輪郭を捉えたものとして認識される。
【０１５１】
・条件Ａ３ａ）エッジが成す円弧が、処理Ａ２で求められた推定中心点とは逆方向に凸の形状を有している。
【０１５２】
・条件Ａ３ｂ）エッジ上を一方向に移動する点と処理Ａ２で求められた推定中心点とを結ぶ線分と、エッジ上の基準点と推定中心点とを結ぶ線（基準線とも言う）とが成す角度が連続的に変化している。
【０１５３】
・条件Ａ３ｃ）エッジが成す円弧の曲率が略同一である。
【０１５４】
［処理Ａ４］処理Ａ３で認識された細胞核の輪郭を捉えたエッジによって形成される閉領域が一塊の推定領域を示すものとして決定される。
【０１５５】
［処理Ａ５］判定対象としての細胞表示要素群が、処理Ａ４で決定された一塊の推定領域を示す一塊の細胞表示要素に置換される。これにより、判定対象としての細胞表示要素群が、実質的に統合されることになる。
【０１５６】
なお、上記処理Ａ１において、閉領域を形成する１本の連続した曲線状のエッジが抽出されず、２本以上の曲線状のエッジの形態で細胞形態画像からエッジが抽出される場合がある。この場合には、例えば、処理Ａ２において、２本以上の曲線状のエッジについて、概ね共通する推定中心点が求められる。次に、例えば、処理Ａ３において、該２本以上の曲線状のエッジが、上記条件Ａ３ａ〜Ａ３ｃを満たす１つの略円状の仮想的な曲線の一部を構成するものであれば、細胞核の輪郭を捉えたものとして認識される。このとき、例えば、処理Ａ４において、２本以上の曲線状のエッジが、推定中心点を中心とした２本以上の略円弧状の曲線（接続曲線とも言う）によって１つの略円状の曲線を形成するように接続される。これにより、該１つの略円状の曲線によって形成される閉領域が一塊の推定領域を示すものとして決定され得る。
【０１５７】
ステップＳ３９では、ステップＳ３７において未分割状態で検出された推定領域に分類された推定領域を示す細胞表示要素であるものと判定されたｍ番目の細胞表示要素が分割される分割処理が施される。分割処理では、例えば、図１５で示されたように、図１５の左方の細胞表示要素が分割されて、図１５の右方の複数の細胞表示要素が形成され得る。分割処理としては、例えば、次の処理Ｂ１〜Ｂ４が順に行われる一連の処理等が採用され得る。
【０１５８】
［処理Ｂ１］細胞形態画像のうち、判定対象としての細胞表示要素に対応する未分割状態で検出された推定領域を包含する領域について、エッジ抽出処理が施される。該エッジ抽出処理は、処理Ａ１と同様に、例えば、Sobelフィルター、Cannyフィルターおよび微分画像等を用いた処理によって実現され得る。
【０１５９】
［処理Ｂ２］処理Ｂ１のエッジ抽出処理で抽出された曲線状のエッジの曲率から、エッジが成す円弧の中心点の推定点（推定中心点とも言う）が求められる。ここでは、処理Ａ１において抽出された２本以上のエッジそれぞれについて、推定中心点が求められる。
【０１６０】
［処理Ｂ３］処理Ｂ２で２本以上のエッジに係る２以上の推定中心点が求められ、２本の円弧状のエッジが、それぞれの推定中心点とは逆方向において相互に対向していれば、異なる推定領域の輪郭に対応するエッジであるものと認識される。
【０１６１】
［処理Ｂ４］処理Ｂ３で認識された異なる推定領域の輪郭に対応する２つの円弧状のエッジの間において、判定対象としてのｍ番目の細胞表示要素が分割される。なお、分割処理としては、例えば、公知のWatershed法等によって判定対象としてのｍ番目の細胞表示要素に対して境界線が引かれて、該細胞表示要素が分割される処理が採用され得る。
【０１６２】
ステップＳ４０では、自然数ｍが自然数Ｍに到達しているか否かが判定される。ここでは、自然数ｍが自然数Ｍに到達していなければ、ステップＳ４１に進み、自然数ｍが自然数Ｍに到達していれば、ステップＳ４２に進む。
【０１６３】
ステップＳ４１では、自然数ｍが１増加されて、ステップＳ３５に進む。このため、自然数ｍが自然数Ｍに到達するまで、ステップＳ３５〜Ｓ４１の処理が適宜繰り返される。
【０１６４】
ステップＳ４２では、適正状態に係る細胞表示要素と、統合後の細胞表示要素と、分割後の複数の細胞表示要素とが合成されることで、推定領域の分布が複数の細胞表示要素で示されている１つの第３段階の細胞分布画像が取得される。
【０１６５】
図３７は、図３６で示されるような第２段階の細胞分布画像Ｇ３ｂについて統合処理および／または分割処理が行われた上で複数の推定領域を示す複数の細胞表示要素が合成されることで取得される第３段階の細胞分布画像Ｇ３ｃを例示する図である。図３７で示される第３段階の細胞分布画像Ｇ３ｃは、細胞形態画像Ｇ３上に第１推定領域および第２推定領域を示し且つ分割処理および統合処理等が施された後の細胞表示要素Ｄ１ｃが重畳された態様を有している。ここで、細胞表示要素Ｄ１ｃは、細胞表示要素Ｄ１ａ，Ｄ１ｂと同様に、例えば、細胞形態画像Ｇ３で捉えられた種々の部位と区別可能な特定の要素で示される。図３７では、図３５および図３６と同様に、特定の要素は、濃い灰色で描かれた要素である。
【０１６６】
つまり、第１領域検出処理（ステップＳ３２１）、第２領域検出処理（ステップＳ３２２）、統合処理（ステップＳ３８）、分割処理（ステップＳ３９）および合成処理（ステップＳ４２）等を含む一連の処理が実行される。このとき、例えば、細胞形態画像Ｇ３から１つの細胞分布画像としての第３段階の細胞分布画像Ｇ３ｃが取得される。これにより、ステップＳ３における細胞分布画像の生成が完了する。
【０１６７】
図３１のステップＳ４では、表示制御部２１３によって、ステップＳ３において生成された２以上の細胞分布画像が表示部２３に表示される。このとき、ステップＳ３において複数種類の画像処理のうちの２種類以上の画像処理のそれぞれまでが細胞形態画像に施されることで生成される２以上の細胞分布画像が表示制御部２１３によって表示部２３に表示される。例えば、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃ（図３５から図３７）が選択肢として並べられた状態で提示される態様が考えられる。さらに、例えば、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃのもととなった細胞形態画像Ｇ３（図３３）が表示されることで、ユーザーは、細胞形態画像Ｇ３と第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃとを見比べることが出来る。
【０１６８】
