(57)【要約】      （修正有）【課題】生体サンプルの観察対象部分を明瞭に撮像する仕組みを提供する。【解決手段】画像処理装置は、非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に上記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、上記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた上記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記判定部は、組織別の染色特性に関連する条件を各区域の色情報に適用することにより、各区域に前記観察対象部分が映っているかを判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記条件は、前記サンプルについて使用された染色法によってより弱く染色される組織とより強く染色される組織とを区別する条件であり、
前記観察対象部分は、前記より弱く染色される組織に相当する部分又は前記より強く染色される組織に相当する部分である、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記条件は、前記染色法に応じて特定される色成分と他の色成分との差に応じて前記より弱く染色される組織と前記より強く染色される組織とを区別する条件である、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記判定部は、赤成分と緑成分との差及び赤成分と青成分との差に応じて、赤血球に相当する非観察対象部分を検出する、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理装置は、生体サンプルである前記サンプルの部位を識別する部位情報を取得する情報取得部、をさらに備え、
前記判定部は、前記部位情報により識別される部位に応じて前記条件を変化させる、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像処理装置は、前記サンプルについて使用された染色法を識別する染色法情報を取得する情報取得部、をさらに備え、              
前記判定部は、前記染色法情報により識別される染色法に応じて前記条件を変化させる、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記判定部は、前記色情報を用いた判定処理の対象区域を前記画像の輝度情報を用いて抽出し、抽出した１つ以上の対象区域の各々について前記色情報を用いて前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記判定部は、輝度のより低い区域を前記対象区域として抽出する、請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記フォーカス測定部は、前記観察対象部分が映っていると判定された少なくとも１つの区域においてフォーカス位置を決定し、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置を決定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記フォーカス測定部は、前記観察対象部分が映っていると判定された少なくとも１つの区域においてフォーカス位置を決定し、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置の測定範囲を決定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定することと、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行することと、
を含む画像処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、
として機能させるためのプログラム。
【請求項１４】
非顕微鏡カメラと、
顕微鏡カメラと、
前記非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部、及び
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、前記顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部
を備える画像処理装置と、
を含むデジタル顕微鏡システム。
【請求項１５】
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る複数の区域のうち前記画像の輝度情報を用いて抽出される１つ以上の対象区域の各々について、当該対象区域の色情報を用いて当該対象区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、
を備える画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、画像処理方法、プログラム及びデジタル顕微鏡システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生体サンプルの画像を撮像するデジタル顕微鏡システムが利用されている。当該デジタル顕微鏡システムによれば、生体サンプルの情報を長期的に維持し、生体サンプルに基づく病理診断をどこでも行うことができる。
【０００３】
デジタル顕微鏡システムで撮像される画像は、的確な病理診断のために、生体サンプルを正確にかつ細部まで確認できる画像であることが望まれる。例えば、画像において生体サンプルがぼやけることを回避するために、生体サンプルの画像を撮像する際のフォーカス位置は、当該生体サンプルに正確に合うことが求められる。そのため、このようなフォーカス位置を自動で決定するオートフォーカス（以下、「ＡＦ」と呼ぶ）技術が提案されている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、２つの位相差像間の距離を画素単位で取得し、当該距離に基づいてフォーカス位置を決定することにより、凹凸がある被写体であっても被写体全体が鮮明となるように画像を撮像することを可能にする技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−９０２２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、デジタル顕微鏡システムに関する従来のＡＦ技術では、例えば赤血球、筋繊維、脂肪、細胞のような生体サンプルを構成する組織を区別することなく、フォーカス位置を合わせる。そのため、生体サンプルのうちの観察対象の組織（例えば、細胞）ではなく、当該観察対象の組織と高低差のある非観察対象の組織（例えば、赤血球、筋繊維）にフォーカス位置が合う恐れがある。その結果、撮像された画像では、観察対象の組織がぼやけてしまう。
