JP2017191609A - Image processing apparatus and image processing method - Google Patents
Image processing apparatus and image processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2017191609A JP2017191609A JP2017080532A JP2017080532A JP2017191609A JP 2017191609 A JP2017191609 A JP 2017191609A JP 2017080532 A JP2017080532 A JP 2017080532A JP 2017080532 A JP2017080532 A JP 2017080532A JP 2017191609 A JP2017191609 A JP 2017191609A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- image processing
- processing apparatus
- roi
- change
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Microscoopes, Condenser (AREA)
- Television Signal Processing For Recording (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
【課題】長時間撮影した画像を効率良く観察できる画像処理装置および画像処理方法を提供する。【解決手段】顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得する。取得した各々の画像について複数の特徴量を解析し、解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の画像間における複数の特徴量の変化の度合いの指標を、複数の特徴量のそれぞれの変化量を用いて算出する。指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、選択した画像を時系列で表示する。【選択図】図6An image processing apparatus and an image processing method capable of efficiently observing an image taken for a long time are provided. A plurality of temporally continuous images obtained by time-lapse observation of a living cell using a microscope are acquired. Analyzing a plurality of feature values for each acquired image, based on the analysis result, an index of the degree of change of the plurality of feature values between temporally consecutive images, and changing each of the plurality of feature values Calculate using quantity. An image whose index exceeds a predetermined threshold is selected, and the selected image is displayed in time series. [Selection] Figure 6
Description
本技術は、顕微鏡撮影された画像を処理する画像処理装置および画像処理方法に関する。 The present technology relates to an image processing apparatus and an image processing method for processing a microscopic image.
生細胞を長時間撮影するタイムラプス観察などでは、撮影された画像(動画)を観察するにあたり、観察に要する時間を短縮するための様々な工夫がなされてきた。 In the time-lapse observation for photographing a living cell for a long time, various contrivances for shortening the time required for observation have been made in observing a photographed image (moving image).
時間を短縮するために、撮影された細胞の画像を解析し、特徴量を算出する方法が幾つかある。例えば、エッジ検出や、輪郭抽出、フィルタ処理、Z軸方向の情報などを組み合わせて細胞等を認識する技術がある(例えば、特許文献1から3および非特許文献1から3参照)。これらの技術では、細胞等が撮影された領域を分類し、分類した領域ごとに特徴量の経時変化を出力する。
In order to shorten the time, there are several methods for analyzing a photographed cell image and calculating a feature amount. For example, there is a technique for recognizing a cell or the like by combining edge detection, contour extraction, filter processing, information in the Z-axis direction, and the like (see, for example,
しかしながら、従来の技術は細胞を認識するだけであり、長時間撮影した画像についてすべて確認するには撮影時間分の時間がかかってしまっていた。このように、長時間撮影した画像を効率良く観察するためには不十分な点があった。 However, the conventional technique only recognizes the cells, and it takes time for the photographing time to check all the images taken for a long time. As described above, there is an insufficient point for efficiently observing an image taken for a long time.
以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、長時間撮影した画像を効率良く観察できる画像処理装置および画像処理方法を提供することにある。 In view of the circumstances as described above, an object of the present technology is to provide an image processing apparatus and an image processing method capable of efficiently observing an image taken for a long time.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置は、顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得し、前記取得した各々の画像の特徴量を解析し、前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記特徴量の変化の度合いの指標を算出し、前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、前記選択した画像を時系列で表示部に表示するように構成された制御部を具備する。 In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to an embodiment of the present technology acquires a plurality of temporally continuous images obtained by time-lapse observation of biological cells using a microscope, and acquires each of the acquired Analyzing the feature quantity of the image, and calculating an index of the degree of change in the feature quantity between the temporally continuous images based on the analysis result, and the index exceeds a predetermined threshold value A control unit configured to select a selected image and display the selected image on the display unit in time series.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、前記取得した画像内にROI領域を設定し、前記設定されたROI領域の前記特徴量を解析し、前記指標を、前記ROI領域ごとに算出する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing apparatus according to an aspect of the present technology, the control unit sets an ROI region in the acquired image, analyzes the feature amount of the set ROI region, The index may be calculated for each ROI region.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、少なくとも1つの前記ROI領域に対して、算出された前記指標が前記閾値を超えている画像を選択する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing apparatus according to an aspect of the present technology, the control unit selects, for at least one ROI region, an image in which the calculated index exceeds the threshold value. It may be configured.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、入力部を介してユーザから前記ROI領域の指定を受け付け、前記指定されたROI領域の前記指標が前記閾値を超えている画像を選択する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing apparatus according to an aspect of the present technology, the control unit accepts designation of the ROI region from a user via an input unit, and the index of the designated ROI region is A configuration may be used in which an image exceeding the threshold is selected.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、前記各々の画像のうち、前記ROI領域の部分を拡大して表示する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing apparatus according to an aspect of the present technology, the control unit may be configured to display an enlarged portion of the ROI area in each of the images.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、前記閾値を、入力部を介して受け付けた入力により設定する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing device according to an aspect of the present technology, the control unit may be configured to set the threshold value by an input received via the input unit.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、前記閾値を、前記特徴量の前記変化の量に基づいて設定する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing device according to an aspect of the present technology, the control unit may be configured to set the threshold based on the amount of change in the feature amount.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、前記複数の画像を動画として再生する場合に、前記入力部を介して受け付けた再生時間に応じた前記画像が選択されるように、前記閾値を調整する構成でもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing apparatus according to an aspect of the present technology, the control unit reproduces the plurality of images as a moving image according to the reproduction time received via the input unit. The threshold value may be adjusted so that an image is selected.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記特徴量は、輝度、エッジ、動きベクトル、および密度のうち少なくとも1つであってもよい。 In order to achieve the above object, in the image processing device according to an aspect of the present technology, the feature amount may be at least one of luminance, an edge, a motion vector, and a density.
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理装置では、前記制御部は、前記指標を、前記特徴量の変化量と、当該変化量を正規化した正規化変化量と、正規化変化量の合計とを用いて、以下の式で算出する構成でもよい。
(指標)=Σ((前記特徴量の変化量)×(前記特徴量の正規化変化量)/(正規化変化量の合計))
In order to achieve the above object, in the image processing apparatus according to an aspect of the present technology, the control unit includes the change amount of the feature amount, a normalized change amount obtained by normalizing the change amount, and a normal amount. It is also possible to use the following formula using the total amount of change in chemical conversion.
(Index) = Σ ((change amount of the feature amount) × (normalized change amount of the feature amount) / (total normalized change amount))
上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る画像処理方法では、制御部が、顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得し、前記取得した各々の画像の特徴量を解析し、前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記特徴量の変化の度合いの指標を算出し、前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、前記選択した画像を時系列で表示部に表示する。 In order to achieve the above object, in the image processing method according to an aspect of the present technology, the control unit acquires a plurality of temporally continuous images obtained by observing biological cells using a microscope over time, and Analyzing the feature quantity of each acquired image, calculating an index of the degree of change of the feature quantity between each temporally continuous image based on the analysis result, and the index is predetermined An image exceeding the threshold is selected, and the selected image is displayed on the display unit in time series.
以上のように、本技術によれば、長時間撮影した画像を効率良く観察できる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
As described above, according to the present technology, an image taken for a long time can be efficiently observed.
Note that the effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present disclosure.
<第1の実施形態>
以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明では、最初に、タイムラプス観察などにより取得した長時間の動画をどのようにダイジェスト再生するか、そのイメージを説明する。次に、ダイジェスト作成に用いる指標について説明し、その後、本実施形態に係る画像処理装置の構成とその処理の流れについて説明する。
<First Embodiment>
Hereinafter, embodiments according to the present technology will be described with reference to the drawings. In the following description, first, an image of how to reproduce a long-time moving image acquired by time-lapse observation or the like will be described. Next, indices used for digest creation will be described, and then the configuration of the image processing apparatus according to the present embodiment and the flow of the processing will be described.
[ダイジェスト再生のイメージ]
最初に、本実施形態に係る画像処理装置で行われる、動画のダイジェスト再生のイメージを説明する。図1は、本実施形態に係る画像処理装置で行われる、動画のダイジェスト再生のイメージを説明するための図である。
[Image of digest playback]
First, an image of digest reproduction of a moving image performed by the image processing apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram for explaining an image of digest reproduction of a moving image performed by the image processing apparatus according to the present embodiment.
図の上側は、ダイジェスト再生を行う基となる動画の例を示している。時刻t=1の画像では、2つの円形の細胞が写っている。なお、ここでは、右上の細胞が写っている領域をROI(Region of Interest、注目領域)1とし、左下の細胞が写っている領域をROI2とする。 The upper side of the figure shows an example of a moving image that is a basis for digest reproduction. In the image at time t = 1, two circular cells are shown. Here, the region where the upper right cell is shown is ROI (Region of Interest) 1 and the region where the lower left cell is shown is ROI2.
時刻t=2では画像に変化は無く、時刻t=3においてROI2の細胞の形状が三角形に変化したとする。時刻t=4では画像に変化は無く、時刻t=5においてROI1の細胞の形状が三角形に変化したとする。時刻t=6では画像に変化は無く、時刻t=7において両方の細胞の形状が四角形に変化したとする。 It is assumed that there is no change in the image at time t = 2, and that the shape of the ROI2 cell changes to a triangle at time t = 3. It is assumed that there is no change in the image at time t = 4, and that the shape of the ROI1 cell has changed to a triangle at time t = 5. It is assumed that there is no change in the image at time t = 6, and the shape of both cells has changed to a square at time t = 7.
図の中央は、フレーム(画像)全体での変化を捉えたダイジェスト再生の様子を示している。すなわち、画像内に写っているROIのいずれかに変化があれば、その変化を全て含むように、ダイジェストが生成される。この例では、ROI1の細胞のみが変化した時刻t=3の画像、ROI2の細胞のみが変化した時刻t=5の画像、および両方の細胞が変化した時刻t=7の画像、計4枚の画像によりダイジェスト再生が行われる。 The center of the figure shows the state of digest playback that captures changes in the entire frame (image). That is, if there is a change in any of the ROIs shown in the image, a digest is generated so as to include all the changes. In this example, an image at time t = 3 when only ROI1 cells changed, an image at time t = 5 when only ROI2 cells changed, and an image at time t = 7 when both cells changed, a total of four images Digest playback is performed with images.
図の下側は、ROIごとの変化を捉えたダイジェスト再生の様子を示している。例えば、ROI1の細胞では、時刻t=5および時刻t=7においてのみ変化があったので、ダイジェストはこれらを含む計3枚の画像で構成される。なお、ROI1の変化を捉えたダイジェストでは、ここで示すようにROI1の領域を拡大して表示してもよいし、他の細胞との位置関係が把握し易いように画像全体を表示してもよい。 The lower side of the figure shows a state of digest reproduction capturing changes for each ROI. For example, in the cell of ROI1, since there was a change only at time t = 5 and time t = 7, the digest is composed of a total of three images including these. In the digest that captures the change in ROI1, the ROI1 region may be enlarged as shown here, or the entire image may be displayed so that the positional relationship with other cells can be easily understood. Good.
以上、本実施形態に係る画像処理装置で行われる、動画のダイジェスト再生のイメージを説明した。 Heretofore, an image of digest reproduction of a moving image performed by the image processing apparatus according to the present embodiment has been described.
[ダイジェスト再生に用いるフレームの選択方法(概要)]
次に、動画を構成するフレームから、ダイジェストに用いるフレームを抜き出す方法の概要について説明する。
[Frame selection method for digest playback (outline)]
Next, an outline of a method for extracting a frame used for a digest from a frame constituting a moving image will be described.
まず、上述した「変化」に関する指標(変化指標)を考える。そして、この変化指標を、動画を構成するフレームごとに求める。ダイジェストに用いるフレームを選択する基準として、この変化指標が所定の閾値を超えていることを採用する。 First, consider the above-mentioned index (change index) related to “change”. And this change index is calculated | required for every flame | frame which comprises a moving image. As a reference for selecting a frame to be used for digest, it is adopted that this change index exceeds a predetermined threshold.
こうすることで、ユーザが閾値の設定を変更すると、閾値を超える変化指標を持つフレームの数が増減する。ダイジェストに用いるフレームの数が増減することにより、様々な再生時間のダイジェスト再生を行うことが出来る。 Thus, when the user changes the threshold setting, the number of frames having a change index exceeding the threshold increases or decreases. Digest playback for various playback times can be performed by increasing or decreasing the number of frames used for the digest.
また、画像形成装置を複数種類の「変化」が捉えられるように構成することにより、ユーザが指定した変化、例えば細胞分裂や、遊走、血管新生などに合わせて、ダイジェストを作成することが出来る。 In addition, by configuring the image forming apparatus so that a plurality of types of “changes” can be captured, a digest can be created in accordance with changes specified by the user, such as cell division, migration, and neovascularization.
このように、本技術に係る画像処理装置では、ユーザ(研究者)が見たい変化の種類と変化の度合い(閾値)を指定して、その変化がその閾値以上起きている箇所の画像だけをダイジェストとして観察することが出来るので、解析時間の短縮を行うことが出来る。 As described above, in the image processing apparatus according to the present technology, the type of change that the user (researcher) wants to see and the degree of change (threshold value) are specified, and only the image of the place where the change occurs more than the threshold value is selected. Since it can be observed as a digest, the analysis time can be shortened.
以上、動画を構成するフレームから、ダイジェストに用いるフレームを抜き出す方法の概要について説明した。 The outline of the method for extracting the frame used for the digest from the frames constituting the moving image has been described above.
[本技術が対象とする変化の種類(例)]
ここでは、本技術に係る画像処理装置が扱う「変化」の種類について、3つの例を挙げて説明する。なお、本技術では、ここに挙げる種類の変化以外の変化を捉えてダイジェスト再生を行うことも出来る。
[Types of changes targeted by this technology (example)]
Here, the types of “change” handled by the image processing apparatus according to the present technology will be described with three examples. In the present technology, digest reproduction can also be performed by capturing changes other than the types of changes listed here.
(1)細胞分裂など、形態や状態の変化(エッジや輝度の変化)
形態や状態の変化を捉える為には、位相差像や蛍光像を用いることが出来る。位相差像は、ROI領域を設定する場合や細胞を追尾(トラッキング)撮影する場合などに、輪郭位置を決めるために用いることが出来る。位相差像を測定して得られるエッジの数やエッジの分散を用いて変化指標を求めることが出来る。
(1) Changes in morphology and state such as cell division (changes in edges and brightness)
In order to capture changes in form and state, a phase contrast image or a fluorescence image can be used. The phase difference image can be used to determine the contour position when setting an ROI region or when tracking (tracking) imaging of cells. The change index can be obtained using the number of edges obtained by measuring the phase difference image and the dispersion of the edges.
また、蛍光像を用いることにより、継続する変化の始点と終点となるフレームを決定することが出来る。例えば、蛍光の変化が始まったフレームを始点とし、蛍光の輝度値が増減する中で減少が最小となるフレームを終点とすることが出来る。蛍光像を測定して得られる輝度値のヒストグラムを用いて変化指標を求めることが出来る。 Further, by using the fluorescent image, it is possible to determine the frames that will be the starting point and the ending point of the continuous change. For example, the frame where the change in fluorescence starts can be set as the start point, and the frame where the decrease is minimized while the luminance value of the fluorescence increases or decreases can be set as the end point. A change index can be obtained using a histogram of luminance values obtained by measuring a fluorescent image.
なお、1つの生体標本を撮影して得られた、位相差像および蛍光像の両方を組み合わせて用いることも出来る。例えば、位相差像には細胞の輪郭が明確に写るので、位相差像を用いて、細胞が存在する領域をROI領域として決定し、その後、蛍光像を用いてそのROI領域の変化を捉えることも出来る。 It is also possible to use a combination of both a phase difference image and a fluorescence image obtained by photographing one biological specimen. For example, since the outline of a cell is clearly shown in the phase contrast image, the region where the cell exists is determined as the ROI region using the phase contrast image, and then the change in the ROI region is captured using the fluorescence image. You can also.
(2)遊走、輸送などの動態(動き)の変化
遊走する細胞の各々をトラッキングし、ME(Motion Vector Estimation、動きベクトル演算)などの方法により、各々の細胞の動きベクトルを算出する。動きベクトルに基づいて算出した動き量の変化の総量から、変化指標を算出することが出来る。
(2) Changes in dynamics (motion) such as migration and transport Each of the migrating cells is tracked, and the motion vector of each cell is calculated by a method such as ME (Motion Vector Estimation). The change index can be calculated from the total amount of change in the motion amount calculated based on the motion vector.
(3)免疫細胞の活性や血管新生に特徴的な密度の変化
免疫細胞が活性化している領域や血管新生が行われている(腫瘍がある)領域において蛍光像に写っている蛍光体の密度変化から変化指標を算出することが出来る。例えば、ROI領域における輝度値の総和の変化から変化指標を算出することが出来る。
(3) Changes in density characteristic of immune cell activity and angiogenesis Density of phosphors shown in fluorescence image in areas where immune cells are activated and areas where angiogenesis is performed (tumor is present) A change index can be calculated from the change. For example, a change index can be calculated from a change in the sum of luminance values in the ROI region.
以上、本技術に係る画像処理装置が扱う「変化」の種類について、3つの例を挙げて説明した。 The types of “changes” handled by the image processing apparatus according to the present technology have been described with three examples.
[変化指標および変化指標の係数]
ここでは、上述した変化指標の求め方について、その一例を説明する。ここで説明する変化指標の求め方では、まず変化指標を求めるための係数を算出し、算出した係数を用いて変化指標の算出を行う。
[Change index and coefficient of change index]
Here, an example of how to obtain the above-described change index will be described. In the method of obtaining the change index described here, first, a coefficient for obtaining the change index is calculated, and the change index is calculated using the calculated coefficient.
最初に、4種類の変化を考慮して計算を行うこととして、変化量を、A、B、C、Dとする。これらの変化量は、例えば、輝度値の変化、エッジ総数の変化、密度の変化、動きの変化などである。 First, calculation is performed in consideration of four types of changes, and the amount of change is A, B, C, and D. These change amounts include, for example, a change in luminance value, a change in the total number of edges, a change in density, and a change in motion.
次に、正規化変化量を求める。正規化変化量は、(変化量)/(総変化量)の式から求められる。変化量A、B、C、Dの正規化変化量を、それぞれ、a、b、c、dとする。 Next, the normalized change amount is obtained. The normalized change amount is obtained from the formula (change amount) / (total change amount). The normalized change amounts of the change amounts A, B, C, and D are a, b, c, and d, respectively.
次に、正規化変化量の合計nを求める。正規化変化量の合計nは、各正規化変化量を合計することで得られる。n=Σ(各正規化変化量) Next, a total n of normalized change amounts is obtained. The total normalized change amount n is obtained by summing the respective normalized change amounts. n = Σ (each normalized change)
次に、変化指標を算出するための係数を求める。変化量A、B、C、Dに対する係数をそれぞれp、q、r、sとして、p=a/n、q=b/n、r=c/n、s=d/nの式により、係数を求めることが出来る。 Next, a coefficient for calculating the change index is obtained. The coefficients for the change amounts A, B, C, and D are p, q, r, and s, respectively, and the coefficients are expressed as follows: p = a / n, q = b / n, r = c / n, s = d / n Can be requested.
なお、係数p、q、r、sの求め方は、上述した数式により求める方法に限らない。例えば、全て1としてもよいし、予め設定されたデフォルトの値を用いてもよい。 Note that the method of obtaining the coefficients p, q, r, and s is not limited to the method of obtaining the above-described mathematical expressions. For example, all may be 1, or a default value set in advance may be used.
最後に、変化指標を、(係数×変化量)の和として算出する。すなわち、変化指標は、以下の数式で求めることが出来る。 Finally, the change index is calculated as the sum of (coefficient × change amount). That is, the change index can be obtained by the following formula.
(変化指標)=pA+qB+rC+sD (Change index) = pA + qB + rC + sD
なお、ここでは4種類の変化を考えたが、変化指標を算出するにあたり、より多くの種類の変化を考慮してもよい。その場合は、追加の変化量をE、正規化変化量をe、係数をuとして、u=e/n、(変化指標)=pA+qB+rC+sD+uEのように求めることが出来る。 Although four types of changes are considered here, more types of changes may be taken into account when calculating the change index. In this case, the additional change amount is E, the normalized change amount is e, and the coefficient is u, and u = e / n, (change index) = pA + qB + rC + sD + uE.
以上、変化指標の求め方について、その一例を説明した。 The example of how to obtain the change index has been described above.
[画像処理装置のGUIの例]
次に、本実施形態に係る画像処理装置で用いられるGUI(Graphical User Interface)の例を説明する。図2および図3は、本実施形態に係る画像処理装置で用いられるGUIの例を示す図である。
[Example of GUI of image processing apparatus]
Next, an example of a GUI (Graphical User Interface) used in the image processing apparatus according to the present embodiment will be described. 2 and 3 are diagrams illustrating examples of GUIs used in the image processing apparatus according to the present embodiment.
図2に示す例では、蛍光画像や明視野画像が表示される画像表示領域の下に、ダイジェスト再生の再生時間をユーザが指定するためのスライドバーと、上述した閾値をユーザが指定するためのスライドバーが設けられている。なお、再生時間と閾値の間には、再生時間を延ばすと閾値が下がったり、閾値を上げると再生時間が短くなったりする関係がある。 In the example shown in FIG. 2, a slide bar for the user to specify the playback time for digest playback and an above-described threshold value for the user to specify below the image display area in which the fluorescent image and the bright field image are displayed. A slide bar is provided. Note that there is a relationship between the playback time and the threshold value such that the threshold value decreases when the playback time is extended, and the playback time decreases when the threshold value is increased.
この例では、ユーザが、画像表示領域の中央付近に写っている丸い細胞をROIとして、直接クリックするなどして指定し、再生時間のスライドバーを調整する。すると、指定されたROI領域に関して、指定された時間に収まるように閾値が調整され、変化があったフレームのうち、変化指標が閾値を超えるフレームが選択され、ダイジェスト再生が行われる。 In this example, the user designates a round cell reflected in the vicinity of the center of the image display area as an ROI by directly clicking or the like, and adjusts the playback time slide bar. Then, with respect to the designated ROI region, the threshold value is adjusted so as to be within the designated time, and a frame whose change index exceeds the threshold value is selected from the changed frames, and digest reproduction is performed.
図3に示す例では、ユーザが画像表示領域で指定したROIの数に応じて、対応するスライドバーが表示されている。ここでは、3つのROIをユーザが指定したので、それぞれのROIにおいてダイジェスト再生の対象となるフレームを選択するための閾値をユーザが指定できるように、3つのスライドバーが表示されている。 In the example illustrated in FIG. 3, corresponding slide bars are displayed according to the number of ROIs designated by the user in the image display area. Here, since three ROIs are designated by the user, three slide bars are displayed so that the user can designate a threshold value for selecting a frame to be subjected to digest reproduction in each ROI.
以上、本実施形態に係る画像処理装置で用いられるGUIの例を説明した。 The example of the GUI used in the image processing apparatus according to the present embodiment has been described above.
[画像処理装置の構成]
次に、本実施形態に係る画像処理装置を含む顕微鏡システムの構成について概略を説明する。図4は、本実施形態に係る画像処理装置50を含む顕微鏡システム1の構成図である。
[Configuration of image processing apparatus]
Next, an outline of a configuration of a microscope system including the image processing apparatus according to the present embodiment will be described. FIG. 4 is a configuration diagram of the
顕微鏡システム1は、レーザ光源ユニット10、スキャナユニット20、顕微鏡30、顕微鏡コントローラ40、画像処理装置50を具備している。なお、画像処理装置50で行われる画像解析などの処理は、ローカルネットワーク上にある画像解析サーバ100、またはインターネットクラウド上にある画像解析クラウドサーバ200により行われてもよい。
The
レーザ光源ユニット10は、蛍光標識された細胞などの標本から蛍光を発生させるための励起光を生成する。生成された励起光は、スキャナユニット20に導入される。
The laser
レーザ光源ユニット10は、レーザコントローラ11を具備しており、レーザコントローラ11により、励起光の強度や発光間隔などが制御される。
The laser
スキャナユニット20は、スキャナコントローラ21、ガルバノミラー22、ダイクロイックミラー23、および光検出器24を具備している。
The
ガルバノミラー22は、レーザ光源ユニット10から導入された励起用のレーザ光が顕微鏡30のステージ35上に置かれた標本の水平方向(XY方向)に移動して照射されるように、X方向およびY方向それぞれでレーザ光の向きを変更する。ガルバノミラー22で方向を整えられたレーザ光は、ダイクロイックミラー23を透過後、顕微鏡30に導入される。顕微鏡30に導入されたレーザ光は、標本に照射され、照射により励起された蛍光が顕微鏡30からスキャナユニット20に戻ってくる。
The
ダイクロイックミラー23は、顕微鏡30から戻ってきたレーザ光および蛍光のうち、蛍光のみを光検出器24に向けて反射させる。
The
光検出器24は、一般にPMT(Photomultiplier Tube、光電子増倍管)が用いられ、レーザ光が照射された標本において励起された蛍光を検出する。なお、共焦点顕微鏡の場合、光路上、光検出器24の手前にピンホールが設置される。このピンホールが設置される位置は、後述する対物レンズ32の焦点位置と共役位置にある。
The light detector 24 is generally a PMT (Photomultiplier Tube) and detects fluorescence excited in a sample irradiated with laser light. In the case of a confocal microscope, a pinhole is installed in front of the photodetector 24 on the optical path. The position where the pinhole is installed is in a conjugate position with a focus position of an
スキャナコントローラ21は、標本をXY方向に走査するために、ガルバノミラー22を制御したり、光検出器24を制御したりする。光検出器24により検出された信号は、走査されるXY平面上の1点ごとの輝度値として、画像処理装置50に伝送される。
The
顕微鏡30は、フィルタ31、対物レンズ32、ステージ35、ステージ駆動部34、結像レンズ36、撮像部37、および温度センサ38を具備している。なお、ステージ35上には、観察が行われる標本が載置される。
The
フィルタ31は、スキャナユニット20から導入されたレーザ光を対物レンズ32に導く。また、フィルタ31は、レーザ照射により標本から発生した蛍光をスキャナユニット20に導いたり、明視野光源(図示せず)から標本に照射され、反射または透過した光を結像レンズ36に導いたりする。
The
対物レンズ32は、フィルタ31を経由してスキャナユニット20から導入されたレーザ光を、対物レンズ32の焦点位置に集光させる。また、対物レンズ32は、標本から発生した蛍光を、フィルタ31を介してスキャナユニット20に導いたり、明視野光源から標本に照射された光を、フィルタ31を介して結像レンズ36に導いたりする。
The
ステージ35には、標本が載置される、ステージ35は、ステージ駆動部34により、対物レンズ32の光軸と垂直なXY方向に、そして対物レンズ32の光軸に沿ったZ方向に、ステージ35を移動される。
A specimen is placed on the
結像レンズ36は、対物レンズ32およびフィルタ31を透過してきた明視野光を撮像部37の撮像素子(図示せず)上に結像させる。
The
撮像部37は、結像レンズ36により撮像素子上に結像した明視野画像を撮像する。撮像された画像は、画像処理装置50に送られ、解析される。
The
顕微鏡コントローラ40は、画像処理装置50からの、オートフォーカスや細胞追尾露光などに関する指示に基づき、ステージ駆動部34に対し、ステージ35を移動させる。
The
画像処理装置50は、制御部51、記憶部52、入力部53、および表示部54を具備している。画像処理装置50は、一般的にPC(Personal Computer)により構成される。
The
制御部51は、顕微鏡システム1全体の制御を行ったり、光検出器24で検出された輝度値とその輝度値が検出されたXY平面上の座標値とから蛍光画像を合成したり、合成された蛍光画像を解析して最適なレーザ光強度を算出してレーザ光の強度を制御したりする。また、制御部51は、上述した通り、顕微鏡コントローラ40を制御し、顕微鏡30のオートフォーカス機能や細胞追尾露光などの機能を実現する。
The
なお、制御部51は、CPU(Central Processing Unit)により、記憶部52に記憶されたプログラムが実行されることにより実現される。制御部51の構成の詳細については後述する。
The
記憶部52は、ハードディスクドライブや半導体メモリにより構成され、CPUで実行される上記のプログラム群や、スキャナユニット20から取得された蛍光画像、そして、ROI情報テーブル52a、画像の解析結果52b、ROI番号・変化指標テーブル52c、および動画(フレーム)52dなどが記憶される。
The
入力部53は、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイスやキーボードなどから構成され、GUIなどを介したユーザからの指示を入力する。
The
表示部54は、液晶ディスプレイなどの表示装置と、その表示装置上にGUIや画像などを描画するための表示制御部から構成される。
The
以上、本実施形態に係る画像処理装置50を含む顕微鏡システム1の構成について概略を説明した。なお、ここでは画像処理装置50を顕微鏡システム1の一部として説明したが、この構成に限らず、画像処理装置50は、顕微鏡システム1とは独立したPCなどにより構成されてもよい。
The outline of the configuration of the
[制御部51の構成]
ここでは、CPUによりプログラムが実行されることにより実現される機能ブロックである制御部51の構成について説明する。図5は、制御部51の構成図である。なお、ここでは、制御部51が行う機能のうち、ダイジェスト再生に関係する部分だけを示している。
[Configuration of Control Unit 51]
Here, the configuration of the
制御部51は、ROI指定部51a、ROI検出部51b、画像測定部51c、測定結果解析部51d、変化量算出部51e、係数算出部51f、変化指標算出部51g、変化指標ヒストグラム作成部51h、ROI・フレーム選択部51i、視点変換部51j、およびダイジェスト作成部51kを具備している。
The
ROI指定部51aは、表示部54の表示画面上に、顕微鏡撮影された画像を表示し、GUIおよび入力部53を用いてユーザにより指定された画像上の領域をROIとして受け付ける。
The
ROI検出部51bは、ユーザがROI指定部51aを用いて所望のROIを指定しない場合に、代わりにROIとすべき領域を対象となる画像の中から検出する。
When the user does not designate a desired ROI using the
画像測定部51cは、対象となる画像上に設定されたROIにおいて、輝度値、エッジ、面積、輝度重心などを測定する。測定結果は、測定結果解析部51dにおいて解析される。
The
測定結果解析部51dは、画像測定部51cによる測定結果を解析する。例えば、画像測定部51cにより測定された輝度値に基づいて、輝度値のヒストグラムを作成したり、輝度値の分散を計算したりする。また、画像測定部51cにより測定されたエッジに基づいて、エッジの総和やエッジの分散を計算したりする。また、画像測定部51cにより測定された面積や輝度重心に基づき、輝度の密度を計算したりする。
The measurement result analysis unit 51d analyzes the measurement result obtained by the
変化量算出部51eは、測定結果解析部51dによる解析結果と、記憶部52に保存しておいた過去の画像の解析結果52bとからフレーム間での変化量または単位時間当りの変化量を算出する。
The change
係数算出部51fは、変化量算出部51eが算出した変化量に基づいて、上述した変化指標の係数を算出する。
The
変化指標算出部51gは、変化量算出部51eが算出した変化量と係数算出部51fが算出した係数に基づいて、変化指標を算出する。
The change
変化指標ヒストグラム作成部51hは、ダイジェストに含めるフレームを選択するためのヒストグラムを、ダイジェストの元になる動画の各フレームとそのフレームが持つ変化指標の値とから作成する。
The change index
ROI・フレーム選択部51iは、指定または検出されたROIにおけるダイジェスト再生を行うためのフレームを、変化指標ヒストグラム作成部51hが作成したヒストグラムに基づいて選択する。
The ROI /
視点変換部51jは、ダイジェスト再生に必須の構成要素ではなく、ユーザが生体標本の撮影に用いた視点、すなわち標本の真上方向からの視点に限らず、ユーザが任意に指定した視点から見た画像を再構成して表示するものである。なお、この機能を実現するためには、撮影を行う各時刻において、複数のZ方向位置に焦点を移動させてXY平面を撮影した画像(Zスタック)があり、3D画像が構築されていることが前提となる。
The
ダイジェスト作成部51kは、ROI・フレーム選択部51iにより選択されたフレームを時系列順に表示部54に表示することにより、生体標本を経時観察用に撮影した動画のダイジェスト再生を行う。なお、ダイジェスト作成部51kは、ダイジェストを動画として再生する以外に、変化が発生した画像を静止画のサムネイル画像にして、サムネイル画像を時系列で並べる形式で変化の過程を表してもよい。また、ダイジェスト作成部51kは、変化が発生した画像を抜き出し、論文やレポートに用いる形式での出力を行ってもよい。
The digest creation unit 51k displays the frames selected by the ROI /
以上、制御部51の構成について説明した。
The configuration of the
[画像処理装置が行う処理の概要]
次に、画像処理装置50が行う処理の流れについて、その概要を説明する。図6は、画像処理装置50が行う処理の流れについて、その概要を説明するためのフローチャートである。
[Outline of processing performed by image processing apparatus]
Next, an outline of the flow of processing performed by the
まず、制御部51は、処理対象となるフレームにおけるROIの、ユーザによる指定または検出(ROIの指定・検出処理)を行う(ステップS10)。
First, the
次に、制御部51は、処理対象となるフレームにおいて、ROIごとの変化指標の算出処理を行う(ステップS20)。
Next, the
次に、制御部51は、全てのROIについて変化指標の算出を行ったか否かを判断する(ステップS30)。まだ変化指標を算出していないROIが残っている場合(ステップS30のN)は、ステップS20に戻り、変化指標の算出処理を継続する。全てのROIについて変化指標の算出が終わっている場合(ステップS30のY)は、次のステップS40に進む。
Next, the
次に、制御部51は、ステップS20において算出された変化指標を用いて、元の動画から表示に用いるフレームを選択することにより、ダイジェストを作成し、作成したダイジェストの表示(ダイジェストの作成と表示の処理)を行う(ステップS40)。
Next, the
なお、図示はしていないが、制御部51は、動画を構成する1枚のフレームについてのみ、全てのROIについて変化指標を求めるのではなく、動画を構成する全てのフレームについて、全てのROIについて変化指標を求めるものであることは言うまでもない。
Although not shown, the
以上、画像処理装置50が行う処理の流れについて、その概要を説明した。なお、別の言い方をすれば、画像処理装置50の制御部51は、顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得し、前記取得した各々の画像の特徴量を解析し、前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記特徴量の変化の度合いの指標を算出し、前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、前記選択した画像を時系列で表示部54に表示するように構成されていると言える。以下では、ここで説明した各処理の詳細な流れについて説明する。
The outline of the flow of processing performed by the
[ROIの指定・検出処理]
ここでは、制御部51によるROIの指定・検出処理の流れについて説明する。図7はROIの指定・検出処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
[ROI designation / detection processing]
Here, the flow of ROI designation / detection processing by the
まず、制御部51は、記憶部52に記憶されているダイジェストを作成する基となる動画52dから1フレーム分の画像を読み込む(ステップS11)。読み込んだ画像は、表示部54の画像表示領域に表示される。
First, the
次に、ROI指定部51aが、ユーザからROIの指定を受け付け、ROIが指定されたか否かを判断する(ステップS12)。ユーザによりROIが指定された場合(ステップS12のyes)、ステップS17に進む。ユーザによるROIの指定が無かった場合(ステップS12のno)、ステップS13に進む。
Next, the
ステップS12においてユーザによるROIの指定が無かった場合、次に、制御部51は、処理する画像が蛍光画像であるか否かを判断する(ステップS13)。
If there is no ROI designation by the user in step S12, the
画像が蛍光画像である場合(ステップS13のyes)、ステップS14に進む。画像が蛍光画像ではない場合(ステップS13のno)、ステップS15に進む。 When the image is a fluorescent image (yes in step S13), the process proceeds to step S14. If the image is not a fluorescent image (no in step S13), the process proceeds to step S15.
ステップS13において画像が蛍光画像であると判断された場合、次に、ROI検出部51bが、画像の中から輝度値の高い部位(蛍光部位)の検出を行い、検出された蛍光部位をROIとする(ステップS14)。 If it is determined in step S13 that the image is a fluorescent image, then the ROI detection unit 51b detects a part having a high luminance value (fluorescent part) from the image, and the detected fluorescent part is designated as ROI. (Step S14).
ステップS13において画像が蛍光画像ではないと判断された場合またはステップS14の処理後、次に、制御部51は、処理する画像が明視野画像であるか否かを判断する(ステップS15)。画像が明視野画像である場合(ステップS15のyes)、ステップS16に進む。画像が明視野画像ではない場合(ステップS15のno)、ステップS17に進む。
When it is determined in step S13 that the image is not a fluorescent image or after the processing in step S14, the
ステップS15において画像が明視野画像であると判断された場合、次に、ROI検出部51bが、画像の中から輝度の高い部位やエッジの部位を検出し、検出された部位をROIとする(ステップS16)。 When it is determined in step S15 that the image is a bright field image, the ROI detection unit 51b detects a high-luminance part or an edge part from the image, and sets the detected part as the ROI ( Step S16).
最後に、制御部51は、指定または検出されたROIの情報(ROI情報)をROI情報テーブル52aに保存する(ステップS17)。
Finally, the
以上、ROIの指定・検出処理の流れについて説明した。 The flow of ROI designation / detection processing has been described above.
[ROI情報テーブル]
次に、ROI情報テーブル52aの例について説明する。図8は、ROI情報テーブル52aの例を示す図である。
[ROI information table]
Next, an example of the ROI information table 52a will be described. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the ROI information table 52a.
このテーブルの1行は、指定または検出されたROIを一意に識別するためのROI番号、そのROIの中心座標、ROIの大きさ、およびそのROIが含まれているフレームのフレーム番号により構成されている。 One row of this table is composed of an ROI number for uniquely identifying a designated or detected ROI, a center coordinate of the ROI, a size of the ROI, and a frame number of a frame including the ROI. Yes.
なお、ここでは、ROIの大きさを表すのに、幅(W)と高さ(H)により表しているが、ROIの形状は、四角形に限らず、どのような形状であってもよいし、点状であってもよい。 Here, although the size of the ROI is represented by the width (W) and the height (H), the shape of the ROI is not limited to a quadrangle, and may be any shape. It may be point-like.
以上、ROI情報テーブル52aの例について説明した。 The example of the ROI information table 52a has been described above.
[ROIごとの変化指標の算出処理]
次に、制御部51によるROIごとの変化指標の算出処理の流れについて説明する。図9はROIごとの変化指標の算出処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
[Calculation processing of change index for each ROI]
Next, the flow of the change index calculation process for each ROI by the
まず、画像測定部51cが、処理対象である画像上の、処理対象であるROIの領域内での測定を行う(ステップS21)。測定は、輝度値の測定であったり、エッジの測定であったり、高輝度部位の面積の測定であったり、輝度重心の測定であったりする。
First, the
次に、測定結果解析部51dが、画像測定部51cによる測定結果を解析する(ステップS22)。前ステップにおいて輝度値が測定された場合、測定結果解析部51dは、輝度値のヒストグラムを作成したり、輝度値の分散を計算したりする。前ステップにおいてエッジが測定された場合、測定結果解析部51dは、エッジの総数を計算したり、エッジの分散を計算したりする。前ステップにおいて、面積や輝度重心が測定された場合、測定結果解析部51dは、高輝度部位の密度の計算を行ったりする。
Next, the measurement result analysis unit 51d analyzes the measurement result obtained by the
次に、測定結果解析部51dは前ステップで行った解析の結果を記憶部52に保存する(ステップS23)。 Next, the measurement result analysis unit 51d stores the result of the analysis performed in the previous step in the storage unit 52 (step S23).
次に、変化量算出部51eが、過去(動画における前のフレーム)の解析結果52bを記憶部52から読み出す(ステップS24)。
Next, the change
次に、変化量算出部51eは、前ステップで読み出した過去の解析結果52bと、ステップS22において解析した結果とに基づいて、変化量を算出する(ステップS25)。変化量としては、輝度変化、エッジ変化、密度変化、動き変化などの変化量が挙げられる。変化量の算出は、2つの解析結果の差分を求めることにより行われてもよい。
Next, the change
次に、係数算出部51fが、前ステップにおいて算出された変化量に基づいて、変化指標を求めるための係数を算出する(ステップS26)。算出方法は上述したとおりである。
Next, the
次に、変化指標算出部51gが、処理対象であるROIの変化指標を算出する(ステップS27)。算出方法は上述したとおりである。
Next, the change
最後に、変化指標算出部51gが、処理対象としたROIの番号と、算出した変化指標とを記憶部52内のROI番号・変化指標テーブル52cに書き込み、保存する(ステップS28)。
Finally, the change
以上、ROIごとの変化指標の算出処理の流れについて説明した。 The flow of change index calculation processing for each ROI has been described above.
[ROI番号・変化指標テーブル]
次に、ROI番号・変化指標テーブル52cの例について説明する。図10は、ROI番号・変化指標テーブル52cの例を示す図である。
[ROI number / change index table]
Next, an example of the ROI number / change index table 52c will be described. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the ROI number / change index table 52c.
このテーブルの1行は、指定または検出されたROIを一意に識別するためのROI番号およびそのROIにおける変化指標の値により構成されている。 One row of this table is composed of the ROI number for uniquely identifying the designated or detected ROI and the value of the change index in the ROI.
なお、ROI番号と変化指標の値に加えて、フレーム番号が記録されていてもよい。 In addition to the ROI number and the change index value, a frame number may be recorded.
以上、ROI番号・変化指標テーブル52cの例について説明した。 The example of the ROI number / change index table 52c has been described above.
[ダイジェストの作成と表示の処理]
次に、制御部51によるダイジェストの作成と表示の処理の流れについて説明する。図11はダイジェストの作成と表示の処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
[Create and display digest]
Next, a flow of digest creation and display processing by the
まず、制御部51は、再生時間の時間長や、再生時間を左右する閾値、ダイジェスト再生するROIの指定に関する情報を取得する(ステップS41)。
First, the
次に、制御部51は、記憶部52のROI番号・変化指標テーブル52cから、ROIの番号とそのROIにおける変化指標の情報を読み込む(ステップS42)。
Next, the
次に、変化指標ヒストグラム作成部51hが、ステップS41において取得した情報の中に、ユーザによるROIの指定が含まれるか否かを判断する(ステップS43)。
Next, the change index
ユーザによりダイジェスト再生するROIが指定されている場合(ステップS43のyes)、次に、変化指標ヒストグラム作成部51hは指定されたROI領域における変化指標のヒストグラムを作成する(ステップS44)。変化指標のヒストグラムの例については後述する。
When the ROI for digest reproduction is designated by the user (step S43: yes), the change index
ユーザによりダイジェスト再生するROIが指定されていない場合(ステップS43のno)、次に、変化指標ヒストグラム作成部51hはフレーム全体における変化指標のヒストグラムを作成する(ステップS45)。この場合、ヒストグラムは、1つのフレーム中に含まれるROIの持つ変化指標のうち、最も高い値を用いて作成される(複数のROI間においてOR演算が行われる)。
When the ROI for digest playback is not specified by the user (no in step S43), the change index
次に、ROI・フレーム選択部51iが、前ステップで作成された変化指標のヒストグラムと、ステップS41において取得された再生時間の長さや閾値とに基づいて、元の動画を構成するフレームから、ダイジェストに使うフレームを選択する(ステップS46)。なお、ユーザによるROIの指定があった場合は、このステップにおいて、選択したフレームから指定されたROIの画像のみを抽出する処理も行ってもよい。
Next, the ROI /
最後に、ダイジェスト作成部51kが、前ステップにおいて選択されたフレームやROIを用いて、ダイジェスト再生を行う(ステップS47)。 Finally, the digest creation unit 51k performs digest reproduction using the frame or ROI selected in the previous step (step S47).
以上、ダイジェストの作成と表示の処理の流れについて説明した。なお、上記の説明では、変化量に着目し、変化量の大きいフレームをピックアップしてダイジェストを生成したが、この構成に限らず、例えば、ROIにおける輝度値の高さが閾値を超えたフレーム全てを選択してダイジェストを生成するような構成も考えられる。 The digest creation and display process flow has been described above. In the above description, attention is paid to the amount of change, and a digest is generated by picking up a frame with a large amount of change. However, the present invention is not limited to this configuration. A configuration in which a digest is generated by selecting is also conceivable.
[変化指標のヒストグラム]
次に、変化指標のヒストグラムの例を説明する。図12は、変化指標のヒストグラムの例である。
[Histogram of change index]
Next, an example of a change index histogram will be described. FIG. 12 is an example of a change index histogram.
この例に示すグラフでは、横軸に動画を構成する各フレームに対応する時刻を取り、縦軸に変化指標の値を取っている。そして、ROIごとの各時刻における変化指標の値がプロットされている。また、縦軸には、閾値とする値の位置が示されている。 In the graph shown in this example, the horizontal axis indicates the time corresponding to each frame constituting the moving image, and the vertical axis indicates the change index value. And the value of the change index at each time for each ROI is plotted. In addition, the vertical axis indicates the position of the value serving as the threshold value.
この例に示すグラフと閾値を用いる場合、ROI1に関しては、時刻t=1、2、および4における変化指標の値が閾値を超えているので、これらの時刻におけるフレーム計3枚を用いてダイジェスト再生が行われる。 When the graph and the threshold shown in this example are used, since the change index value at time t = 1, 2, and 4 exceeds the threshold for ROI1, digest playback is performed using a total of three frames at these times. Is done.
また、ROI2に関しては、時刻t=1および2における変化指標の値が閾値を超えているので、これらの時刻におけるフレーム計2枚を用いてダイジェスト再生が行われる。 Regarding ROI2, since the value of the change index at times t = 1 and 2 exceeds the threshold value, digest reproduction is performed using a total of two frames at these times.
以上、変化指標のヒストグラムの例を説明した。 The example of the change index histogram has been described above.
[ROIの設定方法]
ここでは、ユーザが観察する細胞などが経時的に移動する場合に、画像上にROIを設定する方法について説明する。ROIの設定方法として、例えば以下の2つを挙げることが出来る。
[ROI setting method]
Here, a method for setting an ROI on an image when a cell or the like observed by a user moves with time will be described. Examples of ROI setting methods include the following two methods.
1つめの方法では、まず、ユーザが観察したい細胞などを囲むようにROIを設定するにあたり、ダイジェストに使用するために選択されたフレームの全てに亘り、細胞の移動する範囲を把握する。そして、移動する範囲を含む大きさで、ROIの位置と範囲を決める。一度決めたROIの位置と範囲は全ての選択されたフレームに亘って固定され不変とする。 In the first method, first, when setting an ROI so as to surround a cell or the like that the user wants to observe, the range of movement of the cell is grasped over the entire frame selected for use in the digest. Then, the position and range of the ROI are determined with a size including the moving range. Once determined, the position and range of the ROI is fixed and unchanged over all selected frames.
2つめの方法では、フレームを構成する画像ごとに、ユーザが観察したい細胞をトラッキングし、トラッキングに用いる枠をROIとして設定する。ROIの位置と範囲は、フレームごとに異なることになる。 In the second method, a cell that a user wants to observe is tracked for each image constituting a frame, and a frame used for tracking is set as an ROI. The position and range of the ROI will be different for each frame.
画像処理装置50は、場合により、1つめの方法と2つめの方法を使い分けてもよい。例えば、経時観察により撮影された動画を、全てのフレームに亘る処理を待たずに、すぐ視聴したい場合には、選択された全てのフレームを解析しないで済む2つめの方法が適している。
In some cases, the
また、1つめの方法および2つめの方法の両者を使って2種類のROIを設定し、1つめの方法により設定されたROIを用いて細胞などの動きを観察し、2つめの方法により設定されたROIを用いて細胞などの内部を詳しく観察するということも出来る。 In addition, two types of ROI are set using both the first method and the second method, and the movement of cells and the like are observed using the ROI set by the first method, and set by the second method. It can also be said that the inside of a cell or the like is observed in detail by using the ROI.
以上、ユーザが観察する細胞などが経時的に移動する場合に、画像上にROIを設定する方法について説明した。 As described above, the method of setting the ROI on the image when the cell or the like observed by the user moves with time has been described.
以上、第1の実施形態について説明した。 The first embodiment has been described above.
<変形例1(ダイジェストを構成するフレームの自動選択)>
第1の実施形態に係る画像処理装置50の構成では、ユーザがダイジェストを構成するフレームを選択するための閾値を指定した。これに対し、本変形例では、ダイジェストを構成するフレームを選択するための閾値を画像処理装置50aが自動的に設定し、ユーザからの閾値の入力無しに、ダイジェストの作成を行う。
<Modification 1 (Automatic selection of frames constituting a digest)>
In the configuration of the
なお、閾値を自動的に設定する方法としては、上述した変化量を用いて、その平均値を閾値とする方法がある。また、変化量の微分値をとり、とった微分値の平均を閾値としてもよい。 In addition, as a method of automatically setting the threshold value, there is a method of using the above-described change amount and setting the average value as the threshold value. Further, the differential value of the change amount may be taken, and the average of the taken differential values may be used as the threshold value.
以上、ダイジェストを構成するフレームを選択するための閾値を画像処理装置50aが自動的に設定し、ユーザからの閾値の入力無しに、ダイジェストの作成を行う変形例について説明した。 As described above, the modification example in which the image processing apparatus 50a automatically sets the threshold for selecting the frames constituting the digest and creates the digest without inputting the threshold from the user has been described.
<変形例2(ダイジェスト作成時における変化指標の算出)>
第1の実施形態では、ROIごとの変化指標の算出処理において変化指標を算出してROI番号・変化指標テーブル52cに格納し、ダイジェストの作成と表示の処理において、格納したROIごとの変化指標を読み出してダイジェストの作成を行った。
<Modification 2 (Calculation of change index at the time of digest creation)>
In the first embodiment, a change index is calculated in the change index calculation process for each ROI and stored in the ROI number / change index table 52c. In the digest creation and display process, the stored change index for each ROI is Reading out and creating a digest.
これに対し、本変形例では、ROIごとの変化指標の算出処理では変化指標を算出せず、ROI番号および各変化量に関する情報をテーブルに格納する。そして、ダイジェストの作成と表示の処理において、格納したROI番号および各変化量に関する情報を読み出して変化指標を算出し、算出した変化指標を用いて、ダイジェストの作成を行う。 On the other hand, in this modification, the change index is not calculated in the calculation process of the change index for each ROI, and information regarding the ROI number and each change amount is stored in the table. Then, in the digest creation and display processing, the stored ROI number and information on each change amount are read to calculate a change index, and the digest is created using the calculated change index.
本変形例の構成における処理が、第1の実施形態における処理と異なる部分は、ROIごとの変化指標の算出処理とダイジェストの作成と表示の処理なので、以下では、これら異なる部分についてのみ説明を行う。 The difference in the processing in the configuration of the present modification from the processing in the first embodiment is the change index calculation processing for each ROI and the digest creation and display processing. Therefore, only these different portions will be described below. .
[ROIごとの変化指標の算出処理]
制御部51'によるROIごとの変化指標の算出処理の流れについて説明する。図13はROIごとの変化指標の算出処理の流れについて説明するためのフローチャートである。なお、ステップS21からステップS26までの処理は、第1の実施形態と同じなので説明を省略し、次のステップS28aから説明を行う。
[Calculation processing of change index for each ROI]
The flow of change index calculation processing for each ROI by the
次に、変化量算出部51eが、処理対象であるROIのROI番号と、そのROIにおける各変化量を、記憶部52のテーブルへ格納する(ステップS28a)。
Next, the change
次に、係数算出部51fが、ステップS26において算出された変化指標を求めるための係数を、ROI番号と共に、記憶部52内のテーブルへ格納する(ステップS28b)。
Next, the
以上が、本変形例における、ROIごとの変化指標の算出処理の流れである。 The above is the flow of change index calculation processing for each ROI in this modification.
[ROI番号と各変化量のテーブルの例]
次に、上述した処理対象であるROIのROI番号と、そのROIにおける各変化量を格納するテーブルの例を説明する。図14は、処理対象であるROIのROI番号と、そのROIにおける各変化量を格納するテーブルの例である。
[Example of ROI number and change amount table]
Next, an example of a table that stores the ROI number of the ROI that is the processing target described above and each change amount in the ROI will be described. FIG. 14 is an example of a table storing the ROI number of the ROI to be processed and each change amount in the ROI.
この例では、テーブルの1行に、ROIを一意に識別するROI番号と、変化の種類ごとに分類した、そのROIにおける変化量とが格納されている。 In this example, the ROI number that uniquely identifies the ROI and the amount of change in the ROI classified for each type of change are stored in one row of the table.
以上、処理対象であるROIのROI番号と、そのROIにおける各変化量を格納するテーブルの例を説明した。 The example of the table storing the ROI number of the ROI to be processed and each change amount in the ROI has been described above.
[ダイジェストの作成と表示の処理]
次に、制御部51'によるダイジェストの作成と表示の処理の流れについて説明する。図15はダイジェストの作成と表示の処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
[Create and display digest]
Next, the flow of digest creation and display processing by the
まず、制御部51'は、再生時間の時間長や、再生時間を左右する閾値、ダイジェスト再生するROIの指定に関する情報を取得する(ステップS41)。
First, the
次に、制御部51'は、記憶部52のROI番号と変化量のテーブルから、ROIの番号とそのROIにおける変化量の情報を読み込む(ステップS42a)。
Next, the
次に、制御部51'は、記憶部52のROI番号と変化指標の係数のテーブルから、ROIの番号とそのROIにおける変化指標を求めるための係数を読み込む(ステップS42b)。
Next, the
次に、変化指標算出部51gが、処理対象であるROIの変化指標を算出する(ステップS27)。算出方法は上述したとおりである。
Next, the change
次のステップS43からステップS47までの処理は、第1の実施形態のものと同じなので説明を省略する。 Since the processing from the next step S43 to step S47 is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted.
以上、本変形例における、ダイジェストの作成と表示の処理の流れについて説明した。 The flow of digest creation and display processing in this modification has been described above.
以上、ダイジェスト作成時において変化指標を算出する変形例について説明した。 In the above, the modification which calculates a change parameter | index at the time of digest preparation was demonstrated.
[補足事項]
その他、本技術は、上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
[Additional notes]
In addition, the present technology is not limited to the above-described embodiment, and various changes can be made without departing from the scope of the present technology.
[本技術の別の構成]
なお、本技術は以下のような構成もとることができる。
(1)
顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得し、
前記取得した各々の画像の特徴量を解析し、
前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記特徴量の変化の度合いの指標を算出し、
前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、
前記選択した画像を時系列で表示部に表示する
ように構成された制御部
を具備する画像処理装置。
(2)
前記(1)に記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
前記取得した画像内にROI領域を設定し、
前記設定されたROI領域の前記特徴量を解析し、
前記指標を、前記ROI領域ごとに算出する
画像処理装置。
(3)
前記(2)に記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
少なくとも1つの前記ROI領域に対して、算出された前記指標が前記閾値を超えている画像を選択する
画像処理装置。
(4)
前記(2)に記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
入力部を介してユーザから前記ROI領域の指定を受け付け、
前記指定されたROI領域の前記指標が前記閾値を超えている画像を選択する
画像処理装置。
(5)
前記(2)から(4)のに記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
前記各々の画像のうち、前記ROI領域の部分を拡大して表示する
画像処理装置。
(6)
前記(1)から(5)のに記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
前記閾値を、入力部を介して受け付けた入力により設定する
画像処理装置。
(7)
前記(1)から(5)のに記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
前記閾値を、前記特徴量の前記変化の量に基づいて設定する
画像処理装置。
(8)
前記(1)から(7)のに記載の画像処理装置であって、
前記制御部は、
前記複数の画像を動画として再生する場合に、
前記入力部を介して受け付けた再生時間に応じた前記画像が選択されるように、前記閾値を調整する
画像処理装置。
(9)
前記(1)から(8)のに記載の画像処理装置であって、
前記特徴量は、輝度、エッジ、動きベクトル、および密度のうち少なくとも1つである
画像処理装置。
(10)
前記制御部は、
前記指標を、前記特徴量の変化量と、当該変化量を正規化した正規化変化量と、正規化変化量の合計とを用いて、以下の式で算出する
画像処理装置。
(指標)=Σ((前記特徴量の変化量)×(前記特徴量の正規化変化量)/(正規化変化量の合計))
(11)
制御部が、
顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得し、
前記取得した各々の画像の特徴量を解析し、
前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記特徴量の変化の度合いの指標を算出し、
前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、
前記選択した画像を時系列で表示部に表示する
画像処理方法。
[Another configuration of this technology]
In addition, this technique can also take the following structures.
(1)
Acquire multiple images obtained by time-lapse observation of living cells using a microscope,
Analyzing the feature amount of each acquired image,
Based on the analysis result, calculate an index of the degree of change of the feature amount between the images that are temporally continuous,
Select an image where the index exceeds a predetermined threshold,
An image processing apparatus comprising: a control unit configured to display the selected image on a display unit in time series.
(2)
The image processing apparatus according to (1) above,
The controller is
Set the ROI area in the acquired image,
Analyzing the feature quantity of the set ROI region;
An image processing apparatus that calculates the index for each ROI region.
(3)
The image processing apparatus according to (2),
The controller is
An image processing apparatus that selects an image in which the calculated index exceeds the threshold value for at least one ROI region.
(4)
The image processing apparatus according to (2),
The controller is
Accepting designation of the ROI region from the user via the input unit,
An image processing apparatus that selects an image in which the index of the designated ROI region exceeds the threshold value.
(5)
The image processing apparatus according to any one of (2) to (4),
The controller is
An image processing apparatus for enlarging and displaying a portion of the ROI area in each of the images.
(6)
The image processing apparatus according to any one of (1) to (5),
The controller is
An image processing apparatus that sets the threshold value based on an input received via an input unit.
(7)
The image processing apparatus according to any one of (1) to (5),
The controller is
An image processing apparatus that sets the threshold based on the amount of change in the feature amount.
(8)
The image processing apparatus according to any one of (1) to (7),
The controller is
When playing back the plurality of images as a movie,
An image processing apparatus that adjusts the threshold value so that the image corresponding to the reproduction time received via the input unit is selected.
(9)
The image processing apparatus according to any one of (1) to (8),
The image processing apparatus, wherein the feature amount is at least one of luminance, edge, motion vector, and density.
(10)
The controller is
An image processing apparatus that calculates the index using the following expression, using a change amount of the feature amount, a normalized change amount obtained by normalizing the change amount, and a sum of the normalized change amounts.
(Index) = Σ ((change amount of the feature amount) × (normalized change amount of the feature amount) / (total normalized change amount))
(11)
The control unit
Acquire multiple images obtained by time-lapse observation of living cells using a microscope,
Analyzing the feature amount of each acquired image,
Based on the analysis result, calculate an index of the degree of change of the feature amount between the images that are temporally continuous,
Select an image where the index exceeds a predetermined threshold,
An image processing method for displaying the selected image on a display unit in time series.
1 … 顕微鏡システム
10 … レーザ光源ユニット
11 … レーザコントローラ
20 … スキャナユニット
21 … スキャナコントローラ
22 … ガルバノミラー
23 … ダイクロイックミラー
24 … 光検出器
30 … 顕微鏡
31 … フィルタ
32 … 対物レンズ
33 … 標本
34 … ステージ駆動部
35 … ステージ
36 … 結像レンズ
37 … 撮像部
40 … 顕微鏡コントローラ
50 … 画像処理装置
51 … 制御部
52 … 記憶部
52a… ROI情報テーブル
52b… 画像の解析結果
52c… ROI番号・変化指標テーブル
52d… 動画(フレーム)
53 … 入力部
54 … 表示部
DESCRIPTION OF
53 ...
Claims (11)
前記取得した各々の画像について複数の特徴量を解析し、
前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記複数の特徴量の変化の度合いの指標を、前記複数の特徴量のそれぞれの変化量を用いて算出し、
前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、
前記選択した画像を時系列で表示部に表示する
ように構成された制御部
を具備する画像処理装置。 Acquire multiple images obtained by time-lapse observation of living cells using a microscope,
Analyzing a plurality of features for each acquired image,
Based on the analysis result, an index of the degree of change of the plurality of feature amounts between the images that are temporally continuous is calculated using the amount of change of the plurality of feature amounts,
Select an image where the index exceeds a predetermined threshold,
An image processing apparatus comprising: a control unit configured to display the selected image on a display unit in time series.
前記制御部は、
前記取得した画像内にROI領域を設定し、
前記設定されたROI領域の前記複数の特徴量を解析し、
前記指標を、前記ROI領域ごとに算出する
画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 1,
The controller is
Set the ROI area in the acquired image,
Analyzing the plurality of feature quantities of the set ROI region;
An image processing apparatus that calculates the index for each ROI region.
前記制御部は、
少なくとも1つの前記ROI領域に対して、算出された前記指標が前記閾値を超えている画像を選択する
画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2,
The controller is
An image processing apparatus that selects an image in which the calculated index exceeds the threshold value for at least one ROI region.
前記制御部は、
入力部を介してユーザから前記ROI領域の指定を受け付け、
前記指定されたROI領域の前記指標が前記閾値を超えている画像を選択する
画像処理装置。 The image processing apparatus according to claim 2,
The controller is
Accepting designation of the ROI region from the user via the input unit,
An image processing apparatus that selects an image in which the index of the designated ROI region exceeds the threshold value.
前記制御部は、
前記各々の画像のうち、前記ROI領域の部分を拡大して表示する
画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 2 to 4,
The controller is
An image processing apparatus for enlarging and displaying a portion of the ROI area in each of the images.
前記制御部は、
前記閾値を、入力部を介して受け付けた入力により設定する
画像処理装置。 An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
The controller is
An image processing apparatus that sets the threshold value based on an input received via an input unit.
前記制御部は、
前記閾値を、前記複数の特徴量のそれぞれの前記変化量に基づいて設定する
画像処理装置。 An image processing apparatus according to any one of claims 1 to 5,
The controller is
An image processing apparatus that sets the threshold based on the change amount of each of the plurality of feature amounts.
前記制御部は、
前記複数の画像を動画として再生する場合に、
前記入力部を介して受け付けた再生時間に応じた前記画像が選択されるように、前記閾値を調整する
画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7,
The controller is
When playing back the plurality of images as a movie,
An image processing apparatus that adjusts the threshold value so that the image corresponding to the reproduction time received via the input unit is selected.
前記複数の特徴量は、輝度、エッジ、動きベクトル、および密度のうち少なくとも2つである
画像処理装置。 The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 8,
The image processing apparatus, wherein the plurality of feature amounts are at least two of luminance, edge, motion vector, and density.
前記制御部は、
前記指標を、前記複数の特徴量のそれぞれの前記変化量と、当該変化量を正規化した正規化変化量と、当該正規化変化量の合計とを用いて、以下の式で算出する
画像処理装置。
(指標)=Σ((変化量)×(正規化変化量)/(正規化変化量の合計)) The image processing apparatus according to claim 9,
The controller is
The index is calculated by the following formula using the change amount of each of the plurality of feature amounts, the normalized change amount obtained by normalizing the change amount, and the sum of the normalized change amounts. apparatus.
(Indicator) = Σ ((Change amount) × (Normalized change amount) / (Total normalized change amount))
顕微鏡を用いた生体細胞の経時観察により得られた、時間的に連続する複数の画像を取得し、
前記取得した各々の画像について複数の特徴量を解析し、
前記解析結果に基づいて、時間的に連続する各々の前記画像間における前記複数の特徴量の変化の度合いの指標を、前記複数の特徴量のそれぞれの変化量を用いて算出し、
前記指標が予め定められた閾値を超えている画像を選択し、
前記選択した画像を時系列で表示部に表示する
画像処理方法。 The control unit
Acquire multiple images obtained by time-lapse observation of living cells using a microscope,
Analyzing a plurality of features for each acquired image,
Based on the analysis result, an index of the degree of change of the plurality of feature amounts between the images that are temporally continuous is calculated using the amount of change of the plurality of feature amounts,
Select an image where the index exceeds a predetermined threshold,
An image processing method for displaying the selected image on a display unit in time series.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017080532A JP2017191609A (en) | 2017-04-14 | 2017-04-14 | Image processing apparatus and image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017080532A JP2017191609A (en) | 2017-04-14 | 2017-04-14 | Image processing apparatus and image processing method |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2013245891A Division JP2015103217A (en) | 2013-11-28 | 2013-11-28 | Image processing apparatus and image processing method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2017191609A true JP2017191609A (en) | 2017-10-19 |
Family
ID=60085393
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2017080532A Pending JP2017191609A (en) | 2017-04-14 | 2017-04-14 | Image processing apparatus and image processing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2017191609A (en) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019093426A1 (en) * | 2017-11-09 | 2019-05-16 | 株式会社モリタ製作所 | Observation device, observation unit, and observation method |
| WO2019176050A1 (en) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | オリンパス株式会社 | Cell image processing device |
| CN115452827A (en) * | 2022-09-21 | 2022-12-09 | 湖南星博智造生物科技有限公司 | Triaxial moving type full-automatic multichannel slide scanning imaging analysis system |
| JP2023521221A (en) * | 2020-04-14 | 2023-05-23 | サージビジョン・ゲゼルシャフト・ミット・ベシュレンクテル・ハフツング | Matching Segmentation of Luminescent Images Restricted to Analysis Regions |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000299829A (en) * | 1999-04-13 | 2000-10-24 | Canon Inc | Image processing apparatus and method |
| JP2006349533A (en) * | 2005-06-16 | 2006-12-28 | Olympus Corp | Image processor and image processing program |
| JP2007020553A (en) * | 2005-07-19 | 2007-02-01 | Glyco Japan Co Ltd | Cell culture observation device |
| JP2010211763A (en) * | 2009-03-12 | 2010-09-24 | Secom Co Ltd | Image monitoring device |
| WO2011004568A1 (en) * | 2009-07-08 | 2011-01-13 | 株式会社ニコン | Image processing method for observation of fertilized eggs, image processing program, image processing device, and method for producing fertilized eggs |
| JP2012256980A (en) * | 2011-06-07 | 2012-12-27 | Olympus Corp | Image processing system and image processing method |
| JP2013174581A (en) * | 2012-01-25 | 2013-09-05 | Canon Inc | Image data generation device and image data generation method |
-
2017
- 2017-04-14 JP JP2017080532A patent/JP2017191609A/en active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000299829A (en) * | 1999-04-13 | 2000-10-24 | Canon Inc | Image processing apparatus and method |
| JP2006349533A (en) * | 2005-06-16 | 2006-12-28 | Olympus Corp | Image processor and image processing program |
| JP2007020553A (en) * | 2005-07-19 | 2007-02-01 | Glyco Japan Co Ltd | Cell culture observation device |
| JP2010211763A (en) * | 2009-03-12 | 2010-09-24 | Secom Co Ltd | Image monitoring device |
| WO2011004568A1 (en) * | 2009-07-08 | 2011-01-13 | 株式会社ニコン | Image processing method for observation of fertilized eggs, image processing program, image processing device, and method for producing fertilized eggs |
| JP2012256980A (en) * | 2011-06-07 | 2012-12-27 | Olympus Corp | Image processing system and image processing method |
| JP2013174581A (en) * | 2012-01-25 | 2013-09-05 | Canon Inc | Image data generation device and image data generation method |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 谷口 慶治、外4名: ""ロー方式による細菌の自動分類"", 電子情報通信学会論文誌, vol. 73, no. 9, JPN6018016370, 25 September 1990 (1990-09-25), JP, pages 1413 - 1419, ISSN: 0003791651 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2019093426A1 (en) * | 2017-11-09 | 2019-05-16 | 株式会社モリタ製作所 | Observation device, observation unit, and observation method |
| JP2019086712A (en) * | 2017-11-09 | 2019-06-06 | 株式会社モリタ製作所 | Observation apparatus, observation unit and observation method |
| US11317794B2 (en) | 2017-11-09 | 2022-05-03 | J. Morita Mfg. Corp. | Observation device, observation unit, and observation method |
| WO2019176050A1 (en) * | 2018-03-15 | 2019-09-19 | オリンパス株式会社 | Cell image processing device |
| JPWO2019176050A1 (en) * | 2018-03-15 | 2021-04-08 | オリンパス株式会社 | Cell image processing device |
| JP2023521221A (en) * | 2020-04-14 | 2023-05-23 | サージビジョン・ゲゼルシャフト・ミット・ベシュレンクテル・ハフツング | Matching Segmentation of Luminescent Images Restricted to Analysis Regions |
| JP7750861B2 (en) | 2020-04-14 | 2025-10-07 | サージビジョン・ゲゼルシャフト・ミット・ベシュレンクテル・ハフツング | Matching of luminescence image segmentation limited to the analysis region |
| CN115452827A (en) * | 2022-09-21 | 2022-12-09 | 湖南星博智造生物科技有限公司 | Triaxial moving type full-automatic multichannel slide scanning imaging analysis system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2015103217A (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| RU2734447C2 (en) | System for forming a synthesized two-dimensional image of a biological sample with high depth of field | |
| US10718715B2 (en) | Microscopy system, microscopy method, and computer-readable storage medium | |
| JP5928308B2 (en) | Image acquisition apparatus and image acquisition method | |
| US10613313B2 (en) | Microscopy system, microscopy method, and computer-readable recording medium | |
| JP2017191609A (en) | Image processing apparatus and image processing method | |
| US10721413B2 (en) | Microscopy system, microscopy method, and computer readable recording medium | |
| JP2016125913A (en) | Image acquisition apparatus and image acquisition apparatus control method | |
| CN105651699B (en) | It is a kind of based on the dynamic of area array cameras with burnt method | |
| US9159117B2 (en) | Drawing data generation apparatus, drawing data generation method, program, and drawing data generation system for changing magnification of displayed images | |
| US20230058111A1 (en) | Systems and methods for providing live sample monitoring information with parallel imaging systems | |
| JP6704530B2 (en) | Imaging control device, method and program | |
| JP2020056832A (en) | Method for controlling microscope system, microscope system, program, and recording medium | |
| JP4663602B2 (en) | Automatic focusing device, microscope and automatic focusing method | |
| JP2014149381A (en) | Image acquisition apparatus and image acquisition method | |
| US10475198B2 (en) | Microscope system and specimen observation method | |
| WO2022202233A1 (en) | Information processing device, information processing method, information processing system and conversion model | |
| EP4270083A1 (en) | Microscope system, projection unit, and image projection method | |
| US11256078B2 (en) | Continuous scanning for localization microscopy | |
| JP4874069B2 (en) | Confocal microscope | |
| US20210132359A1 (en) | Information processing device, information processing method, information processing program, and microscope | |
| US11238566B2 (en) | Image processing device, system, and method for improving signal-to-noise of microscopy images | |
| US20250298229A1 (en) | Methods for operating a light sheet microscope and devices therefore | |
| JP5711016B2 (en) | Feature quantity acquisition method and feature quantity acquisition apparatus | |
| JP4844157B2 (en) | Scanning microscope |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180411 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180508 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180629 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20180731 |