図３８は、細胞形態画像Ｇ３および第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃが並べて表示されている画面（画像指定画面とも言う）Ｇｓ１を例示する図である。画像指定画面Ｇｓ１では、例えば、ユーザーの動作に応じて、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃのうちの所望の１つの細胞分布画像が指定され得る。なお、図３８では、１つの選択肢としての第２段階の細胞分布画像Ｇ３ｂが指定されて、該第２段階の細胞分布画像Ｇ３ｂが太線の枠で囲まれている状態が示されている。なお、この状態で、確定ボタンＢ１が押下されると、細胞分布画像の指定が確定される。一方、クリアボタンＢ２が押下されると、細胞分布画像の指定が最初からやり直される。
【０１６９】
ステップＳ５では、指定部２１４によって、ユーザーの動作に応じて、表示部２３に表示されている２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像が指定される。このとき、例えば、表示部２３に表示されている第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃのうちの１つの細胞分布画像が指定される態様が考えられる。このとき、例えば、選択肢としての第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃとともに細胞形態画像Ｇ３が表示されれば、ユーザーは、細胞形態画像Ｇ３と第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃとを見比べて、１つの細胞分布画像を指定することが出来る。これにより、ユーザーにとって修正し易い細胞分布画像がユーザーによって選択的に指定され得る。
【０１７０】
ステップＳ６では、修正部２１５によって、ユーザーの動作に応じて、ステップＳ５において指定された１つの細胞分布画像の少なくとも一部が修正される。これにより、細胞分布画像の生成が完了し得る。
【０１７１】
ステップＳ７では、算出部２１６によって、ステップＳ６で生成された細胞分布画像と、ステップＳ２で取得された輝点分布画像とに基づいて、診断支援情報が生成される。診断支援情報としては、例えば、細胞形態画像で捉えられている特定部位における特定の生体物質の存在状態に係る解析値等が挙げられる。解析値には、例えば、細胞の特定部位の単位面積当たりの蛍光輝点の数、および１つの細胞領域当たりの蛍光輝点の数等と言った各種統計値が含まれ得る。
【０１７２】
＜(２−４)まとめ＞
以上のように、一実施形態に係る画像処理装置２によれば、細胞の形態を捉えた細胞形態画像に対する異なる条件の画像処理によって、細胞の特定部位が捉えられているものと推定される領域の分布がそれぞれ示される２以上の細胞分布画像が生成されて、表示される。そして、２以上の細胞分布画像のうち、修正を加える対象として細胞分布画像がユーザーによって指定される。これにより、修正を容易に加えることが可能な細胞分布画像をユーザーが選択的に指定することが可能である。その結果、細胞の形態を捉えた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられた領域の分布が示された細胞分布画像が効率良く得られる。
【０１７３】
そして、例えば、画像処理に係る異なる条件が、２種類以上の画像処理の何番目の画像処理まで施すのかを規定するものであれば、段階的に施される２種類以上の画像処理における途中段階から最終段階までの複数段階で得られる複数の細胞分布画像が表示され得る。これにより、細胞の形態を捉えた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される領域の分布が相互に異なる態様で示された複数の細胞分布画像が容易に取得され得る。その結果、細胞分布画像が容易且つ効率良く取得され得る。
【０１７４】
＜(３)変形例＞
なお、本発明は、上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更、改良等を加えることが可能である。
【０１７５】
＜(３−１)第１変形例＞
上記一実施形態では、ユーザーによって、２以上の細胞分布画像のうちの１つの細胞分布画像が指定され、該１つの細胞分布画像の少なくとも一部が修正されることで、１つの細胞分布画像の生成が完了されたが、これに限られない。
【０１７６】
例えば、細胞の歪み度合いおよび細胞核の密集度が、器官の種類、癌の種類および悪性度、ならびに組織切片の採取方法に応じて種々相違し得る。このため、１つの細胞形態画像が、領域毎に異なる特徴を有するケースが発生し得る。
【０１７７】
このようなケースを想定して、例えば、領域毎に異なる細胞分布画像がベースとされて、それらの細胞分布画像の少なくとも一部が修正されることで、１つの細胞分布画像の生成が完了され得るような構成が採用されても良い。このような構成が採用されれば、細胞形態画像が領域毎に異なる特徴を有していても、ユーザーが領域毎に修正を加えるのに適した細胞分布画像を指定することが出来る。その結果、細胞分布画像が効率良く生成され得る。以下、本変形例に係る構成および動作の具体例を挙げて説明する。
【０１７８】
図３９は、画像処理装置２の制御部２１において記憶部２５に格納されたプログラムＰ１Ａが読み込まれて実行されることで実現される第１変形例に係る機能的な構成を例示するブロック図である。図３９で示されるように、画像処理装置２は、制御部２１において実現される機能的な構成として、取得部２１１、生成部２１２、表示制御部２１３、指定部２１４Ａ、修正部２１５Ａおよび算出部２１６に加えて、合成部２１７Ａをさらに備える。
【０１７９】
指定部２１４Ａは、ユーザーの動作に応じて、細胞形態画像の全領域または該全領域に対応する画像領域のうちの第１画像領域および第２画像領域について、第１画像領域と第１細胞分布画像との組合せ（第１組合せとも言う）、および第２画像領域と第２細胞分布画像との組合せ（第２組合せとも言う）を指定する。第１細胞分布画像および第２細胞分布画像は、表示部２３に表示されている２以上の細胞分布画像を構成する画像である。
【０１８０】
ここで、第１画像領域および第２画像領域については、例えば、ユーザーの動作に応じて任意に指定されても良いし、予め設定されていても良い。
【０１８１】
ユーザーの動作に応じて任意に第１画像領域および第２画像領域が指定される態様としては、例えば、ユーザーの動作に応じて、細胞形態画像に対して任意に区分けする印が描かれる態様等が挙げられる。印としては、例えば、直線および曲線の少なくとも一方からなる線、ならびに領域の外縁を規定する線および半透明な図形等が挙げられる。また、例えば、細胞形態画像が多数の小領域に予め区分けされていて、ユーザーの動作に応じて、それぞれ複数の小領域からなる第１画像領域および第２画像領域が指定されても良い。
【０１８２】
また、第１組合せおよび第２組合せが指定される態様については、例えば、次の態様［Ｃ１］〜［Ｃ４］が考えられる。