【０００７】
そこで、生体サンプルの観察対象部分が明瞭に映る画像を撮像することを可能にする仕組みが提供されることが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示によれば、非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に上記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、上記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた上記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、を備える画像処理装置が提供される。
【０００９】
また、本開示によれば、非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に上記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定することと、上記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた上記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行することと、を含む画像処理方法が提供される。
【００１０】
また、本開示によれば、コンピュータを、非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に上記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、上記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた上記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、として機能させるためのプログラムが提供される。
【００１１】
また、本開示によれば、非顕微鏡カメラと、顕微鏡カメラと、上記非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に上記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部、及び上記観察対象部分が映っていると判定された区域において、上記顕微鏡カメラを用いた上記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部を備える画像処理装置と、を含むデジタル顕微鏡システムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
以上説明したように本開示に係る画像処理装置、画像処理方法、プログラム及びデジタル顕微鏡システムによれば、生体サンプルの観察対象部分が明瞭に映る画像を撮像することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本開示の実施形態に係るデジタル顕微鏡システムの概略的な構成の一例を示す説明図である。
【図２】撮像対象のプレパラートの一例を説明するための説明図である。
【図３】生体サンプルの高解像度画像の一例を説明するための説明図である。
【図４】一実施形態に係る画像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図５】サンプル領域の検出の一例を説明するための説明図である。
【図６】判定対象区域の抽出の一例を説明するための説明図である。
【図７】色情報による判定の一例を説明するための説明図である。
【図８】決定されたフォーカス位置の例を説明するための説明図である。
【図９Ａ】他の区域のフォーカス位置の測定範囲の決定の一例を説明するための説明図である。
【図９Ｂ】他の区域のフォーカス位置の決定の一例を説明するための説明図である。
【図１０】生体サンプルの高解像度画像の一例を説明するための説明図である。
【図１１】一実施形態に係る画像処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【図１２】判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図１３】撮像処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に添付の図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１５】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．はじめに
２．画像処理装置の構成
３．処理の流れ
４．まとめ
【００１６】
＜１．はじめに＞
まず、図１〜図３を参照して、本実施形態に係るデジタル顕微鏡システムの概略的な構成及び本実施形態における技術的課題について説明する。
【００１７】
（デジタル顕微鏡システムの概略的な構成）
図１を参照して、本実施形態に係るデジタル顕微鏡システム１の概略的な構成について説明する。図１は、本実施形態に係るデジタル顕微鏡システム１の概略的な構成の一例を示す説明図である。図１を参照すると、デジタル顕微鏡システム１は、スライドローダ１０、ステージ３０、マクロカメラ４０、顕微鏡カメラ５０、画像処理装置１００、システム制御装置２００及びストレージ３００を含む。ここで、マクロカメラ４０は、顕微鏡カメラ５０と併せて用いられる非顕微鏡カメラの一例である。
【００１８】
スライドローダ１０には、ユーザにより撮像対象のプレパラート２０が投入される。スライドローダ１０は、当該プレパラート２０を保持する。そして、スライドローダ１０は、システム制御装置２００の制御に応じて、プレパラート２０を取り出し、ステージ３０に配置する。なお、当該プレパラート２０には、染色された生体サンプルが含まれる。
【００１９】
ステージ３０は、システム制御装置２００の制御に応じて、スライドローダ１０により取り出されたプレパラート２０をマクロカメラ４０又は顕微鏡カメラ５０が撮像可能な位置に運ぶ。
【００２０】
マクロカメラ４０は、プレパラート２０の生体サンプル全体が映る画像（以下、「マクロ画像」と呼ぶ）を撮像する。ステージ３０によりプレパラート２０が撮像可能な位置に運ばれた後に、マクロカメラ４０は、画像処理装置１００による制御に応じて、当該プレパラート２０が映るマクロ画像を撮像する。そして、マクロカメラ４０は、撮像したマクロ画像を画像処理部１００に送信する。
【００２１】
顕微鏡カメラ５０は、対物レンズ５１を通して、プレパラート２０の生体サンプルの一部が映る高解像度の画像（以下、「高解像度画像」と呼ぶ）を撮像する。例えば、ステージ３０によりプレパラート２０が撮像可能な位置に運ばれた後に、顕微鏡カメラ５０は、画像処理装置１００による制御に応じて、生体サンプルの一部が映る高解像度画像を、複数回に分けて生体サンプル全体に渡って撮像する。そして、顕微鏡カメラ５０は、撮像した複数の高解像度画像を画像処理装置１００に送信する。
【００２２】
画像処理装置１００は、例えば、マクロカメラ４０及び顕微鏡カメラ５０による撮像を制御する。より具体的には、画像処理装置１００は、マクロカメラ４０にマクロ画像を撮像させる。画像処理装置１００は、当該マクロ画像を用いてフォーカス位置を測定すべき１つ以上の区域を決定する。そして、画像処理装置１００は、各区域において顕微鏡カメラ５０にフォーカス位置を測定させ、決定されたフォーカス位置に基づいて、顕微鏡カメラ５０に高解像度画像を撮像させる。画像処理装置１００は、撮像された高解像度画像をストレージ３００に送信する。
【００２３】
システム制御装置２００は、デジタル顕微鏡システム１全体の動作を制御する。例えば、システム制御部２００は、スライドローダ１０からのプレパラート２０の取り出し、及びステージ３０でのプレパラート２０の移動を制御する。また、システム制御部２００は、例えば、画像処理装置１００に撮像のタイミングを通知することにより、間接的にマクロカメラ４０及び顕微鏡カメラ５０による撮像を制御する。
【００２４】
ストレージ３００は、顕微鏡カメラ５０により撮像された高解像度画像を記憶する。例えば、高解像度画像が撮像されると、ストレージ３００は、画像処理装置１００から高解像度画像を受信し、当該高解像度画像を記憶する。
【００２５】
（本実施形態における技術的課題）
次に、図２及び図３を参照して、本実施形態における技術的課題について説明する。
【００２６】
図２は、撮像対象のプレパラート２０の一例を説明するための説明図である。図２を参照すると、プレパラート２０の上面図及び側面図が示されている。プレパラート２０は、スライドガラス２１及びカバーガラス２３を含む。また、当該スライドガラス２１とカバーガラス２３との間には、生体サンプル６０が挟まれている。また、プレパラート２０は、例えば、スライドガラス２１上にラベル２５を含む。当該ラベル２５は、例えば、生体サンプルに関連する情報を有する。当該生体サンプルに関連する情報は、例えば、生体サンプルについて使用された染色法を識別する染色法情報、及び生体サンプルが採取された生体内の部位を識別する部位情報を含む。当該ラベル２５は、例えば、文字情報が印字されたラベルであってもよく、又はバーコード若しくはＱＲ（Quick  Response）コード等の読み取り可能なコードが印刷されたラベルであってもよい。
【００２７】
生体サンプル６０は、様々な組織から構成される。例えば、生体サンプル６０は、組織として、赤血球６１及び細胞６３を含む。また、プレパラート２０の生体サンプル６０は、いずれかの染色法を使用して染色されている。ここでは、例えば、ヘマトキシリン・エオシン染色法（以下、「ＨＥ染色法」と呼ぶ）が使用される。この場合に、赤血球６１及び細胞６３は、共に赤く染まる。また、生体サンプル６０を構成する組織は、例えば、互いに異なる高さを有する。一例として、赤血球６１は、細胞６３よりも高い。このような生体サンプル６０の病理診断が行われる場合に、例えば、細胞６３が観察対象部分となる。換言すると、赤血球６１は、非観察対象部分である。
【００２８】
以上のようなプレパラート２０の生体サンプル６０が、顕微鏡カメラ５０により撮像される。しかし、顕微鏡カメラ５０により撮像される高解像度画像では、観察対象部分がぼやける恐れがある。
【００２９】
一例として、生体サンプル全体のうちのフォーカス位置を測定するいくつかの区域を決定し、当該区域で測定したフォーカス位置に基づいて、生体サンプル全体にわたって高解像度画像を撮像する手法が考えられる。プレパラート２０上には生体サンプル６０が有り、生体サンプル６０の中には、生体サンプル６０を構成する様々な組織が含まれる。当該プレパラート２０のマクロ画像が撮像されると、生体サンプルがない区域（即ち何もない区域）では輝度値がより大きくなり、生体サンプルが有る区域では輝度値がより小さくなる。さらに、生体サンプルが有る区域の中でも、組織が存在する区域では、組織が存在しない区域よりも、輝度値はより小さくなる。そのため、生体サンプルに含まれる組織にフォーカス位置を合わせるために、輝度値がより小さい区域を、フォーカス位置を測定する区域として決定することが考えられる。しかし、フォーカス位置を測定する区域において画像に映る組織は、観察対象の組織（例えば、細胞）ではなく、非観察対象の組織（例えば、赤血球）である可能性がある。よって、フォーカス位置は、非観察対象の組織に合わせられ、その結果、高解像度画像では、観察対象部分がぼやけてしまう恐れがある。
【００３０】
別の例として、生体サンプル全体にわたって複数の高解像度画像を撮像する際に、高解像度画像を撮像する度にフォーカス位置を測定する手法が考えられる。しかし、１つの高解像度画像の中に観察対象の組織（例えば、細胞）と非観察対象の組織（例えば、赤血球）との両方が映る場合もある。この場合には、フォーカス位置が非観察対象の組織に合わせられる可能性がある。その結果、高解像度画像では、観察対象部分がぼやけてしまう。また、複数の高解像度画像の貼り合せにより、生体サンプル全体が映る高解像度の貼り合せ画像が生成される場合に、隣接する高解像度画像間でフォーカス位置が大きく異なると、当該高解像度画像の貼り合せに失敗する恐れもある。
【００３１】
図３は、生体サンプルの高解像度画像の一例を説明するための説明図である。図３を参照すると、高解像度画像７０が示されている。当該高解像度画像７０には、赤血球７１及び細胞７３が映っている。当該高解像度画像７０では、赤血球７１にフォーカス位置が合っているので、赤血球７１は明瞭に映っているが、細胞７３はぼやけている。そのため、細胞７３を正確に確認することが困難である。このように、高解像度画像において観察対象部分がぼやけると、適切な病理診断を行うことが難しくなる。
【００３２】
そこで、本実施形態は、生体サンプルの観察対象部分が明瞭に映る画像を撮像することを可能にする。以降、＜２．画像処理装置の構成＞及び＜３．処理の流れ＞において、その具体的な内容を説明する。
【００３３】
＜２．画像処理装置の構成＞
図４〜図１０を参照して、本実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例について説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図４を参照すると、画像処理装置１００は、第１撮像制御部１１０、領域検出部１２０、サンプル情報取得部１３０、区域判定部１４０、フォーカス測定部１５０及び第２撮像制御部１６０を備える。
【００３４】
（第１撮像制御部１１０）
第１撮像制御部１１０は、マクロカメラ４０による撮像を制御する。例えば、第１撮像制御部１１０は、プレパラート２０の染色された生体サンプル全体が映るマクロ画像をマクロカメラ４０に撮像させる。より具体的には、ステージ３０によりプレパラート２０がマクロカメラ４０により撮像可能な位置に運ばれると、第１撮像制御部１１０は、撮像可能であることをシステム制御装置２００から通知される。すると、第１撮像制御部１１０は、染色された生体サンプル全体が映るマクロ画像をマクロカメラ４０に撮像させる。そして、第１撮像制御部１１０は、撮像されたマクロ画像を取得する。当該マクロ画像は、領域検出部１２０に出力される。
【００３５】
（領域検出部１２０）
領域検出部１２０は、マクロ画像のうちの生体サンプルが映る領域（以下、「サンプル領域」と呼ぶ）を検出する。以下、この点について図５を参照してより具体的に説明する。
【００３６】
図５は、サンプル領域の検出の一例を説明するための説明図である。図５を参照すると、マクロ画像８０が示されている。例えば、領域検出部１２０は、マクロ画像８０においてエッジを検出する。通常、エッジは、生体サンプルが実際に映っている領域８１の内側及び当該領域８１の輪郭に現れる。よって、領域検出部１２０は、エッジが現れる領域８１を包含する領域８３をサンプル領域として検出する。
【００３７】
なお、領域検出部１２０は、サンプル領域の検出のために、エッジ検出以外の手法を用いてもよい。例えば、領域検出部１２０は、マクロ画像８０を複数の区域に分割し、当該区域毎の輝度値の分散を算出し、当該分散が所定の閾値を超える区域をサンプル領域として検出してもよい。領域８１を全く含まない区域では、各画素の輝度値はほぼ一定の値となるので輝度値の分散は小さく、一方、領域８１の一部を含む区域では、各画素で輝度値が異なるので輝度値の分散はより大きい。よって、例えばこのような輝度値の分散を用いてサンプル領域を検出できる。
【００３８】
（サンプル情報取得部１３０）
サンプル情報取得部１３０は、撮像対象である生体サンプルに関連する情報を取得する。例えば、サンプル情報取得部１３０は、生体サンプルについて使用された染色法を識別する染色法情報を取得する。また、サンプル情報取得部１３０は、生体サンプルの部位を識別する部位情報を取得する。以下、これらの情報の具体的な取得手法の例を説明する。
【００３９】
一例として、サンプル情報取得部１３０は、プレパラート２０のラベル２５が有する染色法情報及び部位情報を取得する。ここで、例えばラベル２５にバーコードが印刷されていれば、デジタル顕微鏡システム１が備えるバーコードリーダ（図示せず）がバーコードであるラベル２５を読み取り、サンプル情報取得部１３０は、当該バーコードリーダから染色法情報及び部位情報を取得する。又は、例えばラベル２５にＱＲコードが印刷されていれば、サンプル情報取得部１３０は、第１撮像制御部１１０からマクロ画像を取得し、マクロ画像のラベル２５（ＱＲコード）から染色法情報及び部位情報を取得する。
【００４０】
なお、サンプル情報取得部１３０は、マクロ画像のサンプル領域の色情報から、生体サンプルについて使用された染色法を判定することにより、染色法情報を取得してもよい。サンプル領域における色情報のヒストグラムは、染色法によって大きく異なるので、サンプル情報取得部１３０は、当該ヒストグラムから、使用された染色法を判定できる。また、ユーザが、撮像の前に染色法情報及び部位情報を入力し、サンプル情報取得部１３０は、入力された染色法情報及び部位情報を取得してもよい。
【００４１】
以上のように、サンプル情報取得部１３０は、サンプルに関連する情報を取得する。そして、サンプル情報取得部１３０は、当該情報を区域判定部１４０に出力する。
【００４２】
（区域判定部１４０）
区域判定部１４０は、マクロカメラ４０を用いて撮像されるマクロ画像内の染色された生体サンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に上記生体サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する。以降、この点についてより詳細に説明する。
【００４３】
例えば、第１のステップとして、区域判定部１４０は、上記色情報を用いた判定処理の対象区域（以下、「判定対象区域」と呼ぶ）を上記画像の輝度情報を用いて抽出する。ここで、例えば、区域判定部１４０は、輝度のより低い区域を判定対象区域として抽出する。以下、この点について図６を参照してより具体的に説明する。
【００４４】
図６は、判定対象区域の抽出の一例を説明するための説明図である。図６を参照すると、サンプル領域８３が示されている。当該サンプル領域８３は、例えば複数の区域８５に分割される。そして、区域判定部１４０は、区域８５ごとの輝度情報を取得する。当該輝度情報は、例えば区域８５に含まれる全画素の輝度値平均である。そして、区域判定部１４０は、輝度値平均の低い順に、所定数の区域８５を判定対象区域８７として抽出する。図６の例では、例えば９つの判定対象区域８７が抽出されている。
【００４５】
通常、サンプル領域８３の中でも、組織が存在する区域８５では、組織が存在しない区域８５よりも、輝度値はより小さくなる。そのため、上記のように輝度情報を用いることにより、サンプル領域８３の中でも組織が存在する可能性が高い区域８５を抽出することができる。よって、組織が映っている可能性が高い当該区域８５について、観察対象部分が映っているかを判定することができる。その結果、組織が映っていない区域８５について判定が行われ、当該区域８５に観察対象部分が映っていると誤って判定されることを回避できる。
【００４６】
次に、例えば、第２のステップとして、区域判定部１４０は、抽出した１つ以上の判定対象区域８７の各々について上記色情報を用いて生体サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する。このような判定により、観察対象部分が映る区域でフォーカス位置を測定することが可能になる。以下、当該判定についてより具体的に説明する。
【００４７】
例えば、区域判定部１４０は、組織別の染色特性に関連する条件を各区域の色情報に適用することにより、各区域に上記観察対象部分が映っているかを判定する。上記組織別の染色特性の例を挙げると、例えば、ＨＥ染色法が使用される場合、生体サンプルのうちの細胞の色は弱い赤となり、赤血球及び筋繊維の色はより強い赤となる。また、例えば、免疫染色法又は免疫組織化学法（Immunohistochemistry:ＩＨＣ）が使用される場合に、細胞は青となり、赤血球は黄色となる。このような染色特性に関連する条件を色情報に適用すれば、色情報から染色特性が異なる組織を互いに区別できる。即ち、ある色により強く（又はより弱く）染色される観察対象の組織とその色により弱く（又はより強く）染色される非観察対象の組織（又は別の色に染色される非観察対象の組織）とを区別できる。
【００４８】
より具体的には、例えば、上記染色特性に関連する条件は、生体サンプルについて使用された染色法によってより弱く染色される組織とより強く染色される組織とを区別する条件であってよい。この場合、観察対象部分は、上記より弱く染色される組織に相当する部分又は上記より強く染色される組織に相当し得る。上記のとおり、例えば、ＨＥ染色法が使用される場合に、細胞はより弱く染色され、赤血球及び筋繊維はより強く染色される。即ち、細胞の色はより弱い赤となり、赤血球及び筋繊維の色はより強い赤となる。よって、色情報の判定に、より強く染色される組織とより強く染色される組織とを区別する条件を用いれば、このように類似する色に染色される組織を区別することが可能になる。
【００４９】
本実施形態において、例えば、上記染色特性に関連する条件は、上記染色法に応じて特定される色成分と他の色成分との差に応じて上記より弱く染色される組織と上記より強く染色される組織とを区別する条件である。一例として、ＨＥ染色法を使用する場合に、ＨＥ染色法に応じて特定される色成分は赤成分である。色空間がＲＧＢである場合には、他の色成分は緑成分及び青成分である。よって、上記染色特性に関連する条件は、赤成分と緑成分との差及び赤成分と青成分との差に応じてより弱く染色される組織（例えば、細胞）とより強く染色される組織（例えば、赤血球、筋繊維）とを区別する条件である。従って、区域判定部１４０は、赤成分と緑成分との差及び赤成分と青成分との差に応じて、赤血球に相当する非観察対象部分を検出し得る。区域判定部１４０は、例えば、判定対象区域のうち非観察対象部分が検出された区域には観察対象部分が映っていないと判定し、判定対象区域のうち非観察対象部分が検出されなかった区域には観察対象部分が映っていると判定し得る。
【００５０】
一例として、ある区域の全画素の赤成分の平均値をＲ、緑成分の平均値をＧ、及び青成分の平均値をＢとすると、閾値ＴＲ−Ｇ及び閾値ＴＲ−Ｂを用いて、上記条件を以下のように表すことができる。
【００５１】
【数１】
2013142859.tif 000003
【００５２】
例えば、区域判定部１４０は、上記（１）及び（２）の両方が満たされる場合に、赤血球に相当する非観察対象部分を検出する。そして、区域判定部１４０は、非観察対象部分が検出された区域に観察対象部分が映っていないと判定する。一方、区域判定部１４０は、上記（１）又は（２）のいずれかが満たされない場合に、赤血球に相当する非観察対象部分を検出しない。そして、区域判定部１４０は、非観察対象部分が検出されない区域には観察対象部分が映っていると判定する。このような検出により、例えば、非観察対象部分と観察対象部分との両方が映っている区域であっても、観察対象部分が映っていないと判定する。その結果、観察対象部分と非観察対象部分との両方が映る区域において非観察対象部分に合うフォーカス位置が測定され、決定されることを回避することができる。
【００５３】
なお、各画素の色成分が０〜２５５の２５６階調で表される場合に、閾値ＴＲ−Ｇ及び閾値ＴＲ−Ｂは、例えば、２０〜４０の値に設定されてよい。また、赤成分、緑成分、及び青成分は、全画素の平均値ではなく、全画素の中央値などの他の種類のパラメータにより表現されてもよい。
【００５４】
また、例えば、区域判定部１４０は、部位情報により識別される部位に応じて上記染色特性に関連する条件を変化させてもよい。上記のとおり、当該部位情報は、サンプル情報取得部１３０により取得される。一例として、生体サンプルに含まれる赤血球の量は部位によって異なる。そこで、区域判定部１４０は、例えば、赤血球の量が多い部位については、上記閾値ＴＲ−Ｇ及び閾値ＴＲ−Ｂをより小さくする。それにより、赤血球が検出され易くなり、赤血球が含まれる区域であるにもかかわらず観察対象部分が映っていると判定されることを回避できる。
【００５５】
また、例えば、区域判定部１４０は、染色法情報により識別される染色法に応じて上記染色特性に関連する条件を変化させる。上記のとおり、当該染色法情報は、サンプル情報取得部により取得される。このように条件を変化させることにより、生体サンプルについてある特定の染色法が使用される場合だけではなく、様々な染色法が使用され得る場合に、使用される染色法に応じて条件を使い分けて観察対象部分が映っているかを判定することが可能になる。例えば、ＨＥ染色法が使用される場合に、弱い赤の組織（例えば、細胞）とより強い赤の組織（例えば、赤血球）とを区別し、免疫染色法が使用される場合には、青い組織（例えば、細胞）と黄色の組織（例えば、赤血球）とを区別することができる。
【００５６】
以上のように、区域判定部１４０は、判定対象区域の各々について上記色情報を用いて生体サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する。そして、区域判定部１４０は、生体サンプルの観察対象部分が映っていると判定した区域を、測定区域候補として記録する。図７を参照して、判定の結果について説明する。
【００５７】
図７は、色情報による判定の一例を説明するための説明図である。図７を参照すると、サンプル領域８３が示されている。また、図６と同様に、サンプル領域８３には、区域８５及び判定対象区域８７が示されている。区域判定部１４０は、判定対象区域８７の各々について色情報を用いた判定を行う。その結果、例えば、判定対象区域８７のうち、３つの判定対象区域８７ｃ、８７ｄ、８７ｆで、上記条件（１）及び（２）が満たされる。すると、区域判定部１４０は、判定対象区域８７ｃ、８７ｄ、８７ｆで非観察対象部分を検出する。よって、区域判定部１４０は、その他の６つの判定対象区域８７ａ、８７ｂ、８７ｅ、８７ｇ、８７ｈ、８７ｉに観察対象部分（例えば、細胞）が映っていると判定する。そして、区域判定部１４０は、当該６つの判定対象区域８７を測定区域候補として記録する。
【００５８】
最後に、例えば、第３のステップとして、区域判定部１４０は、生体サンプルの観察対象部分が映っていると判定した判定対象区域、即ち測定区域候補の中から、測定区域を決定する。一例として、区域判定部１４０は、測定区域候補のうちの、輝度のより低い所定数の測定区域候補を、測定区域として決定する。当該所定数が５であるとすると、図７の例で、区域判定部１４０は、例えば、６つの測定区域候補のうちの、５つの測定区域候補８７ａ、８７ｂ、８７ｅ、８７ｈ、８７ｉを測定区域として決定する。
【００５９】
（フォーカス測定部１５０）
フォーカス測定部１５０は、観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラ５０を用いた生体サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行する。例えば、フォーカス測定部１５０は、選択された上記測定区域において、フォーカス位置の測定を実行する。
【００６０】
より具体的には、フォーカス測定部１５０は、フォーカス位置の（奥行き方向の）測定範囲内でフォーカス位置を段階的に変更し、当該フォーカス位置の中で最も適当なフォーカス位置を撮像時のフォーカス位置として測定する。当該フォーカス測定範囲は、例えば、プラパラート２０のカバーガラス２３のサンプル接触面を基準として、カメラから見た奥行き方向に０ｎｍ（ナノメートル）〜２０００ｎｍまでの範囲であってよい。フォーカス測定部１５０は、フォーカス位置を変更する度に、顕微鏡カメラ５０から画像を取得する。そして、フォーカス測定部１５０は、当該画像から、ＡＦについての評価値を算出する。当該評価値は、例えば画像のコントラスト値である。当該コントラスト値は、例えば、画像の高周波成分を抽出し、当該高周波成分の積算値を算出することにより得られる。フォーカス測定部１５０は、このように測定範囲内の各フォーカス位置に対応する評価値を算出した上で、最も高い上記評価値を伴うフォーカス位置（即ち、極大のコントラストを伴うフォーカス位置）を、撮像のためのフォーカス位置として決定する。以下、図８を参照して決定されたフォーカス位置の例を説明する。
【００６１】
図８は、決定されたフォーカス位置の一例を説明するための説明図である。図８を参照すると、上記のように測定区域８９ａ、８９ｂ、８９ｅ、８９ｈ、８９ｉが示されている。フォーカス測定部１５０は、測定区域８９ａ、８９ｂ、８９ｅ、８９ｈ、８９ｉのフォーカス位置を、それぞれ１０００ｎｍ、９００ｎｍ、１０００ｎｍ、１１００ｎｍ、１０５０ｎｍと決定している。
【００６２】
このように観察対象部分の映る測定区域においてフォーカス位置が測定されることにより、フォーカス位置を観察対象部分に合わせることが可能になる。
【００６３】
さらに、例えば、フォーカス測定部１５０は、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置の測定範囲を決定する。以下、この点について図９Ａを参照してより具体的に説明する。
【００６４】
図９Ａは、他の区域のフォーカス位置の測定範囲の決定の一例を説明するための説明図である。図９Ａを参照すると、サンプル領域８３の中の測定区域８９ａ、８９ｂ、及び、近傍の区域８５ａ、８５ｂ、８５ｃ、８５ｄ、８５ｅ、８５ｆ、８５ｇが示されている。測定区域８９ａ、８９ｂのフォーカス位置は、それぞれ１０００ｎｍ、９００ｎｍに決定されている。この場合に、フォーカス測定部１５０は、測定区域８９ａ、８９ｂのフォーカス位置（１０００ｎｍ、９００ｎｍ）に基づいて、上記近傍の区域８５のフォーカス位置の測定範囲を決定する。ここで、上記近傍の区域８５は、測定区域８９ａ、８９ｂの間に位置する。よって、フォーカス測定部１５０は、例えば、測定区域８９ａのフォーカス位置と測定区域８９ｂのフォーカス位置との間の範囲（９００ｎｍ−１０００ｎｍ）±α（例えば５０ｎｍ）の範囲を、上記近傍の区域８５のフォーカス位置の測定範囲として決定する。
【００６５】
測定区域の近傍の区域に観測対象部分がある場合に、当該観測対象部分の高さは、測定区域における観測対象部分の高さに近いと考えられる。よって、上記のように、近傍の区域のフォーカス位置の測定範囲を、測定区域におけるフォーカス位置に近い値に限定すれば、観察対象部分と高低差のある非観察対象部分に誤ってフォーカス位置を合わせることなく、観察対象部分にフォーカス位置を合わせることができる。また、各区域における最適なフォーカス位置を正確に決定しつつ、測定に要する処理量及び時間を減らすことができる。
【００６６】
上記フォーカス測定範囲の決定の代わりに、フォーカス測定部１５０は、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置を決定してもよい。以下、この点について図９Ｂを参照してより具体的に説明する。
【００６７】
図９Ｂは、他の区域のフォーカス位置の決定の一例を説明するための説明図である。図９Ｂを参照すると、フォーカス測定部１５０は、測定区域８９ａ、８９ｂのフォーカス位置（１０００ｎｍ、９００ｎｍ）に基づく内挿（補間）により、近傍の区域８５ａ、８５ｂ、８５ｃ、８５ｄ、８５ｅ、８５ｆ、８５ｇのフォーカス位置を決定する。一例として、フォーカス測定部１５０は、ある区域のフォーカス位置を決める場合、当該区域と近傍の測定区域との距離に応じた重みを用いて、当該近傍の測定区域のフォーカス位置の加重平均値を算出する。そして、フォーカス測定部１５０は、当該加重平均値を当該区域のフォーカス位置として決定する。区域８５ｃを例にとると、測定区域８７ａのフォーカス位置及び測定区域８７ｂのフォーカス位置について適用される重みは、例えば３：１などであってよい。この場合、フォーカス測定部１５０は、区域８５ｃのフォーカス位置を９７５ｎｍと決定し得る。ここでは簡単な内挿の一例について説明したが、一般的な任意の内挿の手法を使用可能である。また、一般的な任意の外挿の手法も同様に使用可能である。
【００６８】
測定区域の近傍の区域に観測対象部分がある場合に、当該観測対象部分の高さは、測定区域における観測対象部分の高さに近いと考えられる。よって、上記のように、近傍の区域のフォーカス位置として、測定区域におけるフォーカス位置に近い値を決定すれば、観察対象部分と高低差のある非観察対象部分に誤ってフォーカス位置を合わせることなく、観察対象部分にフォーカス位置を合わせることができる。また、各区域におけるフォーカス位置の測定に要する処理量及び時間を一層減らすことができる。
【００６９】
なお、ステージ３０によりプレパラート２０が顕微鏡カメラ５０により撮像可能な位置に運ばれると、フォーカス測定部１５０は、例えば、撮像可能であることをシステム制御装置２００から通知される。すると、フォーカス測定部１５０は、フォーカス位置の測定及び決定を行う。第２撮像制御部１６０が各区域の撮像を行う際に、フォーカス測定部１５０は各区域のフォーカス位置を第２撮像制御部１６０に通知する。
【００７０】
（第２撮像制御部１６０）
第２撮像制御部１６０は、顕微鏡カメラ５０による撮像を制御する。例えば、第２撮像制御部１６０は、フォーカス測定部１５０から通知されるフォーカス位置に、顕微鏡カメラ５０のフォーカス位置を合わせる。そして、第２撮像制御部１６０は、顕微鏡カメラ５０に高解像度画像を撮像させる。そして、第２撮像制御部１６０は、撮像された高解像度画像を取得する。当該高解像度画像は、ストレージ３００に出力される。以下、図１０を参照してこのような高解像度画像の例を説明する。
【００７１】
図１０は、生体サンプルの高解像度画像の一例を説明するための説明図である。図１０を参照すると、判定対象区域８７ｄ、８７ｅを含む領域における高解像度画像７０が示されている。上記のように、判定対象区域８７ｄでは、非観察対象部分（例えば、赤血球）が検出されたので、判定対象区域８７ｄは測定区域候補から除外される。一方で、判定対象区域８７ｅは、測定区域として決定され得る。よって、高解像度画像７０では、判定対象区域８７ｅ（即ち測定区域８９ｅ）に対応する領域にある細胞７３にフォーカス位置が合っている。このように、本実施形態における高解像度画像では、観察対象部分にフォーカス位置が合わせられる。その結果、生体サンプルの観察対象部分が明瞭に映る画像を撮像することが可能となる。
【００７２】
＜３．処理の流れ＞
次に、図１１〜図１３を参照して、本実施形態に係る画像処理の一例について説明する。
【００７３】
（画像処理）
図１１は、本実施形態に係る画像処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
【００７４】
まず、ステップＳ４１０で、第１撮像制御部１１０は、マクロカメラ４０を用いて撮像されたマクロ画像を取得する。次に、ステップＳ４２０で、領域検出部１２０は、マクロ画像のうちの生体サンプルが映るサンプル領域を検出する。
【００７５】
ステップＳ４３０で、区域判定部１４０は、サンプル領域内の区域ごとの輝度情報を取得する。次に、ステップＳ４４０で、区域判定部１４０は、色情報を用いた判定処理の対象区域（即ち、判定対象区域）を区域ごとの輝度情報を用いて抽出する。次に、ステップＳ５００で、区域判定部１４０は、色情報を用いた判定処理を実行する。
【００７６】
ステップＳ４５０で、区域判定部１４０は、判定処理において生体サンプルの観察対象部分が映っていると判定した判定対象区域（即ち、測定区域候補）の中から、測定区域を決定する。次に、ステップＳ４６０で、フォーカス測定部１５０は、測定区域において、顕微鏡カメラ５０を用いた生体サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行し、フォーカス位置を決定する。そして、ステップＳ４７０で、フォーカス測定部１５０は、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置の測定範囲を決定する。
【００７７】
ステップＳ６００で、第２撮像制御部１６０は、顕微鏡カメラ５０を用いた高解像度画像の撮像処理を実行する。
【００７８】
（判定処理５００）
次に、判定処理５００の一例について説明する。図１２は、判定処理５００の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７９】
ステップＳ５１０で、区域判定部１４０は、判定対象区域のうちの１つを選択する。次に、ステップＳ５２０で、区域判定部１４０は、選択した判定対象区域の色情報（例えば、赤成分、緑成分、及び青成分）を取得する。そして、ステップＳ５３０で、区域判定部１４０は、判定のためのパラメータ（例えば、赤成分と緑成分との差分及び赤成分と青成分との差分）を算出する。
【００８０】
ステップＳ５４０で、区域判定部１４０は、上記パラメータを用いて、色情報が非観察対象部分の検出条件（例えば、上記式（１）及び（２））を満たすかを判定する。そして、ステップＳ５５０で、色情報が条件を満たせば、処理はステップ５７０に進む。そうでなければ、処理はステップＳ５６０に進む。
【００８１】
ステップＳ５６０で、区域判定部１４０は、判定対象区域を測定区域候補として記録する。
【００８２】
ステップＳ５７０で、区域判定部１４０は、全ての判定対象区域についての判定が完了したかを判定する。全ての判定対象区域についての判定が完了していれば、処理は終了する。そうでなければ、処理はステップＳ５１０に戻る。
【００８３】
（撮像処理）
次に、撮像処理６００の一例について説明する。図１３は、撮像処理６００の流れの一例を示すフローチャートである。
【００８４】
ステップＳ６１０で、フォーカス測定部１５０は、サンプル領域内の区域のうちの１つを選択する。次に、ステップＳ６２０で、フォーカス測定部１５０は、選択した区域が測定区域であるかを判定する。区域が測定区域であれば、処理はステップＳ６４０へ進む。そうでなければ、処理はステップＳ６３０へ進む。
【００８５】
ステップＳ６３０で、フォーカス測定部１５０は、決定された測定範囲内のフォーカス位置を測定し、決定する。
【００８６】
ステップＳ６４０で、第２撮像制御部１６０は、選択した区域の高解像度画像を顕微鏡カメラ５０に撮像させる。ステップＳ６５０で、第２撮像制御部１６０は、全ての区域についての撮像が完了したかを判定する。全ての区域についての撮像が完了していれば、処理は終了する。そうでなければ、処理はステップＳ６１０へ戻る。
【００８７】
＜４.まとめ＞
ここまで、図１〜図１３を用いて、本開示の実施形態に係るデジタル顕微鏡システム１及び画像処理装置１００について説明した。本実施形態によれば、マクロ画像内の区域ごとに、色情報を用いて観察対象部分が映っているかが判定される。これにより、観察対象部分が映る区域でフォーカス位置を測定することが可能になる。また、観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラ５０を用いた撮像のためのフォーカス位置が測定される。これにより、観察対象部分にフォーカス位置を合わせることができる。その結果、生体サンプルの観察対象部分が明瞭に映る画像が撮像される。
【００８８】
また、組織別の染色特性に関連する条件を各区域の色情報に適用することにより、各区域に観察対象部分が映っているかが判定される。このような染色特性を色情報に適用すれば、色情報から染色特性が互いに異なる組織を区別できる。即ち、ある色により強く（又はより弱く）染色される観察対象の組織とその色により弱く（又はより強く）染色される非観察対象の組織（又は別の色に染色される非観察対象の組織）とを区別できる。
【００８９】
また、染色法情報により識別される染色法に応じて、上記染色特性に関連する条件が変化する。このように条件を変化させることにより、生体サンプルについてある特定の染色法が使用される場合だけではなく、様々な染色法が使用され得る場合に、使用される染色法に応じて条件を使い分けることが可能になる。
【００９０】
また、色情報を用いた判定処理の対象区域が、マクロ画像の輝度情報を用いて抽出される。これにより、組織が映っている可能性が高い当該区域について、観察対象部分が映っているかを判定することができる。その結果、組織が映っていない区域について判定が行われ、当該区域に観察対象部分が映っていると誤って判定されることを回避できる。
【００９１】
また、測定区域のフォーカス位置に基づいて、他の区域のフォーカス位置の測定範囲又は他の区域のフォーカス位置が決定される。これにより、観察対象部分と高低差のある非観察対象部分に誤ってフォーカス位置を合わせることなく、観察対象部分にフォーカス位置を合わせることができる。また、各区域における最適なフォーカス位置を正確に測定しつつ、測定に要する処理量及び時間を減らすことができる。
【００９２】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について説明したが、本開示は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９３】
例えば、顕微鏡カメラによる個々の撮像は、フォーカス位置の測定を行うための区域ごとに行われなくてもよい。例えば、顕微鏡カメラによる個々の撮像は、上記区域よりも小さい領域ごとに行われてもよい。
【００９４】
