JP2003524775A - 顕微鏡画像の自動解析法 - Google Patents
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Abstract
Description
に関する。
写体を顕微鏡下で見るために蛍光技術が他の方法に増して使用されている。この
様な被写体は例えばあるタイプ、またはある状態の細胞である。近年、この様な
実験の自動化技術の進歩により、生物実験室で多数のこの様な画像作成実験を完
全に自動的に行うことが可能になった。
を有するリンパ球試料を調製することにより、1個の試料のn個の画像のセット
を作成する蛍光顕微鏡技術が記載されている。各画像では異なったリンパ球のサ
ブセットが蛍光を発し、光った輪郭を有するように見える。試料中の各リンパ球
は、画像セット中でそれぞれ特異的な蛍光挙動を有する。ある画像サブセット中
では蛍光を示すが、他の画像セット中では眼にみえない。
の画像中で検出しなければならない。蛍光色素で標識付けされたリンパ球はその
数、位置および強度が異なる。この様に莫大な数の画像と画像データが得られ、
その中から以後に行われる生物学的解釈のための情報をまず最初に抽出しなけれ
ばならないので、実験の評価に障害を生じる。技術者による画像解析は労力を要
し、その結果が信用できないことが多いので実用的でない。これは疲労を伴う目
視検査作業のためであり、ごく短時間しか注意を集中することができない。その
上、検出される被写体はその数、位置および強度が異なる。従って、コントラス
トと雑音等の画像パラメーターが画像によって異なる。さらに、例えば組織試料
中の細胞等の被写体はその形状と大きさが異なる。
である。
プローチに集中していた。これらに番号を付けることも、傾斜集団に対して幾何
学的モデルを採用するためのアイデアである(Mardiaら、1997、IE
EE Transactions of Pattern Analysis
and Machine Intelligence、19:1035−104
2)。これには波の伝播(HanaharaおよびHiyane、1990、M
achine Visions and Application、3:97−
111)、または円形被写体を検出するためのHough変換(Gerigおよ
びKlein、1986、Proc.Int.Conf. on Patter
n Recognition、8:498−500)の利用も含まれる。しかし
ながら、これらのアプローチは被写体の形の変化に影響される場合が多く、熟練
していない技術者が採用することが容易でないという欠点を有する。さらに、証
明条件が均一でないために画像にはしばしば雑音が含まれ、細胞がぼやけ、境界
走査による検出には向いていない(Galbraithら、1991、Cyto
metory、12:579−596)。
の方法を提供することが本発明の目的である。 この目的は請求項1記載の方法により達成される。 有利な実施態様はサブクレームに記載される。
以下の工程を包含する:a)複数の生物被写体を含む少なくとも2個の試料画像
を撮影する工程;b)第1の顕微鏡画像を選び、第1顕微鏡画像中で識別し得る
n個の個々の画像の質量中心位置に印を付け、この工程で標識付けされた被写体
それぞれに標識付けされた被写体を完全に取り囲む所定の第1画像抜粋記号を割
り当て、標識付けされた被写体を含む第1抜粋画像に価1を割り当て、この様な
標識付けされた第1抜粋画像のn個で正の訓練セットを構成する工程;c)上記
第1抜粋画像から所定の最小距離だけ離れたm個の第2抜粋画像を選んで標識付
けし、第2抜粋画像の寸法と形が上記第1抜粋画像に相当し、この工程で第2抜
粋画像それぞれに価0を割り当て、この様な標識付けされた第2抜粋画像のm個
で負の訓練セットを構成する工程;d)正および負の訓練セットの特徴および/
または特徴の組み合せを決定し、その特徴または特徴の組み合せに0と1の間の
分類値を割り当て、その分類値は標識被写体の存在確率を表し、決定された特徴
および/または特徴の組み合せを記憶する工程;e)第2およびそれ以後の各顕
微鏡画像の画像データを上記工程d)で決定された特徴および/または特徴の組
み合せと比較することにより第2およびそれ以後の各顕微鏡画像のすべての画像
点の分類値を自動的に決定し、この工程で第2およびそれ以後の顕微鏡画像それ
ぞれの各画像点に対し、画像点を取り囲む抜粋画像に対する分類値を決定し、こ
の抜粋画像の寸法と形状が第1または第2抜粋画像に相当する工程;およびf)
決定された分類値を評価して第2またはそれ以後の顕微鏡画像それぞれにおける
生物被写体の位置を認識し、この工程で決定された分類値を生物被写体の存在を
与える与えられた閾値と比較する工程。
られた寸法と形状の抜粋画像に0と1の間の価を割り当て、この抜粋画像中に(
1)であるか、または(0)でない生物被写体のいずれがこの抜粋画像中に見え
るかを示す分類値を用いることが有利である。しかしながら、相互に異なる任意
の他の数値を用いることも可能である。ある画像中で全ての画像領域に1個の分
類値を割り当てることにより、全ての細胞を見出すことができる。従って、例え
ば高い値に対する単純な自動検索(閾値解析)により、生物被写体の位置を自動
的に位置決めし、ファイルに記憶し、さらに処理することができる。この様な分
類値、または分類子を備え、それらを顕微鏡の変更、異なった試料、異なった蛍
光マーカーまたは異なった細胞型により顕微鏡画像がかなり変化する場合に適用
することが、人工神経網を構成する本発明の方法を使用することで可能になる。
練した後では、顕微鏡画像中の細胞等の生物被写体の自動検出を可能にする。ユ
ーザーは実験室業務で日常作業である細胞の標識付けのみを訓練用スクリーン上
で要求されるので、この方法を使用することは特に容易である。従ってこのシス
テムは、細胞の位置決めのための膨大な顕微鏡画像の迅速評価に適している。使
用し易いため、本発明の方法を容易に応用、実行することができる。この方法は
莫大な試料を処理し、客観的で再現性のある評価が必要である大学や企業におい
て、生物被写体の顕微鏡画像を用いる任意の種類の実験作業を支援するのに適し
ている。
は細胞である。自動細胞検出では特に、本発明の方法が先行技術の従来法に比較
して有利であることが示されている。
鏡画像を撮影する前に1種または複数の化学マーカーで標識付けされる。この工
程では、個々の顕微鏡画像を撮影する間に漂白またはリンス操作が行われる。化
学マーカーは蛍光マーカーであり、顕微鏡画像は蛍光画像である。
染料マーカーが使用される。各マーカーはリンパ球表面膜の個々のタンパク質の
存在により、リンパ球サブセットに結合する。蛍光励起により、高い強度で結合
リンパ球が出現する様になる。対応する顕微鏡画像がCCDカメラで撮影される
。次いでマーカーが漂白により細胞から除去され、異なったマーカーを用いてこ
の操作を繰り返す。本明細書に記載の実施態様では、標識付け、画像生成および
漂白を包含する工程を9個のマーカーまで繰り返すことが可能である。各繰り返
し中、リンパ球の位置は不変であるので、異なった画像間での位置照合比較が可
能である。この実験設定は特に、類肉腫の臨床例における筋肉組織に侵入したT
リンパ球の解析に用いられる。リンパ球はn=7のマーカーを用いて調製され、
7個の蛍光画像が撮影され、細胞の異なったサブセットが蛍光を発する。n個の
工程が完了すると、ことなったリンパ球のサブセットを有するn個の顕微鏡画像
の組を評価することができる。このn個の顕微鏡画像が本発明の方法によって評
価される。
は50より大きいか等しい。各標識点に対し、これらの点が細胞の中心にあるか
どうかが決定される。例えばリンパ球は侵入する状況中は有機繊維状物質である
ので円形でなく不規則な長方形であり、凸型が優先している。生物被写体の分類
のためには特別な形の神経網、いわゆる「局所線形マップ(LLM)」が用いら
れる(Ritter、1991:Artificial Neural Net
work、Elsevier Science Publishers B.V
)。LLM分類子は細胞を含む画像のセットで訓練される。LLM分類子を訓練
するためには、先行工程b)により画像セットから1個の画像が選択される。さ
らに、例えばコンピューターマウスにより蛍光細胞の群が標識付けされる。これ
らの細胞を取り囲むN×Nサイズの抜粋画像群が正の訓練試料、または正の訓練
セットを構成する。本発明の方法の有利な実施態様によれば、第1の抜粋画像の
形は第1抜粋画像のN×Nサイズ、または一辺の長さNの正方形であり、第1顕
微鏡画像中の生物被写体の最大直径に対応する。
的に選ばれ、既に標識付けされた第1抜粋画像から最小距離、例えば3〜5画素
が保たれる。この第2セットは負の訓練例のセット、すなわち負の訓練セットを
構成する。本発明の有利な実施態様によれば、第2抜粋画像の数は50より大き
いか等しく、第2抜粋画像は自動的に定義され、同時に第1抜粋画像それぞれか
ら最小の距離を保つ。
る。選ばれた抜粋画像セットに基本成分解析(PCA)を行う。これはコンピュ
ーター画像における分類の公知の技術である。PCAの基本概念は、高次元抜粋
画像が比較的小さい次元(din=約6)の特性空間にマッピングされるというこ
とである。これらの特性はいわゆる入力特性ベクトルxを与える。特性ベクター
は明らかに、実際の抜粋画像より少ない数のデーターを有する。正および負の入
力例に対する特性ベクターの計算から、(入力,出力)対の訓練セットが得られ
る。 Γ={(Xα,Yα)}α
い。 LLMは以下の式で定義される {wi in∈Rd in,wi out∈Rd out,・Ai∈Rd in xd out,i=1…l}
を訓練するためには、対(xα,yα)がΓから無作為に選択され、以下の学習
則が実行される。 △wk in=∈in(xa−wk in) (1) △wk out=∈out(ya−y(xa))+Ak△wk in (2)
mink{||x−wk in||}に対しkは真である。従って、wk inは入力Xに近接
している。これは1*10,000回繰り返される。
ッピングする。例えば、画像点における蛍光細胞に対する分類値を計算するため
に、それを取り巻く領域に対する特性ベクターxが計算される。入力xに対する
LLM出力は下記の式で計算される。 y(x)=wk out×Ak(x−wk in) (4) ここでk=arg mink{||x−wk in||} 上記実施態様では、節の数はi=5であり、抜粋画像サイズはN=15画素で
ある。
光細胞を検出するためには、式(4)により各画像点をその分類値にマッピング
する。入力を取り巻く画像領域が分類子に供給され、次いでその分類値が計算さ
れる。ある画像中の各点に対する分類値を計算することにより、画像のいわゆる
分類または実証マップが得られる。高い分類または実証値を有する領域は、問題
とする蛍光画像中の蛍光細胞等の生物被写体を示す。例えば0.5より分類値が
高く、その近辺に主要な実体のない全ての点が、画像中の蛍光細胞等の生物被写
体の位置のセットを形成する。画像セットの更に別な顕微鏡画像に対し、同様な
アプローチが行われる。
の画像点の分類値が、第2およびそれ以降の各顕微鏡画像の画像表面を走査する
ことにより、先行工程e)に従って自動的に決定される。
写体の位置が、顕微鏡画像全体で比較され、試料中の個々の被写体の空間位置と
分布が決定される。
て、全ての画像における細胞決定プロセス後、局部的に対応する蛍光部位が異な
った画像中で見出され、同じ細胞の蛍光をそのマーカーの組み合せパターン中に
マッピングすることができる。この符合解析は画像中の細胞の位置のみに基づく
ものであり、ある1個の細胞について特定された位置は異なる画像中で必ずしも
正確に一致しないので困難な仕事である。さらに、画像中の蛍光細胞の数がかな
り変動する。この双方の特徴は、検出された細胞の位置のみに基づく単純な位置
合わせを不可能にする。本発明の方法は、画像セット中の全ての画像について分
類値または実証値を評価することにより、この様な問題を回避するものである。
に対するn個の分類または実証値を得ることができる。次に、各点に対する最大
実証値を選び、その座標における新しい実証マップに入る。画像中の少なくと一
つで生じた各生物被写体、例えば細胞がこのマップ中の高い実証値で表されるの
で、このマップは「マスター実証マップ」と呼ばれる。この「マスター実証マッ
プ」に先行工程f)を適用することにより、生物被写体の全ての位置が得られる
。このM個の細胞の位置{(xi,yi)}は「マスターセット」と呼ばれる。次
に2進蛍光値fj (i)が「マスターセット」から各生物被写体に対して集められる
。画像中のj番目の蛍光画像中の細胞等の生物被写体がその座標(xi、yi)に
近接して検出された場合、pi=(f1 (i),...,fn (i))のfjを1にセット
する。マスターセットと、全ての蛍光画像に対して検出された生物被写体の位置
、または細胞の位置の分類値の間の単純な整合手順により、全ての検出された被
写体または細胞の2進蛍光パターンが得られる。
、蛍光細胞の自動細胞分類である。例えば、本発明の方法に従って7セットの蛍
光画像を撮影する。7個の異なったマーカーはcd2、cd3、cd4、cd8
、cd11b、cd19およびcd26であり、これらは蛍光顕微鏡法で普通に
用いられる抗体マーカーである。抜粋細胞の訓練セットがcd4像から正確に手
動で選ばれた。各画像中で蛍光細胞がLLM分類子を用いて検出された。LLM
で計算された分類値または実証値の最大条件を用い、「マスター実証マップ」を
作成した。次いでM=550蛍光細胞の位置を「マスター実証マップ」から抽出
した。最後に局所整合法によりマーカー組み合せパターンpj、j=1,...
,550を作成した。
ーン(f1 (i),...,f7 (i))を2進系から10進系中の数値にマッピングし
た。パターン頻度を計数し、ヒストグラムの形(27=128バーを含むヒスト
グラム)で表示した。これにより、全リンパ球群中の128の可能なパターンの
うち24個のみが見出されたことが示されている。番号(1000000)(=
1)、(0010000)(=8)、および(1010000)(=9)の3つ
のパターンが多く見られる。これらはcd2またはcd4、または両者にのみに
結合した細胞である。残りの頻度は30未満である。
マーカーに対し対応するヒストグラムを計算した。この選ばれたマーカーにより
蛍光を発する様になった細胞の数が示された。傾向細胞の絶対数が激しく変動す
ることを測定することが可能であった。最も頻繁に現れるのはマーカーcd2お
よびcd4である。cd19で標識付けされた蛍光リンパ球は殆ど見られず、他
のマーカー(cd2)と一度だけ符合する。このことは、このマーカーが高度に
選択性であることを意味する。例えば、(cd2,cd8)、(cd3,cd8
)および(cd2,cd3)対の間でも強い符合が観察される。
かしながら、本発明の方法は、莫大な数、例えば数百の可視像に当面する場合、
組織部位中に侵入したこれらの免疫細胞サブセットを、比較的短時間で正確に統
計解析を行うことを可能にする。
Claims (13)
- 【請求項1】 生物被写体の顕微鏡画像の自動解析法、特に細胞の蛍光画像
を解析するための自動解析法であって、 a)複数の生物被写体を含む少なくとも2個の試料画像を撮影する工程と; b)第1の顕微鏡画像を選び、第1顕微鏡画像中で識別し得るn個の個々の画
像の質量中心位置に印を付け、この工程で標識付けされた被写体それぞれに標識
付けされた被写体を完全に取り囲む所定の第1画像抜粋記号を割り当て、標識付
けされた被写体を含む第1抜粋画像に価1を割り当て、この様な標識付けされた
第1抜粋画像のn個で正の訓練セットを構成する工程と; c)上記第1抜粋画像から所定の最小距離だけ離れたm個の第2抜粋画像を選
んで標識付けし、第2抜粋画像の寸法と形が上記第1抜粋画像に相当し、この工
程で第2抜粋画像それぞれに価0を割り当て、この様な標識付けされた第2抜粋
画像のm個で負の訓練セットを構成する工程と; d)正および負の訓練セットの特徴および/または特徴の組み合せを決定し、
その特徴または特徴の組み合せに0と1の間の分類値を割り当て、その分類値は
標識被写体の存在確率を表し、決定された特徴および/または特徴の組み合せを
記憶する工程と; e)第2およびそれ以後の各顕微鏡画像の画像データを上記工程d)で決定さ
れた特徴および/または特徴の組み合せと比較することにより第2およびそれ以
後の各顕微鏡画像のすべての画像点の分類値を決定し、この工程で第2およびそ
れ以後の顕微鏡画像それぞれの各画像点に対し、画像点を取り囲む抜粋画像に対
する分類値を決定し、この抜粋画像の寸法と形状が第1または第2抜粋画像に相
当する工程と; f)決定された分類値を評価して第2またはそれ以後の顕微鏡画像それぞれに
おける生物被写体の位置を認識し、この工程で決定された分類値を生物被写体の
存在を与える与えられた閾値と比較する工程と;を包含することを特徴とする方
法。 - 【請求項2】 試料が組織であり、生物被写体が細胞であることを特徴とす
る請求項1に記載の方法。 - 【請求項3】 測定する生物被写体を顕微鏡画像を撮影する前に1種または
複数の化学マーカーで標識付けすることを特徴とする請求項1または2に記載の
方法。 - 【請求項4】 測定する被写体を顕微鏡画像を撮影する前に1種または複数
の化学マーカーで標識付けするに当り、個々の顕微鏡画像を撮影する間に漂白ま
たはリンス工程を行うことを特徴とする請求項3に記載の方法。 - 【請求項5】 上記化学マーカーが蛍光染料マーカーであり、顕微鏡画像が
蛍光画像であることを特徴とする請求項3または4に記載の方法。 - 【請求項6】 顕微鏡画像がCCDカメラで撮影され、デジタル化されるこ
とを特徴とする請求項1から5のいずれか1項に記載の方法。 - 【請求項7】 先行工程b)で標識付けされた個々の生物被写体の数nが5
0以上であることを特徴とする請求項1から6のいずれか1項に記載の方法。 - 【請求項8】 第1抜粋画像が正方形であり、第1抜粋画像の寸法および/
または一辺の長さが第1顕微鏡画像の生物被写体の少なくとも最大直径に相当す
ることを特徴とする請求項1から7のいずれか1項に記載の方法。 - 【請求項9】 第2抜粋画像の数nが50以上であり、第2抜粋画像が自動
的に定義され、個々の第1抜粋画像から最小の距離を保つことを特徴とする請求
項1から8のいずれか1項に記載の方法。 - 【請求項10】 第2およびそれ以後の顕微鏡画像それぞれの画像表面を走
査することにより、先行工程e)により第2およびそれ以後の顕微鏡画像それぞ
れの分類値が自動的に決定されることを特徴とする請求項1から9のいずれか1
項に記載の方法。 - 【請求項11】 生物被写体の存在を表す分類値の閾値が少なくとも0.5
であることを特徴とする請求項1から10のいずれか1項に記載の方法。 - 【請求項12】 先行工程a)〜f)で決定される被写体の位置を顕微鏡画
像の全数で比較し、試料中の個々の被写体の空間位置および分布を得ることを特
徴とする請求項1から11のいずれか1項に記載の方法。 - 【請求項13】 蛍光細胞の自動細胞分類のための請求項1に記載の方法の
応用。
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