JP2015008727A - ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
S1:組織検体を取得するステップ。
S2:光学検出ユニットを利用し、第1励起光を該組織検体に照射し、該組織検体にスペクトル画像を発射させるステップ。
S3:スペクトル変換ユニットにより該スペクトル画像を連続スペクトル波形信号を有するハイパースペクトル画像データに変換するステップ。
S4:該ハイパースペクトル画像データを線形変換して複数の線形独立の連続する連続スペクトル曲線及びその占有率を計算するステップ。
S5:対比ユニットにより、これら連続スペクトル曲線とデータベース内の既知成分の連続スペクトルデータを対比し、該組織検体中に含有される成分、類別及び占有率を確認するステップ。
1.組織検体が発射したスペクトル画像に対して、連続波段キャプチャを行ないハイパースペクトル画像データを取得し、全体のスペクトル画像の連続スペクトル曲線の波形特性を保留する。
2.線形変換を利用し、該ハイパースペクトル画像データを分析し、これらハイパースペクトル画像データ中の線形独立の連続スペクトル曲線を分離して、データベース内の既知成分のスペクトル曲線データとの対比に用いる。
3.全体の線形独立の連続スペクトル曲線波形特性により、該組織検体中に含有される成分、類別及び占有率を確認し、特定波長帯域のピーク値を利用して成分を判断するわけではないため、誤判断の可能性を減らせる。
4.線形独立の連続スペクトル曲線波形対比の方式を利用して量子化された曲線波形と成分比指標を得て、ハイパースペクトルバイオマーカー(Hyperspectral
Biomarker)となすことができる。
このステップにおいて、組織切片を利用する方式で、該組織検体(30)を取得するか、或いは光学検出ユニット(11)を利用して直接に患者の病巣位置に対して画像キャプチャを行ない、該組織検体(30)を獲得する。
このステップにおいて、光学検出ユニット(11)を利用し、第1励起光を該組織検体(30)に照射し、該組織検体(30)にスペクトル画像を発射させる。本実施例中、330〜385nmの光源(111)からの光で励起を行ない、該組織検体(30)に対応するスペクトル画像を発生させる。そのうち、該スペクトル画像は、自己蛍光画像或いは吸収スペクトル画像とされ得て、自己蛍光画像は該組織検体(30)が該光源(111)の発する光を吸収した後に対応する蛍光を発生することで形成される蛍光画像であり、吸収スペクトル画像は、該組織検体(30)が該光源(111)からの光を吸収した後に、励起光を発生しないか、或いは光線を反射しないことで形成される光吸収画像である。
スペクトル変換ユニット(12)により該スペクトル画像を連続スペクトル波形信号を有するハイパースペクトル画像データ(121)に変換する。並びに本実施例では、移動コントロールユニット(13)を利用し、該組織検体(30)のキャプチャ位置に対して走査を行ない、該ハイパースペクトル画像データ(121)に、横軸位置信号X、縦軸位置信号Y及び該連続スペクトル波形信号λの三次元データを包含させる。さらに説明すると、本発明は、組織検体(30)上の興味のあるキャプチャ位置を中心点となし、キャプチャ範囲を設定し、並びに縦座標及び横座標をそれぞれ500個の空間座標点の解析度で切り割り、これにより、一つのキャプチャ範囲で250,000個の空間座標点を取得でき、各一つの空間座標点はすなわち、一つの検出点であり、且ついずれもそれに対応する連続スペクトル波形信号を有する。本実施例では、該連続スペクトル波形信号は、波長400nmから1000nmの間で各3nmが一つの単位解析度とされ、200個の周波数座標点を有し、これにより、該キャプチャ範囲のハイパースペクトル画像データは、すなわち、「X,Y,λ」解析度が、それぞれ「500,500,200」の三次元データとされ、該キャプチャ位置、キャプチャ範囲と解析度の大きさは、使用の必要に応じて変更され得る。
X1:再度測定するステップ
このステップにおいて、該光学検出ユニット(11)に第2励起光を該組織検体(30)に照射させて、対応するスペクトル画像を発生させ、続いて、S3のステップに戻り、光信号変換を行う。これにより、その他の種類の蛍光スペクトルデータを獲得でき、より完全な対比結果を達成でき、本実施例では、470〜490nm波長の第2励起光を利用して照射を行ない、第2スペクトル画像のハイパースペクトル画像データを取得する。
このステップにおいて、該ハイパースペクトル画像データ(121)を線形変換して同時にこれら検出点の連続スペクトル波形信号より線形独立の連続スペクトル曲線及びその占有率を算出する。線形変換の方式は、独立成分分析、主成分分析、或いは因子分析等の方式とされ得て、そのうち、本実施例は独立成分分析(ICA)の方式で完成し、独立成分分析の後、各一つの検出点の連続スペクトル曲線に対して組成成分の分離を行ない、これにより各検出点上にある異なる成分を区分する。このほか、ICAの分析を利用して、さらに、検出システム中の固定雑音を抽出し、雑音のデータに対する干渉を排除する。本発明は並びにICA分析の方法に重点を置くわけではなく、これにより、ICAに対して詳細な説明は行わない。
このステップにおいて、対比ユニット(22)により各一つの線形独立の連続スペクトル曲線とデータベース(23)中の既知成分の連続スペクトル曲線を対比し、これにより組織検体(30)の組成成分の類別と占有率を確認する。このほか、本発明は平面走査を行えるため、併せて各種成分の該組織検体(30)における空間分布を確認できる。
マンマシンコントロールインタフェース(24)が該対比ユニット(22)の成分対比結果に基づき、図形化画像を出力し、マンマシンコントロールインタフェース(24)の走査により、特定の位置を選定して表示でき、各成分の該組織検体(30)上の位置と成分比を知ることができ、並びに病理学の知識により、異常細胞の癌化程度を判断する。
