(57)【要約】【課題】パターンにかかる特徴が検出される組織検体のために、組織学者及び／又は病理学者によって行われる種々の機能を、自動化された方法で実行する専門装置を提供すること。【解決手段】有機体物質に固有の反復パターンために最適化された画像認識のための専門装置及びソフトウェア方法。係る方法は、各画素のために８の有効なビットの精度を有する強度値を有する二次元格子状画素を横切るパラメータを計算する（１次元走査とは異なる。）ことによって達成される。パラメータは、各パラメータのための神経ネットワークであって各神経ネットワークが、認識されるべき組織、構造又は細胞核を表す画像で訓練され、また、認識されるべき物質を含まないと表されることの可能性を有する画像で訓練された複数の神経ネットワークに供給される。次いで、各神経ネットワークは、未知の物質と、神経ネットワークが訓練された既知の物質との類似性の測定値を出力する。複数の神経ネットワークの出力は、関係づけ決定行列によって集められる。神経サブネットワークは、入力データにおける各確認されたモードのデータ低下のために用いられる。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
未知の組織をある種類に分類するために、有機体の細胞を含む未知の組織の画像を用いるコンピュータ手法であって、
（ａ）  未知の組織の画素データ画像であって該画素データ画像は少なくとも約１２０ミクロンに及ぶ最小寸法を有する組織を表し、前記画素データ画像の各画素は少なくとも６の有効ビットで表される画像強度値データを有する、未知の組織の画素データ画像を受けること、
（ｂ）  前記画像内から画素データの少なくとも１つの分析窓を選択し、計算されたパラメータの供給のために最小寸法の少なくとも６の画素を有する窓内の二次元的格子状画素から、各画素のために少なくとも６の有効ビットを有する前記画像強度値データの少なくとも２つの空間的範囲を横切る二次元的パターンの測定値を構成する少なくとも１つのパラメータを、前記分析窓のための画素データから計算すること、
（ｃ）  前記計算されたパラメータと、少なくとも２つの異なる種類の組織であることが既知の組織の画像から予め計算された少なくとも２つの異なる対応するパラメータとを比較し、これにより、少なくとも第１の種類と第２の種類とを提供すること、及び
（ｅ）  前記未知の組織が前記第１の種類及び前記第２の種類のいずれに比較的に類似するか否かを決定することを含む、コンピュータ手法。
【請求項２】
請求項１に記載の手法をコンピュータに実行させる、前記コンピュータで作動するコンピュータプログラムを含む、コンピュータ読込可能のデータ搬送体。
【請求項３】
前記第１の種類の組織は単一の型の組織であり、前記第２の種類の組織は複数の他の組織型である、請求項１に記載の手法。
【請求項４】
さらに、
（ｆ）  前記計算されたパラメータと、第３の種類の組織であることが既知の組織の画像から予め計算された対応するパラメータとを比較すること、
（ｇ）  前記計算されたパラメータが、比較された他のパラメータとは異なる前記第３の種類の組織であることが既知の組織の画像から予め計算されたパラメータに比較的に類似するか否かを決定すること、及び
（ｈ）  前記計算されたパラメータが、比較された他のパラメータとは異なる前記第３の種類の組織であることが既知の組織の画像から予め計算されたパラメータに比較的に類似するとき、前記未知の組織は前記第３の種類の組織であることの確実性が高いとの決定をすることを含む、請求項１に記載の手法。
【請求項５】
前記比較することの演算は、少なくとも１つの神経ネットワークを用いて実行される、請求項１に記載の手法。
【請求項６】
第１の固有モードのデータ低下を有する画素データを有することが既知の画像を用いて訓練された第１の神経ネットワークと、第２の固有モードのデータ低下を有する画素データを有することが既知の画像を用いて訓練された第２の神経ネットワークとを含む少なくとも２つの神経ネットワークとを用い、前記計算されたパラメータは前記第１の神経ネットワーク及び前記第２の神経ネットワークの両方に供給される、請求項５に記載の手法。
【請求項７】
少なくとも２つのパラメータが前記計算することの演算で計算され、少なくとも２つの神経ネットワークが前記比較することの演算で用いられ、
（ａ）  前記第１の種類の組織の画像と前記第２の種類の組織の画像とから計算された第１のパラメータを用いて訓練された第１の神経ネットワークに前記第１のパラメータが供給され、
（ｂ）  前記第１の種類の組織の画像と前記第２の種類の組織の画像とから計算された第２のパラメータを用いて訓練された第２の神経ネットワークに前記第２のパラメータが供給される、請求項１に記載の手法。
【請求項８】
前記第１の種類はある型の組織を含み、前記第２の種類は前記型の組織とは異なる組織を含む、請求項１に記載の手法。
【請求項９】
前記第１の種類は組織についての第１の種類であり、前記第２の種類は組織についての第２の種類であり、当該手法は、前記神経ネットワークが訓練された種類であって組織についての少なくとも１つの付加的な種類を含み、前記未知の組織は前記計算されたパラメータに最もよく類似する種類の組織であることの確実性が高いとの決定をされる、請求項１に記載の手法。
【請求項１０】
前記第２の種類は、さらに、第３の種類を提供するために少なくとも１つの付加的な種類を含み、前記比較することは、さらに、前記計算されたパラメータと前記第３の種類とを比較することを含み、前記決定することは、さらに、前記画像に表された少なくとも１つの組織が前記第１の種類、前記第２の種類及び前記第３の種類のいずれに比較的に類似するか否かを決定することを含む、請求項１に記載の手法。
【請求項１１】
前記画像は組織の一部の露出面から取得される、請求項１に記載の手法。
【請求項１２】
前記画像が取得される前に、前記露出面が核染色法で着色される、請求項１１に記載の手法。
【請求項１３】
前記画像データは第３の空間的範囲を含み、前記パラメータの計算は、すべての３つの空間的範囲を横切るパラメータを計算することである、請求項１に記載の手法。
【請求項１４】
前記画像は、生体の組織からその位置で取得される、請求項１に記載の手法。
【請求項１５】
前記組織は動物組織である、請求項１に記載の手法。
【請求項１６】
前記第１の種類はある型の人体組織を含み、前記第２の種類は、前記型の組織を含まない人体組織を含む、請求項１５に記載の手法。
【請求項１７】
前記第１の種類は副腎組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項１８】
前記第１の種類は動脈組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項１９】
前記第１の種類は膀胱組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２０】
前記第１の種類は骨組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２１】
前記第１の種類は骨髄組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２２】
前記第１の種類は脳組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２３】
前記第１の種類は胸部組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２４】
前記第１の種類は気管支組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２５】
前記第１の種類は結腸組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２６】
前記第１の種類は十二指腸組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２７】
前記第１の種類は耳組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２８】
前記第１の種類は副睾丸組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項２９】
前記第１の種類は食道組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３０】
前記第１の種類は眼組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３１】
前記第１の種類は眼瞼組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３２】
前記第１の種類は卵管組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３３】
前記第１の種類は線維軟骨組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３４】
前記第１の種類は胆嚢組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３５】
前記第１の種類は神経節組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３６】
前記第１の種類は心臓組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３７】
前記第１の種類は炎症性組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３８】
前記第１の種類は腎臓組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項３９】
前記第１の種類は喉頭組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４０】
前記第１の種類は唇組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４１】
前記第１の種類は肝臓組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４２】
前記第１の種類は肺組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４３】
前記第１の種類はリンパ節組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４４】
前記第１の種類はリンパ組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４５】
前記第１の種類は鼻腔組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４６】
前記第１の種類は神経組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４７】
前記第１の種類は卵巣組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４８】
前記第１の種類は膵臓組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項４９】
前記第１の種類は上皮小体組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５０】
前記第１の種類は耳下腺組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５１】
前記第１の種類は陰茎組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５２】
前記第１の種類は腹膜組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５３】
前記第１の種類は松果体組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５４】
前記第１の種類は脳下垂体組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５５】
前記第１の種類は胎盤組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５６】
前記第１の種類は胸膜組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５７】
前記第１の種類は前立腺組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５８】
前記第１の種類は唾液腺組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項５９】
前記第１の種類は精嚢組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６０】
前記第１の種類は骨格筋組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６１】
前記第１の種類は皮膚組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６２】
前記第１の種類は平滑筋組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６３】
前記第１の種類は軟組織組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６４】
前記第１の種類は脊髄組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６５】
前記第１の種類は脾臓組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６６】
前記第１の種類は胃組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６７】
前記第１の種類は滑膜組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６８】
前記第１の種類は精巣組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項６９】
前記第１の種類は胸腺組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７０】
前記第１の種類は甲状腺組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７１】
前記第１の種類は舌組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７２】
前記第１の種類は扁桃組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７３】
前記第１の種類は歯組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７４】
前記第１の種類は気管組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７５】
前記第１の種類は尿管組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７６】
前記第１の種類は尿道組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７７】
前記第１の種類は子宮組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７８】
前記第１の種類は膣組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項７９】
前記第１の種類は静脈組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項８０】
前記第１の種類は血管組織である、請求項１６に記載の手法。
【請求項８１】
第１の組織構造が存在するか否かを決定するために、有機体の細胞を含む組織の画像を用いるコンピュータ手法であって、
（ａ）  組織の画素データ画像であって前記画素データ画像の各画素は少なくとも６の有効ビットで表された画像強度値データを有する、組織の画素データ画像を受けること、
（ｂ）  前記画像の画素データの少なくとも１つの分析窓であって、少なくとも約６０ミクロンの最小寸法を有する組織を表す分析窓を選択すること、
（ｃ）  計算されたパラメータの供給のために最小範囲の少なくとも６の画素を有する窓の範囲内の二次元的格子状画素から、各画素のために少なくとも６の有効ビットを有する前記画像強度値データの少なくとも２つの空間的範囲を横切る二次元的パターンの測定値を構成する少なくとも１つのパラメータを、前記分析窓のための画素データから計算すること、
（ｄ）  前記計算されたパラメータと、少なくとも２つの異なる種類の組織構造の画像を含むことが既知の組織の画像から予め計算された少なくとも２つの異なる対応するパラメータとを比較し、これにより、少なくとも第１の種類及び第２の種類を提供すること、及び
（ｅ）  前記画像が、前記第１の種類及び前記第２の種類のいずれに比較的に類似する組織構造を含むか否かを決定することを含む、コンピュータ手法。
【請求項８２】
請求項１に記載の手法をコンピュータに実行させる、前記コンピュータで作動するコンピュータプログラムを含む、コンピュータ読込可能のデータ搬送体。
【請求項８３】
前記第１の種類の組織構造は単一の型の組織構造であり、前記第２の種類の組織は前記単一の型の組織の複数の他の構造である、請求項１に記載の手法。
【請求項８４】
さらに、
（ｇ）  前記計算されたパラメータと、第３の種類の組織構造を含むことが既知の組織の画像から予め計算された対応するパラメータとを比較すること、
（ｈ）  前記計算されたパラメータが、比較された他のパラメータとは異なる前記第３の種類の組織構造を含むことが既知の組織から予め計算されたパラメータに比較的に類似するか否かを決定すること、及び
（ｉ）  前記計算されたパラメータが、比較された他のパラメータとは異なる前記第３の種類の組織構造を含むことが既知の組織から予め計算されたパラメータに比較的に類似するとき、前記組織が前記第２の組織構造を含むことの確実性が高いとの決定をすることを含む、請求項８１に記載の手法。
【請求項８５】
前記比較することの演算は、少なくとも１つの神経ネットワークを用いて実行される、請求項８１に記載の手法。
【請求項８６】
第１の固有モードのデータ低下を有する画素データを有することが既知の画像を用いて訓練された第１の神経ネットワークと、第２の固有モードのデータ低下をされた画素データを有することが既知の画像を用いて訓練された第２の神経ネットワークとを含む少なくとも２つの神経ネットワークとを用い、前記計算されたパラメータは前記第１の神経ネットワーク及び前記第２の神経ネットワークの両方に供給される、請求項８５に記載の手法。
【請求項８７】
２以上のパラメータが前記計算することの演算で計算され、２以上の神経ネットワークが前記比較することの演算で用いられ、
（ａ）  前記組織構造を含む組織の画像と前記組織構造を含まない組織の画像とから計算された第１のパラメータを用いて訓練された第１の神経ネットワークに前記第１のパラメータが供給され、
（ｂ）  前記組織構造を含む組織の画像と前記組織構造を含まない組織の画像とから計算された第２のパラメータを用いて訓練された第２の神経ネットワークに前記第２のパラメータが供給される、請求項８４に記載の手法。
【請求項８８】
当該手法は前記神経ネットワークが訓練された少なくとも１つの付加的な種類を含み、前記組織構造は前記第１の種類、前記第２の種類及び前記付加的な種類のいずれかの種類の構造であることの確実性が高いとの決定がされる、請求項８１に記載の手法。
【請求項８９】
前記第１の種類は組織についての第１の型を含み、前記第２の種類は組織につての第２の型を含み、当該手法は前記神経ネットワークが訓練された型であって組織についての付加的な型を含む少なくとも１つの付加的な種類を含み、前記画像の少なくとも１つの組織構造は前記計算されたパラメータに最もよく類似する種類の組織構造であることの確実性が高いとの決定がされる、請求項８１に記載の手法。
【請求項９０】
前記画像は組織の一部の露出面から取得される、請求項８１に記載の手法。
【請求項９１】
前記画像が取得される前に、前記露出面が核染色法で着色される、請求項９０に記載の手法。
【請求項９２】
前記組織は人体組織であり、前記組織構造は病気を示す固有のパターンを有する、請求項８１に記載の手法。
【請求項９３】
前記病気は、蛋白質性蓄積物によって示された病気である、請求項９２に記載の手法。
【請求項９４】
前記病気は、脂質蓄積物によって示された病気である、請求項９２に記載の手法。
【請求項９５】
前記病気は、クリスタリン蓄積物によって示された病気である、請求項９２に記載の手法。
【請求項９６】
前記病気は、核酸蓄積物によって示された病気である、請求項９２に記載の手法。
【請求項９７】
前記病気は、グリコゲン蓄積物によって示された病気である、請求項９２に記載の手法。
【請求項９８】
前記組織は表２から得られる人体組織であり、前記組織構造は表２から得られる構造又は基礎構造である、請求項８１に記載の手法。
【請求項９９】
前記画像は、生体の組織からその位置で取得される、請求項８１に記載の手法。
【請求項１００】
さらに、前記組織構造を表す１組の隣接画素を確認することを含む、請求項８１に記載の手法。
【請求項１０１】
（ａ）前記画像が取得される前に、前記組織に標識物が付加され、
（ｂ）次いで、前記標識物が前記画像に出現する画素がコンピュータ分析によって確認され、
（ｃ）前記組織構造を表す画素が確認された後、前記標識物を表す画素の位置と前記組織構造を表す画素の位置とが比較され、前記２つの位置の相関性が決定される、請求項１００に記載の手法。
【請求項１０２】
前記標識物は遺伝子産物に標識を付す、請求項１０１に記載の手法。
【請求項１０３】
前記標識物は薬に標識を付す、請求項１０１に記載の手法。
【請求項１０４】
前記標識物は抗体に標識を付す、請求項１０１に記載の手法。
【請求項１０５】
前記標識物はリガンドに標識を付す、請求項１０１に記載の手法。
【請求項１０６】
標識物を有する少なくとも１つの前記組織構造のために前記標識物の大きさが前記画像のコンピュータ分析によって測定される、請求項１０１に記載の手法。
【請求項１０７】
前記画像データは第３の空間的範囲を含み、前記パラメータの計算は、すべての３つの空間的範囲を横切るパラメータを計算することである、請求項８１に記載の手法。
【請求項１０８】
組織構造が成分を含むか否かを決定するために、ある組織型の生体組織の画像を処理するコンピュータ手法であって、
（ａ）  組織の画素データ画像を受け、該画素データ画像から分析窓の画素データを選択すること、
（ｂ）  前記分析窓のための前記画素データから、計算されたパラメータを供給するために少なくとも１つのパラメータを計算すること、
（ｃ）  前記計算されたパラメータと、前記組織構造を含むことが既知の組織型の組織の画像から予め計算された対応するパラメータ及び前記組織構造を含まないことが既知の組織型の画像から予め計算された対応するパラメータとを比較すること、
（ｄ）  前記計算されたパラメータが、前記組織構造を含まないことが既知の組織から予め計算されたパラメータよりも、前記組織構造を含むことが既知の組織から予め計算されたパラメータに比較的に類似しているとき、前記分析窓は前記組織構造を含むことの確実性が高いとの決定をすること、
（ｅ）  前記計算されたパラメータが、前記組織構造を含むことが既知の組織から予め計算されたパラメータよりも、前記組織構造を含まないことが既知の組織から予め計算されたパラメータに比較的に類似しているとき、前記分析窓は前記組織構造を含まないことの確実性が高いとの決定をすること、
（ｆ）  前記分析窓が前記組織構造を含むことの確実性が高いとき、前記構造の境界内の画素を確認すること、及び
（ｇ）  画素色強度の分析によって、前記成分の存在を示す特性を前記境界内の画素が表すか否かを決定することを含む、コンピュータ手法。
【請求項１０９】
さらに、前記分析窓のための前記パラメータを計算する前に、画素色強度の分析によって、前記成分の存在を示す特性を前記分析窓の範囲内の画素が表すか否かを決定し、前記画素が前記特性を表さないとき、前記画像の他の分析窓を用いて当該手法を続けることを含む、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１０】
さらに、前記分析窓の範囲内で、前記構造内の基礎構造を確認し、前記成分の存在を示す特性を前記基礎構造内の画素が表すか否かを決定することを含む、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１１】
さらに、前記成分の存在を示す画素に最も近い少なくとも１つの細胞核を表す塊状画素を確認し、画像認識によって、前記塊状画素によって表された細胞型を確認することを含む、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１２】
前記成分は、標識物の付加によって前記画像内で確認可能にされる、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１３】
前記標識物は、標識札の付加によって前記画像内で確認可能にされる、請求項１１１に記載の手法。
【請求項１１４】
前記成分は遺伝子産物である、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１５】
前記成分は薬である、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１６】
前記成分は抗体である、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１７】
前記成分はリガンドである、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１８】
前記成分の大きさは、前記画像のコンピュータ分析によって測定される、請求項１０８に記載の手法。
【請求項１１９】
成分が組織構造に位置するか否か決定するために、ある組織型の生体組織の画像を処理するコンピュータ手法であって、
（ａ）  組織の画素データ画像を受け、画素色強度の分析によって、前記成分の存在を示す特性を表す１グループの１以上の隣接画素を確認すること、
（ｂ）  前記画像の前記画素から前記グループの画素の周りの分析窓を選択すること、
（ｃ）  計算されたパラメータを供給するために前記分析窓の範囲内の画素データから少なくとも１つのパラメータを計算すること、
（ｄ）  前記計算されたパラメータと、前記組織構造を含むことが既知の前記組織型の組織の画像から予め計算された対応するパラメータ及び前記組織構造を含まないことが既知の前記組織型の画像から予め計算された対応するパラメータとを比較すること、
（ｅ）  前記計算されたパラメータが、前記組織構造を含まないことが既知の組織から予め計算されたパラメータよりも、前記組織構造を含むことが既知の組織から予め計算されたパラメータに比較的に類似しているとき、前記分析窓は前記組織構造内に前記成分を含むことの確実性が高いとの決定をすること、
（ｆ）  前記計算されたパラメータが、前記組織構造を含むことが既知の組織から予め計算されたパラメータよりも、前記組織構造を含まないことが既知の組織から予め計算されたパラメータに比較的に類似しているとき、前記分析窓は前記組織構造内の前記成分を含まないことの確実性が高いとの決定をすることを含む、コンピュータ手法。
【請求項１２０】
さらに、
（ｇ）  前記分析窓が前記組織構造内の前記成分を含むことの確実性が高いとき、前記構造の境界内の画素を確認すること、及び
（ｈ）  画素色強度の分析によって、前記成分の存在を示す特性を前記境界内の画素が表すか否かを決定することを含む、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２１】
さらに、前記成分の存在を示す前記グループの画素に最も近い細胞核を表す塊状画素を確認し、該塊状画素の画像認識を実行することによって、前記塊状画素の細胞型を確認することを含む、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２２】
前記成分は、標識物の付加によって確認可能にされる、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２３】
前記標識物は、標識札の付加によって確認可能にされる、請求項１２２に記載の手法。
【請求項１２４】
前記成分は遺伝子産物である、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２５】
前記成分は薬である、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２６】
前記成分は抗体である、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２７】
前記成分はリガンドである、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２８】
前記成分の大きさは、前記画像のコンピュータ分析によって測定される、請求項１１９に記載の手法。
【請求項１２９】
細胞核の分類を決定するために、生体からの少なくとも１つの細胞の画像を用いるコンピュータ手法であって、
（ａ）  少なくとも１つの細胞核の画素データ画像であって該画素データ画像は隣接画素からなる少なくとも１つの画像塊を表し、該画像塊は、細胞核の寸法に等しい最小寸法を有する、画素データ画像を受けること、
（ｂ）  少なくとも６の有効ビットで表された画像強度値データを有する最小寸法の少なくとも６の画素を有する隣接画素であって細胞核物質の少なくとも２４の分離した隣接画素を含む画素塊を表す、前記画像の範囲内からの画素データの少なくとも１つの分析窓を選択すること、
（ｃ）  計算されたパラメータの供給のために最小寸法の少なくとも６の画素を有する分析窓の範囲内の二次元的格子状画素から、各画素のために少なくとも６の有効ビットを有する前記画像強度値データの少なくとも２つの空間的範囲を横切るパターンの測定値を構成する少なくとも１つのパラメータを、前記分析窓の画素データから計算すること、
（ｄ）  前記計算されたパラメータと、少なくとも２つの異なる種類の細胞核であることが既知の細胞核の画像から予め計算された少なくとも２つの異なる対応するパラメータとを比較し、これにより、少なくとも第１の種類及び第２の種類を提供すること、及び
（ｅ）  前記画像塊に表された少なくとも１つの細胞核が前記第１の種類及び前記第２の種類のいずれに比較的に類似するか否かを決定することを含む、コンピュータ手法。
【請求項１３０】
請求項１に記載の手法をコンピュータに実行させる、前記コンピュータで作動するコンピュータプログラムを含む、コンピュータ読込可能のデータ搬送体。
【請求項１３１】
前記第１の種類は単一の型の細胞核を含み、前記第２の種類は、前記単一の型を含まない複数のの細胞核を含む、請求項１に記載の手法。
【請求項１３２】
前記第２の種類は、さらに、第３の種類を提供するための少なくとも１つの付加的な種類を含み、前記比較することは、さらに、前記計算されたパラメータと前記第３の種類とを比較することを含み、前記決定することは、さらに、前記画像に表された少なくとも１つの細胞核が前記第１の種類、前記第２の種類及び前記第３の種類のいずれに比較的に類似するか否かを決定することを含む、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１３３】
前記比較することの演算は、少なくとも１つの神経ネットワークを用いて実行される、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１３４】
第１の固有モードのデータ低下を有する画素データを有することが既知の画像を用いて訓練された第１の神経ネットワークと、第２の固有モードのデータ低下を有する画素データを有することが既知の画像を用いて訓練された第２の神経ネットワークとを含む少なくとも２つの神経ネットワークとを用い、前記計算されたパラメータは前記第１の神経ネットワーク及び前記第２の神経ネットワークの両方に供給される、請求項１３３に記載の手法。
【請求項１３５】
前記第１の種類は細胞核についての第１の型を含み、前記第２の種類は、細胞核についての前記第１の型とは異なる、細胞核についての第２の型を含む、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１３６】
前記第１の種類は細胞核についての第１の型を含み、前記第２の種類は細胞核についての第２の型を含み、当該手法は前記神経ネットワークが訓練された型であって細胞核についての付加的な型を含む少なくとも１つの付加的な種類を含み、前記画素の塊の少なくとも１つの細胞核は前記計算されたパラメータに最もよく類似する種類であることの確実性が高いとの決定がされる、請求項１３３に記載の手法。
【請求項１３７】
前記画像は、互いに固定関係を有する複数の細胞の組織の一部の露出面から取得される、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１３８】
前記画像が取得される前に、前記露出面が核染色法で着色される、請求項１３７に記載の手法。
【請求項１３９】
前記第１の種類の少なくとも１つの細胞核は人体細胞型の正常細胞内にあり、前記第２の種類の細胞核は、前記細胞の異常性を示す画像に表れる人体細胞型の細胞内にある、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１４０】
前記異常性は繁殖性病気を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４１】
前記異常性は腫瘍形成を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４２】
前記異常性は伝染病を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４３】
前記異常性は炎症性を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４４】
前記異常性は変性疾患を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４５】
前記異常性は自己免疫疾患を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４６】
前記異常性は化学的傷害を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４７】
前記異常性は無酸素傷害を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４８】
前記異常性は代謝性疾患を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１４９】
前記異常性は遺伝病を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１５０】
前記異常性は表１に列挙された病気を示す、請求項１３９に記載の手法。
【請求項１５１】
前記第１の種類の少なくとも１つの細胞核は、表２に列挙された人体細胞にある、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１５２】
前記画像は少なくとも１つの分離された細胞から取得される、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１５３】
前記分離された細胞は、血球、ＰＡＰ塗抹標本細胞及び炎症性細胞の少なくとも１つである、請求項１４７に記載の手法。
【請求項１５４】
前記第１の種類の少なくとも１つの細胞核は、周囲組織に関して固定された細胞の細胞核であり、前記第２の種類の少なくとも１つの細胞核は炎症性細胞の細胞核である、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１５５】
さらに、炎症性細胞の数を計測し、炎症性細胞の数に基づく測定値を報告することを含む、請求項１５４に記載の手法。
【請求項１５６】
前記第１の種類の細胞核は第１の型の炎症性細胞の細胞核であり、前記第２の種類の細胞核は第２の型の炎症性細胞の細胞核である、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１５７】
さらに、各型の炎症性細胞の数を計測し、各型の炎症性細胞の数に基づく測定値を報告することを含む、請求項１５６に記載の手法。
【請求項１５８】
前記第１の種類の少なくとも１つの細胞核は第１の型の炎症性細胞の細胞核であり、前記第２の種類の少なくとも１つの細胞核は第２の型の炎症性細胞の細胞核であり、前記付加的な種類の少なくとも１つの細胞核は少なくとも１つの付加的な型の炎症性細胞の細胞核である、請求項１４２に記載の手法。
【請求項１５９】
前記第１の種類の細胞核は第１の細胞型の細胞核であり、前記第２の種類の細胞核は第２の細胞型の細胞核である、請求項１３７に記載の手法。
【請求項１６０】
前記第１の細胞型は、実質的に、互いに固定関係を有する細胞を含み、前記第２の細胞型は、少なくとも１つの炎症性細胞を含む、請求項１４９に記載の手法。
【請求項１６１】
前記画像は、生体において互いに固定関係を有する複数の細胞の組織からその場で取得される、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１６２】
（ａ）  前記画像が取得される前に、生体からの少なくとも１つの細胞に標識物が付加され、
（ｂ）  次いで、前記標識物が前記画像に出現する位置が前記コンピュータ分析によって確認され、
（ｃ）  ある種類の細胞核を有する前記画像塊が示された後、前記標識物の位置と前記種類のための前記標識物の予め計算された位置とが比較され、前記２つの相関性が決定される、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１６３】
前記標識物は遺伝子産物である、請求項１６２に記載の手法。
【請求項１６４】
前記標識物は薬である、請求項１６２に記載の手法。
【請求項１６５】
前記標識物は抗体である、請求項１６２に記載の手法。
【請求項１６６】
前記標識物はリガンドである、請求項１６２に記載の手法。
【請求項１６７】
標識物を表す画像塊に表された少なくとも１つの細胞核のために、前記標識物の大きさは、前記画像のコンピュータ分析によって測定される、請求項１６２に記載の手法。
【請求項１６８】
前記細胞は動物組織の細胞である、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１６９】
前記細胞は人体組織の細胞である、請求項１６８に記載の手法。
【請求項１７０】
前記画像データは第３の空間的範囲を含み、前記パラメータの計算は、すべての３つの空間的範囲を横切る少なくとも１つのパラメータを計算することである、請求項１２９に記載の手法。
【請求項１７１】
成分の位置を示し、前記成分を含む細胞型を確認するために、生体の組織の画像を処理するコンピュータ手法であって、
（ａ）  互いに固定関係を有する複数の細胞を含む組織の画素データ画像であって少なくとも１つの細胞核を表す少なくとも２つの画素塊を表す画素データ画像を受けること、
（ｂ）  前記画素データ画像の画素色強度の分析によって、前記成分の存在を示す特性を表す１グループの１以上の隣接画素を確認すること、
（ｃ）  画像認識によって、前記グループの画素に最も近い最近接画素塊を前記画素データ画像内で確認し、計算されたパラメータを提供するために、前記最近接画素内の画素のための画素データから少なくとも１つのパラメータを計算すること、
（ｄ）  前記計算されたパラメータと、第１の細胞型を提供するための細胞型の細胞核であることが既知の細胞核から予め計算された少なくとも１つの対応するパラメータ及び第２の細胞型を提供するために前記細胞型の細胞核でないことが既知の細胞核から予め計算された少なくとも１つの対応するパラメータとを比較すること、
（ｅ）  前記計算されたパラメータと、少なくとも２つの異なる種類の細胞核であることが既知の細胞核の画像から予め計算された少なくとも２つの対応するパラメータとを比較し、これにより、少なくとも第１の種類及び第２の種類を提供すること、及び
（ｆ）  前記画像塊に表された少なくとも１つの細胞核が、前記第１の種類及び前記第２の種類のいずれに比較的に類似するか否かを決定することを含む、コンピュータ手法。
【請求項１７２】
前記成分は、標識物の付加によって前記画像内で確認可能にされる、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１７３】
前記標識物は、標識札の付加によって前記画像内で確認可能にされる、請求項１７２に記載の手法。
【請求項１７４】
前記成分は遺伝子産物である、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１７５】
前記成分は薬である、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１７６】
前記成分は抗体である、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１７７】
前記成分はリガンドである、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１７８】
前記成分の大きさは、前記グループ内の画素の画素強度のコンピュータ分析によって測定される、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１７９】
細胞型が成分を含むか否かを決定するために生体の組織の画像を処理するコンピュータ手法であって、
（ａ）  互いに固定の関係にある複数の細胞を含む組織の画素データ画像であって少なくとも１つの細胞核を表す少なくとも１つの塊状画素の全部を示す画素データ画像を受けること、
（ｂ）  前記画素の塊の距離の範囲内の画素を含む領域の境界を定めること、
（ｃ）  画素色強度の分析によって、前記境界の範囲内の画素が前記成分の存在を示す特性を表すか否かを決定すること、
（ｄ）  前記存在を表す画素を前記領域が含むとき、計算されたパラメータを提供するために前記画素塊の範囲内の画素のための少なくとも１つのパラメータを計算すること、
（ｅ）  前記計算されたパラメータと、少なくとも２つの異なる種類の細胞核であることが既知の細胞核の画像から予め計算された少なくとも２つの異なる対応するパラメータとを比較し、これにより、少なくとも第１の種類及び第２の種類を提供すること、及び、
（ｆ）  前記画像塊に表された少なくとも１つの細胞核が前記第１の種類及び前記第２の種類のいずれに比較的に類似するかを決定することを含む、コンピュータ手法。
【請求項１８０】
前記距離は、前記領域が前記画素塊と同一の広がりを有するようにゼロである、請求項１７９に記載の手法。
【請求項１８１】
前記距離は、前記領域が前記画素塊より大であるようにゼロより大である、請求項１７９に記載の手法。
【請求項１８２】
前記成分は、標識物の付加によって前記画像内で確認可能にされる、請求項１７９に記載の手法。
【請求項１８３】
前記標識物は、標識札の付加によって前記画像内で確認可能にされる、請求項１８２に記載の手法。
【請求項１８４】
前記成分は遺伝子産物である、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１８５】
前記成分は薬である、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１８６】
前記成分は抗体である、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１８７】
前記成分はリガンドである、請求項１７１に記載の手法。
【請求項１８８】
前記成分の大きさは、前記画像のコンピュータ分析によって測定される、請求項１７１に記載の手法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、２００１年４月９日に仮出願した米国特許仮出願第６０／２８２，６７７号及び２００１年８月７日に仮出願した米国特許仮出願第６０／３１０，７７４号を基礎として優先権を主張するものである。これら及び本願明細書に記載の他のすべての参考文献を、該参考文献が本願明細書のいずれの箇所に記載されているか否かにかかわらず、それらのすべての教示及び開示のために、そのまま本願に参考文献として組み入れる。
【背景技術】
【０００２】
人の脳は極めて優れた画像処理装置として機能する。広範な訓練及び経験の結果、人体組織学者は、何百という種類の組織タイプすなわち組織型の弁別可能の特徴を顕微鏡を通して又は画像や映像（以下「画像」という。）から認識し、各型の組織の要素又は成分である構造、基礎構造、細胞型及び細胞核の弁別可能の特徴を確認することを習得する。組織についてのこれらの固有パターン又は特性パターンの観察を繰り返すことによって、人の脳は、観察から得られた知識を普遍化し、新たな検体又は画像において、組織型、組織構造、組織基礎構造、細胞型及び細胞核型を正確に分類する。
【０００３】
さらに、人体病理学者は、正常の組織の外観と、検体内の特定の細胞、構造又は基礎構造の外観又は組織の全体的な外観を変える１以上の病気又は疾患の影響を受けた組織の外観とを識別することを習得する。広範な訓練及び経験によって、人体病理学者は、各組織型に関連づけられた多くの種類の病気又は疾患を識別し、分類することを習得する。
【０００４】
また、特定の組織成分が可視の分子を含むか又は顕微鏡を通してもしくは画像から弁別可能の色を表す化学的手法を用いて特色づけられた分子を含むとき、人は、この特定の組織成分の存在に気づき、その成分が現れる細胞型又は他の組織成分を確認することができる。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明に係るコンピュータ手法は、パターンにかかる特徴が検出される組織検体のために典型的には前記したような組織学者及び／又は病理学者によって行われる種々の機能を、自動化された方法（以下「自動化方法」という。）で実行する専門装置を含む。前記専門装置は、前記組織検体の画像を分析する装置及び方法であって、（１）前記試料の型を分類し、（２）指定された組織構造、組織基礎構造又は細胞核型がどこに存在するかを決定し、（３）前記画像中の前記組織構造、組織基礎構造又は細胞核を視認可能の標識化又は画素座標で確認し、（４）前記画像中の特定の位置における前記構造型、基礎構造型、細胞型及び組織成分の細胞核を分類する装置及び方法を含む。さらに、この自動化された装置（以下「自動化装置」という。）及び方法は、細胞核又は特定の細胞型の外観の変化、組織構造又は組織基礎構造の外観の変化、又は組織の全体的な外観の変化に基づいて前記組織成分を正常又は異常（例えば、病気又は疾患）であると分類することができる。また、前記装置及び方法は、弁別可能の分子を含む被探求成分（被探求要素）が前記検体に現れる位置を分類し、被探求成分を含む細胞型の分類及び前記成分が前記細胞核に存在する位置の分類ばかりでなく、前記組織型、組織構造及び組織基礎構造をも分類することができる。
【０００６】
組織学者及び／又は病理学者の俸給に関連する費用を低減するという利点に加え、本発明に係る装置及び方法は、１時間当たりに極めて多くの前記分析を実行するように調整可能である。これにより、前記装置及び方法は、例えば、薬又は他の結合された化合物が存在する有機体、特定の遺伝子配列産物が存在する有機体、又は特定の組織成分が局在化された有機体の組織成分を確認することが実行可能である。本発明に係る装置及び方法は、１組の組織検体を有する有機体の何万もの化合物又は遺伝子配列を選別するように調整可能である。このような情報を組織学者及び／又は病理学者の助けによって集めることはできるが、それにかかる費用は高く、費用を問わない場合であっても、そのような分析に要する時間は許容時間内で計画を遂行することの妨げになろう。
【０００７】
本発明に係る装置及び方法は、画像パターン認識の能力又は機能を用いて、有機体の組織の一部として互いに関連して固定された多くの細胞の特徴を示す画像についての情報を知る。それは、組織に固定された細胞又は細胞内の原組織から分離された細胞のために、細胞核の表面の外観における二次元的に横切るパターンを認識することもできる。本発明に係る装置及び方法は、植物及び動物を含む任意の種類の有機体からの細胞のために用いられる。この装置及び方法の１つの価値は、自動化された人体組織分析にある。係る装置及び方法は、検体内の組織型、組織構造、組織基礎構造、細胞型及び細胞核の特性を確認し、分類するための手法を、画像取込装置及びコンピュータによって自動化する機能を提供する。画像取込装置は、２又は３の空間的範囲で試料を走査することを含む任意の装置又は手法を含み、組織試料の特徴を示す高解像度の画像を取り込む任意の装置とすることができる。
【０００８】
自動化された生体組織学
【０００９】
組織学者によって用いられる手法は、互いに固定された関係にある多くの細胞を含む組織試料を凝視すること、及び、組織内に発生するパターンを確認することを含む。種々の組織型は、多くの細胞、細胞群及び／又は多くの細胞型を含む弁別可能のパターンを生じる。種々の組織構造及び組織基礎構造もまた、多くの細胞及び／又は多くの細胞型を含む弁別可能のパターンを生じる。組織内の組織型、組織構造、組織基礎構造を確認するために、細胞間パターンが、組織学者によって用いられるように前記専用装置によって用いられる。自動化装置及び方法によるこれらの特性の認識は、試料内の個々の細胞核、細胞又は細胞型の確認を必要としないが、確認は前記方法の同時利用の支援を受けることが可能である。
【００１０】
前記自動化装置及び方法は、多くの細胞を横切る細胞型の互いの関係から、細胞型と他の細胞型との関係から、又は細胞型の核の外観から、検体内の個々の細胞型を確認することができる。組織型、組織構造及び組織基礎構造を確認するために用いられる方法と同様の方法によって、本発明に係る装置は、試料内の個々の細胞型を確認するために細胞核の画像の少なくとも２つの空間的範囲を横切るパターンを分析する。
【００１１】
複数の細胞パターンの分析を繰り返すことによってコンピュータ装置及び方法が組織成分を認識することができるように、組織内で生じる多くの細胞に係る特徴は、画像から検出可能でなければならない。細胞核型を認識するために、前記装置は、細胞核の画像を横切るパターンを調べる。組織型、調査の対象である細胞型、及び画像を形成する方法によって、試料の染色を望んでもよいし、望まなくてもよい。いくつかの組織成分は、染色なしで十分に検出可能である。
【００１２】
光学レンズを通して受けた可視光は、画像を形成するための１つの方法である。しかし、他の周波数の電磁放射線を用いる方法、Ｘ線束のような高合焦ビームで走査する方法、又は電子顕微鏡を用いる方法を含む、十分に高い解像度を有する十分に大きな画像を取り込む他の任意の手法又は方法を用いることもできる。
【００１３】
一例において、組織試料は、従来の方法によって、薄く切られ、顕微鏡用スライドに取り付けられる。これに代えて、組織内の複数の細胞の画像を、検体から組織を除去することなく形成するようにしてもよい。例えば、皮膚組織を除去することなく人の皮膚の細胞構造を表すことができる顕微鏡がある。また、消化管又は胃腸管の壁、肺、血管及び内視鏡に接近可能の他の内部領域の細胞構造を表すことができる内視鏡型顕微鏡がある。同様に、浸入的な探針（以下「プローブ」という。）は、人体組織内に挿入して生体内画像を形成するために用いることができる。画像分析法と同じ方法を、これらの方法を用いて収集された画像について適用することができる。他の生体内画像形成方法については、該方法によって複数の細胞の画像の特徴を識別するか又は細胞核の表面のパターンを十分な解像度で識別することができる場合には、その方法を用いることもできる。そのような方法には、ＣＴスキャンを用いる方法、ＭＲＩを用いる方法、超音波を用いる方法又はＰＥＴスキャンを用いる方法が含まれる。
【００１４】
組織から画像が形成されると、各画像のための１組のデータは、典型的には、コンピュータ装置に記憶される。一例において、少なくとも、１画素当たり全２４ビットの情報を得るために、１画像当たり約１００万の画素と各画素の３色の各色のための２５６種類の強度レベルとが各画像のために記憶される。この量のデータから組織型、組織構造及び細胞核型を確認すべくコンピュータを用いるために、各画素のために全範囲の２５６の強度値を用いて、少なくとも２つの空間的範囲を横切る前記データ内のパターンを探すことによって前記データの量を低減するために前記データからパラメータが計算される。パラメータが計算されれば、画像のパラメータを表すために必要な量のデータは、原画像の内容に比べて極めて小さい。したがって、パラメータ計算手法により、被対象情報は維持され、画像内に含まれる残りの情報は捨てられる。
【００１５】
多くのパラメータが各画像から計算される。この手法を用いて、各組織型、組織構造、組織基礎構造及び細胞核型のために識別付与又は印付け（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）をすることができ、この情報は、専門装置による使用のための知識の基礎に組み込むことができ、好ましくは、１組の神経ネットワークを用いことである。この専門装置を用いて、未知の画像からの各パラメータ内に含まれたデータは、組織型、組織構造、組織基礎構造、細胞型又は細胞核特性が既知である他の画像から予め計算された、対応するパラメータと比較される。前記専門装置は、未知の画像と、前記専門装置に予め供給された既知の画像との間の類似性を計算する。類似の確率が各比較のための計算される。
【００１６】
自動化された組織病理学
【００１７】
正常の組織は、細胞の遺伝子プログラムによる特有の形態学的特徴、機能及び／又は他の細胞との配置関係を表す、特定の細胞型を含む。正常の組織は、互いに正確な空間的関係を有し、特定の数又は割合の特定の細胞型を含む。これらの特徴は、種々の個体間で類似の正常の組織内の顕著に狭い範囲内にある傾向を有する。特定の器官にその固有機能（例えば、上皮細胞又は実質細胞）に係る能力を与える細胞型に加えて、正常の細胞は、また、血液細胞を含む血管、神経細胞及びシュバン細胞を含む神経、脳の中枢神経系又は神経膠細胞の外側の線維芽細胞（間質細胞）のような組織細胞、いくつかの炎症細胞、及び、器官（例えば、平滑筋）の運動又は収縮のための能力を与える細胞のような器官を横切る、共通の機能を実行する細胞を有する。これらの特定の機能を含む細胞の組合せは、特定の器官又は組織その他のために種々の個体間で再生されるパターンを含み、本願明細書で記載された方法によって特定の組織のために「正常」と認識することができる。
【００１８】
異常の状態において、この方法によって検出可能の組織における変化は、１以上のいくつかの形で生じる。すなわち、（１）組織構造の外観の変化、（２）細胞の核特性の形態学的な変化、（３）特定の細胞の割合の変化、（４）器官の正常の成分でない細胞の外観の変化、（５）標準的に存在すべき細胞の喪失に関する変化、又は（６）異常物質の蓄積による変化である。損傷の原因が遺伝子、環境、化学、毒性、炎症性、自己免疫性、発達、伝染性、繁殖性、腫瘍性、偶発性又は栄養性によるか否かにかかわらず、特性の変化が器官内の正常の特徴の境界の外側に生じ、これを本発明に係る方法によって認識し、分類することができる。
【００１９】
正常及び異常の組織型の画像を収集することによって、各正常の組織型及び既知の各異常の組織型のための識別付与又は印付けがされる。前記専門装置は、新たな組織試料が正常であるか否か又は既知の異常の組織型にあてはまるか否かを決定するために病理学者に取って代わることができる。計算されたパラメータは、いかなる各構造が異常性を示すか又はいかなる細胞が異常の細胞核を表すかを決定し、異常性の大きさについての程度を計算するために用いることもできる。
【００２０】
自動化された組織成分探知器
【００２１】
組織学者及び／又は病理学者を自動化装置に取って代える能力又は機能がこれらの装置及び方法の重要な面であるが、他の有用な面は、画像から確認することができる人体組織を含む組織内の構造又は他の成分の位置を決定する機能である。本発明のこの面についての価値を有する応用の１つは、特定の遺伝子に関係する細胞成分を発見することである。
【００２２】
科学者は、人のゲノム及び生体のゲノムを順序づけてきた。しかし、遺伝子の核酸配列又は蛋白質配列の知識を得ても、遺伝子が生体に表れる又は現れる（以下「表れる」という。）か否かは必ずしもわからない。遺伝子は、組織を横切る極めて多くのパターンの表れ又は現れ（以下「表れ」という。）を示すことができる。いくつかの遺伝子は広範囲に表れるが、他の遺伝子は極めて離散的な限局性パターンの表れを示すであろう。伝令リボ核酸（ｍＲＮＡ）及び／又は蛋白質のような遺伝子産物は、１以上の組織内の１以上の細胞型又は１以上の組織構造もしくは組織基礎構造に表れよう。いくつかの遺伝子は、正常の組織には表れず、発達の間に表れるか又は病気の結果として表れよう。遺伝子が表れる細胞型、組織構造、組織基礎構造及び組織型を見つけ、遺伝子産物を生じることは、極めて価値がある。現在、遺伝子がいつどこで人体組織又は他の生体組織に表れるかについてはほとんど知られていない。人体を横切る単一の遺伝子の表れの局在を地図化することは、組織学者及び／又は病理学者にとって時間を費やす作業である。人体を横切る極めて多くの遺伝子の表れのパターンを地図化することは、途方もない作業である。本発明に係る専門装置及び方法はこの作業を自動化する。
【００２３】
遺伝子産物を局在化することに加えて、本発明に係る装置は、代謝副産物を含む確認可能の特有の構造又は確認可能の分子によって任意の限局性成分を見つけるために用いることができる。前記装置は、画像に配置することができる弁別可能の構造又は確認可能の分子を有する蛋白質、脂肪酸、炭水化物及び脂質のような細胞の外部に関連づけられた細胞及び／又は物質によって生成された物質を見つけるために用いることができる。被探求成分は、細胞内に固定されている必要はないが、その代わり、細胞内の特定の領域に限られていることが望ましい。発見される他の限局性組織成分の例として、限局性となる神経性もつれ、神経性の斑（プラーク）、任意の薬、補助剤、バクテリア、ウィルス、又はプリオンが含まれる。
【００２４】
遺伝子産物又は発見の対象である他の成分を確認し、その位置を判別することによって、本発明に係る自動化装置は、発見の対象である成分が発生する細胞核型、細胞型、組織構造、組織基礎構造及び組織型を見つけ、確認するために用いることができる。発見の対象である成分は、検体に存在する薬又は化合物とすることができる。この場合において、薬又は化合物は、画像内の他の成分のための標識物（マーカー）として用いられてもよい。したがって、前記装置は、細胞内に固定された成分、細胞内に固定されていないが細胞の一部に局在化された成分、及び細胞の外側に発生する成分を見つけるために用いることができる。
【００２５】
従来技術の一手法において、研究者は、まず、特定の組織内の特定の細胞型の成分に付く既知の標識物を組織に与えることによって、確認可能の分子構造を有する組織及び／又は細胞成分の位置を探す。次いで、研究者は、探し求める分子構造に印を付す第２の標識物を与える。２つの標識物が共に発現すれば、探し求める分子構造が表れる細胞を確認することができる。コンピュータ装置が、画像内に第１の標識物の位置を検出することによって以外は細胞の位置又は細胞型を確認することができないとしても、２つの標識物が共に画像内に発現するか否かの決定をコンピュータ装置で行うことが出来る。
【００２６】
この従来技術は、他の細胞型に印を付すことなく既知の細胞型に印を付すことができる既知の標識物が既に存在するときは一般に用いられており、したがって、この従来技術には深刻な制限がある。このような特定のかつ選択的な標識物は、人体に見いだされる１５００を越える数の細胞型の極めて小さい部分のために知られているのみである。
【００２７】
本発明に係る装置及び方法は、既知の細胞型に印を付す標識物を用いることなく組織分析のために用いることができる。本発明に係る装置においては、発見の対象である成分に付く単一の標識物を、生体からの１以上の組織に適用することができる。本発明に係る装置及び方法は、自動化様式で、組織型、組織構造及び／又は組織基礎構造、細胞型、及び／又はいくつかの場合において、発見の対象である特定の成分が発現する細胞下領域を確認する。
【００２８】
この装置は、複数の組織を横切る遺伝子の表れを研究するために特に役立つ。この場合において、研究者は、伝令リボ核酸又は対象である遺伝子のための他の遺伝子産物に選択的に付く標識物を用い、この標識物を、生体内の多くの箇所からの多くの組織試料に与える。したがって、本発明に係る装置及び方法は、望ましい各組織試料の画像を分析し、画像内の標識物の各位置を確認し、次いで、標識物が発現する組織型、組織構造、組織基礎構造細胞型及び／又は細胞下構造を確認するために用いることができる。
【００２９】
対象である成分が発現する位置を見つけることに加え、定量的な方法を、いかなる量の成分が所定の位置に存在するかを決定するために用いることができる。そのような定量的な方法は、従来技術で知られている。例えば、組織検体に付く標識物の分子の数は、組織に存在する成分の分子の数に関係づけられる。標識物の分子の数は、標識物から形成された画像内の画素の信号の強度によってほぼ決定することができる。
【００３０】
本発明の特定の面は、以下に記載の米国仮特許出願の明細書でも論じられており、それらのすべてをそのまま参照文献として本願明細書に組み入れる。米国特許出願第６０／２６５，４３８号明細書、名称「ＰＰＦ特性の組織／細胞パターンの特徴（ＰＰＦ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）」、２００１年１月３０日出願。米国特許出願第６０／２６５，４４８号明細書、名称「ＴＴＦＷＴ特性の組織／細胞の特徴（ＴＴＦＷＴ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）」、２００１年１月３０日出願。米国特許出願第６０／２６５，４４９号明細書、名称「ＩＤＧ特性の組織／細胞の変換の特徴（ＩＤＧ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）」、２００１年１月３０日出願。米国特許出願第６０／２６５，４５０号明細書、名称「ＰＰＴ特性の組織／細胞の点投影変換の特徴（ＩＤＧ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌ  Ｐｏｉｎｔ  Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）」、２００１年１月３０日出願。米国特許出願第６０／２６５，４５１号明細書、名称「ＳＶＡ、特性信号分散特徴（ＳＶＡ，  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｖａｒｉａｎｃｅ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）」、２００１年１月３０日出願。米国特許出願第６０／２６５，４５２号明細書、名称「ＲＤＰＨ特性の組織／細胞の特徴（ＲＤＰＨ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｔｉｓｓｕｅ／Ｃｅｌｌ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）」、２００１年１月３０日出願。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
取り付け
【００３２】
組織試料は、固定された細胞の組織、又は、血球、炎症細胞もしくは原発性異型肺炎塗抹標本細胞のような細胞組織から分離された細胞とすることができる。組織試料は、観察するための露出面を表すために従来の方法によって顕微鏡用スライドに取り付けることができる。組織は、組織及び組織抗原を保存し、また、死後の腐敗を回避するために、新鮮であるか又は保存薬又は防腐薬（以下「保存薬」という。）に浸すことができる。例えば、新鮮状態で冷凍されるか又は保存薬に浸され、パラフィン、プラスチック、エポキシ樹脂又はセロイジンのような物質中で冷凍されるか又は埋め込まれた組織は、クリオスタット（低温保持装置）もしくは滑走式のミクロトーム又はビブラトームの薄片に切り分けられて顕微鏡用スライドに取り付けることができる。
【００３３】
染色
【００３４】
発見対象の組織型、発見対象の細胞型、及び画像を形成するために望ましい方法に依存して、試料の染色が必要又は不必要である。いくつかの細胞成分は、染色なしで十分に検出可能である。染色なしで画像を形成するために用いられる方法は、微分干渉コントラスト法、ノマルスキー微分干渉コントラスト法、絞りコントラスト法（暗視野）、位相コントラスト法及び偏光コントラスト法のような対比技術を含む。付加的に、ラマン分光法のような反射光に依存しない技術及び落射蛍光のような光励起及び発光に依存する技術を含む他の方法を用いてもよい。
【００３５】
一例において、ヘマトキシリンのような一般的な組織学的な核染色法が用いられる。各組織検体及び細胞内の多くの成分を染色するエオシンを用いることができる。ヘマトキシリンは、好塩基性物質（例えば、塩基への親和力を有する物質）を青から紫の色に染める青から紫の色の染料である。したがって、細胞核の周りの領域、例えば、高濃縮の核酸を含む領域が青色で出現する。逆に、エオシンは好酸性物質を染色する赤からピンクの色の染料である。したがって、蛋白質は赤又はピンクの色に染色する。グリコーゲンは、ヘマトキシリン又はエオシンによっては染色されないので、試料内で中空のでこぼこの空間として観察される。
【００３６】
細胞核（フォイルゲン反応）、肥満細胞（ギムザ、トルイジン青）、炭水化物（周期的な酸シッフ、アルシアンブル）、結合組織（トリクローム）、脂質（スダンブラック、オイルレッドＯ）、微生物（グラム、抗酸性）、ニッスル物質（クレシルバイオレット）及びミエリン（ルクソール・ファスト・ブルー）を視覚化するために用いられる染料のような特別の染料を用いてもよい。これらの染料の画素配置は、これらの弁別可能の色のみに基づいて発見することができる。
【００３７】
標識物を付加すること
【００３８】
本発明のいくつかの実施例において、標識物は試料に付加される。染料物質は標識物の付着を低減するので、標識物は、典型的には、試料が染色される前に付加される。選択的に、いくつかの実施例では、標識物は、染色後に付加されてもよい。
【００３９】
標識物は、画像内で検出可能の位置又は場所を表すために組織の特定の型の位置に付着するように設計された分子である。被探求成分の位置での組織成分を決定するための本発明に係る方法により、前記位置で画像において検出可能のいくつかの分子の存在が検出される。蛍光を発する薬、又は、染色によってもしくは染色なしでパターン認識によって確認されることが可能の弁別可能の形式（又は形態もしくは形状）を示す構造のような場合には、時には、そのような薬又は構造の箇所で被探求成分が直接に検出される。他の場合においては、被探求成分は、被探求成分に付着して検出を容易にする標識物を付加することによって確認することができる。いくつかの標識物は直接に検出することはできず、標識物が試料に適用される前に標識物に放射性分子を付加するような方法によって、標識札（タグ）を標識物に付加することができる。ジゴキシゲニン又はビオチンのような分子、もしくはワサビペルオキシダーゼ又はアルカリフォスファターゼのような酵素は、標識札の間接的な検出を容易にするために通常、標識物に統合される標識札である。
【００４０】
従来技術では、極めて特殊であると考えられる標識物は、既知の細胞の既知の細胞成分に付着する標識物である。本発明においては、成分が表れる組織型、組織構造、組織基礎構造及び／又は細胞核を有する未知の組織試料内の成分を探求することが目的である。これは、成分を見いだすための標識物を設計すること、多くの種類の組織、構造、基礎構造及び細胞型を含む組織検体に前記標識物を適用すること、及び、前記検体のいかなる部分が標識物すなわち被探求成分を含むかを決定することによって実現される。
【００４１】
標識物は、抗体、薬、リガンド、被探求成分に付着もしくは結合する放射性もしくは蛍光性の化合物、弁別可能の色を有する化合物、又は他の方法で検出可能の化合物とすることができる。抗体標識物及び他の標識物は、抗体、薬、リガンド又は組織検体内の化合物に結合し、これらを確認するために用いてもよい。抗体又は被探求成分に付着する他の一次的結合の標識物は、他の抗体（例えば、二次的な抗体）又は二次的な抗体もしくは標識物の検出が可能の他の標識物を被探求成分に付着することによって間接的に検出するようにしてもよい。
【００４２】
核酸プローブは標識物として用いることもできる。プローブは、核酸型結合（塩基対合）又は立体化学的相互作用によって伝令リボ核酸（ｍＲＮＡ）のような遺伝子産物に付着又はかけ合わさる核酸である。前記プローブは、放射性を備える、蛍光性を備える、弁別可能の色を有する、又はジゴキシゲニン又はビオチンのような標識付け用の分子を含むものとすることができる。プローブは、順に検出可能の二次的な標識物を用いて直接検出可能又は間接的に検出可能である。
【００４３】
弁別可能の色もしくは蛍光又は他の視認可能のしるしを有する標識物又は標識札は、顕微鏡を通して又は画像から直接観察することができる。他の型の標識物又は標識札は、検出可能の放射線又は画像に変換することができるしるしを提供することができる。例えば、放射性分子は、放射性発光を受けることによって蛍光又は光を発する他の物質を付加する又は放射性エネルギを受けることによって写真乳剤又はフィルムのように色を変化させる物質を付加するような技術によって検出することが可能である。
【００４４】
画像収集
【００４５】
図１を参照するに、試料の準備後、方法における次のステップは、コンピュータアルゴリズムによって処理可能の画像１を得ることである。保管された画像データは数値配列に変換され、これにより、パラメータの計算及び数値変換が可能になる。色分解、グレイスケール統計量の計算、しきい値処理及び２値化演算、並びに畳み込みフィルタを含む、原データのいくつかの基礎的操作を用いることもできる。これらの方法は、画像からパラメータを計算するために通常に用いられている。
【００４６】
いかに画像１を得るかについての一例において、スライドは、ルドゥル（Ｌｕｄｌ）社及びプライア（Ｐｒｉｏｒ）社によって市場に売られるようなモータ駆動のＸＹステージ及び該ステージに取り付けられるＤＶＣ１３１０ＣのようなＲＧＢ（赤、緑、青）デジタルカメラを有するツァイス（Ｚｅｉｓｓ）社のアキシオプラン２（Ａｘｉｏｐｌａｎ  ２）のような光学顕微鏡下に配置される。この典型的なカメラは、１３００×１３００の画素を取り込む。このカメラは、エピックス（Ｅｐｉｘ）社のピクセリンクス（ｐｉｘｅＬＹＮＸ）基板のような画像取込基板（イメージキャプチャーボード）を介してコンピュータに接続されている。得られた画像は、コンピュータのハードディスク駆動装置に記憶される。カメラは、ディーヴィーシー（ＤＶＣ）社から供給されるシーヴュー（ＣＶｉｅｗ）ソフトウェアのようなソフトウェアによって制御され、コンピュータは、カラー画像の観察のためにＲＧＢモニタ装置に接続されている。
【００４７】
顕微鏡は、多くの細胞のための細胞特徴を一度に識別又は弁別することができる倍率に設定される。典型的な人体組織のために、１０倍又は２０倍の倍率が好ましいが、他の倍率とすることもできる。視野絞り及びコンデンサの高さ及び絞りを調整し、開口を設定し、照明レベルを調整し、画像に焦点を合わし、画像を取り込む。これらのステップは、好ましくは、顕微鏡を駆動する総合ソフトウェア、モータ駆動のステージ及びカメラによって自動化されている。
【００４８】
画像１は、画像１の色信号（典型的には、赤、緑、青）を２４ビットのファイル形式（１色当たり８ビット）で記憶するＴＩＦＦ形式又は他の適当な形式で記憶される。
【００４９】
組織の認識及び組織構造の認識のためには、典型的には、１画素当たり約１ミクロンの組織という解像度で十分である。これは、１０倍の対物レンズを有する顕微鏡を備えた複数の１０ミクロン画素を有するカメラを用いることと同等である。１０倍での典型的な視野は、６３０ミクロン×４８０ミクロンである。組織内の２０ミクロンの直径を有する標準細胞について考えれば、これにより、約３２の細胞×約２４の細胞が観察される。組織の認識のためには、画像は、少なくとも約１２０ミクロンの範囲の最小寸法を有する組織を表さねばならない。組織の構造の認識のためには、いくつかの極めて小さい構造は、少なくとも約６０ミクロンの最小寸法で組織を表す画像から認識することができる。細胞核の認識のためには、画像は、約２０ミクロンの典型的な細胞核と同じ程度に大きければよく、画素寸法は、約０．１７ミクロンと同じ程度に小さければよい。前記したようなツァイス社のアキシオプラン２の顕微鏡に１０倍の対物レンズを用いてＤＶＣ１３１０Ｃのカメラで画像を取り込むために、各画像は、０．８７ｍｍ×０．６９ｍｍを表し、各画素は、０．６６ミクロン×０．６６ミクロンを表す。細胞核の認識のために、対物レンズは２０倍に変更することができ、解像度は、１画素当たり０．１１ミクロンの組織とすることができる。
【００５０】
画像処理装置
【００５１】
図１に示すように、画像処理装置及び方法に係る一実施例においては、３つの主要なコンポーネントが含まれる。すなわち、（１）背景信号からの組織／細胞試料構造に関係する対象物データの抽出機能を有する対象物分割モジュール５１と、（２）データ内の２つの（又は３つの）空間的範囲を横切る特有の構造パターン特徴を計算し、この空間的範囲を横切るデータ内の画素強度変化を計算するパラメータ計算（又は「特徴抽出」）モジュール５２と、（３）関連付け決定行列構造（ａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅ  ｖｏｔｉｎｇ  ｍａｔｒｉｘ  ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）を用いて、典型的には複数の神経ネットワークを用いて、認識確率（信頼性の程度）の査定をする、構造パターン認識モジュール５３とが含まれる。各コンポーネントを順に説明する。代替の実施例では、コンポーネント（１）及びコンポーネント（２）の機能を１つのモジュールに結合してもよいし、又は、コンポーネント（３）のために他の任意の専門装置構造を用いてもよい。本発明においては、一般的な目的のコンピュータ又は一般的な目的のコンピュータのネットワークで作動するような、ソフトウェアにおける実施、コンピュータによって読込可能の媒体における実施又はネットワーク信号における実施をすることができる。従来から知られているように、神経ネットワークコンポーネントは、１以上の一般的な目的のコンピュータとは異なる専用回路で実行される。
【００５２】
信号分割
【００５３】
一実施例においては、色分けされた（染色された）信号と形式内容に基づく特徴分析のために用いられる背景構造とを抽出し、増強するための信号分割手順の方法が用いられる。この方法は、対象物の色画像を３つのＲＧＢの複数スペクトル帯域に分離し、共分散行列を計算する。この行列は、「色の密集がされた」（構造的関連を有する）信号強度の関数として、変化レベルを減少させることによって整えられた１組の無関係な平面を表す固有ベクトルを決定するために対角化される。さらに、分割手順のステップは、各パラメータ抽出法によって変わる。
【００５４】
パラメータ抽出
【００５５】
本発明に係るパラメータ抽出法のいくつかの面においては、画素強度値の極めて小さい変化における２又は３の空間的範囲を横切る有意義なパターン情報を発見することが必要である。この理由により、画素データは、強度について良好な階調（グラデーション）を有して取り込まれ、また、処理がされなければならない。一実施例において、精度のために２５６のとりうる値（８の有効ビット）の段階又は等級が用いられる。１２８の値（７の有効ビット）でも作動するが、十分でない。一方、６４の値（６の有効ビット）では重要な階調を生じ、３２の値（５の有効ビット）では、本発明のこの面についての方法を用いたとき有意義なパラメータの抽出のための限界を超える。
【００５６】
画素強度データ値は、ベクトル演算を用いることによって、データを横切る１つの範囲の走査の場合とは異なる、２又は３の範囲で作動するパラメータ抽出アルゴリズムにおいて用いられる。２つの範囲を横切ってパターンデータを得るためには、ノイズとの混乱を避けるために各範囲の少なくとも６の画素が必要である。したがって、パラメータの各要素は、最小範囲又は最小寸法の６画素を有する少なくとも二次元格子状画素から抽出される。そのような最小の対象物は、八角形状の２４画素である。
【００５７】
本発明に係る実施例においては、分割された各信号／対象物の範囲内で特有の構造パターンを計算するパラメータ抽出モジュールが組み入れられる。組織／細胞の構造パターンは弁別可能かつ型特有である。そのようなパターンは優れた型認識弁別機能を生じる。組織の認識及び組織の構造の認識のために、一実施例において、６の異なるパラメータは、画像（時には分割された画像）のいくつか又は全部を含む窓を横切って計算される。いくつかの実施例において、細胞核型の認識のために、パラメータは、対象の各領域／対象物のために独立して計算することができ、以下に説明するＩＤＧと呼ばれる統合型拡散勾配変換（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ  ｇｒａｄｉｅｎｔ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）であるただ１つのパラメータ計算アルゴリズムが用いられる。
【００５８】
組織及び構造の認識のための一実施例において、すべての画素がアルゴリズムに用いられるように用いられる対象物分割はない。細胞核型の認識のために、細胞核を表す画素は、計算集中ステップが有用な情報を有しないデータで停止することがないように、残りのデータから分割される。図２に示すように、細胞核の認識のために、分割手順は、対象物認識が適用される局所的領域として定められた画像化構造２から９を分離する。これらの対象物領域は、細胞核を含む高い確率を有する画像化構造である。それらは、細胞核物質の識別的特性を計算するために対象物領域の二次元の空間的かつ強度分配の内容を調べるパラメータ計算に基づいて内容を形成するように従属される。
【００５９】
細胞核の認識のために、最初の画像１は、色ＲＧＢ画像として得られ、次いで、３の色平面の主要な成分の分析を行い、コントラスト及び詳細のために増強されたＲ、Ｇ及びＢの色平面の混合画像を抽出することによって、各画素のための２５６のとりうる強度値を有する８ビットのグレースケールデータアレイに変換される。次いで、染色された濃さを有する細胞核が目的とする対象物に分割され、残りのデータが廃棄されるように、混合８ビット画像は、画像化対象領域と全平均背景内容物との間のコントラストを増強するように設計された単一の不連続性増強手順に従属される。わずかの画素を横切る大きな強度飛躍があるとき、中間強度の画素が低強度に低減され、これにより、１以上の細胞核を表す画素の各群れ又は塊の周りに鋭い端部が形成される。
【００６０】
対象物２から９の分割は、全部の増強画像を横切る点から点へ、画素から画素へのように個々の細胞核の大きさとほぼ同じ大きさの局所化されたＮ×Ｎの箱型偏光フィルタを適用することによって達成される。偏光フィルタの統計学的限界を超える有効強度振幅を有し、個々の細胞核の寸法より大きいか又は個々の細胞核の寸法に等しい寸法を有するグループ化された対象物を形成することを伴って群れ化又は塊化がされたこれらの画素は、個々に確認され、地図化され、目的とする対象物領域として定められる。図３に示すように、細胞核の群れが、いずれの画素が特徴抽出手順に従属されるかを定める地図化処理（マッピング）である特異の対象物領域７として観察される。この観察は、分割された対象物領域の地図化処理によって示された同一の点で、主要な成分が増強された８ビット画像について行われる実際の測定により得られる。
【００６１】
各細胞核対象物領域のために、中心線１０が、実質的に対象物領域を該領域の長手方向の中線に沿って分割するように定められている。個々の細胞核の寸法とほぼ同じ寸法を有する一連の６領域の試料分析窓１１から１６は、前記中線上に前記窓の中心が重なるようにされ、また、前記中線に沿って揃えられて配置され、個々の弁別可能の強度パターン測定は各窓内で２つの空間的範囲を横切って計算されることにより行われる。これらの測定は、実質的に不変であるように正規化され、種々の画像から得られた種々の対象物領域測定間で比較される。細胞核を表す画素の各群れの中心から試料分析窓を得ることによって、１以上の細胞核を含む機会が極めて良好になる。核小体は、細胞核型のために有効な判別式である弁別可能のパターンを示す細胞核コンポーネントの一例である。
【００６２】
細胞核の認識のために、試料窓１１から１６のそれぞれに用いられるパラメータ計算は、以下に説明するように、空間的強度分布の「統合型拡散勾配」（ＩＤＧ）と呼ばれる。これは、相対振幅、空間的分布、画像化形式、及び１組の特性形式微分への形式変化による型特有のパターン特徴を自動的に分離する１組の測定である。一実施例において、２１の個別のＩＤＧ測定は、１窓当たり全１２６のＩＤＧ計算のために、６試料窓１１から１６のそれぞれについて計算される。
【００６３】
細胞核の認識のための一実施例において、ＩＤＧパラメータが各窓のために計算されると、各対象物領域７の固有ベクトル又は特性ベクトルが、各試料窓からの１２６の測定値と２つの付加的パラメータとを統合することによって作られる。第１の付加的パラメータは、２つの空間的範囲を横切る対象物領域の強度表面占有率の測定値であり、これによって、「三次元表面フラクタル」測定を計算する。第２の付加的パラメータは、全画像化視野と比べた、領域の相対作動寸法の測定値である。結合又は混合において、この組の測定値は、各対象物領域のための特異の固有ベクトルになる。それは、パターン化形式の１２８の測定値を含む。すべての測定値は、従来の断面細胞核境界特徴づけとは独立しており、細胞核境界の規定又は画定を統合しない又は必要としない。理想的には、すべての測定値が、細胞核を表す画素の単一の細胞核又は塊（以下「クラスタ」という。）の境界内で行われる。
【００６４】
組織型及び組織構造型の認識のための一実施例のために、図４に示すように、本発明に係る方法は、一般に全画像と同じ大きさである各画像１内の窓のための６の種々の特有形式のパラメータを計算するための手順を行う。画像から計算されたそのようなパラメータは、しばしば、「抽出された」「特徴」として参照される。この専門装置のために有効な結果を生じる多くの種々のパラメータ（又は特徴）抽出（又は計算）方法がある。一実施例において、パラメータ計算のすべては、画素強度の変化の測定値を含む、各画素のための少なくとも６の有効ビットの正確さを有する強度値を用いて２又は３の空間的範囲を横切る特有パターンの測定値を計算する。一実施例においては、以下に説明するように、６のパラメータが計算される。すべての６のパラメータは、物理的な組織及び細胞の構造の基礎形式の統計学的に弁別可能の分散特性について物理的な組織及び細胞の構造の基礎形式に特有の情報を含む。
【００６５】
１．  ＩＤＧ  統合型拡散勾配
【００６６】
ＩＤＧ変換手順は、組織／細胞の画像内の構造パターンの基礎的な「信号形式応答プロファイル」を計算するために用いることができる。この手順は、相対振幅、空間的分布、信号形式、及び「特有形式微分」と呼ばれる１組の特有モードへの信号形式分散による型特有の信号構造を自動的に分離する。これらの形式微分は、形式応答プロファイルとの結合がない（例えば、線型最小四角のように）とき、優れた型認識識別を表す１組の信号形式応答機能として模範になっている。
【００６７】
概要において、図５に示すように、各窓２３（一実施例において、窓２３は、細胞核認識のための小さい窓１１から１６であり、組織又は構造の認識のための全画像１である。）のためのＩＤＧは、種々の強度レベル１７から１９で二次元の空間的強度分布を調べること、及びそれらの局所的な強度形式微分分散を計算することによって計算される。各レベルの配置は、窓内の強度振幅の関数である。図５に、第１のレベル１７及び第２のレベル１８を経て伸びる３つの強度ピーク２０から２２が示されている。それらの２つのみは、第３のレベル１９を経て伸びる。組織認識及び構造認識のために、一実施例において、計算は、画像の全部のために全ての強度レベル（２５６）で行われる。この実施例における細胞核認識のために、計算時間の節約のために、計算は、図５に示すように、３つのレベルのみで行われる。これは、各画像のために多くの対象物２から９があること、及び、各対象物のために６試料窓１１から１６があることからである。
【００６８】
詳細において、一実施例において、ＩＤＧパラメータは、以下のように、画像データから抽出される。
【００６９】
（１）パターン画像データは自己最適化ｎ次多項式適合で適合され、例えば、カイ自乗特性の適合は、２から５の範囲のｎにわたって計算され、最良の適合の次数が選択される。この適合は、特有形式微分関数の測定のためのフラックスの流れ「拡散」面を定めるために用いられる。パターンを横切る増加変化に依存して、この拡散面はゆがめられる（２より大である適合の次数）。これは、この実施例において、形式微分測定値が常に拡散面に垂直である。
【００７０】
（２）拡散面は、増強された信号パターンにわたって配置され、時間（ｄＨ）で１つの単位レベルに低くされる。各新規の位置で、平面を通る信号構造の量の変化の割合は、統合され、数密度（ｄ（Ｓｉ−１−Ｓｉ）／ｄ（Ｎｉ−Ｉ−Ｎｉ）＝ｄＮｐ）によって正規化される。結果として関数は、相対振幅、信号強度分布、信号形式、及び特有形式微分（ｄＮｐ／ｄＨ）と呼ばれる関数への信号形式分散による型特有の信号構造を自動的に分離する。
【００７１】
（３）形式微分は、主要な関数で重畳されたランダム高周波瞬時スパイクとしての証拠になる信号ノイズ効果を最小限にするために低域通過フィルタによる処理が行われる。
【００７２】
（４）形式微分関数内のピーク及び谷のそれぞれは種々の信号成分の発生を表し、構造間の変遷階調は、信号形式分散の特性である。
【００７３】
（５）一実施例において、特有の認識パラメータを得るために、特有形式微分は、これらの信号特有の応答プロファイルの線型重畳に分解される。これは、線型最小四角のように形式微分関数を適合することによって、（１）応答プロファイル振幅、（２）半値全幅（ＦＷＨＨ）のプロファイルとして広がり、及び（３）それらの相対的配置を最適化して、達成される。
【００７４】
（６）信号強度が典型的には背景（又はノイズ高さ）レベルに参照されるので、基準に適合する応答関数は、付加された特徴コンポーネントとして(又は信号分割の目のために）背景基準線の位置を決定するために用いることができる。これは、拡散面が低下されたとき信号基準線の開始を確認するために全ｄＮｐ／ｄＨ関数にわたって応答プロファイル測定値の相対的変化を調べることによって達成することができる。この分析から、結合信号応答と信号基準線閾値（ＴＨＤ）とが計算される。
【００７５】
組織及び構造の認識のために、ＩＤＧ変換は、８の特有応答関数で適合される２５６の形式微分を抽出する。各適合の位置は１つの値で特定され、振幅又は大きさは、１６をすべての値とする第２の値で特定される。２５６の点の曲線及び該曲線下の領域のために最小である２つの基準線パラメータと共に、これは、神経ネットワークの１８の入力値の入力ベクトルを生成する。
【００７６】
２．  ＰＰＦ  二次元パターン投影フラクタル
【００７７】
ＰＰＦは、組織／細胞の分割信号を二次元二進点パターン分布に投影することによって計算することができる。この分布は、分割された画像を横切る標本化試料間隔の広範囲にわたって投影のクラスタ分布を地図化する分析手順に従属される。試料測定は、フラクタル確率密度関数の計算に基づいている。
【００７８】
ＰＰＦは、組織試料内の形の特有の面の基本統計学的分布特性に焦点を合わせる。これは、特有のフラクタル形式を有する種々の組織／細胞構造パターンを用いて、空間的均一性（偏位下での不変性）階調化（中度の階調変化における不変性）、及び自己相似性（至るところで同じ基本形式）、例えば、基本フラクタル形式の特性を表す組織パターンの自然発生特性を利用する技術に基づいている。組織細胞型の混合と組織細胞型が組織型に分配される仕方とにより、画像化された組織構造に特有の差異がもたらされる。
【００７９】
一実施例において、ＰＰＦパラメータの測定は、点パターン投影及び異なる大きさの試料の生成のための新規の手順を用いて、フラクタル確率密度関数の計算の形として実行される。さらに、信号分割は、画像化された強度プロファイルの二次元分布パターンの分析を含み、最適なコントラスト画像が、主要コンポーネント分析を用いて計算され、ｎ次多項式面で適合され、残りのポジティブ投影を生成するために二進化されたとき、分割が行われる。
【００８０】
（１）分割されたパターンデータは、信号獲得（強度）の非偏奇がされる。これは、約５と１５との間の画素幅間の八角形式領域内に定められた最小限局性値でパターン画像内の各画素値を繰り返し置き換えることによって達成することができる。これは、結果として、一様性又は段階的な分散について変化しないパターンになる。しかし、対象の領域の残りの部分（ＲＯＩ）より小さい高分散の領域は、局所的な背景の最小レベルに低減される。
【００８１】
（２）パターン画像は自己最適化ｎ次多項式適合で適合される、例えば、カイ自乗品質の適合は２から５の範囲のｎにわたり計算され、最良の適合の次数が選択される。この適合は、パターン化された画像の残りのポジティブ部分を計算するために用いられ、点パターン分布を生成するために二進化される。
【００８２】
（３）フラクタル確率密度関数の測定は、放射方向密度分布法則、ｄ＝Ｃｒ（Ｄ−２）を適用することによって達成される。ここで、ｄは与えられた位置での組織／細胞のパターン点の密度、Ｃは定数、ｒはクラスタの中心からの距離、及び、Ｄはハウスドルフ（Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ）フラクタル次元である。フラクタル次元の実際の計算は、箱計数手順を用いて達成される。ここで、格子は組織点パターン画像に重畳され、フラクタルパターンの任意の部分を含む格子箱の数が計測される。箱格子の寸法は増加され、手順は、パターン試料寸法が測定の数を制限するまで、反復して繰り返される。第１及び最後の格子の箱の数がＧ１及びＧ２であり、計数結果がＣ１及びＣ２であるとき、ハウスドルフ次元は、式Ｄ＝lｏｇ（自己類似の専有部分の数）／ｌｏｇ（倍率係数）、又は、この場合においては、式Ｄ＝ｌｏｇ（Ｃ２／Ｃ１）／ｌｏｇ（ｓｑｒｔ（Ｇ２／Ｇ１））で決定される
【００８３】
（４）ＰＰＦ特徴セットの抽出は、ＲＯＩ階調寸法で段階的に変化する付加的な標本抽出を全画像領域で行う複数の重畳する対象領域（ＲＯＩ）のためのハウスドルフ次元を計算することによって達成することができる。組織型に依存して、対象領域（ＲＯＩ）は、１２８画素×１２８画素又は２５６画素×２５６画素であるように選択することができる。この実施例において、その結果は、０．１５６から１．０まで変化する試料細胞倍率での組織／細胞の点分布パターンについての２４０の個々のフラクタル測定値である。
【００８４】
ＰＰＦアルゴリズムは、段階的に位置及び階調を変更された２４０の種々のフラクタル測定値を抽出し、神経ネットワークへの２４０の入力値の入力ベクトルを生成する。
【００８５】
３．  ＳＶＡ  信号分散振幅
【００８６】
ＳＶＡ手順は、組織／細胞の色画像を、主要成分変換の基礎を形成する３つのＲＧＢ複数スペクトル帯域に関係させる。共分散行列は、固有ベクトル、及び、「色の密集がされた」信号強度の関数として分散のレベルを減少させることによって整えられた１組の無関係な平面を決定するために計算され、対角化される。二次元組織／細胞パターンのためのこの手順は、組織／細胞構造パターンを信号分散領域に地図化する回転変換を表す。このように、結果としての３×３の再地図化による対角化行列及び該行列に対応する相対的な固有ベクトルの大きさは、組織細胞信号、細胞核及び背景識別特性を表す特有の統計学的分散パラメータセットの基礎を形成する。
【００８７】
この手順は、組織／細胞構造パターンを信号分散領域に地図化する回転変換を表す。したがって、主要成分画像（Ｅ１、Ｅ２、Ｅ３）は、信号分散のレベルを減少させることによって、無関係にされ、整えられる。例えば、Ｅ１は、最も大きな分散を有し、Ｅ３は最も小さな分散を有する。結果は、より少ない次元へのパターン分散の同時圧縮によって原ＲＧＢスペクトルデータの軸線間に存在する関係の除去である。
【００８８】
組織／細胞パターンのために、主要成分変換は、信号（パターン特有の）クラスタにおける最大及び最小の分散の方向と一致する原ＲＧＢ座標軸線の回転を表す。平均値の減算について、再地図化は、源を、組織像内の種々の信号パターン（例えば、細胞、細胞核、背景）のために、多モードである平均値につての分布を有する分散分布の中心に変える。
【００８９】
主要成分変換が分類識別特性についての任意の情報を特に用いることはしないが、基準的な変換（ｃａｎｏｎｉｃａｌ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）は、定めされた信号構造の分離性を最大化する。染色の特性が特異の組織型の範囲内で分類に種類に特有であるので、この分離性は、信号認識に直接関係する。
【００９０】
パラメータセットは、結果として生じる３×３の再地図化による対角化行列及び該行列に対応する相対的な固有ベクトルの大きさである。ＳＶＡアルゴリズムは、ＲＧＢ色３×３対角化行列から得られた９のパラメータを抽出し、神経ネットワークへの９の入力値の入力ベクトルを生成する。
【００９１】
４．  ＰＰＴ  点投影変換
【００９２】
ＰＰＴ記述子抽出手順は、組織／細胞構造パターンを、組織／細胞構造信号の線型パターン化の特有の基礎から極座標形式（ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換、ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ＝ｒと同様である。）に変換することに基づく。この線型化投影手順は、構造パターン分布を保存する間、組織／細胞信号分割のダイナミックレンジを減少させる。結果として生じるＰＰＴ計算は、原組織／細胞構造の画像内容の忠実な表現を保存するために「相対的な空間組織」の要求によって行われる再地図化機能を生成する。さらなる信号分割によって、パラメータ抽出は画像化強度プロファイルの二次元分布線パターンの分析に基づいており、最適コントラスト画像が、主要成分分析を用いて計算され、ｎ次多項式面で適合され、残りのポジティブ投影を生成するように二進化され、全組織画像に相当する線描写を形成する二次元線型化手順に従属されたとき、分割が行われる。
【００９３】
一実施例において、ＰＰＴパラメータ計算アルゴリズムの最初の２つのステップは、前記したＰＰＦパラメータのためのステップと同じである。本方法においては、以下のことが続く。
【００９４】
（３）二進化固有パターンは、画素の領域を前記方法の範囲内で投影線型化形式として定められた中線に沿った特異点に変える選択的形態浸食演算子に従属される。これは、標準浸食核（ｋｅｒｎｅｌ）の変更形式を反復過程中の残りの画像に適用することによって達成される。ここで、浸食演算子は隣接対の占有を考慮する規則を含むように変更される、例えば、連続分布を形成しない隣点に中央浸食点が結合されないとき、該点は除去されない。この過程は、投影を、固有パターン領域内の終点の数、支流が交わるノードの数及び内孔の数に基づく有効な位相数学的メトリック情報を含む線型化パターンに変える。
【００９５】
（４）前記方法は、ハフ累積細胞の選択を特定の範囲の勾配（ｓｌｏｐｅ）及び遮断（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ）に結合する遮蔽（ｍａｓｋｉｎｇ）アルゴリズムを用いる修正ハフ変換を用いてデカルト空間からの線型化パターンを極形式に地図化することによって、実際のＰＰＴ特徴を計算する。
【００９６】
ＰＰＴアルゴリズムは、二次元組織強度画像の線描写のハフ変換から１７５２のパラメータを抽出し、神経ネットワークへの１７５２の入力値の入力ベクトルを生成する。
【００９７】
５．  ＴＴＦＷＴ  組織型フラクタル小波変換
【００９８】
細胞型の分布と共に細胞型の混合は、画像化された組織構造形式を生じる。組織／細胞構造パターン内で、特有の幾何学的形式は、フラクタル原線を表し、多次元小波分解に用いることができる１組の親波のための基礎を形成する。ＴＴＦＷＴパラメータ抽出手順は、親波の階級としてＩＤＧ特性形式微分の形状を用いて、組織／細胞信号パターン画像の自己相似性領域の地図化に基づく個別小波変換（以下「ＤＷＴ」という。）によって組織／細胞構造パターンのフラクタル表現を抽出する。パラメータ抽出は、フラクタル小波係数密度に関係する要素を含む特性波形を生成するために、多次元小波分解又は放射状間隔の再標本化及び統合に基づく。一実施例において、手順は、以下のステップを含む。
【００９９】
（１）画像パターンは、２Ｎ間隔で適合するように寸法変更及び標本化が行われる、例えば、原画像の中心から選択された５１２×５１２、１０２４×１０２４の画像である。
【０１００】
（２）特有の親波（フラクタル形式）は、前記したＩＤＧ手順の下での統計学的手法による、大組の組織／細胞画像を横切る振幅、空間分布、信号形式及び信号形状分散に関係する信号型特有の構造の調査によって定められる。
【０１０１】
（３）次いで、再標本化された画像は、独自に定められたフラクタル形式親波を用いて二次元小波変換に従属される。
【０１０２】
（４）次いで、固有の特徴を生成するために、二次元小波変換空間は、小波係数の間隔（階調化及び変換の間隔）で標本化及び統合化され、単位領域について再正規化される。これらは、変換の相対要素エネルギ密度を表す。
【０１０３】
ＴＴＦＷＴアルゴリズムは、神経ネットワークへの１２８の入力値の入力ベクトルを生成する。
【０１０４】
６．  ＲＤＰＨ  放射状分布パターン調和関数
【０１０５】
ＲＤＨＰパラメータ抽出手順は、回転または階調に関して不変の試料間隔で組織／細胞パターン内の局所フラクタル確率密度関数（ＦＰＤＦ）の測定を増強するように設計されている。この手順は、組織／細胞画像内の局所的自己相似性の特性に依存する。画像成分は、組織／細胞構造データの自己基準分布を生じる強度変換地図化で再階調化されて見ることができる。実施は、中心放射状３６０度の走査間隔で２つの空間範囲（信号強度分散に依存する範囲に基づく）を横切って測定された一連のフラクタル次元の測定を含む。結果として生じる放射状フラクタル確率密度曲線は、正規化され、１組の位相不変パラメータを生成するために極フーリエ変換に従属される。
【０１０６】
さらに、信号分割は、画像化された強度プロファイルの二次元分布非偏奇パターンの分析に基づいており、最適なコントラスト画像が、信号獲得（強度）非偏奇された画像を生成するために局所的背景の最小レベルに変えられる高分散領域で主要コンポーネントを分析することを用いて計算されたとき、分割が行われる。
【０１０７】
一実施において、ＲＤＰＨパラメータ計算アルゴリズムの最初のステップは、前記したＰＰＦパラメータのためのステップと同じである。本方法においては、以下のことが続く。
【０１０８】
（２）次いで、増強されたパターンは、信号獲得（強度）の非偏奇がされる。これは、増強されたパターン画像内の核画素値と、八角形状の対象領域（ＲＯＩ）内で定められた最小の局所的値とを繰り返し置き換えることによって達成される。これは、結果として、一様性又は段階的な分散について変化されないパターンになる。しかし、残りのＲＯＩより小さい高分散の領域は、局所的背景の最小レベルに変えられる。
【０１０９】
（３）この実施例において、放射状走査標本化について、１組の３６０のプロファイルは、非偏奇画像内で中心分析手法から形成される。画素値が黒又は白に単純化された二値型組織／細胞構造パターンのために、これは、画像寸法制約条件に束縛された単位放射状間隔で占有密度の測定を表す。連続的なグレイスケールパターンのために、プロファイルは、信号強度が統合された領域を示す。
【０１１０】
（４）角度依存プロファイルのそれぞれのフラクタル次元が計算される。
【０１１１】
（５）放射状形式において、フラクタル測定は、階調依存性を除去するために単位の大きさに正規化される。この関数は、円形からの偏差の程度を増大させることを表すゼロ次より上の各成分で１組の極調和関数を生成するために、極フーリエ変換（ＰＦＴ）によって演算される。これらは、ＲＤＰＨパラメータセットを表す。
【０１１２】
ＲＤＰＨアルゴリズムは、フラクタル次元測定に依存する３６０の二次元分布の極フーリエ変換から１２８のパラメータを抽出し、神経ネットワークへの１２８の入力値の入力ベクトルを生成する。
【０１１３】
組織／構造／細胞核の認識
【０１１４】
本発明に係る装置及び方法の一実施例に係る装置及び方法は、３つの主要な設計仕様に適合するように構成されている。それらは、（１）  組織及び細胞構造の高スループットの自動的分類を処理する機能、（２）  分類された組織／細胞構造の特性についての相関関係の評価を形成する機能、及び（３）  訓練された経験を適応性を有して拡大し、自己展開的な進化的成長をもたらす機能である。
【０１１５】
これらの設計基準の達成は、複数の神経ネットワークの出力を操作する関係付け決定行列の利用によって達成することができる。図６に、１つの神経ネットワークが示されている。前記したように、いくつかのパラメータ計算方法は、神経ネットワークの１２８の入力ノード３１に与えるための入力である１組の１２８の値を生じる。他のパラメータ計算は、他の数の入力ノードを要求する。各神経ネットワークのために、第２の層は、半分の数のニューロンを有する。例えば、図６に示すネットワークは、６４のニューロン３２を第２の層に有し、また、特異の出力ニューロン３３を有する。これらの神経ネットワークのそれぞれは、以下に説明するように、サブネットワークを有してもよい。
【０１１６】
各ネットワークは、画像を既知の多くの種類の１つに分類するように訓練することができる。この場合において、各ネットワークはすべての種類について訓練される。
【０１１７】
これに代えて、他の実施例においては、各ネットワークは、ただ１つのパターンについて訓練され、全然同類でないときの０から完全に同類のときの１までの範囲の関係認識のレベルを答えるように設計されている。この場合において、ネットワークは、分析されるべきでない画像内を除いて被探求物質及び該物質に類似する他の物質を示す、２種類のみの画像について訓練される。各ネットワークの出力は０から１の値で表現される確率値であり、画像の物質はネットワークが訓練された項目である。人への出力のために、確率は、図８に示すようにパーセントでの表示に置き換えられてもよい。次いで、多くの神経ネットワークの出力は、最も確率の高い１つの決定を生じるために集められる。
【０１１８】
したがって、各神経ネットワークは、入力ベクトルと、単一のパターンについて該パターンの多くの画像でネットワークを訓練することによって生じる「テンプレート」とを比較する。したがって、個々のネットワークは、認識されるべき各パターンのために用いられる。試料が５０の組織型の１つに分類されるべきものであるとき、５０のネットワークが用いられる。ネットワークは、一般的な目的のコンピュータでソフトウェアによって実行することができ、５０のネットワークのそれぞれは、計算のために連続して単一のコンピュータで読み込むことができる。選択的に、ネットワークは、５０のコンピュータで並行して同時に実行するか又は他の方法で実行することができる。
【０１１９】
神経ネットワークの一構造において、特徴抽出の収集からの装置分析は、組織処理手順内の、及び固有パターンを分離かつ測定する機能に影響を及ぼすデータ収集環境内のデータ劣化（又はデータ低下）の分散の種々の原因を確認又は識別するために用いることができる。データ劣化のこれらの原因は、人の経験及び直感によって確認することができる。これらの原因は、通常独立していないので、典型的には、線型的な非結合、除去又は個別的訂正はすることができない。
【０１２０】
データ劣化の確認モードの面は、（１）  染色型、染色適用方法、複数の染色干渉／暗黒化及び物理的組織品質制御問題のような組織処理構造、（２）  球形及び樽型の歪曲、ＲＧＢ色制御、画素のダイナミックレンジ及び解像度、デジタル量子化、及び折り返し効果のような顕微鏡結像収差に関係するデータ収集の面、（３）  装置のノイズ影響及び統計学的標本化密度に基づくパターン測定分散、及び、（４）  適用された染色のレベルの望ましくない変化による影響である。一実施例において、これらは、７のカテゴリーにグループ分けされる。
【０１２１】
これらのデータ劣化の分散モードを補償し、認識機能を高めるために、一実施例においては、各神経ネットワークのために、種々の装置的分散の面（モード）、すなわち、７の個々のモード及び１つの混合モードに責任を有する１組の８の異なるサブネットワークが用いられる。各サブネットワークは、同じ入力パターンを処理するが、種々の分散モード及び該モードの他の形態的データ劣化の面への相対的結合に特有の重要な効果を説明するデータについて訓練される。この処理構造は、画像の人工的産物の固有範囲の認識を直接組み入れることによって、組織準備、データ収集、及び他の人工的産物、干渉又はノイズからのパターン化可能形式の暗黒化に基づく認識における損失のレベルを低下させて最小限にする機能を、関係付け決定行列に与えるための１つの手法である。
【０１２２】
一実施例において、人は、望ましいデータ劣化効果を示す既知の画像を選択し、データ劣化の特有の原因を示す画像でサブネットワークを訓練することができる。８番目のサブネットワークは、すべての画像又は一部の画像で訓練することができる。各画像のために、ネットワークが訓練されるための組織、構造又は細胞核の型を画像が示すか否かに関わらず、サブネットワークを教育することができる。
【０１２３】
細胞核の認識
【０１２４】
細胞核の認識のために、いくつかの実施例において、ＩＤＧパラメータのみが各細胞核又は群れのために用いられ、ただ１つのみの神経ネットワークが各認識「テンプレート」への比較のために用いられる（ネットワークが各データ劣化モードのためのサブネットワークを含んでいるかもしれないが。）。例えば、癌腫瘍形成のために、ただ１つのみの神経ネットワークが必要であるが、この神経ネットワークは、データ劣化モードのための８のサブネットワークを有することができる。
【０１２５】
例えば、細胞核の認識のために、ＩＤＧパラメータは、８のサブネットワークのそれぞれのために１組の１２８の値を生じ、サブネットワークからの８の出力３３がある。これらの８の出力は、図７に示す関係付け決定行列に入力３６として供給される。各入力は、重み付け係数３７で調整されてもよい。本発明に係る装置は、１つの重みを用いる。他の重みは、所望に選択することができる。０から１の範囲の関係レベルを有する重み付けの数３８は、この実施例においては０と８との間の最後の数３９を生じるように付加される。形態的関係レベルの合計は、関係付け行列の決定と呼ばれる。４．０又はそれ以上の決定は、調べられる細胞核型の積極的認識であるように考慮される。
【０１２６】
細胞核の認識は、典型的には、細胞核が異常のものとして観察されるか否かばかりでなく、すべての細胞型をも決定することができる。認識可能の組織、組織構造及び基礎構造のリストと共に、細胞型の細胞核のしるしによって確認が可能の正常の細胞型のリストを、後述の表２に示す。
【０１２７】
本発明を用いるために適当な異常の細胞型は、例えば、以下の４つのカテゴリーを含む。
【０１２８】
（１）  腫瘍性及び繁殖性の病気
【０１２９】
腫瘍性細胞の改変核特性及び前記細胞の改変成長配置は、良性及び悪性の両方の繁殖を確認し、周囲の正常又は反応的な組織から前記繁殖を弁別し、良性病害と悪性病害とを弁別し、悪性病害の侵略的かつ予備侵略的な成分を確認又は識別するための方法を可能にする。
【０１３０】
良性の繁殖性病害の例（しかし、これらの例に限定されない。）を以下に示す。傷、結合織形成組織反応、線維筋性線増殖（胸及び前立腺のそれのような）。胸の腺腫、呼吸器官、胃腸管、唾液腺、肝臓、胆嚢、内分泌腺。線維腫、神経腫、神経線維腫、髄膜腫、神経膠腫及び平滑筋腫のような軟組織の良性成長。皮膚の上皮及び付属器の良性腫瘍、良性メラニン細胞性母斑。腎臓の膨大細胞腫及び卵巣表面上皮の良性腫瘍。
【０１３１】
本発明に係る方法、装置及び同様のものを用いるために適当な悪性腫瘍の例を、侵略的もしくは予備侵略的な相における主要箇所及び移転箇所について、以下の表１に列挙する。
【０１３２】
【表１−１】
2004535569.tif 000003
【０１３３】
【表１−２】
2004535569.tif 000004
【０１３４】
【表１−３】
2004535569.tif 000005
【０１３５】
【表１−４】
2004535569.tif 000006
【０１３６】
（２）  伝染性、炎症性及び自己免疫性の病気
【０１３７】
本発明に係る方法は、伝染性、炎症性及び自己免疫性の病気を含む、免疫系を含む病気を確認するために用いることができる。これらの病気においては、炎症性細胞は、活性化され、本発明に係る方法によって検出される特性を含む定められた数の組織に浸透し、また、組織内に出現する内在細胞型内の細胞の損傷又は修復の結果である組織構造の特性変化が生じる。炎症性細胞は、好中球、肥満細胞、形質細胞、リンパ球の免疫芽芽球、好酸球、組織球及び大食細胞を含む。
【０１３８】
炎症性疾患の例として、類肉腫症及びクローン大腸炎、バクテリア性（細菌性）疾患、ウィルス性疾患、菌類による疾患のような肉芽腫性疾患、又は結核、ヘリコバクタ幽門誘発性潰瘍、髄膜炎及び肺炎のような他の生体伝染病が含まれる。アレルギー性疾患の例として、喘息、アレルギー性鼻炎（花粉症）もしくは小児脂肪便、慢性関節リウマチのような自己免疫性疾患、乾癬、Ｉ型糖尿病及び潰瘍性大腸炎、多発性硬化症、移植拒絶反応のような過敏性反応、及び、浸潤性免疫細胞又は病気の特徴となる現存の組織型の改変形態の存在を含む固有パターンを生じる他の免疫系又は炎症性状態（心内膜炎もしくは心筋炎、糸球体腎炎、膵臓炎、気管支炎、脳炎、甲状腺炎、前立腺炎、歯肉炎、胆嚢炎、子宮頚炎、甲状腺炎又は肝炎のような）の不調又は障害が含まれる。炎症性細胞の存在と動脈の裏うち又は内壁の細胞内の特性構造変化の存在とを含む粥状硬化症もまた、この方法によって認識することができる。
【０１３９】
（３）  変性疾患及び無酸素傷害又は化学的傷害
【０１４０】
本発明に係る方法は、特定の細胞型の喪失又は損傷かつ悪化した細胞型の出現を含む病気を検出するために有用である。神経変性疾患の例として、神経の喪失と損傷した神経内の特性変化とを含むアルツハイマー病、パーキンソン病、筋萎縮性側索硬化症が含まれる。虚血性損傷（血液供給の喪失）による細胞型への傷害を含む病気の例として、発作、心筋梗塞（心臓発作）、及び器官への血栓性又は塞栓性の傷害が含まれる。特定の細胞型の喪失又は改変を含む病気の例として、関節の骨関節炎が含まれる。傷害の慢性形態の例として、高血圧症、硬変症及び心不全が含まれる。細胞死の特性を生じる化学的又は中毒性の傷害の例として、腎臓の急性管系組織壊死が含まれる。器官内で生じる老化の例として、皮膚又は毛髪に生じる老化が含まれる。
【０１４１】
（４）  代謝性疾患及び遺伝病
【０１４２】
特定の遺伝病をもまた、この方法で認識することができる細胞数の特性変化を生じる。そのような病気の例として、嚢胞性繊維症、網膜炎、神経線維腫症、及びゴーシェ病やティ−サックス病のような蓄膿症が含まれる。骨髄又は末梢血球の特性変化を生じる病気の例として、貧血症又は血小板減少症が含まれる。
【０１４３】
組織及び構造の認識
【０１４４】
いくつかの実施例において、既知の組織／構造型の望ましい組の画像は前記パラメータ抽出に従属され、また、多くの種類の１つに分級器としてではなく、認識されるべき組織又は構造のための単一のテンプレートへの構造パターンの基準として用いるための人工的神経ネットワークを用いて、個々の関連的種類テンプレートが形成される。これらの基準は基準と検査の組織もしくは構造との間の「類似性の程度」を示しており、また、同時に、認識確率（信頼度）を評価するものであってもよい。次いで、各ネットワークは、図８に示す「関連付け行列」を作成する関連評価の表に寄与する。図８に示す実施例においては、認識される各組織又は構造のための各パラメータのための特定のテンプレートを有するサブネットワーク６１〜６３が設けられている。したがって、図８に示すように、組織型１の認識のために、各パラメータのためのｎのサブネットワーク６１が設けられている。同様に、組織型２のためにｎのサブネットワーク６２が設けられており、組織型ｍのためにｎのサブネットワーク６３が設けられている。前記したように、これらのサブネットワークのそれぞれは、付加的なサブネットワーク、例えば、訓練セットのデータ劣化の各モードのためのサブネットワークを含むことができる。
【０１４５】
この方法によって、本発明に係る装置は、以下の表２を含む、顕微鏡を用いて病理学者によって認識することができる組織型及び構造と同じ有用な多くの組織型及び構造である十分な確実性を有して認識することができる。前記装置の作動において、構造と基礎構造との間には機能的な差異がない。それらはいずれも、同じ方法によって認識することができる。基礎構造は、単に、より大きな構造形式内で見いだすことができる形式である。しかし、この相対的階層は、該階層が病理学者によって用いられかつ以下の表がさらに小型又は簡潔になることを可能にするので、正常の細胞型をも列挙する以下の表２に示される。
【０１４６】
【表２−１】
2004535569.tif 000007
【０１４７】
【表２−２】
2004535569.tif 000008
【０１４８】
【表２−３】
2004535569.tif 000009
【０１４９】
【表２−４】
2004535569.tif 000010
【０１５０】
【表２−５】
2004535569.tif 000011
【０１５１】
【表２−６】
2004535569.tif 000012
【０１５２】
【表２−７】
2004535569.tif 000013
【０１５３】
【表２−８】
2004535569.tif 000014
【０１５４】
【表２−９】
2004535569.tif 000015
【０１５５】
【表２−１０】
2004535569.tif 000016
【０１５６】
【表２−１１】
2004535569.tif 000017
【０１５７】
【表２−１２】
2004535569.tif 000018
【０１５８】
【表２−１３】
2004535569.tif 000019
【０１５９】
【表２−１４】
2004535569.tif 000020
【０１６０】
【表２−１５】
2004535569.tif 000021
【０１６１】
脳は、人体で最も複雑な組織である。それらは、無数の脳構造、及び、前記のように列挙されない、脳走査で画像化されかつこの装置によって認識することができる他の構造、細胞型、組織及びその他である。
【０１６２】
いくつかの病気は、該病気の証明（ｈａｌｌｍａｒｋ）として用いられる組織内の物質の蓄積又は累積によって確認することができる。これらの物質蓄積は、しばしば、組織内に異常の構造を形成する。そのような蓄積は、細胞（例えば、パーキンソン病の黒質のドーパミン作動性ニューロンのレービー小体）内で位置することができる、又は、細胞外（例えば、アルツハイマー病の神経炎斑）で発見することができる。それらは、例えば、糖蛋白質、蛋白質、脂質、クリスタリン、グリコゲン及び／又は核酸の蓄積とすることができる。いくつかのものは、付加標識物なしで画像において確認することができ、他のものは、該他のものに付着される選択的な標識物を必要とする。
【０１６３】
特定の病気の診断のために有用な蛋白質の蓄積物（糖蛋白質の蓄積物を含む）の例として、アルツハイマー病の神経炎斑及びもつれ、多発性硬化症の斑、海綿状脳障害のプリオン蛋白質、強皮症のコラーゲン、ヒアリン病のヒアリン沈着物及びマロリー小体、キンメルスティルウィルソン病の沈着物、パーキンソン病のレービー小体及びレービー小体病、複数系統無栄養症のグリア細胞のアルファ瘢痕形成封入体、粥状硬化症のじゅく状斑、ＩＩ型糖尿病のコラーゲン、結核の乾酪化変性肉芽腫、及び封入体筋炎のアミロイドベータ前駆体蛋白質が含まれる。脂質の蓄積物（脂肪の蓄積物を含む）の例として、栄養学的肝疾患の沈着物、粥状硬化症のじゅく状斑、肝臓の脂肪変化、粥状硬化症の泡大食細胞、黄色腫、他の脂質蓄積疾患、及び粥状硬化症の脂肪線条が含まれる。クリスタリンの蓄積物の例として、腎結石の尿酸及びシュウ酸カルシウムの結晶、痛風の尿酸結晶、動脈硬化性斑のカルシウム結晶、腎結石症の石灰沈着、弁膜性心疾患の石灰沈着、及び乳頭癌の砂腫体が含まれる。核酸の蓄積物又は封入体の例として、ヘルペス（疱疹）のウィルスＤＮＡ、サイトメガロウイルスのウィルスＤＮＡ、ヒト乳頭腫ウイルスのウィルスＤＮＡ、ＨＩＶ（免疫不全ウイルス）のウィルスＤＮＡ、ウィルス性肝炎のカウンシルマン体、及び伝染性軟疣の軟属腫小体が含まれる。
【０１６４】
高確実性の認識に基づく装置自己教示
【０１６５】
現存の訓練された組織／構造型の経験のための関係付けテンプレート評価の蓄積された評量値の評価は、分類／認識の決定を規定する。このこと及び／又は他の理由のために、本発明に係る方法は、動的装置適応性及び自己統合化発展性を含むことができる。検査組織／細胞構造の基準評価は、定められた境界限界内（容認可能の確率帯域幅内）に入るとき、本発明に係る装置は、現試料検査のわずかな変化を含むように、パラメータ基準テンプレートの認識包絡線のそれぞれの訓練を自動的に向上させることができる。前記装置は、該装置の訓練された経験を動的かつ自動的に増加させる。基準評価が先の経験の外側にあるとき、その逸脱性の特性が、訓練された型（自己教示）のそれぞれへの関連から及び類似の分散型の有効な統計学的再発生下で出現し、新たな基準を自動的に生成し、関係付け行列に動的に付加することができる。
【０１６６】
弁別的な分子を含む位置及び量の決定の成分
【０１６７】
既知の方法を用いて、標識物又は標識物上の標識札によって発した色を示すか又は他の弁別可能の波長である画素を確認することができ、前記色の強度を、標識化された成分の量に関係づけることができる。同様に、いくつかの組織成分は、標識物の使用により画像から直接弁別することができる。成分又は標識物もしくは標識札によって発した主要信号の関係付け又は関連性の程度が決定され、構造、細胞型等に局所的に限定される。いくつかの適当な方法がある。
【０１６８】
１つの方法においては、まず、被探求成分の存在を示す弁別可能の標識又は識別特性を示す１つの画素又は複数の隣接画素を確認し、該画素が細胞核内に又は細胞核の付近に存在するか否かを決定するために調査し、該画素が細胞核内に又は細胞核の付近に存在するとき、細胞核型を確認する。成分が細胞核内に出現したとき又は細胞内に成分が必ず存在するような小さな半径範囲内に成分が出現したとき、前記した方法は、細胞型を決定し、また、成分が出現した箇所で細胞核が正常であるか又は異常であるかを決定することができる。本発明に係る装置は、また、組織型を確認することができる。組織型は、該組織型内に、限られた数の構造を有し、各構造は、限られた数の細胞型を含む。確認された細胞型が、前記組織型内のただ１つの構造型に生じたとき、前記構造が識別される。
【０１６９】
いくつかの場合において、まず、構造（該構造より大きな構造の基礎構造であってもよい。）を発見し、被探求成分が前記構造内に含まれているか否かを決定することが望ましい。この方法において、多くの試料窓であって該試料窓の一部が一致する又は重なる多くの試料窓、典型的には、前記組織の構造型のための少なくとも１つの候補を得るために十分の大きさを有する多くの試料窓が画像から得られる。各例は、前記したように神経ネットワークを用いて、構造型のためのテンプレートと比較される。次いで、構造を示すとして確認された試料窓は、寸法減少が認識の確実性を低減するまで、順に、各端部で寸法が減少される。
【０１７０】
いくつかの実施例において、成分が生じる構造が既知の基礎構造を有する構造であるとき、一部分において一致する又は重なる多くのさらに小さい窓は、減少された窓から標本化され、基礎構造のためのテンプレートに比較することができる。基礎構造が発見されたとき、小さい窓は、認識の確実性がなくなるまで、順に各端部で再び減少される。
【０１７１】
構造又は基礎構造が、画素強度の変化によって決定することができる境界を有するとき、窓又は該窓より小さい窓内の構造又は基礎構造の境界は画素のループとして確認することができ、成分を示す各画素は、該画素がループ上、ループ内又はループの外側にあるか否かを決定するために調査することができる。ループ上又はループ内のすべての画素のための成分強度は、被探求成分の存在の量を定めるために合計することができる。
【０１７２】
いくつかの場合において、前記した方法は、閾値を超える成分の存在を示す各組の１以上の隣接画素から開始するように逆転することができる。次いで、各組の画素を取り囲む窓は、前記組織に生じることが既知の構造の出現のために取得され、調査される。次いで、構造が発見されないとき、窓は拡大され、前記した過程を、構造が発見されるまで繰り返す。したがって、構造の境界を確認することができ、成分を示す前記組の画素を前記境界が含むか否かの決定がされる。
【０１７３】
特許請求の範囲に関し、前記した実施例は本発明を実施する特定の方法を説明しているが、本発明は、任意の前記した特定の例によって限定されると解釈されるべきではなく、特許請求の範囲によってのみ解釈されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】全体系を示す図。
【図２】対象物の分割を示す図。
【図３】対象物から得られた試料分析窓を示す図。
【図４】６のパラメータ計算（特徴抽出）方法を示す図。
【図５】ＩＤＧパラメータ抽出方法を示す図。
【図６】認識のために用いられるサブネットワークの典型的な神経ネットワークを示す図。
【図７】細胞核認識のための決定行列を示す図。
【図８】組織又は構造の認識のための決定行列を示す図。
【符号の説明】
【０１７５】
１  画像
２、３、４、５、６、７、８、９  画像化構造（対象物領域）
１０  中心線
１１、１２、１３、１４、１５、１６  試料分析窓
１７、１８、１９  強度レベル
２０、２１、２２  強度ピーク
２３  窓
３１  入力ノード
３２  ニューロン
３３  出力ニューロン
３６  入力
３７  重み付け係数
３８  重み付けの数
３９  最後の数
５１  対象物分割モジュール
５２  パラメータ計算モジュール
５３  構造パターン認識モジュール
６１、６２、６３  サブネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際公開パンフレット】
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【国際調査報告】
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