また、本明細書の画像処理における処理ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に実行されなくてよい。例えば、画像処理における処理ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で実行されても、並列的に実行されてもよい。
【００９５】
また、画像処理装置に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等のハードウェアに、上記画像処理装置の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。
【００９６】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、
を備える画像処理装置。
（２）
前記判定部は、組織別の染色特性に関連する条件を各区域の色情報に適用することにより、各区域に前記観察対象部分が映っているかを判定する、前記（１）に記載の画像処理装置。
（３）
前記条件は、前記サンプルについて使用された染色法によってより弱く染色される組織とより強く染色される組織とを区別する条件であり、
前記観察対象部分は、前記より弱く染色される組織に相当する部分又は前記より強く染色される組織に相当する部分である、
前記（２）に記載の画像処理装置。
（４）
前記条件は、前記染色法に応じて特定される色成分と他の色成分との差に応じて前記より弱く染色される組織と前記より強く染色される組織とを区別する条件である、前記（３）に記載の画像処理装置。
（５）
前記判定部は、赤成分と緑成分との差及び赤成分と青成分との差に応じて、赤血球に相当する非観察対象部分を検出する、前記（４）に記載の画像処理装置。
（６）
前記画像処理装置は、生体サンプルである前記サンプルの部位を識別する部位情報を取得する情報取得部、をさらに備え、
前記判定部は、前記部位情報により識別される部位に応じて前記条件を変化させる、
前記（４）に記載の画像処理装置。
（７）
前記画像処理装置は、前記サンプルについて使用された染色法を識別する染色法情報を取得する情報取得部、をさらに備え、              
前記判定部は、前記染色法情報により識別される染色法に応じて前記条件を変化させる、
前記（２）に記載の画像処理装置。
（８）
前記判定部は、前記色情報を用いた判定処理の対象区域を前記画像の輝度情報を用いて抽出し、抽出した１つ以上の対象区域の各々について前記色情報を用いて前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する、前記（１）〜（７）のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（９）
前記判定部は、輝度のより低い区域を前記対象区域として抽出する、前記（８）に記載の画像処理装置。
（１０）
前記フォーカス測定部は、前記観察対象部分が映っていると判定された少なくとも１つの区域においてフォーカス位置を決定し、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置を決定する、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（１１）
前記フォーカス測定部は、前記観察対象部分が映っていると判定された少なくとも１つの区域においてフォーカス位置を決定し、決定したフォーカス位置に基づいて他の区域のフォーカス位置の測定範囲を決定する、前記（１）〜（９）のいずれか１項に記載の画像処理装置。
（１２）
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定することと、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行することと、
を含む画像処理方法。
（１３）
コンピュータを、
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、
として機能させるためのプログラム。
（１４）
非顕微鏡カメラと、
顕微鏡カメラと、
前記非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る区域ごとに、当該区域の色情報を用いて当該区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部、及び
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、前記顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部
を備える画像処理装置と、
を含むデジタル顕微鏡システム。
（１５）
非顕微鏡カメラを用いて撮像される画像内の染色されたサンプルの映る複数の区域のうち前記画像の輝度情報を用いて抽出される１つ以上の対象区域の各々について、当該対象区域の色情報を用いて当該対象区域に前記サンプルの観察対象部分が映っているかを判定する判定部と、
前記観察対象部分が映っていると判定された区域において、顕微鏡カメラを用いた前記サンプルの撮像のためのフォーカス位置の測定を実行するフォーカス測定部と、
を備える画像処理装置。
【符号の説明】
【００９７】
１０      スライドローダ
２０      プレパラート
２１      スライドガラス
２３      カバーガラス
２５      ラベル
３０      ステージ
４０      マクロカメラ
５０      顕微鏡カメラ
６０      生体サンプル
６１      赤血球
６３      細胞
７０      高解像度画像
８０      マクロ画像
８３      サンプル領域
８５      区域
８７      判定対象区域
８９      測定区域
１００    画像処理装置
１１０    第１撮像制御部
１２０    領域検出部
１３０    サンプル情報取得部
１４０    区域判定部
１５０    フォーカス測定部
１６０    第２撮像制御部
２００    システム制御装置
３００    ストレージ
【図１】
2013142859.tif 000004
【図２】
2013142859.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2013142859.tif 000009
【図７】
2013142859.tif 000010
【図８】
2013142859.tif 000011
【図９Ａ】
2013142859.tif 000012
【図９Ｂ】
2013142859.tif 000013
【図１０】
2013142859.tif 000014
【図１１】
2013142859.tif 000015
【図１２】
2013142859.tif 000016
【図１３】
2013142859.tif 000017