JP5372068B2 - 撮像システム、画像処理装置 - Google Patents
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Description
には、原則として全ての検体(プレパラート)を高解像度で撮像することとなるため、特許文献1の方法を適用したとしてもスループットの向上を図ることはできない。
(システムの全体構成)
図1は、本発明の撮像システムの一実施例である、バーチャル・スライド・システムの構成を示している。
画像処理装置110にはユーザからの入力をキーボードやマウスなどの操作デバイスを通じて受け付ける操作部111、処理画像を表示する表示部112が接続される。また画像処理装置110には、記憶装置113、他のコンピュータシステム114が接続されている。
本計測ユニット101はプレパラート内の検体診断のための高精細な画像を取得する撮像ユニットである。プレ計測ユニット102は本計測に先立って撮像を行う撮像ユニットで、本計測で精度の良い画像取得をするための撮像制御情報取得を目的とした画像取得を行う。詳しくは後述するが、本実施例において特徴的な処理は、第1の撮像ユニットであるプレ計測ユニット102で撮像したデータを用いて、第2の撮像ユニットである本計測ユニット101を制御することで、検体に応じたデータ量の削減を行う点にある。
図2(a)は実施例1における本計測ユニット101の内部構成を示す図である。
光源201の光は照明光学系202を通じ、光量ムラが無いように均一化され、ステージ203の上に設置されたプレパラート204を照射する。プレパラート204は観察対象となる組織の切片や塗抹した細胞をスライドグラス上に貼り付け、封入剤とともにカバーグラスの下に固定したものであり、検体(被写体)を観察可能な状態に準備したものである。
図2(b)は実施例1におけるプレ計測ユニット102の内部構成を示す図である。
光源301の光は照明光学系302を通じ、光量ムラが無いように均一化され、ステージ303の上に設置されたプレパラート204を照射する。プレパラート204を通った光は結像光学系305により、撮像部307上の撮像面で結像する。結像光学系305の中には開口絞り306が存在し、開口絞り306を調整することで被写界深度が制御できる。
図3は本発明における画像処理装置(ホストコンピュータ)110の内部構成を示す図である。
CPU401はRAM402やROM403に格納されているプログラムやデータを用いて画像処理装置全体の制御を行う。またCPU401は、以降の実施例で説明する各種演算処理、データ処理、例えば、後述する染色方法推定処理や撮像条件設定処理を行う。
外部記憶装置411への情報の書き込みや外部記憶装置411からの情報の読み出しはI/O410を介して行われる。コントローラ413は撮像装置120を制御するためのユニットであり、I/F(インターフェース)412を介してCPU401と制御信号および応答信号のやり取りをする。
本実施例のバーチャル・スライド・システムは、検体(標本)の染色方法を推定するための「プレ計測」と、推定した染色方法に応じた解像度で検体を撮像する「本計測」とを実行する。ここでは、プレ計測で得られた低解像度の画像データを分析して染色方法を推定し、その結果に従って本計測ユニット101の動作を制御する処理を「プレ計測推定制御処理」とよぶ。以下、実際の処理の順番とは逆になるが、最初に本計測処理の概要について説明し、その後で本実施例の特徴であるプレ計測推定制御処理について詳しく説明する。
本計測データ取得処理S501では、コントローラ108の制御により、本計測ユニット101がプレパラートを撮像し、画像処理装置110に画像データを送信する。
次に現像・補正処理S502において、画像処理装置110が画像データに対し色変換
処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理などを実施する。これらの処理により、モニタ表示される画像の色を標本の実際の色に近づけることができるとともに、画像のノイズが抑えられる。
次に合成処理S503では、画像処理装置110が、分割して撮像した物体面の画像をつなぎ合わせ、プレパラート上の対象領域(例えば20mm角の領域)を映した像を作る。
次に圧縮処理S504では、画像処理装置110が、合成したデータを圧縮し、データ容量を削減する。圧縮方法としては静止画圧縮符号化方式のJPEGやJPEG2000などを用いることが可能である。続いて、伝送処理S505では、画像処理装置110が記憶装置113に画像データを送り、保存する。或いは画像処理装置110は、ネットワークI/Fを介してネットワーク上のコンピュータシステム114や画像サーバに画像データを送信してもよい。
図5、図6を用いて本計測データ取得処理S501について説明する。
図5(a)はプレパラートの模式図である。スライドグラス610上にはカバーグラス611によって検体600を封入した領域とラベルエリア612がある。本実施例の本計測データ取得処理S501では、カバーグラス611があると想定される領域を撮像対象とする。なお、プレ計測で検体600が存在する外接矩形領域を求め、本計測ではその領域のみを撮像することでデータ量を削減することも好ましい。
物体面における撮像領域601(斜線領域)は本計測ユニット101の結像光学系205を通じて結像し、撮像面における撮像領域604に対応する。
このように撮像領域を複数領域に分割し、ステージ203を移動しながら繰り返し撮像することで比較的小さなイメージセンサでも広い領域を撮像することができる。
像データを取得する処理は一般に「Zスタック」とよばれている。
撮像部207、或いは、撮像部207とステージ203の両方を結像光学系205の光軸方向に沿って移動することでも焦点位置を変更することができる。また、結像光学系205のレンズを制御することにより光学的に焦点距離を変更することでも、焦点位置を変更可能である。なお、プレ計測ユニット102のステージ機構は本計測ユニット101とほぼ同じため、説明は省略する。
図4(b)はプレ計測推定制御処理の処理フローを示す図である。
プレ計測データ取得処理S901では、コントローラ108の制御により、プレ計測ユニット102がプレパラートを撮像し、画像処理装置110に画像データを送信する。
次に、染色方法推定処理S902では、画像処理装置110が、撮像部307で撮像した画像を解析し、検体(標本)に施された染色方法を推定する。
次に、撮像条件設定処理S903では、画像処理装置110が、染色方法推定処理S902で推定した情報を元に、本計測処理S904での撮像条件を本計測ユニット101に設定する。
最後に本計測処理S904では、撮像条件設定処理S903で設定された撮像条件を使って、スライドグラスとカバーグラスで挟まれた検体内の所望の位置にフォーカスを合わせ、本計測ユニット101で画像取得を行う。そして図4(a)で説明した処理により、高解像度の合成画像を生成する。
図7(a)は、本実施例のプレ計測データ取得処理S901の詳細を示している。
ステージ設定処理S1001では、コントローラ108が搬送機構を制御して、プレ計測ユニット102のステージ303にプレパラート204をセットする。
図7(b)は、本実施例の特徴である染色方法推定処理S902の処理内容を示している。本実施例の染色方法推定処理は、プレ計測で得られた画像データの色に基づいて検体の染色方法を推定する処理である。
L*a*b*色空間に変換される。なお、sRGBのまま以降の処理を行う場合には、S1101の処理を省略することもできる。
図8(a)、図8(b)はヒストグラム生成処理S1102の一例を示す。図8(a)に示すように、例えば、L*a*b*色空間をL*軸を中心軸として30度ずつ12等分し、それぞれの領域A1〜A12に出現する画素の数を数える。そして図8(b)に示すように、プレ計測で得られた画像データに対する一次元ヒストグラムを描く。図8(b)の横軸は領域A1〜A12であり、縦軸は画素の出現頻度(画素の数)である。
図10は、撮像条件設定処理S903の詳細を示している。
まずS1401で、画像処理装置110は、有意な染色推定が出来たか否かを判定する。もし確度の高い推定ができていればS1402に進み、画像処理装置110は、データベース1400にアクセスし、格納された染色方法毎の撮像制御情報を取得する。そして、S1403にて、画像処理装置110は、S1402で取得した撮像制御情報に基づき、本計測において撮像データ量が削減できる撮像条件を設定する。本実施例においては、撮像データ削減設定処理S1403は、撮像部207における電荷読み出し方法を変更する処理である。後で詳しく説明する。
図11はCCDイメージセンサの受光素子から画素信号を読み出す様子を模式的に示した図である。はじめに、図11を用いてCCDイメージセンサの画素信号の読み出し方法について説明する。
水平レジスタ1502の各画素および出力ノード1503は、スーパーピクセルと呼ばれる画素であり、複数の受光素子が蓄えた電荷を統合して蓄積できる大きな蓄積電子数(ウェル深度)を備えている。
図11(a)に示すように、イメージセンサの1510aで示す部分に光が照射され、4つの画素それぞれにa個の電子が蓄積されたとする。まず図11(b)に示すように、2行分の電荷を水平レジスタ1502に移動することで、水平レジスタ1502の左2画素1510bにそれぞれ2×a個の電子が蓄積される。図11(c)の1510cは、水平レジスタ1502内の電荷を2画素分右に移動させた状態を示している。さらに水平レジスタ1502内の電荷を2画素分右に移動させると、図11(d)の1510dに示す
ように、出力ノード1503に4×a個の電子が集められる。これにより、4画素に蓄積された電荷の合計値を1画素の情報として読み出すことが可能となる。ビニング処理によって複数画素分の電荷を加算することにより、ランダムノイズが低減されるためSN比が向上する。また、階調性に優れた画像信号を得ることができる。
図11では、ビニング設定が2×2の例を示したが、3×3、4×4、あるいは2×4など、統合する縦横の画素数は任意に設定することが可能である。
次に、図10の染色方法毎の撮像制御情報取得処理S1402について詳細に説明する。
本実施例における染色方法毎の撮像制御情報とは、CCDイメージセンサの受光素子から画素信号を読み出す際のビニング設定であり、この点が本実施例の特徴である。
データベース1400に格納されている染色方法毎の撮像制御情報の一例を以下に示す。このように本実施例では、染色方法毎の撮像制御情報として、染色方法とビニング設定が関連付けられたデータを用いる。
実施例2では、CMOSイメージセンサを用いたビニング処理によりデータ量を削減する例を説明する。なお、本実施例におけるCMOSイメージセンサは画素毎に増幅した電圧信号が読み出し可能なAPS(Active Pixel Sensor)型であるとし、以降の説明を行う。
画素に蓄積された電荷を、電圧に変換・増幅して画素毎に読み出している。そのため、電荷移動時にビニングを行うことはできない。そこで本実施例では、CMOSイメージセンサの後段に解像度変換処理(画素統合処理)を行う演算回路を実装し、CMOSイメージセンサの出力信号に対してデータ演算を行うことで、ビニング処理を実現する。
CMOSイメージセンサ1600内には受光素子1601と読み出し回路1602が存在する。受光素子1601の各画素はフォトダイオードからなる受光素子で、それぞれに読み出し回路1602が接続されており、蓄積電荷を電圧で読みだす構成となっている。
データ演算回路1603は、指定されたビニング設定に応じて、統合する画素内のデジタル信号の加算を行うことでビニング処理を実行する。ビニング処理の結果はデータ演算回路1603に接続するメモリ1604に書きだされる。
以上述べた実施例2の構成によっても、実施例1と同様の効果が実現できる。すなわち、複数の染色方法を施したプレパラートを混在させてバッチ処理を行った場合においても、プレ計測において染色方法を推定し、それによって本計測で取得するデータ量を削減できる。そのため、過剰な解像度でデータを撮像する必要がなく、高いスループットが実現できる。また画像データは適切な解像度に抑えられているため、表示や編集、保存において応答速度を高め、ユーザに使い勝手の良い環境を提示できる。
実施例3では、実施例1、2とは異なり、図4(a)に示した本計測処理の内部フローの圧縮処理S504において染色方法に応じて画像圧縮パラメータを変更することでデータ量を削減する例を説明する。
図13はJPEG圧縮符号化方式の符号化および復号化装置のブロック図を表している。図13の上段はJPEG画像符号化装置のブロック図である。
離散コサイン変換部1703は、入力した画像信号に対して、2次元離散コサイン変換処理を行い、離散コサイン変換係数を計算して出力する。離散コサイン変換の詳細は公知であるのでここでは説明を省略する。
エントロピ符号化部1705は、符号化テーブルに従い、入力された量子化後の離散コサイン変換係数を符号化し、ビットストリームを出力する。符号出力部1706は、そのビットストリームを含む符号列を伝送路を介して符号入力部1707へ出力可能である。
図13の下段はJPEG画像復号化装置の構成を表すブロック図であり、1707が符号入力部、1708はエントロピ復号化部、1709は逆量子化部、1710は逆離散コサイン変換部、1711は逆色変換部、1712は画像出力部である。
また、符号列に含まれるビットストリームはエントロピ復号化部1708に出力される。エントロピ復号化部1708はビットストリームを復号化し、出力する。復元された量子化インデックスは逆量子化部1709に出力される。
逆離散コサイン変換部1710は、2次元の逆離散コサイン変換を実行し、変換係数から最小符号化単位の色変換された原画像の信号を計算する。逆色変換部1711は入力した最小符号化単位の色変換された原画像の信号に対し、逆の色変換を行い、最小符号化単位の原画像の信号を復元する。
原画像を構成する全ての最小符号化単位について上記の処理を行い、原画像全体を復元する。画像出力部1712は、復元された画像信号を出力する。
次に、本実施例の特徴である、染色方法に応じた圧縮パラメータの制御について述べる。
前述したように組織診と細胞診を比較すると、組織診の方が細胞診に比べて解像度が重視されない傾向がある。そのため、HE染色などの組織診で用いる染色方法で染色された
標本では、パパニコロウ染色やギムザ染色などの細胞診で用いる染色方法に比べて、量子化テーブル内の高周波成分の量子化ステップを粗く設定すると良い。それにより本計測で撮像する画像データのデータ量(圧縮後の画像データのサイズ)を削減することができる。
JPEG圧縮符号化で良く用いられるYCbCr変換のCbCr平面において、黄色(Ye)および青(B)はCb軸に比較的近い位置に出現する。そのため、黄色(Ye)および青(B)の出現頻度が多い画像では、離散コサイン変換後のCr軸に対応する空間周波数の量子化テーブルを粗くすることで画質を維持して画像圧縮を行える。一方、マゼンタ(Mg)および緑(G)はそれぞれCbCr平面の第1象現および第3象現の中心位置に出現する。そのため、マゼンタ(Mg)および緑(G)の出現頻度の多い画像では、画質を維持しつつ、離散コサイン後のCb軸、Cr軸に対応する空間周波数の量子化テーブルを粗くするには限界がある。
したが、本発明の構成はこれに限られない。例えば、データ量削減のために組織診用の染色の画像データのみを圧縮し、それ以外の画像データについては画質の劣化を防ぐために非圧縮(若しくは可逆圧縮)としてもよい。
実施例4においては、実施例1〜3で述べた撮像データ削減設定処理の前段に撮像倍率変更処理を加えることで、後段のデータ削減の効果を高める効果を実現する。
圧縮処理におけるデータ削減性能(圧縮率)を高めることができる。なお、画像の高周波成分を低下させることで、実施例1、2で述べたビニング処理において画素間隔のサンプリングによって発生するエイリアシング(折り返し歪)を抑制する効果も得られる。
実施例1〜4では、プレ計測で得られた画像を用いて染色方法を推定したが、他の情報を用いて染色方法を推定することもできる。実施例5では、プレ計測で撮像した画像以外の画像から染色方法を推定し、データ量を削減する方法について述べる。なお本実施例の方法を用いる場合には、プレ計測ユニットは不要となる。
画像取得処理S2001では、画像処理装置110が、染色方法の推定に用いる画像を取得する。取得方法は、本計測ユニット101から撮像データを取得する方法と、既に他の撮像装置で撮像され所定の画像フォーマット形式で格納されている画像データファイルを取得する方法の2つがあり、いずれの方法を用いてもよい。後者の場合、画像処理装置110は、例えば図1に示す他のコンピュータシステム114からネットワークを通じて取得することもできるし、記憶装置113からファイルを読み込むこともできる。
また、画像処理装置110がヒストグラム生成処理S1102(図7(b))まで実行してその結果をネットワーク上のコンピュータに送り、ネットワーク上のコンピュータがマッチング度算出処理S1103以降の処理を実行してもよい。この方法では、画像データそのものを伝送する必要がないため、通信時間を短縮することができる。
また実施例1では、CCDイメージセンサの各画素に蓄積された電荷を読み出す際に、電荷を加算するビニング処理を行い、データ量を削減する例を説明したが、画素単位の増幅機能を持たないパッシブ型のCMOSセンサにおいても同様の構成が可能である。その
ため、CCD、CMOSセンサの種類に関わらず、染色方法に応じてビニング設定を変えることは本発明の範疇とする。
また各実施例で説明した構成を互いに組み合わせることで、データ削減効果をさらに高めることもできる。例えば、実施例1、2のビニング処理と実施例3の圧縮処理を組み合わせたり、実施例3の圧縮処理と実施例4の撮像倍率変更を組み合わせたりするとよい。
Claims (12)
- 検体を撮像して画像データを取得する撮像システムであって、
検体の像を拡大する結像光学系、及び、前記結像光学系により拡大された検体の像を撮像する撮像手段を有する撮像ユニットと、
前記撮像ユニットから得られる検体の画像データを分析することにより、当該検体の染色方法を推定する染色方法推定手段と、
前記染色方法推定手段により推定された染色方法が組織診用の検体の染色に用いられる第1の染色方法であった場合に、当該検体の画像データのデータ量を、前記画像データの解像度を当該推定された染色方法が細胞診用の検体の染色に用いられる第2の染色方法であった場合よりも低下させることで、削減するデータ削減処理手段と、を有する
ことを特徴とする撮像システム。 - 前記撮像手段はイメージセンサを有し、
前記データ削減処理手段は、前記イメージセンサの複数の画素の電荷を統合し1つの画素の情報として読み出すビニング処理によって、前記撮像手段から読み出す画像データの解像度を低下させる手段を含む
ことを特徴とする請求項1に記載の撮像システム。 - 前記データ削減処理手段は、前記撮像手段から読み出された画像データに対し解像度変換処理を適用することによって、前記画像データの解像度を低下させる手段を含む
ことを特徴とする請求項1または2に記載の撮像システム。 - 前記データ削減処理手段は、前記撮像ユニットから得られる画像データを圧縮する圧縮手段を含む
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1項に記載の撮像システム。 - 前記圧縮手段は、前記第1の染色方法と推定された検体の画像データの圧縮率を、前記第2の染色方法と推定された検体の画像データの圧縮率よりも高める
ことを特徴とする請求項4に記載の撮像システム。 - 前記圧縮手段は、圧縮率を高めるために画像データの色空間を変換する色変換手段を含み、
前記色変換手段は、前記染色方法推定手段により推定された染色方法に応じて色変換式を変更する
ことを特徴とする請求項4または5に記載の撮像システム。 - 前記撮像ユニットは、第1の撮像ユニットと前記第1の撮像ユニットよりも高精細の撮像を行う第2の撮像ユニットとを有し、
前記染色方法推定手段は、前記第1の撮像ユニットから得られる画像データを用いて染色方法を推定し、
前記データ削減処理手段は、前記第2の撮像ユニットから得られる画像データのデータ量を削減する
ことを特徴とする請求項1〜6のうちいずれか1項に記載の撮像システム。 - 前記第2の撮像ユニットは、倍率を変更可能な結像光学系を有しており、前記第1の染色方法と推定された検体を撮像する場合は、前記第2の染色方法と推定された検体を撮像する場合よりも、前記結像光学系の倍率を低くする
ことを特徴とする請求項7に記載の撮像システム。 - 検体の画像データを処理する画像処理装置であって、
検体の画像データを取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段で取得した検体の画像データを分析することにより、当該検体の染色方法を推定する染色方法推定手段と、
前記染色方法推定手段により推定された染色方法が組織診用の検体の染色に用いられる第1の染色方法であった場合に、当該検体の画像データのデータ量を、前記画像データの解像度を当該推定された染色方法が細胞診用の検体の染色に用いられる第2の染色方法であった場合よりも低下させることで、削減するデータ削減処理手段と、を有し、
前記データ削減処理手段は、前記画像取得手段で取得した画像データに対し解像度変換処理を適用することによって、前記画像データの解像度を低下させる手段を含む
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記染色方法推定手段は、前記画像取得手段で取得した画像データの縮小画像のデータを用いて染色方法を推定する
ことを特徴とする請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記データ削減処理手段は、前記画像取得手段で取得した画像データのファイルフォーマットに応じてデータ量の削減方法を決定する
ことを特徴とする請求項9または10に記載の画像処理装置。 - 検体の画像データを処理するプログラムであって、
検体の画像データを取得するステップと、
取得した検体の画像データを分析することにより、当該検体の染色方法を推定するステップと、
推定された染色方法が組織診用の検体の染色に用いられる第1の染色方法であった場合に、当該検体の画像データのデータ量を、前記画像データの解像度を当該推定された染色方法が細胞診用の検体の染色に用いられる第2の染色方法であった場合よりも低下させることで、削減するステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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US20040197839A1 (en) * | 2003-04-04 | 2004-10-07 | Bioview Ltd. | Methods of detecting cancer cells in biological samples |
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