JP2016517515A - 細胞診標本を観察および解析するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

細胞診標本の分類を容易にするために使用されるシステムおよび方法を検討する。システムは、細胞診標本の画像データを取得またはインポートする。インポートされた画像データは、識別される目標細胞の特徴属性を含むことができる。そうでなければ、システムは、画像解析を行い、識別される細胞の特徴属性を含む標本の画像データセットから１つ以上の目標細胞を識別する。システムは、所定の基準および／または必要に応じてユーザ入力の基準を用いて、特徴属性を解析する。システムは、解析ツールを含む。この解析ツールは、細胞学的に異常な細胞が特定の標本中に存在する場合、特徴属性の関数として選択された細胞の画像を操作および観察することによって、細胞学的に異常な細胞を識別できるようにユーザを支援する。より具体的には、解析ツールは、大きな画像データセットから異常な目標細胞を発見、抽出および表示できるようにユーザを支援し、大量の画像データのナビゲーションを容易にすることによって、すべての標本の効率的な分類を可能にする。

Description

関連出願
本願は、２０１３年３月１５日に出願された米国仮特許出願シリアル番号第６１／７８７９７５号に基づき、米国特許法第１１９条（ｅ）による優先権を主張し、その全体が引用により本明細書に援用される。

分野
本開示は、細胞診標本を観察および解析するためのシステムおよび方法に関する。特に、開示されたシステムおよび方法は、細胞診標本の分類を容易にする。

背景
マイクロプロセッサ、コンピュータメモリ、コンピュータディスプレイおよびユーザインターフェースの関連分野における継続的な進歩を含む現代技術は、細胞学的課題を解決し、まだ対処されていない細胞学的ニーズを果たすために使用されることができる。たとえば、米国特許第８０４１０９１号は、眼科に使用される画像解析システムを記載しており、その記載内容の全体が参照により本明細書に援用される。

細胞診標本を観察および解析するための現行システムは、比較的高価な観察顕微鏡または観察ステーションを備える。また、細胞診標本を観察および解析するための現行方法は、多くの場合、労働集約型であり、手間がかかるものである。これらの厳しい条件を要する方法は、細胞診標本の観察および解析時に、偽陰性および偽陽性などの誤診を引起すことがある。

概要
細胞診標本観察および解析システムのユーザインタフェースは、細胞診標本の観察および標本から識別された目標細胞（「objects of interest、ＯＯＩ」）の観察をより容易にするように改良されることができる。したがって、迅速かつ直感的にＯＯＩを解析し、大量の画像データをナビゲートするように改良されたシステムおよび方法は、非常に望まれるだろう。さらに、標本スライドの観察中に発生する偽陰性誤診および偽陽性誤診の可能性を低減するように改良された細胞診検体を解析するためのシステムおよび方法は、非常に望まれるあろう。上記に挙げたような改良は、細胞診標本観察および解析システムをより簡単、より簡潔に、より多くの応用に適するようになるだろう。

開示された発明の一実施形態において、細胞診標本の観察および解析を容易にするシステムは、少なくとも１台の機械を備え、少なくとも１台の機械は各々、コンピュータ実行可能命令を記憶する記憶装置に通信可能に連接されたプロセッサを含み、これらの命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサを（i）細胞診標本の画像データのインポートを要求および許可するように構成された記録モジュールとして動作させ、画像データは、細胞診標本のデジタル画像を含み、（ii）インポートされた細胞診標本の画像データを解析し、各々の標本の観察を行うために、細胞診標本の画像内の目標細胞の特徴属性に基づき、細胞診標本の画像セットおよび解析情報を生成するように構成された画像設定モジュールとして動作させ、（iii）画像設定モジュールによって生成された画像セットおよび解析情報をユーザに表示するように構成された解析ツールとして動作させ、解析ツールは、ユーザインターフェースの１つ以上のツールを介して、ユーザからの入力および指令を収集し、追加の標本画像データの取得および／または解析を記録モジュールおよび／または画像設定モジュールにさせるように構成されている。

観察および解析システムのいくつかの実施形態において、インポートされた画像データは、細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方をさらに含む。さまざまな実施形態において、画像設定モジュールは、インポートされた細胞診標本の画像データを解析し、個々の標本の観察を行うために、さらに細胞診標本画像における目標細胞の位置情報に基づき、各々の画像セットおよび解析情報を生成するように構成されている。コンピュータ実行可能命令は、プロセッサによって実行されると、プロセッサを細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方を抽出するように構成された画像処理モジュールとして動作させる。

さまざまな実施形態において、画像設定モジュールは、解析ツールによって受信されたユーザ入力に応じて、各々の画像セットを生成する。いくつかの実施形態において、観察および解析システムは、グラフィカルユーザインターフェースをさらに備える。特定の実施形態において、観察および解析システムは、音声認識ユーザインターフェースをさらに備える。画像設定モジュールは、画像セットの画像に表示された細胞を選択的に強調するように構成されている。さまざまな実施形態において、画像設定モジュールは、表示された細胞のコントラストおよび／または輝度を変えることによって、画像セットの画像に表示された細胞を強調する。解析ツールは、ログインモジュール、メインページモジュール、患者モジュール、患者ダッシュボード、および画像エクスプローラのうち１つ以上を含む。ログインモジュールは、ユーザ名およびパスワードを含むユーザ識別認証情報を受け入れるように構成されている。メインページモジュールは、ユーザダッシュボード、患者リスト、検索ページ、および新患者モジュールを含む。ユーザダッシュボードは、投入された解析ジョブのリストおよび投入された解析ジョブの状態を含む。患者ダッシュボードは、ダッシュボードによって識別された患者に関連した細胞診標本画像および／またはダッシュボードによって識別された患者に関連した解析結果を含む。患者ダッシュボードは、ダッシュボードによって識別された患者に対する新たな解析を投入する手段を含む。

いくつかの実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法を提供する。画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含む。この方法は、画像データから複数の画像を制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイに表示するステップを含み、複数の画像のうち表示された画像の各々は、標本に存在する各目標細胞を表示し、制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースを介して、表示された画像のうち１つを選択し、制御装置に指示し、選択された画像に表示された各目標細胞を含む標本の少なくとも一部の画像を標本に存在する近隣の細胞とともにディスプレイに表示するステップを含む。ディスプレイは、ユーザインタフェースを含む。いくつかの実施形態において、標本の少なくとも一部の画像は、複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の細胞学的観察に適する倍率で表示される。

さまざまな実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法は、標本の少なくとも一部の画像において、複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の画像を強調表示するステップをさらに含む。強調表示は、表示された細胞のコントラストおよび／または輝度における変化を含む。各目標細胞を表す画像を表示する複数の画像および標本の少なくとも一部の画像は、ディスプレイの異なる領域に表示される。

いくつかの実施態様において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法を提供する。画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含む。この方法は、画像データから複数の画像を制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイに表示するステップを含み、第１の複数の画像のうち表示された画像の各々は、標本に存在する各目標細胞を表示し、制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースを介して、表示された画像のうち１つを選択し、制御装置に指示し、細胞診細胞を表示する第２の複数の画像をディスプレイに表示するステップを含み、第２の複数の画像の各々は、第１の複数の画像から選択された各目標細胞の画像の特徴と類似する特徴を有する。第２の複数の画像は、予め分類された細胞診細胞のライブラリから取得される。第２の複数の画像は、標本内に存在する追加の細胞診細胞を表示する。

さまざまな実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法を提供する。画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含む。この方法は、（i）画像データから複数の画像を制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイに表示するステップを含み、複数の画像のうち表示された画像の各々は、標本に存在する各目標細胞を表示し、（ii）制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースを介して、表示された画像のうち１つを選択し、制御装置に指示し、選択された画像中の各目標細胞のために計算された基準値のリストをディスプレイに表示するステップを含み、（iii）ユーザインタフェースを介して、リストから基準値を選択することによって、制御装置に指示し、第２の複数の画像をディスプレイに表示するステップを含み、目標細胞を表示する第２の複数の画像の各々は、リストから選択された基準値と同一または類似の計算基準値を有する。いくつかの実施形態において、第２の複数の画像は、予め分類された細胞診細胞のライブラリから取得される。第２の複数の画像は、標本内に存在する追加の細胞診細胞を表示する。

さまざまな実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための自動化方法を提供する。画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含み、制御装置は、一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースおよびディスプレイを備える。この方法は、ユーザインタフェースを介して受信した１つ以上のユーザ指令に応じて、画像データからの第１の複数の画像をディスプレイに表示するステップを含み、第１の複数の画像の各々は、標本に存在する各目標細胞を表示し、ユーザインターフェースを介して第１の複数の画像からユーザ選択画像を検出するステップと、検出されたユーザ選択画像に応じて、（ａ）標本に存在する近隣の細胞とともに、選択された画像に表示された各目標細胞を含む標本の少なくとも一部の画像、および（ｂ）各々が（ｉ）第１の複数の画像から選択された画像の各目標細胞の特徴と類似する特徴を有するまたは（ｉｉ）選択された画像の各目標細胞の選択された基準値と同一または類似する計算基準値を有する細胞診細胞を表示する第２の複数の画像のうち一方または両方をディスプレイに表示するステップとを含む。第２の複数の画像は、予め分類された細胞診細胞のライブラリから取得される。第２の複数の画像は、標本内に存在する追加の細胞診細胞を表示する。標本の少なくとも一部の画像は、複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の細胞学的観察に適する倍率で表示される。いくつかの実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための自動化方法は、標本の少なくとも一部の画像において、複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の画像を強調表示するステップをさらに含む。

いくつかの実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための自動化方法は、第１の複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受け取るステップと、選択された目標細胞の予め決定した分類を参照して、ユーザが提案した分類に関するフィードバックを提供するステップとをさらに含む。さまざまな実施形態において、プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための自動化方法は、第１の複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受け取るステップと、ユーザ提案の分類が各目標細胞の予め決定した分類と一致する割合を決定するステップとをさらに含む。

いくつかの実施形態において、インポートされた細胞診標本の画像データをナビゲートおよび観察するためのシステムを提供する。インポートされた細胞診標本の画像データは、細胞診標本の画像を含む。このシステムは、プロセッサと、プロセッサに一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイと、プロセッサおよびディスプレイに動作可能に連接されたユーザインターフェースとを備え、プロセッサは、ユーザインターフェースを介して第１の複数の画像からユーザ選択画像を検出し、検出されたユーザ選択画像に応じて、（ａ）標本に存在する近隣の細胞とともに、選択された画像に表示された各目標細胞を含む標本の少なくとも一部の画像、および（ｂ）各々が（ｉ）第１の複数の画像から選択された画像の各目標細胞の特徴と類似する特徴を有するまたは（ｉｉ）選択された画像の各目標細胞の選択された基準値と同一または類似する計算基準値を有する細胞診細胞を表示する第２の複数の画像のうち一方または両方をディスプレイに表示するように構成されている。

インポートされた細胞診標本の画像データは、細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方をさらに含む。プロセッサは、細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方を抽出するようにプログラムされるまたは構成される。プロセッサは、ユーザインタフェースからのユーザ入力に応じて、第１の複数の画像を生成するようにプログラムされるまたは構成される。いくつかの実施形態において、ユーザインターフェースは、音声認識システムを備える。プロセッサは、表示された画像に表示された細胞を選択的に強調するように構成されている。表示された画像に表示された細胞は、コントラストおよび／または輝度を変えることによって強調される。プロセッサは、予め分類された細胞診細胞のライブラリから第２の複数の画像を取得するようにプログラムされるまたは構成される。プロセッサは、標本に存在する細胞診細胞セットから第２の複数の画像を取得するようにプログラムされるまたは構成される。プロセッサは、複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の細胞学的観察に適する倍率で、標本の少なくとも一部の画像を表示するようにプログラムされるまたは構成される。いくつかの実施形態において、ディスプレイは、ユーザインタフェースを備える。プロセッサは、第１の複数の画像と、標本の少なくとも一部の画像または第２の複数の画像とをディスプレイの異なる領域に表示するようにプログラムされるまたは構成される。

さまざまな実施形態において、インポートされた細胞診標本の画像データをナビゲートおよび観察するためのシステムはさらに、第１の複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受信し、および選択された目標細胞の予め決定した分類を参照して、ユーザが提案した分類に関するフィードバックを提供するように構成されている。インポートされた細胞診標本の画像データをナビゲートおよび観察するためのシステムはさらに、第１の複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受信し、およびユーザが提案した分類が各目標細胞の予め決定した分類と一致する割合を決定するように構成されている。

さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、細胞診標本の画像を解析することによって、細胞診標本に存在する目標細胞を識別ステップと、識別された目標細胞の画像を観察者に表示するステップと、観察者からの入力に応じて目標細胞を選択し、選択された目標細胞と類似する少なくとも１つの他の目標細胞を決定するステップと、観察者による目標細胞の比較を提供するために、少なくとも１つの他の目標細胞の画像および選択された目標細胞の画像を表示するステップとを備える。少なくとも１つの他の目標細胞の画像および選択された目標細胞の画像の表示は、比較画面に行われる。他の目標細胞の画像は、同一の細胞診標本から提供される。他の目標細胞の画像は、予め目標細胞を格納したデータベースから提供される。選択された目標細胞の画像は、第１染色を有し、他の目標細胞の画像は、選択された目標細胞と同一であり、第２染色を有する。

さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、分類は、観察者によって決定される。いくつかの実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、分類は、プロセッサによって決定される。いくつかの実施形態において、細胞診標本の画像の解析は、プロセッサによって行われる。特定の実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類データベースを作成するステップをさらに含む。いくつかの実施形態において、方法は、遠隔ワークステーションから細胞診標本の画像を受信するステップをさらに含む。

特定の実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、細胞診標本の画像を解析することによって、細胞診標本に存在する目標細胞を識別するステップと、識別された目標細胞の画像を観察者に表示するステップと、観察者からの入力に応じて目標細胞を選択し、選択された目標細胞と類似する少なくとも１つの他の目標細胞を決定するステップと、観察者からの入力に応じて目標細胞を選択し、選択された目標細胞の特徴を決定し、選択された目標細胞と類似した特徴を有する少なくとも１つの他の目標細胞を決定し、および観察者による目標細胞の比較を提供するために、少なくとも１つの他の目標細胞の画像および選択された目標細胞の画像を表示するステップとを備える。他の目標細胞の画像は、同一の細胞診標本から提供される。他の目標細胞の画像は、目標細胞を予め記憶したデータベースから提供される。識別された目標細胞の画像は、第１染色を有し、他の目標細胞は、識別された目標細胞と同一であり、第２染色を有する。

さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、識別された目標細胞の画像を用いて、識別された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、分類は、観察者によって決定される。いくつかの実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、識別された目標細胞の画像を用いて、識別された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、分類は、プロセッサによって決定される。さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像の解析は、プロセッサによって行われる。特定の実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類データベースを作成するステップをさらに含む。いくつかの実施形態において、細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法は、遠隔ワークステーションから細胞診標本の画像を受信するステップをさらに含む。

さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像をナビゲートするコンピュータ支援方法は、細胞診標本の画像を解析することによって、細胞診標本に存在する目標細胞を識別するステップと、識別された各目標細胞の画像を観察者に表示するステップと、観察者からの入力に応じて目標細胞を選択し、観察者が視界において選択された目標細胞および近隣の細胞を観察するために、選択された目標細胞および近隣の細胞を視界に表示するステップとを含む。識別された目標細胞の各々は、スクロールバーにおいて、観察者に表示される。さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像をナビゲートするコンピュータ支援方法は、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、分類は、観察者によって決定される。他の実施形態において、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、分類は、プロセッサによって決定される。いくつかの実施形態において、細胞診標本の画像の解析は、プロセッサによって行われる。さまざまな実施形態において、細胞診標本の画像をナビゲートするコンピュータ支援方法は、選択された目標細胞の画像を用いて、選択された目標細胞の分類データベースを作成するステップをさらに含む。いくつかの実施形態において、方法は、遠隔ワークステーションから細胞診標本の画像を受信するステップをさらに含む。

特定の実施形態において、細胞診標本の画像をナビゲートするためのシステムは、メモリに動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサと、ユーザインタフェースディスプレイと、少なくとも１つのプロセッサによって実行され、画像から目標細胞を識別するように構成された識別要素と、少なくとも１つのプロセッサによって実行され、ユーザインタフェースディスプレイに目標細胞を表示するように構成されたユーザインターフェース要素とを備える。ユーザインターフェース要素は、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、観察者による目標細胞の比較を提供するために、選択された目標細胞の画像および選択された目標細胞と類似した特徴を有する少なくとも１つの他の目標細胞の画像を表示するように構成されている。

さまざまな実施形態において、ユーザインターフェース要素は、選択された目標細胞の画像および少なくとも１つの他の目標細胞の画像を比較画面において表示するように構成されている。ユーザインターフェース要素は、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、観察者による目標細胞の比較を提供するために、選択された目標細胞および近隣の目標細胞を含む目標細胞の画像を視界に表示するように構成されている。システムは、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、目標細胞の細胞特徴のメニューを表示するように構成されている。システムは、細胞特徴のメニューから選択された細胞特徴を受け入れ、選択された細胞特徴を有する追加の目標細胞を識別するように構成されている。細胞特徴は、形態学的特徴、染色（たとえば、色素染色、蛍光染色、二重染色など）、細胞サイズ、細胞核／細胞質比、光学濃度、細胞外形の規則性、着色基準、および核酸濃度のいずれかを含む。いくつかの実施形態において、システムは、選択された目標細胞の異なる画像を識別および表示するように構成されている。いくつかの実施形態において、システムは、従来の染色、高等染色、カラー画像および蛍光染色の少なくとも１つを有する目標細胞を識別するように構成され、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、これらの染色を有する目標細胞に対応する画像を表示するように構成されている。

さまざまな局面、実施形態および利点は、以下に詳細に検討される。本明細書に開示された実施形態は、本明細書に開示された原理のうち少なくとも１つと一致する任意の方法で、他の実施形態と組合わせることができ、「一実施形態」、「いくつかの実施形態」、「代替的な実施形態」、「さまざまな実施形態」および「１つの実施形態」などを言及する場合、その意図は、記載された特定の特徴、構造または特徴が必ずしも相互に排他的ではなく、少なくとも１つの実施形態に包含されてもよいことを示すことである。本明細書において、このような用語は、必ずしもすべてが同一の実施形態を指すとは限らない。１つ以上の実施形態に関連して説明した特徴および利点が他の実施形態または局面において同様の役割から除外されることは、意図されていない。

図面は、開示された発明の実施形態の設計および有用性を説明する。図面において、同様の要素は、共通の参照番号により表される。これらの図面は、必ずしも縮尺通りに描かれていない。上記の利点および目的ならびに他の利点および目的を得る方法をより理解するために、添付の図面に例示された実施形態を用いてより詳細に説明する。これらの図面は、開示された発明の典型的な実施形態のみを示し、本発明の範囲を限定すると考えるべきではない。

開示された発明の実施形態に従った例示的な動作モードを示す細胞診標本観察システムのディスプレイモニタのスクリーンショットである。 開示された発明の実施形態に従った例示的な動作モードを示す細胞診標本観察システムのディスプレイモニタの別のスクリーンショットである。 開示された発明の実施形態に従った例示的な動作モードを示す細胞診標本観察システムのディスプレイモニタの別のスクリーンショットである。 開示された発明の実施形態に従った例示的な動作モードを示す細胞診標本観察システムのディスプレイモニタの別のスクリーンショットである。 細胞診標本を載置する標準的な顕微鏡スライドの上面図である。 開示された発明のさまざまな実施形態に従って構成された画像収集および細胞診標本観察システムの例を示す概略図である。 開示された発明のさまざまな実施形態に従って構成された画像収集および細胞診標本観察システムの例を示す別の概略図である。 本明細書に開示されたプロセスおよび機能を実行することができるコンピュータシステムの一例を示す概略図である。

詳細な説明
以下に定義された用語について、特許請求の範囲にまたは本明細書の他の箇所に異なる定義が指定されない限り、その定義は、本明細書に適用される。

本明細書に使用された数値のすべては、明示的な指定の有無に関わらず、「約」という用語を用いて修飾されているとみなされる。「約」という用語は、当業者なら、一般に記載された値と同等である（すなわち、同様の機能または結果を有する）と考えられる数値の範囲を指す。多くの場合において、「約」という用語は、最も近い有効数字に四捨五入された数字を含んでもよい。

端点による数値範囲の記載は、その範囲内に存在するすべての数値を含む（たとえば、１〜５の範囲は、１、１．５、２、２．７５、３、３．８０、４および５を含む）。

本明細書および添付の特許請求の範囲に使用された単数形の用語は、内容上特に明記しない限り、複数のものを含む。本明細書および添付の特許請求の範囲に使用された用語「または」は、内容上特に明記しない限り、一般的に「および／または」を含む意味で使用される。

以下、図面を参照して開示された発明のさまざまな実施形態を説明する。留意すべきことは、図面が縮尺通りに描かれておらず、類似の構造または機能を有する要素が図面の全体において同様の参照番号によって示されることである。また、留意すべきことは、図面は、実施形態を容易に説明するためである。図面は、本発明を網羅的に説明するまたは本発明の範囲を限定する意図をしていない。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される。また、開示された発明の例示的な実施形態は、必ずしも記載された局面または利点のすべてを有しなくてもよい。開示された発明の特定の実施形態に関連して説明した局面または利点は、必ずしもその実施形態に限定されることなく、図示されなくても任意の他の実施形態において実現されることができる。

細胞診標本観察および解析システム５１０は、（以下に図４を参照して説明するように）顕微鏡スライド４１４上の細胞診標本４１２を受取り、受取った細胞診標本４１２の画像を取得および処理することができる。代替的には、細胞診標本観察および解析システム５１０は、過去に取得および処理した画像データ、たとえば細胞診標本４１２から過去に識別された目標細胞（「ＯＯＩ」）に関連するデータを含む画像データを取得することができる。いずれかの場合において、本明細書に記載の観察装置５２２は、細胞診標本４１２の詳細な観察および解析を可能かつ容易にする。可能な特徴（サイズ、色、光学濃度、および境目の規則性）に基づき、ＯＯＩを識別および分類するための細胞診標本画像処理技術は、米国特許第７５９０４９２号に記載され、その記載の全体が引用により本明細書に援用される。

図１〜３に示された実施形態において、細胞診標本の画像観察装置５２２は、タッチスクリーン入力装置（たとえば、静電容量タッチスクリーン）またはユーザインターフェースを含むことができるディスプレイモニタ５００を備えるタブレットコンピュータである。観察装置５２２は、複数の動作モードを有している。例として、ユーザから入力したコマンドに応じて、（１）「そこに移動する」ナビゲーションモード（図１）、（２）「より多くの類似画像」解析ツールモード（図２）、（３）「同様の基準値」解析ツールモード（図３Ａ）、および（４）「参照画像を表示する」モード（図３Ｂ）を含む４つのモードを有する。ディスプレイモニタ５００の表示画面は、上部画面１０４および下部画面１０６に分割されているが、横並び画面、サムネイル画像のギャラリ、または他の方法で分割された画面を有してもよい。

図１〜３Ｂにおいて、ＯＯＩ（たとえば、１１２）の第１の複数（１０８）の詳細画像、すなわちサムネイル画像１１０は、ディスプレイモニタ１００の表示画面の上部画面１０４に表示されている。第１の複数（１０８）のサムネイル画像１１０は、直列で表示されているが、任意の配列で表示されてもよい。ＯＯＩ（たとえば、１１２）のサムネイル画像１１０は、各ＯＯＩ（たとえば、１１２）が所定の特徴を有する尤度の所定ランキングまたはユーザ／細胞検査技師によって選択された他の順序に従って表示されてもよい。いくつかの例において、ディスプレイモニタの表示画面は、上下画面に構成される。上部画面において、ＯＯＩのサムネイルのランキングリスト（たとえば、１０８）を表示することができる。ユーザは、表示バー１０９内から画像を選択することができる。表示された画像のランキングは、システム生成確率、すなわち表示された画像が一定の特徴または特徴を含む確率に基づいて付けることができる。いくつかの例において、観察者（たとえば、細胞検査技師）は、目標特徴を確立し、システムは、それに応じて、ランキング付けられたＯＯＩ画像を表示画面の上部画面に表示することができる。ディスプレイモニタ１００の下部画面１０６は、観察装置（たとえば、図５Ａの５２２）のモードに応じて、さまざまな画像を表示することができる。画像の表示倍率は、ユーザによって選択されることができる。たとえば、ユーザは、１１１に示された「１Ｘ」、「４Ｘ」、「２０Ｘ」および「４０Ｘ」から倍率を選択することができる。

いくつかの実施形態において、ユーザに細胞サイズを決定するための視覚補助を与えることができる。たとえば、ユーザインタフェースは、ＯＯＩの周囲に同心円を表示するように構成されることができる。いくつかの実施形態において、ユーザインタフェースは、ユーザの選択に応じて、表示画面の領域を可視化するように構成された領域ツールを提供することができる。同心円の各々には、サイズ寸法を標記することができ、よって、観察者は、より高精度で細胞のサイズおよび／または寸法を確立することができる。いくつかの例において、ユーザは、たとえば入力装置５０２を用いて、同心円を選択し、表示画面に配置することができる。

細胞検査技師は、上部画面１０４に表示されたＯＯＩ（たとえば、１１２）のサムネイル画像（たとえば、１１０）を一回タップすることによって、図１に示された「そこに移動する」ナビゲーションモードに入ることができる。細胞検査技師は、タブレットコンピュータとしての観察装置５２２のタッチスクリーン入力装置（たとえば、図５Ａの５０２）を使用して、サムネイル画像（たとえば、１１０）を選択することができる。他の入力装置（たとえば、５０２）を用いて、たとえばマウスの使用（ボタンクリックおよび／またはマウスオーバー）、音声認識、および／または頭部搭載型拡張現実ディスプレイを着用時の眼球の動きによって、サムネイル画像を選択することができる。

たとえばＯＯＩ（たとえば、１１２）のサムネイル画像を一回タップするなどのマウスクリックまたはスクリーンタッチによって、ＯＯＩ（たとえば、１１２）を中心にした広範囲視界１１４が表示される。いくつかの実施形態において、この視界をディスプレイモニタ１００の下部画面１０６に表示することができる。広範囲視界１１４は、たとえば顕微鏡を介した線状走査画像またはデジタル走査画像から見られるような、細胞診標本４１２を示す通常画面である。いくつかの例において、広範囲視界は、細胞診標本の画像のデータベースからアクセスされることができ、「そこに移動する」ナビゲーションモードは、画像のデータベースからのＯＯＩを可視化するように使用されることができる。下部画面１０６内の広範囲視界１１４によって、細胞検査技師は、近隣の細胞１１６とともに、ＯＯＩ（たとえば、１１２）を観察することができる。したがって、同一の視界１１４において、手動でＯＯＩ（たとえば、１１２）および近隣の細胞１１６の特徴を比較することができ、ＯＯＩ（たとえば、１１２）および細胞診標本４１２の分類を容易にすることができる。

一実施形態によれば、細胞検査技師は、たとえばディスプレイモニタ２００の上部部分または上部画面２０４に表示されたＯＯＩ２１２のサムネイル画像２１０Ａを二回タップするなどのマウスクリックまたはスクリーンタッチによって、図２に示された「より多くの類似画像」解析ツールモードに入る。たとえばサムネイル画像（すなわち、ＯＯＩ２１２のサムネイル画像２１０Ａ）を二回タップするなどのマウスクリックまたはスクリーンタッチによって、類似する細胞（たとえば、２２０）の第２の複数（２１８）のサムネイル画像（たとえば、２１０Ｂ）をディスプレイモニタ２００の下部画面２０６に表示する。細胞（たとえば、２２０）と選択されたＯＯＩ（たとえば、２１２）との類似度は、ＯＯＩ（たとえば、１１２）を識別するために使用された特徴またはユーザ選択した他の特徴によって決定される。本実施形態の場合、これらの特徴は、細胞の小直径および高細胞核／細胞質比である。他の特徴は、色および境目の規則性を含むことができる。

一実施形態によれば、システムは、標本または標本のデータベースから類似する細胞を決定する。いくつかの例において、観察前に、標本のデータベースを予め定義することができる。さらなる例において、観察者は、参照画像をインポートすることができ、および／または観察のために追加の標本を追加する。システムは、標本から識別した細胞に基づいて、ユーザ観察用の表示ギャラリを生成する。たとえば、システムは、ＯＯＩ表示ギャラリを生成するように構成されることができる。ＯＯＩ表示ギャラリの画像は、システムによって自動的に選択されることができ、細胞特徴および／または特定のＯＯＩが細胞特徴を有する確率に応じて、グループ化するまたはランキングされることができる。たとえば、自動化解析ツールは、細胞から特徴を識別することができ、システムは、識別された特徴および／または特定の細胞が識別された特徴を有する確率に基づいて、表示されるＯＯＩをグループ化する／ランキングすることができる。ランキングは、細胞のサイズまたは特徴のサイズに基づいて付けることができ、特徴（たとえば、基底特徴、表面特徴）に関連した異なるカテゴリに対応することができる。

細胞検査技師は、たとえばディスプレイモニタ３００の上部画面３０４に表示されたＯＯＩ（たとえば、３１２）のサムネイル画像（たとえば、３１０）に２本の指でダブルタップなどのマウスクリックまたはスクリーンタッチによって、図３Ａに示された「同様の計算基準値」解析ツールモードに入る。ＯＯＩ（たとえば、３１２）のサムネイル画像に２本の指でダブルタップすることによって、計算基準値３２４のドロップダウンメニュー３２２を開く。１つ以上の計算基準値３２４（この場合、５０ミクロンよりも大きい細胞サイズ）を選択することによって、選択された計算基準値を有する類似細胞（たとえば、３２０）の第２の複数のサムネイル画像（たとえば、３１０）が、ディスプレイモニタの下部画面３０６に表示される。他の計算基準値は、細胞核／細胞質比、光学濃度、および細胞外形の規則性を含む。いくつかの実施形態において、システムは、スライドの観察およびスライドおよび／またはデジタル画像から発見したＯＯＩの性質に基づいて、細胞サイズの範囲を動的に生成するように構成される。さらなる実施形態において、各々の計算基準値の選択は、複数のマッチングＯＯＩを表示するように構成されることができる。よって、観察者は、一群のＯＯＩにおいて分類／特徴が区別しているか否かを識別することができる。

図３Ｂに示された「参照画像を表示する」解析ツールモードにおいて、トップ画面のメニューから選択肢を選択すると、メニューにリストされた種類の細胞が下部画面に表示される。図示の例において、メニューの選択に応じて、ＬＳＩＬ細胞を中心にした視界は、下部画面に表示される。

「より多くの類似画像」または「同様の基準値」解析ツールモードに表示された類似細胞は、顕微鏡スライド上に載置された他の細胞、他のスライド上に載置された以前に観察された細胞、または既知の特徴および診断対象を有する予め分類されたライブラリからの細胞である可能性がある。これらの類似細胞は、評価および比較のために表示され、全体の細胞診標本（たとえば、４１２）または細胞診標本の任意の画像の効率的な分類を容易にすることができる。たとえば、観察者は、ＯＯＩを可能な腺細胞として識別し、ユーザインターフェイスを介して、すでに分類された細胞ライブラリから腺細胞を要求することができる。観察者が識別した細胞をライブラリからの細胞と並んで表示すると、効率的かつ一貫性のある分類を容易にすることができる。

一実施形態において、タッチスクリーン５０２によって、細胞検査技師は、上部画面１０４に存在するサムネイルまたはディスプレイモニタ１００の下部画面１０６の視界に存在するＯＯＩ（たとえば、１１２）を二本指でタップすることによって、ＯＯＩ（たとえば、１１２）をマークすることができる。さらに、タッチスクリーン５０２によって、たとえば「そこに移動する」ナビゲーションモードで、タッチおよびドラッグコマンドを使用して「手動」ナビゲーションをディスプレイモニタ１００の下部画面１０６に行うことができる。

選択されたＯＯＩ（たとえば、１１２）を類似細胞と関連しておよび／または類似細胞とともに表示すると、細胞検査技師は、ＯＯＩ（たとえば、１１２）を観察し、標本４１２に異常細胞が存在する場合、異常細胞の異常レベルを判定する。細胞検査技師は、ディスプレイにおいて、疑いのあるＯＯＩ（たとえば、１１２）を電子的にマークまたは標記することができる。観察装置５２２は、細胞検査技師が過去に観察したＯＯＩ（たとえば、１１２）に戻ったり、（たとえば、タッチおよびドラッグによって）ＯＯＩ（たとえば、１１２）を含まない他の視界に手動で移動（および観察）したりすることを可能にする。また、細胞診標本観察システム５１０を用いて、観察プロセスの精度管理および細胞検査技師のトレーニングを行うことができる。精度管理は、細胞検査技師によって、予め分類されたＯＯＩ（たとえば、１１２）（陽性および陰性）のサムネイル画像１１０をディスプレイの上部画面１０４にランダムに表示すること、およびＯＯＩ（たとえば、１１２）の分類を追跡することを含むことができる。例示のために、その記載内容の全体が参照により援用される米国特許出願番号第１３／４２７２５１号は、トレーニングおよび精度管理のため、標本からのＯＯＩ画像のうち、予め分類された画像を自動的にシードするための方法を記載している。トレーニングは、追加評論とともに、予め分類されたＯＯＩ（たとえば、１１２）の類似サムネイル画像（たとえば、１１０）を同様にランダムに表示することを含むことができる。「より多くの類似画像」および「同様の計算基準値」モードは、トレーニングを容易にすることができる。また、既知の異常細胞のライブラリ画像の表示を比較のために要求することも、トレーニングを容易にすることができる。

