JP2016520894A - 複数収集スライド画像における参照 - Google Patents

複数収集スライド画像における参照 Download PDF

Info

Publication number
JP2016520894A
JP2016520894A JP2016504327A JP2016504327A JP2016520894A JP 2016520894 A JP2016520894 A JP 2016520894A JP 2016504327 A JP2016504327 A JP 2016504327A JP 2016504327 A JP2016504327 A JP 2016504327A JP 2016520894 A JP2016520894 A JP 2016520894A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
images
image
acquired
slide
sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016504327A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6496708B2 (ja
JP2016520894A5 (ja
Inventor
ケニー,ケビン・バーナード
コーウィン,アレックス・デイヴィッド
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
General Electric Co
Original Assignee
General Electric Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by General Electric Co filed Critical General Electric Co
Publication of JP2016520894A publication Critical patent/JP2016520894A/ja
Publication of JP2016520894A5 publication Critical patent/JP2016520894A5/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6496708B2 publication Critical patent/JP6496708B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/14Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images
    • G06T3/147Transformations for image registration, e.g. adjusting or mapping for alignment of images using affine transformations
    • GPHYSICS
    • G02OPTICS
    • G02BOPTICAL ELEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS
    • G02B21/00Microscopes
    • G02B21/24Base structure
    • G02B21/26Stages; Adjusting means therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/60Rotation of whole images or parts thereof
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Microscoopes, Condenser (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

複数の撮像ラウンドで取得した画像の参照が開示される。特定の実施態様では、ベースラインラウンドの画像が取得され、グローバル変換行列を確立するために互いに位置合わせされる。画像収集の後続のラウンドでは、限られた数の視野画像が最初に取得され、平行移動、回転及びスケーリングを解くために、対応するベースライン画像に位置合わせされる。それから、ベースライン画像のフルセットが後続ラウンドについて取得され、各画像は、画像のサブセットについて決定された変換に基づいて、予め回転され予めスケーリングされる。それから、予め回転され予めスケーリングされた画像は、平行移動だけの変換を用いて位置合わせされる。【選択図】図1

