(57)【要約】【課題】簡易な設備と少量の計算処理によって切片の各位置に含まれる組織の含有率を得る。【解決手段】検体用の切片を厚さ方向に挟み該検体用の切片の厚さ方向の両端に近接する位置において生体組織から切り出された２つの参照用の切片の画像から各参照用の切片に含まれる２つの組織間の境界線を抽出する境界抽出工程Ｓ１と、該境界抽出工程Ｓ１において各画像から抽出された複数の境界線の位置に基づいて、該境界線によって区切られた２つの組織の、検体用の切片における体積含有率分布を計算する分布計算工程Ｓ２とを含む組織分布計算方法を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検体用の切片を厚さ方向に挟み該検体用の切片の厚さ方向の両端に近接する位置において生体組織から切り出された２つの参照用の切片の画像から各前記参照用の切片に含まれる２つの組織間の境界線を抽出する境界抽出工程と、
該境界抽出工程において各前記画像から抽出された複数の境界線の位置に基づいて、該境界線によって区切られた前記２つの組織の、前記検体用の切片における体積含有率分布を計算する分布計算工程とを含む組織分布計算方法。
【請求項２】
前記分布計算工程が、各前記画像から抽出された複数の境界線を包含しこれら境界線によって挟まれた領域を囲む包含線を前記検体用の切片の画像に設定し、前記包含線によって囲まれた領域における各組織の体積含有率をそれぞれ５０％と算出し、前記包含線の外側の領域における各組織の体積含有率を１００％または０％と算出する請求項１に記載の組織分布計算方法。
【請求項３】
前記分布計算工程が、各前記画像から抽出された複数の境界線を包含しこれら境界線によって挟まれた領域を囲む包含線を前記検体用の切片の画像に設定し、前記包含線によって囲まれた領域内の各位置における各組織の体積含有率を前記複数の境界線からの距離に基づいて算出し、前記包含線の外側の領域における各組織の体積含有率を１００％または０％と算出する請求項１に記載の組織分布計算方法。
【請求項４】
前記分布計算工程が、各前記画像から抽出された境界線に基づいて前記検体用の切片における前記２つの組織間の境界面を計算し、算出された境界面に基づいて前記体積含有率分布を計算する請求項１に記載の組織分布計算方法。
【請求項５】
前記分布計算工程によって算出された前記組織の体積含有率分布を前記検体用の切片の画像に重畳して表示する表示工程を含む請求項１から請求項４のいずれかに記載の組織分布計算方法。
【請求項６】
前記表示工程が、前記検体用の切片の画像を複数の領域に区切るグリッド線と、該グリッド線によって区切られた各領域における前記組織の体積含有率とを表示する請求項５に記載の組織分布計算方法。
【請求項７】
前記分布計算工程によって算出された前記組織の体積含有率分布を前記検体用の切片の画像に重畳して表示する表示工程を含み、
該表示工程が、前記包含線を前記検体用の切片の画像に重畳して表示する請求項２に記載の組織分布計算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、組織分布計算方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、生体試料の切片から所望の組織の細胞を採取する方法として、レーザ光を用いて切片を切断するレーザーマイクロダイセクション（ＬＭＤ）法が知られている。この方法では、組織を可視化するために切片が染色される。細胞が切片の厚さ方向に重なっていると組織の分布を詳細に識別することができないため、切片の厚さは細胞一層分に相当する３μｍ〜５μｍ程度とされる。すなわち、一度の操作で得られる細胞の量が少なく、遺伝子分析などに必要な量の細胞を得るためには多数の切片を用いて断片の採取を多数回繰り返す必要がある。そこで、５０μｍ程度の厚さを有する厚い切片から一度の操作で十分な量の細胞を取得することができる技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