いくつかの実施形態において、解析ツールのユーザインタフェースは、ログインモジュール、メインページモジュール、患者モジュール、患者ダッシュボード、および画像エクスプローラのうち１つ以上を含むことができる。ログインモジュールは、ユーザ名およびパスワードを含むユーザ識別認証情報を受け入れるように構成されてもよい。メインページモジュールは、ユーザダッシュボード、患者リスト、検索ページ、および新患者モジュールを含むことができる。ユーザダッシュボードは、投入された解析ジョブのリストおよび投入された解析ジョブの状態を含むことができる。患者ダッシュボードは、ダッシュボードによって識別された患者に関連した細胞診標本画像および／またはダッシュボードによって識別された患者に関連した解析結果を含むことができる。患者ダッシュボードは、ダッシュボードによって識別された患者に対する新たな解析を投入する手段を含むことができる。

上述したように、細胞診標本観察システム５１０は、過去に取得および処理された画像データを受取ることができ、または顕微鏡スライド４１４上の細胞診標本（たとえば、４１２）を受取ることができ、またはイメージングフローサイトメータおよびラインスキャナのような他のシステムから画像を収集することができる。以下の実施形態は、細胞診標本４１２の画像を処理するシステム５１０を例示するために記載される。以下の実施形態は、例示のために記載され、特許請求の範囲を限定する意図をしていない。特に、以下の実施形態は、スライド上に載置された標本から細胞診画像データを取得する方法を記載する。しかしながら、細胞診標本を撮像するための他の既知技術を同様に適用することができる。たとえば、細胞診標本４１２の画像は、フローサイトメータまたはＰＤＭＳバイオチップから取得されてもよい。これについて、たとえば、その全体の内容が参照により援用された米国特許第７７９６２５６号（「油浸により強化したイメージングフローサイトメータ」）および米国特許出願番号第１２／７４００８７号（「ハイブリッドマイクロ流体ＳＰＲおよび分子イメージング装置」）を参照する。線状走査装置を用いて画像を収集するためのさらなる例示的なプロセスは、米国特許出願公開第２０１０／０２３８４４２号（「シリアル線状走査によりエンコードされた多色蛍光顕微鏡法およびイメージングフローサイトメータ）に開示され、その全体の内容が参照により援用される。

図５Ａは、本発明の実施形態に従って構成された細胞診標本観察システム５１０を示している。システム５１０は、（図４の４１４によって最も良く示されている）顕微鏡スライド５１４上に載置された細胞診標本４１２を技師たとえば細胞検査技師に表示するように構成されている。上記のように、技師たとえば細胞検査技師は、その後、細胞診標本４１２に存在する目標細胞（ＯＯＩ（たとえば、１１２））を観察する。スライド４１４は、基準マーク４１６を備える。以下、基準マークの機能をより詳細に説明する。

システム５１０を用いて、さらに観察する必要のある細胞診標本（またはコンピュータチップのよう非生体標本）を表示することができるが、システム５１０自身は、一般的にパパニコロウ塗抹標本によく見られる子宮頸部細胞診材料または膣細胞診材料の表示に特に適している。この場合、ＯＯＩ（たとえば、１１２）は、個体の細胞および細胞群の形で存在し、これらの細胞を観察することによって、悪性腫瘍または前悪性腫瘍などの異常病気が存在する可能性を確認する。一般的には、細胞診標本４１２は、薄い細胞診層としてスライド４１４に載置される。好ましくは、カバーガラス（図示せず）は、標本４１２に付着され、標本４１２をスライド４１４上面の適所に固定する。標本４１２は、パパニコロー染色剤などの任意の適切な染色剤により染色されることができる。他の例において、標本は、高度染色技術により染色されることができる。システムは、染色剤の種類に関する情報を保存することができる。いくつかの例において、システムは、複数種類の染色を有する分類された細胞の画像を提供することができる。さらなる実施形態において、さまざまな標本は、染色および撮像された後、脱色され、他の染色剤により再染色されることができる。システムは、目標細胞をリンクすることができ、よって、単一の目標細胞をさまざまな染色を有するように表示することができる。さまざまなユーザインターフェイス要素によって、観察者は、ＯＯＩおよび特定の染色の表示を選択することができる。さらに、ユーザインタフェースは、各々の染色（たとえば、従来の染色、高度染色、色染色、蛍光染色など）を有するＯＯＩおよび対応の各画像を表示するように構成されることができる。

一般的に、システム５１０は、（１）スライド５１４に含まれる細胞診材料の画像を取得し、画像から電子画像データを生成するため撮像ステーション５１８、（２）ＯＯＩ（たとえば、１１２）を識別するために、画像データをフィルタリングおよび処理するためのコンピュータ５２０、（３）複数（図示には、３つ）の観察装置５２２を含み、各観察装置は、細胞検査技師が観察するＯＯＩ（たとえば、１１２）を表示するディスプレイモニタ５００と、細胞検査技師がシステム５１０と対話することを可能にする入力装置５０２とを備える。

いくつかの実施形態によれば、観察システムは、たとえば線状走査装置により撮影したデジタル画像を利用することができる。デジタル画像は、Ｘ／Ｙ可動ステージを備えない広視界撮像装置などの他のシステムによって撮影されることができる。デジタル画像は、撮像され、細胞診画像のデータベースの一部として記憶されることができる。

撮像ステーション５１８は、一般的に他のスライドとともにカセット（図示せず）に収納されたスライド５１４を撮像するように構成される。撮像工程において、スライドは、それぞれのカセットから順番に取出され、撮像され、その後カセットに戻される。図示の実施形態において、撮像ステーション５１８は、それぞれが２５枚までのスライドを収納する１０個のカセットを約１６時間で処理することができる。留意すべきことは、上記に記載した「スライド撮像」実施形態は、例示の目的のためであり、限定ではなく、細胞診標本の画像は、他の既知の方法および装置によって取得されることができるということである。

撮像ステーション５１８は、カメラ５２４と、顕微鏡５２６と、電動ステージ５２８とを含む。カメラ５２４は、顕微鏡５２６を介して、スライド５１４の拡大画像を撮影する。カメラ５２４は、従来のさまざまなカメラ、たとえば電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラであってもよい。このような電荷結合素子（ＣＣＤ）カメラは、単独でまたはアナログ−デジタル（Ａ／Ｄ）変換器などの他の要素と組合わせて撮影することができ、撮影したデジタル画像を処理するのに十分な解像度、たとえば６４０×４８０ピクセルの解像度を有するデジタル出力を生成することができる。好ましくは、各ピクセルは、光透過率に応じて、ピクセルを通過した最小量の光に「００００００００」を割当て、ピクセルを通過した最大量の光に「１１１１１１１１」を割当てるように、８ビットの値（０〜２５５）に変換される。

スライド５１４は、電動ステージ５２８に載置される。電動ステージ５２８が顕微鏡５２６の視界領域に対してスライド５１４を走査しながら、カメラ２５４は、細胞診標本（たとえば、４１２）のさまざまな領域の上方から画像を撮像する。カメラ５２４のシャッター速度は、好ましくは比較的高く設定され、よって、走査速度および／または撮影される画像の数を最大化することができる。電動ステージ５２８は、画像がカメラ５２４に撮像されると同時に、画像のｘ−ｙ座標を追跡する。たとえば、撮影時にｘ、ｙ方向に沿って移動した正味距離を追跡するために、エンコーダ（図示せず）を電動ステージ５２８の各モータに連接することができる。これらの座標は、スライド４１４（図４）に固定された基準マーク４１６に対して測定される。

いくつかの実施形態において、ＯＯＩのデジタル画像および標本に存在しているＯＯＩの画像を切替えることができる。いくつかの例において、システムは、スライドに載置されたＯＯＩをさらに直接観察するために、座標情報を用いてステージを特定のＸＹ座標に移動することができる。

コンピュータ５２０は、カメラ５２４から取得した画像データからＯＯＩ（たとえば、１１２）を識別するように構成された画像プロセッサ５３０と、ＯＯＩ（たとえば、１１２）に関する画像データおよび情報を格納するために構成されたメモリ５３６とを含む。画像プロセッサ５３０は、入力／出力モジュール５３２と、処理モジュール５３４と、解析ツールモジュール５３８とを含む。入力／出力モジュール５３２は、カメラ５２４から取得した画像データ、すなわちピクセルデータをメモリに記憶し、メモリから画像データを取得するように構成されている。後述するように、処理モジュール５３４は、ＯＯＩ（たとえば、１１２）を識別するために、画像データを解析する。また、処理モジュール５３４は、ＯＯＩ（たとえば、１１２）が所定の特徴を有する尤度を決定し、ＯＯＩ（たとえば、１１２）の各々の尤度に基づいて、ＯＯＩのランキングを生成する。ＯＯＩ（たとえば、１１２）のランキングおよびｘ−ｙ座標は、各ＯＯＩ（たとえば、１１２）のサムネイル画像（たとえば、１１０）とともに、メモリ５３６に記憶される。理解すべきことは、各々のプロセッサおよびモジュール５３０、５３２および５３４によって実行される機能は、単一のプロセッサまたはモジュールによって実行されることができ、または代替的に４つ以上のプロセッサおよびモジュールによって実行されることができるということである。同様に、理解すべきことは、メモリ５３６を複数のメモリに分割することができるということである。

画像プロセッサ５３０の処理モジュール５３４は、カメラ５２４から取込んだデジタル画像を適切な方法で処理することによって、細胞診標本４１２内のＯＯＩ（たとえば、１１２）を識別する。一実施形態において、処理モジュール５３４は、一次セグメント化操作および二次セグメント化操作を用いて、デジタル画像に対する処理を達成する。

一次セグメント化操作では、処理モジュール５３４は、画像の乱れを考慮から除去する。処理モジュール５３４は、明度に従って、細胞核である可能性が低いピクセルを考慮しないようにデジタル画像データからマスキングすることによって、画像の乱れを除去する。デジタル画像に残されたピクセルは、さまざまな種類の形状およびサイズを有する「ブロブ」を形成する。その後、処理モジュール５３４は、直径が数ピクセルのみであり、ブロブから延在するストランドまたは隣接のブロブを接続するストランドが狭いブロブを考慮しないように除去するために、これらのブロブに対して侵食処理を実行する。その後、処理モジュール５３４は、ブロブのピクセル数に応じて、画像内の各ブロブが個別細胞であるかまたは細胞クラスタであるかを判定する。たとえば、５００以下のピクセルを有するブロブは、個別細胞であるとみなされ、５００を超えるピクセルを有するブロブは、細胞クラスタであるとみなされる。個別細胞の場合、総面積、周囲長／面積比、光学濃度標準偏差、およびグレースケール平均ピクセル値に関連する一定の基準を満たしていないブロブは、考慮されない。

二次セグメント化操作では、処理モジュール５３４は、個別細胞または細胞クラスタである可能性が低いブロブを除去する。個別細胞に対し、処理モジュール５３４は、一連の侵食処理および膨張処理を実行する。侵食処理は、小さな細胞を除去し、残りのブロブから突出を消す操作であり、膨張処理は、残りのブロブから穴を除去する操作である。細胞クラスタに対し、処理モジュール５３４は、明確な境界線を提供するように、細胞の縁部を鋭化する。処理モジュール５３４は、定義された細胞クラスタから、個別細胞または最も高い集積光学濃度を有する細胞を選択する。細胞クラスタから抽出された個別細胞は、クラスタ抽出細胞としてフラグを付ける。

ＯＯＩ識別操作では、処理モジュール５３４は、個別細胞および細胞クラスタの各々の特徴を測定し、その後、これらの特徴の測定値に基づいて、各細胞の細胞スコアを計算する。さらなる実施形態において、処理モジュールは、染色剤の種類に応じて、個別細胞および細胞クラスタの特徴パラメタを抽出することができる。処理モジュールは、各々の染色剤から得られた特徴に関する情報を解析し、この特徴情報を用いて、細胞スコアを計算することができる。特徴情報を細胞に関連付けて、将来利用のために保存することができる。このスコアに基づいて、処理モジュール５３４は、画像の乱れである可能性が高い個別細胞および細胞クラスタを除去する。残されたものは、ＯＯＩ（たとえば、１１２）として見なされる。そのうち、個別細胞は、個別ＯＯＩ（「ＩＯＯＩ」）（たとえば、１１２）を表し、細胞クラスタは、「ＣＯＯＩ」を表す。次いで、処理モジュール５３４は、ＯＯＩ（たとえば、１１２）の核集積光学濃度または平均光学濃度を評価し、それらの光学濃度値に応じて、ＯＯＩ（たとえば、１１２）をランキングする。本実施形態において、評価された特徴が集積光学濃度または平均光学濃度であるが、他の細胞特徴または細胞特徴の組合わせも請求範囲に包含される。いくつかの実施形態において、処理モジュールは、形態学的特徴、染色（たとえば、色素染色、蛍光染色、二重染色など）、細胞サイズ、細胞核／細胞質比、光学濃度、細胞外形の規則性、着色基準、および核酸濃度のいずれか１つ以上に基づいて、ＯＯＩを評価することができる。各デジタル画像に対して、入力／出力モジュール５３２は、ＯＯＩ（たとえば、１１２）のサムネイル画像（たとえば、１１０）を相対ランキング、座標および抽出特徴とともに保存する。

図５Ａに示された実施形態において、図示のように、３つの観察ステーション５２２は、コンピュータ５２０に連接されており、よって、３人の細胞検査技師は、コンピュータ５２０に保存されている関連情報に同時にアクセスすることができる。追加的に、付近または遠隔の観察ステーションまたは監視装置は、コンピュータ５２０に保存されている関連情報にアクセスすることもできる。特に、システム５１０は、通常は、細胞検査技師がスライド５１４を観察する速度よりもはるかに速い速度で、スライド５１４を処理することができる。システム５１０の標本処理速度が細胞検査技師の標本観察速度よりも遅くても、細胞検査技師が一般的に１日８時間働くのに対し、システム５１０は、一般的に１日２４時間動作することができる。したがって、スクリーニングプロセスのボトルネックは、人間レベルにあり、すなわち、スライド５１４上に含まれる細胞診材料の詳細な観察にある。よって、複数の観察装置５２２を使用することによって、このようなボトルネックを軽減することができ、より効率的な処理を与えることができるは、理解されるべきである。しかしながら、特許請求の範囲は、単一の観察装置５２２を備える細胞診標本観察システム５１０を包含する。処理する作業に応じて、コンピュータ５２０に接続された観察装置５２２の数を変更することができる。

適切な観察装置５２２は、タブレットコンピュータ、スマートフォン、頭部搭載型拡張現実ディスプレイ、パーソナルコンピュータ、ネットワークワークステーション、および当技術分野で知られている他のコンピュータ入力／出力装置を含む。これらは、すべてコンピュータ５２０に接続されている。接続は、有線または無線であってもよい。特定の細胞診標本観察装置５１０の観察装置５２２は、互いに同一であってもよく異なってもよい。観察装置５２２はさらに、キーボード、コンピュータマウス、タッチスクリーンおよび音声認識ハードウェアなどの入力装置５０２を含む。各観察装置５２２は、細胞検査技師とシステム５１０とのやりとりを容易にするために、ディスプレイモニタ５００を含んでいる。各観察装置５２２はまた、コンピュータ５２０の入力／出力モジュール５３２に動作可能に接続された入力／出力モジュール５３２を含む。

図５Ａにおいて、コンピュータ５２０と観察装置５２２とは、別々の装置として示されているが、理解すべきことは、上述したモジュールおよびメモリのすべてを含め、各々のコンピュータ５２０が各観察装置５２２に内蔵されてもよいことである。このようなシステム構成では、撮像ステーション５１８に接続された独立型コンピュータ５２０を設ける必要がないだろう。したがって、いくつかの実施形態において、各観察装置５２２を撮像ステーション５１８に直接接続することができる。

たとえば、図５Ｂに示された実施形態は、撮像ステーション５１８および観察装置５２２のみを含む。観察装置５２２は、画像プロセッサ５３０と、メモリ５３６と、ディスプレイモニタ５００と、入力装置５０２とを含む。画像プロセッサ５３０は、入力／出力モジュール５３２と、処理モジュール５３４と、解析ツールモジュール５３８とを含む。これらのモジュールは、相互接続されている。観察装置５２２の入力／出力モジュール５３２は、撮像ステーション５１８に直接接続されている。観察装置５２２の他の要素は、図５Ａに示された実施形態における対応の要素と同様の機能を行う。さらなる実施形態において、観察装置は、撮像ステーションおよび／またはコンピュータシステムから独立して動作することができる。たとえば、観察装置を用いて、観察用の標本画像をダウンロードすることができる。さらなる実施例において、観察装置から生成されたすべての情報を標本データのリポジトリセンタにアップロードすることができる。

開示された発明の思想を他の細胞診関連の応用に適用することができる。たとえば、観察および解析システム（特に解析ツール）は、細胞検査技師のトレーニングに適用されることができる。「熟練度検査」は、独立の操作モードであってもよい。「熟練度検査」モードは、細胞検査技師の熟練度検査という機能を追加した以外、通常のデジタル画像ＯＯＩ観察と同様である。すなわち、「熟練度検査」モードにおいて、細胞検査技師が、正／誤の分類によって採点される。異なるレベルの熟練度は、細胞分類の異なる難易度（すなわち、予め分類された明瞭な異常細胞の例および上級者用の予め分類された複雑なまたは曖昧な異常細胞の例）を用いて検査されることができる。

観察および解析システム（特に解析ツール）を用いて、選択されたＯＯＩに関する対話を容易にすることができる。トレーニングモジュールの一部として、注釈付き指導コメントをＯＯＩに関連付けることができる。たとえば、ＯＯＩのトレーニングギャラリにおいて、ＡＳＣＵＳ（意義不明の異型細胞）ＯＯＩの画像をダブルクリックすることによって、トレーニング説明を表示することができる。このような説明は、ＯＯＩをＡＳＣＵＳとして分類するために使用された関連特徴および基準値を含むことができる。このような説明は、テキストとして表示、または画像に強調表示、または過去に抽出された基準値とともに表示されることができる。「私は、これについて助けが必要だ」モジュールを、特定のＯＯＩの選択サムネイルを使用する遠隔監視トレーニングモジュールの一部として、構成することができる。生徒により指定された特定のＯＯＩをデジタルマーキングし、教員が遠隔で観察しコメントすることによって、分類に使用された分類技術および重要な特徴に関する対話を容易にすることができる。

同様に、専門のトレーナは、独自の個人ライブラリをコンパイルし、「私は、これらの画像がＡＳＣＵＳ ＯＯＩの良い例であると思います。」などのコメントを追加することができる。開示された解析ツールの一部を使用することによって、細胞検査技師の指導者は、教育用の独自のライブラリを開発することができる。観察および解析システムは、「私は、このアルゴリズムが修正される必要があると思います」モードに使用されることができる。既存のアルゴリズムを改善するために、システムは、アルゴリズムが認識できず、ユーザが識別した異常ＯＯＩの強調表示を容易にすることができる。強調表示、記憶および伝達メカニズムは、注釈コメントとともに、将来の修正および改善のための報情交換をユーザとアルゴリズム開発者との間に容易にするであろう。

観察および解析システム（特に解析ツール）は、臨床試験を裁定するために使用されることができる。多くの臨床試験（または定期第２診断観察または再読出し）には、裁定プロセスがしばしば使用される。たとえば、臨床試験において、３人の病理学者が患者のサンプルセットを同時に観察および分類する場合がある。本明細書に記載の解析ツールを用いて、各観察者は、彼／彼女独自のＯＯＩ分類ギャラリを作成し、必要に応じてコメント付けることができる。作成したＯＯＩギャラリは、手動でまたは自動的に比較され、裁定されることができる。同様に、第２診断観察の場合、開示された解析ツールによって、選択されたＯＯＩを比較し、その最終診断を裁定するプロセスを容易にすることができる。

さらなる実施形態において、ユーザは、診断目的のために、システム上のヘルプ機能を利用することができる。ユーザは、システム上の「定量化を助ける」という機能を利用することができる。ユーザの選択に応じて、システムは、分類／診断を容易にするために、現在観察中のＯＯＩと類似するＯＯＩの個数に関する情報を報告することができる。さらに、ユーザインタフェースは、すでに診断の一部として分類および／または使用された類似ＯＯＩを強調表示することができる。

この観察および解析システムを用いて、ＯＯＩの対話型等級付けを提供することができる。いくつかの実施形態において、観察者（たとえば、細胞検査技師または病理学者など）は、表示されているＯＯＩの診断類別を指定することができる。任意の入力情報は、ＯＯＩに関連付けられ、将来使用のために記憶されることができる。たとえば、次の観察者は、前の観察者が入力した情報を利用することができる。分類、注釈および／またはコメントは、特定のＯＯＩおよび／または標本の全体に関連付けられることができる。次の観察者は、関連付けられた注釈、コメントおよび／または分類から利点を得ることができる。別の実施形態によれば、ＯＯＩまたは標本のデジタルマーキングは、（たとえば、スライドをインクでマーキングする従来の手法に比べて）データを取得する能力を高める。さらなる実施形態において、観察者によるＯＯＩの分類を用いて、システムに基づくＯＯＩの識別を拡張することができる。一例において、システムは、学習アルゴリズムを実行して、ＯＯＩを識別することができる。観察者のデータは、トレーニングデータとして用いて、ＯＯＩのアルゴリズム解析を改善することができる。

さらなる実施形態において、ユーザは、観察時に、ＯＯＩまたは標本などを注釈することができる。そして、ユーザは、注釈した情報を利用して、さらなる観察を容易にすることができる。たとえば、ユーザは、現在観察中のＯＯＩと比較表示するために、過去に観察したおよび／または等級付けた他のＯＯＩを利用することができる。さらなる例において、ユーザは、現在観察中の標本および／または現在観察中のＯＯＩの参考を提供するために、他の標本において観察したＯＯＩ、注釈したＯＯＩおよび／または等級付けたＯＯＩをインポートすることができる。一実施形態によれば、ユーザは、「より多くの類似画像」モード（たとえば、図２）を用いて、過去の観察情報を利用することができる。

いくつかの実施形態によれば、システムは、形態学的特徴を含む可能性があるＯＯＩを自動識別する。特徴の識別中に生成された情報は、将来使用（たとえば、類似細胞の決定など）のために、システムに記憶されることができる。いくつかの例において、ＯＯＩに関する情報は、１つ以上のデータレコードに関連付けられ、記憶されることができる。これらのデータレコードは、目標細胞に関連する情報を利用できるように、スマートなデータベースに整理されることができる。いくつかの実施形態において、標本は、多様な検査を受けている患者から取得されることができる。画像に基づく情報（たとえば、細胞学解析）は、標本および／または標本からのＯＯＩが他の検査（たとえば、患者のサンプルに対する陽性ＤＮＡ検査）に関する情報を含むように、他の検査情報と組合わせることができる。たとえば、データベースは、履歴情報を提供するために、患者の経時検査情報を格納することができ、インデックスすることができる。

いくつかの実施形態によれば、データベースは、ＯＯＩに関するデータを格納するためのさまざまなレコードを含むことができる。いくつかの例において、データレコードは、少なくともＯＯＩの標本情報、位置情報および特徴情報を含む。他の例において、データレコードは、算出された細胞スコアおよび／またはユーザから入力した情報（たとえば、分類タグ、注釈およびコメントなど）を含むことができる。さらなる例において、データレコードは、患者情報を反映するおよび／または患者の各検査に関する情報を含むことができる。いくつかの例において、データレコードは、患者の検査情報を利用するためのリンクを含む。

さらなる実施形態において、データベースは、算出された情報を含むことができる。一例において、システムは、標本または複数の標本などを用いて、特徴特性の分布を計算することができる。算出された情報をユーザインタフェースディスプレイに組み入れることができる。たとえば、ユーザインタフェースは、標本または複数の標本などに基づいた特徴分布ヒストグラムを表示することができる。システムは、分布情報を用いて、特定の特徴が区別情報を形成しているか否かを決定することができる。さらに、データベースを用いて、観察者に関する情報を追跡することができる。システムは、観察者の履歴を解析し、データベースに格納された情報に基づいて、観察者を比較することができる。このような履歴情報は、分類アルゴリズムのフィードバックとして使用されることができる。

本明細書記載のさまざまな態様および機能は、１つ以上のコンピュータシステム上で実行される専用のハードウェアまたはソフトウェア要素として、実装されてもよい。現在使用されている多くのコンピュータシステムは、このような例である。特に、これらの例としては、ネットワーク装置、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレーム、ネットワーク接続クライアント、サーバ、メディアサーバ、応用サーバ、データベースサーバおよびウェブサーバを含む。コンピュータシステムの他の例としては、携帯電話およびＰＤＡなどのモバイルコンピューティング装置、および負荷分散型装置、ルータおよびスイッチなどのネットワーク機器を含むことができる。さらに、これらの例示装置は、単一のコンピュータシステム上に配置してもよく、１つ以上の通信ネットワークに接続された複数のコンピュータシステムの間に分散されてもよい。

たとえば、さまざまな例示装置および機能は、１つ以上のクライアントコンピュータにサービスを提供するようにまたは分散型システムの一部としてタスクの全体を実行するように構成された１つ以上のコンピュータシステムの間に分散されてもよい。さらに、これらの態様は、さまざまな機能を実行する１つ以上のサーバシステムの間に分散された要素を含むクライアント−サーバまたは多重システム上で実行されてもよい。したがって、実施例は、特定のシステムまたは特定のシステム群上で実行されるとは限らない。さらに、これらの例示装置および機能は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア、またはそれらの組合わせに実装されてもよい。したがって、これらの例示装置および機能は、ハードウェアおよびソフトウェアのさまざまな構成を使用する方法、手法、システム、システム要素および構成要素に実装されることができ、実施例は、特定の分散型アーキテクチャ、ネットワークまたは通信プロトコルに限定されるものではない。

図６を参照して、図６は、さまざまな態様および機能を実施する分散型コンピュータシステム６００のブロック図を示している。図示のように、分散型コンピュータシステム６００は、情報を交換する１つ以上のコンピュータシステムを含む。具体的には、分散型コンピュータシステム６００は、コンピュータシステム６０２、６０４および６０６を含む。図示のように、コンピュータシステム６０２、６０４および６０６は、ネットワーク６０８により相互接続され、ネットワーク６０８を介してデータを交換することができる。ネットワーク６０８は、コンピュータシステムがデータを交換するのに利用され得る任意の通信ネットワークを含んでもよい。ネットワーク６０８を介してデータを交換するために、コンピュータシステム６０２、６０４、６０６およびネットワーク６０８は、特に、ファイバチャネル、トークンリング、イーサーネット（登録商標）、ワイヤレスイーサネット（登録商標）、ブルートゥース（登録商標）、ＩＰ、ＩＰＶ６、ＴＣＰ／ＩＰ、ＵＤＰ、ＤＴＮ、ＨＴＴＰ、ＦＴＰ、ＳＮＭＰ、ＳＭＳ、ＭＭＳ、ＳＳ７、ＪＳＯＮ、ＳＯＡＰ、ＣＯＲＢＡ、ＲＥＳＴおよびＷｅｂサービスを含むさまざまな方法、プロトコルおよび規格を使用することができる。安全なデータ転送を保証するために、コンピュータシステム６０２、６０４および６０６は、たとえば、ＴＬＳ、ＳＳＬまたはＶＰＮなどを含むさまざまな安全対策を使用したネットワーク６０８を介して、データを転送することができる。図示の分散型コンピュータシステム６００は、３つのネットワークコンピュータシステムを含むが、分散型コンピュータシステム６００は、これに限定されず、任意の媒体および通信プロトコルを用いてネットワーク化した任意数のコンピュータシステムおよびコンピューティング装置を含んでもよい。

図６に示すように、コンピュータシステム６０２は、プロセッサ６１０と、メモリ６１２と、バス６１４と、インタフェース６１６と、データ記憶装置６１８とを含む。本明細書に開示された態様、機能およびプロセスの少なくとも一部を実現するために、プロセッサ６１０は、一連の命令を実行し、処理データを与える。プロセッサ６１０は、任意種類のプロセッサ、マルチプロセッサまたはコントローラであってもよい。いくつかの例示的なプロセッサは、Intel Xeon（登録商標）プロセッサ、Itanium（登録商標）プロセッサ、コアプロセッサ、Celeron（登録商標）プロセッサ、Pentium（登録商標）プロセッサ、AMD Opteron（登録商標）プロセッサ、Sun UltraSPARC（登録商標）プロセッサまたはIBM（登録商標）Power5+プロセッサおよびＩＢＭ（登録商標）メインフレームチップなどの市販されているプロセッサを含む。プロセッサ６１０は、バス６１４によって、１つ以上のメモリ装置６１２を含む他のシステム要素に接続されている。

メモリ６１２は、コンピュータシステム６０２の動作中に、プログラムおよびデータを記憶する。したがって、メモリ６１２は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）またはスタティックメモリ（ＳＲＡＭ）のような比較的高性能、揮発性のランダムアクセスメモリであってもよい。しかしながら、メモリ６１２は、ディスクドライブまたは他の不揮発性記憶装置などのデータを格納するための任意の装置を含むことができる。さまざまな実施例において、本明細書に開示された機能を実行するように、メモリ６１２を特定構造、場合によっては特有構造に組立てることができる。特定のデータ値および特定種類のデータ値を格納するように、これらのデータ構造のサイズおよび構成を変更することができる。

コンピュータシステム６０２の構成要素は、たとえばバス６１４のような相互接続要素によって連結されている。バス６１４は、１つ以上の物理バス、たとえば同一機器に内蔵された要素の間のバスを含んでもよく、システム構成要素の間に存在するIDE、SCSI、PCIおよびInfiniBandなどの特殊または標準なコンピューティングバス技術を含む任意の通信接続を含んでもよい。バス６１４は、コンピュータシステム６０２のシステム構成要素の間におけるデータおよび命令などの通信交換を可能にする。

また、コンピュータシステム６０２は、入力装置、出力装置および組合わせた入力／出力装置などの１つ以上のインタフェース装置６１６を含む。インタフェース装置は、入力を受信しまたは出力を与えることができる。より具体的には、出力装置は、外部表示のために、情報を提供することができる。入力装置は、外部ソースから情報を受信することができる。インタフェース装置の例としては、キーボード、マウス装置、トラックボール、マイクロフォン、タッチスクリーン、印刷装置、表示画面、スピーカ、ネットワークインターフェースカードなどを含む。インタフェース装置によって、コンピュータシステム６０２は、ユーザおよび他のシステムなどの外部実体と情報の交換および情報の通信を行うことができる。

データ記憶装置６１８は、コンピュータ読取り可能および書込み可能な不揮発性または非一時的データ記憶媒体を含む。このデータ記憶媒体は、プロセッサ６１０により実行されるプログラムまたは他の対象を定義する命令を記憶する。また、データ記憶装置６１８は、媒体上または媒体内に記録され、プログラムの実行中にプロセッサ６１０によって処理される情報を含むことができる。より具体的には、情報は、記憶容量を節約するまたはデータ交換性能を高めるように特別に構成された１つ以上のデータ記憶構造に格納されることができる。これらの命令は、暗号化された信号として永続的に格納されることができる。これらの命令は、本明細書に記載の機能のいずれかをプロセッサ６１０に実行させることができる。特に、媒体は、たとえば、光ディスク、磁気ディスクまたはフラッシュメモリであってもよい。動作中、プロセッサ６１０またはいくつかの他のコントローラによって、データが不揮発性の記録媒体から別のメモリ、たとえばメモリ６１２に読出される。これによって、プロセッサ６１０によりデータのアクセス速度は、データがデータ記憶装置６１８の記憶媒体に記憶された場合よりも、より高速になる。メモリをデータ記憶装置６１８またはメモリ６１２に配置することができるが、しかしながら、プロセッサ６１０は、メモリ内のデータを処理し、処理が完了した後、データをデータ記憶装置６１８に関連付けられた記憶媒体にコピーする。さまざまな要素が記憶媒体と他の記憶要素との間にデータの移動を管理することができが、実施例は、特定のデータ管理要素に限定されない。また、実施例は、特定のメモリシステムまたはデータ記憶システムに限定されない。

例として、コンピュータシステム６０２は、さまざまな態様および機能が実現され得るコンピュータシステムの一種として示されているが、これらの態様および機能は、図６に示されたコンピュータシステム６０２上で実現されるとは限らない。さまざまな局面および機能は、図６に示されたコンピュータシステムと異なる構成または要素を有する１つ以上のコンピュータ上で実現されることができる。たとえば、コンピュータシステム６０２は、本明細書に開示された特定の操作を実行するように構成された特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）などの特別にプログラムされた特定用途向けハードウェアを含むことができる。また、別の例として、コンピュータシステムは、モトローラ（登録商標）PowerPCプロセッサを用いてＭＡＣ（登録商標）ＯＳシステムＸを実行するいくつかの汎用コンピューティング装置の集合および専用のハードウェアおよびオペレーティングシステムを実行するいくつかの特定用途向けコンピューティング装置を使用して、同様の機能を実現することができる。

コンピュータシステム６０２は、コンピュータシステム６０２に設けられたハードウェア要素の少なくとも一部を管理するオペレーティングシステムを含むコンピュータシステムであってもよい。いくつかの例において、プロセッサ６１０のようなプロセッサまたはコントローラは、オペレーティングシステムを実行する。実行できる特定のオペレーティングシステムの例としては、マイクロソフト（登録商標）社から入手可能なWindows（登録商標）NT、Windows 2000（Windows ME）、Windows XP、Windows VistaまたはWindows 7オペレーティングシステムなどのWindowsオペレーティングシステム、Apple Computer（登録商標）社から入手可能なＭＡＣ ＯＳ Ｘオペレーティングシステム、多くのLinux（登録商標）オペレーティングシステム、たとえば、Red Hat社から入手可能なEnterprise LinuxオペレーティングシステムおよびSun Microsystems（登録商標）から入手可能なSolarisオペレーティングシステムのいずれか１つ、またはさまざまなソースから入手可能なＵＮＩＸ（登録商標）オペレーティングシステムを含む。多くの他のオペレーティングシステムを使用することができ、特定のオペレーティングシステムに限定されない。

プロセッサ６１０およびオペレーティングシステムはともに、高レベルのプログラミング言語で書かれたアプリケーションプログラム用のコンピュータプラットフォームを定義する。これらのアプリケーション要素は、たとえばＴＣＰ／ＩＰのような通信プロトコルを用いて、たとえばインターネットのような通信ネットワークを介して通信する実行可能な中間的バイトコードまたは翻訳コードであってもよい。同様に、態様は、．Ｎｅｔ、ＳｍａｌｌＴａｌｋ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、AdaまたはＣ＃（Ｃ−Ｓｈａｒｐ）などの目標指向プログラミング言語を用いて実現されることができる。他の目標指向プログラミング言語を使用してもよい。代替的に、機能的プログラミング言語、スクリプトプログラミング言語または論理的プログラミング言語を使用してもよい。

さらに、さまざまな局面および機能は、たとえば非プログラム環境に実現されることができる。たとえば、ＨＴＭＬ、ＸＭＬまたは他のフォーマットで作成された文書が、ブラウザプログラムの画面で見るとき、グラフ式のユーザインターフェースを提供するまたは他の機能を実行することができる。さらに、さまざまな実施例は、プログラムされた要素またはプログラムされていない要素またはそれらの組合せとして実現されることができる。たとえば、ウェブページは、ＨＴＭＬを用いて実現されてもよく、ウェブページから呼び出されたデータ対象は、Ｃ＋＋で作成されてもよい。したがって、実施例は、特定のプログラミング言語に限定されず、任意の適切なプログラミング言語を使用することができる。したがって、本明細書に開示された機能要素は、本明細書に記載の機能を実行するように構成された専用ハードウェア、実行可能なコード、データ構造またはデータ対象などの多種多様の要素を含むことができる。

いくつかの実施例において、本明細書に開示された要素は、これらの要素により実行される機能に影響を与えるパラメータを読取ることができる。これらのパラメータは、揮発性メモリ（たとえば、ＲＡＭ）または不揮発性メモリ（たとえば、磁気ハードドライブ）を含む任意種類の適切なメモリに物理的に格納されることができる。また、パラメータは、可否データ構造（たとえば、ユーザモードアプリケーションによって定義されたデータベースまたはファイル）または共有データ構造（たとえば、オペレーティングシステムによって定義されたアプリケーションレジストリ）に論理的に格納されることができる。さらに、いくつかの例において、システムおよびユーザインターフェースの両方は、外部実体がパラメータを変更することによって要素の動作を設定することができるようにすることを可能にする。

開示された発明の特定の実施形態が図示され説明されたが、これらの実施形態が本発明を限定する意図をしていないことは、当業者にとって理解されるであろう。また、開示された発明の範囲から逸脱することなく、さまざまな変更および修正（たとえば、各部の寸法）を行うことができることは、当業者にとって明らかであろう。本発明の範囲は、添付の請求請求の範囲およびその均等物によって定義される。したがって、明細書および図面は、限定的な意味ではなく、例示として見なすべきである。本明細書に図示されおよび記載された本発明のさまざまな実施形態は、開示された発明の代替物、修正物および均等物を包含することを意図しており、これらの代替物、修正物および均等物は、添付の特許請求の範囲に含まれる、

Claims (81)

1. 細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法であって、
   前記細胞診標本の画像を解析することによって、前記細胞診標本に存在する目標細胞を識別するステップと、
   前記識別された目標細胞の画像を観察者に表示するステップと、
   観察者からの入力に応じて前記目標細胞を選択し、前記選択された目標細胞と類似する少なくとも１つの他の目標細胞を決定するステップと、
   観察者による前記目標細胞の比較を提供するために、前記少なくとも１つの他の目標細胞の画像および前記選択された目標細胞の画像を表示するステップとを備える、方法。
2. 前記少なくとも１つの他の目標細胞の画像および前記選択された目標細胞の画像の表示は、比較画面に行われる、請求項１に記載の方法。
3. 前記他の目標細胞の画像は、同一の細胞診標本から提供される、請求項１から２のいずれか１項に記載の方法。
4. 前記他の目標細胞の画像は、目標細胞を予め記憶したデータベースから提供される、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記選択された目標細胞の画像は、第１染色を有し、前記他の目標細胞の画像は、前記選択された目標細胞と同一であり、第２染色を有する、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記方法は、前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、
   前記分類は、観察者によって決定される、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記方法は、前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、
   前記分類は、プロセッサによって決定される、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記細胞診標本の画像の解析は、プロセッサによって行われる、請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類データベースを作成するステップをさらに含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 遠隔ワークステーションから前記細胞診標本の画像を受信するステップをさらに含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 細胞診標本の画像を分類するコンピュータ支援方法であって、
    前記細胞診標本の画像を解析することによって、前記細胞診標本に存在する目標細胞を識別するステップと、
    前記識別された目標細胞の画像を観察者に表示するステップと、
    観察者からの入力に応じて前記目標細胞を選択し、前記選択された目標細胞と類似する少なくとも１つの他の目標細胞を決定するステップと、
    観察者からの入力に応じて前記目標細胞を選択し、前記選択された目標細胞の特性を決定し、前記選択された目標細胞と類似する特性を有する少なくとも１つの他の目標細胞を決定し、および観察者による前記目標細胞の比較を提供するために、前記少なくとも１つの他の目標細胞の画像および前記選択された目標細胞の画像を表示するステップとを備える、方法。
12. 前記他の目標細胞の画像は、同一の細胞診標本から提供される、請求項１１に記載の方法。
13. 前記他の目標細胞の画像は、目標細胞を予め記憶したデータベースから提供される、請求項１１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記識別された目標細胞の画像は、第１染色を有し、前記他の目標細胞は、前記識別された目標細胞と同一であり、第２染色を有する、請求項１１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記方法は、前記識別された目標細胞の画像を用いて、前記識別された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、
    前記分類は、観察者によって決定される、請求項１１から１４のいずれか１項に記載の方法。
16. 前記方法は、前記識別された目標細胞の画像を用いて、前記識別された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、
    前記分類は、プロセッサによって決定される、請求項１１から１５のいずれか１項に記載の方法。
17. 前記細胞診標本の画像の解析は、プロセッサによって行われる、請求項１１から１６のいずれか１項に記載の方法。
18. 前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類データベースを作成するステップをさらに含む、請求項１１から１７のいずれか１項に記載の方法。
19. 遠隔ワークステーションから前記細胞診標本の画像を受信するステップをさらに含む、請求項１１から１８のいずれか１項に記載の方法。
20. 細胞診標本の画像をナビゲートするコンピュータ支援方法であって、
    前記細胞診標本の画像を解析することによって、前記細胞診標本に存在する目標細胞を識別するステップと、
    前記識別された各目標細胞の画像を観察者に表示するステップと、
    観察者からの入力に応じて前記目標細胞を選択し、観察者が視野において前記選択された目標細胞および近隣の目標細胞を観察するために、前記選択された目標細胞および前記近隣の目標細胞を視野に表示するステップとを含む、方法。
21. 前記識別された目標細胞の各々は、スクロールバーにおいて、観察者に表示される、請求項２０に記載の方法。
22. 前記方法は、前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、
    前記分類は、観察者によって決定される、請求項２０から２１のいずれか１項に記載の方法。
23. 前記方法は、前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類を決定および記憶するステップをさらに含み、
    前記分類は、プロセッサによって決定される、請求項２０から２２のいずれか１項に記載の方法。
24. 前記細胞診標本の画像の解析は、プロセッサによって行われる、請求項２０から２３のいずれか１項に記載の方法。
25. 前記選択された目標細胞の画像を用いて、前記選択された目標細胞の分類データベースを作成するステップをさらに含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
26. 遠隔ワークステーションから前記細胞診標本の画像を受信するステップをさらに含む、請求項２０から２５のいずれか１項に記載の方法。
27. 細胞診標本の画像をナビゲートするためのシステムであって、
    メモリに動作可能に接続された少なくとも１つのプロセッサと、
    ユーザインタフェースディスプレイと、
    前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され、画像から目標細胞を識別するように構成された識別要素と、
    前記少なくとも１つのプロセッサによって実行され、前記ユーザインタフェースディスプレイに前記目標細胞を表示するように構成されたユーザインターフェース要素とを備え、前記ユーザインターフェース要素は、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、観察者による前記目標細胞の比較を提供するために、前記選択された目標細胞の画像および前記選択された目標細胞と類似する特性を有する少なくとも１つの他の目標細胞の画像を表示するように構成されている、システム。
28. 前記ユーザインターフェース要素は、前記選択された目標細胞の画像および前記少なくとも１つの他の目標細胞の画像を比較画面において表示するように構成されている、請求項２７に記載のシステム。
29. 前記ユーザインターフェース要素は、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、観察者による前記目標細胞の比較を提供するために、前記選択された目標細胞および近隣の目標細胞を含む目標細胞の画像を視野に表示するように構成されている、請求項２７から２８のいずれか１項に記載のシステム。
30. 前記システムは、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、前記目標細胞の細胞特性のメニューを表示するように構成されている、請求項２７から２９のいずれか１項に記載のシステム。
31. 前記システムは、前記細胞特性のメニューから選択された細胞特性を受け入れ、前記選択された細胞特性を有する追加の目標細胞を識別するように構成されている、請求項２７から３０のいずれか１項に記載のシステム。
32. 前記細胞特性は、形態学的特性、染色、細胞サイズ、細胞核／細胞質比、光学濃度、細胞外形の規則性、着色基準、および核酸濃度を含む、請求項２７から３１のいずれか１項に記載のシステム。
33. 前記システムは、前記選択された目標細胞の異なる画像を識別および表示するように構成されている、請求項２７から３２のいずれか１項に記載のシステム。
34. 前記システムは、伝統染色、高等染色、カラー画像および蛍光染色の少なくとも１つを有する前記目標細胞を識別するように構成され、ユーザにより選択された目標細胞を受け入れ、これらの染色を有する前記目標細胞に対応する画像を表示するように構成されている、請求項２７から３３のいずれか１項に記載のシステム。
35. 細胞診標本の観察および解析を容易にするシステムであって、
    少なくとも１台の機械を備え、前記少なくとも１台の機械は各々、コンピュータ実行可能命令を記憶する記憶装置に通信可能に連接されたプロセッサを含み、これらの命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサを
    前記細胞診標本の画像データのインポートを要求および許可するように構成された記録モジュールとして動作させ、前記画像データは、前記細胞診標本のデジタル画像を含み、
    インポートされた前記細胞診標本の画像データを解析し、各々の標本の観察を行うために、前記細胞診標本の画像内の目標細胞の特徴属性に基づき、前記細胞診標本の画像セットおよび解析情報を生成するように構成された画像設定モジュールとして動作させ、
    前記画像設定モジュールによって生成された前記画像セットおよび前記解析情報をユーザに表示するように構成された解析ツールとして動作させ、前記解析ツールはさらに、ユーザインターフェースの１つ以上のツールを介して、ユーザからの入力および指令を収集し、追加の標本画像データの取得および／または解析を前記記録モジュールおよび／または前記画像設定モジュールにさせるように構成されている、システム。
36. 前記インポートされた画像データは、前記細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方をさらに含む、請求項３５に記載のシステム。
37. 前記画像設定モジュールは、前記インポートされた細胞診標本の画像データを解析し、個々の標本の観察を行うために、さらに前記細胞診標本の画像における目標細胞の位置情報に基づき、各々の画像セットおよび解析情報を生成するように構成されている、請求項３５から３６のいずれか１項に記載のシステム。
38. 前記コンピュータ実行可能命令は、前記プロセッサによって実行されると、前記プロセッサを前記細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方を抽出するように構成された画像処理モジュールとして動作させる、請求項３５から３７のいずれか１項に記載のシステム。
39. 前記画像設定モジュールは、前記解析ツールによって受信されたユーザ入力に応じて、各々の画像セットを生成する、請求項３５から３８のいずれか１項に記載のシステム。
40. グラフィカルユーザインターフェースをさらに備える、請求項３５から３９のいずれか１項に記載のシステム。
41. 音声認識ユーザインターフェースをさらに備える、請求項３５から４０のいずれか１項に記載のシステム。
42. 前記画像設定モジュールは、前記画像セットの画像に表示された細胞を選択的に強調するように構成されている、請求項３５から４１のいずれか１項に記載のシステム。
43. 前記画像設定モジュールは、前記画像セットの画像に表示された細胞のコントラストおよび／または輝度を変えることによって、前記表示された細胞を強調する、請求項３５から４２のいずれか１項に記載のシステム。
44. 前記解析ツールは、ログインモジュール、メインページモジュール、患者モジュール、患者ダッシュボード、および画像エクスプローラのうち１つ以上を含む、請求項３５から４３のいずれか１項に記載のシステム。
45. 前記ログインモジュールは、ユーザ名およびパスワードを含むユーザ識別認証情報を受け入れるように構成されている、請求項３５から４４のいずれか１項に記載のシステム。
46. 前記メインページモジュールは、ユーザダッシュボード、患者リスト、検索ページ、および新患者モジュールを含み、
    前記ユーザダッシュボードは、投入された解析ジョブのリストおよび投入された解析ジョブのステータスを含む、請求項３５から４５のいずれか１項に記載のシステム。
47. 前記患者ダッシュボードは、ダッシュボードによって識別された患者に関連した細胞診標本画像および／またはダッシュボードによって識別された患者に関連した解析結果を含む、請求項３５から４６のいずれか１項に記載のシステム。
48. 前記患者ダッシュボードは、ダッシュボードによって識別された患者に対する新たな解析を投入する手段を含む、請求項３５から４７のいずれかのシステム。
49. プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法であって、前記画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含み、前記方法は、
    前記画像データから複数の画像を前記制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイに表示するステップを含み、前記複数の画像のうち表示された画像の各々は、前記標本に存在する各目標細胞を表示し、
    前記制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースを介して、表示された画像のうち１つを選択し、前記制御装置に指示し、前記選択された画像に表示された各目標細胞を含む標本の少なくとも一部の画像を前記標本に存在する近隣の細胞とともに、前記ディスプレイに表示するステップを含む、方法。
50. 前記ディスプレイは、ユーザインタフェースを含む、請求項４９に記載の方法。
51. 前記標本の少なくとも一部の画像は、前記複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の細胞学観察に適する倍率で表示される、請求項４９に記載の方法。
52. 前記標本の少なくとも一部の画像において、前記複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の画像を強調表示するステップをさらに含む、請求項４９から５１のいずれか１項に記載の方法。
53. 前記強調表示は、前記表示された細胞のコントラストおよび／または輝度における変化を含む、請求項５２に記載のシステム。
54. 各々の目標細胞を表示する前記複数の画像および前記標本の少なくとも一部の画像は、前記ディスプレイの異なる領域に表示される、請求項５３のいずれか１項に記載の方法。
55. プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法であって、前記画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含み、前記方法は、
    前記画像データから複数の画像を前記制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイに表示するステップを含み、第１複数の画像のうち表示された画像の各々は、前記標本に存在する各目標細胞を表示し、
    前記制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースを介して、前記表示された画像のうち１つを選択し、前記制御装置に指示し、細胞診細胞を表示する第２複数の画像を前記ディスプレイに表示するステップを含み、前記第２複数の画像の各々は、前記第１複数の画像から選択された各目標細胞の画像の特徴と類似する特徴を有する、方法。
56. 前記第２複数の画像は、予め分類された細胞診細胞のライブラリから取得される、請求項５５に記載の方法。
57. 前記第２複数の画像は、前記標本に存在する追加の細胞診細胞を表示する、請求項５５または５６に記載の方法。
58. プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための方法であって、前記画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含み、前記方法は、
    前記画像データから複数の画像を前記制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイに表示するステップを含み、前記複数の画像のうち表示された画像の各々は、前記標本に存在する各目標細胞を表示し、
    前記制御装置に一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースを介して、前記表示された画像のうち１つを選択し、前記制御装置に指示し、前記選択された画像中の各目標細胞のために計算された基準値のリストを前記ディスプレイに表示するステップを含み、
    前記ユーザインタフェースを介して、前記リストから基準値を選択し、前記制御装置に指示し、第２複数の画像を前記ディスプレイに表示するステップを含み、前記第２複数の画像のうち細胞診細胞を表示する各画像は、前記リストから選択された前記基準値と同一または類似の計算基準値を有する、方法。
59. 前記第２複数の画像は、予め分類された細胞診細胞のライブラリから取得される、請求項５８に記載の方法。
60. 前記第２複数の画像は、前記標本に存在する追加の細胞診細胞を表示する、請求項５８または５９に記載の方法。
61. プロセッサ制御装置を用いて、細胞診画像データをナビゲートおよび観察するための自動化方法であって、前記画像データは、目標細胞の各々の画像を含む細胞診標本の画像を含み、前記制御装置は、一体化されたまたは動作可能に接続されたユーザインタフェースおよびディスプレイを備え、方法は、
    前記ユーザインタフェースを介して受信した１つ以上のユーザ指令に応じて、前記画像データからの第１複数の画像を前記ディスプレイに表示するステップを含み、前記第１複数の画像の各々は、前記標本に存在する各目標細胞を表示し、
    前記ユーザインターフェースを介して前記第１複数の画像からユーザにより選択された画像を検出するステップと、
    前記検出されたユーザ選択画像に応じて、
    （ａ）前記標本に存在する近隣の細胞とともに、前記選択された画像に表示された各目標細胞を含む標本の少なくとも一部の画像、および
    （ｂ）各々が（ｉ）第１複数の画像から選択された画像の各目標細胞の特性と類似する特性を有するまたは（ｉｉ）選択された画像の各目標細胞の選択された基準値と同一または類似する計算基準値を有する細胞診細胞を表示する第２複数の画像のうち一方または両方を前記ディスプレイに表示するステップとを含む、方法。
62. 前記第２複数の画像は、予め分類された細胞診細胞のライブラリから取得される、請求項６１に記載の方法。
63. 前記第２複数の画像は、標本に存在する追加の細胞診細胞を表示する、請求項６１に記載の方法。
64. 前記標本の少なくとも一部の画像は、前記複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の細胞学観察に適する倍率で表示される、請求項６１から６３のいずれか１項に記載の方法。
65. 前記標本の少なくとも一部の画像において、前記複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の画像を強調表示するステップをさらに含む、請求項６４に記載の方法。
66. インポートされた細胞診標本の画像データをナビゲートおよび観察するためのシステムであって、前記インポートされた細胞診標本の画像データは、前記細胞診標本の画像を含み、前記システムは、
    プロセッサと、
    前記プロセッサに一体化されたまたは動作可能に接続されたディスプレイと、
    前記プロセッサおよび前記ディスプレイに動作可能に連接されたユーザインターフェースとを備え、
    前記プロセッサは、
    前記ユーザインターフェースを介して第１複数の画像からユーザにより選択された画像を検出し、
    前記検出されたユーザ選択画像に応じて、
    （ａ）前記標本に存在する近隣の細胞とともに、前記選択された画像に表示された各目標細胞を含む標本の少なくとも一部の画像、および
    （ｂ）各々が（ｉ）第１複数の画像から選択された画像の各目標細胞の特性と類似する特性を有するまたは（ｉｉ）選択された画像の各目標細胞の選択された基準値と同一または類似する計算基準値を有する細胞診細胞を表示する第２複数の画像のうち一方または両方をディスプレイに表示するように構成されている、システム。
67. 前記インポートされた細胞診標本の画像データは、前記細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方をさらに含む、請求項６６に記載のシステム。
68. 前記プロセッサは、前記細胞診標本の画像における目標細胞の特徴属性および位置の一方または両方を抽出するようにプログラムされるまたは構成される、請求項６６のシステム。
69. 前記プロセッサは、前記ユーザインタフェースからのユーザ入力に応じて、第１複数の画像を生成するようにプログラムされるまたは構成される、請求項６６から６８のいずれか１項に記載のシステム。
70. 前記ユーザインターフェースは、音声認識システムを備える、請求項６９のシステム。
71. 前記プロセッサは、前記表示された画像に表示された細胞を選択的に強調するように構成されている、請求項７０に記載のシステム。
72. 前記表示された画像に表示された細胞は、コントラストおよび／または輝度を変えることによって強調される、請求項７１に記載のシステム。
73. 前記プロセッサは、予め分類された細胞診細胞のライブラリから前記第２複数の画像を取得するようにプログラムされるまたは構成される、請求項７２に記載のシステム。
74. 前記プロセッサは、前記標本に存在する細胞診細胞セットから前記第２複数の画像を取得するようにプログラムされるまたは構成される、請求項７２に記載のシステム。
75. 前記プロセッサは、前記複数の画像から選択された画像に表示された各目標細胞の細胞学観察に適する倍率で、前記標本の少なくとも一部の画像を表示するようにプログラムされるまたは構成される、請求項７４に記載のシステム、
76. 前記ディスプレイは、ユーザインタフェースを備える、請求項７５に記載のシステム。
77. 前記プロセッサは、前記第１複数の画像と、前記標本の少なくとも一部の画像または前記第２複数の画像とを前記ディスプレイの異なる領域に表示するようにプログラムされるまたは構成される、請求項７６に記載のシステム。
78. 前記システムはさらに、
    前記第１複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受信し、および
    前記選択された目標細胞の予め決定した分類を参照して、ユーザが提案した分類に関するフィードバックを提供するように構成されている、請求項３５から３８または６６から６８のいずれか１項に記載のシステム。
79. 前記システムはさらに、
    前記第１複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受信し、および
    ユーザ提案の分類が各目標細胞の予め決定した分類と一致する割合を決定するように構成されている、請求項７８に記載のシステム。
80. 前記システムはさらに、
    前記第１複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受信し、および
    前記選択された目標細胞の予め決定した分類を参照して、ユーザが提案した分類に関するフィードバックを提供するように構成されている、請求項４９から６５のいずれか１項に記載の方法。
81. 前記システムはさらに、
    前記第１複数の画像のうち表示された目標細胞に対し、ユーザが提案した分類を表す入力を受信し、および
    前記選択された目標細胞の予め決定した分類を参照して、ユーザが提案した分類に関するフィードバックを提供するように構成されている、請求項４９から６５のいずれか１項に記載の方法。