【０１８３】
［Ｃ１］第１および第２画像領域に対して、それぞれ１つの細胞分布画像が指定される態様。この態様では、例えば、第１および第２画像領域は、ユーザーの動作に応じて指定されても良いし、予め設定されていても良い。
【０１８４】
［Ｃ２］第１画像領域と第１細胞分布画像との第１組合せが指定された後に、第２画像領域と第２細胞分布画像との第２組合せが指定される態様。
【０１８５】
［Ｃ３］第１細胞分布画像および第２細胞分布画像が指定された後に、第１画像領域および第２画像領域が指定される態様。
【０１８６】
［Ｃ４］第１細胞分布画像が指定され、該第１細胞分布画像の一部の画像領域が第２画像領域として指定されることで、該第２画像領域以外の残余の少なくとも一部の領域が第１画像領域として指定される態様。この態様では、例えば、第１細胞分布画像のうちの第２画像領域以外の残余の全ての領域が第１領域とされ得る。また、例えば、第１および第２画像領域を含む３以上の画像領域が設定される場合には、第１細胞分布画像に対して、３以上の画像領域のうちの第１画像領域以外の２以上の画像領域が指定されることで、該２以上の画像領域以外の残余の領域が第１画像領域として指定され得る。なお、第２細胞分布画像の指定については、例えば、第２画像領域の指定前および指定後の何れのタイミングで行われても良い。
【０１８７】
なお、本実施形態では、第１画像領域および第２画像領域と言った２つの画像領域を指定する一態様を挙げて説明するが、これに限られず、例えば、第１画像領域および第２画像領域を含む３以上の画像領域が指定される構成が採用されても良い。この場合には、例えば、画像領域毎に、画像領域と細胞分布画像との組合せが指定されれば良い。このような指定の態様には、例えば、２以上の画像領域からなる画像領域群と細胞分布画像との組合せが指定される態様も含まれる。
【０１８８】
修正部２１５Ａは、ユーザーの動作に応じて、第１細胞分布画像のうちの第１画像領域に対応する部分、および第２細胞分布画像のうちの第２画像領域に対応する部分を修正する。これにより、効率良く画像が修正され得る。
【０１８９】
合成部２１７Ａは、指定部２１４Ａによって指定された第１組合せおよび第２組合せに従って、修正部２１５Ａによる修正前および修正後の少なくとも一方の状態にある、第１細胞分布画像と第２細胞分布画像とを合成することで、１つの細胞分布画像を生成する。
【０１９０】
ここで、修正部２１５Ａによる第１および第２細胞分布画像の修正のタイミングとしては、例えば、次の態様［Ｄ１］〜［Ｄ４］が考えられる。
【０１９１】
［Ｄ１］第１および第２組合せに従って、第１および第２細胞分布画像が合成されて１つの細胞分布画像（合成細胞分布画像とも言う）とされた後に、ユーザーの動作に応じて、該合成細胞分布画像に対して修正が加えられる態様。
【０１９２】
［Ｄ２］ユーザーの動作に応じて、第１細胞分布画像の第１画像領域に対応する部分および第２細胞分布画像の第２画像領域に対応する部分が修正された後に、第１および第２組合せに従って修正後の第１および第２細胞分布画像が合成される態様。
【０１９３】
［Ｄ３］ユーザーの動作に応じて第１細胞分布画像の第１画像領域に対応する部分が修正された後に、第１および第２組合せに従って、修正後の第１細胞分布画像と修正前の第２細胞分布画像とが合成された上で、第２細胞分布画像の第２画像領域に対応する部分が修正される態様。
【０１９４】
［Ｄ４］ユーザーの動作に応じて第２細胞分布画像の第２画像領域に対応する部分が修正された後に、第１および第２組合せに従って、修正前の第１細胞分布画像と修正後の第２細胞分布画像とが合成された上で、第１細胞分布画像の第１画像領域に対応する部分が修正される態様。
【０１９５】
図４０および図４１は、画像処理装置２の第１変形例に係る動作フローを例示する流れ図である。ここでは、顕微鏡画像としての細胞形態画像および蛍光画像が、画像処理装置２に入力され、細胞形態画像の全領域に対して２つの画像領域（第１および第２画像領域）が指定される一例が示されている。図４０で示されるように、画像処理装置２では、例えば、ステップＳ１〜Ｓ４，Ｓ５Ａ〜Ｓ７Ａの処理が時間順次に行われる。ステップＳ１〜Ｓ４については、上記一実施形態と同様な処理が行われる。
【０１９６】
ステップＳ５Ａでは、指定部２１４Ａによって、ユーザーの動作に応じて、第１画像領域と第１細胞分布画像との第１組合せ、および第２画像領域と第２細胞分布画像との第２組合せが指定される。第１および第２細胞分布画像は、ステップＳ４において表示部２３に表示された画像である。
【０１９７】
図４１は、ステップＳ５Ａにおける処理の一動作フローを例示する流れ図である。図４１では、上記態様［Ｃ１］に沿った一動作フローが示されている。図４１で示されるように、ステップＳ５Ａでは、例えば、ステップＳ５１Ａ，Ｓ５２Ａの処理が時間順次に行われる。ここでは、ステップＳ１において、細胞形態画像Ｇ４（図４２）が取得され、ステップＳ４において、表示部２３上に、ステップＳ１で取得された細胞形態画像Ｇ４（図４２）が表示されるとともに、ステップＳ３において生成された第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃ（図４３）が選択肢として表示されているものとする。図４３は、細胞形態画像Ｇ４および第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃが並べて表示されている画面（領域画像指定画面とも言う）Ｇｓ２を例示する図である。
【０１９８】
図４１のステップＳ５１Ａでは、ユーザーの動作に応じて第１および第２画像領域が指定される。例えば、領域画像指定画面Ｇｓ２（図４３）上において、図４４で示されるように、細胞形態画像Ｇ４を区分けするマークとしての曲線状の破線Ｌ１がユーザーの動作に応じて描かれる。これにより、例えば、破線Ｌ１の左方が第１画像領域Ａ１として指定され、破線Ｌ１の右方が第２画像領域Ａ２として指定される。このとき、領域画像指定画面Ｇｓ２には、例えば、図４５で示されるように、第１および第２画像領域がユーザーによって識別可能となるように、第１画像領域Ａ１に表示要素Ｄ１が付され、第２画像領域Ａ２に表示要素Ｄ２が付される。そして、破線Ｌ１が描かれた上で確定ボタンＢ１が押下されると、第１および第２画像領域Ａ１，Ａ２の指定が確定されて、ステップＳ５２Ａに進む。
【０１９９】
