JP2020034551A - 細胞識別装置及び細胞識別方法 - Google Patents

Abstract

【課題】採取した検体について、簡易に組織細胞の有無の判定及び血液細胞と組織細胞とを識別できる細胞識別装置を提供する。【解決手段】細胞識別装置は、採取した検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得部と、得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定部と、を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、検体に含まれる細胞について血液細胞と組織細胞とを識別する細胞識別装置及び細胞識別方法に関する。

癌等の病変の疑いがある場合、生体から検体を採取して検査を行う。この場合に、採取した検体が目的としたものと異なる場合、その検体を用いて診断を行ってしまうと正しく治療の選択ができない可能性がある。そこで、採取した検体は、病理診断に先だって目的の組織細胞が含まれているか事前に確認される。この確認によって、採取した検体に病理診断の目的となる組織細胞が含まれていない場合には、組織細胞が得られるまで複数回にわたって検体を採取しなければならない場合がある。しかし、従来、検体に組織細胞が含まれているかの確認は専門の病理医が必要に応じて行っており、確認には一定の時間を要していた。このため、再度の検体採取まで日数を要する場合があり、時間的なロスと共に、患者及び医師への負担が大きかった。なお、検体には、赤血球等の血液細胞が含まれることが多く、組織細胞との識別が必要とされている。

そこで、採取した検体について、病理医による確認によらず、簡易に組織細胞の有無の判定及び血液細胞と組織細胞とを識別できることが求められている。

なお、生体表面に白色光を照射し、生体表面からの分光スペクトルの多変量解析から少なくとも第１、第２、第３主成分を求めて２次元マッピングすることが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

また、天然アミノ酸である５−アミノレブリン酸（以下、「５−ＡＬＡ」と略する。）を用いた消化器系癌検出方法について、６３５ｎｍと６７５ｎｍとの分光ピーク強度により判定することが知られている（例えば、特許文献２参照。）。

さらに、癌細胞を検出するためのスペクトル画像化方法において、染色した分析試料についてのスペクトルアルゴリズムの例として各ピクセルでの強度類似性を用いてマッピングすることが知られている（例えば、特許文献３参照。）。この場合、最小２乗誤差計算を使用して、そのピクセルが最も類似している対照スペクトルに従って予め選択した任意の色を与えている。

またさらに、赤外線スペクトルパラメータのピーク高さや幅を比較することで、癌細胞とその状態を判断することが知られている（例えば、特許文献４参照。）。

ＷＯ２００５／０７９６６１号公報 ＷＯ２０１３／００２３５０号公報 特表２００１−５２５５８０号公報 特表平１１−５０７１３３号公報

しかし、上記特許文献１の方法では、皮膚等の生体表面にしか適用できず、採取した検体には適用できなかった。
また、上記特許文献２の５−ＡＬＡを用いた癌判定は有効な方法であるが、例えば、腺管のように癌細胞でなくても同様の蛍光ピークを有する場合があり、判定ができない検体がある。
さらに、上記特許文献３の場合、あらかじめ分析試料を複数の染料で染色しなければならず簡易に行うことができない。
またさらに、上記特許文献４の方法では、個別にスペクトルを対比して判断するのみであって複合的な状態を判断することができない。

そこで、本発明の目的は、採取した検体について、簡易に組織細胞の有無の判定及び血液細胞と組織細胞とを識別できる細胞識別装置及び細胞識別方法を提供することである。

本発明に係る細胞識別装置は、採取した検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得部と、
得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定部と、
を含む。

本発明に係る細胞識別方法は、採取した検体に白色光を照射して前記検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得ステップと、
得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定ステップと、
を含む。

本発明に係る細胞識別装置及び細胞識別方法によれば、採取した検体について、病理医による確認を必要とせず、簡易に組織細胞の有無の判定及び血液細胞と組織細胞とを識別できる。

実施の形態１に係る細胞識別装置の構成を示す概略図である。 実施の形態１に係る細胞識別装置のブロック図である。 実施の形態１に係る細胞識別方法のフローチャートである。 実施の形態１に係る細胞識別装置の細胞判定部を実現するプログラム及び細胞識別方法の細胞判定ステップのフローチャートである。 実施の形態１に係る細胞識別装置の腫瘍判定部を実現するプログラム及び細胞識別方法の腫瘍判定ステップのフローチャートである。 実施の形態１に係る細胞識別装置における腫瘍判定のフローチャートである。 実施の形態１に係る細胞識別装置の細胞割り当て部及び表示装置での表示を実現するプログラム、並びに、細胞識別方法における細胞割り当てステップ及び表示ステップのフローチャートである。 血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルの各リファレンスデータを示す図である。 腫瘍である癌細胞を含む癌組織に該当する画素について、複数回の測定ごとの分光スペクトルを示すグラフである。 図９の分光スペクトルの波長ごとの強度、領域の平均強度、又はその比について、１回目の測定値を１として、測定回数ごとの測定値の１回目の測定値に対する比の変化を示すグラフである。 癌細胞を含む３種類のサンプルの分光スペクトルの６３０ｎｍの強度と、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度とについて、１回目の測定値を１として、測定回数ごとの測定値の１回目の測定値に対する比の変化を示すグラフである。 非腫瘍（グループ１）と腫瘍のひとつである癌（グループ５）のサンプルの分光スペクトルの６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値の分布を示すグラフである。 図１２でグループ５に属するサンプル３、４において、癌細胞の領域を斜め格子で示す概略図である。 非腫瘍（グループ１）と腫瘍（グループ３）のサンプルの分光スペクトルの６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値の分布を示すグラフである。 図１４でグループ３に属するサンプル３，４において、腫瘍の領域を斜め格子で示す概略図である。 図１５のサンプル３、４の組織の可視光による写真である。 図６の腫瘍判定ステップによって腫瘍であると判定された分光スペクトルである。 図６の腫瘍判定ステップによって腫瘍でない（非腫瘍）と判定された分光スペクトルである。 実施の形態１及び実施例１において、細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで表示した検体の２次元画像である。 実施例２において、可視光範囲の２次元画像と、励起光照射後の分光スペクトルに基づく腫瘍判定ステップで腫瘍と判定された箇所の２次元画像である。 実施例３において、可視光範囲の２次元画像と、励起光照射後の分光スペクトルに基づく腫瘍判定ステップで腫瘍と判定された箇所の２次元画像である。

第１の態様に係る細胞識別装置は、採取した検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得部と、
得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定部と、
を含む。

第２の態様に係る細胞識別装置は、上記第１の態様において、前記細胞判定部は、前記分光スペクトルを、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルの各リファレンスデータと対比し、
前記分光スペクトルを前記各細胞等のリファレンスデータの線形和として表し、例えば最小２乗法によって前記各細胞の割合を得てもよい。なお、最小２乗法に代えて最小絶対値法によって、前記各細胞の割合を得てもよい。

第３の態様に係る細胞識別装置は、上記第２の態様において、前記細胞判定部において、赤血球と、腺管とについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを前記分光スペクトルと対比するリファレンスデータとして用いてもよい。

第４の態様に係る細胞識別装置は、上記第３の態様において、前記リファレンスデータとして、さらに、脂肪又はフィブリンと、慢性炎症と、バックグラウンドとについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを用いてもよい。

第５の態様に係る細胞識別装置は、上記第１から第４のいずれかの態様において、前記分光スペクトル取得部は、さらに、前記検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射する励起光源を含むと共に、前記励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得し、
前記細胞識別装置は、前記励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する腫瘍判定部をさらに含んでもよい。

第６の態様に係る細胞識別装置は、上記第５の態様において、前記腫瘍判定部は、前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度の２．６倍を示す場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定してもよい。

第７の態様に係る細胞識別装置は、上記第５の態様において、前記分光スペクトル取得部は、さらに、前記検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射する励起光源を含むと共に、前記励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得し、
前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在
ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であること
ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこと
の各条件を満たす場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定してもよい。

第８の態様に係る細胞識別装置は、上記第１から第７のいずれかの態様において、前記分光スペクトル取得部は、
前記検体に白色光を照射する光源と、
前記検体からの反射光を分光する分光器と、
前記検体からの反射光を撮影するカメラと、
を含んでもよい。

第９の態様に係る細胞識別装置は、上記第８の態様において、前記検体からの反射光を撮影したデータは、２次元画像であり、
前記分光スペクトル取得部は、前記２次元画像の各画素ごとの分光スペクトルを取得し、
前記細胞判定部は、前記２次元画像の各画素に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを区別してもよい。

第１０の態様に係る細胞識別装置は、上記第９の態様において、前記２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる細胞割り当て部と、
前記細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、前記２次元画像を表示する表示装置と、
をさらに含んでもよい。

第１１の態様に係る細胞識別方法は、採取した検体に白色光を照射して前記検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得ステップと、
得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定ステップと、
を含む。

第１２の態様に係る細胞識別方法は、上記第１１の態様において、前記細胞判定ステップは、前記分光スペクトルを、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルの各リファレンスデータと対比するステップと、
前記分光スペクトルを前記各細胞等のリファレンスデータの線形和として表し、前記各細胞の割合を得るステップと、
を含んでもよい。

第１３の態様に係る細胞識別方法は、上記第１２の態様において、前記細胞判定ステップにおいて、赤血球と、腺管とについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを前記分光スペクトルと対比するリファレンスデータとして用いてもよい。

第１４の態様に係る細胞識別方法は、上記第１３の態様において、前記リファレンスデータとして、さらに、脂肪又はフィブリンと、慢性炎症と、バックグラウンドとについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを用いてもよい。

第１５の態様に係る細胞識別方法は、上記第１１から第１４のいずれかの態様において、前記分光スペクトル取得ステップは、さらに、前記検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射した後、前記励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得し、
前記励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する腫瘍判定ステップをさらに含んでもよい。

第１６の態様に係る細胞識別方法は、上記第１５の態様において、前記腫瘍判定ステップは、前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度の２．６倍を示す場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定してもよい。

第１７の態様に係る細胞識別方法は、上記第１５の態様において、
前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在
ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であること
ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこと
の各条件を満たす場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定してもよい。

第１８の態様に係る細胞識別方法は、上記第１１から第１７のいずれかの態様において、前記分光スペクトル取得ステップでは、前記検体の２次元画像を取得してもよい。

第１９の態様に係る細胞識別方法は、上記第１８の態様において、前記分光スペクトル取得ステップは、前記検体の２次元画像の各画素ごとの分光スペクトルを取得し、
前記細胞判定ステップは、前記検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別してもよい。

第２０の態様に係る細胞識別方法は、上記第１９の態様において、前記検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる細胞割り当てステップと、
前記細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、前記検体の２次元画像を表示する、表示ステップと、
をさらに含んでもよい。

以下、実施の形態に係る細胞識別装置及び細胞識別方法について、添付図面を参照しながら説明する。なお、図面において実質的に同一の部材については同一の符号を付している。

（実施の形態１）
＜細胞識別装置＞
図１は、実施の形態１に係る細胞識別装置４０の構成を示す概略図である。図２は、実施の形態１に係る細胞識別装置４０のブロック図である。図４は、実施の形態１に係る細胞識別装置４０の細胞判定部３１を実現するプログラムのフローチャートである。
実施の形態１に係る細胞識別装置４０は、分光スペクトル取得部１０と細胞判定部３１とを含む。分光スペクトル取得部１０によって、採取した検体２の分光スペクトルを取得する。また、細胞判定部３１によって、得られた分光スペクトルに基づいて、検体２に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する。分光スペクトル取得部１０は、例えば、検体２に白色光３を照射する光源１１と、検体の２次元画像を取得するカメラ１３と、検体の２次元画像から分光スペクトルを取得する分光器１４と、を含む。細胞判定部３１は、コンピュータ装置２０において実行されるプログラムとして実現されるものであり、例えば、図２のブロック図ではコンピュータ装置２０のメモリ２２上に存在する。
この細胞識別装置４０によれば、病理医による確認の必要なく、検体２に含まれる細胞について、簡易に血液細胞と組織細胞とを識別することができる。

以下に、この細胞識別装置４０を構成する部材について説明する。

＜検体＞
検体２は、生体等から採取されたものである。検体２は、例えば、シャーレ１に入れて、その分光スペクトルを取得する。なお、検体２を入れる容器はシャーレ１に限られず、例えば、２枚のスライドガラスの間に挟んで検体２を固定してもよい。あるいは、他の容器にいれてもよい。

＜分光スペクトル取得部＞
分光スペクトル取得部１０は、例えば、図１に示すように、光源１１と、カメラ１３と、分光器１４と、を含む。例えば、検体とカメラとの間に特定波長の光だけを通過させる分光フィルタを配置して、カメラに入射する光を特定波長の光に限定する。この場合、分光フィルタで通過させる波長を切替えながらカメラで撮像を繰り返して、所定の波長範囲の分光スペクトルを得る。

＜光源＞
光源１１によってシャーレ１に入れた検体２に白色光３を照射する。光源１１は、５００ｎｍ〜８００ｎｍの波長範囲の光を照射できるものであればよい。あるいは、４００ｎｍ以上の波長の光を照射できるものであってもよい。また、７００ｎｍ以下の波長の光を照射できるものであってもよい。
また、図１では、リング状の光源１１によって、検体２の上方から白色光３を照射しているが、これに限られず、斜め方向から白色光を照射してもよい。また、光源１１は、リング状光源に限られず、面光源、線光源であってもよい。なお、光源１１は、後述する波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射する励起光源１２を兼ねるものであってもよい。さらに、光源は、ハロゲンランプ、キセノンランプ、ＨＩＤランプ、レーザー、またはＬＥＤ等であってもよい。

＜分光器＞
分光器１４は検体からの反射光を分光する。分光器は、中心波長が１ｎｍピッチで変わり、半値幅が１５ｎｍ以下であり、４００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲で測定できるものが好ましい。カメラ１３によって得られた画像から分光スペクトルを取得する。分光スペクトル取得部は、５００ｎｍ〜８００ｎｍの波長範囲の分光スペクトルが得られればよい。この場合、画像の各画素ごとの分光スペクトルを取得してもよい。

＜カメラ＞
カメラ１３は、検体からの反射光を分光器により分光した後、当該分光後の反射光を撮影する。カメラ１３は、検体２の少なくとも１箇所の画像を取得できるものであればよい。なお、ここで「１箇所」には、カメラ１３で取得できる最小単位の１画素を含む。さらに、カメラ１３は、検体２の「面」としての２次元画像を取得できるものであってもよい。例えば、ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ等であってもよい。また、フォトダイオードであってもよい。カメラ１３には、対物レンズ、接眼レンズ等を備えてもよい。なお、図１では、カメラ１３によって、検体２からの反射光４による２次元画像を取得しているが、反射光４に限られず、例えば、検体２からの透過光による２次元画像を取得してもよい。また、光源１１とカメラ１３との配置関係は、図１の場合に限定されない。例えば、カメラ１３は、鉛直上方（ｚ軸方向）に限られず、鉛直方向（ｚ軸方向）に対して傾斜した方向から２次元画像を取得してもよい。あるいは、鉛直上方（ｚ軸方向）に設けた光源１１に対して、カメラ１３を鉛直下方（−ｚ軸方向）に配置してもよい。
なお、カメラ１３によって、直接に検体の２次元画像を取得してもよいが、これに限られず、例えば、顕微鏡の接眼レンズにカメラ１３をセットしてもよい。この場合、顕微鏡の分解能としては、組織の細胞が１００μｍであるので、細胞が最低１画素（１ｐｘ）になるように撮影できる分解能が望ましい。

なお、カメラと分光器とに代えて、回折格子を用いて分光スペクトルを得てもよい。回折格子によれば、１回の計測で１箇所の分光スペクトルを得ることができる。この場合、回折格子を１次元スキャンすることでライン上の箇所の分光スペクトル、さらに２次元スキャンすることで、２次元画像上の各箇所の分光スペクトルを得ることができる。
さらに、分光スペクトル取得部は、ＲＧＢカラー画像から機械学習によって経験的にＲＧＢの各波長の間を補間した分光スペクトルを推定してもよい。

＜コンピュータ装置＞
コンピュータ装置２０は、汎用的なコンピュータ装置を用いることができ、例えば、図２に示すように、メモリ２２、処理装置２４、表示装置２６を含む。なお、さらに、入力装置、記憶装置、インタフェース等を含んでもよい。
＜メモリ＞
メモリ２２は、例えば、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュＳＳＤ、ハードディスク、ＵＳＢメモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の少なくとも一つであってもよい。
メモリ２２には、プログラム３０とリファレンスデータ３４を含む。

