(57)【要約】画像処理装置は、透過型の照明（１０）により照明された撮像対象（３０）を、光学フィルタ（１４）を介して、カメラ（１８）で撮像し、分光特性推定部（２２）及び色素量推定部（２４）によって、上記撮像された多バンド画像から、撮像対象（３０）の画素毎に上記撮像対象（３０）に関連した物理量を計算するとき、上記計算する物理量の独立成分数に等しい数の光学フィルタ（１４）を上記撮像に使用する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
透過型照明（１０）により照明された対象（３０）を、光学フィルタ（１４；１４−１，１４−２；６０；６４Ａ，６４Ｂ）を介して、撮像素子によって撮像するための撮像手段（１８；１８−１，１８−２）と、
上記撮像手段によって撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した物理量を計算するための計算手段（２２，２４）と、
を備える画像処理装置において、
上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記計算手段で計算する物理量の独立成分数に等しい、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記光学フィルタは、上記計算手段で計算する物理量の誤差最小化に関する条件に従って選択される、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記条件は、上記計算手段で計算する物理量の誤差を最小にする分光特性の組み合わせを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記物理量は、色素量を含み、
上記条件は、上記対象に関連した色素の光学特性に基づき、上記計算手段で計算する上記色素量の推定誤差を最小にする分光特性の組み合わせを含む、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記条件は、更に、上記撮像手段のノイズ特性に関する条件を含む、
ことを特徴とする請求項２乃至４の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記対象は、色素によって着色された半透明物体を含む、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記対象に関連した物理量は、上記対象に含まれる色素の量を含む、
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記対象は、生体組織標本を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記色素は、ヘマトキシリンとエオジンを含む、
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記計算手段は、上記対象に含まれる色素の量を計算する際に、Ｗｉｅｎｅｒ推定を用いるよう構成されている、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
上記計算手段は、上記対象に含まれる色素の量を計算する際に、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則を用いるよう構成されている、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
上記光学フィルタの数は、２である、
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
上記光学フィルタは、透過波長を再設定できる１つのフィルタ（６０）で構成され、
上記１つのフィルタの撮像に使用する設定数が、計算する物理量の独立成分数に等しい、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
上記計算手段は、近接する少なくとも２つの画素を含む局所画像領域（６６）毎に対象に関連した物理量を計算するよう構成されている、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
単一の画像に含まれる局所画像領域のサイズが全て等しい、
ことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
透過型照明（１０）により照明された対象（３０）を、光学フィルタ（１４；１４−１，１４−２；６０；６４Ａ，６４Ｂ）を介して撮像し、
その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した物理量を計算する、
画像処理方法において、
上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記計算する物理量の独立成分数に等しい、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
