JP2009186442A - 画像処理装置、画像処理装置の信頼性評価方法および画像処理プログラム - Google Patents
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- G01J3/30—Measuring the intensity of spectral lines directly on the spectrum itself
- G01J3/32—Investigating bands of a spectrum in sequence by a single detector
Abstract
【解決手段】影響度算出部143は、推定オペレータからノイズに対する相対的な影響度を算出する。また、重み算出部145は、ノイズに対する相対的な影響度をもとに色素量推定に用いる重み係数を算出する。そして、スペクトル推定部147は、対象標本画像の画素値に基づいて対象標本のスペクトル(分光透過率)を推定し、色素量推定部149は、重み係数を用い、対象標本の染色に用いたヘマトキシリンおよびエオジンの各色素の基準分光特性をもとに対象標本の色素量を推定する。
【選択図】図5
Description
G(x)=FSET(x)+N ・・・(2)
波長方向のサンプル点数をD、バンド数をBとすれば(ここではB=16)、G(x)は、点xにおける画素値g(x,b)に対応するB行1列の行列である。同様に、T(x)は、t(x,λ)に対応するD行1列の行列、Fは、f(b,λ)に対応するB行D列の行列である。一方、Sは、D行D列の対角行列であり、対角要素がs(λ)に対応している。同様に、Eは、D行D列の対角行列であり、対角要素がe(λ)に対応している。Nは、n(b)に対応するB行1列の行列である。なお、式(2)では、行列を用いて複数のバンドに関する式を集約しているため、バンドを表す変数bが陽に記述されていない。また、波長λに関する積分は行列の積に置き換えられている。
H=FSE ・・・(3)
図1は、実施の形態1の画像処理装置の構成を説明する模式図である。図1に示すように、画像処理装置1は、パソコン等のコンピュータで構成され、染色標本のマルチバンド画像を取得する画像取得部110を備える。
H=FSE ・・・(3)
光学フィルタ1191a,1191bの分光透過率F、RGBカメラ111の分光感度特性Sおよび単位時間当たりの照明の分光放射特性E(^)は、使用する機器を選定の後、分光計等を用いて予め測定しておく。なお、ここでは、光学系117の分光透過率は1.0と近似しているが、この近似値1.0からの乖離が許容できない場合には、光学系117の分光透過率も予め測定し、照明の分光放射特性Eに乗じればよい。また、標本の分光透過率の自己相関行列RSSおよびRGBカメラ111のノイズの自己相関行列RNNについても、事前に測定しておく。RSSは、H&E染色された典型的な標本を用意し、分光計によって複数の点の分光透過率を測定して自己相関行列を求めることによって得られる。RNNは、標本無しの状態で画像取得部110によってマルチバンド画像を取得し、得られた6バンドのマルチバンド画像の各バンドについて画素値の分散を求め、これを対角成分とする行列を生成することによって得られる。ただし、バンド間でノイズの相関はないと仮定している。
次に、実施の形態2について説明する。図10は、実施の形態2の画像処理装置1bの機能構成を説明するブロック図である。なお、実施の形態1で説明した構成と同一の構成については、同一の符号を付する。実施の形態2では、画像処理装置1bは、図1に示して説明した画像取得部110と、入力部120と、表示部130と、演算部140bと、記憶部150bと、装置各部を制御する制御部160とを備える。そして、演算部140bは、影響度算出部143bと、重み算出部145bと、スペクトル推定部147bと、色素量推定部149bとを含む。
110 画像取得部
120 入力部
130 表示部
140 演算部
141 推定オペレータ算出部
143 影響度算出部
145 重み算出部
147 スペクトル推定部
149 色素量推定部
150 記憶部
151 画像処理プログラム
160 制御部
161 マルチバンド画像取得制御部
Claims (11)
- 推定オペレータを用いて分光特性の推定を行う画像処理装置において、
前記推定オペレータから分光特性の波長軸におけるノイズに対する相対的な影響度を解析する影響度解析手段を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 染色標本を撮像した染色標本画像をもとに、推定オペレータを用いて前記染色標本の分光特性を推定する分光特性推定手段と、
分光特性の波長毎の重み係数を取得する重み係数取得手段と、
前記分光特性推定手段によって推定された分光特性と前記重み係数取得手段によって取得された波長毎の重み係数とをもとに、前記染色標本の色素量を推定する色素量推定手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記重み係数取得手段は、前記推定オペレータから分光特性の波長軸におけるノイズに対する相対的な影響度を解析することで、前記波長毎の重み係数を算出することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。
- 前記影響度解析手段によって解析されたノイズに対する相対的な影響度から波長毎の重み係数を設定する重み係数設定手段を備えることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 染色標本を撮像した染色標本画像をもとに、前記推定オペレータを用いて前記染色標本の分光特性を推定する分光特性推定手段と、
前記分光特性推定手段によって推定された分光特性と、前記重み係数設定手段によって設定された重み係数とをもとに、前記染色標本の色素量を推定する色素量推定手段と、
を備えることを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記重み係数設定手段は、前記ノイズに対する相対的な影響度の高い波長に対して設定する重み係数を小さくすることを特徴とする請求項4または5に記載の画像処理装置。
- 前記重み係数設定手段は、前記ノイズに対する相対的な影響度の高い波長に対して設定する重み係数を0にすることを特徴とする請求項4〜6のいずれか1つに記載の画像処理装置。
- 前記影響度解析手段は、前記染色標本画像の画素値を用いて前記ノイズに対する相対的な影響度を解析することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
- 推定オペレータを用いて分光特性の推定を行う画像処理装置の信頼性評価方法であって、
前記推定オペレータから分光特性の波長軸におけるノイズに対する相対的な影響度を解析し、解析したノイズに対する相対的な影響度をもとに前記画像処理装置の装置信頼性を評価することを特徴とする画像処理装置の信頼性評価方法。 - 推定オペレータを用いて分光特性の推定を行うコンピュータに、
前記推定オペレータから分光特性の波長軸におけるノイズに対する相対的な影響度を解析する影響度解析ステップを実行させることを特徴とする画像処理プログラム。 - コンピュータに、
染色標本を撮像した染色標本画像をもとに、推定オペレータを用いて前記染色標本の分光特性を推定する分光特性推定ステップと、
分光特性の波長毎の重み係数を取得する重み係数取得ステップと、
前記分光特性推定ステップで推定された分光特性と前記重み係数取得ステップで取得された波長毎の重み係数とをもとに、前記染色標本の色素量を推定する色素量推定ステップと、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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