JP2016223914A - 検体前処理方法及び検体前処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の成分により構成される生体試料に対し、構成成分の色、量を高精度に検出する。
【解決手段】ラベルが貼付された採血管をカラー撮像した検体画像に基づいて血清下面の位置を検出する工程と、血清下面の位置情報に基づいて抽出した血清の部分領域の色特徴量を分岐用閾値と比較する工程と、比較の結果、色空間における血清と血清上部に位置する背景との距離が大きいと判定されたときは、血清用色閾値を用いて血清上面の位置を検出し、前記比較の結果、色空間における血清と前記背景との距離が小さいと判定されたときは、検体画像から生成したエッジ強度画像の画素値を採血管径方向画素ライン毎に積算して抽出される複数のエッジを用いて血清上面の位置を検出する工程と、検出された血清の情報を出力する工程と、を有する。
【選択図】図５

Description

本発明は、複数の成分により構成される生体試料に対し当該成分の色及び量を検出する検体前処理方法及び検体前処理装置に関する。

従来から生体試料を用いて当該生体試料を構成する成分を分析する技術が提供されてきた。この技術には、専用の容器が用意されており、患者から採取した生体試料は、当該容器で処理される。例えば、試料が血液の場合、予め分離剤が収納されている採血管に、採取した血液を注入する。その後、採血管に対し遠心分離を施すことで、血液を血餅と血清に分離し、分析に必要な成分である血清を抽出している。

近年、血清を用いて測定できる検査項目が多様化している。その結果、自動分析装置の数も増加しており、検体数の増加も顕著となっている。この状況を受け、生体試料を自動分析装置に投入する前に行う処理（前処理）や、自動分析装置への検体の搬送処理を自動で行うシステムへの要求が高まっている。

前処理の例として、血清種別、血清量を検出する処理がある。血清種別が溶血（赤色）、黄疸（暗黄色）、乳び（乳白色）の場合、血清色が正常（薄黄色）と異なるため、吸光度を測定原理とする自動分析装置でエラーが生じる。前処理の段階で、血清種別が溶血、黄疸、乳びの検体にフラグを立てておくことができれば、自動分析装置でエラーが生じた場合に当該検体を速やかに発見できる。さらに、高濃度の溶血の場合には医師に早い段階で再採血を要求することができる。また、血清量が不明の場合、分注時にプローブが分離剤に突き刺さり、詰まりエラーが生じることがある。前処理の段階で血清量を検出することができれば、プローブ高さを制御して詰まりエラーを回避することができる。さらに、血清量が分析に必要な量を満たさない場合、分析項目に優先順位を設けて分注量を決定することができる。以上より、前処理の段階で血清種別、血清量を検出することができれば、血清を用いて測定する検査の高効率化が見込まれる。

血清量を検出する方法として、可視光の反射光強度、赤外レーザー光の透過光強度、静電容量センサの出力等に基づいて血清界面を検出して血清量を算出する方法がある。これらのうち、血清量と同時に血清種別も検出するためには、可視光の反射光強度を利用する方法、すなわち、可視光を検体に照射して検体の画像を撮像し、画像処理を施す方法が適している。画像処理によって血清量を検出する先行技術として、例えば、特許文献１〜３がある。特許文献１においては、採血試験管を撮像したカラー画像から抽出した彩度情報に基づいて血清とその他の領域の境界線を検出し、境界線位置近傍の画素値変化量から境界位置を決定する。特許文献２においては、検体を撮像した画像から血清領域を抽出する前段階の調整モードにて、画像のヒストグラムから血清色抽出の閾値を決定しておき、その閾値を用いて血清領域を抽出して血清量を算出する。また、特許文献３においては、検体を撮像した画像からＲ輝度累積値、Ｂ輝度累積値の微分を用いて、試料容器下端、血液試料液面を検出して血液量を算出する。

特開平１１−３７８４５号公報 特開平０９−１３３６８７号公報 特許５４６５８５０号明細書

血清量を検出する画像処理においては、採血管表面に印刷されたロット番号等の文字や採血管に貼付されたラベルを考慮する必要がある。ラベルは各検体の識別用で、患者ＩＤ・個人情報・装置運用に必要なパラメータ等の情報が記載されている。

特許文献１、特許文献２では、色空間における血清領域と他の領域の距離が大きいことを前提として、色の閾値を用いて血清領域を抽出している。しかしながら、色空間における血清領域とラベル領域の距離、血清領域と採血管後部の背景領域（通常、検査技師が参照しやすいように白色の背景で撮像）の距離は小さく、部分的に色が等しい場合がある。この場合、血清以外の領域を血清領域として誤抽出する。

また、特許文献３では、Ｒ輝度累積値、Ｂ輝度累積値の微分によりエッジを抽出することで血液試料液面を検出している。しかしながら、採血管表面の印字やラベルの境界もエッジとして抽出されるため、血液試料液面となりうるエッジが複数検出される。そのため、採血管表面の印字やラベルの境界を血液試料液面として誤検出する。

