(57)【要約】【課題】病理組織標本を撮像・処理することで、核と細胞質の分布を定量的に求め、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて病理診断を行うことが可能な病理診断支援装置および病理診断支援プログラムを提供すること。【解決手段】画像データ入力手段（４，５）  に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を核・細胞質分布推定部６にて推定し、癌部位推定部７では、前記核・細胞質分布推定部６で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する。そして、画像表示手部９において、前記癌部位推定部７で推定した癌部位の分布を表示する。これにより、核と細胞質の分布を定量的に求め、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて、組織標本内における癌部位の分布を推定し、画像表示することができる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
組織標本の画像データが入力される画像データ入力手段と、
前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定する核・細胞質分布推定手段と、
前記核・細胞質分布推定手段で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する癌部位推定手段と、
前記癌部位推定手段で推定した癌部位の分布を表示する画像表示手段と、
を有することを特徴とする病理診断支援装置。
【請求項２】
前記癌部位推定手段は、細胞内に占める核と細胞質の分布面積の割合（ＮＣ比）を用いることを特徴とする請求項１に記載の病理診断支援装置。
【請求項３】
前記癌部位推定手段は、
前記画像データ入力手段に入力された画像データを複数の領域に分割し、この分割した単位領域毎に癌部位の分布を推定することを特徴とする請求項１に記載の病理診断支援装置。
【請求項４】
前記癌部位推定手段は、
前記画像データ入力手段に入力された画像データの特定領域において、核が分布すると推定する領域の画素数Ｓｈと、細胞質が分布すると推定する領域の画素数Ｓｅの合計Ｓｈ＋Ｓｅが所定の閾値Ｔｓより小さい場合、または、Ｓｈ＋Ｓｅが所定の閾値Ｔｓ以上の場合であり且つＳｈ／Ｓｅが所定の閾値Ｔｒより小さい場合にはその特定領域は癌部位を含まないと推定し、Ｓｈ＋Ｓｅが所定の閾値  Ｔｓ  以上の場合であり且つＳｈ／Ｓｅが所定の閾値Ｔｒ以上である場合にはその特定領域は癌部位を含むと推定することを特徴とする請求項２に記載の病理診断支援装置。
【請求項５】
前記画像表示手段は、
前記画像データ入力手段に入力された画像データに、前記癌部位推定手段が推定した癌部位の分布位置画像を重ね合わせて表示することを特徴とする請求項１に記載の病理診断支援装置。
【請求項６】
前記画像表示手段に重ね合わせて表示する推定した癌部位の分布位置画像は、所定のパターンのハッチング画像であることを特徴とする請求項５に記載の病理診断支援装置。
【請求項７】
更に、
前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の腺腔の分布を抽出する腺腔分布抽出手段と、
前記癌部位推定手段が推定した癌部位の進行度を、前記腺腔分布抽出手段が抽出した腺腔分布の特徴量を用いて判定する進行度判定手段と、
を有することを特徴とする請求項１に記載の病理診断支援装置。
【請求項８】
前記腺腔分布抽出手段は、
核が分布すると推定する領域と細胞質が分布すると推定する領域の分布面積がそれぞれ所定の値以下である領域を腺腔が分布する領域であると推定することを特徴とする請求項７に記載の病理診断支援装置。
【請求項９】
前記進行度判定手段が用いる特徴量として、推定された腺腔に関する面積、円形度、輪郭粗度のうち、少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項８に記載の病理診断支援装置。
【請求項１０】
染色された組織標本に対する病理診断を支援する装置において、前記画像データ入力手段に入力された画像データは、染色された組織標本を分光画像として撮影した画像データであり、前記核・細胞質分布推定手段は、前記画像データの分光情報を用いて核および細胞質の分布を推定することを特徴とする請求項１に記載の病理診断支援装置。
【請求項１１】
前記画像表示手段は、更に、画像データ入力手段に入力された画像データに、前記進行度判定手段が判定した癌部位の進行度の情報を重ね合わせて表示することを特徴とする請求項７に記載の病理診断支援装置。
【請求項１２】
コンピュータを、
組織標本の画像データが入力される画像データ入力手段と、
前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定する核・細胞質分布推定手段と、
前記核・細胞質分布推定手段で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する癌部位推定手段と、
前記癌部位推定手段で推定した癌部位の分布を表示する画像表示手段
