JP2003107081A - Image analyzing method, analyzer, and recording medium - Google Patents

Image analyzing method, analyzer, and recording medium

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JP2003107081A
JP2003107081A JP2001304119A JP2001304119A JP2003107081A JP 2003107081 A JP2003107081 A JP 2003107081A JP 2001304119 A JP2001304119 A JP 2001304119A JP 2001304119 A JP2001304119 A JP 2001304119A JP 2003107081 A JP2003107081 A JP 2003107081A
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JP2001304119A
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Midori Hatanaka
Kunihiko Miura
邦彦 三浦
みどり 畑中
Original Assignee
Olympus Optical Co Ltd
オリンパス光学工業株式会社
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image analyzing method, an analyzer, and a recording medium for avoiding the overlapping between objects to be analyzed which can happen in a specimen (for example, the coupling between organism cells) on images and correctly and highly accurately performing image analysis on the objects to be analyzed (for example, nuclear cells).
SOLUTION: The image analyzer for performing image analysis on the objects to be analyzed on the basis of the images of the objects to be analyzed obtained by a microscope is provided with the microscope (A) for observing the plurality of objects to be analyzed arranged in a microregion within a magnified field of view, an image input means (10) for capturing the images from the microscope (A), a threshold value setting means (31) for setting two-stage reference threshold values to the images of the objects to be analyzed captured by the image input means (10), and an analyzing means (34) for analyzing the images of the nuclear cells by either of the two-stage reference threshold values according to a ratio of an area shift of the objects to be analyzed between the images obtained by the two-stage reference threshold values.
COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】本発明は、ほぼ一様な形状及び寸法を有する複数の解析対象物、例えば生物の有核細胞に対する画像解析に関し、特に、環境変異原により誘発された有核細胞中の染色体の異常を解析する画像解析方法、装置、及び記録媒体に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION [0001] [Technical Field of the Invention The present invention comprises a plurality of analysis object having a substantially uniform shape and size, for example, it relates to an image analysis of nucleated cells of an organism, in particular, environmental image analyzing method for analyzing chromosomal abnormalities of nucleated cells induced by mutagens, device, and a recording medium. 【0002】 【従来の技術】染色体を有するあらゆる生物には、遺伝的要因または環境変異原等により、種々の染色体異常が発生し得ることが知られている。 [0002] Every organism having BACKGROUND ART chromosome by genetic factors or environmental mutagens such, it is known that various chromosomal abnormalities may occur. 染色体異常の検出の多くは、核型(karyotype)の分析に依存している。 Many detection of chromosomal abnormalities rely on an analysis of the karyotype (karyotype). 核型を分析するためには、有核生物の細胞の細胞周期において、分裂中期(metaphase)の細胞を必要とする。 To analyze the karyotype, in cell cycle nucleated cells of the organism, which require cell metaphase (metaphase). 【0003】分裂中期の細胞の標本を作製する際には、 [0003] in making the specimen of metaphase cells,
細胞内の個々の染色体群の全てが、重なりが無く分離されるように、且つ、個々の染色体が充分に伸展するように、慎重な調製を必要とする。 All individual chromosomes groups within cells as overlap without separation, and, as the individual chromosomes sufficiently extended, requires careful preparation. しかし例えば、24種類の異なる染色体群から成るヒトの染色体について、上述したような完全な標本を多数得ることは困難である。 However e.g., the human chromosome consisting of 24 different chromosomes group, it is difficult to obtain a large number of complete sample as described above. また、核型分析は、細胞内で個々に分かれた染色体の全てを検証し、健常人の正常な核型と異なる核型を染色体異常として、異常の種類を分類するという作業が要求される。 Further, karyotype analysis, verifies all chromosomes divided individually in cells, a normal karyotype different karyotype healthy individuals as chromosomal abnormalities, task of classifying the type of abnormality is required. 【0004】一方、分裂中期細胞の染色体に欠失、切断、不分離等の形態的な異常が生じた場合には、その後の間期(interphase)における細胞核の一部が分離して微小な核が形成されることが知られており、 On the other hand, deletion in chromosome metaphase cells, cut, when the morphological abnormalities of nondisjunction or the like occurs, a microscopic nucleus portion of cell nuclei in the subsequent interphase (interphase) was separated it is known that but is formed,
このような微小な核を小核(micronucleu Such a small nuclear micronuclei (micronucleu
s)と呼んでいる。 s) and is called. これに対して、小核を生じた親の核を主核(main nucleus)と呼んで区別する。 Distinguishes the other hand, the parent of the nuclei produced a small nucleus and call it main nuclear (main nucleus). 従って、小核の出現は、間期細胞における染色体異常の発生を意味するものである。 Thus, the appearance of micronuclei is intended to mean the occurrence of chromosomal aberrations in interphase cells. 【0005】小核の研究には、ヒトでは主に末梢血中のリンパ球が用いられている。 [0005] Micronucleus studies in humans mainly lymphocytes in the peripheral blood is used. 正常なリンパ球では、小核の出現頻度は極めて低いが、有害な薬剤等の刺激により、その出現頻度は劇的に増加することが知られている(Heddle,J.A.ら、Mutat.Res.4 In normal lymphocytes, but the frequency of appearance of micronuclei is very low, by stimulation of hazardous agents, the occurrence frequency is known to be increased dramatically (Heddle, J.A.. Et al, Mutat. Res.4
4,63−69,1977)。 4,63-69,1977). 従って、小核の出現とその頻度は、何らかの遺伝的要素、環境変異原、ウイルス等の影響により、DNA損傷による染色体異常が生じたことを示す指標となり得る。 Thus, occurrence and the frequency of micronuclei, some genetic elements, environmental mutagens, due to the influence of such viruses, may be an indication that the chromosomal abnormalities due to DNA damage has occurred. また、今日、げっ歯類や培養細胞を用いる小核試験は、ヒトに対する変異原性の有無や程度を実験的に予測するための研究に寄与している。 Moreover, today, micronucleus test using rodent or cultured cells, contribute to studies to predict the presence and degree of mutagenicity to humans experimentally. 【0006】上述した従来の小核の解析は、顕微鏡観察を基本として行なわれてきた。 [0006] Analysis of the conventional micronucleus described above has been performed microscopy as a base. この場合、観察者の目による小核の出現頻度の判定においては、各人が潜在的にもつ主観による判定であるため、データにバラツキが生じ、必ずしも信頼性のあるデータが得られるとはいえない。 In this case, in the determination of the micronucleus frequency of by the viewer's eyes, for each person it is determined by subjective potentially have, data variations occur, necessarily have reliable data obtained Absent. また、肉眼による観察には、かなりの労力や工数を必要とする問題がある。 Further, in the observation with the naked eye, there is a problem of requiring considerable labor and man-hours. 従って、細胞中のDNA損傷性を小核出現頻度によって定量的に評価しようとする場合には、より客観的かつ効率的な小核の検出技術、即ち、 Therefore, when attempting to quantitatively assess DNA damage of the cell by the micronucleus frequency is more objective and efficient micronucleus detection techniques, i.e.,
自動解析技術が必要とされる。 Automatic analysis technology is required. 【0007】これまで、無核細胞であるげっ歯類の赤血球を対象とした小核の自動解析技術としては、特開平9 [0007] As so far, micronucleus automatic analysis techniques intended for erythrocytes rodent is non-nucleated cells, JP 9
−89886号公報に顕微鏡画像処理を用いる解析法、 Analysis methods using microscopic image processing in JP -89886,
また特許第2893613号公報にフローサイトメトリを用いる解析法が開示されている。 Further analysis using flow cytometry in Japanese Patent No. 2893613 is disclosed. しかしながら、ヒトをはじめとする多くの体細胞は有核であり、このような有核細胞中の小核解析には、上記の無核細胞を対象とした解析技術は適用できない。 However, many somatic cells including human are nucleated, the micronucleus analysis of such nucleated cells, analysis and technology for non-nucleated cells described above can not be applied. 【0008】一方従来では、有核細胞中の小核を肉眼で識別するために、ギムザ染色標本が用いられてきた。 On the other hand the conventional, in order to identify the micronucleus of nucleated cells with the naked eye, Giemsa stained specimen has been used. こうした標本を対象とした顕微鏡画像解析技術も考案されている(Tates AD.,et al.,Int. These specimens microscopic image analysis targeting the technology has also been proposed (Tates AD., Et al., Int.