一方、生体試料の深さ方向に連続する位置から切り出した複数の切片を撮影し、取得された複数の２次元画像から組織の３次元構造を再現する技術が知られている（例えば、特許文献２，３参照。）。また、位相差画像を計算処理することにより生体試料の深さ方向の情報を得る技術が知られている（例えば、特許文献４参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２０１１／１４９００９号
【特許文献２】特開２００８−４６０９８号公報
【特許文献３】特公平７−３４３５９号公報
【特許文献４】特開２０１１−１３３４３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
切片から採取した組織の分析結果を正確に解析するためには、採取した組織に不純物となる非分析対象の組織がどの程度含まれているかを把握する必要がある。しかし、特許文献１のように厚い切片を用いる場合、切片の内部において組織の形態が一様とは限らず、深さ方向の各位置における組織の分布が異なり得る。したがって、採取する領域において所望の組織がどのくらいの割合で含まれているかを切片の外観のみから正確に把握することは困難である。
【０００６】
そこで、特許文献２〜４のような組織の３次元構造を取得する技術を用いることが考えられる。しかしながら、特許文献２，３の場合、多数の２次元画像から計算処理によって３次元構造を再現するため、計算量が多くなるという問題がある。特許文献４の場合、情報を得ることができる生体試料の深さは２０μｍ程度と不十分である。また、これらの技術を用いる場合には所望の組織を可視化するために切片を染色する必要があるため、薬品によって処理された組織を用いることができない分析には、特許文献１〜３の技術を適用することができない。切片を染色せずに切片の３次元構造を観察可能な手段として光学的コンピュータトモグラフィ（ＯＣＴ）が知られているが、ＯＣＴは高額な装置を必要とするため汎用性に欠けるという問題がある。
【０００７】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、簡易な設備と少量の計算処理によって切片の各位置に含まれる組織の正確な含有率を得ることができる組織分布計算方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明は以下の手段を提供する。
本発明は、検体用の切片を厚さ方向に挟み該検体用の切片の厚さ方向の両端に近接する位置において生体組織から切り出された２つの参照用の切片の画像から各前記参照用の切片に含まれる２つの組織間の境界線を抽出する境界抽出工程と、該境界抽出工程において各前記画像から抽出された複数の境界線の位置に基づいて、該境界線によって区切られた前記２つの組織の、前記検体用の切片における体積含有率分布を計算する分布計算工程とを含む組織分布計算方法を提供する。
【０００９】
本発明によれば、境界抽出工程において、２つの参照用の切片の画像の各々から組織の境界線が抽出され、分布計算工程において、境界線に基づいて検体用の切片に含まれる２つの組織の体積含有率分布が計算される。ユーザは、算出された体積含有率分布から検体用の切片の各位置における各組織の体積含有率を得ることができる。
【００１０】
この場合に、２つの参照用の切片は、検体用の切片の両端面における組織の形態と同一または十分に類似した組織の形態を有しているので、境界抽出工程においては検体用の切片の両方の端面における組織の境界線が得られる。そして、両方の端面における組織の境界線を計算に用いることにより、検体用の切片が厚く該切片の内部において組織の形態が変化していたとしても、そのような組織の形態の変化を加味した組織の正確な体積含有率分布を算出することができる。また、全ての工程で必要とされるのは参照用の切片の画像と簡単かつ少量の計算処理のみであるので、簡易な設備で済む。
【００１１】
上記発明においては、前記分布計算工程が、各前記画像から抽出された複数の境界線を包含しこれら境界線によって挟まれた領域を囲む包含線を前記検体用の切片の画像に設定し、前記包含線によって囲まれた領域における各組織の体積含有率をそれぞれ５０％と算出し、前記包含線の外側の領域における各組織の体積含有率を１００％または０％と算出してもよい。
【００１２】
このようにすることで、包含線によって囲まれている内側の領域には境界線に隣接する２つの組織が略半分ずつ混在するので、２つの組織の体積含有率をそれぞれ５０％と算出する。一方、包含線の外側の領域は境界線に隣接する一方の組織のみが存在するので、各組織の体積含有率を１００％または０％とする。これにより、より簡単な計算で十分に正確に組織の体積含有率を算出することができる。
【００１３】
また、上記発明においては、前記分布計算工程が、各前記画像から抽出された複数の境界線を包含しこれら境界線によって挟まれた領域を囲む包含線を前記検体用の切片の画像に設定し、前記包含線によって囲まれた領域内の各位置における各組織の体積含有率を前記複数の境界線からの距離に基づいて算出し、前記包含線の外側の領域における各組織の体積含有率を１００％または０％と算出してもよい。
【００１４】
このようにすることで、包含線によって囲まれている内側の領域では、一方の境界線から他方の境界線に向かって各組織の体積含有率が変化するが、そのような境界線からの距離に応じて異なる各位置の体積含有率をより正確に算出することができる。
【００１５】
また、上記発明においては、前記分布計算工程が、各前記画像から抽出された境界線に基づいて前記検体用の切片における前記２つの組織間の境界面を計算し、算出された境界面に基づいて前記体積含有率分布を計算してもよい。
このようにすることで、計算により得られた検体用の切片の内部における組織間の境界面から、検体用の切片における各組織の３次元形状の情報が得られる。この３次元形状の情報を用いることにより、検体用の切片の各位置における組織の体積含有率を十分に正確に算出することができる。
【００１６】
また、上記発明においては、前記分布計算工程によって算出された前記組織の体積含有率分布を前記検体用の切片の画像に重畳して表示する表示工程を含んでもよい。
このようにすることで、算出された体積含有率分布が検体用の切片の画像に重畳してユーザに提示されるので、ユーザは、検体用の切片の画像に重畳された各組織の体積含有率分布から、検体用の切片の各位置と対応付けて各組織の含有率を容易に認識することができる。
【００１７】
また、上記発明においては、前記表示工程が、前記検体用の切片の画像を複数の領域に区切るグリッド線と、該グリッド線によって区切られた各領域における前記組織の体積含有率とを表示してもよい。
このようにすることで、グリッド線と対応する位置において検体用の切片を複数の断片に切断し、グリッド線によって区切られた領域単位で検体用の切片から組織を採取する場合に、ユーザは各断片に含まれる組織の体積含有率を容易に認識することができる。
【００１８】
また、上記発明においては、前記分布計算工程によって算出された前記組織の体積含有率分布を前記検体用の切片の画像に重畳して表示する表示工程を含み、該表示工程が、前記包含線を前記検体用の切片の画像に重畳して表示してもよい。
このようにすることで、単一の組織のみを採取できる領域を簡素な表示のみでユーザに提示することができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、簡易な設備と少量の計算処理によって切片の各位置に含まれる組織の含有率を得ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明の一実施形態に係る組織分布計算方法を示すフローチャートである。
