JP2018054472A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検体の検査対象としての適否の評価を支援する情報を提供すること。
【解決手段】喀痰画像取得部２０１は、検査対象としての適否が評価される評価対象の喀痰の評価対象画像を取得する。特定領域抽出部２０２は、取得された評価対象画像から特定の色の領域を抽出する。喀痰評価分類部２０３は、抽出された領域に基づいて、喀痰の前述した特定の色の領域に基づいて喀痰の検査対象としての適否の程度を分類した複数の区分のうちのいずれかに評価対象の喀痰を分類する。喀痰画像表示制御部２０６は、取得された評価対象画像を表示させるとともに、喀痰評価分類部２０３が分類した区分と同じ区分に分類される喀痰の見本画像と、その同じ区分と適否の程度が最も近い区分に分類される喀痰の見本画像とを表示させる。
【選択図】図３

Description

本発明は、検体の検査対象としての評価を支援する技術に関する。

特許文献１には、患者を撮影して得られた読影対象画像とともに、読影対象画像に類似する特徴を有する類似症例画像を表示する技術が記載されている。

特許４９７９３３４号公報

例えば呼吸器系の疾患が疑われる患者の診察では、その患者の喀痰を検査して喀痰に含まれている細菌を同定することが行われている。その際には、喀痰の検査対象としての適否、すなわち疾患の原因菌が十分に含まれている喀痰であることを見極めてから検査を進めることが望ましい。
そこで、本発明は、検体の検査対象としての適否の評価を支援する情報を提供することを目的とする。

本発明は、検査対象としての適否が評価される評価対象の検体の評価対象画像を取得する取得部と、取得された前記評価対象画像から特定の色の領域を抽出する抽出部と、抽出された前記領域に基づいて、検体の前記色の領域に基づいて検体の検査対象としての適否の程度を分類した複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の検体を分類する分類部と、前記分類部が分類した区分と同じ区分に分類される検体の見本画像と、前記複数の区分のうち当該同じ区分と前記適否の程度が最も近い区分に分類される検体の見本画像とを、前記評価対象画像とともに表示させる表示制御部とを備える情報処理装置を提供する。

また、前記表示制御部は、前記同じ区分に分類される複数の検体の見本画像及び前記最も近い区分に分類される複数の検体の見本画像を、前記評価対象画像との類似度に応じた順番又は態様でそれぞれ表示させてもよい。
さらに、前記検体は喀痰であり、前記取得部は、染色していない状態の前記評価対象の喀痰の画像を前記評価対象画像として取得し、前記抽出部は、膿性の痰を表す色を前記特定の色として抽出を行い、前記分類部は、抽出された前記領域の大きさに基づいて、Ｍｉｌｌｅｒ＆Ｊｏｎｅｓ分類により分類された複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の喀痰を分類してもよい。

また、前記検体は喀痰であり、前記取得部は、前記評価対象の喀痰をグラム染色し、且つ、白血球及び扁平上皮細胞を観察可能な第１倍率で拡大した画像を前記評価対象画像として取得し、前記抽出部は、グラム染色された白血球及び扁平上皮細胞を表す色を前記特定の色として抽出を行い、前記分類部は、抽出された前記領域のうち白血球を表す領域の数及び扁平上皮細胞数を表す領域の数に基づいて、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類により分類された複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の喀痰を分類してもよい。

また、前記取得部は、前記評価対象の検体をグラム染色し、且つ、微生物を観察可能な第２倍率で拡大した画像を前記評価対象画像として取得し、前記抽出部は、グラム染色された微生物を表す色を前記特定の色として抽出を行い、抽出された前記領域の形、大きさ及び連結数が細菌としての条件を満たさない場合、グラム染色以外の方法での染色を推奨する情報を出力する出力部とを備えていてもよい。

また、前記取得部は、前記評価対象画像が示す検体を採取された患者に関する関連情報を取得し、前記表示制御部は、前記評価対象画像とともに当該評価対象画像に対応する前記関連情報を表示させてもよい。

また、本発明は、コンピュータを、検査対象としての適否が評価される評価対象の検体の評価対象画像を取得する取得部と、取得された前記評価対象画像から特定の色の領域を抽出する抽出部と、抽出された前記領域に基づいて、検体の前記色の領域に基づいて検体の検査対象としての適否の程度を分類した複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の検体を分類する分類部と、前記分類部が分類した区分と同じ区分に分類される検体の見本画像と、前記複数の区分のうち当該同じ区分と前記適否の程度が最も近い区分に分類される検体の見本画像とを、前記評価対象画像とともに表示させる表示制御部として機能させるためのプログラムを提供する。

本発明によれば、検体の検査対象としての適否の評価を支援する情報を提供することができる。

実施例の微生物検出支援システムの全体構成を表す図 喀痰画像蓄積装置及び微生物検出作業装置のハードウェア構成を表す図 微生物検出支援システムにおいて実現される機能構成を表す図 蓄積された喀痰画像の一例を表す図 第１区分テーブルの一例を表す図 第２区分テーブルの一例を表す図 表示された評価対象画像及び見本画像の一例を表す図 表示された評価対象画像及び見本画像の別の一例を表す図 表示された検査対象の喀痰画像及び見本画像の一例を表す図 表示処理における各装置の動作手順の一例を表す図 変形例で表示された評価対象画像及び見本画像の一例を表す図 変形例の微生物検出支援システムにおいて実現される機能構成を表す図 出力された推奨情報の一例を表す図 変形例の微生物検出支援システムにおいて実現される機能構成を表す図 表示された関連情報の一例を表す図

以下では、本発明の実施例である微生物検出支援システムについて説明する。微生物検出支援システムは、患者の検体に含まれている微生物の検出を支援するためのシステムであり、例えば病院や臨床検査会社などで、臨床検査技師や臨床医等の医師などによって利用される。検体とは、患者の身体から採取される材料であり、主に患者の体内にいる微生物を検出する検査に用いられる。

検出対象の微生物は、主として細菌であるが、真菌及びウィルス（ウィルスは細胞内の異常染色領域である封入体を検出することで間接的に検出される）も含まれる。検体には、例えば、喀痰、血液、髄液、胸水、腹水、膿汁、体液、胃粘膜生検、ドレイン排液及び浸出液等の他、カテーテルに付着する体組織や体液なども含まれる。本実施例では、そのうちの喀痰が検体として用いられる。喀痰とは、口から吐き出された粘液（いわゆる痰）であり、気管支等の呼吸器系から分泌された粘液や唾液などが含まれる。

