JP2019020385A - 生物サンプルイメージの合成方法及び該方法を採用した光学システム - Google Patents
生物サンプルイメージの合成方法及び該方法を採用した光学システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019020385A JP2019020385A JP2018093898A JP2018093898A JP2019020385A JP 2019020385 A JP2019020385 A JP 2019020385A JP 2018093898 A JP2018093898 A JP 2018093898A JP 2018093898 A JP2018093898 A JP 2018093898A JP 2019020385 A JP2019020385 A JP 2019020385A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- biological sample
- grayscale
- synthesizing
- rgb
- 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
Links
- 239000012472 biological sample Substances 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 title claims abstract description 35
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 39
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims abstract description 39
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 39
- 230000010365 information processing Effects 0.000 claims abstract description 32
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 claims description 10
- 210000003855 cell nucleus Anatomy 0.000 claims description 8
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 claims description 8
- 238000002345 optical interference microscopy Methods 0.000 claims description 6
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 claims description 3
- 235000005811 Viola adunca Nutrition 0.000 claims description 2
- 240000009038 Viola odorata Species 0.000 claims description 2
- 235000013487 Viola odorata Nutrition 0.000 claims description 2
- 235000002254 Viola papilionacea Nutrition 0.000 claims description 2
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 14
- 239000007850 fluorescent dye Substances 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000002073 fluorescence micrograph Methods 0.000 description 9
- WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N Haematoxylin Chemical compound C12=CC(O)=C(O)C=C2CC2(O)C1C1=CC=C(O)C(O)=C1OC2 WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 5
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 5
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 4
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 4
- YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N eosin Chemical compound [Na+].OC(=O)C1=CC=CC=C1C1=C2C=C(Br)C(=O)C(Br)=C2OC2=C(Br)C(O)=C(Br)C=C21 YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 210000004940 nucleus Anatomy 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 230000008014 freezing Effects 0.000 description 3
- 238000007710 freezing Methods 0.000 description 3
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 2
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 230000001086 cytosolic effect Effects 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 2
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 210000000577 adipose tissue Anatomy 0.000 description 1
- 210000003651 basophil Anatomy 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 210000003979 eosinophil Anatomy 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 1
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000001000 micrograph Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 description 1
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000002271 resection Methods 0.000 description 1
- 239000002344 surface layer Substances 0.000 description 1
- 238000001356 surgical procedure Methods 0.000 description 1
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
- G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/43—Conversion of monochrome picture signals to colour picture signals for colour picture display
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
- G06T7/0014—Biomedical image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
- G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
- G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
- G01N21/645—Specially adapted constructive features of fluorimeters
- G01N21/6456—Spatial resolved fluorescence measurements; Imaging
- G01N21/6458—Fluorescence microscopy
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10064—Fluorescence image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20221—Image fusion; Image merging
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Pathology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Apparatus Associated With Microorganisms And Enzymes (AREA)
- Microscoopes, Condenser (AREA)
Abstract
【課題】生物サンプルイメージの合成方法及び光学システムを提供する。
【解決手段】試験サンプルのグレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを情報処理装置の第１メモリブロックに入力し、試験サンプルのグレースケール蛍光イメージを情報処理装置の第２メモリブロックに入力するステップａと、情報処理装置を利用し、グレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を経て第１ＲＧＢイメージに変換し、情報処理装置を利用し、グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換するステップｂと、情報処理装置を利用し、該第１ＲＧＢイメージおよび第２ＲＧＢイメージに対してイメージ融合演算および強度反転演算を行い、生物サンプルイメージを発生するステップｃと、を含む。
【選択図】図１
【解決手段】試験サンプルのグレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを情報処理装置の第１メモリブロックに入力し、試験サンプルのグレースケール蛍光イメージを情報処理装置の第２メモリブロックに入力するステップａと、情報処理装置を利用し、グレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を経て第１ＲＧＢイメージに変換し、情報処理装置を利用し、グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換するステップｂと、情報処理装置を利用し、該第１ＲＧＢイメージおよび第２ＲＧＢイメージに対してイメージ融合演算および強度反転演算を行い、生物サンプルイメージを発生するステップｃと、を含む。
【選択図】図１
Description
本発明は、光学システムの合成イメージ方法に関し、特に、生物サンプルイメージの合成方法及び該方法を採用した光学システムに関する。
腫瘍切除手術を行う時、しばしば病理科の医師が冷凍セクション（ｆｒｏｚｅｎ ｓｅｃｔｉｏｎ）を用いて検査を行い、腫瘍がきれいに切除されているかを確定する必要がある。しかしながら、冷凍セクションを行う過程において、試験サンプルが水分の多いサンプルである場合、冷凍後に組織構造の結晶氷（ｃｒｙｓｔａｌ ｉｃｅ）を破壊し、試験サンプルが脂肪（ｆａｔ）の多いサンプルである場合、一般の組織が何れも冷凍硬化される温度（〜−２０℃）において、その脂肪組織は、冷凍硬化されずにセクションから脱落し、セクション組織の不完全を招く。また、冷凍後の細胞は、安定して染色し難くなる。上記の理由により、冷凍セクションのイメージおよび新鮮な組織構造のイメージの間に異なるイメージ欠陥（ａｒｔｉｆａｃｔ）を発生させ、従って、光学原理を利用して組織の即時のセクション検査を行う計器も応じて誕生しており、非破壊性の光学セクションを利用し、試験サンプルを冷凍固定する必要がない前提で、Ｈ＆Ｅ類似イメージを迅速に獲得し、医療スタッフが判読を行い易くしている。
しかしながら、一般の実験室で使用される光学セクションイメージ合成方法は、試験サンプルの複数のグレースケールイメージに対して線形組み合わせ演算を行って黒ベース（即ち、黒色背景）ＲＧＢイメージを生成し、該黒ベースＲＧＢイメージが人の眼にマッピングされる時、人の眼にあたかも暗室中のカラーイメージをセンシングさせ、そのうち、前記複数のグレースケールイメージは、該試験サンプルに作用する複数の異なる結像方法によって生成され、該カラーイメージの各画素の色は、何れも三原色（赤、緑、青）で混合されてなり、且つ前記各画素の三原色の強度は、前記複数のグレースケールイメージの各画素の強度に対応する３つの線形組み合わせにより決定される。また、従来の結像技術、例えば、衛星イメージ、ｘ線イメージまたは電子顕微鏡イメージは、単一のイメージ強度分布を提供することしかできないので、そのイメージは、グレースケールフォーマットで呈されることしかできない。イメージがカラー方式で呈されることができれば、可視性および識別性を向上できるだけでなく、更に多くの情報を提供することもできる。
また、イメージのコントラストについて、赤と緑は、コントラストが最高の色調であるが、黒ベースの関係により、イメージを長く見るか、多く見る時、目が不快感を生じ易く、疲労し易いので、病理科の医師が病理セクションを大量に閲読する必要があるという要求を満たすことができない。従って、現在の病理イメージの作成は、一般に実体セクション（パラフィンセクションまたは冷凍セクション）に対して好塩基性染料ヘマトキシリン（Ｈｅｍａｔｏｘｙｌｉｎ）および好酸球エオシン（Ｅｏｓｉｎ）により染色を行い、更に、造影工程を経て柔らかい白ベース（即ち、白色背景）イメージを生成し、そのうち、ヘマトキシリン染色剤およびエオシン染色剤は、それぞれ細胞核（ｎｕｃｌｅｕｓ）及び細胞質（ｃｙｔｏｐｌａｓｍ）は、青紫色およびピンク色に着色し、且つ細胞質中の異なる成分によりエオシンと異なる結合の程度によって異なる色調のピンク色を生成するので、Ｈ＆Ｅセクション造影は、詳細な病理情報を提供することができる。従って、現有の光学セクション技術が常用する黒ベースＲＧＢイメージをＨ＆Ｅ類似の白ベースＲＧＢイメージに変更することは、毎日大量のイメージを閲読する病理科医師にとって非常に補助となることができる。しかしながら、従来の実体セクションは、イメージ欠陥を作り出すだけではなく、造影に要する時間が長く、外科主述の要求に符合しない。