J. J. Radiat. Radiat. Biol. Biol. 58:813−825, 58: 813-825,
1990;Castelain PP. 1990; Castelain PP. ,et a , Et a
l. l. ,Mutagenesis 8:285−293, , Mutagenesis 8: 285-293,
1993,Verhaegen F. 1993, Verhaegen F. ,et al. , Et al. ,
Cytometry 17:119−127,199 Cytometry 17: 119-127,199
4;Bocker W. 4; Bocker W. ,et al. , Et al. ,Cytome , Cytome
try 19:283−294,1995;Friea try 19: 283-294,1995; Friea
uff W. uff W. et al. et al. ,MutationRe , MutationRe
s. s. ,413:57−68,1998)。 , 413: 57-68,1998). 【0009】しかし、今日では、細胞中の細胞質(RN [0009] However, in today, the cytoplasm of cells (RN
A)/核(DNA)に対して、より特異的な蛍光色素としてアクリジンオレンジ(AO)が好んで採用され、A Against A) / nuclear (DNA), Acridine Orange (AO) is employed prefer a more specific fluorescent dyes, A
O染色標本の観察が主流となりつつあり(Matsuo Observation of O staining specimens is becoming a mainstream (Matsuo
ka A. ka A. et al. et al. ,Mutation Re , Mutation Re
s. s. ,272:223−236,1993)、蛍光染色された有核細胞標本における小核の解析が重要視されている。 , 272: 223-236,1993), analysis of small nucleus has been important in nucleated cells specimen that has been staining. 【0010】 【発明が解決しようとする課題】有核細胞の蛍光顕微鏡画像を対象とした小核自動検出技術に関しては、特開平10−185911号公報に開示されているが、顕微鏡画像がカラー画像で撮り込まれ、その後にDNAとRN [0010] For micronucleus automatic detection and technology for fluorescence microscopy images of nucleated cells [0005] is disclosed in JP-A-10-185911, the microscopic image is a color image been incorporated take in, then the DNA and RN
Aの画像にそれぞれ分割して画像処理を行なうため、著しい画像の劣化が生じ、ごく微細な小核は検出が困難になる。 For performing a segmentation to the image processing to the A image, cause significant deterioration of the image, it is difficult to very fine micronuclei detection. また、蛍光の色度・明度・彩度の定量的解析が、 Further, quantitative analysis of the chromaticity-lightness and saturation of the fluorescence,
ある一定の閾値を設定した画像を対象として行なわれているため、生物試料特有の蛍光輝度のバラツキを正確に反映できず、結果的に、近接した細胞や主核・小核が正確に分離・認識できないことになる。 Because it is carried out the image set a certain threshold value as the target can not accurately reflect the variation in the biological sample-specific fluorescence intensity, consequently, close the cells and Shukaku-micronuclei, accurately separate it will not be recognized. 従って、目視判定結果と比較した場合においても、著しい差異が生じてしまうという大きな問題があった。 Accordingly, when compared to visual judgment results, there is a big problem that significant difference occurs. 【0011】本発明の目的は、標本にて起こり得る解析対象物同士の重なり(例えば、生物の細胞同士の結合) An object of the present invention, the overlap of the analysis object with each other may occur in samples (e.g., binding between cells of an organism)
を画像上で回避し、正確で精度の高い解析対象物(例えば、有核細胞)の画像解析を行なう画像解析方法、装置、及び記録媒体を提供することにある。 Was avoided on the image, accurate and precise analysis object (e.g., nucleated cells) image analysis method for performing image analysis, device, and to provide a recording medium. 【0012】 【課題を解決するための手段】課題を解決し目的を達成するために、本発明の画像解析方法、装置、及び記録媒体は以下の如く構成されている。 [0012] To achieve the solve purpose object, according to an aspect of the image analysis method of the present invention, apparatus, and recording medium are composed as follows. 【0013】(1)本発明の画像解析方法は、ほぼ一様な形状及び寸法を有する複数の解析対象物を所定の測定視野内に設定する工程と、前記測定視野内で少なくとも一個の測定用画像を得る工程と、前記測定視野中の複数の前記解析対象物を画像解析する工程とを有し、前記画像解析する工程は、視野内で重なった2以上の前記解析対象物を予め設定された形状に基づいて選択的に分離する工程と、分離した前記解析対象物の少なくとも1個について必要な測定データを得る工程とを有する。 [0013] (1) Image analysis method of the present invention includes the steps of setting a plurality of analysis object having a substantially uniform shape and size in a predetermined measurement field, for at least one measurement within the measurement field of view It includes a step of obtaining an image, and a step of image analysis a plurality of said object to be analyzed in the measuring field, wherein the step of image analysis is previously set two or more of the analysis object overlapping in the field of view It has been a step of selective separation based on the shape, and obtaining measurement data necessary for at least one of the analysis object separated. 【0014】(2)本発明の画像解析方法は、顕微鏡で得られた有核細胞の画像を基に、染色体に発生した異常を解析する画像解析方法において、細胞周期が間期に相当する有核細胞の細胞質と核を蛍光色素で標識して観察対象とし、顕微鏡により得られた前記観察対象の蛍光画像に対する基準閾値の設定において、前記核の画像に対して2段階の基準閾値の設定を行ない、前記2段階の基準閾値により得た各画像間における前記核の面積推移の割合に応じて、前記2段階の基準閾値のいずれかで前記有核細胞の画像を解析する。 [0014] (2) The image analysis method of the present invention, based on the image of the nucleated cells obtained by the microscope, the image analysis method for analyzing the abnormality occurring in the chromosome, organic cell cycle corresponds to interphase the cytoplasm and nuclei of nucleated cells were labeled with a fluorescent dye to an observation target, the setting of the reference threshold on the fluorescence image of the observation target obtained by the microscope, the setting of the reference threshold value in two stages with respect to the nuclei of the image deeds, according to the ratio of the area changes in the nucleus in between images obtained by the reference threshold of the two-step, analyzing the image of the nucleated cells in either of the two stages of the reference threshold. 【0015】(3)本発明の画像解析方法は上記(2) [0015] (3) Image analysis method of the present invention the above (2)
に記載の方法であり、かつ前記面積推移の割合は、前記2段階の基準閾値により得た前記核の各2値化像から求められ、前記面積推移の割合が所定値以上である場合は、前記2段階の基準閾値のうち高い基準閾値で解析し、前記面積推移の割合が前記所定値未満である場合は、前記2段階の基準閾値のうち低い基準閾値で解析する。 The method according to, and the ratio of the area transition is determined from the binary image of the nucleus obtained by the reference threshold of the two stages, when the ratio of the area transition is equal to or greater than a predetermined value, the analyzed by high reference threshold of two-stage reference threshold, when the ratio of the area transition is less than the predetermined value, analyzed in a lower reference threshold of said two-step reference threshold. 【0016】(4)本発明の画像解析方法は上記(2) [0016] (4) Image analysis method of the present invention the above (2)
または(3)に記載の方法であり、かつ前記細胞質の画像中で細胞質が接している場合、輪郭形状解析により前記細胞質を分離し、その分離座標を前記核の画像の解析に用いる。 Or a method described in (3), and if the cytoplasm in an image of the cytoplasm is in contact, separating the cytoplasm by contour analysis, using its separation coordinates in the analysis of the image of the nucleus. 【0017】(5)本発明の画像解析装置は、顕微鏡で得られた解析対象物の画像を基に、ほぼ一様な形状及び寸法を有する複数の解析対象物についての画像解析を行なう画像解析装置において、微小領域に配置された前記複数の解析対象物を拡大された視野内で観察するための顕微鏡と、この顕微鏡から画像を取り込む画像入力手段と、この画像入力手段で取り込まれた前記解析対象物の画像に対して前記解析対象物の形状に関する測定用の閾値を適用して、複数の前記解析対象物に重なりが有った場合にも選択的に分離して、これら分離した前記解析対象物の少なくとも1個から必要な測定データを得ることにより、測定データに関する解析を実行する解析手段と、から構成されている。 [0017] (5) The image analysis apparatus of the present invention, based on the image of the target to be analyzed that are obtained by microscopic image analysis to perform image analysis for a plurality of analysis object having a substantially uniform shape and dimensions in the device, a microscope for viewing the magnified the plurality of analysis object arranged small area viewing an image input means for capturing an image from the microscope, the analyzing captured by the image input means by applying the threshold value for the measurement on the shape of the object to be analyzed with respect to the image of the object, and selectively separated even when there is overlap in a plurality of the analysis object, the analysis that these separated by obtaining the measurement data required from at least one object, and a analysis means for performing analysis related to the measurement data. 【0018】(6)本発明の画像解析装置は、顕微鏡で得られた有核細胞の画像を基に、染色体に発生した異常を解析する画像解析装置において、細胞周期が間期に相当する有核細胞の細胞質と核を蛍光色素で標識した観察対象を観察するための顕微鏡と、この顕微鏡から画像を取り込む画像入力手段と、この画像入力手段で取り込まれた前記核の画像に対して2段階の基準閾値の設定を行なう閾値設定手段と、前記2段階の基準閾値により得た各画像間における前記核の面積推移の割合に応じて、前記2段階の基準閾値のいずれかで前記有核細胞の画像を解析する解析手段と、から構成されている。 [0018] (6) an image analysis device of the present invention, based on the image of the nucleated cells obtained by the microscope, an image analyzer for analyzing the abnormality occurring in the chromosome, organic cell cycle corresponds to interphase and the microscope for observing an observation target of cytoplasm and nucleus of nucleated cells were labeled with a fluorescent dye, an image input unit for capturing an image from the microscope, two steps for the image of the nuclei captured by the image input means a threshold value setting means for setting the reference threshold of, in accordance with the ratio of the area changes in the nucleus in between images obtained by the reference threshold of the second step, the nucleated cells in one of the two stages of the reference threshold analyzing means for the image analysis, and a. 【0019】(7)本発明の記録媒体は、コンピュータ読み取り可能であり、コンピュータを、顕微鏡で得られた解析対象物の画像信号にアクセスして測定用の閾値を設定する閾値設定手段、複数の解析対象物に重なりが有った画像を選択的に分離して、これら分離した解析対象物の少なくとも1個から必要な測定データを得ることにより、測定データに関する解析を実行する解析手段、として機能させるためのプログラムを記録している。 [0019] (7) a recording medium of the present invention is a computer-readable, computer, threshold setting means for setting a threshold value for measurement by accessing the image signal of the resulting analysis object with a microscope, a plurality of the is there an image overlapping the analysis object by selectively separating, by obtaining measurement data required from at least one of the analysis object and these separate analyzing means for performing an analysis related to the measurement data function as, It has recorded a program for. 【0020】(8)本発明の記録媒体は、コンピュータ読み取り可能であり、コンピュータを、顕微鏡で得られた有核細胞の核の画像に対して2段階の基準閾値の設定を行なう閾値設定手段、前記2段階の基準閾値により得た各画像間における前記核の面積推移の割合に応じて、 [0020] (8) a recording medium of the present invention is a computer-readable, computer, threshold value setting means for setting the reference threshold in two stages with respect to the nucleus of the image of nucleated cells obtained by the microscope, depending on the ratio of the area changes in the nucleus in between images obtained by the reference threshold of said two stages,