［１］実施例
図１は実施例の微生物検出支援システム１の全体構成を表す。微生物検出支援システム１は、喀痰画像蓄積装置１０と、微生物検出作業装置２０とを備える。喀痰画像蓄積装置１０及び微生物検出作業装置２０はＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線で接続されており、両装置間のデータ交換が可能となっている。

喀痰画像蓄積装置１０は、患者から採取された喀痰の画像を蓄積する。喀痰画像蓄積装置１０は、目視（肉眼的観察）、１００倍及び１０００倍といった各倍率で拡大した喀痰の画像を蓄積する。また、喀痰画像蓄積装置１０は、染色をしていないそのままの状態の喀痰の画像の他、グラム染色等の方法で染色した喀痰の画像を蓄積する。なお、本実施例では、これらの喀痰の画像を喀痰画像蓄積装置１０が蓄積するが、複数の装置が分担してこれらの画像を蓄積していてもよい。

微生物検出作業装置２０は、臨床検査技師が喀痰から微生物を検出する作業を行う際に利用する装置である。微生物検出作業装置２０は、検査対象の喀痰の画像の他に、その画像と類似する喀痰の画像を見本画像として表示する。また、喀痰の中には微生物の検出を行うのに適したものとそうでないものとがあり、微生物検出作業装置２０は、そのような検査対象に適した喀痰の画像及びそれに適してない喀痰の画像も見本画像として表示する。微生物検出支援システム１においては、微生物検出作業装置２０がこれらの見本画像を表示することで、喀痰に含まれている微生物の検出が支援される。

図２は喀痰画像蓄積装置１０及び微生物検出作業装置２０のハードウェア構成を表す。喀痰画像蓄積装置１０及び微生物検出作業装置２０は、いずれも、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、通信装置１４と、入力装置１５と、出力装置１６と、バス１７という各装置を備えるコンピュータである。

プロセッサ１１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、プログラムを実行することで各部の動作を制御する。メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）等の記録手段である。ＲＡＭはプロセッサ１１がプログラムを実行する際にワークエリアとして用いられる。ストレージ１３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）及びフラッシュメモリ等の記憶手段である。ストレージ１３は、自装置に内蔵のものに限らず、外付けのものであってもよいし、メモリーキーのように持ち運び可能なものであってもよい。ストレージ１３及びメモリ１２のＲＯＭは、プロセッサ１１が制御に用いるデータ及びプログラム等を記憶している。

通信装置１４は、コンピュータ間の通信を行うための通信手段である。この通信は、有線通信及び無線通信のいずれで行われてもよい。入力装置１５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン及びセンサ等）である。出力装置１６は、外部への出力を実施する出力デバイス（ディスプレイ及びスピーカー等）である。なお、入力装置１５及び出力装置１６は、一体となった構成（例えば、タッチスクリーン）であってもよい。図２に表す各装置は、情報を通信するためのバス１７を介して互いにアクセス可能となっている。

喀痰画像蓄積装置１０及び微生物検出作業装置２０の各プロセッサ１１がプログラムを実行することで以下に述べる機能が実現される。
図３は微生物検出支援システム１において実現される機能構成を表す。喀痰画像蓄積装置１０は、喀痰画像蓄積部１０１と、喀痰画像出力部１０２とを備える。微生物検出作業装置２０は、喀痰画像取得部２０１と、特定領域抽出部２０２と、喀痰評価分類部２０３と、見本画像取得部２０４と、類似度算出部２０５と、喀痰画像表示制御部２０６と、区分決定喀痰画像送信部２０７と、検査結果送信部２０８とを備える。

喀痰画像蓄積装置１０の喀痰画像蓄積部１０１は、患者から採取された喀痰の画像を蓄積する。喀痰画像蓄積部１０１は、喀痰を採取した患者の識別情報（例えば患者ＩＤ（Identification））及び喀痰の採取日時に対応付けて喀痰の画像ファイルを記憶する。喀痰画像蓄積部１０１は、本実施例では、目視（染色なし）、１００倍（染色あり）、１０００倍（染色あり）の３通りの倍率で撮影された喀痰の画像ファイルを記憶する。ここでいう「染色なし」とは、何の染色も行われていないことをいい、「染色あり」とは、グラム染色が行われていることをいう。

また、１００倍とは、白血球及び扁平上皮細胞を観察可能な倍率であり、本発明の「第１倍率」の一例である。また、１０００倍とは、微生物を観察可能な倍率であり、本発明の「第２倍率」の一例である。喀痰画像蓄積部１０１は、これらの喀痰画像ファイルに対応付けて、検査結果を記憶する。この検査結果は、喀痰の検査を行った臨床検査技師等によって入力されたものであり、喀痰に含まれていた微生物についての所見（微生物の名称や状態など）が示されている。

また、喀痰画像蓄積部１０１は、各喀痰について、検査対象としての適否（微生物の検出を行うのに適しているか否か）を評価する評価指標を対応付けて記憶する。具体的には、喀痰画像蓄積部１０１は、Ｍ＆Ｊ（Ｍｉｌｌｅｒ＆Ｊｏｎｅｓ）分類及びＧｅｃｋｌｅｒ分類で分類された指標を対応付けて記憶する。Ｍ＆Ｊ分類とは、肉眼で見た喀痰に基づく評価指標であり、喀痰中に混在する膿性部分の量によって評価する。Ｍ＆Ｊ分類では、Ｍ１（完全な粘性痰）、Ｍ２（粘性痰の中に少量の膿性痰を含む）、Ｐ１（膿性部分が全体の１／３以下の痰）、Ｐ２（膿性部分が全体の１／３より多く２／３未満の痰）、Ｐ３（膿性部分が全体の２／３以上の痰）の順に評価が高くなる（Ｐ３が最も評価が高い）。

Ｇｅｃｋｌｅｒ分類とは、１００倍に拡大して見た喀痰に基づく評価指標であり、喀痰中に混在する白血球及び扁平上皮細胞の数によって評価する。Ｇｅｃｋｌｅｒ分類では、グループ１（白血球数が１０未満、扁平上皮細胞数が２５より多い）、グループ２（白血球数１０以上２５以下、扁平上皮細胞数が２５より多い）、グループ３（白血球数が２５より多い、扁平上皮細胞数が２５より多い）、グループ４（白血球数が２５より多い、扁平上皮細胞数が１０以上２５以下）、グループ５（白血球数が２５より多い、扁平上皮細胞数が１０未満）、グループ６（白血球数が２５より少ない、扁平上皮細胞数が２５より少ない）に分類される。

グループ１から５までは番号が大きいほど評価が高い（グループ５が最も評価が高い）。グループ６は、喀痰の素性によっては（例えば白血球が少ない傾向の患者の喀痰であれば）検査対象として適していることを表す。本実施例では、Ｍ＆Ｊ分類及びＧｅｃｋｌｅｒ分類による評価は、後述する微生物検出作業装置２０の喀痰評価分類部２０３によって行われる。喀痰評価分類部２０３については後ほど詳しく説明する。

図４は蓄積された喀痰画像の一例を表す。図４の例では、喀痰画像蓄積部１０１が、例えば「ＩＤ００１」という患者ＩＤに、採取日時と、「Ｐ１」というＭ＆Ｊ分類と、「グループ３」というＧｅｃｋｌｅｒ分類と、「ｘｘｘ１．ｊｐｇ」、「ｙｙｙ１．ｊｐｇ」、「ｚｚｚ１．ｊｐｇ」というそれぞれ目視、１００倍、１０００倍の喀痰画像ファイルとを対応付けて記憶している。また、「ＩＤ００２」及び「ＩＤ００３」という患者ＩＤにも、採取日時、各評価指標及び喀痰の画像ファイルが対応付けて記憶されている。

微生物検出作業装置２０の喀痰画像取得部２０１は、検査対象としての適否が評価される評価対象の喀痰の画像（以下「評価対象画像」という）を取得する。喀痰画像取得部２０１は本発明の「取得部」の一例である。喀痰画像取得部２０１は、例えば評価対象画像を記憶したメモリーキー等の記憶媒体が自装置に接続された場合に、ユーザの操作に基づいてその記憶媒体から評価対象画像を読み出して取得する。

また、喀痰画像取得部２０１は、評価対象画像を記憶する外部装置（例えば評価対象の喀痰を撮影したデジタルカメラや顕微鏡装置など）にアクセスする操作が行われた場合に、その外部装置から評価対象画像を読み出して取得する。喀痰画像取得部２０１は、例えば、図４の説明でも述べた「目視（染色なし）」の喀痰の画像、すなわち染色していない状態の喀痰を目視で撮影した評価対象画像を取得する。

また、喀痰画像取得部２０１は、「１００倍（染色あり）」の喀痰の画像、すなわち評価対象の喀痰をグラム染色し、且つ、白血球及び扁平上皮細胞を観察可能な倍率で拡大した評価対象画像を取得する。また、喀痰画像取得部２０１は、「１０００倍（染色あり）」の喀痰の画像、すなわち評価対象の喀痰をグラム染色し、且つ、細菌を観察可能な倍率で拡大した評価対象画像を取得する。喀痰画像取得部２０１は、こうして取得した評価対象画像のうち、「目視（染色なし）」の評価対象画像及び「１００倍（染色あり）」の評価対象画像を特定領域抽出部２０２及び類似度算出部２０５に供給し、全ての評価対象画像を喀痰画像表示制御部２０６に供給する。

特定領域抽出部２０２は、喀痰画像取得部２０１により取得された評価対象画像から特定の色の領域を抽出する。特定領域抽出部２０２は本発明の「抽出部」の一例である。特定領域抽出部２０２は、目視（染色なし）の評価対象画像が取得された場合には、膿性の痰を表す色（例えば白黄色、淡黄色、緑色、黄色、さび色）を特定の色として抽出を行う。また、特定領域抽出部２０２は、１００倍（染色あり）の評価対象画像が取得された場合には、グラム染色された白血球及び扁平上皮細胞を表す色（例えば赤色）を特定の色として抽出を行う。

特定領域抽出部２０２は、評価対象画像の中に特定の色の領域が複数あれば、それら複数の領域を抽出する。特定領域抽出部２０２は、抽出した領域を示す領域情報として、例えば抽出した領域に含まれる画素の座標の集合と、各領域に割り当てた領域ＩＤとを対応付けた情報を生成し、生成した領域情報を喀痰評価分類部２０３に供給する。

喀痰評価分類部２０３は、特定領域抽出部２０２により抽出された領域に基づいて、喀痰の前述した特定の色の領域に基づいて喀痰の検査対象としての適否の程度（つまり検査対象としての評価。評価が高いほど検査対象として適している）を分類した複数の区分のうちのいずれかに評価対象の喀痰を分類する。喀痰評価分類部２０３は本発明の「分類部」の一例である。ここでいう複数の区分とは、目視（染色なし）の評価対象画像においては上述したＭ＆Ｊ分類により分類された複数の区分が用いられ、１００倍（染色あり）の評価対象画像においてはＧｅｃｋｌｅｒ分類により分類された複数の区分が用いられる。

より詳細には、喀痰評価分類部２０３は、膿性の痰を表す色を特定の色として抽出が行われた場合、抽出された領域の大きさに基づいて、Ｍ＆Ｊ分類により分類された複数の区分のうちのいずれかに評価対象の喀痰を分類する。喀痰評価分類部２０３は、領域の大きさとＭ＆Ｊ分類の複数の区分とを対応付けた第１区分テーブルを用いてこの分類を行う。

図５は第１区分テーブルの一例を表す。図５の例では、「１％未満」、「１％以上５％未満」、「５％以上３３％未満」、「３３％以上６６％未満」及び「６６％以上」という領域の大きさに、「Ｍ１」、「Ｍ２」、「Ｐ１」、「Ｐ２」、「Ｐ３」というＭ＆Ｊ分類の区分がそれぞれ対応付けられている。喀痰評価分類部２０３は、特定領域抽出部２０２から供給された領域情報が表す画素の総数を画像全体の画素の総数で除した値、すなわち画像のうち膿性の部分が占める割合を算出し、算出した割合で表される領域の大きさに第１区分テーブルで対応付けられている区分に、評価対象の喀痰を分類する。

また、喀痰評価分類部２０３は、グラム染色された白血球及び扁平上皮細胞を表す色を特定の色として抽出が行われた場合、抽出された領域のうち白血球を表す領域の数及び扁平上皮細胞数を表す領域の数に基づいて、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類により分類された複数の区分のうちのいずれかに評価対象の喀痰を分類する。喀痰評価分類部２０３は、白血球領域の数と、扁平上皮細胞領域の数と、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類の複数の区分とを対応付けた第２区分テーブルを用いてこの分類を行う。

図６は第２区分テーブルの一例を表す。図６の例では、上述したＧｅｃｋｌｅｒ分類における白血球の数、扁平上皮細胞の数及び区分の関係が、白血球領域の数、扁平上皮細胞領域の数及び区分の関係として表されている。例えば「１０未満」という白血球領域の数と「２５より多い」という扁平上皮細胞領域の数には「グループ１」が対応付けられている。なお、「グループ６」については、両方の数が「２５」である場合が含まれるように、「２５以下」という白血球領域の数と「２５以下」という扁平上皮細胞領域の数に対応付けている。

喀痰評価分類部２０３は、一般的には扁平上皮細胞の方が白血球よりも大きいことから、特定領域抽出部２０２から供給された領域情報が表す領域ＩＤのうち、対応付けられた画素数が閾値以上のものを扁平上皮細胞領域の領域ＩＤと判別し、対応付けられた画素数が閾値未満のものを白血球領域の領域ＩＤと判別する。なお、この判別は、領域の大きさだけでなく、領域の形（白血球の方が円形に近い形をしている）や色も考慮して行われてもよい。喀痰評価分類部２０３は、そうして判別した扁平上皮細胞領域の領域ＩＤの数と、白血球領域の領域ＩＤの数に第２区分テーブルで対応付けられている区分に、評価対象の喀痰を分類する。喀痰評価分類部２０３は、以上のとおり分類した区分を見本画像取得部２０４に供給する。

見本画像取得部２０４は、喀痰評価分類部２０３が分類した区分と同じ区分に分類される喀痰の見本画像を取得する。この区分は、喀痰評価分類部２０３が分類した区分であり、人間が判断した区分ではない。微生物検出支援システム１においては、この後、評価対象の喀痰の画像に基づいて人間が最終的に区分を判断することになっている。従って、喀痰評価分類部２０３が分類した区分は、最終決定前の仮の区分であり、以下では「仮区分」という。

見本画像取得部２０４は、この仮区分に分類される喀痰の見本画像に加え、喀痰評価分類部２０３が分類する複数の区分のうち仮区分と適否の程度が最も近い区分（以下「近接区分」という）に分類される喀痰の見本画像を取得する。近接区分としては、仮区分よりも適否の程度が高い区分のうちで適否の程度が最も近い区分と、仮区分よりも適否の程度が低い区分のうちで適否の程度が最も近い区分の２つが存在し得る。ただし、仮区分の適否の程度が複数の区分のうちで最も高い場合又は最も低い場合には、近接区分が１つになる。例えば適否の程度が下から２番目の「Ｍ２」の近接区分は「Ｍ１」及び「Ｐ１」の２つであり、適否の程度が最も高い「Ｐ３」の近接区分は「Ｐ２」の１つである。

また、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類の複数の区分の場合、仮区分が「グループ１」から「グループ５」までのいずれかであれば、隣り合う番号のグループが近接区分であるものとする。例えば「グループ３」の近接区分は「グループ２」及び「グループ４」である。また、仮区分が「グループ６」である場合には、見本画像取得部２０４は、仮区分の分類で用いられた評価対象画像の白血球領域の数及び扁平上皮細胞数領域の数に基づいて近接区分を判断する。

見本画像取得部２０４は、評価対象画像の白血球領域の数と各区分の閾値となっている白血球領域の数との差分と、評価対象画像の扁平上皮細胞数領域の数と各区分の閾値となっている扁平上皮細胞数領域の数との差分とを合計し、その合計が最も小さい区分を近接区分と判断する。例えば図６に表す第２区分テーブルにおいて、白血球領域（又は扁平上皮細胞数領域の数）の数が「１０未満」であれば「９」を閾値として用いて、「２５より多い」であれば「２６」を閾値として用いる。また、「１０以上２５以下」であれば、評価対象画像の数に近い方の数（１０又は２５）を閾値として用いる。

例えば評価対象画像の白血球領域が８個で扁平上皮細胞数領域が２０個である場合、グループ１だと白血球領域の差分（９−８）＋扁平上皮細胞数領域の差分（２６−２０）＝７、グループ２だと白血球領域の差分（１０−８）＋扁平上皮細胞数領域の差分（２６−２０）＝８、グループ３だと白血球領域の差分（２６−８）＋扁平上皮細胞数領域の差分（２６−２０）＝２４、グループ４だと白血球領域の差分（２６−８）＋扁平上皮細胞数領域の差分（２５−２０）＝２３、グループ５だと白血球領域の差分（２６−８）＋扁平上皮細胞数領域の差分（２０−９）＝２９となるので、差分の合計が最小の「７」となるグループ１が近接区分と判断される。

なお、「グループ６」の近接区分の判断方法はこれに限らず、例えば予め決められていてもよい。例えばＧｅｃｋｌｅｒ分類の複数の区分の場合に、適否の程度が小さい方から「グループ１」、「グループ２」、「グループ３」、「グループ６」、「グループ４」、「グループ５」と決めておく。この場合、見本画像取得部２０４は、仮区分が「グループ６」であれば、「グループ３」及び「グループ４」を近接区分と判断し、仮区分が「グループ４」であれば「グループ６」及び「グループ５」を近接区分と判断する。見本画像取得部２０４は、こうして判断した近接区分に分類される喀痰の見本画像と、仮区分に分類される見本画像とを要求する要求データを喀痰画像蓄積装置１０に送信する。

喀痰画像蓄積装置１０の喀痰画像出力部１０２は、送信されてきた要求データを受け取ると、その要求データが示す仮区分に対応付けられた喀痰の画像と、その要求データが示す近接区分に対応付けられた喀痰の画像とを喀痰画像蓄積部１０１から読み出す。喀痰画像出力部１０２は、読み出したそれらの画像を要求元の微生物検出作業装置２０に対して出力する。見本画像取得部２０４は、こうして出力されてきた仮区分に対応付けられた喀痰の画像及び近接区分に対応付けられた喀痰の画像を取得して、類似度算出部２０５に供給する。

類似度算出部２０５は、喀痰画像取得部２０１により取得された評価対象画像と、見本画像取得部２０４により取得された見本画像との類似度を算出する。類似度算出部２０５は、例えば、喀痰画像取得部２０１から供給された評価対象画像の特徴量と、見本画像取得部２０４から供給された見本画像の特徴量とを算出し、算出したそれらの特徴量に基づいて類似度を算出する。

類似度算出部２０５は、例えばＳＩＦＴ（Scale-Invariant Feature Transform）、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）及びＯＲＢ（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等の周知の技術を用いて特徴量及び類似度を算出する。類似度算出部２０５は、各見本画像について類似度を算出すると、各見本画像及びその見本画像について算出した類似度を対応付けて喀痰画像表示制御部２０６に供給する。

喀痰画像表示制御部２０６は、自装置の表示手段を制御して、喀痰画像取得部２０１により取得された評価対象画像を表示させるとともに、類似度算出部２０５から供給された見本画像、すなわち、仮区分に分類される喀痰の見本画像と、近接区分に分類される喀痰の見本画像とを表示させる。喀痰画像表示制御部２０６は本発明の「表示制御部」の一例である。

喀痰画像表示制御部２０６は、類似度算出部２０５から供給された類似度に基づき、仮区分に分類される喀痰の見本画像及び近接区分に分類される喀痰の見本画像を、評価対象画像との類似度に応じた順番でそれぞれ表示させる。
図７は表示された評価対象画像及び見本画像の一例を表す。図７の例では、喀痰画像表示制御部２０６が、Ｍ＆Ｊ分類支援画面Ａ１を表示させている。

喀痰画像表示制御部２０６は、仮区分がＰ３に分類された評価対象画像Ｂ１を表示させ、その仮区分と同じ区分Ｐ３の見本画像Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３（それぞれ類似度が９７％、９１％、８６％）を、類似度が高いほど左側になる順番で並べて表示させている。また、喀痰画像表示制御部２０６は、仮区分の近接区分である区分Ｐ２の見本画像Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３（それぞれ類似度が７８％、６６％、６２％）を、類似度が高いほど左側になる順番で並べて表示させている。喀痰画像表示制御部２０６は、各見本画像の近傍に（この例では下に）、それらの類似度の値を表示している。これらの見本画像は一部であり、スクロールバーを操作することでこれらの見本画像よりも類似度が低い見本画像も表示されるようになっている。

喀痰画像表示制御部２０６は、評価対象画像Ｂ１のＭ＆Ｊ分類における区分を決定させる区分決定ボタンＤ１及びＤ２を表示させている。区分決定ボタンＤ１は区分Ｐ３に決定するボタンであり、区分決定ボタンＤ２は区分Ｐ２に決定するボタンである。臨床検査技師は、表示された評価対象画像Ｂ１及び各見本画像を見比べることで、評価対象画像Ｂ１のＭ＆Ｊ分類における区分を仮区分と同じ区分Ｐ３にするか、近接区分である区分Ｐ２にするかを判断する。

例えば区分Ｐ３の見本画像の方が区分Ｐ２の見本画像よりも評価対象画像Ｂ１に似ていると思えば、臨床検査技師は区分決定ボタンＤ１を押す操作を行って、評価対象画像Ｂ１の区分を区分Ｐ３に決定する。反対に、区分Ｐ２の見本画像の方が区分Ｐ３の見本画像よりも評価対象画像Ｂ１に似ていると思えば、臨床検査技師は区分決定ボタンＤ２を押す操作を行って、評価対象画像Ｂ１の区分を区分Ｐ２に決定する。

図８は表示された評価対象画像及び見本画像の別の一例を表す。図８の例では、喀痰画像表示制御部２０６が、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類支援画面Ａ２を表示させている。喀痰画像表示制御部２０６は、仮区分がグループ４に分類された評価対象画像Ｂ２を表示させ、その仮区分と同じグループ４の見本画像Ｃ４１、Ｃ４２、Ｃ４３（それぞれ類似度が８４％、７２％、６８％）を、類似度が高いほど左側になる順番で並べて表示させている。

また、喀痰画像表示制御部２０６は、仮区分の近接区分であるグループ３の見本画像Ｃ３１、Ｃ３２、Ｃ３３（それぞれ類似度が５６％、４７％、３９％）と、同じく仮区分の近接区分であるグループ５の見本画像Ｃ５１、Ｃ５２、Ｃ５３（それぞれ類似度が９２％、８７％、７６％）とを、類似度が高いほど左側になる順番で並べて表示させている。

喀痰画像表示制御部２０６は、評価対象画像Ｂ２のＧｅｃｋｌｅｒ分類における区分を決定させる区分決定ボタンＤ３、Ｄ４及びＤ５（それぞれグループ３、４、５に区分を決定するボタン）を表示させている。臨床検査技師は、表示された評価対象画像Ｂ２及び各見本画像を見比べることで、評価対象画像Ｂ２のＧｅｃｋｌｅｒ分類における区分を仮区分と同じグループ４にするか、近接区分であるグループ３又は５にするかを判断する。臨床検査技師は、評価対象画像Ｂ２に最も似ていると判断した区分を示す決定ボタンを押す操作を行って、評価対象画像Ｂ２の区分をグループ３、４、５のいずれかに決定する。

区分決定喀痰画像送信部２０７は、評価対象画像の区分を決定する操作がユーザによって行われると、この操作により区分が決定された喀痰画像と、決定された区分と、その喀痰画像に写った喀痰が採取された患者の患者ＩＤと、その喀痰の採取日時とを表す喀痰画像データを喀痰画像蓄積装置１０に送信する。喀痰画像蓄積装置１０の喀痰画像蓄積部１０１は、送信されてきた喀痰画像データを受け取ると、受け取った喀痰画像データが表す各情報（患者ＩＤ、採取日時、決定された区分、喀痰画像ファイル）を互いに対応付けて図４に表すように記憶する。喀痰画像蓄積部１０１は、このようにして区分が決定された新たな喀痰画像を蓄積する。

また、喀痰画像表示制御部２０６は、本実施例では、ユーザによってＧｅｃｋｌｅｒ分類における区分がグループ４、５、６に決定された評価対象画像は検査対象として適しているものとして、その評価対象画像に写っている喀痰の１０００倍（染色あり）の画像を検査対象の喀痰画像として表示させる。この場合、見本画像取得部２０４が喀痰画像蓄積装置１０に蓄積されている喀痰の１０００倍（染色あり）の画像を全て見本画像として取得し、類似度算出部２０５が取得されたそれらの見本画像と検査対象の喀痰画像との類似度を算出する。

喀痰画像表示制御部２０６は、検査対象の喀痰画像を表示させるとともに、見本画像を類似度が高いものから順番に表示させる。
図９は表示された検査対象の喀痰画像及び見本画像の一例を表す。図９の例では、喀痰画像表示制御部２０６が、喀痰内部生物画面Ａ３に、検査対象の喀痰画像Ｂ３と、喀痰画像Ｂ３との類似度が高い見本画像Ｃ６１、Ｃ６２、Ｃ６３、Ｃ６４、Ｃ６５、Ｃ６６（それぞれ類似度が９４％、９０％、８４％、８３％、７９％、７５％）を、類似度が高いものから順番に並べて表示させている。

また、喀痰画像表示制御部２０６は、検査結果の入力欄Ｅ１を表示させている。臨床検査技師等が検査対象の喀痰画像Ｂ３及び各見本画像を見比べて、入力欄Ｅ１に検査結果を入力すると、検査結果送信部２０８は、入力された検査結果と、例えば喀痰画像Ｂ３に写っている喀痰を採取した患者の患者ＩＤ及び採取日時とを表す検査結果データを喀痰画像蓄積装置１０に送信する。喀痰画像蓄積装置１０の喀痰画像蓄積部１０１は、送信されてきた検査結果データを受け取ると、受け取った検査結果データが表す患者ＩＤ及び採取日時に対応付けて、検査結果データが表す検査結果を図４に表すように記憶する。

微生物検出支援システム１が備える各装置は、上記の構成に基づいて、図７、図８に表すような喀痰評価支援画面を表示する表示処理を行う。
図１０は表示処理における各装置の動作手順の一例を表す。この動作手順は、ユーザが微生物検出作業装置２０に対して評価対象画像を取得させる操作を行うことを契機に開始される。まず、微生物検出作業装置２０（喀痰画像取得部２０１）は、検査対象としての適否が評価される評価対象の喀痰の画像（評価対象画像）を取得する（ステップＳ１１）。

次に、微生物検出作業装置２０（特定領域抽出部２０２）は、取得された評価対象画像から特定の色の領域を抽出する（ステップＳ１２）。続いて、微生物検出作業装置２０（喀痰評価分類部２０３）は、抽出された領域に基づいて、喀痰の検査対象としての適否の程度を分類した複数の区分（Ｍ＆Ｊ分類又はＧｅｃｋｌｅｒ分類により分類された複数の区分）のうちのいずれかに評価対象の喀痰を分類する（ステップＳ１３）。次に、微生物検出作業装置２０（見本画像取得部２０４）は、ステップＳ１３で分類された区分（仮区分）と適否の程度が最も近い区分（近接区分）を判断する（ステップＳ１４）。

続いて、微生物検出作業装置２０（見本画像取得部２０４）は、仮区分の見本画像及び近接区分の見本画像を喀痰画像蓄積装置１０に要求する（ステップＳ１５）。喀痰画像蓄積装置１０（喀痰画像出力部１０２）は、要求された仮区分の見本画像及び近接区分の見本画像を読み出して（ステップＳ２１）、微生物検出作業装置２０に対して出力する（ステップＳ２２）。微生物検出作業装置２０（見本画像取得部２０４）は、出力されてきた仮区分の見本画像及び近接区分の見本画像を取得する（ステップＳ２３）。

次に、微生物検出作業装置２０（類似度算出部２０５）は、出力されてきた見本画像と評価対象画像との類似度を算出する（ステップＳ２４）。続いて、微生物検出作業装置２０（喀痰画像表示制御部２０６）は、評価対象画像を表示するとともに、ステップＳ２３で取得された見本画像を、ステップＳ２４で算出された類似度に応じた順番で表示する（ステップＳ２５）。

そして、微生物検出作業装置２０（区分決定喀痰画像送信部２０７）は、評価対象画像の区分を決定する操作がユーザによって行われると、この操作を区分の決定操作として受け付け（ステップＳ３１）、上述した喀痰画像データ（喀痰画像、決定された区分、患者ＩＤ及び採取日時を表すデータ）を喀痰画像蓄積装置１０に送信する（ステップＳ３２）。喀痰画像蓄積装置１０（喀痰画像蓄積部１０１）は、受け取った喀痰画像データが表す各情報（患者ＩＤ、採取日時、決定された区分、喀痰画像ファイル）を記憶する（ステップＳ３３）。

本実施例では、微生物検出作業装置２０（喀痰評価分類部２０３）が評価対象画像に基づいて喀痰の区分を分類しているが、こうして分類された仮区分は必ずしも人間が判断する区分と一致するとは限らない。一方で、人間の判断が仮区分でなかったとしても、仮区分が評価対象画像の特徴を或る程度捉えていれば、仮区分と適否の程度が最も近い区分、すなわち近接区分と判断される可能性が高い。

そこで、微生物検出作業装置２０（喀痰画像表示制御部２０６）は、図７及び図８の例に表すように見本画像を表示させることで、人間が評価対象画像を見た場合に、仮区分に分類される喀痰の見本画像及び近接区分に分類される喀痰の見本画像という２種類の見本画像の両方を評価対象画像と比較しながら、より適切と思われる方の区分を決定することができる。このように、本実施例によれば、喀痰の検査対象としての適否の評価を行う作業者（例えば臨床検査技師）に対して、その評価を支援する情報（すなわち上記２種類の見本画像）を提供することができる。

具体的には、Ｍ＆Ｊ分類による評価を支援する情報と、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類による評価を支援する情報とを提供することができる。また、本実施例では、見本画像が評価対象画像との類似度に応じた順番で表示される。これにより、この類似度に関係のない順番で見本画像が表示される場合に比べて、見本画像の中でもより参考になる画像、すなわち評価対象画像により似ている画像を容易に評価対象画像と見比べることができる。

［２］変形例
上述した実施例は本発明の実施の一例に過ぎず以下のように変形させてもよい。また、上述した実施例及び各変形例は必要に応じてそれぞれ組み合わせて実施してもよい。

［２−１］類似度に応じた態様
喀痰画像表示制御部２０６は、実施例では、見本画像を評価対象画像との類似度に応じた順番で表示させたが、これに限らず、例えば類似度に応じた態様で表示させてもよい。
図１１は本変形例で表示された評価対象画像及び見本画像の一例を表す。図１１の例では、喀痰画像表示制御部２０６が、Ｍ＆Ｊ分類支援画面Ａ４に、図７に表す評価対象画像Ｂ１及び見本画像Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３、Ｃ２１、Ｃ２２、Ｃ２３を表示させている。

喀痰画像表示制御部２０６は、これらの見本画像を、類似度算出部２０５により算出された類似度に応じた大きさで表示させている。具体的には、喀痰画像表示制御部２０６は、類似度が大きいほど見本画像を大きなサイズで表示させており、この例では、基準の大きさに対して、類似度を乗じたサイズで表示させている。喀痰画像表示制御部２０６は、例えば類似度が９７％の見本画像Ｃ１１は、基準の大きさの９７％のサイズで表示させ、類似度が６２％の見本画像Ｃ２３は、基準の大きさの６２％のサイズで表示させている。この場合、見本画像のサイズから類似度の大きさを把握することができる。

なお、これに限らず、喀痰画像表示制御部２０６は、類似度が大きい方から順番に基準のサイズの１００％、９０％、８０％、・・・のサイズで見本画像を表示させてもよい。また、喀痰画像表示制御部２０６は、サイズだけでなく、見本画像の明るさやコントラストなどを類似度に応じて変化させてもよい。いずれの場合も、見本画像の表示態様の違いからそれらの見本画像の類似度の大きさや順番が把握できるようになっていることが望ましい。

［２−２］推奨情報の出力
図９に表すような微生物を観察可能な倍率で且つグラム染色された喀痰の画像から微生物を同定する際に、喀痰の状態によっては、微生物ではないものまで染色されてしまい、それらに紛れて微生物が見つけにくくなることがある。その場合に、他の染色方法を推奨するようにしてもよい。

図１２は本変形例の微生物検出支援システム１ａにおいて実現される機能構成を表す。微生物検出支援システム１ａは、微生物検出作業装置２０ａを備え、微生物検出作業装置２０ａは、図３に表す各部に加えて推奨情報出力部２０９を備える。本変形例の喀痰画像取得部２０１は、「１０００倍（染色あり）」の評価対象画像も特定領域抽出部２０２に供給する。特定領域抽出部２０２は、供給された評価対象画像から、グラム染色された微生物を表す色（例えば赤及び紫）を特定の色として領域の抽出を行う。特定領域抽出部２０２は、領域を抽出すると、上述した領域情報を推奨情報出力部２０９に供給する。

推奨情報出力部２０９は、特定領域抽出部２０２により抽出された領域の形、大きさ及び連結数が細菌としての条件を満たさない場合、グラム染色以外の方法での染色を推奨する推奨情報を出力する。推奨情報出力部２０９は本発明の「出力部」の一例である。推奨情報出力部２０９は、例えば、抽出領域の形が円形（球菌）、細長い棒の形又は細長い円筒の形（桿菌）、糸の形、湾曲した形、螺旋形のいずれかであり、領域の大きさが０．１μｍ以上１０μｍ以下であり、領域が連結している場合にはその連結数が偶数であるか、連結数が閾値以上である（連結数が多いのでブドウの形のようになっている）かという条件を満たさない場合に、抽出領域が微生物を表していないと判断し、推奨情報を出力する。

図１３は出力された推奨情報の一例を表す。図１３の例では、推奨情報出力部２０９は、グラム染色して１０００倍に拡大した喀痰画像Ｂ４と、「グラム染色では微生物が見つかりません。チール・ネルゼン染色を推奨します。」という文字列とを含む推奨情報Ｆ１を出力している。推奨情報出力部２０９は、推奨情報Ｆ１を例えば自装置の表示手段に出力して表示させている。チール・ネルゼン染色で喀痰を染色すると、脂肪酸を多量に有していてグラム染色では色が付きにくい微生物（マイコバクテリウム属やノカルジアの一部の菌など）を染色することができる。

本変形例では、推奨情報を出力することで、推奨情報が出力されない場合に比べて、推奨された方法での染色が行われずにそれらの微生物が検出されないということが起こりにくいようにすることができる。なお、推奨情報により推奨される染色方法は、チール・ネルゼン染色に限らず、例えば、キニヨン染色やトラント染色などの他の抗酸菌染色であってもよいし、ヒメネス染色やナイセル染色、ヒス染色などの染色方法であってもよい。いずれの場合も、推奨情報が出力されない場合に比べて、推奨された染色方法の特色に応じた微生物が見つかりやすいようにすることができる。

［２−３］関連情報の表示
微生物検出作業装置は、評価対象画像及び見本画像の他に、それらの喀痰画像が示す喀痰を採取した患者に関する関連情報を表示してもよい。
図１４は本変形例の微生物検出支援システム１ｂにおいて実現される機能構成を表す。微生物検出支援システム１ｂは、喀痰画像蓄積装置１０ｂと微生物検出作業装置２０ｂとを備える。

喀痰画像蓄積装置１０ｂは、喀痰画像出力部１０２と、喀痰画像・関連情報蓄積部１０３と、関連情報出力部１０４とを備える。微生物検出作業装置２０ａは、図３に表す喀痰画像表示制御部２０６に代えて喀痰画像・関連情報表示制御部２１０を備え、それに加えて関連情報取得部２１１を備える。本変形例の検査結果送信部２０８は、上述した検査結果、患者ＩＤ、採取日時に加え、ＷＢＣ（White Blood Cell：白血球）の値、ＣＲＰ（CReactive Protein：Ｃ反応性蛋白）の値、患者の体温、脈拍数、発赤の有無、疼痛の有無などを関連情報として送信する。これらの関連情報は、患者の体内に例えば感染症の原因となる細菌やウィルスなどの微生物が増殖しているか否かを判断する際に参考として用いられる情報である。

喀痰画像・関連情報蓄積部１０３は、こうして送信されてきた関連情報を検査結果とともに評価対象画像に対応付けて蓄積する。喀痰画像出力部１０２は、喀痰画像・関連情報蓄積部１０３から実施例と同様に喀痰画像を読み出すと、読み出した喀痰画像を要求元の微生物検出作業装置２０に対して出力するとともに関連情報出力部１０４に供給する。関連情報出力部１０４は、供給された喀痰画像に対応付けて蓄積されている関連情報を微生物検出作業装置２０に対して出力する。関連情報取得部２１１は、出力されてきた関連情報を取得し、喀痰画像・関連情報表示制御部２１０に供給する。

喀痰画像・関連情報表示制御部２１０は、供給された関連情報を、対応する喀痰画像（見本画像）とともに表示させる。
図１５は表示された関連情報の一例を表す。図１５の例では、喀痰画像・関連情報表示制御部２１０が、図７の例に表すＭ＆Ｊ分類支援画面において、仮区分と同じ区分Ｐ３の見本画像Ｃ１１、Ｃ１２、Ｃ１３と、各見本画像と評価対象画像との類似度と、各見本画像に対応する関連情報Ｇ１とを表示させている。

関連情報Ｇ１には、ＷＢＣの値、ＣＲＰの値、体温及び脈拍が含まれている。臨床検査技師等がこのＭ＆Ｊ分類支援画面を見ると、評価対象画像に類似する見本画像が採取された患者の状態を示す関連情報Ｇ１も確認することができる。それにより、例えば見本画像Ｃ１１は、ＷＢＣ及びＣＲＰが基準の範囲よりも高い値であり細菌による感染症の疑いが高い患者から採取された喀痰であるが、見本画像Ｃ１３は、ＷＢＣ及びＣＲＰが基準の範囲に収まっており細菌による感染症の疑いが低い患者から採取された喀痰であるというように、関連情報が表示されない場合に比べて、見本画像に写っている喀痰の検体としての評価の精度を高くすることができる。