ステップＳ５２Ａでは、ユーザーの動作に応じて、第１および第２画像領域それぞれに対して組み合わされる細胞分布画像が指定される。図４５および図４６には、領域画像指定画面Ｇｓ２において細胞分布画像が指定される様子が示されている。例えば、領域画像指定画面Ｇｓ２において、第１画像領域Ａ１に係る表示要素Ｄ１が指定によって反転表示された状態で、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃのうちの所望の１つの細胞分布画像が第１画像領域Ａ１に対して指定され得る。このとき、例えば、図４６で示されるように、領域画像指定画面Ｇｓ２において、第１画像領域Ａ１に対して指定された細胞分布画像が太線の枠で囲まれた上に「エリア１」と言う表示要素が付された状態とされ、第２画像領域Ａ２に対して指定された細胞分布画像が太線の枠で囲まれた上に「エリア２」と言う表示要素が付された状態とされる。そして、確定ボタンＢ１が押下されると、第１および第２画像領域それぞれに対して組み合わされている細胞分布画像の指定が確定される。図４６で示されている領域画像指定画面Ｇｓ２の状態で、確定ボタンＢ１が押下されると、第１画像領域Ａ１と第３段階の細胞分布画像との第１組合せ、および第２画像領域Ａ２と第１段階の細胞分布画像との第２組合せの指定が確定される。なお、領域画像指定画面Ｇｓ２において、クリアボタンＢ２が押下されると、細胞分布画像の指定が最初からやり直される。
【０２００】
次に、図４０のステップＳ６Ａでは、合成部２１７Ａによって、指定部２１４Ａによって指定された第１および第２組合せに従って、第１細胞分布画像と第２細胞分布画像とが合成されることで、１つの合成細胞分布画像が生成される。図４７は、合成細胞分布画像Ｇ４ｄを例示する図である。ここで、合成細胞分布画像Ｇ４ｄは、第１画像領域Ａ１に第３段階の細胞分布画像Ｇ４ｃが適用され、第２画像領域Ａ２に第１段階の細胞分布画像Ｇ４ａが適用されることで、第１段階の細胞分布画像Ｇ４ａと第３段階の細胞分布画像Ｇ４ｃとが合成されることで生成される。また、ステップＳ６Ａでは、修正部２１５Ａによって、ユーザーの動作に応じて、ここで生成された１つの合成細胞分布画像Ｇ４ｄの少なくとも一部が修正される。これにより、細胞分布画像の生成が完了し得る。
【０２０１】
ステップＳ７Ａでは、上記一実施形態に係るステップＳ７と同様に、算出部２１６によって、ステップＳ６Ａで生成された細胞分布画像と、ステップＳ２で取得された輝点分布画像とに基づいて、細胞領域に対する特定の生体物質の存在状態に係る解析値が算出される。
【０２０２】
また、図４８は、図４１のステップＳ５Ａにおける処理の代わりに実施されるステップＳＰ５Ａにおける処理の一動作フローを例示する流れ図である。図４８では、上記態様［Ｃ４］に沿った一動作フローが示されている。図４８で示されるように、ステップＳＰ５Ａでは、例えば、ステップＳＰ５１Ａ〜ＳＰ５３Ａの処理が時間順次に行われる。ここでは、ステップＳ１において、細胞形態画像Ｇ４（図４２）が取得され、ステップＳ４において、表示部２３上に、ステップＳ１で取得された細胞形態画像Ｇ４（図４２）が表示されるとともに、ステップＳ３において生成された第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃ（図４３）が選択肢として表示されているものとする。図４９は、細胞形態画像Ｇ４および第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃが並べて表示されている画面（領域画像指定画面とも言う）Ｇｓ３を例示する図である。
【０２０３】
図４８のステップＳＰ５１Ａでは、ユーザーの動作に応じて、１つ目の細胞分布画像が第１細胞分布画像として指定される。例えば、図４９および図５０には、領域画像指定画面Ｇｓ３において第１細胞分布画像が指定される様子が示されている。例えば、図４９で示される領域画像指定画面Ｇｓ３において、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃのうちの所望の１つの細胞分布画像が第１細胞分布画像として指定される。このとき、例えば、図５０で示されるように、第１細胞分布画像として指定された細胞分布画像が太線の枠で囲まれた上に「エリア１」と言う表示要素が付された状態とされる。そして、確定ボタンＢ１が押下されると、第１画像領域に対して組み合わされる細胞分布画像の指定が確定される。例えば、図５０で示されている領域画像指定画面Ｇｓ３の状態で、確定ボタンＢ１が押下されると、第１画像領域Ａ１と第３段階の細胞分布画像Ｇ４ｃとの第１組合せの指定が確定される。この場合、図５１で示されるように、画像領域の指定が可能な状態に遷移する。なお、領域画像指定画面Ｇｓ３において、例えば、クリアボタンＢ２が押下されると、細胞分布画像の指定が最初からやり直される。
【０２０４】
次に、ステップＳＰ５２Ａでは、ユーザーの動作に応じて、ステップＳ５１Ａで指定された第１細胞分布画像の一部の画像領域が第２画像領域Ａ２として指定される。このとき、例えば、第１細胞分布画像のうちの該第２画像領域Ａ２を除く領域が第１画像領域Ａ１として確定される。ここでは、領域画像指定画面Ｇｓ３（図５１）上において、図５２で示されるように、第１細胞分布画像としての第３段階の細胞分布画像Ｇ４ｃに対して、第２画像領域Ａ２を指定するマークとしての破線Ｌ２がユーザーの動作に応じて描かれる。これにより、例えば、破線Ｌ２で囲まれた領域が第２画像領域Ａ２として指定され、破線Ｌ２で囲まれていない残余の部分が第１画像領域Ａ１として指定される。このとき、例えば、第１細胞分布画像としての第３段階の細胞分布画像Ｇ４ｃに対して、第１画像領域Ａ１を指定するマークとしての太線がユーザーの動作に応じて描かれる。そして、例えば、太線および破線Ｌ２が描かれた上で確定ボタンＢ１が押下されると、第１および第２画像領域Ａ１，Ａ２の指定が確定されて、ステップＳＰ５３Ａに進む。
【０２０５】
次に、ステップＳＰ５３Ａでは、ユーザーの動作に応じて、第１細胞分布画像の一部の画像領域としての第２画像領域Ａ２に対して組み合わされる細胞分布画像が指定される。図５３には、領域画像指定画面Ｇｓ３において第２画像領域Ａ２に対する細胞分布画像が指定される様子が示されている。例えば、領域画像指定画面Ｇｓ３において、第１細胞分布画像上において第２画像領域Ａ２が指定された状態で、第１〜３段階の細胞分布画像Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃのうちの所望の１つの細胞分布画像が第２画像領域Ａ２に対して指定され得る。このとき、例えば、図５３で示されるように、領域画像指定画面Ｇｓ３が、第２画像領域Ａ２に対して指定された細胞分布画像に、第２画像領域Ａ２を囲むように規定する破線の輪郭線および「エリア２」と言う表示要素が付された状態となる。そして、確定ボタンＢ１が押下されると、第１および第２画像領域Ａ１，Ａ２それぞれに対して組み合わされる細胞分布画像の指定が確定される。図５３で示されている領域画像指定画面Ｇｓ３の状態で、確定ボタンＢ１が押下されると、第１画像領域Ａ１と第３段階の細胞分布画像Ｇ４ｃとの第１組合せ、および第２画像領域Ａ２と第１段階の細胞分布画像Ｇ４ａとの第２組合せの指定が確定される。
