"セルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、処理されたPapスメアサンプルをデジタル的に生成してデジタル画像を得るステップと、前記デジタル画像をセグメント化して複数のセグメント化されたデジタル画像を得るステップと、前記複数のセグメント化されたデジタル画像の各セグメント化されたデジタル画像を処理するステップであって、各セグメント化されたデジタル画像内の細胞の核を特定するステップと、前記核の1つ又は複数の視覚的特徴を抽出するステップと、前記核の前記1つ又は複数の視覚的特徴をランク付けして各セグメント化されたデジタル画像内の1つ又は複数の定量化された特徴を得るステップとを含むステップと、全てのセグメント化されたデジタル画像を連結して最終的なデジタル画像を得るステップと、前記最終的なデジタル画像の全ての定量化された特徴を収集して定量化された特徴の集まりを得るステップと、定量化された特徴の前記集まりをある診断分類と関係付けるステップと、前記診断分類を伝達するステップとを含む方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記複数のセグメント化されたデジタル画像の各セグメント化されたデジタル画像がタイルであることを特徴とする方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記ランク付けするステップが、スコアリングアルゴリズムを適用して前記1つ又は複数の定量化された特徴を得るステップを更に含むことを特徴とする方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記デジタル画像と、前記セグメント化されたデジタル画像と、前記最終的なデジタル画像とのうちの1つ又は複数をデータベースにアーカイブするステップを更に含む方法。請求項4に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記データベースがクラウドコンピューティングネットワークに位置することを特徴とする方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記核の前記1つ又は複数の視覚的特徴が、形態学的特徴と、テクスチャ特徴と、構造的特徴とを含むグループから選択された少なくとも1つであることを特徴とする方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、各セグメント化されたデジタル画像内の細胞の核を特定する前記ステップが、二次フィルタを該セグメント化されたデジタル画像に適用するステップを更に含むことを特徴とする方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記複数のセグメント化されたデジタル画像の各セグメント化されたデジタル画像を処理する前記ステップが、全てのセグメント化されたデジタル画像が並行して処理されるように同時に実行されることを特徴とする方法。請求項1に記載のセルブロック調製物の評価のためのコンピュータシステムを用いた方法であって、前記診断分類が1つ又は複数のサポートベクターマシンにより求まることを特徴とする方法。セルブロック調製物の評価のためのシステムであって、デジタルPapスメア画像を受け、前記デジタルPapスメア画像をセグメント化して複数のセグメント化された画像を得て、各セグメント化された画像内の細胞の核を特定し、前記核の1つ又は複数の視覚的特徴をランク付けして各セグメント化された画像内の1つ又は複数の定量化された特徴を得る特徴抽出コンポーネントと、全てのセグメント化された画像を連結して最終的なデジタル画像を得て、前記最終的なデジタル画像の1つ又は複数の定量化された特徴を収集して定量化された特徴の集まりを得て、定量化された特徴の前記集まりをある診断分類と関係付けて該診断分類を伝達する分類コンポーネントとを備えたシステム。請求項10に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記デジタルPapスメア画像と、前記セグメント化された画像と、前記最終的なデジタル画像とのうちの1つ又は複数をアーカイブするためのデータベースを更に備えたシステム。請求項11に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記データベースがクラウドコンピューティングネットワークに位置することを特徴とするシステム。請求項10に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記1つ又は複数の定量化された特徴が、形態学的特徴と、テクスチャ特徴と、構造的特徴とを含むグループから選択された少なくとも1つであることを特徴とするシステム。