CN101762584A - 细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统 - Google Patents

细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统 Download PDF

Info

Publication number
CN101762584A
CN101762584A CN200910254154A CN200910254154A CN101762584A CN 101762584 A CN101762584 A CN 101762584A CN 200910254154 A CN200910254154 A CN 200910254154A CN 200910254154 A CN200910254154 A CN 200910254154A CN 101762584 A CN101762584 A CN 101762584A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mentioned
blood cell
cell
cell image
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN200910254154A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101762584B (zh
Inventor
山田和宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sysmex Corp
Original Assignee
Sysmex Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sysmex Corp filed Critical Sysmex Corp
Publication of CN101762584A publication Critical patent/CN101762584A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101762584B publication Critical patent/CN101762584B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G01N15/1433—
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
    • G01N35/00722—Communications; Identification
    • G01N35/00871—Communications between instruments or with remote terminals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/40—Software arrangements specially adapted for pattern recognition, e.g. user interfaces or toolboxes therefor
    • G06F18/41—Interactive pattern learning with a human teacher
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/77—Processing image or video features in feature spaces; using data integration or data reduction, e.g. principal component analysis [PCA] or independent component analysis [ICA] or self-organising maps [SOM]; Blind source separation
    • G06V10/778—Active pattern-learning, e.g. online learning of image or video features
    • G06V10/7784—Active pattern-learning, e.g. online learning of image or video features based on feedback from supervisors
    • G06V10/7788—Active pattern-learning, e.g. online learning of image or video features based on feedback from supervisors the supervisor being a human, e.g. interactive learning with a human teacher
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
    • G06V20/698—Matching; Classification
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume, or surface-area of porous materials
    • G01N15/10—Investigating individual particles
    • G01N15/14—Electro-optical investigation, e.g. flow cytometers
    • G01N2015/1488—Methods for deciding
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N35/00—Automatic analysis not limited to methods or materials provided for in any single one of groups G01N1/00 - G01N33/00; Handling materials therefor
    • G01N35/00584—Control arrangements for automatic analysers
    • G01N35/00722—Communications; Identification
    • G01N2035/00891—Displaying information to the operator
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/24—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving graphical user interfaces [GUIs]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10056—Microscopic image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Control Of Indicators Other Than Cathode Ray Tubes (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明提供一种细胞图像显示装置，包括：特征参数值取得部件，根据通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；种类判定部件，根据由上述特征参数值取得部件取得的上述特征参数值，判定上述各个细胞的种类；显示部；以及显示控制部件，控制上述显示部，以便针对每个由上述种类判定部件判定的种类，通过基于由上述特征参数取得部件针对多个细胞图像分别取得的特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。

