(57)【要約】【課題】簡単な装置構成で、また、染色色素の数を増やすこと無く且つ特殊な染色を用いずに、染色された試料を染色色素の色素量に基いて分類できるようにすること。【解決手段】２種類の色素で着色された試料を撮像して得た画像より色素量推定部１０８で色素量を推定し、色素量平面プロット部１０９で各色素量を軸とする平面上にその推定した色素量をプロットし、然る後に、画素クラス分類部１１１により、教師情報１１０のクラスタ情報に従って、その試料の各画素をクラス分類する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
色素で着色された試料から色素量の分布を取得する色素量分布取得手段と、
上記色素量分布取得手段で取得された分布の対応する位置の色素量に応じて、上記試料上の点をクラス分類するクラス分類手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記色素量分布取得手段は、Ｎ種類の色素で着色された試料から色素量の分布を取得し、
上記クラス分類手段は、上記試料上の点をＮ次元空間でクラス分類することを特徴とする請求項１に画像処理装置。
【請求項３】
上記クラス分類手段がクラス分類に使用する教師情報の数Ｍが、上記色素の種類Ｎよりも多いことを特徴とする請求項２に画像処理装置。
【請求項４】
上記色素量分布取得手段は、上記試料を光学フィルタを用いて複数バンド撮像する撮像手段を含むことを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記撮像手段がその撮影に使用する光学フィルタの数は、上記色素の種類と同数であることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記試料は、生体標本であることを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記生体標本は、病理組織標本であることを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記色素は、ヘマトキシリンとエオジンであることを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記クラス分類手段は、上記クラス分類の結果を画像化することを特徴とする請求項１乃至８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記画像化されたクラスタ分類の結果を表示する表示手段を更に具備することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、着色された光透過性の対象を撮像して得られた画像を処理する画像処理装置に関し、特に、生体組織標本に含まれる組織の分類に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで、染色された生体標本に含まれる組織を分類するために、様々な試みが為されてきた。
【０００３】
例えば、特許文献１では、組織標本に特殊染色を適用した後に撮影し、各画素の色情報に基づいて特殊染色に陽性な部位及び細胞核を抽出する。そして、特殊染色に陽性な部位の抽出結果を用いて、例えば変異細胞増殖巣の出現頻度の解析を行い、細胞核の抽出結果を更に形態解析することで、正常部位と癌部位の認識支援を行っている。
【０００４】
また、特許文献２では、ヘマトキシリン・エオジン染色された病理標本を撮影し、各画素をその色彩に基いて細胞核や腔（細胞核及び細胞質の無い領域）に分類する。更に、細胞核及び腔に関して統計解析や形態解析を行い、病理診断支援に適した特徴量を求めている。
【特許文献１】特開平６−９６７０６号公報
【特許文献２】特開２００１−５９８４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これまで提案された技術は、抽出したい部位を特徴的に染め分けるような、染色色素の使用を前提としている。例えば、細胞核を染めるためにヘマトキシリンを、細胞質を染めるためにエオジンを、特異な細胞を染め分けるために適切な特殊染色を、という具合に多数の染色色素や試薬を用意し、適切な手順で染色しなければならない。従って、分類したい領域の種類が増えれば染色用の色素を増やして対応する必要があり、染色に使用した色素の数以上に組織を分類することができない。
【０００６】
