(57)【要約】【課題】撮影対象と対象の各部位におけるばらつきを考慮した高解像画像を取得することを可能にする。【解決手段】複数の第１画像情報と複数の第２画像情報に基づいて複数の第３画像情報を生成する分割部１０６と、検体に関する情報に基づいて前記複数の第３画像情報に使用するフィルタを決定する決定部１０７と、前記決定されたフィルタを使用して、前記複数の第３画像情報の各々に対してデコンボリューション処理を行う処理部１０８を含み、前記複数の第１画像情報は、第１方向から照射された第１照明光を受光した前記検体が出力した第１変換光を受光した撮像素子が出力し、前記複数の第２画像情報は、第２方向から照射された第２照明光を受光した前記検体が出力した第２変換光を受光した前記撮像素子が出力する、画像処理装置。【選択図】図１
2016052116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第１画像情報と、複数の第２画像情報とに基づいて、複数の第３画像情報を生成する分割部と、
前記複数の第３画像情報の各々は、前記複数の第１画像情報の1つと、前記複数の第２画像情報の１つとを含み、
検体に関する情報に基づいて、前記複数の第３画像情報に使用するフィルタを決定する決定部と、
前記決定されたフィルタを使用して、前記複数の第３画像情報の各々に対してデコンボリューション処理を行う処理部を含み、
前記検体は第１方向から照射された第１照明光を受光して第１変換光を出力し、
撮像素子は前記第１変換光を受光して前記複数の第１画像情報を出力し、
前記検体は第２方向から照射された第２照明光を受光して第２変換光を出力し、
前記撮像素子は前記第２変換光を受光して前記複数の第２画像情報を出力し、
前記第１照明光と前記第２照明光とは同一の光源から出射され、または、異なる光源から出射され、
前記同一の光源から前記撮像素子までの光路、または、前記異なる光源から前記撮像素子までの光路に合焦光学系が存在しない
画像処理装置。
【請求項２】
前記検体に関する情報は、前記検体の種類を含み、
前記種類は、組織診、細胞診、無染色を含む、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記使用されたフィルタの使用頻度をカウントするカウンタ回路をさらに備え、
前記使用頻度に基づいて、使用するフィルタの候補順番が決定される、
請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
第１画像は前記複数の第１画像情報を含み、第２画像は前記複数の第２画像情報を含み、
前記第１画像の画像特徴量に基づいて、前記種類を決定する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像処理装置は、前記検体の種類ごとに、前記検体の画像に含まれる特徴量を示す識別パラメータを予め保持しており、前記複数の第１画像情報の画像特徴量と前記識別パラメータとを利用して、前記検体の種類を識別する、
請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記複数の第３画像情報の各々に、複数種類のフィルタを使用して前記デコンボリューション処理を行い、前記複数種類のフィルタ毎の結果を出力する、
請求項１〜５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記複数種類のフィルタ毎の結果を表示する表示装置と、
前記複数種類のフィルタ毎の結果の１つの選択を受け付ける入力装置をさらに含む、
請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記記憶装置は、目標画像を保持しており、
前記画像処理回路は、前記目標画像の画像データを利用して前記結果画像の画像データを補正する、
請求項１〜７のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項９】
複数の第１画像情報と、複数の第２画像情報とに基づいて、複数の第３画像情報を生成するステップと、
前記複数の第３画像情報の各々は、前記複数の第１画像情報の1つと、前記複数の第２画像情報の１つとを含み、
検体に関する情報に基づいて、前記複数の第３画像情報に使用するフィルタを決定するステップと、
前記決定されたフィルタを使用して、前記複数の第３画像情報の各々に対してデコンボリューション処理を行うステップを含み、
前記検体は第１方向から照射された第１照明光を受光して第１変換光を出力し、
撮像素子は前記第１変換光を受光して前記複数の第１画像情報を出力し、
前記検体は第２方向から照射された第２照明光を受光して第２変換光を出力し、
前記撮像素子は前記第２変換光を受光して前記複数の第２画像情報を出力し、
前記第１照明光と前記第２照明光とは同一の光源から出射され、または、異なる光源から出射され、
前記同一の光源から前記撮像素子までの光路、または、前記異なる光源から前記撮像素子までの光路に合焦光学系が存在しない
画像処理方法。
【請求項１０】
プロセッサを備える機器に、画像処理を実行させるためのプログラムであって、
前記画像処理は、
複数の第１画像情報と、複数の第２画像情報とに基づいて、複数の第３画像情報を生成するステップと、
前記複数の第３画像情報の各々は、前記複数の第１画像情報の1つと、前記複数の第２画像情報の１つとを含み、
検体に関する情報に基づいて、前記複数の第３画像情報に使用するフィルタを決定するステップと、
前記決定されたフィルタを使用して、前記複数の第３画像情報の各々に対してデコンボリューション処理を行うステップを含み、
前記検体は第１方向から照射された第１照明光を受光して第１変換光を出力し、
撮像素子は第１変換光を受光して前記複数の第１画像情報を出力し、
前記検体は第２方向から照射された第２照明光を受光して第２変換光を出力し、
前記撮像素子は第２変換光を受光して前記複数の第２画像情報を出力し、
前記第１照明光と前記第２照明光とは同一の光源から出射され、または、異なる光源から出射され、
前記同一の光源から前記撮像素子までの光路、または、前記異なる光源から前記撮像素子までの光路に合焦光学系が存在しない
プログラム。
【請求項１１】
照明部から撮像素子までの照明光の光路上に合焦のための光学系を有さない画像取得装置を用いて、前記照明光の照射方向を変えて撮影された、所与の病理検体の複数の画像のデータを取得するインタフェースと、
デコンボリューション処理のための複数のフィルタを含むフィルタ情報を記憶する記憶装置と、
使用者から入力された前記病理検体に関する情報に基づいて決定された、前記フィルタ情報に含まれる前記複数のフィルタの１つを、前記複数の画像に基づいて構築された、より画素数が多い拡大画像中の小領域に使用して前記デコンボリューション処理を行い、結果を出力する画像処理回路とを備える
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、画像処理方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、高解像画像を取得する際には、複数枚の画像を利用してデコンボリューション処理を実施する。デコンボリューション処理とは、測定信号（計測した画像信号）から原信号（原画像信号）を復元するための処理である。このとき、適切なデコンボリューションを実施するためには、ＰＳＦ（ｐｏｉｎｔ  ｓｐｒｅａｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）のような、撮像素子への光の入射の仕方に依存するフィルタを設定しなければならない。
【０００３】
例えば、特許文献１は、量子ドットや蛍光ビーズを利用してＰＳＦを求めることを提案している。また、特許文献２、３、４は、フィルタを複数種類用意し、その中から適切なフィルタを選択する方法を提案している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１４０８８５号公報
【特許文献２】特開２００８−８５６９７号公報
【特許文献３】特開２００８−１１４９１号公報
【特許文献４】特開２００８−２１１６７８号公報
【特許文献５】特開２０１２−０２３４９８号公報
【特許文献６】特開２００８−１７２３２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＰＳＦを正確に求めることは困難である。また、ＰＳＦの大きさは撮影倍率に比例するため、撮影倍率に比例してＰＳＦの測定誤差が増加し、画像の画質が劣化する。
【０００６】
本開示の非限定的で例示的な一態様は、ＰＳＦの計測を必要とせず、高解像画像を取得することができる画像処理装置である。本開示の一態様の付加的な恩恵及び有利な点は本明細書及び図面から明らかとなる。この恩恵及び／又は有利な点は、本明細書及び図面に開示した様々な態様及び特徴により個別に提供され得るものであり、その１以上を得るために全てが必要ではない。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る画像処理装置は、複数の第１画像情報と、複数の第２画像情報とに基づいて、複数の第３画像情報を生成する分割部と、前記複数の第３画像情報の各々は、前記複数の第１画像情報の1つと、前記複数の第２画像情報の１つとを含み、検体に関する情報に基づいて、前記複数の第３画像情報に使用するフィルタを決定する決定部と、前記決定されたフィルタを使用して、前記複数の第３画像情報の各々に対してデコンボリューション処理を行う処理部を含み、前記検体は第１方向から照射された第１照明光を受光して第１変換光を出力し、撮像素子は第１変換光を受光して前記複数の第１画像情報を出力し、前記検体は第２方向から照射された第２照明光を受光して第２変換光を出力し、前記撮像素子は第２変換光を受光して前記複数の第２画像情報を出力し、前記第１照明光と前記第２照明光とは同一の光源から出射され、または、異なる光源から出射され、前記同一の光源から前記撮像素子までの光路、または、前記異なる光源から前記撮像素子までの光路に合焦光学系が存在しない。
【０００８】
これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能な記録媒体で実現されてもよく、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性の記録媒体を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によると、病理検体の種類、部位に応じたばらつきを考慮して、解像度の高い画像を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】従来のプレパラート作成方法を示す図である。
【図３】ＣＩＳ方式によるプレパラート作成方法を示す図である。
【図４】プレパラート２０１の側面構造を説明する図である。
【図５】ＣＩＳ方式プレパラート３０１の側面構造を説明する図である。
【図６】撮像素子３０２の撮影画像を電気的に受け取るために、撮像素子３０２にパッケージ６０１を接続した際の側面図である。
【図７】ＣＩＳ方式プレパラート３０１を利用して撮影対象をデジタル画像で表示する構成例を示す。
【図８】照明部１０９を制御して染色検体の直上から光で染色検体を照射する例を示す。
【図９】撮像素子の真上からレンズを利用して平行光である照明光８０２を照射する例を示す。
【図１０】撮影対象のどの領域が画像上に反映されるかを示す。
【図１１】拡大率３倍の拡大画像を作成する方法を示す。
【図１２】光源をＸ方向に移動させて照明光で染色切片を照射する例を示す。
【図１３】光源をＹ方向に移動させて照明光で染色切片を照射する例を示す。
【図１４】光源をＸおよびＹ方向の等分線に移動させて照明光で染色切片を照射する例を示す。
【図１５】拡大率３倍の高解像画像を取得するための拡大画像１５０１の取得方法を示す。
【図１６】撮影対象と撮影対象の各部位でのばらつきを考慮したデコンボリューション処理を行うための手順を示す。
【図１７Ａ】分割された、ｗ×ｈの大きさの小領域１７００ａ〜１７００ｙの例を示す。
【図１７Ｂ】小領域の処理順序の例を示す。
【図１７Ｃ】小領域の処理順序の例を示す。
【図１７Ｄ】小領域の処理順序の例を示す。
【図１８】フィルタの番号付けの例を示す。
【図１９】位置（ｉ、ｊ）の画素の画素値「ｕi、j」がどのように生成されるかを模式的に示す。
【図２０】拡大率３倍を実施するときの代表的なフィルタ値の設定方法を示す。
【図２１】実施形態２による画像処理装置２００のブロック図を示す。
【図２２】フィルタバンク部に保存されているフィルタ集合の番号の変更例を示す。
【図２３】フィルタ集合２２０３の各評価値２３０１を示す。
【図２４】実施形態３による画像処理装置３００のブロック図を示す。
【図２５】実施形態３における画像処理装置４００のブロック図を示す。
【図２６】実施形態３における画像処理装置４００のフローチャートを示す。
【図２７】実施形態１〜４にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図２８】画像処理装置１００を画像処理システム１００ａとして実現した構成例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付の図面を参照しながら、本開示による画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラムの実施形態を説明する。
【００１２】
（本開示の基礎となった知見）
医療における診断業務の目的は病名の特定と病状の把握である。病名または病状に応じて治療方針が決定される。病名または病状を確定するために、病変部から検体を摘出して細胞レベルで状態観察を行う病理診断が行われる。病理診断では、摘出した検体を顕微鏡で観察できる厚さにスライスすることにより標本が作製される。このとき、検体は光を透過できる厚さ（例えば４μｍ程度）にスライスし、染色される。そして、標本は顕微鏡越しにデジタルカメラまたはスキャナで撮影され、デジタル画像として保存および参照される。
【００１３】
以上のように診断用画像がデジタル化される際に重要なのが、保存および参照された画像データの分解能である。例えば、病理医が画像から細胞の形状を評価したい場合を考える。このとき、もし取得した画像の分解能では細胞の形状が判断できない場合、適切な診断を実施することができない。そのため、病理医に提示される画像は、高解像でなければならない。
【００１４】
高解像画像を取得するためには、一般にデコンボリューションという処理を実施する。デコンボリューションとは、下式のような逆変換処理のことを指す。
【００１５】
（数１）
Ｘ＝Ｄ-1*Ｕ
【００１６】
但し、数１中の「＊」は畳み込み演算を表し、ベクトルＸは画像サイズｘ１×ｙ１である高解像画像を表す。また、ベクトルＵは拡大画像である。拡大画像は画像サイズｘ２×ｙ２（ただし、ｘ２＜ｘ１、ｙ２＜ｙ１）の低解像画像を複数枚利用して生成される。ベクトルＵは画像サイズｘ１×ｙ１の画像である。ベクトルＤはデコンボリューション時に適用されるフィルタを表す。
【００１７】
数１からわかるように、デコンボリューションによって得られる高解像画像は、フィルタＤの設計の仕方に依存する。そのため、使用者が満足する高解像画像を出力するためには、このフィルタの設計が重要となる。
【００１８】
例として、病理医が細胞診を行う場合を考える。一般に、細胞診では組織診よりも高倍率での観察を必要とする場合が多い。そのため、細胞診用の画像が組織診用の画像程度の倍率しかなければ、適切な診断が実施できない可能性がある。一方、組織診において細胞診と同程度の高解像画像を提示すれば、使用者は満足するであろう。但し、画像の解像度の増加は画像サイズに繋がり、記憶媒体への負荷が増加する。また、解像度を高くするほど、デコンボリューション処理に要する時間も増加し、使用者に提示するまでの時間も増加する。したがって、診断に応じて解像度を適応的に決定しなければならない。
【００１９】
デコンボリューション処理において、画像の解像度は主にフィルタＤのサイズに依存する。例えば、数２と数３のフィルタを考える。なお、実際にデコンボリューションを実施する際には、フィルタの値の合計値が１となるように正規化を実施する。
【００２０】
【数２】
2016052116.tif 000003
【００２１】
【数３】
2016052116.tif 000004
【００２２】
これらはサイズの異なるガウシアンフィルタを表しており、フィルタＤ2を利用してデコンボリューションを実施する方が、より解像度の高い画像を出力することができる。つまり、撮影対象に応じてフィルタのサイズを変更することができれば、適切なデコンボリューションを実施することができる。
【００２３】
また、数２とサイズは同じであるが、各値が異なるフィルタを下式に示す。
【００２４】
【数４】
2016052116.tif 000005
【００２５】
デコンボリューション処理は、フィルタのサイズだけでなく、各値の違いによっても結果が異なりうる。そのため、数２と数４では得られる結果が異なる。
【００２６】
このようなフィルタの値は、ＰＳＦや撮像素子の開口率が影響を与えることが知られている。しかし実際は、病理検体そのもののばらつきも影響を及ぼす。例えば、同じ診断用の画像であっても、染色の有無や染色方法の違い、検体の厚さや水分量、ガラスと接着させるための封入剤の量などが異なる。これらのばらつきが原因となり、同一診断用の画像においても、適切なデコンボリューションが実施できるものとできないものが存在しうる。フィルタの各値を変更することは、このような違いに対して適切な処理を実施することにも対応する。
【００２７】
加えて、病理検体の染色の有無、染色方法の違い、検体の厚さ、水分量、染色具合、封入剤の量、種類などは各検体の各部位においても異なりうる。そのため、病理医（使用者）に対して適切な高解像画像を提示するためには、各検体の各部位ごとに適切なフィルタを設定しなければならない。
【００２８】
ここで、本開示に係る画像処理装置と、特許文献５および特許文献６に係る各開示との相違点について説明する。本開示に係る画像処理装置は、照明部１０９から設置部１１１上に設けられた撮像素子までの照明光の光路上に合焦のための光学系を有しない、いわゆるＣＩＳ（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ）方式により構成される。一方、特許文献５および特許文献６に係る各開示は、いずれも撮像素子までの光路上に合焦のための光学系を有する。そして、特許文献５および特許文献６に係る各開示は、いずれも光学系に基づいてフィルタを設定している。そのため、特許文献５および特許文献６には、病理検体の染色の有無、染色方法の違い、検体の厚さ、水分量、染色具合、封入剤の量、種類などによって適切なフィルタを選定する必要があるという課題を認識しておらず、病理検体の種類と病理検体の各部位でのばらつきを考慮した画像情報処理の結果、すなわち高解像画像を提供することができない。
【００２９】
以上の考察により、以下の開示の各態様を想到するに至った。
【００３０】
本開示の一態様に係る画像処理装置は、複数の第１画像情報と、複数の第２画像情報とに基づいて、複数の第３画像情報を生成する分割部と、前記複数の第３画像情報の各々は、前記複数の第１画像情報の1つと、前記複数の第２画像情報の１つとを含み、検体に関する情報に基づいて、前記複数の第３画像情報に使用するフィルタを決定する決定部と、前記決定されたフィルタを使用して、前記複数の第３画像情報の各々に対してデコンボリューション処理を行う処理部を含み、前記検体は第１方向から照射された第１照明光を受光して第１変換光を出力し、撮像素子は前記第１変換光を受光して前記複数の第１画像情報を出力し、前記検体は第２方向から照射された第２照明光を受光して第２変換光を出力し、前記撮像素子は前記第２変換光を受光して前記複数の第２画像情報を出力し、前記第１照明光と前記第２照明光とは同一の光源から出射され、または、異なる光源から出射され、前記同一の光源から前記撮像素子までの光路、または、前記異なる光源から前記撮像素子までの光路に合焦光学系が存在しない。
【００３１】
前記検体に関する情報は、前記検体の種類を含み、前記種類は、組織診、細胞診、無染色を含んでもよい。
【００３２】
前記使用されたフィルタの使用頻度をカウントするカウンタ回路をさらに備え、前記使用頻度に基づいて、使用するフィルタの候補順番が決定されてもよい。
【００３３】
第１画像は前記複数の第１画像情報を含み、第２画像は前記複数の第２画像情報を含み、前記第１画像の画像特徴量に基づいて、前記種類を決定してもよい。
【００３４】
前記画像処理装置は、前記検体の種類ごとに、前記検体の画像に含まれる特徴量を示す識別パラメータを予め保持しており、前記複数の第１画像情報の画像特徴量と前記識別パラメータとを利用して、前記検体の種類を識別してもよい。
【００３５】
前記処理部は、前記複数の第３画像情報の各々に、複数種類のフィルタを使用して前記デコンボリューション処理を行い、前記複数種類のフィルタ毎の結果を出力してもよい。
【００３６】
前記複数種類のフィルタ毎の結果を表示する表示装置と、前記複数種類のフィルタ毎の結果の１つの選択を受け付ける入力装置をさらに含んでもよい。
【００３７】
前記記憶装置は、目標画像を保持しており、前記画像処理回路は、前記目標画像の画像データを利用して前記結果画像の画像データを補正してもよい。
【００３８】
本開示の一態様に係る画像処理装置は、照明部から撮像素子までの照明光の光路上に合焦のための光学系を有さない画像取得装置を用いて、前記照明光の照射方向を変えて撮影された、所与の病理検体の複数の画像のデータを取得するインタフェースと、デコンボリューション処理のための複数のフィルタを含むフィルタ情報を記憶する記憶装置と、使用者から入力された前記病理検体に関する情報に基づいて決定された、前記フィルタ情報に含まれる前記複数のフィルタの１つを、前記複数の画像に基づいて構築された、より画素数が多い拡大画像中の小領域に使用して前記デコンボリューション処理を行い、結果を出力する画像処理回路とを有している。
【００３９】
この構成によると、ＰＳＦの計測を必要とせずに、病理検体の種類と病理検体の各部位でのばらつきを考慮した画像情報処理の結果、すなわち高解像画像を提供することができる。
【００４０】
また、前記病理検体は、組織診、細胞診、無染色のカテゴリを含んでも良い。この構成によると、病理医が利用する病理検体ごとに適切な高解像画像を提示することができる。
【００４１】
また、前記画像処理装置は、前記フィルタ決定部で決定したフィルタがどのようなフィルタであったか投票を行う投票部と、その投票結果を用いて前記フィルタバンク部内に保存されている番号とフィルタ情報の変更を行う、フィードバック機構を有しても良い。この構成によると、フィルタバンク部内のフィルタ情報の最適化を行うことができる。
【００４２】
また、前記画像処理装置は、前記入力部で選択した画像から特徴量を算出する特徴算出部と、前記特徴算出部で算出した特徴量を用いて、検体の種類を識別する識別部を有しても良い。この構成によると、病理検体の種類の自動選択を行うことができるため、使用者が病理検体の種類や倍率を入力せずとも高解像画像を出力することができる。
【００４３】
また、前記画像処理装置は、最適なフィルタによるデコンボリューション結果以外も使用者に提示し、使用者に画像を選択させる機能を有する表示部をさらに備えても良い。この構成によると、フィルタの決定が適切でない場合にも対処することができる。
【００４４】
また、前記表示部は、事前に目標画像を設定しておき、その目標画像に近い色合いを表現するために、パラメータ部からパラメータを読み込み、画像情報処理の結果の補正を行う機能を有しても良い。この構成によると、撮影環境が異なる画像に対しても、色合いの似た高解像画像を表示できる。
【００４５】
また、前記表示部は、前記フィルタ決定部で決定されたフィルタ情報と前記出力部で出力された画像情報処理の結果を対応付けて記憶する機能を有し、前記入力部は画像情報処理の結果と対応付けられたフィルタ情報をそれぞれ入力とし、前記フィルタ決定部は前記入力部で入力したフィルタ情報とは異なるフィルタ情報を用いて処理を実施する機能を有しても良い。この構成によると、使用者が表示された高解像画像の修正を行うことができる。
【００４６】
以下、図面を参照して本開示の例示的な実施形態を詳細に説明する。
【００４７】
（実施形態１）
本実施形態では、真上及び斜め方向からの光で病理検体を照射し、それぞれの方向からの画像を取得した後、撮影対象を選択し、画像を小領域に分割し、撮影対象が写っている領域から順番にフィルタを決定し、決定したフィルタを利用して各小領域のデコンボリューション処理を実施する画像処理装置を説明する。
【００４８】
図１は、実施形態１に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００４９】
画像処理装置１００は、画像取得装置１０１、記憶装置１０２、画像処理回路１０３、表示装置１０４を有する。画像処理回路１０３は、入力インタフェース１０５、分割部１０６、フィルタ決定部１０７、演算部１０８を有し、ＰＳＦを求める必要なく、撮影対象の各部位ごとに適切なフィルタを決定し、高解像画像を提供する。
【００５０】
＜画像取得装置１０１＞
画像取得装置１０１は、照明部１０９、照度調整部１１０、設置部１１１、第一画像取得部１１２を有する。
【００５１】
設置部１１１は、病理検体を設置し固定するための台座である。
【００５２】
照明部１０９は、光源を備え、複数の光源位置から照明光で病理検体を照射する。１つの光源のみを設け、撮影の都度、その位置を変更して照明光で病理検体を照射してもよい。または、位置が異なる複数の光源を設け、撮影の都度、異なる光源からの照明光で病理検体を照射してもよい。
【００５３】
照度調整部１１０は、照明部１０９の照度を調整する制御を実行する。
【００５４】
第一画像取得部１１２は、設置部に置かれた病理検体を撮影し、その画像を示す映像信号を取得する。
【００５５】
画像取得装置１０１では、照度調整部１１０が光源の照度を調整しつつ、照明部１０９が病理検体に対して真上方向及び斜め方向から照明光をそれぞれ照射する。そして、第一画像取得部１１２は、各光源の照射ごとに設置部１１１に設置された病理検体を撮影し、撮像素子によって得られた入射光の強さに対応する電気信号をデジタル信号に変換して、デジタル画像を生成する。
【００５６】
第一画像取得部１１２は撮影した画像データを記憶装置１０２に送る。記憶装置１０２は、インタフェース１１７を介して、病理検体の複数の画像のデータを取得する。インタフェース１１７は、たとえば有線および／または無線の通信回路、接続端子である。画像取得装置１０１から画像のデータを受信可能であればよい。記憶装置１０２は、インタフェース１１７を介して受信した病理検体の複数の画像のデータを第一画像部１１３に格納する。
【００５７】
第一画像部１１３の他、記憶装置１０２は、撮像素子情報部１１４、フィルタバンク部１１５、パラメータ部１１６を有する。これらは、それぞれ記憶装置１０２に格納されたひとまとまりの情報である。
【００５８】
撮像素子情報部１１４は、使用している撮像素子に関する情報、たとえば撮像素子の開口率の情報を保持している。
【００５９】
フィルタバンク部１１５は、デコンボリューションに用いるフィルタ情報を保持している。フィルタバンク部１１５には、（１）病理検体情報、または、倍率と、（２）撮像素子の情報毎にサイズや値が異なる複数のフィルタが格納されている。病理検体情報は、例えば、組織診用検体、細胞診用検体、または染色が行われない検体などの病理検体の種類を特定する情報であってもよい。
【００６０】
パラメータ部１１６は、後述する小領域の大きさに関する情報（たとえば、横方向の画素値の個数はｗ個、縦方向の画素値の個数はｈ個）、目標画像の画素データの平均と分散の情報を保持する。パラメータ部１１６は、病理検体情報（例えば、組織診用検体、細胞診用検体、または染色が行われない検体などの病理検体の種類を特定する情報）に応じて、小領域のサイズ、小領域の分割境界に関する情報を保持してもよい。
【００６１】
画像取得装置１０１は、典型的には、第一画像取得部１１２に対応する撮像素子を備えた撮像装置である。この撮像装置は、照明部１０９に対応する照明装置、照度調整部１１０に対応するコンピュータ、および設置部１１１に対応する設置台を備えていると言える。
【００６２】
なお、本明細書では、画像処理装置１００は、画像取得装置１０１、および表示装置１０４を含むとして説明するが、これは一例である。画像取得装置１０１および表示装置１０４は、画像処理装置１００の必須の構成要素ではない。
【００６３】
たとえば、画像処理装置１００が画像取得装置１０１を有しない場合を想定する。記憶装置１０２は、画像取得装置１０１から出力された画像データを、直接的または間接的に受け取ることができればよい。後者の例は、画像取得装置１０１が撮影した画像データを、図示されない記憶装置に蓄積しておき、画像処理装置１００がその記憶装置から画像データを受け取ってもよい。そのとき、画像処理装置１００のインタフェース１１７は、有線／無線の通信インタフェース、メモリカードインタフェースなどとして実現される。
【００６４】
また、画像処理装置１００が表示装置１０４を有しない場合を想定する。演算部１０８は、生成した高解像画像の画像データを、他の記憶装置、通信ネットワークに送信する有線／無線の通信インタフェース、メモリカードインタフェースなどを介して出力する。
【００６５】
本実施形態では、設置部１１１にはＣＩＳ（Ｃｏｎｔａｃｔ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ）方式を採用する。この方式は、病理検体を撮像素子の面に直接載せて、撮影を行う方式である。本方式は、レンズによる像の拡大を用いず、撮像素子の画素サイズが拡大率、つまり画像分解能を決定する。すなわち、画像サイズが小さいほど分解能が向上し、ミクロ構造を詳細に撮影することができる。
【００６６】
図２および図３は、従来方式およびＣＩＳ方式をそれぞれ示す。図２が従来方式でのプレパラート２０１を作成する方式であり、図３がＣＩＳ方式である。
【００６７】
図２に示す従来方式では、薄切された病理切片２０２をスライドガラス２０３に載せ、スライドガラス２０３ごと染色液２０４に漬けて染色する。病理切片２０２に染色液が付着し、染色切片２０５が得られる。切片の保護と固定のために、封入剤２０６を載せ、カバーガラス２０７を取り付け、プレパラート２０１が完成する。
【００６８】
一方、図３に示すＣＩＳ方式プレパラート３０１には、カバーガラス２０７の代わりに、撮像素子３０２が取り付けられる。
【００６９】