以上を踏まえ、本発明は、複数の成分により構成される生体試料に対し、構成成分の色、量を高精度に検出する検体前処理方法及び検体前処理装置を提供する。

本発明による検体前処理方法は、ラベルが貼付された採血管をカラー撮像した検体画像に基づいて血清下面の位置を検出する工程と、血清下面の位置情報に基づいて抽出した血清の部分領域の色特徴量を分岐用閾値と比較する工程と、比較の結果、色空間における血清と血清上部に位置する背景との距離が大きいと判定されたとき、血清用色閾値を用いて血清上面の位置を検出し、比較の結果、色空間における血清と前記背景との距離が小さいと判定されたとき、検体画像から生成したエッジ強度画像の画素値を採血管径方向画素ライン毎に積算して抽出される複数のエッジを用いて血清上面の位置を検出する工程と、検出された血清の情報を出力する工程と、を有する。

血清用色閾値を用いた血清上面の位置検出では、一例として、血清用色閾値を用いた閾値処理によって検体画像から血清の領域を含む領域を抽出し、抽出した領域の採血管径方向画素ライン毎の画素値平均値に基づいて血清と背景の境界を決定する。

また、エッジを用いた血清上面の位置検出では、一例として、検体画像のエッジ除去画像を生成し、エッジ除去画像を複数のエッジによって分割して得られる採血管軸方向の複数の領域の色特徴量をそれぞれ算出し、色特徴量に基づいて複数のエッジの中から血清と背景の境界を決定する。

また、本発明による検体前処理装置は、撮像部と、撮像部が撮像した画像を情報処理する情報処理部と、出力部とを有し、情報処理部は、ラベルが貼付された採血管を撮像部でカラー撮像した検体画像に基づいて血清下面の位置を検出する処理、血清下面の位置情報に基づいて抽出した血清の部分領域の色特徴量を分岐用閾値と比較する処理、比較の結果、色空間における血清と血清上部に位置する背景との距離が大きいと判定されたとき、血清用色閾値を用いて血清上面の位置を検出する処理、比較の結果、色空間における血清と前記背景との距離が小さいと判定されたとき、検体画像から生成したエッジ強度画像の画素値を採血管径方向画素ライン毎に積算して抽出される複数のエッジを用いて血清上面の位置を検出する処理を行い、出力部は検出された血清の血清量と血清種別の情報を出力する。

本発明によれば、複数の成分により構成される試料の色、量をより高精度に検出することができる。
上記した以外の、課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

検体前処理装置を含む生体試料分析装置の全体構成を示す概略図。 カメラと採血管に貼られたラベルの向きとの関係を示す説明図。 検体チェックモジュールの構成例を示す概略図。 検体チェックモジュールの動作フローを示す図。 血清種別及び血清量を検出する画像処理の一例を示すフローチャート。 ライン画素値積算値グラフの一例を示す図。 血清用色閾値を用いた血清上面の位置の検出フローを示す図。 ライン画素値平均値グラフの一例を示す図。 エッジを用いた血清上面の位置の検出フローを示す図。 エッジ除去画像の一例を示す図。 血清上面の候補に挟まれた領域と対応する領域画素値平均値のグラフを示す図。 検体チェックモジュールの構成例を示す概略図。 血清種別及び血清量を検出する画像処理の一例を示すフローチャート。 領域画素値平均値グラフ及びライン画素値積算値グラフの一例を示す図。

以下、図面を参照して発明の実施の形態を説明する。なお、実施の形態及び実施例を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

［実施例１］
第１の実施例に係る検体前処理装置を、図１乃至図６を用いて説明する。図１は、第１の実施例に係る検体前処理装置を含む生体試料分析装置の全体構成を示す概略図である。患者から採取した生体試料（血液）を前処理して、自動分析装置で分析する構成を示している。生体試料分析装置１２０は、前処理システム１００と、前処理システム１００全体を制御する制御用ＰＣ１１１と、前処理システム１００に接続されて生体試料の成分を分析する自動分析装置１１２とを有する。前処理システム１００は、搬送ライン１０１、投入モジュール１０２、遠心分離モジュール１０３、検体チェックモジュール（検出装置）１０４、開栓モジュール１０５、バーコードなどのラベラ１０６、分注モジュール１０７、閉栓モジュール１０８、分類モジュール１０９、収納モジュール１１０を基本要素とする複数のモジュールからなる。

投入モジュール１０２では、検体である血液が入った採血管が投入され、遠心分離モジュール１０３では、投入された検体に対して遠心分離が施される。検体チェックモジュール１０４では、血清種別、血清量が検出される。開栓モジュール１０５では、遠心分離にかけられた採血管の栓が開栓され、分注モジュール１０７では、自動分析装置１１２などで分析するために、遠心分離された検体が小分け（分注）される。ラベラ１０６では、その小分けの容器にバーコードが貼り付けられる。閉栓モジュール１０８では、検体容器の栓が閉栓され、収納モジュール１１０では、閉栓された検体容器が収納される。分類モジュール１０９では、分注された検体容器が分類される。搬送ライン１０１は、各モジュール間の検体の搬送作業を担う。