【０２０６】
＜(３−２)第２変形例＞
上記一実施形態および上記第１変形例では、時間順次に施される複数種類の画像処理のうちの２種類以上の画像処理のそれぞれまでが細胞形態画像に施されることで２以上の細胞分布画像が生成され、該２以上の細胞分布画像が選択肢として表示された。しかしながら、これに限られない。
【０２０７】
例えば、癌の種類および悪性度ならびに器官の種類等に応じて、特定部位としての細胞核の外観上の特徴等が相違し得る。外観上の特徴には、例えば、大きさ、密集度、色彩および形状等に係る特徴が含まれ得る。つまり、細胞形態画像における、特定部位としての細胞核の外観上の特徴等が種々異なり得る。このため、細胞形態画像から特定部位に係る推定領域を精度良く検出するための画像処理の条件が変動し得る。
【０２０８】
このようなケースを想定して、例えば、同一の画像処理において、処理条件を規定するパラメータの異なる２以上の基準値に従って細胞形態画像から推定領域が検出されることで、少なくとも２つの細胞分布画像が生成されても良い。そして、該少なくとも２つの細胞分布画像を含む２以上の細胞分布画像が選択肢として表示されても良い。このような構成によれば、様々な特徴を有する細胞形態画像から細胞分布画像を生成する場合であっても、ユーザーが修正を加えるのに適した細胞分布画像を指定することが出来る。その結果、細胞分布画像が効率良く生成され得る。以下、第２変形例に係る構成および動作の具体例を挙げて説明する。
【０２０９】
本変形例では、図３０で示されるように、画像処理装置２の制御部２１において記憶部２５に格納されたプログラムＰ１Ｂが読み込まれて実行されることで本変形例に係る機能的な構成が実現される。本変形例では、画像処理装置２は、制御部２１において実現される機能的な構成として、取得部２１１、生成部２１２Ｂ、表示制御部２１３Ｂ、指定部２１４、修正部２１５および算出部２１６を備える。
【０２１０】
生成部２１２Ｂは、１種類以上の画像処理のうちの少なくとも１つの種類の画像処理について、１種類以上のパラメータのそれぞれについての少なくとも２つの基準値に従って細胞形態画像から推定領域をそれぞれ検出する。その結果、選択肢として表示させるための２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像が生成される。このような構成によれば、細胞形態画像の特徴に拘わらず、該細胞形態画像から種々の態様の細胞分布画像が生成され得る。生成部２１２Ｂでは、例えば、各パラメータの２以上の基準値それぞれについて、１種類以上の画像処理のうちの最終の画像処理まで施された処理結果としての最終細胞分布画像のみが選択肢として表示されるために生成され得る。さらに、生成部２１２Ｂでは、例えば、各パラメータの２以上の基準値それぞれについて、１種類以上の画像処理のうちの途中の画像処理まで施された処理結果としての中間細胞分布画像が選択肢として表示されるために生成されても良い。
【０２１１】
ここで、１種類以上のパラメータには、例えば、細胞形態画像における推定領域についての、外観上の１種類以上の特徴に係るパラメータ、分割の度合いに係るパラメータ、および膨張収縮処理の度合いに係るパラメータのうちの少なくとも１種類のパラメータが含まれ得る。これにより、細胞形態画像から細胞分布画像が生成される際に、種々の特徴の変動に対応することが可能となる。
【０２１２】
さらに、外観上の１種類以上の特徴が、例えば、大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１種類の特徴を含んでいれば、外観上の特徴が、定量的な値で容易に表され得る。そして、大きさに係る特徴には、例えば、面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さのうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。濃さに係る特徴には、例えば、色相、明度、彩度、輝度、色差および各色の輝度のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。形状に係る特徴には、例えば、円形度、扁平率およびアスペクト比のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。これにより、外観上の特徴が、定量的な値で比較的容易に精度良く表され得る。
【０２１３】
ここで、生成部２１２Ｂにおいて、例えば、推定領域の大きさ、濃さおよび形状に係るパラメータの値が基準値未満であれば、適正状態で検出された推定領域ではないものと判定される構成が採用され得る。
【０２１４】
図５４は、パラメータの種類毎の複数の基準値を例示する図である。
【０２１５】
図５４で示されるように、推定領域の大きさを示すパラメータとして、例えば、面積についての基準値が、“大きな値、中程度の値および小さな値”の３つの値の間で選択的に設定される場合が考えられる。また、分割の度合いを示すパラメータとして、例えば、面積についての基準値が、“大きな値、中程度の値および小さな値”の３つの値の間で選択的に設定される場合も考えられる。ここでは、判定対象としての推定領域が、適正状態ではなく未分割状態で検出されたものであるとの判定がなされる際に、推定領域の大きさを示すパラメータとして面積等が採用される場合が考えられる。なお、推定領域の面積が画素数で表現されれば、例えば、小さな面積が１０００ピクセル、中程度の面積が２０００ピクセル、および大きな面積が３０００ピクセル等と言った値に設定され得る。
【０２１６】
また、例えば、画像処理によって一旦検出された推定領域に対して一様に膨張処理または収縮処理が施される構成であれば、図５４で示されるように、膨張・収縮の度合いを示すパラメータとして、複数段階の膨張率または収縮率等が設定される場合が考えられる。ここで、膨張・収縮の度合いを示すパラメータとして、例えば、膨張率が３つの基準値の間で選択的に設定される場合が考えられる。なお、膨張率に係る３つの基準値は、例えば、−２０％、＋２０％および＋５０％等と言った値に設定され得る。
【０２１７】
また、図５４で示されるように、推定領域の形状を示すパラメータとして、例えば、円形度についての基準値が、“高い値、中程度の値および低い値”の３つの値の間で選択的に設定される場合が考えられる。ここで、真円の円形度が１となるように、円形度Ｄｃが、面積Ｓおよび周囲の長さＬを用いたＤｃ＝４π×Ｓ／Ｌ２の式によって算出される場合には、例えば、円形度の低い値が０．４、円形度の中程度の値が０．６、および円形度の高い値が０．８等と言った値に設定され得る。