なお、喀痰画像・関連情報表示制御部２１０は、仮区分に分類される喀痰の見本画像及び近接区分に分類される喀痰の見本画像を、対応する関連情報に応じた順番でそれぞれ表示させてもよい。例えば、喀痰画像・関連情報表示制御部２１０は、ＷＢＣの値が大きい方から順番に見本画像を表示させたり、ＣＲＰの値が大きい方から順番に見本画像を表示させたりする。これにより、特定の関連情報の値が近い患者から採取された喀痰の見本画像を並べて見て、それらの患者における喀痰の傾向を把握することができる。

［２−４］検体
微生物検出支援システムにおいては、喀痰以外の検体が用いられてもよい。喀痰以外の検体については、Ｍ＆Ｊ分類法やＧｅｃｋｌｅｒ分類のような広く使われている分類法がない場合もあるが、その場合は、例えば病院や臨床検査会社などにおいて、撮影された検体の色や大きさ、形からその検体の検査対象としての適否の程度を画像処理によって分類する方法を確立しておけばよい。

画像処理による分類方法が確立されれば、図３に表す喀痰評価分類部２０３のように検体を評価して分類する機能（分類部）を実現することができる。また、将来、喀痰以外の検体についても広く使われている分類法が生み出されれば、その分類法を画像処理によって実現する機能を分類部として備えさせてもよい。いずれの場合も、実施例のように、分類部が分類した区分と同じ区分に分類される検体の見本画像と、その区分と適否の程度が最も近い区分に分類される検体の見本画像とを、評価対象画像とともに表示させることができる。

［２−５］各部を実現する装置
図３等に表す各部を実現する装置は、それらの図に表された装置に限らない。例えば喀痰画像蓄積装置１０及び微生物検出作業装置２０が備える各部を１台の装置が実現してもよい。また、微生物検出作業装置２０が備える各部を２以上の装置がそれぞれ実現してもよい。例えば、喀痰画像取得部２０１から喀痰評価分類部２０３までは第１装置が実現し、見本画像取得部２０４から喀痰画像表示制御部２０６までは第２装置が実現するといった具合である。この場合、第１装置及び第２装置を備える情報処理システム（微生物検出支援システムの一部を成すシステム）が、微生物検出作業装置２０が備える各部を実現することになる。要するに、微生物検出支援システム全体としてこれらの機能が実現されていればよい。

［２−６］発明のカテゴリ
本発明は、微生物検出作業装置のような情報処理装置の他、喀痰画像蓄積装置及び微生物検出作業装置を備える微生物検出支援システムのような情報処理システムとしても捉えられる。また、本発明は、各装置が実施する処理を実現するための情報処理方法としても捉えられるし、各装置を制御するコンピュータを機能させるためのプログラムとしても捉えられる。このプログラムは、それを記憶させた光ディスク等の記録媒体の形態で提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してコンピュータにダウンロードさせ、それをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されてもよい。

１…微生物検出支援システム、１０…喀痰画像蓄積装置、２０…微生物検出作業装置、１０１…喀痰画像蓄積部、１０２…喀痰画像出力部、２０１…喀痰画像取得部、２０２…特定領域抽出部、２０３…喀痰評価分類部、２０４…見本画像取得部、２０５…類似度算出部、２０６…喀痰画像表示制御部、２０７…区分決定喀痰画像送信部、２０８…検査結果送信部、２０９…推奨情報出力部。

Claims (7)

1. 検査対象としての適否が評価される評価対象の検体の評価対象画像を取得する取得部と、
   取得された前記評価対象画像から特定の色の領域を抽出する抽出部と、
   抽出された前記領域に基づいて、検体の前記色の領域に基づいて検体の検査対象としての適否の程度を分類した複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の検体を分類する分類部と、
   前記分類部が分類した区分と同じ区分に分類される検体の見本画像と、前記複数の区分のうち当該同じ区分と前記適否の程度が最も近い区分に分類される検体の見本画像とを、前記評価対象画像とともに表示させる表示制御部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記表示制御部は、前記同じ区分に分類される複数の検体の見本画像及び前記最も近い区分に分類される複数の検体の見本画像を、前記評価対象画像との類似度に応じた順番又は態様でそれぞれ表示させる
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記検体は喀痰であり、
   前記取得部は、染色していない状態の前記評価対象の喀痰の画像を前記評価対象画像として取得し、
   前記抽出部は、膿性の痰を表す色を前記特定の色として抽出を行い、
   前記分類部は、抽出された前記領域の大きさに基づいて、Ｍｉｌｌｅｒ＆Ｊｏｎｅｓ分類により分類された複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の喀痰を分類する
   請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記検体は喀痰であり、
   前記取得部は、前記評価対象の喀痰をグラム染色し、且つ、白血球及び扁平上皮細胞を観察可能な第１倍率で拡大した画像を前記評価対象画像として取得し、
   前記抽出部は、グラム染色された白血球及び扁平上皮細胞を表す色を前記特定の色として抽出を行い、
   前記分類部は、抽出された前記領域のうち白血球を表す領域の数及び扁平上皮細胞数を表す領域の数に基づいて、Ｇｅｃｋｌｅｒ分類により分類された複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の喀痰を分類する
   請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、前記評価対象の検体をグラム染色し、且つ、微生物を観察可能な第２倍率で拡大した画像を前記評価対象画像として取得し、
   前記抽出部は、グラム染色された微生物を表す色を前記特定の色として抽出を行い、
   抽出された前記領域の形、大きさ及び連結数が細菌としての条件を満たさない場合、グラム染色以外の方法での染色を推奨する情報を出力する出力部とを備える
   請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、前記評価対象画像が示す検体を採取された患者に関する関連情報を取得し、
   前記表示制御部は、前記評価対象画像とともに当該評価対象画像に対応する前記関連情報を表示させる
   請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. コンピュータを、
   検査対象としての適否が評価される評価対象の検体の評価対象画像を取得する取得部と、
   取得された前記評価対象画像から特定の色の領域を抽出する抽出部と、
   抽出された前記領域に基づいて、検体の前記色の領域に基づいて検体の検査対象としての適否の程度を分類した複数の区分のうちのいずれかに前記評価対象の検体を分類する分類部と、
   前記分類部が分類した区分と同じ区分に分類される検体の見本画像と、前記複数の区分のうち当該同じ区分と前記適否の程度が最も近い区分に分類される検体の見本画像とを、前記評価対象画像とともに表示させる表示制御部
   として機能させるためのプログラム。

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