【図２】図１の組織分布計算方法において用いられる検体用の切片および参照用の切片を示す図である。
【図３】図１の境界抽出工程に用いられる２つの参照画像の一例とこれら参照画像から抽出された境界線とを示す図である。
【図４】図１の分布計算工程において２つの境界線によって区分された３つの領域における各組織の体積含有率を計算する処理を説明する図である。
【図５】図１の表示工程において検体画像に組織の体積含有率分布が重畳された表示の一例を示す図である。
【図６】図１の表示工程における表示の変形例を示す図である。
【図７】図１の分布計算工程において組織の体積含有率分布を計算する処理の変形例を説明する図である。
【図８】図７の検体画像の一部を拡大した図である。
【図９】図１の分布計算工程において組織の体積含有率分布を計算する処理のもう１つの変形例を説明する図である。
【図１０】２つの参照画像のもう１つの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の一実施形態に係る組織分布計算方法について図面を参照して説明する。
本実施形態に係る組織分布計算方法は、図１に示されるように、検体用の切片１を厚さ方向に挟む位置において切り出された２つの切片２，３の画像から組織の境界線を抽出する境界抽出工程Ｓ１と、該境界抽出工程Ｓ１において得られた２つの画像内の境界線に基づいて検体用の切片１における組織の体積含有率分布（体積含有率分布）を計算する分布計算工程Ｓ２と、該分布計算工程Ｓ２において得られた体積含有率分布を検体用の切片１の画像に重畳して表示する表示工程Ｓ３とを含んでいる。
【００２２】
これらの工程Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３は、例えば、ＣＰＵ（中央演算処理装置）により処理可能な組織分布計算プログラムとして、コンピュータにより読み出し可能な記憶媒体に記憶されている。
【００２３】
２つの参照用の切片２，３は、図２に示されるように、厚い検体用の切片１の厚さ方向の両端に近接した位置、好ましくは隣接する位置において、臓器などの生体試料から切り出された薄い切片である。検体用の切片１の厚さは、例えば、５０μｍであり、参照用の切片２，３の厚さは、例えば、数μｍ〜１０μｍである。参照用の切片２，３は、検体用の切片１の各端の切断面における組織の形態と同一または十分に類似した組織の形態を有する。
【００２４】
これら２つの参照用の切片２，３は、該切片２，３に含まれている組織を可視化するために染色される。そして、未処理の検体用の切片１および染色された２つの参照用の切片２，３を顕微鏡によって撮影することにより、予め３つの画像が取得される。検体用の切片１は、いずれの端の切断面が撮影されてもよい。
以下、本実施形態においては、一例として、図２に示されるように、検体用および参照用の切片１，２，３に、２つの組織Ａ，Ｂが含まれている場合を考える。
【００２５】
境界抽出工程Ｓ１において、図３に示されるように、２つの参照用の切片２，３の画像（以下、参照画像という。）Ｇ２，Ｇ３から組織Ａ，Ｂの境界線Ｌ，Ｌ’を抽出する。境界線Ｌ，Ｌ’の抽出には、画像処理を用いてもよく、ユーザが参照画像Ｇ２，Ｇ３を観察し、例えばグラフィカルユーザインタフェイス（ＧＵＩ）などの手段を用いて当該参照画像Ｇ２，Ｇ３に境界線Ｌ，Ｌ’を設定してもよい。画像処理を用いる場合は、例えば、組織Ａ，Ｂによって色相が異なることを利用し、各参照画像Ｇ２，Ｇ３内の画素の色値の変化に基づいて境界線Ｌ，Ｌ’が抽出される。
【００２６】
次に、分布計算工程Ｓ２において、境界線Ｌ，Ｌ’によって分割された各組織Ａ，Ｂの、検体用の切片１における体積含有率分布を計算する。まず、境界抽出工程Ｓ１において抽出された境界線Ｌ，Ｌ’を、検体用の切片１の画像（以下、検体画像という。）Ｇ１の対応する位置に重ねて表示する。検体画像Ｇ１において、検体用の切片１は、図４に示されるように、２つの境界線Ｌ，Ｌ’によって第１〜第３の領域Ｒ１〜Ｒ３に区分される。この各領域Ｒ１〜Ｒ３について各組織Ａ，Ｂの体積含有率を以下の手順で計算する。
【００２７】
第１の領域Ｒ１は、図４において白塗りで示されているように、２つの境界線Ｌ，Ｌ’を包含しこれら境界線Ｌ，Ｌ’によって挟まれた領域を囲む包含線Ｏの外側の領域である。第１の領域Ｒ１には、組織Ａのみが存在する。したがって、組織Ａの、検体用の切片１の第１の領域Ｒ１に対応する領域における体積含有率は、１００％となる。
【００２８】
第２の領域Ｒ２は、図４において斜めのハッチングで示されるように、包含線Ｏを間に挟み第１の領域Ｒ１とは反対側の、包含線Ｏの外側の領域である。第２の領域Ｒ２には、組織Ｂのみが存在する。したがって、組織Ｂの、検体用の切片１の第２の領域Ｒ２に対応する領域における体積含有率は、１００％となる。
【００２９】
第３の領域Ｒ３は、図４において横のハッチングで示されるように、包含線Ｏの内側の領域である。第３の領域Ｒ３には、組織Ａおよび組織Ｂの両方が存在する。この場合、各組織Ａ，Ｂの、検体用の切片１の第３の領域Ｒ３に対応する領域における体積含有率を、それぞれ５０％として算出する。検体用の切片１の内部において組織Ａ，Ｂの形状が滑らかに変化しているとすれば、このように２つの組織Ａ，Ｂが半分ずつ占有していると仮定してこれら組織Ａ，Ｂの体積含有率を算出しても、実際の組織Ａ，Ｂの体積含有率と十分に正確に一致した値が得られる。
【００３０】
続いて、表示工程Ｓ３において、分布計算工程Ｓ２により算出された第１〜第３の領域Ｒ１〜Ｒ３における各組織Ａ，Ｂの体積含有率に基づいて、検体画像Ｇ１に各組織Ａ，Ｂの体積含有率分布を表示する。例えば、図５に示されるように、境界線Ｌ，Ｌ'と、第１〜第３の領域Ｒ１〜Ｒ３に各組織Ａ，Ｂの体積含有率を示す文字とを表示する。図５においては、組織Ａと組織Ｂの体積含有率比（組織Ａ：組織Ｂ）が示されている。表示工程Ｓ３においては、この文字とともに、または、文字に代えて包含線Ｏを表示してもよい。
【００３１】
このような表示の態様は、ＬＭＤによって検体用の切片１から所望の領域を切り取って採取する場合に適している。ＬＭＤは、ユーザによって検体画像Ｇ１上に設定された任意の切断線に沿ってレーザを検体用の切片１に照射することにより、切断線に沿って切片１を切り取るように構成されている。したがって、ユーザは、ＬＭＤによって組織Ａを採取する場合は、第１の領域Ｒ１の輪郭に沿って切断線を指定することにより、検体用の切片１から組織Ａを取り残すことなく、また、組織Ｂの混入なく採取することができる。この場合、ユーザが検体画像Ｇ１上に切断線を指定した後に、指定された切断線によって囲まれる領域の各組織Ａ，Ｂの体積含有率を算出して表示するようにしてもよい。
【００３２】
このように、本実施形態によれば、検体用の切片１の両端と近接または隣接した位置の切片２，３の２つの参照画像Ｇ２，Ｇ３から検体用の切片１の各端面における組織Ａ，Ｂの形態を得て、これら両端面における組織Ａ，Ｂの形態を用いて検体用の切片１の内部の組織Ａ，Ｂの体積含有率分布を計算する。これにより、検体用の切片１が厚くても、組織Ａ，Ｂの体積含有率分布を正確に算出することができるという利点がある。また、全ての工程Ｓ１〜Ｓ３で必要とされるのは、各切片１，２，３の画像Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３と簡単かつ少量の計算処理のみであるので、高価なまたは特別な設備が不要であるという利点がある。また、検体用の切片１から未処理の組織Ａ，Ｂを採取することができるという利点がある。
