JP2009115599A - 評価システム、評価方法および評価プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ＨＥＲ２タンパク発現を定量的に評価することが可能な評価システム、評価方法および評価プログラムを提供する。
【解決手段】評価システムは、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価システムであって、生体組織の画像を取得する画像取得手段１２１と、画像取得手段１２１にて取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、生体組織の画像から細胞膜を特定し、細胞膜の染色状態を判別する判別手段１３０と、判別手段１３０の判別結果に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価手段１２９と、を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、ＨＥＲ２タンパク免疫組織化学染色の病理画像データを解析処理することにより、ＨＥＲ２タンパク発現を評価する評価システム、評価方法および評価プログラムに関する。

ＨＥＲ２（Human Epidermal Growth Factor Receptor Type 2）は、１７番染色体長腕に存在する癌遺伝子である。

ＨＥＲ２遺伝子の増幅、あるいは、ＨＥＲ２遺伝子によりコードされるＨＥＲ２タンパクの過剰発現が認められると、癌は、転移および再発しやすくなる。この場合、予後が不良と言われている。このため、ＨＥＲ２の判定は、とても重要になっている。

ＨＥＲ２遺伝子またはＨＥＲ２タンパクの過剰発現は、ヒトの乳癌患者で生じることが報告されていた。さらに、乳癌以外に膀胱癌および卵巣癌などでも、ＨＥＲ２遺伝子またはＨＥＲ２タンパクの過剰発現が生じることが知られてきている。

ＨＥＲ２検査方法としては、ＨＥＲ２タンパクの過剰発現が生じているかを判定する免疫組織化学染色法（ＩＨＣ法：immunohistochemistry）と、ＨＥＲ２遺伝子の増幅を評価する方法（ＦＩＳＨ法：fluorescence in situ hybridization）がある。

ＩＨＣ法は、ＨＥＲ２検査で現在最も広く使われている。ＩＨＣ法は、抗原−抗体反応という特異的な結合反応を利用して、細胞内および組織内に局在する、目的とするタンパク質を検出する手法である。免疫染色用に、ＨＥＲ２タンパクを茶褐色に染色するＤＡＢ（ジアミノベンジジン）という発色基質が用いられる。

多くのＩＨＣ法では、ＤＡＢでＨＥＲ２タンパクが発色され、ヘマトキシリンで核が青色に染色される。

ＨＥＲ２タンパクは、癌細胞の細胞膜に局在する。このため、ＨＥＲ２検査が実施されると、陽性細胞では、細胞膜が縁どりされるように染まる。

そして、その染色性によって、スコアが、「０」、「１＋」、「２＋」、「３＋」の４段階で評価される。

スコア「０」と「１＋」は陰性、スコア「２＋」と「３＋」は陽性と呼ばれる。判定の対象となる部分は、浸潤部である。乳管内進展部および細胞質の染色性は評価されない。

ＨＥＲ２検査の診断は、次の手順で行われる。

まず、組織切片のＨＥ染色（ヘマトキシリン・エオジン染色）標本を、顕微鏡を用いて観察することにより、腫瘍診断が行われる。

また、ＨＥ染色した組織切片に隣接する組織切片を、ＨＥＲ２の抗体を用いて、免疫組織化学染色法により染色することで、組織切片標本が得られる。

この組織切片標本が、ＨＥ染色標本で腫瘍部分と判定された部分と、照らし合わされる。この照らし合わせによって、免疫組織化学染色した組織切片標本での腫瘍部分が特定される。

続いて、免疫組織化学染色した組織切片標本の腫瘍部分が、顕微鏡を用いて、観察される。

この病理検査は、現在の医療機関で一般的に行われている検査手法の一つである。

近年では、組織切片を染色するための自動染色装置が普及している。このため、病理検査の件数が増えている。一方、病理検査を行う病理医の数は、圧倒的に少ない。

ＨＥＲ２検査の評価は、病理医が、顕微鏡観察で染色陽性細胞の発現評価判定を目視で行うため、その判定結果は、再現性および客観性がなく半定量的であった。

また、スライドが撮影された画像情報をディスプレイ上に表示するシステムを用いた場合であっても、発現評価判定は病理医の目視にて行われる。このため、その判定結果は、再現性および客観性がなく半定量的なものであった。

また、顕微鏡画像を読み取り、免疫組織が化学的に染色されたＨＥＲ２タンパク沈着物を定量数値化する画像解析を行う測定方法が、非特許文献１に記載されている。

この方法では、茶色に染色された領域面積と青色に染色された領域面積の比によって定量数値化が行われている。
Yutaka Hatanaka, Kaoru Hashizume et al. Quantitative immunohistochemical evaluation of HER2/neu expression with HercepTestTM in breast carcinoma by image analysis. Pathology international. 2001; 51: 33-36

病理医は、顕微鏡観察で染色陽性細胞の発現評価判定を目視で行う。このため、病理医のＨＥＲ２検査判定結果は、再現性および客観性がなく半定量的であった。

非特許文献１に記載の方法では、茶色に染色された領域面積と青色に染色された領域面積の比によって定量数値化が行われる。

しかしながら、ＨＥＲ２判定では、細胞膜の染色性が判定される。このため、ヘマトキシリンで青色に染色された領域を評価しても、ＨＥＲ２判定を適正に行うことはできない。また、ＨＥＲ２タンパクが発現する細胞膜以外の茶色に染色された部分も評価しており、誤評価につながる欠点がある。

本発明の目的は、上述した課題を解決する評価システム、評価方法および評価プログラムを提供することにある。

本発明による評価システムは、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価システムであって、前記生体組織の画像を取得する取得手段と、前記取得手段にて取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、当該生体組織の画像から細胞膜を特定し、当該細胞膜の染色状態を判別する判別手段と、前記判別手段の判別結果に基づいて、前記ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価手段と、を含む。

本発明による評価方法は、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価システムでの評価方法であって、前記生体組織の画像を取得する取得ステップと、前記取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、当該生体組織の画像から細胞膜を特定し、当該細胞膜の染色状態を判別する判別ステップと、前記判別の結果に基づいて、前記ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価ステップと、を含む。

本発明による評価プログラムは、コンピュータに、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像を取得する取得手順と、前記取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、当該生体組織の画像から細胞膜を特定し、当該細胞膜の染色状態を判別する判別手順と、前記判別の結果に基づいて、前記ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価手順と、を実行させる。

本発明によれば、ＨＥＲ２タンパク発現を定量的に評価することが可能になる。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１の実施の形態）
図１は、本発明の第１の実施の形態の評価システムを示すブロック図である。

評価システムは、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について免疫組織化学染色された細胞群を撮影した病理画像に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を定量的に解析評価する。

評価システムは、入力装置１１１と、出力装置１１２と、処理装置１２０とを備えている。

入力装置１１１および出力装置１１２としては、コンピュータに備わる通常の入出力装置を用いることができる。入力装置１１１は、例えば、キーボードまたはマウスである。出力装置１１２は、例えば、ディスプレイ装置またはプリンタである。

なお、入力装置１１１は、例えば、入力ファイルであってもよいし、他のコンピュータでもよい。また、出力装置１１２は、出力ファイルであってもよいし、他のコンピュータ等であってもよい。

処理装置１２０は、ＨＥＲ２免疫染色画像データ及び腫瘍領域情報取得部（以下、単に「取得部」と称する。）１２１と、ＨＥＲ２免疫染色画像の腫瘍領域特定部（以下、単に「特定部」と称する）１２２と、画像処理部１２３とを含む。

画像処理部１２３は、一般的に画像処理手段と呼ぶことができる。

画像処理部１２３は、腫瘍領域に対するＤＡＢ染色領域割合判定部（以下、単に「判定部」と称する）１２４と、ＤＡＢ染色領域内の各画素の染色程度判別部（以下、単に「判別部」と称する）１２５と、染色程度強度の領域割合判定部（以下、単に「判定部」と称する。）１２６と、細胞核検出部（以下、単に「検出部」と称する。）１２７と、各細胞の細胞膜染色程度判別部（以下、単に「判別部」と称する。）１２８と、ＨＥＲ２タンパク発現判定部（以下、単に「判定部」と称する。）１２９と、を含む。

なお、特定部１２２と、判定部１２４と、判別部１２５と、判定部１２６と、検出部１２７と、判別部１２８とは、判別部１３０に含まれる。

取得部１２１は、一般的に、画像取得手段および情報取得手段と呼ぶことができる。

取得部１２１は、利用者等から入力装置１１１を通じて、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、ＨＥＲ２免疫染色画像データにおける腫瘍領域の情報を受け取る。

ＨＥＲ２免疫染色画像データは、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像を表す。本実施の形態では、ＨＥＲ２免疫染色画像データは、ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核が互いに異なる色に染色された生体組織の画像である。より詳細には、ＨＥＲ２免疫染色画像データは、ＤＡＢでＨＥＲ２タンパクが茶褐色に発色され、ヘマトキシリンで細胞核が青色に染色された生体組織の画像を表す。

取得部１２１は、ＨＥＲ２免疫染色画像データと腫瘍領域の情報を、特定部１２２に提供する。

特定部１２２は、一般的に、特定手段と呼ぶことができる。

特定部１２２は、腫瘍領域の情報に基づいて、ＨＥＲ２免疫染色画像データから、腫瘍領域を特定する。特定部１２２は、ＨＥＲ２免疫染色画像データのうち、腫瘍領域外の領域をマスクする。

特定部１２２は、腫瘍領域外の領域がマスクされたＨＥＲ２免疫染色画像データ、つまり、腫瘍領域の画像データを、判定部１２４および検出部１２７に提供する。

判定部１２４は、一般的に、染色領域割合判定手段と呼ぶことができる。

判定部１２４は、特定部１２２から受け取った腫瘍領域の画像データから、ＤＡＢ染色領域を抽出する。判定部１２４は、腫瘍領域でのＤＡＢ染色領域の割合を判定する。

腫瘍領域でのＤＡＢ染色領域の割合が、予め定められたある一定割合（以下「染色基準割合（染色基準値）」と称する。）未満の場合には、判定部１２４は、ＤＡＢ染色領域が微少である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、腫瘍領域でのＤＡＢ染色領域の割合が、染色基準割合以上の場合には、判定部１２４は、腫瘍領域の画像データを、判別部１２５に提供する。

ＤＡＢ染色領域は、一般的に、ＨＥＲ２タンパクの染色領域と呼ぶことができる。

判定部１２５は、一般的に、染色程度判別手段と呼ぶことができる。

判別部１２５は、判定部１２４から受け取った腫瘍領域の画像データ内のＤＡＢ染色領域の画像データにおいて、各画素の染色程度を判別する。

例えば、判別部１２５は、ＤＡＢ染色領域の画像データを構成する各画素の染色程度を、予め定められた基準値と比較する。

判別部１２５は、染色程度が基準値未満の画素を、染色程度「弱」と判別する。一方、判別部１２５は、染色程度が基準値以上の画素を、染色程度「強」（以下「強染色画素」と称する）と判別する。

判別部１２５は、腫瘍領域の画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２６に提供する。

判定部１２６は、一般的に、強染色割合判定手段と呼ぶことができる。

判定部１２６は、判別部１２５の判別結果に基づいて、強染色画素からなる領域が腫瘍領域を占める割合を判定する。

強染色画素からなる領域が腫瘍領域を占める割合が、予め定められたある一定割合（以下「強染色基準値」と称する。）以上の場合には、判定部１２６は、強染色画素からなる領域が多大である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、強染色画素からなる領域が腫瘍領域を占める割合が、強染色基準値未満の場合には、判定部１２６は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を、検出部１２７に提供すると共に、腫瘍領域の画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２８に提供する。

検出部１２７は、一般的に、検出手段と呼ぶことができる。

検出部１２７は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を受け付けると、特定部１２２から受け取ったＨＥＲ２の腫瘍領域の画像データから、染色された細胞核を検出する。つまり、検出部１２７は、腫瘍領域でのＤＡＢ染色領域の割合が染色基準値以上であり、かつ、腫瘍領域での強染色画素の割合が強染色基準値未満である場合、腫瘍領域から細胞核を検出する。

検出部１２７は、細胞核の検出結果を、判別部１２８に提供する。

判別部１２８は、一般的に、細胞膜染色程度判別手段と呼ぶことができる。

判別部１２８は、検出部１２７にて検出された細胞核に基づいて、腫瘍領域から細胞膜を特定する。例えば、判別部１２８は、細胞核の周囲領域を細胞膜として推定抽出する。

判別部１２８は、細胞膜領域において、ＤＡＢ染色領域か否か（染色の有無）と、ＤＡＢ染色領域内の各画素について判別部１２５にて判別された染色程度と、を調べて、細胞膜の染色状態を、「染色性なし」、「染色強度弱〜中」、「染色強度中〜強」の３段階に判定する。なお、細胞膜の染色状態は、３段階での判定に限らず、複数段階での判定であればよい。

判定部１２８は、細胞膜の染色状態の判定結果を、判定部１２９に提供する。

判定部１２９は、一般的に、評価手段と呼ぶことができる。

判定部１２９は、判別部１２８の判別結果に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する。

例えば、判定部１２９は、腫瘍領域内の全細胞での「染色性なし」、「染色強度弱〜中」、「染色強度中〜強」の割合に基づいて、ＨＥＲ２タンパク発現を４段階（０、１＋、２＋、３＋）に判定し、その判定結果を出力装置１１２から出力する。なお、ＨＥＲ２タンパク発現は、４段階での判定に限らず、複数段階での判定であればよい。

判別部１３０は、一般的に、判別手段と呼ぶことができる。

判別部１３０は、取得部１２１にて取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、生体組織の画像から細胞膜を特定し、その細胞膜の染色状態を判別する。

次に、動作を説明する。

図２は、第１の実施の形態の動作の一例を説明するためのフローチャートである。

図２に示した動作は、概括すると、免疫組織化学染色された細胞群を撮影した病理画像から、ＨＥＲ２タンパク発現を定量的に解析評価する方法であって、下記ステップ（Ａ）〜（Ｈ）を含む。

なお、図１に示した処理装置１２０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスクまたはメモリに記録されたプログラムに従って動作するコンピュータによって実現されてもよい。ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスクまたはメモリは、一般的に、コンピュータにて読み取り可能な記録媒体と呼ぶことができる。

この場合、このコンピュータは、そのプログラムを記録媒体から読み取り実行することによって、取得部１２１、判別部１３０、および、判別部１２９として機能する。

例えば、このプログラムは、コンピュータにて記録媒体から読み取られて実行されることによって、そのコンピュータに、下記ステップ（Ａ）〜（Ｈ）を実行させる。
（Ａ）ＨＥＲ２免疫染色画像データおよび腫瘍領域情報を取得する取得ステップ
（Ｂ）ＨＥＲ２免疫染色画像の腫瘍領域を特定する特定ステップ
（Ｃ）ＤＡＢ染色領域を抽出し、ＤＡＢ染色領域が一定割合以下かを判断する、腫瘍領域に対するＤＡＢ染色領域割合判定ステップ
（Ｄ）ＤＡＢ染色領域の染色程度が「弱」か「強」かを判別する、ＤＡＢ染色領域内の各画素の染色程度判別ステップ
（Ｅ）染色程度「強」の領域が一定割合以上かを判断する、染色程度強度の領域割合判定ステップ
（Ｆ）細胞核を検出する細胞核検出ステップ
（Ｇ）検出した細胞核の周囲領域から細胞膜を推定抽出し、細胞膜のＤＡＢ染色の有無および染色程度を調べ、細胞膜の染色性を「陰性」「弱〜中」「中〜強」の３段階に判別する、各細胞の細胞膜染色程度判別ステップ
（Ｈ）「陰性」「弱〜中」「中〜強」の細胞の割合によって、ＨＥＲ２タンパク発現を「０」「１＋」「２＋」「３＋」の４段階で判定する、ＨＥＲ２タンパク発現判定ステップ
より詳細には、ステップＳ２０１では、まず、取得部１２１は、入力装置１１１から、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、腫瘍領域の情報を読み込む。取得部１２１は、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、腫瘍領域の情報を、特定部１２２に提供する。

特定部１２２は、ＨＥＲ２免疫染色画像データと腫瘍領域の情報を受け付けると、ステップＳ２０２を実行する。

まず、特定部１２２は、腫瘍領域の情報を用いて、ＨＥＲ２免疫染色画像データ上の腫瘍領域を特定する。

続いて、特定部１２２は、ＨＥＲ２免疫染色画像データのうち、腫瘍領域外の領域をマスクする。

続いて、特定部１２２は、腫瘍領域外の領域がマスクされたＨＥＲ２免疫染色画像データ（腫瘍領域の画像データ）を、判定部１２４および検出部１２７に提供する。

以上で、ステップＳ２０２が終了する。

判定部１２４は、腫瘍領域の画像データを受け付けると、ステップＳ２０３を実行する。

まず、判定部１２４は、腫瘍領域内において、ＤＡＢ染色領域とＤＡＢ未染色領域を、判別分析等により判定する。

続いて、判定部１２４は、ＤＡＢ染色領域を抽出し、腫瘍領域内でのＤＡＢ染色領域の割合を判定する。

続いて、ＤＡＢ染色領域の割合が、ある一定割合（染色基準値）未満の場合には、判定部１２４は、ＤＡＢ染色領域が微少である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、ＤＡＢ染色領域の割合が、ある一定割合（染色基準値）以上の場合には、判定部１２４は、腫瘍領域の画像データを、判別部１２５に提供する。

以上で、ステップＳ２０３が終了する。

判別部１２５は、腫瘍領域の画像データを受け付けると、ステップＳ２０４を実行する。

まず、判別部１２５は、判定部１２４から受け取った腫瘍領域の画像データ内のＤＡＢ染色領域の各画素について、染色程度が「弱」であるか「強」（強染色画素）であるかを判別する。

続いて、判別部１２５は、腫瘍領域の画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２６に提供する。

以上で、ステップＳ２０４が終了する。

判定部１２６は、腫瘍領域の画像データと、各画素の染色程度の判別結果と、を受け付けると、ステップＳ２０５を実行する。

まず、判定部１２６は、判別部１２５の判別結果に基づいて、強染色画素からなる領域が腫瘍領域を占める割合を判定する。

強染色画素からなる領域が腫瘍領域を占める割合が、ある一定割合（強染色基準値）以上の場合には、判定部１２６は、強染色画素からなる領域が多大である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、強染色画素からなる領域が腫瘍領域を占める割合が、ある一定割合（強染色基準値）未満の場合には、判定部１２６は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を、検出部１２７に提供すると共に、腫瘍領域の画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２８に提供する。

以上で、ステップＳ２０５が終了する。

検出部１２７は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を受け付けると、ステップＳ２０６を実行する。

検出部１２７は、特定部１２２から受け取ったＨＥＲ２の腫瘍領域の画像データにおいて、細胞核を検出する。

検出部１２７は、例えば、以下のようにして、細胞核の抽出処理を行う。

まず、検出部１２７は、腫瘍領域の画像データを、ＨＳＶ色空間の画像データに変換する。なお、ＨＳＶ色空間では、色は、色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）の３要素で表現される。

続いて、検出部１２７は、明度（Ｖ）値の平均と分散を考慮し、腫瘍領域の画像データについて、シグモイド関数を用いて、明度（Ｖ）値を強調した値を算出する。

続いて、検出部１２７は、その算出された値を、ある閾値と比較し、閾値以下の値を核領域内（＝１）とし、閾値より大きい値を核領域外（＝０）とすることにより、腫瘍領域の画像データを２値画像に変換する。

続いて、検出部１２７は、２値画像にガウスフィルタをかけ、隣接画素同士を比較することによって、細胞核の位置を算出する。

検出部１２７は、細胞核の検出結果を、判別部１２８に提供する。

以上で、ステップＳ２０６が終了する。

判定部１２８は、細胞核の検出結果を受け付けると、ステップＳ２０７を実行する。

まず、判別部１２８は、検出部１２７にて検出された細胞核に基づいて、腫瘍領域から細胞膜を特定する。例えば、判別部１２８は、細胞核の周囲領域を細胞膜として推定抽出する。

判別部１２８は、細胞膜領域において、ＤＡＢ染色領域か否か（染色の有無）と、ＤＡＢ染色領域内の各画素について判別部１２５にて判別された染色程度と、を調べて、細胞膜の染色状態を、「染色性なし」、「染色強度弱〜中」、「染色強度中〜強」の３段階に判定する。

図３および図４は、染色強度判定処理を説明するための説明図である。

ステップＳ４０１で、ステップＳ２０６で検出された細胞核の中心位置３ａが入力されると、ステップＳ４０２で、判定部１２８は、細胞核中心位置３ａから一定画素内の領域を、細胞核周囲領域３ｂとして抽出する。

続いて、ステップＳ４０３で、判定部１２８は、細胞核周囲領域３ｂ内において、ＤＡＢ染色画素の数が、ある一定画素数以上かを判定する。

ＤＡＢ染色画素の数が一定画素数未満の場合、ステップＳ４０５で、判定部１２８は、細胞膜染色は「陰性」と判定する。

一方、ＤＡＢ染色画素の数が一定画素数以上の場合、ステップＳ４０４で、判定部１２８は、ＤＡＢ染色程度が「弱」の画素と、ＤＡＢ染色程度が「強」の画素の比率を算出する。

その算出された比率が、予め設定された、ある一定値未満の場合は、ステップＳ４０５で、判定部１２８は、細胞膜染色は「弱〜中」と判定する。

一方、その算出された比率が、ある一定値以上の場合は、ステップＳ４０５で、判定部１２８は、細胞膜染色は「中〜強」と判定する。

判別部１２８は、細胞ごとの判定結果を、判定部１２９に提供する。

以上で、ステップ２０７が終了する。

判定部１２９は、細胞ごとの判定結果を受け付けると、ステップＳ２０８を実行する。

判定部１２９は、腫瘍領域内の全細胞における「染色性なし」、「染色強度弱〜中」、「染色強度中〜強」の割合に基づいて、ＨＥＲ２タンパク発現を４段階（０、１＋、２＋、３＋）に判定する。

図５は、ＨＥＲ２タンパク発現の判定例を説明するための説明図である。

検出された全細胞のうち、ステップＳ２０７で細胞膜の染色程度が「陰性」と判定された細胞５ａの割合を「％ｎｅｇａｔｉｖｅ」、「弱〜中」に判定された細胞５ｂの割合を「％ｗｅａｋ」、「中〜強」に判定された細胞５ｃの割合を「％ｓｔｒｏｎｇ」とすると、判定部１２９は、例えば、関数ｆ（ｆ＝１×「％ｎｅｇａｔｉｖｅ」＋２×「％ｗｅａｋ」＋３×「％ｓｔｒｏｎｇ」）の値を算出する。

続いて、判定部１２９は、ｆの値と、ある３つの閾値ａ、ｂおよびｃ（ただし、ａ＜ｂ＜ｃ）とを比較する。

判定部１２９は、ｆの値＜ａの場合は「０」、ａ≦ｆの値＜ｂの場合は「１＋」、ｂ≦ｆの値＜ｃの場合は「２＋」、ｃ≦ｆの値の場合は「３＋」と判定する。

また、判定部１２９は、判定部１２４から、ＤＡＢ染色領域が微少である旨の情報を受け付けた場合、「０」と判定し、また、判定部１２６から、強染色画素からなる領域が多大である旨の情報を受け付けた場合、「３＋」と判定する。

次に、本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、判別部１３０は、生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、生体組織の画像から細胞膜を特定し、その細胞膜の染色状態を判別する。判定部１２９は、判別部１３０の判別結果に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する。

このため、癌細胞の細胞膜に局在するＨＥＲ２タンパクの発現を、定量的に評価することが可能になる。よって、病理医は、ＨＥＲ２タンパクの発現の評価値によって、ＨＥＲ２発現の診断を行えるようになる。

なお、癌細胞の細胞膜に局在するＨＥＲ２タンパクの発現を定量的に評価することが可能になるという効果は、判別部１２５と検出部１２７と判別部１２８を含む判別部１３０と、取得部１２１と、判定部１２９とからなる処理装置１２０でも奏することができる。

また、本実施の形態では、判別部１３０は、判別部１２５と、検出部１２７と、判別部１２８とを含む。

判別部１２５は、生体組織の画像内で、染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、画素の染色程度（ＨＥＲ２タンパクの染色程度）を判別する。検出部１２７は、生体組織の画像から、染色された細胞核を検出する。判別部１２８は、検出部１２７にて検出された細胞核に基づいて、生体組織の画像から細胞膜を特定し、判別部１２５にて染色程度が判別された各画素のうち、細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、細胞膜の染色状態を判別する。

この場合、画素単位で、染色程度を判別するため、高い精度で染色程度を判別することが可能になる。それに伴い、高い精度で細胞膜の染色状態を判別することが可能になる。

また、本実施の形態では、取得部１２１は、生体組織の画像における腫瘍領域の情報を取得する。判別部１３０は、取得部１２１にて取得された腫瘍領域の情報に基づいて、生体組織の画像から、腫瘍領域を特定する特定部１２２を含む。

判別部１２５は、特定部１２２にて特定された腫瘍領域内で、染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、画素の染色程度（ＨＥＲ２タンパクの染色程度）を判別する。検出部１２７は、特定部１２２にて特定された腫瘍領域から、染色された細胞核を検出する。

この場合、病理医は、検査対象の腫瘍領域についてのＨＥＲ２タンパクの発現の評価値によって、ＨＥＲ２発現の診断を行うことが可能になる。

また、本実施の形態では、判別部１３０は、判定部１２４と、判定部１２６とを含む。

判定部１２４は、腫瘍領域からＨＥＲ２タンパクの染色領域を抽出し、腫瘍領域でのＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合を判定する。判定部１２６は、判別部１２５にて染色程度が判別された画素に基づいて、染色程度が予め定められた基準値以上である強染色画素が腫瘍領域を占める割合を判別する。

検出部１２７は、腫瘍領域でのＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合が予め定められた染色基準値以上であり、かつ、腫瘍領域での強染色画素の割合が予め定められた強染色基準値未満である場合、腫瘍領域から細胞核を検出する。

この場合、判定部１２８の判定結果が必要な場合だけ、検出部１２７を動作させることが可能になる。よって、検出部１２７および判定部１２８の不要な動作を抑制することが可能になる。

本実施の形態に対して、病理医の目視による発現判定は、再現性および客観性がなく半定量的であった。また、細胞核が染まるＥＲ（エストロゲン受容体：estrogen receptor）あるいはＰｇＲ（プロゲステロン受容体：progesterone receptor）の発現は評価できたが、細胞膜が染まるＨＥＲ２の発現を評価することができなかった。

また、本実施の形態によれば、判別部１３０は、細胞核を検出し、細胞核の周囲の領域から細胞膜を推定抽出して、細胞膜の染色性および染色強度を算出することができる。これに対して、非特許文献１に記載の技術では、茶色に染色された領域面積と青色に染色された領域面積の比を求めており、細胞膜を特定してはいなかった。

なお、判定部１２９は、細胞単位に判別された細胞膜の染色状態をＨＥＲ２免疫染色画像データ上に表示した画像を表す表示データを出力装置１１２に出力し、出力装置１１２が、表示データに応じた画像（細胞単位に判別された細胞膜の染色状態をＨＥＲ２免疫染色画像データ上に表示した画像）を表示してもよい。

この場合、表示された画像は、医師による診断に関して有益な情報となり、診断を支援することが可能になる。

さらに、組織診および細胞診の件数が増えており、それに対し病理医が少ないことから、病理医に長時間の作業が強いられるという問題もあったが、本実施の形態によれば、医師等の作業労力負担を軽減することが可能になる。

（第２の実施の形態）
図６は、本発明による評価システムの第２の実施の形態を示すブロック図である。

本実施の形態のシステムでは、取得部１２１の代わりに、ＨＥＲ２免疫染色画像データ取得部（以下、単に「取得部」と称する。）６２１が設けられ、特定部１２２が省かれ、判定部１２４の代わりに、ＤＡＢ染色領域割合判定部（以下、単に「判定部」と称する。）６２４が設けられ、判定部１２６の代わりに、染色程度強度の領域割合判定部（以下、単に「判定部」と称する。）６２６が設けられ、検出部１２７の代わりに、腫瘍細胞核検出部（以下、単に「検出部」と称する。）６２７が設けられている。本実施の形態のシステムは、この点で、第１の実施形態と異なる。

図６において、取得部６２１は、一般的に、画像取得手段と呼ぶことができる。

取得部６２１は、利用者等から入力装置１１１を通じて、腫瘍領域を含むＨＥＲ２免疫染色画像データを受け取る。取得部６２１は、腫瘍領域を含むＨＥＲ２免疫染色画像データを、判定部６２４に提供する。

判定部６２４は、一般的に、染色領域割合判定手段と呼ぶことができる。

判定部６２４は、取得部６２１から受け取ったＨＥＲ２免疫染色画像データから、ＤＡＢ染色領域を抽出する。判定部６２４は、画像データ領域内でのＤＡＢ染色領域の割合を判定する。

画像データ領域でのＤＡＢ染色領域の割合が、予め定められたある一定割合（以下「第２染色基準割合（第２染色基準値）」と称する。）未満の場合には、判定部６２４は、ＤＡＢ染色領域が微少である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、画像データ領域でのＤＡＢ染色領域の割合が、第２染色基準割合以上の場合には、判定部６２４は、ＨＥＲ２免疫染色画像データを、判別部１２５に提供する。

判定部６２６は、一般的に、強染色割合判定手段と呼ぶことができる。

判定部６２６は、判別部１２５の判別結果に基づいて、強染色画素からなる領域がＨＥＲ２免疫染色画像を占める割合を判定する。

強染色画素からなる領域がＨＥＲ２免疫染色画像を占める割合が、予め定められたある一定割合（以下「第２強染色基準値」と称する。）以上の場合には、判定部６２６は、強染色画素からなる領域が多大である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、強染色画素からなる領域がＨＥＲ２免疫染色画像を占める割合が、第２強染色基準値未満の場合には、判定部６２６は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を、検出部６２７に提供すると共に、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２８に提供する。

検出部６２７は、一般的に、検出手段と呼ぶことができる。

検出部６２７は、取得部６２１から受け付けたＨＥＲ２免疫染色画像データから、腫瘍細胞の細胞核（以下「腫瘍細胞核」とも称する。）を検出する。腫瘍細胞核は、正常細胞核よりも大きいということが知られている。このため、検出部６２７は、例えば、細胞核の平均の大きさを算出し、細胞核の平均の大きさより小さい細胞核を検出して除外する。

検出部６２７は、腫瘍細胞核の検出結果を判別部１２８に提供する。

なお、図６に示した処理装置１２０Ａは、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスクまたはメモリに記録されたプログラムに従って動作するコンピュータによって実現されてもよい。

この場合、このコンピュータは、そのプログラムを記録媒体から読み取り実行することによって、取得部６２１、判別部１３０Ａ、および、判別部１２９として機能する。

次に、第２の実施の形態の動作を説明する。

図７は、第２の実施の形態の動作の一例を説明するためのフローチャートである。図７において、図２に示した処理と同一の処理には同一符号を付してある。以下、図２に示した処理と異なる点を中心に動作を説明する。

本実施の形態の処理は、図２に示される第１の実施の形態の処理と比べて、腫瘍領域を含むＨＥＲ２免疫染色画像データを読み込む点、画像データ領域でＤＡＢ染色領域割合を判定する点、画像データ領域で染色程度が「強」の領域割合を判定する点、腫瘍細胞核を検出する点で相違し、その他の動作は第１の実施の形態と同様である。

まず、ステップＳ７０１で、取得部６２１は、入力装置１１１から、腫瘍領域を含むＨＥＲ２免疫染色画像データを読み込む。取得部６２１は、腫瘍領域を含むＨＥＲ２免疫染色画像データを、判定部６２４に提供する。

判定部６２４は、腫瘍領域を含むＨＥＲ２免疫染色画像データを受け付けると、ステップＳ７０３を実行する。

まず、判定部６２４は、ＨＥＲ２免疫染色画像において、ＤＡＢ染色領域とＤＡＢ未染色領域を判別分析等により判定する。

続いて、判定部６２４は、ＤＡＢ染色領域を抽出し、画像データ領域内でのＤＡＢ染色領域の割合を判定する。

画像データ領域内でのＤＡＢ染色領域の割合が、ある一定割合（第２染色基準割合、つまり、第２染色基準値）未満の場合には、判定部６２４は、ＤＡＢ染色領域が微少である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、画像データ領域内でのＤＡＢ染色領域の割合が、ある一定割合（第２染色基準割合）以上の場合には、判定部６２４は、ＨＥＲ２免疫染色画像データを、判別部１２５に提供する。

以上で、ステップＳ７０３が終了する。

判別部１２５は、ＨＥＲ２免疫染色画像データを受け付けると、ステップＳ７０４を実行する。

まず、判別部１２５は、ＨＥＲ２免疫染色画像データ内のＤＡＢ染色領域の各画素について、染色程度が「弱」であるか「強」（強染色画素）であるかを判別する。

続いて、判別部１２５は、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２６に提供する。

以上で、ステップＳ７０４が終了する。

また、判定部６２６は、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、各画素の染色程度の判別結果と、を受け付けると、ステップＳ７０５を実行する。

まず、判定部６２６は、判別部１２５の判別結果に基づいて、強染色画素からなる領域がＨＥＲ２免疫染色画像を占める割合を判定する。

強染色画素からなる領域がＨＥＲ２免疫染色画像を占める割合が、予め定められたある一定割合（第２強染色基準値）以上の場合には、判定部６２６は、強染色画素からなる領域が多大である旨の情報を、判定部１２９に提供する。

一方、強染色画素からなる領域がＨＥＲ２免疫染色画像を占める割合が、第２強染色基準値未満の場合には、判定部６２６は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を、検出部６２７に提供すると共に、ＨＥＲ２免疫染色画像データと、各画素の染色程度の判別結果とを、判定部１２８に提供する。

以上で、ステップＳ７０５が終了する。

検出部６２７は、強染色画素からなる領域が多大でない旨の情報を受け付けると、ステップＳ７０６を実行する。

検出部６２７は、ＨＥＲ２免疫染色画像データから、腫瘍細胞核を検出する。検出部６２７は、例えば、細胞核の平均の大きさを算出し、細胞核の平均の大きさより小さい細胞核を検出して除外する。

以上で、ステップＳ７０６が終了する。

次に、本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、検出部６２７は、生体組織の画像から、腫瘍細胞の細胞核を検出する。判別部１２８は、検出部６２７にて検出された腫瘍細胞の細胞核に基づいて、生体組織の画像から腫瘍細胞の細胞膜を特定する。判定部１２８は、判定部１２５にて染色程度が判別された各画素のうち、腫瘍細胞の細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、腫瘍細胞の細胞膜の染色状態を判別する。

このため、病理医は、検査対象の腫瘍細胞の細胞膜についてのＨＥＲ２タンパクの発現の評価値によって、ＨＥＲ２発現の診断を行うことが可能になる。

また、第１の実施の形態では、腫瘍領域情報を取得し、ＨＥＲ２免疫染色画像の腫瘍領域を特定したが、本実施の形態では、腫瘍領域の指定がなくとも、検出部６２７が細胞核の大きさを判断することによって、腫瘍領域外を評価の対象から除外して、ＨＥＲ２タンパク発現を定量的に解析評価できる。

本実施の形態では、判別部１３０Ａは、判定部６２４と、判定部６２６とを含む。

判定部６２４は、生体組織の画像からＨＥＲ２タンパクの染色領域を抽出し、生体組織の画像でのＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合を判定する。判定部６２６は、判別部１２５にて染色程度が判別された画素に基づいて、染色程度が予め定められた基準値以上である強染色画素が生体組織の画像を占める割合を判別する。

検出部６２７は、生体組織の画像でのＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合が予め定められた染色基準値以上であり、かつ、生体組織の画像での強染色画素の割合が予め定められた強染色基準値未満である場合、生体組織の画像から腫瘍細胞の細胞核を検出する。

この場合、判定部１２８の判定結果が必要な場合だけ、検出部６２７を動作させることが可能になる。よって、検出部６２７および判定部１２８の不要な動作を抑制することが可能になる。

本実施の形態のその他の効果は、第１の実施の形態と同様である。

なお、第１の実施の形態が有する、腫瘍領域情報を取得し、ＨＥＲ２免疫染色画像の腫瘍領域を特定し、さらに第２の実施の形態にある腫瘍細胞核を検出する方法を、第２の実施の形態に併用してもよい。

また、第１の実施の形態と同様に、判定部１２９は、細胞単位に判別された細胞膜の染色状態をＨＥＲ２免疫染色画像データ上に表示した画像を表す表示データを出力装置１１２に出力し、出力装置１１２が、表示データに応じた画像（細胞単位に判別された細胞膜の染色状態をＨＥＲ２免疫染色画像データ上に表示した画像）を表示してもよい。

この場合、表示された画像は、医師による診断に関して有益な情報となり、診断を支援することが可能になる。

なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。

例えば、上記各実施の形態は、乳癌診断に限定されるものではなく、その他の免疫染色、および、さらに特定の物質の存在量を画像評価することにまで拡張される。

本発明の第１の実施の形態の評価システムを示すブロック図である。 図１に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 細胞膜抽出及び細胞膜の染色程度を示す説明図である。 細胞膜染色程度判定の動作の一例を説明するためのフローチャートである。 細胞単位の細胞膜染色程度を示す説明図である。 本発明による評価システムの第２の実施の形態を示すブロック図である。 図６に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１１１ 入力装置
１１２ 出力装置
１２０、１２０Ａ 処理装置
１２１ ＨＥＲ２免疫染色画像データ及び腫瘍領域情報取得部
１２２ ＨＥＲ２免疫染色画像の腫瘍領域特定部
１２３、１２３Ａ 画像処理部
１２４ 腫瘍領域に対するＤＡＢ染色領域割合判定部
１２５ ＤＡＢ染色領域内の各画素の染色程度判別部
１２６ 染色程度強度の領域割合判定部
１２７ 細胞核検出部
１２８ 各細胞の細胞膜染色程度判別部
１２９ ＨＥＲ２タンパク発現判定部
１３０、１３０Ａ 判別部
６２１ ＨＥＲ２免疫染色画像データ取得部
６２４ ＤＡＢ染色領域割合判定部
６２６ 染色程度強度の領域割合判定部
６２７ 腫瘍細胞核検出部

Claims (16)

1. ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価システムであって、
   前記生体組織の画像を取得する取得手段と、
   前記取得手段にて取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、当該生体組織の画像から細胞膜を特定し、当該細胞膜の染色状態を判別する判別手段と、
   前記判別手段の判別結果に基づいて、前記ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価手段と、を含む評価システム。
2. 請求項１に記載の評価システムにおいて、
   前記判別手段は、
   前記生体組織の画像内で、染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、前記ＨＥＲ２タンパクの染色程度を判別する染色程度判別手段と、
   前記生体組織の画像から、前記染色された細胞核を検出する検出手段と、
   前記検出手段にて検出された細胞核に基づいて、前記生体組織の画像から前記細胞膜を特定し、前記染色程度判別手段にて染色程度が判別された各画素のうち、当該細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、当該細胞膜の染色状態を判別する細胞膜染色程度判別手段と、を含む、評価システム。
3. 請求項２に記載の評価システムにおいて、
   前記取得手段は、さらに、生体組織の画像における腫瘍領域の情報を取得し、
   前記判別手段は、さらに、前記取得手段にて取得された腫瘍領域の情報に基づいて、前記生体組織の画像から、腫瘍領域を特定する特定手段を含み、
   前記染色程度判別手段は、前記特定手段にて特定された腫瘍領域内で前記染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、前記ＨＥＲ２タンパクの染色程度を判別し、
   前記検出手段は、前記特定手段にて特定された腫瘍領域から、前記染色された細胞核を検出する、評価システム。
4. 請求項２に記載の評価システムにおいて、
   前記検出手段は、前記生体組織の画像から、腫瘍細胞の細胞核を検出し、
   前記細胞膜染色程度判別手段は、前記検出手段にて検出された腫瘍細胞の細胞核に基づいて、前記生体組織の画像から前記腫瘍細胞の細胞膜を特定し、前記染色程度判別手段にて染色程度が判別された各画素のうち、当該腫瘍細胞の細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、当該腫瘍細胞の細胞膜の染色状態を判別する、評価システム。
5. 請求項３に記載の評価システムにおいて、
   前記判別手段は、さらに、
   前記腫瘍領域から前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域を抽出し、前記腫瘍領域での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合を判定する染色領域割合判定手段と、
   前記染色程度判別手段にて染色程度が判別された画素に基づいて、前記染色程度が予め定められた基準値以上である強染色画素が前記腫瘍領域を占める割合を判別する強染色割合判定手段と、を含み、
   前記検出手段は、前記腫瘍領域での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合が予め定められた染色基準値以上であり、かつ、前記腫瘍領域での前記強染色画素の割合が予め定められた強染色基準値未満である場合、前記腫瘍領域から前記細胞核を検出する、評価システム。
6. 請求項４に記載の評価システムにおいて、
   前記判別手段は、さらに、
   前記生体組織の画像から前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域を抽出し、前記生体組織の画像での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合を判定する染色領域割合判定手段と、
   前記染色程度判別手段にて染色程度が判別された画素に基づいて、前記染色程度が予め定められた基準値以上である強染色画素が前記生体組織の画像を占める割合を判別する強染色割合判定手段と、を含み、
   前記検出手段は、前記生体組織の画像での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合が予め定められた染色基準値以上であり、かつ、前記生体組織の画像での前記強染色画素の割合が予め定められた強染色基準値未満である場合、前記生体組織の画像から前記腫瘍細胞の細胞核を検出する、評価システム。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の評価システムにおいて、
   前記評価手段は、さらに、前記判別手段にて判別された細胞膜の染色状態が前記生体組織の画像上に表示された画像を表す表示データを出力する、評価システム。
8. ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像に基づいて、ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価システムでの評価方法であって、
   前記生体組織の画像を取得する取得ステップと、
   前記取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、当該生体組織の画像から細胞膜を特定し、当該細胞膜の染色状態を判別する判別ステップと、
   前記判別の結果に基づいて、前記ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価ステップと、を含む評価方法。
9. 請求項８に記載の評価方法において、
   前記判別ステップは、
   前記生体組織の画像内で、染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、前記ＨＥＲ２タンパクの染色程度を判別する染色程度判別ステップと、
   前記生体組織の画像から、前記染色された細胞核を検出する検出ステップと、
   前記細胞核に基づいて、前記生体組織の画像から前記細胞膜を特定し、前記染色程度が判別された各画素のうち、当該細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、当該細胞膜の染色状態を判別する細胞膜染色程度判別ステップと、を含む、評価方法。
10. 請求項９に記載の評価方法において、
    前記取得ステップでは、さらに、生体組織の画像における腫瘍領域の情報を取得し、
    前記判別ステップは、さらに、前記腫瘍領域の情報に基づいて、前記生体組織の画像から、腫瘍領域を特定する特定ステップを含み、
    前記染色程度判別ステップでは、前記腫瘍領域内で前記染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、前記ＨＥＲ２タンパクの染色程度を判別し、
    前記検出ステップでは、前記腫瘍領域から、前記染色された細胞核を検出する、評価方法。
11. 請求項９に記載の評価方法において、
    前記検出ステップでは、前記生体組織の画像から、腫瘍細胞の細胞核を検出し、
    前記細胞膜染色程度判別ステップでは、前記腫瘍細胞の細胞核に基づいて、前記生体組織の画像から前記腫瘍細胞の細胞膜を特定し、前記染色程度が判別された各画素のうち、当該腫瘍細胞の細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、当該腫瘍細胞の細胞膜の染色状態を判別する、評価方法。
12. 請求項１０に記載の評価方法において、
    前記判別ステップは、さらに、
    前記腫瘍領域から前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域を抽出し、前記腫瘍領域での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合を判定する染色領域割合判定ステップと、
    前記染色程度が判別された画素に基づいて、前記染色程度が予め定められた基準値以上である強染色画素が前記腫瘍領域を占める割合を判別する強染色割合判定ステップと、を含み、
    前記検出ステップでは、前記腫瘍領域での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合が予め定められた染色基準値以上であり、かつ、前記腫瘍領域での前記強染色画素の割合が予め定められた強染色基準値未満である場合、前記腫瘍領域から前記細胞核を検出する、評価方法。
13. 請求項１１に記載の評価方法において、
    前記判別ステップは、さらに、
    前記生体組織の画像から前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域を抽出し、前記生体組織の画像での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合を判定する染色領域割合判定ステップと、
    前記染色程度が判別された画素に基づいて、前記染色程度が予め定められた基準値以上である強染色画素が前記生体組織の画像を占める割合を判別する強染色割合判定ステップと、を含み、
    前記検出ステップでは、前記生体組織の画像での前記ＨＥＲ２タンパクの染色領域の割合が予め定められた染色基準値以上であり、かつ、前記生体組織の画像での前記強染色画素の割合が予め定められた強染色基準値未満である場合、前記生体組織の画像から前記腫瘍細胞の細胞核を検出する、評価方法。
14. 請求項８から１３のいずれか１項に記載の評価方法において、
    前記評価ステップでは、さらに、前記細胞膜の染色状態が前記生体組織の画像上に表示された画像を表す表示データを出力する、評価方法。
15. コンピュータに、
    ＨＥＲ２タンパクおよび細胞核について染色が施された生体組織の画像を取得する取得手順と、
    前記取得された生体組織の画像内の染色された細胞核に基づいて、当該生体組織の画像から細胞膜を特定し、当該細胞膜の染色状態を判別する判別手順と、
    前記判別の結果に基づいて、前記ＨＥＲ２タンパクの発現を評価する評価手順と、を実行させるための評価プログラム。
16. 請求項１５に記載の評価プログラムにおいて、
    前記判別手順は、
    前記生体組織の画像内で、染色されたＨＥＲ２タンパクを表す画素ごとに、前記ＨＥＲ２タンパクの染色程度を判別する染色程度判別手順と、
    前記生体組織の画像から、前記染色された細胞核を検出する検出手順と、
    前記細胞核に基づいて、前記生体組織の画像から前記細胞膜を特定し、前記染色程度が判別された各画素のうち、当該細胞膜に対応する画素での染色程度に基づいて、当該細胞膜の染色状態を判別する細胞膜染色程度判別手順と、を含む、評価プログラム。

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