として機能させるための病理診断支援プログラム。
【請求項１３】
更にプログラムを、
前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の腺腔の分布を抽出する腺腔分布抽出手段と、
前記癌部位推定手段が推定した癌部位の進行度を、前記腺腔分布抽出手段が抽出した腺腔分布の特徴量を用いて判定する進行度判定手段
として機能させるための請求項１２に記載の病理診断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理を用いて病理診断を行う技術、特に癌組織標本画像を多バンドで撮像し、これを処理することで癌の分布範囲を求めたり、前立腺癌の進行度を分類することが可能な病理診断支援装置および病理診断支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、病理診断を支援する画像処理技術として以下のような手法が提案されている。
【０００３】
特表２００１−５２５５８０号公報「癌細胞の検出方法」では、正常部位と癌部位をそれぞれ選択的に染色するような２種類の染料で病理標本を染色し、更にスペクトル画像からランベルト・ベールの法則を用いて染色濃度を評価し、癌細胞の有無を判定している。
【０００４】
「分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討」（藤井他、第３回デジタル生体医用画像の「色」シンポジウム）では、ＨＥ染色（ヘマトキシリン・エオジン染色）された病理標本のスペクトル画像を用い、各染料の染色濃度をランベルト・ベールの法則に従って、赤血球等の異物も考慮した上で定量的に評価している。
【０００５】
特開２００１−５９８４２号公報「病理診断装置」では、病理標本画像から細胞核（以下単に核）と腔を抽出し、核同士の重なりや腔同士の距離を評価し、患部が良性であるか悪性であるかを形態的に判断している。
【０００６】
【特許文献１】
特表２００１−５２５５８０号公報
【０００７】
【特許文献２】
特開２００１−５９８４２号公報
【０００８】
【非特許文献１】
「分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討」（藤井他、第３回デジタル生体医用画像の「色」シンポジウム）
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
病理医が目視によって診断を行う場合、核および腔の形状や分布を総合的に判断し、診断を下す事が知られている。これと同じ手順を画像処理的に行うには、核や腔を精度良く抽出できる事が大前提となる。腔は核も細胞質も無い或いは殆ど無い部位を指すから、実際には核と細胞質の抽出に帰着される。
【００１０】
しかし、生体組織は本来個体差が大きい事に加え、染色条件や観察条件の変動も考慮に入れねばならず、これらを精度良く抽出する事は単純な画像処理では困難である。特に癌部位では核のコントラストが低下するのに加え、膨張した核同士が３次元的に重なり合って観察される為、核を個別に認識する事は益々難しくなる。
【００１１】
特表２００１−５２５５８０号公報は、癌部位と正常部位を選択的に染色する染料の使用を前提とした癌部位判定方法を提供するが、病理学の領域で広く用いられているＨＥ  染色は単に核と細胞質を選択的に染色するのみであり、癌部位と正常部位に対する選択性を有しない。従って、癌部位に対する選択性を持つ染色を別途施す必要がある。
【００１２】
「分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討」は  ＨＥ染色標本のスペクトル画像にランベルト・ベールの法則を適用し、ヘマトキシリンとエオジンそれぞれの染色濃度を定量的に評価しているが、この手法は染色状態の良否判定や補正を目的としたものであり、病理学的診断には何の知見も与えない。
【００１３】
特開２００１−５９８４２号公報は核および腔の形状や分布を用いて診断を行う事を主張しているが、核や腔を具体的にどのように抽出するかを開示していない。
【００１４】
病理組織診における知見として、癌細胞では細胞内に占める核と細胞質の割合（ＮＣ比；ｎｕｃｌｅｏ−ｃｙｔｏｐｌａｓｍｉｃ  ｒａｔｉｏ）が正常細胞と比較して顕著に増大する事が知られている。このような基本的かつ重要な知見を盛り込む事ができれば、診断精度の向上に大きく寄与すると考えられるが、ＮＣ比を計算する為には核と細胞質の分布を定量的に求める必要がある。従来のＲＧＢ  画像を用いた処理では、このような定量的な分布を十分な精度で求める事ができなかった。
【００１５】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたもので、病理組織標本を撮像・処理することで、核と細胞質の分布を定量的に求め、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて病理診断を行うことが可能な病理診断支援装置および病理診断支援プログラムを提供することを目的とするものである。