検体の分析フローは以下の通りである。まず、採血管を用いて患者血液（全血）を採取する。採血管は、前処理システム１００の投入モジュール１０２に投入される。なお、採血と投入はユーザーのマニュアル作業で行い、以後の作業は前処理システム１００による自動作業となる。また、一般的には、採血は看護師が、投入は検査技師が行い、採血は生体試料分析装置１２０が設置される施設とは異なる施設で行われることもある。

投入された採血管は搬送ライン１０１によって遠心分離モジュール１０３に運ばれ、遠心分離が施される。採血管には予め分離剤が入っており、遠心分離によって、相対的に比重の大きい血餅の層と、相対的に比重が小さい血清の層に分離される。採血管の種類によっては予め分離剤が入っていないこともあるが、その場合でも血餅の層、血清の層に分離される。遠心分離された検体が入った採血管は搬送ライン１０１によって検体チェックモジュール１０４に運ばれ、画像処理によって血清種別、血清量が検出される。検出方法の詳細は後述する。血清種別が溶血、黄疸、乳びと判断された検体は搬送ライン１０１によって分類モジュール１０９に運ばれ、エラー検体として分類される。一方、血清種別が正常と判断され、血清量が検出された検体の採血管は搬送ライン１０１によって開栓モジュール１０５に運ばれる。開栓モジュール１０５では遠心分離された検体が入った採血管の栓が開栓され、搬送ライン１０１によって分注モジュール１０７に運ばれる。同時に、ラベラ１０６でバーコードが貼付された小分けの容器も分注モジュール１０７に運ばれる。分注モジュール１０７では、検体チェックモジュール１０４で検出した血清量情報をもとに、小分けの容器に血清が分注される。分注が完了した検体容器は搬送ライン１０１によって閉栓モジュール１０８に運ばれて容器の栓が閉栓され、収納モジュール１１０に収納される。収納された小分けの容器は自動分析装置１１２に運ばれ、各種成分分析が行われる。

画像処理によって血清種別、血清量を検出するためには、採血管に貼付されたラベルの位置を考慮する必要がある。図２は、カメラと採血管に貼られたラベルの向きとの関係を示す説明図である。図２の上側の図は上面図で、下側の図は側面図である。図２（Ａ）は、採血管２０２に貼られたラベル２０３がカメラ２０１側に向いた状態である。図２（Ｂ）は、採血管２０２に貼られたラベル２０３がカメラ２０１と反対側に向いた状態である。図２（Ａ）では採血管２０２の中の血清等がラベル２０３に隠れて画像に写らないため、図２（Ｂ）のようにラベル２０３とラベル２０３の隙間を通して採血管２０２を撮像する必要がある。採血管２０２内の血液（試料）は、分離剤２０６によって、上部に血清（血清領域）２０４、下部に血餅（血餅領域）２０５と分離されている。また、採血管２０２は栓２０７で密閉されている。

図３は、第１の実施例に係る検体チェックモジュール１０４の構成例を示す概略図である。検体チェックモジュール１０４は、カメラ２０１、情報処理部３０１、出力部３０２、メモリ３０３を備える。

カメラ２０１では採血管２０２全体の２次元カラー画像を撮像する。カメラ２０１とラベル２０３の向きとの関係は、図２（Ｂ）のようにラベル２０３とラベル２０３の隙間から採血管２０２の中の試料を撮像できる状態とするが、これに限るものではない。例えば、採血管２０２を回転させながら撮像した複数枚の採血管２０２全体の画像から、図２（Ｂ）のようにラベル２０３とラベル２０３の隙間から採血管２０２の中の試料が写っている画像を選択してもよい。情報処理部３０１ではメモリ３０３に格納されたデータとカメラ２０１で撮像されたカラー画像とを用いて血清の色、血清上面、血清下面の位置等を検出する画像処理を行い、血清種別、血清量を検出する。出力部３０２では情報処理部３０１で検出した血清種別、血清量を出力する。

図４は、第１の実施例に係る検体チェックモジュールの動作フローを示す図である。まず採血管２０２全体をカメラ２０１で撮像する（ステップＳ４０１）。カメラ２０１により撮像したカラー画像に対して情報処理部３０１により画像処理を行う（ステップＳ４０２）。その後、画像処理によって検出した血清種別及び血清量を出力する（ステップＳ４０３）。

