染色標本画像から診断支援情報を提供する病理診断支援装置であり、染色標本画像を読み込む画像読み込み部と、前記染色標本画像を処理する画像処理部と、を備え、該画像処理部は、前記染色標本画像の画素値に基づいて、前記標本画像中の病変を検出するための指標となる少なくとも1種の特定物質を分類する画像分類部と、前記標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出部と、前記組織領域を複数の区画に分割する画像分割部と、前記画像分類の結果に基づいて、前記複数の区画のそれぞれについて、前記少なくとも1種の特定物質の前記区画内での占有率を算出する特定物質占有率算出部と、算出した前記複数の区画の占有率から、前記標本画像における前記特定物質占有率の中間値を決定し、当該中間値を診断支援情報として提供する診断支援情報提供部と、を備えることを特徴とする病理診断支援装置。前記染色標本がEVGElasticaVanGieson染色標本であることを特徴とする、請求項1記載の病理診断支援装置。前記少なくとも1種の特定物質は、膠原線維であることを特徴とする請求項1又は2に記載の病理診断支援装置。前記診断支援情報提供部は、前記中間値の決定に当たって、前記複数の区画のそれぞれにおける前記組織領域の面積占有率に基づく重み付けを行うことを特徴とする、請求項1~3のいずれか一項に記載の病理診断支援装置。染色標本画像から診断支援情報を提供する病理診断支援方法であり、染色標本画像を読み込む画像読み込みステップと、前記染色標本画像を処理する画像処理ステップと、を含み、該画像処理ステップは、前記染色標本画像の画素値に基づいて、前記標本画像中の病変を検出するための指標となる少なくとも1種の特定物質を分類する画像分類ステップと、前記標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出ステップと、前記組織領域を複数の区画に分割する画像分割ステップと、前記画像分類の結果に基づいて、前記複数の区画のそれぞれについて、前記少なくとも1種の特定物質の前記区画内での占有率を算出する特定物質占有率算出ステップと、算出した前記複数の区画の占有率から、前記標本画像における前記特定物質占有率の中間値を決定し、当該中間値を診断支援情報として提供する診断支援情報提供ステップと、を含むことを特徴とする病理診断支援方法。染色標本画像から診断支援情報を提供する病理診断支援装置として構成するコンピュータに、染色標本画像を読み込む画像読み込みステップと、前記染色標本画像の画素値に基づいて、前記標本画像中の病変を検出するための指標となる少なくとも1種の特定物質を分類する画像分類ステップと、前記標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出ステップと、前記組織領域を複数の区画に分割する画像分割ステップと、前記画像分類の結果に基づいて、前記複数の区画のそれぞれについて、前記少なくとも1種の特定物質の前記区画内での占有率を算出する特定物質占有率算出ステップと、算出した前記複数の区画の占有率から、前記標本画像における前記特定物質占有率の中間値を決定し、当該中間値を診断支援情報として提供する診断支援情報提供ステップと、を実行させるためのプログラム。ところで、膠原線維は線維化した組織のみに存在するのではなく、血管や被膜のような組織の基本構造を構成するためにも存在するものである。したがって、組織の線維化に関連する医療診断支援情報を提供する場合に、既存の血管等を構成する膠原線維を除外して、組織内の膠原線維の面積占有率を算出する必要がある。しかしながら、特許文献1による画像処理装置では、弾性線維の出現パターンに基づいて血管領域を検出し、血管領域を除外することで血管領域に存在する膠原線維領域を除外することができるが、例えば、被膜のような、血管以外の構造領域に存在する膠原線維を除外することはできない。よって、従来の技術では、膠原線維の面積を、例えば、教師つき分類、学習による分類、又はテクスチャに基づく分類によって自動で算出することができず、病理診断に有効な指標を提供するためには、操作者が手動で線維化に関連する膠原線維以外の膠原線維を除外することが依然として必要であった。このように、例えば膠原線維のような、病変組織線維化を検出するための特定物質は病変以外の組織領域にも存在するため、病変に関連する特定物質量を取得するためには、病変に関連しない特定物質量を除外する必要があった。特定物質とは、病変を検出するための指標となる物質であり、例えば膠原線維のように、組織内における量や分布などに基づいて病理診断支援情報を提供することができる物質である。