所定の複数の色素で染色した対象（３０）を、複数の分光特性の異なる光学フィルタ（１４；１４−１，１４−２；６０；６４Ａ，６４Ｂ）を介して撮像し、
その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した上記複数の色素の各々の色素量を計算して推定し、
その推定した各々の色素量の分布から上記対象の解析を行う、
画像処理方法において、
上記複数の光学フィルタは、上記計算して推定する色素量の独立成分数に等しい数であり、
上記複数の光学フィルタの各々異なる分光特性の組み合わせが、上記計算して推定する色素量の推定誤差を最小にするように、予め選択されている、
ことを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、光学フィルタを用いて物体の物理特性を評価する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】  従来、画像処理を目的とした撮像を行う場合、ＲＧＢカメラを使用し、色情報として取得する場合が多かった。ＲＧＢカメラで取得される色情報は、人間の視覚情報に類似している為、人間にとって内容を受け入れ易いという特徴を持つ。【０００３】  しかしながら、色情報は、人間の視覚認識処理の中間に位置する主観的な情報であって、物理的な客観化が難しい。即ち、観察環境や心理状態によって人間の色に対する認識は変化するのであって、定量化や正規化が容易ではない。これは例えば、色情報に基づいて組織標本の病変を認識するような場合に、規準の形成を困難にする。【０００４】  これに対して、対象の分光特性（以下、スペクトルと称する）は、対象固有の物理特性であり、人間の主観の影響を受けない客観的な値として定量化でき、スペクトルから派生した特徴量を客観的な判断規準とすることが可能である。スペクトル画像は、画像の各画素毎に対象のスペクトルデータを取得し、画像状に配置したものであり、対象に関する重要な物理情報を含んでいる。【０００５】  スペクトルを用いた画像処理については古くから着目されており、特に診断支援の分野では様々な試みがなされてきた。【０００６】  例えば、ＷＯ９９／１６３５３は、眼底に照射した光の反射光を干渉計で分光し、そのスペクトルを処理することで網膜血管中のヘモグロビン濃度を認識する、眼のスペクトル生物画像診断法を開示している。【０００７】  また、スペクトル処理に関する他の技術として、「分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討（Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｏｆ  ｔｉｓｓｕｅ  ｓａｍｐｌｅｓ  ｕｓｉｎｇ  ｔｒａｎｓｍｉｔｔａｎｃｅ  ｓｐｅｃｔｒａ−Ｔｈｅ  ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇ  ｔｈｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ  ｏｆ  ｄｙｉｎｇ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ）」（藤井ら、第３回デジタル生体医用画像の「色」シンポジウム）が挙げられる。これは、病理標本の分光透過率と染色色素の透過率とを基に、標本に含まれる色素量を２次元マップとして推定するものである。【０００８】  しかしながら、スペクトル処理には以下のような欠点があり、現状十分普及しているとは言い難い状況である。即ち、まず、スペクトル画像を撮影する為には、分光手段を備えたカメラが必要である。このようなカメラは、従来のＲＧＢカメラよりも大掛かりな構成となり、同時に高価である。また、撮像された画像のデータ量が膨大になり、これを記憶する容量や伝送する帯域に、大きな負担を与える。更に、多くのデータを処理する為に、スペクトル画像の処理には従来の画像処理以上の計算コストが掛かる。【０００９】  上記ＷＯ９９／１６３５３は、眼底に照射した光の反射光を干渉計で分光し、スペクトルを得る構成であるが、スペクトルを画像の全画素に渡って取得するには、メカ駆動による光線のスキャニングが必要である。従って、その構成上、装置の小型化は困難である。【００１０】  また、上記藤井らの文献に開示されている手法では、色素量の推定精度を確保する為に、入力としてスペクトル画像、あるいは数バンド以上のバンド画像といった多量の情報が必要である。例えばＲＧＢカメラのような僅かなバンド数の画像では、推定精度を��保できない。このような多数のバンドを持つバンド画像の撮像には、特別な機材と手間を要する。【００１１】  従来のスペクトル（分光特性）を用いた画像解析では、波長方向に数バンドから数１０バンド分の情報が必要であり、入力の手間、記憶容量、伝送速度、処理速度、何れの面を考慮しても扱いが難しく、広く普及するには至っていない。
