(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）を、ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織試料から得られた画像データからスコアリングする方法であって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意するステップと、
前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのそれぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較し、前記閾値より小さい画素の数が出現する範囲のスコア（ＳＣ２）を割り当てることによってＥＲ又はＰＲをスコアリングするステップとを含んでおり、
ＥＲ又はＰＲをスコアリング（４０）するステップは、複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）の一方（ＳＣ２）を提供し、
ａ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定する（３８）ステップと、
ｂ）前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたスコアを有する所定の割合と比較することによって前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を取得するステップと、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するステップとを含んでいる方法。
【請求項２】
エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）を、ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織試料から得られた画像データからスコアリングする方法であって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意するステップと、
前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのそれぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較し、前記閾値より小さい画素の数が出現する範囲のスコア（ＳＣ２）を割り当てることによってＥＲ又はＰＲをスコアリングするステップとを含んでおり、
前記画像データは、強度画像平面（Ｖ）を有する別の画像空間（ＨＳＶ）に変換され、
前記所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）するステップは、前記強度画像平面（Ｖ）における画素を用いて実行され、
ＥＲ又はＰＲをスコアリング（４０）するステップは、複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）の一方（ＳＣ２）を提供し、
ａ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定する（３８）ステップと、
ｂ）前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたスコアを有する所定の割合と比較することによって前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を取得するステップと、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するステップとを含んでいる方法。
【請求項３】
褐色ブラブ領域（３６）である全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）は、
ａ）事前に調整された強度閾値より小さい強度を有する画素を選択し、それらのコントラストを大きくするようにそれらの強度を再配置するステップと、
ｂ）事前に調整された強度閾値以上の強度を有する画素をコントラストのない背景に変換するステップと、
ｃ）全ブラブ領域及び褐色ブラブ領域がそれぞれ識別できる閾値バイナリ画像（Ｌ-1，Ｍ-1）に、再配置された画像データを変換するステップと、
ｄ）褐色ブラブ領域を全ブラブ領域の割合として表現するステップと
によって決定される請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）を、ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織スライドから得られた画像データからスコアリングする方法であって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
ａ）所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのスコア寄与率の値（ＳＣ２）それぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較することによってＥＲ又はＰＲスコアに対する寄与率を取得することによって、複合のＥＲ又はＰＲに対する２つの寄与率の一方（ＳＣ２）を提供するステップと、
ｂ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定し（３８）、前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を割り当てられたＥＲ又はＰＲスコア寄与率の値（ＳＣ１）を有する所定の割合と比較する（３８）することによって複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を提供するステップと、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するステップとを含んでいる方法。
【請求項５】
前記画像データに対する色相（４４）を決定し、
補正を適切であるとする青又は褐色の程度を色相が示す場合に、第１及び第２の寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）によって指示される複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する補正（４６）を誘導することを含んでいる請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織試料の自動評価のための装置であって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
カラー画像データを得るために組織試料を撮影する顕微鏡及びカメラと、
所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのそれぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較し、前記閾値より小さい画素の数が出現する範囲のスコア（ＳＣ２）を割り当てることによってＥＲ又はＰＲをスコアリングするようにプログラムされたコンピュータ手段を組み込んでおり、
ＥＲ又はＰＲのスコア（４０）は、複合のＥＲ又はＰＲに対する２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）の一方（ＳＣ２）であり、
前記コンピュータ手段は、
ａ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定（３８）し、
ｂ）前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたスコアを有する所定の割合と比較することによって前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を取得し、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するようにプログラムされている装置。
【請求項７】
ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織試料の自動評価のための装置であって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
カラー画像データを得るために組織試料を撮影する顕微鏡及びカメラと、
所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのそれぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較し、前記閾値より小さい画素の数が出現する範囲のスコア（ＳＣ２）を割り当てることによってＥＲ又はＰＲをスコアリングするようにプログラムされたコンピュータ手段を組み込んでおり、
前記コンピュータ手段は、前記画像データを強度画像平面（Ｖ）を有する別の画像空間（ＨＳＶ）に変換し、前記強度画像平面（Ｖ）における画素を用いて前記所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）するステップを実行するようにプログラムされており、
ＥＲ又はＰＲのスコア（４０）は、複合のＥＲ又はＰＲに対する２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）の一方（ＳＣ２）であり、
前記コンピュータ手段は、
ａ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定（３８）し、
ｂ）前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたスコアを有する所定の割合と比較することによって前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を取得し、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するようにプログラムされている装置。
【請求項８】
前記コンピュータ手段は、
ａ）事前に調整された強度閾値より小さい強度を有する画素を選択し、それらのコントラストを大きくするようにそれらの強度を再配置するステップと、
ｂ）事前に調整された強度閾値以上の強度を有する画素をコントラストのない背景に変換するステップと、
ｃ）全ブラブ領域及び褐色ブラブ領域がそれぞれ識別できる閾値バイナリ画像（Ｌ-1，Ｍ-1）に、再配置された画像データを変換するステップと、
ｄ）褐色ブラブ領域を全ブラブ領域の割合として表現するステップと
によって、褐色ブラブ領域（３６）である全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定するようにプログラムされる請求項６又は７に記載の装置。
【請求項９】
ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織試料の自動化された評価のための装置であって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
カラー画像データを得るために組織試料を撮影する顕微鏡及びカメラと、
ａ）所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのスコア寄与率の値（ＳＣ２）それぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較することによってＥＲ又はＰＲスコアに対する寄与率を取得することによって、複合のＥＲ又はＰＲに対する２つの寄与率の一方（ＳＣ２）を提供し、
ｂ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定（３８）し、前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたＥＲ又はＰＲスコア寄与率の値（ＳＣ１）を有する所定の割合と比較する（３８）ことによって複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を提供し、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するようにプログラムされたコンピュータ手段とを取り込んでいる装置。
【請求項１０】
前記コンピュータ手段はまた、前記画像データに対する色相（４４）を決定し、補正を適切であるとする青又は褐色の程度を色相が示す場合に、第１及び第２の寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）によって指示される複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する補正（４６）を誘導するようにプログラムされている請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）を、ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織スライドから得られた画像データからスコアリングするのに使用するコンピュータプログラムであって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、
前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのそれぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較し、前記閾値より小さい画素の数が出現する範囲のスコア（ＳＣ２）を割り当てることによってＥＲ又はＰＲスコアを取得する命令を含んでおり、
前記プログラムは、
ａ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定する（３８）ステップと、
ｂ）前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたスコアを有する所定の割合と比較することによって前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を取得するステップと、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するステップによって、
前記ＥＲ又はＰＲスコアを複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）として処理し、前記複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する前記２つの寄与率の一方（ＳＣ２）を取得する命令を含んでいるコンピュータプログラム。
【請求項１２】
エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）を、ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織スライドから得られた画像データからスコアリングするのに使用するコンピュータプログラムであって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、
前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのそれぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較し、前記閾値より小さい画素の数が出現する範囲のスコア（ＳＣ２）を割り当てることによってＥＲ又はＰＲスコアを取得する命令を含んでおり、
前記プログラムは、前記画像データを強度画像平面（Ｖ）を有する別の画像空間（ＨＳＶ）に変換し、前記所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素を前記強度画像平面（Ｖ）における画素を用いてカウントするための命令を含んでおり、
前記プログラムは、
ａ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定する（３８）ステップと、
ｂ）前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を、割り当てられたスコアを有する所定の割合と比較することによって前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を取得するステップと、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲのスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合するステップによって、
前記ＥＲ又はＰＲスコアを複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）として処理し、前記複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する前記２つの寄与率の一方（ＳＣ２）を取得する命令を含んでいるコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記プログラムは、
ａ）事前に調整された強度閾値より小さい強度を有する画素を選択し、それらのコントラストを大きくするようにそれらの強度を再配置するステップと、
ｂ）事前に調整された強度閾値以上の強度を有する画素をコントラストのない背景に変換するステップと、
ｃ）全ブラブ領域及び褐色ブラブ領域がそれぞれ識別できる閾値バイナリ画像（Ｌ-1，Ｍ-1）に、再配置された画像データを変換するステップと、
ｄ）褐色ブラブ領域を全ブラブ領域の割合として表現するステップと
によって、褐色ブラブ領域（３６）である全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定する命令を含んでいる請求項１１又は１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）を、ＥＲ又はＰＲを指示するように染色された組織スライドから得られた画像データからスコアリングするコンピュータプログラムであって、
ＥＲ又はＰＲに対する陽性反応は、褐色染色によって示され、
ａ）所定の強度閾値より小さい強度を有する画像の画素をカウント（４０）して閾値より小さい画素の数を用意し、前記閾値より小さい画素の数をＥＲ又はＰＲのスコア寄与率の値（ＳＣ２）それぞれに対応する所定の画素数の範囲と比較することによって複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する寄与率を取得することによって、複合のＥＲ又はＰＲに対する２つの寄与率の一方（ＳＣ２）を提供し、
ｂ）画像（Ｌ-1，Ｍ-1）のブラブから、褐色ブラブ領域（３６）でもある全ブラブ領域（３４）の割合（Ｗ）を決定し（３８）、前記褐色ブラブ領域の割合（Ｗ）を割り当てられたＥＲ又はＰＲスコア寄与率の値（ＳＣ１）を有する所定の割合と比較する（３８）することによって複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する２つの寄与率のもう一方（ＳＣ１）を提供し、
ｃ）前記複合のＥＲ又はＰＲスコアを形成するために前記２つの寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）を結合する命令を含んでいるコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記画像データに対する色相（４４）を決定し、
補正を適切であるとする青又は褐色の程度を色相が示す場合に、第１及び第２の寄与率（ＳＣ１及びＳＣ２）によって指示される複合のＥＲ又はＰＲスコアに対する補正（４６）を誘導する命令を含んでいる請求項１４に記載の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、臨床上の処置及び前兆に対する情報を提供するように組織学的画像データにおけるエストロゲン及びプロゲステロンの受容器（ＥＲ及びＰＲ）表現（expression）をスコアリングするための方法、装置、及びコンピュータプログラムに関する。（排他的というわけではないが）特に、乳癌治療技術の臨床上の情報を提供することに関する。
【背景技術】
【０００２】
乳癌は、一般には女性に現れる癌であり、より低い頻度ではあるがそれは男性にも起こる。一度、乳癌を示す病変部が検出されると、組織サンプルが、診断、前兆、及び処方する処置プランを確立するために組織学者によって採取されて検査される。しかしながら、組織サンプルの病理学上の分析は、時間浪費する処理である。それは、人間の眼による画像の解釈を必然的に伴う。主として、これは、再現可能であり、信頼性のある処理であるが、主観的であり得る。異なる観測者による同じサンプルの観察、そして別の時に同じ観測者よる同じサンプルの観測でさえ不正確であり得る。例えば、同じ１０個の組織サンプルを調査する２人の別人である観測者は、３つのスライドに対して３０％の異なる誤差の意見を与え得る。前記問題は、不均一性すなわち幾つかの組織サンプル特徴の複雑性によって悪化させられる。
【０００３】
幾つかのこれら受容器により、化学療法を介して成長する細胞を制御するための手段を提供することができるので、乳癌細胞のホルモン受容器状態は処置及び前兆に対する有用な情報を提供する。一般には、細胞がそれらの細胞核においてＥＲを表す癌は、より良い前兆を有し、例えば抗エストロゲン薬を用いてホルモン操作に反応し得る。ＥＲ及びＰＲは、ステロイドホルモン受容器である。ＥＲ及びＰＲ表現は多くの組織体において腫瘍と非腫瘍の両方の物質で観測され得る。胸部において、それらは、およそ７０％の乳癌において通常の上皮組織に表出される。それらは、ステロイドホルモン状態が療法の選定を支配するため乳癌調査に用いられる。ＥＲを表す乳癌の略７５％は、この療法に対して反応する一方、ＥＲを表さない乳癌は５％以下が反応する。一般には、ＥＲ陽性である癌はまた、ＰＲ陽性でもあり得る。しかしながら、ＰＲ陽性であるがＥＲ陽性でない癌は、ホルモン療法に対して十分な応答をし得ない。ＥＲ及びＰＲ決定のために生成される組織学上の画像は、それらは異なる抗体を試料腫瘍部分に適用することによって染色された試料から得られるが、視覚的には区別がつかない。試料組織スライドの染色は、それぞれの受容器に対して特別な抗体すなわちＥＲに対する抗体及びＰＲに対する別の抗体を用いることによって得られる。ＥＲ及びＰＲは両方ともステロイド受容体であるため、それらの関連する染色は類似しており、そのため、両方を抽出するのに同じ処理が用いられ得る。
【０００４】
【特許文献１】米国特許番号５，２０２，９３１
【非特許文献１】Histology and Histopathology, Vol.15, page 1051-1057, October 2000, “Potential Use of Image Analysis of the Quantitative Evaluation of Oestrogen Receptors in Breast Cancer”
【非特許文献２】Nature Medicine, Vol.8, No.11, November 2002, “Automated Subcellular Localisation and Quantification of Protein Expression in Tissue Microarrays”
【非特許文献３】IEEE Trans. Information Technology in Biomedicine, pages 128-140, vol.1, No.2, June1997
【非特許文献４】分析的細胞病理学Vol.9, pages 151-163, 1995におけるＥＲ及びＰＲ決定
【非特許文献５】血球計算におけるＥＲ及びＰＲの決定（the journal of the society for Analytical Cytometry of the United States） Vol.12, page 207-220, 1991, “Comparison of Microscopic Imaging Strategies for Evaluating Immunocytochemical (PSP) Steroid Receptor Heterogeneity”
【０００５】
特許文献１は、対比染色することに従う免疫ペルオキシダーゼを用いる試料染色技術によってＥＲ及びＰＲを検出することを開示する。２つの単色光学フィルタが染色された受容器エリア及び核エリアの別々の画像に対して用いられる。光学濃度測定は、試料におけるホルモン受容器の品質に関連した強度値を与える。
【０００６】
C Rothmanらは、非特許文献１においてスペクトル画像分析によるＥＲ評価を開示する。試料は、ヘマトキシリン対比染色に従う免疫ペルオキシダーゼによって染色されたものである。画像の画素は、参照スペクトルの線形結合と比較されたものである。画素強度を用いたＥＲスペクトルの生成は、ＥＲ染色の最終的な強度を与えたものである。
【０００７】
ＥＲ分析に対する技術は、R L Campらの非特許文献２によって開示されている。画像閾値処理は、まず初めに、バイナリマスク（１又は０のみに等しい画素）を作成するのに用いられ、画素値１は腫瘍からのターゲット信号の位置である。蛍光タグは、ストロマから腫瘍を切り離し、細胞より小さい区画を定義するために与えられる。ターゲットとなる抗原の分布は、その後、これらのタグを用いてその共通する局在性に従って調査される。ターゲットとなる表現は、全体の大きさによって分割されるその強度の合計として詳細に描写される。別の技術は、焦点内画像から僅かに焦点を外した画像を差し引くことを伴い、特定の細胞より小さい区間（細胞核、細胞膜、又は細胞質）に対する画素の割り当てを改善することが述べられている。最終的には、各画素は、２つの区間の特定のマーカの間の割合に基づいて特定の細胞より小さい区間に対して割り当てられる。
【０００８】
ＥＲ及びＰＲと関連して乳癌細胞核のコンピュータ支援の検出は、非特許文献３においてF Schnorrenbergらによって開示される。この参照文献は、画像のヒストグラムを双峰にするために、染色組織試料の画像を処理するアルゴリズムの利用について述べており、ヒストグラムは細胞核を指示する第１のモード及び背景を指示する第２のモードを有する。これを達成するために、非線形ガウス差分スカッシング関数と組み合わせた受容野フィルタを反復的にヒストグラムに適用し、検出される大部分は強度とは対照的である幾何学的配列に依存していることを確実にする。検出される細胞核は、その後、染色強度に従って分類される。
【０００９】
O.Ferrer Rocaらは、非特許文献４を開示する。本論文の標題は、“２０６の一連の乳癌のケースにおけるステロイド受容器と疾患の無い間隔の疫組織化学上の相関（Immunohistochemical Correlation of Steroid Receptors and Disease-free Interval in 206 Consecutive Cases of Breast Cancer: Validation of Telequantification Based on Global Scene Segmentation）”である。染色試料の免疫組織化学上の画像の定量化は、２０ｎｍ幅のフィルタの５５０ｎｍの領域による画素密度計測に基づいたものである。前記計測により、陽性領域及び染色強度の割合を得た。
【００１０】
R.J Sklarewらは、非特許文献５を開示する。試料は、組織サンプルではなく、代わりに細胞培養から得たものである。計測は、染色される試料の上でなされ、集積される光学濃度、細胞核投影領域、及び細胞核視野計を決定し、細胞核はモニタ上で試料の画像の領域を指示するためのコンピュータマウスを利用することによって識別される。
【００１１】
病理学診断及び患者の処置をサポートするためにＥＲ及びＰＲの客観的な計測の代替的構成を提供することが本発明の対象である。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、組織スライドから得られる画像データからエストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）をスコアリングする自動化方法を提供し、明るい画像の画素と相対的に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従ってＥＲ又はＰＲをスコアリングすることを含むことを特徴とする。
【００１３】
本発明は、ＥＲ又はＰＲをスコアリングするための客観的な手続であるという利点を提供する。
【００１４】
相対的に暗い画像の画素の数は、強度画像平面を有する別の画像空間に画像データを変換し、所定の強度閾値以下の強度を有する画素数をカウントすることによって決定され得る。
【００１５】
別の特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングする自動化方法であって、
ａ）画像内において他の画素に比べて相対的に暗い強度を有する、画像内における画素の数を決定するステップと、
ｂ）スコアリングを制限するための画素数の閾値を決定するステップと、
ｃ）相対的に暗い画素の数を前記閾値と比較し、それに従ってＥＲ又はＰＲをスコアリングするステップと、を含むことを特徴とする自動化方法を提供する。
【００１６】
さらなる特徴では、本発明は、組織スライドから得られた画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングする自動化方法であって、
ａ）全ブラブ（blob）領域のどの部分が画像内の褐色のブラブ領域であるかを決定するステップと、
ｂ）スコアリングを定量化するために褐色のブラブ領域部分の閾値を決定するステップと、
ｃ）前記褐色のブラブ領域部分を前記閾値と比較し、それに従ってＥＲ又はＰＲをスコアリングするステップと含むことを特徴とする自動化方法を提供する。
【００１７】
褐色のブラブ領域である全ブラブ領域の部分は、
ａ）相対的に暗い画像領域のコントラストを増大させ、相対的に明るい画像領域をコントラストのない背景に変換するために、前記画像データの画素強度を再配置するステップと、
ｂ）再配置された画像データを全ブラブ領域及び褐色のブラブ領域がそれぞれ識別できる閾値バイナリデータに変換するステップと、
ｃ）褐色のブラブ領域を全ブラブ領域の一部として表すステップによって決定され得る。
【００１８】
ＥＲ又はＰＲをスコアリングするステップは、それに対する第１の寄与率を提供し、前記方法は、
ａ）相対的に明るい画像の画素に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従って第２の寄与率を導出することによって、ＥＲ又はＰＲのスコアリングに対する第２の寄与率を提供すること、
ｂ）前記第１及び第２の寄与率を組み合わせることを含み得る。
【００１９】
相対的に暗い画像の画素の数は、強度画像平面を有する別の画像空間に画像データを変換し、所定の強度閾値以下の強度を有する画素数をカウントすることによって決定され得る。
【００２０】
また別の特徴では、本発明は、組織スライドから得られた画像データに対するＥＲ及びＰＲをスコアリングする自動化方法であって、
ａ）相対的に暗い画像領域のコントラストを増大させ、相対的に明るい画像領域をコントラストのない背景に変換するために、前記画像データの画素強度を再配置するステップと、
ｂ）全ブラブ領域及び褐色のブラブ領域がそれぞれ他の画像領域と識別される閾値画像に再配置された画像データを変換するステップと、
ｃ）スコアに対する第１の寄与率を提供するために褐色のブラブ領域を全ブラブ領域の一部として表すステップと、
ｄ）相対的に明るい画像の画素と比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従って第２の寄与率を導出することによって第２の寄与率を提供するステップと、
ｅ）前記第１及び第２の寄与率に基づいて選択的に前記スコアを導出するステップとを含むことを特徴とする自動化方法を提供する。
【００２１】
この特徴において、前記方法は、前記画像データに対する色相を決定し、前記色相が補正を適当に与える青又は褐色の程度を指示する場合には前記第１及び第２の寄与率によって指示されるスコアに対する補正を導出することを含んでいる。
【００２２】
代替的な特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータ装置を提供し、
前記装置は、相対的に明るい画像の画素に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従ってＥＲ又はＰＲをスコアするようにプログラムされていることを特徴とする。
【００２３】
前記コンピュータ装置は、強度画像平面を有する別の画像空間に前記画像データを変換し、所定の強度閾値以下の強度を有する画素の数をカウントすることによって相対的に暗い画像の画素の数を決定するようにプログラムされ得る。
【００２４】
さらなる代替的な特徴では、本発明は、組織スライドから得られるＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータ装置であって、
ａ）画像内の他の画素と比べて相対的に暗い強度を有する画像内の画素数を決定し、
ｂ）スコアリングを定量化するための画素数の閾値を決定し、
ｃ）相対的に暗い画素の数を前記閾値と比較し、それに従ってＥＲ又はＰＲをスコアするようにプログラムされていることを特徴とするコンピュータ装置を提供する。
【００２５】
別の代替的な特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータ装置であって、
ａ）全ブラブ領域のどの部分が画像内の褐色のブラブ領域であるかを決定し、
ｂ）スコアリングを定量化するために褐色ブラブ領域部分の閾値を決定し、
ｃ）前記褐色のブラブ領域部分を前記閾値と比較し、それに従ってＥＲ又はＰＲをスコアするようにプログラムされていることを特徴とするコンピュータ装置を提供する。
【００２６】
前記装置は、
ａ）相対的に暗い画像領域のコントラストを増大させ、相対的に明るい画像領域をコントラストのない背景に変換するために、前記画像データの画素強度を再配置すること、
ｂ）全ブラブ領域及び褐色のブラブ領域がそれぞれ識別できる閾値バイナリ画像に再配置された画像データを変換すること、
ｃ）褐色のブラブ領域を全ブラブ領域の一部として表すことによって褐色のブラブ領域である全ブラブ領域の部分を決定するようにプログラムされ得る。
【００２７】
前記装置は、それに対する第１の寄与率としてＥＲ又はＰＲをスコアするようにプログラムされ、また、
ａ）相対的に明るい画像の画素に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従って前記第２の寄与率を導出することによって、ＥＲ又はＰＲのスコアリングに対する第２の寄与率を提供し、
ｂ）前記第１及び第２の寄与率を組み合わせるようにプログラムされ得る。
【００２８】
前記装置は、強度画像平面を有する別の画像空間に前記画像データを変換し、所定の強度閾値以下の強度を有する画素数をカウントすることによって相対的に暗い画像の画素の数を決定するようにプログラムされ得る。
【００２９】
さらなる別の代替的な特徴では、本発明は、組織スライドから画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータ装置であって、
ａ）相対的に暗い画像領域のコントラストを増大させ、相対的に明るい画像領域をコントラストのない背景に変換するために、前記画像データにおける画素強度を再配置し、
ｂ）全ブラブ領域及び褐色のブラブ領域がそれぞれ他の画像領域と識別される閾値画像に再配置された画像データを変換し、
ｃ）スコアに対する第１の寄与率を提供するために褐色のブラブ領域を全ブラブ領域の一部として表し、
ｄ）相対的に明るい画像の画素に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従って第２の寄与率を導出することによって、前記スコアに対する第２の寄与率を提供し、
ｅ）前記第１及び第２の寄与率に基づいて前記スコアを選択的に導出するようにプログラムされていることを特徴とするコンピュータ装置を提供する。
【００３０】
前記コンピュータ装置は、色相が補正を適当に与える青又は褐色の程度を指示する場合には、前記画像データに対する色相を決定し、前記第１及び第２の寄与率によって指示されるスコアに対する補正を導出するようにプログラムされる。
【００３１】
別の特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータプログラムであって、
相対的に明るい画像の画素に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従ってＥＲ又はＰＲをスコアリングするための命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラムを提供する。
【００３２】
プログラムは、強度画像平面を有する別の画像空間に画像データを変換し、所定の強度閾値以下の強度を有する画素数をカウントすることによって、相対的に暗い画像の画素の数を決定するための命令を含み得る。
【００３３】
別の特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータプログラムであって、
画像内の他の画素と比べて相対的に暗い強度を有する画像内の画素数を決定し、
スコアリングを定量化するために画素数の閾値を決定し、
相対的に暗い画素の数を前記閾値と比較し、それに従ってＥＲ又はＰＲをスコアリングするための命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラムを提供する。
【００３４】
さらなる別の特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータプログラムであって、
ａ）全ブラブ領域のどの部分が画像内の褐色のブラブ領域であるかを決定し、
ｂ）スコアリングを定量化するために褐色のブラブ領域部分の閾値を決定し、
ｃ）前記褐色のブラブ領域を前記閾値と比較し、それに従ってＥＲ又はＰＲをスコアリングするための命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラムを提供する。
【００３５】
前記プログラムは、
相対的に暗い画像領域のコントラストを増大させ、相対的に明るい画像領域をコントラストのない背景に変換するために、前記画像データにおける画素強度を再配置すること、
全ブラブ領域及び褐色のブラブ領域がそれぞれ識別できる閾値バイナリ画像に再配置された画像データを変換すること、及び
褐色のブラブ領域を全ブラブ領域の一部として表すことによって褐色のブラブ領域である全ブラブ領域の部分を決定するための命令を含み得る。
【００３６】
ＥＲ又はＰＲをスコアリングするための命令は、それに対する第１の寄与率を提供するためのものであり、また、前記プログラムは、
ａ）相対的に明るい画像の画素に比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさ従って第２の寄与率を導出することによって、ＥＲ又はＰＲをスコアリングすることに対する第２の寄与率を提供し、
ｂ）前記第１及び第２の寄与率を組み合わせるための命令を含み得る。
【００３７】
前記プログラムは、強度画像平面を有する別の画像空間に前記画像データを変換し、所定の強度閾値以下の強度を有する画素数をカウントすることによって、相対的に暗い画像の画素の数を決定するための命令を含み得る。
【００３８】
別の特徴では、本発明は、組織スライドから得られる画像データからＥＲ及びＰＲをスコアリングするためのコンピュータプログラムであって、
ｆ）相対的に暗い画像領域のコントラストを増大させ、相対的に明るい画像領域をコントラストのない背景に変換するために、前記画像データにおける画素強度を再配置するステップと、
ｇ）全ブラブ領域及び褐色のブラブ領域がそれぞれ他の画像領域と識別される閾値画像に再配置された画像データを変換するステップと、
ｈ）スコアに対する第１の寄与を提供するために褐色のブラブ領域を全ブラブ領域の一部として表すステップと、
ｉ）相対的に明るい画像の画素と比べて相対的に暗い画像の画素の数を決定し、相対的に暗い画素の数の大きさに従って第２の寄与率を導出することによって、前記スコアに対する第２の寄与率を提供するステップと、
ｊ）前記第１及び第２の寄与率に基づいて選択的に前記スコアを導出するステップとを実行するための命令を含むことを特徴とするコンピュータプログラムを提供する。
【００３９】
前記プログラムは、前記画像データに対する色相を決定し、前記色相が前記補正を適当に与える青又は褐色の程度を指示する場合に前記第１及び第２の寄与率によって指示される前記スコアに対する補正を導出するための命令を含み得る。
【００４０】
本発明がより十分に理解されるために、ここで、実施形態がもっぱら例を通して添付図面を参照して説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
図１を参照すると、乳癌の組織病理学スライドとして与えられる組織サンプルにおけるＥＲ及びＰＲの表現をスコアリングするための本発明に係る処理１０が例証されている。処理１０は、適切な形態の組織スライドからのデータを必要とする。切片が胸部組織サンプル（バイオプシー）から取られ（カットされ）、ガラススライドに置かれる。スライドは、c-erbB-2、ＥＲ及びＰＲの反応を検出するためにクロモゲンとして３，３‘ジアミノベンジディンと共に標準のペルオキシダーゼ共役ストレプタビディンビオチン法を用いて染色される。この方法を用いると、陽性反応が褐色の染色として現れる。ＥＲ及びＰＲに対する染色は、腫瘍細胞の細胞核及び任意の通常の管腔の上皮細胞に見られる。この標準の免疫組織化学上のプロトコルは、病理学上、全ての下位専門分野にわたる広範囲の抗体の検出に広く適用される。例えば、同じ方法論が広範囲のマーカの例えば増殖マーカ（ＭＴＢ−１、Ｍｃｍ−２、Ｍｃｍ−５）；細胞サイクルレギュレータ（cyclins Ａ、Ｄ及びＥ）及び成長因子受容器（ＥＧＦＲ）をスコアするのに用いられ、結腸直腸癌；メラノーマ；前立腺癌、及び脳腫瘍を含む腫瘍の範囲内において前兆となり治療に役立つ付加物として調査研究されている。
【００４２】
本例では、画像データは、Jenoptiks Progres 3012デジタルカメラと共にZeiss Axioskop顕微鏡を用いて病理学者によって得られた。スライドからの画像データは、線形倍率の４０倍（４０Ｘ）で得られる一組のデジタル画像である。
【００４３】
画像を選定するために、病理学者は、スライド上で顕微鏡を走査し、４０Ｘ倍率で、実行されることになる分析に関して最も見込みがあると思われるスライドの（タイルと称される）領域を選定する。この領域は、その後、上記で言及した顕微鏡及びデジタルカメラを用いて撮影される。デジタルカメラは、各画素に対して各８ビットあるがゆえ０から２５５の範囲の３つの色すなわち赤、緑及び青（Ｒ、Ｇ＆Ｂ）強度値でデジタル化された画像を生成し、各画像はタイルの電子装置が同等のものである。３つの強度値は、画素アレイの各画素に対して得られ、Ｒ、Ｇ及びＢ画像平面の組み合わせとしてのカラー画像を与える。タイルからの画像データは、後の利用のためにデータベース１２に記憶される。ＥＲ及びＰＲ受容器表現は、特徴検出プロセス１４を用いて決定され、これは２０の診断レポートに対する入力にスコア１８を与える。
【００４４】
ＥＲ及びＰＲは、上述の組織染色処理を用いて生成される試料における褐色の染色特性（ブラブ色彩強度及び領域割合）から計測される。処理１０の目的は、腫瘍のＥＲ及びＰＲ陽性を定量化することであり、これは、エストロゲン又はプロゲステロン陽性が多いほど、試料はその褐色の染料の強度及び領域が大きくなるという事実を用いている。
【００４５】
従来技術の手動での処理において、臨床医は、スライドを顕微鏡の下に配置し、ＥＲ及びＰＲの指示に対してｘ４０又は他の倍率でそれの領域を調査する。ＥＲ及びＰＲをスコアリングするための従来技術の手動処理は、病理学者が染色強度と同様に陽性反応の割合を眼で推定することを伴う。本例において以下で述べる処理は、従来技術の手動での処理を客観的な処理と置き換えるものである。
【００４６】
ここで、図２を参照とすると、処理１４がより詳細に示されている。３０において、赤、緑及び青（ＲＧＢ）デジタルカラー画像（Ｉと称する初期画像）は染色された領域部分に対するスコアを得るための開始ポイントである。画像Ｉは、Ｒ、Ｇ及びＢ画像平面に対する画像ごとに０から２５５の範囲に３つの８ビット値を有する。画像Ｉのような組織スライドの画像は、様々な色、形状及び大きさを有する“ブラブ”として称されるオブジェクトを示し、その中にはＥＲ及びＰＲに対して重要なものもあるし、重要でないものもある。褐色を現すブラブは、ＥＲ／ＰＲ計測のために重要である。“染色された領域部分”の計測は、画像内の全ブラブの領域の合計によって分割される褐色で染色されたブラブの領域の合計である。
【００４７】
染色を調査する目的に重要な画素は相対的に低い強度値を有するものであることが発見されている。次の段階３２は、それゆえ、初期画像Ｉを変換するためのものであり、Ｒ、Ｇ及びＢ画像平面のそれぞれにおける強度範囲０−１００のそのより暗い画素は０から２５５の全８ビットの強度範囲を満たすようにマッピングによって変換され、これは、２５５最大強度値の半分よりも小さいが１／４より大きい１００の画素強度値は２５５に変換される。また、１００から２５５よりも大きな強度を有するＩでは画素を変換する効果を生ずる。画素がＲ、Ｇ及びＢが全て２５５に等しい場合には画像内には白が現れる。
【００４８】
この例では、試料画像は、アメリカの会社のMathworks Incによって作られた“Matlab”と称されるコンピュータソフトウェアを用いてコンピュータによって自動化された手法で処理された。このソフトウェアは、ブラブが初期画像Ｉで識別されるMatlab “imadjust”関数を用いている様々な画像処理関数を提供しており、画像の強度値を新たな範囲に写像する。Imadjustは、全ての３つのＩ画像平面Ｒ、Ｇ及びＢのより暗い画素強度値を範囲０から１００に再配置して０から２５５の全強度範囲を満たすように事前に指示されるものとして用いられ、これは、全ての画像平面内の１００以上の相対的に高い強度を有するそれらの画素をコントラストのない白い背景に変換することに加えて暗い画像の領域のコントラストを増大させる。この変換は、以下の表１に示される。
【００４９】
表１：画像Ｉから画像Ｋへの変換
0004504203.tif 000002
【００５０】
入力画像Ｉを出力画像Ｋに写像するためのimadjustの構文は以下の通りである。
【００５１】
K=imadjust(I, [low_in high_in], [low_out, high_out])          （１）
【００５２】
ここで、low_in及びhigh_inは、入力画像Ｉにおいて選定された暗い強度０及び１００であり、出力画像Ｋにおいて３２でlow_out及びhigh_outに０及び２５５を写像される。相対的に暗い画素のみが保持されるため、染色されているかどうかはおよそ全てのブラブに一致していることが想定される。ビットマップ画像は、結果として、“im2bw”として称される別のMatlab関数を用いて３４で得られるが、０．９の輝度閾値を用いて導出される画素値０及び１を有するバイナリビットマップ画像表示ＬをＲＧＢ画像Ｋから作成する。
【００５３】
Ｌを導出するために、画像Ｋは、最初に赤／緑／青（ＲＧＢ）から１つのカラー画像に変換される。この例では、Ｋの変換は、異なる画像空間である色相／彩度／明度（ＨＳＶ）への変換によるものである。また、明度は、明るさ、輝度又は強度として言及される。ＲＧＢからＨＳＶへの変換は周知であり、Image Based Measurement Systems, F.Van Der Heijdenの７７ページにより詳細に述べられている。それはさらには述べられないだろう。ＨＳＶを用いることは本質的ではなく、画像平面の１つを選択でき、すなわち主成分分析（例えば、Jackson J.E., A User Guide to Principal Components' pp 1-25, John Wiley & Sons, 1991）などの別の既知の変換を利用できる。本例では、１つのカラー画像は、Ｋの変換における画素の色相Ｈ及び彩度Ｓ成分をゼロに設定することによって導出され、明度（輝度）成分Ｖは、グレースケール画像として保持される。Ｖは、範囲０から１．０の値を有する。０．９以上の値を有する全ての画素は、その後、１に設定され、０．９よりも小さい画素は、０に設定され、これは、ブラブの画素が０であり、背景画素が１であるバイナリビットマップ画像Ｌを作成する。
【００５４】
画像Ｉの全てのブラブの領域の和は、選択的に（すなわち褐色を染色したかどうか）Ｓ１によって表示される。Ｓ１は、ブラブ画素が値１である画像Ｌ-1（すなわちMatlabの“not(L)”）を形成するためにビットマップ画像Ｌを反転する（０画素値と１を交換し、１画素値を０と交換する）ことによって計算され、すなわち、ブラブ画素でないＬ-1の画素は０である。Ｌ-1の値１の画素は、その後、以下の命令によってMatlabで与えられるＳ１を提供するために３４でカウントされる。
【００５５】
すなわち、S1=sum(sum(not(L)))                                  （２）
【００５６】
Ｓ２と表示される画像Ｉにおいて全ブラブの染色された褐色領域の合計がここで必要とされる。ここで、画像Ｋ（上記（１）を参照）は、再度、３６で単一色グレースケール画像に変換され、この目的のためには、画像Ｋのブルー画像平面が選択されるが、これは、ブルー画像平面がグリーン及びレッドの平面より褐色染色情報が多く擬似詳細が少ないことを試験が示したからである。Im2bw Matlab関数を用いて、単一色画像画素値（この場合、ブルー画像平面）が、通常は２５５の最大の画素値による分割によって０から２５５の範囲から０から１に変換される。第２のバイナリビットマップ画像Ｍは、閾値によって単一色画像の０から１の等しい画素値から得られ、すなわち０．８５の閾値以上の値を有する全画素は１に設定され、０．８５より小さい全画素は０に設定される。この閾値は、最初に青みをおびたブラブ画素の除去（背景に組み合わせる）及び最初に茶色がかったブラブ画素の保持を提供する。全ブラブの染色された褐色の領域の合計Ｓ２は、画像Ｍ-1（すなわち“not(M)”）を形成するためにビットマップ画像Ｍを反転し、Ｍ-1における１に等しくそれゆえブラブ画素である画素をカウントすることによって３６で計算され、茶色がかったブラブ画素でないＭ-1の画素は再度０である。Ｓ２は以下のMatlab命令によって与えられる。
【００５７】
S2=sum(sum(not(M)))                                            （３）
【００５８】
褐色に染色されたブラブ又は細胞の割合Ｗは、その後、３８においてＳ２をＳ１で割って、１００を掛けることによって計算される。
【００５９】
すなわち、W=100S2/S1                                            （４）
【００６０】
染色する部分のスコアは、ＳＣ１として表示され、３８において、Ｗを上述の閾値と比較することによって得られる。この例では、乳癌のＥＲ及びＰＲ検出において細胞を染色する褐色の割合に対するスコアは、以下の表２に作表される。表２の閾値は、スコア０及び１に対する閾値が手動による同値から僅かに変更されたことを除いて主として手動による評価に用いられるが、これは、本発明を試験する際に試験画像の特定の組を用いる手動による同値よりも有効であることを証明するからである。
【００６１】
表２：褐色染色の割合に対するスコア
0004504203.tif 000003
【００６２】
次の段階４０は、細胞染色強度に対するスコアＳＣ２を得ることである。本発明の目的に対する別の染色強度を用いた試験画像のセットの研究は、ＲＧＢ初期画像Ｉの相対的に暗い画素（強度値≦１００）の出現頻度がこの関係の計測技術を与えるように染色している強度と共に十分に変化することが示されている。特に、強い染色は、暗い画素の相対的に高い出現頻度を特徴とするが、この頻度は、染色がない場合にゼロである（より暗い画素はない）。適度な染色に対しては弱いため、頻度は中間である。結果として、本発明に従って、次のステップは、画素強度出現頻度を示すヒストグラムを作ることであり、これを達成するために、ＲＧＢ初期画像Ｉは前に述べた種類のＨＳＶ変換を経る。変換された画像のＶ（明度又は強度）画像平面における画素強度は、その後、分析されてヒストグラムを生成する。ヒストグラムは、２５６画素強度値又はバイナリを用いた横軸、及び、各々の場合にそれぞれのバイナリと協働する強度を用いて画素数を示す縦軸を有している。これらの観測に基づいて、十分な数のより低い値（暗い）画素強度バイナリに含まれる画素数を合計することが決定され、統計的に重要な結果を与える。バイナリの数は、重要なものではなく、この例では、選定されるバイナリは１から１００のバイナリであり、これは、バイナリ数１０１と協働する強度に等しい強度閾値より低い強度を有する画素をカウントすることに対応する。ここで、再度、バイナリカウントとしてのヒストグラム及びｘ（縦座標）値としてのバイナリ位置を返す“imhist”などのMatlab関数が用いられる。Matlabルーチンは、バイナリ１から１００の画素の合計を実行するように記述されている。
【００６３】
強度染色に対するスコアＳＣ２は、一組の画像の分析から及び部分的にＳＣ１の値から導出される閾値を用いて導出される。選択的にＮＰ（１：１００）としてバイナリ１から１００における全画素数を表示すると、ＳＣ２は、ＮＰ（１：１００）が１００，０００より大きい場合には３である。ＳＣ２は、ＮＰ（１：１００）が２００１から１００，０００の範囲であった場合には２であり、画素数が４００から２０００の範囲であると分かった場合には１であった。画素数は、４００より小さい場合であって、ＳＣ１が４以下の場合にはＳＣ２は０であり、ＳＣ１が５の場合には１である。これは、以下の表３に作表される。
【００６４】
表３：染色の強度に対するスコア
0004504203.tif 000004
【００６５】
ＳＣ１及びＳＣ２を得ると、それらは、０から８の範囲の全体の中間スコアを提供するために４２で加算される。全他のスコアは、ＳＣ１又はＳＣ２が０である場合には全体のスコアも０に設定されるという状況になりやすい。これは、褐色のブラブの０パーセントがゼロ染色強度及びその逆を意味するからである。原理的には、ＳＣ１又はＳＣ２を単独で用いてＥＲ又はＰＲの推定値を得ることができるが、結果は、ＳＣ２が上述したようにＳＣ１と組み合わされる場合により良いものとなる。
【００６６】
０−８の中間スコア全体は、最終のスコアとして取得されるか、又は、それは以下の表４に詳述するように０から３のより一般的な範囲の全体の最終スコアに変換され得る。
【００６７】
表４：全体の最終スコア
0004504203.tif 000005
【００６８】
本発明の処理は高速である。１画像は処理するのに平均９秒かかる。ＥＲに対する９７画像及びＰＲに対する９２画像の全体数に対して評価した。これらの画像を用いて本発明の利用によって生成される結果は、病理学者によって手動でなされる調査と比較されているが、非常に促進している。上述のように得られたスコアの８０％以上は、病理学者の全体の最終スコアと一致し、９０％以上が病理学者のスコアと一致するか１以下の違いであった。
【００６９】
スコアリングの失敗は、結果として、非常に暗い青に染色されたスライドと深い褐色に染色されたものとの間の混同から生じるということが発見されている。これを打ち消すために、全体の最終スコアに対する補正が画像着色法に基づいて開発されてきている。補正はＲＧＢ初期画像Ｉを上述の色相、彩度、明度（ＨＳＶ）の種類の画像に変換することを伴う。色の知覚は、一般には、色相、彩度、及び明度である３つの量のことをいい、色相は、より詳細には、画像内の主波長又は色のことをいい、青及び褐色の間を識別するためには重要である。
【００７０】
色相は、不適当に染色された画像で時々生じるように、褐色であるとして取り扱われるブラブが実際に褐色であるか、あるいは暗い青であるかに関しての検査を提供する。“rep”と呼ばれるパラメータは、褐色であるとみなされるブラブの画素値を合計することによって得られる。ブラブは、褐色であるとみなされる事前定義された（Matlabコード“not(M)”の）閾値バイナリ画像Ｍ-1において値１を有する画素によって指示される。Ｉの色相又はＨ画像平面は、上述のようなＨＳＶ変換及びＳ及びＶ値の排除によって４４で導出される。ＩのＨにおける各画素値は、その後、ＩのＨＢを生じさせるためにＭ-1における同じ位置のそれぞれの画素値と乗算される。ＨＢにおけるブラブでない全ての画素は、０であり、全てのブラブ画素は、ＩのＨにおけるそれぞれの値を有する。ここで、必要とされるパラメータrepは、ＩのＨＢにおける画素値を合計することによって４４で得られ、この合計すなわちrepは、ブラブが支配的な青又は支配的な褐色に染色されているかどうかに依存してかなり多様に観測される。小さな値のrepは、通常、青みを帯びたスライドを特徴とする一方、大きな値のRepは、茶色がかったスライドを特徴とする。それゆえ、repは、０から８の範囲の全ての中間スコアに補正が適用できる青又は褐色の試験を提供し、補正は、repが関連するスライドを染色する色を指示することに従って全ての中間スコアを増減させる。
【００７１】
例えば、0.05のような小さな値のrepは、多くの褐色画素を含まない青みを帯びた画像を指示する。Repの小さな値と協働する画像に対する全体の中間スコア７は、１又は２に減らされることによって補正され、そのrep値が指示する比較的少数の褐色画素を反映させ、そのような画像は、全体の中間スコア７（全体の最終スコア３）に値しそうもないが、全体の中間スコア６又は５（全体の補正後の最終スコア２）に値しそうである。この補正は、ＥＲ及びＰＲに対する結果を改善することが分かってきている。特にＰＲに対しては、補正後の全体の最終スコアの８８％は、病理学者の手動の結果と一致し、１より大きくは異ならない。病理学者の手動の結果は、上述のように誤りが３０％まであり得るが、違いは統計的には重要ではない。しかしながら、これらの結果は、制限されるデータセットを用いて得られた。より多くの画像、実験室及び染色処理を用いて本発明の処理を検証することが望ましい。
【００７２】
前述の記載における本発明の例は、適当な搬送媒体で具現化されるプログラム命令を備え、従来のコンピュータシステムを実行する適当なコンピュータプログラムによって明らかに実現され得る。上述のように、プログラム要求事項の多くは、Matlabで商業的に利用可能であり、容易に示される。搬送媒体は、メモリ、フロッピー（登録商標）又はコンパクト又は光のディスク、又は他のハードウェア記録媒体、又は電気信号であり得る。前記プログラムは、周知のコンピュータ処理を伴うものあり、発明を必要とすることなしに実現するのは当業者のプログラマにとって簡単なことである。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】エストロゲン及びプロゲステロン受容器表現をスコアリングするための本発明に係る処理のブロック図である。
【図２】図１の処理の一部をより詳細に示しているブロック図である。
【図１】
0004504203.tif 000006
【図２】
0004504203.tif 000007