そこで、かかる点に鑑みてなされた本発明は、病変を検出するための指標となる特定物質の占有率を自動で算出して診断支援情報として提供することができる病理診断支援装置、病理診断支援方法、及び病理診断支援プログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明による病理診断支援装置は、染色標本画像から診断支援情報を提供する病理診断支援装置であり、染色標本画像を読み込む画像読み込み部と、前記染色標本画像を処理する画像処理部と、を備え、該画像処理部は、前記染色標本画像の画素値に基づいて、前記標本画像中の病変を検出するための指標となる少なくとも1種の特定物質を分類する画像分類部と、前記標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出部と、前記組織領域を複数の区画に分割する画像分割部と、前記画像分類の結果に基づいて、前記複数の区画のそれぞれについて、前記少なくとも1種の特定物質の前記区画内での占有率を算出する特定物質占有率算出部と、算出した前記複数の区画の占有率から、前記標本画像における前記特定物質占有率の中間値を決定し、当該中間値を診断支援情報として提供する診断支援情報提供部と、を備えることを特徴とするものである。さらに、本発明による病理診断支援装置は、前記染色標本がEVGElasticaVanGieson染色標本であることが好ましい。さらに、本発明による病理診断支援装置は、前記少なくとも1種の特定物質は、膠原線維であることが好ましい。さらに、本発明による病理診断支援装置において、前記診断支援情報提供部は、前記中間値の決定に当たって、前記複数の区画のそれぞれにおける前記組織領域の面積占有率に基づく重み付けを行うことが好ましい。上記目的を達成するため、本発明による病理診断支援方法は、染色標本画像を読み込む画像読み込みステップと、前記染色標本画像を処理する画像処理ステップと、を含み、該画像処理ステップは、前記染色標本画像の画素値に基づいて、前記標本画像中の病変を検出するための指標となる少なくとも1種の特定物質を分類する画像分類ステップと、前記標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出ステップと、前記組織領域を複数の区画に分割する画像分割ステップと、前記画像分類の結果に基づいて、前記複数の区画のそれぞれについて、前記少なくとも1種の特定物質の前記区画内での占有率を算出する特定物質占有率算出ステップと、算出した前記複数の区画の占有率から、前記標本画像における前記特定物質占有率の中間値を決定し、当該中間値を診断支援情報として提供する診断支援情報提供ステップと、を含むことを特徴とするものである。上記目的を達成するため、本発明による病理診断支援プログラムは、染色標本画像から診断支援情報を提供する病理診断支援装置として構成するコンピュータに、染色標本画像を読み込む画像読み込みステップと、前記染色標本画像の画素値に基づいて、前記標本画像中の病変を検出するための指標となる少なくとも1種の特定物質を分類する画像分類ステップと、前記標本画像に含まれる組織領域を抽出する組織領域抽出ステップと、前記組織領域を複数の区画に分割する画像分割ステップと、前記画像分類の結果に基づいて、前記複数の区画のそれぞれについて、前記少なくとも1種の特定物質の前記区画内での占有率を算出する特定物質占有率算出ステップと、算出した前記複数の区画の占有率から、前記標本画像における前記特定物質占有率の中間値を決定し、当該中間値を診断支援情報として提供する診断支援情報提供ステップと、を実行させることを特徴とするものである。本発明によれば、病変を検出するための指標となる特定物質の面積占有率を自動で算出して、線維化段階の診断に客観的な指標を迅速に与えることができる。以下、本発明による一実施形態の病理診断支援装置について図面を参照しつつ説明する。また、本発明に係る病理診断支援方法、病理診断支援プログラムは、本発明による一実施形態の病理診断支援装置の説明から明らかになる。本実施形態で使用する染色標本は、例えば、EVGElasticaVanGieson染色である。EVG染色により組織中の膠原線維及び弾性線維を染色することができる。本染色方法を肝生検で得られた病理組織に適用することで、肝細胞中の膠原線維を識別することが可能となる。本実施形態ではEVG染色にあたって、ワイゲルトのレゾルシンフクシン液により弾性線維を紫色紫黒色に染色し、ワイゲルトの鉄ヘマトキシリンにより核を黒褐色に染色し、ワンギーソン液ピクリン酸、酸フクシンにより、酸フクシンにより膠原線維を赤色に、ピクリン酸により細胞質及び赤血球を黄色に染色した染色標本を使用するものとする。染色標本画像は、例えば、染色標本に対して透過照明を照射しデジタルカメラや標本スキャナ等で撮影して得た透過光画像である。膠原線維が組織内の他の構成要素から区別可能であれば、偏光顕微鏡等を用いて取得した偏光画像を用いることももちろん可能である。さらに、染色標本画像はデジタルカメラや標本スキャナのようなCCDChargeCoupledDeviceイメージセンサや、CMOSComplementaryMetalOxideSemiconductorイメージセンサを用いた撮像装置により撮像された画像データだけでなく、銀塩カメラ等により取得したカラー写真を画像データ化したものであっても良い。図1は、本発明の一実施形態による病理診断支援装置の機能ブロック図である。病理診断支援装置100は、染色標本画像を読み込む画像読み込み部108と、染色標本画像を処理する画像処理部101と、病理診断支援装置の全体的な動作を司る制御部107と、操作者による対話的な操作を実現する操作部109と、染色標本画像等を表示する表示部110とを備える。画像処理部101は、画像分類部102と、組織領域抽出部103と、画像分割部104と、特定物質占有率算出部105と、診断支援情報提供部106とを備える。画像処理部101が備える各機能ブロックの詳細な機能については、図2に示すフローチャートを参照しながら後述する。画像処理部101及び制御部107は、例えばCPUCentralProcessingUnitやDSPDigitalSignalProcessorにより構成される。画像読み込み部108は、例えば、インターフェース、CD-ROM読取装置等により構成される。操作部109は、ユーザによる対話的な操作を可能にするための入力部として機能し、例えば、キーボードやタッチパネルにより構成される。表示部110は、例えば、画像読み込み部108から読み込んだ染色画像を表示するための液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイ、CRTディスプレイとして構成される。尚、画像読み込み部108、操作部109、表示部110は必ずしも病理診断支援装置100に内蔵される必要はなく、病理診断支援装置100に対して着脱可能に設けることができる。尚、画像処理部101の備える各機能ブロックは、必ずしも物理的に別個の機能ブロックとして存在することは要さない。すなわち、各機能ブロックの実現する機能は、単一のCPU又はDSPによって実装することももちろん可能である。更には、後述するように、プログラムとして実装されることももちろん可能である。この場合、一連の機能を実現可能なプログラムを記憶したCD-ROMのような記録媒体から読み込んだプログラムを図示しない記憶部に格納して制御部107によって適宜実行することができる。図2は、図1に示す病理診断支援装置における処理の流れを説明するフローチャートである。制御部107は、画像読み込み部108を介して染色標本画像を読み込み、図示しない記憶部に読み込んだ染色標本画像情報を記憶するステップS01。本実施形態では染色標本画像は肝生検により取得した標本に対してEVG染色した標本について取得した画像であり、図3に一例を示す。図中、中央に逆C字型に延在する領域が染色標本画像における組織領域であり、その他の領域が染色標本を載せたガラス等である。組織領域中に複数点在する、白く表示される空腔領域は血管の内径等に該当する。この空腔領域を取り囲む比較的暗色に表示される領域は、弾性線維や膠原線維に対応する。次に、画像分類部102は染色標本画像の画素値に基づいて標本画像中の少なくとも1種の特定物質を分類するステップS02。例えば、分類は事後確率最大化法を用いた教師付き分類により行う。具体的には、病変を検出するための指標となる特定物質である膠原線維と、核、細胞質等の組織を構成する細胞に含まれる要素と、組織領域以外の部分を占めるガラス等を分類クラスとして設定して、各クラスの教師データに基づいて分類を行う。尚、本実施形態において分類に使用する教師データは、必ずしも分類対象の染色標本画像自体について取得する必要は無く、他の染色標本画像について取得した教師データを利用することも可能である。また、教師付き分類にあたって最尤法や最短距離法を用いることももちろん可能である。さらに、分類は教師付き分類法ではなく、クラスタリングのような教師なし分類法で実施しても良い。次に、組織領域抽出部103は、標本画像に含まれる組織領域を抽出するステップ03。図4に、組織領域抽出部103による組織領域抽出結果の一例を示す。ここでは、組織領域抽出部103は、ステップS02で例えばガラス等の標本組織以外の領域として分類された領域についてマスキングする。なお、組織領域抽出部103は、必ずしもステップS02の分類結果に基づいてマスキングを行う必要は無く、例えば、任意の閾値以上の画素値を有する画素全体に対してマスキングを行うこともできる。