【発明の開示】
【００１２】  本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、少ないバンド数で撮像でき、精度良く分光特性を解析でき、更に有益な物理量を簡単な構成で取得可能な画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【００１３】  本発明の第１の態様によれば、透過型照明により照明された対象を、光学フィルタを介して、撮像素子によって撮像するための撮像手段と、上記撮像手段によって撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した物理量を計算するための計算手段と、を備え、上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記計算手段で計算する物理量の独立成分数に等しい画像処理装置が提供される。
【００１４】  また、本発明の第２の態様によれば、透過型照明により照明された対象を、光学フィルタを介して撮像することと、その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した物理量を計算することと、を含み、上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記計算する物理量の独立成分数に等しい画像処理方法が提供される。
【００１５】  また、本発明の第３の態様によれば、所定の複数の色素で染色した対象を、複数の分光特性の異なる光学フィルタを介して撮像することと、その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した上記複数の色素の各々の色素量を計算して推定することと、その推定した各々の色素量の分布から上記対象の解析を行うことと、を含み、上記複数の光学フィルタは、上記計算して推定する色素量の独立成分数に等しい数であり、上記複数の光学フィルタの各々異なる分光特性の組み合わせが、上記計算して推定する色素量の推定誤差を最小にするように、予め選択されている画像処理方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明の第１実施例に係る画像処理装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、染色された組織標本の断面を示す図である。
【図３】図３は、多バンド画像の撮像装置の一例として従来の色分類装置の構成を示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、図３の色分類装置に使用される回転色フィルタに使用される複数のバンドパスフィルタの特性を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、回転色フィルタの構成を示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、回転色フィルタの別の構成を示す図である。
【図５】図５は、第１実施例に係る画像処理装置の変形例を示す図である。
【図６】図６は、第１実施例に係る画像処理装置の別の変形例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の第２実施例に係る画像処理装置の構成を示す図である。
【図８】図８は、格子状に構成された光学フィルタを示す図である。
【図９】図９は、局所画像領域を示す図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】  以下、本発明を実施するための最良の形態を図面を参照して説明する。【００１８】  ［第１実施例］
本実施例は、色素を含んだ半透明物体を透過型照明を用いて多バンド撮像し、その各画素について分光透過率を推定し、更にこの分光透過率から対象の各画素に含まれる色素量を推定するものである。【００１９】  なお、本実施例では、半透明物体として病理組織標本を、色素としてヘマトキシリンとエオジンを想定する。即ち、最終的に得る物理量はヘマトキシリンとエオジンの色素量であり、独立成分数としては「２」である。【００２０】  本実施例に係る画像処理装置は、図１に示すように、照明１０、対物光学系１２、光学フィルタ１４、結像光学系１６、カメラ１８、メモリ２０、分光特性推定部２２、色素量推定部２４、表示部２６、及び制御部２８から構成されている。但し、制御部２８から装置各部位への接続は、図面の簡略化のため図示していない。【００２１】  即ち、本実施例に係る画像処理装置においては、図示しないステージ上に撮像対象３０を設置する。そして、このステージ上に設置された撮像対象３０に、図２に示すように、カメラ１８とは反対側から、照明１０により光（入射光３２）を照射する。なお、図２において、参照番号３０Ａは、ヘマトキシリンで染織された部位（主に細胞核）を示し、参照番号３０Ｂは、エオジンで染織された部位（主に細胞質）を示している。