JP5631682B2 - 顕微鏡システムおよび配信システム - Google Patents

Description

本発明は、顕微鏡を利用して取得した病理標本の病理標本画像を処理する顕微鏡システムおよびこの顕微鏡システムを含む配信システムに関するものである。

病理診断では、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（病理標本）を顕微鏡を用いて拡大観察することが広く行われている。病理標本は、無色透明に近いため、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いるが、特に病理標本に関しては、色素として青紫色のヘマトキシリンと赤色のエオジンの２つを用いるヘマトキシリン−エオジン染色（以下、「ＨＥ染色」と呼ぶ。）が標準的に用いられている。

ここで、病理標本の観察は、観察者の目視によるものの他、この病理標本を例えばマルチバンド撮像して画面表示することによっても行われている。この場合には、撮像したマルチバンド画像（病理標本画像）の画素値から標本を染色している色素の色素量を算出（推定）し、算出した色素量をもとに画像の色を適宜補正した後、観察用の標本のＲＧＢ画像（標本ＲＧＢ画像）を合成して画面表示する。

また、従来から、病理標本の染色設備をもたない小規模な医療施設では、染色設備をもつ医療施設に病理標本の染色を依頼するといったことが行われている。一般に、依頼を受けた医療施設では、その病理標本を染色してマルチバンド撮像し、取得した病理標本画像から色素量を算出して保存しておく。そして、依頼元の医療施設からの要求に応じて例えば依頼元の医療施設との間でデータ通信を行い、色素量のデータを送信している。一方、依頼元の医療施設では、受信した色素量のデータから病理標本画像の画素値を再現し、再現した病理標本画像の画素値をもとに標本ＲＧＢ画像を合成して画面表示することで、病理標本の観察を行っている。

なお、顕微鏡を利用して取得した画像を処理するものとしては、荷電粒子顕微鏡装置によって取得した試料の荷電粒子像の画質を、試料上に形成されているパターンの形状や試料特性を用いて改善するようにした技術が知られている（特許文献１を参照）。

特開２００９−２４５６７４号公報 特開平７−１２０３２４号公報

ところで、病理標本画像の画素値から色素量を算出する処理は、病理標本を染色している色素の特性、例えば吸光度等を用いて行う。色素の特性は、例えばその色素を用いて標準的な染色を施した病理標本を用い、分光センサを用いて分光データを測定することで得られる。しかしながら、色素の特性は、厳密には、個々の病理標本によって、あるいは病理標本の染色工程によって変動する場合があり、染色を施した施設等において最適な値が調整される等して用いられていた。このため、色素量のデータを受信した施設側がこの色素量の算出に用いた色素の特性を知らないと、元の病理標本画像の画素値を精度良く再現することができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑み為されたものであって、病理標本画像の画素値を変換することで得られる色素量を、病理標本画像の画素値に適正に再現可能なデータとして送信することができる顕微鏡システムおよび配信システムを提供することを目的とする。

上記した課題を解決し、目的を達成するための、本発明のある態様にかかる顕微鏡システムは、顕微鏡を利用して所定の色素で染色された病理標本の病理標本画像を取得する画像取得手段と、前記色素の特性を用い、前記病理標本画像の画素値を対応する前記病理標本上の標本点における前記色素の色素量に変換する色素量変換手段と、前記色素量変換手段が変換した画素毎の前記色素量に、前記変換の際に用いた前記色素の特性を付加することで変換画像データを作成する特性情報付加手段と、前記変換画像データを外部装置に送信する送信手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明の別の態様にかかる配信システムは、顕微鏡システムと端末装置とがネットワークを介して接続された配信システムであって、前記顕微鏡システムは、顕微鏡を利用して所定の色素で染色された病理標本の病理標本画像を取得する画像取得手段と、前記色素の特性を用い、前記病理標本画像の画素値を対応する前記病理標本上の標本点における前記色素の色素量に変換する色素量変換手段と、前記色素量変換手段が変換した画素毎の前記色素量に、前記変換の際に用いた前記色素の特性を付加することで変換画像データを作成する特性情報付加手段と、前記変換画像データを外部装置に送信する送信手段と、を備え、前記端末装置は、前記顕微鏡システムから送信された前記変換画像データを受信する受信手段と、前記変換画像データを構成する前記画素毎の前記色素量および前記色素の特性をもとに、前記病理標本画像の画素値を再現する画像再現手段と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、病理標本画像の画素値を変換して得た色素量に変換の際に用いた色素の特性を付加して変換画像データを作成し、この変換画像データを外部装置に送信することができる。したがって、病理標本画像の画素値を変換することで得られる色素量を、病理標本画像の画素値に適正に再現可能なデータとして送信することができる。

図１は、配信システムの全体構成例を示すブロック図である。 図２は、顕微鏡システムの構成例を示すブロック図である。 図３は、データ処理装置の画像処理部の構成例を示すブロック図である。 図４は、端末装置の構成例を示すブロック図である。 図５は、端末装置の画像処理部の構成例を示すブロック図である。 図６は、顕微鏡システムが行う変換画像データ作成処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図７は、モデルベースプロファイルの書式例を示す図である。 図８は、顕微鏡システムおよび端末装置が行う処理手順を示すフローチャートである。 図９は、端末装置が行う特性情報適用処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、変形例１におけるデータ処理装置の画像処理部の構成例を示すブロック図である。 図１１は、変形例２におけるデータ処理装置の画像処理部の構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照し、本発明を実施するための形態について詳細に説明する。なお、この実施の形態によって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、同一部分には同一の符号を付して示している。

図１は、本実施の形態における配信システム１の全体構成例を示すブロック図である。図１に示すように、配信システム１は、顕微鏡システム１０と、この顕微鏡システム１０にネットワークＮを介して通信接続される外部装置としての端末装置５０とを備える。ネットワークＮは、例えば電話回線網やインターネット、ＬＡＮ、専用回線、イントラネット等の各種通信網を適宜採用して用いることができる。

図２は、顕微鏡システム１０の構成例を示すブロック図である。図２に示すように、顕微鏡システム１０は、画像取得手段としての顕微鏡装置２０と、データ処理装置３０とがデータの送受可能に接続されて構成される。この顕微鏡システム１０は、例えば病理標本の染色設備を備えた医療施設等に設置される。

顕微鏡装置２０は、例えばＨＥ染色された病理標本Ｓを観測対象とし、この病理標本Ｓの観察像をマルチバンド撮像する。得られた病理標本Ｓ上の物質である色素の観測値、具体的には、病理標本Ｓのマルチバンド画像（病理標本画像）の画像データは、データ処理装置３０の画像取得部３１に出力される。この顕微鏡装置２０は、顕微鏡２１と、撮像部２２とを備える。

ここで、本実施の形態では、例えば、ＨＥ染色された病理標本Ｓを観測対象とする。この場合に病理標本Ｓを染色している色素は、例えば、細胞核をヘマトキシリン（色素Ｈ）、細胞質を染色したエオジン（色素Ｅ）、その他の染色成分、具体的には、赤血球を染色したエオジンまたは染色されていない赤血球の色（色素Ｒ）の３つであり、顕微鏡システム１０は、病理標本画像の各画素の画素値を、各色素の物質量である色素量に変換する。

顕微鏡２１は、病理標本Ｓを例えば透過観察するものであり、照明光を射出する光源や、対物レンズ、病理標本Ｓを載置して対物レンズの光軸方向およびこの光軸方向と垂直な面内を移動する電動ステージ、電動ステージ上の病理標本Ｓを透過照明するための照明光学系、対物レンズと協働して病理標本Ｓの観察像を結像させるための観察光学系等を備え、照明光学系によって光源からの照明光を病理標本Ｓに照射するとともに、観察光学系によって病理標本Ｓの観察像を結像させる。

撮像部２２は、例えば、特許文献２に開示されている撮像方式を適用し、透過させる光の波長帯域が異なる所定枚数（例えば１６枚）のバンドパスフィルタを切り換えながら病理標本Ｓの観察像を面順次方式でマルチバンド撮像する。１６枚のバンドパスフィルタを用いる場合、病理標本画像は、１６バンドのマルチバンド画像として得られる。この撮像部２２は、例えば、前述の所定枚数のバンドパスフィルタをフィルタホイールに装着し、フィルタホイールを回転させることで各バンドパスフィルタを対物レンズの光軸上に択一的に挿入するフィルタユニットや、ＣＣＤあるいはＣＭＯＳ等の撮像素子を備えたＲＧＢカメラ等で構成され、病理標本Ｓの観察像をマルチバンド撮像して病理標本画像を取得する。ＲＧＢカメラは、デジタルカメラ等で広く用いられているものであり、モノクロの撮像素子上にＲＧＢの各色のカラーフィルターをベイヤー配列した単板方式のカメラであってもよいし、３板構成のものでもよい。

この撮像部２２によって得られる画像データの各画素の画素値は、各バンドパスフィルタそれぞれの波長帯域における光の強度に相当し、病理標本Ｓ上の各点（標本点）について波長帯域毎の画素値（分光データ）が得られる。ここで、標本点とは、カメラを構成する撮像素子の各画素位置に対応する病理標本Ｓ上の各位置のことである。なお、撮像部２２は、フィルタユニットを備えない構成であってもよく、ＲＧＢカメラによってＲ，Ｇ，Ｂの３バンドの病理標本画像を取得する構成としてもよい。

データ処理装置３０は、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを用いて実現され、画像取得部３１と、入力部３２と、表示部３３と、送信手段としての通信部３４と、記憶部３５と、画像処理部３６と、装置各部を制御する制御部３９とを備える。

画像取得部３１は、顕微鏡装置２０でマルチバンド撮像された病理標本画像の画像データを入力するインターフェース装置である。入力部３２は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の各種入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた入力信号を制御部３９に出力する。表示部３３は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部３９から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。通信部３４は、所定の通信回線を介して外部とのデータ通信を行う。この通信部３４は、モデムやＴＡ、通信ケーブルのジャックや制御回路等によって実現される。

記憶部３５は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵或いはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体およびその読取装置等によって実現されるものである。この記憶部３５には、顕微鏡システム１０を動作させ、この顕微鏡システム１０が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め記憶され、あるいは処理の都度一時的に記憶される。この記憶部３５には、顕微鏡装置２０で取得され、画像取得部３１を介して顕微鏡装置２０から入力された病理標本画像の画像データ（各画素の画素値）、すなわち、各画素における波長帯域毎の分光データや、この病理標本画像を画像処理部３６が信号処理することで得られる変換画像データ等が記憶される。また、記憶部３５には、分光データＤＢ３５１と、モデル一覧テーブル３５２とが記憶される。

分光データＤＢ３５１は、画像処理部３６の色素量変換部３７が色素量を算出する際に用いる色素（ここでは色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒ）の特性である各色素の分光データ（以下、「色素分光データ」と呼ぶ。）を属性毎に登録したデータベース（ＤＢ）である。この分光データＤＢ３５１に登録される色素分光データは、例えば、所定の開始波長から終了波長までの波長域における所定の波長間隔毎の吸光度として用意される。

ここで、病理標本を染色している色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データは、同じＨＥ染色が施された病理標本であっても、その属性によって変動する。属性としては、例えば、被検者の性別や、採取した臓器の種類といった病理標本自体の属性が挙げられる。また、実際に使用する染色液の種類（染色液の製造メーカー）や、使用する染色液の組み合わせ、染色の濃い／薄いといった染色状態、染色場所（染色施設）等の染色時の環境といった染色工程に関する属性によっても変動する。このため、このような属性の異なる生体組織標本を事前に用意し、属性毎に色素分光データを取得して分光データＤＢ３５１に登録しておく。具体的には、色素Ｈおよび色素Ｅの色素分光データについては、色素Ｈおよび色素Ｅを個別に用いて染色した標本（単一染色標本）を属性毎に用意する。そして、分光計を用いてその分光データを測定し、例えばランベルト・ベール（Lambert-Beer）の法則を用いて吸光度を求めることで取得する。また、色素Ｒの色素分光データについては、ＨＥ染色を施していない無染色の病理標本を属性毎に用意し、その画像データを顕微鏡装置２０によって取得する。そして、この画像データをもとに、ランベルト・ベールの法則を用いて複数の標本点における吸光度を算出する処理を行う。このとき、サンプリングする標本点は、赤血球の領域を選ぶこととする。そして、得られた複数の標本点における吸光度の平均を算出し、該当する属性についての色素Ｒの色素分光データとする。

モデル一覧テーブル３５２は、病理標本画像の各画素の画素値を色素量に変換する際の変換のさせ方をモデル化して定義した変換モデルを含む複数の変換モデルを記憶する。記憶しておく変換モデルの種類や数は、特に限定されるものではないが、モデル一覧テーブル３５２には、病理標本Ｓ上の物質の特性をパラメータとして含み、この物質の特性を用いて病理標本Ｓ上の物質の観測値とこの物質の物質量との関係を表した変換モデルが記憶される。具体的には、例えば、ランベルト・ベールの法則による変換モデルが挙げられる。このランベルト・ベールの法則による変換モデルは、色素分光データをパラメータとして含み、この色素分光データを用いて病理標本画像の画素値と色素量との関係をランベルト・ベールの法則によって表したものである。

画像処理部３６は、色素量変換手段としての色素量変換部３７と、特性情報付加手段としての特性情報付加部３８とを含む。図３は、この画像処理部３６の構成例を示すブロック図である。

色素量変換部３７は、病理標本画像の各画素の画素値、すなわち、各画素における波長帯域毎の分光データを色素量に変換する。この色素量変換部３７は、図３に示すように、分光データ選択部３７１と、モデル選択部３７２と、色素量算出部３７３とを含む。

分光データ選択部３７１は、分光データＤＢ３５１を参照し、この分光データＤＢ３５１に登録されている属性毎の色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データの中から、後段の色素量算出部３７３が色素量を算出する際に用いる色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを例えばユーザ操作に従って選択して読み出す。読み出された色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データＤ１１は、色素量算出部３７３に入力される。

モデル選択部３７２は、モデル一覧テーブル３５２に記憶されている変換モデルの中から、色素量算出部３７３が色素量を算出する際に用いる変換モデルを例えばユーザ操作に従って選択して読み出す。読み出された変換モデルＤ１２は、色素量算出部３７３に入力される。

色素量算出部３７３には、画像取得部３１を介して顕微鏡装置２０から入力され、記憶部３５に記憶された病理標本画像Ｄ１３が入力される。色素量算出部３７３は、病理標本画像の各画素の画素値（各画素の波長帯域毎の分光データ）をもとに、各画素に対応する病理標本Ｓ上の標本点における色素量を算出する。変換の対象とする色素は、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒであり、色素量算出部３７３は、病理標本画像の各画素に対応する各標本点に固定された色素Ｈ、色素Ｅおよび色素Ｒの色素量をそれぞれ算出する。具体的には、色素量算出部３７３は、分光データ選択部３７１から入力された色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データＤ１１を用い、モデル選択部３７２から入力された変換モデルＤ１２に従って病理標本画像Ｄ１３の各画素の画素値（各画素における波長帯域毎の分光データ）を変換することで、画素毎に色素量を算出する。得られた画素毎の色素量のデータは、その変換（算出）に用いた色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データと、その変換（算出）に用いた変換モデルを特定する例えばモデル名等の特定情報（以下、「モデル特定情報」と呼ぶ。）とともに、変換データＤ１４として特性情報付加部３８に入力される。

特性情報付加部３８は、色素量算出部３７３から入力される画素毎の色素量に、その変換（算出）に用いた色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを含む付加情報としてのモデルベースプロファイルを付加する。この特性情報付加部３８は、前述のモデルベースプロファイルを作成する付加情報作成手段としての付加情報作成部３８１を含む。ここで、モデルベースプロファイルとは、病理標本画像の各画素の画素値を変換して得た色素量と、その変換（算出）に用いた色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データとの関係を所定のフォーマットで記述したものである。この付加情報作成部３８１が作成したモデルベースプロファイルを画素毎の色素量に付加し、変換画像データＤ１５として出力する。

制御部３９は、入力部３２から入力される入力信号や、記憶部３５に記憶されるプログラムやデータ等をもとに顕微鏡装置２０を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、あるいはデータ処理装置３０を構成する各部への指示やデータの転送等を行って、顕微鏡システム１０全体の動作を統括的に制御する。

次に、端末装置５０の構成について説明する。この端末装置５０は、例えば、病理医等のユーザが診断に用いるものであり、顕微鏡システム１０で観測対象とした病理標本Ｓの診断を行う病理医の勤務する医療施設等に設置される。図４は、端末装置５０の構成例を示すブロック図である。

端末装置５０は、例えばワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータを用いて実現され、図４に示すように、入力部５１と、表示手段としての表示部５２と、受信手段としての通信部５３と、記憶部５４と、画像処理部５５と、装置各部を制御する制御部５７とを備える。

入力部５１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等の各種入力装置によって実現されるものであり、操作入力に応じた入力信号を制御部５７に出力する。表示部５２は、ＬＣＤやＥＬディスプレイ、ＣＲＴディスプレイ等の表示装置によって実現されるものであり、制御部５７から入力される表示信号をもとに各種画面を表示する。通信部５３は、所定の通信回線を介して外部とのデータ通信を行う。この通信部５３は、モデムやＴＡ、通信ケーブルのジャックや制御回路等によって実現される。

記憶部５４は、更新記憶可能なフラッシュメモリ等のＲＯＭやＲＡＭといった各種ＩＣメモリ、内蔵或いはデータ通信端子で接続されたハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記録媒体およびその読取装置等によって実現されるものである。この記憶部５４には、端末装置５０を動作させ、この端末装置５０が備える種々の機能を実現するためのプログラムや、このプログラムの実行中に使用されるデータ等が予め記憶され、あるいは処理の都度一時的に記憶される。例えば、顕微鏡システム１０の記憶部３５に記憶されているモデル一覧テーブル３５２と同様の複数の変換モデルのデータ（例えば後述する式（１）に示す変換モデル等）が記憶される。また、記憶部５４には、受信変換画像データ５４１と、特性情報ＤＢ５４２とが記憶される。

受信変換画像データ５４１は、顕微鏡システム１０から送信された変換画像データを記憶する。特性情報ＤＢ５４２は、変換画像データを構成する画素毎の色素量に対して適用可能な特性情報を登録したデータベース（ＤＢ）である。この特性情報ＤＢ５４２に登録しておく特性情報としては、例えば、病理標本中の所定の構成要素の表示色を所定の色に指定する特性情報等が挙げられる。

画像処理部５５は、特性情報適用部５６を含む。特性情報適用部５６は、顕微鏡システム１０から送信された変換画像データの色素量をもとに、病理標本Ｓの観察画像を合成する。図５は、この画像処理部５５の構成例を示すブロック図である。図５に示すように、特性情報適用部５６は、特性情報分離部５６１と、特性情報選択部５６２と、特性情報変換部５６３とを含む。

特性情報分離部５６１は、記憶部５４の受信変換画像データ５４１を参照し、顕微鏡システム１０から送信された変換画像データＤ２１を読み出して特性情報を分離する。この変換画像データＤ２１は、画素毎の色素量にモデルベースプロファイルが付加されたものであり、特性情報分離部５６１は、モデルベースプロファイルに含まれる特性情報（後述する図７の特性情報Ｄ３４）を抽出することで分離する。分離された特性情報Ｄ２２は、特性情報選択部５６２に入力される。また、この特性情報分離部５６１が記憶部５４から読み出した変換画像データＤ２１は、そのまま特性情報変換部５６３に入力される。

特性情報選択部５６２は、特性情報変換部５６３での処理に用いる特性情報を選択する。例えば、特性情報選択部５６２は、特性情報分離部５６１から入力された特性情報Ｄ２２、または、特性情報ＤＢ５４２に登録されている特性情報のうちの１つを例えばユーザ操作に従って選択する。選択された特性情報は、適用特性情報Ｄ２４として特性情報変換部５６３に入力される。

特性情報変換部５６３は、画像合成手段としての観察画像合成部５６４を含む。観察画像合成部５６４は、特性情報分離部５６１から入力される変換画像データＤ２１の画素毎の色素量をもとに観察画像を合成し、観察画像データＤ２５として出力する。この観察画像合成部５６４は、画像再現手段としての病理標本画像再現部５６５を含む。

病理標本画像再現部５６５は、特性情報選択部５６２において選択され、この特性情報選択部５６２から入力される適用特性情報が、特性情報分離部５６１において変換画像データＤ２１から分離された特性情報Ｄ２２である場合に、画素毎の色素量から、病理標本画像の各画素の画素値を再現する。具体的には、病理標本画像再現部５６５は、適用特性情報Ｄ２４である特性情報Ｄ２２（変換画像データＤ２１のモデルベースプロファイルに含まれる色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データ）を用い、変換画像データＤ２１のモデルベースプロファイルに含まれるモデル特定情報（図７のモデル特性情報Ｄ３２）によって特定される変換モデルに従って画素毎の色素量を病理標本画像の各画素の画素値に変換する。

制御部５７は、入力部５１から入力される入力信号や、記憶部５４に記憶されるプログラムやデータ等をもとに端末装置５０を構成する各部への指示やデータの転送等を行い、端末装置５０全体の動作を統括的に制御する。

次に、配信システム１が行う具体的な処理手順について説明する。先ず、顕微鏡システム１０が行う変換画像データ作成処理について、図６を参照して説明する。

図６に示すように、変換画像データ作成処理では、先ず、データ処理装置３０の制御部３９が、顕微鏡装置２０の動作を制御して病理標本Ｓをマルチバンド撮像し、病理標本画像を取得する（ステップａ１）。

続いて、制御部３９は、色素量の変換に用いる色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データの選択依頼の通知を表示部３３に表示する処理を行い、入力部３２を介してユーザの選択操作を受け付ける（ステップａ３）。例えば、制御部３９は、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データの選択を依頼する旨のメッセージの表示とともに、分光データＤＢ３５１に色素分光データが登録されている属性の一覧を選択肢として提示する選択ボックス等を配置した通知画面を表示部３３に表示する処理を行う。ユーザは、入力部３２を介して所望の属性、例えば観測対象の病理標本Ｓを作製した染色施設等、観測対象の病理標本Ｓに合致する属性の選択操作を行う。色素量の変換に用いる色素分光データとして、病理標本Ｓの属性に合致する色素分光データを選択すれば、後段のステップａ１１での色素量の算出精度が向上する。

続いて、このユーザによる選択操作に応答し、画像処理部３６の分光データ選択部３７１が、ステップａ３で受け付けた選択操作に従って、分光データＤＢ３５１から、該当する色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを選択して読み出す（ステップａ５）。

また、制御部３９は、色素量の変換に用いる変換モデルの選択依頼の通知を表示部３３に表示する処理を行い、入力部３２を介してユーザの選択操作を受け付ける（ステップａ７）。例えば、制御部３９は、変換モデルの選択を依頼する旨のメッセージの表示とともに、モデル一覧テーブル３５２に記憶されている変換モデルのモデル特定情報（例えばモデル名）の一覧を選択肢として提示する選択ボックス等を配置した通知画面を表示部３３に表示する処理を行う。ユーザは、入力部３２を介して所望のモデル特定情報の選択操作を行う。

続いて、このユーザによる選択操作に応答し、画像処理部３６のモデル選択部３７２が、ステップａ７で受け付けた選択操作に従って、モデル一覧テーブル３５２から、該当する変換モデルを選択して読み出す（ステップａ９）。

その後、色素量算出部３７３が、ステップａ５で選択した色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを用い、ステップａ９で選択した変換モデルに従ってステップａ１で取得した病理標本画像の各画素の画素値を変換することで、画素毎に色素量を算出する（ステップａ１１）。例えば、ステップａ９において、上記したランベルト・ベールの法則による変換モデルのモデル特定情報を選択した場合を例に挙げると、このランベルト・ベールの法則による変換モデルは、次式（１）によって表される。ここで、λは、波長を表す。また、ｆ（λ）は、分光透過率を表し、病理標本画像の各画素の画素値をもとに、例えば主成分分析による推定法や、ウィナー（Wiener）推定による推定法等、公知の推定手法を適宜用いることで求めることができる。また、μ_i（λ）は、ｉ個目の色素の色素分光データ（吸光度）を表し、Ｃ_iは、ｉ個目の色素の色素量を表し、ｄは、試料の厚みを表す。またＭは、変換の対象とする色素の数に相当し、本実施の形態では、変換の対象とする色素は色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの３つであるので、Ｍ＝３となる。ステップａ１１では、例えば次式（１）を用いることで、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素量を算出する。

続いて、付加情報作成部３８１が、モデルベースプロファイルを作成する（ステップａ１３）。図７は、モデルベースプロファイルＤ３の書式例を示す図である。図７に示すように、モデルベースプロファイルＤ３は、ヘッダ情報Ｄ３１と、モデル特性情報Ｄ３２と、病理標本Ｓを染色している色素に関する色素情報Ｄ３３と、特性情報Ｄ３４とを含む。

ヘッダ情報Ｄ３１は、モデルベースプロファイル（ＭＢＰ）であることを示す識別情報である。モデル特性情報Ｄ３２は、色素量の変換（算出）に用いた変換モデルのモデル特性情報であり、図７では、上記したランベルト・ベールの法則による変換モデルのモデル特定情報である「Lambert-Beer」が設定されている。色素情報Ｄ３３は、色素の数Ｄ３３１と種類Ｄ３３２とを含む。本実施の形態では、変換の対象とする色素を色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒとしており、数Ｄ３３１として「３」が設定され、種類Ｄ３３２として「Ｈ Ｅ Ｒ」が設定されている。また、特性情報Ｄ３４は、色素量の変換（算出）に用いた色素分光データの開始波長Ｄ３４１と、終了波長Ｄ３４２と、波長間隔Ｄ３４３と、色素分光データＤ３４４とを含み、色素分光データＤ３４４には、開始波長Ｄ３４１から終了波長Ｄ３４２までの波長間隔Ｄ３４３毎の吸光度の値Ｄ３４５，Ｄ３４６，・・・が順番に羅列される。すなわち、図７の例では、値Ｄ３４５が開始波長Ｄ３４１である４００ｎｍでの吸光度、値Ｄ３４６が４０５ｎｍでの吸光度にそれぞれ相当する。

続いて、図６に示すように、特性情報付加部３８が、ステップａ１３で作成したモデルベースプロファイルを画素毎の色素量に付加することで変換画像データを作成する（ステップａ１５）。作成された変換画像データは、例えば、観測対象とした病理標本Ｓの属性情報や、その病理標本Ｓに割り当てられる標本識別情報等と対応付けられて記憶部３５に記憶・保存され、端末装置５０からの要求に応じて端末装置５０に送信される。

次に、以上のように顕微鏡システム１０が作成した変換画像データを端末装置５０との間で送受する際の処理手順について、図８を参照して説明する。配信システム１では、任意のタイミングで顕微鏡システム１０と端末装置５０とがデータ通信を行い、端末装置５０側が要求する病理標本Ｓ、例えばその端末装置５０を操作する病理医等のユーザが予め顕微鏡システム１０が設置された医療施設に対して作成を依頼していた病理標本Ｓの変換画像データを取得する。

図８に示すように、変換画像データを送受するにあたり、端末装置５０では、先ず、制御部５７が、ユーザ操作等に応じて変換画像データの配信を要求する病理標本の指定依頼の通知を表示部５２に表示する処理を行い、入力部５１を介してユーザの選択操作を受け付ける（ステップｃ１）。例えば、制御部５７は、病理標本の指定を依頼する旨のメッセージの表示とともに、所望の病理標本を特定可能な例えば標本識別情報を入力するための入力ボックス等を配置した通知画面を表示部５２に表示する処理を行う。ユーザは、入力部５１を介して要求する病理標本の標本識別情報の指定操作を行う。

続いて、このユーザによる指定操作に応答し、制御部５７は、入力された標本識別情報とともに変換画像データの配信要求を通信部５３を介して顕微鏡システム１０に通知する処理を行う（ステップｃ３）。その後、端末装置５０は、顕微鏡システム１０から変換画像データを受信するまでの間（ステップｃ５：Ｎｏ）、待機状態となる。

一方、変換画像データを送受するにあたり、顕微鏡システム１０は、端末装置５０からの配信要求の通知を受信するまでの間（ステップｂ１：Ｎｏ）、待機状態となっている。そして、顕微鏡システム１０は、通信部３４を介して端末装置５０からの配信要求の通知を受信した場合には（ステップｂ１：Ｙｅｓ）、制御部３９が、配信要求の通知とともに受信した標本識別情報をもとに該当する変換画像データを記憶部３５から読み出し、通信部３４を介して端末装置５０に送信する（ステップｂ３）。

そして、端末装置５０では、顕微鏡システム１０から送信された変換画像データを通信部５３を介して受信すると（ステップｃ５：Ｙｅｓ）、特性情報適用処理に移る（ステップｃ７）。なお、この特性情報適用処理の前に、制御部５７は、受信した変換画像データを受信変換画像データ５４１として記憶部５４に記憶する。図９は、特性情報適用処理の詳細な処理手順を示すフローチャートである。

図９に示すように、特性情報適用処理では、先ず、画像処理部５５において、特性情報適用部５６の特性情報分離部５６１が、図８のステップｃ５で受信し、記憶部５４に受信変換画像データ５４１として記憶された変換画像データを読み出して、この変換画像データを構成するモデルベースプロファイルから特性情報を分離する（ステップｄ１）。

続いて、制御部５７が、変換画像データを構成する画素毎の色素量に適用する適用特性情報の選択依頼の通知を表示部５２に表示する処理を行い、入力部５１を介してユーザの選択操作を受け付ける（ステップｄ３）。例えば、制御部５７は、適用特性情報の選択を依頼する旨のメッセージの表示とともに、ステップｄ１で分離した特性情報および特性情報ＤＢ５４２に登録されている特性情報を選択肢として提示する選択ボックス等を配置した通知画面を表示部５２に表示する処理を行う。ユーザは、入力部５１を介して所望の適用特性情報の選択操作を行う。

続いて、このユーザによる選択操作に応答し、画像処理部５５の特性情報選択部５６２が、ステップｄ３で受け付けた選択操作に従って、ステップｄ１で分離された特性情報を適用特性情報として選択し、あるいは、特性情報ＤＢ５４２から該当する特性情報を読み出して適用特性情報として選択する（ステップｄ５）。

ここで、病理標本を画像化して画面表示し、画面上で病理標本の観察・診断を行う場合、画像化の手法は複数種類存在する。診断に用いられる画像の種類としては、背景技術で説明した標本ＲＧＢ画像の他にも、例えば、色素量画像や、多重染色分離画像、デジタルステイン画像等が挙げられる。これらの画像は、いずれも病理標本画像を加工することで得られるが診断に用いる画像の種類は、病理医によって異なる。すなわち、ＲＧＢ画像の観察・診断を好む病理医もいれば、デジタルステイン画像の観察・診断を好む病理医もいる。そこで、ステップｄ５では、端末装置５０の病理医が好む種類の画像を観察画像として合成するのに用いる特性情報を適用特性情報として選択する。このため、ステップｄ３においてユーザによる観察画像の種類の選択操作を受け付け、ステップｄ５において選択操作された観察画像の種類に応じた適用特性情報を選択するようにしてもよい。

標本ＲＧＢ画像、色素量画像、多重染色分離画像、およびデジタルステイン画像について簡単に説明すると、標本ＲＧＢ画像は、病理標本画像の各画素の画素値、すなわち、各画素における波長帯域毎の分光データから各画素の分光透過率を求め、求めた分光透過率をＲＧＢ値に変換することで合成する。なお、標本ＲＧＢ画像は、公知の手法を用いることで合成できる。この標本ＲＧＢ画像を観察画像として合成する場合には、画素毎の色素量から病理標本画像の画素値を再現する必要があるため、標本ＲＧＢ画像を合成する場合には、ステップｄ５では、ステップｄ１で分離された特性情報を適用特性情報として選択する。

また、色素量画像は、病理標本を染色している色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒのうちの１つまたは複数を選択的に用いて合成した画像であり、公知の手法を用いて合成できる。簡単に処理手順を説明すると、例えば色素Ｈの色素量画像を合成する場合は、画素毎の色素量を構成する色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素量のうち、色素Ｈの色素量のみを取り出して用い、その濃淡を表した画像（Ｈ色素量画像）として合成する。色素Ｅの色素量画像を合成する場合であれば、色素Ｅの色素量のみを取り出して用い、その濃淡を表した画像（Ｅ色素量画像）として合成する。この色素量画像を観察画像として合成する場合には、ステップｄ５では、ステップｄ１で分離された特性情報から該当する色素（例えば色素Ｈ／色素Ｅ）の色素量のみを取り出して適用特性情報として選択する。そして、後段のステップｄ７では、この適用特性情報を用いて該当する色素の色素量画像を観察画像として合成する。

また、多重染色分離画像は、複数の染色法によって多重に染色された病理標本、例えば、ＨＥ染色に加えてさらに免疫染色が施された病理標本の観察等で用いられる。従来から、ＨＥ染色を施した病理標本に対して目的の標的分子に例えばＤＡＢ反応による発色でさらに標識を施して（色素ＤＡＢで染色して）マルチバンド撮像し、観察を行うといったことが行われている。あるいは、ＨＥ染色を施した病理標本と、色素Ｈおよび色素ＤＡＢとで染色した病理標本とを用意し、これらを個別にマルチバンド撮像して観察を行うといったことが行われている。多重染色分離画像は、この場合に病理標本を染色している色素Ｈ、色素Ｅ、および色素ＤＡＢのうちの１つまたは複数を選択的に用いて合成した画像であり、公知の手法を用いて合成できる。このような病理標本を観測対象とする場合には、データ処理装置３０が、ステップａ１１において病理標本を染色している色素Ｈ、色素Ｅ、および色素ＤＡＢの色素量を算出すればよい。そして、例えば色素Ｈおよび色素Ｅによる染色状態を表した多重染色分離画像を合成する場合は、画素毎の色素量を構成する色素Ｈ、色素Ｅ、および色素ＤＡＢの色素量のうち、色素Ｈおよび色素Ｅの色素量のみを取り出して用い、標本ＲＧＢ画像の合成と同様の要領でＲＧＢ値に変換することで合成する。また、例えば色素Ｈおよび色素ＤＡＢによる染色状態を表した多重染色分離画像を合成する場合は、画素毎の色素量を構成する色素Ｈ、色素Ｅ、および色素ＤＡＢの色素量のうち、色素Ｈおよび色素ＤＡＢの色素量のみを取り出して用い、標本ＲＧＢ画像の合成と同様の要領でＲＧＢ値に変換することで合成する。この多重染色分離画像を観察画像として合成する場合には、ステップｄ５では、ステップｄ１で分離された特性情報から所望の色素（例えば色素Ｈ＋色素Ｅ／色素Ｅ＋色素ＤＡＢ）の色素量のみを取り出して適用特性情報として選択する。そして、後段のステップｄ７では、この適用特性情報を用いて該当する色素の多重染色分離画像を観察画像として合成する。

また、デジタルステイン画像は、例えば細胞核や線維、血管といった病理標本中の所望の構成要素をあたかも特殊染色したかのように強調表示した画像であり、公知の手法を用いて合成できる。簡単に処理手順を説明すると、例えば、前述の標本ＲＧＢ画像を合成するとともに、例えば画素毎の色素量をもとに各構成要素の領域を抽出する。そして、標本ＲＧＢ画像内の抽出した各構成要素の領域を構成する画素の画素値を、例えば構成要素毎の表示色で置き換えることによって、標本ＲＧＢ画像内の各構成要素を他と識別可能に強調表示した画像として合成する。例えば、従来から、線維を選択的に染め分けるマッソントリクローム（ＭＴ）染色が知られており、肝臓の線維化の程度を判別する等のために実施されている。このマッソントリクローム染色では、線維が青く染色される。本実施の形態では、ＨＥ染色された病理標本Ｓを観測対象としており、顕微鏡システム１０から送信された変換画像データをもとにマッソントリクローム染色による染色状態を表したデジタルステイン画像を観察画像として合成するためには、画素毎の色素量から病理標本画像の画素値を再現する必要がある。さらに、表示色を置き換える構成要素（例えば線維）の表示色（例えば青）を指定する必要がある。このため、ステップｄ５では、線維の領域の表示色を青に指定する特性情報を特性情報ＤＢ５４２から読み出して取得し、取得した特性情報と、ステップｄ１で分離された特性情報とを併せて適用特性情報として選択する。

なお、この場合の後段のステップｄ７では、適用特性情報のうちのステップｄ１で分離された特性情報を用いて後述するように変換画像データを構成する画素毎の色素量から病理標本画像の各画素の画素値を算出するとともに、例えば画素毎の色素量をもとに線維の領域の画素を抽出し、適用特性情報のうちの特性情報ＤＢ５４２から読み出して取得した特性情報を用いてその表示色を青色に置き換えて観察画像を合成する。

そして、特性情報変換部５６３において、観察画像合成部５６４が、画素毎の色素量にステップｄ５で選択した適用特性情報を適用することで、病理標本の観察画像を合成する（ステップｄ７）。このとき、適用特性情報がステップｄ１で分離された特性情報である場合には、病理標本画像再現部５６５が、変換画像データを構成する画素毎の色素量から病理標本画像の画素値を再現する処理を行う。具体的には、病理標本画像再現部５６５は、適用特性情報である色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを用い、モデルベースプロファイルに含まれるモデル特定情報によって特定される変換モデルに従って画素毎の色素量を変換することで、病理標本画像の各画素の画素値を算出する。例えば、モデルベースプロファイルのモデル特定情報が上記したランベルト・ベールの法則による変換モデルの場合には、上記した式（１）を用いることで、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの画素毎の色素量から各画素の画素値を算出する。

以上のようにして観察画像を合成したならば、特性情報適用処理を終えて図８のステップｃ７にリターンし、その後ステップｃ９に移行する。そして、ステップｃ９では、制御部５７が、図９のステップｄ７で合成した観察画像を表示部５２に表示する処理を行う。

以上説明したように、本実施の形態の配信システム１では、顕微鏡システム１０において、病理標本画像の画素値と色素量との関係をランベルト・ベールの法則によって表した変換モデルに従い、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを用いて病理標本画像の各画素の画素値を画素毎の色素量に変換することとした。そして、色素量の変換（算出）に用いた色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データである特性情報と変換モデルのモデル特性情報とを含むモデルベースプロファイルを画素毎の色素量に付加し、変換画像データを作成して記憶部３５に記憶・保存するとともに任意のタイミングで端末装置５０に送信することとした。一方、端末装置５０では、変換画像データを構成するモデルベースプロファイルから特性情報を分離して用い、モデルベースプロファイルに含まれるモデル特定情報によって特定される変換モデルに従って、変換画像データを構成する画素毎の色素量を病理標本画像の各画素の画素値に変換することとした。したがって、病理標本画像の画素値を変換することで得られる色素量を、病理標本画像の画素値に適正に再現可能なデータとして送信することができる。

また、色素分光データをパラメータとして含み、この色素分光データを用いて病理標本画像の画素値と色素量との関係をランベルト・ベールの法則によって表した変換モデルを用いて病理標本画像の画素値と色素量との変換を行うこととした。したがって、変換後の画素毎の色素量と、変換に用いた色素分光データのみを端末装置５０に送信するだけで端末装置５０において病理標本画像の画素値を精度良く再現することができ、端末装置５０側で病理標本Ｓの解析を適正に行うことが可能となる。

（変形例１）
図１０は、変形例１における顕微鏡システムを構成するデータ処理装置の画像処理部３６ａの構成例を示すブロック図である。なお、上記した実施の形態と同一の構成については、同一の符号を付する。図１０に示すように、変形例１の画像処理部３６ａは、色素量変換部３７ａと、特性情報付加部３８を含み、色素量変換部３７ａは、分光データ選択部３７１ａと、モデル選択部３７２と、色素量算出部３７３とを含む。

変形例１では、分光データ選択部３７１ａに対し、画像取得部３１を介して顕微鏡装置２０から入力され、記憶部３５に記憶された病理標本画像Ｄ４１が入力されるようになっている。この分光データ選択部３７１ａは、入力された病理標本画像Ｄ４１をもとに、分光データＤＢ３５１に登録されている属性毎の色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データの中から、病理標本画像Ｄ４１の各画素の画素値を色素量に変換するのに最適な色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを自動的に選択して読み出す。

具体的には、上記した式（１）において、分光データＤＢ３５１に登録されているｊ番目の色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データをμ^j _i（λ）とし、そのときの分光透過率をｆ^j（λ）として表した次式（２）において、次式（３）に従ってｆ（λ）との誤差が最小となるｊを取得する。そして、取得したｊ番目の色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを分光データＤＢ３５１から選択して読み出す。なお、ここでは、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを１組のデータとして扱うこととして説明したが、同様の手法で色素Ｈの色素分光データ、色素Ｅの色素分光データ、および色素Ｒの色素分光データを個別に選択する構成としてもよい。

（変形例２）
図１１は、変形例２における顕微鏡システムを構成するデータ処理装置の画像処理部３６ｂの構成例を示すブロック図である。なお、上記した実施の形態と同一の構成については、同一の符号を付する。図１１に示すように、変形例２の画像処理部３６ｂは、色素量変換部３７ｂと、特性情報付加部３８を含み、色素量変換部３７ｂは、分光データ算出部３７４ｂと、モデル選択部３７２と、色素量算出部３７３とを含む。

変形例２の顕微鏡システムは、その顕微鏡装置が分光センサを備えており、撮像部による病理標本の撮像と同時に、分光センサによって病理標本の分光データが測定できるようになっている。そして、変形例２では、分光データ算出部３７４ｂに対し、この分光センサが測定した分光データ（測定データ）Ｄ５１が入力されるようになっている。この分光データ算出部３７４ｂは、分光センサから入力される測定データＤ５１をもとに、色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを算出する。この色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データの算出は、公知の手法を適宜用いることで行う。なお、変形例２では、予め色素Ｈ、色素Ｅ、および色素Ｒの色素分光データを用意しておく必要がないため、図１１に示すように、変形例２の顕微鏡システムを構成するデータ処理装置の記憶部３５ｂは、上記した実施の形態等で説明した分光データＤＢ３５１（図２等を参照）を記憶しておく必要がない。

また、上記した実施の形態では、変換モデルとして、ランベルト・ベールの法則による変換モデルを例示したが、別の変換モデルとして、例えば、色素による染色が施されていない無染色の病理標本を観測対象とする場合に用いることができる散乱モデルによる変換モデルが挙げられる。

無染色の病理標本は、色素による染色が施されていない分その特徴が視認し難いが、染色プロセスが不要であるため病理標本の変質がない。ここで、病理標本に含まれる細胞核や細胞質、結合組織等の組織は、各々構造が異なるため、散乱の度合いが異なる。このため、前述のような無染色の病理標本を観測対象とする場合、その病理標本画像の画素値は、次式（４）に示す散乱モデルによる変換モデルで表すことができる。ここで、λは波長を表し、ｆ（λ）は分光透過率を表し、μ_S（λ）は散乱係数を表し、ｄは試料の厚みを表す。

この上記式（４）で表される変換モデルをモデル一覧テーブル３５２に記憶しておき、観測対象の病理標本が色素によって染色されたものなのか染色が施されていない無染色のものなのかに応じて、上記した実施の形態で例示したランベルト・ベールの法則による変換モデルおよび散乱モデルによる変換モデルを選択的に用いるようにしてもよい。

また、上記した実施の形態や変形例では、ＨＥ染色された病理標本を対象標本とした場合について説明したが、ＨＥ染色以外にも様々な染色法が知られている。これらの染色法は、一般染色、特殊染色および免疫生体組織化学的染色に大別されるが、本発明は、いずれの染色法で染色された病理標本を観測対象とする場合にも同様に適用が可能である。

また、本発明は、上記した実施の形態や変形例そのままに限定されるものではなく、実施の形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成できる。また、実施の形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を除外して形成してもよい。

以上のように、本発明の顕微鏡システムおよび配信システムは、病理標本画像の画素値を変換することで得られる色素量を、病理標本画像の画素値に適正に再現可能なデータとして送信するのに適している。

１ 配信システム
１０ 顕微鏡システム
２０ 顕微鏡装置
２１ 顕微鏡
２２ 撮像部
３０ データ処理装置
３１ 画像取得部
３２ 入力部
３３ 表示部
３４ 通信部
３５，３５ｂ 記憶部
３５１ 分光データＤＢ
３５２ モデル一覧テーブル
３６，３６ａ，３６ｂ 画像処理部
３７，３７ａ，３７ｂ 色素量変換部
３７１，３７１ａ 分光データ選択部
３７２ モデル選択部
３７３ 色素量算出部
３７４ｂ 分光データ算出部
３８ 特性情報付加部
３８１ 付加情報作成部
３９ 制御部
５０ 端末装置
５１ 入力部
５２ 表示部
５３ 通信部
５４ 記憶部
５４１ 受信変換画像データ
５４２ 特性情報ＤＢ
５５ 画像処理部
５６ 特性情報適用部
５６１ 特性情報分離部
５６２ 特性情報選択部
５６３ 特性情報変換部
５６４ 観察画像合成部
５６５ 病理標本画像再現部
５７ 制御部
Ｎ ネットワーク
Ｓ 病理標本

Claims (6)

1. 顕微鏡を利用して所定の色素で染色された病理標本の病理標本画像を取得する画像取得手段と、
   前記色素の色素分光データを病理標本自体の属性毎に登録したデータベースを記憶する記憶手段と、
   前記画像取得手段が前記病理標本画像を取得した前記病理標本自体の属性に応じて、前記色素の色素分光データを前記データベースから選択する分光データ選択手段と、
   前記色素の特性であって、前記病理標本自体の属性に応じて前記分光データ選択手段により選択された色素分光データを含む前記色素の特性を用い、前記病理標本画像の画素値を対応する前記病理標本上の標本点における前記色素の色素量に変換する色素量変換手段と、
   前記色素量変換手段が変換した画素毎の前記色素量に、前記変換の際に用いた前記色素分光データを含む前記色素の特性を付加することで変換画像データを作成する特性情報付加手段と、
   前記変換画像データを外部装置に送信する送信手段と、
   を備えることを特徴とする顕微鏡システム。
2. 前記特性情報付加手段は、前記変換の際に用いた前記色素分光データを含む付加情報を作成する付加情報作成手段を有し、前記画素毎の前記色素量に前記付加情報を付加して前記変換画像データを作成することを特徴とする請求項１に記載の顕微鏡システム。
3. 前記色素量変換手段は、前記色素の特性を用いて表される所定の変換モデルに従って前記病理標本画像の画素値を前記色素量に変換し、
   前記付加情報作成手段は、前記変換モデルの特定情報を含めて前記付加情報を作成することを特徴とする請求項２に記載の顕微鏡システム。
4. 顕微鏡システムと端末装置とがネットワークを介して接続された配信システムであって、
   前記顕微鏡システムは、
   顕微鏡を利用して所定の色素で染色された病理標本の病理標本画像を取得する画像取得手段と、
   前記色素の色素分光データを病理標本自体の属性毎に登録したデータベースを記憶する記憶手段と、
   前記画像取得手段が前記病理標本画像を取得した前記病理標本自体の属性に応じて、前記色素の色素分光データを前記データベースから選択する分光データ選択手段と、
   前記色素の特性であって、前記病理標本自体の属性に応じて前記分光データ選択手段により選択された色素分光データを含む前記色素の特性を用い、前記病理標本画像の画素値を対応する前記病理標本上の標本点における前記色素の色素量に変換する色素量変換手段と、
   前記色素量変換手段が変換した画素毎の前記色素量に、前記変換の際に用いた前記色素分光データを含む前記色素の特性を付加することで変換画像データを作成する特性情報付加手段と、
   前記変換画像データを外部装置に送信する送信手段と、
   を備え、
   前記端末装置は、
   前記顕微鏡システムから送信された前記変換画像データを受信する受信手段と、
   前記変換画像データを構成する前記画素毎の前記色素量および前記色素の特性をもとに、前記病理標本画像の画素値を再現する画像再現手段と、
   を備えることを特徴とする配信システム。
5. 前記色素量変換手段は、前記色素の特性を用いて表される所定の変換モデルに従って前記病理標本画像の画素値を前記色素量に変換し、
   前記特性情報付加手段は、前記変換モデルの特定情報をさらに付加して前記変換画像データを作成し、
   前記画像再現手段は、前記変換画像データを構成する前記変換モデルの特定情報によって特定される前記変換モデルに従って、前記画素毎の前記色素量を前記病理標本画像の画素値に変換することを特徴とする請求項４に記載の配信システム。
6. 前記端末装置は、
   前記再現手段によって再現された前記病理標本画像の画素値をもとに観察画像を合成する画像合成手段と、
   前記観察画像を表示する表示手段と、
   を備えることを特徴とする請求項４に記載の配信システム。

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