"染色された生体試料中に存在する染色色素構造を規定する分光スペクトルを有する第1の分光データセットおよび前記生体試料、染色色素およびその他の含有物を含む分光スペクトルである第2の分光データセットを取得するデータ取得ステップと、前記第1の分光データセットと同一の取得方法で予め取得された前記染色色素自体の分光スペクトルを染色条件毎に記憶する第1の分光データベースから、前記データ取得ステップにおいて取得された前記第1の分光データセットと最も近似する分光スペクトルを有する染色条件を選択する条件選択ステップと、前記第2の分光データセットと同一の取得方法で予め取得された前記染色色素自体の分光スペクトルを染色条件毎に記憶する第2の分光データベースから、前記条件選択ステップにおいて選択された染色条件に対応する前記染色色素の分光スペクトルを選択する分光スペクトル選択ステップと、該分光スペクトル選択ステップにおいて選択された前記染色色素の分光スペクトルおよび前記第2の分光データセットと同一の取得方法で予め取得された前記含有物の分光スペクトルから分光リファレンスを作成するリファレンス作成ステップと、該リファレンス作成ステップにおいて作成された分光リファレンスを用いた数学処理により、前記データ取得ステップにおいて取得された前記第2の分光データセットから前記染色色素および前記含有物の分光スペクトルを除去するスペクトル精製ステップとを含むスペクトル抽出方法。前記第1の分光データセットに含まれる前記分光スペクトルが、前記染色色素の吸収波長帯域を含む前記染色色素の吸収スペクトルおよび前記染色色素の吸収波長帯域の励起光による励起ラマンスペクトルの少なくとも1つである請求項1に記載のスペクトル抽出方法。前記染色色素が、ヘマテインおよびエオジンであり、前記吸収波長帯域が、400~700nmである請求項2に記載のスペクトル抽出方法。前記第2の分光データセットに含まれる前記分光スペクトルが、前記生体試料の近赤外光励起ラマンスペクトル、赤外吸収スペクトル、紫外光励起ラマンスペクトルおよび表面増強ラマンスペクトルの少なくとも1つである請求項1から請求項3のいずれかに記載のスペクトル抽出方法。前記染色条件が、染色液のpH、媒染剤の金属イオンの種類および濃度、および染色色素が結合するカウンタ生体分子の種類の少なくとも1つである請求項1から請求項4のいずれかに記載のスペクトル抽出方法。前記含有物が、パラフィン、ヨウ素酸イオン、抱水クロラール、グリセリン、エチレングリコールおよびキシレンの少なくとも1つである請求項1から請求項5のいずれかに記載のスペクトル抽出方法。染色された生体試料の各位置において、請求項1から請求項6のいずれかに記載のスペクトル抽出方法により抽出された生体試料由来の分光スペクトルからスペクトル分類を行って分光画像を生成する分光画像生成方法。しかしながら、特許文献1では、隣接組織切片における化学組成分子分布はほぼ同一という仮定を前提としているが、切片状態厚みや部位によっては、隣接組織の分子分布が必ずしも同一でない場合があり得る。またHE染色による診断とは別に、他の染色手法例えば免疫化学染色が隣接組織切片に適用される場合があるが、その場合には分光イメージング像を取得するために隣接組織切片が利用できないという問題が生じる。また、非特許文献1では、HE染色画像と分光イメージング画像が取得される試料の化学同一性は担保されるが、HE染色前に分光イメージングする手数を追加する必要があり、従来のHE染色を前提とした病理診断プロセスを変更しなければならないという不都合がある。また、振動分光イメージングが、その後にHE染色される組織切片の状態に影響を与えないように、測定条件光源の波長や強度、照射時間等が制限されるという不都合がある。本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであって、染色を前提とした従来の病理診断プロセスを変更することなく、同一の試料を用いて、染色画像と分光イメージング画像とを取得し、病理診断の診断精度を向上することができる生体試料のスペクトル生成方法および分光画像生成方法を提供することを目的としている。上記目的を達成するために、本発明は以下の手段を提供する。