従来技術として、例えば、米国ＵＳ８２６９８２７Ｂ２「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｍａｐｐｉｎｇ ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｔ ｉｍａｇｅｓ ｉｎｔｏ ａ ｂｒｉｇｈｔ ｆｉｅｌｄ ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅ?」特許は、蛍光画像を使用してＨ＆Ｅ類似イメージを生成する方法を開示しており、それは、以下のステップを含む。試験サンプル上の固定領域の二種又は更に多くの蛍光画像を取得する。前記蛍光イメージの画像データをマッピングパラメータによりブライトフィールド色空間（ｂｒｉｇｈｔ ｆｉｅｌｄ ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅ?）に変換する。ブライトフィールドタイプの画像を生成する。
しかしながら、該特許構造では、多くの蛍光イメージでＨ＆Ｅ類似イメージを生成し、それは、依然として以下の欠点が存在する。（１）試験サンプル内の構造が全て蛍光に染めることができず、該Ｈ＆Ｅ類似イメージの色のコントラストに改善の余地がある。（２）蛍光イメージの生成に使用を要する他種の蛍光剤は、依然として試験サンプル自身に対して傷害を発生する。（３）多種の蛍光剤を用い、日光に曝すのに時間を浪費する。従って、本分野では、新規な生物サンプルイメージの合成方法が必要となっている。
本発明の目的は、試験サンプルの干渉イメージまたは反射イメージおよび該試験サンプルの蛍光イメージによりカラー変換ステップ、イメージ融合ステップおよび強度反転ステップを経て白ベースＲＧＢイメージを発生し、該試験サンプルに対して実体セクションを行う必要がない状況で色のコントラストが良好な生物サンプルイメージを提供する、生物サンプルイメージの合成方法を提供することにある。
本発明のもう１つの目的は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較し、蛍光剤の使用を減少し、蛍光剤の試験サンプルに対する傷害を低減する生物サンプルイメージの合成方法を提供することにある。
本発明のもう１つの目的は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較して蛍光剤の使用を減少し、染色時間を短縮し、生物サンプルイメージの完成を加速する生物サンプルイメージの合成方法を提供することにある。
本発明の更にもう１つの目的は、一般のＨ＆Ｅイメージに比較し、発生する生物サンプルイメージが試験サンプル中の細胞質と細胞核のそれぞれのイメージ情報を更に詳細に提供でき、正常組織と異常組織の識別率を向上する生物サンプルイメージの合成方法を提供することにある。
前記目的を達成するため、本発明が提供する生物サンプルイメージの合成方法は、試験サンプルのグレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを情報処理装置の第１メモリブロックに入力し、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、第１イメージ解析度を有し、該試験サンプルのグレースケール蛍光イメージを該情報処理装置の第２メモリブロックに入力し、該グレースケール蛍光イメージは、第２イメージ解析度を有し、且つ該第１イメージ解析度および該第２イメージ解析度は、同一又は異なるものであるステップと、
該情報処理装置を利用し、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を経て第１ＲＧＢイメージに変換し、該情報処理装置を利用し、該グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換するステップと、
該情報処理装置を利用し、該第１ＲＧＢイメージおよび該第２ＲＧＢイメージに対してイメージ融合演算および強度反転演算を行い、生物サンプルイメージを発生するステップと、
該生物サンプルイメージを表示ユニットに出力するステップと、
を含む。
該情報処理装置を利用し、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を経て第１ＲＧＢイメージに変換し、該情報処理装置を利用し、該グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換するステップと、
該情報処理装置を利用し、該第１ＲＧＢイメージおよび該第２ＲＧＢイメージに対してイメージ融合演算および強度反転演算を行い、生物サンプルイメージを発生するステップと、
該生物サンプルイメージを表示ユニットに出力するステップと、
を含む。
実施例において、前記グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、細胞質のイメージを呈する。
実施例において、前記グレースケール蛍光イメージは、細胞核のイメージを呈する。
実施例において、前記グレースケール干渉イメージは、光学干渉顕微鏡法の反射後に再干渉して生成されるイメージである。
実施例において、前記グレースケール反射イメージは、反射型コンジュゲーション顕微鏡法の直接反射で生成されるイメージである。
実施例において、前記第１カラー変換演算は、該第１ＲＧＢイメージの赤色強度値および青色強度値を何れも０に設定し、その緑色強度値を該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージのグレースケール値に加重値で乗算したものに等しくさせ、且つ該加重値は、０．５〜１の間である。
実施例において、前記第２カラー変換演算は、該第２ＲＧＢイメージの緑色強度値を２８ｍ−１に設定し、ｍは正の整数であり、青色強度値を０に設定し、その赤色強度値を該グレースケール蛍光イメージのグレースケール値に加重値を乗算したものに等しくさせ、且つ該加重値は、０．５〜１の間である。
実施例において、前記第１ＲＧＢイメージは、黒ベース暗緑色イメージであり、該第２ＲＧＢイメージは、黒ベース黄緑色イメージであり、該生物サンプルイメージは、白ベースのピンク色に青紫色を含むイメージである。
実施例において、前記第１ＲＧＢイメージ及び該第２ＲＧＢイメージの赤色強度値、緑色強度値及び青色強度値は、何れもバイナリのｎビットで表し、そのうち、該ｎの値は、８の正の整数倍である。
前記目的を達成するため、本発明が提供する光学システムは、前記の生物サンプルイメージの合成方法を採用する。
前記に開示する設計により、本発明は、以下の利点を有する。
１．本発明は、試験サンプルの干渉イメージまたは反射イメージおよび該試験サンプルの蛍光イメージによりカラー変換ステップ、イメージ融合ステップおよび強度反転ステップを経て白ベースＲＧＢイメージを発生し、該試験サンプルに対して実体セクションを行う必要がない状況で色のコントラストが良好な生物サンプルイメージを提供する、生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
２．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較し、蛍光剤の使用を減少し、蛍光剤の試験サンプルに対する傷害を低減する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