Description

细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统
技术领域
本发明涉及显示通过对细胞进行摄像而得到的细胞图像的细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统。
背景技术
以往，已知如下标本摄像装置：通过显微镜对染色的血液涂抹标本进行放大摄像，并对得到的摄像图像进行解析来进行血球的分类以及计数等。
在日本特开平7-20124号公报中，记载了进行血球的自动分类的血液细胞分析装置。该血液细胞分析装置通过显微镜以恒定周期对涂抹了血液的标本上进行扫描而检测血球，在血球检测之后自动地进行对焦，之后将血球像经由视频照相机变换为模拟电信号，根据来自模拟/数字变换电路的血球的数字图像信号通过特征参数抽出部求出血球的分类中所需的各种特征量，根据这些特征量通过识别分类处理部进行血球的识别分类。
另外，如果分类结果是不明球、异常血球，则该血液细胞分析装置将数字图像信号与用于确认该图像信号的标本的检体序号、血球的种类等一起存储在图像存储器中。在多个标本检查结束之后用户希望进行标本的回顾(review)的情况下，通过从键盘输入而读出图像存储器的内容，将规定的血球、异常血球显示在图像显示装置中。然后，通过人的判断来进行所显示的规定的异常血球的再分类。
在上述那样的标本摄像装置中，存在可以在一个画面中排列显示多个血球图像的标本摄像装置。当这样以在一个画面中排列了多个图像的状态进行显示时，操作者可以一次进行多个血球的再分类。
但是，在以往的标本摄像装置中，在画面上排列血球图像的顺序是摄像顺序，而并未按照易于再分类的顺序进行排列。其结果，存在难以再分类、并且在再分类中产生误差等问题。
发明内容
本发明的保护范围仅由所附的权项限定，并且不受本发明内容部分中的陈述的任何程度上的影响。
因此，本发明提供(1)一种细胞图像显示装置，其特征在于包括：
特征参数值取得部件，基于通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
种类判定部件，基于由上述特征参数值取得部件取得的上述特征参数值，判定上述各个细胞的种类；
显示部；以及
显示控制部件，控制上述显示部，以便针对每个由上述种类判定部件判定的种类，通过基于由上述特征参数取得部件针对多个细胞图像分别取得的特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。
(2)在(1)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述特征参数值取得部件取得与上述各个细胞的相互不同的特征相关的多个特征参数值，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便通过基于针对每个细胞的种类所确定的特征参数的值的顺序，针对每个由上述种类判定部件判定的种类排列显示上述多个细胞图像。
(3)在(2)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，还包括特征参数受理部件，针对每个细胞的种类，受理决定细胞图像的配置顺序中使用的特征参数的指定，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便通过基于上述特征参数受理部件受理的特征参数的值的顺序，针对每个由上述种类判定部件判定的种类排列显示上述多个细胞图像。
(4)在(1)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，还包括第二特征参数受理部件，在上述显示部显示了上述多个细胞图像的状态下，受理决定上述多个细胞图像的新的配置顺序中使用的重排用特征参数的指定，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便通过基于上述第二特征参数受理部件受理的上述重排用特征参数的值的顺序，将上述显示部的显示更新为排列了上述多个细胞图像的状态。
(5)在(4)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述显示控制部件控制上述显示部，以便在结束了通过基于上述重排用特征参数的值的顺序重排的上述多个细胞图像的显示之后，以基于上述重排用特征参数的值的顺序，显示与上述多个细胞图像不同的多个细胞图像。
(6)在(5)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述显示控制部件控制上述显示部，以便在上述第二特征参数受理部件受理了上述重排用特征参数的指定之后，直到上述细胞图像显示装置达到规定的状态为止，通过基于上述重排用特征参数的值的顺序来排列显示多个细胞图像。
(7)在(6)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述显示控制部件控制上述显示部，以便仅排列显示与同一检体相关的多个细胞图像，
上述细胞图像显示装置还具备切换显示对象的检体的切换部件，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便在上述第二特征参数受理部件受理了上述重排用特征参数之后，直到通过上述切换部件切换显示对象的检体为止，通过基于上述重排用特征参数的值的顺序来排列显示多个细胞图像。
(8)在(1)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，还包括：
图像/种类受理部件，从显示在上述显示部中的上述多个细胞图像中受理至少一个细胞图像的选择以及细胞种类的选择；以及
种类变更部件，将由上述图像/种类受理部件受理的细胞图像中的细胞的种类从由上述种类判定部件判定的细胞的种类，变更为由上述图像/种类受理部件受理的细胞的种类。
(9)在(1)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，还包括摄像部，对上述细胞进行摄像而取得上述细胞图像。
(10)在(1)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述特征参数值取得部件从设置在上述细胞图像显示装置的外部的存储装置中取得上述特征参数值。
(11)在(1)～(10)中的任意一个所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述特征参数是从上述细胞的大小、上述细胞的核的面积、上述细胞的细胞质的面积、上述细胞的核与上述细胞的细胞质的面积比、上述细胞的核的颜色、上述细胞的细胞质的颜色、以及上述细胞的核的收缩中选择的。
(12)一种细胞图像显示装置，其特征在于，包括：
显示部；以及
构成为进行以下处理的控制部，
(a)基于通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
(b)基于由上述(a)取得的上述特征参数值，判定上述各个细胞的细胞种类；以及
(c)控制上述显示部，以便针对每个由上述(b)判定的种类，通过基于通过上述(a)针对多个细胞图像分别取得的特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。
(13)在(12)所述的细胞图像显示装置中，其特征在于，上述控制部包括：
执行上述(a)以及(b)的第一控制部；以及
执行上述(c)的第二控制部。
(14)一种细胞图像显示方法，其特征在于，包括：
(a)基于通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
(b)通过基于由上述步骤(a)取得的上述特征参数值的顺序，判定上述各个细胞的种类；以及
(c)针对每个由上述步骤(b)判定的种类，通过基于由上述步骤(a)针对多个细胞图像分别取得的上述特征参数值的顺序，将上述多个细胞图像排列显示在显示部中。
(15)一种控制系统，其特征在于，包括：
图像取得部件，取得通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像；
特征参数值取得部件，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
判定结果取得部件，取得各个细胞的种类的判定结果；以及
显示控制部件，控制显示部，以便针对每个由上述判定结果取得部件判定的细胞的种类，通过基于由上述特征参数值取得部件针对多个细胞图像分别取得的上述特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。
通过上述(1)的结构，用户可以以易于进行细胞的分类的顺序排列显示细胞图像。
另外，通过上述(2)的结构，可以以基于针对每个细胞的种类确定的特征参数的值的顺序来显示细胞图像，用户可以以更易于进行细胞的分类的顺序来排列显示细胞图像。
另外，通过上述(3)的结构，用户可以自由地重排细胞图像，便利性提高。进而，通过上述(4)的结构，用户可以在观察了所显示的细胞图像之后，以基于其他特征参数的顺序来重排细胞图像，便利性进一步提高。
另外，通过上述(12)的结构，用户可以以易于进行细胞的分类的顺序排列显示细胞图像。
另外，通过上述(14)的结构，用户可以以易于进行细胞的分类的顺序排列显示细胞图像。
另外，通过上述(15)的结构，用户可以以易于进行细胞的分类的顺序排列显示细胞图像。
附图说明
图1是示出实施方式的标本摄像装置的结构的框图。
图2是示出实施方式的显微镜单元的一部分的立体图。
图3是示出实施方式的图像处理单元的结构的框图。
图4是示出实施方式的血球数据库的结构的示意图。
图5是示出实施方式的血球图像显示单元的结构的框图。
图6是示出血球图像的登记动作中的显微镜单元的动作步骤的流程图。
图7是示出血球图像的登记动作中的图像处理单元的处理步骤的流程图。
图8是说明白血球检测中的载玻片上的检体的扫描的图案的图。
图9A是说明白血球检测用的线传感器的视场的图。
图9B是示出白血球检测用的线传感器的信号波形的图。
图10是示出血球图像的一个例子的图。
图11A是示出血球图像的显示动作中的血球图像显示单元的初始处理的步骤的流程图。
图11B是示出血球图像的显示动作中的图像处理单元的检体信息发送处理的步骤的流程图。
图12A是示出血球图像的显示动作中的血球图像显示单元的图像显示处理的步骤的流程图。
图12B是示出血球图像的显示动作中的图像处理单元的血球图像发送处理的步骤的流程图。
图13是示出血球图像回顾画面的一个例子的图。
图14是示出血球图像的显示设定动作中的血球图像显示单元4的处理流程的流程图。
图15是示出血球图像的显示设定画面的一个例子的图。
图16是示出血球图像的显示变更动作中的血球图像显示单元4的处理流程的流程图。
图17是示出血球图像的显示变更设定画面的一个例子的图。
图18A是示出血球图像的再分类动作中的血球图像显示单元4的处理流程的流程图。
图18B是示出血球图像的再分类动作中的图像处理单元3的处理流程的流程图。
图19是按照摄像顺序排列了血球图像的画面的一个例子。
图20A是示出血球图像回顾画面的另一例子的图。
图20B是示出按照摄像顺序排列了血球图像的画面的另一例子的图。
具体实施方式
以下，参照附图，对本发明的优选的实施方式进行说明。
本实施方式的标本摄像装置通过显微镜放大并摄像所染色的血液涂抹标本，从得到的血球图像中取得特征参数，按照基于该特征参数的顺序排列显示多个血球图像。
(标本摄像装置的结构)
图1是示出本实施方式的标本摄像装置的结构的框图。另外，图1是示意地示出装置的结构的框图，为了易于理解，传感器以及载玻盒等的配置与实际稍微不同。例如，在图1中，上下配置了WBC检测用的传感器和自动聚焦用的传感器，但实际上如图2所示，在大致同一平面内配置了两个传感器。
标本摄像装置1具备：对通过自动聚焦对焦的血液涂抹标本进行放大摄像的显微镜单元2；处理通过摄像得到的图像而进行血液中的白血球的分类，针对每个分类的白血球的种类进行计数的图像处理单元3；以及与该图像处理单元3连接，显示通过摄像得到的图像以及分析结果等的血球图像显示单元4。另外，也可使上述图像处理单元3和血球图像显示单元4不分离而将两者一体化。另外，在标本摄像装置1的附近，配置有未图示的涂抹标本制作装置(例如Sysmex公司制的涂抹标本制作装置SP-1000i)，构成为向显微镜单元2自动地供给由该涂抹标本制作装置制作的血液涂抹标本。
(显微镜单元2的结构)
图2是示出显微镜单元2的一部分的立体图。显微镜单元2具备物镜22，该物镜22构成对在XY台21上固定设置的载玻片5上薄薄地延伸涂敷的血液的像进行放大的显微镜的透镜系统的一部分。通过XY台驱动电路23(参照图1)对保持标本(在上面涂敷了血液的载玻片5)的上述XY台21进行驱动控制，而通过驱动部(未图示)在前后左右(X方向以及Y方向)上自由移动。另外，上述物镜22通过由物镜驱动电路24驱动控制的驱动部(未图示)在上下方向(Z方向)上自由移动。
载玻片5以层叠了多个的状态收容在载玻盒25内(参照图1)，该载玻盒25通过由盒搬送驱动电路26驱动控制的搬送部(未图示)搬送。在上述XY台21上，相对停止在规定位置的上述载玻盒25内收容的载玻片5进退自如地设置了可以夹持载玻片5的长度方向的两端附近两个位置的夹头部27(参照图2)。于是，使上述夹头部27朝向载玻盒25行进，通过形成在该夹头部27前端部的开闭自如的爪部27a的开闭动作来夹持载玻片5，接下来使夹头部27后退，从而可以从载玻盒25中抽取出载玻片5，配置在XY台21的规定位置。
回到图1，在载玻片5的下方设置有作为光源的灯28，来自该灯28的光通过载玻片5上的血液，进而经由配置在光路上的半透半反镜29以及干涉滤波器210，入射到多个像素排列成一列的自动聚焦用的线传感器211、多个像素排列成一列的白血球(WBC)检测用的传感器212、以及CCD照相机213。在白血球检测用的传感器212上，连接了由FPGA或ASIC等构成的白血球检测部214，向白血球检测部214提供传感器212的输出信号。另外，在自动聚焦用的传感器211上，连接了由FPGA或ASIC等构成的聚焦运算部215，向聚焦运算部215提供传感器211的输出信号。根据与传感器212的入射光对应的输出信号，由白血球检测部214进行白血球的检测，并且根据与传感器211的入射光对应的输出信号，由聚焦运算部215运算出自动聚焦的动作中使用的信息，根据上述信息进行自动聚焦的动作。
另外，显微镜单元2具备控制部216以及通信接口217、218。控制部216具备CPU以及存储器，与XY台驱动电路23、物镜驱动电路24、盒搬送驱动电路26、白血球检测部214、聚焦运算部215、通信接口217以及218分别可通信地连接，通过上述控制部216执行存储在存储器中的控制程序，控制上述各机构。
通信接口217是Ethernet(注册商标)接口。上述通信接口217经由通信电缆与图像处理单元3可以进行数据通信地连接。另外，通信接口218经由A/D变换器213a与CCD照相机213连接，并且经由通信电缆与图像处理单元3连接。通过A/D变换器213a对从CCD照相机213中输出的图像信号(模拟信号)进行A/D变换，向通信接口218提供从A/D变换器213a中输出的图像数据(数字数据)并发送给图像处理单元3。
另外，显微镜单元2具备二维条形码读出器219。在载玻片5的前部，印刷了表示检体ID的二维条形码，由二维条形码读出器219读取导入到显微镜单元2中的载玻片5的二维条形码。这样，向控制部16提供读取到的检体ID。
(图像处理单元3的结构)
接下来，对图像处理单元3的结构进行说明。图3是示出图像处理单元3的结构的框图。图像处理单元3由计算机3a实现。如图3所示，计算机3a具备主体31、图像显示部32、以及输入部33。主体31具备CPU 31a、ROM 31b、RAM 31c、硬盘31d、读出装置31e、输入输出接口31f、通信接口31g、以及图像输出接口31h，CPU 31a、ROM 31b、RAM 31c、硬盘31d、读出装置31e、输入输出接口31f、通信接口31g、通信接口31h、通信接口31i、以及图像输出接口31j通过总线31k相互连接。
CPU 31a可以执行载入到RAM 31c中的计算机程序。于是，通过该CPU 31a执行后述那样的图像处理程序34a，计算机3a作为图像处理单元3而发挥功能。
ROM 31b由掩模ROM、PROM、EPROM、或EEPROM等构成，记录了CPU 31a中执行的计算机程序以及其中使用的数据等。
RAM 31c由SRAM或DRAM等构成。RAM 31c用于读出记录在硬盘31d中的图像处理程序34a。另外，在CPU 31a执行计算机程序时，用作CPU 31a的工作区域。
硬盘31d安装有操作系统以及应用程序等用于在CPU 31a中执行的各种计算机程序以及该计算机程序的执行中所使用的数据。后述的图像处理程序34a也安装在该硬盘31d中。
进而，在硬盘31d中，设置有用于保存血球图像的血球图像文件夹35。在上述血球图像文件夹35中，针对每个检体设置有文件夹，进而在该文件夹内存储有如后所述那样得到的血球图像。对针对每个检体所设置的各文件夹，附加了包括检体ID的文件夹名，可以根据检体ID来识别对应的文件夹。另外，对该血球图像文件夹35进行了与血球图像显示单元4的共有设定，可以从血球图像显示单元4访问存储在该血球图像文件夹35中的文件。
另外，在硬盘31d中，设置有：用于存储与检体相关的信息(以下称为“检体信息”)的检体数据库DB1；以及用于存储利用图像处理对白血球进行了分类的结果的血球数据库DB2。检体数据库DB1是关系型数据库，包括：存储检体ID的字段；用于存储由未图示的多项目自动血球分析装置得到的分析结果(白血球数、红血球数等)的数值数据的字段；用于在由多项目血球分析装置判定为各种异常的情况下存储表示该异常的信息的字段；用于存储由标本摄像装置1测定的测定日的字段；存储患者姓名的字段；存储识别住院楼的信息的字段；存储年龄的字段；以及存储由显微镜单元2得到的白血球计数数N的字段等。
图4是示出血球数据库DB2的结构的示意图。血球数据库DB2是针对每个检体设置的，在各血球数据库DB2中，包括表示检体ID的数据。由此，可以根据检体ID来识别对应的血球数据库DB2。在上述血球数据库DB2中，设置有：存储识别白血球的白血球ID的白血球ID字段F21；存储白血球的分类结果的种类字段F22；存储用于确认无法分类的白血球的信息的再确认对象字段F23；用于存储各种特征参数值(特征参数的数值)的字段F24、F25、...。在再确认对象字段F23中，在正常地进行了白血球分类的情况下存储“0”，在无法分类而成为再确认对象的情况下存储“1”。
读出装置31e由软盘驱动器、CD-ROM驱动器、或DVD-ROM驱动器等构成，可以读出移动式记录介质34中记录的计算机程序或数据。另外，在移动式记录介质34中，存储有用于使计算机作为图像处理单元3而发挥功能的图像处理程序34a，计算机3a从该移动式记录介质34中读出计算机程序34a，可以将该图像处理程序34a安装在硬盘31d中。
另外，上述计算机程序34a不仅可以通过移动式记录介质34提供，而且还可以从利用电气通信线路(不论有线、无线)与计算机3a可通信地连接的外部的设备通过上述电气通信线路来提供。例如，还可以设为上述图像处理程序34a存储在因特网上的服务器计算机的硬盘内，计算机3a访问该服务器计算机，下载该计算机程序，将其安装在硬盘31d中。
另外，在硬盘31d中，安装有例如美国微软公司制造销售的Windows(注册商标)等多任务操作系统。在以下的说明中，本实施方式的图像处理程序34a在该操作系统上动作。
输入输出接口31f例如由USB、IEEE 1394、或RS-232C等串行接口、SCSI、IDE、或IEEE 1284等并行接口、以及包括D/A变换器、A/D变换器等的模拟接口等构成。在输入输出接口31f上，连接了由键盘以及鼠标构成的输入部33，通过用户使用该输入部33，可以向计算机3a输入数据。另外，在输入输出接口31f上，连接了设置在显微镜单元2中的CCD照相机213，可以取入通过CCD照相机213的摄像得到的图像。
通信接口31g、31h分别是Ethernet(注册商标)接口。通信接口31g经由LAN与血球图像显示单元4连接。计算机3a可以通过通信接口31g使用规定的通信协议在与连接于该LAN的血球图像显示单元4以及未图示的主机计算机之间进行数据的发送接收。另外，通信接口31h经由通信电缆与显微镜单元2的通信接口217可进行数据通信地连接。
通信接口31i经由通信电缆与显微镜单元2的通信接口218可进行数据通信地连接。由此，通过通信接口31i接收由CCD照相机213摄像的摄像图像。
图像输出接口31j与由LCD或CRT等构成的图像显示部32连接，向图像显示部32输出与从CPU 31a中提供的图像数据对应的影像信号。图像显示部32按照输入的影像信号，显示图像(画面)。
(血球图像显示单元4的结构)
血球图像显示单元4由计算机构成。另外，上述血球图像显示单元4经由LAN与图像处理单元3连接，可以读出并显示图像处理单元3的硬盘31d中设置的血球图像文件夹35内的血球图像。
图5是示出血球图像显示单元4的结构的框图。血球图像显示单元4由计算机4a实现。如图5所示，计算机4a具备主体41、图像显示部42、以及输入部43。主体41具备CPU 41a、ROM 41b、RAM 41c、硬盘41d、读出装置41e、输入输出接口41f、通信接口41g、以及图像输出接口41h，CPU 41a、ROM 41b、RAM 41c、硬盘41d、读出装置41e、输入输出接口41f、通信接口41g、以及图像输出接口41h通过总线41i相互连接。
硬盘41d安装有操作系统以及应用程序等用于在CPU 41a中执行的各种计算机程序以及在该计算机程序的执行中所使用的数据。后述的血球图像显示程序44a也安装在该硬盘41d中。进而，在硬盘41d中，通过后述的设定动作存储标准显示设定信息C，通过显示变更动作存储重排设定信息C2。
读出装置41e由软盘驱动器、CD-ROM驱动器、或DVD-ROM驱动器等构成，可以读出移动式记录介质44中记录的计算机程序或数据。另外，在移动式记录介质44中，存储有用于使计算机作为血球图像显示单元4而发挥功能的血球图像显示程序44a，计算机4a从该移动式记录介质44中读出血球图像显示程序44a，可以将该血球图像显示程序44a安装在硬盘41d中。
输入输出接口41f例如由USB、IEEE 1394、SAS、SATA或RS-232C等串行接口、SCSI、IDE、或IEEE 1284等并行接口、以及包括D/A变换器、A/D变换器等的模拟接口等构成。在输入输出接口41f上，连接了由键盘以及鼠标构成的输入部43，通过用户使用该输入部43，可以向计算机4a输入数据。
通信接口41g是Ethernet(注册商标)接口。通信接口41g经由LAN与图像处理单元3连接。计算机4a可以通过通信接口41g，使用规定的通信协议在与连接于该LAN的图像处理单元3以及未图示的主机计算机之间进行数据的发送接收。
另外，血球图像显示单元4的其他结构与上述图像处理单元3的结构相同，所以省略其说明。
(标本摄像装置的动作)
接下来，对本实施方式的标本摄像装置1的动作进行说明。
(血球图像的登记动作)
首先，说明标本摄像装置1对血球进行摄像，并存储血球图像的血球图像的登记动作。在标本摄像装置1的动作之前，通过血液涂抹标本装置，进行血液涂抹标本的制作。配置在标本摄像装置1的附近的血液涂抹标本制作装置吸引收容在采血管中的检体，将该检体在载玻片上滴下并使其延伸，将该载玻片浸渍到染色液中，从而制作血液涂抹标本。另外，在通过血液涂抹标本制作装置对标本实施的染色中，设为May Grunwald Giemsa染色(May Giemsa染色)、Wright Giemsa染色、或Wright单染色。从血液涂抹标本制作装置向显微镜单元2自动供给这样制作的血液涂抹标本(载玻片5)。
图6是示出血球图像的登记动作中的显微镜单元2的动作步骤的流程图，图7是示出血球图像的登记动作中的图像处理单元3的处理的流程图。显微镜单元2在从血液涂抹标本制作装置中受理了载玻片5时，通过未图示的传感器对其进行检测(步骤S11)。由控制部216执行的控制程序是事件触发型的程序，在显微镜单元2的控制部216中，当发生了从血液涂抹标本制作装置中受理载玻片5的事件后，调出步骤S12的处理。
在步骤S12中，控制部216将收容所受理的载玻片5的载玻盒25搬送至规定的条形码读取位置，使二维条形码读出器219读出检体条形码(步骤S12)。接下来，控制部126使通信接口217向图像处理单元3发送在步骤S12中取得的检体ID(步骤S13)。
通过图像处理单元3的通信接口31h接收从显微镜单元2发送的检体ID(图7的步骤S201)。由图像处理单元3的CPU 31a执行的图像处理程序34a是事件触发型的程序，在CPU 31a中，当发生了接收检体ID的事件后，调出步骤S202的处理。
在步骤S202中，CPU 31a使通信接口31g向主机计算机发送包括所接收的检体ID的命令要求数据(步骤S202)。在从主机计算机发送的命令中，包括检体ID、患者姓名、患者性别、住院楼信息、注释、多项目自动血球分析装置的分析结果(白血球数、红血球数等的数值数据)、由多项目自动血球分析装置检测出的各种异常信息、以及白血球的计数数N的数据。CPU 31a等待命令接收(在步骤203中“否”)，当接收到命令后(在步骤S203中“是”)，通过通信接口31h，向显微镜单元2发送包括上述命令中包含的由显微镜单元2得到的白血球的计数数N的测定开始指示数据(步骤S204)，对表示所解析的血球图像的数量的变量i设置1(步骤S205)。
此处，显微镜单元2等待测定开始指示数据(在图6的步骤S14中“否”)。在通过显微镜单元2的通信接口217接收到从图像处理单元3发送的测定开始指示数据的情况下(在步骤S14中“是”)，控制部216将载玻盒25搬送至规定位置，使夹头部27夹持停止在规定位置的载玻片5，接下来使夹头部27后退，从而从载玻盒25中抽取出载玻片5，将载玻片5设置在XY台21的规定位置(摄像位置)(步骤S15)。另外，控制部216对表示摄像次数的变量j设置1(步骤S16)。
接下来，使用上述传感器212，对涂敷在载玻片5上的血液中的白血球进行检测(步骤S17)。传感器212是线传感器，其视场是400μm左右。图8是说明白血球检测中的载玻片上的检体的扫描的图案的图。控制部216使上述XY台21在X方向以及Y方向上移动，以使传感器212大致锯齿形状地从长度方向的一端朝向另一端对载玻片5进行扫描(参照图8)。根据防止漏检并且提高扫描效率这样的观点，上述大致锯齿形状的扫描的载玻片5长度方向的间隔D通常是300～500μm左右，并且，根据载玻片5的宽度一般是26mm左右，上述扫描的载玻片5宽度方向的尺寸H通常是14～18mm左右。
虽然红血球几乎不吸收光的红色分量，但白血球的核大量吸收光的红色分量，所以通过利用线传感器212对该红色分量进行检测，可以容易地区分白血球和红血球。图9A是说明线传感器212的视场的图，图9B是示出线传感器212的信号波形的图。在图9A中，示出了在线传感器212的视场V内存在白血球WBC的情况，在该情况下，由线传感器212检测出的信号的红色分量如图9B所示，在存在白血球WBC的位置成为基准值S以下。可以利用该现象，来检测血液中的白血球。另外，通过对信号的红色分量成为基准值S以下的宽度W进行检测，检查发生该信号的部分是否为白血球的核。
接下来，控制部216执行自动聚焦动作(步骤S18)。如图2所示，通过了载玻片5以及物镜22的光由棱镜透镜29a进行方向变换，进而通过半透半反镜29分成朝向CCD照相机213的光和朝向传感器211、212的光。自动聚焦用的线传感器211由两个线传感器211a以及211b构成。
如图2所示，两个自动聚焦用的线传感器211a、211b中的一个线传感器211a配置在对焦位置(焦点对准了的位置)的前侧(在光路上靠近物镜的一侧)，另一个线传感器211b配置在对焦位置的后侧(在光路上远离物镜的一侧)。于是，根据上述两个线传感器的输出信号的差分积分值，调节物镜的位置，以使物镜的焦点聚焦于载玻片上的检体。
接下来，控制部216向通信接口218指示CCD照相机213的图像的取入以及发送，由此，取入在步骤S17中检测出的白血球的图像(步骤S19)，向图像处理单元3发送上述血球图像(步骤S110)。之后，控制部216判定是否达到所要求的白血球的计数数、即是否为j≥N(步骤S111)，在j＜N的情况下(在步骤S111中“否”)，使j递增1(步骤S112)，将处理返回到步骤S17，再次进行白血球的检测。另一方面，在步骤S11中j≥N的情况下(在步骤S111中“是”)，控制部216结束处理。
在上述步骤S205之后，图像处理单元3的CPU 31a等待血球图像的接收(在图7的步骤S206中“否”)。在通过图像处理单元3的通信接口31h接收到从显微镜单元2中发送的血球图像的情况下(在步骤S206中“是”)，CPU 31a进行血球图像的校正处理(步骤S207)。在上述校正处理中，由CPU 31a对血球图像的所有像素的RGB成分的亮度值进行线性校正，以使血球图像的背景部分(血球像以外的部分)的亮度的平均值成为规定值(例如225)。CPU 31a将这样的校正后的血球图像存储在硬盘31d中(步骤S208)。在步骤S208的处理中，由CPU 31a生成与血球图像对应的白血球ID，作为包括该白血球ID的文件名的图像数据，存储上述血球图像。
接下来，CPU 31a识别血球图像中的细胞质以及核的区域(步骤S209)。图10是示出血球图像的一个例子的图。如图10所示，在血球图像6A中，包括白血球像61。在被染色后的白血球中，核以及细胞质呈现不同的颜色。另外，白血球的核以及细胞质的颜色与红血球以及背景的颜色都分别不同。因此，在步骤S209的处理中，利用白血球像61的RGB值，来识别包含在白血球像61中的核的区域61a以及细胞质的区域61b。
接下来，CPU 31a根据血球图像来计算出白血球的各种特征参数值(步骤S210)。作为该特征参数，可以举出可以根据图像的颜色信号(G、B、R)求出的白血球的核的面积、细胞质的面积、核与细胞质的面积比(NC比)、核的收缩、核的颜色、以及细胞质的颜色等。
接下来，CPU 31a使用所取得的特征参数值，来分类白血球的种类(步骤S211)。具体而言，通过由CPU 31a例如针对白血球的几个特征参数，依次与对各参数值预先确定的判定基准值进行比较，可以逐渐对白血球的种类进行范围缩小。这样，对于所摄像的白血球，进行淋巴球、单球、嗜酸球、嗜碱球、及中性球(杆状、分叶状)这样的成熟白血球的分类；芽球、幼稚粒细球、及异型淋巴球这样的未成熟白血球的分类；以及红芽球的分类。例如，淋巴球与单球相比，核与细胞质的面积比(NC比)大。因此，在辨别某血球是淋巴球还是单球的情况下，由CPU 31a在NC比是基准值以上的情况下判断为淋巴球，在NC比小于基准值的情况下判断为单球。但是，在该例子中，将分类处理单纯化而进行了说明，但实际上还使用NC比以外的各种特征参数来进行分类处理。
