(57)【要約】  第１と第２の異なる顕微鏡画像形式内に含まれる細胞を分類するための教師付き分類法を実施するための方法であって、第１と第２の異なる顕微鏡画像形式に基づいて、それらの細胞に関連した視覚的コンテンツを特徴付け、当該視覚的コンテンツをデジタル・データ形式に変換することを目的として、実行される事前処理段階と、当該デジタル形式データを処理することを目的としてＵＮＮアルゴリズムに関係したプログラム・コードを実行する段階とを具備する方法が開示される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
細胞を分類するための教師付き分類方法であって、前記細胞は、一群のマルチモーダル画像または多重パラメーターの画像に含まれている細胞であり、前記マルチモーダル画像又は多重パラメータ画像は、有核細胞を含んでいる可能性が高い少なくとも一つのサンプルの画像であり、前記マルチモーダル画像又は多重パラメーター画像は、前記サンプルの第１の顕微鏡画像形式および前記サンプルの第２の顕微鏡画像形式の重ね合せの結果得られた画像であり、前記マルチモーダル画像又は多重パラメーター画像は、メモリあるいはデータベースに格納されるデジタル・データ形式ファイルとして生成される画像であるか、または前記デジタル・データ形式ファイルに変換される画像であり、当該方法は：
事前処理ステップ；
検出された細胞毎に一つの記述子を抽出するステップであって、各記述子は、各細胞の視覚的なコンテンツのコントラスト差分またはセグメント分割された画像中の細胞のセグメント分割された領域と対応する、ステップ；および、
各記述子に分類規則を適用することによりセグメント分割された細胞を事前設定されたクラス(c)へと分類するステップ；を具備しており、
前記事前処理ステップは：
細胞を検出する検出ステップであって、サンプルの第１の顕微鏡画像形式中の細胞あるいは細胞内領域の位置を特定するステップを含む、検出ステップ；
当該検出された細胞または細胞内領域からマスクを形成するマスク形成ステップ；
第２の顕微鏡画像形式中において、同一サンプルの画像の上に当該マスクを重ね合わせる重ね合わせステップ；および、
前記重ね合せステップによる重ね合わせ処理の結果得られた画像をセグメント分割する画像セグメント化ステップ；を具備する。
【請求項２】
前記検出ステップは：
第１の顕微鏡画像形式の中において識別された細胞内領域が第２の顕微鏡画像形式内においても見出されたことを検証する検証サブステップであって、前記見出されたことの妥当性を確認する動作から成る、検証サブステップ；および、
前記検証された細胞内領域を保持する保持サブステップであって、前記細胞内領域の平均輝度は、第１の顕微鏡画像形式の全ての画像コンテンツにわたる平均輝度と比べて充分に高い平均輝度である、保持サブステップ；
を具備する、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記画像をセグメント分割する画像セグメント化ステップは：前記重ね合せ処理の結果に対して分岐点アルゴリズムを適用する動作を具備することを特徴とする、請求項１または請求項２に記載された方法。
【請求項４】
前記抽出するステップは、この画像コンテンツのテクスチャ・パターンを定義する記述子を使用して、前記検出された細胞内領域の各セグメント分割結果のコンテンツを符号化する動作を含む、請求項１乃至請求項３の中のいずれか一項に記載された方法。
【請求項５】
前記抽出するステップは、コントラスト・ヒストグラムを連結する処理動作を含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記第１および第２の異なる顕微鏡画像形式は、有核細胞の核を含む画像および固着画像とそれぞれ関係がある、請求項１乃至請求項５の中のいずれか一項に記載された方法。
【請求項７】
前記検出ステップにおいては、サンプルの第１の顕微鏡画像形式中の細胞あるいは細胞内領域の位置を特定する動作が形態論的オペレーターを使用して実行されることを特徴とする、
請求項１乃至請求項６の中のいずれか一項に記載された方法。
【請求項８】
当該方法は：
ガウス差分（DOG）フィルタリング処理を実行するステップであって、スケーリング係数（s）においてマルチモーダル画像又は多重パラメーター画像（Im）内の座標（ｘ，ｙ）で表される各位置に関して以下の関係式
【数１】
2015508501.tif 000017
を利用して、コントラスト係数（CIm）を計算することを特徴とする、フィルタリング処理ステップ；および、
メモリ内に前記コントラスト係数を格納するステップをさらに具備する、
請求項１乃至請求項７の中のいずれか一項に記載された方法。
【請求項９】
前記分類するステップは：
【数２】
2015508501.tif 000018
等のようなレバレッジされた多重クラスの分類関数
【数３】
2015508501.tif 000019
を使用することにより、所与の画像の所与の細胞が属すべきクラスを近似する分類規則を当該抽出された記述子に対して適用する動作にその本質的特徴があるステップを含む、
請求項１乃至請求項８の中のいずれか一項に記載された方法。
【請求項１０】
コンピューター上で実行された際に、請求項１乃至請求項９の中のいずれか一項に記載された方法を実現するためのプログラム・コード命令を含んでいる、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顕微鏡により得られる画像のうち、画像（場合によって、マルチモーダル画像だったり、多重パラメーターの画像だったりする）に含まれている細胞を分類するための教師付き分類のための方法と関係する。
【０００２】
表現「マルチモーダル画像または多重パラメーターの画像」とは、所与のサンプルに関して獲得された様々な画像の登録の結果として生じる画像を意味すると解釈され、これらの画像は、例えば、複数の異なるエネルギー準位あるいは複数の異なる波長を備えた多種多様な映像技術あるいは所与の映像技術によって任意付加的に同時に得られる画像であったりする。
【０００３】
表現「教師付き分類法」とは、（機械学習の技術分野においては）専門家による判断と分類規則によって注釈された具体例を含んでいる学習データベースを使用して、画像データベースからの画像を自動的に分類する技術を意味すると解釈される。
【０００４】
人工知能の分野においては、複合的システムの分析は、クラスと関連付けることによりシステムから抽出された各データ項目である所謂「ラベル」を分類することを目標とする分類ステップを必要とする。
【０００５】
教師付き学習の分野においては、クラスは事前設定され、具体例は既知であり、少なくとも特定の幾つかの具体例が前もってラベル付けされ、システムは、分類モデルを使用することにより具体的な分類方法を学習する。
【背景技術】
【０００６】
近年の細胞画像化技術の分野における技術的進歩によって、ますます数多くの生物学的現象をますます非常に詳細に研究することができるようになってきた。
【０００７】
殆どのこれらの技術は様々なプローブを使用して、２つ以上のパラメーターを同時に解析する処理動作を含んでいる。
【０００８】
しかしながら、細胞密度に関する所与の現象の生物学的作用は非画一的となる可能性がある。例えば、一つの変化は、数多くの細胞内における異なる輝度によって生じるか、あるいは特定のタンパク質の映像表現に依存する場合があり得る。結果的に、例えば1000個以上の細胞を含む細胞密度のような高密度の細胞群の上で統計的な解析を実行することが必要となる。
【０００９】
細胞がレーザー・ビームの下で高速に走るフローサイトメトリー等のような先行技術は、細胞個数を数え、それらの細胞を特徴付けるために、上記のような解析を行なう際に非常に有用なツールである。
【００１０】
これらの技術は、多くの個々の細胞の上で強力な解析を行なうのに特に適しているが、細胞内局在性の解析が必要な場合、あるいは（例えば、生体組織領域上において）一群の細胞について解析が行なわれなくてはならない場合には、使用することができない。
【００１１】
さらに、高スループットの細胞画像化装置は、先行技術において知られており、これらの装置は、何千ものマルチモーダル画像や多重パラメーターの画像を生成することができる強力な顕微鏡を含んでおり、それらの画像は、数多くの実験条件の下での研究、あるいは数多くのサンプルを使用した研究において特に使用されることが可能である。
【００１２】
しかしながら、数多くの画像がそのような研究のコンテキストの中で生成されることは、当該画像を解析し、分類するために強力な装置が必要であることを意味する。
【００１３】
特にそのような画像解析は、それらの画像を分類することを可能とするために細胞を識別することを必要とする。
【００１４】
先行技術は、組織を染色することによって輝度を与え、加えて、細胞局在化領域さえも染色するために、教師なし分類法（形態論的側面と関係のある評価基準の関数としての分類法）を使用することにある。
【００１５】
これに該当する場合には、それらの細胞の個数が多く、複数の経験に依存する決定判断要因を総動員することが可能な専門家によって採用されている基準と比較して、事前設定された基準が充分な識別力を有しないならば、先行技術の主な欠点が、細胞を正確に分類することが困難であるという点にあることが理解されるだろう。
【００１６】
具体的には、従来における解決法の一つは、そのような細胞の分類を実行する作業を、一人以上の経験を積んだ人間のオペレーターが人手で行うというものである。
【００１７】
しかしながら、そのような解決法の主な欠点は、そのような方法は時間と手間がかかり、とりわけ再現性に乏しいという点である。
【００１８】
具体的には、分類される細胞の個数は、しばしば何万個あるいは場合によっては何百万個にも及び得るので、人間の専門家がそれらを人手で数えることが不可能となる。さらに、イントラ・オペレーター分類法およびインター・オペレーター分類法におけるバラつきの可能性は、人間による評価結果を再現性に乏しく、信頼性が低いものとする。
【発明の概要】
【００１９】
本発明は、数多くの細胞の細胞識別および細胞分類を行う際に遭遇する技術的な困難性と関連した問題を解決することを目標する。
【００２０】
この目的のために、本発明の一つの技術的側面は、細胞を分類するための教師付き分類方法と関係があり、当該細胞は、一群のマルチモーダル画像または多重パラメーターの画像に含まれている細胞であり、当該マルチモーダル画像又は多重パラメータ画像は、有核細胞を含んでいる可能性が高い少なくとも一つのサンプルの画像であり、当該マルチモーダル画像又は多重パラメーター画像は、当該サンプルの第１の顕微鏡画像形式および当該サンプルの第２の顕微鏡画像形式の重ね合せの結果得られた画像であり、当該マルチモーダル画像又は多重パラメーター画像は、メモリあるいはデータベースに格納されるデジタル・データ形式ファイルとして生成される画像であるか、または当該デジタル・データ形式ファイルに変換される画像であり、当該方法は：事前処理ステップ；検知された細胞毎に一つの記述子を抽出するステップであって、各記述子は、各細胞の視覚的なコンテンツのコントラスト差分またはセグメント分割された画像中の細胞のセグメント分割された領域と対応する、ステップ；および、各記述子に分類規則を適用することによりセグメント分割された細胞を事前設定されたクラス(c)へと分類するステップ；を具備しており、当該事前処理ステップは：細胞を検出する検出ステップであって、サンプルの第１の顕微鏡画像形式中の細胞あるいは細胞内領域の位置を特定するステップを含む、検出ステップ；当該検出された細胞または細胞内領域からマスクを形成するマスク形成ステップ；第２の顕微鏡画像形式中において、同一サンプルの画像の上に当該マスクを重ね合わ細胞重ね合わせステップ；および、当該重ね合せステップによる重ね合わせ処理の結果得られた画像をセグメント分割する画像セグメント化ステップ；を具備する。
【００２１】
単独の実施例として使用可能な、あるいは複数の実施例の組み合わせの中において使用可能な特定の実施例に従うならば：当該検出ステップは：第１の顕微鏡画像形式の中において識別された細胞内領域が第２の顕微鏡画像形式内においても見出されたことを検証する検証サブステップであって、当該見出されたことの妥当性を確認する動作から成る、検証サブステップ；および、当該検証された細胞内領域を保持する保持サブステップであって、当該細胞内領域の平均輝度は、第１の顕微鏡画像形式の全ての画像コンテンツにわたる平均輝度と比べて充分に高い平均輝度である、保持サブステップ；を具備し、当該画像をセグメント分割する画像セグメント化ステップは、当該重ね合せ処理の結果に対して分岐点アルゴリズムを適用する点にその本質的特徴があり、- 当該抽出するステップはこの画像コンテンツのテクスチャ・パターンを定義する記述子を使用して、当該検出された細胞内領域の各セグメント分割結果のコンテンツを符号化する動作を含み；- 当該抽出するステップは、コントラスト・ヒストグラムの連結処理動作を含み；- 第１および第２の異なる顕微鏡画像形式は、有核細胞の核を含む画像および固着画像とそれぞれ関係があり；当該検出ステップは、サンプルの第１の顕微鏡画像形式中の細胞あるいは細胞内領域の位置を特定する動作は、形態論的オペレーターを使用して実行される点に本質的特徴があり；当該方法は更に：ガウス差分（DOG）フィルタリング処理を実行するステップであって、スケーリング係数（s）においてマルチモーダル画像又は多重パラメーター画像（Im）内の座標（ｘ，ｙ）で表される各位置に関して以下の関係式
【００２２】
【数１】
2015508501.tif 000002
を利用して、コントラスト係数（CIm）を計算することにその本質的な特徴がある、フィルタリング処理ステップ；および、メモリに当該コントラスト係数を格納するステップを具備しており；当該分類するステップは、例えば、
【００２３】
【数２】
2015508501.tif 000003
等のようなレバレッジされた多重クラスの分類関数
【００２４】
【数３】
2015508501.tif 000004
を使用することにより、所与の画像の所与の細胞が属すべきクラスを近似する分類規則を当該抽出された記述子に対して適用する動作にその本質的特徴があるステップを含む。
【００２５】
本発明に係る第２の技術的側面に従うならば、本発明に係るコンピュータ・プログラムの実施例は、当該プログラムがコンピューター上で実行された際に、本発明に係る上記方法を実現するためのプログラム・コード命令を含んでいる。
【００２６】
本発明に係るその他の技術的特徴および技術的利点は、本明細書に添付された図面を参照するならば、以下の記述を読むことにより、よりハッキリと明確化されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明に係る一つの実施例に従って実施される分類法を表わすフローチャートを示す。
【図２】本発明に係る一つの実施例に従って実施される方法の学習ステップを示す。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
上述したように、数千個から数十万個もの個別の細胞を含んでいる（動物、人間あるいは植物の）高密度細胞群を研究することが時として必要となる。
【００２９】
この文脈においては、当該技術分野における最先端技術は、高密度細胞群のマルチモーダル画像又は多重パラメーター画像が生成されることを可能にし、当該画像の生成は、相当の個数に達する解析対象画像を生成することとなり、各画像は場合によって有核細胞を一つ以上含んでいる。
【００３０】
高密度細胞群のマルチモーダル画像又は多重パラメーター画像は、例えば、顕微鏡によって生成された上で、例えば、臨機応変に処理され、あるいは一つ以上のメモリ内に記憶される。
【００３１】
本発明の文脈は、そのような規模のデータ量を処理することが人間の人手によってはできないという事実によって定義され、再現性のある解析方法が必要とされる。
【００３２】
本発明に係る一つの実施例において、図１中に説明されたているとおり、２つの異なる顕微鏡画像形式に含まれている細胞を分類するための教師付き分類方法は、有核細胞を含んでいる可能性が高い所与のサンプルの２つの顕微鏡画像形式に対して実行される事前処理を行うステップを含む。
【００３３】
本発明に係る一つの実施例では、第１の顕微鏡画像形式は、第１の映像技術によって得られたサンプルの画像に相当し、第２の顕微鏡画像形式は、第１の映像技術とは異なる第２の映像技術によって得られた同一サンプルの画像に相当する。
【００３４】
本発明に係るさらに別の実施例では、第１の顕微鏡画像形式は、第１のエネルギー準位において一つの映像技術によって得られたサンプルの画像に相当し、第２の顕微鏡画像形式は、第２のエネルギー準位において上記と同一の映像技術によって得られた同一サンプルの画像に相当する。
【００３５】
例えば、上述した事前処理がされた画像は、２つのエネルギー準位において全く同一のサンプルから得られたマルチモーダル画像又は多重パラメーター画像に相当する蛍光顕微鏡画像である。
【００３６】
事前処理のコンテキストでは、第１の顕微鏡画像形式は、蛍光を発光可能とされた細胞核をそのコンテンツが本質的に含む画像と関係がある。そのような画像は「核画像」と呼ばれる。核画像は、デジタル・データ形式ファイルとして生成されるか、またはデジタル・データ形式ファイルに変換された上で、データベース内に格納される。
【００３７】
第２の顕微鏡画像形式は、核画像中の同一サンプルの画像に相当するが、当該画像のコンテンツは、「核画像」内において細胞中の核が蛍光を発光可能とされた細胞の全体像と関係がある。
そのような画像は、本明細書中では「固着画像」と呼ばれる。この画像は、分類に関して有用な情報を含んでおり、（例えば、細胞の区画内において識別されるタンパク質のような）マーカーの固着を可能にする画像形式に相当する。固着画像は、デジタル・データ形式ファイルとして生成されるか、またはデジタル・データ形式ファイルに変換された上で、データベース内に格納される。
【００３８】
好適には、核画像および固着画像は同一の画像ジオメトリおよび同一の画像サイズで獲得される。これに該当しない場合には、第１の画像形式の上に第２の画像形式を直接重ね合わせることができるように、２つの画像のうちの一方を処理するステップが提供される。
【００３９】
上述した事前処理を行うステップは、これら２つの画像形式中に存在する細胞と関係のある視覚的なコンテンツを特徴付けることを目標とし、このコンテンツは、デジタル・データに変換される。
【００４０】
これを行うために、この事前処理を行うステップは、（それは顕微鏡用の複数のスライド間において変形されるかもしれない）細胞を第１の画像形式中において（つまり、核画像中において）検出するステップを含む。
【００４１】
この細胞を検出するステップは、核画像中の細胞あるいは細胞内領域の位置を識別し、その後、これらの特定された位置が信頼できるものであることを検証することを本質的特徴とするステップを含む。
【００４２】
この目的のために、核画像の中で細胞と関係がある可能性が高いコンテンツ内領域を局所化するための準備作業が（例えば、核画像に適用された形態論的オペレーターを実装する特定の処理過程を介して）行われる。そのような準備作業の一環として、まず、自動的な閾値制御を介して核画像をバイナリ形式画像に変換する。その後、このバイナリ形式画像は、従来の形態論的オペレーターを使用して処理される。
【００４３】
当該検出された細胞または細胞内領域は、フィルタリング処理ステップを実行可能にする細胞内領域の論理的なマスクを形成し、この場合の論理的マスクは細胞全体のみのマスクである。その後、対応する固着画像の以前に定義された画像勾配に対してマスクを重ね合わせる（つまり、サンプルの核画像から得られたマスクは、同一サンプルの固着画像の上に重ね合わせられる）ことを本質的特徴とする重ね合わせステップが上述した準備作業の一環として実行され、ここで、表現「画像勾配」は画像の輝度値に適用された一次導関数オペレーターを意味すると解釈される。当業者に知られているように、画像勾配は、問題となる画像の中でピクセルの一次導関数を算出ことにより得ることが可能である。
【００４４】
続いて、セグメント分割された画像を取得するために、重ね合せ処理の結果得られた画像に対して分岐点アルゴリズムが適用される画像セグメント化ステップが上述した準備作業の一環として実行される。
【００４５】
画像のセグメント分割が一旦行なわれたならば、その後、セグメント分割された画像から細胞の記述子を抽出するステップが実行される。この抽出するステップは、以下において後述するように、セグメント分割された画像の中で細胞を表わす記述子を使用することによって、各細胞あるいはセグメント分割された画像領域の視覚的なコンテンツを符号化することを目標とする。
【００４６】
用語「記述子」は、教師付き学習のコンテキスト（つまり、映像表現の変更を許可すること）において使用されるような記述子を意味すると解釈される。
【００４７】
セグメント分割された画像が事前設定されたクラスに属するか否かを判断するために、（以下において後述するとおり）所与のセグメント分割された画像の記述子に適用され、その結果から、属しているクラスを推定することを可能とする関数あるいはアルゴリズムが存在する。従って、記述子の選択をどのように行うかは重要な事項である。
【００４８】
本実施例では、記述子は各細胞あるいはセグメント分割された領域の視覚的なコンテンツ内において、コントラスト差分を定義する。当業者に知られているように、表現「コントラスト差分」は、セグメント分割された画像の輝度値の二次導関数のことを意味すると解釈される。空間に関して（つまり画像を構成するピクセルに関して）、時間に関して、あるいは時間と空間の両方に関して二次導関数を算出する動作が上述した準備作業の一環として実行される。記述子は、細胞内領域の内部に加えて細胞の境界部分における局所化されたコントラスト差分の簡潔な表現を提供し、１個の細胞について一つの記述子が対応する。Ｎ個の細胞あるいはＮ個の細胞内領域を含むセグメント分割された画像は、Ｎ個の記述子を使用して、抽出するステップにおいて符号化され、一つの記述子について１個の細胞が対応し、その逆も同様である。先行技術によって計算される勾配値が符号付きの値となる（正の値または負の値のいずれか）となる一方で、本発明に係る技術的解決法の利点は、コントラスト値が常に正の値となるということである。更に、そのようなコントラスト値に基づいた表現法は、網膜の機能を模倣する表現法である。
【００４９】
したがって、所与のセグメント分割された画像において、細胞あるいは所与の細胞内領域の記述子を定義するために、細胞膜、細胞質、および細胞核に対応する本実施例においては、前述の細胞あるいは所与の細胞内領域を小区域に分割することを本質的特徴とする「分割するステップ」が上述した準備作業の一環として実行される。この「分割するステップ」は、典型的には、既知の形態論的オペレーターを使用して実行される。
【００５０】
一つの細胞が核、細胞質および細胞膜を含むことに留意されたい。しかしながら、細胞膜の厚みサイズは無視できるので、それは細胞質と関係している。したがって、概念的には３種類の組織が存在するけれども、実際には２つの領域だけが考慮され、当該２つの領域の一方は、細胞膜と細胞質の両者を含んでいる。
【００５１】
次に、前述の小区域をフィルタリング処理するステップが上述した準備作業の一環として実行される。本実施例では、様々な異なるスケーリング係数の下で、これらの小区域に対してガウス差分（DOG）フィルタリングが適用され、その結果として、様々な空間分解能でコントラスト差分の詳細が生成される。様々な空間分解能のコントラストの詳細を生成するためのこの処理は、コントラストの視覚表現（例えば人間の肉眼で見ることが容易な形の視覚表現）が得られることを可能にする。例えば、上述した準備作業は、４つの異なるスケーリング係数を使用する場合に関して実行される。
【００５２】
この目的のために、各小区域における局所的なコントラスト係数を定義することを本質的特徴とするステップが提供される。
【００５３】
スケーリング係数sの下での画像Im中における座標（ｘ，ｙ）で表される各位置のコントラスト係数CImは、以下の式で表される関係から与えられる：
コントラスト係数に関して計算された値は、メモリ中に格納される。
【００５４】
次に、発火レートと呼ばれる有限の伝達関数Ｒが、各コントラスト係数値CImに対して適用され、この伝達機能は、R(CIm)=G*CIm/(1+Ref*G*CIm)という数式で表わされ、Ｇは、コントラスト利得（好適には、2000Hz／コントラストと等しい値）であり、Refは、神経細胞が持続的に反応してる時間間隔を近似する無反応期間であり、好適には、0.005秒に等しい期間である。
【００５５】
計算された発火レートの値「R(CIm)」は、メモリ内に格納される。
【００５６】
各小区域については、計算された発火レートの値「R(CIm)」は、正規化されたヒストグラムへと定量化され、連結される。
【００５７】
このようにして、各細胞の記述子を計算するステップは、問題となるスケーリング係数に下で計算された小区域上のコントラスト・ヒストグラムを連結することにより実行される、１個の細胞に特有の結果として得られた単一の視覚的な記述子が作成される。
【００５８】
これらのピクセル・ブロックは当該領域よりもはるかに小さく、細胞に関して物理的な意味を持たないので、当該ピクセル・ブロックの上での勾配方向のヒストグラムを使用することにより、この種の記述子は、それを実装する責任があるシステムにおいて、従来技術における同様の仕組みが消費されるリソース消費量よりもはるかに少ない消費量の計算リソースしか消費されないという長所を持ちます。
【００５９】
従って、ヒストグラムは、セグメント分割された細胞内領域上にわたって直接計算され、これらのヒストグラムは、これらの細胞の記述子を形成する。
【００６０】
この計算するステップは、所与のセグメント分割された画像内の細胞あるいは所与の細胞内領域、サブ細胞レベルの領域に基づいた生体学的な触発を表す記述子が得られることを可能にする（つまり、コントラスト係数の計算およびヒストグラムの中へとそれらを連結する処理は、細胞の小区域レベル（例えば、細胞膜、細胞核および細胞質などのレベル）での人間の肉眼による視覚と類似した生物学的に触発された結果を与える）。
【００６１】
したがって、本発明に従って実施される記述子は、それらが人間の肉眼によって視認される方法と類似した方法で細胞を表現する。
【００６２】
各画像は、このように一つ以上の記述子と関係しており、当該画像がたった１個の細胞を含む場合には、単一の記述子を含んでおり、当該画像が２つ以上の細胞を含んでいる場合には、画像内に含まれる細胞数と同数の記述子を含んでいる。
【００６３】
続いて、画像を分類するために、より正確に言うならば、画像内に含まれている細胞を分類するために、これらの記述子に対して分類規則（つまり、所与の画像の所与の細胞が属するクラスを近似する関数またはアルゴリズム）を適用することを本質的特徴とする処理ステップを実行することが必要となる。
【００６４】
したがって、Ｎ個の細胞を含んでいる画像は、最大でＮ個までのクラスへと分類されることが可能である。
【００６５】
上述した処理ステップにおいて、所与の画像内に含まれている所与の細胞を分類するために、本発明に係る方法を実現することができるコンピューター（つまり、自動的にデータを処理するための１個の電子機器）は、自身の処理実行手段（マイクロ・プロセッサーと記憶装置の手段）を使用することにより、所与の細胞の記述子に適用される上述した分類規則を符号化したプログラム・コードを実行する。
【００６６】
一つの画像は、画像を表わすヒストグラムに基づいて分類することが可能である。これは以下のような方法で行われる：ヒストグラム同士の間における距離が計算され、この計算の結果は、どのセルが最も接近しているか言うために使用される。例えば、ｘｉとｙｉは２つの画像であり、ｉの値は１からｍ（コンポーネントの個数）まで変化し、ｘｉおよびｙｉが何であろうと、以下の数式がこれら２つの画像同士の間における距離を計算するために適用される：（Σ（ｘｉ−ｙｉ）２）／ｍ。
【００６７】
選択は最短距離に基づいて実行される。
【００６８】
シンボルｃは、Ｃ個の事前設定されたクラスから成るクラス群の中から一つのクラスを定義し；つまりｃ
＝ １、２、...、Ｃである。
【００６９】
各細胞毎に正の値または負の値のメンバーシップ値（あるいはスコア値）が複数のクラスｃの各々のために定義される。その後、最も高い値のメンバーシップ値を備えたクラスが選択され、当該細胞は選択されたクラスｃに属すると想定される。
【００７０】
上述した準備作業の次の段階は、クラスの各々における細胞の個数を数えるために実行され、その結果として、例えば、少なくとも２つのクラスにおける細胞の個数をクラス間において比較することが可能となる。同様に、上記準備作業は、時間の経過に伴って本発明に係る方法を反復的に実行するために行なわれることが可能であり、その結果として、所与の時点ｔでの所与のクラス内の細胞の個数を、別の時点ｔ＋ｄｔでの同一の所与のクラス内の細胞の個数と比較することが可能となる。このようにして、事前設定されたクラス内の細胞の個数の時間に伴う変化を追跡することが可能となる。
【００７１】
分類規則は以下のアルゴリズムとしてコンピュータ・プログラム中において符号化され、それは、レバレッジされた多重クラス分類関数：
【００７２】
【数４】
2015508501.tif 000005
に対するＫ最近傍（k-NN）法の一般化である。
【００７３】
【数５】
2015508501.tif 000006
上記の数式において、αｊｃは、クラスｃに依存して決まるレバレッジ係数であり、これらの係数は、プロトタイプの線形分類係数に対応しており、均等入札ではなく重み付け入札に基づく規則を与える。ｘｑは、問い合わせを表す係数であり、当該問い合わせは、所与のクラスｃに対して所与の画像内に細胞が属しているか否かのメンバーシップ値を問い合わせるものである。ｘｊは、プロトタイプの記述子を表す係数である。ｙｊｃは、クラスｃに属する（正の値または負の値）のプロトタイプに関して専門家の手によって設定されたラベルである。Ｔは、入札することを認可された複数のプロトタイプから成る集合のサイズに対応する。Ｋ（＊，＊）は、問い合わせｘｑに関するｊ階ｋ−ＮＮのランクと関連した重みづけ関数である。ＮＮｋ（ｘｉ）は、プロトタイプｘｉのｋ個の最近傍を表し、
【００７４】
【数６】
2015508501.tif 000007
は、クラスｃに関する画像Ｘｑのメンバーシップ・スコア値である。
【００７５】
従ってここでは、上述した記述子はＸｑであり、ｈは分類関数であり、ｃはクラスである。クラスｃに関して、最も高いスコア値
【００７６】
【数７】
2015508501.tif 000008
が選択される。
【００７７】
分類規則
【００７８】
【数８】
2015508501.tif 000009
を適用することによって得られる結果は、さらに、細胞がクラス分けされる（そのまま維持されたクラスは、最良のスコア値を取得したクラスである）ことを可能にし、続いて、細胞データベース内に格納される。
【００７９】
本発明に関して上述した方法は、従って、そのアプリケーションのコンテキスト中における学習ステップを必要とする。
【００８０】
図２を参照すると、この学習ステップは、専門家によってラベル付けされた細胞から結果的に得られる教師付き分類器についてのプロトタイプを計算することによって分類の精度を改善することを可能にし、そのようなプロトタイプは、好ましくない分類結果を表す分類誤り関数を最小化することによって算出される。
【００８１】
そのようなプロトタイプは、各プロトタイプが、複数の既知の具体例から成る部分集合に相当する従来の学習ステップにおいて定義され、そのような既知の具体例は、濃度（例えば、学習用データベース内においてラベル付けされた画像の個数など）が所定の閾値を下回る少なくとも一つのクラスｃに属するとして専門家によってラベル付けされた画像や細胞の具体例である。
【００８２】
これを行うために、専門家である生物学者によってラベル付けされ、学習データベースに格納された細胞の画像は、教師付き分類法のパラメーターが計算され、テスト・データベース中においてアーカイブに保管された細胞画像の処理の結果として得られたパラメータと比較されることを可能にし、その結果として、そのような分類結果が有効性確認ステップにおける正確さの観点から有効と判定されることとなる。
【００８３】
この学習ステップは、学習データベースから最も正確なデータの部分集合（つまり、その濃度Ｔがラベル付けされたインスタンスの個数ｍよりも一般に小さいプロトタイプ）を選択することを本質的特徴とする分類器を形成するサブステップを含む。
【００８４】
これらの重み付けされたプロトタイプは、まず、係数αjに対する当て嵌め、続いて、最も小さな係数αjを備えた具体例を削除することによって選択され、この場合、そのような最も小さな係数αjを備えた具体例は、プロトタイプと見なすにはあまりにも不正確すぎると考えられるものである。上述した一連の処理過程は、反復的に実行可能な処理過程である。
【００８５】
選択されたデータ部分集合に分類規則
【００８６】
【数９】
2015508501.tif 000010
を適合させる目的で、指数関数的なサロゲート・リスクは以下のように最小化される：
【００８７】
【数１０】
2015508501.tif 000011
ここで、
【００８８】
【数１１】
2015508501.tif 000012
であり、ここで、
【００８９】
【数１２】
2015508501.tif 000013
はリスク関数であり、
【００９０】
【数１３】
2015508501.tif 000014
は分類誤り関数であり、ｘｉは、一つの具体例に対応する。
【００９１】
したがって、クラスcに関してプロトタイプ（ｘｉ；ｙｉ）を使用して、分類規則の当て嵌めの質を測定することが可能であり、予測内容がラベル付けされた具体例と整合する場合には、その結果が正の値となる。
【００９２】
この最適化問題は、UNNアルゴリズムによって解決され、UNNアルゴリズムにおいては、ｔ（ｔ＝ １、２、...、Ｔ）で表される反復実行ステップの各々において新しいプロトタイプ（ｘｉ；ｙｉ）（弱い分類器）を分類規則に追加することによって分類規則が更新される反復実行メカニズムが使用され、当該分類規則のレバレッジ係数αｊは、以下の数式で計算される:
【００９３】
【数１４】
2015508501.tif 000015
ここで、
【００９４】
【数１５】
2015508501.tif 000016
そして、各反復実行ステップ中で更新されたｊ番目の逆k-NN重みの良好の重みと不良な重みの合計である。ＳＶＭ（サポート・ベクトル・マシン）に基づく方法のような代替的な方法に関しては、係数の計算には、連立方程式を解くことが必要となる点に留意されたい。具体例の個数に応じた線形分類のコストは、従来技術における２次分類法のコスト未満となる点が明確に理解されよう。
【００９５】
したがって、そのような求解法が、自動的な教師付き分類法を実施可能にすることは容易に理解されるであろう。
【００９６】
言葉の上での便宜上、用語「細胞の教師付き分類」および用語「（細胞）画像の教師付き分類」は交換可能な用語として使用されてきた。
【００９７】
専門家によってラベル付けされた500個の細胞に基づく本発明のおかげで、本発明が提案する方法の正確さは84%以上となる場合があり、それはイントラ・エキスパートおよび相互エキスパートを実施する場合に見られるバラつき度合よりも良好な結果を与える。本発明による分類処理および計数処理の実行時間は、従来型のワークステーション上で5000個の画像を処理するのに５秒で済む。したがって、何百万個もの細胞を自動的に分類することが現実に想定可能となる。
【符号の説明】
【００９８】
１  検出ステップ
２  核のセグメント分割
３  細胞のセグメント分割
４  分類
５  細胞のデータベース
６  固着画像のデータベース
７  核画像のデータベース
８  テスト用データベース
９  学習処理用データベース
１０  生体学的な触発を表す記述子
１１  生体学的な触発を表す記述子
１２  学習処理
１３  分類
１４  妥当性確認処理
１５  コントラスト・ヒストグラムの係数
１６  重みを付与されたプロトタイプ
【図１】
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【図２】
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【国際調査報告】
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