図４は、プレパラート２０１の側面構造を説明する図である。スライドガラス２０３の上に染色切片２０５が設けられ、さらにその上にカバーガラス２０７が設けられ、封入剤２０６によってそれらが固定される。プレパラート２０１を光学顕微鏡にセットして観察する場合、光源４０１をプレパラート２０１の下部に設置して光源４０１が照明光４０２を出射する。照明光４０２がスライドガラス２０３、染色切片２０５、封入剤２０６、カバーガラス２０７を透過して、顕微鏡の対物レンズ４０３へ入射する。
【００７０】
一方、図５は、ＣＩＳ方式プレパラート３０１の側面構造を説明する図である。ＣＩＳ方式プレパラート３０１は、カバーガラス２０７の代わりに、撮像素子３０２を有する。そのため、図５に示すように、照明光４０２は、スライドガラス２０３、染色切片２０５、封入剤２０６を通って、撮像素子３０２に到達する。撮像素子３０２は染色切片２０５の濃度に応じた信号を出力し、染色切片２０５の像が撮影される。
【００７１】
図６は、撮像素子３０２の撮影画像を電気的に受け取るために、撮像素子３０２にパッケージ６０１を接続した際の側面図である。撮像素子３０２とパッケージ６０１とは直接接続され、ＴＳＶ（Ｔｈｏｕｇｈ  Ｓｉｌｉｃｏｎ  Ｖｉａ）構成を用いて電気的に接続される。
【００７２】
さらに、図７は、ＣＩＳ方式プレパラート３０１を利用して撮影対象をデジタル画像で表示する構成例を示す。図７に示すように、パッケージ６０１は電極７０１を介してソケット７０２に接続され、ソケット７０２は回路基板７０３と接続される。回路基板７０３は、制御用ＰＣ７０４に接続され、ディスプレイ７０５に染色切片２０５の撮影画像である染色切片画像７０６が表示される。
【００７３】
次に、照明方向を変更できる照明部１０９とＣＩＳ方式を用いた設置部１１１を利用した高解像画像の取得方法を説明する。まず、光学顕微鏡と画素ピッチの関係を説明する。
【００７４】
一般に、光学顕微鏡の分解能は２点分解能をもって定義される。２つの点光源の分解能δは、レーリーの基準によって以下の式のように定義される。
【００７５】
【数５】
2016052116.tif 000006
【００７６】
但し、「λ」は光の波長、「ＮＡ」は対物レンズの開口数である。そこで、例えば対物レンズの倍率が１０倍、「ＮＡ」を０．２５とした場合、波長５５５ｎｍで数５を計算すると分解能δは１．３５μｍとなる。従って、撮像素子３０２の画素ピッチが１．３５μｍの場合、対物レンズ換算で拡大率は１０倍相当と表現できる。
【００７７】
仮に、対物レンズ換算で２０倍相当の拡大率で生体標本画像を取得したい場合、画素ピッチをさらに半分にすれば良い。但し、撮像素子の画素構造の微細化は、コストアップなどの問題で、選択できない場合がある。
【００７８】
そこで、部分開口の撮像素子に複数の照射角度から照明光を照射し、画素サイズよりも小さなエリアを複数撮影し、これらを合成して拡大率を向上させる。この方法は、顕微鏡のようにレンズを利用しないため、光学系のぼけに基づくＰＳＦを求める必要がなく、従来の光学系を利用した顕微鏡よりも、より正確にデコンボリューションを実施できる。
【００７９】
以下では、具体例として、撮像素子３０２の開口率を２５％と仮定し、照明部１０９の照射角度を切り替えて拡大率３倍の画像を撮影するための、第一画像の取得方法を説明する。ここでいう「拡大率３倍」とは、第一画像を基準としたとき、ある画像の縦と横のそれぞれのサイズが、第一画像の縦と横それぞれのサイズの３倍となり、逆に分解能は３分の１になることを示す。以下では、第一画像のことを「低解像画像」と呼び、画像情報処理の結果得られる画像（上述した「ある画像」）を「高解像画像」と呼ぶ。
【００８０】
まず、説明の簡単のために、拡大率２倍の画像のための、低解像画像の取得方法から説明する。
【００８１】
図８は、照明部１０９を制御して染色検体の直上から光で染色検体を照射する例を示す。光源８０１は、ＣＩＳ方式プレパラート３０１の直上から染色検体を照明光８０２で照射する。光源８０１はＣＩＳ方式プレパラート３０１の大きさに対して、十分離れた位置に設置されている。このため、照明光８０２は平行光とみなすことができる。ここで重要なのは、検体に入射する光が平行光である、ということである。そのため、ＣＩＳ方式プレパラート３０１と光源８０１との間にレンズ９０１を挿入して平行光８０２を得てもよい。図９は、撮像素子の真上からレンズを利用して平行光８０２を照射する例を示す。この構成により、ＣＩＳ方式プレパラート３０１と光源８０１との距離を近づけることが可能になる。なお、図８に関する以下の説明は図９にも同様に適用されるため、図９を参照しながらの説明は省略する。
【００８２】
撮像素子３０２は、半導体基板８０３、フォトダイオード（ＰＤ）８０４、配線層８０５、および配線層８０５を覆う遮光層８０６と、半導体基板８０３の光入射側面を被覆する透明層８０７とを備えている。染色切片２０５を透過した照明光８０２のうち、フォトダイオード８０４に入射した部分はフォトダイオード８０４の光電変換の対象となり、画像信号として取得される。図８においては、領域８０８、領域８０９、領域８１０を透過した光が、照明光８０２のうち、フォトダイオード８０４に入射した部分に相当する。領域８０８の濃度が直下にあるフォトダイオード８０４の信号レベルを決め、同様に、領域８０９の濃度が直下にあるフォトダイオード８０４の信号レベルを決め、領域８１０の濃度が直下にあるフォトダイオード８０４の信号レベルを決める。
【００８３】
一方、遮光層８０６に入射した部分はフォトダイオード８０４における光電変換の対象にはならず、撮像素子３０２が出力する画像信号に反映されない。図８においては、領域８１１、８１２を透過した光が、照明光８０２のうち、遮光層８０６に入射した部分である。
【００８４】
図８において、フォトダイオード８０４と遮光層８０６の大きさは同一とした。撮像素子３０２は面形状のエリアセンサである。そのため、フォトダイオード８０４に入射する照明光は、検体を透過した光の全てではなく、検体の縦と横に飛び飛びの領域を透過した光となる。図１０は、撮影対象のどの領域が画像上に反映されるかを示す。領域８０８、領域８０９、領域８１０はフォトダイオード８０４の直上にあるため、これらの領域を透過した光はフォトダイオード８０４に入射する。各領域の濃度がフォトダイオードの出力信号レベルを決め、低解像画像の各画素の画素値を決める。
【００８５】
一方、領域８１１、領域８１２は遮光層８０６の直上にあり、低解像画像の画素値に反映されない。つまり、図１０の領域１００１に注目すると、照明光８０２がフォトダイオード８０４に入射する領域は８０９のみであり、横にある領域８１２、下にある領域８１４、斜め下にある領域８１７は遮光層８０６で照明光８０２が遮られる。撮像素子３０２が遮光膜８０６を有することで、画素の大きさよりも１／４小さい領域を撮影することができる。
【００８６】
図１１は、拡大率３倍の拡大画像を作成する方法を示す。図１１の左列の最上部に示すように、光源８０１を点灯させて撮影される低解像画像１１０１は領域８０８、８０９、８１０に入射した光を受けて生成された画像となる。低解像画像１１０１に加え、他の低解像画像１１０２〜１１０４を利用して拡大画像１１０５を得ることができる。他の低解像画像１１０２〜１１０４および拡大画像１１０５を得る方法の説明は後述する。
【００８７】
次に、図１２を参照しながら光源をＸ軸方向に移動して低解像画像を撮影する方法を説明する。図１２は、光源をＸ方向に移動させて照明光で染色切片を照射する例を示す。なお、この図は照明光を染色切片の右側から照射する場合を示している。
【００８８】
光源１２０１は、ＣＩＳ方式プレパラート３０１を右斜め方向からの照明光１２０２で照射する。このとき、光源１２０１からＣＩＳ方式プレパラート３０１へ入射する照明光１２０２は平行光である。
【００８９】
染色切片２０５を透過した照明光１２０２のうち、フォトダイオード８０４に入射した部分はフォトダイオード８０４の光電変換の対象となり、画像信号として取得される。具体的には、領域８１１、領域８１２を透過した光が、照明光１２０２のうち、フォトダイオード８０４に入射した部分である。領域８１１の濃度が左斜め下にあるフォトダイオード８０４の信号レベルを決め、同様に、領域８１２の濃度が左斜め下にあるフォトダイオード８０４の信号レベルを決める。
【００９０】
一方、遮光層８０６に入射した部分はフォトダイオード８０４における光電変換の対象にはならず、撮像素子３０２が出力する画像信号に反映されない。図１２においては、具体的には、領域８０８、領域８０９、領域８１０を透過した光が、照明光１２０２のうち、遮光層８０６に入射した部分である。
【００９１】
従って、フォトダイオード８０４に入射する照明光は、検体の縦と横に飛び飛びの領域を透過した光となる。すなわち、領域８１１、領域８１２は左斜め下にフォトダイオード８０４があるため、これらの領域を透過した光はフォトダイオード８０４に入射する。各領域の濃度がフォトダイオードの出力信号レベルを決め、低解像画像の各画素の画素値を決める。
【００９２】
一方、領域８０８、領域８０９、領域８１０を透過した光は遮光層８０６に入り、低解像画像の画素値に反映されない。つまり、図１０の領域１００１に注目すると、照明光１２０２がフォトダイオード８０４に入射する領域は８１２のみであり、横にある領域８０９、下にある領域８１７、斜め下にある領域８１４は遮光層８０６で照明光１２０２が遮られる。撮像素子３０２が遮光膜８０６を有することで、画素の大きさよりも１／４小さい領域を撮影することができる。
【００９３】
従って、図１１の左列の上から２番目に示すように、光源１２０１を点灯させて撮影される低解像画像１１０２は、領域８１１、領域８１２に入射した光を受けて生成された画像となる。
【００９４】
図１３は、光源をＹ方向に移動させて照明光で染色切片を照射する例を示す。また図１４は、光源をＸおよびＹ方向の等分線に移動させて照明光で染色切片を照射する例を示す。光源を図１３のようにＹ軸方向に移動させ、図１４のようにＸ軸とＹ軸の等分線方向に移動させることで、それぞれ、画素の大きさよりも１／４小さい領域を撮影することができる。領域１００１（図１０）に注目すると、Ｙ軸方向に移動させることで撮影できる領域は領域８１４であり、Ｘ軸とＹ軸の等分線方向に移動させることで撮影できる領域は領域８１７となる。従って、図１３に示すＹ軸方向に移動した光源１３０１からの照明光１３０２で、ＣＩＳ方式プレパラート３０１を照射して得られた低解像画像１１０３は領域８１４が撮影された画像となる。また同じく、図１４に示すＸ軸とＹ軸の等分線方向に移動した光源１４０１からの照明光１４０２で、ＣＩＳ方式プレパラート３０１を照射して得られた低解像画像１１０４は領域８１７が撮影された画像となる。なお、Ｙ軸方向、Ｘ軸とＹ軸の等分線方向への移動の場合も、照明光１３０２と照明光１４０２は平行光とする。
