JP2021124861A - 解析装置、解析方法、解析プログラム及び診断支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】パラメータによる解析結果の影響を確認することができる解析装置、解析方法、解析プログラム及び診断支援システムを提案する。
【解決手段】解析装置１００は、病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける受付部１３０ｃと、前記パラメータを基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する出力部１３０ｅとを備える。
【選択図】図１０

Description

本開示は、解析装置、解析方法、解析プログラム及び診断支援システムに関する。

ガラススライドに収められた観察対象物を顕微鏡で撮影して、デジタル化した病理画像を生成し、病理画像に対して、各種の画像解析を行うシステムがある。たとえば、観察対象物は、患者から採取された組織や細胞であり、臓器の肉片、唾液、血液等に対応する。

従来のシステムでは、ユーザが病理画像に対して、解析対象となる領域を指定すると、指定された領域に対して、所定のパラメータを用いて、所定の解析手順で解析を行い、最終的な解析結果を出力する。

米国特許第７６０２５２４号明細書 米国特許第８１９９３５８号明細書

解析内容によっては、病理画像に対する解析手順やパラメータが確立しておらず、その場合、ユーザが、解析手順やパラメータを調整する必要がある。

しかしながら、最終的な解析結果に、どの解析手順・パラメータが影響するのか把握が難しく、改善の余地があった。

そこで、本開示では、パラメータによる解析結果の影響を確認することができる解析装置、解析方法、解析プログラム及び診断支援システムを提案する。

上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の解析装置は、病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける受付部と、前記パラメータを基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する出力部とを備える。

第１の実施形態に係る診断支援システムを示す図である。 第１の実施形態に係る撮像処理を説明するための図である。 第１の実施形態に係る撮像処理を説明するための図である。 部分画像（タイル画像）の生成処理を説明するための図である。 第１の実施形態に係る病理画像を説明するための図である。 第１の実施形態に係る病理画像を説明するための図である。 病理画像の閲覧者による閲覧態様の一例を示す図である。 サーバが有する閲覧履歴記憶部の一例を示す図である。 医療情報システムが有する診断情報記憶部を示す図である。 医療情報システムが有する診断情報記憶部を示す図である。 医療情報システムが有する診断情報記憶部を示す図である。 第１の実施形態に係る解析装置の一例を示す図である。 病理画像ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 解析モジュールテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 解析モジュール構成情報のデータ構造の一例を示す図である。 図１３に示した解析モジュール構成情報に基づく解析モジュールの接続関係を示す図である。 パラメータテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 中間データテーブルのデータ構造の一例を示す図である。 概要パラメータ変換テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 本実施例１に係る解析対象指定部の処理を説明するための図である。 第１の実施形態に係る解析結果画面の一例を示す図である。 概要パラメータの変更処理を説明するための図である。 第１の実施形態に係る解析処理手順を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係るパラメータ表示処理手順を示すフローチャートである。 パラメータの一例を説明するための図である。 解析モジュールが生成するヒストグラムの一例を示す図である。 第２の実施形態に係る解析装置の一例を示す図である。 本実施例２に係る解析対象指定部の処理を説明するための図である。 第２の実施形態に係る解析結果画面の一例を示す図である。 ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像の一例を示す図である。 ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像を用いた解析結果画面の一例を示す図である。 ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像の一例を示す図である。 細胞間距離分布の一例を示す図である。 ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像を用いた解析結果画面の一例を示す図である。 ＨＥ染色画像とＣＴ画像の一例を示す図である。 ＨＥ染色画像とＣＴ画像を用いた解析結果画面の一例を示す図である。 解析装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。

また、以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
＜第１の実施形態＞
１．第１の実施形態に係るシステムの構成
２．各種情報について
２−１．病理画像
２−２．閲覧履歴情報
２−３．診断情報
３．第１の実施形態に係る解析装置
４．処理手順
４−１．第１の実施形態に係る解析処理手順
４−２．第１の実施形態に係るパラメータ表示処理手順
５．パラメータの一例
６．第１の実施形態に係る解析装置の効果
＜第２の実施形態＞
７．第２の実施形態に係る解析装置
８．第２の実施形態に係る解析装置の効果
９．複数タイプの病理画像を組み合わせた解析
９−１．ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像を用いた解析例
９−２．ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像を用いた解析例
９−３．ＨＥ染色画像と病理画像以外の画像を用いた解析例
１０．ハードウェア構成
１１．むすび

（第１の実施形態）
［１．実施形態に係るシステムの構成］
まず、図１を用いて、第１の実施形態に係る診断支援システム１について説明する。図１は、第１の実施形態に係る診断支援システム１を示す図である。図１に示すように、診断支援システム１は、病理システム１０と、解析装置１００とを含む。

病理システム１０は、主に病理医が使用するシステムであり、例えば研究所や病院に適用される。図１に示すように、病理システム１０は、顕微鏡１１と、サーバ１２と、表示制御装置１３と、表示装置１４とを含む。

顕微鏡１１は、光学顕微鏡の機能を有し、ガラススライドに収められた観察対象物を撮像し、デジタル画像である病理画像（医療画像の一例）を取得する撮像装置である。なお、観察対象物とは、例えば、患者から採取された組織や細胞であり、臓器の肉片、唾液、血液等である。

サーバ１２は、顕微鏡１１によって撮像された病理画像を図示しない記憶部に記憶、保存する装置である。サーバ１２は、表示制御装置１３から閲覧要求を受け付けた場合に、図示しない記憶部から病理画像を検索し、検索した病理画像を表示制御装置１３に送る。また、サーバ１２は、解析装置１００から病理画像の取得要求を受け付けた場合に、記憶部から病理画像を検索し、検索した病理画像を、解析装置１００に送る。

表示制御装置１３は、ユーザから受け付けた病理画像の閲覧要求をサーバ１２に送る。そして、表示制御装置１３は、サーバ１２から受け付けた病理画像を表示するよう表示装置１４を制御する。

表示装置１４は、例えば、液晶、ＥＬ（Electro‐Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などが用いられた画面を有する。表示装置１４は４Ｋや８Ｋに対応していてもよいし、複数の表示装置により形成されてもよい。表示装置１４は、表示制御装置１３によって表示するよう制御された病理画像を表示する。なお、詳細は後述するが、サーバ１２は、表示装置１４を介して病理医に観察された病理画像の領域に関する閲覧履歴情報を記憶する。

解析装置１００は、サーバ１２に対して病理画像の取得要求を送り、サーバ１２から受け付けた病理画像を解析する装置である。

［２．各種情報について］
［２−１．病理画像］
上記の通り、病理画像は、顕微鏡１１によって観察対象物が撮像されることで生成される。まず、図２及び図３を用いて、顕微鏡１１による撮像処理を説明する。図２及び図３は、第１の実施形態に係る撮像処理を説明するための図である。以下に説明する顕微鏡１１は、低解像度で撮像するための低解像度撮像部と、高解像度で撮像するための高解像度撮像部とを有する。

図２には、顕微鏡１１の撮影可能な領域である撮像領域Ｒ１０に、観察対象物Ａ１０が収められたガラススライドＧ１０が含まれる。ガラススライドＧ１０は、例えば図示しないステージに置かれる。顕微鏡１１は、低解像度撮像部により撮像領域Ｒ１０を撮像することで観察対象物Ａ１０が全体的に撮像された病理画像である全体画像を生成する。図２に示すラベル情報Ｌ１０は、観察対象物Ａ１０を識別するための識別情報（例えば、文字列やＱＲコード（登録商標））が記載される。ラベル情報Ｌ１０に記載される識別情報と患者を対応付けておくことで、全体画像に対応する患者を特定することが可能になる。図２の例では、識別情報として「＃００１」が記載されている。なお、ラベル情報Ｌ１０には、例えば、観察対象物Ａ１０の簡単な説明が記載されてもよい。

続いて、顕微鏡１１は、全体画像を生成した後に、全体画像から観察対象物Ａ１０が存在する領域を特定し、観察対象物Ａ１０が存在する領域を所定サイズ毎に分割した各分割領域を高解像度撮像部により順次撮像する。例えば、図３に示すように、顕微鏡１１は、最初に領域Ｒ１１を撮像し、観察対象物Ａ１０の一部領域を示す画像である高解像度画像Ｉ１１を生成する。続いて、顕微鏡１１は、ステージを移動させることで、領域Ｒ１２を高解像度撮像部により撮像し、領域Ｒ１２に対応する高解像度画像Ｉ１２を生成する。同様にして、顕微鏡１１は、領域Ｒ１３、Ｒ１４、・・・に対応する高解像度画像Ｉ１３、Ｉ１４、・・・を生成する。図３では領域Ｒ１８までしか図示していないが、顕微鏡１１は、ステージを順次移動させることで、観察対象物Ａ１０に対応する全ての分割領域を高解像度撮像部により撮像し、各分割領域に対応する高解像度画像を生成する。

ところで、ステージを移動させる際にガラススライドＧ１０がステージ上で移動することがある。ガラススライドＧ１０が移動すると、観察対象物Ａ１０のうち未撮影の領域が発生するおそれがある。顕微鏡１１は、図３に示すように、隣り合う分割領域が一部重なるように、高解像度撮像部により撮像することで、ガラススライドＧ１０が移動した場合であっても、未撮影領域の発生を防止することができる。

なお、上述した低解像度撮像部と高解像度撮像部とは、異なる光学系であってもよいし、同一の光学系であってもよい。同一の光学系である場合には、顕微鏡１１は、撮像対象に応じて解像度を変更する。また、上記では、ステージを移動させることで撮像領域を変更する例を示したが、顕微鏡１１が光学系（高解像度撮像部など）を移動させることで撮像領域を変更してもよい。また、図３では、顕微鏡１１が観察対象物Ａ１０の中央部から撮像する例を示した。しかし、顕微鏡１１は、図３に示した撮像順とは異なる順序で観察対象物Ａ１０を撮像してもよい。例えば、顕微鏡１１は、観察対象物Ａ１０の外周部から撮像してもよい。また、上記では、観察対象物Ａ１０が存在する領域のみを高解像度撮像部で撮像する例を示した。しかし、観察対象物Ａ１０が存在する領域を正確に検出できない場合もあるので、顕微鏡１１は、図２に示した撮像領域Ｒ１０又はガラススライドＧ１０の全領域を分割して高解像度撮像部で撮像してもよい。

続いて、顕微鏡１１によって生成された各々の高解像度画像は、所定のサイズに分割される。これにより、高解像度画像から部分画像（以下、タイル画像と表記する）が生成される。この点について、図４を用いて説明する。図４は、部分画像（タイル画像）の生成処理を説明するための図である。図４には、図３に示した領域Ｒ１１に対応する高解像度画像Ｉ１１を示す。なお、以下では、サーバ１２によって、高解像度画像から部分画像が生成されるものとして説明する。しかし、サーバ１２以外の装置（例えば、顕微鏡１１内部に搭載される情報処理装置など）によって部分画像が生成されてもよい。

図４に示す例では、サーバ１２は、１つの高解像度画像Ｉ１１を分割することで、１００個のタイル画像Ｔ１１、Ｔ１２、・・・を生成する。例えば、高解像度画像Ｉ１１の解像度が２５６０×２５６０［pixel：ピクセル］である場合、サーバ１２は、高解像度画像Ｉ１１から、解像度が２５６×２５６［pixel：ピクセル］である１００個のタイル画像Ｔ１１、Ｔ１２、・・・を生成する。同様にして、サーバ１２は、他の高解像度画像も同様のサイズに分割することでタイル画像を生成する。

なお、図４の例において、領域Ｒ１１１、Ｒ１１２、Ｒ１１３、Ｒ１１４は、隣り合う他の高解像度画像（図４には図示しない）と重複する領域である。サーバ１２は、重複する領域をテンプレートマッチング等の技法により位置合わせを行うことで、互いに隣り合う高解像度画像にスティッチング処理を施す。この場合、サーバ１２は、スティッチング処理後に高解像度画像を分割することでタイル画像を生成してもよい。または、サーバ１２は、スティッチング処理前に、領域Ｒ１１１、Ｒ１１２、Ｒ１１３及びＲ１１４以外の領域のタイル画像を生成し、スティッチング処理後に、領域Ｒ１１１、Ｒ１１２、Ｒ１１３及びＲ１１４のタイル画像を生成してもよい。

このようにして、サーバ１２は、観察対象物Ａ１０の撮像画像の最小単位となるタイル画像を生成する。そして、サーバ１２は、最小単位のタイル画像を順次合成することで、階層の異なるタイル画像を生成する。具体的には、サーバ１２は、隣り合う所定数のタイル画像を合成することで、１つのタイル画像を生成する。この点について、図５及び図６を用いて説明する。図５及び図６は、第１の実施形態に係る病理画像を説明するための図である。

図５の上段には、サーバ１２によって各高解像度画像から生成された最小単位のタイル画像群を示す。図５の上段の例において、サーバ１２は、タイル画像のうち、互いに隣り合う４つのタイル画像Ｔ１１１、Ｔ１１２、Ｔ２１１、Ｔ２１２を合成することで、１つのタイル画像Ｔ１１０を生成する。例えば、タイル画像Ｔ１１１、Ｔ１１２、Ｔ２１１、Ｔ２１２の解像度がそれぞれ２５６×２５６である場合、サーバ１２は、解像度が２５６×２５６であるタイル画像Ｔ１１０を生成する。同様にして、サーバ１２は、互いに隣り合う４つのタイル画像Ｔ１１３、Ｔ１１４、Ｔ２１３、Ｔ２１４を合成することで、タイル画像Ｔ１２０を生成する。このようにして、サーバ１２は、最小単位のタイル画像を所定数ずつ合成したタイル画像を生成する。

また、サーバ１２は、最小単位のタイル画像を合成した後のタイル画像のうち、互いに隣り合うタイル画像を更に合成したタイル画像を生成する。図５の例において、サーバ１２は、互いに隣り合う４つのタイル画像Ｔ１１０、Ｔ１２０、Ｔ２１０、Ｔ２２０を合成することで、１つのタイル画像Ｔ１００を生成する。例えば、タイル画像Ｔ１１０、Ｔ１２０、Ｔ２１０、Ｔ２２０の解像度が２５６×２５６である場合、サーバ１２は、解像度が２５６×２５６であるタイル画像Ｔ１００を生成する。例えば、サーバ１２は、互いに隣り合う４つのタイル画像を合成した解像度５１２×５１２の画像から、４画素平均や、重み付けフィルタ（近い画素を遠い画素よりも強く反映する処理）や、１／２間引き処理等を施すことにより、解像度が２５６×２５６であるタイル画像を生成する。

サーバ１２は、このような合成処理を繰り返すことで、最終的には、最小単位のタイル画像の解像度と同様の解像度を有する１つのタイル画像を生成する。例えば、上記例のように、最小単位のタイル画像の解像度が２５６×２５６である場合、サーバ１２は、上述した合成処理を繰り返すことにより、最終的に解像度が２５６×２５６である１つのタイル画像Ｔ１を生成する。

図６に、図５に示したタイル画像を模式的に示す。図６に示した例では、最下層のタイル画像群は、サーバ１２によって生成された最小単位のタイル画像である。また、下から２階層目のタイル画像群は、最下層のタイル画像群が合成された後のタイル画像である。そして、最上層のタイル画像Ｔ１は、最終的に生成される１つのタイル画像であることを示す。このようにして、サーバ１２は、病理画像として、図６に示すピラミッド構造のような階層を有するタイル画像群を生成する。

なお、図５に示す領域Ｄは、表示装置１４等のディスプレイ画面に表示される領域の一例を示す。例えば、表示装置が表示可能な解像度が、縦３個分のタイル画像であり、横４個分のタイル画像であるものとする。この場合、図５に示す領域Ｄのように、表示対象のタイル画像が属する階層によって、表示装置に表示される観察対象物Ａ１０の詳細度が変わる。例えば、最下層のタイル画像が用いられる場合には、観察対象物Ａ１０の狭い領域が詳細に表示される。また、上層のタイル画像が用いられるほど観察対象物Ａ１０の広い領域が粗く表示される。

サーバ１２は、図６に示したような各階層のタイル画像を図示しない記憶部に記憶する。例えば、サーバ１２は、各タイル画像を一意に識別可能なタイル識別情報（部分画像情報の一例）とともに、各タイル画像を記憶する。この場合、サーバ１２は、他の装置（例えば、表示制御装置１３）からタイル識別情報を含むタイル画像の取得要求を受け付けた場合に、タイル識別情報に対応するタイル画像を他の装置へ送信する。また、例えば、サーバ１２は、各階層を識別する階層識別情報と、同一階層内で一意に識別可能なタイル識別情報とともに、各タイル画像を記憶してもよい。この場合、サーバ１２は、他の装置から階層識別情報とタイル識別情報を含むタイル画像の取得要求を受け付けた場合に、階層識別情報に対応する階層に属するタイル画像のうち、タイル識別情報に対応するタイル画像を他の装置へ送信する。

なお、サーバ１２は、図６に示したような各階層のタイル画像をサーバ１２以外の他の記憶装置に記憶してもよい。例えば、サーバ１２は、クラウドサーバ等に各階層のタイル画像を記憶してもよい。また、図５及び図６に示したタイル画像の生成処理はクラウドサーバ等で実行されてもよい。

また、サーバ１２は、全ての階層のタイル画像を記憶しなくてもよい。例えば、サーバ１２は、最下層のタイル画像のみを記憶してもよいし、最下層のタイル画像と最上層のタイル画像のみを記憶してもよいし、所定の階層（例えば、奇数番目の階層、偶数番目の階層など）のタイル画像のみを記憶してもよい。このとき、サーバ１２は、記憶していない階層のタイル画像を他の装置から要求された場合には、記憶しているタイル画像を動的に合成することで、他の装置から要求されたタイル画像を生成する。このように、サーバ１２は、保存対象のタイル画像を間引くことで、記憶容量の圧迫を防止することができる。

また、上記例では撮像条件について言及しなかったが、サーバ１２は、撮像条件毎に、図６に示したような各階層のタイル画像を記憶してもよい。撮像条件の例としては、被写体（観察対象物Ａ１０など）に対する焦点距離が挙げられる。例えば、顕微鏡１１は、同一の被写体に対して焦点距離を変更しながら撮像してもよい。この場合、サーバ１２は、焦点距離毎に、図６に示したような各階層のタイル画像を記憶してもよい。なお、焦点距離を変更する理由は、観察対象物Ａ１０によっては半透明であるため、観察対象物Ａ１０の表面を撮像するために適した焦点距離や、観察対象物Ａ１０の内部を撮像するために適した焦点距離があるからである。言い換えれば、顕微鏡１１は、焦点距離を変更することで、観察対象物Ａ１０の表面を撮像した病理画像や、観察対象物Ａ１０の内部を撮像した病理画像を生成することができる。

また、撮像条件の他の例として、観察対象物Ａ１０に対する染色条件が挙げられる。具体的に説明すると、病理診断では、観察対象物Ａ１０のうち特定の部分（例えば、細胞の核など）に発光物を染色する場合がある。発光物とは、例えば、特定の波長の光が照射されると発光する物質である。そして、同一の観察対象物Ａ１０に対して異なる発光物が染色される場合がある。この場合、サーバ１２は、染色された発光物毎に、図６に示したような各階層のタイル画像を記憶してもよい。

また、上述したタイル画像の数や解像度は一例であってシステムによって適宜変更可能である。例えば、サーバ１２が合成するタイル画像の数は４つに限られない。例えば、サーバ１２は、３×３＝９個のタイル画像を合成する処理を繰り返してもよい。また、上記例ではタイル画像の解像度が２５６×２５６である例を示したが、タイル画像の解像度は２５６×２５６以外であってもよい。

表示制御装置１３は、上述した階層構造のタイル画像群に対応可能なシステムを採用するソフトウェアを用い、ユーザの表示制御装置１３を介した入力操作に応じて、階層構造のタイル画像群から所望のタイル画像を抽出し、これを表示装置１４に出力する。具体的には、表示装置１４は、ユーザにより選択された任意の解像度の画像のうちの、ユーザにより選択された任意の部位の画像を表示する。このような処理により、ユーザは、観察倍率を変えながら観察対象物を観察しているような感覚を得ることができる。すなわち、表示制御装置１３は仮想顕微鏡として機能する。ここでの仮想的な観察倍率は、実際には解像度に相当する。

［２−２．閲覧履歴情報］
次に、図７を用いて、サーバ１２に保存される病理画像の閲覧履歴情報について説明する。図７は、病理画像の閲覧者による閲覧態様の一例を示す図である。図７に示した例では、病理医等の閲覧者が、病理画像Ｉ１０のうち、領域Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、・・・、Ｄ７の順に閲覧したものとする。この場合、表示制御装置１３は、閲覧者による閲覧操作に従って、最初に領域Ｄ１に対応する病理画像をサーバ１２から取得する。サーバ１２は、表示制御装置１３からの要求に応じて、領域Ｄ１に対応する病理画像を形成する１以上のタイル画像を記憶部から取得し、取得した１以上のタイル画像を表示制御装置１３へ送信する。そして、表示制御装置１３は、サーバ１２から取得した１以上のタイル画像から形成される病理画像を表示装置１４に表示する。例えば、表示制御装置１３は、タイル画像が複数である場合には、複数のタイル画像を並べて表示する。同様にして、表示制御装置１３は、閲覧者によって表示領域の変更操作が行われるたびに、表示対象の領域（領域Ｄ２、Ｄ３、・・・、Ｄ７など）に対応する病理画像をサーバ１２から取得し、表示装置１４に表示する。

図７の例では、閲覧者は、最初に比較的広い領域Ｄ１を閲覧し、領域Ｄ１内に注意深く観察する領域がなかったため、閲覧領域を領域Ｄ２に移動させている。そして、閲覧者は、領域Ｄ２内に注意深く観察したい領域があったため、領域Ｄ２の一部領域を拡大して領域Ｄ３を閲覧している。そして、閲覧者は、さらに領域Ｄ２の一部領域である領域Ｄ４へ移動させている。そして、閲覧者は、領域Ｄ４内にさらに注意深く観察したい領域があったため、領域Ｄ４の一部領域を拡大して領域Ｄ５を閲覧している。このようにして、閲覧者は、領域Ｄ６、Ｄ７についても閲覧している。例えば、領域Ｄ１、Ｄ２、Ｄ７に対応する病理画像が１．２５倍率の表示画像であり、領域Ｄ３、Ｄ４に対応する病理画像が２０倍率の表示画像であり、領域Ｄ５、Ｄ６に対応する病理画像が４０倍率の表示画像である。表示制御装置１３は、サーバ１２に記憶されている階層構造のタイル画像群のうち、各倍率に対応する階層のタイル画像を取得して表示することになる。例えば、領域Ｄ１及びＤ２に対応するタイル画像の階層は、領域Ｄ３に対応するタイル画像の階層よりも上（すわなち、図６に示したタイル画像Ｔ１に近い階層）になる。

上記のように病理画像が閲覧されている間、表示制御装置１３は、所定のサンプリング周期で閲覧情報を取得する。具体的には、表示制御装置１３は、所定のタイミング毎に、閲覧された病理画像の中心座標と表示倍率を取得し、取得した閲覧情報をサーバ１２の記憶部に格納する。

この点について、図８を用いて説明する。図８は、サーバ１２が有する閲覧履歴記憶部１２ａの一例を示す図である。図８に示すように、閲覧履歴記憶部１２ａは、「サンプリング」、「中心座標」、「倍率」、「時間」といった情報を記憶する。「サンプリング」は、閲覧情報を記憶するタイミングの順番を示す。「中心座標」は、閲覧された病理画像の位置情報を示す。ここの例では、中心座標は、閲覧された病理画像の中心位置が示す座標であって、最下層のタイル画像群の座標系の座標に該当する。「倍率」は、閲覧された病理画像の表示倍率を示す。「時間」は、閲覧が開始されてからの経過時間を示す。図８の例では、サンプリング周期が３０秒であることを示す。すなわち、表示制御装置１３は、３０秒毎に閲覧情報を閲覧履歴記憶部１２ａに保存する。ただし、この例に限られず、サンプリング周期は、例えば０．１〜１０秒であってもよいし、この範囲外であってもよい。

図８の例において、サンプリング「１」は図７に示す領域Ｄ１の閲覧情報を示し、サンプリング「２」は領域Ｄ２の閲覧情報を示し、サンプリング「３」及び「４」は領域Ｄ３の閲覧情報を示し、サンプリング「５」は領域Ｄ４の閲覧情報を示し、サンプリング「６」、「７」及び「８」は領域Ｄ５の閲覧情報を示す。つまり、図８の例では、領域Ｄ１が３０秒程度閲覧され、領域Ｄ２が３０秒程度閲覧され、領域Ｄ３が６０秒程度閲覧され、領域Ｄ４が３０秒程度閲覧され、領域Ｄ５が９０秒程度閲覧されたことを示す。このように、閲覧履歴情報から、各領域の閲覧時間を抽出することができる。

また、閲覧履歴情報から各領域を閲覧した回数を抽出することができる。例えば、表示領域の変更操作（例えば、表示領域の移動操作、表示サイズの変更操作）が行われるたびに、表示された病理画像の各画素の表示回数が１回ずつ増加するものとする。例えば、図７に示した例において、最初に領域Ｄ１が表示された場合、領域Ｄ１に含まれる各画素の表示回数は１回となる。次に領域Ｄ２が表示された場合には、領域Ｄ１と領域Ｄ２との双方に含まれる各画素の表示回数は２回となり、領域Ｄ１には含まれず領域Ｄ２に含まれる各画素の表示回数は１回となる。閲覧履歴記憶部１２ａの中心座標及び倍率を参照することで表示領域を特定可能であるので、閲覧履歴記憶部１２ａに記憶されている閲覧履歴情報を分析することで、病理画像の各画素（各座標ともいえる）が表示された回数を抽出することができる。

表示制御装置１３は、閲覧者から所定時間（例えば５分）、表示位置を変更する操作が行われなかった場合には、閲覧情報の記憶処理を中断してもよい。また、上記例では、中心座標と倍率によって閲覧された病理画像を閲覧情報として記憶する例を示したが、この例に限られず、閲覧情報は、閲覧された病理画像の領域を特定可能な情報であれば如何なる情報であってもよい。例えば、表示制御装置１３は、閲覧された病理画像に対応するタイル画像を識別するタイル識別情報や、閲覧された病理画像に対応するタイル画像の位置示す情報を、病理画像の閲覧情報として記憶してもよい。また、図８では、図示することを省略したが、閲覧履歴記憶部１２ａには、患者、カルテ等を識別する情報が記憶される。すなわち、図８に示した閲覧履歴記憶部１２ａは、閲覧情報と、患者やカルテ等と対応付け可能に記憶される。

［２−３．診断情報］
次に、図９Ａ〜図９Ｃを用いて、医療情報システム３０に記憶される診断情報について説明する。図９Ａ〜図９Ｃは、医療情報システム３０が有する診断情報記憶部を示す図である。図９Ａ〜図９Ｃでは、それぞれ検査対象の臓器毎に異なるテーブルで診断情報を記憶する例を示す。例えば、図９Ａは、乳がん検査に関する診断情報を記憶するテーブルの例を示し、図９Ｂは、肺がん検査に関する診断情報を記憶するテーブルの例を示し、図９Ｃは、大腸検査に関する診断情報を記憶するテーブルの例を示す。

図９Ａに示す診断情報記憶部３０Ａは、「患者ＩＤ」、「病理画像」、「診断結果」、「グレード」、「組織型」、「遺伝子検査」、「超音波検査」、「投薬」といった情報を記憶する。「患者ＩＤ」は、患者を識別するための識別情報を示す。「病理画像」は、病理医が診断時に保存した病理画像を示す。「病理画像」には、画像自体ではなく、全体画像に対する、保存対象の画像領域を示す位置情報（中心座標と倍率など）が記憶されてもよい。「診断結果」は、病理医による診断結果であり、例えば、病変部位の有無、病変部位の種類を示す。「グレード」は、病気部位の進行度を示す。「組織型」は、病気部位の種類を示す。「遺伝子検査」は、遺伝子検査の結果を示す。「超音波検査」は、超音波検査の結果を示す。投薬は、患者への投薬に関する情報を示す。

図９Ｂに示す診断情報記憶部３０Ｂは、図９Ａに示した診断情報記憶部３０Ａに記憶される「超音波検査」の代わりに、肺がん検査で行われる「ＣＴ検査」に関する情報を記憶する。図９Ｃに示す診断情報記憶部３０Ｃは、図９Ａに示した診断情報記憶部３０Ａに記憶される「超音波検査」の代わりに、大腸検査で行われる「内視鏡検査」に関する情報を記憶する。

図９Ａ〜図９Ｃの例において、「診断結果」に「正常」が記憶されている場合には、病理診断の結果が陰性であったことを示し、「診断結果」に「正常」以外の情報が記憶されている場合には、病理診断の結果が陽性であったことを示す。なお、図９Ａ〜図９Ｃでは、患者ＩＤについて、各項目（病理画像、診断結果、グレード、組織型、遺伝子検査、超音波検査、投薬）を対応付けて記憶する場合について説明したが、診断、検査に関わる情報を、患者ＩＤに対応付けて記憶すればよく、全ての項目が必要なわけではない。

［３．第１の実施形態に係る解析装置］
次に、第１の実施形態に係る解析装置１００について説明する。図１０は、第１の実施形態に係る解析装置の一例を示す図である。図１０に示すように、この解析装置１００は、通信部１１０と、入力部１１１と、表示部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部１１０は、図示しないネットワークと有線又は無線で接続され、ネットワークを介して、病理システム１０等との間で情報の送受信を行う。後述する制御部１３０は、通信部１１０を介して、これらの装置との間で情報の送受信を行う。

入力部１１１は、各種の情報を、解析装置１００に入力する入力装置である。入力部１１１は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

表示部１１２は、制御部１３０から出力される情報を表示する表示装置である。表示部１１２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、タッチパネル等に対応する。

記憶部１２０は、病理画像ＤＢ（Data Base）１２０ａ、解析モジュールテーブル１２０ｂ、解析モジュール構成情報１２０ｃ、パラメータテーブル１２０ｄ、中間データテーブル１２０ｅ、概要パラメータ変換テーブル１２０ｆを有する。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

病理画像ＤＢ１２０ａは、複数の病理画像を格納するデータベースである。図１１は、病理画像ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図１１に示すように、この病理画像ＤＢ１２０ａは、「患者ＩＤ」と、「病理画像」とを有する。患者ＩＤは、患者を一意に識別する情報である。病理画像は、病理医が診断時に保存した病理画像を示す。病理画像は、サーバ１２から送信される。病理画像ＤＢ１２０ａは、患者ＩＤ、病理画像の他に、図９Ａ〜９Ｃで説明した「診断結果」、「グレード」、「組織型」、「遺伝子検査」、「超音波検査」、「投薬」といった情報を保持していてもよい。

解析モジュールテーブル１２０ｂは、病理画像に対する解析処理を実行する複数の解析モジュールを保持するテーブルである。図１２は、解析モジュールテーブルのデータ構造の一例を示す図である。図１２に示すように、この解析モジュールテーブル１２０ｂは、「モジュールＩＤ」と、「モジュールタイプ」と、「解析モジュール」とを有する。モジュールＩＤは、解析モジュールを一意に識別する情報である。モジュールタイプは、解析モジュールが実行する解析内容を示す情報である。解析モジュールは、該当する解析モジュールのデータ（プログラム）である。

たとえば、モジュールＩＤ「Ｍ１」の解析モジュールは、染色分離を実行するモジュールである。染色分離は、病理画像の色を基にして、指定された領域を、陽性に属する領域と、陰性に属する領域に分離することである。

モジュールＩＤ「Ｍ２」の解析モジュールは、陽性核検出を実行するモジュールである。陽性核検出は、陽性に属する領域から、細胞の核を検出することである。モジュールＩＤ「Ｍ３」の解析モジュールは、陰性核検出を実行するモジュールである。陰性核検出は、陰性に属する領域から、細胞の核を検出することである。

モジュールＩＤ「Ｍ４」の解析モジュールは、核の陽性率計算を実行するモジュールである。核の陽性率計算では、指定された領域に含まれる陽性の核の数と、陰性の核の数から、核の陽性率を計算する。

モジュールＩＤ「Ｍ５」の解析モジュールは、陽性膜検出を実行するモジュールである。陽性膜検出は、陽性に属する領域から、細胞の膜を検出することである。モジュールＩＤ「Ｍ６」の解析モジュールは、陰性膜検出を実行するモジュールである。陰性膜検出は、陰性に属する領域から、細胞の膜を検出することである。

モジュールＩＤ「Ｍ７」の解析モジュールは、膜の陽性率計算を実行するモジュールである。膜の陽性率計算では、指定された領域に含まれる陽性の膜の数と、陰性の膜の数から、膜の陽性率を計算する。

モジュールＩＤ「Ｍ８」の解析モジュールは、癌腫特定を実行するモジュールである。癌腫特定では、膜の陽性率と、核の陽性率とから癌腫を特定する。たとえば、モジュールＩＤ「Ｍ８」の解析モジュールは、非特許文献「ＨＥＲ２検査ガイド、［online］、第三版 ２００９年９月、［令和１年１１月８日検索」、インターネット（ＵＲＬ：http://pathology.or.jp/news/pdf/HER2_guideline_090828.pdf）に記載されたプロトコルに従い、癌腫を特定してもよい。

図１０の説明に戻る。解析モジュール構成情報１２０ｃは、解析モジュールの接続関係を示す情報である。図１３は、解析モジュール構成情報１２０ｃのデータ構造の一例を示す図である。図１３に示すように、解析モジュール構成情報１２０ｃは、「第１モジュールＩＤ」と、「第２モジュールＩＤ」とを有する。第１モジュールＩＤは、接続元の解析モジュールのモジュールＩＤに対応する。第２モジュールＩＤは、接続先の解析モジュールのモジュールＩＤに対応する。解析モジュール構成情報１２０ｃは「順序定義情報」の一例である。

図１４は、図１３に示した解析モジュール構成情報１２０ｃに基づく解析モジュールの接続関係を示す図である。以下の説明では、モジュールＩＤ「Ｍｎ（ｎは自然数）」の解析モジュールを、解析モジュールＭｎと表記する。

図１４に示すように、解析モジュールＭ１の配下には、解析モジュールＭ２，Ｍ３，Ｍ５，Ｍ６が接続される。解析モジュールＭ２の配下には、解析モジュールＭ４が接続される。解析モジュールＭ３の配下には、解析モジュールＭ４が接続される。解析モジュールＭ５の配下には、解析モジュールＭ７が接続される。解析モジュールＭ６の配下には、解析モジュールＭ７が接続される。解析モジュールＭ４の配下には、解析モジュールＭ８が接続される。解析モジュールＭ７の配下には、解析モジュールＭ８が接続される。

図１０の説明に戻る。パラメータテーブル１２０ｄは、各解析モジュールが解析処理を実行する場合に利用するパラメータを格納するテーブルである。図１５は、パラメータテーブル１２０ｄのデータ構造の一例を示す図である。図１５に示すように、パラメータテーブル１２０ｄは、モジュールＩＤと、パラメータセットとを対応付ける。モジュールＩＤは、解析モジュールを一意に識別する情報である。パラメータセットには、複数のパラメータが対応付けられる。図１５に示す例では、第１パラメータ、第２パラメータ、第３パラメータを示すが、パラメータセットには、他のパラメータが更に含まれていてもよい。

図１０の説明に戻る。中間データテーブル１２０ｅは、各解析モジュールの処理結果をそれぞれ格納するテーブルである。図１６は、中間データテーブル１２０ｅのデータ構造の一例を示す図である。図１６に示すように、この中間データテーブル１２０ｅは、モジュールＩＤと、中間データとを対応付ける。モジュールＩＤは、解析モジュールを一意に識別する情報である。中間データは、モジュールＩＤに識別される解析モジュールの処理結果のデータを示す。

たとえば、モジュールＩＤ「Ｍ１」の中間データは、染色分離の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ２」の中間データは、陽性核検出の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ３」の中間データは、陰性核検出の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ４」の中間データは、核の陽性率計算の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ５」の中間データは、陽性膜検出の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ６」の中間データは、陰性膜検出の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ７」の中間データは、膜の陽性率計算の処理結果のデータとなる。モジュールＩＤ「Ｍ８」の中間データは、スコアリングの処理結果のデータとなる。

図１０の説明に戻る。概要パラメータ変換テーブル１２０ｆは、パラメータを概要パラメータに変換する場合に参照されるテーブルである。図１７は、概要パラメータ変換テーブル１２０ｆのデータ構造の一例を示す図である。図１７に示すように、概要パラメータ変換テーブル１２０ｆには、モジュールＩＤと、概要パラメータ変換式とを対応付ける。モジュールＩＤは、解析モジュールを一意に識別する情報である。概要パラメータ変換式は、パラメータを概要パラメータに変換する場合に用いられる変換式である。

たとえば、図１５で説明したように、モジュールＩＤ「Ｍ１」のパラメータには、第１パラメータ、第２パラメータ、第３パラメータの３つのパラメータが存在するが、概要パラメータ変換式よって、一つのパラメータに統合される。

図１０の説明に戻る。制御部１３０は、取得部１３０ａ、解析対象指定部１３０ｂ、受付部１３０ｃ、解析部１３０ｄ、出力部１３０ｅを有する。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ(Micro Processing Unit)によって、解析装置１００内部に記憶されたプログラム（解析プログラムの一例）がＲＡＭ（Random Access Memory）等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実行されてもよい。

取得部１３０ａは、サーバ１２に対して病理画像の取得要求を送り、サーバ１２から病理画像を取得する処理部である。取得部１３０ａは、取得した病理画像を、病理画像ＤＢ１２０ａに登録する。病理画像には、患者ＩＤの他に、図９Ａ〜９Ｃで説明した「診断結果」、「グレード」、「組織型」、「遺伝子検査」、「超音波検査」、「投薬」といった情報が添付されていてもよい。

解析対象指定部１３０ｂは、ユーザの操作に基づいて、病理画像のうち、解析対象となる領域を指定する処理部である。以下の説明では、解析対象となる領域を「アノテーション」と表記する。

図１８は、本実施例１に係る解析対象指定部１３０ｂの処理を説明するための図である。たとえば、解析対象指定部１３０ｂは、病理画像ＤＢ１２０ａから病理画像Ｉ１の情報を取得して、表示部１１２に表示させる。病理画像Ｉ１には、観察対象物Ａ１０が全体的に描出される。ユーザは、表示部１１２を参照しつつ、入力部１１１を操作して、アノテーションＲＩ２１を選択する。なお、病理画像に対するアノテーションは、予め、病理システム１０の病理医が指定しておいてもよい。

解析対象指定部１３０ｂは、病理画像およびアノテーションの情報を、解析部１３０ｄに出力する。

受付部１３０ｃは、病理画像の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける処理部である。受付部１３０ｃは、後述する出力部１３０ｅと協働して、各解析モジュールが用いるパラメータの変更を受け付ける。

解析部１３０ｄは、病理画像に対して指定されたアノテーションに対して、複数の解析モジュールによる解析処理を実行する処理部である。一つの解析モジュールによる解析処理が「部分解析処理」に対応する。また、部分解析処理は、第一の解析処理、第二の解析処理に対応する。解析部１３０ｄは、解析モジュール構成情報１２０ｃを基にして、解析モジュールを順にロードし、解析モジュールに対応するパラメータを用いて、部分解析処理を実行する。解析部１３０ｄは、上流の部分解析処理の結果を入力として、下流の部分解析処理を実行する。

図１４を用いて、解析部１３０ｄの処理を説明する。解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ１」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１に病理画像のアノテーションの情報を入力して、部分解析処理（染色分離）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（染色分離）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ２」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ２に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ１の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１の中間データを解析モジュールＭ２に入力して、部分解析処理（陽性核検出）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（陽性核検出）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ３」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ３に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ１の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１の中間データを解析モジュールＭ３に入力して、部分解析処理（陰性核検出）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（陰性核検出）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ５」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ５に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ１の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１の中間データを、解析モジュールＭ５に入力して、部分解析処理（陽性膜検出）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（陽性膜検出）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ６」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ６に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ１の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１の中間データを解析モジュールＭ６に入力して、部分解析処理（陰性膜検出）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（陽性膜検出）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ４」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ４に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ２，Ｍ３の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ２，Ｍ３の中間データを解析モジュールＭ４に入力して、部分解析処理（核の陽性率計算）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（核の陽性率計算）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ７」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ７に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ５，Ｍ６の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ５，Ｍ６の中間データを解析モジュールＭ７に入力して、部分解析処理（膜の陽性率計算）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（膜の陽性率計算）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

解析部１３０ｄは、「解析モジュールＭ８」を、解析モジュールテーブル１２０ｂからロードする。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ８に対するパラメータを取得する。解析部１３０ｄは、中間データテーブル１２０ｅから、解析モジュールＭ４，Ｍ７の中間データを取得する。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ４，Ｍ７の中間データを解析モジュールＭ８に入力して、部分解析処理（癌腫特定）を実行する。解析部１３０ｄは、部分解析処理（癌腫特定）の結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに登録する。

ところで、解析部１３０ｄは、解析モジュールＭｎ（ｎ＝１〜８）に対するパラメータとして、受付部１３０ｃが受け付けたパラメータを用いる。解析部１３０ｄは、パラメータを受け付けていない場合、予め、解析モジュールＭｎに対して設定されたパラメータの初期値を用いる。たとえば、パラメータの初期値を、パラメータテーブル１２０ｄのパラメータセット「Ｓｅｔ１」のパラメータとする。

解析部１３０ｄは、受付部１３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。解析部１３０ｄは、特定の解析モジュールのパラメータが更新された場合、全ての解析モジュールＭｎの部分解析処理を実行してもよいし、特定の解析モジュールの下流に位置する解析モジュールの部分解析処理のみを実行してもよい。

更に、解析部１３０ｄは、受付部１３０ｃから概要パラメータを受け付けた場合には、概要パラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。各解析モジュールＭｎは、パラメータに基づいて実行する部分解析処理のアルゴリズムとは別に、概要パラメータに基づいて実行する簡易的な部分解析処理のアルゴリズムが定義されているものとする。

出力部１３０ｅは、パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する処理部である。たとえば、出力部１３０ｅは、図１９に示すような解析結果画面を生成して、表示部１１２に表示させる。

図１９は、第１の実施形態に係る解析結果画面の一例を示す図である。図１９に示すように、解析結果画面４０には、アイコンＩＣ１〜ＩＣ８が配置される。アイコンＩＣ１〜ＩＣ８は、解析モジュールＭ１〜Ｍ８に対応するアイコンである。出力部１３０ｅは、解析モジュール構成情報１２０ｃを基にして、解析モジュールＭ１〜Ｍ８の接続関係を特定し、接続関係を基にして、アイコンＩＣ１〜ＩＣ８を配置して接続する。

アイコンＩＣｎ（ｎ＝１〜８）には、解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を表示する領域Ａ４１〜Ａ４８が関連付けて配置される。たとえば、出力部１３０ｅは、部分解析処理（染色分離）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ１の領域Ａ４１に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（染色分離）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４１に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（陽性核検出）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ２の領域Ａ４２に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（陽性核検出）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４２に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（陰性核検出）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ３の領域Ａ４３に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（陰性核検出）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４３に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（陽性膜検出）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ５の領域Ａ４５に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（陽性膜検出）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４５に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（陰性膜検出）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ６の領域Ａ４６に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（陰性膜検出）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４６に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（核の陽性率計算）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ４の領域Ａ４４に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（核の陽性率計算）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４４に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（膜の陽性率計算）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ７の領域Ａ４７に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（膜の陽性率計算）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４７に、視覚可能に配置する。

出力部１３０ｅは、部分解析処理（癌腫特定）の結果（中間データ）を中間データテーブル１２０ｅから取得し、アイコンＩＣ８の領域Ａ４８に、視覚可能に配置する。出力部１３０ｅは、部分解析処理（癌腫特定）の結果（中間データ）が更新された場合には、更新された中間データを、領域Ａ４８に、視覚可能に配置する。

図１９では図示を省略するが、出力部１３０ｅは、アイコンＩＣｎ（ｎ＝１〜８）に、解析モジュールＭｎが部分解析処理で用いたパラメータをそれぞれ視覚可能に表示してもよい。出力部１３０ｅは、解析モジュールＭｎに設定されたパラメータを、パラメータテーブル１２０ｄから取得してもよいし、受付部１３０ｃから取得してもよい。

ここで、アイコンＩＣｎ（ｎ＝１〜８）には、パラメータを変更するための変更ボタンｂｕ１〜ｂｕ８がそれぞれ配置される。ユーザは、解析モジュールＭ１で用いるパラメータを変更する場合には、入力部１１１を操作して、変更ボタンｂｕ１を押下する。同様に、解析モジュールＭｎで用いるパラメータを変更する場合には、ユーザは、変更ボタンｂｕｎを押下する。

パラメータの変更に関する処理は、上記の受付部１３０ｃが実行する。ユーザによって、変更ボタンｂｕｎ（ｎ＝１〜８）が押下された場合、受付部１３０ｃは、モジュールＩＤ「Ｍｎ」に対応するパラメータセットＳｅｔ１〜Ｓｅｔ３の各パラメータ（第１〜第３パラメータ）を、パラメータテーブル１２０ｄから取得する。

受付部１３０ｃは、取得したパラメータセットＳｅｔ１〜Ｓｅｔ３の各パラメータを表示部１１２に表示させる。ユーザは、入力部１１１を操作して、いずれかのパラメータセットを選択し、受付部１３０ｃは、パラメータの変更を受け付ける。ユーザは、いずれかのパラメータセットを選択した後に、入力部１１１を操作して、第１〜第３パラメータの値を直接変更してもよい。

受付部１３０ｃは、上記の処理によって、パラメータの変更を受け付けると、変更後のパラメータと、パラメータが変更されたモジュールＩＤとを対応付けて、解析部１３０ｄに出力する。

解析部１３０ｄは、受付部１３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。解析部１３０ｄは、特定の解析モジュールのパラメータが更新された場合、全ての解析モジュールＭｎの部分解析処理を実行してもよいし、特定の解析モジュールの下流に位置する一部の解析モジュールの部分解析処理のみを実行してもよい。解析部１３０ｄが、係る処理を実行することで、新たな中間データが生成され、中間データテーブル１２０ｅの中間データが更新される。このように、中間データテーブル１２０ｅが更新されることで、図１９に示した解析結果画面の領域Ａ４ｎの中間データも更新される。出力部１３０ｅは、中間データが更新される度に、解析結果画面４０を更新する。

ところで、受付部１３０ｃは、パラメータの変更ボタンｂｕｎ（ｎ＝１〜８）の押下を受け付けた場合、パラメータを基にした概要パラメータを生成して、表示部１１２に表示させてもよい。概要パラメータを生成するか否かは事前に設定されていてもよいし、ユーザが入力部１１１を操作して、設定してもよい。

受付部１３０ｃは、概要パラメータ変換テーブル１２０ｆを基にして、概要パラメータを生成する。たとえば、受付部１３０ｃは、パラメータセットＳｅｔ１〜Ｓｅｔ３の第１〜第３パラメータの概要パラメータを算出し、パラメータセットＳｅｔ１〜Ｓｅｔ３の概要パラメータを視覚可能な状態で、表示部１１２に表示させる。

ユーザは、入力部１１１を操作して、いずれかのパラメータセットを選択し、受付部１３０ｃは、選択されたパラメータセットに対応する概要パラメータを受け付ける。ユーザは、いずれかのパラメータセットを選択した後に、入力部１１１を操作して、概要パラメータの値を直接変更してもよい。受付部１３０ｃは、上記の処理によって、概要パラメータの選択を受け付けると、概要パラメータと、モジュールＩＤとを対応付けて、解析部１３０ｄに出力する。

更に、受付部１３０ｃは、解析結果画面４０のアイコンＩＣｎに、概要パラメータを視覚可能な画像に変換して表示し、概要パラメータの変更を受け付けてもよい。図２０は、概要パラメータの変更処理を説明するための図である。図２０では一例として、アイコンＩＣ２を用いて説明する。アイコンＩＣ２には、概要パラメータ変更領域Ａ５２が含まれている。受付部１３０ｃは、選択候補となる概要パラメータを画像に変換し、変換した画像を概要パラメータ変更領域Ａ５２に配列する。たとえば、受付部１３０ｃは、概要パラメータに応じた輝度画像を、概要パラメータ変更領域Ａ５２に配列する。各画像と、各概要パラメータとはそれぞれ対応付けられており、ユーザによって、いずれかの画像が選択されると、受付部１３０ｃは、受け付けた画像に対応する概要パラメータを取得する。

［４．処理手順］
［４−１．第１の実施形態に係る解析処理手順］
次に、図２１、図２２を用いて、第１の実施形態に係る処理手順を説明する。図２１は、第１の実施形態に係る解析処理手順を示すフローチャートである。図２１に示すように、解析装置１００の解析部１３０ｄは、解析モジュール構成情報１２０ｃを取得する（ステップＳ１０１）。解析装置１００の解析対象指定部１３０ｂは、病理画像ＤＢ１２０ａから、病理画像を取得し、表示部１１２に表示させる（ステップＳ１０２）。

解析対象指定部１３０ｂは、入力部１１１を操作するユーザから、アノテーションの指定を受け付ける（ステップＳ１０３）。解析装置１００の解析部１３０ｄは、解析モジュールテーブル１２０ｂから、解析モジュールをロードする（ステップＳ１０４）。解析部１３０ｄは、ロードした解析モジュールに対するパラメータを取得する（ステップＳ１０５）。

解析部１３０ｄは、解析モジュールの部分解析処理を実行する（ステップＳ１０６）。解析部１３０ｄは、部分解析処理の処理結果を、中間データテーブル１２０ｅに格納する（ステップＳ１０７）。

出力部１３０ｅは、中間データテーブル１２０ｅの中間データを基にして、解析結果画面を生成して、表示部１１２に表示させる（ステップＳ１０８）。解析部１３０ｄは、次の解析モジュールがない場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、ステップＳ１１１に移行する。一方、解析部１３０ｄは、次の解析モジュールがある場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、次の解析モジュールをロードし（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０５に移行する。

受付部１３０ｃは、パラメータの変更を受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１１１）。受付部１３０ｃは、パラメータの変更を受け付けていない場合には（ステップＳ１１１，Ｎｏ）、解析処理を終了する。一方、受付部１３０ｃが、パラメータの変更を受け付けた場合には（ステップＳ１１１，Ｙｅｓ）、解析部１３０ｄは、変更されたパラメータに関する解析モジュールをロードし（ステップＳ１１２）、ステップＳ１０５に移行する。

［４−２．第１の実施形態に係るパラメータ表示処理手順］
図２２は、第１の実施形態に係るパラメータ表示処理手順を示すフローチャートである。図２２に示すように、解析装置１００の出力部１３０ｅは、解析結果画面を表示する（ステップＳ２０１）。解析装置１００の受付部１３０ｃは、パラメータの変更ボタンｂｕｎの押下を受けない場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、処理を終了する。

解析装置１００の受付部１３０ｃは、パラメータの変更ボタンｂｕｎの押下を受け付けた場合（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、ステップＳ２０３に移行する。受付部１３０ｃは、概要パラメータで表示する場合には（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、概要パラメータ変換テーブル１２０ｆを基にして、概要パラメータを算出する（ステップＳ２０４）。受付部１３０ｃは、概要パラメータを表示する（ステップＳ２０５）。一方、受付部１３０ｃは、概要パラメータで表示しない場合には（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、パラメータを表示する（ステップＳ２０６）。

［５．パラメータの一例］
以下において、解析モジュールＭｎで用いられるパラメータの一例について説明する。解析モジュールＭ１のように、染色分離を行う部分解析処理では、ＲＧＢ（Red Green Blue）空間に２つのベクトルを配置し、この２つのベクトルをパラメータとして用いる。解析部１３０ｄは、解析モジュールＭ１を実行し、２つのベクトル（第１ベクトル、第２ベクトル）を用いて、アノテーションを、核を検出するための染色の領域と、膜を検出するための染色の領域とに分離する。たとえば、解析部１３０ｄは、領域の色が第１ベクトルに近い場合には、かかる領域を、核を検出するための染色の領域とする。解析部１３０ｄは、領域の色が第２ベクトルに近い場合には、かかる領域を、膜を検出するための染色の領域とする。

解析モジュールＭ２，Ｍ３のように、細胞核を検出する解析処理では、パラメータとして、核の円形度、異形度、真円度等が指定される。解析モジュールＭ２，Ｍ３は、核の円形度、異形度、真円度等のうち少なくとも一つを用いて、アノテーションから核細胞を検出する部分解析処理を実行する。また、解析モジュールＭ２，Ｍ３（他の解析モジュールＭｎ）は、細胞のＣＲ比、染色の染まり具合に関するスコアを、パラメータとして用いてもよい。

ある解析モジュールＭｎは、アノテーションに対応する細胞を検出する場合、アノテーションと細胞の核との距離が閾値未満で、かつ、最も近い細胞を、アノテーションの細胞として検出する処理を実行する場合がある。ここで用いられる閾値が、パラメータとして用いられる。図２３は、パラメータの一例を説明するための図である。図２３に示す例では、アノテーションＡ２１の近辺に、核ｎ１，ｎ２，ｎ３が存在しているが、アノテーションＡ２１との距離が最短で、閾値未満（パラメータ）となる、核ｎ１が、アノテーションＡ２１に対応する細胞の核として選択される。

ある解析モジュールＭｎ（距離モジュール）は、複数の細胞を検出した場合にクラスタリングを実行することで、複数の細胞を、第１細胞群と、第２細胞群に分類し、第１細胞群と、第２細胞群との距離を算出する処理を実行する場合がある。この第１細胞群と、第２細胞群との距離を算出する場合に、比較対象となる細胞をどのように決定するのかを示す情報がパラメータとして指定される。たとえば、第１細胞群の重心に近い細胞と、第２細胞群の重心に近い細胞を、比較対象とすることなどが、パラメータで指定される。

たとえば、かかる解析モジュール（距離モジュール）では、第１細胞群と第２細胞群との距離と頻度との関係を基にして、ヒストグラムを生成する。図２４は、解析モジュールが生成するヒストグラムの一例を示す図である。ヒストグラムｈ１の縦軸は、頻度に対応し、横軸は距離に対応する。出力部１３０ｅは、かかるヒストグラムｈ１を中間データとして、解析モジュールのアイコンに対応付けて視覚可能に表示してもよい。

［６．第１の実施形態に係る解析装置の効果］
第１の実施形態に係る解析装置１００によれば、受付部１３０ｃが、病理画像の解析処理で用いられるパラメータを受け付け、出力部１３０ｅが、パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、パラメータによる解析結果の影響を確認することができる。

解析装置１００によれば、受付部１３０ｃがパラメータの変更を更に受け付け、出力部１３０ｅは、パラメータが変更される度に、変更されたパラメータを基にして実行される解析処理の途中経過を視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、パラメータの変更が及ぼす解析結果の途中経過の情報を確認できる。

解析装置１００によれば、出力部１３０ｅは、解析処理の途中経過の情報と、パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、解析モジュールが用いるパラメータを容易に確認することができる。

解析装置１００によれば、出力部１３０ｅは、複数のパラメータを一つにまとめられた概要パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報と、概要パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、概要パラメータによる解析結果の影響を確認することができる。また、ユーザは、複数のパラメータを、一つの概要パラメータで大まかに把握することができる。

解析装置１００は、解析部１３０ｄが、解析モジュールテーブル１２０ｂに格納された各解析モジュールを順に読み出して、部分解析処理を実行し、出力部１３０ｅは、部分解析処理の結果をそれぞれ視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、パラメータの変更が及ぼす各部分解析処理の結果をそれぞれ確認することができる。

解析装置１００は、解析部１３０ｄが、上流の部分解析処理を実行した結果（中間データ）を、中間データテーブル１２０ｅに格納し、中間データテーブル１２０ｅの中間データを、下流の部分解析処理を実行する場合の入力として用いる。これによって、上流の部分解析処理の結果を用いて、下流の部分解析処理を実行することができる。

解析装置１００は、解析モジュール構成情報１２０ｃを基にして、各解析モジュールを読み出し、各解析モジュールの部分解析処理を順に実行する。これによって、解析モジュール構成情報に応じた順序で、各解析モジュールの部分解析処理を実行することができる。

解析装置１００が実行する部分解析処理には、細胞核を検出する処理が含まれ、細胞核を検出する処理のパラメータは、円形度、異形度、真円度が含まる。解析部１３０ｄは、円形度、異形度、真円度のうち少なくとも一つを用いて、病理画像から細胞核を検出する部分解析処理を実行する。これによって、円形度、異形度、真円度等のパラメータを用いた部分解析処理を実行し、細胞核を検出することができる。

解析装置１００が実行する部分解析処理には、染色の分離を行う処理が含まれ、染色の分離を行う処理のパラメータは、分離を行うためのＲＧＢ空間のベクトルを含む。解析部１３０ｄは、ＲＧＢ空間のベクトルパラメータとして用いることで、アノテーションの領域を、核を検出するための染色の領域と、膜を検出するための染色の領域とに分離することができる。

（第２の実施形態）
［７．第２の実施形態に係る解析装置］
上記第１の実施形態では、病理画像に対して、一つのアノテーションを指定し、アノテーションに対して解析処理を実行する場合について説明した。第２の実施形態では、複数の病理画像に対して指定された複数のアノテーションそれぞれについて、解析処理を実行し、各解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する例について説明する。図示を省略するが、第２の実施形態に係る解析装置は、図１で説明した病理システム１０に接続されているものとする。

ここで、複数の病理画像はどのような画像の組み合わせであってもよい。複数の画像の組み合わせの一例を列挙すると、「異なる試薬で染色された病理画像」、「明視野画像と蛍光画像」、「一般染色画像と特殊染色画像」、「病理画像と、病理画像とは異なる医療画像」が上げられる。

たとえば、明視野画像は、透過波を対物絞りで選択して観察する公知の明視野法で観測された顕微鏡画像である。蛍光画像は、細胞に対して蛍光染色を実施してコントラストを高めた細胞の画像である。一般染色画像は、病変部から採取した組織を、ヘマトキシリン・エオジン（ＨＥ）で染色したものを撮影した病理画像である。特殊染色画像は、目的ごとに特定の組織要素を可視化する染色を、病変部から採取した組織に対して行い（特殊染色）、特殊染色した組織を撮影した病理画像である。なお、医療画像は、Ｘ線画像（ＣＴ画像）、内視鏡画像または顕微鏡画像等に対応する。

図２５は、第２の実施形態に係る解析装置の一例を示す図である。図２５に示すように、この解析装置２００は、通信部２１０と、入力部２１１と、表示部２１２と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。

通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。通信部２１０は、図示しないネットワークと有線又は無線で接続され、ネットワークを介して、病理システム１０等との間で情報の送受信を行う。後述する制御部２３０は、通信部２１０を介して、これらの装置との間で情報の送受信を行う。

入力部２１１は、各種の情報を、解析装置２００に入力する入力装置である。入力部２１１は、キーボードやマウス、タッチパネル等に対応する。

表示部２１２は、制御部２３０から出力される情報を表示する表示装置である。表示部２１２は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、タッチパネル等に対応する。

記憶部２２０は、病理画像ＤＢ２２０ａ、解析モジュールテーブル２２０ｂ、解析モジュール構成情報２２０ｃ、パラメータテーブル２２０ｄ、中間データテーブル２２０ｅ、概要パラメータ変換テーブル２２０ｆを有する。記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。

病理画像ＤＢ２２０ａは、複数の病理画像を格納するデータベースである。病理画像ＤＢ２２０ａに関する説明は、第１の実施形態で説明した病理画像ＤＢ１２０ａに関する説明と同様である。

解析モジュールテーブル２２０ｂは、病理画像に対する解析処理を実行する複数の解析モジュールを保持するテーブルである。解析モジュールテーブル２２０ｂに関する説明は、第１の実施形態で説明した解析モジュールテーブル１２０ｂに関する説明と同様である。

解析モジュール構成情報２２０ｃは、解析モジュールの接続関係を示す情報である。解析モジュール構成情報２２０ｃに関する説明は、第１の実施形態で説明した解析モジュール構成情報１２０ｃに関する説明と同様である。

パラメータテーブル２２０ｄは、各解析モジュールが解析処理を実行する場合に利用するパラメータを格納するテーブルである。パラメータテーブル２２０ｄに関する説明は、第１の実施形態で説明したパラメータテーブル１２０ｄに関する説明と同様である。

中間データテーブル２２０ｅは、各解析モジュールの処理結果をそれぞれ格納するテーブルである。中間データテーブル２２０ｅに関する説明は、第１の実施形態で説明した中間データテーブル１２０ｅに関する説明と同様である。

概要パラメータ変換テーブル２２０ｆは、パラメータを概要パラメータに変換する場合に参照されるテーブルである。概要パラメータ変換テーブル２２０ｆに関する説明は、第１の実施形態で説明した概要パラメータ変換テーブル１２０ｆに関する説明と同様である。

制御部２３０は、取得部２３０ａ、解析対象指定部２３０ｂ、受付部２３０ｃ、解析部２３０ｄ、出力部２３０ｅを有する。制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵによって、解析装置２００内部に記憶されたプログラム（解析プログラムの一例）がＲＡＭ等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、例えばＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実行されてもよい。

取得部２３０ａは、サーバ１２に対して病理画像の取得要求を送り、サーバ１２から病理画像を取得する処理部である。取得部２３０ａは、取得した病理画像を、病理画像ＤＢ２２０ａに登録する。

解析対象指定部２３０ｂは、ユーザの操作に基づいて、複数の病理画像に対して、解析対象となるアノテーションを指定する処理部である。

図２６は、本実施例２に係る解析対象指定部２３０ｂの処理を説明するための図である。たとえば、解析対象指定部２３０ｂは、病理画像ＤＢ２２０ａから病理画像Ｉ１，Ｉ２の情報を取得して、表示部２１２に表示させる。

病理画像Ｉ１には、観察対象物Ａ１０が全体的に描出される。病理画像Ｉ２には、観察対象Ａ１１が全体的に描出される。たとえば、ユーザは、表示部２１２を参照しつつ、入力部２１１を操作して、アノテーションＲＩ２１，ＲＩ２２，ＲＩ２３を選択する。なお、病理画像に対する各アノテーションは、予め、病理システム１０の病理医が指定しておいてもよい。

解析対象指定部２３０ｂは、病理画像およびアノテーションの情報を、解析部２３０ｄに出力する。

受付部２３０ｃは、病理画像の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける処理部である。受付部２３０ｃは、後述する出力部２３０ｅと協働して、各解析モジュールが用いるパラメータの変更を受け付けてもよい。

解析部２３０ｄは、各病理画像に対して指定された複数のアノテーションに対して、複数の解析モジュールによる解析処理をそれぞれ実行する処理部である。解析部２３０ｄが、一つのアノテーションに対して実行する処理は、解析部１３０ｄが実行する解析処理と同様である。たとえば、解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１，ＲＩ２２，ＲＩ２３を入力として、ぞれぞれ、解析部１３０ｄで説明した解析処理を実行する。

図示を省略するが、解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１に対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データ、アノテーションＲＩ２２に対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データ、アノテーションＲＩ２３に対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データをそれぞれ区別して、中間データテーブル２２０ｅに登録する。

解析部２３０ｄは、解析モジュールＭｎ（ｎ＝１〜８）に対するパラメータとして、受付部２３０ｃが受け付けたパラメータを用いる。解析部２３０ｄは、パラメータを受け付けていない場合、予め、解析モジュールＭｎに対して設定されたパラメータの初期値を用いる。たとえば、パラメータの初期値を、パラメータテーブル２２０ｄのパラメータセット「Ｓｅｔ１」のパラメータとする。

解析部２３０ｄは、受付部２３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。解析部２３０ｄは、特定の解析モジュールのパラメータが更新された場合、全ての解析モジュールＭｎの部分解析処理を実行してもよいし、特定の解析モジュールの下流に位置する解析モジュールの部分解析処理のみを実行してもよい。

更に、解析部２３０ｄは、受付部２３０ｃから概要パラメータを受け付けた場合には、概要パラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。各解析モジュールＭｎは、パラメータに基づいて実行する部分解析処理のアルゴリズムとは別に、概要パラメータに基づいて実行する簡易的な部分解析処理のアルゴリズムが定義されているものとする。

出力部２３０ｅは、パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する処理部である。たとえば、出力部２３０ｅは、図２７に示すような解析結果画面５０を生成して、表示部１１２に表示させる。

図２７は、第２の実施形態に係る解析結果画面５０の一例を示す図である。図２７に示すように、解析結果画面５０には、アイコンＩＣ１−１〜ＩＣ８−１，ＩＣ１−２〜ＩＣ８−２，ＩＣ１−３〜ＩＣ８−３が配置される。アイコンＩＣ１−１〜ＩＣ８−１，ＩＣ１−２〜ＩＣ８−２，ＩＣ１−３〜ＩＣ８−３はそれぞれ、解析モジュールＭ１〜Ｍ８に対応するアイコンである。出力部２３０ｅは、解析モジュール構成情報２２０ｃを基にして、解析モジュールＭ１〜Ｍ８の接続関係を特定し、接続関係を基にして、アイコンＩＣ１〜ＩＣ８，ＩＣ１−２〜ＩＣ８−２，ＩＣ１−３〜ＩＣ８−３を配置して接続する。

アイコンＩＣｎ−１（ｎ＝１〜８）には、「アノテーションＲＩ２１」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣｎ−２（ｎ＝１〜８）には、「アノテーションＲＩ２２」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣｎ−３（ｎ＝１〜８）には、「アノテーションＲＩ２３」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

ここで、アイコンＩＣｎ−１，ＩＣｎ−２、ＩＣｎ−３（ｎ＝１〜８）には、パラメータを変更するための変更ボタンがそれぞれ配置される。たとえば、ユーザは、アイコンＩＣ１−１の変更ボタンを押下することで、アノテーションＲＩ２１に対して、染色分離を実行する解析モジュールＭ１で用いるパラメータを変更する。

ユーザは、アイコンＩＣ１−２の変更ボタンを押下することで、アノテーションＲＩ２２に対して、染色分離を実行する解析モジュールＭ１で用いるパラメータを変更する。ユーザは、アイコンＩＣ１−３の変更ボタンを押下することで、アノテーションＲＩ２３に対して、染色分離を実行する解析モジュールＭ１で用いるパラメータを変更する。

変更ボタンを押下して、パラメータを変更する処理は、第１の実施形態と同様である。ユーザは、同一の部分解析処理を実行する解析モジュールに対して、それぞれ独立したパラメータを指定することができる。たとえば、個別に指定されるパラメータは、アイコンの識別情報等を用いて、それぞれ区別される。なお、ユーザは、入力部１１１を操作して、一括して、パラメータを指定してもよい。たとえば、受付部２３０ｃは、アイコンＩＣ１−１〜ＩＣ８−１に指定したパラメータを、そのまま、アイコンＩＣ１−２〜ＩＣ８−２，ＩＣ１−３〜ＩＣ８−３のパラメータとして受け付けてもよい。

受付部２３０ｃは、上記の処理によって、パラメータの変更を受け付けると、変更後のパラメータと、パラメータが変更されたアイコンの識別情報とを対応付けて、解析部２３０ｄに出力する。解析部２３０ｄは、受付部１３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。

たとえば、解析部２３０ｄは、アイコンＩＣ１−１、ＩＣ１−２、ＩＣ１−３に対してそれぞれ、パラメータが更新された場合には、解析モジュールＭ１をロードし、アイコンＩＣ１−１で指定されたパラメータを用いた染色分離、アイコンＩＣ１−２で指定されたパラメータを用いた染色分離、アイコンＩＣ１−３で指定されたパラメータを用いた染色分離をそれぞれ実行して、中間データを算出する。他の解析モジュールＭｎについても同様である。

［８．第２の実施形態に係る解析装置の効果］
第２の実施形態に係る解析装置２００によれば、出力部２３０ｅが、異なる複数の病理画像に対して実行される各解析結果の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、異なる複数の病理画像に対して、パラメータによる解析結果の影響を比較して確認することができる。たとえば、ユーザは、一つの病理画像に対して最適なパラメータを設定できても、かかるパラメータを用いて、他の病理画像に対して解析処理を実行した場合に、適切に解析結果を得られるか否かを比較検討することができる。

［９．複数タイプの病理画像を組み合わせた解析］
［９−１．ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像を用いた解析例］
上述した第２の実施形態に係る解析装置２００は、複数タイプの病理画像を組み合わせた解析を実行することができる。まず、ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像を用いた解析例について説明する。図２８は、ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像の一例を示す図である。解析対象指定部２３０ｂは、病理画像ＤＢ２２０ａから、ＨＥ染色画像Ｉ１ａ、ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｂ、ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｃの情報を取得して、表示部２１２に表示させる。

ＨＥ染色画像Ｉ１ａは、一般染色画像に対応する。ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｂは、特殊染色画像（ＥＲ；核染色）に対応し、ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｃは、特殊染色画像（ＨＥＲ２；膜染色）に対応する。ＨＥ染色画像Ｉ１ａには、観察対象Ａ１０ａが全体的に抽出される。ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｂには、観察対象Ａ１０ｂが全体的に抽出される。ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｃには、観察対象Ａ１０ｃが全体的に抽出される。

ユーザは、表示部２１２を参照しつつ、入力部２１１を操作して、アノテーションＲＩ２１ａを選択する。解析対象指定部２３０ｂは、アノテーションＲＩ２１ａの選択を受け付けると、観察対象Ａ１０ａとの位置および向きのずれを補正するため、観察対象Ａ１０ｂ，Ａ１０Ｃの位置・回転補正を行った後に、アノテーションＲＩ２１ａと対応する位置に、それぞれアノテーションＲＩ２１ｂ，ＲＩ２１ｃを設定する。なお、ユーザが、入力部２１１を操作して、アノテーションＲＩ２１ｂ，ＲＩ２１ｃを指定してもよい。

解析対象指定部２３０ｂは、ＨＥ染色画像Ｉ１ａ、ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｂ、ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｃ、各アノテーションＲＩ２１ａ，ＲＩ２１ｂ，ＲＩ２１ｃの情報を、解析部２３０ｄに出力する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ａを入力として、染色されている核の領域を検出し、形状特徴量（面積、周囲長、長軸長、短軸長、円形度等）を算出する。解析部２３０ｄは、形状特徴量から核の異型度を示す「核形状スコア」を算出する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、ＨＥ染色分離、核領域検出、核形状特徴量算出、核形状スコア算出を実行する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ｂを入力として、陽性核及び陰性核を検出する。解析部２３０ｄは、検出された陽性核から核染色強度を、陽性核数及び陰性核数から核染色率を算出する。解析部２３０ｄは、核染色強度及び核染色率から「核染色スコア」を算出する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、ＩＨＣ染色分離、陰性核検出、陽性核検出、核染色率算出、核染色強度算出、核染色スコア算出を実行する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ｃを入力として、陰性核を検出し、検出された陰性核周辺から陽性膜を検出する。解析部２３０ｄは、検出された陽性膜から膜染色強度を、陰性核数と陽性膜数から膜染色率を算出する。解析部２３０ｄは、膜染色強度及び膜染色率から「膜染色スコア」を算出する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、ＩＨＣ染色分離、陰性核検出、陽性膜検出、膜染色率算出、膜染色強度算出、膜染色スコア算出を実行する。

そして、解析部２３０ｄは、核形状スコア、核染色スコア及び膜染色スコアから、トータルスコアを算出する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、トータルスコア算出を実行する。

図示を省略するが、各部分解析処理に対応する各解析モジュールＭｎは、解析モジュールテーブル２２０ｂに登録されているものとする。また、各解析モジュールの接続関係の情報は、解析モジュール構成情報２２０ｃに登録されているものとする。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ａに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データ、アノテーションＲＩ２１ｂに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データ、アノテーションＲＩ２１ｃに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データをそれぞれ区別して、中間データテーブル２２０ｅに登録する。

解析部２３０ｄは、解析モジュールＭｎに対するパラメータとして、受付部２３０ｃが受け付けたパラメータを用いる。解析部２３０ｄは、パラメータを受け付けていない場合、予め、解析モジュールＭｎに対して設定されたパラメータの初期値を用いる。

解析部２３０ｄは、受付部２３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。解析部２３０ｄは、特定の解析モジュールのパラメータが更新された場合、全ての解析モジュールＭｎの部分解析処理を実行してもよいし、特定の解析モジュールの下流に位置する解析モジュールの部分解析処理のみを実行してもよい。

出力部２３０ｅは、パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する処理部である。たとえば、出力部２３０ｅは、図２９に示すような解析結果画面６０を生成して、表示部１１２に表示させる。

図２９は、ＨＥ染色画像とＩＨＣ染色画像を用いた解析結果画面６０の一例を示す図である。図２９に示すように、解析結果画面６０には、アイコンＩＣ６１−１〜ＩＣ６４−１，ＩＣ６１−２〜ＩＣ６６−２，ＩＣ６１−３〜ＩＣ６６−３，ＩＣ６７が配置される。

アイコンＩＣ６１−１〜ＩＣ６４−１は、ＨＥ染色分離、核領域検出、核形状特徴量算出、核形状スコア算出の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ６１−２〜ＩＣ６６−２は、ＩＨＣ染色分離、陰性核検出、陽性核検出、核染色率算出、核染色強度算出、核染色スコア算出の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ６１−３〜ＩＣ６６−３は、ＩＨＣ染色分離、陰性核検出、陽性膜検出、膜染色率算出、膜染色強度算出、膜染色スコア算出の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ６７は、トータルスコア算出の解析モジュールに対応するアイコンである。

アイコンＩＣｎ−１（ｎ＝６１〜６４）には、「アノテーションＲＩ２１ａ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣｎ−２（ｎ＝６１〜６６）には、「アノテーションＲＩ２１ｂ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣｎ−３（ｎ＝６１〜６６）には、「アノテーションＲＩ２１ｃ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。アイコンＩＣ６７には、トータルスコア算出の結果を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

なお、アイコンＩＣｎ−１，ＩＣｎ−２，ＩＣｎ−３，ＩＣ６７には、パラメータを変更するための変更ボタンがそれぞれ配置される。たとえば、ユーザは、アイコンＩＣの変更ボタンを押下することで、パラメータを変更することが可能である。

［９−２．ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像を用いた解析例］
続いて、ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像を用いた解析例について説明する。図３０は、ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像の一例を示す図である。解析対象指定部２３０ｂは、病理画像ＤＢ２２０ａから、ＨＥ染色画像Ｉ１ａ、蛍光ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｄの情報を取得して、表示部２１２に表示させる。

ＨＥ染色画像Ｉ１ａは、一般染色画像に対応する。蛍光ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｄは、細胞に対して蛍光染色を実施してコントラストを高めた細胞の画像である。ＨＥ染色画像Ｉ１ａには、観察対象Ａ１０ａが全体的に抽出される。蛍光ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｄには、観察対象Ａ１０ｄが全体的に抽出される。

ユーザは、表示部２１２を参照しつつ、入力部２１１を操作して、アノテーションＲＩ２１ａを選択する。解析対象指定部２３０ｂは、アノテーションＲＩ２１ａの選択を受け付けると、観察対象Ａ１０ａとの位置および向きのずれを補正するため、観察対象Ａ１０ｄの位置・回転補正を行った後に、アノテーションＲＩ２１ａと対応する位置に、アノテーションＲＩ２１ｄを設定する。なお、ユーザが、入力部２１１を操作して、アノテーションＲＩ２１ｄを指定してもよい。

解析対象指定部２３０ｂは、ＨＥ染色画像Ｉ１ａ、蛍光ＩＨＣ染色画像Ｉ１ｄ、各アノテーションＲＩ２１ａ，ＲＩ２１ｄの情報を、解析部２３０ｄに出力する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ａを入力として、染色されている核の領域を検出し、形状特徴量（面積、周囲長、長軸長、短軸長、円形度等）を算出する。解析部２３０ｄは、形状特徴量に基づきゲーティング処理（たとえば、サンプルの中の関心のある特徴量の細胞集団だけを選び出し、その細胞のみのヒストグラムを作る処理）を行い、所定の特徴を有する細胞を、腫瘍細胞として抽出する。たとえば、解析処理２３０ｄは、部分解析処理として、ＨＥ染色分離、核領域検出、核形状特徴量算出、腫瘍細胞抽出を実行する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ｄを入力として、蛍光染色分離を行い、染色ごとに陽性細胞（Ｔ細胞、Ｂ細胞等）の検出を行う。たとえば、解析処理部２３０ｄは、部分解析処理として、蛍光染色分離、陽性細胞検出（蛍光１；Ｔ細胞）、陽性細胞検出（蛍光２；Ｂ細胞）を実行する。

解析部２３０ｄは、ＨＥ染色細胞から検出された腫瘍細胞の核と、蛍光画像から検出された細胞間で、総当たり距離を算出し、細胞間距離分布を作成する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、第１細胞間距離分布算出、第２細胞間距離分布算出を実行する。第１細胞間距離は、腫瘍細胞の核と、Ｔ細胞との距離を示す。第２細胞間距離は、腫瘍細胞の核と、Ｂ細胞との距離を示す。

図３１は、細胞間距離分布の一例を示す図である。図３１に示すグラフにおいて、縦軸は頻度に対応し、横軸は細胞間距離に対応する。曲線３１ａは、第１細胞間距離分布算出によって算出される第１細胞間距離の分布を示すものである。曲線３１ｂは、第２細胞間距離分布算出によって算出される第２細胞間距離の分布を示すものである。

図示を省略するが、各部分解析処理に対応する各解析モジュールＭｎは、解析モジュールテーブル２２０ｂに登録されているものとする。また、各解析モジュールの接続関係の情報は、解析モジュール構成情報２２０ｃに登録されているものとする。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ａに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データ、アノテーションＲＩ２１ｄに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データをそれぞれ区別して、中間データテーブル２２０ｅに登録する。

解析部２３０ｄは、解析モジュールＭｎに対するパラメータとして、受付部２３０ｃが受け付けたパラメータを用いる。解析部２３０ｄは、パラメータを受け付けていない場合、予め、解析モジュールＭｎに対して設定されたパラメータの初期値を用いる。

解析部２３０ｄは、受付部２３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。解析部２３０ｄは、特定の解析モジュールのパラメータが更新された場合、全ての解析モジュールＭｎの部分解析処理を実行してもよいし、特定の解析モジュールの下流に位置する解析モジュールの部分解析処理のみを実行してもよい。

出力部２３０ｅは、パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する処理部である。たとえば、出力部２３０ｅは、図３２に示すような解析結果画面７０を生成して、表示部１１２に表示させる。

図３２は、ＨＥ染色画像と蛍光ＩＨＣ染色画像を用いた解析結果画面７０の一例を示す図である。図３２に示すように、解析結果画面７０には、アイコンＩＣ７１−１〜ＩＣ７４−１，ＩＣ７１−２〜ＩＣ７２−３，ＩＣ７３，ＩＣ７４が配置される。

アイコンＩＣ７１−１〜ＩＣ７４−１は、ＨＥ染色分離、核領域検出、核形状特徴量算出、腫瘍細胞抽出の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ７１−２〜ＩＣ７３−２は、蛍光染色分離、陽性細胞検出（蛍光１；Ｔ細胞）、陽性細胞検出（蛍光１；Ｔ細胞）の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ７３は、第１細胞間距離算出の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ７４は、第２細胞間距離算出の解析モジュールに対応するアイコンである。

アイコンＩＣｎ−１（ｎ＝７１〜７４）には、「アノテーションＲＩ２１ａ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣｎ−２（ｎ＝７１〜７３）には、「アノテーションＲＩ２１ｄ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣ７３には、第１細胞間距離算出の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が設定される。アイコンＩＣ７４には、第２細胞間距離算出の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が設定される。

なお、アイコンＩＣｎ−１，ＩＣｎ−２，ＩＣ７３，ＩＣ７４には、パラメータを変更するための変更ボタンがそれぞれ配置される。たとえば、ユーザは、アイコンＩＣの変更ボタンを押下することで、パラメータを変更することが可能である。

［９−３．ＨＥ染色画像と病理画像以外の画像を用いた解析例］
続いて、ＨＥ染色画像と病理画像以外の画像を用いた解析例について説明する。ここでは、病理画像以外の画像として、ＣＴ画像（Ｘ線画像）を用いて説明を行う。図３３は、ＨＥ染色画像とＣＴ画像の一例を示す図である。解析対象指定部２３０ｂは、病理画像ＤＢ２２０ａから、ＨＥ染色画像Ｉ１ａの情報を取得し、図示しないＤＢから、ＣＴ画像Ｇ３３の情報を取得し、表示部２１２に表示させる。

ＨＥ染色画像Ｉ１ａは、一般染色画像に対応する。ＣＴ画像Ｇ３３は、病理画像以外の画像である。ＨＥ染色画像Ｉ１ａには、観察対象Ａ１０ａが全体的に抽出される。

ユーザは、表示部２１２を参照しつつ、入力部２１１を操作して、アノテーションＲＩ２１ａ，ＲＩ２１ｅを選択する。解析対象指定部２３０ｂは、アノテーションＲＩ２１ａに対応する、アノテーションＲＩ２１ｅを自動的に選択してもよい。

解析対象指定部２３０ｂは、ＨＥ染色画像Ｉ１ａ、ＣＴ画像Ｇ３３、各アノテーションＲＩ２１ａ，ＲＩ２１ｅの情報を、解析部２３０ｄに出力する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ａを入力として、染色されている核の領域を検出する。解析部２３０ｄは、予め深層学習等で学習したモデルを使って、細胞のタイプを分類する。解析部２３０ｄは、細胞のタイプを、未分化、低分化、高分化のいずれかに分類する。あるいは、解析部２３０ｄは、細胞のタイプを、ステージ０、ステージ１、ステージ２、ステージ３等のいずれかに分類する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、ＨＥ染色分離、核領域検出、細胞タイプ分類を実行する。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ｅを入力として、臓器領域を検出し、臓器領域の内部から腫瘍領域を検出して腫瘍の面積を算出する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、臓器領域検出、腫瘍領域検出、腫瘍サイズを実行する。

解析部２３０ｄは、細胞タイプと腫瘍面積から腫瘍の悪性スコアを算出する。たとえば、解析部２３０ｄは、部分解析処理として、腫瘍悪性度スコア算出を実行する。

図示を省略するが、各部分解析処理に対応する各解析モジュールＭｎは、解析モジュールテーブル２２０ｂに登録されているものとする。また、各解析モジュールの接続関係の情報は、解析モジュール構成情報２２０ｃに登録されているものとする。

解析部２３０ｄは、アノテーションＲＩ２１ａに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データ、アノテーションＲＩ２１ｅに対して実行した解析処理（複数の部分解析処理）の中間データをそれぞれ区別して、中間データテーブル２２０ｅに登録する。

解析部２３０ｄは、解析モジュールＭｎに対するパラメータとして、受付部２３０ｃが受け付けたパラメータを用いる。解析部２３０ｄは、パラメータを受け付けていない場合、予め、解析モジュールＭｎに対して設定されたパラメータの初期値を用いる。

解析部２３０ｄは、受付部２３０ｃからパラメータの更新を受け付けた場合には、更新されたパラメータを用いて、各解析モジュールＭｎを実行する。解析部２３０ｄは、特定の解析モジュールのパラメータが更新された場合、全ての解析モジュールＭｎの部分解析処理を実行してもよいし、特定の解析モジュールの下流に位置する解析モジュールの部分解析処理のみを実行してもよい。

出力部２３０ｅは、パラメータを基にして実行される解析処理の途中経過の情報を視覚可能な状態で出力する処理部である。たとえば、出力部２３０ｅは、図３４に示すような解析結果画面８０を生成して、表示部１１２に表示させる。

図３４は、ＨＥ染色画像とＣＴ画像を用いた解析結果画面８０の一例を示す図である。図３４に示すように、解析結果画面８０には、アイコンＩＣ８１−１〜ＩＣ８３−１，ＩＣ８１−２〜ＩＣ８３−２，ＩＣ８４が配置される。

アイコンＩＣ８１−１〜ＩＣ８３−１は、ＨＥ染色分離、核領域検出、細胞タイプ分類の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ８１−２〜ＩＣ８３−２は、内臓領域検出、腫瘍領域検出、腫瘍サイズ算出の解析モジュールに対応するアイコンである。アイコンＩＣ８４は、腫瘍悪性度スコア算出の解析モジュールに対応するアイコンである。

アイコンＩＣｎ−１（ｎ＝８１〜８３）には、「アノテーションＲＩ２１ａ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣｎ−２（ｎ＝８１〜８３）には、「アノテーションＲＩ２１ｅ」に対する解析モジュールＭｎの部分解析処理の結果（中間データ）を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

アイコンＩＣ８４には、腫瘍悪性度スコア算出の結果を視覚可能に表示する領域が関連付けて配置される。

なお、アイコンＩＣｎ−１，ＩＣｎ−２，ＩＣ８４には、パラメータを変更するための変更ボタンがそれぞれ配置される。たとえば、ユーザは、アイコンＩＣの変更ボタンを押下することで、パラメータを変更することが可能である。

［１０．ハードウェア構成］
上述してきた各実施形態に係る解析装置は、たとえば、図３５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、第１の実施形態に係る解析装置１００を例に挙げて説明する。図３５は、解析装置の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。

ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る情報処理プログラムを記録する記録媒体である。

通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。

入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る解析装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされた解析処理プログラムを実行することにより、取得部１３０ａ、解析対象指定部１３０ｂ、受付部１３０ｃ、解析部１３０ｄ、出力部１３０ｅ等の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係る解析処理プログラム等が格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。

［１１．むすび］
解析装置は、受付部と、出力部とを有する。受付部は、病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける。出力部は、前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する。前記第一の結果と前記第二の結果は、画像情報である。これによって、ユーザは、パラメータによる解析結果の影響を確認することができる。

前記受付部は、前記パラメータの更新を更に受け付け、前記出力部は、前記パラメータが更新される度に、更新されたパラメータを基にして実行される前記第一の結果と、前記第二の結果を視覚可能な状態で出力する。これによって、これによって、ユーザは、パラメータの変更が及ぼす解析結果の途中経過の情報を確認できる。

前記出力部は、前記第一の結果と、前記第二の結果と、前記パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、解析モジュールが用いるパラメータを容易に確認することができる。

前記出力部は、複数のパラメータを一つにまとめられた概要パラメータを基にして実行される前記第一の結果と、前記第二の結果と、前記概要パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、概要パラメータによる解析結果の影響を確認することができる。また、ユーザは、複数のパラメータを、一つの概要パラメータで大まかに把握することができる。

前記解析処理には、前記第一の解析処理および前記第二の解析処理を含む、連続する複数の解析処理が含まれ、前記出力部は、前記複数の解析処理のうち、前記受付部によって受け付けられたパラメータを基にして解析処理が行われる解析処理の結果を視覚可能な状態で出力する。これによって、ユーザは、部分解析処理毎に出力される処理の途中経過を確認することができる。

前記複数の解析処理の順序を定義した順序定義情報を基にして、前記複数の解析処理を順に実行する解析部を更に有する。前記解析部は、前記順序定義情報を基にして、前記複数の解析処理のうち、前の解析処理に続く、次の解析処理を特定し、前記前の解析処理の結果を入力として、前記次の解析処理を実行する。これによって、順序定義情報（解析モジュール構成情報）に応じた順序で、各解析モジュールの部分解析処理を実行することができる。また、前の解析処理の結果を用いて、次の解析処理を実行することができる。

前記出力部は、異なる複数の画像に対して実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する。前記複数の画像は、異なる試薬で染色された病理画像である。前記複数の画像は、明視野画像と蛍光画像とを含む。前記複数の画像は、一般染色画像と特殊染色画像とを含む。前記複数の画像は、病理画像と、前記病理画像とは異なる医療画像とを含む。前記医療画像は、Ｘ線画像、内視鏡画像または顕微鏡画像である。これによって、ユーザは、異なる複数の病理画像に対して、パラメータによる解析結果の影響を比較して確認することができる。たとえば、ユーザは、一つの病理画像に対して最適なパラメータを設定できても、かかるパラメータを用いて、他の病理画像に対して解析処理を実行した場合に、適切に解析結果を得られるか否かを比較検討することができる。

前記複数の解析処理は、細胞核を検出する処理を含み、前記細胞核を検出する処理のパラメータは、円形度、異形度、真円度が含まれ、前記解析部は、前記円形度、前記異形度、前記真円度のうち少なくとも一つを用いて、前記画像から細胞核を検出する解析処理を実行する。これによって、円形度、異形度、真円度等のパラメータを用いた解析処理を実行し、細胞核を検出することができる。

前記複数の解析処理は、染色の分離を行う処理を含み、前記染色の分離を行う処理のパラメータは、前記分離を行うための色空間のベクトルを含み、前記解析部は、前記色空間のベクトルを用いて、前記画像の領域を、核を検出するための染色の領域と、膜を検出するための染色の領域とに分離する。これによって、色空間のベクトルを用いた解析処理を実行し、染色分離を実行することができる。

前記複数の解析処理は、複数の細胞を検出して、第１細胞群と第２細胞群に分類する処理を含み、前記分類する処理のパラメータは、比較対象の細胞の決定方法が含まれ、前記解析部は、前記第１細胞群と前記第２細胞群との距離を算出する。前記解析部は、前記第１細胞群と前記第２細胞群との距離と頻度との関係を基にして、ヒストグラムを生成する処理を更に実行する。これによって、第１細胞群と第２細胞群との距離と頻度との関係を容易に確認することができる。

前記複数の解析処理は、複数の細胞核を検出する処理を含み、前記解析部は、各細胞核と所定領域との距離をそれぞれ比較し、距離が閾値未満となる細胞核を前記所定領域に対応する細胞核として選択する。これによって、最適な細胞核を選択することができる。

医療画像取得装置と、前記医療画像取得装置により撮像される対象物に対応する医療画像の処理に使われるソフトウェアとを含んで構成される診断支援システムにおいて、前記ソフトウェア（解析プログラム）は、病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付け、前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する処理を解析装置に実行させる。これによって、ユーザは、パラメータによる解析結果の影響を確認することができる。

なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。

なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける受付部と、
前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する出力部と
を有する解析装置。
（２）
前記第一の結果と前記第二の結果は、画像情報であることを特徴とする前記（１）に記載の解析装置。
（３）
前記受付部は、前記パラメータの更新を更に受け付け、
前記出力部は、前記パラメータが更新される度に、更新されたパラメータを基にして実行される前記第一の結果と、前記第二の結果を視覚可能な状態で出力することを特徴とする前記（１）または（２）に記載の解析装置。
（４）
前記出力部は、前記第一の結果と、前記第二の結果と、前記パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力することを特徴とする（１）、（２）または（３）に記載の解析装置。
（５）
前記出力部は、複数のパラメータを一つにまとめられた概要パラメータを基にして実行される前記第一の結果および前記第二の結果と、前記概要パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力することを特徴とする前記（４）に記載の解析装置。
（６）
前記解析処理には、前記第一の解析処理および前記第二の解析処理を含む、連続する複数の解析処理が含まれ、前記出力部は、前記複数の解析処理のうち、前記受付部によって受け付けられたパラメータを基にして解析処理が行われる解析処理の結果を視覚可能な状態で出力することを特徴とする前記（１）〜（５）のいずれか一つに記載の解析装置。
（７）
前記複数の解析処理の順序を定義した順序定義情報を基にして、前記複数の解析処理を順に実行する解析部を更に有することを特徴とする前記（６）に記載の解析装置。
（８）
前記解析部は、前記順序定義情報を基にして、前記複数の解析処理のうち、前の解析処理に続く、次の解析処理を特定し、前記前の解析処理の結果を入力として、前記次の解析処理を実行することを特徴とする前記（７）に記載の解析装置。
（９）
前記出力部は、異なる複数の画像に対して実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力することを特徴とする前記（１）に記載の解析装置。
（１０）
前記複数の画像は、異なる試薬で染色された病理画像であることを特徴とする前記（９）に記載の解析装置。
（１１）
前記複数の画像は、明視野画像と蛍光画像とを含むことを特徴とする前記（９）に記載の解析装置。
（１２）
前記複数の画像は、一般染色画像と特殊染色画像とを含むことを特徴とする前記（９）に記載の解析装置。
（１３）
前記複数の画像は、病理画像と、前記病理画像とは異なる医療画像とを含むことを特徴とする前記（９）に記載の解析装置。
（１４）
前記医療画像は、Ｘ線画像、内視鏡画像または顕微鏡画像であることを特徴とする前記（１３）に記載の解析装置。
（１５）
前記複数の解析処理は、細胞核を検出する処理を含み、前記細胞核を検出する処理のパラメータは、円形度、異形度、真円度が含まれ、前記解析部は、前記円形度、前記異形度、前記真円度のうち少なくとも一つを用いて、前記画像から細胞核を検出する解析処理を実行することを特徴とする前記（７）に記載の解析装置。
（１６）
前記複数の解析処理は、染色の分離を行う処理を含み、前記染色の分離を行う処理のパラメータは、前記分離を行うための色空間のベクトルを含み、前記解析部は、前記色空間のベクトルを用いて、前記画像の領域を、核を検出するための染色の領域と、膜を検出するための染色の領域とに分離することを特徴とする前記（７）に記載の解析装置。
（１７）
前記複数の解析処理は、複数の細胞を検出して、第１細胞群と第２細胞群に分類する処理を含み、前記分類する処理のパラメータは、比較対象の細胞の決定方法が含まれ、前記解析部は、前記第１細胞群と前記第２細胞群との距離を算出することを特徴とする前記（７）に記載の解析装置。
（１８）
前記解析部は、前記第１細胞群と前記第２細胞群との距離と頻度との関係を基にして、ヒストグラムを生成する処理を更に実行することを特徴とする前記（１７）に記載の解析装置。
（１９）
前記複数の解析処理は、複数の細胞核を検出する処理を含み、前記解析部は、各細胞核と所定領域との距離をそれぞれ比較し、距離が閾値未満となる細胞核を前記所定領域に対応する細胞核として選択することを特徴とする前記（７）に記載の解析装置。
（２０）
前記解析部は、細胞核の領域を検出する処理、細胞核の形状の特徴量を検出する処理、前記細胞核の特徴量を基にして、ゲーティング処理を実行し、腫瘍細胞を抽出する処理を更に実行することを特徴とする前記（７）に記載の解析装置。
（２１）
コンピュータが、
病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付け、
前記パラメータを基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する
処理を実行する解析方法。
（２２）
コンピュータを、
病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける受付部と、
前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する出力部
として機能されるための解析プログラム。
（２３）
医療画像取得装置と、前記医療画像取得装置により撮像される対象物に対応する医療画像の処理に使われるソフトウェアとを含んで構成される診断支援システムであって、
前記ソフトウェアは、
病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付け、
前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する処理を解析装置に実行させる
診断支援システム。

１００，２００ 解析装置
１１０，２１０ 通信部
１１１，２１１ 入力部
１１２，２１２ 表示部
１２０，２２０ 記憶部
１２０ａ，２２０ａ 病理画像ＤＢ
１２０ｂ，２２０ｂ 解析モジュールテーブル
１２０ｃ，２２０ｃ 解析モジュール構成情報
１２０ｄ，２２０ｄ パラメータテーブル
１２０ｅ，２２０ｅ 中間データテーブル
１２０ｆ，２２０ｆ 概要パラメータ変換テーブル
１３０，２３０ 制御部
１３０ａ，２３０ａ 取得部
１３０ｂ，２３０ｂ 解析対象指定部
１３０ｃ，２３０ｃ 受付部
１３０ｄ，２３０ｄ 解析部
１３０ｅ，２３０ｅ 出力部

Claims (23)

1. 病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける受付部と、
   前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する出力部と
   を有する解析装置。
2. 前記第一の結果と前記第二の結果は、画像情報であることを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
3. 前記受付部は、前記パラメータの更新を更に受け付け、
   前記出力部は、前記パラメータが更新される度に、更新されたパラメータを基にして実行される前記第一の結果と、前記第二の結果を視覚可能な状態で出力することを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
4. 前記出力部は、前記第一の結果と、前記第二の結果と、前記パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力することを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
5. 前記出力部は、複数のパラメータを一つにまとめられた概要パラメータを基にして実行される前記第一の結果および前記第二の結果と、前記概要パラメータとを対応付けて視覚可能な状態で出力することを特徴とする請求項４に記載の解析装置。
6. 前記解析処理には、前記第一の解析処理および前記第二の解析処理を含む、連続する複数の解析処理が含まれ、前記出力部は、前記複数の解析処理のうち、前記受付部によって受け付けられたパラメータを基にして解析処理が行われる解析処理の結果を視覚可能な状態で出力することを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
7. 前記複数の解析処理の順序を定義した順序定義情報を基にして、前記複数の解析処理を順に実行する解析部を更に有することを特徴とする請求項６に記載の解析装置。
8. 前記解析部は、前記順序定義情報を基にして、前記複数の解析処理のうち、前の解析処理に続く、次の解析処理を特定し、前記前の解析処理の結果を入力として、前記次の解析処理を実行することを特徴とする請求項７に記載の解析装置。
9. 前記出力部は、異なる複数の画像に対して実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力することを特徴とする請求項１に記載の解析装置。
10. 前記複数の画像は、異なる試薬で染色された病理画像であることを特徴とする請求項９に記載の解析装置。
11. 前記複数の画像は、明視野画像と蛍光画像とを含むことを特徴とする請求項９に記載の解析装置。
12. 前記複数の画像は、一般染色画像と特殊染色画像とを含むことを特徴とする請求項９に記載の解析装置。
13. 前記複数の画像は、病理画像と、前記病理画像とは異なる医療画像とを含むことを特徴とする請求項９に記載の解析装置。
14. 前記医療画像は、Ｘ線画像、内視鏡画像または顕微鏡画像であることを特徴とする請求項１３に記載の解析装置。
15. 前記複数の解析処理は、細胞核を検出する処理を含み、前記細胞核を検出する処理のパラメータは、円形度、異形度、真円度が含まれ、前記解析部は、前記円形度、前記異形度、前記真円度のうち少なくとも一つを用いて、前記画像から細胞核を検出する解析処理を実行することを特徴とする請求項７に記載の解析装置。
16. 前記複数の解析処理は、染色の分離を行う処理を含み、前記染色の分離を行う処理のパラメータは、前記分離を行うための色空間のベクトルを含み、前記解析部は、前記色空間のベクトルを用いて、前記画像の領域を、核を検出するための染色の領域と、膜を検出するための染色の領域とに分離することを特徴とする請求項７に記載の解析装置。
17. 前記複数の解析処理は、複数の細胞を検出して、第１細胞群と第２細胞群に分類する処理を含み、前記分類する処理のパラメータは、比較対象の細胞の決定方法が含まれ、前記解析部は、前記第１細胞群と前記第２細胞群との距離を算出することを特徴とする請求項７に記載の解析装置。
18. 前記解析部は、前記第１細胞群と前記第２細胞群との距離と頻度との関係を基にして、ヒストグラムを生成する処理を更に実行することを特徴とする請求項１７に記載の解析装置。
19. 前記複数の解析処理は、複数の細胞核を検出する処理を含み、前記解析部は、各細胞核と所定領域との距離をそれぞれ比較し、距離が閾値未満となる細胞核を前記所定領域に対応する細胞核として選択することを特徴とする請求項７に記載の解析装置。
20. 前記解析部は、細胞核の領域を検出する処理、細胞核の形状の特徴量を検出する処理、前記細胞核の特徴量を基にして、ゲーティング処理を実行し、腫瘍細胞を抽出する処理を更に実行することを特徴とする請求項７に記載の解析装置。
21. コンピュータが、
    病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付け、
    前記パラメータを基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する
    処理を実行する解析方法。
22. コンピュータを、
    病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付ける受付部と、
    前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する出力部
    として機能されるための解析プログラム。
23. 医療画像取得装置と、前記医療画像取得装置により撮像される対象物に対応する医療画像の処理に使われるソフトウェアとを含んで構成される診断支援システムであって、
    前記ソフトウェアは、
    病理に関する画像の第一の解析処理で用いられるパラメータを受け付け、
    前記パラメータに基づき実行される前記第一の解析処理の第一の結果と、前記第一の結果に基づき実行される第二の解析処理の第二の結果を視覚可能な状態で出力する処理を解析装置に実行させる
    診断支援システム。

Images