請求項13に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記形態学的特徴が核のサイズ及び核の形状の分散の度合いを含むことを特徴とするシステム。請求項13に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記テクスチャ特徴がピクセル色のヒストグラム及び同時生起マトリクスによる測定値を含むことを特徴とするシステム。請求項13に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記構造的特徴が前記デジタルPapスメア画像内の細胞の空間的配置を含むことを特徴とする方法。請求項10に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記特徴抽出コンポーネントが二次フィルタを利用して前記セグメント化された画像内の細胞の核を特定することを特徴とするシステム。請求項10に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記特徴抽出コンポーネントが各セグメント化された画像を並行して同時に処理することを特徴とするシステム。請求項10に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記診断分類を求めるためのサポートベクターマシンを更に備えたシステム。請求項19に記載のセルブロック調製物の評価のためのシステムであって、前記診断分類がベセスダシステムであることを特徴とするシステム。日々の細胞診におけるデジタルイメージングのインパクトは、完全とは程遠い。所定の細胞診のデジタルイメージングの問題は、部分的には、発展途上国の女性の5未満がかつてPapテストを受けたことの実現に加えて熟していないこと、低い再現性、低い画像品質、病変の過小な表現又は過小診断underrepresentationorunder-diagnosis及び画像のキャプチャに必要な時間の長さによる。そのため、細胞病理学において用いられる改善されたスクリーニング及び診断ツール、例えば、所定のPapテストの代替方法、に対する要望が存在する。本発明の改善されたスクリーニング及び診断ツールは、デジタルイメージング技術を用いて細胞学的標本の現在の制限を克服することにより、この要望を満たしている。本発明は、セルブロックCB調製物のデジタル評価のためのシステム及び方法である。ここでは、本発明は婦人科学及び特に子宮頸がんに関して議論するが、男性病学等の任意の医学上の専門及び前立腺がん等の任意の病気のCB評価に本発明を適用可能なことは予期されよう。より詳細には、任意の臓器又は組織、数例を挙げると、例えば、尿路、胸、甲状腺、リンパ節、肺、胃、骨、皮膚、腎臓、肝臓、膵臓、目及び中枢神経系、のCB評価に本発明を適用できることは予期されよう。婦人科学に関して議論する実施形態において、PapスメアのCB調製物のデジタル評価は、所定のroutinePapスメア及び液体ベースのPapスメアの一方又は双方の代替方法である。本発明に従い、PapスメアのCBのデジタル的に支援された検討は、有効なスクリーニング/診断ツールである。より詳細には、無視された/残りの従来の及び液体ベースのサンプルからのCB調製物が使用される。Papサンプルから調製されたCBのデジタル評価は、高い品質の標本調製を達成するために広く採用されるにふさわしい方法であり、高い品質の標本調整は、生検の負荷を著しく、とりわけリソースが貧弱な設備において削減することのできる、一貫性があり、信頼でき、時宜にかなった診断を提供するものである。多くの子宮頸がんの前兆を分析することに加えて、HPVinsituハイブリッド形成法ISH及び他の免疫組織化学的なIHC検査を、評価及び臨床病理データと関係付けることを含めて、追加の検査又はサンプリングの必要なくCB上で実行することができることは予期されよう。一実施形態において、本発明はPapスメア標本からのセルブロック調製物を生成する。詳細にはセルブロック調製物はスライスされデジタル化され、それにより、診断を得るためにコンピュータ支援診断ソフトウェアを適用できるようになる。本発明に従い、セルブロック調製物内の各細胞が特定され、異常さのレベル及び疑わしさのレベルに従いランクづけられる。自動化コンピュータビジョン技法は、デジタル画像を事前スクリーニングして、疑わしい領域regionsにフラグを立て明らかに健康な組織を含む画像の部分areasを無視することができる。自動化事前スクリーニングは、しばしば顕微鏡を覗き込むことに何時間も費やさなければならない本職の病理学者が直面する疲労を軽減する。視覚的な疲労は、診断の正確さを低下させることが知られている。デジタル画像-他に、ここでは、仮想スライドと呼ぶ-は、リポジトリ又はデータベース等にアーカイブすることができる。更に、多数のデジタル画像を、例えば特定のデジタル画像に関連した任意の特性によって、構造化し、サーチ可能にし又は検索可能にすることができる。どこからでもアクセス可能なように、画像を投稿できることも理解されよう。例えば、画像をクラウドコンピューティングネットワークに投稿し、それにより、画像を世界のどこからでも閲覧し、ダウンロードし又は修正できるようにすることができる。デジタルスライド画像は、熟達の病理学者に遠隔に相談することを可能にし、出版物又はオンラインのどちらかで、教育においてより良く用いることができる。一実施形態において、オンライン統合自動化インターネットベースプラットフォームの設計及び最適化は、CBへと変換されるPapスメアより調製された仮想スライドの検討及び分析を支援する。インターネットベース診断プロセスは、CBより調製されたスライドを検討しデジタル的に分析することを可能とし、更にはCBのデジタルスライドへの遠隔アクセスを可能とすることは予期されよう。本発明に従い、インターネットベースのプラットフォームは、正確で、完全で、迅速で、統合された細胞学的な相談を提供する。細胞検査技師、病理学者及び細胞病理学者は、彼ら自身のコンピュータを用いて、顕微鏡の助け若しくは必要性又は物理的に研究所にいる要求なく、遠隔的に細胞学的診断を検討し、分析し、報告することができることは予期されよう。報告は、医療記録、医師及び患者にリアルタイムにインターネットを介して電子的に送ることができることも予期されよう。加えて、HPVに対するISH及び様々なIHC兆候マーカを含む補助研究に沿った、デジタル化されたCBスライドの診断及び定量化のために、豊富なコンピュータ支援画像分析ツールが利用される。一実施形態において、プラットフォームは、人間のユーザがデジタル画像にアクセスし分析することを可能にする。別実施形態において、人間のユーザは画像にアクセスし、一方、プラットフォームは分析を実行するコンピュータ支援診断ソフトウェアを含む。この実施形態において、プラットフォームはコンピュータ補助画像ベーススコアリングアルゴリズムの設計及び最適化を含むことができる。このアルゴリズムは、Papスメアに対する遠隔のインターネットベースのアクセスおよび検討に適したものであることができる。インターネットベースのアクセスは、GPSによってガイドされ、それにより、アクセスがユーザの位置に基づくようにすることができる。コンピュータ補助画像ベーススコアリングアルゴリズムは、機械学習技法、例えば、がん及び前がんの等級付けの予測を最大化するより高い判別性を有する視覚的特徴をサーチするための技法、を通じて分析を実行する。コンピュータ補助画像ベーススコアリングアルゴリズムは、更に、全ての種類の細胞学的標本の様々な病理組織学的特徴の自動検出、標本におけるHPVの自動検出、p53、Ki-67、p16等の様々な兆候マーカの自動検出及び定量並びに自動報告を可能にすることができる。コンピュータソフトウェアは、更に、階層的グラフィカルモデルを含むことができる。階層的グラフィカルモデルは、複雑さを増す視覚的特徴を再帰的に学習することにより、画像の様々なクラスの統計的な性質を学習する。第1層で学習した特徴は、画像の単純な線形の質のみを含む。第2層内の特徴は、第1層よりの特徴を除いて構築されたものであり、より深い層は、ますます複雑化する画像内の統計的トレンドをキャプチャすることを可能にする。階層的グラフィカルモデルは、ニューラルネットワークに密接に関係し、このニューラルネットワークの層ごとの学習技法は、がん細胞に対して最大限判別性を有する、画像におけるテクスチャのキューを識別するにふさわしい、複雑な画像の特徴の自動化学習をする。本発明の目的は、正確な診断を達成し、高品質な調製物、一貫性のある結果及び時宜にかなう報告を提供することである。本発明の別の目的は、所定のroutine細胞診、HPV及びp16、p53及びKi-67等の他の兆候マーカ検出のための高度に自動化され最適化されたシステム及び方法を低減された費用で提供することである。本発明の別の目的は、正確な診断を達成するために広く採用されるシステム及び方法を提供することである。本発明の別の目標は、HPV検査等の追加のテストを、簡単に且つ実用的に病理学者が容易に利用可能なようにすることである。本発明の別の目標は、組織学、IHC及びinsituの結果を組み込むことによって診断の正確さを改善することである。本発明の別の目的は、子宮頸がん及びその前兆を有する患者に対するケアを改善することである。加えて、デジタルスライドの検討及び患者のデモグラフィックを記録することの自動化は、従来の手動方法よりも簡単で正確である。本発明の別の目的は、細胞検査技師、病理学者、細胞病理学者、コンサルタント及び臨床医の間の対話を可能とするインターネットベースシステムを提供することである。インターネットベースシステムは、コンピュータハードウェア及びネットワークの一方又は双方の上で実行できると考えられる。本発明の別の目的は、本発明の分析に向けられ、診断報告を生成するために遠隔アクセスを可能とするソフトウェアを含むインターネットベースシステムを提供することである。本発明のこれら及び他の態様、特徴及び利点は、添付の図面及び以下の好適実施形態の詳細な説明より、より容易に明らかとなろう。本発明は、添付の図面を参照しながら、好適実施形態の以下の詳細な説明を読むことにより、より良く理解することが可能である。図1は、セルブロック調製物のデジタル画像を作成するためのフローチャート100を図解する。ステップ102で、本発明の一実施形態に従いPapスメアサンプル等の組織標本が収集される。組織標本の収集の後、ステップ104でセルブロックが作成される。セルブロック調製に従い、例えば遠心分離により、細胞物質及び小組織片の一方又は双方が分離され固定される。次に、ステップ106でセルブロックが操作される。セルブロックの操作は、セルブロック調製物をスライスすること、セルブロック調製物を処理すること又は補助検査を実行することを含むことがある。Papスメアサンプルは、ヘマトキシリンエオシンHE染色等を用いて処理されることがある。補助テストは、insituハイブリッド形成法ISH、免疫組織化学的なものimmunohistochemical及びヒトパピローマウイルスHPVに対するものを含む。ISH補助テストは、低リスク及び高リスクのHPVのサブタイプを研究するために用いることがある。IHC補助テストは、任意のマーカが予期されるが、p16並びにKI-67MIB-1クローン及びp53等の他のマーカを研究するために用いられることがある。ステップ108で、Papスメア標本がデジタル的にスキャンされて、評価のためのデジタル画像が得られる。Papスメアを組織断面に変換することにより、画像品質に伴う全ての問題が除去される。図2は、コンピュータシステム、詳細には特徴抽出コンポーネントによるセルブロック調製物のデジタル画像の評価のためのフローチャート200を図解する。デジタル画像は、ステップ202でセグメント化され、それにより、各セグメントが処理できるようになる。デジタル画像は典型的には非常に大きいため、完全な画像をコンピュータシステムにロードし画像全てを一度に処理するのはコンピュータシステムにより普通は禁止されている。そのため、デジタル画像は正方形のタイル等にセグメント化される。1つまたは複数のタイルが全く細胞を含まないことがあることは予期されるが、典型的には1つのタイルは数百の細胞を含んでいる。正方形のタイルはピクセルサイズ要件、例えば3000ピクセル×3000ピクセル、に束縛されることがある。各タイルはコンピュータシステム内に別のファイルとして記憶できることは予期されよう。そのため、ファイルは互いに独立して、場合によっては異なるコンピュータにおいて分析できる。デジタル画像をセグメント化することは、セグメント-又はタイル-がステップ204で同時に処理され、それにより、全てのセグメント化されたデジタル画像が並行して処理されることを可能にする。タイルは、当業者に既知の任意の方法を用いて、例えば、同一のコンピュータ上の複数のコアを用いて、複数のプロセッサを用いて又は複数のコンピュータを用いて、並行して処理することができる。タイルは、数百ピクセルだけ重なっており、少なくとも1つのタイルが、全体として1つの細胞を含むことを保証している。処理ステップ204は、図3に関して更に詳細に後述する。各デジタル画像セグメント又はタイルがステップ204で処理された後、デジタル画像セグメントはコンピュータシステムの分類コンポーネントによりステップ206で連結されて、最終的なデジタル画像が得られる。最終的なデジタル画像は、各デジタル画像に関して実行された全ての処理の統合である。最終的なデジタル画像の性質等の視覚的な特徴がステップ208で収集される。視覚的な特徴は、形態学的特徴、テクスチャ特徴、及び、図3に関してより完全に説明する構造的特徴を含む。次に、視覚的な特徴はステップ212で診断分類と関係付けられる。一実施形態において、診断分類はPapスメア結果を報告するベセスダシステムであり、Papスメア結果は、例えば、LowGradeSquamousIntraepithelialLesionLGSIL及びHighGradeSquamousIntraepithelialLesionHGSILを含む。診断分類はステップ212でユーザに伝達される。診断は、例えば、ディスプレイデバイス等の視覚的インターフェース又はスピーカ等の聴覚的インターフェースを介して伝達することができる。図3は、図2のステップ204に従うセルブロック調製物のデジタル画像を処理するためのフローチャート300を図解する。詳細には、デジタル画像のセグメント又はタイルは、最初にステップ302で各細胞の核を特定することによって処理される。より詳細には、各細胞の核の正確な位置及び輪郭が識別される。各セグメント化されたデジタル画像又はタイル内の細胞の核を特定するステップ302は、二次フィルタを適用してフィルタ処理された画像を得るステップを更に含むことができる。二次フィルタは、3次元のRGB色空間をより大きな次元詳細には、10次元の非線形色空間にマッピングすることによって開始する。一実施形態において、非線形色空間は、1,R,G,B,R^2,RG,RB,G^2,GB,B^2によって記すことができる。線形判別法lineardiscriminantmethod、例えばフィッシャー法、を用いて、核及びその周りの特徴を特徴づける特徴の線形結合を見つけることができる。線形判別法は、細胞の核を核でないピクセルから最も良く判別する色空間内のベクトルを見つける。線形判別法を用いる利点は、核を非常に素早く特定し、一方正確さを保つことを可能にすることである。各フィルタ処理された画像の核の輪郭は、2つの核がわずかに重なっているときでさえ区別することができる。上述したように、各タイルの分析を同時に実行し、それにより、タイルが並行して処理されることは予期されよう。核の1つ又は複数の視覚的特徴は、ステップ304で特徴を抽出することにより定量化される。特徴抽出コンポーネントは、入力画像内の各細胞を特定し、ある数-例えば100-の視覚的特徴をざっと定量化し、これら視覚的特徴は、細胞及びその周りのものを記すものである。視覚的特徴が識別されて、異常な組織から健康な組織が判別され、有効でない特徴が除去される。抽出された視覚的特徴は、3つの広いカテゴリ、形態学的特徴、テクスチャ特徴及び構造的特徴、にグループ化することができる。核の視覚的特徴は、特徴をグループ化するこのカテゴリに従い、ステップ306でランク付けされる。階層的なグラフィカルモデルを適用することにより、細胞タイプを判別するためのより複雑な視覚的特徴を学習できることも予期されよう。形態学的な特徴は、細胞の物理的性質又は細胞のグループにわたるこれら性質の統計を記すものである。この特徴は、核のサイズ及び核の形状のアスペクトの分散の度合いを含む。テクスチャ特徴は、低レベルの視覚的性質を記すものであり、この低レベルの視覚的性質は、組織学的な診断用途の場合に、核のサイズの増大及び核小体の隆起prominenceを含む視覚的な質のキャプチャのために設計されたものである。この特徴は、ピクセル色のヒストグラム及び同時生起マトリクス行列によって測定される。テクスチャの性質を定量化するための同時生起マトリクスは、当業者に既知なように使用することができる。同時生起マトリクスが計算されると、この同時生起マトリクスから特に判別性があるとわかる4タイプのテクスチャ特徴が計算される。テクスチャ特徴は、エネルギー、均一性、相関及びコントラストを含む。エネルギーは同時生起マトリクスの要素の二乗の和であり、セグメント化されたデジタル画像又はタイル内のテクスチャバリエーションの総量を記すものである。均一性は、同時生起マトリクス内の要素の分布がどのくらい対角行列-セグメント化されたデジタル画像における一様なテクスチャのないパターンを示すことができる-に近いかを記すものである。相関は、セグメント化されたデジタル画像の全体にわたり、あるピクセルがその近傍とどのくらい相関があるかを記すものである。コントラストは、セグメント化されたデジタル画像の全体にわたる、あるピクセルとその近傍との間の平均明度コントラストである。テクスチャ特徴は、細胞外見の一次及び二次の統計をキャプチャしている。テクスチャの性質は、細胞のセグメント化又は他の中間処理ステップの間に起こりうる誤りによって乱されないという利点を有している。構造的特徴は、組織内の細胞の空間的な配置を記すものである。例えば、画像が1つのタイルよりも大きい場合に、任意の細胞の20の最近傍がそのタイルの境界の外側にありうる。このため、画像が1つのタイルより小さくない場合に最近傍特徴の計算が実行される。定量化された特徴に基づき、診断分類のためにサポートベクターマシンSVMを使用できることも予期されよう。詳細には、SVMは、各細胞の定量化された特徴と診断分類との間の関係を予測又は学習するために用いることができる。例えば、一実施形態において、各細胞の定量化された特徴は、無限次元空間等の非常に高い次元の空間へとマッピングされ、それにより、2つの細胞タイプ間のマージンを最大化する手法において健康な細胞を健康でない細胞から区別するための境界をサーチすることができる。本発明の一実施形態に従い、画像-デジタル画像、セグメント化されたデジタル画像及び最終的なデジタル画像のうちの1以上-は、オンライン統合自動化インターネットベースプラットフォーム内にアーカイブすることができる。画像をデータベース又はリポジトリ内にアーカイブし、更にはデジタル画像に関連した任意の特性によって構造化し、サーチ可能にし又は検索可能にすることができる。どこからでもアクセス可能なように、画像を投稿できることも予期されよう。例えば、リポジトリ又はデータベース内等のクラウドコンピューティングネットワークに投稿し、それにより、世界のどこからでも画像を参照し、ダウンロードし又は修正できるようにすることができる。一実施形態において、オンライン統合自動化インターネットベースプラットフォームを設計し最適化することは、CBへと変換されるPapスメアより調製された仮想的なスライドの検討及び分析を支援する。インターネットベース診断プロセスは、CBより調製されたスライドを検討しデジタル的に分析することを可能にし、更には遠隔にCBのデジタルスライドにアクセス可能なようにできることは予期されよう。一実施形態において、このプラットフォームは人間であるユーザがデジタル画像にアクセスし分析可能なようにする。このプラットフォームは、デジタル画像の分析を実行するコンピュータ支援診断ソフトウェアを含むことができる。例えば、このプラットフォームは、コンピュータ補助画像ベーススコアリングアルゴリズムの設計及び最適化を含むことができる。このアルゴリズムは、Papスメアの遠隔のインターネットベースのアクセスおよび検討に適したものであることができる。コンピュータ補助画像ベーススコアリングアルゴリズムは、機械学習技法、例えば、がん及び前がんの等級付けの予測を最大化する高い判別性を有する視覚的特徴をサーチするための技法、を通じた分析を実行する。図4は、本発明に従う方法を実施するために用いることのできる例示のコンピュータシステム400を図解する。1つ又は複数のコンピュータシステム400がここに提示した方法を実行することができる。コンピュータシステム400は、通信インフラストラクチャ404-例えば、バス-に接続された入力/出力ディスプレイインターフェース402を備え、通信インフラストラクチャ404は、グラフィクス、テキスト及び情報等のデータを、通信インフラストラクチャ404から又はフレームバッファ図示せずからコンピュータシステム400の他のコンポーネントへと送るものである。入力/出力ディスプレイインターフェース402は、例えば、キーボード、タッチスクリーン、ジョイスティック、トラックボール、マウス、モニタ、スピーカ、プリンタ、任意の他の周辺デバイス又はそれらの組み合わせであることができ、これらは、ユーザに伝達されるような診断分類を含むデータを入力すること及び閲覧することの一方又は双方が可能なものである。コンピュータシステム400は、1つまたは複数のプロセッサ-詳細には、特徴抽出コンポーネント406及び分類コンポーネント408-を含み、1つまたは複数のプロセッサは、ある情報を処理する専用の又は汎用のデジタルデジタルシグナルプロセッサであることができる。詳細には、特徴抽出コンポーネント406は、デジタル画像を受け、デジタル画像をセグメント化し、各セグメント化された画像内の細胞の核を特定し、核の1つまたは複数の視覚的特徴をランク付けし、分類コンポーネント408は、全てのセグメント化された画像を連結して最終的なデジタル画像を得て、最終的なデジタル画像の特徴を収集し、特徴をある診断分類と関係付ける。コンピュータシステム400は、メインメモリ410、例えば、ランダムアクセスメモリRAM、リードオンリーメモリROM、マスストレージデバイス又はそれらの任意の組み合わせ、も備えている。コンピュータシステム400は、ハードディスクユニット414、リムーバブルストレージユニット6又はそれらの任意の組み合わせ等の二次メモリも備えている。コンピュータシステム400は、通信インターフェース418、例えば、モデム、ネットワークインターフェースイーサネット登録商標カード又はイーサネット登録商標ケーブル等、通信ポート、PCMCIAスロット及びカード、有線又はワイヤレスのシステムWi-Fi、Bluetooth登録商標、赤外線等、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク並びにイントラネット等、も備えている。メインメモリ410、二次メモリ412、通信インターフェース418又はそれらの組み合わせは、コンピュータ命令を含むコンピュータソフトウェアを記憶すること及び該コンピュータソフトウェアにアクセスすることの一方又は双方をするためのコンピュータ使用可能ストレージ媒体、他にコンピュータ可読記憶ストレージ媒体と呼ばれている、として機能することは予期されよう。例えば、コンピュータプログラム又は他の命令は、コンピュータシステム400に、リムーバブルストレージデバイス、例えば、フロッピー登録商標ディスク、ZIPディスク、磁気テープ、ポータブルフラッシュドライブ、CD、DVD又はBlu-ray登録商標等の光学ディスク、微小電気機械システムMEMS、ナノテクノロジーの装置、を介してロードすることができる。詳細には、コンピュータ命令を含むコンピュータソフトウェアは、リムーバブルストレージユニット416若しくはハードディスクユニット414から二次メモリ412へと、又は、通信インフラストラクチャ404を介してコンピュータシステム400のメインメモリ410へと伝送することができる。通信インターフェース418は、ソフトウェア、命令及びデータをコンピュータシステム400と外部デバイスまたは外部ネットワークとの間で伝送することを可能にする。通信インターフェース418により伝送されるソフトウェア、命令及びデータのうちの1以上は、典型的には、電子的、電磁気的若しくは光学的でありうる信号、又は、通信インターフェース418により送受可能な他の信号の形式である。信号は、ワイヤ若しくはケーブル、光ファイバ、電話線、携帯電話リンク、無線周波数RFリンク、ワイヤレスリンク又は他の通信ンチャネルを用いて送受することができる。コンピュータプログラムは、実行されると、コンピュータシステム400、特にプロセッサ-特徴抽出コンポーネント406及び分類コンポーネント408-が、命令を含むコンピュータソフトウェアに従い本発明の方法を実施することを可能にする。ここで説明するコンピュータシステム400は、ここで提示した任意の方法のステップの任意の1つ又は任意の組み合わせを実行することができる。本発明に従う方法は、自動的に実行することができるか、又は、人による介入の何らかの形式によって呼び出すことができることも予期されよう。図4のコンピュータシステム400は、図解の目的のためにのみ提供されたものであり、それにより、本発明はこの特定の実施形態に限定されるものではない。関連技術の当業者ならば、任意のコンピュータシステムを用いて本発明をプログラム及び実施する方法を知っているであろう。コンピュータシステム400はハンドヘルドデバイスでよく、例えば、携帯情報端末PDA、スマートハンドヘルドコンピューティングデバイス、携帯電話を含む任意の小型のコンピュータデバイス、ラップトップ若しくはネットブックコンピュータ、ハンドヘルドコンソール若しくはMP3プレーヤ、タブレット又はiPad登録商標、iPadTouch登録商標若しくはiPhone登録商標等の類似のハンドヘルドコンピュータデバイスを含む。図5は、本発明に従う方法を実施するために使用できる例示のクラウドコンピューティングシステム500を図解する。クラウドコンピューティングシステム500は、複数の相互接続されたコンピューティング環境を含む。クラウドコンピューティングシステム500は、集合的な仮想コンピュータとしての様々なネットワークからのリソースを利用し、ここではサービス及びアプリケーションは特定のコンピュータ又はサーバ構成から独立して動作し、ハードウェアは重要でなくなっている。詳細には、クラウドコンピューティングシステム500は、少なくとも1つのクライアントコンピュータ502を含んでいる。クライアントコンピュータ502は任意のデバイスであることができ、この任意のデバイスの使用を介して、ここに開示した方法を実行するために分散コンピューティング環境にアクセスすることができ、この任意のデバイスは、数例を挙げると、例えば、伝統的なコンピュータ、ポータブルコンピュータ、モバイルフォン、携帯情報端末又はタブレットである。クライアントコンピュータ502は、ランダムアクセスメモリRAM、リードオンリーメモリROM、マスストレージデバイス又はそれらの任意の組み合わせ等のメモリを備えている。メモリは、コンピュータソフトウェア及び命令の一方又は双方を記憶すること並びにコンピュータソフトウェア及び命令の一方又は双方にアクセスすることの一方又は双方をするように、コンピュータ使用可能媒体、他にコンピュータ可読記憶ストレージ媒体と呼ばれている、として機能する。クライアントコンピュータ502は、通信インターフェース、例えば、モデム、ネットワークインターフェースイーサネット登録商標カード等、通信ポート、PCMCIAスロット及びカード、有線又はワイヤレスのシステム等、も備えている。通信インターフェースは、インターネット504及びクラウドデータセンタ506等のネットワークを含む、クライアントコンピュータ502と外部デバイスとの間で伝送される信号を介した通信を可能にする。通信は、ケーブル、光ファイバ、電話線、携帯電話リンク、電波又は他の通信チャネル等のワイヤレス又は有線の機能を用いて実施することができる。クライアントコンピュータ502は、インターネット504-詳細には1つまたは複数のサーバ-との通信を確立して、今度は1つ又は複数のクラウドデータセンタ506との通信を確立する。クラウドデータセンタ506は、クラウド管理システム508を介して管理される1つ又は複数のネットワーク510a、510b、510cを含んでいる。各ネットワーク510a、510b、510cは、リソースサーバ512a、512b、512cをそれぞれ含んでいる。サーバ512a、512b、512cは、コンピューティングリソース及びコンポーネントの集まりへのアクセスを可能にし、コンピューティングリソース及びコンポーネントは、仮想マシン、プロセス又は他のリソースを限られた時間又は定められた時間インスタンス化するように呼び出すことができる。例えば、リソースサーバのあるグループは、オペレーティングシステム又はそのコンポーネントをホストしサービスして、仮想マシンを提供しインスタンス化することができる。リソースサーバの別グループは、コンピューティングサイクル又はプロセッサ時間をホストするためのリクエストを受け入れて、仮想マシンに対して定められたレベルのプロセッシングパワーを供給することができる。リソースサーバの更なるグループは、仮想マシンのインスタンス上にロードするために、電子メールクライアント、ブラウザアプリケーション、メッセージングアプリケーション又は他のアプリケーション若しくはソフトウェア等のアプリケーションをホストしサービスする。クラウド管理システム508は、専用の又は集中化されたサーバ並びに他のソフトウェア、ハードウェア及びネットワークツールの一方又は双方を含むことができ、インターネット又は他の公共若しくはプライベートネットワーク等の1つまたは複数のネットワーク401a、510b、510cと通信し、リソースサーバ512a、512b、512cの全てのセットと通信している。クラウド管理システム508は、リソースサーバ512a、512b、512cのセットにより管理されるコンピューティングリソース及びコンポーネントに問い合わせ、該コンピューティングリソース及びコンポーネントを識別するように構成することができ、リソースサーバ512a、512b、512cのセットは、クラウドデータセンタ506における使用のために必要で利用可能なものである。詳細には、クラウド管理システム508は、クラウドデータセンタ506における使用のために必要で利用可能なリソースサーバ512a、512b、512cのセットの、プロセッシングパワーのタイプ及び量、メモリのタイプ及び量、ストレージのタイプ及び量、ネットワーク帯域幅のタイプ及び量等のハードウェアリソース及びコンポーネントを識別するように構成することができる。同様に、クラウド管理システム508は、クラウドデータセンタ506における使用のために必要で利用可能なリソースサーバ512a、512b、512cの全てのセットの、オペレーティングシステムOS、アプリケーションプログラム等のタイプ等のソフトウェアリソース及びコンポーネントを識別するように構成することができる。本発明は、クラウドコンピューティングシステム500へとソフトウェアを提供するための、コンピュータプロダクト、他にコンピュータプログラムプロダクトと呼ばれている、にも向けられている。コンピュータプロダクトは、現在知られているか又は将来知られる任意のコンピュータ使用可能媒体にソフトウェアを格納している。そのようなソフトウェアは、実行されると、本発明のある実施形態に従う方法を実施することができる。コンピュータ使用可能媒体の例は、一次ストレージデバイス例えば、任意のタイプのランダムアクセスメモリ、二次ストレージデバイス例えば、ハードドライブ、フロッピー登録商標ディスク、CDROM、ZIPディスク、テープ、磁気ストレージデバイス、光学ストレージデバイス、微小電気機械システムMEMS、ナノテクノロジーのストレージデバイス等及び通信媒体例えば、有線及びワイヤレスの通信ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、イントラネット等を含むが、これらに限定されるわけではない。ここで説明する実施形態が、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせを用いて実施できることは予期されよう。図5のクラウドコンピューティングシステム500は、図解の目的のためにのみ提供されたものであり、この特定の実施形態へと本発明を限定するものではない。関連技術の当業者であれば、任意のコンピュータシステム又はネットワークアーキテクチャを用いて本発明をプログラムし実施する方法を知っているであろう。この開示は、様々な修正及び代替形態を許すことができるものの、その特定の例示の実施形態を図面における例示によって示し、ここでは詳細に説明した。しかしながら、本開示を開示された特定の実施形態に限定する意図がなく、逆に、特許請求の範囲によって定められる開示の範囲内である全ての修正、等価物、及び代替物をカバーする意図があることは理解されたい。なお、本願は、2010年9月16日出願の米国仮特許出願第61/383,466号の優先権を主張する。"