JP2903137B2 - Nuclear extraction method - Google Patents
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、例えば、病理診断時の
資料となる核の特徴量を提供する際に利用され、染色さ
れた標本細胞の階調画像からノイズを除去して核の領域
のみを自動抽出する核抽出方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is used, for example, in providing a feature amount of a nucleus as a material at the time of a pathological diagnosis. The present invention relates to a nucleus extraction method for automatically extracting only nuclei.
【０００２】[0002]
【従来の技術】病理診断の際の重要な情報の１つとし
て、組織における核の大きさ，核の異型度，核の密度等
を含む核の特徴量がある。このような核についての特徴
量を得るためには、染色標本の細胞画像から正確に核の
領域を抽出することが必須である。ところが、階調画像
として画像処理装置に入力される細胞画像には、核以外
のノイズが多く含まれている。このような細胞画像に汎
用的な画像処理を行って核の領域を自動抽出した場合、
ノイズが含まれたり、核にノイズが接合されて抽出され
ることが一般的である。従って、核の領域を正確に抽出
する方法としては、画像処理装置を用いて、核の領域を
１点ずつ手動抽出する手法が採用されている。2. Description of the Related Art One of important information at the time of pathological diagnosis is a feature amount of a nucleus including a nucleus size in a tissue, a nucleus atypia, a nucleus density, and the like. In order to obtain such a feature amount of a nucleus, it is essential to accurately extract a nucleus region from a cell image of a stained specimen. However, a cell image input to the image processing apparatus as a gradation image contains much noise other than nuclei. When a nucleus region is automatically extracted by performing general-purpose image processing on such a cell image,
It is general that noise is included or noise is joined to the nucleus and extracted. Therefore, as a method of accurately extracting the nucleus region, a method of manually extracting the nucleus region one point at a time using an image processing apparatus is adopted.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来で
は、手動抽出という効率が悪い手法にて核の領域を抽出
しているので、１枚の標本（プレパラート）における細
胞画像からすべての核を抽出するには、多くの手間と時
間とを要するという問題点がある。As described above, conventionally, since the nucleus region is extracted by an inefficient method of manual extraction, all nuclei are extracted from a cell image in one specimen (preparation). There is a problem that it takes a lot of trouble and time to extract.
【０００４】本発明は斯かる事情に鑑みてなされたもの
であり、多数のノイズが含まれている細胞画像に対して
も、そこに存在する核を正確に短時間にて自動抽出でき
る核抽出方法を提供することを目的とする。[0004] The present invention has been made in view of such circumstances, and even in a cell image containing a large number of noises, a nucleus extraction capable of automatically and accurately extracting a nucleus existing therein in a short time. The aim is to provide a method.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】本発明に係る核抽出方法
は、階調画像である染色標本の細胞画像から核を自動的
に抽出する方法であって、前記細胞画像において所定の
閾値より大きい濃度値を有する画素を検出し、検出した
画素の座標から一定距離の複数の座標を設定し、検出し
た画素の座標及び設定した複数の座標をそれぞれ中心と
する所定半径の円を描き、これらの各円内に含まれ前記
所定の閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数
し、各円におけるこれらの計数値の最大値が所定値より
大きい場合に、最大値となる円内に含まれ前記所定の閾
値より大きい濃度値を有する画素は核を構成する画素で
あると認識して前記細胞画像から核を抽出することを特
徴とする。A nucleus extraction method according to the present invention is a method for automatically extracting a nucleus from a cell image of a stained specimen which is a gradation image, wherein the nucleus is larger than a predetermined threshold value in the cell image. Detect a pixel having a density value, set a plurality of coordinates at a fixed distance from the coordinates of the detected pixel, draw a circle of a predetermined radius centered on the coordinates of the detected pixel and the set coordinates, respectively. The number of pixels included in each circle and having a density value larger than the predetermined threshold is counted, and when the maximum value of these count values in each circle is larger than a predetermined value, the number of pixels included in the maximum circle is included. A pixel having a density value larger than the predetermined threshold value is recognized as a pixel constituting a nucleus, and a nucleus is extracted from the cell image.
【０００６】[0006]
【作用】本発明の核抽出方法における画像処理の基本原
理について説明する。図３は、階調画像として入力され
る細胞画像の模式図である。この細胞画像１はＸ×Ｙ個
の画素Ｐから構成されており、細胞画像１内には、円に
近い形状をなす核ＫとノイズＮとが含まれている。な
お、図３には各１個ずつの核Ｋ，ノイズＮのみを図示し
ているが、実際には多数の核ＫとノイズＮとが含まれて
いる。これらの核Ｋ，ノイズＮはほぼ同程度の濃度値域
にあるので、ある濃度閾値にて単純にこの細胞画像１
（階調画像）を２値化処理した場合には、ノイズＮを含
んで核Ｋが抽出されてしまう。そこで、本発明では以下
に述べる手順にて核Ｋのみを抽出する。The basic principle of image processing in the nucleus extraction method of the present invention will be described. FIG. 3 is a schematic diagram of a cell image input as a gradation image. The cell image 1 is composed of X × Y pixels P. The cell image 1 includes a nucleus K and a noise N having a shape close to a circle. Although FIG. 3 shows only one nucleus K and one noise N, each nucleus K and noise N are actually included. Since these nuclei K and noise N are in substantially the same density range, this cell image 1 is simply obtained at a certain density threshold.
When the (gradation image) is binarized, the nucleus K is extracted including the noise N. Therefore, in the present invention, only the nucleus K is extracted by the procedure described below.
【０００７】まず、細胞画像１について１画素ずつ、あ
る閾値より大きい濃度値を有する画素Ｐを検索する。検
索した画素の座標（ｘ，ｙ）を中心にして核の平均径と
同程度の半径Ｒの円Ｃ1 を描き、この円Ｃ1 内に含まれ
前記閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数す
る。同様に、ある長さをＬとして、座標（ｘ＋Ｌ，
ｙ），（ｘ，ｙ＋Ｌ），（ｘ−Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ−
Ｌ）をそれぞれ中心とした半径Ｒの４個の円Ｃ2,Ｃ3,Ｃ
4,Ｃ5 を描き、これらの各円についても、各円内に含ま
れ前記閾値より大きい濃度値を有する画素の数を計数す
る。図４にこれらの５個の円の関係を模式的に示す。そ
して、各円における画素の計数値の最大値が所定値より
大きい場合に、最大値となる円は核Ｋの領域を含むと認
識し、この円内に含まれ前記閾値より大きい濃度値を有
する画素は核を構成する画素であると認識して、これら
の画素を抽出する。以上のような過程を細胞画像１上の
すべての画素について行えば、ノイズＮを含むことな
く、核Ｋの領域のみが正確に抽出される。First, a pixel P having a density value larger than a certain threshold value is searched for one pixel at a time in the cell image 1. Searched pixel with coordinates (x, y) around the draw a circle C 1 of radius R of the average diameter and the same degree of nuclear, the number of pixels included in the circle C 1 having greater density value than the threshold value Is counted. Similarly, if a certain length is L, the coordinates (x + L,
y), (x, y + L), (x-L, y), (x, y-
L), four circles C2 , C3 , C of radius R, each centered on
4, C 5 to draw, for the each of these circles, counts the number of pixels having a larger density value than the threshold contained in each circle. FIG. 4 schematically shows the relationship between these five circles. When the maximum value of the count value of the pixel in each circle is larger than a predetermined value, it is recognized that the circle having the maximum value includes the region of the nucleus K, and has a density value larger than the threshold included in the circle. The pixels are recognized as constituting the nucleus, and these pixels are extracted. If the above process is performed for all the pixels on the cell image 1, only the region of the nucleus K is accurately extracted without including the noise N.
【０００８】[0008]
【実施例】以下、本発明をその実施例を示す図面に基づ
いて具体的に説明する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be specifically described with reference to the drawings showing the embodiments.
【０００９】図１は、本発明に係る核抽出方法を実施す
るための装置の構成を示すブロック図である。図中11
は、光学顕微鏡にて得られて入力される階調画像（８ビ
ットの場合, 256 階調）からなる細胞画像を収納する画
像メモリである。画像メモリ11からは図３に示すような
細胞画像１の左上隅部から右下隅部にかけて順次各画素
の濃度値が閾値比較器12に読み出され、閾値比較器12
は、読み出した濃度値が所定の閾値より大きいか否かを
判別する。円ブロック読み出し制御器13は、複数の座標
を中心とする等径の複数の円画像を画像メモリ11から読
み出し、読み出した円画像データを核候補選別器14へ出
力する。核候補選別器14は、入力された円画像データに
基づいて、核と認識できる画素を選別して記録制御器15
へ出力する。記録制御器15は、核を構成する選別した画
素を画像メモリ16に書き込むと共に、画像メモリ11から
これらの選別した画素を消去する。制御器17は、これら
の画像メモリ11, 閾値比較器12, 円ブロック読み出し制
御器13, 核候補選別器14, 記録制御器15及び画像メモリ
16の動作を制御する。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an apparatus for carrying out a nucleus extraction method according to the present invention. In the figure 11
Is an image memory for storing cell images composed of gradation images (256 gradations in the case of 8 bits) obtained and input by an optical microscope. The density value of each pixel is sequentially read from the image memory 11 to the threshold comparator 12 from the upper left corner to the lower right corner of the cell image 1 as shown in FIG.
Determines whether the read density value is greater than a predetermined threshold value. The circle block reading controller 13 reads a plurality of circle images having the same diameter centered on a plurality of coordinates from the image memory 11 and outputs the read circle image data to the nuclear candidate selector 14. The nucleus candidate selector 14 selects pixels that can be recognized as nuclei based on the input circular image data, and
Output to The recording controller 15 writes the selected pixels constituting the nucleus into the image memory 16 and erases these selected pixels from the image memory 11. The controller 17 includes an image memory 11, a threshold comparator 12, a circular block reading controller 13, a nucleus candidate selector 14, a recording controller 15, and an image memory.
Control 16 actions.
【００１０】次に、本発明に係る核抽出方法の動作につ
いてその手順を示す図２のフローチャートを参照して説
明する。まず、図３に示すような細胞画像１に対する水
平，垂直カウンタｘ，ｙの値をそれぞれ初期値Ｌ0 −１
に設定する（ステップS1）。ここで、Ｌ0 は後述する円
の半径をＲ（＝18），所定長さをＬ（＝Ｒ／８）とした
場合に、以下に示す関係がある。 Ｌ0 ＝Ｒ＋Ｌ 垂直カウンタｙ，水平カウンタｘのカウント値をそれぞ
れ１ずつ増加させる（ステップS2，S3）。このステップ
S2，S3の処理は、細胞画像１におけるすべての画素につ
いて以下の動作（核領域抽出処理）を行うためのもので
ある。また、これらのステップS1，S2，S3の処理は図１
の制御器17により制御される。Next, the operation of the nucleus extraction method according to the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG. First, the horizontal to cellular image 1 as shown in FIG. 3, the vertical counter x, initial values the values of y are L 0 -1
(Step S1). Here, L 0 has the following relationship when the radius of a circle described below is R (= 18) and the predetermined length is L (= R / 8). L 0 = R + L The count values of the vertical counter y and the horizontal counter x are each increased by 1 (steps S2 and S3). This step
The processing of S2 and S3 is for performing the following operation (nuclear region extraction processing) for all the pixels in the cell image 1. The processing of these steps S1, S2, S3 is shown in FIG.
Is controlled by the controller 17.
【００１１】画像メモリ11から座標（ｘ，ｙ）の画素Ｐ
xyが読み出され、その濃度値が所定の閾値Ｔより大きい
か否かが判別される（ステップS4）。このステップS4の
処理は閾値比較器12により行われる。その濃度値が閾値
Ｔ以下の場合にはステップS3に戻り、大きい場合にはス
テップS5へ進む。５個の中心座標（ｘ，ｙ），（ｘ＋
Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ＋Ｌ），（ｘ−Ｌ，ｙ），（ｘ，ｙ
−Ｌ）を中心として半径Ｒの５個の円Ｃi （ｉ＝１，
２，３，４，５）内の画素を画像メモリ11から読み出す
（ステップS5）。このステップS5の処理は円ブロック読
み出し制御器13により行われる。The pixel P at the coordinates (x, y) from the image memory 11
xy is read, and it is determined whether or not the density value is greater than a predetermined threshold T (step S4). The process in step S4 is performed by the threshold comparator 12. If the density value is equal to or smaller than the threshold value T, the process returns to step S3, and if it is larger, the process proceeds to step S5. Five center coordinates (x, y), (x +
L, y), (x, y + L), (x-L, y), (x, y
-L) and five circles C i (i = 1,
Pixels in (2, 3, 4, 5) are read from the image memory 11 (step S5). The process of step S5 is performed by the circular block reading controller 13.
【００１２】次いで、５個の各円Ｃi 内でその濃度値が
前記閾値Ｔより大きい画素の個数を計数し、それぞれの
個数をＮi とする（ステップS6）。計数された５個のＮ
i の中での最大値をＮM として検出し（ステップS7）、
この最大値ＮM が所定の閾値Ｍより大きいか否かを判別
する（ステップS8）。ＮM が閾値Ｍ以下である場合には
ステップS3に戻り、大きい場合にはステップS9へ進む。
最大値ＮM に対応する円をＣM と特定し、その中心座標
を記録する（ステップS9）。これらのステップS6，S7，
S8，S9の処理は、核候補選別器14により行われる。Next, the number of pixels whose density value is larger than the threshold value T in each of the five circles C i is counted, and each number is set to N i (step S6). 5 Ns counted
The maximum value among the i detected as N M (step S7), and
The maximum value N M it is determined whether or not greater than a predetermined threshold value M (step S8). Returning to step S3, if N M is less than or equal to the threshold value M, the greater the flow proceeds to step S9.
The circle corresponding to the maximum value N M is specified as C M, and the center coordinates thereof are recorded (step S9). These steps S6, S7,
The processing in S8 and S9 is performed by the nuclear candidate selector 14.
【００１３】次に、この円ＣM 内で濃度値が前記閾値Ｔ
より大きい画素を画像メモリ16へ記録すると共に、細胞
画像１が収納されている画像メモリ11からこれらの画素
を消去する（ステップS10)。このステップS10 の処理
は、記録制御器15により行われる。[0013] Then, the density value within the circle C M is the threshold value T
The larger pixels are recorded in the image memory 16 and these pixels are deleted from the image memory 11 in which the cell image 1 is stored (step S10). The processing in step S10 is performed by the recording controller 15.
【００１４】水平カウンタｘがＸ−Ｌ0 より大きいか否
かを判別し（ステップS11)、大きければステップS12 へ
進み、大きくなければステップS3に戻る。このステップ
S11は、検索対象の画素が細胞画像１の右端であるか否
かを判別する処理であり、右端であればステップS12 へ
進み、右端でなければステップS3に戻る。検索対象の画
素が細胞画像１の右端であれば、水平カウンタｘを水平
方向に検索開始位置Ｌ0 −１に初期設定する（ステップ
S12)。垂直カウンタｙがＹ−Ｌ0 より大きいか否かを判
別し（ステップS13)、大きければすべての処理を終了
し、大きくなければステップS2に戻る。このステップS1
3 は、検索対象の画素が細胞画像１の最下端であるか否
かを判別する処理であり、最下端であれば処理を終了
し、最下端でなければステップS2に戻る。細胞画像１の
垂直方向検索位置が最下端に位置している場合には、細
胞画像１のすべての画素について検索したことになるの
で、すべての動作を終了する。It is determined whether or not the horizontal counter x is larger than XL- 0 (step S11). If it is larger, the process proceeds to step S12, and if not, the process returns to step S3. This step
S11 is a process of determining whether or not the search target pixel is at the right end of the cell image 1. If it is the right end, the process proceeds to step S12. If not, the process returns to step S3. If the pixel to be searched is the right end of the cell image 1, the horizontal counter x is initialized to the search start position L 0 -1 in the horizontal direction (step
S12). Vertical counter y is determined whether or not greater than Y-L 0 (step S13), and terminates all processing is larger, not greater returns to step S2. This step S1
3 is a process for determining whether or not the search target pixel is at the lowermost end of the cell image 1. If it is the lowermost end, the process ends. If not, the process returns to step S2. If the search position in the vertical direction of the cell image 1 is located at the lowermost position, it means that all the pixels of the cell image 1 have been searched, and all the operations are terminated.
【００１５】以上のような画像処理を施すことにより、
得られた細胞画像からノイズを含むことなく核のみが自
動的に抽出されて画像メモリ16に収納される。By performing the above image processing,
Only the nucleus is automatically extracted from the obtained cell image without including noise and stored in the image memory 16.
【００１６】[0016]
【発明の効果】以上のように、本発明の核抽出方法で
は、多数のノイズが含まれている細胞画像についても、
そこに存在する核を正確に短時間にてノイズを含むこと
なく自動抽出することが可能であり、病理診断の高能率
化を図ることができる等、本発明は優れた効果を奏す
る。As described above, according to the nucleus extraction method of the present invention, even a cell image containing a large number of noises can be used.
The present invention has excellent effects, for example, it is possible to automatically extract the nucleus present therein without any noise in a short period of time and to improve the efficiency of pathological diagnosis.
【図１】本発明の核抽出方法を実施するための装置構成
を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an apparatus configuration for implementing a nucleus extraction method of the present invention.
【図２】本発明の核抽出方法の処理手順を示すフローチ
ャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a processing procedure of a nucleus extraction method of the present invention.
【図３】細胞画像の模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram of a cell image.
【図４】本発明の核抽出方法の処理手順を説明するため
の模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram for explaining a processing procedure of the nucleus extraction method of the present invention.
１ 細胞画像 11 画像メモリ 12 閾値比較器 13 円ブロック読み出し制御器 14 核候補選別器 15 記録制御器 16 画像メモリ 17 制御器 Ｐ 画素 Ｋ 核 Ｎ ノイズ 1 Cell image 11 Image memory 12 Threshold comparator 13 Circle block readout controller 14 Nucleus candidate selector 15 Recording controller 16 Image memory 17 Controller P pixel K Nucleus N Noise
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭51−67190（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−236314（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 7/00 - 7/60 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) References JP-A-51-67190 (JP, A) JP-A-4-236314 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 6 , DB name) G06T 1/00 G06T 7/00-7/60
Claims (1)
核を自動的に抽出する方法であって、前記細胞画像にお
いて所定の閾値より大きい濃度値を有する画素を検出
し、検出した画素の座標から一定距離の複数の座標を設
定し、検出した画素の座標及び設定した複数の座標をそ
れぞれ中心とする所定半径の円を描き、これらの各円内
に含まれ前記所定の閾値より大きい濃度値を有する画素
の数を計数し、各円におけるこれらの計数値の最大値が
所定値より大きい場合に、最大値となる円内に含まれ前
記所定の閾値より大きい濃度値を有する画素は核を構成
する画素であると認識して前記細胞画像から核を抽出す
ることを特徴とする核抽出方法。1. A method for automatically extracting a nucleus from a cell image of a stained specimen, which is a gradation image, comprising detecting a pixel having a density value larger than a predetermined threshold in the cell image, A plurality of coordinates at a certain distance from the coordinates are set, circles of a predetermined radius centered on the coordinates of the detected pixels and the set coordinates are respectively drawn, and the density included in each of these circles and larger than the predetermined threshold value The number of pixels having a value is counted, and when the maximum value of these count values in each circle is larger than a predetermined value, the pixel included in the circle having the maximum value and having a density value larger than the predetermined threshold is a kernel. And extracting a nucleus from the cell image by recognizing the nucleus as a pixel constituting the nucleus.
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|---|---|---|---|
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