【００９５】
以上のようにして撮影した各画像を光源の移動方向を考慮して並べることで、図１１に示すように、画像サイズ（画素数）のみ拡大率２倍の高解像画像と同じ、拡大画像１１０５を取得することができる。
【００９６】
次に、図１５を参照しながら、高解像画像を取得する方法を示す。図１５は、拡大率３倍の高解像画像を取得するための拡大画像１５０１の取得方法を示す。拡大率３倍の拡大画像１５０１を取得するためには、拡大率２倍のときと同様に、複数方向からの光の照射が必要となる。具体的には、図１５のように９方向からの光の照射によって９枚の低解像画像を取得する必要がある。
【００９７】
図１５の低解像画像１５０２は、真上からの照明光で検体を照射したときに得られる低解像画像を表す。低解像画像１５０３および低解像画像１５０４は、Ｘ軸方向のみに異なる距離だけ光源を移動させた際に取得した低解像画像を表す。低解像画像１５０５および低解像画像１５０６はＹ軸方向のみに異なる距離だけ光源を移動させた際に取得した低解像画像を表す。低解像画像１５０７は、光源をＸ軸方向に低解像画像１５０３、Ｙ軸方向に低解像画像１５０５と同じ距離だけ移動させて撮影した低解像画像を表す。低解像画像１５０８は光源をＸ軸方向に低解像画像１５０４、Ｙ軸方向に低解像画像１５０５と同じ距離だけ移動させて撮影した低解像画像を表す。低解像画像１５０９は、光源をＸ軸方向に低解像画像１５０３、Ｙ軸方向に低解像画像１５０６と同じ距離だけ移動させて撮影した低解像画像を表す。低解像画像１５１０は光源をＸ軸方向に低解像画像１５０４、Ｙ軸方向に低解像画像１５０５と同じ距離だけ移動させて撮影した低解像画像を表す。
【００９８】
従って、ｎ倍の高解像画像と同じ画像サイズの拡大画像を取得するためには、少なくともｎ2方向の異なる位置から照明光で病理検体を照射して撮影することが必要となる。
【００９９】
＜画像処理回路１０３＞
入力インタフェース１０５は、使用者が入力した倍率の情報を含む病理検体に関する情報（病理検体を特定する情報）を受け付けて、その情報に対応する複数の画像を第一画像部１１３から取得する。
【０１００】
分割部１０６は、取得した複数の画像に基づいて拡大画像を生成し、生成した拡大画像を小領域に分割する処理を行う。また第一画像部から病理画像を抽出する。なお、分割処理は、１枚の画像を文字通り分割してメモリに保持する処理であってもよいし、後述するデコンボリューション処理の都度、予め定められたデータ量だけ、画像データの一部を読み出す処理のいずれでもよい。前者の場合、分割部１０６は画像データを予め定められたサイズの複数の小領域の画像データに分割する処理を行う。後者の場合、分割部１０６は読み出すべき画像データの一部のサイズを特定して、読み出しを命令する処理を行う、
フィルタ決定部１０７は、入力インタフェース１０５によって受け取られた病理検体の画像の情報（選択情報）と、撮像素子情報とに基づいてデコンボリューションに用いるフィルタ情報を、フィルタバンク部１１５から取得する。病理検体の画像の情報は前記検体の種類（例えば、組織診、細胞診、無染色）を特定する情報であってもよい。撮像素子情報は、撮像素子の開口率を特定する情報であってもよい。
【０１０１】
演算部１０８は、前記フィルタ決定部１０７で決定したフィルタ情報を利用してデコンボリューション演算を行い、その結果を出力する。
【０１０２】
以下では、拡大画像を利用して、撮影対象の各部位でのばらつきを考慮したデコンボリューション方法を、図１６を使用して説明する。
【０１０３】
図１６は、撮影対象と撮影対象の各部位でのばらつきを考慮したデコンボリューション処理を行うための手順を示す。
【０１０４】
まず、ステップＳ１００において、使用者は後述する入力装置（キーボード等）を利用して病理検体の情報を入力する。この際、病理検体には、組織診用検体あるいは細胞診用検体の他にも、染色が行われない検体（培養細胞）も含む。なお、事前に病理検体の情報を入力するのは、診断用途に応じて必要倍率が異なるためである。診断用途に応じて必要な倍率を予め定めておいてもよいし、使用者に、直接入力させてもよい。
【０１０５】
次に、ステップＳ１０１において、画像処理回路１０３は、使用している撮像素子の開口率の情報を含む、撮像素子情報を撮像素子情報部１１４から入力インタフェース１０５を介して読み込む。さらに画像処理回路１０３は、ステップＳ１０２で、入力インタフェース１０５を介して第一画像部１１３からｎ2枚の低解像画像を読み込む。
【０１０６】
次に、分割部１０６、フィルタ決定部１０７、および演算部１０８の処理を説明する。
【０１０７】
まず、ステップＳ１０３にて分割部１０６は、ｎ2枚の低解像画像から拡大画像を取得する。例えば、各低解像画像はｘ２×ｙ２個の画素値（横にｘ２個、縦にｙ２個）を有し、拡大画像はｎ2×ｘ２×ｙ２個の画素値を有する。そして、ステップＳ１０４で、分割部１０６は拡大画像を小領域に分割し、番号を割り振る。拡大画像をどのように小領域に分割するか、すなわち、小領域のサイズ、小領域の分割境界の決定などは、病理検体の種類、すなわち、組織診、細胞診、無染色などに応じて決定してもよい。分割部１０６はパラメータ部１１６が保持する病理検体情報（例えば、組織診用検体、細胞診用検体、または染色が行われない検体）に応じて決定された小領域のサイズ、小領域の分割境界に関する情報を参照して、拡大画像を小領域に分割してもよい。図１７Ａは、拡大画像が小領域１７００ａ〜１７００ｙに分割され、各小領域がｗ×ｈ個の画素値を有する例を示す。この例においては、ｎ・ｘ２＝５ｗ、ｎ・ｙ２＝５ｈである。分割部１０６は、パラメータ部１１６から読み込まれた小領域の大きさに関する情報に基づいてこの処理を行う。尚、各小領域は、隣接する小領域と画素値の重複を許しても良い。これにより、隣接する小領域との処理結果に相関が得られ、一部の小領域のみが異なる処理結果を出力することを抑制することができる。
【０１０８】
次に、ステップＳ１０５において、分割部１０６は、どの小領域から順番に処理を実行するかのスケジュールを決定する。例えば図１７Ｂは小領域の処理順序の例を示す。図１７Ｂのように検体画像の中心１７０１を抽出し、そこから矢印１７０２の順番に実施する。この際、検体を含まない小領域では、以降の処理を実施しない。なお、検体を含む小領域の画像、および含まない小領域の画像は画素値に基づく閾値処理によって選別することができる。但し、検体画像を抽出する方法は、本実施形態に限定されるものではなく、任意の方法を利用することができる。例えば、使用者による手動選択を選択情報として受け取ってもよいし、勾配強度に基づく閾値処理やグラフカット、領域拡張法、ｓｎａｋｅｓ、ｌｅｖｅｌ  ｓｅｔ  ｍｅｔｈｏｄのような領域抽出法を利用することもできる。
【０１０９】
また、スケジュールの決定方法についても、図１７Ｂのように検体画像を抽出する以外にも任意の順番で設定することができる。例えば、図１７Ｃおよび図１７Ｄは、検体画像の抽出方法の例を示す。分割部１０６は、図１７Ｃのように左上の小領域から順番に検体画像を抽出してもよいし、図１７Ｄのように小領域をひとつ飛ばしで検体画像を抽出し、その間は近傍の結果を使って補間してもよい。
【０１１０】
以上が分割部１０６での処理である。
【０１１１】
次に、ステップＳ１０６において、フィルタ決定部１０７は、ステップＳ１０５で決定したスケジュールに従って小領域を番号付けし、ｉ番目の小領域を選択する。
【０１１２】
その後、ステップＳ１０７において、フィルタ決定部１０７は、病理検体情報、あるいは倍率と撮像素子の情報とからデコンボリューションで実施するｊ番目のフィルタをフィルタバンク部１１５から選択する。そして、ステップＳ１０８で、フィルタ決定部１０７は計算を行って評価値を満足するかどうかを判断する。評価値を満足しない場合（ＮＯ）は、フィルタ決定部１０７は、ｊ＝ｊ＋１としてステップＳ１０７へと遷移し、ｊ番目のフィルタの選択を行う。また、満足した場合（ＹＥＳ）は、処理はステップＳ１０９へ遷移する。
【０１１３】
本実施形態においては、フィルタ決定部１０７は、数６を用いて評価値を算出し、この値が一定値を下回った場合に満足したと判定する。
【０１１４】
（数６）
Ｅ＝(Ｕ−Ｄ*Ｘ)2
【０１１５】
このとき、ベクトルＵは拡大画像を表し、ベクトルＸは高解像画像を表す。また、「＊」は畳み込み演算を表す。尚、評価値はこれのみに限定されるものではなく、例えば、検体領域のエッヂの絶対値の総和を利用しても良い。この際、検体領域のエッヂの絶対値の総和が一定値以上となるフィルタを採用する。これにより、検体領域のエッヂを強調するようなフィルタを選択することができる。
【０１１６】
また、デコンボリューション処理としては、数７のようにウィーナフィルタを用いた周波数領域での演算を採用する。
【０１１７】
（数７）
Ｈ(Ｘ)＝Ｈ(Ｄ)-1Ｈ(Ｕ)
但し、「Ｈ（・）」は周波数領域への変換を表す。「Ｈ（Ｄ）-1」を数８に示す。
【０１１８】
（数８）
Ｈ(Ｄ)-1＝Ｈ(Ｄ)／（Ｈ(Ｄ)2＋Γ）
但し、「Γ」（ガンマ）はＳＮ比（信号対雑音比）を表すパラメータである。
【０１１９】
なお、本実施形態では、デコンボリューション処理として、ウィーナフィルタを用いた周波数領域での演算を利用しているが、デコンボリューション処理はこれに限定されるものではなく、任意の処理方法を用いることができる。例えば、デコンボリューション処理として、高解像画像の画像データｘi,jを数９の更新数式を利用して求めることもできる。
【０１２０】
【数９】
2016052116.tif 000007
【０１２１】
但し、「ｘti,j」は、ｔ回目の繰り返し演算の際の（ｉ，ｊ）番目の高解像度画像の画像データを表し、「ρ」は更新時のパラメータを表す。なお、この式は数６を「ｘi,j」で微分することによって得られる。また、画像中のノイズを考慮して、数６にＬ２ノルムやＬ１ノルムを加えた式を微分して得られる更新式を利用することもできる。
【０１２２】