上記特許文献１に開示された病理画像検査支援装置では、病理標本画像（一般にヘマトキシリンで細胞核が染色されている）に特有の色情報から細胞核を抽出し、更に特殊染色（例えばＧＳＴ−Ｐ免疫組織化学染色）画像に特有の色情報から変異細胞増殖巣の分布を抽出している。これは抽出したい部位のみを選択的に着色する色素の有無を、画像的に取得しているに過ぎない。
【０００７】
また、上記特許文献２に開示された病理診断装置では、ヘマトキシリン・エオジン染色された病理標本の色情報から、細胞核と腔を抽出している。細胞核の抽出にはヘマトキシリンで有意に染色された画素を、腔の抽出にはヘマトキシリンとエオジンのどちらにも有意に染色されていない画素を抽出すれば良く、抽出したい部位を優位に染色する色素の有無を見ているに過ぎない。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、簡単な装置構成で、また、染色色素の数を増やすこと無く且つ特殊な染色を用いずに、染色された試料を染色色素の色素量に基いて分類する画像処理装置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】
【０００９】
本発明の画像処理装置の一態様は、
色素で着色された試料から色素量の分布を取得する色素量分布取得手段と、
上記色素量分布取得手段で取得された分布の対応する位置の色素量に応じて、上記試料上の点をクラス分類するクラス分類手段と、
を具備することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、簡単な装置構成で、また、染色色素の数を増やすこと無く且つ特殊な染色を用いずに、染色された試料を染色色素の色素量に基いて分類する画像処理装置を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための最良の形態を図面を参照して説明する。
【００１２】
本実施形態は、色素によって着色された対象を複数バンド撮像し、各画素の色素量を定量的に推定し、推定した色素の定量値に基いて各画素を少なくとも色素数＋１以上のクラスに分類するものである。
【００１３】
なお、本実施形態では、撮像対象は、図２（Ａ）に示すような、ヘマトキシリンとエオジンで染色された前立腺の病理標本であり、色素の種類とバンド数は共に２であるとする。また、各画素を４種類のクラスに分類する。ヘマトキシリン・エオジン染色は、病理標本の染色手法の中で最も広汎に使用されており、容易且つ安価に実施可能である。
【００１４】
本実施形態に係る画像処理装置は、図１（Ａ）に示すように、照明１０１、対物光学系１０２、光学フィルタ１０３、結像光学系１０４、カメラ１０５、メモリ１０６、分光特性推定部１０７、色素量推定部１０８、色素量平面プロット部１０９、教師情報１１０、画素クラス分類部１１１、表示部１１２、及び制御部１１３から構成されている。但し、制御部１１３から装置各部位への接続は図示していない。
【００１５】
即ち、図示しないステージ上に設置された撮像対象Ｏに、図１（Ｂ）に示すように、カメラ１０５と反対側から照明１０１を照射する。そして、その透過光を、対物光学系１０２及び結像光学系１０４によりカメラ１０５が有する図示しない撮像素子の撮像面上に結像させる。更に、照明１０１からカメラ１０５の撮像面に至るまでのいずれかの光路上に、少なくともその時点での光束よりも径の大きい光学フィルタ１０３を配置する。この時、該光学フィルタ１０３は交換可能な構成とし、その枚数は、本実施形態では２枚である。この構成の基で光学フィルタ１０３の交換と撮像とを逐次あるいは並行して行うことにより、複数バンド画像を撮像することができる。本実施形態では、各画素毎に２バンドの画像が得られる。こうして撮像された複数バンド（２バンド）画像は、メモリ１０６に格納される。
【００１６】
なお、図１（Ａ）の構成では、対物光学系１０２と結像光学系１０４の間に光学フィルタ１０３を配置しているが、他にも可換型の光学フィルタ１０３とカメラ１０５を一体化させ、フィルタをターレットで交換する構成が例えば特開平７−１２０３２４号公報にて開示されている。
【００１７】
即ち、上記特開平７−１２０３２４号公報に開示された色分類装置は、図３に示すように、絞りやレンズを含む光学系１０、図４（Ａ）に示されるような複数枚のバンドパスフィルタ１２Ａ，１２Ｂ，…，１２Ｅで構成される回転色フィルタ１２、対象物Ｏ及び参照板Ｒの画像を取り込むためのＣＣＤ１４、Ａ／Ｄ変換器１６、フレームメモリ１８、撮影している部分を表示するモニタ２０、ＣＣＤ駆動ドライバ２２、回転色フィルタ１２の駆動モータ２４、ＣＣＤ駆動ドライバ２２及び回転色フィルタ駆動モータ２４等を制御すると共に分類演算回路２８に命令を送るコントロール部２６、分類を行うための分類演算回路２８から構成される。上記回転色フィルタ１２は、図４（Ｂ）あるいは図４（Ｃ）に示すように、何種類かのバンドパスフィルタ１２Ａ〜１２Ｅから構成されており、各フィルタは図４（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。この図では、５枚のバンドパスフィルタで回転色フィルタ１２を構成している。なお、光学系１０と回転色フィルタ１２の配置は、光学系１０の前に回転色フィルタ１２を配置するような逆の配置でも良いことが説明されている。
【００１８】
このように、上記公報に開示されているのは、色分類装置であるが、フィルタの交換の構成については本実施形態に適用可能である。勿論、本実施形態においては、フィルタは５枚ではなく、２枚だけで良いものである。
【００１９】
また、物理的に異なる光学フィルタ１０３を交換して用いる代わりに、図５に示すように、透過波長可変型光学フィルタ１１４を用いても良い。あるいはまた、図６に示すように、ハーフミラー１１５等を用いて光学フィルタ数に応じて光路を分割し、光学フィルタ１０３（光学フィルタ“１”１０３−１、光学フィルタ“２”１０３−２）と同数のカメラ１０５（カメラ“１”１０５−１、カメラ“２”１０５−２）で同時に撮像を行っても良い。
【００２０】
光学フィルタ１０３とカメラ１０５に関して、いずれの構成を用いても対象の複数バンド画像が取得できるが、撮影の期間を通じて、カメラ１０５の撮像素子の撮像面上における対象の像位置は、静止していなければならない。
【００２１】
こうしてメモリ１０６に多バンド画像が蓄積されたならば、次に、分光特性推定部１０７により、上記複数バンド画像から画素毎に対象の分光透過率を求める。この処理は、例えば“Spectral reflectance estimation from multi-band image using color chart”（村上他、Optics Communications 188（2001） 47-54）にて開示された手法を、半透明物体の透過観察に適用したものである。
【００２２】
即ち、上記文献に開示された手法に拠れば、光学フィルタ１０３の分光透過率、照明１０１の分光特性、カメラ１０５の分光感度、対象Ｏの分光透過率の相関行列、及び撮像ノイズの相関行列を用いて、位置（ｘ，ｙ）において撮像された画素値ｇ（ｘ，ｙ）から対象Ｏの分光透過率
【数１】
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【００２３】
を、Ｗｉｅｎｅｒ推定により推定することができる。  
なお、光学フィルタ１０３の分光透過率、照明１０１の分光特性、カメラ１０５の分光感度において、波長範囲、波長サンプリング間隔、波長サンプリング数、は揃えておく必要がある。この波長範囲、波長サンプリング間隔、波長サンプリング数が、Ｗｉｅｎｅｒ推定結果の波長範囲、波長サンプリング間隔、波長サンプリング数に引き継がれる。従って、分光特性として与えるデータを制御することで、任意の波長分解能で推定が行える。
【００２４】
本実施形態では、波長範囲は可視光領域で、波長サンプリング数は少なくとも３以上であるとする。
【００２５】
複数バンド画像の各画素をｇ（ｘ，ｙ）として、これを順次移動させながら推定処理を行えば、複数バンド撮像した全画素について対象Ｏの分光透過率を求めることができる。
【００２６】
なお、Ｗｉｅｎｅｒ推定行列を計算する際に対象Ｏの分光透過率を用いている為、得られる推定値も分光透過率となるのであって、これを更に照明１０１の特性で正規化するような処理は不要である。
【００２７】
また、Ｗｉｅｎｅｒ推定では、撮像素子のノイズ特性が条件に組み込まれている為、ＳＮ比の観点も含めた最適な推定結果が得られることが知られている。
【００２８】
なお、ここで説明した手段の代わりに、直接対象のスペクトル画像を取得しても良く、このようなスペクトル画像の取得装置については、米国特許第５，７８４，１６２号明細書に開示がある。
【００２９】
次に、色素量推定部１０８によって、上記分光特性推定部１０７による分光透過率の推定結果から画素毎に対象Ｏの色素量を求める。この処理は、「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）にて開示された手法を用いる。
【００３０】