図５は、血清種別及び血清量を検出する画像処理の一例を示すフローチャートである。まず取得した検体画像から血餅領域を抽出して血餅上面の位置を検出する（ステップＳ５０１）。なお、本明細書では検体の入った採血管の画像を検体画像と呼ぶ。血餅領域は血餅用閾値を用いた閾値処理によって抽出する。血餅用閾値は血餅領域の画素値範囲に基づいて決定される値であり、メモリ３０３に格納されている。血餅用閾値は例えばＲ，Ｇ，Ｂのいずれかの画素値で設定してもよいし、Ｒ，Ｇ，Ｂの２以上の画素値の組み合わせで設定してもよい。Ｒ，Ｇ，Ｂの代わりにＨ，Ｓ，Ｖのいずれかの成分あるいはＨＳＶ色空間の領域で指定してもよい。血餅用閾値は、検体を撮像する際に検体に照射する照明の光量や、カメラ２０１の設定値などに応じて変更してもよい。また、血餅領域の抽出は閾値処理に限るものではない。例えば、血餅用判別式を予め設定しておき、血餅用判別式にカメラ２０１で撮像した画像の各画素値を代入して得た値によって血餅領域とその他の領域に分割してもよい。抽出した血餅領域の最上端を血餅上面の位置とする。抽出した血餅領域にノイズが含まれる場合には、モルフォロジー処理などによってノイズを消去した後に残った領域の最上端を血餅上面の位置としてもよい。

血餅上面の位置を検出した後、血清下面の位置を検出する（ステップＳ５０２）。まず血清下面の候補を抽出するため、検体画像に微分フィルタをかけてエッジ強度画像を生成する。エッジ強度画像は、例えばＨＳＶ色空間で表現した検体画像のＳ画素値に対して微分フィルタをかけて生成する。エッジ強度画像の採血管径方向画素ラインごとに画素値を積算してライン画素値積算値グラフを生成する。図６は、ライン画素値積算値グラフの一例を示す図である。ライン画素値積算値グラフでは、血清上面や血清下面で極大点が見られるほか、採血管２０２に貼付されたラベル２０３や採血管表面の印字付近等でも極大点が見られる。極大値の大きい一定数の極大点６０２ａ〜６０２ｉを血清下面の候補とする。抽出した血清下面の候補６０２ａ〜６０２ｉから真の血清下面の位置を検出するため、ステップＳ５０１で検出した血餅上面の位置と既知の分離剤高さを用いて血清下面探索範囲６０３を設定する。具体的には、検体画像において血餅上面の位置に採血管軸方向で分離剤高さを上側に足した位置を基準点として採血管軸方向に幅をもたせた範囲を血清下面探索範囲６０３とする。設定した血清下面探索範囲６０３内で、血清下面の候補６０２ａ〜６０２ｉの極大値が最大の位置６０２ｇを血清下面とする。ただし、分離剤の入っていない採血管の場合には、分離剤高さを０として考える。すなわち、分離剤の入っていない採血管の場合には血餅上面の位置を血清下面の位置とする。

血清下面の候補６０２ａ〜６０２ｉの抽出には、採血管径方向のエッジ強度画像から生成されるライン画素値積算値グラフを採血管軸方向のエッジ強度画像から生成されるライン画素値積算値グラフで除算して得られるグラフにおける極大点を用いてもよい。採血管径方向のエッジ強度画像には血清上面、血清下面、ラベル２０３、採血管表面の印字のエッジが含まれるのに対し、採血管軸方向のエッジ強度画像にはラベル２０３、印字のエッジのみが含まれることから、除算することによってラベル２０３、採血管表面の印字の影響を低減することができる。また、エッジ強度画像を用いてもよい。その場合、血清下面探索範囲６０３内でエッジ強度が最大の位置を血清下面とする。また、既知情報を用いて血清下面の候補６０２の数を絞るのもよい。例えば、採血管とカメラ２０１の高さ方向の位置関係が固定であれば、検体画像における採血管の栓２０７の位置は固定値をとるため、採血管の栓２０７付近の極大点６０２ａ，６０２ｂを候補から外すことができる。

血清下面の位置６０２ｇを検出した後、血清の部分領域の色特徴量を抽出する（ステップＳ５０３）。血清の部分領域の高さは、血清下面の位置からメモリ３０３に格納された固定高さを上側に足した位置までとする。血清の部分領域の高さは、図６に示したライン画素値積算値グラフの血清下面の候補６０２ａ〜６０２ｉを用いて決めてもよい。具体的には、ライン画素値積算値グラフの血清下面より上に位置する血清下面の候補６０２ａ〜６０２ｆから、極大値が最大の位置を選択し、血清下面の位置から選択した位置までを血清の部分領域の高さとしてもよい。また、ライン画素値積算値グラフの血清下面より上に位置する血清下面の候補６０２ａ〜６０２ｆから選択する基準は極大値に限るものではない。例えば、血清下面に最も近い血清下面の候補６０２ｆを選択してもよい。一方、血清の部分領域の幅はラベル２０３とラベル２０３の隙間の幅とほぼ等しくなるように設定する。具体的な方法は以下のとおりである。まず、検体画像に採血管径方向の微分フィルタをかけてエッジ強度画像を生成する。生成したエッジ強度画像の採血管軸方向画素ラインごとに画素値を積算してライン画素値積算値グラフを生成する。画素値積算値グラフの極大点２点をラベル境界として、その間を血清の部分領域の幅とする。血清の部分領域を決定した後、領域の画素値平均値を算出して血清の部分領域の色特徴量とする。また、色特徴量は画素値平均値に限るものではなく、例えば、画素値分散値でもよい。

次に、抽出した血清の部分領域の色特徴量とメモリ３０３に格納された分岐用閾値との比較結果に基づいて、後に続く血清上面の位置の検出方法（血清用色閾値を用いた検出方法、又はエッジを用いた検出方法）を選択する（ステップＳ５０４、Ｓ５０５、Ｓ５０６）。分岐用閾値は、色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離が大きい場合と小さい場合に分岐可能な値となるように設定される。例えば、抽出した血清の部分領域の色特徴量を領域の彩度平均値とした場合、色特徴量が分岐用閾値より小さいとき色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離は大きく、色特徴量が分岐用閾値より大きいとき色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離は小さくなるように設定される。色特徴量が分岐用閾値より小さい（色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離が大きい）場合には、計算コストの低い血清用色閾値を用いた検出方法を選択し、色特徴量が分岐用閾値より大きい（色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離が小さい）場合には、エッジを用いた検出方法を選択する。抽出した血清の部分領域の色特徴量として何を採用するかによっては、ステップＳ５０４から分岐する際の色特徴量と分岐用閾値の大小関係が逆転することもある。その場合には、図５のステップＳ５０４における判定式が成立するときステップＳ５０６に進み、不成立のときにステップＳ５０５に進むフローとなる。また、分岐用閾値は抽出した色特徴量と直接比較できるものでなくともよい。例えば、血清の部分領域の色特徴量と血清の部分領域に採血管径方向で隣接する領域（通常、ラベル領域又は背景領域）の色特徴量との差分と比較する値を分岐用閾値として設定してもよい。

図７は、図５のステップＳ５０５において実行される血清用色閾値を用いた血清上面の位置の検出フローを示す図である。まず、血清用色閾値を設定する（ステップＳ７０１）。血清の部分領域の色特徴量に基づいて、メモリ３０３に格納された複数の血清用色閾値から適切な血清用色閾値を選択する。血清用色閾値としては血清の部分領域の色特徴量に近いものを選択すればよい。血清用色閾値はメモリ３０３に格納されていなくともよい。例えば、色空間において血清の部分領域の色特徴量を中心とした直方体の頂点を血清用色閾値としてもよい。また、血清用色閾値の代わりに血清用色判別式を用いてもよい。色判別式は、例えば、色空間における血清の部分領域の色特徴量を中心とした球体の境界面とすればよい。画素の色特徴量がこの色空間に設定した球体の内部に入るか否かによって、その画素が血清領域の画素か否かを判別する。

次に、設定した血清用色閾値を用いた閾値処理により、検体画像から血清領域を含む領域を抽出する（ステップＳ７０２）。その後、抽出した領域を血清領域と血清上部の領域に分割する（ステップＳ７０３）。血清領域と血清上部の領域の境界を検出するために、閾値処理後の検体画像の採血管径方向画素ラインごとに画素値平均値を算出してライン画素値平均値グラフを生成する。

図８は、抽出した領域のライン画素値平均値グラフの一例を示す図である。閾値処理による抽出領域８０１において採血管径方向画素ラインごとに画素値平均値を算出し、ライン画素値平均値の変化が大きい位置８０２を血清領域と血清上部の領域の境界とする。血清領域と血清上部の領域の判別が容易な色空間を用いるために、領域分割前に閾値処理後の画像を色変換してもよい。例えばＲＧＢ値をＨＳＶ値に変換した後、ステップＳ７０３の処理を行う。また、領域分割には画素ラインごとの画素値平均値を用いなくともよい。例えば、クラスタリングによって血清領域と血清上部の領域を分割してもよい。

血清領域と血清上部の領域を分割した後、血清上面の位置を検出する（ステップＳ７０４）。領域分割後の血清領域の最上端を血清上面の位置とする。

図９は、図５のステップＳ５０６にて実行されるエッジを用いた血清上面の位置の検出フローを示す図である。まず、図６に示したライン画素値積算値グラフにおいて、検出済みの血清下面より上に位置し、かつ極大値の大きい一定数の極大点を血清上面の候補とする（６０２ａ〜６０２ｆ）（ステップＳ９０１）。図６に示したライン画素値積算値グラフにおいて極大値の大きい極大点の箇所をエッジということもある。

次に、採血管表面の印字の影響を低減するために、印字を含むエッジを除去した画像を生成する（ステップＳ９０２）。具体的な方法は以下のとおりである。まず、検体画像に微分フィルタをかけてエッジを抽出した画像を生成する。次に、印字の輪郭内部も除去するために、モルフォロジー処理によってエッジを抽出した画像を膨張させる。膨張させた画像を二値化して元の検体画像との論理積をとることによって、エッジをマスクしたエッジ除去画像を生成する。図１０は、エッジ除去画像の一例を示す図である。図１０において太線で表示されている部分はエッジが除去されていることを表している。印字やラベル境界、血清界面等のエッジが除去されている。また、血清界面を除去しないようにするため、エッジ画像において密度推定を行い、エッジの密度が低い領域にあるエッジは血清界面であるとして除去せず、エッジ除去画像に残してもよい。