【０２１８】
また、図５４で示されるように、濃さを示すパラメータとして、例えば、各色の輝度についての基準値が、“大きな値、中程度の値および小さな値”の３つの値の間で選択的に設定される場合が考えられる。ここで、輝度が２５６段階の階調で表される場合には、例えば、輝度値の大きな値が１５０、輝度値の中程度の値が１００、および輝度値の小さな値が５０等と言った値に設定され得る。
【０２１９】
表示制御部２１３Ｂは、生成部２１２Ｂによって相互にパラメータの基準値が異なる少なくとも１種類の画像処理を含む１以上の画像処理によって得られた少なくとも２つの細胞分布画像を表示部２３に表示させる。少なくとも２つの細胞分布画像には、例えば、パラメータが相互に異なる少なくとも１種類の画像処理を含む１種類以上の画像処理が細胞形態画像に対して施されることで得られる少なくとも２つの最終細胞分布画像が含まれ得る。さらに、少なくとも２つの細胞分布画像には、例えば、細胞形態画像に対して、パラメータが相互に異なる少なくとも１種類の画像処理を含む１種類以上の画像処理のうちの途中の画像処理まで施されることで得られる少なくとも２つの中間細胞分布画像が含まれても良い。
【０２２０】
さらに、本変形例では、例えば、１以上の画像処理において、処理条件を規定する２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せに従って、細胞形態画像から推定領域が検出されることで、少なくとも２つの細胞分布画像が生成されても良い。そして、該少なくとも２つの細胞分布画像を含む２以上の細胞分布画像が選択肢として表示されても良い。このような構成によれば、種々の特徴を有する細胞形態画像から細胞分布画像を生成する場合であっても、ユーザーが修正を加えるのに適した細胞分布画像が選択肢として提示され得る。その結果、細胞分布画像が効率良く生成され得る。
【０２２１】
このような構成が採用される場合には、生成部２１２Ｂは、１種類以上の画像処理に含まれる少なくとも１種類の画像処理のうちの少なくとも２種類の画像処理について、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せに従って細胞形態画像から推定領域をそれぞれ検出する。その結果、選択肢として表示させるための２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像が生成される。このような構成によっても、細胞形態画像の特徴に拘わらず、該細胞形態画像から種々の態様の細胞分布画像が生成され得る。
【０２２２】
なお、上記構成が採用される場合、生成部２１２Ｂでは、例えば、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せそれぞれについて、２種類以上の画像処理のうちの最終の画像処理まで施された処理結果としての最終細胞分布画像のみが選択肢として表示させるために生成され得る。さらに、生成部２１２Ｂでは、例えば、２種類以上のパラメータの間における２組以上の基準値の組合せそれぞれについて、２種類以上の画像処理のうちの途中の画像処理まで施された処理結果としての中間細胞分布画像が選択氏として表示させるために生成されても良い。
【０２２３】
＜(３−３)第３変形例＞
上記第２変形例では、同一の画像処理において、処理条件を規定するパラメータの異なる２以上の基準値に従って細胞形態画像から推定領域が検出されることで、少なくとも２つの細胞分布画像が生成されたが、これに限られない。
【０２２４】
例えば、細胞形態画像については、同じ臓器や器官が捉えられたものであっても、癌腫の有無、癌腫の種類および組織切片の採取方法等によって、細胞形態画像における外観上の特徴が大きく異なる。そこで、例えば、癌の状態がパターン化されて、各パターンに応じた推定領域の検出に適した画像処理が事前に準備され、細胞形態画像に対して複数のパターンの画像処理がそれぞれ施されることで得られる複数の細胞分布画像が選択肢として表示されても良い。
【０２２５】
具体的には、例えば、細胞形態画像における外観上の１種類以上の特徴に対応するための複数のパターンの画像処理によって、細胞形態画像から推定領域をそれぞれ検出することで、少なくとも２つの細胞分布画像が生成されても良い。そして、該少なくとも２つの細胞分布画像を含む２以上の細胞分布画像が選択肢として表示されても良い。このような構成によれば、種々の特徴を有する細胞形態画像から細胞分布画像を生成する場合であっても、ユーザーが修正を加えるのに適した細胞分布画像が選択肢として提示され得る。その結果、細胞分布画像が効率良く生成され得る。以下、第３変形例に係る構成および動作の具体例を挙げて説明する。
【０２２６】
本変形例では、図３０で示されるように、画像処理装置２の制御部２１において記憶部２５に格納されたプログラムＰ１Ｃが読み込まれて実行されることで本変形例に係る機能的な構成が実現される。本変形例では、画像処理装置２は、制御部２１において実現される機能的な構成として、取得部２１１、生成部２１２Ｃ、表示制御部２１３Ｃ、指定部２１４、修正部２１５および算出部２１６を備える。
【０２２７】
生成部２１２Ｃは、細胞形態画像における推定領域の外観上の１種類以上の特徴に対応するための複数のパターンの画像処理によって、細胞形態画像から推定領域をそれぞれ検出することで、２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像を生成する。そして、このとき、表示制御部２１３Ｃは、生成部２１２Ｃによって相互に異なるパターンの画像処理によって得られた少なくとも２つの細胞分布画像を表示部２３に表示させる。
【０２２８】
このような構成によっても、細胞形態画像の特徴に拘わらず、該細胞形態画像から種々の態様の細胞分布画像が生成され得る。生成部２１２Ｃでは、例えば、各パターンの画像処理について、１種類以上の画像処理のうちの最終の画像処理まで施された処理結果としての最終細胞分布画像のみが選択肢として表示させるために生成され得る。さらに、生成部２１２Ｃでは、例えば、各パターンの画像処理について、１種類以上の画像処理のうちの途中の画像処理まで施された処理結果としての中間細胞分布画像が選択肢として表示させるために生成されても良い。
【０２２９】
ここで、外観上の１種類以上の特徴には、例えば、大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１種類の特徴が含まれ得る。これにより、細胞形態画像から細胞分布画像が生成される際に、特徴の様々な変動に対応することが可能となる。
【０２３０】
また、本変形例において、例えば、外観上の１種類以上の特徴には、外観上の２種類以上の特徴が含まれていれば、複数のパターンの画像処理には、例えば、外観上の２種類以上の特徴の間における複数組の特徴の組合せにそれぞれ応じた画像処理が含まれ得る。これにより、細胞形態画像から、２種類以上の特徴の変動に応じた細胞分布画像が生成され得る。
【０２３１】
また、例えば、外観上の２種類以上の特徴に、濃さおよび密集度合いに係る特徴が含まれ、複数のパターンの画像処理のそれぞれが、濃さに係る特徴に対応するための処理、および密集度合いに係る特徴に対応するための分割処理を含む態様が採用されても良い。ここで、濃さに係る特徴に対応するための処理には、例えば、濃さに係る特徴に応じた、各色の輝度についての閾値を用いた閾値処理および輪郭の抽出処理のうちの少なくとも１つの処理が含まれ得る。また、密集度合いに係る特徴に応じた分割処理には、例えば、密集度合いに係る特徴に応じた領域の分割度合いを用いた領域の分割処理が含まれ得る。これにより、細胞形態画像から、外観上の２種類以上の特徴としての濃さおよび密集度合いに係る特徴に応じた細胞分布画像が生成され得る。
【０２３２】
図５５は、細胞形態画像における複数種類の外観上の特徴についての条件の組合せを例示する図である。図５５では、複数種類の外観上の特徴の一例として、特定部位としての細胞核の染色の状態および密集度が挙げられている。図５５で示されるように、特定部位の染色の状態には、例えば、濃い状態、濃さにムラがある状態（ムラ状態とも言う）、薄い状態、および輪郭が濃くてその内部が非常に薄い状態（中抜け状態とも言う）等が含まれ得る。つまり、特定部位の染色の状態は、特定部位が捉えられているものと推定される推定領域の濃さに係る特徴に含まれ得る。また、特定部位の密集度には、例えば、低い密集度、中程度の密集度および高い密集度が含まれ得る。そして、図５５には、３種類の密集度の状態と４種類の染色の状態との組合せによる合計で１２種類の外観上の特徴が挙げられている。このとき、１２種類の外観上の特徴の組合せに対応するパターンの画像処理が、細胞形態画像に対して行われる。
【０２３３】
図５６および図５７は、外観上の特徴と推定領域の検出処理の内容との関係を例示する図である。
【０２３４】
図５６で示されるように、例えば、推定領域の密集度に応じた分割の度合いに従った分割処理が設定される。具体的には、例えば、低い密集度に対応する低い分割の度合い、中程度の密集度に対応する中程度の分割の度合い、および高い密集度に対応する高い分割の度合いが設定される。ここで、分割処理が、例えば、上記処理Ｂ１〜Ｂ４が順に行われる一連の処理である場合には、例えば、エッジ抽出処理において、どの程度の濃さのエッジまで抽出されるのかを決める閾値が変更されることで、分割処理における分割の度合いが変更され得る。このとき、例えば、高い密集度に対応する薄いエッジの検出が実行されることで、該薄いエッジが特定部位の輪郭であるものとして、分割処理が行われ得る。
【０２３５】
また、図５７で示されるように、例えば、染色の状態に応じた推定領域の検出処理の内容が設定される。具体的には、例えば、濃い状態の染色の状態に対応する推定領域の検出処理として、通常の閾値が基準とされた閾値処理（２値化処理）が設定される。また、例えば、ムラ状態の染色の状態に対応する推定領域の検出処理として、前処理としてローパスフィルター等を用いた平滑化処理が施された後に、通常の閾値が基準とされた閾値処理（２値化処理）が設定される。また、例えば、薄い状態の染色の状態に対応する推定領域の検出処理として、通常の閾値よりも低い閾値が基準とされた閾値処理（２値化処理）およびエッジ抽出処理で検出されたエッジ内の空隙を推定領域として穴埋めする処理が設定される。また、例えば、中抜き状態の染色の状態に対応する推定領域の検出処理として、ダウンサンプリング処理および背景の検出によって認識される背景以外の領域を推定領域として穴埋めする処理が設定される。なお、エッジ抽出処理は、例えば、Sobelフィルターおよび／またはCannyフィルターを用いたフィルター処理、および微分画像を用いた処理等によって実現され得る。
【０２３６】
＜(３−４)第４変形例＞
上記一実施形態および上記第１変形例では、例えば、細胞形態画像について、２種類以上の画像処理の途中の画像処理まで施されて得られる中間細胞分布画像および最終の画像処理まで施されて得られる最終細胞分布画像が選択肢として表示された。しかしながら、これに限られない。例えば、さらに、推定領域の検出処理における２種類以上の画像処理のうちの最後に施される画像処理を除く残余の画像処理に含まれる少なくとも１種類の画像処理において、細胞形態画像に対して領域毎に異なる条件に従った処理が施されても良い。このとき、中間細胞分布画像および最終細胞分布画像は、それぞれ領域毎に異なる条件に従った画像処理によって得られた画像が合成されることで生成され得る。これにより、細胞形態画像において相互に異なる特徴を有する領域が併存する場合であっても、修正が容易な細胞分布画像を含む複数の細胞分布画像が生成され易い。
【０２３７】
本変形例では、図３０で示されるように、画像処理装置２の制御部２１において記憶部２５に格納されたプログラムＰ１Ｄが読み込まれて実行されることで本変形例に係る機能的な構成が実現される。本変形例では、画像処理装置２は、制御部２１において実現される機能的な構成として、取得部２１１、生成部２１２Ｄ、表示制御部２１３Ｄ、指定部２１４、修正部２１５および算出部２１６を備える。
【０２３８】
生成部２１２Ｄは、推定領域の検出処理における２種類以上の画像処理のうちの最後に施される画像処理を除く残余の画像処理に含まれる少なくとも１種類の画像処理において、細胞形態画像に対して領域毎に異なる条件に従った処理を施す。これにより、２以上の細胞分布画像のうちの少なくとも２つの細胞分布画像が生成される。そして、このとき、表示制御部２１３Ｄは、生成部２１２Ｄによって生成された少なくとも２つの細胞分布画像を表示部２３に表示させる。
【０２３９】
このような構成によっても、細胞形態画像で捉えられている特定部位の態様が不均一であっても、修正が容易な細胞分布画像を含む複数の細胞分布画像が生成され易い。
【０２４０】
図５８は、図３１のステップＳ３の代わりに実行される第４変形例に係るステップＳ３Ｄにおける処理の動作フローの一例を示す流れ図である。このステップＳ３Ｄでは、例えば、ステップＳＴ３１〜ＳＴ４８の処理が行われる。これらの処理のうち、ステップＳＴ３１，ＳＴ３５〜ＳＴ４５では、上述したステップＳ３１，Ｓ３２〜Ｓ４２と同様な処理が実行される。このため、ここでは、ステップＳＴ３２〜ＳＴ３４およびステップＳ４６〜Ｓ４８の処理について説明する。
【０２４１】
ステップＳＴ３２では、生成部２１２Ｄによって、ステップＳＴ３１で前処理が施された細胞形態画像に対して区分け処理が行われる。区分け処理は、例えば、細胞形態画像が、１種類以上の外観上の特徴に応じて複数の画像領域に区分けされる処理である。１種類以上の外観上の特徴には、例えば、特定部位についての大きさ、密集度、色彩および形状等に係る特徴が含まれ得る。具体的には、区分け処理としては、例えば、細胞形態画像が単純な閾値処理によって２値画像に変換され、その２値画像における１以上の推定領域の外観上の特徴に応じて、細胞形態画像が区分けされる処理が採用され得る。ここでは、細胞形態画像が、Ｎ個（Ｎは２以上の自然数）の領域に区分けされ、Ｎ個の領域に、１〜Ｎの番号が識別情報として付される具体例を挙げて説明する。
【０２４２】
図５９は、区分け処理用の２値画像Ｇ５ａを例示する図であり、図６０は、細胞形態画像が区分けされる様子を例示する図である。なお、図５９で示される２値画像Ｇ５ａは、図４２で示された細胞形態画像Ｇ４に対して閾値処理が施されることで取得され得る。そして、例えば、２値画像Ｇ５ａのうち、中央から左方にかけた領域よりも右方の領域において、推定領域の密集度が相対的に高い。このとき、例えば、図６０で示されるように、細胞形態画像Ｇ４が、太い破線よりも左方に位置する領域Ａｒ１と、該太い破線よりも右方に位置する領域Ａｒ２とに区分けされる。
【０２４３】
なお、外観上の特徴としての密集度の高低は、例えば、推定領域が繋がっている度合いによって変化する一塊の推定領域の大きさ等によって自動的に判定されても良いし、２値画像Ｇ５ａを視認したユーザーによって判定されても良い。そして、例えば、外観上の特徴が自動的に判定される場合には、細胞形態画像の区分けは自動で行われ、外観上の特徴がユーザーによって判定される場合には、細胞形態画像の区分けは手動で行われ得る。
【０２４４】
次に、ステップＳＴ３３では、画像処理の対象が何番目の区分けされた領域であるのかを示す自然数ｎが１に設定される。
【０２４５】
次に、ステップＳＴ３４では、ｎ番目の領域が画像処理の対象として指定される。このとき、例えば、ｎ番目の領域の外観上の特徴に応じた画像処理の内容が設定される態様が考えられる。例えば、密集度に応じて、分割処理における分割の度合いを大きくする等と言った画像処理の内容の設定が考えられる。具体的には、例えば、図６０で示されるようなケースでは、細胞形態画像Ｇ４のうちの領域Ａｒ１よりも領域Ａｒ２において、分割の度合いが大きく設定される。
【０２４６】
そして、ステップＳＴ３５〜ＳＴ４５では、上述したステップＳ３２〜Ｓ４２と同様な処理が行われる。ここで、例えば、ステップＳＴ３５１，ＳＴ３５２において、ｎ番目の領域の外観上の特徴に応じた内容の画像処理が実行される。
【０２４７】
ステップＳＴ４６では、自然数ｎが自然数Ｎに到達しているか否かが判定される。ここでは、自然数ｎが自然数Ｎに到達していなければ、ステップＳＴ４７に進み、自然数ｎが自然数Ｎに到達していれば、ステップＳＴ４８に進む。
【０２４８】
ステップＳＴ４７では、自然数ｎが１増加されて、ステップＳＴ３４に進む。このため、自然数ｎが自然数Ｎに到達するまで、ステップＳＴ３４〜ＳＴ４７の処理が適宜繰り返される。
【０２４９】
ステップＳＴ４８では、区分けされた領域毎に異なる画像処理が施されることで得られた細胞分布画像が合成される。ここでは、ステップＳＴ３５１の第１領域検出処理まで、ステップＳＴ３５２の第２領域検出処理まで、およびステップＳＴ４５の合成処理まで、の３段階について、領域毎に異なる画像処理が施されることで得られた細胞分布画像が合成される。これにより、３段階の細胞分布画像が取得され得る。図６１は、ステップＳＴ４８における合成によって取得され得る細胞分布画像Ｇ５ｃの一例を示す図である。
【０２５０】
＜(３−５)その他の変形例＞
例えば、上記一実施形態および上記各変形例では、顕微鏡画像取得装置１から画像処理装置２に送信される顕微鏡画像が、細胞形態情報を有する細胞形態画像、および物質分布情報を有する蛍光画像であったが、これに限られない。例えば、顕微鏡画像取得装置１から画像処理装置２に送信される顕微鏡画像が、細胞形態情報および物質分布情報の双方の情報を含む蛍光形態画像であっても良い。このとき、例えば、蛍光形態画像から、特定波長の蛍光輝点の分布を示す輝点分布画像が得られ、蛍光形態画像から輝点分布画像の成分が除かれることで、細胞形態画像が取得され得る。
【０２５１】
また、上記一実施形態および上記各変形例では、細胞分布画像がユーザーによる手動によって修正されたが、これに限られない。例えば、細胞分布画像に対して、大きさ、色や濃さ、形状等と言った外観上の基準を満たさない細胞表示要素が削除される等と言った、外観上の基準に従った自動的な修正が施されても良い。
【０２５２】
また、上記一実施形態および上記各変形例では、表示部２３は、ＣＲＴやＬＣＤ等の表示デバイスであったが、これに限られず、例えば、画像が投影されるスクリーン等の有形の領域、または画像が投影される液体等の流体や空間等の無形の領域であっても良い。このような構成が採用される場合には、例えば、プロジェクター等の技術によって有形の物体または無形の流体に画像が表示されても良いし、３次元（３Ｄ）のホログラム等の技術によって、無形の空間的な領域に画像が表示されても良い。そして、例えば、有形または無形の領域に画像を投影させる投影装置が、表示制御部２１３（２１３Ｂ〜２１３Ｄ）によって制御される構成が採用され得る。
【０２５３】
なお、上記一実施形態および上記各変形例をそれぞれ構成する全部または一部を、適宜、矛盾しない範囲で組み合わせ可能であることは、言うまでもない。
【符号の説明】
【０２５４】
１  顕微鏡画像取得装置
２  画像処理装置
２１  制御部
２２  入力部
２３  表示部
２５  記憶部
１００  病理診断支援システム
２１１  取得部
２１２，２１２Ｂ，２１２Ｃ，２１２Ｄ  生成部
２１３，２１３Ｂ，２１３Ｃ，２１３Ｄ  表示制御部
２１４，２１４Ａ  指定部
２１５，２１５Ａ  修正部
２１６  算出部
２１７Ａ  合成部
Ａ１  第１画像領域
Ａ２  第２画像領域
Ｄ１ａ，Ｄ１ｂ，Ｄ１ｃ  細胞表示要素
Ｅ１０１，Ｅｘ１，Ｅｘ２，Ｅｘ３  細胞表示要素
Ｇ１〜Ｇ４，Ｇ１０２，Ｇｂ１１  細胞形態画像
Ｇ１ａ〜Ｇ１ｃ  第１〜３段階の細胞分布画像
Ｇ２ａ〜Ｇ２ｃ  第１〜３段階の細胞分布画像
Ｇ３ａ〜Ｇ３ｃ  第１〜３段階の細胞分布画像
Ｇ４ａ〜Ｇ４ｃ  第１〜３段階の細胞分布画像
Ｇ４ｄ  合成細胞分布画像
Ｇ５ｃ  細胞分布画像
Ｇｄ１  輝点分布画像
Ｐ１，Ｐ１Ａ〜Ｐ１Ｄ  プログラム
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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