即ち、上記文献に開示された手法に拠れば、ヘマトキシリンの分光透過率及びエオジンの分光透過率を用いて、上記分光特性推定部１０７で求めた位置（ｘ，ｙ）における対象Ｏの分光透過率の２次元分布Ｉ（λ，ｘ，ｙ）から、ヘマトキシリン色素量の２次元分布ｃｈ（ｘ，ｙ）とエオジン色素量の２次元分布ｃｅ（ｘ，ｙ）を、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則を応用して推定することができる。
【００３１】
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、ヘマトキシリンの色素量分布ｃｈ（ｘ，ｙ）は細胞核の分布と見做すことができる。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、エオジンの色素量分布ｃｅ（ｘ，ｙ）は細胞質の分布と見做すことができる。
【００３２】
以上の処理に使用する光学フィルタ１０３は、撮像対象Ｏの分光透過率を決定する独立成分数、即ち色素の数が２であることから、少なくとも２枚あれば色素量を推定可能であって、更に推定される色素量の誤差が最小になるように、特性を選択することができる。これは例えば、中心波長と半値幅の異なるバンドパスフィルタを複数用意し、色素量の推定誤差が最小となる組み合わせを探索すれば良い。
【００３３】
なお、Ｗｉｅｎｅｒ推定時に撮像素子のノイズ特性を使用している為、Ｗｉｅｎｅｒ推定の結果得られた対象Ｏの分光特性、更には対象Ｏの分光特性を元に得た色素量には、撮像素子のノイズ特性に関する条件が自ずと含まれる。従って上記最適フィルタの選択には、色素量の誤差最小化だけでなく、撮像素子のノイズ特性に関する条件も反映されている。
【００３４】
ここまでの処理により、病理標本の複数バンド画像を撮影し、画素毎に分光透過率を求め、図２（Ｂ）及び図２（Ｃ）に示すように、ヘマトキシリン色素とエオジン色素の量を定量的に、独立且つ２次元的に得ることができる。
【００３５】
次に、色素量平面プロット部１０９によって、撮像対象の任意の点におけるヘマトキシリンとエオジンの色素量を、上記色素量推定部１０８で推定した色素量の分布から読み取り、その値の組に従ってヘマトキシリンとエオジンの色素量を軸とする平面（以下、ヘマトキシリン−エオジン色素量平面と称する。）上にプロットする。このようにヘマトキシリン−エオジン色素量平面上に色素量をプロットすると、図７に示すように、着目する点の属する組織の種類に応じてそのヘマトキシリン−エオジン色素量平面上でのプロット位置が変化し、同じ種類の組織に属する点同士は相対的に近く、異なる種類の組織に属する点同士は相対的に遠く、結果としてクラスタ構造を形成する。従って、この性質を用いれば、上記色素量推定部１０８で推定した色素量の定量値を用いて、撮像対象Ｏの各画素をクラス分類することが可能となる。
【００３６】
本実施形態では、病理標本の各画素を、核、上皮、間質の３種類に分類し、これに組織の存在しない部位（腔）を合わせて、全ての画素を４種類のクラスのいずれかに分類する。ここで、染色色素がヘマトキシリンとエオジンの２種類であるのに対し、病理標本の画素が核、上皮、間質の３種類に分類されている点が重要である。即ち、色素の種類よりも多くのクラスに画素が分類されているのである。
【００３７】
そして、画素クラス分類部１１１において実際に各画素の分類処理を行うこととなるが、その際、その分類処理に先立って、各クラス少なくとも１以上、計４以上の内容の明らかな標本を教師情報１１０として用いて、上記ヘマトキシリン−エオジン色素量平面におけるクラスタの境界を決定しておくことが必要である。
【００３８】
而して、内容の未知な病理標本が対象Ｏとして与えられた際には、先ず上記の各処理に従って色素量推定部１０８で色素量分布を決定する。然る後に、画素クラス分類部１１１により、上記教師情報１１０のクラスタ情報に従って、その未知標本の各画素をクラス分類する。この分類には、一般的な最近傍決定法（ＮＮ法）、或いはその改良であるｋ−最近傍決定法（ｋ−ＮＮ法）が利用できる。こうして未知標本の画素は４つのクラスのいずれかに分類され、これを元の画素並び順と対応させて並べれば、図２（Ｄ）に示すように、クラス分類結果が画像として得られる。
【００３９】
この画像は、他の処理の入力として利用可能であるし、必要に応じて表示部１１２に表示しても構わない。
【００４０】
また、ヘマトキシリン−エオジン色素量平面にプロットされた点を教師情報を用いずにクラスタリングしても良く、クラスタの分布、位置、分散といった未知標本の解析に有用な情報を取得できる。
【００４１】