前記2段階の基準閾値のいずれかで前記有核細胞の画像を解析する解析手段、として機能させるためのプログラムを記録している。 It records a program for functioning as an analysis unit, for analyzing the image of the nucleated cells in either of the two stages of the reference threshold. 【0021】上記手段を講じた結果、以下のような作用を奏する。 The result of taking the above means, performing an operation as follows. 【0022】本発明の画像解析方法によれば、有核細胞の画像解析において、2段階の基準閾値を設定し、核の面積推移の割合を所定値と対比させることで、適切な基準閾値の自動設定を可能としている。 According to the image analysis method of the present invention, in the image analysis of nucleated cells, it sets the reference threshold of two stages, by comparing the ratio of the nucleus area changes to a predetermined value, the appropriate reference threshold thereby making it possible to automatically set. これにより、標本にて起こり得る細胞の結合を画像上で回避し、単離されていない細胞に対しても小核を正確に判定でき、有核細胞中の染色体異常を高い精度で自動解析することができる。 Thus, to avoid the binding of cells which can occur at the specimen on the image, it can also accurately determine the micronucleus against isolated non cells, automatically analyzed with high precision chromosomal abnormalities nucleated cells be able to. 【0023】本発明の画像解析方法によれば、2段階の基準閾値を設定することで得られた各2値化像から求めた核の面積推移の割合を所定値と対比させ、核の占める割合が前記所定値以上の場合は高く設定されている基準閾値を選び、前記所定値未満の場合は低く設定されている基準閾値を選んで計測をする。 According to the image analysis method of the present invention, by comparing the ratio of the area changes of nuclei obtained from the binarized image obtained by setting the reference threshold of two-stage to a predetermined value, occupied by the nucleus ratio to select the reference threshold that is set higher in the case of the above predetermined value, if it is less than the predetermined value, the measurement by selecting the reference threshold which is set lower. これにより、細胞の形状変化に適応した基準閾値の設定を行ない、客観的に効率よく解析を行なうことができる。 Accordingly, performs setting of the reference threshold value adapted to the shape change of the cells, it can be carried out objectively and efficiently analyzed. 【0024】本発明の画像解析方法によれば、蛍光画像中で細胞質同士が接している場合、輪郭形状解析により画像上で細胞質を切り離す座標を得て、その座標を用いて対応する核の面積推移を求める。 According to the image analysis method of the invention, if cytoplasmic each other contact in the fluorescence image, obtaining coordinates disconnecting the cytoplasm on the image by contour analysis, the area of ​​the corresponding nucleus using the coordinates determine the transition. これにより、単離された細胞ばかりでなく、結合している細胞も有効に計測され、自動解析の精度が向上する。 Thus, not only isolated cells, cells attached also effectively measured, thereby improving the accuracy of the automatic analysis. 【0025】本発明の画像解析装置によれば、標本に起こり得る細胞の結合を画像上で回避し、単離されていない細胞に対しても小核を正確に判定でき、有核細胞中の染色体異常を高い精度で自動解析することができる。 According to the image analysis apparatus [0025] The present invention avoids the binding of cells which may occur specimen on the image, can also accurately determine the micronucleus against isolated non cells, nucleated cells it is possible to automatically analyze the chromosomal abnormality with high accuracy. 【0026】本発明の記録媒体によれば、コンピュータにより、標本に起こり得る細胞の結合を画像上で回避し、単離されていない細胞に対しても小核を正確に判定でき、有核細胞中の染色体異常を高い精度で自動解析することができる。 According to the recording medium of the [0026] present invention, a computer, to avoid binding of cells which may occur specimen on the image, it can also accurately determine the micronucleus against isolated non cells, nucleated cells it can be automatically analyzed by chromosomal aberrations with high precision in. 【0027】 【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Hereinafter, an embodiment of the present invention with reference to the drawings. 【0028】図1は、本発明の実施の形態に係る画像解析装置の構成を示す図である。 [0028] Figure 1 is a diagram showing a configuration of an image analysis apparatus according to the embodiment of the present invention. 図1に示す画像解析装置は、顕微鏡で得られた、細胞周期が間期に相当する有核細胞の画像を基に、染色体に発生した異常を解析するものである。 Image analysis apparatus illustrated in Figure 1, was obtained in a microscope, on the basis of the image of nucleated cells cell cycle corresponds to interphase, it is to analyze the abnormality occurring in the chromosome. この装置は、主に、細胞を顕微鏡的に画像化する画像入力部をなす蛍光顕微鏡Aと画像解析部をなすパーソナル・コンピュータ(PC)Bとで構成されている。 This device is mainly composed of the cell with a personal computer which forms a fluorescent microscope A and the image analysis unit which forms an image input unit for microscopically imaging (PC) B. 【0029】蛍光顕微鏡Aの本体1には、二次元上で自動的に走査されるステージ2が設けられており、このステージ2には蛍光標識(生物学的染色)を施された細胞からなる標本Sが載置されている。 [0029] The body 1 of the fluorescence microscope A, consisting of cells has been subjected to the fluorescent label (biological stain) is automatically scanned by the stage 2 is provided, on the stage 2 on the two-dimensional specimen S is placed. また、本体1とステージ2には、標本Sに焦点を合わせるようステージ2を観察光軸a方向へ駆動するオートフォーカス装置3が連結されている。 Further, the main body 1 and the stage 2, the autofocus apparatus 3 that drives the stage 2 so as to focus on the specimen S to the observation optical axis direction a is connected. 【0030】蛍光顕微鏡Aの観察光軸a上には、標本S [0030] On the observation optical axis a fluorescence microscope A, specimen S
が位置するとともに、レボルバー4に取り付けられた対物レンズ5、本体1内に設けられたダイクロイックミラー6、細胞質(RNA)/核(DNA)で発した蛍光を特異的に検出するために、観察光軸a上に配置されるフィルターを変換するフィルター変換部7、鏡筒8内に設けられたハーフミラー9、及び顕微鏡画像の入力用のC There as well as position, the objective lens 5 which is attached to a revolver 4, the dichroic mirror 6 provided in the body 1, in order to specifically detect the fluorescence emitted in the cytoplasm (RNA) / nuclear (DNA), the observation light C of the shaft the filter converter 7 which converts the filter is disposed on a, a half mirror 9 provided in the lens barrel 8, and input of the microscope image
CDカメラ10が配置されている。 CD camera 10 is disposed. 鏡筒8には接眼レンズ11が取り付けられている。 Eyepiece 11 is attached to the lens barrel 8. また、本体1には、標本S上に励起光を投射するための光源12が設けられている。 Further, the main body 1, a light source 12 for projecting the excitation light onto the sample S is provided. 【0031】パーソナル・コンピュータ(PC)Bは、 [0031] The personal computer (PC) B is,
制御部20と細胞質・核計測部30を備えており、細胞質・核計測部30は、閾値設定部31、ブロブ解析部3 And a control unit 20 and the cytoplasmic and nuclear measurement unit 30, cytoplasmic and nuclear measurement unit 30, threshold setting unit 31, blob analysis unit 3
2、輪郭形状解析部33、及び画像判定部34を有している。 2, and has a contour shape analyzing unit 33 and the image determination unit 34,. なお、細胞質・核計測部30はプログラムとして図示しないメモリーに記憶されており、制御部20により実行される。 Incidentally, cytoplasmic and nuclear measuring unit 30 is stored in a memory (not shown) as a program is executed by the control unit 20. 【0032】制御部20には、細胞質・核計測部30を記憶した上記メモリーが接続されているとともに、入力部21と表示部22が接続されている。 [0032] The control unit 20, together with the memory that stores the cytoplasmic and nuclear measurement unit 30 is connected, the display unit 22 is connected to the input section 21. また制御部20 In addition, the control unit 20
には、ステージ2、オートフォーカス装置3、フィルター変換部7、及びCCDカメラ10が接続されている。 The stage 2, the autofocus apparatus 3, the filter converter 7, and the CCD camera 10 is connected.
また、細胞質・核計測部30を記憶した上記メモリーはCCDカメラ10に接続されている。 Further, the memory storing the cytoplasmic and nuclear measurement unit 30 is connected to the CCD camera 10. 【0033】光源12から発した光がダイクロイックミラー6にて反射され、対物レンズ5を介して標本Sを励起すると、標本Sで発せられた蛍光が、対物レンズ5、 The light emitted from the light source 12 is reflected by the dichroic mirror 6 and to excite the specimen S via the objective lens 5, the fluorescence emitted by the specimen S, the objective lens 5,
ダイクロイックミラー6、及びハーフミラー9を介してCCDカメラ10に取込まれる。 Through the dichroic mirror 6 and the half mirror 9, it is taken into the CCD camera 10. 【0034】CCDカメラ10に取り込まれた細胞の画像情報は、細胞質・核計測部30に送られ、後に詳述する解析処理が実行される。 The image information of the cell captured by the CCD camera 10 is sent to the cytoplasmic and nuclear measurement unit 30, the analysis processing to be described later is executed. 閾値設定部31では基準閾値と多段階閾値の設定がなされ、ブロブ解析部32では細胞画像に対して従来から知られているブロブ解析が行なわれ、輪郭形状解析部33では細胞の輪郭形状が解析され、画像判定部34では輪郭形状解析部33で解析された細胞群のうち小核を形成した間期細胞が主核と対応付けて計数される。 Threshold setting unit 31 in the reference threshold and the multi-stage threshold setting is performed, blob analysis is conventionally known with respect to blob analysis section 32 in the cell image is performed, the contour shape analysis of cell in the contour shape analyzing unit 33 is, interphase cells formed micronuclei of the analyzed cell population by the image determination unit 34 in the contour shape analyzing unit 33 is counted in association with Shukaku. 【0035】制御部20はCPUからなり、本画像解析装置の全ての構成ユニットの動作を連続的に実行させるものである。 The control unit 20 consists of CPU, it is the operation of all of the construction units of the image analysis apparatus which is continuously executed. 入力部21はキーボード、タッチパネル、 The input unit 21 is a keyboard, a touch panel,
マウス等からなり、制御部20に対して、解析したい情報の種類の追加、変更等が行なわれる。 It consists mouse, the control unit 20, additional types of information to be analyzed, changes and the like is performed. 表示部22はC Display section 22 C
RT、プリンタ等からなり、制御部20により統計処理された統計データが表示される。 RT, consists printer, statistical processing statistical data is displayed by the control unit 20. 【0036】なお、制御部20を、適宜通信回線を介して遠隔地にある検査センター、病院、大学、メーカー等に対して、各種データの送信/受信を行なえる構成とすれば、より高度な解析ソフトウェアの実行や、熟練検査者等による解析方法や情報の交流を迅速に行なうことができ、さらに有効な構成になる。 It should be noted, the control unit 20, the checking center in a remote place via an appropriate communication line, hospitals, universities, against manufacturers, if performed constituting the transmission / reception of various data, more advanced execution and analysis software, an AC analysis methods and information by a skilled inspector, etc. can be performed rapidly, become more valid configuration. 【0037】図2及び図3は、上述した構成をなす画像解析装置による画像解析方法の処理手順を示すフローチャートである。 FIG. 2 and FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of an image analysis method by the image analysis apparatus constituting the above-described configuration. また図4は、図2及び図3のフローチャートによる処理工程を模式的に示した図である。 The Figure 4 is a diagram schematically showing the process steps according to the flow chart in FIGS. 【0038】以下、本画像解析装置による細胞質(RN [0038] Hereinafter, the cytoplasm (RN according image analyzer
A)の画像解析方法を図2を基に説明する。 Explaining the image analysis method A) based on FIG. まずステップS1で、制御部20はフィルター変換部7にて、細胞質(RNA)の蛍光波長を特異的に吸収・励起するためのフィルター(赤色用フィルター)を観察光軸a上に配置させる。 First, in step S1, the control unit 20 through a filter converter 7, it is arranged cytoplasm filter for specifically absorbing and excite fluorescence wavelengths (RNA) (red filter) on the observation optical axis a. これにより、標本Sにおける細胞質(RN Thus, cells in the specimen S protein (RN
A)の画像がCCDカメラ10に取込まれ、画像データとして細胞質・核計測部30に入力される。 Image A) is taken into the CCD camera 10 is input as image data into the cytoplasm and nuclear measurement section 30. 【0039】次に細胞質・核計測部30は、入力した細胞質(RNA)画像に対して画像の輝度補正を行ない、 [0039] Next cytoplasmic and nuclear measurement unit 30 performs a luminance correction of the image on the input cytoplasmic (RNA) image,
ステップS2で、閾値設定部31にて基準閾値(基準輝度)を設定し、図4の画像41に示すように細胞質(R In step S2, it sets the reference threshold (reference brightness) at the threshold setting unit 31, the cytoplasm as shown in image 41 of FIG. 4 (R
NA)411,412の画像データを2値化することにより、解析対象画像を抽出する。 By binarizing the image data of the NA) 411, 412, extracts the analysis object image. 【0040】次にステップS3で、ブロブ解析部32は従来のブロブ解析法により、細胞質411,412の画像の重心・面積(ピクセル数の総和)・体積(各ピクセルの蛍光輝度の総和)・真円度・長さと幅の比率などを分析する。 [0040] Then, in step S3, the blob analysis unit 32 conventional blob analysis, (total number of pixels) centroid and area of ​​the image of the cytoplasm 411 and 412 and volume (sum of the fluorescence intensity of each pixel) True such as to analyze the ratio of end-to length and width. ここで、真円度、及び長さと幅の比率から、 Here, roundness, and the ratio of length and width,
単独の細胞(細胞質411)ではなく複数の細胞が重なり合った疑いがあるもの(細胞質412)については、 Single cell a suspect that overlap (cytoplasm 411) rather than a plurality of cells for (cytoplasm 412)
ステップS4で、輪郭形状解析部33にて後述する輪郭形状解析を行なう。 In step S4, it performs contour analysis which will be described later in conjunction with the contour shape analyzing unit 33. 【0041】これにより、ステップS5で、図4の画像42に示すように、近接した複数の細胞が独立した個々の細胞に分離される。 [0041] Thus, in step S5, as shown in image 42 of FIG. 4, it is separated into individual cells in which a plurality of cells in close proximity are independent. 例えば、図4にpで示すように、 For example, as shown by p in FIG. 4,
近接した細胞質が輪郭形状解析によって二つの細胞質に分離される。 Proximate cytoplasm is separated into two cytoplasmic by contour analysis. ここで輪郭形状解析部33は、後述するような輪郭形状解析によって検出された2個所のピーク(くびれ)の位置の各座標を、細胞質の分離座標として抽出し、核(DNA)画像に記録する。 Here contour shape analyzing unit 33, the coordinate position of the peak of the two positions detected by contour analysis as described below (constriction), and extracted as a separate coordinate cytoplasmic, and records the nucleus (DNA) Image . これにより、解析対象画像中で、近接している細胞内の各核(DNA) Thus, in the image to be analyzed, the nucleus of the cell in proximity (DNA)
の画像が分離処理される。 Images are separation process. 【0042】以下、本画像解析装置による核(DNA) [0042] Hereinafter, nuclei by the image analyzer (DNA)
の画像解析方法を図3を基に説明する。 Illustrating a method of image analysis based on Figure 3. まずステップS First, in step S
11で、制御部20はフィルター変換部7にて、核(D 11, the control unit 20 through a filter converter 7, the nucleus (D
NA)の蛍光波長を特異的に吸収・励起するためのフィルター(緑色用フィルター)を観察光軸a上に配置させる。 It is disposed a filter for specifically absorbing and excite fluorescence wavelength of NA) (green filter) on the observation optical axis a. これにより、標本Sにおける核(主核・小核:DN As a result, the nuclei in the sample S (mainly nuclear and micronucleus: DN
A)の画像がCCDカメラ10に取込まれ、画像データとして細胞質・核計測部30に入力される。 Image A) is taken into the CCD camera 10 is input as image data into the cytoplasm and nuclear measurement section 30. 【0043】次にステップS12で、細胞質・核計測部30は、上記ステップS4での細胞質(RNA)画像の輪郭形状解析により、上記ステップS5で近接した細胞質が分離された場合、抽出された分離座標と同じ座標を核(DNA)画像に入力する。 [0043] Then, in step S12, cytoplasmic and nuclear measurement unit 30, a cytoplasmic (RNA) contour analysis of the image in the step S4, if the cytoplasm in the vicinity at step S5 is separated and extracted and separated the same coordinates as coordinate inputs to the nucleus (DNA) image. 【0044】次に細胞質・核計測部30は、入力した核(DNA)画像に対して画像の輝度補正を行ない、ステップS13で、閾値設定部31にて第1の基準閾値(輝度)を設定し、図4の画像43に示すように核(DN [0044] Next cytoplasmic and nuclear measurement unit 30 performs a luminance correction of the image for the input nuclei (DNA) image, at step S13, sets a first reference threshold (brightness) at the threshold setting unit 31 and, as shown in image 43 of FIG. 4 nucleus (DN
A)413〜417の画像データを2値化することにより、解析対象画像を抽出する。 By binarizing the image data of A) from 413 to 417, it extracts the analysis object image. 【0045】次にステップS14で、ブロブ解析部32 [0045] Then, in step S14, blob analysis section 32
は従来のブロブ解析法により、核413〜417の画像の矩形・面積・体積・真円度・長さと幅の比率などを分析する。 By conventional blob analysis, to analyze and the ratio of the square, area, volume, roundness, length and width of the image of the nucleus 413-417. ここで、面積比(細胞質/核)を算出して、ある一定の値以上のものを観察対象細胞として分類する。 Here, by calculating the area ratio (cytoplasmic / nuclear), classified as an observation target cells more than a certain constant value. 【0046】さらにステップS15で、閾値設定部31 [0046] Further in step S15, threshold setting unit 31
は、上記第1の基準閾値に対して所定の負の差分を有する第2の基準差分閾値を設定し(第1の基準閾値>第2 Sets the second reference difference threshold having a predetermined negative difference with respect to the first reference threshold (first reference threshold> second
の基準差分閾値)、核(DNA)の画像データを2値化することにより、解析対象画像を抽出する。 Reference difference threshold), by binarizing the image data of the nuclear (DNA), extracts the analysis object image. 次にステップS16で、ブロブ解析部32は上記ステップS14と同様にブロブ解析を行ない、観察対象細胞を分類する。 In step S16, the blob analysis unit 32 performs a blob analysis in the same manner as in step S14, classifying the observation target cells. 【0047】次にステップS17で、画像判定部34 [0047] Then, in step S17, the image determination unit 34
は、第1の基準閾値により得た解析対象画像と第2の基準差分閾値により得た解析対象画像の面積の推移(面積比(%)=第1の基準閾値により得た解析対象画像の面積/第2の基準差分閾値により得た解析対象画像の面積×100)を解析する。 The area of ​​the first transition of the area of ​​the image to be analyzed and the analysis object image obtained by the second reference difference threshold obtained by reference threshold (area ratio (%) = analysis object image obtained by the first reference threshold / analysis to analyze the area × 100) of the target image obtained by the second reference difference threshold. 【0048】そして、この面積の推移が所定の判定基準値(例えば80%)以上の場合、ステップS18で、画像判定部34は、2段階閾値のうち第1の基準閾値で得た解析対象画像に対するブロブ解析法による分析から体積比(核/細胞)を算出して、ある一定の値以上のものを主核、前記一定の値未満のものを小核としてラベル化する。 [0048] Then, if the transition of this area is not less than the predetermined criterion value (e.g. 80%), in step S18, the image determination unit 34, the analysis object image obtained by the first reference threshold of two-stage threshold to calculate the volume ratio (nucleus / cell) analysis by blob analysis for, to label those certain higher than a certain value the main nucleus, those of the below a certain value as micronuclei. これにより、図4の画像44に示すように近接した複数個の主核が分離される。 Thus, a plurality of main nuclei close as shown in image 44 of FIG. 4 are separated. 例えば、図4にqで示すように、近接した主核が輪郭形状解析によって二つの主核に分離される。 For example, as shown by q in FIG. 4, proximate Shukaku is separated into two main nuclei by contour analysis. そして細胞質・核計測部30は、主核の個数を認識し、図4の45に示すように主核の数が1 The cytoplasmic and nuclear measurement unit 30 recognizes the number of primary nuclei, the number of Shukaku as shown in 45 of FIG. 4 1
個・2個またはそれ以上の細胞を分類し、ステップS1 Classifying pieces, two or more cells, step S1
9で、それらを観察対象の細胞として決定する。 9, to determine them as cells to be observed. 【0049】そして、ステップS20で、上述した画像解析処理の結果、小核が存在する場合、図4の45に示すように、画像判定部34はその小核の個数を主核と対応付けるとともに、主核と小核を画像解析された細胞質と対応付け、各観察対象の細胞ごとに小核を計数し、全観察対象の細胞中における小核を保有する間期細胞の出現頻度を集計する。 [0049] Then, in step S20, the result of the above-described image analyzing process, if the small nuclei are present, as shown in 45 in FIG. 4, the image determining unit 34 with associating the number of micronuclei main nucleus, association with cytoplasmic primary nuclei and micronuclei are image analysis, counting micronuclei per cell of each observation target, totals the frequency of appearance of interphase cells bearing micronuclei in cells of the entire observation target. 【0050】その後、ステップS21で、予め設定されている段階数(例えば5段階)分の画像解析処理が終了するまで、上記第1の基準閾値に対して予め指定されている差分を順次加えて新たな閾値とし、上記ステップS [0050] Thereafter, in step S21, until the number of steps that is set in advance (for example, five stages) of image analysis processing is completed, sequentially adds the difference specified in advance for the first reference threshold a new threshold value, the step S
18〜S20の画像解析処理を行なう。 It performs image analysis processing of 18~S20. 以上のような多段階閾値による核の解析が行なわれることで、小核が細胞中により多く存在する結果が取得される。 By performed to analyze the nuclei by multistage threshold as described above, micronuclei is acquired result of the presence of many by the cell. 例えば、図4の画像43で検出されなかった小核416が画像44 For example, micronucleus 416 images that were not detected in the image 43 of FIG. 4 44
に示すように検出されることになる。 It will be detected as shown in. 【0051】一方上記ステップS17で、面積の推移が所定の判定基準値(例えば80%)未満の場合、ステップS22で、画像判定部34は、2段階閾値のうち第2 Meanwhile in step S17, if the transition area is smaller than the predetermined criterion value (e.g. 80%), in step S22, the image determination unit 34, among the two stages threshold second
の基準差分閾値で得た解析対象画像に対するブロブ解析法による分析から体積比(核/細胞)を算出して、ある一定の値以上のものを主核、前記一定の値未満のものを小核としてラベル化する。 Volume ratio Analysis by blob analysis for the analysis object image obtained by the reference difference threshold (nuclear / cell) to calculate the main nucleus more than a certain value, micronuclei those of the below a certain value It is labeled as. そして細胞質・核計測部30 And cytoplasmic and nuclear measurement unit 30
は、主核の個数を認識し、主核の数が1個・2個またはそれ以上の細胞を分類し、ステップS23で、それらを観察対象の細胞として決定する。 Mainly the number of nuclei recognize, the main number of nuclei classifies one-two or more cells, in step S23, determines them as cells to be observed. 【0052】そして、上述した画像解析処理の結果、小核が存在する場合、ステップS24で、画像判定部34 [0052] As a result of the above-described image analyzing process, if the small nuclei are present, in step S24, the image determination unit 34
はその小核の個数を主核と対応付けるとともに、主核と小核を画像解析された細胞質と対応付け、各観察対象の細胞ごとに小核を計数し、全観察対象の細胞中における小核を保有する間期細胞の出現頻度を集計する。 With associate the number of micronuclei primarily nuclear, correspondence between the main core and the small core image analysis cytoplasmic counts the micronuclei per cell of each observation target, micronuclei in cells of all the observation object It totals the frequency of occurrence of interphase cells carrying. すなわち、面積の推移が所定値未満の場合は、多段階閾値での画像解析は行なわれない。 That is, when the transition of the area is less than a predetermined value, the image analysis in a multi-stage threshold is not performed. 【0053】以上の処理手順のうち、輪郭形状解析について以下に説明する。 [0053] Of the above process will be described below contour analysis. 輪郭形状解析は、対象画像の輪郭形状を解析する方法である。 Contour analysis is a method of analyzing a contour of the target image. 本実施の形態では、この方法を生物試料の画像を対象として、特に細胞質や核の形状認識に応用している。 In this embodiment, this method as a target image of a biological sample, in particular applied to the shape recognition of cytoplasmic and nuclear. 【0054】図5は、輪郭形状解析の基本原理を示す図である。 [0054] Figure 5 is a diagram showing the basic principle of the outline shape analysis. 輪郭形状解析では、画像51中の解析対象物5 The contour shape analysis, the analysis object 5 in the image 51
2の輪郭上のピクセル(図中斜線部分)を追跡し、該輪郭上の座標を示す座標リストを生成する。 On 2 contour pixels (hatched portion) tracks, and generates a coordinate list indicating the coordinates on the contour. 次に、前記座標リスト中の任意の1点Pi、及びその点Piから前後にそれぞれsだけ離れた2点Pi+s,Pi−sの合計3点を用いて導かれる特徴量を、前記座標リストのすべての座標について算出し、その遷移パターンを求める。 Next, the coordinate arbitrary point in the list Pi, and the point s, respectively before and after the Pi spaced by two points Pi + s, the characteristic quantity derived using total of three points Pi-s, the coordinate list calculated for all coordinates, determine its transition pattern. 【0055】ここで特徴量とは、上記した任意の1点P [0055] Here, the feature amount and the arbitrary point P mentioned above
iと2点Pi+s,Pi−sとで形成される3角形の面積であり、2点Pi+s,Pi−sの間を結ぶ直線を底辺とした場合の頂点の向きを正負で定義している。 i and 2 points Pi + s, a triangular area formed by the Pi-s, defines two points Pi + s, the orientation of the vertex in the case where the base is the straight line connecting between the Pi-s positive and negative. また、上記の遷移パターンとは、上記特徴量の大きさについて閾値Tvを越えている部分の連続数Ttに基づくものであり、パターンの遷移における閾値Tvを越えている部分と下回っている部分の出現順序に基づき、検出部位(複数の細胞質または複数の核の接触部位)の凹凸を判断するための基準となるものである。 Further, the above-mentioned transition patterns, is based on the consecutive number Tt of the portion that exceeds the threshold Tv about the size of the feature amount, of the portion below the portion that exceeds the threshold Tv in the transition of the pattern based on appearance order, and serves as a reference for determining the unevenness of the detection site (contact sites of a plurality of the cytoplasm or nucleus). 【0056】図6の(a)〜(b)は、主核・小核の輪郭形状解析の結果例を示す図である。 [0056] in FIG. 6 (a) ~ (b) is a diagram showing an example of a result of the contour shape analysis of the main nuclear and micronucleus. 図6の(a)に示すように、1個の核を有する細胞61における核の輪郭形状の遷移パターンは、その特徴量が常に閾値Tvを下回るが、図6の(b)に示すように、近接した2個の核を有する細胞62における核の輪郭形状の遷移パターンでは、その特徴量において、閾値Tvを上回るピーク(くびれ)が2個所生じることになる。 As shown in FIG. 6 (a), the transition pattern of the contour shape of the nucleus in cells 61 having one nucleus, but its feature amount is always less than the threshold value Tv, as shown in (b) of FIG. 6 in the transition pattern of the nucleus contour in cells 62 having two nuclei close, at its feature amount, the peak (constriction) above a threshold value Tv would occur two places. また、図6の(c)に示すように、近接した3個の核を有する細胞6 Further, as shown in (c) of FIG. 6, the cells having a three nuclei close 6
3においては、特徴量が閾値Tvを上回るピーク(くびれ)が3個所生じることになる。 In 3, the feature amount a peak (constriction) above the threshold Tv is to occur three positions. 【0057】この手法を用いれば、図6の(d)に示すように、細胞64における主核に近接した小核についても、その輪郭形状の遷移パターンの特徴によって検出可能となる。 [0057] Using this approach, as shown in (d) of FIG. 6, for the micronucleus close to the main nucleus in cells 64, it can be detected by a characteristic of a transition pattern of the contour. この場合、主核と小核で生じる2箇所のピークの間隔は、図6の(b)に示した主核同士で生じる2 In this case, the distance between the two locations of peaks arising in the main nucleus and micronuclei occurs at Shukaku each other as shown in FIG. 6 (b) 2
箇所のピークの間隔より狭くなる。 Narrower than the peak distance of the location. 【0058】以上のように解析された画像におけるくびれ(欠け)の検出数と主核・小核の存在様式は、例えば、次のように分類することができる。 [0058] Detection speed and Shukaku-micronucleus mode of presence of the constriction in the above analyzed image (missing), for example, can be classified as follows. 【0059】 【表1】 [0059] [Table 1] 【0060】なお、「くびれの個数」が'その他'である場合は、その旨を保留としてメモリに記憶しておき、 [0060] It should be noted that, if it is "the number of constricted" the 'other' is, may be stored in the memory to that effect as pending,
後に操作者が目視により細胞分類の判定を行なう。 After the operator performs the determination of cell sorting visually. 【0061】さらに、本実施の形態においては、主核・ [0061] In addition, in the present embodiment, the main nuclear,
小核の画像について多段階閾値を設定し画像解析を実施しているが、これは、細胞間での蛍光輝度のバラツキの問題を解消する手段である。 While implementing the set image analysis multistage thresholds for micronuclei image, which is a means to eliminate the fluorescence intensity variations among cells issue. 例えば、高い閾値で画像処理を実施した場合には、主核に対して輝度が低い小核は、画像として認識されなくなってしまう。 For example, when executing the image processing in the high threshold, micronucleus luminance is lower than the main nucleus is no longer recognized as an image. このように、主核・小核の細胞間または細胞内の輝度のバラツキに起因する判定ミスを解消するために、複数の閾値を設定した画像について解析することにより、小核の見落としが非常に少ない結果を得ることが可能となる。 Thus, in order to solve the decision errors caused by intensity variations of the main nuclear and small between the nucleus of the cell or cells, by analyzing an image obtained by setting a plurality of thresholds, oversight very micronucleus it is possible to obtain a few results. 【0062】なお、本実施の形態では、輪郭形状解析を行なうとともに多段階閾値を設定して画像解析を実施しているが、これらのうち輪郭形状解析のみまたは多段階閾値の設定のみを行なった場合でも、従来の手法に比べて、近接した細胞質や主核・小核の分離・認識を正確に行なうことができる。 [0062] In the present embodiment, by setting the multi-stage threshold performs a contour shape analysis is carried out image analysis was performed only setting these out contour analysis only or multistage threshold even if, compared to the conventional technique, accurately perform separation and recognition of the proximity cytoplasmic and Shukaku-micronucleus. 【0063】本実施の形態によれば、第1に、AO染色された有核細胞標本の画像入力時に細胞質(RNA)画像と核(DNA)画像を別々に入力した場合に、従来のような画像の圧縮が避けられるため、画像劣化を低減でき、その後の画像処理をスムーズに行なえる。 According to [0063] this embodiment, the first, if you enter the cytoplasm when the image input of nucleated cells specimens were AO staining (RNA) image and nuclear (DNA) images separately as in the prior art since the compression of the image is avoided, can reduce image degradation, it performed smoothly subsequent image processing. 第2に、 In the second,
画像解析処理により主核や小核を識別する工程において、画像の閾値を可変にすることにより、生物試料がゆえに生じる蛍光のバラツキを解消できる。 In identifying a Shukaku and micronucleus by the image analysis processing by the threshold value of the image in the variable, it can be eliminated variations in fluorescence biological sample thus occurs. 第3に、画像解析のプロセスの中に細胞質と核の輪郭情報を解析する独自のアルゴリズムを採用することにより、近接した細胞や核を効率よく分離・認識することができる。 Thirdly, by adopting a unique algorithm for analyzing the contour information of the cytoplasm and nucleus into the process of image analysis, proximate cell and nuclear can be efficiently separated and recognized. 以上の結果、従来に比べて、小核をより客観的に判定でき、かつ効率の良い計測を実施できる。 As a result, as compared with the conventional, it can be determined micronuclei more objectively, and can be carried out efficiently measured. 【0064】本発明では、通常の小核解析に用いられるヒトリンパ球以外にも、生体組織や各種細胞株などから得た任意の有核細胞を適用することができる。 [0064] In the present invention, in addition to human lymphocytes for use in ordinary micronucleus analysis also can be applied to any nucleated cells obtained from such biological tissues and various cell lines. また、解析対象としては、既に何らかの原因で染色体異常が起こっている可能性のある被検生物由来の細胞であっても、 As the analysis target, even already subject biological cells that may have occurred chromosomal abnormalities for some reason,
特定の環境変異原に暴露された細胞であってもよい。 It may be cells which have been exposed to a particular environment mutagens. 【0065】本発明によれば、観察対象となる有核細胞中の主核が単核・2核・それ以上の核数を有していても、それぞれを識別して、小核保有細胞を計数できる。 According to [0065] the present invention, even if the main nucleus of nucleated cells to be observed is not a number of nuclei of mononuclear-2 nuclear and more, to identify each counted small nuclear cells it can.
ヒト末梢血リンパ球を対象とした小核解析には、サイトカラシンBなどの薬剤を培養液中に処理して、誘発された2核細胞を観察対象とする方法がよく用いられており(Fenech M.and Morley AA., The micronucleus analysis intended for human peripheral blood lymphocytes, by processing agents such as cytochalasin B in the culture, and is widely used method for the induced binuclear cells observation target (Fenech M.and Morley AA.,
Mutation Res. Mutation Res. 147:29−36,19 147: 29-36,19
85)、特に、ヒト細胞を対象としたモニタリング(健康度や変異原性物質への暴露度を経時的に評価する)を実施する場合に極めて有効である。 85), in particular, it is very effective when carrying out the monitoring intended for human cells (over time to assess the exposure of the health degree and mutagens). 【0066】上述した本実施の形態の画像解析装置による画像解析方法では、顕微鏡で得られた画像を対象としており、ブロブ解析、輪郭形状解析、多段階閾値解析を効果的に組み合わせて、染色された小核を検出している。 [0066] In the image analysis method by the image analysis apparatus of the present embodiment described above, directed to a image obtained by the microscope, blob analysis, profile analysis, effectively combining the multistage threshold analysis, stained and it detects the small nucleus. 【0067】しかしながら、その計測中の画像を観察していると、細胞同士が結合したところが計測不能になるケースが出現し、観察対象の細胞数が実際の細胞数より減少することが考えられる。 [0067] However, observes an image in the measurement, and the appearance of cases where where between cells is bound becomes impossible measurement, the cell number of the observation object is considered to be lower than the actual number of cells. すなわち、低い閾値のみの計測では、細胞同士の結合により画像上で核が結合してしまい、その結果として、核が細胞質からはみ出すため、正確に計測されない不具合が生じる。 That is, in the low threshold only measurement, will bind nuclei on the image by the binding between cells, as a result, the nucleus protrude from the cytoplasm, problems will be caused not be accurately measured. 【0068】このような問題を解決するために、本実施の形態では2段階の閾値を設定し、得られた各解析対象画像の面積の推移に応じて、結合した細胞を画像上で切り離す操作を自動的に行なっている。 [0068] In order to solve such a problem, a threshold value is set in two stages in this embodiment, in response to changes in the area of ​​each analyzed image obtained, disconnect the bound cells on the image operation the are automatically carried out. 本実施の形態による画像解析を行なうことで、核が結合している場合にも的確な解析を行なうことができ、細胞同士の結合により生ずる小核計測の不具合を防止することができる。 By performing the image analysis according to the present embodiment, also it is possible to perform accurate analysis when the nucleus is attached, it is possible to prevent problems micronucleus measurement caused by the binding between cells. 【0069】 【実施例】本発明における画像解析装置による実施例を以下に示す。 [0069] shows an embodiment according to the image analysis apparatus below in EXAMPLES The invention. 上記実施の形態による画像解析方法では、 The image analysis method according to the above embodiment,
顕微鏡で得られた有核細胞の画像を基に、細胞周期が間期にある有核細胞を蛍光色素で標識して観察対象としている。 Based on the images of nucleated cells obtained by a microscope, and an observation target nucleated cells in the interphase cell cycle were labeled with a fluorescent dye. そして、細胞質と核の蛍光画像に対して、特に核の中間輝度あるいは高輝度の分布または核の面積を指標とすることで、有核細胞が細胞毒性を受けているか否かを識別し、その識別の結果に応じて基準閾値を設定し画像解析を行なっている。 Then, the cytoplasm and the nucleus of the fluorescent image, especially by an index area of ​​the intermediate luminance or high luminance distribution or nuclei of nuclear identifies whether nucleated cells undergoing cytotoxic, its and performing image analysis to set the reference threshold according to the result of the identification. 【0070】しかし、細胞同士が接近して結合している場合、その細胞が計測不能と判定されることが考えられる。 [0070] However, when the cells to each other are attached in close proximity, it is conceivable that the cell is determined to not be measured. それは、低い閾値を設定して計測を行なった場合、 If it was subjected to measurement by setting a low threshold,
核同士が画像上で結合してしまい、一つの核であるように観察され、その結果として核が一つの細胞質からはみ出ているように観察されるためである。 Will nuclei each other are bonded on the image was observed to be a single nucleus, because the nuclei are observed as protruding from one of the cytoplasm as a result. この場合、結合した細胞に対して小核計測は行なわれない。 In this case, micronuclei measurement is not performed for bound cells. このような不具合を、上記実施の形態による画像解析方法では防止しており、以下にその実施例を述べる。 Such a problem, in the image analysis method according to the above embodiment has been prevented, describe the examples below. なお、本実施例では、染色体異常誘発物質で処理したヒト培養細胞を用いて試験を行なった。 In this embodiment, tests were conducted using human cultured cells treated with clastogen. 【0071】上記実施の形態で述べたように、本画像解析装置では蛍光標識を施された細胞の細胞質(RNA) [0071] As described in the above embodiment, the cytoplasm of cells that has been subjected to the fluorescent label in the image analyzer (RNA)
画像と核(DNA)画像を撮り込む。 Komu takes the image and nuclear (DNA) image. そして、核(DN Then, the nucleus (DN
A)画像の第1の基準閾値を200と設定し、これに対する差分を−50として第2の基準差分閾値を150と設定し計測を行なう。 The first reference threshold of A) an image set to 200, performs a set of 150 measurements a second reference difference threshold difference for this as -50. また、面積推移の判定基準値を8 Moreover, the judgment reference value of the area transition 8
0%と設定する。 It is set to 0%. すなわち、面積推移が80%以上の場合には基準閾値200で、80%未満の場合には基準差分閾値150で計測される。 That is, when the area transition is more than 80% in the reference threshold 200, if less than 80% is measured at the reference difference threshold 150. 【0072】図7は、後述するような核分離をせずに面積推移解析を行なった場合の判定結果を示す画像を写真印刷して示す図である。 [0072] Figure 7 is a diagram showing a photographic printing an image indicating the determination result of the case of performing an area transition analysis without nuclear isolation as described below. 図7では、単離されていない細胞に対しては、単核細胞として検出されていない(ce In Figure 7, for the cells not isolated, not detected as mononuclear cells (ce
llNG)。 llNG). 【0073】図8は、基準閾値200で得た核(DN [0073] Figure 8 was obtained by the reference threshold 200 nuclei (DN
A)の2値化像を示す画像を写真印刷して示す図であり、表2は、その2値化画像中の核(DNA)の面積値を示している。 Is a diagram showing a printing an image showing a binarized image of A), Table 2 shows the area value of the nuclear (DNA) in the binary image. 図9は、基準差分閾値150で得た核(DNA)の2値化像を示す画像を写真印刷して示す図であり、表2は、その2値化画像中の核(DNA)の面積値を示している。 Figure 9 is a view showing a photograph printing an image showing a binarized image of the reference difference threshold 150 obtained in nuclear (DNA), the area of ​​the Table 2, nuclei in the binary image (DNA) It shows the value. 【0074】 【表2】 [0074] [Table 2] 【0075】 【表3】 [0075] [Table 3] 【0076】表2では、図8における核(DNA)の像a〜hに付けられたラベルと、像a〜hの面積値が示されている。 [0076] In Table 2, a label attached to the image a~h nuclear (DNA) in FIG. 8, the area value of the image a~h is shown. 同様に表3では、図9における核(DNA) Likewise Table 3, nuclei in FIG. 9 (DNA)
の像A〜Eに付けられたラベルと、像A〜Eの面積値が示されている。 A label attached to the image A~E of the area value of the image A~E is shown. すなわち図8,図9では、白部の像a〜 That 8, 9, the image of the white section a~
h,A〜Eが核(DNA)の像であり、各像a〜h,A h, is an image of A~E nuclear (DNA), each image to h, A
〜Eに固有のラベルが付けられている。 It is given a unique label to ~E. 【0077】図10は、2段階の基準閾値による図8, [0077] Figure 10 is 8 by two-stage reference threshold,
図9の二つの画像から得た面積推移画像を示す画像を写真印刷して示す図である。 An image indicating the area sequence image obtained from two images of FIG. 9 is a diagram showing a photographic printing. 図10における面積推移は、 Area remained in FIG. 10,
図8,図9の二つの画像においてほぼ同じ位置にある各像(例えば、aとA、dとB、eとC)の面積比(基準閾値200により得た像の面積/基準差分閾値150により得た像の面積×100(%))を示している。 8, substantially each image in the same position (for example, a and A, d and B, e and C) area ratio (the image obtained by the reference threshold 200 area / reference difference threshold 150 in the two images in FIG. 9 It shows an area × 100 of the resulting image (%)) by. すなわち、図9のような接近した核同士が結合している画像から各像の面積推移を求める場合、面積比は低い値になる。 That is, when determining the area changes in the image from an image close nuclei each other are attached as shown in FIG. 9, the area ratio becomes low. これは、結合した核の像の分離をせずに計測することにより出された結果である。 This is the result issued by measuring without separation of the image of the bound nuclei. 【0078】そこで結合した核の像を分離するため、上記実施の形態で述べたように、細胞質(RNA)画像の処理において近接する細胞質を分離した際、その分離座標を抽出し、図11に示すように核(DNA)画像にも記録しておく。 [0078] Therefore, in order to separate the image of the bound nuclei, as described in the above embodiment, when separating the cytoplasm to the proximity in the process of the cytoplasm (RNA) image, extracting the separated coordinates, FIG. 11 It should also recorded in a nuclear (DNA) image as shown. なお、図11に示す画像の横座標の最大は659で、縦座標の最大は517である。 The maximum of the abscissa of the image shown in FIG. 11 is a 659, the maximum vertical coordinate is 517. 【0079】図12は、基準差分閾値150で得た核(DNA)の2値化核分離画像を写真印刷して示す図であり、表4は、その2値化画像中の核(DNA)の面積値を示している。 [0079] Figure 12 is a diagram showing a binarized nuclear separation images to printing of nuclei obtained by the reference difference threshold 0.99 (DNA), Table 4, nuclei in the binary image (DNA) It shows the area value. 【0080】 【表4】 [0080] [Table 4] 【0081】表4では、図12における核(DNA)の像a'〜h'に付けられたラベルと、像a'〜h'の面積値が示されている。 [0081] In Table 4, 'a label attached to the image A'~h' image A'~h nuclear (DNA) in 12 area values ​​are shown. 前述した分離座標を用いることにより、図9に対して図12に示すような核を分離した画像が得られる。 By using the above-mentioned separation coordinates, the image separating the nuclei as shown in FIG. 12 is obtained for FIG. 【0082】図13は、2段階の基準閾値による図8, [0082] Figure 13 is a view according to a two-stage reference threshold 8,
図12の二つの画像から得た面積推移画像を写真印刷して示す図である。 The area sequence image obtained from two images of FIG. 12 is a diagram showing a photographic printing. 図13における面積推移は、図8,図12の二つの画像においてほぼ同じ位置にある各像(例えば、aとa'、bとb'、cとc')の面積比(基準閾値200により得た像の面積/基準差分閾値150により得た核分離像の面積×100(%))を示している。 Area remained in FIG. 13, FIG. 8, each image (e.g., a and a ', b and b', c and c ') in substantially the same position in the two images in FIG. 12 the area ratio of (a reference threshold 200 It shows the area of ​​the resulting image / reference area × 100 nuclei separated image obtained by difference threshold 150 (%)). 図13に示すように面積比を計測した結果、図14 Results The area ratio was measured as shown in FIG. 13, FIG. 14
に示すような面積推移解析の判定結果が得られる。 The determination result of the area transition analysis as shown in is obtained. 図1 Figure 1
4では図7と異なり、単離されていない細胞に対しても、単核細胞(1NUC)として検出されている。 Unlike 4 7, even to cells that are not isolated, and is detected as mononuclear cells (1NUC). 【0083】以上のような計測を行なうことにより、結合している細胞同士に対しても、2段階の基準閾値のうち低い基準差分閾値を設定することで、結合されている核同士を画像上で切り離すことができるため、正しく解析されることになる。 [0083] By performing the measurements as described above, even for cells each other are attached, of the two stages of the reference threshold value by setting a low reference difference threshold, the image on the nucleus together coupled because it can be isolated from, it will be properly analyzed. 【0084】なお、本発明は上記実施の形態及び実施例のみに限定されず、要旨を変更しない範囲で適宜変形して実施できる。 [0084] The present invention is not limited only to the embodiments and the examples, it can be modified and implemented as appropriate within a range not changing the gist. 【0085】例えば、上述した実施の形態の説明では、 [0085] For example, in the description of the embodiment described above,
解析対象物として生物の細胞を2色の蛍光色素で染色した場合の標本観察に適用したが、解析対象物として生物以外の物質であってほぼ一様に形状及び寸法が決定しているような他の材料、例えば人口微粒子、血球等に適用してもよい。 It is applied to the specimen observation when stained biological cells in two colors of fluorescent dyes as the analysis object, such as substantially uniformly shaped and dimensioned to a substance other than an organism as an analysis object is determined other materials, such as population microparticles may be applied to the blood cells and the like. また、適用する細胞、人口微粒子、血球等の解析対象物を用いて、生物学的な反応(酵素反応、抗原抗体反応、核酸ハイブリダイゼーション反応、核酸合成反応等)による反応結果を所定の微小領域内で測定するために本発明の方法及び装置、及び記憶媒体を適用してもよい。 Also, cells applied, population microparticles, using an analysis object, such as blood cells, biological reaction (enzyme reaction, an antigen-antibody reaction, nucleic acid hybridization reactions, nucleic acid synthesis reaction, etc.) a predetermined micro region the reaction results of the methods and apparatus of the present invention to measure the inner and may be applied to the storage medium. 【0086】また、本発明によれば、1色の色素を用いた例にも適用できるが、好ましい態様では、異なる種類の色素の色種毎に分別して最適な解析結果を出力する方法も提供するので、3色以上の色素を用いた場合にも有効に適用できる。 [0086] Further, according to the present invention, can be applied to an example of using one color of dye, in a preferred embodiment, it provides a method of outputting the optimum analytical results by sorting for each color type of different kinds of pigments since, it is also effectively applied to the case of using three or more colors the dye. また、解析に用いる画像は、1個の静止画像である必要は無く、適宜、複数の静止画像ないし所望時間の動画を解析するようにして測定データの信頼性を向上させたり、解析情報の多様性を得てもよい。 The image used for the analysis, one need not be a still image, as appropriate, or to improve the reliability of the measurement data so as to analyze the video of the plurality of still images or desired time, a variety of analysis information sex may be obtained. また、本発明によれば、上述した実施の形態のように、ほぼ一様の形状及び寸法を有する解析対象物が、複数種類(実施の形態では主核と小核の2種類)混在するような標本についての画像解析方法も提供するので、任意の異なる種類の解析対象物を同時に画像解析することもできる。 Further, according to the present invention, as in the embodiment described above, substantially uniform analysis object having a shape and dimensions, a plurality of types (two types of Shukaku and micronuclei in the embodiment) so as to mix since also provides image analysis methods for such samples may be simultaneously image analysis any different types of analysis object. 【0087】 【発明の効果】本発明の画像解析方法、装置、及び記録媒体によれば、2以上の重なりを生じた解析対象物を形状に基づいて精度良く分離して選択的に測定データを取得することができるので、多数の密に配置された解析対象物に関する画像解析を無駄にせず、効率良く実行できる。 [0087] Image analysis method of the present invention, apparatus, and according to the recording medium, the selectively measure data accurately separated on the basis of the analysis object that caused the overlap of two or more to form it is possible to obtain, without wasting image analysis for a large number of closely spaced analysis object can be efficiently performed. また、本発明によれば、2段階の基準閾値による有核細胞の画像解析により、核の面積推移から適切な基準閾値を自動設定可能とし、標本にて起こり得る細胞同士の結合を画像上で回避し、正確で精度の高い画像解析を実現できる。 Further, according to the present invention, by image analysis of nucleated cells by a two-stage reference threshold, and automatically enables setting the appropriate reference threshold from the area changes in the nucleus, the coupling between cells that may occur in the sample on the image avoiding, it can realize the image analysis accurate and precise. すなわち、細胞間での蛍光輝度のバラツキを解消でき、間期細胞同士が結合している場合にも、画像上効率よく分離、確認して自動解析することで、計測不能な細胞が大幅に減少される。 That is, it eliminates the variations in fluorescence intensity among cells, when the interphase between cells are also coupled, the image on the efficient separation, confirmed by automated analysis, unmeasurable cells is significantly reduced It is.

【図面の簡単な説明】 【図1】本発明の実施の形態に係る画像解析装置の構成を示す図。 It illustrates a configuration of an image analysis apparatus according to the embodiment of the BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS [Figure 1] present invention. 【図2】本発明の実施の形態に係る画像解析装置による画像解析方法の細胞質(RNA)画像処理手順を示すフローチャート。 [Figure 2] cytoplasmic (RNA) flowchart showing an image processing procedure of the image analysis method by the image analysis apparatus according to the embodiment of the present invention. 【図3】本発明の実施の形態に係る画像解析装置による画像解析方法の核(DNA)画像処理手順を示すフローチャート。 [3] Nuclear (DNA) of the image analysis method by the image analysis apparatus according to the embodiment of the present invention flowchart showing an image processing procedure. 【図4】本発明の実施の形態に係る画像解析装置による画像解析方法の処理工程を模式的に示した図。 Figure 4 is a diagram schematically showing the processing steps of the image analysis method by the image analysis apparatus according to the embodiment of the present invention. 【図5】本発明の実施の形態に係る輪郭形状解析の基本原理を示す図。 Figure 5 illustrates the basic principle of the outline shape analysis according to the embodiment of the present invention. 【図6】本発明の実施の形態に係る主核・小核の輪郭形状解析の結果例を示す図。 6 shows an example of a result of the contour shape analysis of the main nuclear and micronucleus according to an embodiment of the present invention. 【図7】本発明の実施例に係る面積推移解析の判定結果を示す画像を写真印刷して示す図。 7 is a diagram showing an printing an image indicating the determination result of the area transition analysis according to an embodiment of the present invention. (核切り離し無し) 【図8】本発明の実施例に係る核部基準閾値200での2値化像を示す画像を写真印刷して示す図。 (No nuclear disconnect) shows by printing an image showing a binarized image of the nuclear portion reference threshold 200 according to an embodiment of the present invention; FIG. 【図9】本発明の実施例に係る核部基準差分閾値150 [9] Nuclear portion reference difference threshold 150 according to an embodiment of the present invention
での2値化像を示す画像を写真印刷して示す図。 It shows by printing an image showing a binarized image at. 【図10】本発明の実施例に係る面積推移画像を写真印刷して示す図。 10 is a view showing an area transition image by printing according to the embodiment of the present invention. 【図11】本発明の実施例に係る細胞切り離し座標を示す画像を写真印刷して示す図。 [11] cells detach shows by printing an image indicating the coordinates according to an embodiment of the present invention. 【図12】本発明の実施例に係る核部基準差分閾値15 Nuclear portion reference difference threshold 15 according to an embodiment of the present invention; FIG
0での2値化核切り離し像を示す画像を写真印刷して示す図。 It shows by printing an image showing the binarization nuclear detach image at 0. 【図13】本発明の実施例に係る面積推移画像を写真印刷して示す図。 13 is a diagram showing an area sequence image according to the embodiment and printing of the present invention. (核切り離し) 【図14】本発明の実施例に係る面積推移解析の判定結果を示す画像を写真印刷して示す図。 (Nuclear disconnected) FIG. 14 is a diagram showing an printing an image indicating the determination result of the area transition analysis according to an embodiment of the present invention. (核切り離し) 【符号の説明】 A…蛍光顕微鏡B…パーソナル・コンピュータ(PC) 1…本体2…ステージ3…オートフォーカス装置4…レボルバー5…対物レンズ6…ダイクロイックミラー7…フィルター変換部8…鏡筒9…ハーフミラー10…CCDカメラ11…接眼レンズ12…光源20…制御部21…入力部22…表示部30…細胞質・核計測部31…閾値設定部32…ブロブ解析部33…輪郭形状解析部34…画像判定部S…標本 (Nuclear disconnected) [Description of Reference Numerals] A ... fluorescence microscopy B ... personal computer (PC) 1 ... body 2 ... Stage 3 ... autofocus device 4 ... revolver 5 ... objective lens 6 ... dichroic mirror 7 ... filter converter 8 ... barrel 9 ... half mirror 10 ... CCD camera 11 ... eyepiece 12 ... light source 20 ... controller 21 ... input unit 22 ... display unit 30 ... cytoplasmic and nuclear measurement section 31 ... threshold setting section 32 ... blob analysis unit 33 ... profile analyzer 34 ... image determining unit S ... sample

フロントページの続き (51)Int.Cl. 7識別記号 FI テーマコート゛(参考) G01N 21/64 G01N 21/64 F 5L096 33/48 33/48 M Z 33/58 33/58 A Z G06T 1/00 295 G06T 1/00 295 7/00 300 7/00 300F Fターム(参考) 2G043 AA03 BA16 CA03 DA02 EA01 FA02 GA08 GB21 HA01 JA02 LA03 NA01 NA06 2G045 BB24 CB01 DA13 FA16 FB12 GC15 4B029 AA07 BB07 BB08 BB11 BB12 FA02 FA04 FA15 4B063 QA01 QA18 QA19 QQ02 QQ04 QQ05 QQ06 QQ07 QQ08 QQ09 QQ42 QQ52 QR66 QS03 QS36 QS39 QX02 5B057 AA10 BA02 CA12 CA16 CE12 DA12 DB02 DC04 DC36 5L096 BA06 FA04 FA06 FA14 FA59 FA64 GA51 JA11 Of the front page Continued (51) Int.Cl. 7 identification mark FI theme Court Bu (Reference) G01N 21/64 G01N 21/64 F 5L096 33/48 33/48 M Z 33/58 33/58 A Z G06T 1/00 295 G06T 1/00 ​​295 7/00 300 7/00 300F F-term (reference) 2G043 AA03 BA16 CA03 DA02 EA01 FA02 GA08 GB21 HA01 JA02 LA03 NA01 NA06 2G045 BB24 CB01 DA13 FA16 FB12 GC15 4B029 AA07 BB07 BB08 BB11 BB12 FA02 FA04 FA15 4B063 QA01 QA18 QA19 QQ02 QQ04 QQ05 QQ06 QQ07 QQ08 QQ09 QQ42 QQ52 QR66 QS03 QS36 QS39 QX02 5B057 AA10 BA02 CA12 CA16 CE12 DA12 DB02 DC04 DC36 5L096 BA06 FA04 FA06 FA14 FA59 FA64 GA51 JA11

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 【請求項1】ほぼ一様な形状及び寸法を有する複数の解析対象物を所定の測定視野内に設定する工程と、 前記測定視野内で少なくとも一個の測定用画像を得る工程と、 前記測定視野中の複数の前記解析対象物を画像解析する工程とを有し、 前記画像解析する工程は、視野内で重なった2以上の前記解析対象物を予め設定された形状に基づいて選択的に分離する工程と、分離した前記解析対象物の少なくとも1個について必要な測定データを得る工程とを有することを特徴とする画像解析方法。 Obtaining and setting a plurality of analysis object in a predetermined measurement field, at least one of the measurement image in the measurement field of view with Patent Claims 1. A substantially uniform shape and dimensions a step, and a step of image analysis a plurality of said object to be analyzed in the measuring field, wherein the step of image analysis, to a preset shape of two or more of the analysis object overlapping in the field of view image analysis method characterized by comprising the step of selectively separated based, and obtaining the measurement data necessary for at least one of the analysis object separated. 【請求項2】顕微鏡で得られた有核細胞の画像を基に、 To 2. A group images of nucleated cells obtained by the microscope,
    染色体に発生した異常を解析する画像解析方法において、 細胞周期が間期に相当する有核細胞の細胞質と核を蛍光色素で標識して観察対象とし、 顕微鏡により得られた前記観察対象の蛍光画像に対する基準閾値の設定において、前記核の画像に対して2段階の基準閾値の設定を行ない、 前記2段階の基準閾値により得た各画像間における前記核の面積推移の割合に応じて、前記2段階の基準閾値のいずれかで前記有核細胞の画像を解析することを特徴とする画像解析方法。 An image analysis method for analyzing the abnormality occurring in the chromosome, the cytoplasm and the nucleus of nucleated cells cell cycle corresponds to interphase and labeled with a fluorescent dye to an observation target, the fluorescence image of the observation target obtained by the microscope in setting of the reference threshold for, make settings for two-step reference threshold to the nucleus of the image, in accordance with the ratio of the area changes in the nucleus in between images obtained by the reference threshold of the second step, the 2 image analysis method characterized by analyzing the image of the nucleated cells at any stage of the reference threshold. 【請求項3】前記面積推移の割合は、前記2段階の基準閾値により得た前記核の各2値化像から求められ、前記面積推移の割合が所定値以上である場合は、前記2段階の基準閾値のうち高い基準閾値で解析し、前記面積推移の割合が前記所定値未満である場合は、前記2段階の基準閾値のうち低い基準閾値で解析することを特徴とする請求項2に記載の画像解析方法。 Ratio of wherein the area transition is determined from the binary image of the nucleus obtained by the reference threshold of the two stages, when the ratio of the area transition is a predetermined value or more, the two-step and analyzed by high reference threshold of the reference threshold, when the ratio of the area transition is less than the predetermined value, to claim 2, wherein the analyzing a low reference threshold of said two-step reference threshold image analysis method described. 【請求項4】前記細胞質の画像中で細胞質が接している場合、輪郭形状解析により前記細胞質を分離し、その分離座標を前記核の画像の解析に用いることを特徴とする請求項2または3に記載の画像解析方法。 Wherein when said cytoplasm cytoplasm in an image of the are in contact, according to claim 2 or 3 the cytoplasm was separated by contour analysis, which comprises using the separation coordinates in the analysis of the nuclear image the image analysis method according to. 【請求項5】顕微鏡で得られた解析対象物の画像を基に、ほぼ一様な形状及び寸法を有する複数の解析対象物についての画像解析を行なう画像解析装置において、 微小領域に配置された前記複数の解析対象物を拡大された視野内で観察するための顕微鏡と、 この顕微鏡から画像を取り込む画像入力手段と、 この画像入力手段で取り込まれた前記解析対象物の画像に対して前記解析対象物の形状に関する測定用の閾値を適用して、複数の前記解析対象物に重なりが有った場合にも選択的に分離して、これら分離した前記解析対象物の少なくとも1個から必要な測定データを得ることにより、測定データに関する解析を実行する解析手段と、 を具備したことを特徴とする画像解析装置。 Based on the image of 5. analysis object obtained in a microscope, an image analyzer for performing image analysis for a plurality of analysis object having a substantially uniform shape and size, arranged in the micro region and the microscope for observing in said expanded multiple analysis object field, an image input unit for capturing an image from the microscope, said analysis for the image of the analysis object captured by the image input means by applying the threshold value for the measurement on the shape of the object, and selectively separated even when there is overlap in a plurality of the analysis object, you need at least one of the analysis object that these separated by obtaining the measurement data, the image analysis apparatus characterized by comprising an analysis means for performing analysis on measured data. 【請求項6】顕微鏡で得られた有核細胞の画像を基に、 6. Based on the image of the nucleated cells obtained by the microscope,
    染色体に発生した異常を解析する画像解析装置において、 細胞周期が間期に相当する有核細胞の細胞質と核を蛍光色素で標識した観察対象を観察するための顕微鏡と、 この顕微鏡から画像を取り込む画像入力手段と、 この画像入力手段で取り込まれた前記核の画像に対して2段階の基準閾値の設定を行なう閾値設定手段と、 前記2段階の基準閾値により得た各画像間における前記核の面積推移の割合に応じて、前記2段階の基準閾値のいずれかで前記有核細胞の画像を解析する解析手段と、 を具備したことを特徴とする画像解析装置。 Capturing the image analyzing device for analyzing the abnormality occurring in the chromosome, and the microscope for observing an observation target of cytoplasm and nucleus of nucleated cells cell cycle corresponds to interphase were labeled with a fluorescent dye, an image from the microscope an image input unit, and a threshold setting means for setting a two-stage reference threshold for the image of the nuclei captured by the image input means, of the nuclei in between images obtained by the reference threshold of the two stages depending on the ratio of the area changes, the image analysis apparatus characterized by comprising a analyzing means for analyzing the image of the nucleated cells in either of the two stages of the reference threshold. 【請求項7】コンピュータを、 顕微鏡で得られた解析対象物の画像信号にアクセスして測定用の閾値を設定する閾値設定手段、 複数の解析対象物に重なりが有った画像を選択的に分離して、これら分離した解析対象物の少なくとも1個から必要な測定データを得ることにより、測定データに関する解析を実行する解析手段、 として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 7. A computer, threshold setting means for setting a threshold value for measurement by accessing the image signal of the resulting analysis object with a microscope, image selectively a there is an overlap in a plurality of analysis object separated, at least by one to obtain a measure necessary data from the analysis means for performing analysis on the measured data, computer-readable recording medium a program for functioning as the analysis target that these separated. 【請求項8】コンピュータを、 顕微鏡で得られた有核細胞の核の画像に対して2段階の基準閾値の設定を行なう閾値設定手段、 前記2段階の基準閾値により得た各画像間における前記核の面積推移の割合に応じて、前記2段階の基準閾値のいずれかで前記有核細胞の画像を解析する解析手段、 として機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。 8. A computer, threshold value setting means for setting the reference threshold in two stages with respect to the nucleus of the image of nucleated cells obtained in a microscope, the between the images obtained by the reference threshold of the two stages depending on the ratio of the nucleus area changes, the analyzing means for analyzing the image of the nucleated cells in one of two levels of reference threshold, computer-readable recording medium a program for functioning as.
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Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005218379A (en) * 2004-02-06 2005-08-18 Olympus Corp Method for determining state of cultured cell and apparatus therefor
JP2006071374A (en) * 2004-08-31 2006-03-16 Olympus Corp Measuring method of granular structure in cell
WO2006092925A1 (en) * 2005-03-03 2006-09-08 Olympus Corporation Cell observation device, cell observation method, microscopic system and cell observation program
WO2006113979A1 (en) * 2005-04-26 2006-11-02 Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuária- Embrapa Method for identifying guignardia citricarpa
JP2007147563A (en) * 2005-11-30 2007-06-14 Ge Healthcare Uk Ltd Method of processing biological image
JP2009515533A (en) * 2005-11-12 2009-04-16 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイGeneral Electric Company Fine-speed cell cycle analysis of non-stained nuclei
WO2009119329A1 (en) * 2008-03-24 2009-10-01 株式会社ニコン Method for analyzing image for cell observation, image processing program, and image processing device
JP2010518486A (en) * 2007-02-05 2010-05-27 シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレーテッドSiemens Healthcare Diagnostics Inc. Cell analysis system and method in microscopy
JP2010145366A (en) * 2008-12-22 2010-07-01 Olympus Corp Cell image analyzer, method for analyzing cell image, and program
JP2012511906A (en) * 2008-12-12 2012-05-31 モレキュラー デバイシーズ, エルエルシー Multinucleated cells classification and micronuclei scoring
JP2012127969A (en) * 2005-09-21 2012-07-05 Luminex Corp Method for image data processing and system
CN102575989A (en) * 2009-10-15 2012-07-11 奥林巴斯株式会社 Image analyzing method and image analyzing device
WO2012095935A1 (en) * 2011-01-13 2012-07-19 ソニー株式会社 Cell nucleus observation substrate and cell nucleus observation device
JP2012522312A (en) * 2009-03-30 2012-09-20 ジーイー・ヘルスケア・バイオサイエンス・コーポレイション System and method for identifying biological material
JP2012529020A (en) * 2009-06-02 2012-11-15 ジーイー・ヘルスケア・ユーケイ・リミテッド Image analysis

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH064601A (en) * 1992-06-19 1994-01-14 Csk Corp Microscope image evaluation system
JP2000321031A (en) * 1999-05-11 2000-11-24 Nec Corp Device and method for extracting shape of cell
JP2001211896A (en) * 1999-11-26 2001-08-07 Olympus Optical Co Ltd Image analysis method, device for it, and recording medium

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH064601A (en) * 1992-06-19 1994-01-14 Csk Corp Microscope image evaluation system
JP2000321031A (en) * 1999-05-11 2000-11-24 Nec Corp Device and method for extracting shape of cell
JP2001211896A (en) * 1999-11-26 2001-08-07 Olympus Optical Co Ltd Image analysis method, device for it, and recording medium

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4689171B2 (en) * 2004-02-06 2011-05-25 オリンパス株式会社 State measurement method and measurement apparatus in cultured cells
JP2005218379A (en) * 2004-02-06 2005-08-18 Olympus Corp Method for determining state of cultured cell and apparatus therefor
JP4509702B2 (en) * 2004-08-31 2010-07-21 オリンパス株式会社 Measurement method of granular structures within the cell
JP2006071374A (en) * 2004-08-31 2006-03-16 Olympus Corp Measuring method of granular structure in cell
WO2006092925A1 (en) * 2005-03-03 2006-09-08 Olympus Corporation Cell observation device, cell observation method, microscopic system and cell observation program
WO2006113979A1 (en) * 2005-04-26 2006-11-02 Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuária- Embrapa Method for identifying guignardia citricarpa
JP2012127969A (en) * 2005-09-21 2012-07-05 Luminex Corp Method for image data processing and system
JP2009515533A (en) * 2005-11-12 2009-04-16 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイGeneral Electric Company Fine-speed cell cycle analysis of non-stained nuclei
JP2007147563A (en) * 2005-11-30 2007-06-14 Ge Healthcare Uk Ltd Method of processing biological image
JP2010518486A (en) * 2007-02-05 2010-05-27 シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレーテッドSiemens Healthcare Diagnostics Inc. Cell analysis system and method in microscopy
WO2009119329A1 (en) * 2008-03-24 2009-10-01 株式会社ニコン Method for analyzing image for cell observation, image processing program, and image processing device
JP2012511906A (en) * 2008-12-12 2012-05-31 モレキュラー デバイシーズ, エルエルシー Multinucleated cells classification and micronuclei scoring
JP2010145366A (en) * 2008-12-22 2010-07-01 Olympus Corp Cell image analyzer, method for analyzing cell image, and program
US9176043B2 (en) 2008-12-22 2015-11-03 Olympus Corporation Cell image analysis apparatus, cell image analysis method, and program
JP2012522312A (en) * 2009-03-30 2012-09-20 ジーイー・ヘルスケア・バイオサイエンス・コーポレイション System and method for identifying biological material
JP2012529020A (en) * 2009-06-02 2012-11-15 ジーイー・ヘルスケア・ユーケイ・リミテッド Image analysis
CN102575989A (en) * 2009-10-15 2012-07-11 奥林巴斯株式会社 Image analyzing method and image analyzing device
WO2012095935A1 (en) * 2011-01-13 2012-07-19 ソニー株式会社 Cell nucleus observation substrate and cell nucleus observation device
JP2012143204A (en) * 2011-01-13 2012-08-02 Sony Corp Cell nucleus substrate and cell nucleus observation apparatus
US9182349B2 (en) 2011-01-13 2015-11-10 Sony Corporation Cell nucleus observation substrate and cell nucleus observation apparatus

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