次に、エッジ除去画像において、血清上面の候補すなわちエッジに挟まれた各領域の色特徴量を算出する（ステップＳ９０３）。色特徴量として、画素値平均値、画素値分散等が考えられるが、これに限るものではない。図１１に、血清上面の候補に挟まれた領域と対応する領域画素値平均値のグラフを示す。領域画素値平均値１１０１ａ〜１１０１ｆは、血清上面の候補１１０２ａ〜１１０２ｆ及び血清下面１１０２ｇに挟まれた各領域１１０３ａ〜１１０３ｆ内の画素値の平均値である。エッジ除去画像を用いたため、各領域の画素値平均値は印字部分の色の影響を受けないものとなっている。同じ属性の領域同士（例えば、血清領域同士）の領域画素値平均値はほぼ等しく、異なる属性の領域間（例えば、血清領域と血清上部の領域）の領域画素値平均値は異なる。よって、隣接領域間の領域画素値平均値の差が最大となる位置１１０２ｃを血清上面として選定する（ステップＳ９０４）。

ここで、血清上面の候補１１０２ａ〜１１０２ｆ及び血清下面１１０２ｇに挟まれた領域の色特徴量を、必ずしも全領域に対して算出しなくてもよい。例えば、血清上面の候補間距離が小さい場合、色特徴量が特異値となりやすいため算出しなくてもよい。また、血清上面の選定基準は隣接領域の色特徴量差に限るものではない。例えば、隣接領域間の色特徴量差が最大となる位置を基準点として採血管軸方向に幅をもたせた範囲を血清上面探索範囲とし、範囲内でライン画素値積算値グラフ（図６）における血清上面の候補の極大値が最大の位置を血清上面としてもよい。また、血清下面側の血清上面の候補から順に、血清上面の候補と検出済みの血清下面とに挟まれた領域の色特徴量を算出し、色特徴量が最も変化する位置を血清上面としてもよい。

取得した血清上面、血清下面の位置と予め設定される採血管内径を用いて、血清種別及び血清量を算出する（ステップＳ５０７）。血清種別は、例えば血清上面と血清下面の間の血清領域の色特徴量をメモリに記憶した正常、溶血、黄疸、乳びに対応する色特徴量の範囲と比較し、そのどれに該当するかを算出することによって決定する。最後に、算出した血清種別及び血清量を出力し（ステップＳ４０３）、溶血、黄疸、乳びなどのエラー検体のフラグ立てや、血清量不足の判定などに利用する。

本実施例では、色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離が大きい場合、計算コストの低い血清用色閾値を用いた検出方法を選択することによって、高速に血清種別、血清量を算出することができる。また、色空間における血清領域とラベル領域／背景領域との距離が小さい場合でも、エッジ除去画像において、血清上面の候補に挟まれた各領域の色特徴量を算出することによって、印字の影響を低減することができ、血清上面の位置を高精度に検出することができる。本実施例の方法を用いることで、血清色や採血管、ラベルに依らず、正確に血清種別及び血清量を検出することが可能となる。

［実施例２］
本実施例では、実施例１と同様の領域検出方法を実施可能な別の構成を示す。
図１２は、第２の実施例の検体チェックモジュールの構成例を示す概略図である。この検体チェックモジュールは、カメラ２０１、情報処理部３０１、出力部３０２、メモリ３０３、把持機構１２０１、採血管ホルダ１２０２、移動機構１２０３、上下制御ドライバ１２０４、回転機構１２０５、回転制御ドライバ１２０６、光源１２０７ａ，１２０７ｂ、光源用ドライバ１２０８ａ，１２０８ｂ、背景板１２０９、データバス１２１０、コントローラ１２１１を有する。

把持機構１２０１は、採血管ホルダ１２０２に設置されて検体チェックモジュールまで運ばれてきた採血管２０２を把持する。その後、移動機構１２０３は、採血管全体がカメラ２０１の撮像範囲に収まるまで把持機構１２０１を移動させて、把持した採血管を持ち上げる。移動機構１２０３による把持機構１２０１の上下移動は上下制御ドライバ１２０４で制御される。移動機構１２０３で持ち上げた採血管を回転機構１２０５により回転させながら、カメラ２０１で採血管２０２の一周分を撮像する。回転機構１２０５による把持機構１２０１の回転は回転制御ドライバ１２０６で制御される。光源１２０７ａ，１２０７ｂは、採血管の左右前方に設置され、採血管に光を照射する。光の照射は光源用ドライバ１２０８ａ，１２０８ｂで制御される。背景板１２０９は、採血管の後方に設置され、検体画像における背景となる。情報処理部３０１ではカメラ２０１で撮像された画像に対して画像処理を行い、血清種別、血清量を検出する。画像処理は実施例１と同様である。検出された血清種別、血清量の情報は、データバス１２１０を通じてコントローラ１２１１に渡され、出力部３０２を通じて出力される。