【００３３】
なお、図５に示される体積含有率分布の表示の態様は一例であり、検体用の切片１からの断片の採取方法に応じて適宜変更可能である。
図６に示される表示の態様は、検体用の切片１を格子状に切断し、切断された複数の直方体状の断片のうち所望の断片を選択して採取する場合に適している。すなわち、検体画像Ｇ１に、検体用の切片１の切断位置を示すグリッド線Ｍを表示し、該グリッド線Ｍによって分割されている個々のセルに、当該セルにおける各組織Ａ，Ｂの体積含有率を表示する。
【００３４】
セル全体が第１の領域Ｒ１または第２の領域Ｒ２に該当している場合は、そのセルに対応する領域における各組織Ａ，Ｂの体積含有率は１００％または０％となる。セルに第３の領域Ｒ３が含まれている場合、または複数の領域Ｒ１〜Ｒ３が含まれている場合は、そのセル内における各領域Ｒ１〜Ｒ３の面積比率から各組織Ａ，Ｂの体積含有率を計算する。図６においては、組織Ａについてのみ体積含有率が各セルに表示されている。
【００３５】
また、本実施形態においては、組織Ａおよび組織Ｂの両方が存在する第３の領域Ｒ３について、各組織Ａ，Ｂの体積含有率を一律に５０％として算出することとしたが、これに代えて、２つの境界線Ｌ，Ｌ’からの距離に基づいて各位置の体積含有率を計算してもよい。算出された体積含有率は、図６の表示の態様と組み合わせて表示される。
【００３６】
すなわち、図７に示されるように、検体画像Ｇ１内の少なくとも第３の領域Ｒ３に、図５のグリッド線Ｍによって分割されるセルをさらに細かい微小セルに分割するグリッド線Ｍ’を設定する。例えば、グリッド線Ｍの間隔が０．５ｍｍである場合、グリッド線Ｍ’の間隔は１μｍとされる。そして、２つの境界線Ｌ，Ｌ'によって挟まれる微小セルに対応する位置の体積含有率を、２つの境界線Ｌ，Ｌ’からの距離に基づいて計算する。
【００３７】
例えば、図８に示されるように、２つの境界線Ｌ，Ｌ’によってＸ軸方向（図の横方向）に挟まれる微小セルの数が４個であった場合、境界線Ｌ’から境界線Ｌに向かって２５％ずつ減少するような組織Ｂの体積含有率を各微小セルに与える。このように、各微小セルにおける組織Ａ，Ｂの体積含有率は、各微小セルと２つの境界線Ｌ，Ｌ’との距離に反比例する。境界線Ｌ，Ｌ’上に位置する微小セルについては、組織Ａ，Ｂの体積含有率をそれぞれ１００％または０％として算出する。なお、図８には、組織Ｂについてのみ体積含有率が各微小セルに表示されている。
【００３８】
このようにすることで、グリッド線Ｍに沿って検体用の切片１を切断して得られる個々の断片における、より詳細な組織Ａ，Ｂの体積含有率の分布をユーザは認識することができる。
【００３９】
また、本実施形態においては、体積含有率が、文字以外に色などの他の態様によって表示されてもよい。例えば、第１の領域Ｒ１と第２の領域Ｒ２とを互いに異なる色で表示し、第３の領域Ｒ３を第１の領域Ｒ１の色と第２の領域Ｒ２の色の中間色で表示してもよい。
【００４０】
また、本実施形態においては、２つの境界線Ｌ，Ｌ’によって検体用の切片１を、組織Ａ，Ｂの体積含有率に応じた３つの領域Ｒ１〜Ｒ３に分け、各領域Ｒ１〜Ｒ３について各組織Ａ，Ｂの体積含有率を計算することとしたが、これに代えて、２つの境界線Ｌ，Ｌ’に基づいて、検体用の切片１における組織Ａと組織Ｂとの境界面を計算し、算出された境界面に基づいて組織Ａ，Ｂの体積含有率分布を計算することとしてもよい。
【００４１】
境界面は、次のようにして計算される。
例えば、境界線Ｌ，Ｌ’が、図９に示されるように、参照画像Ｇ２，Ｇ３内をＹ方向（図において縦方向）に横断している場合、検体用の切片１の厚さｄ分だけ間隔を空けて平行に配置された参照画像Ｇ２，Ｇ３内の、境界線Ｌ，Ｌ’上の同一のＹ座標を有する点同士を直線で結ぶ。図９は、平行に重ねて配置された２つの参照画像Ｇ２，Ｇ３を、参照画像Ｇ２側から見た状態を示している。
【００４２】
このように、境界線Ｌ，Ｌ’を、該境界線Ｌ，Ｌ’の横断方向に交差する方向の直線で結ぶことにより、直線の集合からなる境界面Ｐが作成される。検体用の切片１の内部における実際の組織Ａ，Ｂの境界面は滑らかであるので、２つの境界線Ｌ，Ｌ’を直線で結んで作成された境界面Ｐは、実際の組織Ａ，Ｂの境界面を十分に近似したものとなる。
【００４３】
境界線Ｌ，Ｌ’の検体画像Ｇ１内における横断方向（Ｘ方向またはＹ方向）は、例えば、境界線Ｌ，Ｌ’のＸ座標のばらつきの範囲とＹ座標のばらつきの範囲とを比較し、Ｘ座標のばらつきの範囲の方が大きい場合は境界線Ｌ，Ｌ’がＸ方向に横断し、Ｙ座標のばらつきの範囲の方が大きい場合は境界線Ｌ，Ｌ’がＹ方向に横断しているとして判断することができる。
【００４４】
境界面Ｐが作成されることにより、２つの参照画像Ｇ２，Ｇ３における各組織Ａ，Ｂの形状と検体用の切片１の厚さｄと境界面Ｐとから組織Ａおよび組織Ｂの３次元形状が得られ、得られた３次元形状に基づいて検体用の切片１の各位置における組織Ａ，Ｂの体積含有率を計算することができる。算出された組織Ａ，Ｂの体積含有率分布は、例えば、図６に示されるように、検体画像Ｇ１に重畳して表示される。
【００４５】
このように、境界線Ｌ，Ｌ’が参照画像Ｇ２，Ｇ３内を横断している場合は、組織Ａ，Ｂの境界面Ｐに基づいて組織Ａ，Ｂの体積含有率分布を算出することによっても、簡単な計算のみで組織Ａ，Ｂの体積含有率分布を計算することができる。
【００４６】
また、境界面は、次のように計算されてもよい。
まず、平行に配置された２つの参照画像２，３内の２つの境界線Ｌ，Ｌ’上の、対応する特徴点同士を直線で結ぶ。境界線Ｌ，Ｌ’の凹凸などの特徴点は、２つの参照画像Ｇ２，Ｇ３間において対応している位置であると考えられる。そのような特徴点は、例えば、境界線Ｌ，Ｌ’の各位置における微分係数に基づいて抽出される。そして、各境界線Ｌ，Ｌ'について、特徴点同士の間を複数に等分する点を計算し、境界線Ｌ，Ｌ’上の対応する点同士を直線で結び、隣接する直線間を平面で接続することにより、境界面が作成される。
このようにしても、簡単な計算のみで２つの組織Ａ，Ｂ間の境界面を作成することができる。
【００４７】
また、本実施形態においては、図１０に示されるように、２つの参照画像Ｇ２，Ｇ３のうち一方のみに存在する孤立した組織Ｃが含まれている場合、次のようにして組織Ｃの体積含有率を計算してもよい。すなわち、一方の参照画像Ｇ２における孤立した組織Ｃの面積に、検体用の切片１の厚さｄを乗算した積を組織Ｃの体積の最大値として算出し、細胞１層分（例えば、３μｍ〜５μｍ）の厚さを乗算した積を組織Ｃの体積の最小値として算出する。これにより、検体用の切片１の各位置における組織Ｃの体積含有率の、最小値と最大値とを計算することができる。
このようにして孤立した組織Ｃの体積含有率の最小値と最大値とをユーザに与えることにより、分析の定量性を向上することができる。
【符号の説明】
【００４８】
１  検体用の切片
２，３  参照用の切片
Ａ，Ｂ，Ｃ  組織
Ｇ１  検体画像
Ｇ２，Ｇ３  参照画像
Ｌ，Ｌ’  境界線
Ｏ  包含線
Ｐ  境界面
Ｓ１  境界抽出工程
Ｓ２  分布計算工程
Ｓ３  表示工程
【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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【図９】
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【図１０】
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