＜リファレンスデータ＞
図８は、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルの各リファレンスデータを示す図である。血液細胞としては、赤血球３５の分光スペクトルがリファレンスデータとして挙げられている。また、組織細胞としては、腺管３６の分光スペクトルがリファレンスデータとしてあげられている。その他、脂肪／フィブリン３７、慢性炎症３８、バックグラウンド３９の分光スペクトルがリファレンスデータとして挙げられている。なお、バックグラウンド３９は、検体のない領域である。
なお、これらのリファレンスデータは、あらかじめ、個別の赤血球、腺管、脂肪／フィブリン、慢性炎症、バックグラウンドのそれぞれについて得られた分光スペクトルを規格化したものである。

＜プログラム＞
プログラム３０としては、例えば、細胞判定部３１、腫瘍判定部３２、細胞割り当て部３３を含む。プログラム３０は、コンピュータ装置２０において実行され、所定の機能を実現するものである。

＜細胞判定部＞
細胞判定部３１によって、得られた分光スペクトルに基づいて、検体２に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する。この細胞判定部３１は、コンピュータ装置２０において実行されるプログラムとして実現されるものであり、例えば、図２のブロック図ではコンピュータ装置２０のメモリ２２上に存在する。コンピュータ装置２０の処理装置２４において、メモリ２２上の細胞判定部３１を読み出して、処理装置２４において実行することで細胞判定部３１としての機能を実現できる。この細胞判定部３１のプログラムは、図４のフローチャートに示すように、以下の２つのステップからなる。
（１）分光スペクトルを、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルのリファレンスデータと対比する（Ｓ１１）。
（２）分光スペクトルを各細胞等のリファレンスデータの線形和として表し、最小２乗法によって各細胞の割合を得る（Ｓ１２）。

上記細胞判定部３１では、得られた分光スペクトルの強度Ｉ（λ）について、各細胞等（脂肪／フィブリン（ｉ＝１）、赤血球（ｉ＝２）、慢性炎症（ｉ＝３）、腺管（ｉ＝４）、バックグラウンド（ｉ＝５））のリファレンスデータの強度Ｉｉ（λ）（ｉ＝１〜５）の線形和として、例えば、以下のように表す。なお、各係数の和を１としておく。
Ｉ（λ）＝ａ１×Ｉ１（λ）＋ａ２×Ｉ２（λ）＋ａ３×Ｉ３（λ）＋ａ４×Ｉ４（λ）＋ａ５×Ｉ５（λ） （１）
ａ１＋ａ２＋ａ３＋ａ４＋ａ５＝１ （２）
上記各細胞等のリファレンスデータの強度の線形和について、最小２乗法によって誤差が最小となるように各係数ａ１〜ａ５を求める。これによって、各係数ａ１〜ａ５の値から各細胞等の割合を算出することができる。なお、最小２乗法に代えて最小絶対値法によって各細胞等の割合を算出してもよい。
なお、得られた分光スペクトルは、検体の一定の大きさの範囲のものであり、具体的には画素ごとの分光スペクトルである。一つの画素には複数の赤血球（ａ２）、組織細胞である腺管（ａ４）、脂肪／フィブリン（ａ１）、慢性炎症等（ａ３）が含まれている場合がある。つまり、ここでは、一つの画素に含まれる細胞等の割合を得ることができる。

＜腫瘍判定部＞
図５は、実施の形態１に係る細胞識別装置４０の腫瘍判定部３２を実現するプログラムのフローチャートである。
腫瘍判定部３２によって、励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する。腫瘍とは、癌、腺腫、腺管（悪性）が含まれる。一方、脂肪、フィブリン、慢性炎症、腺管（良性）等は腫瘍に含まれない。すなわち非腫瘍である。この腫瘍判定部３２は、コンピュータ装置２０において実行されるプログラムとして実現されるものであり、例えば、図２のブロック図ではコンピュータ装置２０のメモリ２２上に存在する。コンピュータ装置２０の処理装置２４において、メモリ２２上の腫瘍判定部３２を読み出して、処理装置２４において実行することで腫瘍判定部３２としての機能を実現できる。この腫瘍判定部３２のプログラムは、図５のフローチャートに示すように、以下の２つのステップからなる。
（３）検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射した後、励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得する（Ｓ２１）。
（４）励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度の２．６倍を示す場合に、検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する（Ｓ２２）。

腫瘍判定部３２における上記条件について説明する。
まず、前提条件として、検体の採取の前に、生体において、５−アミノレブリン酸（以下、「５−ＡＬＡ」と略する。）を腫瘍検出のために用いている。この５−ＡＬＡは、生体内で代謝を受けて他の物質に変化する。このとき、通常の生体の細胞と、腫瘍とでは代謝酵素の活性が異なるため、腫瘍の場合のほうがより代謝が進行しやすいことが知られている。服用した５−ＡＬＡが代謝酵素の働きで生成するプロトポルフィリンＩＸは、波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの励起光の照射後に、およそ波長６３０ｎｍに蛍光のピークを有する。さらに、このプロトポルフィリンＩＸは、代謝酵素の働きでフォトプロトポルフィリンに変化する。フォトプロトポルフィリンは、波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの励起光の照射後に、およそ波長６６５ｎｍに蛍光のピークを有する。このフォトプロトポルフィリンへの変化には腫瘍と通常細胞との間で顕著な差異が見られると考えられる。

