JP3999615B2 - Inspection image processing method - Google Patents
Inspection image processing method Download PDFInfo
- Publication number
- JP3999615B2 JP3999615B2 JP2002276219A JP2002276219A JP3999615B2 JP 3999615 B2 JP3999615 B2 JP 3999615B2 JP 2002276219 A JP2002276219 A JP 2002276219A JP 2002276219 A JP2002276219 A JP 2002276219A JP 3999615 B2 JP3999615 B2 JP 3999615B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- background color
- partial
- partial images
- color
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、環境分析用の水や臨床検査用体液等の検査画像の処理方法に係わり、特に臨床検査の際に、血液や尿などの有形成分の画像を用いて、検査技師による観察あるいは解析する場合に、目視検査用として有効に用い得る検査画像の処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
体液中に含まれる有形成分、例えば尿中に含まれる血球や組織細胞などは、人の健康と密接な関係があり、臨床検査の領域で重要な検査項目の一つとなっている。
【０００３】
従来、尿中の有形成分の分析は、尿試料を遠心分離により５０倍程度に濃縮し、必要に応じて有形成分を染色した後、プレート上に標本を作成し、専門の検査技師によって顕微鏡で目視観察することにより行われてきた。しかしながら、上記濃縮作業は全て用手によって実施されており、作業を担当する検査技師にとって大きな負担となっている。また、比較的小さい遠心力で、かつ用手で行うため濃縮度合いのばらつきが大きいという問題があった。更に、得られた濃縮試料を採取する作業において、作業毎の濃縮率にもばらつきがあるため、顕微鏡観察に供する被検体の成分分布が必ずしも均一とならないとともに、濃縮法による分析は定量分析には不適当な、分析の再現性が悪いという問題もあった。
【０００４】
これに対し、試料を濃縮せずに検査に供する方法として、たとえば、特開平５−２９６９１５号公報、特開平５−３２２８８５号公報、特開平１０−１８５８０３号公報などにより、自動分析装置を用いる方法が提案されている。しかし、一部の非健常者を除いて尿中の有形成分の量が極めて少ないため、自動分析装置を用いても、多数の画像を観察あるいは画像解析しなければならないため、多くの時間と手数を必要とするという問題があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、前記の現状に鑑み、尿試料などの被検体を濃縮する工程を省き、濃縮にともなう作業手間と分析結果の再現性不良といった問題を解消するとともに、被検体を濃縮することなく撮影して得られる多数の検査画像を、確実にかつ迅速簡便に、検査技師の目視により、観察あるいは解析し得るようにするための検査画像の処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明によると上記課題は、次のようにして解決される。
(１) 有形成分を含む非濃縮被検体による被写体画像の部分画像を、検査用撮影範囲が重複しないようにして複数枚撮影し、これら複数の部分画像を、それぞれの部分画像毎に背景色を除いて、背景色が除かれた各部分画像を重ね合わせるとともに、この重ね合わせた合成画像と、除かれた背景色を加えて、目視検査用の合成画像を作成する。
【０００７】
(２) 上記(１)項において、複数の部分画像を、同じ大きさのものとするとともに、同じ画素数で構成する。
【０００８】
(３) 上記(１)項または(２)項において、前記部分画像を、複数の分解色で構成されるデジタルカラー画像に変換し、そのカラー部分画像の画素を格子状のデジタルカラー画像として形成する。
【０００９】
(４) 上記(３)項において、前記複数の分解色を、赤、緑、青の３原色とする。
【００１０】
(５) 上記(１)項において、前記部分画像から合成画像を作成する方法を、次の段階を経て行う。
ａ）合成しようとする複数の部分画像の中から、背景色検出用とする部分画像１枚を取り出して、赤、緑、青の３原色それぞれについて、画像中におけるすべての画素の強度を調べ、どのレベルの強度の出現頻度が最も高いかを見出す段階。
ｂ）赤、緑、青を、前段階で見出した、それぞれの原色についての出現頻度が最も高い強度の割合で合成した色を背景色とする段階。
ｃ）前記背景色検出用の部分画像における、それぞれの画素について、その画素における赤、緑、青の３原色のそれぞれについて、前記背景色における赤、緑、青の強度の値を差引くことにより、それぞれの３原色について、背景色における原色よりも小さい強度を有する画素のマイナス値、および大きい強度を有する画素のプラス値からなる、背景色を取り除いた部分画像を求める段階。
ｄ）各部分画像のうち前記背景色検出用の部分画像とは別な、背景色を戻すための他の部分画像１枚を除く、その他すべての部分画像についても、同様にしてその部分画像における背景色を取り除いた部分画像を、各画素における背景色のそれぞれのマイナス値とプラス値をもって求める段階。
ｅ）前記背景色を戻すための１枚を除く他のすべての部分画像における、同一座標の画素について、前記背景色との差分の合計を求める段階。
ｆ）次いで、得られた各画素における合計値を、前記背景色を戻すための１枚の部分画像の対応する画素における各原色それぞれの強度の値と合算して、背景色を有し、複数の部分画像を１枚に合成した、目視検査用の合成画像を作製する段階。
【００１１】
(６) 上記(１)項〜(５)項のいずれかにおいて、複数の部分画像を、５〜３０枚とする
【００１２】
(７) 上記(１)項〜(６)項のいずれかにおいて、有形成分を含む非濃縮被検体を、顕微鏡による検査時に用いるプレート上に広がり得る、有形成分を含む液体とする。
【００１３】
(８) 上記 ( １ ) 項〜 ( ７ ) 項のいずれかにおいて、非濃縮被検体を、臨床検査用体液、水質分析用の水、環境分析用の水のいずれかとする。
【００１４】
(９) 上記 ( １ ) 項〜 ( ７ ) 項のいずれかにおいて、非濃縮被検体を、尿、血液、髄液、精液、関節液、腹水のいずれかとする。
【００１５】
(10) 上記 ( １ ) 項〜 ( ９ ) 項のいずれかにおいて、有形成分を含む非濃縮被検体を、有形成分の識別を容易にするため、この有形成分を染色する。
【００１６】
【発明の実施の形態】
本発明は、検査を要する検体の全容をなす被写体画像の部分画像を、検査用撮影範囲が重複しないように複数枚撮影し、これらの部分画像の任意の枚数を重ね合わせることによって合成画像を作成することを特徴とする画像の処理方法である。
【００１７】
被写体は、顕微鏡による検査時に用いるプレート上に広がり得る、有形成分を含む液体が対象となる。各部分画像の撮影範囲が重なった場合は、その重なり部分における有形成分を重複して計数することになり、検査範囲が重複することになり、正確な計数ができない。検体をなす被写体に含まれる有形成分としては、たとえば、血球、細胞、微生物その他各種粒子があり、これら有形成分を含む液体の代表的なものとしては、臨床検査用体液、水質分析用の水道水、環境分析用のダム水などがある。
【００１８】
臨床検査用体液としては、たとえば尿、血液、髄液、精液、関節液、腹水などがあげられる。
【００１９】
被写体画像の部分画像の撮影方法を尿を例にして以下に説明する。
先ず、採取したままの非濃縮被検体をなす尿を透光性のプレート上に適量を滴下し、その上にカバーグラスを重ねて置き、撮影用被写体を作製する。透光性プレートの材質としては、ガラスやプラスチック製のものが好適に使用できる。撮影用被写体を作成する際に、有形成分の識別を容易にする目的で染色液を用いて有形成分の染色を、必要に応じて行なってもよい。
【００２０】
この被写体の一部分を、ＣＣＤカメラ等の撮影装置で撮影し、デジタルデータの電気信号に変換し、赤緑青の３原色で構成された格子状の画像（ビットマップ画像）として、半導体メモリや固定磁気ディスク等の記憶装置に保存する。撮影の手段としては、デジタルカメラ、ＣＣＤカラービデオカメラ等が挙げられ、操作性の点でオートフォーカス機能を有するカメラが好ましい。
【００２１】
１枚に撮影される被写体の面積は特に制限されないが、撮影するカメラの能力や設定した倍率に依存して決まる。例えば、生物顕微鏡（オリンパス光学社製ＢＸ−５０）に２０倍の対物レンズを装着して、ＣＣＤカメラ（ソニー社製ＸＣ−００３）で撮影する場合には被写体の撮影範囲が０．０４３２ｍｍ2となる（横０．２４ｍｍ、縦０．１８ｍｍ）。
