(57)【要約】強固で、実在する、かつコストのかからないツールで具現化して、乳がんの診断及び見通しを助けることのできる画像解析の自動化された方法を提供することが、本発明の目的であるが、とはいえ、前に示したように、本発明は、他の分野でもまた、応用を見出すことができる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素のアレイを含むデジタル画像の自動解析のための方法であって、
(a)前記画像内の、指定された輝度及びサイズの特徴を持つオブジェクトの位置を特定し、
(b)前記オブジェクトのそれぞれについて、それぞれの境界を引き出し、
(c)少なくとも前記オブジェクトのそれぞれの引き出された境界の形状に関する統計に基づいて、前記オブジェクトの重大さを評価し、及び、
(d)前記重大さの評価の結果を左右する、少なくとも前記引き出された境界で囲まれた面積の変動の測定値を計算する
ステップを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
ステップ(a)が、ゼロ平均を持つ放射相称差分フィルタの適用を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項３】
ステップ(a)が、放射相称平滑フィルタの適用を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
【請求項４】
複数の、スケールを増大する解像度で、前記画像をフィルタリングする
ことを特徴とする請求項2又は請求項3に記載の方法。
【請求項５】
前記位置が、前記フィルタの出力におけるそれぞれの極値の位置により特定される
ことを特徴とする、請求項2から4までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項６】
ステップ(a)に続いて、
前記画像内の、前記特定された位置のまわりの指定された範囲のマスクを定め、
それぞれの前記マスクついて、該それぞれのマスク内の画素から、少なくとも1つの輝度閾値を計算し、及び、
その結果計算された前記それぞれの閾値を使って、前記それぞれのマスク内の画素の閾値を決める
ことをさらに含み、それにより、前記マスクに対応し、かつ前記適用された閾値化について指定されたクラスの輝度の連結画素を表す領域のセットを含む二値画像のセットを引き出す、
ことを特徴とする上記いずれかの請求項に記載の方法。
【請求項７】
それぞれのマスクについて、2つの前記閾値を計算し、該2つのそれぞれの閾値を使って、ヒステリシス閾値化を前記それぞれのマスク内の画素に適用する
ことを特徴とする請求項6に記載の方法。
【請求項８】
元々の前記画像の、前記それぞれの二値画像領域対応する領域のデータから、それらのサイズ、形状、及び/又はその中の輝度に関する統計値を計算し、及び、
前記統計値に基づいて、前記領域に対応するオブジェクトを、更なる解析のために受け入れる、又は却下する
ことをさらに含むことを特徴とする、請求項6又は請求項7に記載の方法。
【請求項９】
前記統計値が、前記それぞれの領域の面積、(上記で定めた)前記それぞれの領域の厚さ、前記それぞれの領域内の画素の極大輝度、及び、前記それぞれの領域内の画素の極小輝度を含む
ことを特徴とする請求項8に記載の方法。
【請求項１０】
前記更なる解析のためのオブジェクトの受け入れ又は却下が、フィッシャークラス分類器を使って実施される
ことを特徴とする請求項8又は請求項9に記載の方法。
【請求項１１】
ステップ(b)が、
前記画像内の、それぞれの前記オブジェクトを含む指定された範囲の領域を定め、
それぞれの前記領域内のデータから、指定された同じ輝度の点から成るそれぞれの閉等高線(もしあれば)を引き出す
ことを含む、ことを特徴とする前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
請求項2から5までのいずれか1項に追加される時、それぞれの前記領域について、該それぞれの領域における前記フィルタの出力から、それぞれの前記等高線を引き出す
ことを特徴とする請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
それぞれの前記等高線が、指定された位置、及び/又は輝度配向基準を満たすかどうかを判断し、満たさない如何なる前記等高線も、更なる処理から却下すること。
をさらに含むことを特徴とする、請求項11又は請求項12に記載の方法。
【請求項１４】
それぞれの前記等高線を追跡し、その曲率を測定すること、
をさらに含むことを特徴とする、請求項11から請求項13までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項１５】
前記追跡、及び曲率の測定は、確率密度結合フィルタを使って実施される
ことを特徴とする請求項14に記載の方法。
【請求項１６】
ステップ(b)が、それぞれのオブジェクトについて、
前記それぞれの位置のまわりに、指定された形の閉曲線を確立し、
前記曲線のまわりの複数の点における、前記曲線の法線方向の前記画像の輝度特徴により、前記曲線を外向きに変形させ、
前記曲線で囲まれた面積が指定された閾値を超えるまで、前記変形を繰り返し、及び
結果として生じる変形曲線のセットから、前記曲線全体にわたって輝度勾配の指定された特徴を最も良く満たす曲線を選択する
ことを含むことを特徴とする、請求項1から5までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項１７】
前記勾配が大きければ大きいほど、前記変形が小さくなるように、前記如何なる点において前記曲線が変形した距離も、該点における外向き法線方向の前記輝度勾配と関連付けられるようにされた
ことを特徴とする請求項16に記載の方法。
【請求項１８】
前記如何なる点において前記曲線が変形した距離も、該曲線が該点において負の曲率である場合には、増大するようにされた
ことを特徴とする請求項16又は請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
前記各変形で、前記各点において前記曲線が変形する距離を計算する方法は、前記各点における外向き法線方向の前記それぞれの輝度勾配を計算し、それを正規化することを含む
ことを特徴とする、請求項16から18までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項２０】
前記正規化が、前記勾配の最大値から前記それぞれの勾配を引き、その結果を前記勾配の値域で割ることを含む
ことを特徴とする請求項19に記載の方法。
【請求項２１】
前記それぞれの点において、前記曲線が負の曲率である場合には、前記計算は、前記曲率の絶対値に、該点と次の点との間の前記曲線の弧長を乗じて、2πで割ったものを、前記それぞれの正規化された勾配に加算すること、をさらに含む
ことを特徴とする請求項19又は20に記載の方法。
【請求項２２】
前記計算が、前記正規化又は加算の結果に平滑フィルタを適用すること、をさらに含む
ことを特徴とする請求項19から21までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項２３】
前記計算が、前記平滑化の結果を正規化すること、をさらに含む
ことを特徴とする請求項22に記載の方法。
【請求項２４】
前記正規化が、前記各平滑距離から前記平滑距離の最小値を引き、その結果を前記平滑距離の値域で割り、及び、指定された数を乗じること、を含む
ことを特徴とする請求項23に記載の方法。
【請求項２５】
前記変形曲線のセットのそれぞれのメンバーについて、それぞれの平均法線輝度勾配をそれぞれの平均絶対法線輝度勾配で割ったものを含む計量を計算すること、
を含むことを特徴とする、請求項16から24までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項２６】
前記選択することが、前記セットから、前記計量の最高値を持つ変形曲線、又は複数ある場合にはそのうちの一つを選択することを含む
ことを特徴とする請求項25に記載の方法。
【請求項２７】
前記変形曲線のセットのどれも、指定された閾値に達する前記計量値を持たない場合には、前記それぞれのオブジェクトが却下される
ことを特徴とする請求項25に記載の方法。
【請求項２８】
前記セットから選択された前記変形曲線について、前記曲線のまわりの複数の点における、曲線の法線と輝度勾配ベクトルとの間の角度の正弦の絶対値の平均値を計算し、前記平均値が指定された閾値を上回る場合には、前記それぞれのオブジェクトを却下すること
を含むことを特徴とする、請求項16から26までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項２９】
ステップ(b)が、それぞれのオブジェクトについて、前記曲線のまわりの複数の点における前記画像の前記曲線の法線方向の輝度特徴により、前記変形曲線のそれぞれのセットから選択された前記曲線をさらに変形させること、を含む
ことを特徴とする請求項16から28までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項３０】
前記更なる変形が、前記各点おいて、前記曲線の内向き及び外向きの法線に沿った指定された距離内で、前記輝度勾配が最大である位置を見つけること、を含む
ことを特徴とする請求項29に記載の方法。
【請求項３１】
前記更なる変形が、前記各点において、前記指定距離内の最大輝度勾配の位置の外向き法線方向における、輝度の第一の極大点の位置まで、前記曲線を変形させること、又は、前記極大点が全く存在しない場合には、前記指定距離内の最大輝度勾配の位置の外向き法線方向において、輝度が前記距離における輝度の指定された割合内にある最も近い位置まで、前記曲線を変形させること、をさらに含む
ことを特徴とする請求項29に記載の方法。
【請求項３２】
前記更なる変形の結果に平滑フィルタを適用すること、
をさらに含むことを特徴とする請求項31に記載の方法。
【請求項３３】