更に、図８に示すように、教師無しクラスタリング部１１６により未知標本の教師無しクラスタリングを行い、その結果を上記画素のクラス分類の教師情報１１０として用いれば、外部からの教師情報を必要とせずに画素のクラス分類が可能となる。教師情報を用いないクラスタリング手法の例として、ＬＢＧアルゴリズムが知られており、「音声符号化」ｐｐ．５０−５１（守谷健弘、電気情報通信学会、１９９８、ＩＳＢＮ４−８８５５２−１５６−４）等で開示されている。
【００４２】
以上説明した処理に従えば、病理標本の複数バンド画像を撮影し、ヘマトキシリンとエオジンの色素量分布を求め、更にそれらの定量値に基いて、画像内の任意の画素を色素の種類より多数のクラスに分類することができる。各クラスは標本を構成する組織の種類に対応しており、核、上皮、間質等に分類が可能である。クラスをより細分化すれば、色素の数を増やすこと無く更に多種の組織に分類することが可能となり、そのクラスに対応した特定種の組織の存在する領域を抽出することが可能となる。
【００４３】
また、本実施形態における組織の分類は形態解析を必要とせず、複数バンド画像の画素値のみに基いて行われる。従って、画素毎に処理が可能であり、複雑で計算コストの高い形態解析処理とは独立して処理が可能である。
【００４４】
以上、一実施形態に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した一実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。
【００４５】
例えば、上記一実施形態では撮像対象Ｏとして生体標本（病理標本）を用いているが、実際には着色された光透過性の対象であれば本手法を適用可能である。
【００４６】
（付記）
前記の具体的実施形態から、以下のような構成の発明を抽出することができる。
【００４７】
（１）  色素で着色された試料から色素量の分布を取得する色素量分布取得手段と、
上記色素量分布取得手段で取得された分布の対応する位置の色素量に応じて、上記試料上の点をクラス分類するクラス分類手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【００４８】
ここで、上記試料は、図１における対象Ｏが対応し、上記色素量分布取得手段は、図１における照明１０１、対物光学系１０２、光学フィルタ１０３、結像光学系１０４、カメラ１０５、メモリ１０６、分光特性推定部１０７、色素量推定部１０８、色素量平面プロット部１０９、及び制御部１１３が対応し、上記クラス分類手段は、図１における教師情報１１０、画素クラス分類部１１１、及び制御部１１３が対応する。あるいは、上記色素量分布取得手段は、図５における照明１０１、対物光学系１０２、透過波超過変型光学フィルタ１１４、結像光学系１０４、カメラ１０５、メモリ１０６、分光特性推定部１０７、色素量推定部１０８、色素量平面プロット部１０９、及び制御部１１３が、もしくは、図６における照明１０１、光学系、ハーフミラー１１５、光学フィルタ１０３−１，１０３−２、カメラ１０５−１，１０５−２、メモリ１０６、分光特性推定部１０７、色素量推定部１０８、色素量平面プロット部１０９、及び制御部１１３が対応する。また、上記クラス分類手段は、図８における教師無しクラスタリング部１１６、教師情報１１０、画素クラス分類部１１１、及び制御部１１３が対応する。
【００４９】
この（１）に記載の画像処理装置によれば、簡単な装置構成で、また、染色色素の数を増やすこと無く且つ特殊な染色を用いずに、染色された試料を染色色素の色素量に基いて分類することができる。
【００５０】
（２）  上記色素量分布取得手段は、Ｎ種類の色素で着色された試料から色素量の分布を取得し、
上記クラス分類手段は、上記試料上の点をＮ次元空間でクラス分類することを特徴とする（１）に画像処理装置。
【００５１】
ここで、上記色素の種類Ｎは、実施形態においては２である。
【００５２】
この（２）に記載の画像処理装置によれば、数学的な判別分析が可能となり、色素量に基づいたクラス分類ができる。
【００５３】
（３）  上記クラス分類手段がクラス分類に使用する教師情報の数Ｍが、上記色素の種類Ｎよりも多いことを特徴とする（２）に画像処理装置。
【００５４】
（実施形態との対応）
ここで、上記教師情報は、実施形態における教師情報１１０が対応し、その数Ｍは、実施形態においては４である。
【００５５】
この（３）に記載の画像処理装置によれば、色素の種類Ｎよりも多くのクラスに分類することができる。
【００５６】
（４）  上記色素量分布取得手段は、上記試料を光学フィルタを用いて複数バンド撮像する撮像手段を含むことを特徴とする（１）乃至（３）の何れかに記載の画像処理装置。