本発明は、染色された生体試料中に存在する染色色素の分子構造を規定する分光スペクトルを有する第1の分光データセットおよび前記生体試料、染色色素およびその他の含有物を含む分光スペクトルである第2の分光データセットを取得するデータ取得ステップと、前記第1の分光データセットと同一の取得方法で予め取得された前記染色色素自体の分光スペクトルを染色条件毎に記憶する第1の分光データベースから、前記データ取得ステップにおいて取得された前記第1の分光データセットと最も近似する分光スペクトルを有する染色条件を選択する条件選択ステップと、前記第2の分光データセットと同一の取得方法で予め取得された前記染色色素自体の分光スペクトルを染色条件毎に記憶する第2の分光データベースから、前記条件選択ステップにおいて選択された染色条件に対応する前記染色色素の分光スペクトルを選択する分光スペクトル選択ステップと、該分光スペクトル選択ステップにおいて選択された前記染色色素の分光スペクトルおよび前記第2の分光データセットと同一の取得方法で予め取得された前記含有物の分光スペクトルから分光リファレンスを作成するリファレンス作成ステップと、該リファレンス作成ステップにおいて作成された分光リファレンスを用いた数学処理により、前記データ取得ステップにおいて取得された前記第2の分光データセットから前記染色色素および前記含有物の分光スペクトルを除去するスペクトル精製ステップとを含むスペクトル抽出方法を提供する。本発明によれば、データ取得ステップにより第1の分光データセットと第2の分光データセットとが取得され、条件選択ステップにおいて第1の分光データベース内の分光スペクトルと第1の分光データセット内の分光スペクトルとが対比され、分光スペクトルどうしが最も近似する分光スペクトルを有する染色条件が選択される。第2の分光データベースには、染色条件毎に第2の分光データセットと同一の取得方法で取得された染色色素自体の分光スペクトルが記憶されているので、分光スペクトル選択ステップにおいて、第2の分光データベース内から、選択された染色条件に対応する染色色素の分光スペクトルが選択される。そして、リファレンス作成ステップにおいて、選択された染色色素の分光スペクトルおよびその他の含有物の分光スペクトルから分光リファレンスが作成されるので、スペクトル精製ステップにおいて、分光リファレンスを用いた数学処理が行われることにより、染色を施された生体組織の分光スペクトルである第2の分光データセットから、染色色素および染色化学処理にともなう夾雑物質の分光スペクトルが除去され、病理分析を行いたい生体試料のみの分光スペクトルを抽出することができる。すなわち、本発明によれば、組織切片等の生体試料を染色して形態的な情報に基づく診断を行った後の染色後の生体試料から、生体試料内に染色色素や組織切片を作成するための含有物が存在していても、生体試料のみの分光スペクトルを抽出することができる。その結果、染色を前提とした従来の病理診断プロセスを変更することなく、同一の試料を用いて、染色画像と分光イメージング画像とを取得し、染色画像に基づく形態情報と分光イメージング画像に基づく生化学情報を取得することで、病理診断の診断精度を向上することができる。上記発明においては、前記第1の分光データセットに含まれる前記分光スペクトルが、前記染色色素の吸収波長帯域を含む前記染色色素の吸収スペクトルおよび前記染色色素の吸収波長帯域の励起光による励起ラマンスペクトルの少なくとも1つであってもよい。また、上記発明においては、前記染色色素が、ヘマトキシリン酸化物であるヘマテインおよびエオジンであり、前記吸収波長帯域が、400~700nmであってもよい。また、上記発明においては、前記第2の分光データセットに含まれる前記分光スペクトルが、前記生体試料の近赤外光励起ラマンスペクトル、赤外吸収スペクトル、紫外光励起ラマンスペクトルおよび表面増強ラマンスペクトルの少なくとも1つであってもよい。また、上記発明においては、前記染色条件が、染色液のpH、媒染剤における金属イオンの種類もしくは濃度、および染色色素が結合するカウンタ生体分子の種類の少なくとも1つであってもよい。また、上記発明においては、前記含有物が、パラフィン、ヨウ素酸イオン、抱水クロラール、グリセロール、エチレングリコールおよびキシレンの少なくとも1つであってもよい。このようにすることで、生体試料を切片化する際に供給されるパラフィンが残存していたり、HE染色由来の夾雑物であるヨウ素酸イオン、抱水クロラールおよびキシレンが残存していても、これらの影響を除去して生体組織自体の分光スペクトルを取得することができる。また、本発明は、染色された生体試料の各位置において、上記いずれかのスペクトル抽出方法により抽出された生体試料由来の分光スペクトルからスペクトル分類を行って分光画像を生成する分光画像生成方法を提供する。本発明によれば、従来の染色による生体組織の形態的な情報に基づく診断に加えて、分光学によって組織に存在する化学物質を同定した分光画像により、さらに精度の高い病理診断を行うことが可能となる。本発明によれば、染色を前提とした従来の病理診断プロセスを変更することなく、同一の試料を用いて、染色画像と分光イメージング画像とを取得し、病理診断の診断精度を向上することができるという効果を奏する。本発明の第1の実施形態に係る生体試料のスペクトル抽出方法および分光画像生成方法について、図面を参照して以下に説明する。本実施形態に係る生体試料のスペクトル抽出方法は、図1に示されるように、生体試料としての組織切片のHE染色画像を取得する染色画像取得処理S1の後に行われる分光画像取得処理S2において実施されるものである。染色画像取得処理S1は、図2に示されるように、病理標本作成ステップS11と、染色ステップS12と、撮影ステップS13と、基準設定ステップS14とを含んでいる。病理標本作成ステップS11は、患者から採取した生検組織をホルマリンやエタノールで固定化し、エタノールおよびキシレンで脱水し、パラフィンを包埋した後に切片化し、生成された組織切片に対してキシレン洗浄することにより脱パラフィン化し、最後にエタノール洗浄するようになっている。染色ステップS12は、病理標本作成ステップS11において生成された組織切片をスライド上に載置した状態で、ヘマトキシリン染色液で染色し、流水洗浄した後、エオジン染色するようになっている。ヘマトキシリン染色液は一般に、染色色素となるヘマトキシリンとアルカリ金属の水和物を含むミョウバン媒染剤と、酸化剤であるヨウ素酸ナトリウム、その他にクロラールの混合溶液である。染色時においてヘマトキシリンはヘマテインへと酸化され、媒染材の金属イオンとヘマテイン金属錯体を形成し、さらに細胞核核酸のリン酸基と結合して核を染色する。また、エオジン染色液は、エオジンとエタノールもしくは酢酸の混合溶液であり、エオジンは蛋白質中の正荷電したアミノ酸残基と結合して細胞質や間質蛋白質を染色する。撮影ステップS13は、染色ステップS12においてスライド上に得られた染色された組織切片に可視光を照射して組織切片の明視野画像を取得する。これにより、組織切片の形態的な特徴により病理診断を行うことができるようになっている。基準設定ステップS14は、撮影ステップS13において取得された明視野画像において、位置の基準となる基準点Pを設定する。これにより、明視野画像と、後に取得される分光画像とを空間的に対応づけることができる。分光画像取得処理S2は、図3に示されるように、データを取得する区画を設定する区画設定ステップS21と、第1の分光データセットを取得する第1のデータ取得ステップS22と、第2の分光データセットを取得する第2のデータ取得ステップS23と、取得された第1の分光データセットから染色条件を選択する条件選択ステップS24と、選択された染色条件と第2の分光データセットとから染色色素の分光スペクトルを選択する分光スペクトル選択ステップS25と、分光リファレンスを作成するリファレンス作成ステップS26と、作成された分光リファレンスを用いた数学処理により、組織切片の分光スペクトルを抽出するスペクトル精製ステップS27とを含んでいる。区画設定ステップS21は、図4に示されるように、基準設定ステップS14において設定された基準点Pを基準として、組織切片A上の領域を、升目状に区画された複数の小領域A1,A2...に区画するようになっている。第1のデータ取得ステップS22は、図5に示されるように、区画設定ステップS21において区画された各小領域A1,A2...について、400~700nmの波長帯域を含む組織切片Aの電子吸収スペクトル、または、400~700nmの波長帯域の励起光を照射して得られる組織切片Aのラマンスペクトルの少なくとも一方の分光データ第1の分光データセットを取得するようになっている。ここで、第1の分光データセットとして取得される、組織切片Aの吸収スペクトルもしくはラマンスペクトルの特徴を以下に述べる。組織に含まれる生体由来物質のほとんどは、可視光領域に吸収を示さないか、もしくは非常に弱い吸収を示すだけであり、該領域に吸収を示す生体由来物質は、主として血液として残留するヘモグロビンである。また、色素の吸収帯に波長を同調させてラマンスペクトルを励起すると、共鳴ラマン効果によって、そのような色素のみのラマンスペクトル強度が著しく強められる。染色された組織切片における物質濃度においては、ヘモグロビンに対して染色物質であるヘマテインとエオジン成分濃度が支配的である。したがって、第1の分光データセットとして取得される吸収スペクトルもしくはラマンスペクトルは、組織切片A中に存在するヘマテインおよびエオジン様の吸収スペクトルもしくはラマンスペクトルとほぼ同一である見なすことができる。この第1の分光データセットを取得することで、組織切片中の各小領域において存在する、へマテインおよびエオジンの分子構造を特徴付けることができる。第2のデータ取得ステップS23は、図6に示されるように、区画設定ステップS21において区画された各小領域A1,A2...について、染色色素その他の夾雑物質を含む組織切片Aの近赤外光励起ラマンスペクトル、赤外吸収スペクトル、紫外光励起ラマンスペクトルおよび表面増強ラマンスペクトルの少なくとも1つの分光データ第2の分光データセットを取得するようになっている。ここで第2の分光データセットとして取得される、組織切片Aのラマンスペクトルもしくは赤外吸収スペクトルの特徴を以下に述べる。これらのスペクトルにおいては、組織に含まれる生体由来物質、染色色素、およびHE染色における化学処理にともなう夾雑物質のそれぞれが吸収もしくはラマン散乱を生じる性質を有し、それらの存在濃度に応じてスペクトル強度に寄与する。したがって第2の分光データセットにおける振動スペクトルは、生体由来分子と、染色色素とその他夾雑物からの振動スペクトルが重畳されたものである。分光画像取得処理S2に先立って、分光データベースを用意しておく。分光データベースは、1第1のデータベース:染色色素のへマテイン金属錯体HmMおよびエオジンE、2第2のデータベース:染色色素以外の複数の夾雑物質パラフィン、ヨウ素酸イオン、抱水クロラール、グリセリン、エチレングリコールなどのスペクトル情報を含んでいる。へマテインの吸収スペクトルは、媒染剤に含まれる金属イオンの種類や濃度、または染色液のpHに依存して変化する。また同様にエオジンも染色液のpHに依存して変化する。またヘマテイン金属錯体およびエオジンへ結合するカウンタ分子の種類によっても変化しうる。吸収スペクトルの変化は物質構造の変化に因るため、吸収帯励起のラマンスペクトルも吸収スペクトル同様に上記条件に依存している。したがって、使用する染色液の種類、すなわち媒染剤の種類やpHによって、また染色された組織における各小領域の分子組成ごとに、へマテインとエオジンの吸収スペクトルおよびラマンスペクトルは異なっている。また、染色色素以外の夾雑物質は上記条件にほぼ依存しない。ここで、図7に示されるように、1の第1のデータベースに含まれる、染色色素のスペクトルについては、多様な染色条件C1,C2,C3...例えば、染色液pHを変化させた場合、媒染剤の金属イオン濃度を変化させた場合、色素が結合する、核酸やアミノ酸などのカウンタ生体分子毎に対応づけて、第1分光データセットと同一の方法で測定されたスペクトル情報と、第2分光データセットと同一の方法で測定されたスペクトル情報とが記憶されている。例えば、第1の分光データセットが組織切片の可視光励起のラマンスペクトルとして取得され、第2の分光データセットが近赤外光励起のラマンスペクトルとして取得される場合においては、第1のデータベースは可視光励起のラマンスペクトルデータおよび近赤外光励起のラマンスペクトルデータを必ず含んでいる。また、2の第2のデータベースに含まれる、染色色素以外の複数の夾雑物質については、第2分光データセットと同一の方法で測定されたスペクトル情報が記憶されている。条件選択ステップS24は、区画設定ステップS21において設定された各小領域A1,A2...の位置において、第1のデータ取得ステップS22において取得された第1のデータセットのスペクトルと最良の相関を有するヘマテインエオジンのスペクトルを予め用意された分光データベースから検索し、当該ヘマテインエオジンのスペクトルに対応づけられている各区画位置における染色条件例えば、C3を選択するようになっている。上記相関は、例えば、第1の分光データセットのスペクトルと分光データベースのスペクトルについて、測定スペクトルのチャンネルごとのスペクトル強度の差の二乗和を計算し、概算術値の大きさが最小となる場合について、それぞれのスペクトルが最良の相関を有すると判定されればよい。あるいは、1個もしくは複数個の特定の振動バンドラマンバンドもしくは赤外吸収バンドに着目し、バンドの振動数や強度を比較するか、それぞれのバンド強度の相対比によって相関が判定されてもよい。このようにして、各小領域ごとにスペクトル情報に基づいて組織切片中のへマテイン金属錯体およびエオジンの分子構造が特徴付けられ、該構造を与える化学的条件である染色条件も決定される。分光スペクトル選択ステップS25は、条件選択ステップS24において選択された染色条件例えば、C3に対応づけて分光データベースに記憶されている第2の分光データセットと同一の方法で測定された染色色素のスペクトル情報を、各小領域A1,A2...の位置に対して選択するようになっている。リファレンス作成ステップS26は、分光スペクトル選択ステップS25において選択された、第2の分光データセットと同一の方法で測定された染色色素のスペクトル情報と、分光データベースに記憶されている、第2の分光データセットと同一の方法で測定された夾雑物質のスペクトル情報とを含む分光スペクトル群からなる分光リファレンスが作成される図8参照。。スペクトル精製抽出ステップS27は、第2のデータ取得ステップS23において取得された、染色色素その他の夾雑物質を含む組織切片のスペクトル情報である第2の分光データセットと、リファレンス作成ステップS26において作成された分光リファレンスとを用いて、例えば、ケモメトリクスのような数学処理を行うことにより、染色色素その他の夾雑物質が除去された組織切片A中の各小領域A1,A2...の位置における生体分子由来のスペクトル情報を抽出するようになっている。さらに具体的には、スペクトル精製ステップS27においては、a作成された分光リファレンス中の分光スペクトルを、染色された組織切片についての成分スペクトルとして、CLSClassicalleastsquarefitting解析をおこない、CLS解析における残差項残差のスペクトルを生体分子由来の分光スペクトル情報とする方法や、b生体分子由来の振動バンドに重畳しない領域で、染色色素その他の夾雑物質のバンド強度を参照しながら減算処理を行うことにより生体分子由来の分光スペクトル情報を抽出する方法が行われる。そして、本実施形態に係る分光画像生成方法においては、スペクトル精製ステップS27において抽出された、染色色素その他の夾雑物質のスペクトル成分が除去された各小領域A1,A2...の位置での生体分子由来の分光スペクトルを利用して、スペクトル分類を行うことにより、図9a~cに示されるように、同一のスペクトル分類に属する小領域A1,A2...を別々に集めることにより、組織切片の分光画像を取得するようになっている。スペクトル分類の実施法は、例えば、任意に抽出した2個の小領域の生体分子由来の分光スペクトルに対して、ユークリッド距離Euclideandistanceもしくは、マハラノビス距離Mahalanobisdistanceを計算し、さらに小領域のスペクトルにおける全ての2個のスペクトルの組み合わせについて該距離を計算した上で、分光スペクトル間の距離データにもとづいてHierarchialclustering法やKmeansclustering法などの分類アルゴリズムを用いてスペクトル分類がおこなわれる。このように、本実施形態に係る生体試料のスペクトル抽出方法および分光画像生成方法によれば、HE染色された組織切片を用いて、組織切片の作成時や染色時に付加された染色色素その他の夾雑物質のスペクトル成分を除去した生体分子由来の分光情報を抽出できる。したがって、分光イメージング画像の取得前に同一組織切片Aに対してHE染色による病理診断を行うことができ、染色を前提とした従来の病理診断プロセスを変更せずに済むという利点がある。また、各小領域A1,A2...の位置は、HE染色画像において設定した基準点Pを基準として設定されているので、各小領域A1,A2...の位置におけるスペクトル情報は、HE染色画像における同一の小領域A1,A2...における形態的特徴と精度よく対応づけることができ、HE染色画像と分光イメージング画像の両方に基づいて、高精度の病理診断を行うことができる。そして、同一の組織切片Aを用いて、染色画像と分光イメージング画像とを取得するので、組織切片Aの化学的な同一性を確実に担保し、病理診断の診断精度を向上することができるという利点がある。"