図９は、腫瘍のひとつである癌細胞を含む癌組織に該当する画素について、複数回の測定ごとの分光スペクトルを示すグラフである。図１０は、図９の分光スペクトルの波長ごとの強度、領域の平均強度、又はその比について、１回目の測定値を１として、測定回数ごとの測定値の１回目の測定値に対する比の変化を示すグラフである。図１１は、癌細胞を含む３種類のサンプルの分光スペクトルの６３０ｎｍの強度と、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度とについて、６００ｎｍの強度を基準とした値について、１回目の測定値を１として、測定回数ごとの測定値の１回目の測定値に対する比の変化を示すグラフである。

図９及び図１０に示すように、測定回数を重ねるごと（１ｓｔ、２ｎｄ、３ｒｄ、４ｔｈ）、つまり時間経過と共に６３０ｎｍのピークは弱まっていく。上述のように、癌の場合には波長６３０ｎｍのところにピークが出る傾向があるものの、６３０ｎｍのピークだけに頼っていては安定した癌判定が行えないことがある。同様に波長６００ｎｍの強度、波長６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度も、図１０に示すように、１回目の測定値を１として、測定回数ごとの測定値の１回目の測定値に対する比は、２回目、３回目と測定回数を重ねるごとに減少することがわかる。
一方、図１０及び図１１に示すように、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした値について、１回目の測定値を１として、測定回数ごとの測定値の１回目の測定値に対する比は、２回目以降もほとんど低下しないことを本発明者は見出した。したがって、６３０ｎｍ付近のピークの有無で癌判定を行うよりも、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度と６００ｎｍの強度との比率で癌判定を安定して行える。
なお、波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の平均強度における「平均強度」とは、例えば、フィルタリングで分光スペクトルに乗ったノイズを省いたのち、波長５ｎｍピッチで和をとってその平均値として得ることができる。もちろん、波長ピッチは５ｎｍに限られず、任意の波長ピッチを選択すればよい。

図１２は、非腫瘍（グループ１）と腫瘍のひとつである癌（グループ５）のサンプルの分光スペクトルの６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値の領域の密度分布を示すグラフである。図１３は、図１２でグループ５に属するサンプル３、４において、癌細胞の領域を斜め格子で示す概略図である。
図１２からわかるように、非腫瘍のグループ１に属するサンプル１及びサンプル２では、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値が２．６より低い範囲に多く分布している。より詳細には、比の値が２以下にほとんど分布している。一方、腫瘍のひとつである癌のグループ５に属するサンプル３及びサンプル４では、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値が２．６以上に多く分布している。腫瘍のひとつである癌のグループ５に属するサンプル３及びサンプル４では、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値が２．６以上３．３以下のときにピークを有するのに対し、非腫瘍のグループ１に属するサンプル１及びサンプル２では、２．６以上３．３以下のときにこのようなピークは見られない。したがって、この比の値が２．６であるときの度数（密度）をみることにより癌判定を行うことができる。図１３に示されるように、図１２の腫瘍のひとつである癌のグループ５に属するサンプル３、４において、斜め格子で表される癌細胞の領域が比較的多いことがわかる。

図１４は、非腫瘍（グループ１）と腫瘍（グループ３）のサンプルの分光スペクトルの６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値の領域の密度分布を示すグラフである。図１５は、図１４でグループ３に属するサンプル３，４において、腫瘍の領域を斜め格子で示す概略図である。図１６は、図１５のサンプル３、４の組織の可視光による写真である。
図１４からわかるように、非腫瘍のグループ１に属するサンプル１及びサンプル２では、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値が２．６より低い範囲に多く分布している。より詳細には、比の値が２以下にほとんど分布している。一方、腫瘍のグループ３に属するサンプル３及びサンプル４では、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値が２．６以上に分布している割合がやや多くなっている。図１５に示されるように、図１４の腫瘍のグループ３に属するサンプル３、４において、斜め格子で表される腫瘍の領域は、わずかしかないことがわかる。したがって、この比の値が２．６であるときの度数（密度）をみることにより腫瘍判定を行うことができる。なお、図１５の分光スペクトルによって検出される腫瘍の領域と、図１６の可視光による写真とを対比することで、可視光の写真において腫瘍の領域に対応する箇所を見出すことができる。
上記のように、腫瘍判定部３２は、励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度を基準として２．６倍を示す場合に、検体（サンプル）に含まれる細胞が腫瘍であると判定する。さらに、この腫瘍判定によれば腫瘍が癌であるか非癌であるかについても判定することが可能となる。

＜腫瘍判定について＞
図６は、実施の形態１に係る細胞識別装置における腫瘍判定のフローチャートである。
上記の通り、本発明者は、分光スペクトルにおいて、６７０ｎｍ−７００ｎｍの範囲の平均強度について６００ｎｍの強度を基準とした比の値を判断することで腫瘍判定および癌判定が行えることを見出した。一方、本発明者は、平均強度の算出を行うことなく簡易に、５−ＡＬＡの代謝を促進する癌細胞等を含む腫瘍について、以下の方法によって腫瘍判定を行うことができることを見出した。
（ａ）検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射した後、励起光の照射後の検体の分光スペクトルを取得する（Ｓ３１）。
（ｂ）励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する。具体的には、励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在
ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であること
ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこと
の各条件を満たす場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する（Ｓ３２）。

図１７Ａは、上記腫瘍判定によって腫瘍と判定された分光スペクトルである。図１７Ｂは、非腫瘍（例えば、非癌細胞）と判定された分光スペクトルである。
まず、条件ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在は、５−ＡＬＡが代謝されて生成したプロトポルフィリンＩＸの存在を示していると考えられる（図１７Ａ、図１７Ｂ）。なお、条件ｉ）だけでは同じ波長範囲で蛍光を示す組織細胞等がある。
次に、条件ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であることとは、通常細胞に比べて癌細胞のような腫瘍において多く生成されるフォトプロトポルフィリンの存在を示していると考えられる（図１７Ａ）。
そして、条件ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこととは、５−ＡＬＡからプロトポルフィリンＩＸへの代謝、さらに、フォトプロトポルフィリンへの変化には非常に長時間を要する。このことから、通常の服用から検体採取までの時間を考慮すれば、波長６６５ｎｍの強度が波長６３０ｎｍの強度より高いことはなく、ｉｉｉ）の条件を満たす（図１７Ａ、図１７Ｂ）。つまり、ｉｉｉ）の条件を満たさない場合にはイレギュラーな状態と判断される。
そこで、条件ｉ）乃至ｉｉｉ）を満たす場合（図１７Ａ）には、比較的高い確率で癌細胞等の腫瘍であると判断できる。なお、腫瘍と判定されても癌細胞であるとは限らない。一方、条件ｉｉ）を満たさない図１７Ｂは、非腫瘍であると判断される。

＜細胞割り当て部＞
図７は、実施の形態１に係る細胞識別装置の細胞割り当て部及び表示装置での表示を実現するプログラムのフローチャートである。
細胞割り当て部３３によって、検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる。その後、表示装置２６において、細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、検体の２次元画像を表示する。この細胞割り当て部３３は、コンピュータ装置２０において実行されるプログラムとして実現されるものであり、例えば、図２のブロック図ではコンピュータ装置２０のメモリ２２上に存在する。コンピュータ装置２０の処理装置２４において、メモリ２２上の細胞割り当て部３３を読み出して、処理装置２４において実行することで細胞割り当て部３３としての機能を実現できる。この細胞割り当て部３３は、図７のフローチャートに示すように、以下の２つのステップからなる。
（５）検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる（Ｓ４１）。
（６）細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、検体の２次元画像を表示する（Ｓ４２）。

図１８は、実施の形態１において、細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで表示した検体の２次元画像である。
上述のように、細胞判定部３１において、一つの画素に含まれる細胞等の割合を得ることができる。一つの画素には複数の細胞等（細胞及び成分等）が含まれるので、いずれかの細胞又は成分のみの色、模様、キャラクタで表すことはできない、しかし、その割合に応じた色配分、模様、キャラクタの大きさ等で優位な細胞又は成分を表すことができる。なお、優位とは、例えば成分が最も多いもの、又は色配分で重みづけをして成分量を各点で表示したものを指す。色、模様、キャラクタは、それぞれ組み合わせて用いてもよい。色は減法混色、加法混色のいずれであってもよい。また、模様はハッチング等であってもよい。キャラクタは、円形、三角形、四角形等の多角形、星形等を用いてもよい。なお、上記のうち、より視覚的に見易い色表示することによって各領域を区別してもよい。例えば、赤血球（ａ２）が優位な領域は「赤」で表示し、腺管（ａ４）が優位な領域は「青」で表示し、その他の成分（ａ１、ａ３）の領域を「緑」で表示し、検体のないバックグラウンド（ａ５）を「黒」で表示してもよい。図１８では、色表示できないので、便宜上、検体の２次元画像において、各画素で優位な細胞又は成分の共通する領域を共通するハッチングで示している。具体的には、便宜的に、赤血球（ａ２）が優位な領域を縦線のハッチングで表している。また、腺管（ａ４）が優位な領域を斜め格子のハッチングで表している。さらに、その他の成分（ａ１、ａ３）の領域をハッチングなしで示している。なお、図１８では、脂肪／フィブリン（ａ１）及び慢性炎症（ａ３）は、単独で優位な領域としては示しておらず、他の成分の領域に含められている。また、検体のないバックグラウンド（ａ５）は、検体の輪郭の外側の箇所に対応する。
これによって、検体の中に組織細胞である腺管（ａ４：斜め格子ハッチング）が含まれているか否かが視覚的に明確に確認できる。そこで、再度の検体採取が必要か否かを直ちに判断できる。

＜処理装置＞
処理装置２４は、例えば、中央処理演算子（ＣＰＵ）、マイクロコンピュータ、又は、コンピュータで実行可能な命令を実行できる処理装置であればよい。

＜表示装置＞
表示装置２６は、検体の画像、さらに、２次元画像を表示できるものであればよい。なお、カラー表示であると視覚的にわかりやすいが、これに限定されず、モノクロ表示であってもよい。

＜細胞識別方法＞
次に、実施の形態１に係る細胞識別方法について説明する。
図３は、実施の形態１に係る細胞識別方法のフローチャートである。
実施の形態１に係る細胞識別方法は、以下の（ａ）分光スペクトル取得ステップと（ｂ）細胞判定ステップとの２つのステップを含む。
（ａ）採取した検体に白色光を照射して検体の分光スペクトルを取得する（Ｓ０１）。
（ｂ）得られた分光スペクトルに基づいて、検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する（Ｓ０２）。
この細胞識別方法によって、病理医による確認の必要なく、検体に含まれる細胞について、簡易に血液細胞と組織細胞とを識別できる。そこで、再度の検体採取が必要か否か容易に判断できる。

図４は、実施の形態１に係る細胞識別方法の上記（ｂ）細胞判定ステップのフローチャートである。この細胞判定ステップは、以下の２つのステップを含む。
（ｃ）分光スペクトルを、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルのリファレンスデータと対比する（Ｓ１１）。
（ｄ）分光スペクトルを各細胞等のリファレンスデータの線形和として表し、各細胞の割合を得る（Ｓ１２）。
なお、この細胞判定ステップの動作は、上述の細胞識別装置の細胞判定部の動作と実質的に同じであるので重複する説明を省略する。
これによって、検体に含まれる細胞について、赤血球、組織細胞である腺管、脂肪／フィブリン、慢性炎症等の割合を得ることができる。

図５は、実施の形態１に係る細胞識別方法の腫瘍判定ステップのフローチャートである。
この腫瘍判定ステップは、以下の２つのステップを含む。
（ｅ）検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射した後、励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得する（Ｓ２１）。
（ｆ）励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度の２．６倍を示す場合に、検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する（Ｓ２２）。

図６は、実施の形態１に係る細胞識別装置における腫瘍判定のフローチャートである。
この腫瘍判定は、以下の２つのステップを含む。
（ｇ）検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射した後、励起光の照射後の検体の分光スペクトルを取得する（Ｓ３１）。
（ｈ）励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する。具体的には、励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在
ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であること
ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこと
の各条件を満たす場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する（Ｓ３２）。
なお、この腫瘍判定ステップの動作は、上述の細胞識別装置における腫瘍判定と実質的に同じであるので重複する説明を省略する。

図７は、実施の形態１に係る細胞識別方法における細胞割り当てステップ及び表示ステップのフローチャートである。
細胞割り当てステップによって、検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる。その後、表示ステップにおいて、細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、検体の２次元画像を表示する。この細胞割り当てステップ及び表示ステップは、図７のフローチャートに示すように、以下の２つのステップからなる。
（ｇ）検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる（Ｓ４１）。
（ｈ）細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、検体の２次元画像を表示する（Ｓ４２）。
なお、この細胞割り当てステップ及び表示ステップの動作は、上述の細胞識別装置の細胞割り当て部及び表示装置の動作と実質的に同じであるので重複する説明を省略する。
これによって、検体の中に組織細胞である腺管が含まれているか否かが視覚的に明確に確認できる。そこで、再度の検体採取が必要か否かを直ちに判断できる。

（実施例１）
図１８は、実施例１において、細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで表示した検体の２次元画像である。
膵癌が疑われる患者の膵腫瘤に対してＥＵＳ−ＦＮＡ（超音波内視鏡下穿刺針生検）を行なった。生体から採取した病理検体をシャーレに入れ、試料ステージ上に置き、白色光下での分光観察・撮影を行った。分光撮影時は、細胞を撮影するのに適した倍率に設定し、１ｎｍピッチで分光スペクトルのデータを取得した。事前に同様の方法でいくつも取得した検体の５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲の分光スペクトルのリファレンスデータと比較し、取得した分光スペクトルのデータのフィッティングを最小２乗法を用いて行った。各点における各成分（（イ）脂肪もしくはフィブリン、（ロ）赤血球、（ハ）腺管、（ニ）慢性炎症、（ホ）バックグラウンド（検体のない領域））の割合を求めた。図１８は、赤血球成分を縦線のハッチング、腺管成分を青、その他の成分を白色とし、重みづけをして表示した。
図１８に示すように、腺管に相当すると考えられる位置が横腺のハッチングで表示され、明確に可視化されている。

（実施例２）
図１９Ａは、実施例２において、可視光範囲の２次元画像と、励起光照射後の分光スペクトルに基づく腫瘍判定ステップで腫瘍と判定された箇所の２次元画像である。
事前に患者に薬剤の５−ＡＬＡを投与し、病理検体を取得する。取得した検体は試料ステージ上に置き、４００ｎｍ−４３０ｎｍの励起光を当てて、分光観察・撮影を行った。分光撮影時は、細胞を撮影するのに適した倍率に設定し、１ｎｍピッチで分光スペクトルデータを取得した。事前に同様の方法でいくつも取得した検体の５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲の分光スペクトルのリファレンスデータと比較して、上述の腫瘍判定部及び腫瘍判定ステップに基づいて、腫瘍・非腫瘍の判定を行った。図１９Ａ（ａ）及び（ｂ）は、上記実施の形態１における検体の２次元画像である。図１９Ａ（ｃ）は、上記腫瘍判定部及び腫瘍判定ステップによって高確率で腫瘍細胞を含むと判定された画素４２の２次元配置を示す図である。図１９Ａ（ｃ）では、腫瘍細胞を含むと判定された画素４２が複数箇所存在している。
図１９Ａの（ａ）及び（ｂ）と（ｃ）とを対比することで、検体における腫瘍細胞の存在する位置を視覚的に明確化することができる。

（実施例３）
図１９Ｂは、実施例３において、可視光範囲の２次元画像と、励起光照射後の分光スペクトルに基づく腫瘍判定ステップで腫瘍と判定された箇所の２次元画像である。
別症例について、実施例２と同様に上述の腫瘍判定部及び腫瘍判定ステップに基づいて、腫瘍・非腫瘍の判定を行った。図１９Ｂ（ａ）及び（ｂ）は、検体の２次元画像である。図１９Ｂ（ｃ）は、上記腫瘍判定部及び腫瘍判定ステップによって高確率で腫瘍を含むと判定された画素の２次元配置を示す図である。図１９Ｂ（ｃ）では、腫瘍を含むと判定された画素が実質的にない。つまり、腫瘍は存在しなかったと考えられる。
なお、通常の５−ＡＬＡによる腫瘍判定であれば、例えば、６３０ｎｍの蛍光ピークの存在のみで腫瘍の判定を行うが、本開示によれば、複数の条件によって腫瘍判定を行うので、より確実に腫瘍判定を行うことができる。

なお、本開示においては、前述した様々な実施の形態及び／又は実施例のうちの任意の実施の形態及び／又は実施例を適宜組み合わせることを含むものであり、それぞれの実施の形態及び／又は実施例が有する効果を奏することができる。