本実施例の構成を用いることで、実施例１と同様、血清色や採血管表面の印字、ラベルに依らず、正確に血清種別及び血清量を検出することが可能となる。

［実施例３］
実施例１、実施例２では、血清の部分領域の色特徴量に基づいて血清上面の位置検出方法を選択した。本実施例では、色特徴量に依らず、エッジを用いて血清上面の位置を検出する方法を説明する。

本実施例では、実施例１又は実施例２と同様の構成、検体チェックモジュールの動作フローとする。図１３は、血清種別及び血清量を検出する画像処理の一例を示すフローチャートである。

まず、実施例１、実施例２と同様に、血餅上面の位置を検出し（ステップＳ１３０１）、次に血清下面の位置を検出し（ステップＳ１３０２）、血清上面の候補を抽出する（ステップＳ１３０３）。ここでは、検体画像に微分フィルタをかけて生成したエッジ強度画像の採血管径方向画素ラインごとに画素値を積算した図６に示すライン画素値積算値グラフにおいて、検出済みの血清下面より上に位置し、かつ極大値の大きい一定数の極大点を血清上面の候補とする。この血清上面の候補をエッジと呼ぶこともある。

次に、エッジ除去画像を生成し（ステップＳ１３０４）、血清上面の候補に挟まれた各領域の色特徴量を算出する（ステップＳ１３０５）。各領域の色特徴量としては、例えば各領域画素値平均値を採用する。隣接領域間の色特徴量の最大差とメモリ３０３に格納された色最大差用閾値とを比較し（ステップＳ１３０６）、隣接領域間の色特徴量の最大差がメモリ３０３に格納された色最大差用閾値より大きい場合には、実施例１、実施例２のエッジを用いた血清上面の位置の検出方法と同様に、隣接領域間の色特徴量の差が最大となる位置を血清上面として選定する（ステップＳ１３０７）。一方、隣接領域間の色特徴量の最大差が色最大差用閾値より小さい場合には、図６に示したライン画素値積算値グラフにおける血清上面の候補の極大値に基づいて血清上面を選定する（ステップＳ１３０８）。

図１４は、隣接領域間の色特徴量の最大差が色最大差用閾値より小さい場合における、血清上面の候補に挟まれた領域と対応する領域画素値平均値のグラフ及びライン画素値積算値グラフの一例を示す図である。予め最大差用閾値より小さい色差用閾値を設定しておく。血清上面の候補１４０１ａ〜１４０１ｆのうち、隣接領域間の色特徴量の差が色差用閾値より大きい全ての位置（例えば、１４０１ｃ，１４０１ｅ）を基準点として採血管軸方向に幅をもたせた範囲を血清上面探索範囲１４０２ａ，１４０２ｂとし、探索範囲内で画素値積算値グラフにおける血清上面の候補１４０１ａ〜１４０１ｆの極大値が最大の位置１４０１ｃを血清上面とする。なお、血清上面の選定基準は、極大値に限るものではない。例えば、血清上面探索範囲内で採血管径方向画素ラインごとに画素値平均値を算出してライン画素値平均値グラフを生成し、理想的なステップ関数との相関が最も高い位置やグラフの傾きが最大の位置を血清上面としてもよい。

取得した血清上面、血清下面の位置と予め設定される採血管内径を用いて血清量を算出すると共に血清種別を決定する。血清種別は実施例１と同様に、例えば血清上面と血清下面の間の血清領域の色特徴量をメモリに記憶した正常、溶血、黄疸、乳びに対応する色特徴量の範囲と比較し、そのどれに該当するかを算出することによって決定する（ステップＳ１３０９）。

本実施例に示すように、血清の部分領域の色特徴量に依らずエッジを用いて血清上面の位置の検出することで、色特徴量と分岐用閾値との大小比較における誤分岐を回避し、血清上面の位置の誤検出を低減することができる。そのため、正確に血清種別及び血清量を検出することが可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１００…前処理システム、１０１…搬送ライン、１０２…投入モジュール、１０３…遠心分離モジュール、１０４…検体チェックモジュール、１０５…開栓モジュール、１０６…ラベラ、１０７…分注モジュール、１０８…閉栓モジュール、１０９…分類モジュール、１１０…収納モジュール、１１１…制御用ＰＣ、１１２…自動分析装置、１２０…生体試料分析装置、２０１…カメラ、２０２…採血管、２０３…ラベル、２０４…血清、２０５…血餅、２０６…分離剤、２０７…採血管の栓、３０１…情報処理部、３０２…出力部、３０３…メモリ、１２０１…把持機構、１２０２…採血管ホルダ、１２０３…移動機構、１２０５…回転機構、１２０７…光源、１２０９…背景板

Claims (15)

1. ラベルが貼付された採血管をカラー撮像した検体画像に基づいて血清下面の位置を検出する工程と、
   前記血清下面の位置情報に基づいて抽出した血清の部分領域の色特徴量を分岐用閾値と比較する工程と、
   前記比較の結果、色空間における血清と血清上部に位置する背景との距離が大きいと判定されたとき、血清用色閾値を用いて血清上面の位置を検出し、前記比較の結果、色空間における血清と前記背景との距離が小さいと判定されたとき、前記検体画像から生成したエッジ強度画像の画素値を採血管径方向画素ライン毎に積算して抽出される複数のエッジを用いて前記血清上面の位置を検出する工程と、
   検出された血清の情報を出力する工程と、
   を有する検体前処理方法。
2. 前記血清用色閾値を用いた血清上面の位置の検出では、前記血清用色閾値を用いた閾値処理によって前記検体画像から血清の領域を含む領域を抽出し、前記抽出した領域の採血管径方向画素ライン毎の画素値平均値に基づいて血清と前記背景の境界を決定する、請求項１に記載の検体前処理方法。
3. 前記エッジを用いた前記血清上面の位置の検出では、前記検体画像のエッジ除去画像を生成し、前記エッジ除去画像を前記複数のエッジによって分割して得られる採血管軸方向の複数の領域の色特徴量をそれぞれ算出し、前記色特徴量に基づいて前記複数のエッジの中から血清と前記背景の境界を決定する、請求項１に記載の検体前処理方法。
4. 前記採血管軸方向の複数の領域は、それぞれ隣接する前記エッジによって挟まれた領域である、請求項３に記載の検体前処理方法。
5. 前記血清の部分領域は、前記検出された血清下面の位置から上方に予め定められた距離の領域である、請求項１に記載の検体前処理方法。
6. 前記血清用色閾値は前記血清の部分領域の色特徴量に基づいて設定される、請求項１に記載の検体前処理方法。
7. 前記血清の情報には血清量と血清種別が含まれる、請求項１に記載の検体前処理方法。
8. ラベルが貼付された採血管をカラー撮像した検体画像に基づいて血清下面の位置を検出する工程と、
   血清上面の候補として、前記検体画像から生成したエッジ強度画像の画素値を採血管径方向画素ライン毎に積算して前記採血管径方向の複数のエッジを抽出する工程と、
   前記検体画像のエッジ除去画像を生成する工程と、
   前記エッジ除去画像を前記複数のエッジによって分割して得られる採血管軸方向の複数の領域の色特徴量をそれぞれ算出する工程と、
   隣接する前記領域間の色特徴量の最大差を予め定められた閾値と比較する工程と、
   前記比較の結果、隣接する領域間の色特徴量の最大差が前記閾値以上と判定されたとき、前記隣接する領域間の色特徴量の差が最大のエッジ位置を血清上面として検出し、前記比較の結果、隣接する領域間の色特徴量の最大差が前記閾値より小さいと判定されたとき、前記血清上面の候補の前記採血管径方向ライン毎の画素値積算値の極大値に基づいて血清上面の位置を検出する工程と、
   検出された血清の情報を出力する工程と、
   を有する検体前処理方法。
9. 前記血清の情報には血清量と血清種別が含まれる、請求項８に記載の検体前処理方法。
10. 撮像部と、
    前記撮像部が撮像した画像を情報処理する情報処理部と、
    出力部とを有し、
    前記情報処理部は、ラベルが貼付された採血管を前記撮像部でカラー撮像した検体画像に基づいて血清下面の位置を検出する処理、前記血清下面の位置情報に基づいて抽出した血清の部分領域の色特徴量を分岐用閾値と比較する処理、前記比較の結果、色空間における血清と血清上部に位置する背景との距離が大きいと判定されたとき、血清用色閾値を用いて血清上面の位置を検出する処理、前記比較の結果、色空間における血清と前記背景との距離が小さいと判定されたとき、前記検体画像から生成したエッジ強度画像の画素値を採血管径方向画素ライン毎に積算して抽出される複数のエッジを用いて前記血清上面の位置を検出する処理を行い、
    前記出力部は検出された血清の血清量と血清種別の情報を出力する、検体前処理装置。
11. 前記血清用色閾値を用いた血清上面の位置の検出では、前記血清用色閾値を用いた閾値処理によって前記検体画像から血清を含む領域を抽出し、前記抽出した領域の採血管径方向画素ライン毎の画素値平均値に基づいて血清と前記背景の境界を決定する、請求項１０に記載の検体前処理装置。
12. 前記エッジを用いた前記血清上面の位置の検出では、前記検体画像のエッジ除去画像を生成し、前記エッジ除去画像を前記複数のエッジによって分割して得られる採血管軸方向の複数の領域の色特徴量をそれぞれ算出し、前記色特徴量に基づいて前記複数のエッジの中から血清と前記背景の境界を決定する、請求項１０に記載の検体前処理装置。
13. 前記採血管軸方向の複数の領域は、それぞれ隣接する前記エッジによって挟まれた領域である、請求項１２に記載の検体前処理装置。
14. 前記血清の部分領域は、前記検出された血清下面の位置から上方に予め定められた距離の領域である、請求項１０に記載の検体前処理装置。
15. 前記血清用色閾値は前記血清の部分領域の色特徴量に基づいて設定される、請求項１０に記載の検体前処理装置。

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