(57)【要約】【課題】細胞を精度よく分類すること。【解決手段】撮像された細胞の画像データからＬａｂ色空間のｂ座標値を取得し、そのｂ座標値を使用して細胞の色彩に関する第１特徴パラメータを算出するパラメータ算出部と、パラメータ算出部で算出された特徴パラメータを使用して細胞を分類する分類部とを備える細胞分類装置。【選択図】  図２
2004340738.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された細胞の画像データからＬａｂ色空間のｂ座標値を取得し、そのｂ座標値を使用して細胞の色彩に関する第１特徴パラメータを算出するパラメータ算出部と、パラメータ算出部で算出された特徴パラメータを使用して細胞を分類する分類部とを備える細胞分類装置。
【請求項２】
パラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データの画素数と前記ｂ座標値との関係を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、作成されたヒストグラムを使用して第１特徴パラメータを算出する第１特徴パラメータ算出部とを備える請求項１記載の細胞分類装置。
【請求項３】
パラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データから細胞の面積に関する特徴パラメータを算出する面積パラメータ算出部を備える請求項１または２に記載の細胞分類装置。
【請求項４】
パラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データから細胞の形状に関する特徴パラメータを算出する形状パラメータ算出部を備える請求項１〜３のいずれか１項に記載の細胞分類装置。
【請求項５】
パラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データからＲＧＢ色空間のＲ座標値およびＧ座標値と画素数との関係を示すヒストグラム、またはＲＧＢ色空間のＲ座標値およびＢ座標値と画素数との関係を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、作成されたヒストグラムを使用して細胞の色彩に関する第２特徴パラメータを算出する第２特徴パラメータ算出部とを備える請求項１〜４のいずれか１項に記載の細胞分類装置。
【請求項６】
分類部は、細胞が第１細胞である可能性を示す第１信頼度を第１特徴パラメータに基づいて算出する第１信頼度算出部と、
細胞が第２細胞である可能性を示す第２信頼度を第１特徴パラメータに基づいて算出する第２信頼度算出部と、第１および第２信頼度から細胞が第１細胞であるか第２細胞であるかを決定する決定部とを備える請求項１〜５のいずれか１項に記載の細胞分類装置。
【請求項７】
第１信頼度算出部は、第１細胞とその他の細胞を分類するよう学習された第１ニューラルネットワークからなり、第２信頼度算出部は、第２細胞とその他の細胞を分類するよう学習された第２ニューラルネットワークからなる請求項６記載の細胞分類装置。
【請求項８】
細胞が白血球である請求項１〜７のいずれか１項に記載の細胞分類装置。
【請求項９】
細胞の画像を撮像する撮像部と、請求項１乃至８の何れか１項に記載の細胞分類装置とを備えたことを特徴とする細胞分類システム。
【請求項１０】
撮像された細胞の画像データからＬａｂ色空間のｂ座標値を取得する工程と、そのｂ座標値を使用して細胞の色彩に関する第１特徴パラメータを算出する工程と、特徴パラメータを使用して細胞を分類する工程とを備える細胞分類方法。
【請求項１１】
第１特徴パラメータを算出する工程は、前記ｂ座標値と前記画像データの画素数との関係を示すヒストグラムを作成する工程と、作成されたヒストグラムを使用して第１特徴パラメータを算出する工程とからなる請求項１０記載の細胞分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、細胞分類装置とシステム及び細胞分類方法に関するものであり、特に白血球を分類する装置とシステム及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
赤血球や白血球などの細胞を撮像して、得られた画像から細胞の特徴パラメータを抽出して、その特徴パラメータを使用して細胞を分類する装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
また、画像処理法によって各白血球の種類を自動分類するために、撮像された各血球像の形態や色調に関する特徴パラメータを利用することも知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００３】
【特許文献１】
米国特許第４７６１０７５号公報
【特許文献２】
特開２００２−３６５２８５号公報の段落００１８
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の細胞分析装置の分類精度は十分とは言えなかった。
この発明はこのような事情を考慮してなされたもので、細胞を自動的に精度よく分類することが可能な分類装置とシステムおよび方法を提供するものである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明は、撮像された細胞の画像データからＬａｂ色空間のｂ座標値を取得し、そのｂ座標値を使用して細胞の色彩に関する第１特徴パラメータを算出するパラメータ算出部と、パラメータ算出部で算出された特徴パラメータを使用して細胞を分類する分類部とを備える細胞分類装置を提供するものである。
【０００６】
この発明によれば、人間の色知覚と座標値が比例するように補正されたＬａｂ色空間を用いて細胞の色彩に関する特徴パラメータを算出するので、細胞を精度よく分類することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
この発明の細胞分類装置に入力される、撮像された細胞の画像データは、例えば次のようにして得られる。まず、細胞をスライドガラスに塗抹して標本を作成する。次に、標本をライトギムザ染色やメイギムザ染色で染色する。染色した標本を、撮像部で撮像し、画像データに変換する。撮像部は、ステージに載置した標本を顕微鏡を用いて拡大し、ＣＣＤなどの撮像素子を備えたカメラを用いて拡大画像を撮像し、撮像された画像データに変換するように構成すればよい。あるいは、撮像部は、染色した細胞の懸濁液を、粒子撮像型フローサイトメータに流して細胞を撮像し、画像データを得るように構成してもよい。得られた画像データは複数の微小な画素から構成される。なお、細胞の色彩を正確に撮像するため、撮像領域を明るくする光源があると好ましい。光源には白色光源を用いることが好ましい。
【０００８】
得られた画像データからＬａｂ色空間のｂ座標値を取得する。色を数値化するための座標系（あるいは色空間ともいう）には、光の３原色であるＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各成分で表すＲＧＢ座標系のほかにも多数の座標系が知られている。Ｌａｂ座標系はその一つであり、Ｌは明るさ、ａは補色関係にある赤から緑への色あい、ｂは補色関係にある青から黄への色あいを表す座標である。Ｌａｂ色空間は人間の色知覚と座標値が比例するように補正された色空間である。
【０００９】
この発明の細胞分類装置が備えるパラメータ算出部と分類部は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備えた汎用のコンピュータシステムを用いて構成することができる。この場合、画像データは、ハードディスクや光ディスクのような記録媒体を介して細胞分類装置に入力されてもよいし、カメラから直接入力されてもよい。パラメータ算出部と分類部の処理内容はプログラムとして例えばハードディスクや光ディスクなど一般に用いられる記憶媒体に格納され、必要に応じて記憶媒体から読み出されてＲＡＭ上に格納され、ＣＰＵがプログラムを実行するように構成される。あるいは、パラメータ算出部や分類部は、この発明の装置のために設計された回路を備える半導体素子によって構成することもできる。
【００１０】
この発明の細胞分類装置のパラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データの画素数と前記ｂ座標値との関係を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、作成されたヒストグラムを使用して第１特徴パラメータを算出する第１特徴パラメータ算出部とを備えていてもよい。
【００１１】
また、この発明のパラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データから細胞の面積に関する特徴パラメータを算出する面積パラメータ算出部を備えていてもよい。
【００１２】
また、この発明のパラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データから細胞の形状に関する特徴パラメータを算出する形状パラメータ算出部を備えていてもよい。
【００１３】
あるいはまた、この発明のパラメータ算出部は、撮像された細胞の画像データから色空間の一種であるＲＧＢ色空間のＲ（赤）座標値およびＧ（緑）座標値と画素数との関係を示すヒストグラム、またはＲＧＢ色空間のＲ（赤）座標値およびＢ（青）座標値と画素数との関係を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成部と、作成されたヒストグラムを使用して細胞の色彩に関する第２特徴パラメータを算出する第２特徴パラメータ算出部とを備えていてもよい。
【００１４】
これによって、第１特徴パラメータのほかに、面積に関する特徴パラメータや形状に関する特徴パラメータあるいは第２特徴パラメータなどの複数の特徴パラメータによって細胞の特徴を抽出することができるので、細胞をより精度よく分類することができる。
【００１５】
この発明の細胞分類装置の分類部は、細胞が第１細胞である可能性を示す第１信頼度を第１特徴パラメータに基づいて算出する第１信頼度算出部と、
細胞が第２細胞である可能性を示す第２信頼度を第１特徴パラメータに基づいて算出する第２信頼度算出部と、第１および第２信頼度から細胞が第１細胞であるか第２細胞であるかを決定する決定部とを備える。
【００１６】
これによって、細胞が第１細胞である可能性を示す第１信頼度を第１特徴パラメータに基づいて算出する第１信頼度算出部と、細胞が第２細胞である可能性を示す第２信頼度を第１特徴パラメータに基づいて算出する第２信頼度算出部とが分離されているので、新しい種類の細胞に対しても、第３、第４の信頼度算出部を追加することにより、分類する細胞の種類の追加を容易に行なうことができる。
【００１７】
第１信頼度算出部は、第１細胞とその他の細胞を分類するよう学習された第１ニューラルネットワークであってもよく、第２信頼度算出部は、第２細胞とその他の細胞を分類するよう学習された第２ニューラルネットワークであってもよい。
【００１８】
細胞には、典型的特徴をもたないものが多数存在する。典型的特徴をもたない細胞は、統計的識別手法だけでは、分類が困難であり、ニューラルネットワークを用いることによって、より精度よく分類することができる。
【００１９】
また、対象とする細胞とその他の細胞を分類するよう学習させたニューラルネットワークを用いて細胞の分類を行なうので、細胞の専門知識を有した熟練者が多くの時間を費やして行なっていた分類を、専門知識を持たない操作者であっても短時間に精度良く行なえるようになる。
【００２０】
細胞は白血球であってもよい。
この発明の細胞分類システムは、細胞の画像を撮像する撮像部と前記の細胞分類装置を備える。
【００２１】
なお、前記ヒストグラム作成部、第１特徴パラメータ算出部、第２特徴パラメータ算出部、面積パラメータ算出部、形状パラメータ算出部や信頼度算出部や決定部は、前記コンピュータシステムを用いて構成できる。あるいは、この発明の装置のために設計された回路を備える半導体素子によって構成することもできる。また、この発明の細胞分類方法は、撮像された細胞の画像データから色空間の一種であるＬａｂ色空間のｂ座標値を取得する工程と、そのｂ座標値を使用して細胞の色彩に関する第１特徴パラメータを算出する工程と、特徴パラメータを使用して細胞を分類する工程とを備える。
【００２２】
第１特徴パラメータを算出する工程は、前記ｂ座標値と前記画像データの画素数との関係を示すヒストグラムを作成する工程と、作成されたヒストグラムを使用して第１特徴パラメータを算出する工程とを含んでいてもよい。
この発明の細胞分類装置は、撮像された細胞の画像データから細胞の色彩に関する特徴パラメータを算出するパラメータ算出部と、算出された特徴パラメータを使用して細胞を分類する分類部とを備える。
【００２３】
以下、図面に基づいて、この発明の実施形態を詳述する。なお、これによって、この発明が限定されるものではない。
【００２４】
図１はこの発明の細胞分類装置を含む細胞分類システムの一実施形態の説明図である。
【００２５】
細胞分類システムは、撮像された細胞の画像データを得るための撮像部５０を備える。撮像部５０は、血液を塗抹したスライドガラス２９（標本）を載置するステージ２８と、ステージ２８を移動して標本の任意の部分を顕微鏡下に移動させるための制御を行なうステージコントローラ２７と、標本を拡大するための顕微鏡３０と、標本の拡大画像を撮像するためのＣＣＤカメラ３１とを備える。ＣＣＤカメラ３１は、細胞分類装置２６に接続されている。ＣＣＤカメラ３１で撮像された拡大画像は、画像データに変換される。変換された画像データは細胞分類装置２６に送信される。
【００２６】
細胞分類装置２６は、分類結果を表示するためのディスプレイ３２、および分類結果を印字するプリンタ３３に接続されている。さらに、細胞分類装置２６は、操作命令や分類条件等を入力するためのキーボード２５に接続されている。細胞分類装置２６は、内部に制御部１を備える。制御部１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどを備える。
【００２７】
図２は制御部１の構成を示すブロック図である。
制御部１は、インターフェイス部１９を備える。インターフェイス部１９は、外部のＣＣＤカメラ３１の動作を制御し、ＣＣＤカメラ３１からの画像信号を受信して処理する。
【００２８】
ＣＣＤカメラ３１は画像を構成する各画素をＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の各色成分に分解した信号の集合、即ち色空間の一種であるＲＧＢ色空間の座標値（ＲＧＢ信号）の集合を出力する。
ＲＧＢとは異なった色情報の表現方法としてＬａｂ色空間がある。Ｌａｂ色空間とＲＧＢ色空間で色情報の表現方法は異なるが、特定の色に対してＲＧＢ色空間の座標値とＬａｂ色空間の座標値は１対１に対応する。従って、ＲＧＢ信号として得られた色情報をＬａｂ色空間上で処理するためには、各画素のＲＧＢ信号をＬａｂ信号（Ｌａｂ色空間の座標値）に変換する処理を行なえばよい。色空間変換部１１は、３次元の座標変換計算によってＲＧＢ信号からＬａｂ信号への変換を行なう。色空間変換部１１には、インターフェイス部１９を介してＣＣＤカメラ３１からのＲＧＢ信号が入力される。色空間変換部１１から出力されるＬａｂ信号は、各画素に対応する色情報をＬａｂ色空間のＬ座標、ａ座標、ｂ座標の３つの座標値で表現される。
【００２９】
制御部１は、細胞の特徴パラメータを算出するパラメータ算出部２を備える。パラメータ算出部２は、色彩に関する第１特徴パラメータを算出する第１特徴パラメータ算出部５と、第１特徴パラメータとは異なる色彩に関する第２特徴パラメータを算出する第２特徴パラメータ算出部７と、面積に関する特徴パラメータを算出する面積パラメータ算出部３と、形状に関する特徴パラメータを算出する形状パラメータ算出部４とを備える。
【００３０】
パラメータ算出部２は、ｂ座標値と所定のｂ座標値を有する画素の数とからｂ成分（ｂ座標値）のヒストグラムを作成するｂヒストグラム作成部６、Ｒ座標値と所定のＲ座標値を有する画素の数とからＲ座標値のヒストグラムを作成するＲヒストグラム作成部８、Ｇ座標値と所定のＧ座標値を有する画素の数とからＧ座標値のヒストグラムを作成するＧヒストグラム作成部９、Ｂ座標値と所定のＢ座標値を有する画素の数とからＢ座標値のヒストグラムを作成するＢヒストグラム作成部１０を備える。
【００３１】
色空間変換部１１から出力されるＬａｂ信号は、ｂヒストグラム作成部６に入力され、ｂヒストグラムが作成される。作成されたヒストグラムデータは第１特徴パラメータ算出部５に入力される。第１特徴パラメータ算出部５は、ｂヒストグラムのデータを用いて細胞の色彩に関する特徴パラメータを算出する。
【００３２】
また、ＲＧＢ信号のうちのＲ信号は、Ｒヒストグラム作成部８に、Ｇ信号はＧヒストグラム作成部９に、Ｂ信号はＢヒストグラム作成部１０にそれぞれ入力される。Ｒ、Ｇ、Ｂのヒストグラム作成部８、９、１０で作成された各ヒストグラムデータは第２特徴パラメータ算出部７に入力される。
【００３３】
面積パラメータ算出部３や形状パラメータ算出部４には、特徴パラメータ抽出に用いる画像情報に応じ、ＲＧＢ信号あるいはＬａｂ信号もしくはその両方が入力される。この実施の形態では、細胞の画像的特徴領域の一つである細胞核の面積及び形状特徴算出にＬａｂ信号を用い、細胞の画像的特徴領域の異なる部分である細胞体の面積及び形状特徴算出にはＲＧＢ信号を用いるので、面積パラメータ部算出部３と形状パラメータ算出部４には、ＲＧＢ信号とＬａｂ信号の両方が入力される。
【００３４】
面積パラメータ算出部３は、細胞核の面積を算出するための細胞核面積算出部３ａと、細胞体の面積を算出するための細胞体面積算出部３ｂとを備える。
【００３５】
形状パラメータ算出部４は、細胞核の円形度を算出するための円形度算出部４ａと、細胞核の補正円形度を算出するための補正円形度算出部４ｂとを備える。
【００３６】
第１特徴パラメータ算出部５は、ｂ１特徴値を算出するためのｂ１特徴値算出部５ａと、ｂ２特徴値を算出するためのｂ２特徴値算出部５ｂと、ｂ３特徴値を算出するためのｂ３特徴値算出部５ｃとを備える。
第２特徴パラメータ算出部７は、ＧＲ特徴値を算出するためのＧＲ特徴値算出部７ａと、ＲＢ特徴値を算出するためのＲＢ特徴値算出部７ｂとを備える。
【００３７】
第１特徴パラメータ算出部５及び第２特徴パラメータ算出部７、面積パラメータ算出部３及び形状パラメータ算出部４からの各出力データは分類部１８に入力される。
【００３８】
分類部１８はがそれぞれがモジュール化されたニューラルネットワークで構成される第１〜第５信頼度算出部１２〜１６を備える。
【００３９】
第１信頼度算出部１２は、細胞がリンパ球である信頼度を示す第１信頼度を算出するように、前記特徴パラメータの一部あるいは全てを入力として用いて学習させたニューラルネットワークで構成される。
【００４０】
また、第２信頼度算出部１３は、細胞が単球である信頼度を示す第２信頼度を算出するように、前記特徴パラメータの一部あるいは全てを入力として用いて学習させたニューラルネットワークで構成される。
【００４１】
また、第３〜第５信頼度算出部１４〜１６は、それぞれ好塩基球、好酸球、好中球に対応する信頼度を算出するように学習させたニューラルネットワークで構成される。
【００４２】
また、分類部１８は、信頼度算出部１２〜１６の各々から出力された信頼度を使用して、最も信頼度が高い分類結果を決定し、出力する決定部１７を備える。
【００４３】
以下に、細胞の一例である白血球の分類を行なうために、この発明の細胞分類装置を用いた細胞分類処理を説明する。
【００４４】
１．白血球の種類とその特徴
白血球は、血液細胞の一種で生体防御に関する働きを持ち、免疫機能の中心的な役割を果たす。白血球は主にリンパ球、単球、好酸球、好塩基球、好中球の５種類に分類される。また、この他に未成熟血球が存在する。
【００４５】
これらの白血球は細胞の種類によって機能を異にする。単球や好中球は血管に付着し血管の間を通って組織に至るまでに微生物に遭遇するとこれを貧食し、殺菌、消化する機能を発揮して生体の防御にあたる。リンパ球は抗体やいわゆるリンホカインを生産し感染防御反応や炎症反応に携わる。好酸球には寄生虫に対する破壊作用と即時型アレルギー反応への関与がある。好塩基球は抗凝固作用を有し即時型アレルギー反応に関与する。このような働きをする白血球は、健康な状態であるとき、各種類の存在比率は一定範囲内におさまる。それに対して、白血病疾患では、ある種の白血球の生産が促進または抑制されるため正常な比率と著しく異なり、例えば、アレルギー疾患では、好酸球が増加する傾向にある。したがって、末梢血液中の各種の白血球の存在比率は、病因特定や病状の経過観察のきわめて重要な情報の１つである。図３は細胞の一例である５種類の白血球の形状を示す図である。図３でＣ１はリンパ球、Ｃ２は単球、Ｃ３は好塩基球、Ｃ４は好酸球、Ｃ５は好中球である。
【００４６】
白血球群は一般に以下のような形状に関する特徴をもっていることが知られている。
リンパ球
・小リンパ球直径６〜９μｍ、大リンパ球直径９〜１５μｍ。
・円形で、卵形の細胞核。
・クロマチン網工は、濃縮した鱗状と表現される。大リンパ球はより粗い鱗状のクロマチン構造を示す。
・細胞核には明るい色調の部分と濃いクロマチン構造の部分が斑状に配列される。
【００４７】
単球
・成熟単球は多彩な形態を示す細胞である。
・２０〜４０μｍの大きさ。
・細胞核は不整形。凹凸のため、偽足状に見える核突起を認める。
・細胞核のクロマチン構造は活性化した細胞に特徴的なレース状の微細な構造を持つ。
・細胞体の大きさは種々であり、色調は灰青色である。
【００４８】
好塩基球
・前骨髄球になって、粗大で黒っぼい紫色の課粒が表れる。
・成熟好塩基球は、比較的小型で、その課粒はブラックベリーのように引き締まった２つの細胞核分節の上にも載って存在する。
【００４９】
好酸球
・細胞核は、一般的に２分節のみである。
・前骨髄球では、粗大な青みがかかった赤色の課粒を持つ。
・髄球の段階に至ると、細胞体には、直径１μｍで、徐々に赤っぽい黄金色に色調が変わる課粒でぎっしりと満たされる。
【００５０】
好中球
・分節した細胞核の場合、１点かそれ以上の個所で、細い連結（細胞核の帯径の１／３以下）でつながっているだけである。また分節していない場合は、各部分が帯のようにほぼ同じ幅である。
・分節の数は成熟した細胞ほど多く、１〜５分節である。
・細胞体は、無色に近いものから薄いピンク色までさまざまである。
【００５１】
２．信頼度算出部における階層型ニューラルネットワーク
この実施形態では信頼度算出部１２〜１６（図２）が階層型ニューラルネットワークで構成されている。階層型ニューラルネットワークは、システムの入出力間の写像関係を比較的簡単に構築できる。階層型ニューラルネットワークによるシステムモデルは、入力信号３５をうけて出力信号３９を出力する。このシステムモデルは、図４に示すように、入力層３６、中間層３７および出力層３８に階層化されたニューロンで表される。各ニューロンは網目状に結合されている。各ニューロンは、図５に示すようにモデル化され、内部状態ｕは次式に示すような数式に基づいて動作する。
ｕ＝ｗ１ｘ１＋ｗ２ｘ２＋  …  ＋ｗｎｘｎ
ここで、ｘ１，ｘ２，  …  ，ｘｎは、他のｎ個のニューロンからの入力信号を表す。ｎ個の入力信号ｘ１，ｘ２，  …  ，ｘｎに対して、１個の内部状態ｕが決定される。また、ｗ１，ｗ２，  …  ，ｗｎは、ニューロンの結合効率を表す量で、結合重みとよばれる。
【００５２】
これを一般化して表記すると、入力層にｐ番目の入力パターンを提示するものとして、中間層ｉ番目のニューロンの内部状態ｕｐｉは以下の式で表現される
【００５３】
【数１】
2004340738.tif 000003
【００５４】
ここで、ｘｐｈは入力層ｈ番目のニューロンの出力信号、ｗｉｈは入力層ｈ番目のニューロンから中間層ｉ番目のニューロンへの結合重みである。この内部状態ｕｐｉから、そのニューロンの出力は以下のように決定される。
【００５５】
【数２】
2004340738.tif 000004
【００５６】
ここで、ｆｊはシグモイド関数で、０と１の間の値をとる。シグモイド関数は
【００５７】
【数３】
2004340738.tif 000005
の式で表される。図６にシグモイド関数の特性を示す。
中間層の出力から出力層の出力への計算も同様である。
【００５８】
このモデルに、入力信号を与え、それらの入力信号に対する出力結果と、期待される出力結果（教師信号と呼ばれる）との誤差が最小化されていくようにネットワーク内部のパラメータすなわちネットワーク層間の結合重みの調整を行う。この操作を繰り返すことによってシステムの特性、即ち、入出力信号の関係を自律的に獲得し決定することができる。この一連の操作は学習と呼ばれる。
【００５９】
階層型ニューラルネットワークは、
・入出力関係を学習させるだけで非線形性の強い写像関係を容易に構築できる。
・学習を行なうことにより、未学習の入力データに対しても妥当な値を出力できる。
・いったん学習が終了すれば、簡単な積和演算だけで高速に出力が得られる。
・３層以上のネットワークを用いれば、任意の連続写像を任意の精度で近似できる。
といった特徴を有することが知られている。
【００６０】
ここで、学習のアルゴリズムに関してさらに詳しく説明する。今、ｐ番目のパターンに対する出力層ｊ番目のニューロンの出力をｙｐｊとする。教師信号がｄｐｊとしたとき、学習の評価として誤差測度Ｅｐを
【００６１】
【数４】
2004340738.tif 000006
と定義する。これは入力パターンｐに対する誤差測度である。すべての入力パターンに対するネットワークの全誤差Ｅ（ｔ）は次式になる。
【００６２】
【数５】
2004340738.tif 000007
【００６３】
ｔはネットワークの学習回数である。階層型ニューラルネットワークではこのＥ（ｔ）が極小値に向かうようにニューロン結合重みを更新していく。ニューロンの結合重みの更新量は入力パターンをｐとすると誤差測度Ｅｐの各ニューロン結合重みｗｉｈ、ｗｊｉに関する微分値から算出する。
まず、出力層の出力と誤差から中間層と出力層との間のニューロン結合重みの更新量を算出する。
【００６４】
【数６】
2004340738.tif 000008
【００６５】
同様にして入力層と出力層との間のニューロン結合重みの更新量を算出する。
誤差測度の極小値が常に小さくなるように次の式にしたがってすべてのニューロンの結合重みを更新していく。
【００６６】
【数７】
2004340738.tif 000009
【００６７】
ここで、ηは正定数で学習係数と呼ばれる。αは、１回前の変更量に対する正定数である。また０＜α＜１で、振動を抑えることができ、αが１に近いほど振動は抑制される。そのため、αを含む項は慣性項と呼ばれる。この学習アルゴリズムは出力層で評価された誤差がネットワークの信号の流れとは逆方向に伝播することから、誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）と呼ばれる。
【００６８】
３．白血球分類手順
この発明の細胞分類装置を用いた細胞分類システムでは、図７のフローチャートに示すような一連の手順によって、白血球の分類を行なう。
まず、血液を塗抹および染色して標本を作成する（ステップＳ１）。標本の染色には、ライトギムザ染色法またはメイギムザ染色法を用いる。
【００６９】
次に、図１に示すように、スライドガラス２９（標本）を、ステージ２８に載せる。ステージ２８の動作は、ステージコントローラ２７によって制御される。ステージ２８を移動して、標本を顕微鏡３０の下に移動させる。そして、顕微鏡３０を用いて標本を拡大し、標本の拡大画像をＣＣＤカメラ３１を用いて撮影する（ステップＳ２）。次に、ＣＣＤカメラ３１からの画像データを細胞分類装置に入力する（ステップＳ３）。図２に示すように、制御部１では、色空間変換部１１によってＲＧＢ信号からＬａｂ信号が生成され、パラメータ算出部２に入力される。パラメータ算出部２は、白血球の細胞核、細胞体を抽出し（ステップＳ４）、抽出した領域についての特徴パラメータを算出する（ステップＳ５）。パラメータ算出部２の算出結果は信頼度算出部１２〜１６、即ちモジュール化された階層型ニューラルネットワークの入力層への入力信号となる。信頼度算出部１２〜１６は、各種類の白血球に対する信頼度を算出する。各信頼度算出部１２〜１６によって算出された信頼度は決定部１７に入力される。決定部１７は、入力された信頼度を使用して白血球を分類する（ステップＳ６）。そして、分類結果が出力される（ステップＳ７）。
【００７０】
３．１  細胞核・細胞質画像処理
入力された標本の画像信号に対する画像データ処理を以下に詳しく説明する。
まず、白血球の細胞核を抽出するために、ＲＧＢ色空間で表現されている入力画像データをＬａｂ色空間に変換する。以下にＲＧＢ座標値からＬａｂ座標値の変換方法を示す。
【００７１】
最初に０〜２５５の整数値で表現されるＲＧＢ座標値を正規化することにより、０〜１の実数値にする。その後、ＲＧＢの振幅特性をリニアにするために、ガンマ変換を行いリニアＲＧＢ座標値に変換する。以下がその計算式である。
【００７２】
【数８】
2004340738.tif 000010
リニアＲＧＢ座標値を以下の式に代入し、ＧＲＢをＸＹＺ値に変換する。
【００７３】
【数９】
2004340738.tif 000011
変換したＸＹＺ値を以下の式に代入してＬａｂ座標値に変換する。
【００７４】
【数１０】
2004340738.tif 000012
【００７５】
ただし、Ｘｎ＝９５．０５、Ｙｎ＝１００、Ｚｎ＝１０８．９とする。
このようにして、各画素はＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間に変換される。
【００７６】
細胞核の面積及び形状に関する特徴パラメータを算出するために、変換したｂ座標値を用いて図８のようなｂ座標値（階調値）に対する画素数を表わす平滑化されたヒストグラムを作成する。得られたヒストグラムの谷間の低部に閥値Ｍを設けＭより左側を細胞核として２値化処理をする。縮退・拡大処理で雑音を除去してから、連結した画素のかたまりごとにラベルを付けて区別するラベリング処理を行う。具体的には、画素数５００以内のラベルは背景とし、残ったラベルは細胞核領域とする。図９に処理の流れに沿った細胞核の形態図を示す。図９（ａ）はカメラ３１からのＲＧＢ画像であり、（ｂ）はＬａｂ色空間のｂ成分すなわちｂ座標値の画像、（ｃ）はｂ成分の画像を前述の閾値Ｍで２値化した画像を示す。図９（ｃ）の斜線部は細胞核領域を示す。
【００７７】
次に細胞体の面積を算出するために細胞体を抽出する。図１０（ａ）に示すようなＲＧＢ画像データから、Ｒ座標値だけの画像とＢ座標値だけの画像との差分画像を得る（図１０（ｂ））。この差分画像の階調値−４５から５までの画素を出力し、拡大・縮退処理を行い雑音除去した領域を細胞体とする（図１０（ｃ））。図１０（ｃ）の斜線部は細胞体領域を示す。
【００７８】
３．２  特徴パラメータの算出
白血球を分類する特徴値として、前述のように処理された画像データを用いて、合計で９種類の特徴パラメータを算出する。９種類の特徴パラメータとは、面積に関する特徴パラメータ、形状に関する特徴パラメータ、第１特徴パラメータ、および第２特徴パラメータである。面積に関する特徴パラメータは、細胞核面積および細胞体面積である。形状に関する特徴パラメータは細胞核の円形度および補正円形度である。第１特徴パラメータは、色彩の特徴パラメータであり、ｂ座標値のヒストグラムから得られるｂ特徴値（ｂ１、ｂ２およびｂ３）である。第２特徴パラメータは、色彩の特徴パラメータであり、ＧＲ及びＲＢの各座標値のヒストグラムから得られる細胞体のＧＲ特徴値およびＲＢ特徴値である。
【００７９】
［１］面積に関する特徴パラメータ
面積に関する特徴パラメータとして、細胞核・細胞体面積を算出する。細胞核面積は、細胞核領域（図９（ｃ）参照）の画素数の総数である。細胞核面積は、細胞体領域（図１０（ｃ））の画素数の総数である。細胞核面積では、単球・好塩基球が大きな値をとる。また細胞体面積では、単球・好中球・好酸球が大きな値をとる。図１１と図１２に白血球の細胞核と細胞体の面積の分布図を示す。図１１で横軸のＣ１〜Ｃ５は白血球の種類であり、Ｃ１はリンパ球、Ｃ２は単球、Ｃ３は好塩基球、Ｃ４は好酸球、Ｃ５は好中球である。また、縦軸は正規化された細胞核の面積である。図１２の横軸は図１１と同様に白血球の種類を示し、縦軸は正規化された細胞体の面積である。
【００８０】
［２］形状に関する特徴パラメータ
・細胞核の円形度
細胞核の円さの度合いを測るために以下の式より細胞核の円形度を求める。
円形度＝４π×（細胞核面積）／（細胞核周囲長）２  ・・・（１）
値がｌに近いほど円形に近い形状となる。従って、細胞核の形状が楕円形のリンパ球が大きな値をとる。
【００８１】
・補正円形度
図１３（ａ）に細胞核の補正円形度を求める例を示す。図１３（ａ）は細胞核領域ｆを示している。図に示すような窪みのある形状に対して、細胞核の最も大きな窪みの場所ｅに補助線ｄを引いて細胞核の周囲長と面積を補正し、前記の（１）式を用いて円形度を求める。ただし、細胞核の分節数が２以上の場合には、図１３（ｂ）に示すように面積が最大の細胞核領域ｇに対して補助線ｈを引く。補正円形度を求めるときは、他の細胞核領域と合わせて求める。補正円形度は、細胞核の形状が円形なものと、帯状のものが大きな値をとる。図１４と図１５に円形度と補正円形度の分布図を示す。図１４で横軸のＣ１〜Ｃ５は白血球の種類であり、Ｃ１はリンパ球、Ｃ２は単球、Ｃ３は好塩基球、Ｃ４は好酸球、Ｃ５は好中球である。また、縦軸は正規化された細胞核の円形度である。図１５の横軸は図１４と同様に白血球の種類を示し、縦軸は正規化された細胞核の補正円形度である。
【００８２】
［３］色彩に関する特徴パラメータ
・細胞核のＬａｂのｂヒストグラムによる特徴値（第１特徴パラメータ）
ｂヒストグラムの特徴値としてｂｌ、ｂ２、ｂ３特徴値を算出する。まず最初に、入力画像データをＲＧＢ座標値からＬａｂ座標値に変換し、ｂヒストグラムを作成する。
【００８３】
ｂｌ特徴値は図１６のように、閾値ＡとＢを設け、最初の山と最後の山の間での最小画素数とする。好中球、好塩基球によく見られるヒストグラムは，谷間の部分の画素数がほぼ０に近い値をとる（図３２）。好塩基球の場合は谷間の部分が０に近い値をとらないものも存在する（図３３）。好酸球の場合は谷間の部分の画素がある程度存在し、谷間が一つ増加することがある（図３４）。従って、ｂ１特徴値は好中球、好酸球および好塩基球を分類するのに特に有用な特徴パラメータである。
【００８４】
ｂ２特徴値は、図１７のように、階調値がＭ以下の画素数の総数とする。Ｍ以下の領域は、細胞が好中球であれば細胞核を示していると考えられる。また、Ｍ以下の領域は、細胞が好酸球であれば細胞核と細胞体を示していると考えられる。従って、ｂ２特徴値は好中球と好酸球を分類するのに特に有用なパラメータである。
【００８５】
ｂ１およびｂ２特徴値は、次のような手順で求めることができる。
（１）入力画像データをＬａｂ色空間に変換する。
（２）ｂ座標についてのヒストグラムを作成し、平滑化する。
（３）ヒストグラムの中の最大画素数を与える極大点と、２番目に画素数の大きい極大点を見出し、これら二つの画素数の平均を求めて定数Ｌとする。定数Ｌより大きな画素数をもつ階調値のなかで、最小の階調値を求める。この値をＢとする（図１６）。
（４）上記（３）で求めたＢの階調値から左に順番に移動していき、右隣の階調値の画素数と比べて画素数が大きくなるか、または変化がない階調値を求める。この値をＭとする。（図１７）
（５）階調値０からＭまでで、画素数が最大の階調値を求める。これをＡとする。（図１７）
（６）ＡからＢの間で、最小画素数をとる階調値の画素数を求める。この画素数をｂ１とする。（図１６）
（７）階調値０からＭまでの間の、総画素数を求める。これをｂ２とする（図１７）。
【００８６】
ｂ３特徴値は、以下の式によって求める。
ｂ３特徴値＝（細胞核面積）／（ｂ２特徴値）
このように、ｂ２と細胞核面積との比率を算出することで、ｂ２を相対値として表し、それによる特徴を分類に用いる。
【００８７】
これらの特徴値は好中球と好酸球・好塩基球を識別するのに有効な特徴パラメータである。図１８〜２０にｂｌ、ｂ２、ｂ３特徴値の分布図を示す。図１８〜２０で横軸のＣ１〜Ｃ５は白血球の種類であり、Ｃ１はリンパ球、Ｃ２は単球、Ｃ３は好塩基球、Ｃ４は好酸球、Ｃ５は好中球である。また、縦軸はそれぞれ正規化されたｂ１およびｂ２、ｂ３特徴値である。
【００８８】
・細胞体のＧＲ・ＲＢ特徴値（第２特徴パラメータ）
ＲＧＢ座標値による色彩情報として、ＧＲ、ＲＢ特徴値の２つを用いる。ＧＲ特徴値は、細胞体の領域のＲ（赤）とＧ（緑）のヒストグラムを作成することによって算出される。図２１は、作成されたＲとＧのヒストグラムである。ＧＲ特徴値は、Ｇの濃度ヒストグラム（Ｇｈ）の最大画素数を与える濃度値Ｅと、Ｒの濃度ヒストグラム（Ｒｈ）の画像が増加し始める濃度値Ｆとの差Ｈである。ＲＢ特徴値も同様に、細胞体領域のＲとＢ（青）のヒストグラムを作成することによって算出される。ＲＢ特徴値は、Ｒヒストグラムの最大画素数を与える濃度値と、Ｂヒストグラムの画素数が増加し始める濃度値との差である。これらの特徴パラメータは好酸球を分類するのに有効である。図２２から図２３にＧＲ・ＲＢ特徴値の分布図を示す。図２２〜２３で横軸のＣ１〜Ｃ５は白血球の種類であり、Ｃ１はリンパ球、Ｃ２は単球、Ｃ３は好塩基球、Ｃ４は好酸球、Ｃ５は好中球である。また、縦軸はそれぞれ正規化されたＧＲおよびＲＢ特徴値である。
【００８９】
図２５に信頼度算出部１２〜１６（図２）の構造を示す。まず、リンパ球、単球、好塩基球、好酸球、好中球の５種類を分類するために、各白血球に対応し、ｌつの出力層をもつ階層型のニューラルネットワークを５つ（Ｃ１−Ｎ〜Ｃ５−Ｎ）用意する。
この実施形態では、Ｃ１−Ｎが第１信頼度算出部１２であり、Ｃ２−Ｎが第２信頼度算出部１３であり、Ｃ３−Ｎが第３信頼度算出部１４であり、Ｃ４−Ｎが第４信頼度算出部１５であり、Ｃ５−Ｎが第５信頼度算出部１６である。
【００９０】
図２５でＪは入力信号を、Ｋは出力信号を示す。この実施形態では、入力信号Ｊとして、前記の９つの特徴パラメータが入力される。
ニューラルネットワークの学習は、ある白血球のパターンを入力したとき入力パターンの白血球のネットワークに教師信号として１を与え、他のネットワークの教師信号を０にする。このように設定することで各ネットワークは設定された白血球のみを学習し、それ以外の白血球の情報を持つパターンが入力された場合出力が０になるように学習していく。未学習パターンに対する認識は、学習と同様に全てのネットワークの入力に同じパターンを入力する。そして５つのネットワークのうち最大の値を出力をするネットワークを認識結果として採用すればよい。例えば、リンパ球、単球、好塩基球、好酸球、好中球のそれぞれの信頼度が（０．０，  ０．０，  ０．０，  ０．０１４，  １．０）である場合には、５種類のうち最大の信頼度（１．０）を出力した好中球に標本を分類する。
【００９１】
信頼度算出部１２〜１６（図２）の学習条件を表１に示す。
【表１】
2004340738.tif 000013
【００９２】
ここで、全学習パターンにおける誤差測度が終了条件の０．０１を下回った場合、学習回数に関係なく、ネットワークの学習が収束したと判断する。
中間層におけるニューロン数は、各ネットワークを２〜２０まで中間層のニューロン数を変化させ、平均誤差率が最小の中間層のニューロン数を用いた。ここで、平均誤差率は以下の式で表される。
【００９３】
【数１１】
2004340738.tif 000014
【００９４】
Ｎは学習データの総数、ｔｎはｎ番目の学習データにおける教師信号、ｐｎはｎ番目の学習データを入力したときのネットワークの出力値である。ニューラルネットワークＣ１−Ｎ〜Ｃ５−Ｎにおいて、それぞれ算出された中間層ニューロン数に対する平均誤差率を図２６から図３０に示す。図より、リンパ球、単球、好塩基球、好酸球、好中球の信頼度が高くなるように、つまり平均誤差率が最小になるように、信頼度算出部１２〜１６のニューラルネットワークの中間層ニューロン数を、それぞれ９、１０、９、６、８とした。
【００９５】
【発明の効果】
この発明によれば、人間の色知覚と座標値が比例するように補正されたＬａｂ色空間を用いて細胞の色彩に関する特徴パラメータを抽出し、抽出された特徴パラメータを使用して細胞を分類するので、細胞を精度よく分類することができる。
また、この発明の細胞分析装置を使用すれば、細胞の専門知識を有した熟練者が多くの時間を費やして行なっていた分類を、専門知識を持たない操作者であっても短時間に精度よく行なえるようになる。
【００９６】
また、面積に関する特徴パラメータ、形状に関する特徴パラメータおよび／または第２特徴パラメータを使用して細胞を分類すれば、細胞をより精度よく分類することができる。
また、ニューラルネットワークを用いて細胞の分類を行なうようにすれば、統計的識別手法だけでは分類が困難な標本に対しても精度よく分類を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の細胞分類装置を含む細胞分類システムを示す説明図である。
【図２】この発明の細胞分類装置の制御部１の構成を示すブロック図である。
【図３】細胞の一例である５種類の白血球の形状を示す形態図である。
【図４】階層型ニューラルネットワークのシステムモデルを示すブロック図である。
【図５】階層型ニューラルネットワーク中の各ニューロンのモデルを示す説明図である。
【図６】シグモイド関数の特性を示すグラフである。
【図７】この発明の細胞分類の処理手順を示すフローチャートである。
【図８】この発明のｂ座標値のヒストグラムの一例である。
【図９】この発明の処理の流れに沿った細胞核の形態図である。
【図１０】この発明の処理の流れに沿った細胞体の形態図である。
【図１１】細胞の一例である白血球の細胞核の面積の分布図である。
【図１２】細胞の一例である白血球の細胞体の面積の分布図である。
【図１３】この発明の形状に関する特徴パラメータの一つである補正円形度の求め方を示す説明図である。
【図１４】細胞の一例である白血球の円形度の分布図である。
【図１５】細胞の一例である白血球の補正円形度の分布図である。
【図１６】この発明の第１特徴パラメータの一つであるｂ１特徴値を求めるためのヒストグラムである。
【図１７】この発明の第１特徴パラメータの一つであるｂ２特徴値を求めるためのヒストグラムである。
【図１８】この発明の第１特徴パラメータの一つであるｂ１特徴値の分布図である。
【図１９】この発明の第１特徴パラメータの一つであるｂ２特徴値の分布図である。
【図２０】この発明の第１特徴パラメータの一つであるｂ３特徴値の分布図である。
【図２１】この発明の第２特徴パラメータの一つであるＧＲ特徴値を求めるためのヒストグラムである。
【図２２】この発明の第２特徴パラメータの一つであるＧＲ特徴値の分布図である。
【図２３】この発明の第２特徴パラメータの一つであるＲＢ特徴値の分布図である。
【図２４】細胞の一例である白血球の特異なリンパ球を示す形態図である。
【図２５】この発明の信頼度算出部の構造を示すブロック図である。
【図２６】この発明のリンパ球に対する信頼度算出部のニューラルネットワークのニューロン数に対する平均誤差率を示すグラフである。
【図２７】この発明の単球に対する信頼度算出部のニューラルネットワークのニューロン数に対する平均誤差率を示すグラフである。
【図２８】この発明の好塩基球に対する信頼度算出部のニューラルネットワークのニューロン数に対する平均誤差率を示すグラフである。
【図２９】この発明の好酸球に対する信頼度算出部のニューラルネットワークのニューロン数に対する平均誤差率を示すグラフである。
【図３０】この発明の好中球に対する信頼度算出部のニューラルネットワークのニューロン数に対する平均誤差率を示すグラフである。
【図３１】細胞の一例である白血球の特異な好中球を示す形態図である。
【図３２】細胞の一例である白血球の好中球、好塩基球に特徴的なｂ座標値のヒストグラムの例である。
【図３３】細胞の一例である白血球の好塩基球、好酸球に特徴的なｂ座標値のヒストグラムの例である。
【図３４】細胞の一例である白血球の好酸球に特徴的なｂ座標値のヒストグラムの例である。
【符号の説明】
１  制御部
２  パラメータ算出部
３  面積パラメータ算出部
４  形状パラメータ算出部
５  第１特徴パラメータ算出部
６  ｂヒストグラム作成部
７  第２特徴パラメータ算出部
８  Ｒヒストグラム作成部
９  Ｇヒストグラム作成部
１０  Ｂヒストグラム作成部
１１  色空間変換部
１２  第１信頼度算出部（リンパ球）
１３  第２信頼度算出部（単球）
１４  第３信頼度算出部（好塩基球）
１５  第４信頼度算出部（好酸球）
１６  第５信頼度算出部（好中球）
１７  決定部
１８  分類部
１９  インターフェイス部
２５  キーボード
２６  細胞分類装置
２７  ステージコントローラ
２８  ステージ
２９  スライドガラス
３０  顕微鏡
３１  ＣＣＤカメラ
３２  ディスプレイ
３３  プリンタ
３５  入力信号
３６  入力層
３７  中間層
３８  出力層
３９  出力信号
【図１】
2004340738.tif 000015
【図２】
2004340738.tif 000016
【図３】
2004340738.tif 000017
【図４】
2004340738.tif 000018
【図５】
2004340738.tif 000019
【図６】
2004340738.tif 000020
【図７】
2004340738.tif 000021
【図８】
2004340738.tif 000022
【図９】
2004340738.tif 000023
【図１０】
2004340738.tif 000024
【図１１】
2004340738.tif 000025
【図１２】
2004340738.tif 000026
【図１３】
2004340738.tif 000027
【図１４】
2004340738.tif 000028
【図１５】
2004340738.tif 000029
【図１６】
2004340738.tif 000030
【図１７】
2004340738.tif 000031
【図１８】
2004340738.tif 000032
【図１９】
2004340738.tif 000033
【図２０】
2004340738.tif 000034
【図２１】
2004340738.tif 000035
【図２２】
2004340738.tif 000036
【図２３】
2004340738.tif 000037
【図２４】
2004340738.tif 000038
【図２５】
2004340738.tif 000039
【図２６】
2004340738.tif 000040
【図２７】
2004340738.tif 000041
【図２８】
2004340738.tif 000042
【図２９】
2004340738.tif 000043
【図３０】
2004340738.tif 000044
【図３１】
2004340738.tif 000045
【図３２】
2004340738.tif 000046
【図３３】
2004340738.tif 000047
【図３４】
2004340738.tif 000048