接下来，CPU 31a判定是否达到所要求的白血球的计数数、即是否为i≥N(步骤S212)，在i＜N的情况下(在步骤S212中“否”)，CPU 31a使i递增1(步骤S213)，将处理返回到步骤S206，再次等待血球图像的接收。
另一方面，在步骤S212中i≥N的情况下(在步骤S212中“是”)，CPU 31a将如上所述得到的与检体相关的信息登记在硬盘31d的检体数据库DB1中，将分类结果以及特征参数值登记在血球数据库DB2中(步骤S214)，结束处理。
(血球图像的显示动作)
图11A是示出血球图像的显示动作中的血球图像显示单元4的初始处理的步骤的流程图，图11B是示出血球图像的显示动作中的图像处理单元3的检体信息发送处理的步骤的流程图。用户通过操作计算机4a的输入部43，指示血球图像显示程序44a的执行。计算机44a的CPU 41a受理该指示，执行血球图像显示程序44a。由此，计算机4a作为血球图像显示单元4而发挥功能。
在血球图像显示程序44刚刚起动之后，CPU 41a对RAM 41c内确保的后述的重排标志设置初始值“0”(图11A中的步骤S31)，使促使输入用户名以及口令的登录输入画面显示在图像显示部42中(步骤S32)。在该登录输入画面中，作为CPU 41a，从用户受理用户名以及口令的输入(步骤S33)。由血球图像显示单元4的CPU 41a执行的血球图像显示程序44a是事件触发型的程序，在CPU 41a中，当发生了受理用户名以及口令的输入的事件后，调出步骤S34的处理。
在步骤S34中，CPU 41a执行用户认证处理。在上述用户认证失败的情况下(在步骤S35中“否”)，CPU 41a结束处理。在通过上述登录处理进行的用户认证成功的情况下(在步骤S35中“是”)，CPU41a使通信接口41g向图像处理单元3发送登记在血液图像显示单元4中的日期成为测定日的检体信息的要求数据(步骤S36)。
通过图像处理单元3的通信接口31h接收从血球图像显示单元4中发送的要求数据(图11B的步骤S41)。在CPU 31a中，当发生了接收上述要求数据的事件后，调出步骤S42的处理。
在步骤S42中，CPU 31a从检体数据库DB1中取得测定日是登记的日期的检体信息(步骤S42)。接下来，CPU 31a使通信接口31g向血球图像显示单元4发送所取得的检体信息(步骤S43)，结束处理。
返回到图11A，血球图像显示单元4的CPU 41a在步骤S36中发送了检体信息的要求数据之后，等待检体信息的接收(在图11A的步骤S37中“否”)。在通过血球图像显示单元4的通信接口41g接收到从图像处理单元3中发送的检体信息的情况下(在步骤S37中“是”)，CPU 41a显示测定进展画面(未图示)(步骤S38)，结束处理。在上述测定进展画面中，列表显示了与多个检体相关的检体信息。在该测定进展画面中，用户可以选择列表显示的检体信息之一，通过在选择了一个检体信息之后进行规定的动作(例如鼠标的左键的双击)，用户可以将与该检体相关的血球图像的显示指示提供给血球图像显示单元4。
图12A是示出血球图像的显示动作中的血球图像显示单元4的图像显示处理的步骤的流程图，图12B是示出血球图像的显示动作中的图像处理单元3的血球图像发送处理的步骤的流程图。在血球图像显示单元4中，当在显示了测定进展画面的状态下，发生了如上所述受理与一个检体相关的血球图像的显示指示的事件后(步骤S51)，调出步骤S52的处理。
在步骤S52中，CPU 41a使通信接口41g向图像处理单元3发送包括受理了指示的检体的检体ID的血球图像发送要求数据(步骤S52)。
通过图像处理单元3的通信接口31g接收从血球图像显示单元4中发送的要求数据(图12B的步骤S61)。在CPU 31a中，当发生了接收上述要求数据的事件后，调出步骤S62的处理。
在步骤S62中，CPU 31a从与上述检体ID对应的血球数据库DB2中，取得分类结果信息(步骤S62)。在该分类结果信息中，包括：图4所示的识别白血球的白血球ID；白血球的分类结果的种类(单球、中性球、嗜碱球、嗜酸球、以及淋巴球等)；表示可否分类的信息；以及各种特征参数值。另外，在分类结果信息中，对白血球的种类信息或无法分类信息对应关联了白血球ID。即，分类结果信息是可以根据白血球ID来识别该白血球的种类是何种、或者该白血球是否为无法分类的信息。
接下来，CPU 31a使通信接口31g向血球图像显示单元4发送所取得的分类结果信息(步骤S63)。
回到图12A，血球图像显示单元4的CPU 41a在发送了分类结果信息的要求数据之后，等待分类结果信息的接收(在图12A的步骤S53中“否”)。在通过血球图像显示单元4的通信接口41a接收到从图像处理单元3发送的分类结果信息的情况下(在步骤S53中“是”)，CPU 41a判别是否进行后述的血球图像的重排设定(步骤S54)。在如后所述，进行血球图像的重排设定的情况下，对RAM 41c中设置的重排标志设置“1”，在没有进行血球图像的重排设定的情况下，对上述重排标志设置“0”。在步骤S54的处理中，CPU 41a通过参照重排标志，来判定是否进行了血球图像的重排设定。
在步骤S54中，在没有进行重排设定的情况下(在步骤S54中“是”)，CPU 41a从硬盘41d读取标准显示设定信息C1(步骤S55)。如后所述，在血球图像显示单元4起动之后，在没有进行血球图像的重排设定的情况下，在血球图像的显示中使用该标准显示设定信息C1。在上述标准显示设定信息C1中，包括：表示血球种类的排列顺序的信息；表示显示对象的血球种类的信息；表示用于针对每个血球种类决定血球图像的排列顺序的特征参数的信息；以及表示针对每个血球种类使用上述特征参数来排列血球图像的顺序是升序还是降序的信息。
接下来，CPU 41a根据分类结果信息来识别与在标准显示设定信息C1中被设定为显示对象的血球种类对应的白血球ID(步骤S56)，使用针对每个血球种类在标准显示设定信息C1中设定的特征参数以及表示排列顺序是升序还是降序的信息，针对每个血球种类决定识别成显示对象的各白血球ID的排列顺序(步骤S57)。当决定了各白血球ID的排列顺序后，CPU 41a将处理转移到步骤S511。
在步骤S54中，在进行重排设定的情况下(在步骤S54中“否”)，CPU 41a从硬盘41d中读出重排设定信息C2(步骤S58)。如后所述，在进行了血球图像的重排设定之后，到血球图像显示单元4被关机为止的期间，在血球图像的显示中使用该重排设定信息C2。在上述重排设定信息C2中，包括：表示血球种类的排列顺序的信息；表示显示对象的血球种类的信息；表示用于决定血球图像的排列顺序的特征参数的信息；以及表示使用上述特征参数的值来排列血球图像的顺序是升序还是降序的信息。
接下来，CPU 41a根据接收到的分类结果信息中所包含的血球种类，识别与在重排设定信息C2中被设定为显示对象的白血球种类对应的白血球ID(步骤S59)，使用在重排设定信息C2中设定的特征参数以及表示排列顺序是升序还是降序的信息，针对每个血球种类决定识别成显示对象的各白血球ID的排列顺序(步骤S510)。当决定了各白血球ID的排列顺序后，CPU 41a将处理转移到步骤S511。
在步骤S511中，CPU 41a使通信接口41g向图像处理单元3发送包括识别出的白血球ID的图像发送要求数据(步骤S511)。另外，在上述图像发送要求数据中，包含所识别的所有白血球ID。
返回到图12B，图像处理单元3的CPU 31a在步骤S63中发送了分类结果信息之后，等待图像发送要求数据的接收(在图12B的步骤S64中“否”)。在通过图像处理单元3的通信接口31g接收到从血球图像显示单元4中发送的要求数据的情况下(在步骤S64中“是”)，CPU 31a从硬盘31d的血球图像文件夹35中的与上述检体ID对应的文件夹，读出与包含在图像发送要求数据中的白血球ID对应的血球图像(步骤S65)，使通信接口31g向血球图像显示单元4发送所读出的血球图像(步骤S66)，结束处理。
返回到图12A，血球图像显示单元4的CPU 41a在步骤S511中发送了图像发送要求数据之后，等待血球图像的接收(在图12A的步骤S512中“否”)。在通过血球图像显示单元4的通信接口41g接收到从图像处理单元3中发送的血球图像的情况下(在步骤S512中“是”)，由CPU 41a生成血球图像回顾画面(步骤S513)。在该血球图像回顾画面中，按照由步骤S57或S510决定的排列顺序，排列了各血球图像。CPU 41a将生成的血球图像回顾画面显示在图像显示部42中(步骤S514)，结束处理。
图13是示出血球图像回顾画面的一个例子的图。在血球图像回顾画面W1中，包括：显示一个或多个血球图像的血球图像显示区域A11；显示患者信息的患者信息显示区域A12；针对每个分类的血球的种类，显示计数结果的计数值显示区域A13；以及显示由多项目自动血球分析装置得到的分析结果的分析结果显示区域A14。在血球图像显示区域中，一览显示将接收到的血球图像缩小而得到的图像。在各缩小图像中，用字符串表示了血球种类(单球是“Mono”、中性球是“Band”或“Seg”、嗜酸球是“Eosin”、嗜碱球是“Baso”、淋巴球是“Lymph”等)。另外，显示在血球图像显示区域A11中的血球图像是与在上述步骤S56或S59中被设定为显示对象的白血球ID对应的血球图像。另外，针对每个通过血球种类整理的组来显示血球图像。各组在没有进行重排设定的情况下，按照在标准显示设定信息C1中设定的血球种类的排列顺序排列，在进行了重排设定的情况下，按照规定的顺序排列。在图13中，作为显示对象的血球种类设定了淋巴球以及单球，在血球种类的排列顺序中，淋巴球是前面，单球是后面。另外，在血球图像显示区域A11中，针对每个显示对象的血球种类，通过排列顺序的决定中使用的特征参数，按照升序以及降序中的所设定的顺序来排列血球图像。在图13中，示出了针对特征参数“NC比”按照降序排列了淋巴球的血球图像的例子。另外，在图13所示的画面例子中，最上段的左端的淋巴球的血球图像是开头(NC比最大)，按照NC比变小的顺序从开头朝向右方排列淋巴球的血球图像，在到达右端时从下一段的左端朝向右方依次排列淋巴球的血球图像，以下按照将其反复的顺序排列血球图像。接着NC比最小的淋巴球的血球图像，按照同样的顺序排列了单球的血球图像。
在计数值显示区域A13中，纵向排列了分别显示血球种类的名称的多个再分类按钮BT11，在各自的旁边显示了对应的血球种类的计数值。在通过鼠标的左键点击操作等来选择显示在血球图像显示区域A11中的血球图像的某一个，进而通过同样的操作选择了再分类按钮BT11的某一个时，将该血球图像再分类为所选择的血球种类。对于该操作在后面叙述。
(血球图像的显示设定动作)
接下来，对如上所述存储在图像处理单元3中的血球图像的显示设定的动作进行说明。在该显示设定动作中，设定在上述血球图像回顾画面中排列血球图像的顺序。例如，在向设施导入标本摄像装置1的最初，服务人员进行血球图像回顾画面的显示设定，在以后的用户运用标本摄像装置1的运用中使用该设定值。另外，用户或服务人员还可以以后再次进行血球图像的显示设定，来变更设定值。
图14是示出血球图像的显示设定动作中的血球图像显示单元4的处理流程的流程图。服务人员或用户等操作者通过操作输入部43，对血球图像显示单元4指示血球图像的显示设定画面W2的显示。CPU 41a在发生了受理该指示的事件后(步骤S701)，执行步骤S702的处理。
在步骤S702中，CPU 41a使血球图像的显示设定画面W2显示在图像显示部42中(步骤S702)。图15是示出血球图像的显示设定画面W2的一个例子的图。设定画面W2包括：用于设定血球种类的排列顺序的区域A21；用于设定显示对象的血球种类的区域A22；以及用于针对每个血球种类设定血球图像的排列顺序的决定中使用的特征参数的区域A23。
在区域A21中，设置有排列显示所有血球种类的名称的血球种类名称显示部BX1；以及用于变更血球种类的排列顺序的按钮BT21、BT22。在血球种类名称显示部BX1中可以选择地显示了各血球种类名称的字符串。在血球种类名称显示部BX1中在选择了一个血球种类名称的状态下，选择了按钮BT21(在鼠标光标重叠于按钮BT21的状态下进行了鼠标的左键的点击操作)后，选择的血球种类的排列顺序提高一个。另一方面，在血球种类名称显示部BX1中在选择了一个血球种类名称的状态下，选择了按钮BT22后，选择的血球种类的排列顺序下降一个。这样，操作者可以设定血球种类的排列顺序。
在区域A22中，设置有：排列显示显示对象的血球种类的名称的显示血球种类名称显示部BX2；排列显示非显示对象的血球种类的名称的非显示血球种类名称显示部BX3；以及用于变更血球种类的显示/非显示的按钮BT23、BT24。在显示血球种类名称显示部BX2中可以选择地显示出显示对象的血球种类名称的字符串，在非显示血球种类名称显示部BX3中可以选择地显示出非显示对象的血球种类名称的字符串。在显示血球种类名称显示部BX2中选择了一个血球种类名称的状态下，选择了按钮BT24后，从显示血球种类名称显示部BX2中删除所选择的血球种类名称，并追加到非显示血球种类名称显示部BX3。由此，选择的血球种类从显示对象变更为非显示对象。相反，在非显示血球种类名称显示部BX3中在选择了一个血球种类名称的状态下，选择了按钮BT23后，从非显示血球种类名称显示部BX3中删除所选择的血球种类名称，并追加到显示血球种类名称显示部BX2。由此，选择的血球种类从非显示对象变更为显示对象。
在区域A23中，纵向排列显示了多个血球种类的名称BTY，在各血球种类的名称BTY的旁边，设置了用于选择特征参数的选择框SB。另外，在各选择框SB的旁边，分别设置了用于作为排列顺序而选择升序的单选按钮RB1、和用于选择降序的单选按钮RB2。横向排成一列的血球种类的名称、选择框SB、以及单选按钮RB1、RB2相互对应。选择框SB设置有下拉按钮，在选择了该下拉按钮时，下拉显示包括多个特征参数的名称(“细胞的大小”、“NC比”、“核的收缩”、“核的颜色”、以及“细胞质的颜色”)的选择菜单。在显示了下拉菜单的状态下，操作者通过鼠标选择了期望的特征参数后，该特征参数被设置成用于决定对应的血球种类的血球图像的排列顺序的特征参数。另外，操作者通过用鼠标来选择单选按钮RB1、RB2中的某一个，可以作为血球图像的排列顺序而设定升序/降序。
另外，在设定画面W2中，设置了OK按钮BT25和取消按钮BT26。在选择了OK按钮BT25后，确定如上所述输入的各设定值，将包括各设定值的标准显示设定信息C1存储在硬盘41d中。另一方面，在选择了取消按钮BT26后，输入的设定值被废弃。
操作者通过在图像显示部42中显示了血球图像的显示设定画面W2的状态下，进行上述那样的操作，可以输入设定值，并指示其确定。CPU 41a在受理了这样的设定值的输入以及确定的指示后(步骤S703)，将包括该设定值的标准显示设定信息C1存储在硬盘41d中(步骤S704)，结束显示设定画面W2的显示(步骤S705)，结束处理。如上所述那样，进行与血球图像的显示相关的设定。
(血球图像的显示变更动作)
接下来，对血球图像的显示变更动作进行说明。在该显示变更动作中，可以在显示了上述血球图像回顾画面的状态下，进而按照新的排列顺序来设定血球图像以易于分类血球图像。