３．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較して蛍光剤の使用を減少し、染色時間を短縮し、生物サンプルイメージの完成を加速する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
４．本発明は、一般のＨ＆Ｅイメージに比較し、発生する生物サンプルイメージが試験サンプル中の細胞質と細胞核のそれぞれのイメージ情報を更に詳細に提供でき、正常組織と異常組織の識別率を向上する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
１．本発明は、試験サンプルの干渉イメージまたは反射イメージおよび該試験サンプルの蛍光イメージによりカラー変換ステップ、イメージ融合ステップおよび強度反転ステップを経て白ベースＲＧＢイメージを発生し、該試験サンプルに対して実体セクションを行う必要がない状況で色のコントラストが良好な生物サンプルイメージを提供する、生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
２．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較し、蛍光剤の使用を減少し、蛍光剤の試験サンプルに対する傷害を低減する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
３．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較して蛍光剤の使用を減少し、染色時間を短縮し、生物サンプルイメージの完成を加速する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
４．本発明は、一般のＨ＆Ｅイメージに比較し、発生する生物サンプルイメージが試験サンプル中の細胞質と細胞核のそれぞれのイメージ情報を更に詳細に提供でき、正常組織と異常組織の識別率を向上する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
本発明の構造、特徴及びその目的を更に理解できるようにするため、図面および好適具体実施例により詳細を説明する。
図１を参照し、それは、本発明の好適実施例の生物サンプルイメージの合成方法のフロー図である。
図１に示すように、本発明の生物サンプルイメージの合成方法は、試験サンプルのグレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを情報処理装置の第１メモリブロックに入力し、該試験サンプルのグレースケール蛍光イメージを該情報処理装置の第２メモリブロックに入力するステップａと、該情報処理装置を利用し、グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を経て第１ＲＧＢイメージに変換し、該情報処理装置を利用し、該グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換するステップｂと、該情報処理装置を利用し、該第１ＲＧＢイメージおよび該第２ＲＧＢイメージに対してイメージ融合演算および強度反転演算を行い、生物サンプル似イメージを発生するステップｃと、該生物サンプルイメージを表示ユニットに出力するステップｄと、を含む。ステップａにおいて、該グレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージは、第１イメージ解析度を有し、該グレースケール蛍光イメージは、第２イメージ解析度を有し、且つ該第１イメージ解析度および該第２イメージ解析度は、同一又は異なるものである。
以下に本発明の原理に対して説明を行う。
本発明の生物サンプルイメージの合成方法において、そのイメージソースは、グレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージ、およびグレースケール蛍光イメージにより構成される。そのうち、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、試験サンプル細胞組織中の細胞核以外の細胞質（ｃｙｔｏｐｌａｓｍ）で形成される組織構造形態（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）のイメージを呈する。該グレースケール蛍光イメージは、該試験サンプルにおいて、細胞核内のＤＮＡの集中する箇所、細胞核（ｎｕｃｌｅｕｓ）構造のイメージを呈する。
本発明の生物サンプルイメージの合成方法において、そのイメージソースは、グレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージ、およびグレースケール蛍光イメージにより構成される。そのうち、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、試験サンプル細胞組織中の細胞核以外の細胞質（ｃｙｔｏｐｌａｓｍ）で形成される組織構造形態（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ）のイメージを呈する。該グレースケール蛍光イメージは、該試験サンプルにおいて、細胞核内のＤＮＡの集中する箇所、細胞核（ｎｕｃｌｅｕｓ）構造のイメージを呈する。
本発明の生物サンプルイメージの合成方法において、該グレースケール干渉イメージは、光学干渉顕微鏡法（図示せず）の反射後に再干渉して発生されるイメージである。該光学干渉顕微鏡法（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ，略称ＯＩＭ）の空間解析度は、超音波より高い、主な各組織の光に対する反射能力の違いを利用し、光学干渉原理によって試験サンプルに対して結像及び識別を行う。それは、従来技術であるので、ここでは、詳細を記載しない。
本発明の生物サンプルイメージの合成方法において、該グレースケール反射イメージは、反射共焦点顕微鏡（図示せず）の直接反射で生成されるイメージである。該反射共軛焦顯微鏡（Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ Ｃｏｎｆｏｃａｌ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ、略称ＲＣＭ）の結像原理は、レーザ光源により従来の蛍光系顕微鏡の水銀ランプであり、スキャナー（Ｓｃａｎ ｍｉｒｒｏｒｓ）のガイドによって点接点（Ｐｏｉｎｔ ｂｙ ｐｏｉｎｔ）方式で試験サンプルから連続反射信号を取得し、二次元アレイイメージに連結する。それは、従来技術であるので、ここでは、詳細を記載しない。
また、本発明の生物サンプルイメージの合成方法において、該グレースケール蛍光イメージの蛍光は、エネルギー変換時に発生される冷光現象であり、その特性は、短波長の光を吸収した後、長波長の光を発散する。蛍光反応を利用した実験技術は、現代のバイオテクノロジーに相当な便利をもたらし、蛍光剤は、細胞形態のバイオマーカー（ｂｉｏｍａｒｋｅｒ）としてしばしば用いられ、その原理は、短波光束を蛍光染料の試験サンプルに照射し、それに蛍光を放出させて感光素子に結像させる（図示せず）ものである。それは、従来技術であるので、ここでは、詳細を記載しない。
また、光学セクション中の細胞質および細胞核イメージおよびＨ＆Ｅ染色セクションのエオシン染料及びヘマトキシリン染料は、対応関係である。蛍光イメージが細胞核を呈する時、用いられる染料は、何れも膜透過性を有するので、短時間内に表層以下１００〜２００μｍの深さに浸透し、迅速な検査の目的を達成する。それは、従来技術であるので、ここでは、詳細を記載しない。