Description

本明細書で開示される発明の主題は、別個の収集操作で取得したスライド画像のセットの参照に関する。
癌、感染症、生理学的障害等の様々な生理学的状態についての検出及び監視は、部分的には、患者からの生体試料の解析に基づくことができる。例えば、試料は、疾患又は障害を示し得る細胞及び/又は生体の異常な数若しくはタイプの存在を検出するために分析することができる。様々なタイプの顕微鏡が、このような解析に用いることができる。更に、様々な染色及び染色プロトコルは、この分析の一部として用いることができ、疾患又は障害の検出又は診断の助けになり得る種々の構造、化学薬品又は環境の可視化を可能にすることができる。
このような病理学的又は組織学的試料の分析を容易にするために、画像収集処理の様々な態様を自動化する自動顕微鏡システムが開発されている。特に、デジタル光学顕微鏡は、このような自動化されたシステムで用いることができ、各収集のためにデジタル画像出力を提供することができる。特定のこのようなシステムは、走査顕微鏡を用いて、変位された画像のシーケンスを取得し、互いに関係づけて(例えば、「タイルを張って」又は「縫い合わせて」)、関心のある試料領域の複合体を形成する。例えば、病理学的及び組織学的撮像操作の状況では、組織試料スライドを撮像して、高倍率及び/又は高解像度で小さな隣接又は重複する領域のデジタル画像を取得することができる。それから、隣接又は重複する画像は、結合されるか又は関連づけられて、デジタル表示装置上でナビゲートできるより大きい画像を形成することができる。このようにして、試料の複合又はモザイク画像を生成し、表示し、検査者によってナビゲートすることができる。
画像生成及び検査処理を複雑化させる要因は、試料が複数染色操作を受けるプロトコルに帰することができる。そのような場合には、各染色工程は、顕微鏡ステージからスライドを除去すること、あらゆる既存の染料を除去して、次の染料を加えること及び新たな染料で試料を撮像するために顕微鏡ステージ上のスライドを交換することに関係する。しかし、顕微鏡ステージ上のスライドを除去して交換する行為は、一般に、撮像のラウンドごとにわずかに異なる位置にスライドを置くことになる。その結果、撮像の各ラウンドからの対応する画像は、位置合わせされていない場合がある。更に、撮像のラウンドごとに生成された複合画像は、互いにずれている場合がある。結果として、異なる染料を用いて取得した画像を用いて行う分析又は比較は、困難であるか、或いは阻止される場合がある。
米国特許出願公開第2011/249910号明細書
一実施形態では、画像を位置合わせするためのコンピュータ実装方法が提供される。この方法によれば、ステージに配置されたスライド上の試料から画像の第1のセットが取得される。各画像は、異なる視野で得られる。グローバル変換行列が、複合画像を作成するために、第1のセットの画像を互いに位置合わせすることによって生成される。スライドがステージから取り除かれて交換された後に、スライド上の試料から画像のサブセットが取得される。画像のサブセットは、第1のセットの画像数より少ない。サブセットの各画像は、平行移動、回転及びスケール係数を決定するために、画像の第1のセットのうちの対応する画像と位置合わせされる。試料の画像の第2のセットが、画像の第1のセットを取得するために用いられた視野と同一のそれぞれの視野で取得される。画像のサブセットについて決定された回転及びスケール係数を用いて、画像の第2のセットの各画像が回転されてスケーリングされる。第2のセットの、回転されてスケーリングされた画像は、第1のセットの対応する画像に位置合わせされる。
更なる実施形態では、画像解析システムが提供される。画像解析システムは、1以上のルーチンを記憶するメモリと、メモリに記憶された1以上のルーチンを実行するように構成された処理コンポーネントとを含む。1以上のルーチンは、処理コンポーネントによって実行された場合に、試料から取得した画像の限定されたセットと前に取得した試料の画像の完全なセットとのアライメント操作であって、画像の限定されたセットを画像の完全なセットの対応する画像と関係づける少なくとも回転を生成するアライメント操作を実行することと、回転によって、後に取得した画像の完全なセットを回転させることと、後に取得した画像の完全なセットの回転された画像を平行移動して、回転された画像を、前に取得した画像の完全なセットの対応する画像と位置合わせすることとを含む処理を実行させる。
更なる実施形態では、デジタル顕微鏡撮像システムが提供される。デジタル顕微鏡撮像システムは、スライドを保持するように構成されたステージと、スライドが存在する場合に、スライドの一部分の画像を取得するように構成された対物レンズ及びイメージセンサと、撮像プロトコルに従って、対物レンズ及びステージの一方又は両方を互いに移動するように構成された位置コントローラと、位置コントローラ及びイメージセンサの一方又は両方の動作を制御するように構成されたコントローラとを含む。更に、デジタル顕微鏡撮像システムは、1以上のルーチンを記憶するメモリと、メモリに記憶された1以上のルーチンを実行するように構成された処理コンポーネントとを含む。1以上のルーチンは、処理コンポーネントによって実行された場合に、スライドの少なくとも一部の画像の第1の完全なセットであって、各画像が少なくとも1つの隣接する画像と重なり合う、画像の第1の完全なセットを取得することと、スライドがステージから取り除かれて交換された後に、スライドの少なくとも一部の画像の第2の完全なセットを取得することと、画像の第2の完全なセットの画像を所定の角度だけ回転させて、予め回転された画像のセットを生成することと、予め回転された画像を平行移動して、予め回転された画像を画像の第1の完全なセットの対応する画像に位置合わせすることを含む処理を実行させる。
本発明のこれらの、並びに他の特徴、態様及び利点は、添付の図面を参照しつつ以下の詳細な説明を読めば、よりよく理解されよう。添付の図面では、図面の全体にわたって、類似する符号は類似する部分を表す。
本開示の態様による、デジタル光学顕微鏡システム等の撮像システムのブロック図である。 本開示の態様による、別々の重なり合った視野画像が取得され得る重なり合った画像領域を有するように試料が配置されたスライドの平面図である。 本開示の態様による、複数の画像収集ラウンドの撮像プロトコルにおけるスライド処理に関係するステップのフローチャートである。 本開示の態様による、ベースライン画像収集ラウンドに関係するステップのフローチャートである。 本開示の態様による、隣接する画像を位置決めするための手法を示す図である。 試料の視野画像のサブセットを取得するために、様々な点が識別される試料の一例を示す図である。 本開示の態様による、画像取得の現行及びベースラインのラウンドからの画像を位置合わせする際に実行することができるステップのフローチャートである。 本開示の態様による、同一視野の連続画像を位置合わせするための手法を示す図ある。
本明細書で論じるように、本手法の特定の実施形態では、画像(例えば、ベースライン画像)のセットは、撮像の初期ラウンドでスライド上の試料から取得される。ベースライン画像のセットは、空間位置の一様なグリッド上で重なり合った視野を用いて取得される。一実施態様では、視野画像は、平行移動だけの高速フーリエ変換(FFT)を使用して、互いに位置合わせされる。位置合わせの結果は、個々の視野及び複合(即ち、「縫合した」)キャンバスの両方においてスライド座標を画像座標にマッピングするグローバル変換行列を確立するために使用される。
後の撮像ラウンド、例えば試料が異なる薬剤で染色されて、スライドがステージに戻った後などでは、撮像システムは、限られた数の別々の点(例えば、2点以上、3点以上、4点以上、或いは5点以上)で画像を取得する。これら別々の画像は、平行移動、回転及びスケーリングについての解を求めるために、対数極座標FFTなどを用いて、ベースラインラウンドの視野画像の対応する視野に位置合わせされる。一実施態様では、最小二乗法によるフィッティングが、ベースラインラウンド(即ち、初期撮像ラウンド)と現在の撮像ラウンドとのそれぞれの視点画像の中心間の線形変換を生成するために使用される。1つのそのような実施形態では、変換は、回転、平行移動、スケーリングのみを含むように制限される。
線形変換を生成するために、画像のこの限定されたセットが取得されて処理されると、現在の撮影ラウンドに対する画像の全体のグリッドを取得することができる。一実施態様では、現在の撮像ラウンドにおいて取得した各視野画像は、現在の撮像ラウンドについて生成された線形変換に基づいて、予め回転されて予めスケーリングされる。それから、対応するベースラインラウンドの視野画像は、平行移動だけのFFTを用いるなどして、予め回転されて予めスケーリングされた現在のラウンドの画像に位置合わせされる。結果として得られた変換は、スライド座標と視野画像の現在のラウンドにおける画像座標との間のマッピングを生成するための、前回転及び前スケーリングで構成される。
現在の撮像ラウンドについて縫合された画像即ち複合画像が生成されると、各視野画像は、その関係する変換行列に従ってサンプリングされる。結果として得られた画素は、共通の基準面にあり、特定の実施形態では、自己蛍光除去のために取り去ったり、擬似着色画像と合成したり、統計解析のために共通して用いたり、或いは、検査者が対応する空間的位置を比較することができるように、オーバーレイ(即ち、重畳)して表示したりすることができる。
病理学の場面でこの手法を適用することによって、顕微鏡の視野のサイズに表示を限定することなく、(連続切片とは対照的に)同じ細胞内の複数のバイオマーカーを同時に表示することが可能となる。代わりに、撮像装置(例えば、顕微鏡)の視野よりもはるかに大きい、スライド全体までも含む撮像を取得し一体化することができる。
以上の議論を念頭に置いて、図1は、本開示の態様に従って用いることができる、デジタル光学顕微鏡等の撮像システム10の一実施形態を示す。図示する撮像システム10は、対物レンズ12、イメージセンサ16、コントローラ20及び走査ステージ22を含む。図示する実施形態では、カバースリップ26とスライド28との間に試料24が配置される。試料24、カバースリップ26及びスライド28は、走査ステージ22上に配置される。カバースリップ26及びスライド28は、ガラス等の透明材料で形成してもよい。特定の実施形態では、撮像システム10は、自動化されたスライドスキャンシステムの一部であってもよく、供給マガジンから1枚ずつ撮像するために、スライドを供給し装填することができる自動スライド供給機を含むことができる。
特定の実施形態では、試料24は、生体試料、例えば病理学的又は組織学的技術を用いて分析するための組織試料等であってもよい。他の例では、試料24は、産業用対象物、例えば集積回路チップ又はマイクロ電気機械システム(MEMS)等であってもよい。例えば、このような試料は、平均して約5ミクロンから約7ミクロンまでの厚さを有してもよく、数ミクロンだけ変化してもよい。また、このような試料の例は、約15mm×15mmの横方向表面積を有してもよい。
実際には、対物レンズ12は、Z(垂直)方向の光軸に沿って試料24から分離され、スライド28と同一平面のX−Y平面に焦点面を有する。対物レンズ12は、特定の視野において試料24を透過した又は試料24によって反射した光30を収集して、光30をイメージセンサ16に導く。本明細書で使用される「光」という用語は、人間の目に見えるか見えないかに関わらず、撮像動作の対象である任意の特定の波長又は波長の範囲(即ち、スペクトル)を包含する。一実施形態では、イメージセンサ16は、一次光路32に基づいて画像を取得する時に、各視野に対応する試料24の1以上の画像を生成する。特定の実施形態では、イメージセンサ16は、市販の電荷結合素子(CCD)をベースとするイメージセンサ等の、任意の好適なデジタル撮像装置であってもよい。
システム10に用いられる対物レンズ12は、撮像される試料の特徴の用途及びサイズ等の考慮事項に基づいて、倍率を変化させることができる一実施形態では、対物レンズ12は、20x又はそれ以上の倍率を提供し、0.5又は0.5より大きい開口数を有する(焦点深度が小さい)高性能対物レンズであってもよい。理解されるように、他の実施形態では、対物レンズ12は、異なる倍率を提供してもよく及び/又は、より大きい若しくはより小さい開口数を有してもよい。例えば、一実施形態では、対物レンズ12は、試料24からZ方向に約200ミクロンから約2、3ミリメートルの範囲の距離だけ間隔を置いて配置することができ、焦点面に750μx750μの視野からの光30を収集することができる。理解されるように、用途に応じて、作業距離、視野及び焦点面は、システム10の構成及び/又は撮像される試料24の特性に応じて変化することができる。更に、本明細書で説明するように、試料24について複数の画像を順次収集できるような、撮像処理の態様が自動化された実施形態では、システム10は、微細なモータ制御及び対物レンズ12の迅速な小さい視野調整を提供するための、並びに/又はスライド28若しくはスライド28が配置される走査ステージ22を調整するための、圧電アクチュエータ等の位置コントローラ14を含むことができる
撮像プロトコル又は用途に応じて、撮像システム10は、明視野、位相コントラスト、微分干渉コントラスト及び蛍光を含む多種多様な撮像モードの1以上を用いて、試料24を照明することができる。したがって、光30は、明視野、位相コントラスト又は微分干渉コントラストを適用して試料24を透過し又はそこから反射してもよく、或いは、光30は、(蛍光標識又は真性)蛍光撮像を適用して試料24から出射してもよい。更に、光30は、透過照明(光源及び対物レンズ12が試料24の反対側にある)又は落射照明(光源及び対物レンズ12が試料24の同一側にある)を用いて提供されてもよい。したがって、理解されるように、撮像システム10は、特定の実施形態では、光源(高輝度LED又は水銀若しくはキセノンアーク灯又はハロゲン化金属ランプ)を含んでもよい。
上述したように、一実施形態では、撮像システム10は、高速撮像システムとして構成されてもよい。このような高速システムは、試料24の多数のデジタル画像を迅速に取り込むように構成することができ、各画像は試料24の特定の視野に対応する。特定の用途では、1つの画像に関係する特定の視野は、試料24全体の限られた部分のみを表してもよい。更に、画像のシーケンスに関係するそれぞれの視野は、互いに隣接していてもよいし、或いは互いに重なっていてもよい。このような実施形態の一例では、スライド28は隣接する又は重なった領域で繰り返し撮像されるか、或いは走査掃引により画像収集領域、即ち視野を通過する。このような一実施形態では、1つの画像が取得され、隣接する又は重なった領域が視野内に入る位置までステージ22がX方向及びY方向に前進し、そして別の画像が取得される。
更に、ここで説明するように、特定の収集シーケンス(試料24が所与の染料で染色されて取得された一連の画像等)に関係する一組のデジタル画像は、デジタル的に結合され又は縫合されて、試料24全体のデジタル表現、即ち、複合又はモザイク画像又はキャンバスを形成することができる。一実施形態では、撮像システム10は、複数の取得した画像だけでなく、取得した画像を用いて生成された複合若しくはモザイク画像を、データレポジトリ34及び/又はメモリ38に記憶することができる。
本実施形態に示すように、撮像システム10はまた、自動化された撮像プロトコルの実行及び/又は撮像システム10によって取得された画像データの処理を容易にすることができる例示的な処理サブシステム36を含むことができる。例えば、処理サブシステム36は、一連の取得した画像に基づいて複合画像を合成するように及び、試料24が異なる化合物で染色された後等の同じ試料24について生成された他の画像又は複合画像に対して参照又は位置合わせ操作を実行するように、構成することができる。処理サブシステム36はまた、表示装置(即ち、画面又はモニタ)と通信して、取得した画像又は取得した画像を用いて生成された複合画像を表示させる。図示する例では、メモリ38は処理サブシステム36とは別のものとして示しているが、特定の実施形態では、処理サブシステム36及びメモリ38は、一緒に、即ち、単一又は同一の広がりをもつコンポーネントとして設けられてもよい。加えて、本実施例では、処理サブシステム36はコントローラ20とは別のコンポーネントとして示しているが、他の実施形態では、処理サブシステム36は、コントローラ20と結合されてもよいし、或いはコントローラ20として機能してもよい。
更に、特定の実施形態では、撮像システム10は、異なる時刻又は撮像ラウンド、或いは異なる画像において取り込まれた試料24の複数の取得した画像の各々についての定量的特性を決定するために使用できることを理解されたい。本明細書で使用されるように、定量的特性は画像品質の定量的な尺度を表し、性能指数と呼ぶこともできる。特に、特定の実施形態では、そのような性能指数は、本明細書で説明するように、取得した画像内の特徴をフィルタリングする際に用いることができる。一実施形態では、性能指数は勾配ベクトルの離散近似を含んでもよい。例えば、一実施形態では、性能指数は、各チャネルの空間位置に関する特定のチャネル(例えば、緑チャネル)の強度の勾配ベクトルの離散近似を含んでもよい。したがって、特定の実施形態では、撮像システム10又は撮像システム10の好適なコンポーネント(処理サブシステム36等)は、複数の収集画像の各画像の各画素の各色チャネルの空間位置に関する色チャネルの強度の勾配ベクトルに対して、離散近似の形で性能指数を決定するように構成することができる。特定の実施形態では、勾配の計算中にノイズを平滑化するために、ローパスフィルタを勾配に適用してもよい。上記の性能指数の一例は、各色チャネルの空間位置に関する色チャネルの強度の勾配ベクトルの離散近似であるが、他の性能指数の使用も考えられる。例えば、他の性能指数は、ラプラシアンフィルタ、ソーベルフィルタ、キャニーエッジ検出器、局所画像コントラストの推定値又は他の任意の好適な定量化可能なコンテキストに基づいてもよい。特定のコンテキストでは、性能指数は、位置合わせ品質の指標として用いることができ、したがって許容可能な位置合わせを達成するために、視野画像を再取得するべきか、或いは更なる視野画像が必要かどうかを決定するために使用することができる。
以上を念頭に置いて、図1に関して説明したように、図2は、撮像システム10を用いて画像収集されるスライド28上の試料24を示す。この例では、画像42のグリッド又はアレイは、一組の重複する視野について取得され、各画像42はスライド座標の特定の組における個別の画像収集に対応する。各画像取得の間に、スライド28又は撮像対象の一方又は両方は、次のスライド位置での画像収集ができるように移動する。図2に示す例では、それぞれの画像42は、1以上の縁部40において互いに重なり合っている。画像42の縁部40における重なりによって、本明細書で説明するように、画像42を互いにマージ又は縫合して複合画像又はモザイク画像を生成することができる。
本明細書で述べるように、スライド28が定期的に走査ステージ22から除去され、複数画像収集プロトコルの一部として置き換えられる特定の撮像状況では、問題が生じる場合がある。例えば、所与の試料24が複数の染色操作を受けて、新たな染色又は染色の組を適用した後に試料24の画像が取得される、組織学的又は病理学的状況において、そのような問題が生じる場合がある。例えば、バイオマーカーの空間的分布が生体試料にプロファイルされる用途では、図3のフローチャート48に示すように、複数ステップ処理を用いることができる。このような例では、試料24を有するスライド28が1以上の薬剤(特定のバイオマーカーを標識する1以上の蛍光標識剤等)で最初に染色される(ブロック50)。
それから、スライド28は、撮像システム10のステージ22に置かれ(ブロック52)、複数の異なる位置で画像42が取得される(ブロック54)。一実施形態では、取得した画像42は重複する視野に対応し、取得した画像は、本明細書で説明するように、5%、10%又は他のいくらかの適切なオーバーラップ領域で重なり合う。この例では、画像収集の現行のラウンドに関係する染色について画像42が取得されると、スライド28がステージ22から除去され(ブロック56)、カバースリップ26がスライド28から除去され(存在する場合)、試料24上に存在する染料の1以上が、試料から蛍光標識を漂白すること等により除去される(ブロック58)。特定の実施態様では、他の染料がステップ58で除去された後であっても、染料又は薬剤が残存する場合がある。このような実施態様では、残存する染料又は薬剤はすべての画像収集ラウンドに共通である場合があり、撮像ラウンド間の共通の又は基準の染料として使用することができる。更に、特定の実施態様では、カバースリップ26は、染料を除去した後に(例えば、漂白された試料上で)スライド28上で交換されて、自動蛍光除去のために画像を取得するために再撮像されてもよい。
実行されるべき更なる画像収集がない場合(ブロック60)には、画像収集処理を終了する(ブロック62)。しかし、標識された試料24の追加の画像42を取得する場合には、撮像の次のラウンド(ブロック64)で使用される染料(例えば、蛍光標識剤の異なる組)が取得され、試料24に適用される(ブロック50)。それから、新たに標識されたスライド28がステージ22上で交換され、撮像処理を繰り返す(ブロック52)。この画像収集処理は、必要に応じて何回でも(例えば、5、10、12、15、20回又は必要に応じて何回でも)繰り返して、バイオマーカーの所望のプロファイルを得ることができる。
指摘するように、図3に関して説明した目的とする処理の一態様は、撮像システム10のステージ22上のスライド28の除去及び交換である。ステージ22上のスライド28の各配置は、ステージ22上のスライド28の位置及び配向の誤差の影響を受け、それは拡大された状況下で顕著となり得る。結果として、後に取得した画像セットは、前に取得した画像セットに対して平行移動及び/又は回転することができる。平行移動及び/又は回転は、機械的ステージ22のガタ及び振れ、カメラの傾き、並びに/又はステージ軸の非直交性に関係する影響と組合せることができる。
したがって、本明細書で説明するように、複数の視野として取得した複合画像又は縫合された画像の対応する位置を識別し表示するために、両方の画像セットを共通の基準面にマッピングすることが有用であり、そうすることで、2つ(又はそれ以上)の画像セットの対応する位置が基準面の同じ点に現れることにより、複数の画像セットを位置合わせ又は参照する。
これを念頭に置いて、図4を参照すると、本発明の手法の一実施態様では、第1の撮像ラウンドにおいて規則的なグリッド上の対応する視野について、画像42を取得する(ブロック78)。一実施形態では、隣接する画像の端部が、例えば視野の5%から20%までの実質的なマージンで隣接する画像と重なり合うように、画像42を取得する。一実施形態では、それから視野の画像42は、平行移動のみを考慮して、重なり合った各画像対の重なった領域間のゼロ平均正規化されたクロスパワー相関を最大にする変位を求めることにより、互いに配置することができる。
図5に示すように、これは、フーリエ領域内で容易に行うことができ、第1及び第2の重なり合った画像100、102を別々にフーリエ変換して(ブロック104)、それぞれの値a、bが得られる。フーリエ値a、bは正規化することができ(ブロック106)、その結果を逆フーリエ変換して(ブロック108)、所望の相関r110が得られる。得られた値rは、x方向及びy方向における変位の関数であり、重なり合った画像100、102が最も良く相関する場合に最大となる。通常、rの値は、正しいオフセットにおいて単一の鋭いピークを示す。
一実施態様では、重なり合った画像42のセットに対するこれらのr関数が与えられると、発見的手法は、複合画像又はモザイク画像84の全体について相関の和を最大にするために用いることができる。例えば、一実施形態では、アルゴリズムは、貪欲な領域拡張技術として実施することができる。しかし、他の実施形態では、トレリス符号化、逐次過剰緩和、シミュレーテッドアニーリング等の他の技術を用いることができる。用いる技術に関係なく、初期撮像ラウンドの画像42が相互に参照され、初期ラウンドの画像42を互いに「縫合」して(ブロック80)、複合画像又は縫合された画像84を形成することが可能となる。
本明細書で説明するように、画素空間における各画像42の座標を(ui,vi)によって特徴付けることができ、これは、以下のように、画像キャンバス空間における座標(即ち、複合画像84における座標)(U,V)にマッピングすることができる。
(1)U=ui+ei
(2)V=vi+fi
又は
また、ミリメートル(mm)などの従来の空間尺度又は単位で複合画像84の座標(U,V)をスライド28上の座標に変換することが便利であり得る。これを達成するために、一実施形態では、撮像システム10は、各撮像視野の中心の(x,y)位置を記録する。この中心は、対応する視野のそれぞれの取得画像42におけるピクセル位置
に対応するか、或いは合成画像84におけるピクセル位置
に対応し、ここでwは幅であり、hは各画像42の高さである。したがって、この時、個々の画像42又は個々の画像42から生成された複合画像84の一方又は両方の空間的スライド位置とピクセル座標との間のマッピングが可能である。
取得した視野のこのマッピングが与えられると、以下のように線形変換を解くことができる。
(4)[U V 1]=[x y 1]C
及び、
一実施態様では、線形変換は、最小二乗法によって解くことができる。このような実施態様では、問題は、以下のように、最小化される2つの部分問題に分解される。
及び
ここで、
及び
理解されるように、行列
が両方の部分問題に共通であるから、因数分解を1回だけ計算することができる。この手法により、平行移動、回転、スライド座標と画像座標との間のスケール係数及びステージ軸の非直交性に起因して生じるずれを解決することができる。
特定の状況では、取得した視野画像42の中心は、共線、即ち共通の直線上にあってもよい。このような状況では、行列
は階数不足であり、アルゴリズムはずれについて解くことができない。一実施形態では、アルゴリズムは、そのような状況では、以下のように、代わりの定式化を用いることができる。
は、最小二乗問題を与える。
ここで、
及び
これは、すべての(x,y)対が互いに素である場合には、フルランクとなる。
したがって、このようにして、ベースライン視野画像42の初期セットを取得して、複合画像84を形成するために互いに縫合することができ、それぞれの変換行列は処理中に算出される。例えば、実際に、自動化された画像収集走査は、画像収集動作と同時に視野画像間の相関も算出する、デスクトップ又は他のコンピュータによって制御することができる。スライド座標と視野画像画素との間の変換を可能にするそれぞれの行列86を定義することができ、スライド座標と複合画像画素との間の変換を可能にする行列88を定義することができる。これらの行列は、個々に又はいくつかの組み合わされた若しくは複合された形で、視野画像空間と、複合画像空間と、スライド座標との間の変換を可能にするために用いることができる。更に、ベースライン撮像中に、後に続く撮像ラウンドにおけるオーバーシュート領域の識別を容易にするために、好適な画像メトリックを視野画像ごとに取得することができる。
後に続くラウンドでは、試料24は、上述したように、特定のバイオマーカーをラベルする蛍光剤等の1以上の異なる薬剤で染色することができる。新たに染色された試料24の特定の視野において、画像42を取得することができる。
これを考慮して、特定の実施形態では、すべての撮像ラウンドを通して一定である1つの撮像チャネルがあり、したがってそれは各撮像ラウンドにおける共通の又は一定の特徴として役立ち、ラウンド間の比較を容易にする。そのような実施態様では、ラウンドの間で一定である撮像チャネルは、位置合わせ処理に用いられるものである。例えば、一実施形態では、位置合わせに用いられるチャネルは、漂白工程後でも残存し又は、周期的に再適用される核酸染色(DAPI又はヘキスト等)である。他の代替物としては、これらに限らないが、非特異性酸性染色(フルオレセイン、FITC、エオシン等)、第1級アミンの非特異性ラベル(エピコッコノン等)又は組織自体の固有の自己蛍光を挙げることができる。
特定の実施態様では、後に続く撮像ラウンドで撮像された視野画像42と初期又はベースライン撮像ラウンドで撮像された視野画像42との間の重なりを最大化することが望ましい場合があり得る。この目的を容易にするために、特定の実施態様では、初期又はベースライン撮像ラウンドからステージ座標のセットを取得し、それらの位置を後に続く撮像ラウンドにおける同一又は対応する位置へマッピングする線形写像が確立される。実際には、後に続くラウンドにおけるスライド配置は、位置の不確定性が視野のサイズより小さくなるように、十分良好に制御できると仮定することができる。例えば、スライド位置は、撮像システムの視野の1/3の範囲内で複製できると仮定することができる。
これは、特定の実施形態では、現在の画像収集ラウンドの視野画像42を取得し、現在のラウンドのそれぞれの視野画像42をベースライン即ち初期ラウンドからの対応する視野画像42に位置合わせすることにより、達成することができる。一実施形態では、位置合わせアルゴリズムは、回転及び平行移動を許容する。1つのそのような例では、アルゴリズムは、回転角度θ、スケール係数s及び平行移動(Δu,Δv)を読み出し、これらは構成された場合に、それぞれのベースライン視野画像を現在の視野画像の対応する位置へマッピングする。戻された回転及びスケールが比較的短いベースラインで生成され得るので、特定の実施態様では、これらの値は無視又は破棄することができる。
例として、回転角度、スケール係数及び平行移動は、いくつかの実施形態では、図8に示す計算により取得することができる。この例では、所与の視野のベースライン画像160及び同じ視野の対応する現在の画像162を別々にフーリエ変換して(ブロック164、ブロック166)、周波数領域画像を生成する。回転及びスケールを決定するための最初の計算では、フーリエ変換された両方の画像の振幅が成分ごとに抽出され(ブロック168)、得られた実画像は対数極座標変換され(ブロック170)、対数極座標画像は別々にフーリエ変換される(ブロック172)。得られた画像は、成分ごとに乗算され(ブロック174)、逆フーリエ変換されて(ブロック176)、座標軸が回転及び対数(スケール)であって、その値が所与の回転及びスケールで達成された相関である実画像が得られる。アルゴリズムは、相関(物理的に妥当なものに値を制限する)を最大にする回転及びスケール179を抽出する(ブロック178)。
第2の段階では、アルゴリズムは、計算された量だけベースライン画像160のフーリエ変換を回転しスケーリングして(ブロック180)(又は別の実施形態では、現在の画像162のフーリエ変換を負の量だけ回転させ、それを逆の量だけスケーリングして)、予め回転され予めスケーリングされた周波数領域画像を得る。平行移動は、図5のものと同一のアルゴリズムを使用して計算され、クロスパワー相関は、周波数領域で計算される(ブロック182)。得られた画像は逆変換され(ブロック184)、相関関数の最大が見いだされる(ブロック186、188)。最大190の偏角は、平行移動しなければならない画素数を与え、最大値192は、位置合わせの品質の指標である。
以上一般化された概要及び実施例を念頭に置くと、一実施形態では、このアルゴリズムは、複数の点(例えば、2、3、4、5、7、10又は任意の他の適切な数の点)における変位Δu及びΔvを取得し、各点は視野画像42内の点(例えば中心点)に対応する。一例では、点の分離は、実現可能な範囲で、軸に沿って最大化される。例として、図6を参照すると、一実施態様では、5点を選択することができる。例えば、(a)ベースライン即ち最初の撮像ラウンドにおいて最良の画像品質を有する視野(この点が十分な相関をもたらすことがない場合には、次に良い相関を選択する)、(b)(a)点からのユークリッド距離が最も遠く、初期即ちベースラインラウンドにおいて十分な画像品質を有する点(この点が十分な相関をもたらすことがない場合には、次に遠い点を選択する)、(c)点(a)及び点(b)を結ぶ線120への正射影が可能である点(相関が不十分な場合には、次に良い点に行く)、(d)点(b)及び点(c)を結ぶ線122の左側でできるだけ遠い点(相関が不十分な場合には、次に良い点に行く)、並びに(e)点(b)及び点(c)を結ぶ線122の右側でできるだけ遠い点(相関が不十分な場合には、次に良い点に行く)である。このような実施態様では、点(b)、点(c)は、1つの軸(即ち、線122)上で可能な最大の分離を達成し、点(d)、点(e)は、第1の軸に垂直な別の軸上で最大の分離を達成する。実際には、2つの点は、スライド28の平行移動及び回転を決定するのに実際に十分であり、2つより大きな任意の数の点は、回転及び平行移動の重複決定を可能にすることができる。
以上の議論で述べた画像品質の決定に関しては、動作中に、ブレナー勾配などの適切な尺度及び閾値若しくはカットオフ基準を用いて、画像品質を定量的に評価することができる。例えば、「適切な」画像品質は、上記の例では、点(a)の視野のブレナー勾配の少なくとも0.1倍のブレナー勾配を有するように指定することができる。同様に、2つの点が「適切に」又は「十分に」位置合わせされているという判断は、定量的で閾値のある基礎に基づくことができる。例えば「適切な」位置合わせは、少なくとも0.005のゼロ平均正規化クロスパワー相関係数が得られる当該2つの位置合わせされた点として動作的に定義することができる。理解されるように、他の好適なメトリック及び/又は閾値を用いてもよい。
図7を参照すると、上記の例は、フローチャート140に示すように一般化することができる。図7に示すステップでは、染色剤の第1のセットを洗い落として、染色剤の第2セットを適用した後などに、スライド28は撮像システムステージ22上で交換される(ブロック142)。視野画像42aのサブセットは、撮像しようとする全領域(例えば、試料24の領域)に対して典型的に離間されている限られた数(例えば、2つ以上、3つ以上、4つ以上又は5つ以上)の点を中心として取得される(ブロック144)。視野画像42aのサブセットの各々は、対応するベースライン視野画像42bのと比較される(ブロック146)。これらの比較に基づいて、平行移動(即ち、(Δu,Δv))148、回転(θ)150及びスケール調整152を、初期及び後続の画像セットに対して導出することができる。このようにして、異なる撮像ラウンドからの対応する視野画像のサブセットの中心点をマッピングし、それぞれの対応物に対して整列させて、ベースライン撮像ラウンドから現在の撮像ラウンドへの視野中心点のそれぞれの平行移動を得ることができる。一実施形態では、アライメント操作は、対数極座標内のフーリエ変換を相関させることによって行われる。
したがって、視野iごとに、点(Δui、Δvi)を特徴付けることができ、これは対応するベースライン即ち初期ラウンドの視野からのオフセットである。更に、回転θ及びスケール係数sを以下のように決定することもできる。
現在の視野画像の中心
は、対応するベースライン視野画像において
にマッピングし、或いはスライド座標において
にマッピングする。
すべての点対の比較(例えば、この例では5つの点対)が算出されると、以下の式が知られる。
ここで、(xi,yi)は、画像収集のベースラインラウンドにおける視野iの中心の座標であり、(x’i,y’i)は、画像収集の現在のラウンドで取得した視野iの対応する中心のスライド座標である。このデータに基づいて、ベースラインラウンドにおいて(x,y)で取得した視野について、どのような位置
が現在のラウンドにおける同一視野に対応するかを解くために、線形変換を構成することができる。即ち、変換行列
により、最小二乗の意味で次式を得る。
ここで、
最小二乗問題として表現すると、これは以下のようになる。
ここで、
及び
この変換行列は、対応するベースライン視野画像と最大の重なりが得られるように、現在の撮像ラウンドにおいて視野画像42を取得する位置のセットを提供する。変換行列は、スライド28の回転の推定値を提供し、したがって、スライド28に対して見た個々の視野の回転の推定値を提供する。
この自動アライメント手順に基づいて、撮像システム10は、初期又はベースライン視野画像と最大に重なる正しい位置
における現在のラウンドの視野画像の完全なセットを取得するように進めることができる。一実施態様では、所与の視野画像42が取得されると、視野画像は−θの角度だけ回転され(即ち、前のステップで予め計算された回転)、平行移動だけを考慮して、対応するベースラインラウンドの視野画像に位置合わせされる。このような実施態様における予め計算された回転の使用は、一定の利点をもたらすことができ、この利点としては、1)取得した現在の視野画像及び対応する視野画像に基づいて別々に回転について解くよりも、3倍から5倍高速になること及び2)予め計算された回転は、(単一の視野画像に対して)長いベースラインにわたって計算され、したがってジッタや不要な数値的アーチファクトの影響を受けにくいことが挙げられる。位置合わせのために算出された平行移動(Δu,Δv)、θの回転及びベースラインラウンド画像の視野変換は、視野画像42の現在のラウンドの視野変換を得るために構成する。
以上を念頭に置くと、所与の撮像ラウンドにおいて取得した視野画像42を縫合して、その撮像ラウンドの複合画像84を形成することに関して、複合画像84の画素(U,V)をサンプリングすることは、それぞれの視野画像42の画素
をサンプリングすることを意味する。この関係を用いて、後に続く撮像ラウンドにおける視野画像及びそれらのラウンドについて生成された複合画像が生成され、互いに参照(即ち、位置合わせ)されて、異なる画像収集ラウンドで撮像された、異なる染色をされた試料領域の直接的な比較を可能にすることができる。
動作性能に関して、蛍光画像収集が行われる実施態様では、露光時間が、非ベースラインラウンドにおける予め回転された視野画像とベースラインラウンドからの対応する視野画像との位置合わせが画像収集処理と重なり合う可能性があるほど十分に高くなる場合がある。しかし、他の撮像プロトコル(例えば、明視野撮像)は、より早く生じる(即ち、短い露光時間を有する)場合があり、したがって、より特化した処理コンポーネント(例えば、GPGPU、FPGA、FFTコア等)の使用により、収集ステップと位置合わせステップとの間の重なりを可能にするように恩恵を受けることができる。更に、位置合わせステップの後では最終的な画像座標が分かっているので、特定の実施態様では、複合画像84を形成するための視野画像42の縫合はまた、非ベースライン画像の収集ラウンドで走査を重ね合わせることが可能である。このような実施態様では、走査処理は、Y方向順に視野画像を取得することができ、視野の最大Y変位を考慮するためのロジックを用いて、所与の走査線の混合を開始することができる時を決定することができる。
更に、本明細書で説明する自動アライメント手順では、開示した対数極座標高速フーリエ変換演算は、平行移動及び回転だけでなく、スケールも処理することができるが、この演算が適するスケールの範囲は、狭く(例えば、2倍)なり得ることに留意されたい。したがって、異なる顕微鏡対物レンズ(即ち、異なった倍率)で取得した画像を位置合わせする実施態様では、同じ倍率で自動アラインメント手順を実行することが有用であり得る。或いは、より高い倍率の画像を間引いて、窓関数を適用してもよい。結果として得られた画像は、より低い倍率の画像のサイズまでゼロパディングすることができ、得られた平行移動を補償するように画像変換行列を調整し、その結果をスケーリングすることができる。
本発明の技術的効果は、複数の視野にわたって取得した画像をスライドの単一の大きな画像に融合することを含み、1つの撮像ラウンドで取得した画像を他の撮像ラウンド中に取得した画像に画素まで正確に位置合わせすることを提供する。画素までの正確な位置合わせは、スライドの配置に関係する不確定性、ステージの振れ及び位置ずれ、ステージ軸の非直交性、カメラのステージに対する位置ずれ、並びに光学縦列の円筒状歪みにもかかわらず達成される。
この明細書は、本発明を開示するために実施例を用いており、最良の形態を含んでいる。また、いかなる当業者も本発明を実施することができるように実施例を用いており、任意のデバイス又はシステムを製作し使用し、任意の組み込まれた方法を実行することを含んでいる。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到するその他の実施例を含むことができる。このような他の実施例が請求項の文字通りの言葉と異ならない構造要素を有する場合又は、それらが請求項の文字通りの言葉と実質的な差異がなく等価な構造要素を含む場合には、このような他の実施例は特許請求の範囲内であることを意図している。

Claims (20)

  1. 画像を位置合わせするためのコンピュータ実装方法であって、
    ステージに配置されたスライド上の試料の画像の第1のセットであって、各画像が異なる視野で得られた、画像の第1のセットを取得するステップと、
    複合画像を形成するために、第1のセットの画像を互いに位置合わせすることによってグローバル変換行列を生成するステップと、
    スライドがステージから取り除かれて交換された後に、スライド上の試料の画像のサブセットであって、第1のセットの画像数より少ない、画像のサブセットを取得するステップと、
    平行移動、回転及びスケール係数を決定するために、サブセットの各画像を画像の第1のセットのうちの対応する画像と位置合わせするステップと、
    画像の第1のセットを取得するために用いられた視野と同一のそれぞれの視野で試料の画像の第2のセットを取得するステップと、
    画像のサブセットについて決定された回転及びスケール係数を用いて、画像の第2のセットの各画像を回転させてスケーリングするステップと、
    第1のセットの対応する画像に、第2のセットの回転されてスケーリングされた画像を位置合わせするステップとを含む、コンピュータ実装方法。
  2. 画像の第1のセットの各画像は、第1のセットの1以上のそれぞれの隣接する画像に重なり合う、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  3. 画像の第1のセット及び画像の第2のセットは、空間的位置の一様なグリッド上で得られる、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  4. 画像の第1のセット、画像のサブセット及び画像の第2のセットは、デジタル顕微鏡システムを用いて取得される、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  5. 試料は、ステージ上で交換される前に、異なって染色される、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  6. グローバル変換行列は、試料が複合画像及び第1のセットのそれぞれの個々の画像の両方に配置される、スライドからの座標をマッピングする、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  7. サブセットの各画像は、対数極座標高速フーリエ変換を用いて、画像の第1のセットの対応する画像と位置合わせされる、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  8. 第1のセットの対応する画像に、第2のセットの回転されてスケーリングされた画像を位置合わせするステップは、更なる回転又はスケーリングを行わずに、第2のセットの回転されてスケーリングされた画像を平行移動するステップを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装方法。
  9. 画像解析システムであって、
    1以上のルーチンを記憶するメモリと、
    メモリに記憶された1以上のルーチンを実行するように構成された処理コンポーネントとを含み、
    処理コンポーネントによって実行された場合に、1以上のルーチンは、
    試料から取得した画像の限定されたセットと前に取得した試料の画像の完全なセットとのアライメント操作であって、画像の限定されたセットを画像の完全なセットの対応する画像と関係づける少なくとも回転を生成するアライメント操作を実行することと、
    回転によって、後に取得した画像の完全なセットを回転させることと、
    後に取得した画像の完全なセットの回転された画像を平行移動して、回転された画像を、前に取得した画像の完全なセットの対応する画像と位置合わせすることとを含む処理を実行させる、画像解析システム。
  10. 画像の限定されたセットは、試料の3つ、4つ又は5つの画像を含む、請求項9に記載の画像解析システム。
  11. アライメント操作は、対数極座標高速フーリエ変換を含む、請求項9に記載の画像解析システム。
  12. アライメント操作はスケール係数も生成し、後に取得した画像の完全なセットは、平行移動に先立ってスケール係数によってスケーリングされる、請求項9に記載の画像解析システム。
  13. 後に取得した画像の完全なセットの各画像は、前に取得した画像の完全なセットのそれぞれの画像に対応する、請求項9に記載の画像解析システム。
  14. 処理コンポーネントによって実行された場合に、1以上のルーチンは、
    前に取得した画像の完全なセット又は後に取得した画像の完全なセットから、少なくとも1つの複合画像を生成して表示することを含む処理を実行させる、請求項9に記載の画像解析システム。
  15. デジタル顕微鏡撮像システムであって、
    スライドを保持するように構成されたステージと、
    スライドが存在する場合に、スライドの一部分の画像を取得するように構成された対物レンズ及びイメージセンサと、
    撮像プロトコルに従って、対物レンズ及びステージの一方又は両方を互いに移動するように構成された位置コントローラと、
    位置コントローラ及びイメージセンサの一方又は両方の動作を制御するように構成されたコントローラと、
    1以上のルーチンを記憶するメモリと、
    メモリに記憶された1以上のルーチンを実行するように構成された処理コンポーネントとを含み、 処理コンポーネントによって実行された場合に、1以上のルーチンは、
    スライドの少なくとも一部の画像の第1の完全なセットであって、各画像が少なくとも1つの隣接する画像と重なり合う、画像の第1の完全なセットを取得することと、
    スライドがステージから取り除かれて交換された後に、スライドの少なくとも一部の画像の第2の完全なセットを取得することと、
    画像の第2の完全なセットの画像を所定の角度だけ回転させて、予め回転された画像のセットを生成することと、
    予め回転された画像を平行移動して、予め回転された画像を画像の第1の完全なセットの対応する画像に位置合わせすることを含む処理を実行させる、デジタル顕微鏡撮像システム。
  16. 画像の第1の完全なセット及び第2の完全なセットは、一様なグリッド上で取得される、請求項15に記載のデジタル顕微鏡撮像システム。
  17. 処理コンポーネントによって実行された場合に、1以上のルーチンは、
    予め回転された画像を平行移動することに先立って、所定のスケール係数によって画像の第2の完全なセットの画像をスケーリングすることを含む更なる処理を実行させる、請求項15に記載のデジタル顕微鏡撮像システム。
  18. 処理コンポーネントによって実行された場合に、1以上のルーチンは、
    スライドがステージから取り除かれて交換された後に、スライドの画像の限定されたセットを取得することと、
    画像の第1の完全なセットの対応する画像に画像の限定されたセットを位置合わせすることによって、所定の角度を算出することとを含む更なる処理を実行させる、請求項15に記載のデジタル顕微鏡撮像システム。
  19. 画像の限定されたセットは、3つ、4つ又は5つの画像を含む、請求項18に記載のデジタル顕微鏡撮像システム。
  20. 所定の角度は、対数極座標高速フーリエ変換を用いて算出される、請求項18に記載のデジタル顕微鏡撮像システム。
JP2016504327A 2013-03-18 2014-03-18 コンピュータ実装方法、画像解析システム及びデジタル顕微鏡撮像システム Active JP6496708B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/846,490 US10088658B2 (en) 2013-03-18 2013-03-18 Referencing in multi-acquisition slide imaging
US13/846,490 2013-03-18
PCT/US2014/030970 WO2014153320A1 (en) 2013-03-18 2014-03-18 Referencing in multi-acquisition slide imaging

Publications (3)

Publication Number Publication Date
JP2016520894A true JP2016520894A (ja) 2016-07-14
JP2016520894A5 JP2016520894A5 (ja) 2017-04-13
JP6496708B2 JP6496708B2 (ja) 2019-04-03

Family

ID=50771585

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016504327A Active JP6496708B2 (ja) 2013-03-18 2014-03-18 コンピュータ実装方法、画像解析システム及びデジタル顕微鏡撮像システム

Country Status (10)

Country Link
US (1) US10088658B2 (ja)
EP (1) EP2976745B1 (ja)
JP (1) JP6496708B2 (ja)
KR (1) KR20150131047A (ja)
CN (1) CN105190686A (ja)
AU (1) AU2014236055B2 (ja)
CA (1) CA2901164C (ja)
RU (1) RU2015137588A (ja)
SG (1) SG11201507801SA (ja)
WO (1) WO2014153320A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023210185A1 (ja) * 2022-04-26 2023-11-02 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 顕微鏡画像情報処理方法、顕微鏡画像情報処理システム、およびコンピュータプログラム

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2899714C (en) * 2013-03-15 2020-10-27 Ventana Medical Systems, Inc. Tissue object-based machine learning system for automated scoring of digital whole slides
JP5957575B1 (ja) * 2015-06-12 2016-07-27 Ckd株式会社 三次元計測装置
US9830528B2 (en) * 2015-12-09 2017-11-28 Axis Ab Rotation invariant object feature recognition
CN106056537B (zh) * 2016-05-20 2019-05-17 东软医疗系统股份有限公司 一种医学图像拼接方法及装置
US10147994B2 (en) * 2016-09-23 2018-12-04 Skyworks Solutions, Inc. Coupler circuit
US11079584B2 (en) * 2016-10-24 2021-08-03 City University Of Hong Kong Method for use in optical imaging, a system for using in optical imaging and an optical system
US10663711B2 (en) * 2017-01-04 2020-05-26 Corista, LLC Virtual slide stage (VSS) method for viewing whole slide images
US11248963B2 (en) 2017-01-23 2022-02-15 Honeywell International, Inc. Equipment and method for three-dimensional radiance and gas species field estimation in an open combustion environment
US11030758B2 (en) * 2018-05-18 2021-06-08 Strateos, Inc. Method and apparatus for registering images of histological sections
JP7458328B2 (ja) 2018-05-21 2024-03-29 コリスタ・エルエルシー マルチ分解能登録を介したマルチサンプル全体スライド画像処理
KR102590482B1 (ko) 2018-08-30 2023-10-19 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드 자동 종양 검출 및 분류를 위한 시스템
EP3650940A1 (en) * 2018-11-09 2020-05-13 ASML Netherlands B.V. A method in the manufacturing process of a device, a non-transitory computer-readable medium and a system configured to perform the method
US10916037B2 (en) 2018-12-13 2021-02-09 Canon Kabushiki Kaisha Method of encoding and decoding calibration marker identifiers
US11256078B2 (en) * 2019-10-13 2022-02-22 Yale University Continuous scanning for localization microscopy
US11977723B2 (en) * 2019-12-17 2024-05-07 Palantir Technologies Inc. Image tiling and distributive modification
KR102258958B1 (ko) 2019-12-26 2021-06-02 나노스코프시스템즈 주식회사 고속 이미징 방법 및 이를 이용한 고속 이미징 현미경

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004240931A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Sony Corp 画像照合装置、画像照合方法、およびプログラム
JP2007520762A (ja) * 2003-07-08 2007-07-26 キヤノン株式会社 画像位置合わせ方法の改良
JP2008509481A (ja) * 2004-08-04 2008-03-27 インターグラフ ソフトウェアー テクノロジーズ カンパニー 非均一分解能で合成イメージを用意する方法
US20080152207A1 (en) * 2006-12-20 2008-06-26 Micheva Kristina D Arrangement and imaging of biological samples
JP2010020997A (ja) * 2008-07-10 2010-01-28 Jeol Ltd モンタージュ画像の合成方法及び電子顕微鏡
US20110249910A1 (en) * 2010-04-08 2011-10-13 General Electric Company Image quality assessment including comparison of overlapped margins

Family Cites Families (41)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09508994A (ja) * 1994-01-28 1997-09-09 シュナイダー メディカル テクノロジーズ インコーポレイテッド 像形成装置及び方法
JPH09147115A (ja) 1995-11-20 1997-06-06 Hamamatsu Photonics Kk 人物照合装置
US6215892B1 (en) 1995-11-30 2001-04-10 Chromavision Medical Systems, Inc. Method and apparatus for automated image analysis of biological specimens
US5850486A (en) * 1996-04-29 1998-12-15 The Mclean Hospital Corporation Registration of image data
FR2763721B1 (fr) * 1997-05-21 1999-08-06 Inst Nat Rech Inf Automat Dispositif electronique de traitement d'images pour la detection de variations dimensionnelles
US6373970B1 (en) * 1998-12-29 2002-04-16 General Electric Company Image registration using fourier phase matching
US6266452B1 (en) * 1999-03-18 2001-07-24 Nec Research Institute, Inc. Image registration method
US6751342B2 (en) 1999-12-02 2004-06-15 Thermal Wave Imaging, Inc. System for generating thermographic images using thermographic signal reconstruction
US6549683B1 (en) * 2000-05-02 2003-04-15 Institut National D'optique Method and apparatus for evaluating a scale factor and a rotation angle in image processing
US6711283B1 (en) 2000-05-03 2004-03-23 Aperio Technologies, Inc. Fully automatic rapid microscope slide scanner
US7050087B2 (en) * 2000-12-06 2006-05-23 Bioview Ltd. Data acquisition and display system and method
US7106891B2 (en) * 2001-10-15 2006-09-12 Insightful Corporation System and method for determining convergence of image set registration
US7359563B1 (en) * 2004-04-05 2008-04-15 Louisiana Tech University Research Foundation Method to stabilize a moving image
US7456377B2 (en) * 2004-08-31 2008-11-25 Carl Zeiss Microimaging Ais, Inc. System and method for creating magnified images of a microscope slide
US20060098897A1 (en) 2004-11-10 2006-05-11 Agfa-Gevaert Method of superimposing images
US8014625B2 (en) 2004-11-10 2011-09-06 Agfa Healthcare Method of performing measurements on digital images
CA2595248A1 (en) 2005-01-18 2006-07-27 Trestle Corporation System and method for creating variable quality images of a slide
US7856154B2 (en) * 2005-01-19 2010-12-21 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army System and method of super-resolution imaging from a sequence of translated and rotated low-resolution images
EP2960830B1 (en) * 2005-09-05 2018-07-04 Alpvision SA Means for using microstructure of materials surface as a unique identifier
US9208394B2 (en) * 2005-09-05 2015-12-08 Alpvision S.A. Authentication of an article of manufacture using an image of the microstructure of it surface
JP4890096B2 (ja) * 2006-05-19 2012-03-07 浜松ホトニクス株式会社 画像取得装置、画像取得方法、及び画像取得プログラム
US20080292164A1 (en) * 2006-08-29 2008-11-27 Siemens Corporate Research, Inc. System and method for coregistration and analysis of non-concurrent diffuse optical and magnetic resonance breast images
US8009932B2 (en) * 2006-09-13 2011-08-30 Providence Engineering and Environmental Group LLC Automatic alignment of video frames for image processing
CN101542527A (zh) 2006-11-16 2009-09-23 维斯欧法姆有限公司 可组合图像的基于特征的配准
AU2007240236A1 (en) * 2007-12-11 2009-06-25 Canon Kabushiki Kaisha Correlatability analysis for sparse alignment
US8369600B2 (en) * 2008-03-25 2013-02-05 General Electric Company Method and apparatus for detecting irregularities in tissue microarrays
EP3764085A3 (en) 2008-10-24 2021-03-24 Leica Biosystems Imaging Inc. Whole slide fluorescence scanner
US8199989B2 (en) * 2009-05-15 2012-06-12 General Electric Company Automatic fly through review mechanism
US20110075914A1 (en) * 2009-09-30 2011-03-31 General Electric Company System and method for the quantitative assessment of digital histology images
US20110091125A1 (en) * 2009-10-15 2011-04-21 General Electric Company System and method for imaging with enhanced depth of field
US8314837B2 (en) * 2009-10-15 2012-11-20 General Electric Company System and method for imaging with enhanced depth of field
US8532398B2 (en) * 2010-03-26 2013-09-10 General Electric Company Methods and apparatus for optical segmentation of biological samples
US8774494B2 (en) * 2010-04-30 2014-07-08 Complete Genomics, Inc. Method and system for accurate alignment and registration of array for DNA sequencing
US20110286654A1 (en) * 2010-05-21 2011-11-24 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Segmentation of Biological Image Data
US9025850B2 (en) * 2010-06-25 2015-05-05 Cireca Theranostics, Llc Method for analyzing biological specimens by spectral imaging
US8699769B2 (en) * 2011-07-12 2014-04-15 Definiens Ag Generating artificial hyperspectral images using correlated analysis of co-registered images
US8639013B2 (en) * 2011-08-17 2014-01-28 General Electric Company System and methods for generating a brightfield image using fluorescent images
US8611692B2 (en) * 2011-09-26 2013-12-17 Northrop Grumman Systems Corporation Automated image registration with varied amounts of a priori information using a minimum entropy method
US8942512B2 (en) * 2011-12-24 2015-01-27 Ecole De Technologie Superieure Methods and systems for processing a first image with reference to a second image
JP6348481B2 (ja) 2012-03-30 2018-06-27 ジーイー・ヘルスケア・バイオサイエンス・コーポレイション 組織試料の画像を生成するための方法
SG11201406105UA (en) 2012-03-30 2014-10-30 Clarient Diagnostic Services Inc Immunofluorescence and fluorescent-based nucleic acid analysis on a single sample

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004240931A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Sony Corp 画像照合装置、画像照合方法、およびプログラム
JP2007520762A (ja) * 2003-07-08 2007-07-26 キヤノン株式会社 画像位置合わせ方法の改良
JP2008509481A (ja) * 2004-08-04 2008-03-27 インターグラフ ソフトウェアー テクノロジーズ カンパニー 非均一分解能で合成イメージを用意する方法
US20080152207A1 (en) * 2006-12-20 2008-06-26 Micheva Kristina D Arrangement and imaging of biological samples
JP2010020997A (ja) * 2008-07-10 2010-01-28 Jeol Ltd モンタージュ画像の合成方法及び電子顕微鏡
US20110249910A1 (en) * 2010-04-08 2011-10-13 General Electric Company Image quality assessment including comparison of overlapped margins

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023210185A1 (ja) * 2022-04-26 2023-11-02 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 顕微鏡画像情報処理方法、顕微鏡画像情報処理システム、およびコンピュータプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP2976745A1 (en) 2016-01-27
KR20150131047A (ko) 2015-11-24
CA2901164C (en) 2021-08-31
CN105190686A (zh) 2015-12-23
EP2976745B1 (en) 2019-08-07
JP6496708B2 (ja) 2019-04-03
AU2014236055B2 (en) 2019-09-19
CA2901164A1 (en) 2014-09-25
WO2014153320A1 (en) 2014-09-25
US20140267671A1 (en) 2014-09-18
AU2014236055A1 (en) 2015-09-03
RU2015137588A (ru) 2017-04-25
SG11201507801SA (en) 2015-10-29
US10088658B2 (en) 2018-10-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6496708B2 (ja) コンピュータ実装方法、画像解析システム及びデジタル顕微鏡撮像システム
JP6594294B2 (ja) 顕微鏡画像の画像品質評価
JP6662527B2 (ja) 顕微鏡でのスライドガラスの配置を検出するためのスライドガラスホルダ
JP5715371B2 (ja) 被写界深度が向上した撮像システム及び撮像方法
JP5996334B2 (ja) 顕微鏡システム、標本画像生成方法及びプログラム
JP5782243B2 (ja) 被写界深度が向上した撮像システム及び撮像方法
JP5651423B2 (ja) 被写界深度が向上した撮像システム及び撮像方法
US20030222197A1 (en) Multi-axis integration system and method
JP5826561B2 (ja) 顕微鏡システム、標本画像生成方法及びプログラム
JP2016125913A (ja) 画像取得装置及び画像取得装置の制御方法
JP6172146B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び顕微鏡システム
WO2021188839A1 (en) Single-shot autofocusing of microscopy images using deep learning
JP2018530823A (ja) 病理学的明視野画像における自動染色検出
US11356593B2 (en) Methods and systems for single frame autofocusing based on color- multiplexed illumination
US20180025211A1 (en) Cell tracking correction method, cell tracking correction device, and storage medium which stores non-transitory computer-readable cell tracking correction program
WO2019140434A2 (en) Overlapping pattern differentiation at low signal-to-noise ratio
AU2013273789A1 (en) Thickness estimation for Microscopy
JP2018077155A (ja) 生体組織画像解析システム、画像処理システム及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20170310

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20170310

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20180529

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180822

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190212

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190311

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6496708

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

R360 Written notification for declining of transfer of rights

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R360

R371 Transfer withdrawn

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R371

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250