【００５７】
ここで、上記撮像手段は、図１における照明１０１、対物光学系１０２、光学フィルタ１０３、結像光学系１０４、カメラ１０５、及び制御部１１３が対応する。あるいは、上記撮像手段は、図５における照明１０１、対物光学系１０２、透過波超過変型光学フィルタ１１４、結像光学系１０４、カメラ１０５、及び制御部１１３が、もしくは、図６における照明１０１、光学系、ハーフミラー１１５、光学フィルタ１０３−１，１０３−２、カメラ１０５−１，１０５−２、及び制御部１１３が対応する。
【００５８】
この（４）に記載の画像処理装置によれば、単純な構成で撮像が可能となる。
【００５９】
（５）  上記撮像手段がその撮影に使用する光学フィルタの数は、上記色素の種類と同数であることを特徴とする（４）に記載の画像処理装置。
【００６０】
この（５）に記載の画像処理装置によれば、高速な撮像と低コストな処理が可能となる。
【００６１】
（６）  上記試料は、生体標本であることを特徴とする（１）乃至（５）の何れかに記載の画像処理装置。
【００６２】
この（６）に記載の画像処理装置によれば、生体標本の組織を分類することができる。
【００６３】
（７）  上記生体標本は、病理組織標本であることを特徴とする（６）に記載の画像処理装置。
【００６４】
この（７）に記載の画像処理装置によれば、病理標本の部位を認識し、診断に役立てることができる。
【００６５】
（８）  上記色素は、ヘマトキシリンとエオジンであることを特徴とする（７）に記載の画像処理装置。
【００６６】
この（８）に記載の画像処理装置によれば、ヘマトキシリンとエオジンの色素量は組織の存在分布と強い相関を有しているので、組織標本の解析に有益な情報を与える。
【００６７】
（９）  上記クラス分類手段は、上記クラス分類の結果を画像化することを特徴とする（１）乃至（８）に記載の画像処理装置。
【００６８】
この（９）に記載の画像処理装置によれば、画像化することで、他の処理の入力として利用可能となる。
【００６９】
（１０）  上記画像化されたクラスタ分類の結果を表示する表示手段を更に具備することを特徴とする（９）に記載の画像処理装置。
【００７０】
ここで、上記表示手段は、実施形態における表示部１１２が対応する。
【００７１】
この（１０）に記載の画像処理装置によれば、医師がその表示された画像から病理診断を容易に行えるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】（Ａ）は本発明の一実施形態に係る画像処理装置の構成を示す図であり、（Ｂ）は染色された組織標本の断面を示す図である。
【図２】（Ａ）はヘマトキシリンとエオジンで染色された前立腺の病理標本の画像を示す図、（Ｂ）はヘマトキシリン色素の推定した色素量分布の画像を示す図、（Ｃ）はエオジン色素の推定した色素量分布の画像を示す図であり、（Ｄ）は画素クラス分類の結果の画像を示す図である。
【図３】多バンド画像の撮像装置の一例として従来の色分類装置の構成を示す図である。
【図４】（Ａ）は図３の色分類装置に使用される回転色フィルタに使用される複数のバンドパスフィルタの特性を示す図であり、（Ｂ）及び（Ｃ）はそれぞれ回転色フィルタの構成を示す図である。
【図５】画像処理装置の変形例を示す図である。
【図６】画像処理装置の別の変形例を示す図である。
【図７】ヘマトキシリン−エオジン色素量平面におけるクラスタ構造を説明するための図である。
【図８】画像処理装置の更に別の構成を示す図である。
【符号の説明】
【００７３】
１０１…照明、  １０２…対物光学系、  １０３，１０３−１，１０３−２…光学フィルタ、  １０４…結像光学系、  １０５，１０５−１，１０５−２…カメラ、  １０６…メモリ、  １０７…分光特性推定部、  １０８…色素量推定部、  １０９…色素量平面プロット部、  １１０…教師情報、  １１１…画素クラス分類部、  １１２…表示部、  １１３…制御部、  １１４…透過波長可変型光学フィルタ、  １１５…ハーフミラー、  １１６…教師無しクラスタリング部、  Ｏ…対象。
【図１】
2005331394.tif 000004
【図２】
2005331394.tif 000005
【図３】
2005331394.tif 000006
【図４】
2005331394.tif 000007
【図５】
2005331394.tif 000008
【図６】
2005331394.tif 000009
【図７】
2005331394.tif 000010
【図８】
2005331394.tif 000011