图16是示出血球图像的显示变更动作中的血球图像显示单元4的处理流程的流程图。通过在显示了血球图像回顾画面的状态下用户操作输入部43，例如从菜单条的“显示”菜单中选择“显示设定变更”等对血球图像显示单元4指示血球图像的显示变更设定画面的显示。CPU 41a在发生了受理该指示的事件后(步骤S801)，执行步骤S802的处理。
在步骤S802中，CPU 41a将血球图像的显示变更设定画面显示在图像显示部42中(步骤S802)。该显示变更设定画面是独立于血球图像回顾画面的视窗，重叠显示在血球图像回顾画面上。图17是示出血球图像的显示变更设定画面的一个例子的图。显示变更设定画面W3包括：用于设定显示对象的血球种类的区域A31；用于设定血球图像的排列顺序的决定中使用的特征参数的区域A32；以及用于设定将基于该特征参数的值的排列顺序设为升序还是设为降序的区域A33。
在区域A31中，显示了“Lymph(淋巴球)”、“Mono(单球)”、“Eosin(嗜酸球)”、“Baso(嗜碱球)”、“Band(带状核中性球)”、“Seg(分叶核中性球)”、以及“Unknown(无法分类)”的各血球种类的名称，在各个名称的旁边设置有检查框CB1。用户通过作为显示对象而选择所期望的血球种类的旁边的检查框CB1，可以将该血球种类设定为显示对象。
在区域A32中，显示了“核的面积”、“核/细胞质的面积比”、“核的收缩”、“核的颜色”、以及“细胞质的颜色”的各特征参数的名称，在各个名称的旁边设置了单选按钮RB3。用户通过选择所期望的特征参数的旁边的单选按钮RB3，可以设定用于决定血球图像的排列顺序所使用的特征参数。
在区域A33中，设置有用于作为血球图像的排列顺序而选择升序/降序的单选按钮RB4。用户通过用鼠标选择两个单选按钮RB4中的某一个，可以作为血球图像的排列顺序而设定升序/降序。
另外，在显示变更设定画面W3中，设置了OK按钮BT31和取消按钮BT32。在选择了OK按钮BT31后，确定如上所述输入的各设定值，将包括各设定值的重排设定信息C2存储在硬盘41d中。另一方面，在选择了取消按钮BT32后，输入的设定值被废弃。
用户在图像显示部42中显示了血球图像的显示变更设定画面的状态下，通过进行上述那样的操作，可以输入重排用的设定值，并指示其确定。CPU 41a在受理了这样的重排用的设定值的输入以及确定的指示后(步骤S803)，将包括该设定值的重排设定信息C2存储在硬盘41d中(步骤S804)，对重排标志设置“1”(步骤S805)，结束显示变更设定画面的显示(步骤S806)。另外，如上所述，重排标志的初始值是“0”。
接下来，CPU 41a从硬盘41d中读出重排设定信息C2(步骤S807)，根据包含在分类结果信息中的血球种类，识别与在重排设定信息C2中被设定为显示对象的血球种类对应的白血球ID(步骤S808)，使用在重排设定信息C2中设定的特征参数以及表示排列顺序是升序还是降序的信息，针对每个血球种类决定识别为显示对象的各白血球ID的排列顺序(步骤S809)。然后，CPU 41a制作按照所决定的顺序排列了血球图像的血球图像回顾画面(步骤S810)，更新血球图像回顾画面的显示(步骤S811)，结束处理。由此，按照设定为重排用的特征参数中的其值来重排血球图像。即，虽然通过显示设定画面W2中设定的血球图像的顺序，不易判别被分类成哪个血球种类，但通过在重排设定画面W3中按照新设定的排列顺序来重排血球图像，可以提高血球种类的再分类的精度。
“血球图像的再分类动作”
用户(医生或检查技师即检查者)通过参照血球图像回顾画面，将在该画面中排列的多个血球图像中的误分类的血球图像再分类为正确的血球种类。以下，对其动作进行说明。图18A是示出血球图像的再分类动作中的血球图像显示单元4的处理流程的流程图，图18B是示出血球图像的再分类动作中的图像处理单元3的处理流程的流程图。通过在显示了血球图像回顾画面的状态下，用户操作输入部43，选择再分类对象的血球图像，指示该血球图像的新的血球种类。例如通过在鼠标光标重叠于对象的血球图像上的状态下进行鼠标的左键的点击操作，来进行血球图像的选择。另外，通过同样地对血球图像回顾画面的再分类按钮BT11进行鼠标的左键点击操作等，来进行新的血球种类的指示。CPU 41a在发生了受理再分类对象的血球图像的选择以及新的血球种类的指示的事件后(步骤S901)，执行步骤S902的处理。
在步骤S902中，CPU 41a使通信接口41g向图像处理单元3发送包括所选择的血球图像的白血球ID以及新的血球种类的信息的数据库更新指示数据(步骤S902)，更新血球图像回顾画面以便反映再分类的结果(步骤S903)。在该血球图像回顾画面的更新处理中，从血球图像显示区域A11中的再分类前的血球种类(以下称为“旧血球种类”)的组中删除所再分类的血球图像，并包含在再分类目的地的血球种类(以下称为“新血球种类”)的组中，按照与相应血球种类对应起来的特征参数的顺序，重排属于新血球种类的组中的血球图像。另外，旧血球种类的计数结果减1，新血球种类的计数结果加1。之后，CPU 41a结束处理。
此处，说明对按照摄像顺序排列了血球图像的画面、与本实施方式的依照特征参数的值的顺序来排列了血球图像的画面进行比较，而如何进行血球图像的再分类。图19是按照摄像顺序排列了血球图像的画面的一个例子。图19所示的画面除了将血球图像的排列顺序设为摄像顺序以外，与图13所示的血球图像回顾画面的结构相同。另外，本画面的所有血球图像是与图13的血球图像回顾画面中显示的图像相同的图像。在图19所示的按照摄像顺序排列了血球图像的画面中，不限于相邻的血球图像彼此之间具有相似的方式。因此，如果检查技师或医生等检查者没有慎重地确认所有血球图像，则无法容易地发现误分类。另一方面，在图13所示的针对特征参数“NC比”按照降序排列了血球图像的画面中，一般在NC比高的淋巴球中将NC比小的血球图像配置在后级。另外，由于如上所述与淋巴球相比单球的NC比小，所以靠近单球的组而配置的NC比小的淋巴球的血球图像的形态与单球近似，实际上作为单球的血球图像是被误分类成淋巴球的血球图像的可能性高。这样，在该例子中位于后方的淋巴球的血球图像是被误分类的血球图像的可能性高，检查者通过重点地确认这些图像，可以容易地发现误分类。另外，通过设为这样的配置，可以在被误分类的可能性高的血球图像的附近，配置应分类该血球图像的血球种类的血球图像，所以检查者易于比较两者。检查者通过对有可能被误分类的血球图像、与本来应分类该血球图像的血球种类的血球图像进行比较，可以更容易地发现误分类。
图20A是示出本实施方式的标本摄像装置的血球图像回顾画面的另一例子的图，图20B是示出按照摄像顺序排列了血球图像的画面的另一例子的图。在图20A中，示出了针对特征参数“核的收缩”按照降序排列了带状核中性球(Band)以及分叶核中性球(Seg)各自的组的血球图像的例子。在血球种类的排列顺序中，带状核中性球在前，分叶核中性球在后。通过核的最小粗细来表示特征参数“核的收缩”。即，核的最小粗细越大、收缩越小，将血球图像配置在越前。带状核中性球具有具备核的长径与核的短径之比成为3对1以上的长的弯曲的核这样的形态的特征，分叶核中性球具有核的长径与核的短径分叶成其以上这样的形态的特征。因此，将“核的收缩”设为用于分类两者的特征参数之一。因此，在分叶核中性球的血球图像中核的最小粗细大的血球图像本来应该是带状核中性球，但有可能被误分类为分叶核中性球。将核的最小粗细大的分叶核中性球的血球图像配置在前方、即靠近带状核中性球的组的位置。在图20A中，配置在靠近带状核中性球的组的位置的用虚线包围的分叶核中性球的血球图像是实际上应分类为带状核中性球的血球图像。这样，在该例子中位于前方的分叶核中性球是被误分类的血球图像的可能性高，检查者通过重点地确认这些图像，可以容易地发现中性球的误分类。另一方面，在图20所示的按照摄像顺序排列了血球图像的画面中，被误分类可能性高的血球图像不会集中到一部分。因此，如果检查技师或医生等检查者没有慎重地确认所有血球图像，则无法容易地发现误分类。
如图18B所示，在图像处理单元3的CPU 31a中，发生了接收数据库更新指示数据的事件后(步骤S91)，调出步骤S912的处理。
在步骤S912中，CPU 31a识别与接收到的数据库更新指示数据中所包含的白血球ID对应的血球数据库DB2(步骤S912)。
接下来，CPU 31a将识别的血球数据库DB2的种类字段F22的数据变更为包含在数据库更新指示数据中的血球种类(步骤S913)，结束处理。由此，血球图像的再分类完成。
通过设为以上那样的结构，在血球图像回顾画面中，以按照针对该血球种类确定的特征参数的值的顺序来排列同一血球种类的血球图像，所以用户可以高效地发现被误分类的血球图像。
另外，如果将血球图像的分类中使用的特征参数用作用于决定血球图像的排列顺序的特征参数，则可以将误分类可能性高的血球图像集中到一部分，用户通过重点地确认该部分，可以容易地发现误分类的血球图像。
另外，在通过特征参数值的大小来辨别血球图像是两个血球种类的哪一个的情况下，通过连续排列两个血球种类的血球图像的组，并且按照与这些两个组的排列顺序匹配的排列顺序来排列血球图像，可以将被误分类为一个血球种类的可能性高的血球图像配置在靠近本来应分类该血球图像的另一个血球种类的组的位置。对其进行详细地说明的话，则成为：在将特征参数值大(小)的第一血球种类的组排列于前，将特征参数小(大)的第二血球种类的组排列于后的情况下，通过针对上述特征参数按照降序(升序)排列第一血球种类的血球图像，第一血球种类的血球图像中的被误分类的可能性高的血球图像被配置在靠近第二血球种类的组的位置。其原因为，对于被分类为第一血球种类的血球图像中的上述特征参数值小(大)的血球图像，有时应该是第二血球种类的血球图像被误分类为第一血球种类。通过如果被误分类则将这样的被怀疑为误分类的血球图像配置在本来该血球图像应所属的血球种类的组的附近，用户可以容易地比较两者，进一步易于发现误分类。
另外，由于可以针对每个血球种类自由地设定排列顺序的决定中使用的特征参数，所以可以针对每个血球种类设定适合于发现误分类的特征参数。
另外，由于构成为预先设定包括血球图像回顾画面的显示中通常使用的特征参数的标准显示设定信息C1，并使用标准显示设定信息C1来决定血球图像的排列顺序，从而显示血球图像回顾画面，所以即使在制作了一次标准显示设定信息C1之后，用户没有指定血球图像的排列顺序的决定中使用的特征参数，也按照易于发现误分类的排列顺序来显示血球图像。
另外，用户在如上所述在标准显示设定信息C1进行的血球图像的排列顺序不适当，且希望按照使用了其他特征参数的排列顺序来重排的情况下，可以进行血球图像的重排设定。这样，通过构成为在重排设定中，用户可以设定与通常使用的特征参数不同的辅助地使用的特征参数，可以针对每个检体按照适合的排列顺序来排列血球图像，进一步易于发现误分类。并不在血球图像显示单元4关机并下次起动之后使用包括该辅助地使用的特征参数的重排设定信息C2，而是在下次起动之后再次使用标准显示设定信息C1。因此，用户无需再次按照与标准显示设定信息C1同样的设定内容来进行显示设定，这样的结构对于用户来说便利性高。
(其他实施方式)
另外，在上述实施方式中，叙述了对血液涂抹标本进行摄像而取得血球图像的标本摄像装置，但不限于这样的标本摄像装置。也可以是如下标本摄像装置：通过将从人体提取的组织薄薄地切片后粘贴在载玻片上，并对利用染色剂来进行染色后而得到的标本进行摄像，来取得包括细胞像的细胞图像。
另外，在上述实施方式中，叙述了如下结构：在刚刚起动了血球图像显示单元4之后，即使没有设定任何血球图像的排列顺序的决定中使用的特征参数，也按照一次设定的标准显示设定信息C1来决定血球图像的排列顺序，显示血球图像回顾画面，在用户进行了重排设定的情况下，按照重排设定信息C2来变更血球图像的排列顺序，但不限于该结构。也可以是如下结构：在刚刚起动了血球图像显示单元4之后，不设定任何在血球图像的排列顺序的决定中使用的特征参数，而例如显示按照摄像顺序排列了血球图像的血球图像回顾画面，在用户指定特征参数来进行了重排设定的情况下，以按照该特征参数的值的排列顺序来排列血球图像的形式进行重排。
另外，在上述实施方式中，叙述了如下结构：在用户进行了重排设定之后，在直到血球图像显示单元4关机为止的期间，按照重排设定信息C2中包含的特征参数中的其值来决定血球图像的配置顺序，但不限于该结构。也可以是如下结构：在用户进行了重排设定之后，在直到从用户受理了重排设定信息C2的使用停止指示为止的期间，按照重排设定信息C2中包含的特征参数中的其值来决定血球图像的配置顺序，在从用户受理了重排设定信息C2的使用停止指示之后，按照标准显示设定信息C1来决定血球图像的排列顺序，显示血球图像回顾画面。另外，也可以并非直到血球图像显示单元4关机为止，而直到切换了检体信息的状态、即通过检体切换按钮A15选择了在测定进展画面中与作为显示对象的检体不同的其它检体等来切换了显示对象的检体的状态为止，按照重排设定信息C2中包含的特征参数中的其值来决定血球图像的配置顺序。另外，也可以直到在血球图像显示单元4中产生了异常的状态、或图像处理单元3从显微镜单元2中受理了新的血球图像的状态等标本摄像装置1达到血球图像显示单元4的关机以外的规定状态为止，按照重排设定信息C2中包含的特征参数中的其值来决定血球图像的配置顺序。
另外，在上述实施方式中，叙述了如下结构：将血球图像分类为多个血球种类，之后与分类结果一起以依照特征参数值的顺序来排列显示血球图像，但不限于该结构。也可以是如下结构：仅对某种(淋巴球等)的血球图像进行摄像来取得血球图像，对该血球图像进行解析而取得特征参数值(NC比)，以依照该特征参数值的顺序来排列显示这些血球图像。在包含与该种不同的种类(单球等)的血球图像的情况下，通过以上述顺序排列，用户可以容易地识别上述不同种类的血球图像。
另外，在上述实施方式中，叙述了如下结构：通过计算机执行血球图像显示程序44a，作为血球图像显示单元4而发挥功能，取得血球图像以及特征参数值，按照该特征参数值来决定血球图像的排列顺序，将按照该排列顺序排列了血球图像的血球图像回顾画面显示在图像显示部42中，但不限于该结构。也可以构成为通过可以执行与血球图像显示程序同样的处理的FPGA或ASIC等专用硬件，来执行上述处理。
另外，在上述实施方式中，叙述了通过与图像处理单元3独立地设置的血球图像显示单元4来进行上述处理的结构，但不限于该结构。也可以是如下结构：通过一并具备图像处理单元3的功能和血球图像显示单元4的功能的一个装置，来进行根据血球图像的图像处理实现的特征参数的取得、血球图像的分类、依照特征参数值的血球图像的排列顺序的决定、以及以该排列顺序排列了血球图像的血球图像回顾画面的显示。另外，也可以构成为通过一并具备显微镜单元2的功能、图像处理单元3的功能以及血球图像显示单元4的功能的一个装置，来进行标本的摄像、根据血球图像的图像处理实现的特征参数的取得、血球图像的分类、依照特征参数值的血球图像的排列顺序的决定、以及以该排列顺序排列了血球图像的血球图像回顾画面的显示。
另外，在上述实施方式中，叙述了通过单一的计算机3a来执行图像处理程序34a的所有处理的结构，但不限于该结构，还可以设为通过多个装置(计算机)来分散执行与上述图像处理程序34a同样的处理的分布式系统。
另外，在上述实施方式中，叙述了通过单一的计算机4a来执行血球图像显示程序44a的所有处理的结构，但不限于该结构，还可以设为通过多个装置(计算机)来分散执行与上述血球图像显示程序44a同样的处理的分布式系统。

Claims (15)

1.一种细胞图像显示装置，其特征在于包括：
特征参数值取得部件，基于通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
种类判定部件，基于由上述特征参数值取得部件取得的上述特征参数值，判定上述各个细胞的种类；
显示部；以及
显示控制部件，控制上述显示部，以便针对每个由上述种类判定部件判定的种类，通过基于由上述特征参数取得部件针对多个细胞图像分别取得的特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。
2.根据权利要求1所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述特征参数值取得部件取得与上述各个细胞的相互不同的特征相关的多个特征参数值，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便通过基于针对每个细胞的种类所确定的特征参数的值的顺序，针对每个由上述种类判定部件判定的种类排列显示上述多个细胞图像。
3.根据权利要求2所述的细胞图像显示装置，其特征在于还包括：
特征参数受理部件，针对每个细胞的种类，受理决定细胞图像的配置顺序中使用的特征参数的指定，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便通过基于上述特征参数受理部件受理的特征参数的值的顺序，针对每个由上述种类判定部件判定的种类排列显示上述多个细胞图像。
4.根据权利要求1所述的细胞图像显示装置，其特征在于还包括：
第二特征参数受理部件，在上述显示部显示了上述多个细胞图像的状态下，受理决定上述多个细胞图像的新的配置顺序中使用的重排用特征参数的指定，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便通过基于上述第二特征参数受理部件受理的上述重排用特征参数的值的顺序，将上述显示部的显示更新为排列了上述多个细胞图像的状态。
5.根据权利要求4所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述显示控制部件控制上述显示部，以便在结束了通过基于上述重排用特征参数的值的顺序重排的上述多个细胞图像的显示之后，以基于上述重排用特征参数的值的顺序，显示与上述多个细胞图像不同的多个细胞图像。
6.根据权利要求5所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述显示控制部件控制上述显示部，以便在上述第二特征参数受理部件受理了上述重排用特征参数的指定之后，直到上述细胞图像显示装置达到规定的状态为止，通过基于上述重排用特征参数的值的顺序来排列显示多个细胞图像。
7.根据权利要求6所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述显示控制部件控制上述显示部，以便仅排列显示与同一检体相关的多个细胞图像，
上述细胞图像显示装置还具备切换显示对象的检体的切换部件，
上述显示控制部件控制上述显示部，以便在上述第二特征参数受理部件受理了上述重排用特征参数之后，直到通过上述切换部件切换显示对象的检体为止，通过基于上述重排用特征参数的值的顺序来排列显示多个细胞图像。
8.根据权利要求1所述的细胞图像显示装置，其特征在于还包括：
图像/种类受理部件，从显示在上述显示部中的上述多个细胞图像中受理至少一个细胞图像的选择以及细胞种类的选择；以及
种类变更部件，将由上述图像/种类受理部件受理的细胞图像中的细胞的种类从由上述种类判定部件判定的细胞的种类，变更为由上述图像/种类受理部件受理的细胞的种类。
9.根据权利要求1所述的细胞图像显示装置，其特征在于还包括：
摄像部，对上述细胞进行摄像而取得上述细胞图像。
10.根据权利要求1所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述特征参数值取得部件从设置在上述细胞图像显示装置的外部的存储装置中取得上述特征参数值。
11.根据权利要求1～10中的任意一项所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述特征参数是从上述细胞的大小、上述细胞的核的面积、上述细胞的细胞质的面积、上述细胞的核与上述细胞的细胞质的面积比、上述细胞的核的颜色、上述细胞的细胞质的颜色、以及上述细胞的核的收缩中选择的。
12.一种细胞图像显示装置，其特征在于包括：
显示部；以及
构成为进行以下处理的控制部，
(a)基于通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
(b)基于由上述(a)取得的上述特征参数值，判定上述各个细胞的细胞种类；以及
(c)控制上述显示部，以便针对每个由上述(b)判定的种类，通过基于通过上述(a)针对多个细胞图像分别取得的特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。
13.根据权利要求12所述的细胞图像显示装置，其特征在于：
上述控制部包括：
执行上述(a)以及(b)的第一控制部；以及
执行上述(c)的第二控制部。
14.一种细胞图像显示方法，其特征在于包括：
(a)基于通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
(b)通过基于由上述步骤(a)取得的上述特征参数值的顺序，判定上述各个细胞的种类；以及
(c)针对每个由上述步骤(b)判定的种类，通过基于由上述步骤(a)针对多个细胞图像分别取得的上述特征参数值的顺序，将上述多个细胞图像排列显示在显示部中。
15.一种控制系统，其特征在于包括：
图像取得部件，取得通过对包括多个细胞的试样进行摄像而得到的多个细胞图像；
特征参数值取得部件，取得表示各个细胞的特征的多个特征参数值；
判定结果取得部件，取得各个细胞的种类的判定结果；以及
显示控制部件，控制显示部，以便针对每个由上述判定结果取得部件判定的细胞的种类，通过基于由上述特征参数值取得部件针对多个细胞图像分别取得的上述特征参数值的顺序，排列显示上述多个细胞图像。
CN2009102541542A 2008-12-25 2009-12-10 细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统 Active CN101762584B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008330625A JP5438962B2 (ja) 2008-12-25 2008-12-25 細胞画像表示装置
JP2008-330625 2008-12-25

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101762584A true CN101762584A (zh) 2010-06-30
CN101762584B CN101762584B (zh) 2012-07-18

Family

ID=42045388

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2009102541542A Active CN101762584B (zh) 2008-12-25 2009-12-10 细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统

Country Status (4)

Country Link
US (1) US8484572B2 (zh)
EP (2) EP2202506B1 (zh)
JP (1) JP5438962B2 (zh)
CN (1) CN101762584B (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102692517A (zh) * 2011-03-14 2012-09-26 株式会社堀场制作所 分析装置
CN103930762A (zh) * 2011-06-17 2014-07-16 罗氏血液诊断股份有限公司 用于样本显示与查看的系统和方法
CN104094099A (zh) * 2011-04-15 2014-10-08 体质医学股份有限公司 测量细胞体积和成份
CN104751188A (zh) * 2015-04-15 2015-07-01 爱威科技股份有限公司 一种图片处理方法及系统
CN105308628A (zh) * 2013-05-08 2016-02-03 细胞视觉公司 用于红血细胞分析的图形用户界面
US9459196B2 (en) 2011-07-22 2016-10-04 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Blood analyzer calibration and assessment
CN106462746A (zh) * 2014-06-16 2017-02-22 西门子医疗保健诊断公司 分析数字全息显微术数据以用于血液学应用
CN107003334A (zh) * 2014-11-21 2017-08-01 株式会社岛津制作所 扫描型探针显微镜用数据显示处理装置、扫描型探针显微镜用数据显示处理方法以及控制程序
CN107533047A (zh) * 2015-03-31 2018-01-02 希森美康株式会社 尿分析系统、拍摄装置、细胞拍摄装置、尿分析方法、管理装置及信息处理方法
CN108416767A (zh) * 2018-02-09 2018-08-17 重庆东渝中能实业有限公司 基于全息成像的红细胞多项生理参数检测方法
CN110118870A (zh) * 2018-02-06 2019-08-13 深圳市帝迈生物技术有限公司 血细胞分析仪及运行方法

Families Citing this family (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2015271917B2 (en) * 2011-06-17 2017-07-20 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Systems and methods for sample display and review
US20140193052A1 (en) * 2011-08-23 2014-07-10 Yoshiko Yoshihara Information processing system, information processing method, information processing apparatus, control method thereof and control program
JP5376024B1 (ja) * 2012-08-23 2013-12-25 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム
JP5333635B1 (ja) * 2012-08-23 2013-11-06 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム
CN103776832B (zh) * 2012-10-26 2018-08-07 香港智能医学有限公司 早期癌细胞无漏检测系统
CN103776836A (zh) * 2012-10-26 2014-05-07 蔡志明 基于尿液的早期膀胱癌检查方法及系统
JP5698208B2 (ja) * 2012-11-30 2015-04-08 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP5560351B1 (ja) 2013-01-11 2014-07-23 大日本スクリーン製造株式会社 理化学装置および画像処理方法
WO2014164757A1 (en) * 2013-03-11 2014-10-09 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Imaging blood cells
CN105210083B (zh) * 2013-03-15 2019-05-21 霍罗杰克股份有限公司 用于查验和分析细胞学标本的系统和方法
RU2623804C2 (ru) * 2013-03-22 2017-06-29 Сони Компьютер Энтертейнмент Инк. Устройство для обработки информации, способ обработки информации, программа и носитель для хранения информации
JP6455829B2 (ja) * 2013-04-01 2019-01-23 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム
JP6070420B2 (ja) 2013-05-31 2017-02-01 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置及びプログラム
JP6350527B2 (ja) * 2013-07-03 2018-07-04 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置、病理診断支援システム、画像処理プログラム及び病理診断支援方法
CN105579847B (zh) * 2013-09-19 2019-07-12 学校法人庆应义塾 疾病分析装置、控制方法和程序
JP6277702B2 (ja) * 2013-12-19 2018-02-14 東洋紡株式会社 画像処理方法、画像処理装置、臨床検査システム、およびプログラム
US10614287B2 (en) 2014-06-16 2020-04-07 Siemens Healthcare Diagnostics Inc. Virtual staining of cells in digital holographic microscopy images using general adversarial networks
US9298968B1 (en) * 2014-09-12 2016-03-29 Flagship Biosciences, Inc. Digital image analysis of inflammatory cells and mediators of inflammation
EP3200917B1 (en) * 2014-09-29 2020-02-19 Biosurfit, S.A. Cell counting
US10451554B2 (en) * 2015-02-23 2019-10-22 Konica Minolta, Inc. Image processing device, image processing method, and recording medium storing computer readable image processing program
WO2017223412A1 (en) * 2016-06-24 2017-12-28 Beckman Coulter, Inc. Image atlas systems and methods
JP7149789B2 (ja) 2018-09-24 2022-10-07 セーレン株式会社 ロープ及び保護テープ
JP7201297B2 (ja) * 2018-09-26 2023-01-10 シスメックス株式会社 フローサイトメーター、データ送信方法及び情報処理システム
JP2021040590A (ja) 2019-09-13 2021-03-18 シスメックス株式会社 細胞画像解析方法、細胞画像解析装置、プログラム、及び細胞画像解析システム
CN112481346B (zh) * 2020-12-03 2022-12-09 中国人民解放军陆军军医大学第二附属医院 外周血细胞形态学检出异常细胞的自动预警系统及其方法
CN113470166B (zh) * 2021-06-28 2024-04-26 平湖莱顿光学仪器制造有限公司 一种用于呈现三维显微图像的方法与设备

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE2903855A1 (de) * 1979-02-01 1980-08-14 Bloss Werner H Prof Dr Ing Verfahren zum automatischen markieren von zellen und bestimmung der merkmale von zellen aus zytologischen abstrichpraeparaten
US4612614A (en) * 1980-09-12 1986-09-16 International Remote Imaging Systems, Inc. Method of analyzing particles in a fluid sample
US4393466A (en) * 1980-09-12 1983-07-12 International Remote Imaging Systems Method of analyzing particles in a dilute fluid sample
JPH0720124A (ja) 1993-07-07 1995-01-24 Omron Corp 血液細胞分析装置
ES2213750T3 (es) * 1994-02-14 2004-09-01 Autocyte North Carolina Llc Metodos de clasificacion automatica de especimenes citologicos.
WO1996020456A1 (en) * 1994-12-23 1996-07-04 International Remote Imaging Systems, Inc. Method and apparatus of analyzing particles in a fluid sample and displaying same
JP3189608B2 (ja) * 1995-02-01 2001-07-16 株式会社日立製作所 フロー式粒子画像解析方法
JP3282458B2 (ja) * 1995-09-05 2002-05-13 株式会社日立製作所 フロー式粒子画像解析方法および装置
DK0986753T4 (da) * 1997-04-07 2005-12-19 Bioimage As Fremgangsmåde til uddragning af kvantitativ information, hvad angår en påvirkning af et cellulært respons
US6350583B1 (en) * 1997-09-09 2002-02-26 Abbott Laboratories Reagents and methods useful for detecting diseases of the prostate
JP3981445B2 (ja) * 1997-09-09 2007-09-26 シスメックス株式会社 検査装置
US20060257884A1 (en) * 2004-05-20 2006-11-16 Amnis Corporation Methods for preparing and analyzing cells having chromosomal abnormalities
US7450229B2 (en) * 1999-01-25 2008-11-11 Amnis Corporation Methods for analyzing inter-cellular phenomena
JP2000353246A (ja) * 1999-06-11 2000-12-19 Hitachi Ltd パターン認識装置
US20040071328A1 (en) * 2001-09-07 2004-04-15 Vaisberg Eugeni A. Classifying cells based on information contained in cell images
JP2004340738A (ja) * 2003-05-15 2004-12-02 Sysmex Corp 細胞分類装置とシステム及び細胞分類方法
WO2005090945A1 (en) * 2004-03-16 2005-09-29 Amnis Corporation Method for imaging and differential analysis of cells
JP4542386B2 (ja) * 2004-07-30 2010-09-15 シスメックス株式会社 画像表示システム、画像提供装置、画像表示装置、およびコンピュータプログラム
US20060127881A1 (en) * 2004-10-25 2006-06-15 Brigham And Women's Hospital Automated segmentation, classification, and tracking of cell nuclei in time-lapse microscopy
CN101072881B (zh) * 2004-12-08 2010-09-08 国立大学法人大阪大学 细胞的评价方法和细胞测定用系统
CN1624475A (zh) * 2004-12-20 2005-06-08 华中科技大学 宫颈癌细胞辅助检测方法
JP4418362B2 (ja) * 2004-12-28 2010-02-17 オリンパス株式会社 画像処理装置
WO2006083969A2 (en) * 2005-02-01 2006-08-10 Amnis Corporation Blood analysis using a flow imaging cytometer
JP4964446B2 (ja) * 2005-09-14 2012-06-27 シスメックス株式会社 分析装置及び検体情報処理プログラム
JP5132050B2 (ja) * 2005-09-30 2013-01-30 シスメックス株式会社 標本撮像装置及び標本撮像方法とその装置を制御するプログラム、並びに、標本分析装置
JP4680052B2 (ja) * 2005-12-22 2011-05-11 シスメックス株式会社 標本撮像装置及びこれを備える標本分析装置
JP4869843B2 (ja) * 2006-09-06 2012-02-08 オリンパス株式会社 細胞画像処理装置および細胞画像処理方法
JP5063999B2 (ja) * 2006-11-30 2012-10-31 シスメックス株式会社 血液像分析装置

Cited By (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102692517A (zh) * 2011-03-14 2012-09-26 株式会社堀场制作所 分析装置
CN104094099B (zh) * 2011-04-15 2017-05-03 罗氏血液诊断股份有限公司 测量细胞体积和成份
US10281382B2 (en) 2011-04-15 2019-05-07 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Measuring volume and constituents of cells
CN104094099A (zh) * 2011-04-15 2014-10-08 体质医学股份有限公司 测量细胞体积和成份
US11047791B2 (en) 2011-06-17 2021-06-29 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Systems and methods for sample display and review
US11933711B2 (en) 2011-06-17 2024-03-19 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Systems and methods for sample display and review
CN103930762B (zh) * 2011-06-17 2018-03-20 罗氏血液诊断股份有限公司 用于样本显示与查看的系统和方法
CN108318409A (zh) * 2011-06-17 2018-07-24 罗氏血液诊断股份有限公司 用于样本显示与查看的系统和方法
CN103930762A (zh) * 2011-06-17 2014-07-16 罗氏血液诊断股份有限公司 用于样本显示与查看的系统和方法
US9459196B2 (en) 2011-07-22 2016-10-04 Roche Diagnostics Hematology, Inc. Blood analyzer calibration and assessment
US10089518B2 (en) 2013-05-08 2018-10-02 Cellavision Ab Graphical user interface for analysis of red blood cells
CN105308628A (zh) * 2013-05-08 2016-02-03 细胞视觉公司 用于红血细胞分析的图形用户界面
CN105308628B (zh) * 2013-05-08 2019-05-21 细胞视觉公司 用于红血细胞分析的图形用户界面
CN106462746B (zh) * 2014-06-16 2020-03-10 西门子医疗保健诊断公司 分析数字全息显微术数据以用于血液学应用
CN106462746A (zh) * 2014-06-16 2017-02-22 西门子医疗保健诊断公司 分析数字全息显微术数据以用于血液学应用
CN107003334B (zh) * 2014-11-21 2019-10-01 株式会社岛津制作所 扫描型探针显微镜用数据显示处理装置以及处理方法
CN107003334A (zh) * 2014-11-21 2017-08-01 株式会社岛津制作所 扫描型探针显微镜用数据显示处理装置、扫描型探针显微镜用数据显示处理方法以及控制程序
CN107533047A (zh) * 2015-03-31 2018-01-02 希森美康株式会社 尿分析系统、拍摄装置、细胞拍摄装置、尿分析方法、管理装置及信息处理方法
US10585032B2 (en) 2015-03-31 2020-03-10 Sysmex Corporation Urine analysis system, image capturing apparatus, urine analysis method
CN112326538A (zh) * 2015-03-31 2021-02-05 希森美康株式会社 尿分析系统、拍摄装置、细胞拍摄装置、尿分析方法、管理装置及信息处理方法
CN104751188A (zh) * 2015-04-15 2015-07-01 爱威科技股份有限公司 一种图片处理方法及系统
CN110118870A (zh) * 2018-02-06 2019-08-13 深圳市帝迈生物技术有限公司 血细胞分析仪及运行方法
CN110118870B (zh) * 2018-02-06 2023-04-07 深圳市帝迈生物技术有限公司 血细胞分析仪及运行方法
CN108416767A (zh) * 2018-02-09 2018-08-17 重庆东渝中能实业有限公司 基于全息成像的红细胞多项生理参数检测方法
CN108416767B (zh) * 2018-02-09 2021-02-19 重庆东渝中能实业有限公司 基于全息成像的红细胞多项生理参数检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20100169811A1 (en) 2010-07-01
CN101762584B (zh) 2012-07-18
EP2202506A2 (en) 2010-06-30
JP5438962B2 (ja) 2014-03-12
US8484572B2 (en) 2013-07-09
EP2202506B1 (en) 2018-10-10
EP3450957A1 (en) 2019-03-06
EP3450957B1 (en) 2021-08-04
JP2010151647A (ja) 2010-07-08
EP2202506A3 (en) 2017-10-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101762584B (zh) 细胞图像显示装置、细胞图像显示方法、以及控制系统
CN101782524B (zh) 细胞图像处理装置、细胞图像处理方法以及计算机系统
EP3259578B1 (en) Model-based methods and testing apparatus for classifying an interferent in specimens
CN101685060B (zh) 标本摄像装置
AU2014237346B2 (en) System and method for reviewing and analyzing cytological specimens
EP2280358A1 (en) A urine work area manager and a urine work area
EP0644414B1 (en) Classification and examination device of particles in fluid
CN101387649B (zh) 标本分析仪
JP5718781B2 (ja) 画像分類装置および画像分類方法
EP2083375A1 (en) Cell image processing apparatus, cell image displaying system and cell image displaying method
US20070027648A1 (en) Clinical testing information processing apparatus, clinical testing information processing method, and analyzing system
JPH10506462A (ja) 自動化された細胞学的スコアリングのために不適切な状態を検出するための方法および装置
CN117152152B (zh) 检测试剂盒的生产管理系统及方法
JP2005500599A (ja) 光学マーク読取機の読取ユニット及び表記カード
CN111684279B (zh) 一种细胞分析方法、细胞分析装置及存储介质
TWI797787B (zh) 用於控制拉曼光譜儀的裝置
CN116337773A (zh) 血红蛋白分析仪及其测试样本类型的识别方法及系统
JPH0353169A (ja) 自動分析装置のデータチエツク装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant