JP5305618B2 - 画像処理装置および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、色素によって染色された標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理装置および画像処理プログラムに関するものである。

生体組織標本、特に病理標本では、臓器摘出によって得たブロック標本や針生検によって得た標本を厚さ数ミクロン程度に薄切した後、様々な所見を得る為に顕微鏡を用いて拡大観察することが広く行われている。中でも光学顕微鏡を用いた透過観察は、機材が比較的安価で取り扱いが容易である上、歴史的に古くから行われてきたこともあって、最も普及している観察方法の一つである。この場合、薄切された生体標本は光を殆ど吸収及び散乱せず無色透明に近い為、観察に先立って色素による染色を施すのが一般的である。

染色手法としては種々のものが提案されており、その総数は１００種類以上にも達するが、特に病理標本に関しては、青紫色のヘマトキシリンと赤色のエオジンとの２つの色素を用いるヘマトキシリン−エオジン染色（以下、Ｈ＆Ｅ染色と呼ぶ。）が標準的に用いられている。

ヘマトキシリンは植物から採取された天然の物質であり、それ自身には染色性は無い。しかし、その酸化物であるヘマチンは好塩基性の色素であり、負に帯電した物質と結合する。細胞核に含まれるデオキシリボ核酸（ＤＮＡ）は、構成要素として含むリン酸基によって負に帯電している為、ヘマチンと結合して青紫色に染色される。尚、前述の通り、染色性を有するのはヘマトキシリンでは無く、その酸化物であるヘマチンであるが、色素の名称としてはヘマトキシリンを用いるのが一般的である為、以下それに従う。

エオジンは好酸性の色素であり、正に帯電した物質と結合する。アミノ酸やタンパク質が正負どちらに帯電するかはｐＨ環境に影響を受け、酸性下では正に帯電する傾向が強くなる。その為、エオジン溶液には酢酸を加えて用いることがある。細胞質に含まれるタンパク質は、エオジンと結合して赤から薄赤に染色される。

Ｈ＆Ｅ染色後の標本では細胞核、骨組織等が青紫色に、細胞質、結合織、赤血球等が赤色に染色され、容易に視認できるようになる。その結果、観察者は、細胞核等の組織を構成する要素の大きさや位置関係等を把握することができ、標本の状態を形態学的に判断することが可能となる。

生体組織標本の染色は、元々個体差を有する生体組織に対し、化学反応を用いて色素を固定する作業である為、常に均一な結果を得ることが難しい。具体的には、同一濃度の染色液に同一時間標本を反応させた場合でも、固定される色素の量が同程度であるとは限らない。標本によっては比較的多くの色素が固定される場合や、比較的少ない色素しか固定されない場合がある。前者では通常より濃く染色された標本となり、後者は薄く染色された標本となる。このような標本間での染色のばらつきを抑える為、施設によっては専門の技能を有した染色技師を配置している。しかし、染色技師の職人的な調整作業によって同一施設内での染色ばらつきはある程度軽減できるが、異なる施設間での染色ばらつきは依然として生じたままである。

染色ばらつきは、２つの点で問題がある。１つは、染色された標本（以下、染色標本と呼ぶ。）を観察者が目視観察する場合、染色標本の染色状態が不揃いであることが観察者のストレスに繋がる可能性がある。重度の染色ばらつきが生じている場合、決定的な所見が見落とされる可能性がある。２つ目は、染色標本をカメラで撮像して画像処理する場合、染色ばらつきが画像処理精度に悪影響を及ぼす可能性がある。例えば、ある病変が特定の色を呈することが判っていたとしても、染色標本を撮像した画像（以下、染色標本画像と呼ぶ。）から自動的にその病変に対応する画像領域を抽出することが難しくなる。病変の特性による色変化を染色ばらつきが撹乱してしまうからである。

このような染色ばらつきの問題点を解決するため、画像処理によって染色状態を定量化するとともに、染色標本ごとに染色状態を標準化しようとする試みがなされている（例えば、非特許文献１参照）。非特許文献１に記載された画像処理方法では、染色標本を撮像したマルチバンド画像から、染色標本内の各標本点に固定された色素量を物理モデルに基づいて推定する。そして、この推定した推定色素量を適宜増減させて補正するとともに、この補正した補正色素量をもとに画像データを生成することで、染色状態を補正した染色標本画像（以下、補正染色標本画像と呼ぶ。）を取得している。これによると、推定色素量の補正を適切に行うことで、濃く染色された染色標本あるいは薄く染色された染色標本の染色標本画像をもとに、適切に染色された染色標本と同等の色を呈する補正染色標本画像を得ることができる。

特開平７−１２０３２４号公報 特開２００３−６５９４８号公報 "Color Correction of Pathological Images Based on Dye Amount Quantification"、OPTICAL REVIEW、2005、Vol.12、No.4、p.293-300

しかしながら、非特許文献１に記載の画像処理方法では、推定色素量を増減させることによって色素量の推定誤差が同時に拡大されるため、実際には色素が固定されていない標本点における補正色素量が、色素が固定された標本点における推定色素量と同等の値を示す場合が生じるという問題があった。また、これにともなって補正染色標本画像上にアーチファクト（artifact）が生じるなど、染色標本の染色特性を正確に再現した補正染色標本画像を得ることができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、染色標本の染色特性を損なうことなく推定色素量を補正することができる画像処理装置および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、色素によって染色された標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理装置において、前記染色標本画像の画像データをもとに前記標本中の複数の標本点における分光特性を推定する分光特性推定手段と、前記分光特性推定手段が推定した分光特性をもとに複数の前記標本点における色素量を推定する色素量推定手段と、前記標本内の特定部位に対して前記色素が有する染色特性に基づき、複数の前記標本点を、前記色素量推定手段が推定した推定色素量が少ない希薄標本点と該希薄標本点以外の染色標本点とに識別する標本点識別手段と、前記染色標本点の前記推定色素量を前記希薄標本点の前記推定色素量と区別して補正する色素量補正手段と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明にかかる画像処理プログラムは、色素によって染色された標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理装置に、前記染色標本画像の画像データをもとに前記標本中の複数の標本点における分光特性を推定する分光特性推定手順と、前記分光特性推定手順によって推定された分光特性をもとに複数の前記標本点における色素量を推定する色素量推定手順と、前記標本内の特定部位に対して前記色素が有する染色特性に基づき、複数の前記標本点を、前記色素量推定手順によって推定された推定色素量が少ない希薄標本点と該希薄標本点以外の染色標本点とに識別する標本点識別手順と、前記染色標本点の前記推定色素量を前記希薄標本点の前記推定色素量と区別して補正する色素量補正手順と、を実行させることを特徴とする。

本発明にかかる画像処理装置および画像処理プログラムによれば、染色標本の染色特性を損なうことなく推定色素量を補正することができる。

以下、添付図面を参照して、本発明にかかる画像処理装置および画像処理プログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一符号を付して示している。

（実施の形態）
図１は、本実施の形態にかかる画像処理装置１の要部構成を示すブロック図である。この図に示すように、画像処理装置１は、色素によって染色された染色標本を撮像した染色標本画像を取得する染色標本画像取得部２と、各種情報の入力、表示および記憶をそれぞれ行う入力部３、表示部４および記憶部５と、染色標本画像取得部２が取得した染色標本画像に対して各種画像処理を行う画像処理部６と、これらの各部に電気的に接続され、その接続された各部の処理および動作を制御する制御部７とを備える。

染色標本画像取得部２は、例えば図２に示すように、複数の色素によって染色された染色標本１０が載置されたステージ１１と、ステージ１１を介して染色標本１０を透過照明する光源１２と、染色標本１０からの光を集光して染色標本１０の観察像を結像させる結像光学系１３と、観察像を結像する光の波長帯域を所定範囲に制限するバンドパスフィルタ１４と、観察像を撮像して染色標本画像を生成するカメラ１６とを備える。

カメラ１６は、ＣＣＤ等を用いたモノクロの撮像素子上に、図３に示すようなモザイク状のＲＧＢフィルタを配置して構成されており、Ｒ，Ｇ，Ｂの各フィルタ領域において、図４に示すような分光感度特性を有している。カメラ１６は、各画素においてＲ，Ｇ，Ｂいずれかの成分しか撮像することができないが、近傍の画素値を利用して各々不足するＲ，Ｇ，Ｂ成分を補間することができる。なお、カメラ１６は、ＲＧＢフィルタを用いた構成に限らず、例えば３ＣＣＤタイプのカメラを用いることができる。その場合、各画素において補間を行うことなくＲ，Ｇ，Ｂ成分をすべて取得することができる。

バンドパスフィルタ１４は、例えば図５−１および図５−２に示すような異なる分光透過率特性を有したバンドパスフィルタ１４ａ，１４ｂを含み、それぞれ回転式のターレット１５に保持されている。これによって、バンドパスフィルタ１４ａ，１４ｂは、結像光学系１３とカメラ１６との間に切換自在に配置可能とされている。染色標本画像取得部２は、観察像を結像する光の波長帯域をバンドパスフィルタ１４ａ，１４ｂによって順次変化させながら撮像を行うことで、染色標本１０の染色標本画像として６バンドのマルチバンド画像（６バンド画像）を取得することができる。

なお、ここでは染色標本画像取得部２は、２枚のバンドパスフィルタ１４ａ，１４ｂを用いて６バンドの染色標本画像を取得するものとしたが、２枚に限定されず２枚以上用いてもよい。それによって、より多くのバンド数のマルチバンド画像を染色標本画像として取得することができる。例えば、１６枚のバンドパスフィルタをフィルタホイールで回転させて切り換えながら面順次方式でマルチバンド画像を撮像する技術が特許文献１に開示されている。これによると、１６バンドの染色標本画像を得ることができる。

また、バンドパスフィルタ１４は、結像光学系１３とカメラ１６との間に配置されるものとして説明したが、光源１２からカメラ１６に至る光路中のいずれの位置に配置させてもよい。さらに、観察像を結像する光の波長帯域を制限するものとして、バンドパスフィルタ１４の代わりに透過帯域可変型のフィルタを用いてもよく、例えばバンドパスフィルタ１４およびターレット１５に替えて液晶チューナブルフィルタを用いることができる。

なお、本実施の形態では、複数の色素によって染色された染色標本１０として、ヘマトキシリンとエオジンとの２つの色素によって染色された病理標本を用いるものとし、画像処理装置１は、その病理標本におけるヘマトキシリンと、細胞質を染色したエオジンと、赤血球を染色したエオジンとの３種類の色素の色素量を推定および補正するものとして説明する。また、以下の説明では、これら３種類の色素をそれぞれ色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒと略称する。ただし、画像処理装置１によって推定および補正可能な色素は、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒに限定されるものではなく、画像処理装置１によって処理可能な染色標本は、病理標本に限定されるものではない。

入力部３は、キーボード、マウス等の各種入力デバイスを備え、制御部７に対して染色標本画像の処理に用いる処理パラメータ等、各種情報の入力を行う。特に、入力部３は、後述する推定色素量の補正に用いるパラメータ値または推定色素量の補正目標値を示す補正情報の入力を行う。表示部４は、ＦＰＤ（Flat Panel Display）等の各種表示器を用いて構成され、染色標本画像、補正染色標本画像、色素量の推定結果および補正結果等、各種情報の表示をする。

記憶部５は、ハードディスク、ＲＯＭおよびＲＡＭ等を用いて構成され、制御部７が実行させる処理プログラム、染色標本画像取得部２が取得した染色標本画像、画像処理部６が用いる処理パラメータ、画像処理部６の処理結果としての補正染色標本画像等、各種情報を記憶する。特に、記憶部５は、染色標本の染色に用いた各色素に固有の分光特性である基準分光特性をあらかじめ記憶する基準分光特性記憶部５ａを備える。本実施の形態では基準分光特性記憶部５ａは、染色標本１０における色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの各基準分光特性をあらかじめ記憶する。

画像処理部６は、例えばＣＰＵによって実現され、制御部７が実行させる所定の画像処理プログラムに基づき、記憶部５に記憶された染色標本画像に対して種々の画像処理を行う。特に、画像処理部６は、染色標本画像の画像データをもとに染色標本１０中の複数の標本点における分光特性を推定する分光特性推定部６ａと、分光特性推定部６ａが推定した推定分光特性をもとに複数の標本点における色素量を推定する色素量推定部６ｂと、複数の標本点を、色素量推定部６ｂが推定した推定色素量が少ない希薄標本点と、この希薄標本点以外の染色標本点とに識別する標本点識別部６ｃと、を備える。

また、画像処理部６は、染色標本点の推定色素量を希薄標本点の推定色素量と区別して補正する色素量補正部６ｄと、複数の標本点ごとに色素量補正部６ｄが補正した補正色素量をもとに分光特性を算出する分光特性算出部６ｅと、分光特性算出部６ｅが算出した補正分光特性をもとに補正染色標本画像の画像データを算出する画像データ算出部６ｆと、を備える。

制御部７は、ＣＰＵによって実現され、記憶部５に記憶された所定の処理プログラムを実行させることで、画像処理装置１が備える各部の処理および動作を制御する。例えば、制御部７は、記憶部５に記憶された所定の画像処理プログラムを実行させることで、記憶部５に記憶された染色標本画像を画像処理部６に処理させるとともに、画像処理部６による処理結果を表示部４に表示させる制御をする。

つづいて、画像処理装置１が行う画像処理手順として、染色標本１０における色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの各色素量を推定および補正する処理手順について説明する。図６は、その処理手順の概要を模式的に示す図である。この図に示すように、画像処理装置１は、まず染色標本画像としてのマルチバンド画像を取得し、その画像データをもとに染色標本１０中の各標本点における分光特性を推定するスペクトル推定を行う。

つぎに、画像処理装置１は、推定分光特性と、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの各基準分光特性とをもとに、その色素ごとに染色標本１０中の各標本点における各色素量（Ｈ色素量、Ｅ色素量およびＲ色素量）を推定するとともに、推定した各色素量の補正を行う。その際、画像処理装置１は、色素ごとに推定色素量をもとに、染色標本１０中の各標本点を希薄標本点と染色標本点とに識別し、染色標本点における推定色素量を希薄標本点における推定色素量と区別して補正する。

その後、画像処理装置１は、標本点ごとに補正色素量をもとに分光特性を算出するスペクトル合成を行い、この算出した補正分光特性をもとに補正染色標本画像を生成して表示する。その際、画像処理装置１は、補正染色標本画像としてＲＧＢ画像を合成して表示部４に表示させる。なお、画像処理装置１は、一連の処理過程の中で、染色標本画像、補正染色標本画像、推定分光特性、補正分光特性、推定色素量および補正色素量等を記憶部５に適宜記憶させる。

図７は、図６に対応する処理手順を示すフローチャートであって、制御部７が記憶部５に記憶された所定の画像処理プログラムを実行させることで行われる画像処理手順を示すフローチャートである。この図に示すように、まず染色標本画像取得部２は、染色標本１０の染色標本画像としてのマルチバンド画像を取得する染色標本画像取得処理を行い（ステップＳ１０１）、分光特性推定部６ａは、染色標本画像の画像データをもとに染色標本１０中の各標本点における分光特性を推定する分光特性推定処理を行う（ステップＳ１０２）。

つぎに、色素量推定部６ｂは、ステップＳ１０２によって推定された推定分光特性と、基準分光特性記憶部５ａに記憶された色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの各基準分光特性とをもとに、この色素ごとに染色標本１０中の各標本点における各色素量を推定する色素量推定処理を行い（ステップＳ１０３）、標本点識別部６ｃは、ステップＳ１０３によって推定された推定色素量をもとに、色素ごとに染色標本１０中の各標本点を希薄標本点と染色標本点とに識別する標本点識別処理を行う（ステップＳ１０４）。そして、色素量補正部６ｄは、染色標本点の推定色素量を希薄標本点の推定色素量と区別して補正する色素量補正処理を行う（ステップＳ１０５）。

その後、分光特性算出部６ｅは、標本点ごとに補正色素量をもとに分光特性を算出する分光特性算出処理を行い（ステップＳ１０６）、画像データ算出部６ｆは、ステップＳ１０６によって算出された補正分光特性をもとに、補正染色標本画像の画像データを算出する画像データ算出処理を行う（ステップＳ１０７）。そして、制御部７は、ステップＳ１０７によって算出された画像データをもとに補正染色標本画像を表示部４に表示させる画像表示処理を行い（ステップＳ１０８）、一連の画像処理を終了させる。なお、ステップＳ１０８では、制御部７は、補正染色標本画像に限らず、染色標本画像、推定分光特性、補正分光特性、推定色素量および補正色素量等を表示部４に適宜表示させる。

ステップＳ１０１の染色標本画像取得処理では、染色標本画像取得部２は、バンドパスフィルタ１４ａ，１４ｂを順次切り換えながら染色標本１０を撮像することで、例えば図８に示すような染色標本画像としてのマルチバンド画像を取得する。ただし、図８ではモノクロ表示している。また、染色標本画像取得部２は、染色標本画像を取得した後、染色標本１０をステージ１１上から取り除いた状態で、背景光のマルチバンド画像として光源１２が発した照明光のみのマルチバンド画像を、染色標本画像の場合と同様の撮像手順によって取得する。制御部７は、このステップＳ１０１によって取得された染色標本画像と背景光のマルチバンド画像とを記憶部５に記憶させる。

つぎに、ステップＳ１０２の分光特性推定処理では、分光特性推定部６ａは、推定手法の一つであるウィナー（Wiener）推定を用いて標本点ごとの分光特性を推定する。ここで、標本点とは、染色標本画像上の各画素もしくは各画素群に対応する染色標本１０上の点である。

通常、色素は染色標本１０内に３次元的に分布しているが、染色標本画像では染色標本１０を３次元像として捉えることはできず、染色標本１０内をその厚さ方向に透過した照明光をカメラ１６の撮像素子上に結像させた２次元像として捉えている。このため、染色標本画像では、染色標本１０を平面的に捉えたその平面内での各点を標本点として観察している。この場合、各標本点における色素量とは、その標本点において染色標本１０の厚さ方向に分布した色素の全色素量（積分量）に相当する。

なお、染色標本１０の標本点と、それに対応する染色標本画像上の観察点（画素もしくは画素群）との各位置（座標）は、染色標本画像取得部２における各種の装置パラメータ等に基づく換算式によってあらかじめ対応付けられており、画像処理部６は、その換算式を用いて標本点と観察点との座標を適宜変換することができる。

一般に、染色標本画像上の観察点位置ｘおよびバンドｂにおける画素値ｇ（ｘ，ｂ）と、その観察点位置ｘに対応する標本点における分光特性としての分光透過率ｔ（ｘ，λ）との間には、波長λと、染色標本画像の撮像に用いたバンドパスフィルタのバンドｂに対応する分光透過率ｆ（ｂ，λ）と、染色標本画像の撮像に用いたカメラの分光感度特性ｓ（λ）と、染色標本画像の撮像に用いた照明光の分光放射特性ｅ（λ）と、バンドｂにおける撮像ノイズｎ（ｂ）とを用いた次式（１）によって示される関係が成り立つ。なお、バンドｂは、染色標本画像としてのマルチバンド画像における各バンドを識別する通し番号である。

式（１）を波長について離散化すると、画素値ｇ（ｘ，ｂ）、分光透過率ｔ（ｘ，λ）、分光透過率ｆ（ｂ，λ）、分光感度特性ｓ（λ）、分光放射特性ｅ（λ）および撮像ノイズｎ（ｂ）のそれぞれに対応する行列Ｇ（ｘ），Ｔ（ｘ），Ｆ，Ｓ，Ｅ，Ｎを用いて次式（２）によって示される。
Ｇ（ｘ）＝ＦＳＥＴ（ｘ）＋Ｎ ・・・（２）

ここで、波長のサンプル点数Ｄとバンド数Ｂとをもとに、行列Ｇ（ｘ）はＢ行１列、行列Ｔ（ｘ）はＤ行１列、行列ＦはＢ行Ｄ列、行列ＳはＤ行Ｄ列、行列ＥはＤ行Ｄ列、行列ＮはＢ行１列とされている。また、行列Ｓは、分光感度特性ｓ（λ）を対角要素とする対角行列であり、行列Ｅは、分光放射特性ｅ（λ）を対角要素とする対角行列である。なお、式（２）では、行列を用いて複数のバンドに関する式を集約しているため、変数としてバンドｂが陽に記述されていない。また、波長λに関する積分は、行列の積に置き換えられている。

ウィナー推定によると、観察点位置ｘに対応する標本点における分光透過率の推定値を示す行列Ｔ^（ｘ）は、式（２）をもとに、行列Ｒ_SS，Ｒ_NNを用いて次式（３）によって算出される。ここで、行列Ｒ_SSは、Ｄ行Ｄ列の行列であり、対象とする標本の分光透過率の自己相関行列である。また、行列Ｒ_NNは、Ｂ行Ｂ列の行列であり、染色標本画像の撮像に用いたカメラのノイズの自己相関行列である。なお、記号（）^ｔは転置行列を示し、記号（）^−１は逆行列を示している。
Ｔ^（ｘ）＝Ｒ_SS（ＦＳＥ）^ｔ（（ＦＳＥ）Ｒ_SS（ＦＳＥ）^ｔ＋Ｒ_NN）^−１Ｇ（ｘ） ・・・（３）

ステップＳ１０２の分光特性推定処理では、分光特性推定部６ａは、式（３）を用いて染色標本１０中の各標本点における推定分光透過率を算出する。算出された各推定分光透過率は、記憶部５に記憶される。なお、行列Ｆ，Ｓ，Ｅは、染色標本画像取得部２におけるバンドパスフィルタ１４、カメラ１６および光源１２が選定された後、分光計等を用いてあらかじめ測定され、記憶部５に記憶される。ここでは、結像光学系１３の分光透過率は「１．０」と近似されているが、「１．０」からの乖離が許容できない場合に、この分光透過率もあらかじめ測定し、行列Ｅに乗じておくとよい。

また、行列Ｒ_SSは、Ｈ＆Ｅ染色された典型的な病理標本を用意し、複数の標本点における分光透過率を分光計で測定することであらかじめ求められ、記憶部５に記憶される。この分光透過率の測定では、統計的な精度を高めるために、病理標本内で偏りなく１００点程度の測定を行うことが好ましい。また、行列Ｒ_NNは、ステップＳ１０１によって撮像された背景光のマルチバンド画像の各バンドについて画素値の共分散行列を生成することであらかじめ求められ、記憶部５に記憶される。

つぎに、ステップＳ１０３の色素量推定処理について説明する。一般に、光を透過する物質では、波長λごとに入射光の強度Ｉ₀（λ）と射出光の強度Ｉ（λ）との間で、物質に固有の係数ｋ（λ）と物質の厚さｄとを用い、次式（４）によって示されるLambert-Beer則が成り立つことが知られている。

Ｈ＆E染色された染色標本１０では、式（４）をもとに、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒごとの係数ｋ_H（λ），ｋ_E（λ），ｋ_R（λ）と、観察点位置ｘに対応する標本点位置Ｘの厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）とを用いて次式（５）が成り立つ。

式（５）の左辺は、分光透過率であり、係数ｋ_H（λ），ｋ_E（λ），ｋ_R（λ）は、それぞれ色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒに固有の基準分光特性である。係数ｋ_H（λ），ｋ_E（λ），ｋ_R（λ）は、各々対応する単一の色素で染色した基準染色標本を作成し、その分光透過率を分光計によって測定することであらかじめ求められ、基準分光特性記憶部５ａに記憶される。

また、厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）は、それぞれ色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒに対応した仮想的な厚さであって、染色標本１０が色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒごとに単一の色素で染色されていると仮定した場合と比較して、相対的にどの程度の量の色素が存在しているか、という相対的な色素量を表す指標となる。すなわち、厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）は、それぞれ染色標本１０中の標本点位置Ｘにおける色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの色素量を表していると言える。

式（５）の両辺の対数を取ると、次式（６）となる。

式（６）の左辺における分光透過率Ｉ（λ）／Ｉ₀（λ）として、式（３）を用いて算出される推定分光特性ｔ^（Ｘ，λ）を代入すると、次式（７）を得る。ここで、推定分光特性ｔ^（Ｘ，λ）は、式（３）によって算出される行列Ｔ^（ｘ）の波長λに対応する要素ｔ^（ｘ，λ）を標本点位置Ｘについて換算することで求められる。

式（７）において未知変数は厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）の３つであるから、少なくとも３つの異なる波長λに対して式（７）を連立させることで、これを解くことができる。あるいは、より算出精度を高めるために、４つ以上の異なる波長λに対して式（７）を連立させて重回帰分析を行うこともできる。

３つの波長λ₁，λ₂，λ₃について式（７）を連立させた場合、次式（８）を得る。これより、厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）は、次式（９）によって算出される。

ステップＳ１０３の色素量推定処理では、色素量推定部６ｂは、式（９）を用いて、染色標本１０中の各標本点位置Ｘにおける推定色素量として厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）を算出する。算出された各推定色素量は、記憶部５に記憶される。なお、以下の説明では、厚さｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）をそれぞれ推定色素量ｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）と呼称する。

つぎに、ステップＳ１０４の標本点識別処理について説明する。図９は、その標本点識別処理手順を示すフローチャートである。この図に示すように、標本点識別部６ｃは、まずステップＳ１０３で算出された各標本点における推定色素量ｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）を、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒごとに、それぞれ最大推定色素量ｄ_{H_MAX}，ｄ_{E_MAX}，ｄ_{R_MAX}によって正規化し、その正規化した推定色素量としての色素量比ｒａｔｅ_H，ｒａｔｅ_E，ｒａｔｅ_Rを算出する（ステップＳ１１１）。このステップＳ１１１では、標本点識別部６ｃは、次式（１０−１）〜（１０−３）によって色素量比ｒａｔｅ_H，ｒａｔｅ_E，ｒａｔｅ_Rを算出する。
ｒａｔｅ_H＝ｄ_H（Ｘ）／ｄ_{H_MAX} ・・・（１０−１）
ｒａｔｅ_E＝ｄ_E（Ｘ）／ｄ_{E_MAX} ・・・（１０−２）
ｒａｔｅ_R＝ｄ_R（Ｘ）／ｄ_{R_MAX} ・・・（１０−３）

そして、標本点識別部６ｃは、色素量比ｒａｔｅ_H，ｒａｔｅ_E，ｒａｔｅ_Rが各々対応する色素ごとの所定閾値ｔｈ_H，ｔｈ_E，ｔｈ_Rより小さいか否かを判別し、所定閾値ｔｈ_H，ｔｈ_E，ｔｈ_Rより小さいと判別した標本点を希薄標本点に識別するとともに、希薄標本点以外の標本点を染色標本点に識別する処理を順次行う。

具体的には、標本点識別部６ｃは、まず色素Ｅについて色素量比ｒａｔｅ_Eが所定閾値ｔｈ_Eより小さいか否かを判別し（ステップＳ１１２）、所定閾値ｔｈ_Eより小さい場合（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、処理対象の標本点に希薄標本点であることを示すラベル「Ｒａｒｅ_E」を付与し（ステップＳ１１３）、所定閾値ｔｈ_Eより小さくない場合には（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、処理対象の標本点に染色標本点であることを示すラベル「Ｄｙｅｉｎｇ_E」を付与する（ステップＳ１１４）。その後、標本点識別部６ｃは、色素Ｈおよび色素Ｒについての識別処理であるＨ処理およびＲ処理を順次行い（ステップＳ１１５，Ｓ１１６）、各色素について処理対象の標本点を希薄標本点または染色標本点に識別する。そして、標本点識別部６ｃは、この一連の標本点識別処理を各標本点に対して順次繰り返した後、ステップＳ１０４へリターンする。

図１０は、ステップＳ１１５のＨ処理の処理手順を示すフローチャートである。この図に示すように、Ｈ処理では、標本点識別部６ｃは、まず色素量比ｒａｔｅ_Hが所定閾値ｔｈ_Hより小さいか否かを判別し（ステップＳ１２１）、所定閾値ｔｈ_Hより小さい場合（ステップＳ１２１：Ｙｅｓ）、処理対象の標本点に希薄標本点であることを示すラベル「Ｒａｒｅ_H」を付与する（ステップＳ１２２）。所定閾値ｔｈ_Hより小さくない場合には（ステップＳ１２１：Ｎｏ）、標本点識別部６ｃは、処理対象の標本点に染色標本点であることを示すラベル「Ｄｙｅｉｎｇ_H」を付与するとともに（ステップＳ１２３）、ステップＳ１１３によって付与したラベル「Ｒａｒｅ_E」を「Ｄｙｅｉｎｇ_E」に更新するラベル更新処理を行う（ステップＳ１２４）。そして、標本点識別部６ｃは、ステップＳ１２２またはＳ１２４の後、Ｈ処理を終了させてステップＳ１１５へリターンする。

図１１は、ステップＳ１１６のＲ処理の処理手順を示すフローチャートである。この図に示すように、Ｒ処理では、標本点識別部６ｃは、まず色素量比ｒａｔｅ_Rが所定閾値ｔｈ_Rより小さいか否かを判別し（ステップＳ１３１）、所定閾値ｔｈ_Rより小さい場合（ステップＳ１３１：Ｙｅｓ）、処理対象の標本点に希薄標本点であることを示すラベル「Ｒａｒｅ_R」を付与する（ステップＳ１３２）。所定閾値ｔｈ_Rより小さくない場合には（ステップＳ１３１：Ｎｏ）、標本点識別部６ｃは、処理対象の標本点に染色標本点であることを示すラベル「Ｄｙｅｉｎｇ_R」を付与するとともに（ステップＳ１３３）、ステップＳ１１４によって付与したラベル「Ｄｙｅｉｎｇ_E」を「Ｒａｒｅ_E」に更新するラベル更新処理を行う（ステップＳ１３４）。そして、標本点識別部６ｃは、ステップＳ１３２またはＳ１３４の後、Ｒ処理を終了させてステップＳ１１６へリターンする。

ステップＳ１２４，Ｓ１３４のラベル更新処理では、標本点識別部６ｃは、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒが染色標本１０内の特定部位に対して所定の染色特性を有することに基づいてラベルの更新を行っている。具体的には、標本点識別部６ｃは、ステップＳ１２４では染色標本１０中の細胞核の染色特性に基づき、ステップＳ１３４では赤血球の染色特性に基づいて、それぞれラベルの更新を行っている。

すなわち、Ｈ＆Ｅ染色された染色標本１０では、細胞核は青紫色に染められていることから、色素Ｈの色素量比ｒａｔｅ_Hが所定閾値ｔｈ_Hより大きい標本点は細胞核であると判断することができる。また、前述のように、細胞核はヘマトキシリンとエオジンとの両方に反応している。これより、ステップＳ１２４では、標本点識別部６ｃは、ステップＳ１２１によって細胞核内にあると判別した標本点について、先にステップＳ１１３によって色素Ｅに対して希薄標本点と識別したものを染色標本点に識別しなおしている。

一方、赤血球については、前述のように、色素Ｒは赤血球を染色したエオジンを示し、細胞質を染色するエオジン（色素Ｅ）とは区別している。このため、色素Ｒの色素量比ｒａｔｅ_Rが所定閾値ｔｈ_Rより大きい標本点は赤血球であると判断することができる。この場合、赤血球内にあって色素Ｅに対して染色標本点と識別されるものは、推定色素量における推定誤差が大きいものと考えられる。これより、ステップＳ１３４では、標本点識別部６ｃは、ステップＳ１３１によって赤血球内にあると判別した標本点について、先にステップＳ１１４によって色素Ｅに対して染色標本点と識別したものを希薄標本点に識別しなおしている。

このようにラベル更新処理を行うことで、標本点識別部６ｃは、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの細胞核および赤血球に対する所定の染色特性に基づいて、希薄標本点および染色標本点の識別をすることができる。なお、標本点識別処理によって各標本点に付与されたラベル「Ｒａｒｅ_H，Ｒａｒｅ_E，Ｒａｒｅ_R，Ｄｙｅｉｎｇ_H，Ｄｙｅｉｎｇ_EまたはＤｙｅｉｎｇ_R」は、記憶部５に記憶される。

つづいて、上述の標本点識別処理に用いる所定閾値ｔｈ_H，ｔｈ_E，ｔｈ_Rについて説明する。この所定閾値ｔｈ_H，ｔｈ_E，ｔｈ_Rは、例えばつぎのように、各色素量の分布状態に基づいて自動的に決定することができる。染色標本画像としてのマルチバンド画像の画像サイズをＩｓｉｚｅとすると、推定色素量ｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ），ｄ_R（Ｘ）の平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rと標準偏差Ｓ_H，Ｓ_E，Ｓ_Rとは、それぞれ次式（１１−１）〜（１１−３）および次式（１２−１）〜（１２−３）によって求められる。
Ａｖｅ_H＝Σｄ_H（Ｘ）／Ｉｓｉｚｅ ・・・（１１−１）
Ａｖｅ_E＝Σｄ_E（Ｘ）／Ｉｓｉｚｅ ・・・（１１−２）
Ａｖｅ_R＝Σｄ_R（Ｘ）／Ｉｓｉｚｅ ・・・（１１−３）

そして、所定閾値ｔｈ_H，ｔｈ_E，ｔｈ_Rは、平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rと標準偏差Ｓ_H，Ｓ_E，Ｓ_Rとをもとに、所定係数ｋを用いて次式（１３−１）〜（１３−３）によって決定することができる。
ｔｈ_H＝（Ａｖｅ_H＋ｋＳ_H）／ｄ_{H_MAX} ・・・（１３−１）
ｔｈ_E＝（Ａｖｅ_E＋ｋＳ_E）／ｄ_{E_MAX} ・・・（１３−２）
ｔｈ_R＝（Ａｖｅ_R＋ｋＳ_R）／ｄ_{R_MAX} ・・・（１３−３）

所定係数ｋは、ｋ≦１を満足する係数であり、平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rと標準偏差Ｓ_H，Ｓ_E，Ｓ_Rとの大小関係によってあらかじめ決定される。例えば、標準偏差Ｓ_H，Ｓ_E，Ｓ_Rがそれぞれ平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rより小さい場合はｋ＝−１．０とする。これによって、平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rに対して標準偏差Ｓ_H，Ｓ_E，Ｓ_Rより小さい推定色素量を持つ標本点を希薄標本点とすることができる。一方、標準偏差Ｓ_H，Ｓ_E，Ｓ_Rがそれぞれ平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rより大きい場合は、推定色素量のばらつきが大きく、平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rより大きい推定色素量が比較的広い範囲に点在していると考えられるため、ｋ＝０．５とする。これによって、平均値Ａｖｅ_H，Ａｖｅ_E，Ａｖｅ_Rより大きい推定色素量を閾値とする。

なお、所定閾値ｔｈ_H，ｔｈ_E，ｔｈ_Rは、各色素量の分布状態等に基づいて自動的に決定するばかりでなく、画像処理装置１の操作者によって入力部３から入力される閾値情報に基づいて決定することもできる。

つぎに、ステップＳ１０５の色素量補正処理について説明する。この色素量補正処理では、色素量補正部６ｄは、ステップＳ１０４によって識別された色素Ｈおよび色素Ｅのそれぞれに対する染色標本点の推定色素量と、希薄標本点の推定色素量とを区別して補正する。具体的には、色素量補正部６ｄは、染色標本点の推定色素量ｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ）に対してそれぞれ染色補正係数α_H，α_Eを乗じて補正し、希薄標本点の推定色素量ｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ）に対してそれぞれ希薄補正係数β_H，β_Eを乗じて補正する。この補正によって、色素Ｈおよび色素Ｅのそれぞれに対する染色標本点は補正色素量α_Hｄ_H（Ｘ），α_Eｄ_E（Ｘ）を有し、希薄標本点は補正色素量β_Hｄ_H（Ｘ），β_Eｄ_E（Ｘ）を有することとなる。

ここで、染色補正係数α_H，α_Eと希薄補正係数β_H，β_Eとは、それぞれ初期値は「１」であって、画像処理装置１の操作者によって入力部３から入力される補正係数情報に基づいて適宜変更される。あるいは、入力部３から入力される補正目標値情報に基づいて、染色標本点の補正色素量α_Hｄ_H（Ｘ），α_Eｄ_E（Ｘ）と、希薄標本点の補正色素量β_Hｄ_H（Ｘ），β_Eｄ_E（Ｘ）とを直接決定することもできる。この場合、通常、希薄標本点の補正色素量β_Hｄ_H（Ｘ），β_Eｄ_E（Ｘ）のは、それぞれ染色標本点の補正色素量α_Hｄ_H（Ｘ），α_Eｄ_E（Ｘ）よりも小さく設定される。

また、希薄補正係数β_H，β_Eは、染色補正係数α_H，α_Eに基づき、所定の関係式を用いて決定することもできる。例えば希薄補正係数β_H，β_Eは、次式（１４−１），（１４−２）に示すように、それぞれ染色補正係数α_H，α_Eに補正率φ_H，φ_Eを乗じて決定することができる。この場合、次式（１５−１），（１５−２）を満足するように補正率φ_H，φ_Eを決定する。これによって、染色標本点の推定色素量を増加（α_H，α_E＞１．０）または減少（α_H，α_E＜１．０）させて補正する場合、希薄標本点の推定色素量に対する補正量を染色標本点の推定色素量に対する補正量より小さくすることができる。
β_H＝α_Hφ_H ・・・（１４−１）
β_E＝α_Eφ_E ・・・（１４−２）
φ_H，φ_E＜１．０ （ｉｆ α_H，α_E＞１．０） ・・・（１５−１）
φ_H，φ_E＞１．０ （ｉｆ α_H，α_E＜１．０） ・・・（１５−２）

さらに、上述の染色標本点の補正色素量α_Hｄ_H（Ｘ），α_Eｄ_E（Ｘ）に、それぞれバイアス成分δ_H，δ_Eを加えることもできる。これによって、染色補正係数α_H，α_Eを乗じるだけの場合に比べて多様な補正効果（強調効果）を得ることができる。なお、バイアス成分δ_H，δ_Eは、それぞれ初期値は「０」であって、画像処理装置１の操作者によって入力部３から入力されるバイアス成分情報に基づいて適宜変更される。

以上のようにしてステップＳ１０５によって補正された各補正色素量は、記憶部５に記憶される。また、補正に用いた染色補正係数α_H，α_E、希薄補正係数β_H，β_E、補正率φ_H，φ_Eおよびバイアス成分δ_H，δ_E等の補正パラメータも記憶部５に記憶させることができる。なお、ここでは色素Ｒの推定色素量ｄ_R（Ｘ）を補正対象から除外するものとしたが、色素Ｈおよび色素Ｅの推定色素量ｄ_H（Ｘ），ｄ_E（Ｘ）と同様に補正することもできる。

つぎに、ステップＳ１０６の分光特性算出処理について説明する。この分光特性算出処理では、分光特性算出部６ｅは、各標本点の補正分光特性として、染色標本点の補正分光透過率ｔ*（Ｘ，λ）と希薄標本点の補正分光透過率ｔ**（Ｘ，λ）とを、それぞれ式（５）に基づく次式（１６−１），（１６−２）によって算出する。

ここで、上述のように色素量補正処理において色素Ｒの推定色素量ｄ_R（Ｘ）を補正対象から除外する場合には、色素Ｒに対する染色補正係数α_Rおよび希薄補正係数β_Rをそれぞれ「１」とした次式（１７−１），（１７−２）によって、補正分光透過率ｔ*（Ｘ，λ），ｔ**（Ｘ，λ）を算出する。そして、このようにして算出された各標本点の補正分光透過率ｔ*（Ｘ，λ），ｔ**（Ｘ，λ）は、記憶部５に記憶される。

つぎに、ステップＳ１０７の画像データ算出処理について説明する。この画像データ算出処理では、画像データ算出部６ｆは、まずステップＳ１０６によって算出された補正分光透過率ｔ*（Ｘ，λ），ｔ**（Ｘ，λ）における標本点位置Ｘをそれぞれ観察点位置ｘに換算した補正分光透過率ｔ*（ｘ，λ），ｔ**（ｘ，λ）を求め、この補正分光透過率ｔ*（ｘ，λ），ｔ**（ｘ，λ）を要素とする行列Ｔ*（Ｘ），Ｔ**（Ｘ）を算出する。

そして、画像データ算出部６ｆは、式（２）におけるノイズ成分の行列Ｎを除外した次式（１８−１），（１８−２）を用い、補正染色標本画像としてのＲＧＢ画像の画像データＧ_RGB（ｘ）を染色標本点および希薄標本点ごとに算出する。これによって、画像データ算出部６ｆは、染色標本画像と同じ幅と高さを有するとともに、染色標本点に対応する画像領域と希薄標本点に対応する画像領域との少なくとも一方を識別可能に示す補正染色標本画像の画像データを生成する。この補正染色標本画像の画像データは、記憶部５に記憶される。
Ｇ_RGB（ｘ）＝ＦＳＥＴ*（ｘ） ・・・（１８−１）
Ｇ_RGB（ｘ）＝ＦＳＥＴ**（ｘ） ・・・（１８−２）

なお、行列Ｓは、ＲＧＢカメラの分光感度特性を示すものであって、染色標本画像を撮像したときに用いたカメラ１６の分光感度特性を用いるのが簡便であるが、他のＲＧＢカメラの分光感度特性を用いることもできる。

つぎに、ステップＳ１０８の画像表示処理について説明する。この画像表示処理では、制御部７は、ステップＳ１０７によって算出された画像データをもとに、補正染色標本画像を表示部４に表示させる。その際、制御部７は、ステップＳ１０４によって標本点ごとに付与されたラベルに基づいて、色素ごとの染色標本点および希薄標本点に各々対応する画像領域を同時あるいは個別に表示させる。

図１２は、図８に示した染色標本画像に対応する補正染色標本画像を示す図である。制御部７は、例えばこの図１２に（ａ）として示すように、各色素の染色標本点および希薄標本点に各々対応する画像領域を１つの補正染色標本画像上に表示させることができる。さらに、同図に（ｂ），（ｃ）として示すように、補正染色標本画像中の部分領域に対応する色素量補正前の染色標本画像と色素量補正後の補正染色標本画像とを容易に対比できるように、それぞれ拡大表示することができる。

図１２における（ｂ）と（ｃ）との対比、あるいは図８と図１２との対比から、染色標本画像における黒い斑点状の細胞核を示す領域が、補正染色標本画像において濃く変化していることがわかる。また、染色標本画像において希薄標本点に対応する白色領域は、補正染色標本画像においても白色のまま変化していないことがわかる。これより、画像処理装置１による色素量補正の結果、染色標本１０の染色特性を損なうことなく補正染色標本画像が生成されたことがわかる。

また、制御部７は、例えば図１３−１〜図１３−３に示すように、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒごとに、染色標本点と希薄標本点とに各々対応する画像領域を個別の補正染色標本画像として同時もしくは順次表示させることができる。さらに、制御部７は、色素ごとに、染色標本点と希薄標本点とに各々対応する画像領域を同一の補正染色標本画像上に表示させることや、染色標本点および希薄標本点ごとに、色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒに各々対応する画像領域を同一の補正染色標本画像上に表示させることなど、種々の表示形態で補正染色標本画像を表示させることができる。制御部７は、画像処理装置１の操作者によって入力部３から入力される表示形態情報に基づいて、補正染色標本画像の表示形態を適宜変更することができる。

以上説明したように、本実施の形態にかかる画像処理装置１では、染色標本画像の画像データをもとに染色標本１０中の複数の標本点における分光特性を推定する分光特性推定部６ａと、分光特性推定部６ａが推定した分光特性をもとに複数の標本点における色素量を推定する色素量推定部６ｂと、複数の標本点を希薄標本点と染色標本点とに識別する標本点識別部６ｃと、染色標本点の推定色素量を希薄標本点の推定色素量と区別して補正する色素量補正部６ｄとを備えているため、染色標本１０の染色特性を損なうことなく推定色素量を補正することができる。

また、画像処理装置１では、標本点ごとに補正色素量をもとに分光特性を算出する分光特性算出部６ｅと、分光特性算出部６ｅが算出した補正分光特性をもとに補正染色標本画像の画像データを算出する画像データ算出部６ｆとを備えているため、染色標本１０の染色特性を損なうことなく、染色標本点と希薄標本点との発色の違いを滑らかに再現した補正染色標本画像を生成することができる。

また、画像処理装置１では、色素量推定部６ｂは、色素ごとに複数の標本点における色素量を推定し、標本点識別部６ｃは、色素ごとに複数の標本点を染色標本点と希薄標本点とに識別するとともに、染色標本１０内の特定部位に対して所定の染色特性を有する２以上の色素について、１つの色素に対する標本点の識別結果に基づいて他の色素に対する標本点の識別結果を変更しているため、その特定部位に対する所定の染色特性を正確に再現した補正染色標本画像を生成することができる。

例えば、特許文献２に記載の顕微鏡画像処理装置では、染色標本画像から、染色標本に固定された色素量を物理モデルに基づいて推定し、この推定した色素量分布に対して、細胞核内にヘマトキシリンのみ、細胞質内にエオジンのみが含まれる状態を最適な染色状態（標準状態）として、色素量分布を補正しているが、上述のように細胞核はヘマトキシリンばかりでなくエオジンによっても染色されるため、Ｈ＆Ｅ染色された染色標本の染色特性を正確に再現できない場合が生じるという問題があった。

これに対して画像処理装置１では、ステップＳ１１５のＨ処理によって、細胞核に対するヘマトキシリンとエオジンとの染色特性を反映させて染色標本点と希薄標本点との識別を行い、ステップＳ１０５の色素量補正処理によって、染色標本点の推定色素量を希薄標本点の推定色素量と区別して補正しているため、細胞核におけるヘマトキシリンとエオジンとの染色特性を正確に再現する補正染色標本画像を生成することができる。

ここまで、本発明を実施する最良の形態を実施の形態として説明したが、本発明は、上述した実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲であれば、種々の変形が可能である。

例えば、上述した実施の形態では、染色標本画像取得部２は、染色標本画像を撮像して取得するものとして説明したが、あらかじめ外部装置によって撮像された染色標本画像を取得する構成とすることもできる。この場合、染色標本画像取得部２は、外部装置等から染色標本画像の画像データを入力可能なデータ通信インターフェースを備えるとよい。

本発明の実施の形態にかかる画像処理装置の要部構成を示すブロック図である。 画像処理装置が備える染色標本画像取得部の要部構成を示す図である。 染色標本画像取得部が備えるカメラのＲＧＢフィルタを示す図である。 染色標本画像取得部が備えるカメラの分光感度特性を示す図である。 染色標本画像取得部が備えるバンドパスフィルタの分光透過率特性を示す図である。 染色標本画像取得部が備えるバンドパスフィルタの分光透過率特性を示す図である。 画像処理装置が行う画像処理手順の概要を示す図である。 画像処理装置が行う画像処理手順を示すフローチャートである。 染色標本画像取得部が取得した染色標本画像を示す図である。 標本点識別処理の処理手順を示すフローチャートである。 標本点識別処理におけるＨ処理手順を示すフローチャートである。 標本点識別処理におけるＲ処理手順を示すフローチャートである。 画像処理装置が表示する補正染色標本画像を示す図である。 画像処理装置が表示する色素ごとの補正染色標本画像を示す図である。 画像処理装置が表示する色素ごとの補正染色標本画像を示す図である。 画像処理装置が表示する色素ごとの補正染色標本画像を示す図である。

符号の説明

１ 画像処理装置
２ 染色標本画像取得部
３ 入力部
４ 表示部
５ 記憶部
５ａ 基準分光特性記憶部
６ 画像処理部
６ａ 分光特性推定部
６ｂ 色素量推定部
６ｃ 標本点識別部
６ｄ 色素量補正部
６ｅ 分光特性算出部
６ｆ 画像データ算出部
７ 制御部
１０ 染色標本
１１ ステージ
１２ 光源
１３ 結像光学系
１４，１４ａ，１４ｂ バンドパスフィルタ
１５ ターレット
１６ カメラ

Claims (12)

1. 色素によって染色された標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理装置において、
   前記染色標本画像の画像データをもとに前記標本中の複数の標本点における分光特性を推定する分光特性推定手段と、
   前記分光特性推定手段が推定した分光特性をもとに複数の前記標本点における色素量を推定する色素量推定手段と、
   前記標本内の特定部位に対して前記色素が有する染色特性に基づき、複数の前記標本点を、前記色素量推定手段が推定した推定色素量が少ない希薄標本点と該希薄標本点以外の染色標本点とに識別する標本点識別手段と、
   前記染色標本点の前記推定色素量を前記希薄標本点の前記推定色素量と区別して補正する色素量補正手段と、
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記色素量補正手段は、前記染色標本点の前記推定色素量と前記希薄標本点の前記推定色素量とを個別に補正するとともに、前記希薄標本点の前記推定色素量に対する補正量を前記染色標本点の前記推定色素量に対する補正量より小さくすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記標本点ごとに前記色素量補正手段が補正した補正色素量をもとに、該補正色素量を示す補正染色標本画像の画像データを生成する補正画像生成手段を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記補正画像生成手段は、
   前記標本点ごとに前記補正色素量をもとに分光特性を算出する分光特性算出手段と、
   前記分光特性算出手段が算出した分光特性をもとに前記補正染色標本画像の画像データを算出する画像データ算出手段と、
   を備えたことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記標本点識別手段は、前記推定色素量または正規化した前記推定色素量と所定閾値との大小関係に基づいて前記標本点を識別することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の画像処理装置。
6. 前記標本を染色した前記色素は、複数であり、
   前記色素量推定手段は、前記色素ごとに複数の前記標本点における色素量を推定し、
   前記標本点識別手段は、前記色素ごとに前記標本点を識別することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の画像処理装置。
7. 前記標本点識別手段は、複数の前記色素のうちの第１色素および第２色素ごとに前記標本点を識別するとともに、前記第２色素に対する前記標本点の識別結果に基づいて前記第１色素に対する前記標本点の識別結果を変更することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記染色特性は、前記標本中の細胞核の染色特性及び赤血球の染色特性であることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の画像処理装置。
9. 前記色素量補正手段は、前記希薄標本点の前記推定色素量に対する補正量を前記染色標本点の前記推定色素量に対する補正量に基づいて決定することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の画像処理装置。
10. 前記色素量補正手段が前記推定色素量の補正に用いるパラメータ値または前記色素量補正手段による前記推定色素量の補正目標値を示す補正情報の入力を行う入力手段を備え、
    前記色素量補正手段は、前記補正情報をもとに前記推定色素量を補正することを特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の画像処理装置。
11. 前記補正画像生成手段は、前記希薄標本点に対応する画像領域と前記染色標本点に対応する画像領域との少なくとも一方を識別可能に示す前記補正染色標本画像の画像データを生成することを特徴とする請求項３または４に記載の画像処理装置。
12. 色素によって染色された標本を撮像した染色標本画像を処理する画像処理装置に、
    前記染色標本画像の画像データをもとに前記標本中の複数の標本点における分光特性を推定する分光特性推定手順と、
    前記分光特性推定手順によって推定された分光特性をもとに複数の前記標本点における色素量を推定する色素量推定手順と、
    前記標本内の特定部位に対して前記色素が有する染色特性に基づき、複数の前記標本点を、前記色素量推定手順によって推定された推定色素量が少ない希薄標本点と該希薄標本点以外の染色標本点とに識別する標本点識別手順と、
    前記染色標本点の前記推定色素量を前記希薄標本点の前記推定色素量と区別して補正する色素量補正手順と、
    を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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