本発明に係る細胞識別装置及び細胞識別方法によれば、採取した検体について、病理医による確認を必要とせず、簡易に組織細胞の有無の判定及び血液細胞と組織細胞とを識別できる。

１ シャーレ
２ 検体
３ 白色光
４ 反射光
１０ 分光スペクトル取得部
１１ 光源
１２ 励起光源
１３ カメラ
１４ 分光器
２０ コンピュータ装置
２２ メモリ
２４ 処理装置
２６ 表示装置
３０ プログラム
３１ 細胞判定部
３２ 腫瘍判定部
３３ 細胞割り当て部
３４ リファレンスデータ
３５ 赤血球
３６ 腺管
３７ 脂肪／フィブリン
３８ 慢性炎症
３９ バックグラウンド
４０ 細胞識別装置
４２ 癌細胞を含む画素

Claims (20)

1. 採取した検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得部と、
   得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定部と、
   を含む、細胞識別装置。
2. 前記細胞判定部は、前記分光スペクトルを、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルの各リファレンスデータと対比し、
   前記分光スペクトルを前記各細胞のリファレンスデータの線形和として表し、前記各細胞の割合を得る、請求項１に記載の細胞識別装置。
3. 前記細胞判定部において、赤血球と、腺管とについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを前記分光スペクトルと対比するリファレンスデータとして用いる、請求項２に記載の細胞識別装置。
4. 前記リファレンスデータとして、さらに、脂肪又はフィブリンと、慢性炎症と、バックグラウンドとについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを用いる、請求項３に記載の細胞識別装置。
5. 前記分光スペクトル取得部は、さらに、前記検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射する励起光源を含むと共に、前記励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得し、
   前記細胞識別装置は、前記励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する腫瘍判定部をさらに含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の細胞識別装置。
6. 前記腫瘍判定部は、前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
   波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度の２．６倍を示す場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する、請求項５に記載の細胞識別装置。
7. 前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
   ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在
   ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であること
   ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこと
   の各条件を満たす場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する、請求項５に記載の細胞識別装置。
8. 前記分光スペクトル取得部は、
   前記検体に白色光を照射する光源と、
   前記検体からの反射光を分光する分光器と、
   前記検体からの反射光を撮影するカメラと、
   を含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の細胞識別装置。
9. 前記検体からの反射光を撮影したデータは、２次元画像であり、
   前記分光スペクトル取得部は、前記２次元画像の各画素ごとの分光スペクトルを取得し、
   前記細胞判定部は、前記２次元画像の各画素に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する、請求項８に記載の細胞識別装置。
10. 前記２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる識別表示部と、
    前記細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、前記２次元画像を表示する表示装置と、
    をさらに含む、請求項９に記載の細胞識別装置。
11. 採取した検体に白色光を照射して前記検体の分光スペクトルを取得する分光スペクトル取得ステップと、
    得られた前記分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する細胞判定ステップと、
    を含む、細胞識別方法。
12. 前記細胞判定ステップは、前記分光スペクトルを、血液細胞と組織細胞との波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルの各リファレンスデータと対比するステップと、
    前記分光スペクトルを前記各細胞のリファレンスデータの線形和として表し、前記各細胞の割合を得るステップと、
    を含む、請求項１１に記載の細胞識別方法。
13. 前記細胞判定ステップにおいて、赤血球と、腺管とについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを前記分光スペクトルと対比するリファレンスデータとして用いる、請求項１２に記載の細胞識別方法。
14. 前記リファレンスデータとして、さらに、脂肪又はフィブリンと、慢性炎症と、バックグラウンドとについての波長５００ｎｍ〜８００ｎｍの範囲のスペクトルを用いる、請求項１３に記載の細胞識別方法。
15. 前記分光スペクトル取得ステップは、さらに、前記検体に波長４００ｎｍ〜４３０ｎｍの範囲の励起光を照射した後、前記励起光の照射後の前記検体の分光スペクトルを取得し、
    前記励起光の照射後の分光スペクトルに基づいて、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であるか非腫瘍であるか判定する腫瘍判定ステップをさらに含む、請求項１１から１４のいずれか一項に記載の細胞識別方法。
16. 前記腫瘍判定ステップは、前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
    波長６７０ｎｍ〜７００ｎｍの範囲の強度の積算値の平均強度が、波長６００ｎｍの強度の２．６倍を示す場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する、請求項１５に記載の細胞識別方法。
17. 前記励起光の照射後の分光スペクトルにおいて、
    ｉ）波長６３０ｎｍのピークの存在
    ｉｉ）波長６６５ｎｍの強度が波長６０４ｎｍの強度の１．１倍以上であること
    ｉｉｉ）波長６３０ｎｍのピーク強度が波長６６５ｎｍの強度より高いこと
    の各条件を満たす場合に、前記検体に含まれる細胞が腫瘍であると判定する、請求項１５に記載の細胞識別方法。
18. 前記分光スペクトル取得ステップでは、前記検体の２次元画像を取得する、請求項１１から１７のいずれか一項に記載の細胞識別方法。
19. 前記分光スペクトル取得ステップは、前記検体の２次元画像の各画素ごとの分光スペクトルを取得し、
    前記細胞判定ステップは、前記検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞について、血液細胞と組織細胞とを識別する、請求項１８に記載の細胞識別方法。
20. 前記検体の２次元画像の各画素に含まれる細胞ごとに区別して異なる色、模様又はキャラクタを割り当てる細胞割り当てステップと、
    前記細胞ごとに割り当てられた色、模様又はキャラクタで、前記検体の２次元画像を表示する、表示ステップと、
    をさらに含む、請求項１９に記載の細胞識別方法。