上記撮像対象３０を透過した光（透過光３４）は、対物光学系１２及び結像光学系１６により、カメラ１８が有する図示しない撮像素子の撮像面上に結像される。更に、照明１０からカメラ１８の撮像面に至るまでのいずれかの光路上に、少なくともその時点での光束よりも径の大きい光学フィルタ１４が配置される。この時、該光学フィルタ１４は交換可能な構成とし、その枚数は、最終的に得る物理量の独立成分数と同数とする。即ち、本実施例では２枚である。この構成の基で、光学フィルタ１４の交換と撮像とを逐次あるいは並行して行うことにより、多バンド画像を撮像することができる。本実施例では、各画素毎に２バンドの画像が得られる。こうして撮像された多バンド（２バンド）画像は、メモリ２０に格納される。【００２２】  なお、図１の構成では、対物光学系１２と結像光学系１６との間に光学フィルタ１４を配置しているが、それに限定されるものではない。例えば、ＵＳＰ５，７１７，６０５に開示されているような、可換型の光学フィルタ１４とカメラ１８とを一体化させ、フィルタをターレットで交換する構成を適用することも可能である。【００２３】  上記ＵＳＰ５，７１７，６０５に開示された色分類装置は、図３に示すように、絞りやレンズを含む光学系３６、それぞれ図４Ａに示されるような特性を持つ複数枚のバンドパスフィルタ３８Ａ，３８Ｂ，…，３８Ｅで構成される回転色フィルタ３８、対象物４２及び参照板４４の画像を取り込むためのＣＣＤ４０、Ａ／Ｄ変換器４６、フレームメモリ４８、撮影している部分を表示するモニタ５０、ＣＣＤ駆動ドライバ５２、回転色フィルタ３８の駆動モータ５４、ＣＣＤ駆動ドライバ５２及び回転色フィルタ駆動モータ５４等を制御すると共に分類演算回路５８に命令を送るコントロール部５６、分類を行うための分類演算回路５８から構成される。上記回転色フィルタ３８は、図４Ｂあるいは図４Ｃに示すように、何種類��のバンドパスフィルタ３８Ａ〜３８Ｅから構成されており、各フィルタは図４Ａに示すような任意のバンド幅を透過するような特性を持っている。この図では、５枚のバンドパスフィルタで回転色フィルタ３８を構成している。なお、上記ＵＳＰには、光学系３６と回転色フィルタ３８の配置は、光学系３６の前に回転色フィルタ３８を配置するような逆の配置でも良いことが説明されている。【００２４】  このように、上記ＵＳＰに開示されているのは、色分類装置であるが、フィルタの交換の構成については本実施例に適用可能である。勿論、本実施例においては、フィルタは５枚ではなく、２枚だけで良いものである。【００２５】  また、物理的に異なる光学フィルタ１４を交換して用いる代わりに、図５に示すように、透過波長可変型光学フィルタ６０を用いても良い。あるいはまた、図６に示すように、ハーフミラー６２等を用いて光学フィルタ数に応じて光路を分割し、光学フィルタ１４（光学フィルタ“１”１４−１、光学フィルタ“２”１４−２）と同数のカメラ１８（カメラ“１”１８−１、カメラ“２”１８−２）で同時に撮像を行っても良い。【００２６】  光学フィルタ１４とカメラ１８に関して、いずれの構成を用いても対象の多バンド画像が取得できるが、撮影の期間を通じて、カメラ１８の撮像素子の撮像面上における対象の像位置は、静止していなければならない。【００２７】  こうしてメモリ２０に多バンド画像が蓄積されたならば、次に、分光特性推定部２２により、上記多バンド画像から画素毎に対象の分光透過率を求める。この処理は、例えば、“Ｓｐｅｃｔｒａｌ  ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ  ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｍｕｌｔｉ−ｂａｎｄ  ｉｍａｇｅ  ｕｓｉｎｇ  ｃｏｌｏｒ  ｃｈａｒｔ”（村上ら、Ｏｐｔｉｃｓ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  １８８（２００１）４７−５４）にて開示された手法を、半透明物体の透過観察に適用したものである。【００２８】  即ち、上記文献に開示された手法に拠れば、光学フィルタ１４の分光透過率、照明１０の分光特性、カメラ１８の分光感度、撮像対象３０の分光透過率の相関行列、及び撮像ノイズの相関行列を用いて、位置（ｘ，ｙ）において撮像された画素値ｇ（ｘ，ｙ）から撮像対象３０の分光透過率
【数１】
2005033678.tif 000002
を、Ｗｉｅｎｅｒ推定により推定することができる。【００２９】  なお、光学フィルタ１４の分光透過率、照明１０の分光特性、カメラ１８の分光感度において、波長範囲、波長サンプリング間隔、波長サンプリング数、は揃えておく必要がある。この波長範囲、波長サンプリング間隔、波長サンプリング数が、Ｗｉｅｎｅｒ推定結果の波長範囲、波長サンプリング間隔、波長サンプリング数に引き継がれる。従って、分光特性として与えるデータを制御することで、任意の波長分解能で推定が行える。【００３０】  本実施例では、波長範囲は可視光領域で、波長サンプリング数は少なくとも「３」以上であるとする。【００３１】  多バンド画像の各画素をｇ（ｘ，ｙ）として、これを順次移動させながら推定処理を行えば、多バンド撮像した全画素について撮像対象３０の分光透過率を求めることができる。【００３２】  なお、Ｗｉｅｎｅｒ推定行列を計算する際に撮像対象３０の分光透過率を用いている為、得られる推定値も分光透過率となるのであって、これを更に照明１０の特性で正規化するような処理は不要である。【００３３】  また、Ｗｉｅｎｅｒ推定では、撮像素子のノイズ特性が条件に組み込まれている為、ＳＮ比の観点も含めた最適な推定結果が得られる。【００３４】  次に、色素量推定部２４によって、上記分光特性推定部２２による分光透過率の推定結果から画素毎に撮像対象３０の色素量を求める。この処理は、上記藤井らの文献「分光透過率を用いた組織標本の分析−染色状態の定量化手法の検討」にて開示された手法を用いる。【００３５】  即ち、上記藤井らの文献に開示された手法に拠れば、ヘマトキシリンの分光透過率及びエオジンの分光透過率を用いて、上記分光特性推定部２２で求めた位置（ｘ，ｙ）における撮像対象３０の分光透過率の２次元分布Ｉ（λ，ｘ，ｙ）から、ヘマトキシリン色素量の２次元分布ｃｈ（ｘ，ｙ）とエオジン色素量の２次元分布ｃｅ（ｘ，ｙ）を、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則を応用して推定することができる。【００３６】  ヘマトキシリンとエオジンによる染色後、ヘマトキシリン色素はその殆どが細胞核の内部に存在するので、ヘマトキシリンの色素量分布ｃｈ（ｘ，ｙ）は細胞核の分布と見做すことができる。また、エオジン色素はその殆どが細胞質の内部に存在するので、エオジンの色素量分布ｃｅ（ｘ，ｙ）は細胞質の分布と見做すことができる。【００３７】  こうして推定された各色素量分布が表示部２６に表示される。【００３８】  以上の処理に使用する光学フィルタ１４は、撮像対象３０の分光透過率を決定する独立成分数、即ち色素の数が「２」であることから、少なくとも２枚あれば色素量を推定可能であって、更に推定される色素量の誤差が最小になるように、分光特性を選択することができる。これは例えば、中心波長と半値幅の異なるバンドパスフィルタを複数用意し、色素量の推定誤差が最小となる組み合わせを探索すれば良い。【００３９】  なお、Ｗｉｅｎｅｒ推定時に撮像素子のノイズ特性を使用している為、Ｗｉｅｎｅｒ推定の結果得られた撮像対象３０の分光特性、更には撮像対象３０の分光特性を元に得た色素量には、撮像素子のノイズ特性に関する条件が自ずと含まれる。従って、上記最適フィルタの選択には、色素量の誤差最小化の条件に加え、撮像素子のノイズ特性に関する条件も反映されている。【００４０】  以上説明した処理に従えば、病理組織標本の多バンド画像を撮影し、画素毎に分光透過率を求め、更に色素量という物理量を２次元的に得ることができる。ヘマトキシリンとエオジンの色素量は組織の存在分布と強い相関を有しており、組織標本の解析に有益な情報を与える。一方、本実施例で使用する光学フィルタ１４は高々２枚であり、２バンドの画像を撮像すれば十分である。従って、スペクトル処理を含んだ手法でありながら、撮影時間と伝送時間を短縮し、記憶容量と処理時間を著しく低減することが可能である。【００４１】  ［第２実施例］
本実施例は、上記第１実施例における多バンド撮像部を更に改良し、メカ駆動によるフィルタ交換や、光路分割による撮像を不要としたものである。【００４２】  なお、本実施例では、半透明物体として病理組織標本を、色素としてヘマトキシリンとエオジンを想定する。即ち、最終的に得る物理量はヘマトキシリンとエオジンの色素量であり、独立成分数としては「２」である。【００４３】  図７は、本実施例に係る画像処理装置の構成を示す図である。但し、制御部２８から装置各部位への接続は図示していない。以下、この図に従って説明する。【００４４】  上記第１実施例と同様、ステージ上に設置された撮像対象３０に、カメラ１８と反対側から照明１０を照射する。その透過光を、対物光学系１２及び結像光学系１６によりカメラ１８の撮像素子の撮像面上に結像させる。本実施例では更に、カメラ１８の撮像面上あるいは光学的に共役な位置に、図８に示す外観の光学フィルタ６４を配置している。この光学フィルタ６４は、２種類の分光特性を有する素材６４Ａ，６４Ｂの区画を、市松模様に敷き詰めたものであり、各区画がカメラ１８の各画素と対応するように位置が調整されている。【００４５】  この構成に従って、１バンドの画像を撮像する。撮像した画像から、上記第１実施例と同様に分光特性と色素量を計算するが、本実施例では単一の画素に対して得られる画像は１バンド分のみである。そこで、図９で示すような隣接画素の集合を１つの局所画像領域６６として考え、分光特性推定部２２では、次の処理を行って２バンド相当の画素値を得る。即ち、
（１）画素６８Ａと画素６８Ｄの平均画素値を計算し、その局所画像領域６６の位置における第１のバンドの画素値とし、
（２）画素６８Ｂと画素６８Ｃの平均画素値を計算し、その局所画像領域６６の位置における第２のバンドの画素値とし、そして、
これらの処理を局所画像領域６６毎に行う。【００４６】  ここで、実効の画素分解能が半分に低下するものの、単板の撮像素子を用いて２バンド相当の画像を撮像できるようになる。このようにして得られた擬似的な２バンド画像は、画素分解能が十分に高ければ、十分な精度で真の２バンド画像を近似できる。【００４７】  次に、上記分光特性推定部２２は、上記第１実施例と同じ手順により、分光特性を推定する。但し、分光透過率は画素毎ではなく、局所画像領域６６毎に計算する。【００４８】  更に第１実施例と同じ手順により、色素量推定部２４で色素量を推定する。但し、色素量は画素毎ではなく、局所画像領域６６毎に計算する。【００４９】  以上説明した処理に従えば、単板の撮像素子を用いて多バンド画像を撮影し、近接する画素集合毎に分光透過率を求め、更に色素量という物理量を２次元的に得ることができる。実効分解能は低下するものの、近年のＣＣＤあるいはＣＭＯＳ撮像素子の多画素化を考慮すれば、実用的な解像度の情報を得ることは難しくない。本実施例で撮像される画像は高々１枚であり、上記第１実施例と比較してデータ容量は更に小さい。上記第１実施例と同様、スペクトル処理を含んだ手法でありながら、撮影時間と伝送時間を短縮し、記憶容量と処理時間を著しく低減することが可能である。【００５０】  上記第１実施例と本実施例は、要求される分解能とデータ容量に応じて適切な形態を選択すると効果的である。【００５１】  以上、実施例に基づいて本発明を説明したが、本発明は上述した実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨の範囲内で種々の変形や応用が可能なことは勿論である。
【図１】
2005033678.tif 000003
【図２】
2005033678.tif 000004
【図３】
2005033678.tif 000005
【図４Ａ】
2005033678.tif 000006
【図４Ｂ】
2005033678.tif 000007
【図４Ｃ】
2005033678.tif 000008
【図５】
2005033678.tif 000009
【図６】
2005033678.tif 000010
【図７】
2005033678.tif 000011
【図８】
2005033678.tif 000012
【図９】
2005033678.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】平成19年8月9日(2007.8.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照明された対象を、光学フィルタを介して、撮像素子によって撮像するための撮像手段と、
上記撮像手段によって撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した分光特性を推定するための分光特性推定手段と、
上記分光特性から上記対象の画素毎に関連した色素の量を推定するための色素量推定手段と、
を備え、
上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記色素量推定手段で上記色素の量を推定するときの当該色素の数に等しい、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記光学フィルタは、上記色素量推定手段で推定する上記色素量の誤差最小化に関する条件に従って選択される、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記条件は、上記色素量推定手段で推定する上記色素量の誤差を最小にする分光特性の組み合わせを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記条件は、上記対象に関連した色素の光学特性に基づき、上記色素量推定手段で推定する上記色素量の推定誤差を最小にする分光特性の組み合わせを含む、
ことを特徴とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記条件は、更に、上記撮像手段のノイズ特性に関する条件を含む、
ことを特徴とする請求項２乃至４の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記対象は、色素によって着色された半透明物体を含む、
ことを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記対象は、生体組織標本を含む、
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記色素は、ヘマトキシリンとエオジンを含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記分光特性推定手段は、上記対象に含まれる分光特性を推定する際に、Ｗｉｅｎｅｒ推定を用いるように構成されている、
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記色素量推定手段は、上記対象に含まれる色素の量を推定する際に、Ｌａｍｂｅｒｔ−Ｂｅｅｒの法則を用いるように構成されている、
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
上記光学フィルタの数は、２である、
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
上記光学フィルタは、透過波長を再設定できる１つのフィルタで構成され、
上記１つのフィルタの撮像に使用する設定数が、計算する物理量の独立成分数に等しい、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
上記色素量推定手段は、近接する少なくとも２つの画素を含む局所画像領域毎に対象に関連した色素量を推定するように構成されている、
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
単一の画像に含まれる局所画像領域のサイズが全て等しい、
ことを特徴とする請求項１３に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
照明された対象を、光学フィルタを介して撮像し、
その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した分光特性を推定し、
その推定した分光特性から上記対象の画素毎に関連した色素の量を推定する、
画像処理方法において、
上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記色素の量を推定するときの当該色素の数に等しい、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
所定の複数の色素で染色した対象を、複数の分光特性の異なる光学フィルタを介して撮像し、
その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した上記複数の色素の各々の色素量を推定し、
その推定した各々の色素量の分布から上記対象の解析を行う、
画像処理方法において、
上記複数の光学フィルタは、上記推定する色素量の色素の数に等しい数であり、
上記複数の光学フィルタの各々異なる分光特性の組み合わせが、上記推定する色素量の推定誤差を最小にするように、予め選択されている、
ことを特徴とする画像処理方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
本発明の第１の態様によれば、照明された対象を、光学フィルタを介して、撮像素子によって撮像するための撮像手段と、上記撮像手段によって撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した分光特性を推定するための分光特性推定手段と、上記分光特性から上記対象の画素毎に関連した色素の量を推定するための色素量推定手段と、を備え、上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記色素量推定手段で上記色素の量を推定するときの当該色素の数に等しい画像処理装置が提供される。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
また、本発明の第２の態様によれば、照明された対象を、光学フィルタを介して撮像することと、その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した分光特性を推定することと、その推定した分光特性から上記対象の画素毎に関連した色素の量を推定することと、を含み、上記撮像に使用する光学フィルタの数が、上記色素の量を推定するときの当該色素の数に等しい画像処理方法が提供される。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
また、本発明の第３の態様によれば、所定の複数の色素で染色した対象を、複数の分光特性の異なる光学フィルタを介して撮像することと、その撮像された画像から、対象の画素毎に上記対象に関連した上記複数の色素の各々の色素量を推定することと、その推定した各々の色素量の分布から上記対象の解析を行うことと、を含み、上記複数の光学フィルタは、上記推定する色素量の色素の数に等しい数であり、上記複数の光学フィルタの各々異なる分光特性の組み合わせが、上記推定する色素量の推定誤差を最小にするように、予め選択されている画像処理方法が提供される。
【国際調査報告】
2005033678.tif 000014
2005033678.tif 000015
2005033678.tif 000016