なお、フィルタバンク部１１５には、病理検体情報、あるいは倍率と撮像素子の情報毎にサイズや値が異なる複数種類のフィルタが格納されており、代表的なフィルタの番号を最小とし、その他のフィルタ集合には自動で番号付けがなされる。図１８は、フィルタの番号付けの例を示す。１つ目のアンダーバーの前の数値１８０１がそのフィルタを利用する際の倍率、１つ目のアンダーバー後の数値１８０２が撮像素子の開口率、２つ目のアンダーバー後の数値１８０３が倍率と開口率が決定した際に決まるフィルタ集合における各フィルタの番号である。本実施形態では、それぞれの倍率、開口率での代表的なフィルタは、２つ目のアンダーバー後の数値を０番目とする。以上より、図１８の数値は、２５％開口の撮像素子を利用した、３倍拡大用の代表的なフィルタを指す。
【０１２３】
以下では、例として拡大率３倍の画像を取得したいときの代表的なフィルタの値を考える。まず、フィルタのサイズは拡大率と同じ値に設定される。よって３×３のフィルタを得ることになる。
【０１２４】
次に、フィルタの各値を検討する。フィルタの各値は、撮像素子の開口率情報に基づいて設定される。具体例として、図１９を利用して開口率が２５％のときに３倍拡大を実施することを考える。図１９は位置（ｉ、ｊ）の画素の画素値ｕi、jがどのように生成されるかを模式的に示す。位置（ｉ，ｊ）の画素の画素値は図１７Ａに示す小領域に含まれる１つの画素値のうち、光源が真上に設置されて取得されたものである。尚、以降では、簡単のために光源の位置を真上に設置した場合を用いて説明するが、以下の内容は光源の位置に限定される内容でないことに注意する。図１９には、遮光層１９０１と、ＰＤ１９０２とが示されている。なお、３倍拡大を考えているため、図１９中の領域は９等分されていることに注意する。このとき、撮像素子の真上に光源を設置して画像を取得すると、得られる画素値ｕi、jは高解像度画像の領域１９００ａ、１９００ｂ、１９００ｃ、１９００ｄ、１９００ｅ、１９００ｆ、１９００ｇ、１９００ｈ、１９００ｉの画像データの重みつき総和となる。式としては、下記のようになる。
【０１２５】
【数１０】
2016052116.tif 000008
【０１２６】
但し、「ｗk」は検体領域１９００ｋ（ｋ＝ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ、ｈ、ｉ）の高解像度画像の画像データがどの程度画素値ｕi,jに反映されているかを表す重みを表しており、「ｘki,j」は検体領域１９００ｋの高解像度画像の画像データを表す。３倍拡大を実施するということは、数１０の重みつき総和の逆変換を行い、高解像度画像の画像データ「ｘki,j」を求めることである。そのため、フィルタの値を設定するためには、重み「ｗk」を設定すればよい。前述したように、重み「ｗk」は検体領域１９００ｋの情報がどの程度位置（ｉ、ｊ）の画素の画素値「ｕi,j」に反映されているかを表すものである。そのため、開口率と拡大率の関係から、代表的なフィルタの例を数１１のように設定できる。
【０１２７】
【数１１】
2016052116.tif 000009
【０１２８】
図２０は、拡大率３倍を実施するときの代表的なフィルタ値の設定方法を示す。数１１の「ｗa」は、図２０中の小領域２０００ｅの面積を１としたときの小領域２０００ａの面積の比率を表す。「ｗb」は小領域２０００ｂの面積比率を示す。「ｗc」は小領域２０００ｃの面積比率を示す。「ｗd」は小領域２０００ｄの面積比率、「ｗe」は小領域２０００ｅの面積比率、「ｗf」は小領域２０００ｆの面積比率、「ｗg」は小領域２０００ｇの面積比率、「ｗh」は小領域２０００ｈの面積比率、「ｗi」は小領域２０００ｉの面積比率をそれぞれ表す。
【０１２９】
以上、代表的なフィルタの設計方法を説明した。
【０１３０】
次に、代表的なフィルタを基準とした、ばらつきを考慮したフィルタを説明する。ここで述べるばらつきとは、例えば検体の厚さや水分量、封入剤の量や種類、数１１で示した面積比率の各部位における違いを指す。このとき、検体の厚さや水分量、封入剤の量や種類の違いは、得られる画像のぼけ具合に関連する。本実施形態では、ぼけ具合を表す関数として数１２のようにガウシアンフィルタを利用する。
【０１３１】
【数１２】
2016052116.tif 000010
【０１３２】
但し、「σ2」は分散を表すパラメータであり、「Ｄ（ｉ，ｊ）」はｉ行ｊ列目のフィルタの値を示す。また、ガウシアンフィルタのフィルタサイズは拡大率と同じに設定する必要はなく、例えば３倍拡大の実施の際にガウシアンフィルタのフィルタサイズを５×５に設定しても良い。
【０１３３】
数１１と数１２を用いて、面積比率の違いを３×３の行列形式で並べたものを「Δ」とすると、ばらつきを考慮したフィルタＤｖは例えば数１３のように与えることができる。なお、「Δ」の各値は乱数や白色雑音等で与えられ、サイズは数１１のフィルタサイズと同じに設定する。
【０１３４】
（数１３）
Ｄv＝Ｄg*（Ｗ＋Δ）
【０１３５】
従って、フィルタバンク部１１５に格納されているフィルタは、倍率、開口率ごとにパラメータ「σ2」と「Ｄg」のフィルタサイズ、「Δ」の各値がそれぞれ異なるフィルタとなる。なお、検体の厚さが一定かつ水分量や封入剤、光の検体への照射の仕方が正確にコントロールされている場合では、代表的なフィルタのみでデコンボリューション処理を実施しても良い。
【０１３６】
そして、ステップＳ１０９において全ての小領域でフィルタ選択が終わっているかを確認し、終わっている場合（ＹＥＳ）はステップＳ１１０へ遷移し、終わっていない場合（ＮＯ）はｉ＝ｉ＋１とし、ステップＳ１０６へ遷移し、再びｉ番目の小領域の選択を行う。
【０１３７】
以上がフィルタ決定部１０７で実施される処理である。
【０１３８】
全ての小領域で選択が終わった場合は、演算部１０８は、ステップＳ１１０において各小領域で決定したフィルタを利用して高解像画像を生成し、その画像データを出力する。
【０１３９】
以上が演算部１０８で実施される処理である。また、表示装置１０４は、取得した高解像画像を使用者へ提示する。この際、決定したフィルタによるデコンボリューション結果以外も使用者に提示し、使用者に画像を選択させる。これによって、フィルタの決定が適切でない場合にも対処することができるようになる。
【０１４０】
また、使用者に提示する際には、顕微鏡で観察したときの色合いに合わせるように、高解像画像の画像データの正規化を行う。高解像画像の画像データの正規化は、事前に顕微鏡で観察した画像を取得しておき、それを目標画像とし、その目標画像に近づけるように各高解像画像の画像データを下式のように補正する。
【０１４１】
【数１４】
2016052116.tif 000011
【０１４２】
但し、「μ」と「σ」はそれぞれ補正前の高解像画像の画像データの検体画像における平均と分散を表し、「μバー」（「μ」の上に「−」；以下「μ−」などと記述する。）と「σバー」（「σ」の上に「−」；以下「σ−」などと記述する。）はそれぞれ目標画像の画像データの平均と分散を表す。目標画像の画像データの平均と分散はパラメータ部１１６に保存されており、表示装置１０４ではパラメータ部１１６から各パラメータ情報を読み込むことで補正を実施する。これにより、例えば照度調整部１１０での調整が異なる場合などのように、異なる撮影環境で取得された画像に対しても、同じ色合いの高解像画像が提示できる。また、表示装置１０４においては、上記の補正以外にも、階調補正（γ補正）やＹＣ分離処理等の補正を行っても良い。
【０１４３】
以上のように、本実施形態によると、ＰＳＦの計測を必要とせずに、撮影対象の種類と撮影対象の各部位でのばらつきを考慮した高解像画像を提示することができる。
【０１４４】
また、フィルタバンク部１１５では、撮影対象ごとにサイズおよび／または値が異なるフィルタを有しており、撮影対象ごとに異なるフィルタを適用することが可能となる。本実施形態においては、撮影対象としては、組織診、細胞診、無染色のカテゴリを含んでいる。そのため、例えば組織診には２倍拡大用、細胞診には３倍拡大用というように、病理医が利用する検体の種類ごとに適切な高解像画像を提示することができる。
【０１４５】
また、表示装置１０４は、最適なフィルタによるデコンボリューション結果以外も使用者に提示し、使用者に画像を選択させる機能を有するため、フィルタの決定が適切でない場合にも対処することができる。
【０１４６】
また、表示装置１０４では、目標画像と似た色合いになるように補正を行う機能を有するため、異なる撮影環境で取得された画像に対しても、色合いの近い高解像画像が提示できる。
【０１４７】
上述の説明では、表示装置１０４が高解像画像の画像データの正規化処理（補正処理）を行うとして説明したが、これは一例である。画像処理回路１０３が補正処理を行ってもよい。特に、表示装置１０４が画像処理装置１００の構成要素ではなく、外付けのディスプレイである場合には、表示装置１０４に補正処理を行わせる必要はなく、画像処理回路１０３が補正処理を行って表示装置に表示させればよい。
【０１４８】
（実施形態２）
本実施形態による画像処理装置が、実施形態１による画像処理装置と相違する点は、フィルタバンク部１１５に保存されているフィルタ集合に割り振る番号を、フィルタ決定部１０７での結果をフィードバックさせることでフィルタバンク部１１５の番号を変更する機構を有する点である。
【０１４９】
図２１は、本実施形態による画像処理装置２００のブロック図を示す。以下では、これを利用して本実施形態を説明する。なお、図２１において、図１と同様の構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１５０】
本実施形態では、フィルタバンク部１１５に保存されている各フィルタに番号とともに、フィルタ利用数をカウントして保存しておく。カウントはカウンタ回路２１０１によって行われる。
【０１５１】
カウンタ回路２１０１は、まずフィルタバンク部１１５からフィルタ情報を読み込む。その後、カウンタ回路２１０１はその中からフィルタ決定部１０７で利用することが決定したフィルタ番号を選択し、利用が決定した小領域の個数に応じてその使用頻度をカウントする。例えばカウンタ回路２１０１は、３つの小領域で利用されたフィルタは３ポイント、１０個の小領域で利用されたフィルタは１０ポイントというように、使用された各フィルタの使用頻度をカウントする。そして、カウンタ回路２１０１は、その結果を用いてフィルタ番号の変更を行い、変更結果をフィルタバンク部１１５にフィードバックする。より具体的に説明すると、カウンタ回路２１０１は、使用頻度が高い順にフィルタを並び替え、その順序にしたがってフィルタ番号をリナンバーする。カウンタ回路２１０１は、その結果にしたがって、フィルタバンク部１１５に格納されているフィルタ番号を書き換える。この際、カウント数が多いフィルタの順番を先にし、カウント数が少ないフィルタの順番を後にする。これにより、使用頻度が高いフィルタの候補が上位にランキングされ、使用頻度が低いフィルタの候補は下位にランキングされることになる。本明細書では、各フィルタの使用頻度に応じてフィルタ番号を書き換えることを、「フィードバックする」と表現することもある。
【０１５２】
図２２は、フィルタバンク部に保存されているフィルタ集合の番号の変更例を示す。フィルタ集合２２０１は新規画像の各小領域で利用されたフィルタ集合の番号とカウント数を表す。フィルタ集合２２０２はフィルタバンク部１１５内に保存されていたフィルタ集合の番号とカウント数である。そして、フィルタ集合２２０３が新規画像に実施された後にカウント数に基づいて更新された、フィルタバンク部１１５にフィードバックされるフィルタ集合の番号とカウント数である。この図によると、最初に実施されるフィルタがフィルタＡからフィルタＤに変更されることが見て取れる。これにより、画像処理装置は、次回から異なる順番でフィルタ処理を実行する。
【０１５３】
また、カウンタ回路２１０１は、フィードバック時に各フィルタにおいて数１５を利用して評価値Ｔを計算する。そして、評価値Ｔがある一定値αを下回った場合、そのフィルタを削除し、新たなフィルタを追加する機能も有していてもよい。
【０１５４】
【数１５】
2016052116.tif 000012
【０１５５】
数１５において、「Ｖi」はｉ番目のフィルタのカウント数を表しており、「Ｖ1」はカウント数の最大値を表す。
【０１５６】
以下では、例として一定値αを０．１に設定した場合を考える。図２３はフィルタ集合２２０３の各評価値２３０１を示す。評価値２３０１より、フィルタＨの評価値が一定値０．１よりも小さいことが確認できる。このとき、本実施形態においては、カウンタ回路２１０１はフィルタＨを削除し、新たにフィルタＩを追加してフィルタバンク部１１５のフィルタ情報を書き換える。このとき、カウンタ回路２１０１は、フィルタＩのカウント数「Ｖ」を数１６のように設定する。
【０１５７】
【数１６】
2016052116.tif 000013
【０１５８】
但し、「δ」は乱数を表し、（ｉｎｔ）（・）は小数点以下の四捨五入を表す。以上より、フィルタＩのカウント数は９となり、順番が変更されたフィルタ集合２３０２がフィルタバンク部１１５にフィードバックされる。
【０１５９】
本実施形態によると、フィルタバンク部１１５内に保存されているフィルタ情報の最適化を行うことができる。
【０１６０】
また、病理検体のばらつきというのは、検体作成者の技量や施設の好みなどから生じ易い。本実施形態を利用すると、そのような特徴を逐次学習することができるようになり、フィルタバンク部１１５が使用者や施設ごとにカスタマイズされる。従って、本実施形態によると、使用者や施設に合わせた高解像画像を提示できるようになる。
【０１６１】
（実施形態３）
本実施形態による画像処理装置が、実施形態１による画像処理装置と相違する点は、病理検体の種類の自動選択を行う点である。これにより、使用者の手入力を必要とせずに高解像処理を実施することができる。
【０１６２】
図２４は本実施形態による画像処理装置３００のブロック図を示す。図２４において、図１と図２１と同様の構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１６３】
本実施形態では、まず、画像処理回路１０３は、入力インタフェース１０５を介して、第一画像部１１３からｎ2枚の低解像画像を読み込む。特徴算出部２４０１は１枚の低解像画像から画像特徴量を算出する。拡大画像ではなく、低解像画像を利用する理由は、撮影対象を判定するための特徴量は、拡大画像を利用せずとも算出できるからである。加えて、低解像画像から特徴量を算出する方が拡大画像から特徴量を算出するよりも処理時間が早くなるからである。
【０１６４】
画像特徴量としては、ＲＧＢカラーヒストグラムを利用する。これは、病理検体は染色がなされており、その染色方法は組織診や細胞診など、診断用途に応じて様々であるため、色情報が対象識別には重要であると考えられるからである。但し、ＲＧＢカラーヒストグラムは画像特徴量の一例であってこれに限定されるものではなく、任意の画像特徴量を用いることができる。例えば、色だけでなく、または色に代えて、検体の局所的な形状の違いを特徴量に組み込むためにｂａｇ−ｏｆ−ｆｅａｔｕｒｅｓを利用してもよい。または、ｄｅｅｐ  ｌｅａｒｎｉｎｇを用いて、大量の画像データから特徴量そのものを学習しても良い。
【０１６５】
次に、特徴算出部２４０１で算出した特徴量を利用して、識別部２４０２は撮影対象の判定を実施する。判定の方法としては、本実施形態ではＳＶＭ（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ）を利用する。知識データベース部２４０３にはＳＶＭによって事前に学習して得られた識別パラメータが保存されているとする。識別パラメータは、たとえば、複数種類の染色された病理検体の画像特徴量を、組織診、細胞診などの目的（種類）に応じて予め算出しておく。また、無染色の病理検体の画像特徴量を予め算出しておく。知識データベース部２４０３は、これらの画像特徴量を知識パラメータとして保持している。識別部２４０２は、撮影対象の判定を行うためにこの識別パラメータを読み込み、ＳＶＭの手法を用いて、１枚の低解像画像から算出された画像特徴量が識別パラメータに照らしてどのような種類の病理検体に近いかを判定する。これにより、撮影対象となった病理検体の種類を、画像処理装置３００が判断できる。
【０１６６】
また、判定方法は画像特徴量と同様、本実施形態に限定されず、任意の方法を用いることができる。例えば、ｋ近傍法やロジスティック回帰を利用することもできる。
【０１６７】
本実施形態によると、撮影対象の自動選択を行うことができる。これにより、使用者が撮影対象や倍率を入力せずとも高解像画像を出力することができる。
【０１６８】
（実施形態４）
本実施形態による画像処理装置が、実施形態１による画像処理装置と相違する点は、表示装置１０４において画像情報処理の結果と対応するフィルタ情報を併せて記憶する機能を有する点と、入力インタフェース１０５において高解像画像と対応するフィルタ情報を読み込み、使用者が選択した領域に対して異なるフィルタ情報でデコンボリューション処理を行う機能を有する点である。これにより、入力インタフェース１０５に入力した高解像画像を修正することができる。
【０１６９】
図２５および図２６はそれぞれ、本実施形態における画像処理装置４００のブロック図、およびフローチャート図を示す。以下では、図２５および図２６を利用して本実施形態を説明する。なお、図２５において、図１と図２１、図２４と同様の構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。同様に、図２６において、図１６と同様の構成要素には同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
【０１７０】
本実施形態では、結果保持部２５０１に表示装置１０４で表示された高解像画像とそれに対応するフィルタ情報が併せて記憶されている。高解像画像とフィルタ情報の対応付けとしては、例えば小領域の開始位置と小領域のサイズと選択したフィルタ番号を併せて記憶することで実現できる。
【０１７１】
ステップＳ２０１では、入力インタフェース１０５は、結果保持部２５０１から高解像画像と対応するフィルタ情報を併せて取得する。その後、ステップＳ２０２では、入力インタフェース１０５は、高解像画像から使用者が選択した画像中の一部の領域を特定する情報を取得する。以下の処理では、この選択した領域のみを対象として処理が行われる。
【０１７２】
以上が本実施形態において、画像処理回路１０３が入力インタフェース１０５を演算部１０８実施する処理である。
【０１７３】
次に、ステップＳ２０３では、フィルタ決定部１０７は、以前の処理結果と異なる結果を出力するために、事前に読み込んだフィルタかどうかを判定する。ｊ番目のフィルタに対し、結果保持部２５０１に保持されていたフィルタと同一であった場合（ＹＥＳ）、ｊ＝ｊ＋１とし、処理はステップＳ１０７へ遷移する。また、結果保持部２５０１に保持されているフィルタとは異なる場合（ＮＯ）、処理はステップＳ１０８へと遷移する。
【０１７４】
以上が本実施形態において、フィルタ決定部１０７で新たに追加する処理である。
【０１７５】
最後に、ステップＳ２０４で、演算部１０８は高解像画像とフィルタ情報の修正を行う。修正方法としては、高解像画像に今回の処理結果の上書き、フィルタ情報の変更点の追記を行う。
【０１７６】
以上が本実施形態において、演算部１０８で新たに追加する処理である。
【０１７７】
本実施形態によると、使用者は処理結果を修正することができ、病理診断に適した画像を提供することができる。
【０１７８】
以上、本開示の実施形態に係る画像処理装置等を説明した。上述の構成は一例であり、本開示はこれらに限定されるものではない。
【０１７９】
例えば、画像処理装置１００、２００、３００、４００はいずれも、コンピュータを利用して実現することも可能である。
【０１８０】
図２７は、実施形態１〜４にかかる画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。説明の便宜のため、実施形態１にかかる画像処理装置１００を例に挙げて説明する。
【０１８１】
画像処理装置１００は、画像取得装置２７０１と、コンピュータ２７０２と、キーボード２７０３と、マウス２７０４と、ディスプレイ２７０５と、光ディスク装置２７０６とを含む。
【０１８２】
画像取得装置２７０１は、真上及び斜めの方向から照明光を照射して、各照明光の方向の画像を取得する。キーボード２７０３およびマウス２７０４は、それぞれがユーザからの指示を受け付ける入力装置であり、受け付けた指示をコンピュータ２７０２に与える。ディスプレイ２７０５は、コンピュータ２７０２の演算結果等の情報を提示する。
【０１８３】
光ディスク装置２７０６は、たとえばＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２７０７に代表される、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体である光ディスクからデータを読み取り、コンピュータ２７０２に送る。たとえばＣＤ−ＲＯＭ２７０７には、上述した各実施形態に関するフローチャートに示す手順が記述されたコンピュータプログラムが記録されていてもよい。光ディスク装置２７０６は、ＣＤ−ＲＯＭ２７０７からそのようなコンピュータプログラムを読み取って、コンピュータ２７０２に送る。コンピュータ２７０２のＣＰＵ２７０９は、そのコンピュータプログラムをＲＡＭ２７１１に展開し、実行する。
【０１８４】
なお、画像処理装置１００のコンピュータ２７０２は、通信モデム２７０８を有しており、コンピュータネットワークを通じて上述のコンピュータプログラムを受信することも可能である。
【０１８５】
コンピュータ２７０２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２７０９と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２７１０と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２７１１と、ハードディスクドライブ２７１２と、通信モデム２７０８と、バス２７１３と、インタフェース２７１４とを含む。
【０１８６】
ＣＰＵ２７０９は、光ディスク装置２７０６または通信モデム２７０８を介して読み取られたプログラムを実行する。ＲＯＭ２７１０は、コンピュータ２７０２の動作に必要なプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ２７１１は、プログラム実行時のパラメータなどのデータを記憶する。ハードディスクドライブ２７１２は、ハードディスクにプログラムやデータなどを記憶する。通信モデム２７０８は、コンピュータネットワークを介して他のコンピュータとの通信を行う。バス２７１３は、ＣＰＵ２７０９、ＲＯＭ２７１０、ＲＡＭ２７１１、ハードディスクドライブ２７１２、通信モデム２７０８、ディスプレイ２７０５、キーボード２７０３、マウス２７０４および光ディスク装置２７０６を相互に接続する。インタフェース２７１４は、他の機器（たとえば画像取得装置２７０１）との間で情報を授受するための有線および／または無線の通信回路、接続端子である。
【０１８７】
なお、コンピュータ２７０２に接続されているキーボード２７０３、マウス２７０４および光ディスク装置２７０６は、例えばディスプレイがタッチパネルになっている場合や通信モデムを利用する場合には、取り外しても良い。また、ハードディスクドライブ２７１２に代えて、またはそれと共に、ソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）と呼ばれる半導体記憶装置を設けてもよい。
【０１８８】
さらに、画像処理装置１００の構成要素の一部は、１個のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ
Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）から構成されているとしても良い。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に蓄積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、および／またはＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭおよび／またはＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。なお、システムＬＳＩにＳＳＤ等を搭載してもよい。
【０１８９】
さらにまた、上記の各装置を構成する構成要素の一部または全ては、各装置に着脱可能なＩＣカードまたは単体モジュールから構成されているとしても良い。ＩＣカードまたはモジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。ＩＣカードまたはモジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしても良い。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、ＩＣカードまたはモジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしても良い。
【０１９０】
また、本開示は、上記に示す方法であるとしても良い。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムを含んでも良いし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号を含んでも良い。
【０１９１】
さらに、本開示は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な非一時的（non-transitory）な記憶媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記憶したものを含んでも良い。また、これら非一時的な記憶媒体に記録されている上記デジタル信号を含んでも良い。
【０１９２】
また、本開示は、上記コンピュータプログラムまたは上記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回路、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしても良い。
【０１９３】
また、上記プログラムまたは上記デジタル信号を上記非一時的な記憶媒体に記録して移送することにより、または上記プログラムまたは上記デジタル信号は上記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしても良い。
【０１９４】
図２８は、画像処理装置１００を画像処理システム１００ａとして実現した構成例を示す。図２７に示すコンピュータ２７０２の構成例に代えて、図２８では、別途データサーバ２８０１が構築され、そのデータサーバ２８０１に、記憶装置１０２（図１）等に保存されるべきデータを保持させ、上記ネットワーク等を経由してその情報を画像取得装置２７０１と接続されているコンピュータ２７０２が読み出しても良い。また、データサーバ２８０１から情報を読み出す、画像取得装置２７０１に接続されているコンピュータ２７０２は１台である必要はなく、複数であっても良い。
【０１９５】
さらに、上記実施形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしても良い。
【０１９６】
今回開示された実施形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の実施形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する趣旨ではない。また、実施形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素には、任意の構成要素として説明した。本開示の範囲は上記した説明ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【０１９７】
本開示によると、病理検体の種類と病理検体の各部位でのばらつきを考慮した高解像画像を取得することができる。このため、本開示は、病理検査標本からデジタル画像を取得する画像処理装置等に利用可能である。
【符号の説明】
【０１９８】
１００、２００、３００、４００  画像処理装置
１０１、２７０１  画像取得装置
１０２  記憶装置
１０３  画像処理回路
１０４  表示装置
１０５  入力インタフェース
１０６  分割部
１０７  フィルタ決定部
１０８  演算部
１０９  照明部
１１０  照度調整部
１１１  設置部
１１２  第一画像取得部
１１３  第一画像部
１１４  撮像素子情報部
１１５  フィルタバンク部
１１６  パラメータ部
１１７、２７１４  インタフェース
４０１，８０１、１２０１、１３０１、１４０１  光源
４０２、８０２、１２０２、１３０２、１４０２  照明光
【図１】
2016052116.tif 000014
【図２】
2016052116.tif 000015
【図３】
2016052116.tif 000016
【図４】
2016052116.tif 000017
【図５】
2016052116.tif 000018
【図６】
2016052116.tif 000019
【図７】
2016052116.tif 000020
【図８】
2016052116.tif 000021
【図９】
2016052116.tif 000022
【図１０】
2016052116.tif 000023
【図１１】
2016052116.tif 000024
【図１２】
2016052116.tif 000025
【図１３】
2016052116.tif 000026
【図１４】
2016052116.tif 000027
【図１５】
2016052116.tif 000028
【図１６】
2016052116.tif 000029
【図１７Ａ】
2016052116.tif 000030
【図１７Ｂ】
2016052116.tif 000031
【図１７Ｃ】
2016052116.tif 000032
【図１７Ｄ】
2016052116.tif 000033
【図１８】
2016052116.tif 000034
【図１９】
2016052116.tif 000035
【図２０】
2016052116.tif 000036
【図２１】
2016052116.tif 000037
【図２２】
2016052116.tif 000038
【図２３】
2016052116.tif 000039
【図２４】
2016052116.tif 000040
【図２５】
2016052116.tif 000041
【図２６】
2016052116.tif 000042
【図２７】
2016052116.tif 000043
【図２８】
2016052116.tif 000044