これは、染色病理標本では、組織領域は何らかの色に染色され、染色が無い部分については、透明なため透過光画像では画素値が高くなることによる。次に、画像分割部104は、組織領域を複数の区画に分割するステップS04。区画には複数の画素が含まれる。図5に、画像分割部104による画像分割結果の一例を示す。分割された複数の区画は、例えば正方形であり、1辺の長さは、例えば0.1mm、0.25mm、0.5mm、1mm、2mmである。尚、区画の形状は必ずしも正方形に限られず、例えば長方形であっても良い。区画の大きさは、肝生検に用いた生検針のゲージ等に基づいて適宜調節することができる。次に、特定物質占有率算出部105は、各区画についてステップS02でガラス等の分類クラスに分類された画素の占有率を算出するステップS05。特定物質占有率算出部105は、各区画に含まれる全画素数に対するガラス等の分類クラスに分類された画素数の占有率を算出する。特定物質占有率算出部105は、算出した占有率が所定値以上の区画については以後のステップにおける処理を実施しない。所定値とは、例えば、80~90以上であるが、この限りではない。尚、ステップS05は、ステップS06の後に行うことも可能である。次に、特定物資占有率算出部105は、ステップS02における画像分類の結果に基づいて、複数の区画のそれぞれについて、少なくとも1種の特定物質の区画内での占有率を算出するステップS06。上述のように、本実施形態における特定物質とは膠原線維であり、各区画内での占有率は各区画に含まれる全画素数に対する膠原線維として分類された画素数の割合として算出する。尚、占有率は、画素数に依存せず、各区画の全面積と、膠原線維として分類された領域の面積とに基づいて算出することももちろん可能である。次に、診断支援情報提供部106は、算出した区画の占有率から、標本画像における特定物質占有率の中間値を決定するステップS07。具体的には、診断支援情報提供部106は、ステップS05にて算出されたガラス等に分類された領域の区画内における占有率が所定値未満の複数の区画以下、対象とする区画と称するについて、ステップS06にて算出された特定物質の占有率の統計処理を行う。染色標本画像に撮像されているガラス等の領域は医療診断には不要な領域である。対象とする区画については、図6を参照して後述する。統計処理とは本画像における特定物質占有率の中間値を決定することであり、具体的には、対象とする全ての区画の特定物質占有率を昇順又は降順に並べ替えた場合に順番がちょうど中央になる特定物質占有率を中間値として決定する。また、対象とする区画の数が偶数である場合には、診断支援情報提供部106は、順番が中央に近い2つの値の平均値を算出し、中間値として決定する。なお、本明細書では中間値という語を用いたが、本発明にて中間値という語の意味する統計値は、他に、メディアン、メジアン、又は中央値と称されることもある。さらに、中間値の決定に当たって、診断支援情報提供部106は、複数の区画のそれぞれにおける組織領域の面積占有率に基づく重み付けを行うこともできる。この場合、診断支援情報提供部106は、例えば、中間値を決定するために度数分布を得る処理において、各階級に該当する区画の数個の和を求めるのではなく、各階級に該当する各区画内にて、組織領域が占める面積占有率組織面積占有率の和を算出する。診断支援情報提供部106における重み付けを伴う処理の詳細については後述する。図6は、本実施形態における中間値決定を説明するための図である。黒く塗りつぶされた区画は、対象とする区画以外の区画であり、ガラス等の占有率が所定値以上である。対象とする区画とは、所定値未満のガラス等の占有率を有し、組織領域を十分な占有率で含んでいる区画である。ステップS06における特定物質の占有率の算出は、黒く塗りつぶされていない区画、すなわち、対象とする区画について実施される。さらに、ステップS07における特定物質占有率の中間値の決定も、対象とする区画全ての特定物質占有率に基づいて実施される。次に、診断支援情報提供部106は、ステップS07にて決定した中間値を診断支援情報として提供するステップS08。具体的には、診断支援情報提供部106は、ステップS07にて決定した中間値を図示しない記憶部等に診断支援情報として記憶する。更に、診断支援情報提供部106は、表示部110に診断支援情報を表示することもできる。このように、本実施形態による病理診断支援装置及び病理診断支援方法によれば、染色標本画像に対して画像分類を実施し、染色標本画像を複数の区画に分割すると共に染色画像内におけるガラス等の不要部分を所定値以上含む区画を除いた区画について統計処理を実施して特定物質占有率の中間値を医療診断支援情報として決定する。これにより、染色標本画像に基づいて自動で迅速に医療診断支援情報を取得することができる。特に、染色標本画像を複数の区画に分割して、対象とする区画の全ての特定物質占有率から中間値を医療診断支援情報として決定することで、従来であれば手動でマスク処理を行って除去していた、医療診断に悪影響を及ぼす、病変ではなく血管等を構成する既存の膠原線維の影響を軽減することができるという利点が生じる。かかる利点について、以下に図7を参照してさらに詳細に説明する。図7は、本実施形態における中間値の決定を説明するための図である。染色標本画像内の対象とする区画全てについてステップS06で特定物質占有率を算出した結果をヒストグラム度数分布として例示する。なお、説明のため例示したデータは簡略化し示し、実際のデータではない。横軸は各区画における膠原線維特定物質占有率を示し、縦軸は各占有率に対応する区画数を示す。対象とする区画は39区画であり、2区画が突出して80の特定物質占有率を有していることを除き、大半の区画は3~9の膠原線維占有率を有する。上述のように、本実施形態ではステップS07、S08にて対象とする区画の膠原線維占有率の中間値を求めて、医療診断支援情報として決定する。このため、診断支援情報提供部106は、中央の20番目の区画が有する膠原線維占有率を医療診断支援情報として決定する。具体的には20番目の区画は膠原線維占有率6を有するため、診断支援情報提供部106は6を医療診断支援情報として決定する。他方、中間値によらず、平均値を算出した場合には、突出した80の膠原線維占有率を有する2区画の影響により、平均値は約9.79となる。しかし、一般的に染色標本画像内で膠原線維が他の領域に比べて著しく集中する領域は病変による膠原線維ではなく、通常の血管を形成する膠原線維であると考えられている。したがって、従来、このような領域は、手動のマスク処理やデータ編集処理によって除外されてきた。しかし、手動のマスク処理やデータ編集処理は、診断精度の向上に有益である一方、非常に人為的であり、操作者に応じて精度にばらつきが生じる一因となっていた。しかし、上述のように、本実施形態による病理診断支援装置及び病理診断支援方法では、中間値を医療診断支援情報として提供するので、手動のマスク処理やデータ編集処理を行うことなく診断精度を向上させることができる。以下、重み付けを伴う中間値の決定のための統計処理と、重み付けを伴わない中間値の決定のための統計処理とを比較しつつ説明する。上述したステップS07において、染色標本画像に含まれる複数の区画の特定物質占有率の中央値を求める際には、図7に例示したような度数分布を作成する必要がある。例えば度数分布の階級数ビン数をN=100とした場合、特定物質占有率は0から100まであるので、一つの階級幅が1の度数分布となる。また、各階級における度数hxは、それぞれの階級に対応する特定物質占有率を有する区画数となる。以下、度数hxを1式として示す。hそして、各階級の度数hxは、以下の2式により更新される。hh’1ここで、h’は更新される前の度数を示す。具体的には、複数の区画を含む染色標本画像について、区画番号iにおける膠原線維の特定物質占有率が30である場合、以下の3式に示すように、h31の階級に一つ度数が追加される。hh’1しかし、2式では区画内の組織領域の面積占有率を考慮していないため、区画の大部分例えば、90が組織領域により占有される区画において、特定物質占有率が30の場合と、区画のごく一部分例えば、10が組織領域により占有される区画において、特定物質占有率が30の場合とが、同じ度数1として該当階級の度数に加算される。このようにして、組織領域の面積占有率が大きい区画と小さい区画とが度数分布作成時に同等に扱われると、中間値の決定の際に、組織領域の面積占有率が小さい区画の影響が若干強く出ることが考えられる。そこで、2式に区画内の組織面積を考慮した項を加え、以下に示す4式により各階級の度数を算出する。hh’αここで、Tiは区画番号iにおける組織の占有率、αは組織面積に応じた関数を示す。例えば、αは以下の5式により算出する。α100×Ti式上記5式は、区画番号iにおける組織の占有率を百分率で表す値を算出する式である。例えば、上記5式以外の非線形の関数をαとして採用することももちろん可能である。このようにして、組織領域の面積占有率が大きい区画における特定物質占有率と、同面積占有率が小さい区画における特定物質占有率とを、重み付けして扱って中間値を決定することで、より正確な診断支援情報を提供することが可能になる。以下、表1及び図8A~Cを参照して、本実施形態による病理診断支援装置及び病理診断支援方法を用いて、膠原線維を特定物質として特定物質占有率を算出し医療診断支援情報として提供する場合を実際のデータに基づいて説明する。表1は、病理医による新犬山分類に基づく病理診断結果と、対象とする区画の、膠原線維占有率の平均値、手動によるマスク処理を行った場合の平均値、及び本実施形態による中間値との関係を示す。図8Aは、新犬山分類と、対象とする区画の膠原線維占有率の平均値との関係を示す図である。図8Bは、新犬山分類と、手動によるマスク処理を行った場合の、対象とする区画の膠原線維占有率の平均値との関係を示す図である。図8Cは、新犬山分類と、本実施形態による対象とする区画一辺0.5mmの正方形の膠原線維占有率の中間値との関係を示す図である。図8A~Cに示す各箱ヒゲ図において、横軸は新犬山分類による段階であり、縦軸は膠原線維占有率である。病理医による新犬山分類は近年一般的に広く普及している病理診断方法であることから、診断支援情報と新犬山分類に基づく診断結果との相関関係を評価することは、本実施形態による病理診断支援装置の有用性を検討する上で重要である。評価に当たって使用した染色標本画像数はn=38であった。なお、38枚の染色標本画像はそれぞれ別の検体に由来するものであった。染色標本作成に用いられた針のゲージは18ゲージであった。表1に示す相関係数は、スピアマンの順位相関係数である。また、表1には、相関を評価するための指標としてROCReceiverOperatingCharacteristic曲線下面積も示す。ROC曲線下面積は、新犬山分類の結果F2以上、F3以上として分類された検体についてそれぞれ算出した値を示す。さらに、表1には本実施形態による医療診断支援装置及び医療診断支援方法により膠原線維占有率の中間値を取得するにあたって、様々な大きさの区画について中間値を算出し、相関を評価した結果を示すが、相関件数、ROC曲線下面積>F2、及びROC曲線下面積>F3の全てについて、区画一辺の長さが0.25~1mmである場合に、新犬山分類に基づく診断結果との相関が高くなるという傾向が認められた。特に、線維化程度の低い段階>F2において比較的相関が高かった。図8A~図8Cに示すような箱ヒゲ図では、全区画の平均値を昇順に並べた場合の上位25から75までの属する範囲が箱で示される。よって、縦軸に示す膠原線維占有率の値が診断支援指標として有効であるためには、段階F2~F4における箱で示される膠原線維占有率の範囲が重複しないことが望ましい。また、段階F2~F4のそれぞれについて算出した、膠原線維占有率の平均値は、各箱内の太線に対応する値である。図8Aに示すように、マスク処理することなく、全区画の平均値を取得した場合には、特に段階F2とF3の間で、箱で示される膠原線維占有率の範囲が重複してしまう。このように、箱が重複する範囲では、膠原線維占有率は有効な診断支援情報ではない。他方、図8Bに示すように、染色標本画像に対して手動でマスク処理を行って算出した区画の平均値を用いた場合には、段階F2~F4についての箱は重複することがない。同様に、図8Cに示すように、中間値を用いた場合にも段階F2~F4についての箱が重複することは無い。このように、手動のマスク処理を行った場合や本実施形態にしたがって中間値を用いた場合に、膠原線維占有率は有効な診断支援情報となりうる。さらに、上述のように、新犬山分類による診断結果との相関が高い結果が得られたことで、新犬山分類との相関が高いMETAVIR法についても、相関が高い結果が得られることが示唆された。次に、表2を参照して、本実施形態による病理診断支援装置を用いて、膠原線維を特定物質として算出した特定物質占有率と、手動のマスク処理を行って算出した特定物質占有率との相関関係について実際のデータに基づいて説明する。表2には、本実施形態による病理診断支援装置により、様々な大きさの区画を用いて算出した特定物質占有率のそれぞれについて、手動のマスク処理を行って算出した特定物質占有率との相関関係を示す。更に、比較のために、同じ染色標本画像について、手動のマスク処理を実施せずに算出した特定物質占有率と、手動のマスク処理を行って算出した特定物質占有率との相関関係も表2に示す。なお、使用した染色標本画像数はn=38である。なお、38枚の染色標本画像はそれぞれ別の検体に由来するものである。染色標本作成に用いられた針のゲージは18ゲージであった。この表より、本実施形態による病理診断支援装置及び病理診断支援方法において1辺の長さが0.25mm~1mmの区画を用いた場合に、手動のマスク処理を行って算出した特定物質占有率との相関関係が比較的高いことがわかる。これは、本実施形態による病理診断支援装置において所定の長さの辺を有する複数の区画について中間値を用いて特定物質占有率を算出することで、手動のマスク処理によって既存の線維領域や病理標本作成時に生じたアーティファクトを除去することと、同様の効果が得られたためであると考えられる。この効果の寄与により、新犬山分類法のような組織学的スコアリングと、本実施形態により求めた特定物質占有率との相関関係が向上したと考えられる。次に、中間値の決定における重み付けの有効性について実際のデータを参照して説明する。ここでは、特定物質は膠原線維として説明する。表3は、本実施形態による病理診断支援装置及び病理診断支援方法を用いて、重み付けをせずに中間値を決定して得た特定物質占有率及び重み付けを行って中間値を決定して得た特定物質占有率と、組織学的スコアリングとの相関関係を示す。なお、特定物質占有率の算出に使用した染色標本画像数はn=38である。なお、38枚の染色標本画像はそれぞれ別の検体に由来するものである。染色標本作成に用いられた針のゲージは18ゲージであった。表中、区画一辺の長さが2mm、1mm、及び0.25mmの場合は、重み付けを行った場合の相関係数のほうが、重み付けを行わない場合の相関係数よりも値が大きい。特に、区画一辺の長さが2mmの場合、分画の態様に応じて各区画における組織面積の大小に差が生じるため、重み付けを行って度数分布を修正することで相関係数が向上していることが分かる。重み付けを実施することで、区画一辺の長さが0.1mmの場合を除く全ての場合で、相関係数の値が重み付けを行わなかった場合と同等かそれ以上となった。したがって、中間値を用いて特定物質占有率を求める際に重み付けを実施することが効果的であることが示された。なお、表中のは0.1有意水準を示す。本発明の一実施形態について説明してきたが、更に、本発明の一態様として、病理診断支援装置100を、コンピュータとして構成させることができる。かかるコンピュータにおいて、画像処理部101の機能を実現させるためのプログラムは、コンピュータの内部又は外部に備えられる記憶部に記憶される。そのような記憶部は、外付けハードディスクなどの外部記憶装置、或いはROMreadonlymemory又はRAMrandomaccessmemoryなどの内部記憶装置で実現することができる。上述の装置として機能するコンピュータは、CPUcentralprocessingunitなどの制御で実現することができる。即ち、CPUが、各構成要素の機能を実現するための処理内容が記述されたプログラムを、適宜、記憶部から読み込んで、各構成要素の機能をコンピュータ上で実現させることができる。ここで、各構成要素の機能をハードウェアの一部で実現しても良い。また、この処理内容を記述したプログラムを、例えばDVDDigitalVersatileDisc又はCD-ROMなどの可搬型記録媒体の販売、譲渡、貸与等により流通させることができるほか、そのようなプログラムを、例えばネットワーク上にあるサーバの記憶部に記憶しておき、ネットワークを介してサーバから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、流通させることができる。また、そのようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラム又はサーバから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶部に記憶することができる。また、このプログラムの別の実施態様として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、更に、このコンピュータにサーバからプログラムが転送される度に、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。ここまで述べてきた本発明実施形態の他に、特許請求の範囲において種々の変更を加えることができる。例えば、上述の実施形態では病理診断のための特定物質として膠原線維を用いるものとして説明したが、膠原線維以外の物質で、組織内における量や分布などに基づいて病理診断支援情報を提供することができる物質を特定物質として使用することも可能である。例えば、膠原線維に基づく病理診断支援情報に加えて、膠原線維以外の特定物質に基づく病理診断支援情報を利用することで、病理診断の精度をより一層向上させることができる。更には、例えば、上述の実施形態では、EVG染色画像を用いたが、染色法はこの限りではなく、膠原線維が組織内の他の構成要素と区別可能な色彩に染色された染色標本であれば、本発明による病理診断支援装置、病理診断支援方法、及び病理診断支援プログラムにおいて用いることができる。更には、上記実施形態では、肝生検にて得られた病理組織から作成した染色病理標本について本発明による病理診断支援装置を用いたが、本発明による病理診断支援装置は、肝生検にて得られた染色病理標本に限られず、他の臓器、例えば肺における線維化の病理診断支援情報を提供するために用いることもできる。