"実質細胞と間質細胞とを含む生体組織を染色して撮像した組織標本画像に対し、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように平滑化処理を施す画像処理手段と、前記画像処理手段による平滑化処理が施された組織標本画像を2値化処理して2値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成手段と、を含み、前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする情報処理装置。前記画像処理手段は、前記組織標本画像に対し平滑化処理を施して、前記実質細胞の細胞構成要素の周囲の輝度値に応じた値を当該実質細胞の細胞構成要素の輝度値から減じ、前記間質細胞の細胞構成要素の周囲の輝度値に応じた値を当該間質細胞の細胞構成要素の輝度値に加えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記画像処理手段は、前記平滑化処理の前に前記組織標本画像をグレースケール画像に変換するグレースケール処理手段を含むことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。前記画像処理手段は、前記平滑化処理の前に前記組織標本画像のサイズを縮小する縮小処理手段を含むことを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記マスク生成手段は、前記画像処理手段により前記平滑化処理を施された処理後組織標本画像に基づいて輝度値ヒストグラムを生成し、該輝度値ヒストグラムに基づいて閾値を算出し、該閾値を用いて前記処理後組織標本画像を2値化処理することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記マスク生成手段は、動的計画法を利用して前記2値化処理のための閾値を算出することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。算出された前記2値化処理のための閾値が、予め決められた最大値と最小値との間に入らない場合に、前記最大値又は前記最小値を前記2値化処理のための閾値として使用することを特徴とする請求項5又は6に記載の情報処理装置。前記マスク生成手段は、前記2値化画像中の離散点を連結して塊に変換する離散点連結処理手段と、前記2値化画像中の孤立点を除去する孤立点除去処理手段と、前記2値化画像中の穴を埋める穴埋め処理手段と、からなる群から選択される少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳させる重畳手段と、前記マスクを重畳された組織標本画像に含まれる実質細胞の数を染色強度別にカウントするカウント手段と、をさらに含むことを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数を染色強度別に表示するための表示データを生成する表示データ生成手段をさらに含むことを特徴とする請求項9に記載の情報処理装置。前記表示データ生成手段は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数を染色強度別にバーグラフで表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項10に記載の情報処理装置。前記表示データ生成手段は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の染色強度ごとの割合をバーグラフで表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項11に記載の情報処理装置。前記表示データ生成手段は、前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳した画像を表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項10乃至12のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記情報処理装置に前記組織標本画像を入力する入力手段と、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを染色強度別に表示する表示手段と、をさらに含むことを特徴とする請求項9乃至13のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記組織標本画像を、ネットワークを介して受信する受信手段と、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して送信する送信手段と、をさらに含むことを特徴とする請求項9乃至13のいずれか1項に記載の情報処理装置。請求項15に記載の情報処理装置と、入力端末と、表示端末とを含み、前記入力端末は、前記受信手段が受信する前記組織標本画像を、入力するとともに、ネットワークを介して送信し、前記表示端末は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して受信し、表示することを特徴とする情報処理システム。請求項1乃至15のいずれか1項に記載の情報処理装置を用い、前記画像処理手段により、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように前記組織標本画像に対し平滑化処理を施す画像処理ステップと、前記マスク生成手段により、前記画像処理ステップで平滑化処理が施された組織標本画像を2値化処理して2値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成ステップと、を含み、前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする情報処理方法。前記情報処理装置が、請求項9に記載の情報処理装置であり、前記重畳手段により、前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳させる重畳ステップと、前記カウント手段により、前記マスクを重畳された組織標本画像に含まれる実質細胞の数を染色強度別にカウントするカウントステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項17に記載の情報処理方法。前記情報処理装置が、請求項10乃至13のいずれか1項に記載の情報処理装置であり、前記表示データ生成手段により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数を染色強度別に表示するための表示データを生成する表示データ生成ステップをさらに含むことを特徴とする請求項18に記載の情報処理方法。前記情報処理装置が、請求項14に記載の情報処理装置であり、前記入力手段により、前記情報処理装置に前記組織標本画像を入力する入力ステップと、前記表示手段により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを染色強度別に表示する表示ステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項18又は19に記載の情報処理方法。前記情報処理装置が、請求項15に記載の情報処理装置であり、前記受信手段により、前記組織標本画像を、ネットワークを介して受信する受信ステップと、前記送信手段により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、前記ネットワークを介して送信する送信ステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項18乃至20のいずれか1項に記載の情報処理方法。請求項16に記載の情報処理システムを用い、前記入力端末により、前記受信手段が受信する前記組織標本画像を、入力するとともに、ネットワークを介して送信する入力送信ステップと、前記表示端末により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して受信し、表示する受信表示ステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項21に記載の情報処理方法。請求項17乃至22のいずれか1項に記載の情報処理方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とするプログラム。請求項23に記載のプログラムを記録しており、コンピュータで読み取り可能なことを特徴とする記録媒体。しかしながら、免疫組織化学染色を行なった場合、間質細胞の核が実質細胞の核と同様の青色に染色されるため、特に細胞膜の染色が弱い場合、上記従来技術に記載の画像処理によって分離することはできなかった。そこで、本発明は、細胞の染色強度にかかわらず、間質細胞と実質細胞とを正確に分離することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記録媒体の提供を目的とする。上記目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、実質細胞と間質細胞とを含む生体組織を染色して撮像した組織標本画像に対し、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように平滑化処理を施す画像処理手段と、前記画像処理手段による平滑化処理が施された組織標本画像を2値化処理して2値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成手段と、を含み、前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする。また、本発明の情報処理システムは、前記本発明の情報処理装置と、入力端末と、表示端末とを含み、前記本発明の情報処理装置が、前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳させる重畳手段と、前記マスクを重畳された組織標本画像に含まれる実質細胞の数を染色強度別にカウントするカウント手段と、前記組織標本画像を、ネットワークを介して受信する受信手段と、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して送信する送信手段と、をさらに含み、前記入力端末は、前記受信手段が受信する前記組織標本画像を、入力するとともに、ネットワークを介して送信し、前記表示端末は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して受信し、表示することを特徴とする。また、本発明の情報処理方法は、前記本発明の情報処理装置を用い、前記画像処理手段により、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように前記組織標本画像に対し平滑化処理を施す画像処理ステップと、前記マスク生成手段により、前記画像処理ステップで平滑化処理が施された組織標本画像を2値化処理して2値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成ステップと、を含み、前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする。本発明のプログラムは、前記本発明の情報処理方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とする。本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録しており、コンピュータで読み取り可能なことを特徴とする。本発明によれば、細胞の染色強度にかかわらず、実質細胞と間質細胞とを、正確に分離することができる。以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。なお、本実施形態中、細胞構成要素とは広く細胞を構成する要素を含む概念であり、細胞核、細胞膜、細胞質、リンパ球などを含む。[第1実施形態]本発明の第1実施形態としての情報処理装置100について、図1を用いて説明する。図1は、実質細胞151と間質細胞152とを含む生体組織を免疫染色して撮像した組織標本画像150に基づく診断を支援する情報処理装置100を示す。この情報処理装置100は、実質細胞の細胞構成要素の輝度値が間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように組織標本画像155に対し平滑化処理部平滑化処理手段111で平滑化処理を施す画像処理部画像処理手段110を備える。また、画像処理部110による平滑化処理が施された組織標本画像115を2値化処理部2値化処理手段121で2値化して2値化画像を生成することにより、組織標本画像115から間質領域を除くためのマスク125を生成するマスク生成部マスク生成手段120を備える。かかる構成により、細胞の染色強度にかかわらず、実質細胞151と間質細胞152とを、正確に分離するマスクを生成することができる。[第2実施形態]本発明の第2実施形態としての情報処理システム250について、図2~図19を用いて説明する。本実施形態の情報処理システム250は、癌に対する治療法の選択をできるだけ正確に行なうため、染色一例として免疫染色、ここではIHC染色を施した組織標本画像において、間質部分を排除して、癌細胞の数をカウントすることを目的とするシステムである。本実施形態では細胞構成要素の一例として細胞核及び細胞膜の染色情報を間質認識に使用し、細胞核の染色情報を細胞数のカウントに使用する。なお、ここで対象としているIHC染色としては、ER染色とPgR染色とHER2染色の3種類が挙げられる。このうち、ER染色とPgR染色によれば、陽性の細胞については細胞核が茶色に染まり、陰性の細胞は、最初に染色するヘマトキシリンの青色のままである。一方、細胞膜は陽性の場合にも陰性の場合にも染色されない。HER2染色によれば、陽性の細胞については細胞膜が茶色に染まるが、陰性の細胞について、細胞膜は見えない。そして、陽性/陰性に関わらず、細胞核は青色である。このような染色の傾向に鑑みれば、ER染色またはPgR染色の場合に細胞核が茶色に染まっている、あるいは、HER2染色の場合に細胞膜が茶色に染まっていれば、比較的容易に間質を認識できる。そのため、2値化処理する場合に、細胞核の情報だけでなく、HER2陽性の場合には、細胞膜の茶色の情報を使っている。ER染色またはPgR染色の場合に細胞核が茶色に染まっていなくても、あるいは、HER2染色の場合に細胞膜が茶色に染まっていなくても、間質以外の注目したい領域には、細胞核の青色が密集する。また、ER、PgR、HER2のどの場合でも、細胞数のカウントは細胞核である。つまり核の数=細胞の数となる。まとめると以下のようになる。ステップ1細胞核を平滑化、2値化処理に使用してマスクを生成する。ER/PgR陽性の場合:茶色の核と青色の核の情報を利用する。ER/PgR陰性の場合:青色の核の情報を利用する。HER2陽性の場合:茶色の細胞膜と青色の核の情報を利用する。HER2陰性の場合:青色の核の情報を利用する。ステップ2細胞核を細胞数カウントに使用するER/PgRの場合:茶色の核と青色の核の数をカウントする。HER2の場合:青色の核をカウントする。また、核の周囲に存在する細胞膜の染色強度を判定する。第2実施形態に係る情報処理システムの構成図2は、第2実施形態に係る情報処理装置としての病理画像診断支援装置200を含む情報処理システム250の構成を示すブロック図である。図2に示すように、病理画像診断支援装置200と、各々が組織標本画像を読み込む入力するカラースキャナ221に接続された複数のクライアントPC220とがネットワーク240を介して接続されている。また、病理画像診断支援装置200において処理された画像あるいは処理結果を送信して、専門医師による分析診断を行なうための病理画像診断センター230も接続されている。病理画像診断支援装置200は、本発明の情報処理装置に該当する。クライアントPC220及びカラースキャナ221は、本発明の情報処理システムにおける前記入力端末に該当するということができる。また、クライアントPC220は、本発明の情報処理システムにおける前記表示端末にも該当するということができる。さらに、病理画像診断センター230も、本発明の情報処理システムにおける前記表示端末に該当するということができる。なお、ネットワーク240は、インターネットを含む公衆ネットワークであっても良いし、病院内のLANであってもよい。病理画像診断支援装置200は、クライアントPC220からネットワーク240を介して送信された組織標本画像を、通信制御部201で受信する。すなわち、通信制御部201は、組織標本画像を、ネットワーク240を介して受信する受信手段に該当するということができる。受信した組織標本画像は画像記憶部画像記憶手段202に保存される。エリア選択部エリア選択手段203は、受信した組織標本画像から複数の選択エリアを選択する。選択された各選択エリア内の画像について画像処理部画像処理手段204で処理し、マスク生成部マスク生成手段205でマスクを生成する。この処理は、選択された全選択エリアに対して繰り返し行なわれる。なお、受信した組織標本画像が既に選択され細胞数のカウントが容易な解像度の画像であれば、そのまま全体のマスクを生成してもよい。一方、受信した組織標本画像206、選択エリアを囲むマーク207、各選択エリアの組織標本画像208は、表示データを生成する表示データ生成部210に送られる。また、マスク生成部205で生成されたマスク209も表示データ生成部210に送られる。表示データ生成部表示データ生成手段210は、受信した組織標本画像206、選択エリアを囲むマーク207、各選択エリアの組織標本画像208、マスク209から、各種の表示データを生成する。表示データは、クライアントPC220により所望の表示データが選択される。選択された表示データは、通信制御部201からネットワーク240を介して、クライアントPC220に返信されて、表示画面に表示される。あるいは、専門医師の分析診断のために、病理画像診断センター230に送信される。すなわち、通信制御部201は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワーク240を介して送信する送信手段にも該当するということができる。病理画像診断支援装置200の機能構成図3は、画像処理部204、マスク生成部205、表示データ生成部210のさらに詳細な構成を示すブロック図である。なお、本例ではIHC染色を施した乳癌の組織標本画像を扱った例で説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。画像処理部204は、縮小処理部縮小処理手段301、グレースケール処理部グレースケール処理手段302、及び平滑化処理部平滑化処理手段303を含む。縮小処理部301は、各選択エリア内の組織標本画像を縮小する。縮小処理は、特に実質細胞の周りにある空白部分画像上は、フィルムの地色を埋める実質細胞を密集させるための処理である。そのパラメータである縮小率は、各選択エリアにおける解像度や生体組織の部位などから決まる値である。縮小された各選択エリアの組織標本画像は、グレースケール処理部302に送られる。グレースケール処理部302は、カラーの組織標本画像をグレースケール画像に変換する。なお、ここでは、グレースケールを0から255とした例を示す。グレースケール画像は、次に平滑化処理部303に送られる。平滑化処理部303では、グレースケール画像を平滑化して細胞核の輝度と間質の輝度を2値化処理で分離可能とする。ここでは一例としてガウシアンフィルタにより平滑化を行なう。なお、ガウシアンフィルタのマトリクスサイズや重み付けが、平滑化の結果を左右する。本例では、平滑化処理のパラメータであるマトリクスサイズや重み付けは、たとえば、間質の染色部の密度にしたがって、マトリクスサイズに少ない間質の染色部しか入らず、かつ重み付けは回りの非染色部の影響が強くなるように選択される。なお、縮小処理部301とグレースケール処理部302と平滑化処理部303との前後関係は本例に限定されない。この画像処理部204の処理によって生成された組織標本画像を処理後組織標本画像とも称す。なお、本実施形態では、細胞核の輝度に基づいて、実質細胞と間質細胞とを分離したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の細胞構成要素細胞核、細胞膜、細胞質、リンパ球などの違いを用いて分離しても良い。マスク生成部205は、2値化処理部2値化処理手段304、輝度値ヒストグラム生成部輝度値ヒストグラム生成手段305、閾値算出部閾値算出手段306及び後処理部後処理手段307を含む。画像処理部204で画像処理された、特に平滑化処理部303による平滑化で間質と細胞核とが分離可能となった画像を、2値化処理部304で2値化する。この2値化処理の閾値を、輝度値ヒストグラム生成部305で生成した輝度値ヒストグラムから閾値算出部306で算出する。閾値算出部306の閾値算出の好適な例として、本実施形態では動的計画法DPを利用する。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、他の閾値算出手法を利用しても構わない。なお、本発明者らの検討によれば、種々のIHC染色の例から得た信頼できる閾値の値は、グレースケールを0から255とした場合に、例えば、190から215の間である。したがって、本実施形態では、動的計画法DPで算出した閾値が190未満の場合は、前記閾値を190に修正し、動的計画法DPで算出した前記閾値が215を超える場合は、前記閾値を215に修正するものとする。2値化処理部304では、閾値算出部306で求めた閾値より2値化して輝度値が閾値より高い部分をマスク候補領域とする。後処理部307では、マスク候補領域に種々の処理を加えてマスクとして信頼できる最終マスクを生成する。たとえば、2値化処理部304から出力された2値化画像中のマスク候補領域には、観察対象の実質細胞の領域と間質細胞の領域との境界付近に離散点が多く残る。このマスクの目的は、観察対象の実質細胞のカウントを容易にするためであり、観察対象の実質細胞がマスクにより取り除かれることは避けたほうがよい。したがって、後処理部307では、たとえば、できるだけ前記離散点を観察対象の実質細胞の領域と連絡するための離散点連結処理を行なう。前記離散点連結処理としては、たとえば、オープニングクロージング処理、特に実質細胞を表わす黒のクロージング処理が好適である。また、たとえば、マスク候補領域には多くの孤立点が散在する。後処理部307により、この孤立点を除去する孤立点除去処理を行なうことが好ましい。たとえば、縮小後のマスク候補領域中の白領域が膨張することにより孤立点のノイズは除去される。さらに、たとえば、観察対象の実質細胞の領域内には、不必要な穴が現われる。この穴は、そのままでは生成したマスクの一部になってしまう。したがって、後処理部307により、実質細胞の黒い領域中でのクロージング処理などで穴埋め処理を行なうことが好ましい。なお、これらの後処理のパラメータにも好適な値が選択される。上述のように、本例では、観察対象の実質細胞を取り除くことの無い条件が、値の選択において最優先される。表示データ生成部表示データ生成手段210は、重畳部重畳手段308、カウント部カウント手段309、バーグラフ生成部バーグラフ生成手段311、マッピング部マッピング手段312及び表示データ記憶部表示データ記憶手段313を含む。図2でも示したように、表示データ生成部210には、受信した組織標本画像206、選択エリアを囲むマーク207、各選択エリアの組織標本画像208、マスク209が、表示データの生成のために入力される。ただし、クライアントPC220からの要望に応じて、他のデータが使用されて他の表示データを生成するようにも構成できる。本例では、表示データ記憶部313に5つの表示データが準備される。第1表示データ321は、マッピング部312で受信した組織標本画像206と選択エリアを囲むマーク207とを重畳した画像データ図6参照である。第2表示データ322は、各選択エリアの組織標本画像208の画像データ図8参照である。第3表示データ323は、各選択エリアの組織標本画像208にマスク209を重畳部308でマスク209をマイナスとして重畳した画像データ図12参照である。第4表示データ324は、カウント部309で第3表示データ323の観察対象の実質細胞領域の細胞数を染色強度別にカウントした値図19の1904参照である。第5表示データ325は、染色強度別のカウント値に基づいてバーグラフ生成部311で生成したバーグラフの画像データ図17、図18、図20参照である。表示データ記憶部313に準備された5つの表示データは、クライアントPC220からの要望、あるいは病理画像診断支援装置200のサービスとして、種々に組み合わせて送信され表示される。なお、本例では、重畳部重畳手段308及びカウント部カウント手段309が表示データ生成部表示データ生成手段210の内部に組み込まれている。しかし、本発明の情報処理装置の構造は、これに限定されない。また、本例では、表示データとして、前記のとおり、第1表示データ321から第5表示データ325までを用いている。しかし、本発明は、これに限定されない。例えば、カウント部309でカウントした前記実質細胞の数第4表示データ324をそのまま表示するのみであれば、特に、表示データ生成手段に相当する手段を設けないこともできる。病理画像診断支援装置200のハードウェア構成図4Aは、第2実施形態の情報処理装置である病理画像診断支援装置200のハードウェア構成を示すブロック図である。図に示すように病理画像診断支援装置200は、CPUCentralProcessingUnit[中央演算処理装置]410、ROMReadOnlyMemory[読み出し専用メモリ]420、通信制御部201、RAMRandomAccessMemory[ランダムアクセスメモリ]430、ストレージ440を含む。図4Aで、CPU410は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図2及び図3の各部を実現する。ROM420は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部201は、図2でも説明したようにネットワーク240を介して外部装置であるクライアントPC220、病理画像診断センター230等と通信する。RAM430は、CPU410により、一時記憶のワークエリアとして使用される。RAM430には、本実施形態の実現に必要な以下のデータを記憶する領域が確保される。すなわち、RAM430は、本実施形態に係る各種処理が施される処理対象画像データ431と、通信制御部201を介してクライアントPC220に送信される表示データ432とを一時的に記憶する領域を有する。またさらに、RAM430は、プログラム実行領域433を備える。一方、ストレージ440は、診断支援情報441、各種パラメータ442、各種プログラム443を不揮発に記憶する。図4Bに示すように、RAM430の処理対象画像データ431は、以下のデータを含む。通信制御部201を介して受信された組織標本画像451受信された組織標本画像中から選択された1つの選択エリアの画像452選択エリアの画像の空白を埋めるため縮小した縮小画像453縮小画像453をグレースケールに変換したグレースケール画像454グレースケール画像454を平滑化した平滑化画像455平滑化画像455から生成された輝度値ヒストグラム456輝度値ヒストグラム456から算出された2値化処理のための2値化閾値457グレースケール画像を2値化した2値化画像4582値化画像に離散点連結、孤立点削除、穴埋めなどの後処理を施した間質領域を削除するためのマスク画像459また、表示データ432は、以下のデータを含む。受信した組織標本画像に選択エリアをマッピングした選択エリアマッピング画像461第1選択エリアについての、第1選択エリア画像462第1選択エリア画像462をマスク画像でマスクした第1マスク重畳画像463マスク重畳画像から染色強度別にカウントされた癌細胞数である第1細胞数カウント値464染色強度別にカウントされた癌細胞数から生成された第1バーグラフ画像465第2選択エリア以降についても同様のデータが表示データ432に含まれる。一方、図4Cに示すように、ストレージ440の診断支援情報441は、以下のデータを含む。受信した組織標本画像471組織標本画像から選択された一部領域である、選択エリアの位置サイズ472選択エリア内の癌細胞に関するカウント値473各組織標本画像単位、患者単位、あるいは、症例単位などで検索可能に蓄積された処理後の表示データ474さらに、図4Cに示すように、ストレージ440の各種パラメータ442は、以下のパラメータを含む。縮小処理で使用される縮小率481グレースケール画像への変化に使用されるグレースケールパラメータ482平滑化に使用される平滑化パラメータ483。ガウシアン処理ではマトリクスサイズや重み付け2値化処理の閾値を算出するための閾値算出パラメータ484。ここでは、動的計画法のパラメータの他に、閾値の最大値/最小値が記憶されている。離散点連結、孤立点削除、穴埋めなどの後処理パラメータ485IHC染色で、各細胞の細胞膜の染色の度合いを判別する染色強度判別パラメータ486。染色強度別の細胞数の割合からスコア4段階0,1,2,3を判断する場合には、そのようなスコアも格納される。さらに、図4Cに示すように、ストレージ440の各種プログラム443は、以下のプログラムを含む。診断支援を行なう診断支援プログラム491組織標本画像から癌細胞のエリアを選択するためのエリア選択プログラム492画像処理部204の処理を実現する画像処理プログラム493図7のS701~S709を実行するマスク生成部205の処理を実現するマスク生成プログラム494図7のS711~S719を実行するマスクされた選択エリアの画像から染色強度別の細胞数をカウントする細胞数カウントプログラム495図5のS509詳細は、図13を実行する染色強度別の細胞数をカウントから細胞数の割合を示すバーグラフを生成するバーグラフ生成プログラム496図5のS511詳細は、図14を実行するネットワーク240を介してクライアントPC220にサービスする表示データを生成する送信データ生成プログラム497図5のS515詳細は、図16を実行する病理画像診断支援装置200の動作手順以下、上記構成による病理画像診断支援装置200の動作手順をフローチャート及び表示画面例を参照に詳細に説明する。なお、各フローチャートにより示されるプログラムは、CPU410により実行されて、図2及び図3の各機能構成部を実現する。診断支援処理の手順図5は、本実施形態の診断支援処理全体の手順を示すフローチャートである。ステップS501受信ステップにおいて、クライアントPC220からの組織標本画像の受信を待つ。画像受信があると、ステップS503に進んで組織標本画像を記憶する。ステップS505において、受信した組織標本画像上から所定数のエリアを選択する。組織標本画像上に選択エリアを表示した一例を図6に示す。図6の表示画面600は、受信した組織標本画像601とその縮小画像602とを含む。603は、以下の本例でマスクを生成する対象の選択エリアを示す。図6では1から5の5つの選択エリアが自動的に選択されて示されている。選択エリアの選択アルゴリズムは、既知の方法が使用されればよく、あるいはユーザがクライアントPC220から選択指示してもよい。なお、この表示画面600は、クライアントPC220に送信されて、ユーザに確認を受けるような構成もあるが、図5では省かれている。以下、ステップS507からS513が、各選択エリアを順に処理しながら全選択エリアの処理が終了するまで繰り返される。まず、ステップS507マスク生成ステップ及び重畳ステップにおいては、選択エリア内の組織標本画像について間質を取り除くためのマスクを生成し、生成マスクを組織標本画像に重畳して間質部分がマスクされた重畳画像を生成する図7。ステップS509カウントステップにおいては、各選択エリアのマスクされた組織標本画像から染色強度別の細胞数をカウントする後述の図13。ステップS511表示データ生成ステップの一部においては、ステップS509において求めた染色強度別の細胞数の割合を示すバーグラフを生成する図14。なお、染色強度別の細胞数の割合を示す場合の染色強度の判別は種々の方法が考えられるが、本例ではそれぞれを色で分けたバーグラフを生成した。次に、ステップS513において、選択された全選択エリアの処理が完了したかを判断し、まだ処理してない選択エリアが残っている場合はステップS507からの処理を繰り返す。全選択エリアの処理が完了すると、ステップS515表示データ生成ステップの別の一部に進んでさらに表示データの生成を行なう図16。ステップS517送信ステップにおいて、S515で生成された前記表示データを、ネットワーク240を介してクライアントPC220あるいは病理画像診断センター230に送信する。ステップS519において処理の終了指示か否かを判断し、別の表示データが要求された場合などは、ステップS515に戻って表示データの生成送信を繰り返す。マスク生成/重畳画像生成処理S507の手順図7は、図5のS507に示したマスク生成/重畳画像生成の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、ステップS701において、1つの選択エリア内の組織標本画像を取得する。図8は、図6の5つの選択エリア603から、3と表示された選択エリア以下、第3選択エリアを選択した場合に表示される拡大図である。第3選択エリア800には、濃い塊として観察される癌の実質細胞の領域801と、濃い離散点が広がる間質細胞の領域802と、組織標本画像ではない地たとえば、顕微鏡であればプレパラートの領域803と、が含まれる。なお、図8は白黒画像であるが、実際には、領域801は薄い青に染色された核とその周囲の茶色に染色された細胞膜が密集した領域である。また、領域802は濃い青に染色されたリンパ球などが離散している領域である。なお、細胞膜の染色強度については、次の細胞数カウント処理の項で説明する。図7のステップS703において、取得した選択エリアの組織標本画像を記憶して保存する。次のステップS705からS709の処理が画像処理部204の処理に相当する。ステップS705縮小ステップにおいては、組織標本画像内の特に癌の実質細胞の領域801にある細胞以外の空白部を埋めてしまうために、取得した選択エリアの組織標本画像を縮小処理する。次に、ステップS707グレースケール処理ステップにおいて、カラー画像を、たとえば本例では0から255の輝度値のグレースケール画像に変換する。図9の上段の画像910は、前記縮小処理と前記グレースケール画像への変換を施した後の画像である。次に、ステップS709画像処理ステップにおいて、図9の上段の画像910に平滑化処理本例ではガウシアンフィルタによる処理を行なうと、図9の下段の画像920に変化する。図9の下段の画像920では、平滑化処理によって、癌の実質細胞の領域801では濃度差が減少して全体が1つの塊になっている。一方、間質細胞の領域802では輝度値の高い周囲の画素の影響を受けて、濃い青に染色された離散する間質細胞核は高い輝度値に変化している。以下のステップS711からS719の処理がマスク生成部205の処理に相当する。まず、ステップS711輝度値ヒストグラム生成ステップにおいて、平滑化処理された画像920の輝度値ヒストグラムを生成する。図9の下段の画像920から生成された輝度値ヒストグラム1000の例を図10に示す。横軸が0から255の輝度値、縦軸が画素数である。図示のとおり、本例では、画像920における前記輝度値は、80付近から230付近の間にある。その内、輝度値が最も高い最も明るい画素数のピーク1010は、地色組織のない部分のプレパラートの色の領域803である。次に高い輝度値薄いのピーク1020は、間質細胞の領域802である。輝度値の低い濃い部分1030が、癌の実質細胞の領域801であり、その中のピーク1040は、実質細胞の細胞核である。ステップS713閾値算出ステップにおいては、間質細胞の領域802を癌の実質細胞の領域801から分離するための好適な2値化の閾値を動的計画法により算出する。本例では動的計画法により算出したが、本発明はこれに限定されない。すでに、平滑化処理などによって、間質細胞の領域802と癌の実質細胞の領域801との輝度値の差は、有意な程度に離れている。したがって、閾値の算出方法によって多少の善し悪しはあっても、2値化処理による間質細胞の領域802と癌の実質細胞の領域801との分離が可能である。ステップS7152値化処理ステップにおいては、ステップS713において算出された閾値による平滑化処理後の選択エリアの組織標本画像に対して2値化処理が実行される。図11の上段の画像1110に、2値化後の選択エリアの組織標本画像を示す。1111は2値化で0黒となった癌の実質細胞の領域、1112は2値化で255白となった間質細胞の領域である。ところが、図11の上段の画像1110の2値化画像には、実質細胞の領域と間質細胞の領域との境に実質細胞の塊から離散した離散点1113が残る。また、白い間質細胞の領域中には孤立点1114が、黒い実質細胞の領域中には小さな穴1115が残る。ステップS717後処理ステップにおいて、これらの特異点を連結したり削除したりするために後処理を行なう。離散点1113の連結にはオープニングクロージング処理、孤立点1114の除去には白の膨張処理、小さな穴1115を埋めるには黒領域でのクロージング処理などの穴埋め処理が施される。なお、どの程度の面積の黒を離散点あるいは孤立点とするか、どの程度の面積の白を穴とするかは、たとえば、経験値に基づいて選択することができる。具体的には、たとえば、画像の拡大率や解像度とそれらの経験値とから適切なパラメータを選択してもよい。基本的には、マスクされない黒い領域にある細胞数を染色濃度別にカウントすることが目的であるので、細胞のある領域をマスクしてしまわないように黒の領域を残す方向でパラメータが決定される。図11の下段の画像1120に、後処理後の画像の例を示す。同図において、1121で示す白の領域がマスクとなる領域である。図11の上段の画像1110と比較すると、上記後処理によって、離散点1113が黒い領域に連結され、孤立点1114が除去され、小さな穴1115が埋められているのが分かる。ステップS719においては、後処理後の画像図11の下段の画像1120に対して、ステップS705において行なった縮小処理と同じ比率での拡大処理を行ない、白い領域をマスク領域として正式なマスクを生成する。次に、ステップS721において、生成されたマスクを元の選択エリアの組織標本画像にかけて、マスク領域を取り除くと、図12に図示したような、マスクされた選択エリアの組織標本画像1200が生成される。ステップS723においては、マスクされた選択エリアの組織標本画像1200を、選択エリアを識別する選択エリアIDに対応して記憶する。細胞数カウント処理S509の手順図13は、図5のS509に示した細胞数カウントの詳細な手順を示すフローチャートである。まず、ステップS1301において、図7のS723で記憶されたマスク重畳画像図12参照を取得する。ステップS1303においては、本例におけるIHC染色における受容体がHER2か、それ以外のER又はPgRであったかを判定する。HER2の場合は細胞膜が染色されるものであって染色強度の変化を観察できるので、ステップS1305に進んで、本例では染色強度を3段階無、弱、強に分けてそれぞれに細胞数をカウントする。ここで、無は、細胞核が青く染色されているが細胞膜は染色されていない細胞である。弱は、細胞膜の一部が茶色に染色されている細胞である。強は、細胞膜全体が染色されて閉曲線となっている細胞である。ステップS1307においては、染色強度別にカウントされた細胞数を染色強度に対応付けて記憶する。一方、ER又はPgRであった場合は、細胞核が染色されるものであって染色は有無の2段階であるので、ステップS1309において細胞核の染色有無のそれぞれで細胞数をカウントする。そして、ステップS1311において染色有無に対応付けて細胞数を記憶する。バーグラフ生成処理S511の手順図14は、図5のS511に示したバーグラフ生成の詳細な手順を示すフローチャートである。まず、ステップS1401においては、本例におけるIHC染色における受容体がHER2か、それ以外のER又はPgRであったかを判定する。HER2の場合はステップS1403に進んで、3段階の染色強度の細胞数の割合を算出する。本例では、全体の細胞数を100として各染色強度別の細胞数の割合をパーセントで表わす。続いて、ステップS1405において、各染色強度が識別可能に色分けされたバーグラフを生成する。本例では、染色が無の細胞の割合は緑色で、染色が弱の細胞の割合は黄色で、染色が強の細胞の割合は赤色で、無:緑-弱:黄-強:赤の順に表示したバーグラフを生成する。一方、ER又はPgRであった場合はステップS1407に進んで、染色有無の細胞数の割合を求めて、ステップS1409において、無:緑-有:赤の順に表示したバーグラフを生成する。ステップS1411において、組織標本画像の選択エリアに対応付けて生成されたバーグラフを記憶する。バーグラフを表示データに付加することは、組織標本画像の選択エリアにおける細胞膜の反応性のスコアを判定する場合の補助情報として有用である。たとえば、HER2のスコア3,2,1,0の判定基準は、強い染色強度の細胞数の割合や、弱と強の割合の組合せなどで判定される。そのため、バーグラフで視覚的に割合やその組合せを直感的に判定あるいは判定補助ができれば、組織標本画像による診断に有用である。したがって、本例では、パーセント表示で正規化した例を示したが、全体の細胞数を観察する必要があれば実数をそれぞれ異なる色のバーで表わして割合を示してもよい。なお、本例では、スコアの自動判定処理には言及しないが、各選択エリアのスコア、その結果としての組織標本画像全体のスコアを自動判定処理してもよい。表示データ記憶部313の構成図15は、図3の表示データ記憶部313の構成を示す図である。なお、RAM430上の表示データ432あるいはストレージ440の表示データ474の構成も、たとえば、図15と類似の構成であってもよい。図15は、受信した1つの組織標本画像310についての構成を示す。図示のとおり、組織標本画像310は、組織標本画像ID1500に対応付けられて、複数の選択エリアID1510及び1520を有する。また、組織標本画像310には、各選択エリアID1510、1520に対応付けて、各種画像データマスク無しの組織標本画像、マスクされた組織標本画像など1530及び1540も保持されている。さらに、選択エリアID1510に対応付けて、総細胞カウント数1511、染色強度強のカウント数と割合1512、染色強度弱のカウント数と割合1513、染色強度無のカウント数と割合1514、が記憶される。また、バーグラフ画像ポインタ1515にポイントされて、生成されたバーグラフ画像1550が記憶されている。バーグラフ画像1550の赤色バー1551の長さは染色強度強の割合に対応し、黄色バー1552の長さは染色強度弱の割合に、緑色バー1553の長さは染色強度無の割合に、それぞれ対応する。なお、本例では、表示データ記憶部313において、受信した1つの組織標本画像に基づいて管理したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、表示データ記憶部313に記憶されるデータに、さらに診断履歴などを含めて、前記診断履歴に応じて蓄積された複数の画像を、患者ID、病院ID、症例IDなどによって管理してもよい。表示データ生成処理の手順図16は、図5のS515に示した表示データ生成処理の詳細な手順を示すフローチャートである。なお、表示データの生成は、本例のように病理画像診断支援装置のサービスとして予め準備されても、ユーザのクライアントPC220からの要求に応じて生成されてもよい。この場合には、表示データの生成を対話的に行なうことになるが、詳説はしない。ステップS1601においては、受信した組織標本画像の全体をS515において表示するか否かを判断する。受信した組織標本画像全体を表示する場合は、ステップS1603に進んで、組織標本画像上に選択エリアをマッピングし、各選択エリアのサムネイル画像にバーグラフを付加する。さらに、組織標本画像のスコアを色枠で示す画像を追加する。このような表示画像を、表示データとして生成する。図17は、ステップS1603において生成された表示データをクライアントPC220に表示した表示画面1700を示す図である。図示のとおり、表示画面1700には、5つの選択エリアが重畳された組織標本画像1701、組織標本画像の縮小画像1702、スコアの色枠を有する組織標本画像のサムネイル画像1703、5つの選択エリア内のバーグラフを含むサムネイル画像1704、が含まれる。このサムネイル画像1703及び1704は、ユーザによる表示画像を選択するボタンの役割を果たす。ステップS1605においては、1つの選択エリアをS515において表示するか否かを判断する。1つの選択エリアを表示する場合は、ステップS1607に進んで、1つの選択エリアの拡大画像にこの選択エリアに対応するバーグラフを付加し、各選択エリアのサムネイル画像にバーグラフを付加した画像を、表示データとして生成する。図18は、ステップS1607において生成された表示データをクライアントPC220に表示した表示画面1800を示す図である。図示のとおり、表示画面1800には、1つの選択エリアの拡大された組織標本画像1801、選択エリアの縮小画像1802、選択エリアに対応するバーグラフ1803、が含まれる。なお、全体の組織標本画像のサムネイル画像1703、5つの選択エリア内のバーグラフを含むサムネイル画像1704は、ボタンとして表示される。図18の例は、図17の第3選択エリア3が選択された場合であり、5つの選択エリア内の、サムネイル画像の第3選択エリア3の濃い枠が、選択結果を表わしている。また、第3選択エリア3に対応するバーグラフ1803は、図15のバーグラフ画像1550であり、1804~1806は図15の1551~1553に対応する。ステップS1609においては、染色強度別のカウント数と1つの選択エリア内の分布をS515において表示するか否かを判断する。前記カウント数と前記分布とを表示する場合は、ステップS1611に進んで、1つの選択エリアの拡大画像の各細胞に染色強度別の色を付けた画像を生成し、染色強度別のカウント数を付加した画像を、表示データとして生成する。図19は、ステップS1611において生成された表示データをクライアントPC220に表示した表示画面1900を示す図である。図示のとおり、表示画面1900には、1つの選択エリアの拡大された組織標本画像と染色強度別のカウント数1904が含まれる。1つの選択エリアの拡大された組織標本画像は、各細胞に染色強度別の色で着色されている。1901は染色強度強の赤色に着色された細胞、1902は染色強度弱の黄色に着色された細胞、1903は着色強度無の緑色に着色された細胞を表わしている。ステップS1613においては、選択エリアの組織標本画像に生成されたマスクをかけたマスク重畳画像の表示をS515においてするか否かを判断する。マスク重畳画像を表示する場合は、ステップS1615に進んで、マスク重畳画像図12参照を表示データに組み込む。なお、マスク重畳画像を組み込んだ表示例は特に示さないが、選択エリアの組織標本画像に代えて表示しても、他の表示画面領域に追加してもよい。マスク重畳画像の表示により、非マスク重畳画像と比べることで染色強度別の細胞数のカウントに間違いが無いことが確認できる。ステップS1601、S1605、S1609の判断において、いずれの表示データの組合せでもない場合は、ステップS1617に進んで他の組み合わせあるいはユーザがクライアントPC220から要求する組み合わせで表示データを提供する。[第3実施形態]本発明の第3実施形態について、図20を用いて説明する。第2実施形態においては、病理画像診断支援装置200が自動的に選択エリア、第2実施形態の例では5つの選択エリアを選択して、染色強度別の細胞数のカウントを行なった。第3実施形態では、図20に示すように、病理画像診断支援装置200が自動的に選択した選択エリアの他に、ユーザが染色強度別の細胞数のカウントを行なうエリアを選択できる。図20の表示画面2000では、送信した組織標本画像2001に重畳して、病理画像診断支援装置200が自動的に選択した選択エリア2005と、ユーザが選択した選択エリア2006が表示されている。たとえば、染色強度別の細胞数のカウントをする前に図6のような画面のクライアントPC220への表示に応答して、あるいは染色強度別の細胞数のカウントをした後の図17のような結果表示に応答して、クライアントPC220から入力されてよい。なお、図20の縮小画像2002、サムネイル画像2003、2004は、図17や図18と同様である。なお、サムネイル画像2004にユーザが選択した選択エリア2006が追加されても、入れ替えられてもよい。[他の実施形態]以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、単体の装置に適用しても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給されて実行される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した記憶媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるWWWサーバも、本発明の範疇に含まれる。以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。この出願は、2010年9月30日に出願された日本出願特願2010-223049を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"