たとえば、口腔癌は分化過程発生時に、上皮組織の基底層に角化たんぱく質の不正常な増生の現象が出現し得るが、本発明の分析方法を利用することで、角化たんぱく質の増生の位置を確定し並びにその占有率を計算でき、これにより、正確に量子化された上皮組織細胞とその角化たんぱく質分布比率数値を提供し、癌化程度の量子化根拠となすことができる。
1.組織検体の各検出点位置が発生するスペクトル画像に対して、連続波段キャプチャを行ないハイパースペクトル画像データを取得し、全体のスペクトル画像の連続スペクトル曲線の波形特性を保留する。
2.線形変換を利用し、該ハイパースペクトル画像データを分析し、これらハイパースペクトル画像データ中の線形独立の連続スペクトル曲線を分離して、データベース内の既知成分のスペクトル曲線データとの対比に用いる。
3.全体の線形独立連続スペクトル曲線波形特性により、該組織検体中に含有される成分類別、各種成分の占有率と各種成分の該組織検体における空間分布を確認し、組織検体中の癌化細胞の位置と癌化程度を確定する。特定波長帯域の波長のピーク値を利用して成分を判断するわけではないため、誤判断の可能性を減らせる。
4.線形独立の連続スペクトル曲線波形対比の方式を利用して量子化された曲線波形と成分比指標を得て、ハイパースペクトルバイオマーカー(Hyperspectral
Biomarker)となすことができる。
5.主成分分析(ICA)方式により、線形独立の連続スペクトル曲線波形を得ることができ、有効な分類が行え並びに組成成分比を取得でき、これにより量子化された成分比を獲得できる。
6.該マンマシンコントロールインタフェースを利用して図形化画像表示を行ない、これにより、使用者は直覚的に該組織検体上の各位置の組成成分の検査を行え、並びに該可視光画像データの組み合わせにより、使用者により明らかに、組織検体の位置に対応した組成成分の検査と判断を行わせることができる。
(10)画像キャプチャモジュール
(20)ハイパースペクトル画像分析モジュール
(11)光学検出ユニット
(111)光源
(112)スペクトル画像検出器
(12)スペクトル変換ユニット
(121)ハイパースペクトル画像データ
(13)移動コントロールユニット
(14)可視光画像キャプチャユニット
(141)可視光画像データ
(21)線形変換ユニット
(22)対比ユニット
(23)データベース
(24)マンマシンコントロールインタフェース
(41)第1連続スペクトル曲線データ
(411)第1線形独立連続曲線
(412)第2線形独立連続曲線
(413)第3線形独立連続曲線
(42)第2連続スペクトル曲線データ
(421)第4線形独立連続曲線
(422)第5線形独立連続曲線
(423)第6線形独立連続曲線
(31)第1組織検体
(32)第2組織検体
(33)第3組織検体
(34)白色領域
Claims (13)
- ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステムにおいて、このシステムは組織検体(30)に対して成分分析と分布マーキングを行うのに用いられ、該システムの特徴は、
画像キャプチャモジュール(10)であって、光学検出ユニット(11)及びスペクトル変換ユニット(12)を包含し、該光学検出ユニット(11)は励起光を発生して該組織検体(30)に照射する光源(111)及び該組織検体(30)の発生するスペクトル画像を受け取るスペクトル画像検出器(112)を包含し、該スペクトル変換ユニット(12)は該スペクトル画像検出器(112)の出力を受け取り並びに連続スペクトル波形信号を有するハイパースペクトル画像データ(121)に変換する、上記画像キャプチャモジュール(10)と、
ハイパースペクトル画像分析モジュール(20)であって、線形変換ユニット(21)、データベース(23)、及び該線形変換ユニット(21)と該データベース(23)に接続された対比ユニット(22)を包含し、該データベース(23)は複数の既知成分の連続スペクトルデータを保存し、該線形変換ユニット(21)は該ハイパースペクトル画像データ(121)中の該連続スペクトル波形信号に対してそれぞれ計算を行ない、並びに複数の線形独立の連続スペクトル曲線及びその占有率を取得し、該対比ユニット(22)がこれら連続スペクトル曲線と該データベース(23)中の既知成分の連続スペクトルデータを対比することで、該組織検体(30)中の組成成分、類別及び占有率を確認する、上記ハイパースペクトル画像分析モジュール(20)と、
を包含することにある、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム。 - 請求項1記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステムにおいて、該画像キャプチャモジュール(10)は移動コントロールユニット(13)を具え、それは該組織検体(30)に対して二次元アレイ式走査を行ない、該組織検体(30)の位置に基づいて縦軸位置信号、横軸位置信号及び該連続スペクトル波形信号を取得して、三次元の該ハイパースペクトル画像データ(121)を構成し、これにより、該ハイパースペクトル画像分析モジュール(20)を利用して該組織検体(30)中に含有される成分の空間分布を獲得することを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム。
- 請求項2記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステムにおいて、該ハイパースペクトル画像分析モジュール(20)は、さらに、該線形変換ユニット(21)及び該対比ユニット(22)に接続されたマンマシンコントロールインタフェース(24)を包含し、該マンマシンコントロールインタフェース(24)は、該対比ユニット(22)に基づき、図形化画像を出力することを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム。
- 請求項3記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステムにおいて、該画像キャプチャモジュール(10)は該光学検出ユニット(11)に接続された可視光画像キャプチャユニット(14)を包含し、これにより可視光画像データ(141)を取得し、該可視光画像キャプチャユニット(14)は該マンマシンコントロールインタフェース(24)に接続され、該マンマシンコントロールインタフェース(24)は該可視光画像データ(141)及び該図形化画像を重畳し、図形化データを得ることを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム。
- 請求項1記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステムにおいて、該線形変換ユニット(21)は独立成分分析、主成分分析及び因子分析からなる群より選択する方式で線形変換を行うことを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム。
- 請求項1記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステムにおいて、該スペクトル画像は、自己蛍光画像及び吸収スペクトル画像からなる群より選択されることを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析のシステム。
- ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、
S1:組織検体(30)を取得するステップ
S2:光学検出ユニット(11)を利用し、第1励起光を該組織検体(30)に照射し、該組織検体(30)にスペクトル画像を発射させるステップ
S3:スペクトル変換ユニット(12)により該スペクトル画像を連続スペクトル波形信号を有するハイパースペクトル画像データ(121)に変換するステップ
S4:該ハイパースペクトル画像データ(121)を線形変換して複数の線形独立の連続スペクトル曲線及びその占有率を計算するステップ
S5:対比ユニット(22)により、これら連続スペクトル曲線とデータベース(23)内の既知成分の連続スペクトルデータを対比し、該組織検体(30)中に含有される成分、類別及び占有率を確認するステップ
以上のステップを包含することを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。 - 請求項7記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、S3のステップ中、移動コントロールユニット(13)で該組織検体(30)に対して二次元アレイ式走査を行うことで、該ハイパースペクトル画像データ(121)に縦軸位置信号と横軸位置信号、及び該連続スペクトル波形信号を包含させて、三次元の該ハイパースペクトル画像データ(121)を構成し、これにより該ハイパースペクトル画像分析モジュール(20)を利用して該組織検体(30)中に含有される成分の空間分布を取得することを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。
- 請求項8記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、S5のステップ後に、さらに、
S6:マンマシンコントロールインタフェース(24)が、該対比ユニット(22)が対応する組織成分に基づき、図形化画像を出力するステップ、
を包含することを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。 - 請求項9記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、S6のステップ中、該マンマシンコントロールインタフェース(24)はさらに可視光画像キャプチャユニット(14)により可視光画像データ(141)を取得し、並びに該可視光画像データ(141)及び該図形化画像を重畳して図形化画像を得ることを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。
- 請求項7記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、S4のステップ中、線形変換の方式は、独立成分分析、主成分分析及び因子分析からなる群より選択されることを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。
- 請求項7記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、S3のステップ後、さらに、
X1:該光学検出ユニット(11)に第2励起光を該組織検体(30)に照射させ、対応するスペクトル画像を発生し、続いてステップS3に戻り、光信号変換を行うステップ、
を包含することを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。 - 請求項12記載のハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法において、該スペクトル画像は、自己蛍光画像及び吸収スペクトル画像からなる群より選択されることを特徴とする、ハイパースペクトル利用の組織細胞画像分析の方法。
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