【００１６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明による病理診断支援装置は、組織標本の画像データが入力される画像データ入力手段と、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定する核・細胞質分布推定手段と、前記核・細胞質分布推定手段で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する癌部位推定手段と、前記癌部位推定手段で推定した癌部位の分布を表示する画像表示手段と、を有するものである。
【００１７】
本発明の装置によれば、核と細胞質の分布を定量的に求め、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて、組織標本内における癌部位の分布を推定し、画像表示することができる。
【００１８】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、前記癌部位推定手段は、細胞内に占める核と細胞質の分布面積の割合（ＮＣ比）を用いることを特徴とするものである。
【００１９】
本発明のようにＮＣ比を用いることにより、癌の診断精度を著しく向上させることができる。
【００２０】
請求項３の発明は、請求項１の発明において、前記癌部位推定手段は、前記画像データ入力手段に入力された画像データを複数の領域に分割し、この分割した単位領域毎に癌部位の分布を推定することを特徴とするものである。
【００２１】
請求項４の発明は、請求項２の発明において、前記癌部位推定手段は、前記画像データ入力手段に入力された画像データの特定領域において、核が分布すると推定する領域の画素数Ｓｈと、細胞質が分布すると推定する領域の画素数Ｓｅの合計Ｓｈ＋Ｓｅが所定の閾値Ｔｓより小さい場合、または、Ｓｈ＋Ｓｅが所定の閾値Ｔｓ以上の場合であり且つＳｈ／Ｓｅ  が所定の閾値Ｔｒより小さい場合にはその特定領域は癌部位を含まないと推定し、Ｓｈ＋Ｓｅ  が所定の閾値Ｔｓ以上の場合であり且つＳｈ／Ｓｅ  が所定の閾値Ｔｒ以上である場合にはその特定領域は癌部位を含むと推定することを特徴とするものである。
【００２２】
請求項５の発明は、請求項１の発明において、前記画像表示手段は、前記画像データ入力手段に入力された画像データに、前記癌部位推定手段が推定した癌部位の分布位置画像を重ね合わせて表示することを特徴とするものである。
【００２３】
請求項６の発明は、請求項５の発明において、前記画像表示手段に重ね合わせて表示する推定した癌部位の分布位置画像は、所定のパターンのハッチング画像であることを特徴とするものである。
【００２４】
請求項７の発明による病理診断支援装置は、請求項１の発明において、更に、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の腺腔の分布を抽出する腺腔分布抽出手段と、前記癌部位推定手段が推定した癌部位の進行度を、前記腺腔分布抽出手段が抽出した腺腔分布の特徴量を用いて判定する進行度判定手段と、を有するものである。
【００２５】
本発明の装置は、前立腺癌の診断において特に有用である。何故なら、前立腺癌の診断においては主に腺腔の大きさや形状に着目して進行度を判定する手法であるグレソン分類が、世界的な標準として使用されているからである。従って、標本としては前立腺に関するものであることが望ましい。
【００２６】
請求項８の発明は、請求項７の発明において、前記腺腔分布抽出手段は、核が分布すると推定する領域と細胞質が分布すると推定する領域の分布面積がそれぞれ所定の値以下である領域を腺腔が分布する領域であると推定することを特徴とするものである。
【００２７】
請求項９の発明は、請求項８の発明において、前記進行度判定手段が用いる特徴量として、推定された腺腔に関する面積、円形度、輪郭粗度のうち、少なくとも一つを含むことを特徴とするものである。
【００２８】
請求項１０の発明は、請求項１の発明において、染色された組織標本に対する病理診断を支援する装置において、前記画像データ入力手段に入力された画像データは、染色された組織標本を分光画像として撮影した画像データであり、前記核・細胞質分布推定手段は、前記画像データの分光情報を用いて核および細胞質の分布を推定することを特徴とするものである。
【００２９】
請求項１１の発明は、請求項７の発明において、前記画像表示手段は、更に、画像データ入力手段に入力された画像データに、前記進行度判定手段が判定した癌部位の進行度の情報を重ね合わせて表示することを特徴とするものである。
【００３０】
請求項１２の発明による病理診断支援プログラムは、コンピュータを、組織標本の画像データが入力される画像データ入力手段と、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定する核・細胞質分布推定手段と、前記核・細胞質分布推定手段で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する癌部位推定手段と、前記癌部位推定手段で推定した癌部位の分布を表示する画像表示手段として機能させるためのものである。
【００３１】
本発明のプログラムによれば、核と細胞質の分布を定量的に求め、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて、組織標本内における癌部位の分布を推定し、画像表示することができる。
【００３２】
請求項１３の発明による病理診断支援プログラムは、更にプログラムを、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の腺腔の分布を抽出する腺腔分布抽出手段と、前記癌部位推定手段が推定した癌部位の進行度を、前記腺腔分布抽出手段が抽出した腺腔分布の特徴量を用いて判定する進行度判定手段として機能させるためのものである。
【００３３】
本発明のプログラムは、前立腺癌の診断において特に有用である。
【００３４】
【発明の実施の形態】
発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００３５】
〔第１の実施の形態〕
第１の実施の形態は、病理染色標本を、異なる光通過帯域を持つ複数のバンドパスフィルタを用いて多バンドで撮影した後、染色色素の分光特性を先見情報として染色色素の分布を求め、これを核および細胞質の分布と見倣して最終的に癌部位の分布を推定するものである。
【００３６】
図１は本実施の形態における病理診断支援装置の構成を示す。また、図２に、図１の処理のフローチャートを示す。
【００３７】
図１に示す病理診断支援装置は、照明手段２にて照明された病理組織標本１を顕微鏡光学系３を通して二次元的な分光画像として撮像する分光画像撮像部４と、該分光画像撮像部４と共に画像データ入力手段を構成するもので、分光画像撮像部４にて撮像された分光画像を記憶するメモリ５と、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定する核・細胞質分布推定部６と、前記核・細胞質分布推定部６で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する癌部位推定部７と、前記メモリ５に記憶された多バンド画像である分光画像から組織標本ＲＧＢ画像を生成するＲＧＢ画像生成部８と、前記癌部位推定部７で推定した癌部位の分布を、前記ＲＧＢ画像生成部８からの組織標本ＲＧＢ画像に重ね合わせる等して表示する画像表示部９と、を有して構成されている。
【００３８】
従って、図１の装置の動作は概略的に図２に示すようになる。すなわち、組織標本の分光画像撮像を行った後（ステップＳ１）、この分光画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定し（ステップＳ２）、組織標本内における癌部位の分布を推定する（ステップＳ３）。一方、前記の撮像された分光画像から組織標本ＲＧＢ画像を生成し（ステップＳ４）、この組織標本ＲＧＢ画像にステップＳ３にて推定した癌部位の分布を重ね合わせて表示する（ステップＳ５）。
【００３９】
観察対象としては、２  種類の色素、ヘマトキシリンとエオジンによって染色された病理組織標本を用いる（図３参照）。ヘマトキシリンとエオジンによる染色方法（ＨＥ  染色）は標準染色とも呼ばれ、組織標本の染色方法として最も広く用いられている。
【００４０】
次に、図１乃至図３で示した本実施の形態の内容を、図４乃至図１０を参照して詳細に説明する。
【００４１】
先ず、病理組織標本１は照明手段２によって透過的に照明され、顕微鏡光学系３によって結像した後、分光画像撮像部４によって二次元的な分光画像（以下、組織標本分光画像）として撮像される。二次元的な分光画像は、通常のＲＧＢ画像とは異なり、画像の各画素が試料の対応点のスペクトル情報で構成されているような多バンドの画像である。本実施の形態では、バンド数は少なくとも３以上であるとする。分光画像撮像部４におけるスペクトル情報取得には、例えば特開平  ７−１２０３２４号公報に記載のバンドパスフィルタを複数枚用いた多バンド画像の撮影装置を使用する。撮像された組織標本分光画像はメモリ５に転送され、記憶される。
【００４２】
ここで、以下に、多バンド画像の撮影装置の具体例について説明する。
【００４３】
図４はその構成を示す図で、本実施の形態の色分類装置は、絞りやレンズを含む光学系２０、図５の（Ａ）に示されるような複数枚のバンドパスフィルタ２２Ａ，２２Ｂ，…，２２Ｅで構成される回転色フィルタ２２、対象物Ｏ及び参照板Ｒの画像を取り込むためのＣＣＤ２４、Ａ／Ｄ変換器２６、フレームメモリ２８、撮影している部分を表示するモニタ３０、ＣＣＤ駆動ドライバ３２、回転色フィルタ２２の駆動モータ３４、ＣＣＤ駆動ドライバ３２及び回転色フィルタ駆動モータ３４等を制御すると共に分類演算回路３８に命令を送るコントロール部３６、分類を行なうための分類演算回路３８から構成される。上記回転色フィルタ２２は、図５の（Ｂ）又は（Ｃ）に示すように、何種類かのバンドパスフィルタ２２Ａ〜２２Ｅから構成されており、各フィルタは同図の（Ａ）に示すような任意のバンド幅を透過するような特性を持っている。本実施の形態では、図面及び説明の簡単化のため５枚のバンドパスフィルタで回転色フィルタ２２を構成している。なお、光学系２０と回転色フィルタ２２の配置は、光学系２０の前に回転色フィルタ２２を配置するような逆の配置でも良い。
【００４４】
次に、核・細胞質分布推定部６により染色標本における核と細胞質の分布を定量的に推定し、二次元的な分布画像として構成する。核・細胞質分布推定部６は以下のように推定処理を行う。
【００４５】
この手法は、分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討」（藤井他、第３回デジタル生体医用画像の「色」シンポジウム）にて開示されたものである。
【００４６】
分光画像撮像部４によって撮像した組織標本分光画像をＩ（λ，ｘ，ｙ）、予め撮像した照明光の分光画像をＩｏ（λ，ｘ，ｙ）とする。ここでλは波長を、ｘ，ｙはそれぞれ水平方向と垂直方向の位置を表すパラメータである。Ｉ（λ，ｘ，ｙ）とＩｏ（λ，ｘ，ｙ）を撮像する際、照明、露出等の撮像条件は全て同一に揃えられているものとする。
【００４７】
染色された病理組織標本は光の透過体であるから、ランベルト・ベールの法則に基き、点（ｘ，  ｙ）において式（１）が成り立つ（図６参照）。
【００４８】
Ｉ（λ，ｘ，ｙ）＝Ｉｏ（λ，ｘ，ｙ）・ｅｘｐ｛−Ｃｈ（ｘ，ｙ）・εｈ（λ）−Ｃｅ（ｘ，ｙ）・εｅ（λ）−Ｃｏ（ｘ，ｙ）・εｏ（λ）｝                                                  （１）
ここで、式（１）に含まれる各変数は、以下の物理量を表す。
【００４９】
Ｃｈ：ヘマトキシリンの色素量
Ｃｅ：エオジンの色素量
Ｃｏ：組織に含まれるヘマトキシリン・エオジン以外の色素量        （２）
εｈ：ヘマトキシリンの透過率
εｅ：  エオジンの透過率
εｏ：組織に含まれるヘマトキシリン・エオジン以外の色素の透過率
本実施の形態では、組織に含まれるヘマトキシリン・エオジン以外の色素として、赤血球の影響のみを考慮する。但し、赤血球以外の異物を考慮する場合にも本発明の手法は有効である。
【００５０】
Ｃｈ，Ｃｅ，Ｃｏは位置に依存したパラメータであり、核・細胞質分布推定部６における推定対象である。
【００５１】
εｈ，εｅ，εｏは位置には依存しない波長の関数であって、核・細胞質分布推定部６における推定対象ではなく、予め測定によって値を取得しておく必要がある。本実施の形態では、ヘマトキシリン、エオジン、赤血球の分光透過率を予め測定しておき、それぞれεｈ，εｅ，εｏとして用いる。分光透過率の測定には、通常の分光計あるいは本実施の形態の構成要素である平面分光画像撮像部４が利用できる。
【００５２】
式（１）を変形し両辺の対数を取ると、式（３）になる。
【００５３】
−ｌｏｇ｛Ｉ（λ，ｘ，ｙ）／Ｉｏ（λ，ｘ，ｙ）｝＝Ｃｈ（ｘ，ｙ）・εｈ（λ）＋Ｃｅ（ｘ，ｙ）・εｅ（λ）＋Ｃｏ（ｘ，ｙ）・εｏ（λ）                                                    （３）
式（３）に含まれる未知変数は、各点毎にεｈ，εｅ，εｏの３個である。従って、核・細胞質分布推定部６への入力データとなる組織標本分光画像が各点毎に３バンド以上の情報を有していれば、原理的に全ての未知変数の値が決定できる。本実施の形態ではノイズに対する頑強性を確保する為、４バンド以上の組織標本分光画像を用い、最小二乗法によって未知変数を評価する。
【００５４】
組織標本分光画像の各バンドの観察波長をλｉ（ｉ  ＝  １，  ２，  …，  Ｎ）で表す。ここでＮはバンド数である。この時、点（ｘ，  ｙ）における未知変数の値は、最小二乗法を用いて式（４）のように決定できる。
【００５５】
【数１】
2004286666.tif 000003
ここで、Σはｉについて１，  ２，  …，  Ｎの総和を求めることを意味する。また［・］−１は逆行列を表す。
【００５６】
このようにして求めたヘマトキシリン色素の２次元分布Ｃｈ（ｘ，ｙ）とエオジン色素の２次元分布Ｃｅ（ｘ，ｙ）を、以下ではそれぞれヘマトキシリン分布画像（図７（ｂ）参照）、エオジン分布画像（図７（ｃ）参照）と呼称する。図７（ａ）は組織標本の画像である。
【００５７】
ヘマトキシリンとエオジンによる染色後、ヘマトキシリン色素はその殆どが細胞核の内部に存在するので、ヘマトキシリン分布画像Ｃｈ（ｘ，ｙ）を細胞核の分布と見倣すことができる。また、エオジン色素はその殆どが細胞質の内部に存在するので、エオジン分布画像Ｃｅ（ｘ，  ｙ）を細胞質の分布と見倣すことができる。
【００５８】
一方、組織内に赤血球が残留していた場合、その分布はＣｏ（ｘ，ｙ）によって表され、ヘマトキシリンやエオジンの分布とは明確に分離することができる。病理組織標本を用いて診断を行う場合、組織に残留した赤血球は観察を妨げる異物と見倣され、その影響は除去しなければならない。一般に組織標本をＲＧＢ  画像として撮像した場合、細胞質と赤血球のＲＧＢ  値は似通った値となり両者の分離は難しいが、本発明の手法では両者を異なる分布画像として取得することができるので、両者を明確に分離することが可能である。
【００５９】
癌分布推定部７では、核・細胞質分布推定部６によって作成した、ヘマトキシリン分布画像とエオジン分布画像を用い、病理組織標本における癌部位の分布を推定する。癌分布推定部７は、以下のように推定処理を行う。
【００６０】
先ず、ヘマトキシリン分布画像Ｃｈ（ｘ，  ｙ）およびエオジン分布画像Ｃｅ（ｘ，  ｙ）を、同じサイズの小矩形に分割する（図８参照）。小矩形の位置は（ｉ，  ｊ）のように表現し、ｉが水平方向、ｊが垂直方向のインデックスに対応する。
【００６１】
図９に、癌部位の判定手順を示している。
【００６２】
ヘマトシキリン分布画像の小矩形（ｉ，  ｊ）において、画素値が所定の閾値Ｔｈ以上である画素の数Ｓｈ（ｉ，  ｊ）を求める。同様に、エオジン分布画像の小矩形（ｉ，  ｊ）において、画素値が所定の閾値Ｔｅ以上である画素の数Ｓｅ（ｉ，  ｊ）を求める。
【００６３】
和Ｓｈ（ｉ，  ｊ）＋Ｓｅ（ｉ，  ｊ）  を所定の閾値Ｔｓと比較する（ステップＳ１１）。
【００６４】
和Ｓｈ（ｉ，  ｊ）＋Ｓｅ（ｉ，  ｊ）  が所定の閾値Ｔｓより小さい場合、その小矩形には組織が含まれておらず、当然ながら癌組織も含まないと判定する（ステップＳ１３）。
【００６５】
和Ｓｈ（ｉ，  ｊ）  ＋  Ｓｅ（ｉ，  ｊ）が所定の閾値Ｔｓに等しい、あるいはより大きい場合、引き続き比Ｓｈ（ｉ，  ｊ）  ／Ｓｅ（ｉ，  ｊ）を所定の閾値Ｔｒと比較する（ステップＳ１２）。
【００６６】
Ｓｈ（ｉ，  ｊ）  ／Ｓｅ（ｉ，  ｊ）＜Ｔｒの場合、その小矩形内では  ＮＣ比が小さい、即ち癌部位を含まない（正常である）と判定する（ステップＳ１３）。Ｓｈ（ｉ，  ｊ）  ／Ｓｅ（ｉ，  ｊ）≧Ｔｒの場合、その小矩形内では  ＮＣ比が大きい、即ち癌部位が含まれると判定する（ステップＳ１４）。
【００６７】
ステップＳ１１における、和Ｓｈ（ｉ，  ｊ）  ＋Ｓｅ（ｉ，  ｊ）と閾値Ｔｓとの比較は、小矩形に組織自体が含まれている否かを判定するものである。癌組織も組織の一部である以上、組織自体が小矩形に含まれていなければ、癌部位も含まれないと見倣せるからである。
【００６８】
ステップＳ１２における、比Ｓｈ（ｉ，  ｊ）  ／Ｓｅ（ｉ，  ｊ）と閾値Ｔｒとの比較は、小矩形内におけるＮＣ比（式（５）参照）を評価するものである。病理学の分野では、癌細胞における  ＮＣ比が正常細胞における  ＮＣ比と比較して著しく大きいことが知られており、癌部位の特定に用いられている。本実施の形態ではヘマトキシリン分布画像とエオジン分布画像を用いて  ＮＣ比を定量的に評価し、その結果を用いて癌部位の分布を決定している。
【００６９】
【数２】
2004286666.tif 000004
以上の判定処理を行い、癌部位の有無を癌分布画像Ｐｃ（ｘ，  ｙ）を作成する。但し、癌分布画像Ｐｃ（ｘ，  ｙ）の画素値は式（６）の規則によって決定する。
【００７０】
【数３】
2004286666.tif 000005
次にＲＧＢ画像生成部８において、多バンド画像である組織標本分光画像をＲＧＢ画像に変換する。このＲＧＢ画像を組織標本ＲＧＢ画像と呼称する。組織標本ＲＧＢ画像の各画素におけるＲＧＢ  値は、組織標本分光画像の各画素における分光透過率情報と、ＲＧＢ  表色系の等色関数との積和演算によって求めることができる。
【００７１】
最後に、画像表示部９によってＲＧＢ画像生成部８からの組織標本ＲＧＢ画像と癌分布推定部７からの癌分布画像を重ね合わせて表示する。画像表示部９では、癌分布推定部７からの癌分布画像（図１０（ｂ）参照）が組織標本ＲＧＢ  画像（図１０（ａ）参照）の前面になるように配置し、同時に半透明化処理を行う（図１０（ｃ）参照）。癌分布画像の半透明化により、癌分布画像と組織標本ＲＧＢ画像を同時に重ね合わせて表示させることができ、両者の対応を把握することが容易になる。半透明化処理としては、アルファブレンディングが一般的であるが、所定のパターンによるハッチングを利用しても良い。
【００７２】
第１の実施の形態に記載の手法によれば、異物の混入による影響を抑えながら、ヘマトキシリンとエオジンの分布を定量的に推定することができ、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて病理診断を行うことが可能となる。更に  ＮＣ比の大小という病理学的な基準に則して癌部位の分布を判定することができ、診断精度を向上させることが可能となる。
【００７３】
〔第２の実施の形態〕
以下、本発明の第２の実施の形態について、図１１乃至図１５を用いて説明する。
【００７４】
本実施の形態は、第１の実施の形態で説明した癌部位の判定に加え、前立腺癌の進行度（グレソン分類におけるグレード）を評価する。基本的な考え方は、エオジン分布画像を用いて前立腺癌部位の腺腔を抽出し、腺腔の特徴量に従って進行度を分類するというものである。なお、グレソン分類は、前立腺癌の診断においては主に腺腔の大きさや形状に着目して進行度を判定する手法であり、世界的な標準として普及している。
【００７５】
グレソン分類では、図１１のようなグレソン分類基準チャートに従って、癌部位に存在する腺腔の形状やサイズに応じて進行度を５段階評価する。第１段階（グレード１或いはＧ１）が最も進行が軽微であり、第５段階（グレード５あるいはＧ５）が最も病状が進行している。図１１中、左端の数字がグレードを表す。
【００７６】
図１２は本実施の形態における病理診断支援装置の構成を示す。また、図１３に、図１２の処理のフローチャートを示す。図１及び図２と同一部分及びステップには同一符号を付して説明する。
【００７７】
図１２に示す病理診断支援装置は、照明手段２にて照明された病理組織標本１を顕微鏡光学系３を通して二次元的な分光画像として撮像する分光画像撮像部４と、該分光画像撮像部４と共に画像データ入力手段を構成するもので、分光画像撮像部４にて撮像された分光画像を記憶するメモリ５と、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定する核・細胞質分布推定部６と、前記核・細胞質分布推定部６で推定した核および細胞質の分布に基づき、組織標本内における癌部位の分布を推定する癌部位推定部７と、前記画像データ入力手段に入力された画像データにおける組織標本の腺腔の分布を抽出する腺腔分布抽出部１０と、前記癌部位推定部７が推定した癌部位の進行度を、前記腺腔分布抽出部１０が抽出した腺腔分布の特徴量を用いて判定する進行度判定部１１と、前記メモリ５に記憶された多バンド画像である分光画像から組織標本ＲＧＢ画像を生成するＲＧＢ画像生成部８と、前記癌部位推定部７で推定した癌部位の分布と前記進行度判定部１１で判定した癌部位進行度とを、前記ＲＧＢ画像生成部８からの組織標本ＲＧＢ画像に重ね合わせる等して表示する画像表示部９ａと、を有して構成されている。
【００７８】
従って、図１２の装置の動作は概略的に図１３に示すようになる。すなわち、組織標本の分光画像撮像を行った後（ステップＳ１）、この分光画像データにおける組織標本の核および細胞質の分布を推定し（ステップＳ２）、組織標本内における癌部位の分布を推定する（ステップＳ３）。更に、組織標本の腺腔の分布を抽出し（ステップＳ６）、部位の進行度を判定する（ステップＳ７）。一方、前記の撮像された分光画像から組織標本ＲＧＢ画像を生成し（ステップＳ４）、この組織標本ＲＧＢ画像にステップＳ３にて推定した癌部位の分布と、進行度判定ステップＳ７にて判定した癌部位進行度とを重ね合わせて表示する（ステップＳ５’）。
【００７９】
本実施の形態は、第１の実施の形態と同じ構成の照明手段２、顕微鏡光学系３、分光画像撮像部４、メモリ５、核・細胞質分布推定部６、癌分布推定部７、ＲＧＢ画像生成部８を備えており、第１の実施の形態と同じ処理によってヘマトキシリン分布画像、エオジン分布画像、癌分布画像、組織標本ＲＧＢ画像を生成する。これらの画像の内容は、第１の実施の形態と全く同様である。
【００８０】
次に、図１１乃至図１３で示した本実施の形態の内容を、図１４及び図１５を参照して詳細に説明する。
【００８１】
腺腔抽出部１０は、ヘマトキシリン分布画像とエオジン分布画像を解析し、癌部位の腺腔に相当する連結領域のみを抽出する。腺腔抽出部１０は以下のように抽出処理を行う。
【００８２】
先ず、エオジン分布画像において画素値が所定の閾値Ｔｂ以下であるような画素の集合と、ヘマトキシリン分布画像において画素値が所定の閾値Ｔｃ以下であるような画素の集合を求め、更に両方の画像集合に共通して含まれる画素の集合を連結領域として抽出する。抽出された連結領域はヘマトキシリン色素とエオジン色素量の少ない領域であり、これは細胞組織を殆ど含まない領域、即ち腔に対応している。
【００８３】
次に、抽出された連結領域に関する特徴量を求める。
【００８４】
各連結領域について、重心位置、画像端への接触の有無、面積、周囲長、凸周囲長、円形度、輪郭粗度を求め、表１のような一覧を作成する。
【００８５】
【表１】
2004286666.tif 000006
凸周囲長は、輪郭における凸部を線分で結んだ仮想的な図形の周囲長であり、図１４で概念的に示される。本実施の形態では円形度と輪郭粗度の両方を特徴量として求めているが、どちらか一方のみを計算し、他方の計算を省略して計算時間の短縮を図っても構わない。また、凸周囲長は輪郭粗度を求める場合にのみ使用するので、輪郭粗度を求めない場合には計算する必要は無い。
【００８６】
本実施の形態における円形度の定義としては式（７）を、輪郭粗度の定義としては式（８）を用いる。
【００８７】
【数４】
2004286666.tif 000007
円形度は真円の場合に値が１で最も大きく、形状が円から外れるに従って値が小さくなる。
【００８８】
【数５】
2004286666.tif 000008
輪郭粗度は１以上の値を持ち、輪郭上の凹凸構造が増えるに従ってより大きな値となる。
【００８９】
抽出した連結領域毎に、癌部位における腺腔に該当するかどうかを以下のように判定する。ここで、腺腔とは腺（本実施の形態では前立腺）の内側に存在する腔を指す。以下の判定▲１▼乃至▲３▼で除外された連結領域は癌部位における腺腔ではないと見倣し、一覧から削除する。
【００９０】
▲１▼  連結領域を構成する画素のうち、癌分布画像における癌部位にも含まれている画素の数を計上する。癌部位に含まれている画素がＴｎ個より少ない場合は、一覧から削除する。ここでＴｎは所定の閾値である。
【００９１】
▲２▼  連結領域が画像端に接触しているか否かを調べる。画像端に接している連結領域は、一覧から削除する。
【００９２】
▲３▼  連結領域の面積が所定の閾値Ｔａより小さいか否かを調べる。面積が  Ｔａより小さい場合は、一覧から削除する。この項目は、耐ノイズ性を向上させる為のものである。
【００９３】
以上の判定処理後に一覧に残された連結領域を癌部位に属する腺腔と見倣し、特徴量と共に腺腔一覧として記録する。
【００９４】
進行度判定部１１では、腺腔抽出部１０によって生成された腺腔一覧を用い、腺腔の分類を行うことでその腺腔の属する癌部位の進行度を評価する。
【００９５】
先ず、腺腔に関する特徴量である面積、円形度、輪郭粗度のうち１つ以上を要素とする特徴ベクトルｖを作成する。面積、円形度、輪郭粗度の全てを用いた場合は、特徴ベクトルｖは以下のような３次元ベクトルになる。
【００９６】
【数６】
2004286666.tif 000009
特徴量の分類判定は、進行度が既知である癌部位の腺腔について予め特徴量を求めておき、これを教師データとした距離比較によって行う。
【００９７】
着目した腺腔と各グレードとの距離は、マハラノビス距離によって評価する。マハラノビス距離は式（１０）のように定義される。
【００９８】
Ｄｉ  ＝  （ｖ−μｉ）ＴΣｉ−１（ｖ−μｉ）                  （１０）
ここで  Ｔ の表記は行列の転置を意味する。また、各変数の意味は以下の通り。
【００９９】
Ｄｉ  ：着目した腺腔とグレード  Ｇ＿ｉ  との特徴空間におけるマハラノビス距離
μｉ  ：グレード  Ｇｉ  に属するサンプルの特徴ベクトルの平均
Σｉ  ：グレード  Ｇｉ  に属するサンプルの特徴ベクトルの共分散行列
腺腔一覧に記録された各腺腔に対して、各グレードとのマハラノビス距離を求め、それぞれ最もマハラノビス距離の小さなグレードに分類する。
【０１００】
更に、癌分布画像において各癌部位の連結性を調べ、連結領域を形成している各癌部位について重心位置がその癌部位に含まれる腺腔の数をグレード毎に集計する。最も度数の多いグレードを以ってその癌部位の進行度とする。
【０１０１】
最後に画像表示部９ａによって、ＲＧＢ画像生成部８からの組織標本ＲＧＢ画像（図１５（ａ）参照）と癌分布推定部７からの癌分布画像（図１５（ｂ）参照）を重ね合わせて表示し、更にその前面に癌部位の進行度を表示する（図１５（ｃ）参照）。
【０１０２】
第２の実施の形態に記載の手法によれば、核と細胞質の分布を定量的に求め、これによって得られた核と細胞質の正確な分布に基づいて病理診断を行うことが可能となる一方、癌部位の分布が得られるだけでなく、前立腺癌の進行度をも決定することができる。この際、予め癌部位に属する腺腔のみを識別した後に進行度の分類を行うので、正常部位の腺腔を誤って判定に用いることが無い。また、画像内に複数の癌部位が含まれる場合にも、それぞれ個別に進行度を判定することができる。
【０１０３】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、病理組織標本を撮像・処理することで、核と細胞質の分布を定量的に求め、核と細胞質の正確な分布に基づいた病理診断を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の病理診断支援装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１の動作を概略的に示すフローチャート。
【図３】ＨＥ染色された病理標本（前立腺癌）の例を示す図。
【図４】第１の実施の形態の装置に用いられる多バンド画像の撮像装置の構成を示すブロック図。
【図５】図４の多バンド画像撮像装置に用いられるバンドパスフィルタの特性及び配置を示す図。
【図６】染色された組織標本の断面図。
【図７】ヘマトキシリン分布画像とエオジン分布画像を示す図。
【図８】ヘマトキシリン分布画像とエオジン分布画像を小矩形に分割する状態を表す図。
【図９】癌部位の判定手順を示すフローチャート。
【図１０】癌分布推定結果の表示を示す図。
【図１１】グレソン分類基準チャート。
【図１２】本発明の第２の実施の形態の病理診断支援装置の構成を示すブロック図。
【図１３】図１２の動作を概略的に示すフローチャート。
【図１４】凸周囲長の概念図。
【図１５】進行度判定結果の表示を示す図。
【符号の説明】
１…病理組織標本
２…照明手段
３…顕微鏡光学系
４…分光画像撮像部
５…メモリ
６…核・細胞質分布推定部
７…癌分布推定部
８…ＲＧＢ画像生成部
９，９ａ…画像表示部
１０…腺腔抽出部
１１…進行度判定部
【図１】
2004286666.tif 000010
【図２】
2004286666.tif 000011
【図３】
2004286666.tif 000012
【図４】
2004286666.tif 000013
【図５】
2004286666.tif 000014
【図６】
2004286666.tif 000015
【図７】
2004286666.tif 000016
【図８】
2004286666.tif 000017
【図９】
2004286666.tif 000018
【図１０】
2004286666.tif 000019
【図１１】
2004286666.tif 000020
【図１２】
2004286666.tif 000021
【図１３】
2004286666.tif 000022
【図１４】
2004286666.tif 000023
【図１５】
2004286666.tif 000024
【手続補正書】
【提出日】平成15年10月17日(2003.10.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９９】
Ｄi ：着目した腺腔とグレード Gi との特徴空間におけるマハラノビス距離
μi ：グレード Gi に属するサンプルの特徴ベクトルの平均
Σi ：グレード Gi に属するサンプルの特徴ベクトルの共分散行列
腺腔一覧に記録された各腺腔に対して、各グレードとのマハラノビス距離を求め、それぞれ最もマハラノビス距離の小さなグレードに分類する。