図２ａ〜図２ｆを併せて参照し、そのうち、図２ａは、本発明の好適実施例の試験サンプルのグレースケール干渉イメージの説明図であり、図２ｂは、本発明の好適実施例の試験サンプルのグレースケール蛍光イメージの説明図であり、図２ｃは、本発明の好適実施例の図２ａの第１カラー変換演算を経てＲＧＢ干渉イメージに変換する説明図であり、図２ｄは、本発明の好適実施例の図２ｂの第２カラー変換演算を経てＲＧＢ蛍光イメージに変換する説明図であり、図２ｅは、本発明の好適実施例の図２ｃおよび図２ｄのイメージ融合演算を行う説明図であり、図２ｆは、本発明の好適実施例の図２ｅの強度反転演算を行ってＨ＆Ｅ類似イメージを発生する説明図である。
図２ａに示される該グレースケール干渉イメージは、情報処理装置（図示せず）の第１メモリブロック（図示せず）中に入力され、そのうち、該グレースケール干渉イメージは、黒ベースのイメージであり、且つグレースケール干渉イメージは、第１イメージ解析度を有する。
図２ｂに示される該グレースケール蛍光イメージは、該情報処理装置（図示せず）の第２メモリブロック（図示せず）中に入力され、そのうち、該グレースケール蛍光イメージは、黒ベースのイメージであり、該グレースケール蛍光イメージは、第２イメージ解析度を有し、且つ該第１イメージ解析度および該第２イメージ解析度は、同一または異なるものであることができる。
図２ｃに示される該第１ＲＧＢイメージは、該情報処理装置（図示せず）が該第１カラー変換演算を行った後に得られるイメージであり、そのうち、該第１ＲＧＢイメージは、黒ベース暗緑色イメージであり、該第１カラー変換演算は、該第１ＲＧＢイメージの赤色強度値及び青色強度値をいずれも０に設定し、その緑色強度値を該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージのグレースケール値に加重値を乗算し、且つ該加重値は、０．５〜１の間である。
図２ｄに示される該第２ＲＧＢイメージは、該情報処理装置（図示せず）が該第２カラー変換演算を行った後に得られるイメージであり、そのうち、該第２ＲＧＢイメージは、黒ベース黄緑色イメージであり、該第２カラー変換演算は、該第２ＲＧＢイメージの緑色強度値を２８ｍ−１に設定し、ｍが正の整数であり、青色強度値を０に設定し、その赤色強度値を該グレースケール蛍光イメージのグレースケール値に加重値を乗算し、且つ該加重値は、０．５〜１の間である。
図２ｅに示されるイメージは、該情報処理装置（図示せず）を利用して該第１ＲＧＢイメージ（図２ｃ）及び該第２ＲＧＢイメージ（図２ｄ）に対してイメージ融合演算を行った結果であり、黒ベースのイメージである。
図２ｆに示されるＨ＆Ｅ類似イメージは、該情報処理装置（図示せず）を利用して図２ｅに対して強度反転演算を行って生成されたイメージであり、それは、白ベースのピンク色に青紫色を含むイメージである。
また、該第１ＲＧＢイメージ及び該第２ＲＧＢイメージの赤色強度値、緑色強度値及び青色強度値は、何れもバイナリｎビットで表され、そのうち、該ｎの値は、８の正の整数倍である。
また、図２ａに示される該グレースケール干渉イメージは、グレースケール反射イメージに変更することもでき、且つ該グレースケール反射イメージは、該グレースケール干渉イメージと同じ処理工程を有することができる。
また、本発明は、光学システムを開示しており、それは、前記生物サンプルイメージの合成方法を採用したものである。
図３を参照し、それは、本発明の好適実施例が採用する前記生物サンプルイメージの合成方法の光学システムの構造の説明図である。
図に示すように、該光学システムは、第１感光素子１００、第２感光素子２００、情報処理装置３００および表示ユニット４００を含む。
該第１感光素子１００は、試験サンプルのグレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを入力することに用いられ、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、細胞質のイメージを呈する。そのうち、該グレースケール干渉イメージは、これに制限するものではないが、例えば、光学干渉顕微鏡法（図示せず）の反射後に再干渉して生成されるイメージであり、該グレースケール反射イメージは、これに制限するものではないが、例えば、反射型コンジュゲーション顕微鏡法（図示せず）の直接反射で生成されるイメージである。
該第２感光素子２００は、試験サンプルのグレースケール蛍光イメージに入力することに用いられ、該グレースケール蛍光イメージは、細胞核のイメージを呈する。
該情報処理装置３００の一端は、該第１感光素子１００、該第２感光素子２００と接合し、且つ第１メモリブロック３１０及び第２メモリブロック３２０を有し、そのうち、該第１メモリブロック３１０は、第１感光素子１００から入力された該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージを保存することに用いられ、該第２メモリブロック３２０は、第２感光素子２００から入力される該グレースケール蛍光イメージを保存することに用いられる。
該情報処理装置は、第１カラー変換演算ユニット３３０、第２カラー変換演算ユニット３４０、及びイメージ融合演算および強度反転演算ユニット３５０を更に有する。
該第１カラー変換演算ユニット３３０は、該第１メモリブロック３１０と接合し、該第１メモリブロック３１０に保存した該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を第１ＲＧＢイメージに変換することに用いられ、そのうち、該第１カラー変換演算は、該第１ＲＧＢイメージの赤色強度値及び青色強度値をいずれも０に設定し、その緑色強度値を該グレースケール反射イメージまたは該グレースケール干渉イメージのグレースケール値に加重値を乗算したものに等しくし、且該加重値は、０．５〜１の間であり、且つ該第１ＲＧＢイメージは、黒ベース暗緑色イメージである。
該第２カラー変換演算ユニット３４０は、該第２メモリブロック３２０と接合し、該第２メモリブロック３２０に保存した該グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換することに用いられ、そのうち、該第２カラー変換演算は、該第２ＲＧＢイメージ之緑色強度値を２８ｍ−１に設定し、ｍは正の整数であり、青色強度値を０とし、その赤色強度値を該グレースケール蛍光イメージのグレースケール値に加重値を乗算したものに等しくさせ、且つ且該加重値は、０．５〜１の間であり、且つ該第２ＲＧＢイメージは、黒ベース黄緑色イメージである。
また、該第１ＲＧＢイメージ及び該第２ＲＧＢイメージの赤色強度値、緑色強度値及び青色強度値は、いずれもバイナリｎビットで表され、そのうち、該ｎの値は、８の正の整数倍である。
該イメージ融合演算および強度反転演算ユニット３５０は、それぞれ該第１カラー変換演算ユニット３３０及び該第２カラー変換演算ユニット３４０と接合し、該第１ＲＧＢイメージ及び該第２ＲＧＢイメージを、イメージ融合演算及び強度反転演算して生物サンプルイメージを生成することに用いられ、該生物サンプルイメージは、白ベースのピンク色に青紫色を含むイメージである。
該表示ユニット４００は、該情報処理装置３００の他端と接合し、該情報処理装置３００が出力する該生物サンプルイメージを表示することに用いられる。
前記に開示する設計により、本発明は、以下の利点を有する。
１．本発明は、試験サンプルの干渉イメージまたは反射イメージおよび該試験サンプルの蛍光イメージによりカラー変換ステップ、イメージ融合ステップおよび強度反転ステップを経て白ベースＲＧＢイメージを発生し、該試験サンプルに対して実体セクションを行う必要がない状況で色のコントラストが良好な生物サンプルイメージを提供する、生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
２．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較し、蛍光剤の使用を減少し、蛍光剤の試験サンプルに対する傷害を低減する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
３．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較して蛍光剤の使用を減少し、染色時間を短縮し、生物サンプルイメージの完成を加速する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
４．本発明は、一般のＨ＆Ｅイメージに比較し、発生する生物サンプルイメージが試験サンプル中の細胞質と細胞核のそれぞれのイメージ情報を更に詳細に提供でき、正常組織と異常組織の識別率を向上する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
１．本発明は、試験サンプルの干渉イメージまたは反射イメージおよび該試験サンプルの蛍光イメージによりカラー変換ステップ、イメージ融合ステップおよび強度反転ステップを経て白ベースＲＧＢイメージを発生し、該試験サンプルに対して実体セクションを行う必要がない状況で色のコントラストが良好な生物サンプルイメージを提供する、生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
２．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較し、蛍光剤の使用を減少し、蛍光剤の試験サンプルに対する傷害を低減する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
３．本発明は、従来の多くの蛍光イメージを加える方法に比較して蛍光剤の使用を減少し、染色時間を短縮し、生物サンプルイメージの完成を加速する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
４．本発明は、一般のＨ＆Ｅイメージに比較し、発生する生物サンプルイメージが試験サンプル中の細胞質と細胞核のそれぞれのイメージ情報を更に詳細に提供でき、正常組織と異常組織の識別率を向上する生物サンプルイメージの合成方法を提供する。
以上の説明は、本発明の好適な実施形態を示したものであり、本発明を限定するものではない。従って、本発明の主旨を逸脱しない範囲における修飾または変更は、全て、本発明の保護範囲に含まれる。
１００ 第１感光素子
２００ 第２感光素子
３００ 情報処理装置
３１０ 第１メモリブロック
３２０ 第２メモリブロック
３３０ 第１カラー変換演算ユニット
３４０ 第２カラー変換演算ユニット
３５０ イメージ融合演算および強度反転演算ユニット
４００ 表示ユニット
２００ 第２感光素子
３００ 情報処理装置
３１０ 第１メモリブロック
３２０ 第２メモリブロック
３３０ 第１カラー変換演算ユニット
３４０ 第２カラー変換演算ユニット
３５０ イメージ融合演算および強度反転演算ユニット
４００ 表示ユニット
Claims (10)
- 試験サンプルのグレースケール干渉イメージまたはグレースケール反射イメージを情報処理装置の第１メモリブロックに入力し、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、第１イメージ解析度を有し、該試験サンプルのグレースケール蛍光イメージを該情報処理装置の第２メモリブロックに入力し、該グレースケール蛍光イメージは、第２イメージ解析度を有し、且つ該第１イメージ解析度および該第２イメージ解析度は、同一又は異なるものであるステップと、
該情報処理装置を利用し、該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージを、第１カラー変換演算を経て第１ＲＧＢイメージに変換し、該情報処理装置を利用し、該グレースケール蛍光イメージを、第２カラー変換演算を経て第２ＲＧＢイメージに変換するステップと、
該情報処理装置を利用し、該第１ＲＧＢイメージおよび該第２ＲＧＢイメージに対してイメージ融合演算および強度反転演算を行い、生物サンプルイメージを発生するステップと、
該生物サンプルイメージを表示ユニットに出力するステップと、
を含む生物サンプルイメージの合成方法。 - 前記グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージは、細胞質のイメージを呈する請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記グレースケール蛍光イメージは、細胞核のイメージを呈する請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記グレースケール干渉イメージは、光学干渉顕微鏡法の反射後に再干渉して生成されるイメージである請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記グレースケール反射イメージは、反射型コンジュゲーション顕微鏡法の直接反射で生成されるイメージである請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記第１カラー変換演算は、該第１ＲＧＢイメージの赤色強度値および青色強度値を何れも０に設定し、その緑色強度値を該グレースケール干渉イメージまたは該グレースケール反射イメージのグレースケール値に加重値で乗算したものに等しくさせ、且つ該加重値は、０．５〜１の間である請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記第２カラー変換演算は、該第２ＲＧＢイメージの緑色強度値を２８ｍ−１に設定し、ｍは正の整数であり、青色強度値を０に設定し、その赤色強度値を該グレースケール蛍光イメージのグレースケール値に加重値を乗算したものに等しくさせ、且つ該加重値は、０．５〜１の間である請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記第１ＲＧＢイメージは、黒ベース暗緑色イメージであり、該第２ＲＧＢイメージは、黒ベース黄緑色イメージであり、該生物サンプルイメージは、白ベースのピンク色に青紫色を含むイメージである請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 前記第１ＲＧＢイメージ及び該第２ＲＧＢイメージの赤色強度値、緑色強度値及び青色強度値は、何れもバイナリのｎビットで表し、そのうち、該ｎの値は、８の正の整数倍である請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法。
- 請求項１に記載の生物サンプルイメージの合成方法を採用した光学システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW106124193A TWI659395B (zh) | 2017-07-19 | 2017-07-19 | 類ｈ＆ｅ影像之合成方法及採用該方法之光學系統 |
| TW106124193 | 2017-07-19 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2019020385A true JP2019020385A (ja) | 2019-02-07 |
| JP7144189B2 JP7144189B2 (ja) | 2022-09-29 |
Family
ID=61167914
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2018093898A Active JP7144189B2 (ja) | 2017-07-19 | 2018-05-15 | 生物サンプルイメージの合成方法及び該方法を採用した光学システム |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10511820B2 (ja) |
| EP (1) | EP3432272B1 (ja) |
| JP (1) | JP7144189B2 (ja) |
| TW (1) | TWI659395B (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US11199506B2 (en) * | 2018-02-21 | 2021-12-14 | Applied Materials Israel Ltd. | Generating a training set usable for examination of a semiconductor specimen |
| TWI683283B (zh) * | 2018-04-03 | 2020-01-21 | 薩摩亞商銳準醫光股份有限公司 | 一種生物樣本之影像合成方法及採用該方法之光學系統 |
| US20200388033A1 (en) * | 2019-06-10 | 2020-12-10 | Omics Data Automation, Inc. | System and method for automatic labeling of pathology images |
| CN112122175B (zh) * | 2020-08-12 | 2021-08-10 | 浙江大学 | 一种色选机的物料增强特征识别剔选方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010011953A1 (en) * | 2008-07-25 | 2010-01-28 | Sloan Kettering Institute For Cancer Research | Rapid confocal microscopy to support surgical procedures |
| JP2013507612A (ja) * | 2009-10-12 | 2013-03-04 | ベンタナ メディカル システムズ， インコーポレイテッド | 高められた病理学的決定のための複数モダリティコントラストおよび明視野コンテキスト表現、および組織内の複数検体検出 |
| US20160139391A1 (en) * | 2014-11-13 | 2016-05-19 | Carl Zeiss Meditec Ag | Optical system for fluorescence observation |
| WO2016103501A1 (ja) * | 2014-12-26 | 2016-06-30 | 国立大学法人東京大学 | 解析装置、解析方法、解析プログラム、細胞の製造方法、および細胞 |
| JP2017122610A (ja) * | 2016-01-06 | 2017-07-13 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8175369B2 (en) * | 2008-12-12 | 2012-05-08 | Molecular Devices, Llc | Multi-nucleated cell classification and micronuclei scoring |
| US8269827B2 (en) * | 2009-09-29 | 2012-09-18 | General Electric Company | System and methods for mapping fluorescent images into a bright field color space |
| JP6014590B2 (ja) * | 2011-06-27 | 2016-10-25 | シスメックス株式会社 | 細胞分析装置および細胞分析方法 |
| US8639013B2 (en) * | 2011-08-17 | 2014-01-28 | General Electric Company | System and methods for generating a brightfield image using fluorescent images |
| JP5816486B2 (ja) * | 2011-08-18 | 2015-11-18 | オリンパス株式会社 | 蛍光観察装置および蛍光観察システム並びに蛍光観察装置の蛍光画像処理方法 |
| US20160003716A1 (en) * | 2014-07-03 | 2016-01-07 | Richard Torres | Novel Methods of Tissue Processing and Imaging |
| JP2016161417A (ja) * | 2015-03-02 | 2016-09-05 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法、イメージングシステム |
| CN108141505B (zh) * | 2015-10-30 | 2020-11-06 | 爱克发医疗保健公司 | 用于高位深医学灰度图像的压缩和解压缩方法 |
-
2017
- 2017-07-19 TW TW106124193A patent/TWI659395B/zh active
-
2018
- 2018-01-08 US US15/864,323 patent/US10511820B2/en active Active
- 2018-02-05 EP EP18155137.5A patent/EP3432272B1/en active Active
- 2018-05-15 JP JP2018093898A patent/JP7144189B2/ja active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010011953A1 (en) * | 2008-07-25 | 2010-01-28 | Sloan Kettering Institute For Cancer Research | Rapid confocal microscopy to support surgical procedures |
| JP2013507612A (ja) * | 2009-10-12 | 2013-03-04 | ベンタナ メディカル システムズ， インコーポレイテッド | 高められた病理学的決定のための複数モダリティコントラストおよび明視野コンテキスト表現、および組織内の複数検体検出 |
| US20160139391A1 (en) * | 2014-11-13 | 2016-05-19 | Carl Zeiss Meditec Ag | Optical system for fluorescence observation |
| WO2016103501A1 (ja) * | 2014-12-26 | 2016-06-30 | 国立大学法人東京大学 | 解析装置、解析方法、解析プログラム、細胞の製造方法、および細胞 |
| JP2017122610A (ja) * | 2016-01-06 | 2017-07-13 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP3432272B1 (en) | 2021-04-07 |
| TWI659395B (zh) | 2019-05-11 |
| JP7144189B2 (ja) | 2022-09-29 |
| EP3432272A1 (en) | 2019-01-23 |
| US10511820B2 (en) | 2019-12-17 |
| US20190028687A1 (en) | 2019-01-24 |
| TW201909110A (zh) | 2019-03-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2019020385A (ja) | 生物サンプルイメージの合成方法及び該方法を採用した光学システム | |
| Fereidouni et al. | Microscopy with ultraviolet surface excitation for rapid slide-free histology | |
| US11869176B2 (en) | Hyperspectral imaging system | |
| Meng et al. | Snapshot multispectral endomicroscopy | |
| ES2935506T3 (es) | Microscopia de una muestra de tejido mediante iluminación estructurada | |
| KR101388291B1 (ko) | 조직에서 강화된 병리학적 결정 및 다중 분석물 검출을 위한 다중 기법 콘트라스트 및 명시야 컨텍스트 렌더링 | |
| TWI683283B (zh) | 一種生物樣本之影像合成方法及採用該方法之光學系統 | |
| Torres et al. | High-resolution, 2-and 3-dimensional imaging of uncut, unembedded tissue biopsy samples | |
| WO2021198247A1 (en) | Optimal co-design of hardware and software for virtual staining of unlabeled tissue | |
| Sun et al. | Real-time three-dimensional histology-like imaging by label-free nonlinear optical microscopy | |
| Mehravar et al. | Label-free multi-photon imaging of dysplasia in Barrett’s esophagus | |
| Rong et al. | Real-time super-resolution imaging by high-speed fluorescence emission difference microscopy | |
| WO2021198252A1 (en) | Virtual staining logic | |
| CN109754382B (zh) | 类h&e影像的合成方法及采用该方法的光学系统 | |
| Pham et al. | Feasibility of multimodal multiphoton microscopy to facilitate surgical margin assessment in pancreatic cancer | |
| US10665000B2 (en) | Pseudo H and E image producing method and optical system using same | |
| US20200074628A1 (en) | Image processing apparatus, imaging system, image processing method and computer readable recoding medium | |
| CN112041655A (zh) | 用于生物学表面的紫外激发显微术的方法 | |
| Swift et al. | Fluorescence microscopy: A field guide for biologists | |
| Tortarolo et al. | Synergic combination of stimulated emission depletion microscopy with image scanning microscopy to reduce light dosage | |
| Borah et al. | Rapid digital pathology of H&E-stained fresh human brain specimens as an alternative to frozen biopsy | |
| Wen et al. | HiFi-SIM: reconstructing high-fidelity structured illumination microscope images | |
| Sugata et al. | Imaging of melanin distribution using multiphoton autofluorescence decay curves | |
| Maity et al. | Real time imaging of the excitation volume of a multiphoton microscope | |
| Zhang et al. | Speckle illumination microscopy enables slide-free and non-destructive pathology of human lung adenocarcinoma |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| RD03 | Notification of appointment of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423 Effective date: 20201228 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20210105 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20201228 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20211215 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211221 |
|
| A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20220310 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220519 |
|
| 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: 20220830 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220915 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7144189 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |