(57)【要約】【課題】生体組織標本の構造、特に同心状の構造を容易に解析できるようにすること。【解決手段】腺腔選択部２４により、対象Ｏを撮影した試料画像から腺腔を選択し、その内の任意の単一の腺管に着目し、距離変換部２６にて、その腺腔近傍の各画素について、腺腔の輪郭からの距離を計算する。そして、座標変換部２８で、その腺腔近傍の画像を、腺腔の輪郭に対応した軸と輪郭からの距離に対応した軸とから成る座標系の画像となるように、座標変換する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料画像の注目領域の輪郭を設定する輪郭設定手段と、
上記試料画像のうち、少なくとも上記輪郭設定手段で設定された注目領域を含む一部分を、輪郭に対応した軸と輪郭からの距離に対応した軸とから成る座標系の画像となるように、座標変換する座標変換手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記輪郭に対応した軸の値域が正規化されていることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
試料が生体標本であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記生体標本は、病理標本であることを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記病理標本は、前立腺の標本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】
上記注目領域は、上記前立腺の腺管の内腔であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記座標変換手段で座標変換された画像に基づいて、上記試料画像に含まれる複数の領域を分類する分類手段を更に具備することを特徴とする請求項１乃至６の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記分類手段は、前立腺の腺管と血管を分類す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】
上記座標変換手段で座標変換された画像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１乃至８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記表示手段は、複数の座標変換された画像を並べて表示することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
上記表示手段は、上記試料画像と座標変換された画像とを並べて表示することを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
上記試料画像と上記座標変換手段で座標変換された画像とを組にして記録する記録手段を更に具備することを特徴とする請求項１乃至１１の何れか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、試料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同心状の構造の解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまで、生体標本、特に病理標本を画像処理によって解析しようと、様々な試みが為されてきた。
【０００３】
病理標本を解析するには、標本を構成する構造物、即ち細胞や細胞核、或いは複数の細胞によって構成される構造を認識する必要がある。これらを正確に認識し、特徴として組み合わせることにより、初めて診断支援に有効な情報を抽出することが可能となる。
【０００４】
複数の細胞によって構成される構造として、前立腺の腺管が挙げられる。これは、前立腺液を分泌するための器官であって、腔（組織の存在しない空間）を中心に、腔の壁面を構成する細胞がこれを取り囲む構造を有している。正常な腺管、或いは比較的軽度の前立腺癌の腺管は概略円形であるが、癌化した前立腺では腺管が歪んだ形状となる場合が多い。
【０００５】
特許文献１では、病理標本、特に前立腺の標本を対象とし、細胞核の形態特徴や腔の形態特徴を組み合わせることにより、診断支援のための分類判定を行う技術を開示している。
【０００６】
また、特許文献２には、円形の物体を認識するための技術が開示されている。これは、円形物体の中心と同一の中心を有する同心円状の観測領域を設け、この観測領域における１周分の輝度プロファイルを撮像・処理することで円形物体を認識し、他の円形物体と比較する特徴を与えるものである。
【０００７】
更に、特許文献３にも、円形の物体を認識するための別の技術が開示されている。これは、円形物体の中心と輪郭を特定した後、物体の回転に依存しない特徴量を求めることで、円形物体の向き（回転角）に依存しない認識と比較照合を可能とするものである。
【特許文献１】特開２００１−５９８４２号公報
【特許文献２】特開平７−２１３８１号公報
【特許文献３】特開２００２−３２８１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
生体標本は、工業製品とは異なり、円形や直線等の単純な図形の組では表現できず、完全に同じ形状が繰り返し出現することも、通常はあり得ない。正常な腺管、或いは比較的軽度の前立腺癌の腺管は概略円形であるとは言え、工業検査で想定するような完全な円形には程遠いものである。特に、癌化した組織は構造的な秩序が失われており、この傾向が顕著である。
【０００９】
上記特許文献１に開示の技術では、組織に含まれる細胞核と腔を別々に解析しているが、前立腺の主要器官である腺管を解析する際には、細胞核や腔等によって構成される構造を認識しなければならない。この先行技術では、腺管は腔の周囲を細胞が取り囲んだ構造で、細胞にはそれぞれ細胞核が含まれる、と言った組織の構造に関する配慮が欠けており、開示された解析手法では精度の良い腺管の認識は期待できない。
【００１０】
また、上記特許文献２に開示の技術は、物体が中心を有し、且つ中心に関して概略回転対称であることを前提としている。即ち、車輪のような物体を前提とした技術であって、生体標本の認識に適用できるものではない。
【００１１】
そして、上記特許文献３に開示の技術は、物体が鋳造されたように殆ど同じ形状であることを前提としている。即ち、硬貨のような物体を前提とした技術であって、生体標本の認識に適用できるものではない。
【００１２】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、試料の構造、特に、生体組織標本の同心状の構造を容易に解析することが可能な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】
【００１３】
本発明の画像処理装置の一態様は、
試料画像の注目領域の輪郭を設定する輪郭設定手段と、
上記試料画像のうち、少なくとも上記輪郭設定手段で設定された注目領域を含む一部分を、輪郭に対応した軸と輪郭からの距離に対応した軸とから成る座標系の画像となるように、座標変換する座標変換手段と、
を具備することを特徴とする
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、試料の構造、特に、生体組織標本の同心状の構造を容易に解析することが可能な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】
【００１５】
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。
【００１６】
本実施形態は、試料の少なくとも一部を構成する概略同心状の構造を認識するため、その構造及びその近傍を含む試料画像を、構造の中央を占める物体の輪郭を横軸、その物体からの距離を縦軸とする平面へ画像変換するものである。
【００１７】
なお、本実施形態において、撮像対象の試料は、図２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る。同図において、概略同心状の構造は癌化した腺管であり、その中央を占める物体は腺管内部の腔（腺管内腔、或いは単に腺腔）である。なお、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。
【００１８】
本実施形態に係る画像処理装置１０は、図１（Ａ）に示すように、照明１２、（対物及び結像）光学系１４、カメラ１６、メモリ１８、二値化部２０、粒子解析部２２、腺腔選択部２４、距離変換部２６、座標変換部２８、頻度分布生成部３０、頻度ピーク位置検出部３２、及び腺管判定部３４から構成されている。
【００１９】
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１６と反対側から照明１２を照射する。そして、その透過光を、光学系１４によりカメラ１６が有する図示しない撮像素子の撮像面上に結像させる。ここで、カメラ１６は、対象Ｏの撮像と解析に好適なものを選択し、本実施形態ではＲＧＢカメラを使用する。このカメラ１６で撮像された対象Ｏの画像、例えば図２に示したような病理標本画像は、メモリ１８に格納される。
【００２０】
その後、二値化部２０にて、上記メモリ１８に格納された対象Ｏの画像を、輝度に応じて二値化し、高輝度領域を抽出する。これにより、図２に示した病理標本画像の場合、図３に示すような二値化画像が得られる。病理標本の透過観察においては、腔のように組織中にあって組織の存在しない領域は直接照明光が観測されるため、組織の存在する領域と比較して顕著に高輝度となる。従って、輝度情報を用いれば、腔と組織とを容易に分離することができる。
【００２１】
また、高輝度領域を抽出した後に粒子解析を行い、大きさ、位置、形状に応じて選別を行えば、更に精度良く腔領域を分離可能である。例えば、特定の大きさに満たない高輝度領域はノイズと見なして対象から除外する、画像端に隣接する高輝度領域は腔でない背景と見なして対象から除外する、等である。そこで、粒子解析部２２で、上記二値化画像より高輝度領域を抽出して粒子解析を行い、腺腔選択部２４で、その抽出され粒子解析された各高輝度の連結領域をそれぞれ腺腔として選択する。
【００２２】
次に、こうして選択された複数の腺腔の近傍の画像を、それぞれ、以下に述べる手順によって座標変換する。
【００２３】
先ず、図４（Ａ）に示すように、任意の単一の腺管に着目し、距離変換部２６にて、その腺腔近傍の各画素について、腺腔からの距離を計算する。但し、ここで言う画素と腺腔の距離とは、上記画素から腺腔を構成する全ての画素までのユークリッド距離のうち、最小のものを指す。このアルゴリズムは、数理形態学（モルフォロジー演算）における距離変換として知られており、“効率の良いモルフォロジー演算が可能なフィルタ形状において”（櫻井他，情報処理学会論文誌，Ｖｏｌ．４１，Ｎｏ．１２，ｐｐ．３３４４−３３５１）等で開示されている。
【００２４】
図５（Ａ）は、この距離変換の結果を視覚的に説明するために、腺腔（中央斜線領域）１００からの距離が等しい点の集合（以下、等距離線）を敢えて描画したものである。図５（Ａ）では、距離“２０”、“４０”、“６０”、“８０”、“１００”の等距離線１０２が提示されており、距離“２０”、“４０”、“６０”、“８０”の等距離線１０２は破線、距離“１００”の等距離線１０２は実線で表現されている。一般に、等距離線は閉曲線を形成し、距離の規準となる物体及び他の等距離線とは交点を持たない。従って、任意の等距離線１０２は、物体（本実施形態では腺腔１００）からの距離を用いて一意に特定できる。
【００２５】
また、図５（Ｂ）に示すように、物体Ｂ外の任意の点Ｐが与えられた時、その点を含む等距離線Ｃが唯一つ存在することも明らかである。更に、その等距離線Ｃ上に周回の規準となる開始点Ｓを設ければ、点Ｐを含む等距離線Ｃについて、その開始点Ｓから等距離線Ｃに沿って求めたＰまでの距離（以下、線距離）、或いは線距離を等距離線Ｃの周回長で正規化したもの（以下、正規化線距離）により、等距離線Ｃ上における点Ｐの位置を一意に記述できる。なお、正規化線距離の値域は常に（０，１）であり、等距離線Ｃの周回長に依存しない。よって、腺腔（物体Ｂ）外の任意の点Ｐは、腺腔（物体Ｂ）からの距離Ｄ、及び距離Ｄの等距離線Ｃにおける開始点Ｓからの正規化線距離Ｌの組を用いて（Ｌ，Ｄ）と記述でき、この記述は一意である。即ち、ＸＹ座標系で（Ｘ，Ｙ）と表現される画像上の点Ｐは、図５（Ｃ）に示すように、上記記述方法に基づく座標系において座標（Ｌ，Ｄ）と表現でき、両者の対応は一対一である。
【００２６】
以上の原理に基づいて、座標変換部２８は、腺腔近傍の画像をＬＤ座標系に変換する。例えば、図４（Ａ）に示したような腺腔近傍の画像を座標変換すると、図４（Ｂ）に示すような座標変換結果画像が得られる。ここで、該座標変換結果画像における横軸は正規化線距離Ｌを表し、左から右へ値が増加する。縦軸は腺腔からの距離Ｄを表し、上から下へ値が増加する。図４（Ｂ）の座標変換結果画像において、縦座標が等しい画素同士は、互いに腺腔からの距離が等しい。
【００２７】
ところで、前立腺における腺管は、図６に示すように、中央に腺腔１００、その周囲に上皮１０４、更にその周囲に細胞核１０６を配置した同心状の構造となっている。一方、図４（Ｃ）に示すように、血管は腔の周囲に上皮が無く、細胞核までの距離が非常に短いか、同心状の構造を呈さないことが知られている。
【００２８】
ここで例えば、前立腺癌の進行度をＧｌｅａｓｏｎ分類に基づいて判定する処理を考える。Ｇｌｅａｓｏｎ分類は、前立腺癌の進行度を判定する診断規準として、病理診断の分野で広く用いられている手法である。Ｇｌｅａｓｏｎ分類は腺管を認識し、形態解析する作業を基本とするものであるから、腺管を正しく、例えば血管と混同すること無く、認識できなければならない。
【００２９】
そこで、頻度分布生成部３０により、上記図４（Ｂ）に示した座標変換結果画像から細胞核１０６を表す濃紫色の画素を抽出し、図７（Ａ）に示すような横軸方向の頻度分布を得る。同様に、血管についても、図４（Ｄ）に示すように上記座標変換結果画像を求め、図７（Ｂ）に示すような横軸方向の頻度分布を得る。腺管は腺腔からの距離“２０”付近に細胞核１０６を表す画素の大きなピークを持つのに対し、血管ではそのような傾向が見られない。従って、頻度ピーク位置検出部３２により頻度とピーク位置を検出し、腺管判定部３４で、それらを観察することにより、腺管と血管を区別し、腺管だけを認識することができる。なお、ピーク位置検出の前に、頻度分布を平滑化しておけば、ノイズに対してより頑強な処理となる。
【００３０】
以上の説明は、単一の腺腔に着目した場合についてであったが、一般に前立腺の標本には複数の腺管が含まれる。この場合、腺腔選択部２４にて、着目する腔を順に変えながら、上記座標変換と腺管認識処理とを繰り返すことで、病理標本画像に含まれる全ての腺管を認識可能である。
【００３１】
なお、腺腔選択部２４においては、着目する腺管を自動的に選択するのではなく、ユーザが手動で選択するようにしても良い。
【００３２】
また、図４（Ｂ）や図４（Ｄ）に示した座標変換結果画像は、必要に応じて、図示しない表示装置に表示しても良い。この表示の際には、各座標変換結果画像を単独で表示する方法に加え、複数の座標変換結果画像をアレイ状に表示する方法、原画像と座標変換結果画像とを並置して表示する方法が適用できる。
【００３３】
また、座標変換結果画像を図示しない記録装置によって記録媒体に記録する際には、原画像と座標変換結果画像との対応関係も合わせて記録しておく。或いは、座標変換前後の画像を組にして記録しておけば、再利用の際に便利である。
【００３４】
以上説明したように、本一実施形態によれば、病理標本の画像を撮影し、前立腺の腺腔を認識し、腺腔の周囲の画素を座標変換し、腺管を血管と区別して認識することができる。
【００３５】
本手法を用いれば、認識の対象が単純な幾何図形の組み合わせでない場合でも、上記座標変換によってその近傍の状態を容易に解析することが可能となり、特に物体からの距離の等しい画素が座標変換後に同じ縦座標となることから、投影や頻度分布等の簡単な処理を用いて対象の近傍を解析することが可能となる。これは、対象が不定形状であることが多い生体標本の解析に特に好適である。
【００３６】
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。
【００３７】
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、他の試料についても適用可能である。
【００３８】
（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。
【００３９】
（１）  試料画像の注目領域の輪郭を設定する輪郭設定手段と、
上記試料画像のうち、少なくとも上記輪郭設定手段で設定された注目領域を含む一部分を、輪郭に対応した軸と輪郭からの距離に対応した軸とから成る座標系の画像となるように、座標変換する座標変換手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【００４０】
ここで、上記輪郭設定手段は、図１（Ａ）における照明１２、光学系１４、カメラ１６、メモリ１８、二値化部２０、粒子解析部２２、及び腺腔選択部２４が対応し、上記座標変換手段は、図１（Ａ）における、距離変換部２６及び座標変換部２８が対応する。
【００４１】
この（１）に記載の画像処理装置によれば、試料の構造を容易に解析することが可能な画像処理装置を提供することができる。
【００４２】
（２）  上記輪郭に対応した軸の値域が正規化されていることを特徴とする（１）に記載の画像処理装置。
【００４３】
この（２）に記載の画像処理装置によれば、注目領域の輪郭の大きさに依存しない処理が可能となる。
【００４４】
（３）  試料が生体標本であることを特徴とする（１）又は（２）に記載の画像処理装置。
【００４５】
この（３）に記載の画像処理装置によれば、生体標本の構造を解析することが可能となる。
【００４６】
（４）  上記生体標本は、病理標本であることを特徴とする（３）に記載の画像処理装置。
【００４７】
この（４）に記載の画像処理装置によれば、病理標本の部位の構造を解析することができる。
【００４８】
（５）  上記病理標本は、前立腺の標本であることを特徴とする（４）に記載の画像処理装置。
【００４９】
この（５）に記載の画像処理装置によれば、前立腺の構造を解析できる。
【００５０】
（６）  上記注目領域は、上記前立腺の腺管の内腔であることを特徴とする（５）に記載の画像処理装置。
【００５１】
この（６）に記載の画像処理装置によれば、前立腺癌の診断に役立てることができる。
【００５２】
（７）  上記座標変換手段で座標変換された画像に基づいて、上記試料画像に含まれる複数の領域を分類する分類手段を更に具備することを特徴とする（１）乃至（６）の何れかに記載の画像処理装置。
【００５３】
ここで、上記分類手段は、図１（Ａ）における頻度分布生成部３０、頻度ピーク位置検出部３２、及び腺管判定部３４が対応する。
【００５４】
この（７）に記載の画像処理装置によれば、自動的に構造を分類することができる。
【００５５】
（８）  上記分類手段は、前立腺の腺管と血管を分類することを特徴とする（７）に記載の画像処理装置。
【００５６】
この（８）に記載の画像処理装置によれば、前立腺の腺管を分類できるので、前立腺癌の診断に役立てることができる。
【００５７】
（９）  上記座標変換手段で座標変換された画像を表示する表示手段を更に具備することを特徴とする（１）乃至（８）に記載の画像処理装置。
【００５８】
ここで、上記表示手段は、図示しない表示装置が対応する。
【００５９】
この（９）に記載の画像処理装置によれば、その表示された画像から試料の構造をユーザが容易に把握できるようになる。
【００６０】
（１０）  上記表示手段は、複数の座標変換された画像を並べて表示することを特徴とする（９）に記載の画像処理装置。
【００６１】
この（１０）に記載の画像処理装置によれば、複数の座標変換された画像を見比べることができる。
【００６２】
（１１）  上記表示手段は、上記試料画像と座標変換された画像とを並べて表示することを特徴とする（９）に記載の画像処理装置。
【００６３】
この（１１）に記載の画像処理装置によれば、座標変換前後の画像を見比べることができる。
【００６４】
（１２）  上記試料画像と上記座標変換手段で座標変換された画像とを組にして記録する記録手段を更に具備することを特徴とする請（１）乃至（１１）の何れかに記載の画像処理装置。
【００６５】
ここで、上記記録手段は、図示しない記録装置が対応する。
【００６６】
この（１２）に記載の画像処理装置によれば、座標変換前後の画像が別々になってしまうことがないので、再利用の際に便利である。
【図面の簡単な説明】
【００６７】
【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】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である。
【図３】図２の病理標本画像を二値化した二値化画像を示す図である。
【図４】（Ａ）は腺管とその近傍の画像を示す図、（Ｂ）は（Ａ）の画像の座標変換結果画像を示す図、（Ｃ）は血管とその近傍の画像を示す図であり、（Ｄ）は（Ｃ）の画像の座標変換結果画像を示す図である。
【図５】（Ａ）は距離変換結果を視覚的に説明するための図、（Ｂ）は等距離腺に基づく位置の一意な指定を説明するための図であり、（Ｃ）は座標変換結果の概念を説明するためのＬＤ座標系を示す図である。
【図６】腺管の同心構造を説明するための模式図である。
【図７】（Ａ）は図４（Ｂ）の座標変換結果画像から求められた画素の頻度分布を示す図であり、（Ｂ）は図４（Ｄ）の座標変換結果画像から求められた画素の頻度分布を示す図である。
【符号の説明】
【００６８】
１０…画像処理装置、  １２…照明、  １４…光学系、  １６…カメラ、  １８…メモリ、  ２０…二値化部、  ２２…粒子解析部、  ２４…腺腔選択部、  ２６…距離変換部、  ２８…座標変換部、  ３０…頻度分布生成部、  ３２…頻度ピーク位置検出部、  ３４…腺管判定部、  １００…腺腔、  １０２…等距離線、  １０４…上皮、  １０６…細胞核、  Ｏ…対象。
【図１】
2005352571.tif 000003
【図２】
2005352571.tif 000004
【図３】
2005352571.tif 000005
【図４】
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【図５】
2005352571.tif 000007
【図６】
2005352571.tif 000008
【図７】
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