JP2622725B2 - 胃組織の腺腔を抽出するための画像処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ＜産業上の利用分野＞ この発明は、染色を施した組織標本をカラー撮像装置
で撮像して得た画像から、特定組織の像を抽出する方法
に関し、特に胃組織画像から腺腔を抽出する画像処理方
法に関する。

＜従来技術＞ 今日、癌は日本人の死因の第１位を占めており、早期
診断の必要性がある。例えば、胃癌の場合、検査方法と
しては、Ｘ線検査、内視鏡検査等があるが、早期発見の
ためには顕微鏡による胃組織検査が重要である。ところ
が、顕微鏡による組織検査を行なうには、熟練が必要で
あり、また時間と労力がかかる。

そこで、胃組織検査を自動化するための前提として、
胃組織標本を撮像して得られた画像から、癌が発生した
場合に、高頻度で形態異常が見られる腺腔を抽出する方
法が考えられている。例えば、（イ）電子情報通信学会
論文誌D VOL.J70−D NO.6第1242頁乃至第1247頁所載の
「胃組織画像の腺腔抽出法」、（ロ）電子情報通信学会
論文誌D VOL.J71−D NO.1第176頁乃至第181頁所載の
「胃組織画像の腺腔抽出法の改良」にそれぞれ記載され
た方法がある。これらは、共に染色を施した胃組織標本
をカラー撮像装置で撮像して得た画像を、画像処理技術
を用いて腺腔を抽出する方法である。なお、第20図に示
すように、腺腔20は、胃液を通すための管である管腔22
と、その回りを取り巻いている細胞群である腺管24とか
らなり、さらに腺管の核26は腺管24の縁に偏在し、各腺
腔20の間には間質が存在する。

（イ）の方法は、核と管腔とを抽出し、核を細線化し
たものを、腺腔領域と間質との境界線として使用し、こ
の境界線によって完全に管腔が囲まれている場合には腺
腔領域とし、この境界線によって完全に管腔が囲まれて
いない場合には、管腔領域に対し成長等を行なった後に
腺腔領域か否かを判定しているものである。

（ロ）の方法は、核の領域が腺腔と間質との境界に位
置していること、画像において明度の低いところを谷、
高いところを山とすると、核領域は谷に存在しているこ
とを利用して、核領域を抽出し、これによって領域分割
を行ない、分割された核領域に対してそれが腺腔領域で
あるか間質であるかを判定するものである。

＜発明が解決しようとする課題＞ 腺腔は一般には管腔を有しているが、癌化のために、
管腔がつぶれてしまったり、腺腔形成初期において管腔
が見られない腺腔も存在する。従って、（イ）の方法の
ように管腔領域を利用して、腺腔を検出するものでは、
上記のような管腔を持たない腺腔を検出することができ
ないという問題点があった。また、（ロ）の方法によれ
ば、管腔を有さない腺腔や小面積の腺腔の抽出が可能と
なるが、間質の核が腺腔（腺管）の核のように円形状に
並んでいた場合、その間質領域を腺腔領域と誤って抽出
することがあるという問題点があった。

この発明は、核を除く腺管領域を検出する過程を追加
することにより、上記の両方法よりも更に正確に腺腔を
検出することができる方法を提供することを目的とす
る。

＜課題を解決するための手段＞ 上記の目的を達成するため、この発明による方法で
は、胃組織片に染色を施した組織標本をカラー撮像装置
で撮像し、得られた画像から胃組織の腺腔を抽出するた
めの画像処理方法において、第１図に示すように、濃淡
画像作成過程と、管腔の抽出過程と、核を除く腺管領域
の抽出過程と、核領域の抽出過程と、領域分割過程と、
腺腔領域の決定過程とを具備している。

濃淡画像作成過程は、第３図（ａ）乃至（ｃ）に示す
様に、上記カラー撮像装置から得られた赤、緑及び青の
撮像信号をA/D変換して、赤色濃淡画像、緑色濃淡画像
及び青色濃淡画像を得るものである。

管腔の抽出過程は、上記濃淡画像より胃組織の管腔が
良く現われている画像を作成し、これから濃度値が上記
管腔領域と他の領域と閾値以上である領域、即ち第４図
に示すように管腔と目される領域を抽出するものであ
る。

核を除く腺管領域の抽出過程は、上記管腔が良く現わ
れている濃淡画像において、濃度値が、胃組織の腺管の
核と、核を除く腺管領域及び上記胃組織の間質との、閾
値以上であり、かつ上記管腔が良く現われている画像の
差分画像において濃度値が上記核を除く腺腔領域と上記
間質との閾値以下である領域を抽出し、第５図（ｂ）に
示すように核を除く腺管領域と目される領域を抽出する
ものである。

核領域抽出過程は、第６図（ａ）に示すように、上記
濃淡画像から上記核が良く現われている画像を作成し、
これから濃度値が上記核と他の領域との閾値以下の領域
を抽出し、第６図（ｂ）に示すように核領域と目される
領域を抽出するものである。

領域分割過程は、上記抽出された各領域を細線化し、
さらに閉曲線化することにより、第７図（ｄ）に示すよ
うに、腺腔と間質との仮の境界線を得るものである。

腺腔領域の決定過程は、上記境界線で囲まれた領域内
に上記管腔または上記核を除く腺腔を含み、かつ孤立核
が所定数未満であり、さらに上記境界線と各領域との一
致度が所定値以上の領域を抽出し、腺腔領域を決定する
ものである。

なお、上記管腔領域抽出過程において、上記管腔が良
く現われている画像は、上記緑色濃淡画像と青色濃淡画
像との対応する画素の差を取ることによって得ることが
できる。

また、上記核領域の抽出過程において、上記核が良く
表わされている画像は、上記赤色濃淡画像と上記青色濃
淡画像との対応する画素の差を取ることによって得るこ
とができる。

上記管腔領域抽出過程、核を除く腺管領域抽出過程ま
たは核領域抽出過程において、抽出された領域のうち所
定面積未満の孤立した領域を削除して、抽出精度を高め
てもよい。

上記領域分割過程において、閉曲線化は、核領域を拡
張した後、細線化することによって、細線を連結させる
ことにより行なってもよく、この閉曲線によって得られ
た境界線と核領域との一致度が所定値未満の境界線を削
除して、領域分割精度を高めてもよい。

上記腺腔抽出過程の後、腺腔の境界線上の或る画素か
ら、腺腔領域に含まれてなく、かつ核領域でない領域ま
での最短距離を求め、上記或る画素からの距離が上記最
短距離よりも小さく、上記腺腔領域に含まれていない核
領域の画素を新たに上記腺腔領域に加えてもよい。

＜作用＞ 人体から採取した胃組織片をスライドガラスに貼付
し、染色を施して、組織標本を作成する。これをカラー
撮像装置で撮像し、赤、緑、青の撮像信号を得る。これ
をA/D変換することにより赤色濃淡画像、緑色濃淡画像
及び青色濃淡画像が得られる。

第20図に示すように、一般に、腺腔20の内部には管腔
22が存在している。そこで各濃淡画像のうちから管腔22
が比較的良く現われている画像を選びだす。この画像に
は雑音が含まれていることが多いので、これを除去し、
管腔が良く表わされている濃淡画像を得る。この濃淡画
像に管腔の濃度と他の領域の濃度との閾値を設定して、
管腔と目される領域を抽出する。

また、第20図に示すように、管腔22の周囲を腺管24が
取り囲んでいる。また、腺管24の核26は、腺管24の縁に
偏在している。さらに、核を除く腺管領域28は、濃度値
が管腔と核との中間の値を採り、この濃度変化が緩やか
であるという特徴を有している。そこで、管腔が良く現
われている画像から、核と、核を除く腺管領域及び間質
とを識別する閾値以下である領域を抽出して、核を除く
腺管領域及び間質を、核と識別する。さらに管腔が良く
現われている画像から差分画像を得て、核を除く腺管と
間質とを識別できる閾値によって核を除く腺管と目され
る領域を抽出する。そして、核を除く腺管領域及び間質
と目される領域と、核を除く腺管領域と目される領域の
論理積によって核を除く腺管領域を抽出する。

各濃淡画像のうちから核が比較的良く現われている画
像を選びだす。この画像には所どころごま塩状の雑音が
付加されているので、これを除去することによって核が
良く現われている濃淡画像を得る。この画像に核と他の
領域とを識別できる閾値を用いて、核と目される領域を
抽出する。

腺管の核は、腺管の縁、即ち腺腔の縁を囲うように偏
在している。従って、核を細線化することによって概ね
腺腔領域と間質とを選別することができる。ただし、核
領域を細線化したものでは、細線は途中に断線部分があ
ることがあり、これを連結させて閉曲線化し、腺腔領域
を抽出するのに有効な境界線を得る。

腺腔は、その内部に管腔または核を除く腺管を含み、
かつ孤立核が少なく、さらに腺腔の縁に核が集っている
という特徴を有している。よって、境界線で囲まれた領
域内に、管腔または核を除く腺管領域を含み、かつ孤立
核が所定数未満であり、さらに、その境界線と核領域と
の一致度が所定値以上の領域を選び、これらを腺腔と判
断している。

＜実施例＞ 第２図は、この発明の１実施例を実施するために用い
る装置の概略を示すブロック図で、同図において、２は
光学顕微鏡で、胃から採取した胃組織をヘマトキシリン
・エオジン重染色法で染色した組織標本を拡大するもの
である。４はこの拡大像を撮像するCCDカラーTVカメラ
４である。６はA/D変換器で、CCDカラーTVカメラ４から
のＲ、Ｇ、Ｂの各撮像信号をＲ、Ｇ、Ｂ各ディジタル撮
像信号に変換するものである。８は画像メモリシステム
８で、Ｒメモリ、Ｇメモリ、Ｂメモリを有し、Ｒ、Ｇ、
Ｂ各ディジタル撮像信号をそれぞれ記憶鵜するものであ
る。なお、必要に応じて画像メモリシステム８に記憶さ
れたＲ、Ｇ、Ｂ各ディジタル撮像信号は、アナログ信号
に変換されて、モニタTV10に映しだされたり、VTR12に
記録される。

14はマイクロコンピュータシステムで、メモリシステ
ム８のＲ、Ｇ、Ｂ各ディジタル信号を入力し、後述する
ような画像処理を行ない、腺腔の抽出をする。16は、必
要に応じて腺腔の抽出過程あるいは抽出結果を映しだす
ためのモニタTV、18は必要に応じて抽出結果を記録する
ためのフロッピーディスクシステムである。

主に、マイクロコンピュータシステム14にて行なわれ
る画像処理は、第１図に示したように、濃淡画像の作成
過程、管腔の抽出過程、核を除く腺管の抽出過程、領域
分割過程、腺腔領域の決定過程及び腺腔領域の補正過程
からなる。以下、各過程ごとに順に説明する。

（１）濃淡画像の作成過程 この過程は、胃から採取した胃組織をヘマトキシリン
・エオジン重染色法で染色した組織標本を光学顕微鏡２
によって拡大し、CCDカラーTVカメラ４で撮像し、この
カメラ４からの赤、緑及び青の撮像信号をA/D変換器６
でA/D変換し、画像メモリシステム８のＲ、Ｇ、Ｂの各
メモリに記憶させるものである。第３図（ａ）に赤の画
像を、同図（ｂ）に緑の画像を、同図（ｃ）に青の画像
を示す。組織標本は、ヘマトキシリン・エオジン重染色
法で染色しているので、腺管の核は濃い青色に染まり、
腺管の細胞質と間質は桃色に染まる。よって赤の画像に
は核の部分が比較的はっきりと現われ、緑の画像には管
腔の部分が比較的はっきりと現われる。青の画像には核
も腺管も管腔もはっきりと現われないが、画像を得る際
に混入したごま塩状の雑音が現われている。この雑音の
発生原因としては、組織画像を透過光を用いて得ている
ので、組織中の血球が光ったり、組織標本を作った際に
異物が組織中に混入し、その結晶が光る等が考えられ
る。なお、各画像は、縦×横が80×80画素で、そのサン
プリング間隔は、約3.05μｍである。また、これら画像
の濃度値は256階調で表わしてあり、濃度値256が最も明
るい。

（２）管腔の抽出過程 管腔領域は、第３図（ｂ）に示したように緑の画像に
比較的はっきりと現われている。これを用いて管腔を抽
出するが、この緑の画像には、ごま塩状の雑音も含まれ
ている。この雑音を除去するため、緑の画像と青の画像
の対応する画素間の差を取る。これは、青の画像には
核、核を除く腺管、管腔が現われてなく、雑音が他の画
像と同じ位置に現われているからである。第９図にこの
過程の各ステップを示す。

ステップ１ 緑の画像Ｇ（i,j）と青の画像Ｂ（i,j）から次の式に
より画像GB（i,j）を作成する。

GB（i,j）＝Ｇ（i,j）＋Ｂ（i,j）＋200 ここで、Ｇ（i,j）は画素（i,j）における緑の画像の
濃度、Ｂ（i,j）は画素（i,j）における青の画像の濃度
である。上式において、200を加算しているのは、GB
（i,j）の濃度値が常に０から255までの値となるように
するためであり、場合によっては200とは異なる値を加
算することもある。

ステップ２ 画像GB（i,j）には、管腔の他に、核、核を除く腺
管、間質も含まれているが、管腔は背景とほとんど同じ
濃度であるので、管腔領域は固定の閾値によって抽出す
ることができる。ここでは、画像GB（i,j）が閾値173以
上の領域を管腔としており、次の式によって領域を抽出
し、２値化している。

なお、閾値は場合によっては173以外の値を用いるこ
ともある。

ステップ３ ステップ２で得られた画像は、ステップ１によっても
除去されなかった雑音により濃度の高くなった領域も含
んでいる。そのため、Ｔ（i,j）＝１である領域のう
ち、８隣接（上下、左右斜めの８方向）を基礎として数
えて、面積（画素数）が10未満のものは雑音と見なし、
その値をＴ（i,j）＝０とする。例えば第10図に示すよ
うな場合、１である画素数は８であるので、この領域は
除去される。この結果得られたＴ（i,j）＝１の領域を
新たに管腔領域とする。

このようにして抽出した管腔領域を第４図に示す。な
お、ステップ３では８隣接を基礎として画素数を数えた
が、４隣接（上下、左右の４方向）を基礎として画素数
を数えてもよい。

（３）核を除く腺管領域の抽出過程 腺腔によっては、癌のために管腔が破壊されているも
のや、まだ腺腔形成初期段階にあり、いまだに管腔が見
られないものもある。従って、管腔の検出のみによって
腺腔と決定すると、検出精度は低くなる。この点を改善
するため、核を除く腺管領域を抽出する。この領域は、
細胞の原形質領域であるので、濃度値は核と管腔の中間
的な値を取り、濃度変化（差分値）が低いという特徴を
有している。この点を利用して、第11図に示すような各
ステップによって、核を除く腺管領域を抽出している。

ステップ４ 画像GB（i,j）には、管腔の他に、核、核を除く腺
管、間質も含まれ、核を除く腺管と、間質とはほぼ同じ
濃度であり、画像GB（i,j）から管腔を除き、これに対
して自動しきい値選択法を適用することにより、核と、
核を除く腺管領域及び間質とに、分割する。そこで、画
像GB（i,j）から濃度が203以上の領域を取り除くことに
よって管腔を除去する。この閾値が、（２）の過程で用
いた閾値と異なっているのは、胃組織の中には粘液質の
部分があり、この粘液質の部分は、管腔と、核を除く腺
管領域及び間質との中間濃度を持つので、この部分を管
腔と区別するためである。なお、この閾値203は状況に
応じて異なった値のものが使用される。このようにして
管腔を除いた領域に対し、自動しきい値選定法を適用し
て、核と、核を除く腺管及び間質とを、分割する閾値CT
Hを決定する。なお、自動しきい値選定法は、各濃度の
ヒストグラムにおいて、級間分散σ_B ²と、級内分散σ_W ²
との比であるＦ＝σ_B ²/σ_W ²が最大となる濃度を閾値と
選択するものである。

ステップ５ ステップ４で求めた閾値CTHで核を除く腺管と間質と
を抽出することができるが、これから核を除く腺管のみ
を抽出する必要がある。間質には核が点在しており、リ
ンパ球や血球が侵入したりしていることもある。従っ
て、濃度値の変化が、核を除く腺管よりも激しい。この
ため、画像GB（i,j）について差分画像DGB（i,j）を作
成する。この作成はゾーベル（Sobel）法を用いる。

即ち、 DGB（i,j）＝（Δx²＋Δy²）^1/2 ただし、Δｘ、Δｙは、 Δｘ＝｛GB（ｉ−1,j＋１）＋2GB（i,j＋１）＋GB （ｉ＋1,j＋１）｝−｛GB（ｉ−1,j−１）＋2GB （i,j−１）＋GB（ｉ＋1,j−１）｝ Δｙ＝｛GB（ｉ＋1,j＋１）＋2GB（ｉ＋1,j）＋GB （ｉ＋1,j−１）｝−｛GB（ｉ−1,j＋１）＋2GB （ｉ−1,j）＋GB（ｉ−1,j−１）｝ の演算を行なう。なお、差分画像の作成方法としてはソ
ーベル法以外の方法を用いることもできる。

ステップ６ 上記のようにして作成した差分画像DGB（i,j）のう
ち、画像GB（i,j）の濃度が閾値203以上の画素、即ち管
腔の部分を取り除き、残りの領域に対して自動しきい値
選定法を用いて、閾値DTHを求める。この閾値DTHを用い
ることにより差分値の低い核を除く腺管領域と、差分値
の高い間質領域とを分割できる。なお、閾値としては20
3以外の数値を使用することもある。

ステップ７ ステップ４、６でそれぞれ決定した閾値CTH、DTHを用
いて、次式に示すようにして、核を除く腺管領域を抽出
する。

さらに、ステップ３で抽出した管腔Ｔ（i,j）と上記
のＣ（i,j）の画像について、次式を満足する領域TC
（i,j）を作る。

ステップ８ ステップ７で作成した画像TC（i,j）には、間質の一
部が残っている可能性がある。間質は、核が点在してい
るので、ステップ７でたとえ抽出されていても、その面
積は小さなものである。そこで、次のような処理を行な
って、間質を取り除く。まず、TC（i,j）＝１の領域か
ら管腔領域Ｔ（i,j）＝１を取り除き、残ったTC（i,j）
＝１の領域を８隣接で１回縮退する（上下、左右、斜め
の８方向全てで他の画素と隣接していない画素を削除す
る。）。例えば、第12図に示すような領域は１回縮退す
ると、斜線で示したような領域となる。次に縮退された
領域の中で４隣接での面積（上下、左右の方向につなが
っている画素数）が10画素未満の領域は、TC（i,j）＝
０とする。例えば第12図の場合、縮退後の画素は上下に
２個つながっているだけであるので、第12図の領域はTC
（i,j）＝０とされる。なお、４隣接で10画素未満の画
素を除去するようにしたのは、８隣接で10画素未満のも
のを除去すると、除去されすぎるからである。最後に、
先に取り除いた管腔を再びTC（i,j）＝１の領域に戻
す。こうして補正した２値画像を新たなTC（i,j）とす
る。

第５図（ａ）にGB（i,j）の画像を、同図（ｂ）核を
除いた腺管領域の抽出画像を、同図（ｃ）に補正後のTC
（i,j）を示す。

なお、TC（i,j）に管腔領域を含めているが、これは
後述する腺腔領域の決定の処理を簡易化するためであ
る。

（４）核の抽出過程 核は第３図（ａ）に示したように、赤の濃淡画像に最
も良く現われている。よって、この画像を用いて核の抽
出を行なう。この過程の各ステップを第13図に示す。

ステップ９ 赤の濃淡画像（i,j）にも、ごま塩状の雑音が含まれ
ている。これを除去するために、ステップ１と同様にRB
（i,j）画像を次式によって作成する。

RB（i,j）＝Ｒ（i,j）−Ｂ（i,j）＋130 ただし、Ｒ（i,j）は画素（i,j）における赤の画像の
濃度、Ｂ（i,j）は画素（i,j）における青の画像の濃度
である。定数130を加算しているのは、RB（i,j）の濃度
を常に０から255までの値とするためである。この定数
の値は状況によって他の値を用いることもある。このよ
うにして作成したRB（i,j）画像を第６図（ａ）に示
す。

ステップ10 RB（i,j）画像には、核の他に管腔、核を除く腺管及
び間質も含まれている。管腔はステップ２と同様に固定
の閾値を用いて除去できる。一方、核を除く腺管領域と
間質とはほぼ同じ濃度である。従って、画像RB（i,j）
から核を抽出するための閾値は、次のようにして決定す
る。RB（i,j）のうち値が例えば135以上の画素を管腔と
して取り除き、残った領域に対し自動しきい値選定法を
用いて、核抽出のための閾値NTHを決定する。なお、閾
値としては135以外の値を用いることもある。

ステップ11 この閾値NTHを用いて、次式により核領域を抽出し、
２値画像Ｎ（j,i）を作成する。

第６図（ｂ）に、このようにして作成したＮ（j,i）
画像を示す。

（５）領域分割過程 （４）の核抽出過程によって得られた核抽出画像を細
線化し、これを用いて、胃組織画像の領域分割を行な
う。この各ステップを第14図に示す。なお、核抽出画像
を領域分割に用いているのは、第20図に示したように核
が腺腔の周囲を取り囲んだ状態で存在しているからであ
る。

ステップ12 第６図（ｂ）に示すような核抽出画像Ｎ（i,j）を、
連結性を８隣接としたヒルディッチの方法によって細線
化し、第７図（ａ）に示すような画像NT（i,j）を作成
する。この細線が領域分割を行なう上の基本的な各腺腔
の境界となる。

ステップ13 細線化画像NT（i,j）とは別に、核抽出画像Ｎ（i,j）
を８隣接で１回拡張した画像NF（i,j）を作成する。こ
れは第15図に示すように、この拡張は画像NT（i,j）に
おいて、閉曲線とならなかった領域を閉曲線としとし、
腺腔を取り囲ませ、領域分割ができるようにするためで
ある。

ステップ14 NT（i,j）とNF（i,j）とを用い、次式により画像NS
（i,j）を作成する。

NS（i,j）＝NT（i,j）＋NF（i,j） この結果、細線化領域はNS（i,j）＝２（細線化領域
と拡張領域とが重なるため）、拡張された領域はNS（i,
j）＝１、背景はNS（i,j）＝０となる。NS（i,j）の画
像を第７図（ｂ）に示す。

ステップ15 NS（i,j）＝２の画像、即ち先の細線化領域を保存し
ながら、再度細線化を行なう。これは、拡張された領域
をそのまま細線化すると、本来の腺腔領域の境界と細線
化した線の一致度が低くなるからである。第７図（ｃ）
にステップ15の処理結果を示す。

ステップ16 上記のような処理をすると、第７図（ｃ）に示すよう
に、孤立点や、端点を持つ枝状の細線及び細線化されな
かった領域が生じる。これを除去するため、NS（i,j）
の画素についてその８隣接での連結数を調べる。そして
次式により不要な点、線領域を除去し２値化する。

ただし、IN_C｛NS（i,j）｝は画素数NS（i,j）におけ
る８隣接での連結数である。第７図（ｄ）に、この処理
結果を示す。

ステップ17 分割された領域の統合を行なう。第１段階の統合処理
として、境界線上の画素において、RB画像（ｉ、ｊ）で
の同じ位置の画素が管腔領域の値、例えば121に近い値
を持つ場合、その境界を除去して、領域の統合を行な
う。なお、この管腔領域の値は状況に応じて変更され
る。

ステップ18 ステップ17の統合処理の結果に対し、第２段階の領域
統合を行なう。即ち、領域の隣り合う２つの分岐転換の
境界線において、次式により核との一致度を調べる。

例えば第16図において、白枠で示したのが境界画素
で、０で示したのが核と一致した境界画素、Ｐ、Ｑ、Ｒ
は分岐点である。分岐点Ｐ、Ｑ間の全画素数は３であ
り、核と一致した境界画素数は２である。よって一致度
は2/3となる。また、分岐点Ｐ、Ｒ間の全画素数も３で
あり、核と一致した境界画素数は１であるので、一致度
は1/3となる。このようにして求めた一致度が例えば0.5
6未満の境界を除去し、領域を統合する。このようにし
て統合したものに対し、再度一致度を同様に求め、その
値が例えば0.59未満の境界を除去する。このように統合
処理をした領域分割画像NR（i,j）とする。なお、上記
の数値0.56、0.59は場合によっては他の値を使用するこ
ともある。

（６）腺腔領域の決定過程 この過程は、上記のようにして分割された領域に対
し、その領域が腺腔であるかどうか判定を行なうもので
ある。この各ステップを第17図に示す。

ステップ19 分割された領域をTC（i,j）画像と比較する。分割さ
れた領域内にTC（i,j）＝１なる領域が存在すると、そ
の領域内には管腔または核を除く腺管領域が存在するこ
とになるので、その領域を腺腔候補領域として残し、TC
（i,j）＝１の領域が存在しない場合には、その領域を
削除する。

ステップ20 腺腔領域は、その内部に孤立核をほとんど含まないと
いう特徴を有する。そこで、孤立核を内部に多く含む腺
腔候補領域を除去する。除去する場合の孤立核の数は、
腺腔候補領域の面積（画素数）に対応して、下表のよう
に変化させている。

なお、領域の面積（画素数）が20以下の領域は全て除
去する。また、上記の面積と孤立核の数との関係は、状
況に応じて変化させることがある。

ステップ21 ステップ20の処理により抽出された領域に対して、核
の一致度を次の３つの場合に分けて調べる。

（１）対象となる領域が、他の領域と接しており、領域
内に管腔がある場合には、領域の全ての境界に対して核
との一致度を調べる。

（２）対象となる領域が、他の領域と接しており、領域
内に管腔がない場合、他の領域と接していない境界につ
いてのみ、核との一致度を調べる。

（３）対象となる領域が他の領域と全く接していない場
合、領域内の管腔の有無に拘らず、領域の境界全てに対
して核の一致度を調べる。一致度はステップ18で用いた
のと同じ式によって算出する。例えば第18図において、
S1は管腔を持つ領域、S2、S3は管腔を持たない領域で、
S1とS2とは境界を接している。また同図において０を付
した画素は核と一致する画素である。S1はS2と境界を接
し、かつ管腔を有しているので、（１）の方法に従っ
て、左下がりの斜線で示すように、全境界の画素数を数
え、この数に対する核と一致する画素数の比を求める。
S2はS1と境界を接し、管腔を有していないので、（２）
の方法に従って、右下がりの斜線で示した他の領域と接
していない境界の画素数を数え、この画素数に対する他
の領域と接していない境界における核と一致する画素数
の比を求める。S3は他の領域と境界を接していないの
で、（３）の方法に従って、領域の全ての境界の画素数
を数え、これに対する核と一致する画素数の比を求め
る。

このようにして一致度を求めた後、その一致度が例え
ば0.78以下の領域は、腺腔と考えにくいので、削除す
る。なお、上記の0.78という数値は状況に応じて変更す
ることがある。このようにして抽出された領域が腺腔領
域となる。第８図（ａ）は、領域分割の画像NR（i,j）
に画像TC（i,j）を重ねたものである。同図（ｂ）はス
テップ19の処理により抽出された腺腔候補領域、同図
（ｃ）はステップ20、21の処理を行なった後の画像であ
る。

（７）腺腔領域の補正過程 上記のようにして抽出した腺腔領域は、核領域を細線
化したものを領域の境界としているので、実際の腺腔領
域とは若干ずれがある。従って、次に示すような処理に
抽出された腺腔領域を補正する。領域の境界上の或る画
素P_kに対して、核抽出画像Ｎ（i,j）＝０となる全ての
画素P_i0（ただし、腺腔領域外）とのユークリッド距離
Ｄ（P_k,P_i0）を計算し、その値が最小のものをｄとす
る。次にＮ（i,j）＝１となる全ての画素P_i1において、
P_kからのユークリッド距離がｄよりも小さく、他のどの
領域にも含まれていない画素が存在する場合、その画素
を新たに腺腔領域とするものである。例えば、第19図の
場合、斜線を施した部分が腺腔の境界で、点線で示した
部分が抽出された腺腔領域に含まれていない核領域であ
る。ここで、画素Ｐから見て核抽出画像Ｎ（i,j）にお
いて最も近い背景画素すなわち、Ｎ（i,j）＝０はＢで
ある。ＰとＢとは、隣接する画素間の距離を１とする
と、水平方向に１、垂直方向に２の位置にあるので、Ｐ
とＢとのユークリッド距離ｄは である。そこで、Ｐからの距離が 未満であって、他の領域に含まれていないＮ（i,j）＝
１である画素Ｎを新たに腺腔領域とする。この処理を他
の境界画素についても行なう。第８図（ｄ）は、このよ
うにして処理して得た画像である。なお、明るい部分が
新たに加えられた腺腔領域である。

＜発明の効果＞ 以上のように、この発明によれば、核を除く腺管領域
を抽出する過程を新たに設け、核を細線化して得た境界
内に、核を除く腺管領域または管腔領域があるものを腺
腔として抽出するようにしているので、管腔を有しない
腺腔や、核の分布状態が乱れて腺腔の周囲を完全に取り
巻いていないような腺腔をも抽出することができる。

また、組織標本の作成時にヘマトキシリン・エオジン
重染色を行なった場合には、緑の濃淡画像と青の濃淡画
像の対応する画素の差を取ることによって、雑音が少な
く管腔が良く現われている濃淡画像GB（i,j）が得ら
れ、赤の濃淡画像と青の濃淡画像の対応する画素の差を
取ることにより、雑音が少なく核が良く現われている濃
淡画像RG（i,j）が得られる。従って、２値化により管
腔領域及び核領域を抽出しやすい。

また、管腔領域抽出過程、核を除く腺管領域抽出過
程、核領域抽出過程において、抽出された領域のうち所
定面積未満の孤立した領域は、雑音と見なされるので、
これらを削除している。従って、管腔領域、核を除く腺
管領域、核領域の２値化画像がさらに雑音少なく得られ
る。

また、核領域を細線化する際に、核領域を拡張するこ
とにより核領域を連結させて、細線化しているので、細
線化された核は連結されて容易に且つ正しく閉曲線化す
ることができる。

さらに、腺腔領域を補正することにより抽出もれとな
った核領域を抽出することができるので、より正確に腺
腔領域を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の各過程を示すフローチャート、第２
図はこの発明の１実施例に使用する機器のブロック図、
第３図（ａ）乃至（ｃ）は濃淡画像の作成過程によって
得られる画像を示す図、第４図は管腔抽出過程によって
得られる画像を示す図、第５図ａ）乃至（ｃ）は核を除
く腺管領域の抽出過程においてそれぞれ得られる画像を
示す図、第６図（ａ）、（ｂ）は核の抽出過程で用いら
れる各画像を示す図、第７図（ａ）乃至（ｄ）は領域分
割過程で得られる画像を示す図、第８図（ａ）乃至
（ｄ）は腺腔領域の決定過程で得られる画像を示す図、
第９図は管腔の抽出過程のフローチャート、第10図は管
腔の抽出過程における領域補正の説明図、第11図は核を
除く腺管領域の抽出過程のフローチャート、第12図は核
を除く腺管領域の抽出過程における領域補正の説明図、
第13図は核の抽出過程のフローチャート、第14図は領域
分割過程のフローチャート、第15図は領域分割過程にお
ける拡張の説明図、第16図は領域分割における第２段階
領域統合の説明図、第17図は腺腔領域の決定過程のフロ
ーチャート、第18図は腺腔領域の決定過程における核の
一致度の求め方の説明図、第19図は腺腔領域の補正過程
の説明図、第20図は腺腔の状態を示す図である。 ４……CCDTVカメラ、６……A/D変換器、８……画像メモ
リシステム、14……マイクロコンピュータシステム。

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】胃組織片に染色を施した組織標本をカラー
   撮像装置で撮像し、得られた画像から胃組織の腺腔を抽
   出するための画像処理方法において、 上記カラー撮像装置から得られた赤、緑及び青の撮像信
   号をA/D変換して、赤色濃淡画像、緑色濃淡画像及び青
   色濃淡画像を得る濃淡画像の作成過程と、 上記濃淡画像から胃組織の管腔が良く現われている画像
   を作成し、これから濃度値が上記管腔領域と他の領域と
   の閾値以上である領域を抽出する管腔領域抽出過程と、 上記管腔が良く現われている画像において、濃度値が、
   胃組織の腺管の核と、この核を除く腺管領域及び上記胃
   組織の間質との、閾値以上であり、かつ上記管腔が良く
   現われている画像の差分画像において濃度値が上記核を
   除く腺管領域と上記間質との閾値以下である領域を抽出
   する核を除く腺管領域の抽出過程と、 上記濃淡画像から上記核が良く現われている画像を作成
   し、これから濃度値が上記核と他の領域との閾値以下の
   領域を抽出する核領域の抽出過程と、 上記抽出された核領域を細線化し、さらに閉曲線化する
   ことにより腺腔と間質との仮の境界線を得る領域分割過
   程と、 上記境界線で囲まれた領域内に上記管腔または上記核を
   除く腺腔を含み、かつ孤立核が所定数未満であり、さら
   に上記境界線と核領域との一致度が所定値以上の領域を
   抽出する腺腔領域の決定過程とを、 具備する胃組織の腺腔を抽出するための画像処理方法。
2. 【請求項２】上記管腔領域抽出過程において、上記管腔
   が良く現われている画像を、上記緑色濃淡画像と青色濃
   淡画像との対応する画素の差を取ることによって得るこ
   とを特徴とする請求項１記載の胃組織の腺腔を抽出する
   ための画像処理方法。
3. 【請求項３】上記核領域の抽出過程において、上記核が
   良く現われている画像を、上記赤色濃淡画像と上記青色
   濃淡画像との対応する画素の差を取ることによって得る
   ことを特徴とする請求項１または２記載の胃組織の腺腔
   を抽出するための画像処理方法。
4. 【請求項４】上記管腔領域抽出過程、核を除く腺管領域
   抽出過程または核領域抽出過程において、抽出された領
   域のうち所定面積未満の孤立した領域を削除することを
   特徴とする請求項１、２または３記載の胃組織の腺腔を
   抽出するための画像処理方法。
5. 【請求項５】上記領域分割過程において、上記閉曲線化
   は、核領域を拡張した後、細線化することによって、細
   線を連結させることにより行ない、この閉曲線によって
   得られた境界線と核領域との一致度が所定値未満の境界
   線を削除することを特徴とする請求項１、２、３または
   ４記載の胃組織の腺腔を抽出するための画像処理方法。
6. 【請求項６】上記腺腔抽出過程の後、腺腔の境界線上の
   或る画素から、腺腔領域に含まれてなく、かつ核領域で
   ない領域までの最短距離を求め、上記或る画素からの距
   離が上記最短距離よりも小さく、上記腺腔領域に含まれ
   ていない核領域の画素を新たに上記腺腔領域に加えるこ
   とを特徴とする請求項１、２、３、４または５記載の胃
   組織の腺腔を抽出するための画像処理方法。