"画像処理方法であり、該画像処理方法は、画像化される対象の限られた領域を含む、第1のデジタル画像を取得し、前記限られた領域に隣接した前記対象の領域を含む、少なくとも一つの第2のデジタル画像を取得し、前記第1及び第2のデジタル画像はその縁部に沿って重なっており、前記第1及び第2のデジタル画像は、前記対象の同じ領域を含む前記縁部に対応したピクセルデータの部分集合を有するピクセルデータの集合を有しており、前記第1及び第2のデジタル画像の前記縁部に対応した前記ピクセルデータの部分集合に、数値画像解析アルゴリズムを適用し、これにより、前記第1及び第2のデジタル画像によって表される前記対象の前記同じ領域に関する二つの特性評価を生成し、前記同じ領域に関する二つの特性評価の比較を基礎にして、前記第1及び第2のデジタル画像に関連した測定値について、正規化、エンコード、格納及び提示の少なくとも一つを行うこと、から構成されることを特徴とする。画像化される前記対象は、試料のスライドを有し、更に、複数の顕微鏡デジタル写真を取得し、前記デジタル写真のそれぞれは、それぞれの前記限られた領域に対応し、また、それに隣接する少なくとも一つの前記領域を有し、前記複数の顕微鏡デジタル写真は一緒になって、少なくとも前記試料のスライドの所定部分を含んでいる、ことを特徴とする、請求項1記載の画像処理方法。前記複数の顕微鏡デジタル写真の少なくともいくつかは、他の顕微鏡デジタル写真と、少なくとも二つの端部で重なっている、ことを特徴とする、請求項2記載の画像処理方法。前記数値画像解析は、導関数をベースにしたアルゴリズム、統計的アルゴリズム、ヒストグラムをベースにしたアルゴリズム及びインテュイティブアルゴリズムanintuitivealgorithmの少なくとも一つを有し、前記縁部の焦点計測値の差に関連する数値を生成する、ことを特徴とする、請求項1記載の画像処理方法。前記数値画像解析は、前記重なり合った縁部のそれぞれについて焦点の正確性を示す少なくとも一つの集計値を生成し、前記縁部の前記第1及び第2のデジタル画像の相対的な焦点の正確性を比較する、ことを特徴とする、請求項1記載の画像処理方法。前記対象を含んだ、整列した画像セグメントを形成する、複数の前記第1及び第2のデジタル画像を取得し、前記数値解析は、前記画像セグメントの複数の重なり合った縁部に関する前記焦点の正確性を特徴付ける少なくとも一つの集計値を生成し、前記二つの特性評価の比較は、符号及び値を有する差値を決定することを含む、ことを特徴とする、請求項1記載の画像処理方法。前記縁部は、前記デジタル画像の多くの側部に生じ、更に、前記デジタル画像の集合のそれぞれの部材の少なくとも両側について、前記差値を定め、該差値に基づいて、前記デジタル画像間を識別する、ことを特徴とする、請求項6記載の画像処理方法。前記縁部は、前記デジタル画像の多くの側部に生じ、更に、前記デジタル画像の集合のそれぞれの部材の少なくとも一方の側部について、前記差値を定め、前記各部材の少なくとも一方の側部は、同じ方向を向いており、該差値に基づいて前記デジタル画像間及び前記方向の向きを識別する、ことを特徴とする、請求項6記載の画像処理方法。前記デジタル画像の対向する及び隣接する側部の内の一つの、対となる側部を関連付け、該差値に基づいて、前記デジタル画像間及び前記対となる側部の前記向きを識別する、ことを特徴とする、請求項8記載の画像処理方法。前記数値解析は、少なくともアルゴリズムタイプ及びスケーリングの一つだけが異なる、少なくとも二つの特徴抽出アルゴリズムを適用し、前記特徴抽出アルゴリズムのそれぞれが値を出力し、それぞれの前記アルゴリズムの出力値及び前記アルゴリズムの出力値の組み合わせのうちの少なくとも一つに基づいて前記デジタル画像間を識別する、ことを特徴とする、請求項1記載の画像処理方法。前記識別する前に、前記アルゴリズムの出力値を正規化する、ことを特徴とする、請求項10記載の画像処理方法。前記デジタル画像の全ての側部及び前記デジタル画像の選択的に方向付けられた側部の内の少なくとも一つについて前記差値の集合を決定し、前記デジタル画像の少なくとも一つの方向付けられた側部についての差値の前記集合に、相対的なランクをエンコードするための受け入れ基準を適用する、ことを特徴とする、請求項7記載の画像処理方法。合成画像内の前記デジタル画像をラベル表示した画像を少なくとも一つを有し、前記合成画像の前記デジタル画像をシェーディングし、前記集団の中の前記相対的なランクを視覚的に表示するようにした、ことを特徴とする、請求項12記載の画像処理方法。所定の閾値に合い、また合わないデジタル画像間を区別する視覚的な表示を行うため、前記合成画像のデジタル画像にシェーディングする、ことを特徴とする、請求項12記載の画像処理方法。前記デジタル画像の一つ以上の前記側部を有する選択された部分集合について、前記相対的なランクを視覚的に示す、ことを特徴とする、請求項13記載の画像処理方法。前記識別は、前記差値に基づいて、前記デジタル画像の選択されたものを捨て、前記対象の同じ領域を有するデジタル画像を再取得する、ことを特徴とする、請求項8記載の画像処理方法。前記視覚的な表示は、前記デジタル画像の少なくとも一つの縁部についての前記符号と前記差値のうち少なくとも一つの間を区別するために、色分けする、ことを特徴とする、請求項13載の画像処理方法。デジタル病理画像化方法であり、該方法は、X-Y平面を規定するスライド上に病理学標本を搭載し、Z軸焦点距離でX-Y位置の前記標本の拡大画像を記録するデジタルカメラを有する顕微鏡の台上に、前記スライドを配置し、前記顕微鏡はX-Y平面内の相対的な位置制御手段及びZ軸に沿った相対的な焦点距離制御手段を有し、異なる焦点距離の連続したピクセルデータ画像を取得し、少なくとも一時的に格納し、焦点正確性アルゴリズムを適用して、所定の最適な焦点距離を決定選択し、ピクセルデータ画像を収集し、前記スライドを少なくともX方向及びY方向の一方に、前に収集したピクセルデータ画像に隣接した、前記前に収集されたピクセルデータ画像の縁部に沿って重なった縁部領域を持った、記試料の拡大画像を含むに十分な距離だけ移動させ、次のピクセルデータ画像を収集し、前記スライド上の移動を継続して、前記連続的なピクセルデータ画像が前記試料の少なくとも所定部分を含むまで、重なり合った縁部を持ったピクセルデータ画像を収集し続け、各ピクセルデータ画像は合成画像の画像セグメントに対応しており、それぞれの前記縁部で他の画像セグメントと重なり合っており、前記それぞれの縁部領域の少なくとも二つのピクセルデータの評価が前記第1及び第2のデジタル画像にもたらされ、画像品質に関連する少なくとも一つの数値画像解析アルゴリズムを、領域に対応した少なくとも二つのピクセルデータの集合に適用して、重なり合った縁部領域のピクセルデータを解析して、少なくとも一つの数値画像解析アルゴリズムの出力として符号及び差値を得、前記合成画像のピクセルデータの集合の前記縁部領域に関する前記差値に基づき、該ピクセルデータ画像間を識別する、ことを特徴する、デジタル病理画像化方法。前記縁部領域の重なり合った部分について前記ピクセルデータ画像を併合し、前記試料の前記所定の部分の合成画像を形成し、デジタル表示を使用して前記合成画像を表示する、ことを特徴する、請求項18記載のデジタル病理画像化方法。前記差値が許容基準に満たない場合に、ピクセルデータ画像を再取得する、ことを特徴する、請求項18記載のデジタル病理画像化方法。前記差値、前記差値のランキング及び前記ピクセルデータ画像の許容状態の内、少なくとも一つを、前記合成画像のピクセルデータ画像に対応した領域を有する可視的な表現で表示する、ことを特徴する、請求項18記載のデジタル病理画像化方法。前記差値に基づいた前記ピクセルデータ画像間の識別は、ピクセルデータ画像の内、関連する一つに対して重なり合った縁部の方向に、少なくとも一部が関連している、ことを特徴する、請求項18記載のデジタル病理画像化方法。発明の詳細な説明今回の開示に基づいて、デジタル画像の品質、特に顕微鏡的な病理学サンプルに対する焦点の正確性は、タイルやストライブなどの隣接する画像入手セグメントに対する比較により評価される。それらは、二つの画像セグメントの端部が同じ画像の中身を持った縁に沿って重なっている。この縁は、二つのセグメントが、円滑な移行を行えるように画像処理技術によって互いに結合され、またつなぎ合わされる重なり合った端部である。そうした縁で結合され、またつなぎ合わされる近接したセグメントからなる画像では、画像セグメントの重なり合った部分は、当該重なったゾーンで、画像の中身が、それぞれが自身の画像取得と関連している、二つの別々に取得されたバーションを有する。重なり合った縁における二つの画像の中身は、最終的には平均化され、また混ざり合わされて、一つの画像セグメントから次のセグメントへ円滑に移行するようにされて、画像セグメントのモザイクのような、最終的な合成画像となる。しかし、本発明の技術の一つの観点は、近接する画像の取得によって縁部分でも重なった部分ができ、それにより利用できる縁の中身についての二つのバージョンを、比較し、相対的な画像品質の測定値を得ることである。本発明の技術により、縁の部分の二つの画像を利用する。これは、二つの異なった画像を入手してその重なった画像領域の少なくとも二つのバージョンの画像品質を数値品質的に評価して比較するものである。二つの画像に示された中身は同じであるが、入手先が異なった画像から取得されていることから、比較又は相対的な品質評価は可能である。比較品質評価は好ましくは、合成画像を横切る形で、長方形の四隅又は合成されたモザイク内のタイルの他の形などの、重なった多数の縁上で、入手されたセグメントに関してなされる。隣接するセグメントの全てのペアで重なった縁部分について、相対的な品質評価が与えられる。符号の付いた数値が他の縁部分に重なり合った各縁部分のそれぞれの部分に割り当てられる。該符号はどの部材がよりよいのか悪いのかを示し、数値は、相違の程度の大きさである。こうした評価をなす他のアルゴリズムをここで、開示する。該評価をすることが出来るアルゴリズムが複数ある。異なるアルゴリズムに関する結果を標準化することが出来る。適切な閾値を規定することが出来る。画像セグメント又は画像セグメントの部分の評価又は容認度は、互いにつなぎ合わされた画像セグメントの合成画像に対応するマップ上で視覚的に表示することが出来る画像セグメントを横切るBrennergradientsの総和又は端部又は形状強調及び評価処理は、数学的な観点からの客観的な測定である。しかし、現実的な目的からいうと、評価による数値は、該数値が画像の中身に影響されることから、画像品質とは直接一致しない。開示された技術の観点によると、評価は、複数の入手された画像の中の同じ中身を表す縁部分を比較評価するものであることから、変動する画像の中身による変化は除去される。図1は、デジタル病理学に関連して使用される画像取得装置の例を示す模式図である。図示された画像取得装置は、自動スライド送り装置を持った自動スライドスキャニング装置の一部である。自動スライド送り装置は、マガジンから一度に一つずつ画像処理するためにスライドをロードして送ることが出来るが、自動送り装置部分は、図面の簡略化のために示されていない。組織サンプル又は他の対象物を持った標本22が台25に載せられたスライド24上に搭載され、光学系26を介してコンピュータ処理装置30に接続された画像センサ28に晒されている。コンピュータ処理装置30は、デジタル画像データを処理して、格納し、表示装置32上に画像を伝達して表示することができる。スライド24と顕微鏡の光学系26は相対的に移動自在であり、X-Y方向に伸延する平面内の点で、光学系を相対的に位置決めしたり、映像を取るべきスライド24上の位置を選択したり、焦点距離を選択するためにZ方向に光学系26と標本22間の距離を相対的に調整することが出来る。好ましくは、自動焦点制御が、複数のZ軸距離での焦点の正確性を選択的にテストし、装置が少なくともスライド毎に1回、最適な焦点距離を選択することが出来るために使用される。スライドは好ましくは、隣接する領域内で繰り返し画像取得されるか、示された画像取得領域を介してスキャニング掃引される。実施例では、画像が取得され、台がX及びY方向に、隣接する領域が画像取得領域内に入り込む位置に移動され、そして、画像が再度取得される。コンピュータ処理装置30は、画像センサ28からのピクセルデータ画像を処理するようにプログラムされている。特に、ピクセルデータ内で画像切り替え移動により、隣接した位置に配置され及び好ましくは互いにつなぎ合わされた複数の収集された画像からなる合成画像上で、表示装置32又は、処理装置30にデータ接続された他の表示装置を使用してビュアーで見ていけるように、画像が整理されるようにプログラムされている。図1に誇張して示したように、標本22は高さが変化している。スライド24及び/又は台25は、光学系に対して、画像取得領域の一方が他方よりも相対的に高いといった、相対的な整合ミスが生じる。これらは、視野を横断する画像の品質に変動ももたらす、光学的な変動である。サンプルの照度が変化することとなる。これらの及び近似した変化は、一つの収集された画像の領域及び、コンピュータ処理装置30の制御の元に、近接した形で画像が取得され、表示装置32上に表示される、複数の画像取得領域で囲まれたスライド領域にわたる画像品質に相違をもたらす。顕微鏡の光学系26は、カメラ28のような画像センサに接続されており、画像センサは、スナップショットフォーマットで、標本の画像取得領域の2次元静止画像又は写真を収集し、デジタル化する。また、別の方法として、画像センサはラインスキャンセンサで構成することも出来る。ラインスキャンセンサは、ラインスキャンセンサの長手方向とは直角な方向に標本上を相対的に移動することで、掃引状態で、該ラインスキャンセンサに沿って素子のサンプリングを行って2次元の画像を収集する。その結果、2次元ピクセルデジタル画像データが、プロセッサ、データメモリ及びプログラムコードを持った、コンピュータ処理装置30に入力され、表示装置32上に画像を表示することが出来る。コンピュータ処理装置は、遠隔データ格納、画像データ管理のためのデータ取り扱い及びデーベース運用、専門家病理学者のワークフロー管理、患者の情報管理及びそのほかの用途のためにデータ通信ネットワークに接続することが出来る。高解像度の画像収集の場合、それぞれの収集された画像は、モザイク又は合成写真を構成するアレイの中の、細長いスキャンされた片又は長方形又は、他の形をしたタイルに対応することが出来る。そこでは、収集された画像のそれぞれの端部は、互いにその周囲で一緒になっているモザイクの周辺部のタイルを除く。全体のモザイク又は合成写真は低解像度で一つの画像として見ることが出来、また、高解像度で、一つの入手した画像から他の画像へ、入手した画像が隣接する周辺部を横切る形で移動して見てゆくことが出来る。一つの画像から次の画像への移行部分は、隣接する別々に入手した画像が接する縁部を通して、平均化することで、平滑化される。また、移行部分の平滑化は、標本22又は他の対象の同一領域が重なった画像を取得することと共に行われると良い。処理装置30は二つの画像の縁部の同じ中身の一致を取り、画像を出来るだけ正確に並べることも出来る。処理装置30は境界を横切る画像を、ピクセル値をインターリービングしたり重み付きの平均を取ったりすることで合成し、また、データを平滑化することで、一つの画像から他の画像への移行部分を生成する。移行部分は、突然不連続な線が表示される代わりに、縁部の幅に沿って生成される。図2は、サンプルの画像35が画像セグメント37の規則正しい列から構成される例を示している。画像セグメント37は、台25及び/又は光学系26を位置決めした後、連続的なスナップショットで取得される。図2に示すように、それぞれの画像セグメント37は、一つ以上の縁部40で互いに重なっている。処理装置30により画像セグメントを合成したり継ぎ合わせたりすることが出来る、縁部がある。画像セグメント37は、重なった縁部を持った細長い隣接する片でもよく、画像などから切り分けられた四分円又は別の部分でもよい。図3では、二つの画像セグメント37が示されており、それぞれは、他のセグメントに対して重なった縁部分40を持っており、そこでは資料画像35の一つの部分についての異なるバーションが提供される。これらは処理装置30図1参照により該縁部を介して画像セグメントをつなぎ合わせることで合成画像42が生成される、同じ縁部である。画像解析アルゴリズム45は、二つの重なった縁領域40のピクセルデータに適用される。画像解析アルゴリズム45は、導関数的、統計的、ヒストグラム/母集団分布アルゴリズムなど、画像に好適と思われる少なくとも一つの変数に関連した、前述したどのようなアルゴリズムでもよい。即ち、画像品質に関連したアルゴリズムである。説明の便宜上、限定するわけではないが、アルゴリズムとして、画像焦点の正確度に関連した数値を生成するアルゴリズムを、例に挙げる。該数値は画像の中身によって影響を受けるが、同じ中身を持った二つの画像の縁部40に適用すると、二つの縁部40についてアルゴリズムにより生成される数値の差は、これら二つの縁部の画像品質の差を測定することとなる。図4では、規則正しく配置された画像セグメント37の列がモザイク合成画像42の正方形又はタイルを形成し、試料22の画像が見える。図4からも分かる通り、試料が空白の領域に囲まれたスライドの限られた領域を占めることは、珍しくはない。画像処理の間又は後程、一つ以上の画像セグメント37が空白セグメントと判定されて、画像品質比較計算処理から除外される。各セグメント又はタイル37は重なった縁部40を隣接するタイルと共有する。この正方形又は長方形配列において、画像化領域の外側端部を除くタイルは、すべてのタイルの領域と縁部で重なる4つの隣接するタイルを有する。各タイルは、上、下、右及び左縁部を有し、縁部は隣接するタイルの重なった対応する画像領域と比較できる画像領域を有する。品質評価アルゴリズムは縁部40に適用され、焦点の正確性などの品質変数に関連した二つの出力値Qnを生成する。相対的な品質評価は、二つの重なった領域、即ちQ1-Q2に関する出力値の差である。値は、品質関連アルゴリズム45により、より高いスコアが出た画像セグメントに応じて正又は負の符号が付くが、絶対値はアルゴリズム45により決定された品質の相違の大きさの程度である。上述したように、アルゴリズム45の結果は、画像が、画像縁部40での品質が高いか低いかは決定することが出来ないが、縁部における相対的な画像品質を評価するものである。図4から分かるように、四個の画像セグメント37が角部で互いに重なっており、そこでは描かれた長方形のタイルが縦横に隣接している。六個のセグメントが角部で重なるようにするには、六角形のような異なる形を用いることが出来る。こうした角部は、コーナー部の四つ又は六つの重なった領域内での比較評価が可能となり、全ての重なり合っているセグメントの相対的な評価も出来る。しかし、コーナーブロックは小さく、ピクセルも比較的少なく、そしてコーナー部は、普通視野の中央であり、光学システムが最高に機能する画像セグメント37の中央から最も離れている。その結果、コーナー領域から取られた相違値のデータは、上、下、左右縁部で取られたデータよりも信頼性に乏しい。実施例では、縁部40で重なっている全てのピクセルは、アルゴリズム45により出力Qを生成するために使用され、差値Q1-Q2が得られる。限られた距離を保つために、末端のコーナー部からのデータを無視して、水平及び垂直中央線付近の縁部の中央部について演算することも出来る。それぞれの縁部40に関するアルゴリズム40の出力における差値Q1-Q2は、処理装置30のプログラムで、縁部の一つがより高い品質を及び範囲を示すものとして解釈される。差値の符号及び差は格納される。縦横方向に重なり合った縁部40を持った画像セグメント37の列が図4に示されている。それぞれの重なり合った縁部40では、中身の二つのバージョンが得られ、アルゴリズム45により二つの値が生成される。もし、アルゴリズムの値が、コントラストの高い評価がよりよい焦点を示すようなコントラスト評価アルゴリズムのように、品質とはっきりと関連しているのなら、符号の付いた価は、隣接する画像セグメント37の重なり合った縁部40に関して、一つ以上の品質に関連したアルゴリズムにより生成された正又は負の差値を示す。画像データセグメント37は、縁部で又は画像の中身による何らかの相互関係を持って縁部を離れた画像データセグメント領域で、等級付けすることが出来る。全部の画像セグメント37の相対的な品質評価を、一つの画像セグメントから次の画像セグメントへ、重なり合った縁部の結果を基に、相対的な品質評価を用いて、仮定することが出来る。しかし、縁部の相対的な品質評価は、特定の画像セグメントとその隣接する近辺の画像セグメントの異なる縁部で相違しうるものである。本発明の開示はこの点で有利である。それは、相対的な品質評価結果の方向性におけるパターンを発見することが出来るからである。あるパターンが画像収集装置の対応する相と関連している。例えば、上、下、左右縁部が他の縁部よりも高いか低いかの相対的な品質評価を示す通常の変化は、台又は搭載されたサンプルスライドの光学的な整合ミス又は傾きが生じていることを示す。図5は、開示された方法のステップをブロック図で示したものである。本方法は画像品質アルゴリズムを適用することからなる。一つの実施例では、オートフォーカスのアプリケーションに使用されるタイプの多数の画像品質アルゴリズムを適用する。これらの異なるアルゴリズムは、画像品質の面、特に焦点の正確性及び画像の中身の他の点で有効な値を抽出する。アルゴリズムの適用は、こうしたアルゴリズムが画像の中身で見いだされる特徴を数学的に計測することから、特徴抽出と称することが出来る。局部的な画像コントラストに対して有効なアルゴリズムに加えて、キャニー法Cannyedgesによる特徴抽出、画像グラデーション及びラプラシン特性Laplacianfeatures、局部的な画像統計特性localimagestatisticsfeatures及びウエーブレット特性waveletfeaturesが有効である。同じ中身の重なり合った縁部バーションについて、特徴計測値を得、高くないしは低く及びどれくらいあるのかを評価された縁部を区別する差値を得、結果のデータを多様な方法で加工することが出来る。特徴抽出又は差値データは正規化することも出来る。値は、画像における第1及び第2のデジタル画像、特に重なった縁部に関連する測定を示すものとしてエンコードされ、格納される。それぞれの値は、結果の集団をベースにして所定の又は予め決められた閾値を用いた閾値検出技術を適用することが出来る。結果は画像毎に見ることが出来、例えば、各画像セグメントとその近隣のセグメント間の4つの符号付きの比較値を基にした選択基準を適用する。多数の画像セグメントに関する結果は方向性で区別される。すると、もし、画像セグメントのより大きな部分で、品質差が一つ以上の縁部で良好であり、一つ以上の反対側の端部で不良であるような特徴パターンを持っていたら、光学系の整合ミス又は試料の傾きが疑われる。好ましくは、いくつかの相対的な品質評価が使用される。例えば、同じ端部例えば、全ての画像セグメントの上又は、下又は、左側又は、右側での結果の比較に基づく、各セグメントの値の平均及び/又は範囲及び、母集団におけるこれらの値のランクを示すパーセンタイル値である。図6に上端部の差値に基づく評価を示す。列及び行番号は拡大されたウインドウに表スタイルで表示されている。モザイクセグメントのモザイク上に重ねられた影カラーコーディングされているは、受け入れられた閾値と一致する。こうした表示は、モザイク画像の表示と共に、参考用として表示することが出来る。同様な表示は、全ての下端部の比較用に、又左又は右側の端部の比較用などに、生成することが出来る。単一のタイルについては、最大及び最小差値間の平均及び範囲が、疑わしい画像セグメントが捕捉されているか否かを発見するのに有効である。一つの実施例では、複数のアルゴリズム又は特徴抽出処理、例えば上記したリストから選択されたものが、それぞれの重なり合った縁部に適用され、差値がそれぞれの検査された特徴に関して得られる。差値抽出アルゴリズムは、焦点はずれの検出及び異なる状況での品質評価に有効である。既に説明したように、それらの画像の中身の影響は、アルゴリズムが重なり合った縁部の同じ中身に対して適用されるので、比較から除去される。その上、得られた特徴抽出値は、それらの反応が異なる大きさであり、異なる割合で変化するので、直接量的に比較することができない。二つのステップの正規化アプローチは、画像品質測定としての焦点の正確性に関連する特徴の変化割合及び大きさの両方を正規化するために使用される。この正規化された特徴の差値は、以下で得られる。ここで、I1及びI2は二つの画像の重なり合った領域であり、fiはiをインデックスに持った特徴量ベクトルfの特徴量であり、kiは、例えばオートフォーカス処理中などの、多数の積み重なった画像を得ることから調整された被写界深度に比例する特徴差の勾配である。右辺の第2の分数が大きさの正規化を実行する。それは特徴を、基本的にそれらの大きさに比例して正規化することで、特徴反応の絶対差から相対的な基準に変換する。互いに接近する特徴値のような特定の特徴については、この項は0となる。値が非常に異なる、他の極端な例では、分母の項は、±1の間となり、特徴差の符号による。右辺の最初の分数は、割合の変化を正規化する。これは積み重なった画像セットを使用して行なわれるもので、特徴差における変化に対する真の焦点面からの深さ距離に着目するものである。線形関数が各特徴の応答に適用され、各関数の勾配kiが各特徴応答のシャープネスを表すために使用される全ての特徴は、距離0の原点を通過するように定義されている。この分数の分子はこれらの勾配の最小値に設定され、分数が0と1の間に拘束される。正規化の条件を組み合わることで、正規化特徴差は-1から1の間に拘束される。この正規化された相対的な特徴差又は、単に特徴差は、異なるタイプの特徴間での比較に意味が見いだされる。特徴差は、全てを含んだ特徴差の中間値を取ることで、組み合わされ、全ての特徴差スコアに繋がり、良又は悪又は、それらの間で、評価することが出来る。この値は受け入れられた閾値と比較することが出来る。特徴差の符号は比較された画像の相対的な品質を示す焦点の正確性など。正の符号は、画像I1が画像I2より良いことを意味する。こうして、差の大きさと符号が画像品質の相対的な基準となる。それぞれが画像品質に相対的な差を生み出す多数の基準を使用すると、議論したように、望ましくはその結果は正規化され、該結果は異なる基準の効果を平均化することで処理することが出来る。一つ以上の測定から極端な結果が生じると、画像取り込み又は全体のスライドモザイクを捨てることにもなる。また、測定が同意可能なほど良好なものであれば、極端な結果は考慮外とすることもあり得る。どの場合でも、画像の中身の影響は、同じ画像の中身を含んだ重なり合った近接する画像セグメント37の縁部領域40を使用する品質関連数値アルゴリズムの結果の比較を、評価のベースにしているので、問題は無い。縁部の相対的な品質評価のせいで、画像セグメント37の集合は、画像品質比較値Q1Q2の範囲を、正負を含めて規定する。品質評価比較の幅及び分布は、注意又は再取得が必要な画像セグメントを特定するために、ある意味有効である。方向に関連した差のパターンは、光学的なミスアライメント又は、台又は試料の傾きが考えられるので、画像の方向が関連した差の値は、有効である。品質評価アルゴリズムからの一つ以上の品質測定による差値は、ある意味で、全体の画像品質の測定又は、再調整の必要性及び画像のいくつか又は全ての再取得の必要性を示唆する情報をもたらす。比較の結果、特定の画像セグメントの比較が他の比較に比べて大きな差を示すと、しばしば画像の再取得が必要になることがある。品質差測定により、画像が、縁部40の品質とほぼ同じであることが判明することはあり得る。しかし、品質は一様に悪いかもしれない。例えば、取得する最初の画像セグメント37について、又は計画的に反復する形で、予備的なステップで基準となる焦点距離状態を確立しておくようにすることが出来る。好ましくは、少なくとも大まかな又は予測的なオートフォーカスステップを、各画像セグメント37を取得する際に使用する。また、いくつかの画像取得セグメントを広範囲に分析し、焦点の正確性又はキャリブレーションのより以上の保証を与えるようにすることも可能である。一つ以上の特定のセグメントにこうしたより以上の保証がなされていると分かっている場所では、品質差の幅の測定は、少なくとも広範囲に分析された画像セグメントは正確な焦点であるという保証の基に、行うことが出来る。縁部40の品質評価の間の相違の分布は、画像セグメントの集合を、低い品質となる任意的な基準の範囲を示す代わりに、高い品質状態から下方に幅を持って表示する。主題となっている品質評価方法は、画像セグメントが表示されている間に実行することが出来、好ましくはスライドが顕微鏡のスキャニング領域にとどまっている間に完了する。一つ以上の端部で差値に基づいた許容基準に適合しない特定のセグメント37は、再映像化のキューに入れることが出来る。差の範囲が、画像取得されたモザイクの全てで高い場所では、全ての側での映像化を繰り返したり、及び/又はオペレータなどに警告したりすることが望ましい。本発明の効果的な応用は、顕微鏡病理学において焦点の正確性を評価することである。二つの異なる画像セグメント37を入手する間、例えば、図1に示すように、試料形状又は傾きの問題によって、顕微鏡は、隣接する両セグメントの縁部の重なり合った部分で、同じ正確性で焦点合わせを行えない。ピントのひどく外れた画像は診断目的に使用することは出来ず、ややピントの外れた画像でも一般的には分析が困難であり、ユーザをいらだたせる。タイル上の特定の地点での焦点の正確性は、極めて鮮明なものから全くぼやけたものの間で変わりうる。焦点の正確性は、時にはタイルの領域を横断する形で変化し、例えば、タイルの一つの角又は側部で鮮明であるが、その反対側の角又は側部で不鮮明となったり、また、タイルの中央部及びその周辺部で鮮明で、その例外の部分でぼやけたりする。開示の観点によると、コントラスト測定は、隣接するタイルが互いに重なり合う、縁部領域について特に取得される。コントラストの測定は、画像中のピクセル列で、全てのピクセル又は選択されたピクセルについてのBrennergradientの和で、全てのコントラストが存在する範囲でのラプラス変換又は同様な手段によるもので、又はコントラストの統計的分析で、又はそれらの組み合わせで行われる。コントラストについての、同じ傾斜、変換又は分析アルゴリズムもたま、異なるピクセル間隔又は重み付けで適用が可能である。これらのまたこれらと近似した測定、特に焦点の正確性の程度は、画像品質と関連する。同じ中身を持った二つの隣接するタイルのそれぞれの重なり合った部分に対して二つの測定を行って、それらを定量的に比較し、そして定量的な差についての、画像の中身の変化によって比較が難しかったり、不可能だったりするアルゴリズムの結果は、より完全な意味で、画像品質を解明するためには有効なものとなる。他の重なり合った縁部と比較して、特別に重なり合った縁部の間で、例えば、所定の閾値を超えた測定差のような、実質的な差が検出された場合、画像取得制御装置は、一つ以上の画像取得に失敗したものと結論づける。パターン、特に方向性に関するものが、現れる場所は、例えば、左右の縁部の比較と比較した上下の縁部の比較又は、上と右対下と左と比較した、上と左対下と右のような組み合わせでがより大きな差があれば、そのパターンは検出され報告される。方向性の特定のパターンは、サンプル画像に対応してマップ上に表示され、システムのアライメントミス及び/又は光学的な問題を暗に示す。これらの問題は、修正可能で有り、再度スキャンを行うことが出来る。図5は、開示された方法のステップを示すフローチャートである。第1のデジタル画像37が、画像化された対象22,35の限られた領域を含む形で取得される。そして、少なくとも一つの第2のデジタル画像が、限られた領域に隣接する対象の領域を含む形で取得される。第1及び第2のデジタル画像は縁部40に沿って重なるようになっており、これにより第1及び第2のデジタル画像は、対象の同じ領域を含むピクセルデータの部分集合を含むものとなる。即ち、重なり合った縁部に対応するピクセルを含むものである。即ち、二つの異なった画像37内の同じ中身であり、その画像品質が評価されるのである。本技術は、同じ中身を含んだ、組織サンプルを横断するようにして取得された隣接した画像のある、第1の発見された重なり合った領域を含む。このステップは隣接した画像セグメントのピクセルを整列させて、モザイク上のタイルとしての正しい相対位置にそれらを登録することことに関連して行われ、及び/又は、隣接する画像を共に併合したり、つなぎ合わせたりする前のステップとして行われる。通常、連続的に取得された二つの隣接する画像又はタイル間の重なり合った領域の範囲は、台の動きのパラメータで大まかに規定することが出来る。隣接する画像取得領域の中央間における台の移動距離は、移動方向に計測された画像の一辺に沿って計測した画像の大きさよりも小さい距離である。これが重なり合った縁部40を生み出す。重なり合った縁部40として使用される画像セグメント37の部分は、画像セグメントの重なり合った全てのピクセル範囲を含む必要は無いが、少なくともいくつかの縁部のピクセルを含む必要がある。一例としては、画像セグメントは一面で2000ピクセルである。縁部40は200ピクセルか10の重なり合いでよい。両セグメント37の末端の周辺端部は無視することが出来、例えば、それぞれ25ピクセルの幅である。任意的には画像セグメントの末端角部も無視することが出来る、例えば、角部から100ピクセルである。残りの、各セグメントについて150ピクセル幅で1800ピクセルの長さの縁部の重なり合った部分を、重なり合ったピクセル領域として使用することが出来る。他の所定数や割合も使用することが出来、例えば、画像セグメント37が一面4096ピクセルかつ、そのうちのより大きな又は小さな割合の重なり合った領域及び有効領域などである。どちらにせよ、計算による画像分析アルゴリズムが第1及び第2のデジタル画像の、少なくとも縁部に対応したピクセルデータの部分集合に適用され、第1及び第2のデジタル画像によって表される、対象の同じ領域についての二つの特性を生成する。本技術は、同じ又は別のアルゴリズムを重なり合った縁部40から離れた画像セグメント37の領域に適用する更なるステップを除外するものではないが、そうしたステップは現在の開示の範囲には含まれない。本発明は、同じ中身を持った領域縁部40の相対的な測定であり、一つ以上の評価アルゴリズムに基づく異なる評価を行うものである。アルゴリズムは、多様な測定が可能であり、少なくとも一つの品質評価と、任意的には複数の評価を含むものである。また、顕微鏡病理学/組織学用に、デジタル画像は焦点品質の測定を含む。縁部に対するアルゴリズムの適用により得られる相対的な測定は、品質及び/又は他のピクセル値を正規化するために、また、ピクセルデータ値の範囲や分布に対して規定し及び運用するため、比較されるデジタル画像セグメント37に関連する一つ以上の測定をエンコードし、保存し、提示するため、試料の全て又は一部の合格/不合格、取り直しを決定したり、同じ領域の二つの特徴を比較する基本となる画像を評価したりするきっかけとするために使用される。これらのことは、同じ画像の中身が重なり合った縁部で二つのバーションで表されるという事実から生じる利益である。焦点の正確性又は他の基準における変化によるものだが、結果として、品質に関連したアルゴリズム45の結果を比較することが、画像の中身に関連した影響を受けない、議論の余地の無い意味深い品質情報を提供する。この技術は、縁部の中身が殆ど対応する限り、重なり合った縁部を持った画像を調整し、移動させて隣接する画像を、整列させるために使用される画像処理手順に導入することが出来る。理想的には、二つの画像の重なり合った領域のピクセルは、下にある組織上の同じ点に正確に整合されるべきである。しかし、実際には、画像取得及びピクセルの整合に少しの変化があるので、相違が生じる。タイル又は画像の登録行程は、画像の相対位置を整合させ、二つの重なり合った縁部の中身を整合させることを含むものである。この整合ステップは、後の画像処理で、縁部を横切ってつなぎ合わせるべきタイルの合成モザイクを可能とすることに役立つ。画像処置は、重なり合った縁部の整合した点でのピクセル値の移動平均を含み、これにより、隣接するタイル間の境界を横切って通り抜けることが可能な大きなモザイクを、全タイルが一緒になって形成する。もし、画像が両方のタイルの重なり合った縁部で焦点が合ったならば、両縁部の対応する点のピクセルデータは大変似たものとなる。もし、画像の一方又は他方の焦点が合っていない場合には、ピクセルデータは極めて異なるものとなる。両方の画像が共に焦点が合っていない場合には、ピクセルデータは再度に似たものとなる。本技術によれば、焦点に関連する一つ以上の目標数値アルゴリズムが両縁部に適用され、等しいか異なるとの数値評価を生成する。相違が有る限り、二の重なり合った画像縁部の一つは、他のものよりもより正確な焦点状態になって見える。一つの実施例では、画像の差異を測定するために、客観的な数値測定を生み出す多数の異なる特徴評価を、画像の重なり合った領域の両方について得ることが出来る。これらは、ヒストグラムアルゴリズム例えば、thresholdedcontentthresholdedpixelcountimagepower又は統計的アルゴリズム例えば、arangealgorithmorentropyalgorithm又は導関数をベースにしたアルゴリズム例えば、Cannyedges、thresholdedabsolutegradientsquaredgradientBrennergradientTenenbaumgradientsumofmodifiedLaplacewaveletの出力など、焦点の正確性による評価に変わるものとして述べることが出来る。多数のアルゴリズムを適用すると、各アルゴリズムは画像の一つ以上の特性言い換えれば、特徴の影響を受けやすいものと考えられる。多様なアルゴリズムが焦点の正確性に敏感であるが、いくつかは形の存在又は画像の中身の流動性のような点に敏感である。両方の縁部40に同じアルゴリズムを適用することは、画像の中身の影響を低減させるが、特定の重なり合った縁部40に適用した際に、いくつかのアルゴリズムは、より大きな又は小さな差異を生じさせるかもしれない。多数のアルゴリズムを用いることは、技術に多様性を与え、幅広い画像の中身の状態に対応することが出来る。差異の計算に影響する特徴の問題を避けるために、ここで述べた正規化を使用する。一つの技術によると、閾値で、特徴の差異の最大受け入れ可能な大きさをセットすることが出来る。他の技術では、全ての画像セグメントで重なり合った縁部の大きさを合計し、閾値の最大受け入れ可能合計を適用する。別の技術では、ある方向に重なった全ての画像セグメントの差値を、別々に閾値に対して評価し、試料のモザイク画像上のそれぞれのセグメントの位置に関連した可視マップを任意的に作成する。図6に、図8の方法のフローチャートによって見つけられ、決定された差値が、最大と最小の差の間の範囲内に入るように決定される実施例を示す。範囲は、モザイクの対応する画像セグメント上に適用された、個別の色で区別されている図面では、影として表されている。図7では、数値差の範囲が色又は影で区別される形で表示され、これにより明らかに異なる結果が得られたモザイクの領域がハイライトされている。この図は、また、選択されたタイルの拡大イラストレーションを含み、ぼやけたタイルと比較した焦点の合ったタイルによって示された、画像品質の差を示している。図6の実施例において、表示された値で、所定の画像セグメント37に関連する全ての4つの縁部に関する差をベースにした合成図を表すことが出来る。図7は、上部に、図6に示したように、モザイクの画像上で結果を視覚的に示すが、各縁部について、4つの評価を別々に行ったものであり、それぞれ上、下、右及び左縁部である。プレゼンテーションは、範囲の中での各値の位置を確認するために、影を付すことが出来、例えばカラーコード化されたスペクトルレンジを使用する。各ケースで、画像セグメント37毎に、一つの値があるので、セグメントの位置はそれにより色づけされ、影付けされている。図7の下部には、同じ色づけ及び影付けされたプレゼンテーションが示されているが、モザイク画像上にスーパーインポーズされていない。評価の結果を表示することが、図9のフローチャートの観点でもある。また、図9は、全てのセグメントから許容できるセグメントを選択し、選択基準に満たないセグメントを再画像化するステップを示す。特定の特徴の評価又は使用する評価の組み合わせは、重なり合った縁部についてアルゴリズムを試走させて選択することが出来る。例えば、焦点の正確性を評価する際に、異なる焦点距離で多数の画像を通して予測される傾向を最も細かく追うことの出来る特徴評価を、選択使用することが出来る。図6は、図8で示した技術の結果を視覚的にマッピングしたものであり、図7は二つの異なった技術を示す。図6及び図7の上部の実施例では、議論したように重なり合った縁部でピクセルデータを処理することで、それぞれの画像セグメント37は整合され、つなぎ合わされ、縁部は確認できない。図7の下部では、結果が、比較のための並行した参照スケールと共に、影を付された、又はヒートマップ表示で示されている。ヒートマップは、閾値比較で、所定の閾値に合致しない品質を持つと考えられる領域を区別するために色が使用され、好ましくは警告色例えば、オレンジ又は赤が使用される。閾値に合致する領域は、柔らかい色例えば、青又は緑で示されているが、図面では、より暗い影で表されている。開示された技術は、画像化すべき対象の限られた領域を含んだ形で、タイル又は細長い画像セグメント37などの第1のデジタル画像を取得し、前記対象の限られた領域に隣接する領域を含む少なくとも一つの第2のデジタル画像を取得し、画像の縁部40に沿って第1及び第2の画像を重ね合わせ、第1及び第2のデジタル画像が、前記対象における同じ領域を含んだ縁部に対応するピクセルデータの部分集合を持った、ピクセルデータセットを有するようにする。数値画像分析アルゴリズムを、第1及び第2のデジタル画像の少なくとも縁部に対応するピクセルデータの部分集合に適用する。これが、第1及び第2のデジタル画像により表された前記対象の同じ領域について、二つの評価を生成する。アルゴリズムの結果を正規化し、エンコードし、格納し、閾値に適用し、視覚化して第1及び第2のデジタル画像に関連した測定値を示す。そして、重なり合った同じ領域に関して二つの評価を比較することで、品質評価を作成し、報告する。この技術は、比較のための参照画像が不要で、重なり合った縁部の二つの視野を利用して効果的に運用し、全体画像についての品質評価情報を推定することが出来る。画像化される対象は、複数の顕微鏡デジタル写真がスナップショット又はそれに似た技術で取られる病理学標本のスライドであり、それらのデジタル写真は、隣接する端部に重なり合う縁部のような、重なり合った領域を有する。デジタル写真のそれぞれは前記した各限られた領域に対応している。複数の顕微鏡デジタル写真は一緒になって、前記試料又は試料を含んだサンプルスライドの全部又は少なくとも所定の部分を含むものである。図4の実施例では、複数の顕微鏡デジタル写真の少なくともいくつかは、少なくとも二つの端部で他の顕微鏡デジタル写真と重なっている。コーナーなどでは二つ以上の領域が重なっているのが分かる。例えば、長方形の画像セグメントの四隅又は、六角形の画像セグメントでは六個の隅などである。いくつかのセグメント37が重なるこれらのコーナー領域を比較することも出来るが、仮にコー領域を無視すると、データの信頼性は良くなる。数値分析は、導関数をベースにしたアルゴリズム、統計的アルゴリズム、ヒストグラムをベースにしたアルゴリズム及び、直感的アルゴリズムintuitivealgorithmのなかの少なくとも一つから構成され、縁部のピクセル位置での焦点の正確性に関連した数値を生成する。または、品質の他の測定方法及びこうした数値測定又は比較をすることの出来る他の技術も使用することが出来る。ほかには、数値解析は、重なり合った縁部のそれぞれについて焦点の正確性を特徴付ける少なくとも一つの集計値を生成することを含むと、よりよい。方法は、焦点の正確性で、縁部に沿って重なった第1及び第2のデジタル画像をランク付けすることを含むものである。この処理は、重なり合った画像セグメントの連続するペアについて実行することが出来る。参考画像又はキャリブレーション基準を用いずに、画像セグメントは、焦点の正確性又は他の品質基準によりランク付けすることが出来る。一つ以上の画像セグメントが大規模なオートフォーカス制御シークエンスの運用に関連して得られると例えば、多数のZ軸焦点距離を用いた最初の又は、定期的なキャリブレーションステップ、その観点が考慮される。例えば、この改良されたオートフォーカス制御ステップを運用することで直接に得られた画像セグメントに対して仮の高品質評価を仮定することで行う。ある意味、この技術は、広範囲にオートフォーカスされた画像セグメントの形でキャリブレーションレリファレンスを行うものである。本技術は画像による参照が除外されることはない。数値解析又はアルゴリズムは、各重なり合った縁部について、少なくとも一つの品質を特徴づける集計値を生成し、それは好ましくは焦点の正確性である。重なり合った縁部で画像の中身が同じで有る限り、アルゴリズムの結果、特にそれぞれの縁部について生成された値の差は、縁部に沿って隣接しかつ重なっている二つの前記デジタル画像の焦点の相対的な正確性の差を表している。画像セグメントの全体品質の表示は、一つ以上のそれぞれの重なり合った縁部に関する集計値の差に、全体的に又は部分的に基づくことで行う。本発明の方法は、隣接する画像を収集し、ストライプ、タイル又は他の形状の合成写真やモザイクに組み立てる、多様な画像収集処理に適用することが出来る。処理は、任意的ではあるが、隣接する画像を共に整合させ及び/又はつなぎ合わせるために有効な、重なり合った縁部を作る。特に、デジタル病理画像においては、本方法は、病理学又は組織学試料をX-Y平面を規定するスライド上に配置すること、Z軸焦点距離でX-Y位置の試料の拡大画像を記録するためのデジタルスキャニング又は静止画カメラを持った顕微鏡の台上で前記スライドを整合させることを含む。顕微鏡は、X-Y平面内での視野を位置決めし、Z軸に沿った相対的な焦点距離制御を行う制御部を有している。Z軸制御は、オートフォーカス装置の一部でもよい。カメラは、取得すべき各画像セグメントについて、焦点の正確性アルゴリズムを適用して好適な焦点距離を決定し、選択し、もしくは、予測し、次いで画像セグメントにつてピクセルデータ画像を収集することで、異なる焦点距離で連続的なピクセルデータ画像を取得し、少なくとも一時的に保存するように使用される。スライドの最初のセットアップ行程で、取得された第1の画像セグメントの焦点距離を選択するように構成しても良い。オートフォーカスに注目することは、取得される画像セグメントのいくつかが高い品質正確に焦点されたようなであるとの何らかの保証を得るために有効である。しかし、重なり合った縁部で品質に関連したアルゴリズムの結果を比較することは、通常、キャリブレーション又は似た目的のための参照画像を必要としないで運転することが出来る。最初の画像セグメントを取得した後、視野を少なくともX方向及びY方向の一方に所定距離移動させ、視野が、前に取得された画像セグメントに隣接する、試料上の新たな画像セグメントを含むようにする。この際、新たな画像セグメントの縁部領域が、一つ以上の前に取得された画像セグメントと重なるようにする。次のピクセルデータ画像を取得し、スライドを移動させ、重なり合った縁部領域を持ったピクセルデータ画像を収集し、スライドの全ての又は所定の部分を含んだ画像が、隣接した画像セグメントの配列として記録される。所定の部分とは、試料又は調査用に特定された試料の特定領域によって占有された部分である。重なり合った縁部領域のピクセルデータは画像品質に関連した数値画像分析アルゴリズムを適用することで分析される。重なり合うことで、重なり合った縁部又は他の形状における少なくとも二つのピクセルデータのセットが、ピクセルデータ画像の少なくとも二つにおいて同じ中身を表すこととなる。このことは、対象物の同じ領域及び同じ画像の中身に関してしかし、品質は変化している、第1及び第2のデジタル画像によって表わされる、少なくとも二つの特徴を生成するものである。一つ以上の上記したアルゴリズムが使用されるが、他の数値的な品質評価を生成するアルゴリズムも使用できる。アルゴリズムは、aBrennerGradient計算のように、局部的なコントラスト値を集計することが出来るとよい。TheBrennerGradientアルゴリズムは、一つのピクセル値ix、yと、二つのピクセル位置の水平又は垂直距離を隔てた隣接するピクセルの対応するピクセル値との間の第1の差を、全てのピクセルについて総計する演算を行う。即ち、[数2]:ここで、即ち、差が閾値を超えているとき。ピクセル値iは、ピクセルの輝度又は色彩を基礎にした変数値であり、R,G及びBの大きさの総和又は平均などである。同様なアルゴリズムを局部的なピクセル間で異なる間隔例えば、より長いで適用することが出来る。配列の中で隣接して重なり合った画像セグメントの品質の差は、該画像セグメントの重なり合った縁部に関する品質の数値評価間の、正又は負の差により表される。画像セグメントは、参考とされる母集団が無いので、隣接するピクセルの差の程度をベースに、互いに対してランク付けされる。ランク付けは、各画像セグメントの複数の縁部の合計でもよく、または、方向に関する差を識別しつつ、多数の画像セグメントの対応する側の縁部の合計も考慮することが出来る。例えば、上下左右の側の内の一つを、セグメントのいくつか又は全てについて共に考慮して、比較品質の方向に関連した変化を識別するようにすることが出来る。差の符号及び/又は絶対値が方向と共に考慮される。二つの反対の側の符号及び差値は、共に考慮され、水平又は垂直方向に関する変数を定義する。また、隣接する側の対は、反対の側の対に対して考慮され、対角線方向の情報を識別する。開示された技術は、いくつかの画像セグメントは他よりも品質が良く、又いくつかは単に不十分な品質であるといった、合成顕微鏡画像を得ることに関わる問題に対処する。好ましくは、前述した方法ステップは、画像セグメントを得る工程中に行われる。次に重なり合ったセグメントのそれぞれの品質は、近所のものに対して評価され、評価情報はメモリに記録される。全ての必要な画像セグメントを最初に取得した後、装置は品質情報を処理し、スライドが画像用にまだ装着された状態の内に、最悪の画像品質の画像を再取得する。本技術は、本質的に異なるコントラスト評価又は画像品質に関連して似たような対象測定を生成する組織タイプ及び構造の多様性を持った対象の画像品質を評価することへの挑戦は避けている。ここで開示された比較戦略を使用することで、画像の中身の相違にのみによる、評価された対象測定の変動を除去する。前述の開示は、対象となる発明の概要的な観点及び特別な観点を規定している。しかし、本発明は、例示された実施例に限定されるものではない。排他的な権利が要求されている本発明の範囲を評価するには、前述した好適な実施例の記述よりも添付されたクレームを参照すべきである。"