(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
病理画像における腺管領域を抽出する腺管抽出手段と、
前記腺管抽出手段にて抽出された前記腺管領域において腺管を線と見なしたときの該線管を画素数１の幅の中心線に細線化する細線化手段と、
前記腺管領域において前景の画素に対して、背景の画素からの最短距離を画素値として与えることによって距離画像を生成する距離画像生成手段と、
前記細線化手段により生成した前記中心線と前記距離画像とを重ね合わせ、前記腺管径又は前記腺管の半径を計算することによって、前記腺管領域の前記腺管の状態を表す腺管特徴量を計算する腺管特徴計算手段と、
前記腺管特徴計算手段にて計算された前記腺管特徴量から前記腺管の状態判定を行う腺管情報判定手段とを備えることを特徴とする病理画像診断装置。
【請求項２】
前記腺管抽出手段は、ガボールウェーブレットフィルタを用いて抽出することを特徴とする請求項１記載の病理画像診断装置。
【請求項３】
前記腺管特徴計算手段は、前記細線化手段により細線化した中心線の総画素数を計算し、前記腺管特徴量として用いることを特徴とする請求項１又は２に記載の病理画像診断装置。
【請求項４】
前記腺管特徴計算手段は、前記腺管径又は前記腺管の半径における平均を計算し、前記腺管特徴量として用いることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の病理画像診断装置。
【請求項５】
前記腺管特徴計算手段は、前記腺管径又は前記腺管の半径をヒストグラム化し、前記腺管特徴量として用いることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の病理画像診断装置。
【請求項６】
前記腺管情報判定手段は、前記腺管特徴計算手段にて計算された前記腺管特徴量を内蔵又は外部から入力された腺管特徴量と比較して前記腺管の状態判定を行うことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の病理画像診断装置。
【請求項７】
前記腺管情報判定手段は、機械学習を用いて前記腺管の状態判定を行うことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の病理画像診断装置。
【請求項８】
演算装置が実行する病理画像診断方法であって、
病理画像における腺管領域を抽出する腺管抽出ステップと、
前記腺管抽出ステップにて抽出された前記腺管領域において腺管を線と見なしたときの該線管を画素数１の幅の中心線に細線化する細線化ステップと、
前記腺管領域において前景の画素に対して、背景の画素からの最短距離を画素値として与えることによって距離画像を生成する距離画像生成ステップと、
前記細線化手段により生成した前記中心線と前記距離画像とを重ね合わせ、前記腺管径又は前記腺管の半径を計算することによって、前記腺管領域の前記腺管の状態を表す腺管特徴量を計算する腺管特徴計算ステップと、
前記腺管特徴計算ステップにて計算された前記腺管特徴量から前記腺管の状態判定を行う腺管情報判定ステップを備えることを特徴とする病理画像診断方法。
【請求項９】
前記腺管抽出ステップにおいて、ガボールウェーブレットフィルタを用いて抽出することを特徴とする請求項８記載の病理画像診断方法。
【請求項１０】
前記腺管特徴計算ステップにおいて、前記細線化ステップにより細線化した中心線の総画素数を計算し、前記腺管特徴量として用いることを特徴とする請求項８又は９に記載の病理画像診断方法。
【請求項１１】
前記腺管特徴計算ステップにおいて、前記腺管径又は前記腺管の半径における平均を計算し、前記腺管特徴量として用いることを特徴とする請求項８から１０のいずれか１項に記載の病理画像診断方法。
【請求項１２】
前記腺管特徴計算ステップにおいて、前記腺管径又は前記腺管の半径をヒストグラム化し、前記腺管特徴量として用いることを特徴とする請求項８から１１のいずれか１項に記載の病理画像診断方法。
【請求項１３】
前記腺管情報判定ステップにおいて、前記腺管特徴計算ステップにて計算された前記腺管特徴量を、内蔵又は外部から入力された腺管特徴量と比較して前記腺管の状態判定を行うことを特徴とする請求項８から１２のいずれか１項に記載の病理画像診断方法。
【請求項１４】
前記腺管情報判定ステップにおいて、機械学習を用いて前記腺管の状態判定を行うことを特徴とする請求項８から１３のいずれか１項に記載の病理画像診断方法。
【請求項１５】
請求項８から１４いずれか１項に記載の病理画像診断方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、低倍率の病理画像から腺管構造を抽出し、それにより病理的分類を行う病理画像診断装置、病理画像診断方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
病理画像診断は、病理画像の種々の特徴を診るために複数の倍率の画像を取得して行われることが多い。診断の効率化のために、通常、低倍率で広い領域を診て１次的な診断を行い、低倍率では診断しづらい場合のみより高倍率で診ることが多い。この場合、低倍率の画像と高倍率の画像では注目されるべきものが異なる。胃癌、乳癌、前立腺癌などのＨＥ(ヘマトキシリン-エオジン)染色画像では、腺腔と呼ばれる空洞領域を取り囲むように腺管と呼ばれる細胞核群の列が配置された腺が重要な特徴部位となる。
【０００３】
腺管は、高倍率の画像では構成する細胞核の一つ一つを識別可能であるが、１０倍程度までの低倍率画像では腺管を構成する各細胞核それぞれを識別することは困難になり、腺腔を囲む円形もしくは楕円形のチューブ状の特徴として識別される。
【０００４】
このように低倍率画像では、細胞核を診ることは困難である代わりに腺の広域的な情報である腺構造を得られ、これも診断には重要な情報である。例えば、前立腺のグレーディングを行うGleasonスコアは、5倍程度の低倍率で細胞核ではなく腺構造により判定を行う。
【０００５】
病理画像において腺を分析する例としては、特許文献１や特許文献２がある。これらは、細胞核が認識できる高倍率で腺腔とその周辺に腺管として配置される細胞核の構造を分析し、特許文献１では個々の腺の良性、悪性の判定を、特許文献２ではGleasonスコアの判定を行っている。
【特許文献１】特開２００１−０５９８４２号公報
【特許文献２】特開２００４−２８６６６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の従来の方法は高倍率の画像で細胞核を抽出することを前提としているため、細胞核の識別が困難もしくは不可能な低倍率の画像に適用は難しい。高倍率での画像で上記の方法を行い、それを低倍率に利用するような方法も考えられないことはないが、低倍率での腺の解析は、腺管を構成する個々の細胞核の診断ではなく、細胞核で形成された腺管の形状や太さの診断を広範囲で行うスクリーニング的な要求もあるため、高倍率画像の結果を利用する方法は適さない。
【０００７】
また、上記の方法では腺腔の抽出が行われており、腺腔の形状から腺管の形状をある程度知ることは可能であるが、腺腔の中には粘液、石、クリスタロイドなどの異物があることも多く、形状が必ずしも正確に抽出されるとは限らない。
【０００８】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、低倍率画像を対象として腺管構造を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するため、本発明における病理画像診断装置は、病理画像における腺管領域を抽出する腺管抽出手段と、腺管抽出手段にて抽出された腺管領域において腺管を線と見なしたときの該線管を画素数１の幅の中心線に細線化する細線化手段と、腺管領域において前景の画素に対して、背景の画素からの最短距離を画素値として与えることによって距離画像を生成する距離画像生成手段と、細線化手段により生成した中心線と距離画像とを重ね合わせ、腺管径又は腺管の半径を計算することによって、腺管領域の腺管の状態を表す腺管特徴量を計算する腺管特徴計算手段と、腺管特徴計算手段にて計算された腺管特徴量から腺管の状態判定を行う腺管情報判定手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
腺管抽出手段は、ガボールウェーブレットフィルタを用いて抽出することを特徴とする。
【００１２】
腺管特徴計算手段は、細線化手段により細線化した中心線の総画素数を計算し、腺管特徴量として用いることを特徴とする。
【００１３】
腺管特徴計算手段は、腺管径又は腺管の半径における平均を計算し、腺管特徴量として用いることを特徴とする。
【００１４】
腺管特徴計算手段は、腺管径又は腺管の半径をヒストグラム化し、腺管特徴量として用いることを特徴とする。
【００１５】
腺管情報判定手段は、腺管特徴計算手段にて計算された腺管特徴量を内蔵又は外部から入力された腺管特徴量と比較して腺管の状態判定を行うことを特徴とする。
【００１６】
腺管情報判定手段は、機械学習を用いて腺管の状態判定を行うことを特徴とする。
【００１７】
また、本発明における病理画像診断方法は、演算装置が実行する病理画像診断方法であって、病理画像における腺管領域を抽出する腺管抽出ステップと、腺管抽出ステップにて抽出された腺管領域において腺管を線と見なしたときの該線管を画素数１の幅の中心線に細線化する細線化ステップと、腺管領域において前景の画素に対して、背景の画素からの最短距離を画素値として与えることによって距離画像を生成する距離画像生成ステップと、細線化手段により生成した中心線と距離画像とを重ね合わせ、腺管径又は腺管の半径を計算することによって、腺管領域の腺管の状態を表す腺管特徴量を計算する腺管特徴計算ステップと、腺管特徴計算ステップにて計算された腺管特徴量から腺管の状態判定を行う腺管情報判定ステップとを備えることを特徴とする。
【００１８】
腺管抽出ステップにおいて、ガボールウェーブレットフィルタを用いて抽出することを特徴とする。
【００２０】
腺管特徴計算ステップにおいて、細線化ステップにより細線化した中心線の総画素数を計算し、腺管特徴量として用いることを特徴とする。
【００２１】
腺管特徴計算ステップにおいて、腺管径又は腺管の半径における平均を計算し、腺管特徴量として用いることを特徴とする。
【００２２】
腺管特徴計算ステップにおいて、腺管径又は腺管の半径をヒストグラム化し、腺管特徴量として用いることを特徴とする。
【００２３】
腺管情報判定ステップにおいて、腺管特徴計算ステップにて計算された腺管特徴量を、内蔵又は外部から入力された腺管特徴量と比較して腺管の状態判定を行うことを特徴とする。
【００２４】
腺管情報判定ステップにおいて、機械学習を用いて腺管の状態判定を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００２５】
本発明により、低倍率の病理画像において、細胞核でなく細胞核群として腺管とその構造を抽出することで、診断に有効な特徴を抽出でき、高倍率の診断が不要になり、広い範囲で診断することにより効率的な診断が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
図１は、本発明の実施形態における病理画像診断装置の構成図である。本装置は、図のように腺管抽出装置１００、腺管特徴計算装置２００、腺管情報判定装置３００を有する。なお、各装置は、図２に示すような画像データや特徴量データを蓄積するメモリやディスクなどのストレージ装置と、腺管領域の抽出、腺管特徴量の計算を行うＣＰＵなどの演算装置を有することで実現可能である。
【００２７】
続いて、各装置における動作について説明する。腺管抽出装置１００は、病理画像中の腺管領域を抽出し、腺管特徴計算装置２００は、腺管領域の中心線、太さなどの腺管特徴量の計算を行う。また、腺管情報判定装置３００は、画像の腺管特徴量から腺管の状態判定を行う。
【００２８】
本発明の実施形態における病理画像診断装置の動作フローについて図３を用いて説明する。まず、染色された組織標本を低倍率で取り込む（ステップＳ３１）。取得したカラー画像を、シアン、マゼンタや色相などの青紫で染色された細胞核領域とその他の領域の差が明確になる色要素でのモノクロ画像を生成する（ステップＳ３２）。
【００２９】
上記画像に対して、ぼかし、多重解像度、多方向エッジ抽出の機能が備わったフィルタにより腺管領域を抽出する（ステップＳ３３）。抽出した腺管領域に対して、細線化画像と距離画像を作成し（ステップＳ３４ａ、Ｓ３４ｂ）、両者を対応付けする（ステップＳ３５）。その後、細線化画素総数、細線化画素上の距離値の総和を細線化画素総数で割った腺管平均径、細線化画素上の距離値のヒストグラム等の腺管特徴量を計算し（ステップＳ３６）、最後に、計算した腺管特徴量とあらかじめ用意された病状(正常も含む)別の腺管特徴量を比較し、最も近い病状を診断する（ステップＳ３７）。
【００３０】
なお、診断に関しては、ニューラルネットワークなどの機械学習を用いることも可能であり、その場合はあらかじめ用意された病状別の腺管特徴量を学習させた識別器を作成し、その識別器に前ステップで計算された腺管特徴量を入力し、識別器の判定結果を診断結果とする。
【００３１】
続いて、各装置における動作について詳細に説明する。腺管抽出装置１００は、ヘマトキシリンとエオジンで二重染色された組織標本を１０倍程度までの拡大倍率で取得したカラー画像から、細胞核群として表示されている腺管領域を抽出する。抽出したＨＥ(ヘマトキシリン-エオジン)染色画像は、細胞核の部分が青紫に、細胞質の部分が赤紫に染まる性質がある。そのため、低倍率のＨＥ染色画像において、腺管部分は青紫の太さを持った環状もしくは筋状の領域となる。
【００３２】
ＨＥ染色画像は、上述のように赤と青の二重染色であるため、色相における青紫から紫を経て赤紫に至る色と、無染色である白色で構成されている。そのため、青紫の領域を抽出するにはＲ，Ｇ，Ｂ各要素や輝度成分を用いるよりも、シアン、マゼンタや上記の色相を用いることにより識別が容易になる。これらのいずれかの色要素による単色画像に対して、エッジ抽出フィルタを用いて、腺管領域の抽出を行う。良好な抽出を行うためには、フィルタは次の条件を満たす必要がある。
【００３３】
(1)細胞核によるエッジをなくすため、画像をぼかす。
(2)環状の腺管のように多様なエッジ方向があるため、縦横だけでなく多方向のエッジを抽出する。
(3)腺の大きさが大小様々なため、多重解像度に対応する。
【００３４】
以上の３つの条件を満たすフィルタには、例えばガボールウェーブレットフィルタが挙げられる。上記のフィルタはぼかし機能があるため、太さを持つ腺管であっても腺管全体が抽出される。ただし、フィルタ処理のみだけでは、腺管でない部分が抽出される可能性もあるが、腺管は腺腔を囲むことが多いので、粘液、石、クリスタロイドなどで完全な抽出は困難な場合でも一部が抽出できればこれを手がかりにして腺管でない部分との区別が可能である。
【００３５】
腺管特徴計算装置２００は、腺管領域を幅1の中心線に細線化した細線化腺管画像と距離画像から距離を計算し、細線化腺管画像の細線化画素数、細線化腺管画素に対応した距離画像の画素値(距離値)の総和、細線化腺管画素に対応した距離画像の画素値(距離値)のヒストグラムを計算する。
【００３６】
細線化腺管画像については細線化アルゴリズムで作成可能であり、Hilditch、Deutsch、田村などにおける従来のアルゴリズムを用いることが可能である。図４は細線化前の画像、図５は細線化を施した図である。細線化腺管画像の細い線は、腺管領域を線と見なしたときの幅１の中心線であり、元の腺管領域と同一のトポロジーを保つ。
【００３７】
距離計算は、二値画像における前景の画素に対して、背景画素からの最短距離を画素値として与えることによる距離変換により計算可能である。距離計算には、４近傍距離、８近傍距離、ユークリッド距離の二乗などが用いられる。いずれの使用でも大差はないが、日常で使用される距離に相当するのはユークリッド距離である。
【００３８】
細線化腺管画像で抽出された中心線画素と距離画像とを重ね合わせ、ある中心線画素上の点から距離画像における最近接画素値（例えば、周囲の暗部までの最短距離）が腺管の半径に相当する。すなわち、最近接画素値（距離値）の２倍が、腺管のその場所の太さに相当する。厳密には急激に太さが変化する場合には、図６のように両者に多少のずれが生じるが、一つの腺管で急激に太さが変化することはほとんどないので、その場所の腺管の太さとみなして差し支えない。
【００３９】
以上の算出法を用いて、画像中の腺管の状態を表す数値(特徴量)として、次のものを導入する。
(a)細線化腺管画像での細線化画素の総数。
(b)距離値の２倍（腺管太さ）の総和を、細線化画素の総数で割ったもの。
(c)距離値の２倍（腺管太さ）のヒストグラム。
【００４０】
(a)は腺管の太さに関係なく画像中に占める腺管の割合を反映する、(b)は平均的な腺管の太さを表し、これは最も優位な腺管の太さもある程度は反映する、(c)は腺管の太さの分布で、腺管の太さ形状の分布を反映する。すなわち、ある一定太さ毎に区切り、各太さ域中に含まれる細線化画素の総数を算出すればよい。
【００４１】
これらの特徴量は、腺管特徴量として出力される。また、単に距離値、すなわち腺管の半径におけるヒストグラムを作って腺管特徴量としても良い。
【００４２】
腺管情報判定装置３００は、予め用意された正常、病状別の腺管特徴量と腺管特徴計算装置２００から入力された腺管特徴量とを比較し、診断結果やその差分値を表示する。このときの判定に用いる腺管特徴量は、予め内蔵のメモリなどに記憶しておくほかに、例えば外部記憶媒体等によって、その都度最新のデータを用いることが可能である。
【００４３】
判定方法としては、識別するもの同士の腺管特徴量の値が大きく異なる場合であれば、あらかじめ決めた閾値により判定を行ってもよいし、そうでない場合は、機械学習方式を用いて、事前に用意された腺管特徴量で学習させたものを用いても判定を行っても良い。機械学習の方法については特に制限はなく、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシーンなどが利用可能である。
【００４４】
以上、本発明の好適な実施の形態により本発明を説明した。ここでは特定の具体例を示して本発明を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら具体例に様々な修正および変更を加えることができることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の実施形態における病理画像診断装置の構成図である。
【図２】本発明の実施形態における腺管抽出装置、腺管特徴計算装置、腺管情報判定装置の構成図である。
【図３】本発明の実施形態におけるフローチャートである。
【図４】低倍率での腺管抽出例である。
【図５】低倍率で抽出された腺管を細線化した例である。
【図６】腺管径に太さ勾配がある場合の例である。
【符号の説明】
【００４６】
１０    病理画像診断装置
１００    腺管抽出装置
２００    腺管特徴計算装置
３００    腺管情報判定装置
【図１】
0005200607.tif 000002
【図２】
0005200607.tif 000003
【図３】
0005200607.tif 000004
【図４】
0005200607.tif 000005
【図５】
0005200607.tif 000006
【図６】
0005200607.tif 000007