それぞれ境界を引き出されたオブジェクトの囲まれた面積が指定値より小さい場合には、又は、それぞれ境界を引き出されたオブジェクトの極小曲率が指定値より小さい場合には、ステップ(c)が前記オブジェクトを却下することを含む
ことを特徴とする前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項３４】
ステップ(c)が、それぞれのオブジェクトが、指定された前記統計値に基づく指定されたクラスのメンバーである確率を割り当てること、を含む
ことを特徴とする前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項３５】
前記統計値が、前記引き出された境界で囲まれた面積、前記引き出された境界の全周の二乗を前記引き出された境界で囲まれた面積で割ったもの、及び、前記引き出された境界の極小曲率を含む
ことを特徴とする請求項34に記載の方法。
【請求項３６】
前記統計値が、前記引き出された境界で囲まれた面積、前記引き出された境界の全周の二乗を前記引き出された境界で囲まれた面積で割ったもの、前記引き出された境界内の元の画像の画素の極大輝度、及び、前記引き出された境界内の元の画像の画素の極小輝度、を含む
ことを特徴とする請求項34に記載の方法。
【請求項３７】
前記確率の割り当てが、フィッシャークラス分類器を使って実施される
ことを特徴とする請求項34から36までのいずれか1項に記載の方法。
【請求項３８】
ステップ(d)での測定値が、前記引き出された境界で囲まれた面積の標準偏差である
ことを特徴とする前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項３９】
請求項34から37までのいずれか1項に追加されるとき、前記測定値が、前記それぞれの確率により重み付けされた、前記引き出された境界で囲まれた面積の標準偏差である
ことを特徴とする請求項38に記載の方法。
【請求項４０】
組織学又は細胞学試料のデジタル画像の自動解析のための、前記請求項のいずれかに記載の方法。
【請求項４１】
前記画像が胸部組織の一部である
ことを特徴とする請求項40に記載の方法。
【請求項４２】
請求項34、又は請求項34に追加された他のいずれかの請求項、に追加されるとき、前記試料クラスを上皮細胞核のクラスとして特定する
ことを特徴とする請求項40又は請求項41に記載の方法。
【請求項４３】
前記請求項のいずれかに記載の方法を実施するようにされた手段、を備えることを特徴とするデジタル画像の自動解析のための装置。
【請求項４４】
請求項1から42までのいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させるようにされたコンピュータプログラムコード手段、を持つコンピュータ読み取り可能な媒体、を備えることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【請求項４５】
請求項1から42までのいずれか1項に記載の方法をコンピュータに実行させる命令、を含むことを特徴とす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、デジタル画像の自動解析に関するものである。特に、組織学又は細胞学的試料のデジタル画像からの核多態性の自動評価に関するものであり、とりわけ、乳がんの存在、及び深刻さを評価する目的のためのものであり、このような事情があって、本発明を主に本出願で説明する。しかしながら、本発明はまた、大腸ガン及び子宮ガンのような他の形のガンの評価での応用、及び、同様に識別に適する画像構成部分を表す様々な他の種類の構造、すなわち、比較的なめらかな境界を持ち、その形状が一般的には凸形で、乱雑な背景に埋め込まれているオブジェクトを含む画像の解析での応用も見出すであろう。
【背景技術】
【０００２】
毎年、多くの女性が乳がんで無駄に亡くなっており、乳がんは、理論上、充分早く検出された場合には、生存の可能性が高い。サンプル内のガン組織の存在が見逃されてしまった場合には、次の検査が行われる時までに、ガンは進行し、生存の確率は著しく減るであろう。それゆえ、サンプル内でガン組織を検出する重要さを、強調しすぎることはない。
【０００３】
典型的な国内の乳がん検査プログラムは、微細な病巣の早期検出のために、乳房遠影法を使用する。乳がんを示す病巣が検出されると、組織サンプルが取られ、熟練した組織学者によって検査されて、診断及び見通しが立てられる。特に、乳がんの主な見通しの要素の1つは、サンプル内に存在する核の多態性の程度である。すなわち、通常の組織サンプルでは、上皮細胞の核は、大きさ及び形状について正常な構造を持つのに対して、ガン組織では、核が、形状及び大きさの著しい変形を持ち、より大きくかつより異常な形状となり得る。
【０００４】
核多態性を格付けするための既存の手動の手順では、組織学者が、顕微鏡にスライドを載せ、上皮細胞核のサイズ及び形状の変形について、その領域(タイルと呼ばれる)を×40の倍率で検査する。次に、彼の所見は、典型的には以下の方式により、ガンの段階を示すポイントスコアに変換される。
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ここで、1のポイントスコアは最も深刻でなく、3が最も深刻である。
【０００５】
しかしながら、これは、時間がかかり、労力のかかる、費用のかかる処理である。そのような検査を実施するための資格を得ることは容易ではなく、頻繁な審査を必要とする。検査自身は、目による色彩画像の判定を必要とし、これは、観測者間及び同一観測者内の解析におけるかなりのばらつきによって特徴付けられる主観性の高いプロセスであり、すなわち、同じサンプルについて、異なる組織病理学者により、及び、同じ組織病理学者でも時間が異なるにより、観察の相違が生じるであろう。例えば、研究は、同じ10個のサンプルを検査する2人の異なる組織病理学者が、そのうちの3つについて異なる見解を与え得ることを示し、これは30%のエラーである。この問題は、幾つかのサンプルの複雑さによって悪化され、特に、明白な結論が存在することのできない境界の場合、悪化する。熟練したスタッフが充分いない場合には、これは、解析を完了しようとするプレッシャーに影響を与え、場合によっては、診断の誤った判断、及び遅れにつながる。
【０００６】
これらの問題は、乳がんの検査の程度及び有効性については実際的な限界があり、これは、幾らかの女性は、病気を持っていると正しく識別されないという結果になることを意味しており、幾つかの場合、この失敗は、早すぎる死という結果になり得る。逆に、他の人が誤って乳がんと診察され、それゆえ、場合によると、外傷性の治療を不必要に受けることになることもある。
【０００７】
(本発明の要約)
従って、強固で、実在する、かつコストのかからないツールで具現化して、乳がんの診断及び見通しを助けることのできる画像解析の自動化された方法を提供することが、本字発明の目的であるが、とはいえ、前に示したように、本発明は、他の分野でもまた、応用を見出すことができる。
【０００８】
従って、一面として、本発明は、以下のステップを含む、画素のアレイから成るデジタル画像の自動解析のための方法にある。画像内の、指定された輝度及びサイズの特徴を持つオブジェクトの位置を特定するステップ；前記オブジェクトのそれぞれについて、それぞれの境界を引き出すステップ；少なくともそれらのそれぞれの引き出された境界の形状に関する統計値に基づいて、オブジェクトの重大さを評価するステップ；及び、前記重大さの評価の結果を左右する、少なくとも前記引き出された境界で囲まれた面積の変動の測定値を計算するステップ。
【０００９】
次の好ましい実施形態の詳細な説明から理解されるように、前記方法は、組織病理学スライドの画像から、核多態性を格付けするのに役立つ。
【００１０】
本発明はまた、前述の方法を実施するための手段を備えるデジタル画像の自動解析のための装置、及び、前述の方法をコンピュータに実行させるようにされたコンピュータプログラムコード手段を有するコンピュータ読み取り可能な媒体を備えるコンピュータプログラム製品、及び、そうするための命令を含むコンピュータプログラム、にある。
【００１１】
ここで、例として、添付図面を参照して、かつ、乳がんの可能性のある組織病理学スライドのデジタル画像における上皮細胞核の多態性の評価に基づいて、ガンを段階評価するための自動システムに関して、本発明のこれら及び他の側面を特に説明する。
【００１２】
(詳細な説明)
図1は、乳がんの可能性の有る組織病理学スライドの形での組織サンプルの評価のためのプロセスを示している。そのプロセスは、上皮細胞の核多態性の度合いを評価して、患者の診断を評価するための根拠として、病理学者が使用するためのパラメータを生み出す。それは、組織化スライドから得られたデジタル化された画像データを保持するデータベース1を用いる。胸部組織のサンプルから断片が切り出され(生検材料)、それぞれのスライドの上に置かれ、かつ、ヘマトキシリン及びエオシン(H&E)着色剤を使って着色され、これは、組織及び細胞構造の輪郭を描くための一般的な着色剤である。
【００１３】
解析のためのデジタル化された画像データを獲得するために、組織病理学者は、顕微鏡下で40倍の線形倍率でスライドを走査し、核多態性評価の点で最も見込みのありそうに見えるスライドの領域を選択する。次に、顕微鏡、及びデジタルカメラを使って、これらの領域の各々の写真を撮る。一例では、Zeiss Axioskop顕微鏡を、Jenoptiks Progres 3012のデジタルカメラと共に使用した。これは、各領域について、3色で、すなわち赤、緑、及び青(R,G & B)で、それぞれのデジタル化された画像を作りだす。従って、R、G、及びB画像平面におけるそれぞれの輝度値を、アレイ内の各画素について得る。好ましい実施形態では、各色について、8ビットレンジの画素輝度(0〜255の値)が存在し、アレイは、220平方nmの画素サイズで、横1476画素×縦1160画素で構成される。後で使用するために、画像データは、一時的に1で格納される。2つのデジタル化された画像(タイルの電気的等価物)が、2における核多態性の検出及び格付けのために使用され、次に、それは、3における診断レポートへの入力を提供する。原則的には、以下に詳細に説明する処理段階は、単一周波数帯(R、G、又はB)画像、又は、それらの組み合わせに作用することができる。しかしながら、実際には、H&Eで着色されたとき、赤の周波数帯が、上皮細胞核と他の組織とを区別するための殆どの情報を含んでいることが判明し、以下の説明において使用されることを仮定する。所定の方法の着色により、細胞核は、背景に比べて暗く見える。適切にプログラムされたパーソナルコンピュータ(PC)、又は適当な処理能力の他の汎用コンピュータで、又は、専用ハードウェアで、その処理を実施することができる。
【００１４】
第一の好ましい多態性検出及び格付けの概要
図2は、第一の好ましい実施形態における図1のブロック2内に含まれる処理段階を、より詳細に示している。それらは、上記で参照した2つのデジタル化された画像の両方について実施され、ここでは、前記画像(タイル)の一つについて説明する。この説明を理解するのを助けるものとして、この処理の目的は、できるだけ多くの上皮細胞の核を識別し(癌か、そうでないかのいずれか)、それらの特徴を測定し、これにより、それらの変動を評価して、核多態性を定量化することである。与えられた如何なるタイルにおいても、細胞核の100%を識別する必要はなく、そこから意味の有る統計を測定することのできる代表セットを形成するのに充分な数だけ識別すればよいことに注意せよ、すなわち、平均して、このアルゴリズムは、利用可能な核の50%を識別することがわかった。
【００１５】
このアルゴリズムの概略構造は、図2に示すような6段階である。
(21)細胞核の可能性のある位置を特定するための画像フィルタリング
(22)それらの範囲を特徴付けるために、各候補オブジェクトと関連付けられる画素のセットを定めるための画像分割
(23)サイズ及びグレイレベルの特徴に基づく、分類器を使った、基質細胞又はリンパ球のような不要なオブジェクトの排除
(24)オブジェクトの境界の追跡、及び、曲率、及びコンパクトネスのような形状測定値を求めること
(25)妥当でないサイズ、又は形状のオブジェクトを除去する第二のクラッタ除去段階、及び、検出された各オブジェクトが上皮細胞核である可能性を与えるための、サイズ及び形状測定値に基づく最終分類
(26)核のサイズの変動を定量化する、癌計量の計算
以下の節で、これらの処理段階の更なる詳細を説明する。
【００１６】
21  細胞核である可能性のある位置
上皮細胞核は、中空又は密とすることができ、そのため、アルゴリズムは、その両方の形式を識別することができる必要がある。殆どの対象のオブジェクトを検出するのに充分低く閾値をセットすることは、過剰なクラッタを生じるので、多くの核が中空であるという事実は、単純な輝度閾値化方法を不可能にする。
【００１７】
中空、及び密のオブジェクトの両方を識別するための一方策は、それらのエッジを認識することである。これを行うための従来の画像処理方法は、幾つかの形の差分フィルタをその画像に適用することであり(例えば、1982  New York  Acadmic Press  vol1及び2  A Rosenfield及びA C Kak著「デジタル画像処理」で説明するSobel)、これは、グレイレベル輝度のコントラストを高め、均一輝度の領域を削除する。次に、その結果として生じるエッジフィルタ画像の閾値を決め、それにより、コントラストの最大変化に対応する画素のみが保持される。次に、隣接する画素の群が、一つにつながれて領域を形成し、この場合、それは、理論的には、核の境界に対応する。
【００１８】
しかしながら、本処理が向けられた組織学画像では、しばしば、核の境界が充分に定められておらず、不鮮明であるか、又は、境界全体にわたって、グレイレベル輝度の急な変化ではなくゆるやかな変化を持つか、のいずれかである。これは、大部分の核境界が識別されるように、エッジフィルタ画像に適当な閾値をセットするために、閾値は、たくさんの背景のクラッタ(すなわち、組織内の、細胞核に対応しないオブジェクト)もまた含まれるほど低くしなければならないことを意味している。(例えば、A Rosenfeld及びA C Kak著「デジタル画像処理」  Vol1及び2  Academic Press  New York  1982で説明する)ヒステリシス閾値処理の使用さえも、不適切であろう。
【００１９】
更なる問題は、密に詰まった細胞の場合である。たとえ、上で言及したエッジ検出と関連付けられる問題を克服できたとしても、結果として生じる繋がれたエッジは、幾つかの核を一度に取り囲むことができ、それらの形状及びサイズ、特にサイズについての無効な測定値につながるであろう。最も深刻な癌(段階3)を示すものの一つが、非常に大きい上皮細胞の存在であり、すなわち、これらのたった二、三個が段階3の分類を示すので、細胞群を選び出さないようにすることが重要である。
【００２０】
上皮細胞核の位置を特定するための、本実施形態で用いられた手法は、背景にくらべて暗い画素の集団を捜し出すことに基づいており、すなわち、これらは、必ずしも、暗い画素の連結群ではないが、充分な数の暗い画素を含む領域である。この方法は、密及び中空の両方の核を含むスライドを取り囲むことができる、なぜなら、中空核では、中空核を取り巻く領域が、少なくとも核境界の全ての暗い画素を含み、かつ、核の内側の画素の幾つかは、しばしば核の外部の背景画素よりさらに暗いからである。
【００２１】
好ましい手法は、以下に説明する多重解像ブラブフィルタリングを使用するものである。一般的な原則は、核の適当なサイズが知られているならば、その形状及びサイズがフィルタの形状及びサイズとほぼ一致する、局所的に明るい又は暗い領域が存在するとき、その出力が大きくなる放射相称フィルタを適用する。このフィルタは、ゼロ平均を持つ差分フィルタのはずであり、そのため、均一輝度の領域は取り除かれる。
【００２２】
ここで、特定の実装、すなわち、例えばJ.G.Jones,  R.W.Thomas,  P.G.Earwicker著,  Int J.Remote Sensing,  1991,  Vol12,  No1, pp107-124「遠隔感知画像の多重解像解析」で知られるようなマルチスケールブロブフィルタの観点から、その方法を説明する。特定のサイズのブロブフィルタを使って画像をフィルタリングするための処理を説明し、ここで、これらは、連続したオクターブ(2の累乗)スケールサイズで定められる。
【００２３】
マルチスケールブロブフィルタにおける再帰構造処理は、2つのフィルタを含む。それは、以下に定義するような3×3ラプラシアンブロブフィルタ(L)、及び3×3平滑フィルタ(s)である。
2006517663.tif 000004
これら2つのフィルタは、以下のプロセスに従って、オクターブスケールサイズのセットによってフィルタリングするための基盤を形成する。
【００２４】
元々の解像度(オクターブスケール 1,  画素サイズ 1)で、ブロブ形状オブジェクトの画質を高めるために、その画像を3×3ラプラシアンフィルタのみと相関させる。
2006517663.tif 000005
ここで、Iは元の画像であり、指数m及びnの範囲は、上記の合計での指数が、常に、元の画像の次元内であるようにセットされる(そのため、m及びnは2で開始する)。これらの範囲外の位置にあるフィルタ画像の値は、ゼロにセットされる。
【００２５】
計算効率のため、±1での乗算は、明示的に実施される必要はない。従って、位置(i,j)に位置する画素のフィルタ出力値は、以下で与えられる。
F1(i,j)=8I(i,j)-I(i-1,j-1)-I(i-1,j)-I(i-1,j+1)-I(i,j-1)-I(i,j+1)-I(i+1,j-1)-I(i+1,j)-I(i+1,j+1)
【００２６】
元の解像度より1オクターブ上の解像度(オクターブスケール2, 画素サイズ3)でのブロブ形状オブジェクトの画質を高めるために、第一に、その画像を3×3平滑フィルタ(s)と相関させ、平滑画像(S2)を形成する。次に、3×3ラプラシアンフィルタ(L)をゼロで埋めることによって、2要素拡張させて、5×5フィルタ[-1 0 1 0 1; 0 0 0 0 0; -1 0 8 0 1; 0 0 0 0 0; -1 0 1 0 -1]を形成する。次に、これを平滑画像(S2)と相関させて、フィルタ画像(F2)を形成するが、計算効率のため、ゼロでないフィルタ係数のみを使用する、従って以下のようになる。
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ここで、Iは元の画像であり、指数m及びnの範囲は、上記の合計での指数が常に元の画像の次元内であるようにセットされる(そのため、m及びnは4で開始する)。これらの範囲外の位置のフィルタ画像の値は、ゼロにセットされる。
【００２７】
上記の二重相関は、元の画像の、拡張5×5ラプラシアンを3×3平滑フィルタと相関させることによって形成される7×7フィルタとの一重相関と等価であるが、このより大きいフィルタは決して明示的には形成されない。
【００２８】
元々の解像度より2オクターブ上の解像度(スケール3、画素サイズ7)でのブロブ形状オブジェクトの画質を高めるため、上のラプラシアンと同じ手法で、平滑フィルタを2要素拡張させ、次にそれを、上記の平滑画像(S2)と相関させて、より低解像度の平滑画像(S3)を与える。従って以下のようになる。
2006517663.tif 000008
【００２９】
これに従って、5×5ラプラシアンフィルタをゼロで埋めることによって2要素拡張させて、9×9フィルタを形成し、これを、同じ計算上効率の良い手法で、平滑画像(S3)と相関させる。
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【００３０】
この処理を繰り返して、連続したオクターブスケールで結果を得る、すなわち、各回ごとに、平滑フィルタ、及びラプラシアンブロブフィルタの両方を拡張させる。
【００３１】
上記の処理を使って、如何なる所望のオクターブスケールでも、「ブロブフィルタ」画像を作り出すことができる。対象のオブジェクト(すなわち、この場合、暗い画素群)は、(この場合、負号の)フィルタ出力の大きさの最大値を持つであろう。局所的に最も強いフィルタ出力が、対象のオブジェクトの中心において生じるであろう。ここで、フィルタ出力の極小点を見つけることにより、(「ブロブ」と呼ばれる)個々のオブジェクトを特定し、そこでは、各ブロブが、位置及び輝度を割り当てられ、その輝度は、その極小点におけるフィルタ出力の値である。
【００３２】
本出願では、背景とくらべて暗い、上皮細胞核を表し得るオブジェクトを、2つの選択されたスケールでのフィルタ出力の極小点を見つけることにより特定し、この場合、オクターブスケール5(横31画素の核サイズ)及びスケール6(横63画素)である。より深刻でない癌では、上皮細胞核がより小さく、そのため、スケール5で見つけ出されがちであるのに対して、より深刻な癌では、核はより大きくなり得り、従ってスケール6で検出される。また、核が密に詰まっている場合、スケール6だけではあまり効果的でなく、すなわち、そのような状況では、それらを見つけ出すにあたって、スケール5のほうが良い。その目的は、(癌にかかっているものだけでなく)できるだけ多くの上皮細胞の核を特定して、多態性について、核サイズの全変動を測定することを確実にすることである。
【００３３】
各スケールにおいて、(暗いオブジェクトが対象であるので)所定の位置にあるブロブフィルタ出力の極小点の位置を特定し、その対応する位置が、問題となっているオブジェクトの最もありそうな近い位置を示している。この段階において、これらの位置は近似でしかなく、それらは、段階22における分割処理における、それぞれのオブジェクトのまわりの局所領域の位置を特定するための名目上の中心として使用される。これら2つのスケールで見つけられたブロブの和集合(論理OR)がとられ、そのため、スケール5又はスケール6、又はその両方のスケールで、ブロブが存在する場合には、それが出力され、更なる処理のために、その対応するオブジェクトが保持される。
【００３４】
22  グレイレベル分割
この段階の目的は、段階21で位置を特定された各オブジェクトに対応する連結画素のセットを特定することであり、そのため、オブジェクトのサイズ及び形状をより正確に測定することができる。細胞の輝度及び照明の両方の変動ため、局所(又は、適応)閾値化を、各オブジェクトについて適用すべきである。255から各画素値を引くことにより、「符号が反転している」ことを除いて、この段階においては、原寸大の元々の画像(赤の成分)を使用し、そのため、元々暗く表れたオブジェクトがここでは明るい、及び逆もまた同じである。
【００３５】
分割は、基準の所定のセット(例えば、最も単純なものは輝度値)により、画像から幾つかの画素群を抽出する処理である。ここで使用される分割処理は、上記の段階21からの出力とともに、反転入力画像(赤成分)を受け取り、各ブロブのまわりの特定の領域に対応する生の画像画素を抽出する。各ブロブについて、円形マスクを、スケール5の場合は31画素の半径、スケール6の場合は63画素の半径で、中心を、段階21でのフィルタ出力のそれぞれの極小点より見つけられたそれぞれの位置に置く。それぞれのマスク内の生画像画素について、2つの閾値が以下のように計算される。
上限閾値 = a
下限閾値 = b + 0.1*(a-b)
ここで、
a = マスク内の画像画素の第95百分位値
b = マスク内の画像画素の第65百分位値
第95百分位値は、データセット内(この場合、円形マスク内)の画素の95%が、その百分位値以下の値を持つような値である、と定義される。第65百分位値についても同様である。
【００３６】
次に、これら2つの閾値を、マスク領域内の画素の(A Rosenfeld及びA C Kak著「デジタル画像処理」  Vols1&2,  Academic Press,  New York,  1982で説明するような)ヒステリシス閾値化のために、使用する。ヒステリシス閾値化の目的は、その2つの閾値に基づいて、画素を受け入れる、又は却下することである。その画素が高いほうの閾値より大きい値を持つ場合には、又は、その値が低いほうの閾値より大きく、かつその画素が高いほうの閾値より大きい他の画素に連結されている場合には、ヒステリシス閾値化は、その画素を受け入れる。次に、「認められた」又は「却下された」画素は、それぞれ、1及び0の値を割り当てられ、そのため、この段階からの出力は、各マスクについて1つの、二値画像のセットであり、その各々は、元々のスライド内の、上皮細胞核から推定されるのとほぼ同じサイズの暗い領域に対応する、1とラベル付けされた画素の連結セット(場合によっては、穴を持つ)を備える領域を含むはずである。同じマスクにおいて、一以上の前記領域が存在する場合には、以下の段階23において、マスクの中心に最も近い一つだけが選択される。さらに、前記領域のいずれかが、それぞれのマスクの境界に接触する場合には、それは、クラッタとして扱われ、段階23には送られない。
【００３７】
23  第一のクラッタ除去
真の上皮細胞核を特定することの他に、上記処理はまた、例えば間質細胞、リンパ球、細胞核小体(すなわち、完全な核でない)、又は背景組織内の他の暗い細胞構造のような、画像内の上皮細胞核でない暗い領域を検出することもできる。核の統計値の計算の前に、この「クラッタ」を取り除かなければならない。
【００３８】
上の段階22で特定された領域の各々に対応する、元々の画像(赤成分)の領域のデータから、さまざまな特徴を測定する。これらは、以下のものである。
面積＝領域内の画素数
厚さ＝領域の最小の厚さ、従って以下のように定められる：領域内の各画素について、その画素からその領域の外側までの最小距離を求める。次に、厚さを、これら最小距離のうちの最大値である、と定める。厚さは幅と同じでないことに注意せよ、すなわち、長方形の場合、厚さは幅の半分であり、円の場合、厚さは半径である。
領域内の画素の極大グレイレベル
領域内の画素の極小グレイレベル
【００３９】
次に、これらの特徴の様々な組み合わせを使って、様々な形式のクラッタを除去することができる。例えば、リンパ球は、上皮細胞核よりも小さくかつ暗い一方、間質細胞は、上皮細胞核よりも暗くかつ薄い。分離した如何なる単一の特徴も、上皮細胞核とクラッタとの正確な区別には不充分であるが、上記特徴の二又はそれ以上の組み合わせは有効であることが、観測された。
【００４０】
これら多次元特徴についての好ましいクラス分類方法として、フィッシャー線形分類器が選択された。これは、多次元データのより低次元空間への投影に基づく、標準的な統計クラス分類方法(例えば、Andrew R. Webb著「統計的パターン認識」  Arnold Press,  1999の4.3節で説明する)であり、次に、それらを、より簡単に要求された数のクラスにクラス分類することができる。例えば、クラス(上皮細胞核、他の細胞構造)の平均値を最大化し、分散を最小化するように、上で挙げられたより高次元の特徴データ(面積、厚さ、極大及び極小グレイレベル)を投影することができる場合には、良いクラス分類が存在し、不必要な領域を除去することができる。組織病理学者によって提供される多数の例示スライドで、クラス分類器を学習させることにより、フィッシャークラス分類器の判定境界は獲得され、そこでは、正確な地上較正もまた利用可能である。
【００４１】
フィッシャー線形クラス分類器は、上で説明したような解析によって引き出された、各オブジェクトについての情報のセットを使用する。各情報セットは特徴ベクトルであり、それは、各々がオブジェクトの何らかの側面を表現する、実数の整列されたリストである、すなわち、各要素の数は、オブジェクトの特徴を示している。このクラス分類アルゴリズムの目的は、それらの特徴ベクトルに含まれる情報に基づいて、オブジェクトの2クラスを区別することである。アルゴリズムの出力は、各オブジェクトについて1つの、数のセットであり、それが表す構成が選択された2クラス(この場合、クラスは、上皮細胞核、及び「その他」である)のうちの一方のメンバーである尤度を示している。
【００４２】
所定の特徴ベクトルxについて、フィッシャークラス分類器の出力は、以下のように定義される。
2006517663.tif 000010
ここで、akは規定された実数であり、x=[x1…xk]は特徴ベクトルxである。パラメータakは、オブジェクトについて、既知のクラスでの最少数の誤ったクラス分類を与えるように、選択される。
【００４３】
この場合、特徴ベクトルxは、オブジェクトの面積、その厚さ、及び、その対応するよ領域内の極大及び極小グレイレベル、から構成される。フィッシャークラス分類器の値は、以下で与えられる。
F = a1A + a2T + a3Gmin + a4Gmax + a5
ここで、Aは面積であり、Tは厚さであり、Gmax及びGminはそれぞれ、グレイレベルの最大値及び最小値であり、かつ、係数aiは、スケール5のブロブの場合[0.0059, 0.7633, -4.3937, 3.9017, -6.9772]、及びスケール6のブロブの場合[-0.0015, 0.8083, -0.3842, 0.8829, -7.4761]であると、学習段階より引き出された。フィッシャークラス分類器の値が0を超えるブロブのみを、保持する。
【００４４】
この段階からの出力は、上皮細胞核とのより良い対応を持つはずである領域のセットである。しかしながら、まだ、例えば核の群のような、個々の上皮細胞核に対応しない領域が存在し得り、そのため、次の処理段階24で引き出される境界の形状を使用する、第二のクラッタ除去段階が必要となる。
【００４５】
24  境界追跡
この段階は、残りの各オブジェクトの(幾分顕著なグレイレベルの変化である)名目上の境界を特定すること、を含む。この境界は、ブロブフィルタ(段階21)出力での等高線(すなわち、グレイレベルの等しい点から成る曲線)と定義されるが、ただし、ブロブを抽出するために使用されたの(1オクターブスケール下)よりも僅かに高い解像度でのものである。例えば、等高線を描くために、スケール5(横31画素)で抽出されたブロブは、スケール4(横15画素)でのブロブフィルタ出力を使用し、スケール6(横63画素)で抽出されたブロブは、スケール5を使用するであろう。等高線は、以下のように得られる。
【００４６】
段階23の後残っているオブジェクトの各々について、対象の局所領域(ROI)が選択される。このROIの中心は、(段階21で見つけられた)オブジェクトの名目上の中心に置かれ、各方向に50画素の長さを持ち、そのROIが元の画像の境界内にあることを確実にすることが必須な場合には、その領域のサイズを縮める。これは、別なふうに画像のエッジと重なるROIが含まれることを、許す。そのかわりに、段階23で特定された領域を取得し、選択された数の画素の境界を付加することにより、ROIを定めることもできるであろう。どちらの場合も、等高線の生成を確実にするために、ROIが、それらの領域のサイズを幾分越えることが望ましい。
【００４７】
ROIで定められた領域を使用して、上で示した選択されたスケールでのブロブフィルタ(段階21)の出力内の部分画像を定める。対応するブロブが、段階21の最後において、スケール5及び6の両方で存在する場合には、スケール4及び5の両方で、同じROIを使って、等高線を得る。それぞれの部分画像は、正及び負の両方のグレイレベルで構成され、経験的に最も良いとわかった、あらかじめ定められた-10のレベルで等高線を見出す。この実施形態では、Matlab(R)の等高線関数を用いるが、その等高線のまわりに並べられた連続点のセットと同じ形で等高線を返す如何なる等高線作成アルゴリズムも使用することができる(Matlab(R)は、MathWorks社製の良く知られた計算ツールである)。Matlab(R)は、等高線のまわりの位置の順になっている位置のセットを、下位画素解像度で返す、すなわち、その位置のセットを横断することは、等高線のまわりを進むことと等価である。しかしながら、等高線が以下の3つのすべての条件を満たす場合には、等高線は、妥当として扱われ、更なる処理のために保持されるだけである。
-  等高線がROI内で閉ループを形成する、すなわち、等高線の最後の点が等高線の最初の点と同じである。
-  等高線が、オブジェクトの位置と一致する(オブジェクトの名目上の中心からの距離が30画素以下である、少なくとも1つの等高線の点が存在する)。
-  等高線が正しいグレイレベルの配向を有する、すなわち、等高線内の画素が、等高線外の画素よりも暗い。
【００４８】
次に、それぞれのオブジェクトの境界を表す妥当な各等高線に、追跡アルゴリズムを適用して、等高線を平滑化し、境界の曲率を計測する。この好ましい実施形態で使用された特定のアルゴリズムは、Y.Bar-Shalom及びT.E.Fortmann著,「追跡、及びデータ連関」  vol 179  Mathematics in Science and Engineering series,  Orland,  1988,  Fl.,  Academic Press,で説明するような、確率密度結合フィルタ(PDAF)に基づいている。この形式の追跡アルゴリズムは、問題となっているオブジェクトと関係のない(ノイズ及びクラッタ)他の測定値がある状態で、選択されたオブジェクト(ターゲット)のパラメータを推定するように設計される。この場合、「ターゲット」の状態変数は、オブジェクトの境界の位置、配向、及び曲率であり、測定値は、等高線の点の位置、及び等高線の点の各ペアをつなぐ線の配向である。
【００４９】
PDAFフィルタは、境界状態の変遷パターンについてのモデルを必要とする。境界の変遷パターンは、一定の曲率(曲率の半径は30画素にセットされる)＋システムノイズとして知られる仮定されたランダムな摂動、で与えられる。このノイズは、曲率摂動の分散で定められ、それは、上皮細胞核の境界がどのくらい不規則であるかを推定することによって、選択される。好ましい実施形態では、曲率の分散は、位置については9であり、角度については0.09(ラジアン)である。
【００５０】
出発点として、上皮細胞核を表す可能性のある各オブジェクトについて、画像からエッジ特徴の連結セットが抽出される、と仮定する。この場合、エッジ特徴は、隣接する2つの等高線の点をつなぐ線分である。各エッジ特徴は、等高線抽出処理の一部として成された以下の測定値を有する。
・  エッジの中心の位置xm,ym(水平及び垂直方向の画像の座標)
・  配向θm、すなわち、エッジと水平線との間の角度
仮定されたガウス分布で測定エラーが存在するということから、追跡装置の目的は、上記の測定値から、各点におけるもっとも妥当らしい境界の位置xs,ys、配向θS、及び曲率κを推定することである。以下の情報ベクトルが定義される。
・  測定値ベクトルz = (xm, ym, θm)
・  システム状態ベクトルx = (xS, yS, θS, κ)
【００５１】
PDAFフィルタを使ってこれを行うために、真の境界についての以下の情報、及び測定処理が必要とされる。
【００５２】
境界上の隣接する点の位置、配向、及び曲率の間の関係(システムモデル)。これは、隣接する状態xを関連付ける遷移行列Φ、及び、余分なランダムな摂動をxに付加するシステムノイズモデルを組み入れる。
【００５３】
測定値ベクトルzとシステム状態xとの間の関係。これは、xをzと関連付ける遷移行列H、及び余分なランダムな摂動をzに付加する測定ノイズモデル、を組み入れる。
【００５４】
エッジ特徴の一部が核の境界と関連付けられることを仮定する、すなわち、関連付けられないエッジ特徴が、クラッタを表している。
【００５５】
最も一般的な形として、PDAFが、xを推定する各ステップにおいて、幾つかの測定値zを処理する。この場合、一度に、たった一つのエッジ特徴のみが処理され、そのため、たった2つの仮説が試される、すなわち、その特徴がクラッタからのものであるか、真の核境界からのものであるか、のいずれかである。
【００５６】
システム遷移行列Φは一定の曲率に基づいており、そのため、隣接するシステム状態を予想するために、点xS、ySを通る、曲率κ及び接線の傾きθSの固有の円形、又は直線が、次の測定点に最も近い点について推定される。
【００５７】
システムノイズは、ゼロ平均を持つガウス分布、及び、曲率、配向、及び水平オフセット(境界の法線方向の移動)の独立した摂動に基づく共分散行列を持つ。ブラウンモデルを使用し、そのモデルでは、曲率、配向、及び水平方向オフセットの摂動の標準偏差が、前のパラグラフの推定された円の弧の長さの平方根に比例する。配向、及び水平オフセットへの曲率の摂動の累積された影響もまたモデル化され、システム曲率κ、システム勾配θ、及び水平オフセットそれぞれについて、以下の共分散行列という結果になる、すなわち
2006517663.tif 000011
ここで、sは弧の長さ(直前の点と、次の点の推定との間の円周距離)である。定数σk、σsθ、σsyは、核境界の粗さの平均を定め、解析されている細胞の形式に依存する。
【００５８】
測定遷移行列Hは、固有の方法で、システムパラメータを測定パラメータにマッピングする。
2006517663.tif 000012
【００５９】
測定ノイズは、独立ガウス分布の、勾配及び水平オフセットの摂動に基づいており、測定勾配、及び水平オフセットそれぞれについて、以下の共分散行列という結果になる。
2006517663.tif 000013
定数σmθ、σmyは、核境界のなめらかさの平均を定め、解析されている細胞の形式に依存する。
【００６０】
以下の定数を使用して、クラッタモデルを定める。
ρ＝クラッタ密度＝核境界と関連付けられない、単位面積あたりのエッジの平均数
PD＝エッジ特徴が真の核境界と関連付けられる確率
【００６１】
これらの定数、核境界を基準としたそのエッジ強度、及びその平均空間密度は、画像内に存在するクラッタに依存する。
【００６２】
平均半径rの核について、上記モデルの以下のパラメータを使用する(全ての単位は、画素である)。
σk＝ｒ-3/2
σmy＝3
σmθ＝0.3ラジアン
σsy＝0.9
σsθ＝0.09ラジアン
ρ＝0.01
PD=0.8
システム共分散行列Mの初期値は、以下で与えられる。
2006517663.tif 000014
ここで、σκ0=1/rである。
【００６３】
ここで、PDAF推定器を、以下のように順次適用する。行列Hk、Qk、及びRkは、本出願では、(上記で定めるように)全て一定である。以下の式は、上で引用したBar-Shalom及びFormannの参考文献からわかるものである。
更新：
新方式
2006517663.tif 000015
ここで
2006517663.tif 000016
カルマン利得行列
2006517663.tif 000017
ここで
2006517663.tif 000018
ベータ重み
2006517663.tif 000019
ここで、
2006517663.tif 000020
かつ
2006517663.tif 000021
状態推定値の更新
2006517663.tif 000022
エラー共分散の更新
2006517663.tif 000023
ここで
2006517663.tif 000024
予測：
状態推定値の推定
2006517663.tif 000025
エラー共分散の推定
2006517663.tif 000026
【００６４】
等高線全体を横断する(すなわち、始点に戻る)まで、この処理は続く。次に、(第一の通過での最終条件を、第二の通過における開始条件として使って)一秒間、等高線のまわりで、これを繰り返す、すなわち、これは、平滑化された等高線の最終推定値は、仮定された初期条件とは無関係であることを確実にする。
【００６５】
追跡フィルタの出力は、各オブジェクトの境界を表す平滑化された位置のセット、及び、曲率測定値の平滑化されたセットである。
【００６６】
この段階からの出力は、各オブジェクトについての境界特徴のセット、すなわち、面積、極小曲率、及びコンパクトネス(ここで、コンパクトネスは、周囲の長さ2/面積、と定義される)である。(D.E.Boume及びP.C.Kendal著,「ベクトル解析及びカルテシアンテンソル」  第二版,  Nelson,  1977の6章で説明するような)グリーンの理論を使って、それぞれの境界から、面積のより正確な推定値が得られる。これは、面積についての以下の公式を与える。
2006517663.tif 000027
ここで、(xi,yi)は、それぞれの境界を定める等高線の点である。
【００６７】
25  第二のクラッタ除去及び最終クラス分類
第二のクラッタ除去段階は、段階24で追跡された、上皮細胞核である可能性のないオブジェクトを取り除くことを目的とする。例えば、大きすぎる又は小さすぎる、或いはその形状がきわめて円形でないどれも、上皮細胞核である可能性はあまりない。従って、その面積が400画素未満、又はその極小曲率が-0.03未満(すなわち、境界が凸状でない)である如何なるオブジェクトは、除去される。
【００６８】
この段階の第二の目的は、残りのオブジェクトの各々が上皮細胞核を表している確率をあてがうことである。上記の属性(サイズ、形状)は独立でなく(例えば、より大きいオブジェクトはよりコンパクトでなく、まだOKであろう)、そのため、各測定値に厳密な閾値を適用することは適当ではないが、その組み合わせは有効である。その処理は、上で計算されたオブジェクトの境界から引き出された特徴、すなわち、面積、コンパクトネス、及び極小曲率を使用する、フィッシャー線形クラス分類器(段階23参照)に基づくクラス分類及びクラッタ除去の第二段階を含む。フィッシャークラス分類器を、組織学者によって提供された多数の例示スライドで学習させ、そこでは、正確な地上較正(上皮細胞核か、又はそうでないか)もまた利用可能である。フィッシャークラス分類器の値は、以下で与えられる。
2006517663.tif 000028
ここで、Aは面積、Cpはコンパクトネス、Cminは極小曲率であり、かつ、係数aiは、学習段階より、[0.000316, 0.0501399, -41.1688001, 0.8913501]と引き出された。
【００６９】
閾値をフィッシャークラス分類器からの出力(厳密な判定境界)にセットして、各オブジェクトを、上皮細胞核かそうでないかによってクラス分類するのでなく、そのかわりに、曖昧なクラス分類器を使用する。閾値は、オブジェクトがクラスA(上皮細胞核)である確かさ(確率)を表す、0と1との間の実数を返す関数h(F)で置き換えられ、すなわち、クラスB(その他のオブジェクト)である確かさは1-h(F)である。このアルゴリズムは、フィッシャークラス分類器だけでなく、最初に実数Fを計算し、次に、閾値Tを適用して、オブジェクトがどのクラスに所属しているかを示す如何なるクラス分類器にも、適用できる。
【００７０】
そのアルゴリズムは、関数hを較正するために学習データを必要とする、すなわち、この学習データは、クラス分類器の値Fkのセット、及びクラス信頼度ckのセットから成り、ここで、ck=1は、オブジェクトのクラスがAである完全信頼度を示しており、ck=0は、オブジェクトのクラスがBである完全信頼度を示している。この場合、サンプルデータ内の候補オブジェクトの大きなセットでの検査によって、信頼度ckが引き出される。このアルゴリズムを使って、ckの二値の値(0又は1)のみで、不確かなクラス分類器を学習させることが可能である、すなわち、二値入力は、必ずしもhの二値の値という結果にはならない。
【００７１】
そのアルゴリズムは、値ckに最も近いh(Fk)の適合値を探索することによって、すなわち、以下のクラス分類エラーを最小化することによって、hを較正する。
2006517663.tif 000029
ここで、関数hは、全ての実数x,yについて、単調増加に制約される。
2006517663.tif 000030
【００７２】
この単調関数hに対する制約は、洗練されていないクラス分類器Fの大きい値は、クラスがAであることのより大きい信頼度を示すはずである、という要求を反映している。
【００７３】
実際には、単調関数のセット全体にわたって探索する計算負荷は、非常に大きいものとなり得り、特に、学習データの数が多い場合には大きくなり得るであろう。従って、使用される特定のアルゴリズムは、各段間の有限数の不連続点のときを除いて一定である単調階段関数のみを考えることにより、計算のオーバーヘッドを減らす。前記関数は、以下のように表される。
2006517663.tif 000031
ここで、akは負でない定数であり、hkはその形状の各一段である。
2006517663.tif 000032
ここで、Fkは、hの規定された不連続点である。負でない数のセットak全体にわたって探索することにより、最適なhの探索が実現され、これは、様々な既製の最適化アルゴリズムにより実現することができ、特に、二次プログラム関数の一部としてMATLAB(R)で実装される順次二次プログラムにより実現することができる。
【００７４】
不連続点Fkの指定は、上記の最適な階段関数による真の最適なhの近似の正確さに、影響を及ぼす。hが最も変化すると予想されるところに、Fkを高密度で置くことは有益であるが、とはいえ、Fkの正確な配置は重要ではない。この実装では、学習値Fの数が隣接する不連続点間で等しく分散されるように、Fkが選択される、すなわち、Fk隣接するペア間のFの数が、可能な限り等しいということである。
【００７５】
26  癌計量の計算
核多態性を格付けするために選択された測定値は、特定された上皮細胞核のみのサイズの変動を測定したものである。理論上、多態性の度合いは、形状ならびにサイズの変動に依存するが、サイズのみを使っても、その解析方法は有効であることがわかった。
【００７６】
段階24で計算された残りの各オブジェクトの面積を測り、これらの面積の重み付け標準偏差を求めるが、ここで、その重み付けは、それぞれのオブジェクトが上皮細胞核を表す尤度に比例する。重み付け標準偏差は、以下のように定義される。
2006517663.tif 000033
ここで、Aiはオブジェクトiの面積であり、μAは全ての面積Aの平均であり、piは、(上の段階25で計算された)それが上皮細胞核である確率である。
【００７７】
次に、参照表を使って、(画素で測定された)面積の重み付け標準偏差を、ポイントスコアに変換する。この参照表について、経験的に選択された値は、以下のとおりである。
2006517663.tif 000034
ここで、1のポイントスコアは、最も深刻でない癌の段階を示し、3のポイントスコアは、最も深刻な癌の段階を示している。
【００７８】
段階21から26までの全プロセスが、解析のために選択された2つのタイルの各々について別々に実施され、その2つのスコアの(異なる場合には)高いほうを、レポート生成器3への入力のための結果とする。
【００７９】
第二の好ましい多態性検出及び格付けの全体像
図3は、第二の好ましい実施形態での、図1のブロック2の中に含まれる処理段階を、より詳細に示している。図2の実施形態の場合のように、図3のプロセスは、前に説明したように獲得された2つのデジタル化された画像(タイル)の両方について実施され、そのような画像の一つについて説明する。前のように、その処理の目的は、できるだけ多くの上皮細胞の核を特定し(癌にかかっているか否かのいずれか)、それらの特徴を計測し、これをもとにして、それらの変動を評価して、核多態性を定量化することである。第一の実施形態との大きな違いは、画像内の上皮細胞核を表している可能性のあるオブジェクトの境界を抽出するための方法にある。それは、計算上、第一の実施形態よりも激しくなく、それゆえ、実質的により短い時間で、同じ画像データを解析して、核多態性を評価することができる。
【００８０】
第二の実施形態は、そのオブジェクト内部の小さな円で始まり、境界に向けて外向きに向かって動く、選択された各オブジェクト内の閉ループの変形を含む。
【００８１】
曲線の各点における変形は法線方向であり、その変形の量は、画像勾配によって左右される、すなわち、画像が内側でより暗い時、より小さい変位が生じ、そのため、その変形は、オブジェクトの境界の近くでは妨げられる。その変形は、常に正(外向き)であるように正規化される。面積の閾値を超えたとき、変形は停止し、ここで、面積の閾値は、最大上皮細胞核の面積を楽に越えている。
【００８２】
多くの上皮細胞核の内部は、局所的に核境界と間違われることもある多くのより明るい領域を持って、粒状であり、そのため、変形アルゴリズムは、2つの方法で、これらの領域全体にわたって動かすようにされる。第一に、変形距離は平滑化され、そのため、より明るい小さな領域は、進行を妨げすぎることはない。第二に、曲線がくぼんでいるとき、変形は増大し、より明るい内部領域の近くでは別の方法で生じることもある永続的なくぼみを防ぐ。
【００８３】
次に、外部が内部よりも明るい曲線の割合に基づいて、全体的に境界への最もよい適合度を持つ曲線を選択する。次に、エッジ勾配の極大点を見つけることにより、この曲線を洗練し、画像グレイレベルの極大点への変形が続く。
【００８４】
上記の変形は、曲線を、クラッタならびに真の核に合わせて、そして、クラッタを取り除くのを助けるために、2つの計量を計算する。法線勾配の整合度である第一の計量は、境界に最も近い曲線を選択するために使用されたのと同じである。第二の計量は、画像グレイレベルで、曲線が等高線のどのくらい近くに配置されたかを定量化する。
【００８５】
アルゴリズムの大まかな構造は、図3に示すような4つの段階である。
(31)細胞核の可能性のある位置を特定するための画像フィルタリング
(32)波動伝播を使った境界抽出、及び、境界特性に基づく最初のクラッタ除去
(33)検出された各オブジェクトが上皮細胞核である尤度を与えるための、サイズ、形状、及び輝度の測定値に基づく第二のクラッタ除去、及び最終クラス分類
(34)核サイズの変動を定量化する、癌計量の計算
【００８６】
これらの処理段階の更なる詳細を、次の節で説明する。
【００８７】
31  細胞核である可能性のある位置
特に以下で説明する境界抽出アルゴリズムは、各オブジェクトについて、初期円を必要とする、すなわち、これらの円の中心は、スケールの大きい放射相称フィルタの極値の点から生成される。
【００８８】
一般原則は、対象の細胞核のおおよそのサイズが知られている場合、その形状及びサイズがフィルタの形状及びサイズとほぼ一致する局所的に明るい、又は暗い領域が存在するときにその出力が大きい放射相称フィルタを適用する。細胞核は、必ずしも暗い画素の連結群として、画像に現れるわけではないが、充分な数の暗い画素を含む領域として現れることもある。この方法は、密な核、及び中空の核の両方を含むスライドを取り囲むことができ、なぜなら、中空の核では、その中空核を取り巻く領域が、少なくとも核境界の全ての暗い画素を含むからである。
【００８９】
ここで、特定の実装、すなわちマルチスケール平滑フィルタの観点から、本方法を説明する。特定のサイズのフィルタを使って画像をフィルタリングするための処理を説明するが、ここで、これらは、連続したオクターブ(2の累乗)スケールのサイズで定められる。マルチスケールフィルタにおける再帰構造処理は、以下に定めるような3×3の平滑フィルタ(s)を含む。
2006517663.tif 000035
【００９０】
このフィルタは、以下のプロセスに従って、オクターブスケールサイズのセット全体にわたってフィルタリングするための基礎を形成する。
【００９１】
オクターブスケール2(画素サイズ3)でのブロブ形状オブジェクトの画質を高めるため、以下のように、画像を、3×3平滑フィルタと相関させる。
2006517663.tif 000036
ここで、Iは元々の画像であり、指数m及びnの範囲は、上記の総和での指数が常に元の画像の次元内であるように、セットされる(そのため、m及びnは2で始まる)。これらの範囲外の位置のフィルタ画像の値は、ゼロにセットされる。
【００９２】
次の解像度(オクターブスケール3、画素サイズ5)での放射相称オブジェクトの画質を高めるため、3×3平滑フィルタ(s)を、ゼロで埋めることによって2要素拡張して、5×5フィルタ[1 0 2 0 1; 0 0 0 0 0; 2 0 4 0 2; 0 0 0 0 0; 1 0 2 0 1]を形成する。次に、これを、前のスケールでのフィルタ画像(F1)と相関させて、新しいフィルタ画像(F2)を形成するが、計算効率のため、ゼロでないフィルタ係数のみを使用する。従って、以下のようになる。
2006517663.tif 000037
ここで、指数m及びnの範囲は、上記の総和での指数が常に元の画像の次元内であるように、セットされる(そのため、m及びnは4で始まる)。これらの範囲外の位置のフィルタ画像の値はゼロにセットされる。
【００９３】
元々の解像度より2オクターブ上の解像度(スケール4、画素サイズ9)でのブロブ形状オブジェクトの画質を高めるために、上記と同じ手法で、平滑フィルタは2要素拡張され、次に、上記の前でのフィルタ画像(F2)と相関されて、より低解像度の平滑画像(F3)を与える。
従って、以下のようになる。
2006517663.tif 000038
【００９４】
この処理を繰り返して、連続したオクターブスケールでの結果を得る、すなわち、各回ごとに、平滑フィルタを拡張する。
【００９５】
上記処理を使って、要求される如何なるオクターブスケールでも、「ブロブフィルタ」画像を作り出すことができる。明るい又は暗い画素群を含むオブジェクトは、フィルタ出力の大きさの最大値を持ち、そのようなオブジェクトのそれぞれの中心において、局所的に最も強いフィルタ出力が生じるであろう。それゆえ、フィルタ出力の極大点(正の輝度を持つオブジェクトの場合)、又は極小点(負の輝度を持つオブジェクトの場合)を見つけることによって、個々のオブジェクトを特定することができ、そこでは、各オブジェクトは、位置及び輝度を割り当てられ、その輝度は、極大点又は極小点におけるフィルタ出力の値である。
【００９６】
本出願では、上皮細胞核を表し得るオブジェクトは、元の画像において、背景にくらべて暗いが、元々の画像の画素値は常に正であり、そのため、元の画像を、255から各画素値を引くことによって、上記フィルタリングの前に「符号反転」させ、そのため、元々は暗く見えたオブジェクトがここで明るく見え、正の画素値を持つ。ここで、2つの選択されたスケール、この場合、オクターブスケール5及び6、でのフィルタ出力の極大点を見つけることによって、対象のオブジェクトを特定する。より深刻でない癌では、上皮細胞核はより小さく、そのため、スケール5で捉えられがちであるのに対して、より深刻な癌では、核はより大きく、それゆえスケール6で検出される。また、核が密に詰まっている場合、スケール6のみではあまり効果的でなく、すなわち、そのような状況では、それらを見分けるにあたって、スケール5のほうがより良い。その目的は、できるだけ多くの上皮細胞の核(癌にかかっているものだけでなく)を特定して、多態性について、核サイズの全変変動を測定することを確実にすることである。
【００９７】
計算効率のため、以下の細線化方法を使って、フィルタリングより前に、画像の空間解像度を下げる。解像度を二分の一にする解像度の各減少(「細線」)は、初めに、画像を3×3平滑フィルタ(s)と相関させ、二分の一で二次抽出することによって、実現される。単細線化の公式は、以下である。
2006517663.tif 000039
ここで、Iは元々の画像であり、Tは細線化された画像であり、かつ、指数m及びnは、1から細線化画像の次元までを変動する。細線化画像の各次元は、元々の画像の対応する次元が奇数であるか偶数であるかによって、それぞれ、その次元から1又は2を引き、次に2で割ることによって、与えられる。
【００９８】
この場合、上記の処理を、2回、第一に元もとの画像に、次に結果として生じた細線化画像に再び、適用することによって、画像の解像度を四分の一に下げて、その一次元が元々の画像のサイズの四分の一(面積が十六分の一)である新たな画像を作り出す。例えば、サイズ1476×1160画素のタイルの元々の画像は、368×289画素になるであろう。ここで、上記で説明するように、解像度を下げた画像から、オクターブスケール3及び4で、オブジェクトを抽出し、これは、スケール5及び6で元々の画像からオブジェクトを抽出することと等価であるが、計算上より効率的である。
【００９９】
この処理は、必要なサイズの暗い群を形成する全てのオブジェクトを特定し、それは、上皮細胞核だけでなく、リンパ球又は結合組織のような背景クラッタも含むであろう。最も不鮮明なオブジェクト(元々の画像内の最も暗くないオブジェクト)は上皮細胞核である可能性はあまりないことが知られているので、そのフィルタ出力値が、最も強い75％の中にあるそれらのオブジェクトのみを、さらなる解析のために選択する。
【０１００】
32  波動伝播を使った境界抽出、及び第一のクラッタ除去
次の処理段階32は、段階31から選択された対象の各オブジェクトについて実施され、原寸大の元々の画像のデータ(赤成分)を使用する。それは、オブジェクト内部で始まり、オブジェクトの境界、又はその平滑近似へ収束する閉ループの進化を含む。その方法は、例えば、Cohen,L.D,及びCohen,I,著,「2-D及び3-D画像における能動等高線及びバルーンのための有限要素法」 PAMI, Vol 15, No11, pp1131-1147, Nov. 1993 で説明するような「バルーン」(スネーク、又は能動等高線としてもまた知られている)の方法と同様であり、ここでは、画像のグレイレベル又は勾配に基づくコスト関数が最小化される。個々のオブジェクトにおけるその方法の大要は、以下のようである。
1.  オブジェクト内部の円で開始する。これの中心は、段階31においてフィルタ出力より特定されたそれぞれの位置に置かれ、好ましい実施形態では、スケール5で検出されたオブジェクトでは10画素の半径、及びスケール6で検出されたオブジェクトでは20画素の半径を持つ。
2.  その閉曲線のまわりの複数の等間隔の点の各々において、法線方向に沿って、その座標を動かすことにより、閉曲線を繰り返し変形させる。各点における変形の量は、法線方向の画像グレイレベルの勾配によって左右される、すなわち、より大きい正の勾配(内側がより暗く、外側がより明るい)はより小さい移動、という結果になり、またその逆もある。これは、オブジェクトの内部の比較的均一な部分よりも早く、曲線を動かすが、その境界付近では、減速させる。好ましい実施形態では、曲線のまわりの32個の点を変形のために使用し、これらは、あらゆる場合に弧長の面で等間隔に置かれる。
3.  各変形ステップの後の曲線の座標を記録し、(第一の好ましい検出及び格付け処理の段階24で参照したグリーン理論を使って)その面積を測定する。
4.  曲線内部の面積が、最も大きい典型的な健康な、又は癌にかかった上皮細胞核の面積を充分超えるように選択された閾値を超えたとき、その変形を停止する。
5.  外向き法線方向に、正の画像勾配の最大の一貫性を持つ曲線を選択する、すなわち、内側において、曲線のできるだけ大部分が外側よりも暗く、選択されたエッジの計量に基づいて、クラッタを除去する。
6.  各点について、エッジ勾配の極大点を見つけさせることによって、(クラッタとして除去されなかった場合には)ステップ5で選択された曲線を精錬して、次に、画像グレイレベルの極大点へ変形させる。
【０１０１】
以下のサブセクションは、これらの段階をより詳細に説明し、結果をまとめる。
【０１０２】
曲線変形
上記のステップ2での変形は、以下の特性を持つオブジェクトのエッジに収束するように設計される。
・エッジは、形状においてかなりなめらかであり、たいてい凸状である。
・エッジはかなり鋭い、すなわち、エッジの法線方向に、グレイレベル勾配が非常に高い。しかしながら、エッジ勾配を短い距離にわたって大幅に変化させる、オブジェクト内部のグレイレベル(粒状性)の高頻度の変動が存在するであろう。
【０１０３】
オブジェクの内部の粒状性、及び、近くの、又は重なっているオブジェクトの存在が、その境界を検出するのを困難にし、そのため、変形アルゴリズムが、上記のなめらかさ、凸状さ、及び鋭さの特性を利用することが重要である。これは、以下により実現される。
・外向きに変形させるのみ
・曲線の法線方向の変形距離を、曲線の接線方向の弧長の関数として平滑化する
・曲線のへこんだ部分について変形距離を増加させて、曲線の膨らみを外向きにすることによって、へこみ(負の曲率)を不利にする。
【０１０４】
それゆえ、曲線のまわりの選択された点の各々における変形距離の較正は、以下のステップを持つ。
2.1  曲線の法線方向の、各点におけるグレイレベルの勾配を計算する。曲線上の各点における画像グレイレベル、及び、その対応する点における外向き法線方向に沿った指定された距離(典型的には3画素)における画像グレイレベルを求め、その差をとることによって、これを行う。
2.2  以下のように、上記の勾配を、0と1との間になるように正規化する。それらの勾配の最大値から各勾配を引き、勾配の値域で割る。
2.3  曲率が負(湾曲の中心が曲線の外側にある)の点において、それぞれの点における曲率の絶対値に、その点と次の点との間の曲線の弧長を乗じて、2πで割ったものを、ステップ2.2で引き出されたそれぞれの数字に加える。
2.4  あたかも、上記で較正された距離だけ変形させるように、低域(平滑)フィルタを曲線に適用する。曲線は閉ループであるので、移動関数は周期的であり、そのため、これを行う効果的な方法は、フーリエ変換を計算し、より高周波数の項をゼロにセットし、次に逆フーリエ変換を計算する。
2.5  最後に、以下のように、ステップ2.4で平滑化したように、曲線に対応する変形距離のセットを正規化する。各距離から、それらの距離の最小値を引き、それらの距離の値域で割り、指定された数、典型的には3を乗じる。その結果は、0と指定された最大値(この場合3)との間にある、各点についての数値であり、これは、画素次元の単位で距離を定め、それにより、それぞれの点において、曲線を変形させる。
【０１０５】
境界の洗練
滑らかさ、及び凸さの制約のため、また、曲線が境界の全ての部分に同時には達しないので、上記変形は、それぞれのオブジェクトの境界とぴったりは合致はしないであろう。それゆえ、更なる変形を受けて、境界を洗練する。
【０１０６】
特に、エッジがぼやけている場合には、境界の正確な位置は幾分主観的である。エッジが最も強い最大勾配を求めることと、オブジェクトの最大領域を求めることとの間の妥協が存在する。それゆえ、上記ステップ６における境界洗練は、以下のステップを持つ。
6.1  曲線のまわりの各点において、選択された点における、法線ベクトルに沿った画像グレイレベルを求める、すなわち、好ましい実施形態では、点は、-5画素から+5画素の間の整数距離で選択され、そこでは、負の距離は、内向きの法線を示している。
6.2  各法線に沿った、法線勾配が最大である点を見つける。
6.3  ステップ6.2のそれぞれの点よりさらに外側にある、各法線に沿ったグレイレベルの第一の極大点の位置を見つけ、その位置に変形させる。極大点が全くない(グレイレベルが単調である)場合には、それぞれの法線に沿った、ステップ6.2での点より外側で、ステップ6.1で言及した+5画素の点でのグレイレベルの少なくとも90%である第一のグレイレベルの位置を見つける。
6.4  元々の曲線の変形のステップ2.4と同様な低域フィルタを適用するが、今回は、より平滑でないフィルタを適用する。
6.5  ステップ6.1から6.4を一度繰り返して、10画素までの全洗練移動を可能にする。
【０１０７】
エッジ計量
上記ステップ5において、最良の曲線(オブジェクトの境界に最も近い曲線)を選択するため、及び、境界が見つからなかった、又は更なる解析において役立つにはあまりに不充分にしか適合していなかった場合を却下するために、曲線に沿ったエッジ適合性の測定が必要とされ、例えば、面積の測定である。
【０１０８】
2つのエッジ計量を計算する。
・法線勾配適合性：エッジの(内側において、より暗い)正の比例数の測定値。高い値は、よい適合を示している。
・勾配方向配列：曲線の法線と、グレイレベルの勾配ベクトルとの間の平均角の測定値。曲線がグレイレベルの等高線に近い場合には、この計量は低く、低い値は良い適合を示している。
【０１０９】
第一の計量は、法線勾配の平均(すなわち、曲線のまわりの選択された点の各々における、外向き法線方向のグレイレベル勾配の平均)を、絶対法線勾配の平均(すなわち、如何なる負勾配の符号も正に変わる曲線のまわりの選択された点の各々における、外向き法線方向のグレイレベル勾配の平均)で割ったものであり、従って、-1と+1との間に制限され、内側でオブジェクトがより明るい点が全く存在しない場合のみ、+1である。この計量を使用して、最初の変形段階の間に、最良の曲線を選択し、及び、クラッタを取り除く。すなわち、上記ステップ5において、ステップ3で記録された曲線の各々について、この計量を計算する。この計量が最高値を持つと判明した曲線を選択し、次に、それについて、以下の第二の計量を計算する。この値を持つ一以上の前記曲線が存在する場合には、最も内側のものを選択する。しかしながら、第一の計量について、全てのそのような曲線が、指定された閾値未満の値を持つ場合には、問題となっているオブジェクトをクラッタとして除去し、更には処理しない。好ましい実施形態では、この閾値を、最大可能値、すなわち+1にセットするが、他の実施形態では、より低い閾値が適切なこともあるであろう。
【０１１０】
第二の計量は、境界選択のための更なる基準として使用され、幾つかの核を表すオブジェクトを取り巻く曲線を取り除くのに役立つ。この計量は、曲線のまわりの選択された点の各々における、曲線の法線と勾配ベクトル(グレイレベルの最大変化の方向)との間の角度の正弦の絶対値の平均値である。従って、この計量は、0と1との間に制限され、その曲線がグレイレベルの等高線と一致する場合にのみ、0である。上記の第一の計量の計算の後のそれぞれのオブジェクト(もしあれば)について選択された一つの曲線について、それを計算する。好ましい実施形態では、次に、所定のタイルにおいて、この計量値の最も高い50%である曲線を有するそれらのオブジェクトを、クラッタとして除去し、更には処理しない。
【０１１１】
例示結果
図4は、典型的なオブジェクトについて、段階32で実施される境界抽出処理の可視化である。図4(a)は、上皮細胞核を表すオブジェクト41を含む、実際の画像から取られた小さい領域の再現である。図4(b)は、このオブジェクトにおける、上記ステップ1から4で説明したような波動伝播の連続段階を示しており、段階31においてオブジェクトについて特定された位置43に中心を置く内側円42から始まり、連続的に変形される曲線で外向きに展開する。曲線44は、上記ステップ5で選択されたものであり、図4(c)は、上記ステップ6におけるこの曲線の洗練の後に、最終的に引き出された境界45を示している。図4(b)及び4(c)は、ここで説明したアルゴリズムの実際の実装を使って、図4(a)で再現された画像のデータから生成され、図4(c)は、このように引き出された境界45が、図4(a)内のオブジェクト41の実際の境界とどれくらい良く一致しているかを示している。
【０１１２】
33  第二のクラッタ除去、及び最後のクラス分類
この段階は、画像内の上皮細胞核である可能性のなさそうなオブジェクトに対応する曲線を除去することを目的とする。これは、(参照が向けられた)第一の好ましい多態性検出及び格付け処理の段階25において説明した曖昧なフィッシャークラス分類器を使用するが、段階32で最終的に引き出された各曲線から測定された特徴の僅かに異なるセット、すなわち、面積、コンパクトネス、及び曲線内の極大及び極小グレイレベル、を使用する。
【０１１３】
そのフィッシャークラス分類器の値は、以下で与えられる。
2006517663.tif 000040
ここで、Aは面積であり、Cpはコンパクトネスであり、Gmaxは曲線内に位置する元々の画像画素の極大グレイレベルであり、Gminは極小グレイレベルである。学習より引き出された係数aiは、[0.0077, -0.8946, -0.1372, 0.1415, 14.6004]である。
【０１１４】
34  癌計量の計算
(参照が向けられた)第一の好ましい検出及び格付け処理の段階26において説明したように、核多態性を格付けするために選択された測定値は、サイズのみの変動を測定したものであり、そこでは、オブジェクトの面積の重み付け標準偏差が計算され、ここで、その重み付けは、それぞれのオブジェクトが上皮細胞核を表す尤度に比例している。
【０１１５】
次に、参照テーブルを使って、(画素で測定された)面積の重み付け標準偏差をポイントスコアに変換する。核境界を計算する異なる方法は、第一の実施形態での場合よりも面積が一般的には高いことを意味するので、その面積の限界は、前のアルゴリズムでの面積の限界とは異なる。この参照テーブルについて、経験的に選択された値は、以下のとおりである。
2006517663.tif 000041
【０１１６】
本発明の好ましい実施形態について上記で説明した処理段階の全てを実装するためのコンピュータプログラムのコーディングは、従来技術により、熟練したプログラマによって実現できることがわかるであろう。それゆえ、そのようなプログラム及びコードについては、さらには説明しない。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】患者の診断のために核多態性の度合いを評価するための、本発明による自動処理のブロック図である。
【図２】図1の多態性検出及び格付けブロックの第一の好ましい実施形態における主な段階のより詳細なブロック図である。
【図３】図1の多態性検出及び格付けブロックの第二の好ましい実施形態における主な段階のより詳細なブロック図である。
【図４】図3の段階で実施される境界抽出処理の可視化である。
【図１】
2006517663.tif 000042
【図２】
2006517663.tif 000043
【図３】
2006517663.tif 000044
【図４】
2006517663.tif 000045
【国際調査報告】
2006517663.tif 000046
2006517663.tif 000047
2006517663.tif 000048
2006517663.tif 000049
2006517663.tif 000050