【００２２】
詳しくは、プレート面と平行にカメラまたは被写体を移動し、被写体の一部を撮影した検査範囲が重ならないように、別の一部分を上記同様に撮影し、保存する。
撮影範囲が重ならないよう被写体を移動する方法は、手動で行ってもよいが例えばステッピングモータ、サーボモータやリニアモータなどを使用して自動的に行うことが好ましい。撮影の移動間隔は上記撮影範囲が重ならないよう考慮して決めればよく、通常撮影範囲の縦、横幅の１．１〜１０倍であり、さらに移動の精度や効率を考慮すると１．５〜５倍が好適である。
【００２３】
以上の操作を繰り返し行うことで、複数の部分画像を撮影して記憶装置に保存する。部分画像を撮影するコマ数は、２枚以上で任意に決めればよいが、従来の遠心分離器による濃縮の目安に対応して、非濃縮被検体に含まれる有形成分の濃度に応じて、通常３〜５００コマであり、再現性や作業効率の観点で１０〜２００コマの範囲で選択されるのが好適である。
【００２４】
各撮影点においてカメラから得られた画像の電気信号を記憶装置に保存する方法は特に制限なく公知の技術を使用することができるが、赤、緑、青の３原色で構成される小さな光の点の格子状の並び（ビットマップ画像）として記録する方法が一般的である。例示すると、ＣＣＤカメラより得られた画像の電気信号をコンピュータに取りつけられた画像取込み回路基板（エイアンドティー社製ＫＰ１４００）にて量子化し、被写体の部分画像をビットマップ画像としてコンピュータ上の記憶装置のＲＡＭに保存する方法が挙げられる。
【００２５】
本発明において、部分画像から合成画像を作成する方法は、次の方法が推奨される。
まず、記憶装置に保存した合成しようとするビットマップ型式でなる複数の部分画像の中から背景色検出用とする部分画像１枚を取り出して、赤、緑、青の３原色それぞれについて、画像中におけるすべての画素の強度を調べ、それに基づいて度数分布図を作成し、どのレベルの強度の出現頻度が最も高いかを見出す。
【００２６】
次いで、赤、緑、青を、先に見出したそれぞれの原色についての出現頻度が最も高い強度の割合で合成した色を背景色とする。
【００２７】
次に前記背景色検出用とする部分画像における、それぞれの画素について、その画素における赤、緑、青の３原色のそれぞれについて、前記背景色における赤、緑、青の強度の値を差引くことにより、それぞれの３原色について、背景色における原色よりも小さい強度を有する画素のマイナス値、および大きい強度を有する画素のプラス値からなる、背景色を取り除いた部分画像を求める。
【００２８】
各部分画像のうち前記背景色検出用の部分画像とは別な、背景色を戻すための他の部分画像１枚を除く、その他すべての部分画像についても、同様にしてその部分画像における背景色を取り除いた部分画像を、各画素における背景色のそれぞれのマイナス値とプラス値をもって求める
さらに前記背景色を戻すための１枚を除く他のすべての部分画像における、同一座標の画素について、３原色それぞれに前記背景色との差分の合計を求める
【００２９】
次いで、得られた各画素における合計値を、前記背景色を戻すための１枚の部分画像の対応する画素における赤、緑、青のそれぞれの強度の値と合算して、背景色を有し、複数の部分画像を１枚に合成した、目視検査用の合成画像を作製する。
【００３０】
本発明において、保存する複数の部分画像を、同じ大きさのものとするとともに、同じ画素数（同じ数の小さな点の配置すなわちビットマップ）で構成することにより、部分画像を合成する際に部分画像の一部を切り取って抽出したり、あるいは一部を削除したりするような画像加工の操作を行うことなく、合成しようとする複数の部分画像を同一の処理操作で重ね合せることができる。
【００３１】
本発明において、合成画像を作成する際に重ね合せる部分画像の数は、被写体に含まれる有形成分の濃度や合成した画像の観察などを考慮して任意に決めることができ、通常３〜１００枚である。さらに、本発明では被写体中の有形成分濃度が低い場合に特に大きな効果が得られること、また重ね合せの数が多くなり過ぎると合成画像の背景がノイズの影響を受けやすくなることなどを考慮すると、重ね合せる部分画像の数は５〜３０の範囲がより好適である。また、この部分画像の枚数を、一定数に固定して、被検体の成分変化を長期間追跡調査しても、濃縮率等の不測分を含まないため、正確な定量分析ができる。
【００３２】
【実施例】
以下、本発明を実施例により説明するが、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。
実施例１
（部分画像の撮影）
尿カップに採取された尿を、ピペットにより２５マイクロリットル分取し、縦２６ｍｍ横７６ｍｍ厚み１．５ｍｍのプレート上に２５マイクロリットル滴下した。滴下した尿の上に縦２２ｍｍ横２２ｍｍ厚み０．１７ｍｍのカバーグラスを載せ、尿を均一に広げ、観察用スライドを作製した。
できあがった観察用スライドを生物顕微鏡（オリンパス社製ＢＸ−５０）の観察ステージに固定し、観察ステージを手動により、前後、左右、上下に動かして位置を調整した。
【００３３】
顕微鏡に装着した対物レンズは、２０倍の対物レンズ（オリンパス社製ＵＰｌａｎＦｌ２０ｘ）である。顕微鏡には、カメラアダプタを取り付け、ＣＣＤカメラ（ソニー社製ＸＣ−００３）を取り付けた。
本実施例での機器構成で得られる画像の被写体におけるサイズは、横２４０マイクロメートル、縦１８０マイクロメートルであった。
【００３４】
観察ステージを前後左右方向に０．５ｍｍずつ移動させて、縦横１０×１０の撮影点に移動し、それぞれの撮影点において上下方向のレンズ移動を行い、スライド上の尿中有形成分に対し焦点を合わせ、ＣＣＤカメラ（ソニー社製ＸＣ−００３）を用いて撮影を行った。
【００３５】
それぞれの撮影点においてＣＣＤカメラで得られた画像の電気信号を、コンピュータに取り付けられた画像取り込み回路基板（エイアンドティー社製ＫＰ１４００）にて量子化し、被写体の部分画像を赤緑青３原色のデータの格子状の集まりとして、コンピュータ上のＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に保存した。
上記手順を繰返し行うことで、合計１００枚の画像をコンピュータ上のＲＡＭに保存した。
こうして得られた部分画像のうち１０枚分を図１〜図１０に示す。
【００３６】
（合成画像の作成）
最初に、合成しようとする１０枚のビットマップ画像の中から２枚目を、背景色検出用として取り出して、赤、緑、青の３原色それぞれについて、画像中での強度（密度）によるヒストグラムを作成し、どの強度（密度）の出現頻度が最も高いかを割り出した。赤、緑、赤のそれぞれで出現頻度が最も高い強度（密度）の割合で合成した色を背景色とした。次に、記憶装置に保存された２枚目の背景色検出用部分画像のそれぞれの画素について背景色の赤、緑、青の強度の値を差引くことにより、背景色より低い強度を持つ画素はマイナスの値として、背景色より高い強度を持つ画素はプラスの値として求め、この背景色検出用部分画像の背景色を取り除いた部分画像を得た。３〜１０枚目の部分画像に対して、同様の操作を行って合成しようとする全ての部分画像についてそれぞれ背景色との差を求めて、背景色を取り除いたそれぞれの部分画像を得た。
【００３７】
さらに、重ね合せる２〜１０枚目の部分画像のビットマップの同じ位置（同一座標）の画素に対して、それぞれの部分画像で求めた背景色との差の合計を求めた。こうして得られた各画素での合計値を、背景色を戻すために残しておいた１枚目の部分画像の対応する画素の赤、緑、青の強度の値と合算して、 背景色を有し、複数の部分画像を１枚に合成した、目視検査用の合成画像を作成した。
以上の操作を、図１〜図１０に示す１０枚の部分画像に対して行って得た合成画像を図１１に示す。
【００３８】
実施例２
実施例１で得られた合成画像をコンピュータの表示装置に表示して、赤血球と白血球の個数を計数した。その結果を表１に示す。
また、同時に細胞の形態を観察したところ、上皮細胞は認められなかった。合成前の部分画像１０枚についてもそれぞれ赤血球、白血球、細胞の個数を計数し、細胞の形態を観察した結果を表１に示す。合成画像中の有形成分の数は部分画像中の有形成分の合計と一致した。
【００３９】
【表１】
実施例３
実施例１に示したと同様の操作によって、実施例１で得られた１００枚の部分画像のうち８８枚について１１枚ずつ合成し、さらに残り１２枚の部分画像を同様の操作で合成して、合わせて９枚の合成画像を得た。合成画像をコンピュータの表示装置の一画面に９枚表示させたところ、全ての画像中の有形成分を画面のスクロールなしに一望することができた。
【００４１】
比較例１
実施例１で得られた１００枚の部分画像をコンピュータの表示装置に一画面９枚ずつ表示させたところ、合計１２画面にまたがった。１００枚の部分画像を見るためには画面をスクロールする必要があった。
【００４２】
実施例４
尿カップに採取された尿を、ピペットにより２５マイクロリットル分取し、あらかじめ１００マイクロメートルの高さ方向の空間を空けて固定されたガラス板とカバーグラスの隙間に２５マイクロリットル滴下した。滴下された尿は毛細管現象により、ガラス板とカバーグラスの隙間を広がっていき、観察用スライドができあがった。
以降の操作は実施例１と同様に行ない、１０枚の部分画像に対して合成画像を作成した。部分画像１０枚を図１２〜図２１に、また合成画像を図２２に示す。この合成画像により、尿中の上皮細胞を容易に観察することができた。
【００４３】
実施例５
自動焦点機能を持った尿中有形成分分析装置（エイアンドティー社製ＵＭ０１）に、試験管に移した尿検体を架設し分析装置の取扱説明書に従って分析操作を行った。
分析装置による自動分析が完了して、１つの検体に関して１００枚の部分画像データを得た。この部分画像は顕微鏡で撮影した実施例１と同様のものであった。得られた画像データを光磁気ディスクを介して、実施例１で画像合成を行ったコンピュータのＲＡＭに取り込んだ。以降の操作は実施例１と同様に行って、部分画像１０枚ずつを合成して、図２３〜６２に示す４０枚の部分画像から図６３〜図６６に示す４枚の合成画像を得た。
【００４４】
できあがった合成画像をコンピュータの表示装置に表示して、赤血球、白血球、細胞などの個数を計数した。また、細胞の形態を観察した。
図６のように合成画像を表示することで、大きな画面で容易に形態観察や細胞の個数を数えることができた。
【００４５】
【発明の効果】
本発明によれば、下記の効果が奏せられる。
(１) 請求項１記載の発明によれば、次のような各種の優れた効果がみられる。
ａ）取扱いが面倒な被検体の濃縮工程が不必要であるため、検査技師にとって、従来大きな負担となっていた濃縮作業における手数が省けるとともに、被検体との接触機会が減少して、安全性が高まり、かつ濃縮にともなうばらつきや再現性の不良が解消され、検査の精度や信頼性を高めることができる。
【００４６】
画像処理に際して、背景色という概念を導入することにより、濃縮検体の検査画像と同様の目視検査用画像を作成することができる。
これにより、観測用部分画像の枚数が多い場合においても、効率よく、かつ正確に合成画像を作成することができる。
ｂ）従来、試料を濃縮せずに検査に供する方法として公知であった自動分析装置を用いる方法と対比して、多数の部分画像中の有形成分を、１枚の合成画像として、一度に目視検査観測が行えるので、迅速に簡便かつ確実に観察あるいは解析することができる。
すなわち、たとえば有形成分の濃度が低い被写体の場合でも、多数の部分画像を観察する必要がなく、１枚の合成画像として、被写体中に分散している有形成分をまとめて、密度を高めた状態で観察できるので、検査技師にとっては、従来の検体を濃縮した顕微鏡写真と近似した視感が得られ、従来の濃縮検体の観察で培われた経験則を充分に発揮して検査判定できるとともに、被写体の検体に原液を用いるので、濃縮率のような不測な成分を含まず、定量分析を再現性良く行え、かつ有形成分の形状を目視観測して、各成分毎に適正な計数を行うことができる。
【００４７】
ｃ）検査精度を高める為に、１つの被写体について、多数の部分画像を検査対象として注出する場合でも、１枚ないし少数の合成画像を目視検査用に表示すればよいため、複数枚の画像を一度にモニター画面に表示する場合においても、１枚当りの表示面積を大きくとることができることから、有形成分の観察や計数を行うことが容易である。
【００４８】
(２) 請求項２記載の発明によれば、汎用な構造で各部分画像を構成できるので、画像を合成するに際して、どの１枚を取っても、背景色を検出する部分画像や、背景色を戻すための部分画像に容易になり得るとともに、部分画像の一部を切り取って抽出したり、一部を削除したりするような面倒な画像加工の操作を行うことなく合成画像を作成することができる。
【００４９】
(３) 請求項３記載の発明によれば、各部分画像をデジタルカラー画像とすることにより、１枚の部分画像の背景色データに基づき、他の部分画像から背景色を取りのぞいた部分画像を容易に形成することができるとともに、その部分画像をなす格子状のデジタル画像に基づき、それぞれに背景色を取りのぞいた各部分画像を、容易に重ねあわせて有形成分を集合した合成画像を形成し、さらに１枚の背景色を備えた部分画像から背景色を戻した合成画像を、容易に正確かつ簡便に作成することができる。
【００５０】
(４) 請求項４記載の発明によれば、部分画像の顕微鏡撮影に、汎用のＣＣＤカラー撮影機や汎用コンピュータを使用でき、低価格で汎用性の高い検査装置を提供できる。
【００５１】
(５) 請求項５記載の発明によれば、背景色という概念を導入することにより、部分画像の枚数が多い場合においても、効率よく、かつ正確に合成画像を作成することができる。
また、各段階において、背景色の処理を主要部として、順次に画像処理を進めて、速やかに画像処理が不都合なく行われ、平易なアルゴリズムもって検査画像の処理用プログラ ムを構成できる。
【００５２】
(６) 請求項６記載の発明によれば、従来の濃縮検体の観察で培われた経験則を充分に発揮しうる検査判定に適した、有形成分の密度と対応する部分画像の数を、５から３０枚の範囲で選択でき、この枚数の範囲において、本発明の効果が、良好に発揮されるとともに、不必要に部分画像の枚数が過多となり、ノイズの悪影響を受けることを防止することができる。
【００５３】
(７) 請求項７記載の発明によれば、有形成分を含む非濃縮被検体を、プレート上に薄膜化して、有形成分の重なりを少なくすると共に、有形成分に対する顕微鏡の焦点深度を高めて、有形成分の撮影輪郭を明確にし、背景色を除くに際して、有形成分が背景色に紛れて正確な検査ができなくなるのを防止した、部分画像を簡単に得ることができる。
【００５４】
(８) 請求項８記載の発明によれば、非濃縮被検体を、臨床検査用体液、水質分析用の水、環境分析用の水のいずれかを、原液のまま、非濃縮状態におい簡単に検査することができる。
【００５５】
(９) 請求項９記載の発明によれば、非濃縮被検体を、臨床検査用体液、水質分析用の水、環境分析用の水のいずれかを、原液のまま、非濃縮状態におい簡単に検査することができる。特に原臨床検査用体液の場合は、一般に被検体の数も多く、かつ取扱いに注意を要するもの、および高精度を要求される場合が多く、それらの要求を満たすことができる。
【００５６】
(10) 請求項１０記載の発明によれば、有形成分を染色することにより、有形成分の撮影輪郭を明確にし、背景色を除くに際して、有形成分が背景色に紛れて正確な検査ができなくなるのを防止することができ、合成画像における有形成分の観察が容易となり、計数や分析を効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 実施例１における１０枚の部分画像の１つを示す。
【図２】 実施例１における１０枚の部分画像の他の１つを示す。
【図３】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図６】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図７】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図８】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図９】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１０】 実施例１における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１１】 図１〜図１０に示した１０枚の部分画像の合成画像を示す。
【図１２】 実施例４における１０枚の部分画像の１つを示す。
【図１３】 実施例４における１０枚の部分画像の他の１つを示す。
【図１４】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１５】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１６】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１７】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１８】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図１９】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２０】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２１】 実施例４における１０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２２】 図１２〜図２１に示した１０枚の部分画像の合成画像を示す。
【図２３】 実施例５における４０枚の部分画像の１つを示す。
【図２４】 実施例５における４０枚の部分画像の他の１つを示す。
【図２５】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２６】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２７】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２８】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図２９】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３０】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３１】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３２】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３３】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３４】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３５】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３６】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３７】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３８】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図３９】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４０】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４１】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４２】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４３】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４４】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４５】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４６】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４７】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４８】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図４９】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５０】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５１】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５２】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５３】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５４】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５５】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５６】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５７】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５８】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図５９】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図６０】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図６１】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図６２】 実施例５における４０枚の部分画像のさらに他の１つを示す。
【図６３】 図２３〜図３２に示した１０枚の部分画像の合成画像を示す。
【図６４】 図３３〜図４２に示した１０枚の部分画像の合成画像を示す。
【図６５】 図４３〜図５２に示した１０枚の部分画像の合成画像を示す。
【図６６】 図５３〜図６２に示した１０枚の部分画像の合成画像を示す。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present inventionTesting water for environmental analysis and body fluids for clinical testingIn connection with image processing methods, especially during clinical examinations, using images of formed components such as blood and urine,By laboratory technicianWhen observing or analyzingFor visual inspectionCan be used effectivelyInspectionThe present invention relates to an image processing method.
[0002]
[Prior art]
Formed components contained in body fluids, such as blood cells and tissue cells contained in urine, are closely related to human health and are one of the important test items in the field of clinical examination.
[0003]
Conventionally, the analysis of the urinary component is performed by concentrating a urine sample by about 50 times by centrifugation, staining the component as necessary, and preparing a specimen on the plate.By a professional laboratory technicianWith a microscopeVisuallyIt has been done by observing. However, all the above-described concentration operations are performed manually, which places a heavy burden on the inspection engineer in charge of the operations. In addition, there is a problem that variation in the degree of concentration is large due to a relatively small centrifugal force and manual operation. Furthermore, in the work of collecting the obtained concentrated sampleThe concentration rate for each operationSince there are also variations, the component distribution of the specimen used for microscopic observation is not necessarily uniform,Concentration analysis is inappropriate for quantitative analysis.There was also a problem that the reproducibility of the analysis was poor.
[0004]
On the other hand, as a method for providing a test without concentrating the sample, for example, a method using an automatic analyzer according to JP-A-5-296915, JP-A-5-322885, JP-A-10-185803, etc. Has been proposed. However, with the exception of some unhealthy individuals, the amount of formed components in urine is extremely small, so many images must be observed or image-analyzed using an automatic analyzer. There was a problem of requiring a lot of work.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
In view of the above-mentioned present situation, the present invention eliminates the step of concentrating a sample such as a urine sample and solves the problems such as labor associated with concentration and poor reproducibility of analysis results,SubjectA large number of images that can be obtained without concentratingInspectionReliable, quick and easy imagesBy the visual inspection of the inspection engineer,To be able to observe or analyzeInspectionimageofAn object is to provide a processing method.
[0006]
[Means for Solving the Problems]
According to the present invention, the above problem is solved as follows.
(1)Due to non-concentrated specimens containing formed componentsA partial image of the subject imageInspection range does not overlapSo take multiple photos, theseFor multiple partial images, remove the background color for each partial image and replace each partial image with the background color removed.SuperimposeAt the same time, the superimposed composite image and the background color removed are added for visual inspection.Create a composite image.
[0007]
(2) In the above item (1), the plurality of partial images have the same size and are configured with the same number of pixels.
[0008]
(3) In the above item (1) or (2), the partial image is a plurality of partial images.Separation colorComposed ofDigital color imageConvert the color partial image pixels into a gridDigital color imageForm as an image.
[0009]
(4) In the above (3),Multiple separation colors, Red, green and blue.
[0010]
(5) In the above item (1), a method of creating a composite image from the partial image is as follows:Line through stagesYeah.
a) From a plurality of partial images to be synthesized,Partial image for background color detectionTake out one sheet and examine the intensity of all pixels in the image for each of the three primary colors red, green, and blue to find out which level of intensity appears most frequentlyStage.
b) The background color is the color obtained by combining red, green, and blue at the intensity ratio with the highest appearance frequency for each primary color found in the previous stage.Stage.
c) saidFor background color detectionFor each pixel in the partial image, for each of the three primary colors, subtract the red, green, and blue intensity values of the background color for each of the three primary colors of red, green, and blue for that pixel. Consisting of a negative value of a pixel having a lower intensity than the primary color in the color, and a positive value of a pixel having a higher intensity,Partial image with background color removedAskStage.
d)Each partSaid imageTo return the background color separately from the background color detection partial imageotherPartial imageExcluding one,OtherThe same applies to all partial images.The partial image with the background color removedIn each pixelBackground colorEach negative value and positive valueWithAskStage.
e) saidTo return the background color1SheetsAll other partial images exceptThe same in the statueOne coordinate pixelabout,With the background colorDifferentialFind the totalStage.
f) Next, the total value of each pixel obtained isTo return the background color1SheetsIn the corresponding pixel of the partial imageEach primary colorCombined with each intensity value, background colorA step of producing a composite image for visual inspection by combining a plurality of partial images into one sheet.
[0011]
(6) In any of the above items (1) to (5),Multiple partial images5-30 sheets
[0012]
(7) In any of (1) to (6) above,Non-concentrated specimens containing formed componentsA liquid containing a formed component that can spread on a plate used for inspection with a microscope.
[0013]
(8)the above ( 1 ) Term ~ ( 7 ) In any of the paragraphs,Non-concentrated analyte,Either body fluid for clinical testing, water for water quality analysis, or water for environmental analysis.
[0014]
(9)the above ( 1 ) Term ~ ( 7 ) In any of the paragraphs,Non-concentrated analyte,Urine, blood, spinal fluid, semen, joint fluid, or ascites.
[0015]
(Ten) the above ( 1 ) Term ~ ( 9 ) In any of the paragraphs,Non-concentrated specimens containing tangible components,In order to easily identify the formed component, the formed component is stained.
[0016]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The present inventionComplete sample that requires testingA partial image of the subject imageFor inspectionThe shooting range isNot duplicateIn this way, an image processing method is characterized in that a composite image is created by shooting a plurality of images and superimposing an arbitrary number of these partial images.
[0017]
The subject is a liquid containing a formed component that can spread on a plate used for inspection with a microscope.Of each partial imageIf the shooting range overlaps,The overlapThe number of formations in the part will be counted repeatedly,The inspection range will overlap,Accurate counting is not possible.Included in the subject of the specimenExamples of the component include blood cells, cells, microorganisms, and various other particles. Typical examples of liquids containing these components include body fluid for clinical tests, tap water for water quality analysis, and environmental analysis. There is dam water.
[0018]
Examples of the body fluid for clinical examination include urine, blood, spinal fluid, semen, joint fluid, and ascites.
[0019]
A method for capturing a partial image of a subject image will be described below using urine as an example.
First, collectedMake an unconcentrated specimen as it isAn appropriate amount of urine is dropped on a translucent plate, and a cover glass is placed on top of it to produce a subject for photographing. As the material of the translucent plate, glass or plastic can be preferably used. When creating a photographic subject, the formed portion may be dyed as necessary using a staining solution for the purpose of facilitating identification of the formed portion.
[0020]
A part of the subject is photographed by a photographing device such as a CCD camera, converted into an electrical signal of digital data, and as a grid-like image (bitmap image) composed of three primary colors of red, green and blue, a semiconductor memory or a fixed magnetic Save to a storage device such as a disk. Examples of the photographing means include a digital camera and a CCD color video camera, and a camera having an autofocus function is preferable in terms of operability.
[0021]
The area of the subject to be photographed on one sheet is not particularly limited, but is determined depending on the ability of the camera to photograph and the set magnification. For example, when a 20 × objective lens is attached to a biological microscope (Olympus BX-50) and a CCD camera (Sony XC-003) is used for shooting, the shooting range of the subject is 0.0432 mm.2(Width 0.24 mm, height 0.18 mm).
[0022]
For details, move the camera or subject parallel to the plate surface,partWas takenInspectionRanges do not overlaplike,Take another part as above and save.
The method of moving the subject so that the shooting ranges do not overlap may be performed manually, but is preferably performed automatically using, for example, a stepping motor, a servo motor, a linear motor, or the like. The moving interval of shooting may be determined in consideration of the overlapping of the shooting ranges, which is 1.1 to 10 times the vertical and horizontal widths of the normal shooting range, and 1.5 to 5 considering the accuracy and efficiency of movement. Double is preferred.
[0023]
By repeating the above operation, a plurality of partial images are taken and stored in the storage device. The number of frames for taking a partial image can be determined arbitrarily with two or more,Non-concentrated specimens corresponding to the standard of concentration by conventional centrifugesDepending on the concentration of the component contained in the film, it is usually 3 to 500 frames, and is preferably selected in the range of 10 to 200 frames from the viewpoint of reproducibility and work efficiency.
[0024]
A method for storing an electrical signal of an image obtained from a camera at each photographing point in a storage device can be a known technique without particular limitation, but a small light composed of three primary colors of red, green, and blue can be used. A method of recording as a grid of dots (bitmap image) is generally used. For example, an electrical signal of an image obtained from a CCD camera is quantized by an image capturing circuit board (KP1400 manufactured by A & T) attached to a computer, and a partial image of the subject is converted into a bitmap image as a RAM of a storage device on the computer. The method of saving is mentioned.
[0025]
In the present invention, the following method is recommended as a method of creating a composite image from partial images.
First, try to compose the data stored in the storage deviceMultiple partial images in bitmap formatOut ofOne partial image for background color detectionTaking out the intensity of all pixels in the image for each of the three primary colors of red, green, and blue, a frequency distribution chart is created based on the intensities, and what level of intensity appears most frequently is found.
[0026]
Next, a color obtained by combining red, green, and blue at the intensity ratio with the highest appearance frequency for each primary color found earlier is set as the background color.
[0027]
Then saidPartial image for background color detectionFor each of the pixels, for each of the three primary colors of red, green, and blue in the pixel, the values of the intensity of red, green, and blue in the background color are subtracted, so that for each of the three primary colors, Consisting of a negative value of a pixel having an intensity smaller than the primary color and a positive value of a pixel having a high intensity,Partial image with background color removedAsk.
[0028]
Of the partial imagesTo return the background color separately from the background color detection partial imageotherPartial imageExcluding one,OtherThe same applies to all partial images.The partial image with the background color removedIn each pixelBackground colorEach negative value and positive valueWithAsk
Furthermore,To return the background color1SheetsAll other partial images exceptThe same in the statueOne coordinate pixelabout,Each of the three primary colorsDifferentialFind the total
[0029]
Then, the total value obtained for each pixel isTo return the background color1SheetsThe background color is summed with the red, green, and blue intensity values for the corresponding pixels in the partial image.A composite image for visual inspection is created by combining multiple partial images into one sheet.
[0030]
In the present invention, a plurality of partial images to be stored have the same size and are composed of the same number of pixels (the same number of small dot arrangements, that is, bitmaps). A plurality of partial images to be combined can be superimposed by the same processing operation without performing an image processing operation such as cutting out and extracting a part of the image or deleting a part thereof.
[0031]
In the present invention, the number of partial images to be overlapped when creating a composite image can be arbitrarily determined in consideration of the density of the component contained in the subject, observation of the composite image, etc. It is a sheet. Furthermore, in the present invention, it is considered that a particularly large effect is obtained when the density of the formed component in the subject is low, and that the background of the composite image is easily affected by noise if the number of overlays is excessive. Then, the number of partial images to be superimposed is more preferably in the range of 5-30.Even if the number of partial images is fixed to a fixed number and the change in the component of the subject is followed up for a long period of time, an accurate quantitative analysis can be performed because it does not include unforeseen components such as the concentration rate.
[0032]
【Example】
EXAMPLES Hereinafter, although an Example demonstrates this invention, this invention is not limited to these Examples.
Example 1
(Shooting partial images)
25 microliters of urine collected in the urine cup was collected with a pipette, and 25 microliters was dropped onto a plate 26 mm long, 76 mm wide and 1.5 mm thick. A cover glass having a length of 22 mm, a width of 22 mm, and a thickness of 0.17 mm was placed on the dropped urine, and the urine was spread uniformly to prepare an observation slide.
The resulting observation slide was fixed to the observation stage of a biological microscope (Olympus BX-50), and the observation stage was manually moved up and down, left and right, and up and down to adjust the position.
[0033]
The objective lens mounted on the microscope is a 20 × objective lens (Olympus UPlanFl20x). A camera adapter was attached to the microscope, and a CCD camera (Sony XC-003) was attached.
The size of the image of the subject obtained with the device configuration in this example was 240 micrometers in width and 180 micrometers in length.
[0034]
Move the observation stage by 0.5 mm in the front / rear / left / right direction, move to the 10 × 10 vertical and horizontal shooting points, move the lens in the vertical direction at each shooting point, and focus on the urine formation on the slide Were taken using a CCD camera (XC-003 manufactured by Sony Corporation).
[0035]
The electrical signal of the image obtained by the CCD camera at each photographing point is quantized by an image capturing circuit board (KP1400 manufactured by A & T) attached to the computer, and the partial image of the subject is a grid of red, green, and blue primary colors. It was stored in a RAM (Random Access Memory) on the computer as a collection of shapes.
By repeating the above procedure, a total of 100 images were stored in the RAM on the computer.
10 of the partial images obtained in this way are shown in FIGS.
[0036]
(Create composite image)
First, out of the 10 bitmap images to be combined,For background color detectionTaking out, for each of the three primary colors of red, green and blue, a histogram was created based on the intensity (density) in the image to determine which intensity (density) had the highest appearance frequency. The color synthesized at the ratio of the intensity (density) with the highest appearance frequency in each of red, green, and red was used as the background color. Next, the second sheet stored in the storage deviceFor background color detectionBy subtracting the red, green, and blue intensity values of the background color for each pixel in the partial image, pixels with lower intensity than the background color are negative, and pixels with higher intensity than the background color are positive. As a value,A partial image was obtained by removing the background color from the background color detection partial image.The same operation is performed on the third to tenth partial images, and the difference from the background color is obtained for all partial images to be combined.Each partial image was obtained with the background color removed.
[0037]
Further, for the pixels at the same position (same coordinates) in the bitmaps of the second to tenth partial images to be superimposed, the total difference from the background color obtained for each partial image was obtained. The total value at each pixel thus obtained isLeft to restore the background colorAdd the red, green and blue intensity values of the corresponding pixels of the first partial image,It has a background color and combines multiple partial images into one sheet for visual inspection.A composite image was created.
FIG. 11 shows a composite image obtained by performing the above operation on the ten partial images shown in FIGS.
[0038]
Example 2
The composite image obtained in Example 1 was displayed on a display device of a computer, and the number of red blood cells and white blood cells was counted. The results are shown in Table 1.
At the same time, when the cell morphology was observed, no epithelial cells were observed. Table 1 shows the results of counting the number of red blood cells, white blood cells, and cells for 10 partial images before synthesis and observing the cell morphology. The number of formed portions in the composite image coincided with the total number of formed portions in the partial image.
[0039]
[Table 1]
Example 3
By the same operation as shown in the first embodiment, 11 out of the 100 partial images obtained in the first embodiment are combined 11 by 11 and the remaining 12 partial images are combined by the same operation. A total of nine composite images were obtained. When nine composite images were displayed on one screen of a computer display device, it was possible to see the formed portion in all the images without scrolling the screen.
[0041]
Comparative Example 1
When the 100 partial images obtained in Example 1 were displayed on a computer display device nine screens at a time, they spanned a total of 12 screens. In order to view 100 partial images, it was necessary to scroll the screen.
[0042]
Example 4
25 microliters of urine collected in a urine cup was collected with a pipette, and 25 microliters was dropped into a gap between a glass plate and a cover glass fixed in advance with a space in the height direction of 100 micrometers. The dropped urine spreads the gap between the glass plate and the cover glass by capillary action, and the slide for observation was completed.
The subsequent operations were performed in the same manner as in Example 1, and a composite image was created for 10 partial images. 10 partial images are shown in FIG. 12 to FIG. 21, and a composite image is shown in FIG. With this synthetic image, epithelial cells in urine could be easily observed.
[0043]
Example 5
A urine sample transferred to a test tube was installed in a urine sediment analyzer (UM01 manufactured by A & T) having an autofocus function, and an analysis operation was performed according to the instruction manual of the analyzer.
The automatic analysis by the analyzer was completed, and 100 partial image data for one specimen were obtained. This partial image was the same as in Example 1 taken with a microscope. The obtained image data was taken in via the magneto-optical disk into the RAM of the computer that performed image composition in Example 1. Subsequent operations were performed in the same manner as in Example 1, and 10 partial images were synthesized, and 4 synthesized images shown in FIGS. 63 to 66 were obtained from 40 partial images shown in FIGS. .
[0044]
The resulting composite image was displayed on a computer display device, and the number of red blood cells, white blood cells, cells, etc. was counted. In addition, cell morphology was observed.
By displaying the composite image as shown in FIG. 6, it was possible to easily observe the morphology and count the number of cells on a large screen.
[0045]
【The invention's effect】
According to the present invention, the following effects can be obtained.
(1) According to the invention described in
a)Samples that are difficult to handleSince the concentration process is unnecessary, the labor of the concentration work, which has been a large burden for the laboratory technician, can be omitted.Less contact with the subject, increased safety, andThis eliminates variations and reproducibility problems associated with concentration., Can improve the accuracy and reliability of inspection.
[0046]
By introducing the concept of background color at the time of image processing, an image for visual inspection similar to the inspection image of the concentrated specimen can be created.
ThisEven when the number of observation partial images is large, a composite image can be created efficiently and accurately.
b) In contrast to a method using an automatic analyzer, which has been conventionally known as a method for performing an examination without concentrating a sample,Because it is possible to perform visual inspection observation at a time as a composite image of the formed portion in many partial images,Observation or analysis can be performed quickly and simply and reliably.
That is, for example, even in the case of a subject with a low density of the formed component, there is no need to observe a large number of partial images.1 sheetAs a composite image,The formed components dispersed in the subject can be gathered together and observed with increased density, so that the laboratory technician can obtain a visual sensation similar to a micrograph of a conventional sample, and the conventional concentrated sample. In addition to making full use of the empirical rules cultivated in this observation, it is possible to carry out examination judgments, and since the stock solution is used for the subject sample, quantitative analysis can be performed with good reproducibility without including unexpected components such as concentration rate. Visually observe the shape of the formation, and make sure that each component is appropriate.Counting can be performed.
[0047]
c)In order to improve the inspection accuracy,Many partial imagesInspectionSubject andThen pour outIn some cases, one or a few composite imagesFor visual inspectionYou can display multiple images at once.On the monitor screenEven in the case of displaying, since the display area per sheet can be increased, it is easy to observe and count the formed portion.
[0048]
(2) According to the invention described in
[0049]
(3) According to the invention described in claim 3,By making each partial image a digital color image, it is possible to easily form a partial image in which the background color is removed from other partial images based on the background color data of one partial image. Based on a grid-like digital image, each partial image with the background color removed can be easily superimposed to form a composite image that is a collection of formed components, and a portion with one background color Easily create a composite image with the background color restored from the imageIt can be created accurately and easily.
[0050]
(4) According to the invention described in claim 4,A general-purpose CCD color photographing machine or a general-purpose computer can be used for microscopic photographing of partial images, and a low-priced and highly versatile inspection apparatus can be provided.
[0051]
(5) According to the invention described in claim 5, by introducing the concept of background color, a composite image can be created efficiently and accurately even when the number of partial images is large.
Also, at each stage, the background color processing is the main part, and the image processing is performed sequentially, so that the image processing is performed without any inconvenience, and the processing program for the inspection image is performed with a simple algorithm. Can be configured.
[0052]
(6) According to the invention described in claim 6,The number of partial images corresponding to the density of the formed component can be selected from a range of 5 to 30, which is suitable for examination determination that can fully demonstrate the empirical rules cultivated by observation of conventional concentrated specimens. In the range ofWhile the effect of the present invention is exhibited well,UnnecessarilyIt is possible to prevent the number of partial images from becoming excessive and being adversely affected by noise.
[0053]
(7) According to the invention described in claim 7,The non-concentrated specimen containing the formed component is thinned on the plate to reduce the overlap of the formed component and increase the depth of focus of the microscope for the formed component to clarify the imaging contour of the formed component, When excluding the background color, it prevented the formed component from being mixed into the background color and preventing accurate inspection.Partial images can be easily obtained.
[0054]
(8) According to the invention described in claim 8,A non-concentrated specimen can be easily inspected in a non-concentrated state with any of the body fluid for clinical examination, water for water quality analysis, and water for environmental analysis as the original solution.
[0055]
(9) According to the invention described in
[0056]
(10) According to the invention of claim 10,By dyeing the formed component, it is possible to clarify the photographing contour of the formed component and prevent the component from being mixed into the background color and preventing accurate inspection when removing the background color.Observation of the formed portion in the composite image becomes easy, and counting and analysis can be performed efficiently.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows one of 10 partial images in
FIG. 2 shows another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 3 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 4 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 5 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 6 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 7 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 8 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
FIG. 9 shows still another one of the ten partial images in the first embodiment.
10 shows still another one of the ten partial images in
11 shows a composite image of the ten partial images shown in FIGS.
12 shows one of ten partial images in Embodiment 4. FIG.
FIG. 13 shows another one of the ten partial images in the fourth embodiment.
FIG. 14 shows still another one of 10 partial images according to the fourth embodiment.
FIG. 15 shows still another one of 10 partial images according to the fourth embodiment.
FIG. 16 shows still another one of the ten partial images according to the fourth embodiment.
FIG. 17 shows still another one of the ten partial images according to the fourth embodiment.
FIG. 18 shows still another one of 10 partial images according to the fourth embodiment.
FIG. 19 shows still another one of the ten partial images in the fourth embodiment.
FIG. 20 shows still another one of 10 partial images according to the fourth embodiment.
FIG. 21 shows still another one of the ten partial images according to the fourth embodiment.
22 shows a composite image of the ten partial images shown in FIGS. 12 to 21. FIG.
FIG. 23 shows one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
24 shows another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
FIG. 25 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 26 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 27 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 28 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 29 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
30 shows still another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
FIG. 31 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 32 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 33 shows yet another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 34 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 35 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 36 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 37 shows yet another one of the 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 38 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 39 shows yet another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 40 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 41 shows yet another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 42 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 43 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 44 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 45 shows yet another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 46 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 47 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 48 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
49 shows yet another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
50 shows yet another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
51 shows yet another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
52 shows yet another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
FIG. 53 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 54 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 55 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 56 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 57 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 58 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 59 shows yet another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
FIG. 60 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
61 shows yet another one of 40 partial images in Embodiment 5. FIG.
FIG. 62 shows still another one of 40 partial images according to the fifth embodiment.
63 shows a composite image of the ten partial images shown in FIGS. 23 to 32. FIG.
64 shows a composite image of the ten partial images shown in FIGS. 33 to 42. FIG.
65 shows a composite image of the ten partial images shown in FIGS. 43 to 52. FIG.
66 shows a composite image of the ten partial images shown in FIGS. 53 to 62. FIG.
Claims (10)
ａ）合成しようとする複数の部分画像の中から、背景色検出用とする部分画像１枚を取り出して、赤、緑、青の３原色それぞれについて、画像中におけるすべての画素の強度を調べ、どのレベルの強度の出現頻度が最も高いかを見出す段階。
ｂ）赤、緑、青を、前段階で見出した、それぞれの原色についての出現頻度が最も高い強度の割合で合成した色を背景色とする段階。
ｃ）前記背景色検出用の部分画像における、それぞれの画素について、その画素における赤、緑、青の３原色のそれぞれについて、前記背景色における赤、緑、青の強度の値を差引くことにより、それぞれの３原色について、背景色における原色よりも小さい強度を有する画素のマイナス値、および大きい強度を有する画素のプラス値からなる、背景色を取り除いた部分画像を求める段階。
ｄ）各部分画像のうち前記背景色検出用の部分画像とは別な、背景色を戻すための他の部分画像１枚を除く、その他すべての部分画像についても、同様にしてその部分画像における背景色を取り除いた部分画像を、各画素における背景色のそれぞれのマイナス値とプラス値をもって求める段階。
ｅ）前記背景色を戻すための１枚を除く他のすべての部分画像における、同一座標の画素について、前記背景色との差分の合計を求める段階。
ｆ）次いで、得られた各画素における合計値を、前記背景色を戻すための１枚の部分画像の対応する画素における各原色それぞれの強度の値と合算して、背景色を有し、複数の部分画像を１枚に合成した、目視検査用の合成画像を作製する段階。 How to create a composite image from said partial image, processing method according to claim 1 Symbol placement of the inspection image and said row Ukoto through the following steps.
a) Take out one partial image for background color detection from a plurality of partial images to be synthesized, and examine the intensity of all pixels in the image for each of the three primary colors of red, green, and blue, step frequency of any level of intensity is found or the highest.
b) red, green, stage of the blue, was found in the previous step, to the color frequency of occurrence was synthesized in the ratio of the highest intensity for each of the primary color and background color.
c) For each pixel in the background color detection partial image, for each of the three primary colors red, green, and blue, subtract the red, green, and blue intensity values in the background color. for each of the three primary colors, the step of obtaining a negative value of a pixel having a smaller intensity than the primary color in the background color, and a positive value of a pixel having a large strength, a partial image obtained by removing the background color.
d) a separate from the partial image for the background color detection of the respective portions of image, except for the other partial images one for returning the background color, also all other partial images, in that partial image in the same manner the partial image obtained by removing the background color, the step of determining with the respective negative values and positive values of the background color at each pixel.
in all other parts picture images except the one for returning e) the background color, the pixel of the same coordinate, determining a sum of the difference between the background color.
f) Then, the total value of each pixel obtained by summing the values of the primary colors of the intensity at the corresponding pixel of one partial image to return the background color has a background color, a plurality A step of producing a composite image for visual inspection, in which the partial images are combined into one sheet.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002276219A JP3999615B2 (en) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | Inspection image processing method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002276219A JP3999615B2 (en) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | Inspection image processing method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004077452A JP2004077452A (en) | 2004-03-11 |
| JP3999615B2 true JP3999615B2 (en) | 2007-10-31 |
Family
ID=32025064
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002276219A Expired - Fee Related JP3999615B2 (en) | 2002-08-09 | 2002-08-09 | Inspection image processing method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3999615B2 (en) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010054426A (en) * | 2008-08-29 | 2010-03-11 | Toyobo Co Ltd | Observation method of disease |
| JP6134348B2 (en) * | 2015-03-31 | 2017-05-24 | シスメックス株式会社 | Cell imaging device and cell imaging method |
-
2002
- 2002-08-09 JP JP2002276219A patent/JP3999615B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2004077452A (en) | 2004-03-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4911172B2 (en) | Analytical apparatus and use thereof | |
| EP2040218B1 (en) | Image processing device and image processing program | |
| CN111337495A (en) | Pathological section image whole-course quality control device and pathological section analysis device | |
| AU2009251162A1 (en) | Method for classifying slides using scatter plot distributions | |
| JP4864709B2 (en) | A system for determining the staining quality of slides using a scatter plot distribution | |
| US8406514B2 (en) | Image processing device and recording medium storing image processing program | |
| WO2014196097A1 (en) | Image processing system, image processing device, program, storage medium, and image processing method | |
| JPH07104342B2 (en) | Method for determining the diagnostic significance of the content of particles in a biological sample containing particles | |
| JP3999615B2 (en) | Inspection image processing method | |
| AU2019312657B2 (en) | Enhanced extended depth of focusing on biological samples | |
| EP2075757A2 (en) | Image processing device and image processing program | |
| WO2023031622A1 (en) | System and method for identifying and counting biological species | |
| CN113237881A (en) | Method and device for detecting specific cells and pathological section detection system | |
| JPH1090163A (en) | Particle analyzer | |
| CN116071367B (en) | Quantitative analysis and control method and system for fecal component based on microscopic image | |
| JP4344862B2 (en) | Method and apparatus for automatic detection of observation object | |
| JP3745075B2 (en) | Film thickness measuring device | |
| JP2009128267A (en) | Image processing method | |
| JP2599942B2 (en) | Reticulocyte counter | |
| Murakami et al. | Color processing in pathology image analysis system for liver biopsy | |
| JP2006095223A (en) | Horny layer discrimination | |
| CN100588941C (en) | System for determining the stain quality of slides using scatter plot distributions | |
| JPH01259243A (en) | Method and instrument for automatic determination of microscopic image of opaque ore or the like | |
| KR20230009718A (en) | Blood-cell detecion and classification method based on designation of inspection area | |
| KR20220114864A (en) | Acquisition method of high magnification image of slide sample |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20050427 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20070220 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070508 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070709 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070807 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070809 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100817 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110817 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110817 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120817 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120817 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130817 Year of fee payment: 6 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |