JP5775606B2 - 顕微鏡スライドの座標系の位置合わせ - Google Patents

Description

本願の主題は一般に、画像処理に関する。

背景
顕微鏡光学部品と、カメラと、電動ステージと、コンピュータ制御システムとを含む自動撮像システムは、顕微鏡スライド上に堆積された生物標本から細胞の画像を自動的に取得できる。このシステムは次に、対象の細胞を識別するためにこれらの画像を処理する場合がある。これらの細胞は、たとえば、そのような細胞のより高倍率の画像を取得するために、またはある対象の細胞を手動での再調査用に提示するために、後で再訪する必要があるかもしれない。この再訪は、別の撮像ステーション上で起こることが多い。第１の撮像ステーションで見つかった対象の細胞に対応するステージ場所に対し、この第２の撮像ステーションは、まさしくそれらの細胞の位置をさらなる再調査用に再度特定しなければならない。

これら２つの撮像ステーションの座標系が同じであったならば、第２のステーションはそのステージを、第１の撮像ステーション上の細胞について報告されたステージ位置に動かすだけでよく、その細胞は第２の撮像ステーションで視野の中心となったであろう。しかしながら、ステージ毎の違い、もしくはある特定の撮像ステーションにスライドがどのように装填されまたは固定されるかにおける誤りにより、２つの異なる撮像ステーション上の同じステージ座標は往々にして、撮像ステーション光学部品用の視野に提示された標本の異なる領域に対応する。スライドが、撮像ステーションの可動ステージ上に置かれる際に、スライドホルダに対して若干斜めになったりまたは適正に積み重ねられなかった場合、エラーが起こり得る。また、ステージホームスイッチの誤りにより、ステージの公称ゼロ位置が日ごとに次第に変化する場合、エラーが起こり得る。この種の小さいエラーは劇的な影響を与える。なぜなら、第２の撮像ステーション上のより高倍率の視野は、標本全体にわたって１０分の１ミリ未満であり得るためである。その量の半分のエラーでさえ、画像から対象の細胞をずらすのに十分である。したがって、各スライドについて、スライド位置付けにおけるあらゆるエラーを測定し補正することが、有利である。

伝統的に、撮像システムにおいて、または手動での再調査用に使用される顕微鏡スライドには、ステージとは独立したスライド用の標準座標系を確立する１つ以上の「基準マーク」が印刷されている。撮像ステーションの各々で、撮像システムはスライド上のこれらのマークの位置を特定し、それらの座標の差が、第１の撮像ステーションからの座標を第２の撮像ステーション用の座標に変換するために適用可能な変換を求めるために使用される。この方法は有効であるが、スライド上に印刷された特殊なマークを必要とし、それは、場合によってはスライド製造コストを増加させる。加えて、この方法は多くの時間を必要とする。なぜなら、画像において基準マークの位置を特定する前にいくつかの場所を探すことが必要となるかもしれないためである。これは特に、高倍率の場合、困難である。なぜなら、より低い倍率を使用する撮像ステーションに比べ、視野がより小さいためである。したがって、顕微鏡スライド上の予め印刷された基準マークを使用することなく、ある撮像ステーション上の対象の物体または視野用のステージ座標を他の撮像ステーション用の座標に変換する方法およびシステムが、必要とされている。

概要
基板上に堆積された生物試料の細胞を用いて、２つ以上の撮像ステーションのステージ座標間の座標変換を求めるシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品が説明される。第１の撮像ステーション上にスライドが装填される。第１の撮像ステーションは細胞の画像を取得し、基準画像として使用するある画像を選択する。コンピュータはこれらの基準画像を、第１の撮像ステーションがこれらの基準画像を取得したステージ座標とともに記憶する。スライドは次に、第１の撮像ステーションよりも高倍率で画像を取得可能な第２の撮像ステーション上に装填される。第２の撮像ステーションは、第１の撮像ステーションが基準画像を取得したステージ座標で第２の画像を取得する。

このため、２つの撮像ステーションのステージが完全に整合していたならば、第２の画像は、基準画像の中心にあったのと同じ細胞を中心としたであろう。より典型的には、２つのステージの座標系には若干の不整合があり、第２の画像は、基準画像の中心からずれたあたりに見つかる細胞を中心としている。基準画像の倍率は分かっているので、第１のステーション上のそれらの細胞のステージ座標を求めることができる。このため、第２のシステム上のそれらの細胞のステージ座標が、第１のシステム上のそれらのステージ座標に整合される。このプロセスは、基準画像の各々について繰返される。このようにして求められた対応する座標の対を用いて、第１のステーション上の任意の場所（たとえば、対象の細胞の場所）を第２のステーション上の正しい場所に変換する数学的変換を計算してもよい。

何らかのエラー原因を最小限に抑えるために、より大きい１組の可能な候補から基準画像を選択するための方法も提示される。これは、細胞物質がない大きい区画を有していない基準画像を識別することを含み、それは、第１の撮像ステーションに比べてより高倍率で取得された場合、空白の第２の画像をもたらすかもしれない。加えて、開示された方法は、数学的変換をできるだけ正確なものとするために、間隔を十分にあけ、かつ同一線上にないスライドの領域から、基準画像を選択する。加えて、第２の画像を基準画像に効率よく整合させるための方法が開示されている。

いくつかの実現化例では、第１の撮像ステーションでの対象の物体用の座標に基づいて、第２の撮像ステーションでの対象の物体の位置を再度特定するための方法が提供される。この方法は、第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得するステップと、基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別するステップと、基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算するステップとを含み得る。

いくつかの実現化例では、第１の撮像ステーションと第２の撮像ステーションとを含むシステムも提供され、第１の撮像ステーションは、第１の撮像ステーション上の標本の基準画像を取得し、第２の撮像ステーションは、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像を取得し、基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別し、基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求め、第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求め、第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算する。

この発明の１つ以上の実施例の詳細を、添付図面および以下の説明で述べる。この発明の他の特徴、目的ならびに利点は、説明および図面から、ならびに請求項から明らかとなるであろう。

さまざまな図面における同じ参照符号は、同じ要素を示す。

生物標本撮像システムの一例を示す図である。 複数の基準マークを含む顕微鏡スライドの拡大図である。 ２つの異なる撮像ステーションによって同じ領域の細胞から取得した画像の図である。 低倍率で取得した画像の一例を示す図である。 高倍率で取得した画像の一例を示す図である。 低倍率で取得した画像に、高倍率で取得した画像を、さまざまな領域で重ね合わせた図である。 高倍率で取得した画像によってマスキングされた等高線図上の３つの領域を示す図である。 第２の画像を求めることができる画像の一例を示す図である。 図４Ａに示す画像よりもカバレージ得点が高い画像の一例を示す図である。 各領域から１つの基準画像が選択可能である、３つの区画が規定された走査区域の一例を示す図である。 走査区域の中心でマスキングされた領域を示す図である。 第１の撮像ステーションに関連する座標を第２の撮像ステーションに関連する座標にマッピングする座標変換を求めるためのプロセスの一例を示す図である。 図１に示す生物学的スクリーニングシステムの一部として、またはそれに加えて形成可能なコンピューティング装置の一例を示す図である。

詳細な説明
システム概要
図１Ａは、コンピュータ１３０によって制御される生物標本撮像システム１００の一例を示す。コンピュータ１３０は、中央処理装置（ＣＰＵ）１３２と、ハードドライブ１３４と、メモリ１３６と、従来公知の他のハードウェア構成要素（たとえば、通信インターフェイス）とを含む。コンピュータ１３０は、低倍率撮像ステーション１２０ａおよび高倍率撮像ステーション１２０ｂと、コンピュータと撮像ステーションとの間の標準ハードウェア接続を用いる公知の通信プロトコルを介して通信可能である。この通信能力により、コンピュータ１３０は、ステージ１２８ａおよび１２８ｂに、水平面の異なる（ｘ，ｙ）位置に動くよう指令し、対物レンズ１２６ａおよび１２６ｂを顕微鏡スライド１１０の表面に対して縦軸の上下に動かし、また、カメラ１２４ａおよび１２４ｂから取込まれた画像を受信するようになる。

システム１００は、顕微鏡スライド１１０上に堆積された生物標本１１２の画像を取込み、処理することができる。たとえば、生物標本１１２は、スライド１１０の表面上の血球の薄い単層を含んでいてもよい。画像取込ステップは、第１の撮像ステーション１２０ａが、低出力の対物レンズ１２６ａの下で、スライド１１０上に堆積された標本全体を走査することで始まる。コンピュータ１３０は、標本の低倍率走査から得られた複数の基準画像を選択する。加えて、コンピュータ１３０は、低倍率画像を処理して、第２の撮像ステーション１２０ｂに含まれるようなより高出力の対物レンズ１２６ｂの下での撮像を必要とする対象の物体を識別することができる。

第１の撮像ステーション１２０ａに関連して行なわれる走査ステップ、画像取込ステップ、および画像処理ステップの完了後、自動輸送システム（図１には図示せず）がスライド１１０を高倍率撮像ステーション１２０ｂに移動させる。第１の撮像ステーション１２０ａで得られた基準画像の各々について、高倍率撮像ステーション１２０ｂはスライド１１０を、第２のステージ１２８ｂを介して、第１の撮像ステーションが基準画像を取込んだステージ座標に移動させて、第２の画像を取得する。以下により詳細に説明されるように、またスライド１１０上に堆積された標本のさまざまな特徴を用いて、コンピュータ１３０は第２の画像を基準画像に整合させて、基準画像と第２の画像との間の画素オフセットを、第１の撮像ステーション１２０ａ（第１のステージ１２８ａ）および第２の撮像ステーション１２０ｂ（第２のステージ１２８ｂ）の座標系間のオフセット値（たとえば、ミクロン単位）に変換する。

基準画像および第２の画像の倍率値は分かっているので、コンピュータ１３０はオフセット値をミクロン単位の距離に変換することができる。一例として、システム１００は、第１の撮像ステーション上のステージ座標（５４０００μｍ，１８０００μｍ）で標本１１２の基準画像を取得する。システムが第２の撮像ステーションで同じ座標で第２の画像を取得すると、コンピュータ１３０は、第２の画像が、基準画像の場所の中心より下に２００画素、右に３００画素の場所に整合すると判断する。基準画像が画素毎に０．８８μｍの倍率を有する場合、このオフセットはミクロン単位（たとえば、２６４μｍ、１７６μｍ）に変換可能である。これは、第１のステーション上の座標（５４０００μｍ，１８０００μｍ）にあった細胞を撮像するには、第２のステーションはそのステージを（５４２６４μｍ、１８１７６μｍ）の座標に移動させなければならない、ということを意味する。

システム１００は、コンピュータによって選択された残りの基準画像のいずれについてもこのプロセスを完了し、以下により詳細に述べるように、コンピュータ１３０は、（第１の撮像ステーション１２０ａおよび第１のステージ１２８ａの）第１の座標系を（たとえば、第２の撮像ステーション１２０ｂおよび第２のステージ１２８ｂの）第２の座標系にマッピングするアフィン変換を計算する。その後、第１の撮像ステーション上で座標が記された細胞の画像を取得する必要がある場合、システム１００は、第２の撮像ステーション上で同等のステージ座標を得るために、この変換をそれらの座標に適用する。

スライド走査概要
ある用途では、生物標本１１２は、細胞の単層としてスライド１１０上に堆積され、たとえば、その開示が全体としてここに引用により援用される「全血球計算および白血球差分を求める方法」（Method of Determining a Complete Blood Count and a White Blood Cell Differential）と題された同時係属中の米国出願第１２／４３０，８８５号に開示されたシステムの一実施例によって準備される血液試料を含み得る。１つ以上の固定ステップ、染色ステップ、濯ぎステップ、および／または乾燥ステップの後で、自動輸送システムまたは検査技師が、スライド１１０を低倍率撮像ステーション１２０ａの第１のステージ１２８ａ上に装填する。コンピュータ１３０は次に、第１のステージ１２８ａに、標本の所望の場所が低出力対物レンズ１２６ａの真下に位置付けられるようにスライド１１０を動かすよう指令する。

対物レンズ１２６ａを通したカメラ１２４ａの「視野」は、カメラ１２４ａが１つ以上の画像において取込んだスライド１１０上の標本の領域を含む。システム１００の一実施例では、低出力対物レンズ１２６ａは、１０倍の対物レンズと、画像をその元のサイズの５０％に縮小可能な、低出力対物レンズ１２６ａとカメラ１２４ａとの間の追加の光学部品（図示せず）とを含む。カメラ１２４ａは、１６２４×１２２４画素のＣＣＤアレイを含み、アレイにおける各画素は４．４μｍ×４．４μｍである。このため、第１の撮像ステーション１２０ａについての視野寸法は、以下の［１］のように計算可能である。

標準の顕微鏡スライドは、約１インチ×３インチ、または２５４００μｍ×７６２００μｍという寸法を有する。したがって、撮像システム１００は、生物標本１１２を含むスライド１１０の部分をカバーするために、数枚の画像を取得しなければならない。ある特定の用途が標本全体の撮像を必要とする場合、走査プロセスは、第１のステージ１２８ａが低出力対物レンズ１２６ａの下に生物標本１１２の１つの角を位置付けることで始まり得る。第１のステージ１２８ａは次に、カメラ１２４ａの視野の幅（たとえば、１４２９μｍ）と等しい分、「Ｘ」方向に段階的に移動可能であり、各段階で１つ以上の画像が取得されてもよい。たとえば、各場所で、カメラ１２４ａは一連の画像を異なる焦点高さおよび／または異なる照明色で取込むことができる。生物標本１１２の幅全体が走査されると、第１のステージ１２８ａは、カメラ１２４ａ用の視野の高さ（たとえば、１０７７μｍ）と等しい量、「Ｙ」方向に移動可能である。カメラ１２４ａが生物標本１１２の他方の端に達するまで第１のステージ１２８ａを反対の「Ｘ」方向に同じ段階量だけ段階的に移動させることにより、新しい一連の画像が同様に取得可能である。システム１００はこのプロセスを、カメラ１２４ａがスライド１１０上の生物標本１１２全体を撮像するまで繰返す。

上述の走査プロセスでは、システム１００は、生物標本１１２の画像を数百枚以上取得可能である。これらの画像を用いて標本に対してある測定を行なって、より高倍率で再訪すべき標本の領域またはある対象の細胞を選択し、第１の撮像ステーション１２０ａからのステージ座標を第２の撮像ステーション１２０ｂにマッピングするための１つ以上の基準画像を識別する。たとえば、システム１００は、第１の撮像ステーション１２０ａで得た画像を用いて、標本中の赤血球および白血球を数えることができる。加えて、システム１００は、さらなる分類のために高倍率で再訪すべき白血球集団の一部を選択してもよい。

低倍率撮像ステーション１２０ａでスライド１１０が一旦走査されると、スライド１１０は第２の撮像ステーション１２０ｂに移動可能である。カメラ１２４ｂは、対物レンズ１２６ａに比べてより高倍率の対物レンズ１２６ｂと連携して、第１の撮像ステーションのカメラ１２４ａよりも小さい視野を有するであろう。たとえば、倍率レンズ１２６ｂとしての５０倍の対物レンズと、６４０×４８０画素のＣＣＤを含むカメラ１２４ｂとを用いると、第２の画像ステーションでの画素サイズは７．４μｍである。このため、第２の撮像ステーション１２０ｂでの視野の寸法は［２］として計算され得る。

上述のように、低倍率走査中に撮像された標本１１２上の１つ以上の対象の場所または細胞を、第２の撮像ステーション１２０ｂ上で再訪することができる。第２の撮像ステーション１２０ｂでの画像取得プロセスを加速するために、コンピュータ１３０は、第２の撮像ステーション１２０ｂで標本のフル走査を行なう代わりに、ステージ１２８ｂに、スライド１１０を動かして標本１１２上のそれらの特定の場所のみを画像取込用に提示するよう指令してもよい。このため、第２の撮像ステーション１２０ｂは、カメラ１２４ｂが、第１の撮像ステーションで行なわれた走査中に識別された所望の対象の場所または細胞の画像を取得するように、カメラ１２４ｂの視野に対してスライド１１０を位置付けなければならない。そのような場所または細胞の座標は、第１の撮像ステーション１２０ａの第１のステージ１２８ａの座標系において分かっているので、システムは、まさしくそれらの細胞を正確に再度撮像するために、これらの座標を第２の撮像ステーション１２０ｂの第２のステージ１２８ｂの座標にマッピングしなければならない。このため、システム１００は、２つの座標系（たとえば、第１の撮像システム１２０ａの座標系および第２の撮像システム１２０ｂの座標系）間の差を求めて、第２の撮像ステーションで選択された場所を撮像する際にそのような差を勘案しなければならない。さまざまな要因がこの差に影響を与えるため、この差は通常、製造中に１回測定してシステム１００のコンピュータ１３０に記憶させることができない。代わりに、システム１００は、スライド１１０が第１の撮像ステーション１２０および第２の撮像ステーション１２０ｂ上で撮像されるたびに、この差を新たに測定する。この測定プロセスは通常、標本１１２用の基準画像を選択することによって始まる。

基準画像の選択
コンピュータ１３０は、標本１１２の低倍率走査中に取得した１つ以上の画像を選択して、第１の撮像ステーション１２０ａと第２の撮像ステーション１２０ｂとの間でステージ座標をマッピングするための基準画像２１０として使用する。適切な細胞数を有する基準画像を選択することは、第２の撮像ステーション１２０ｂで取得した、倍率が増大した第２の画像２２０へのはっきりした整合を行なうのに十分な情報を、基準画像２１０が含むことを確実にする（たとえば、少なくとも３個または４個の細胞）。また、基準画像２１０に示された標本の部分は、第１の撮像ステーション１２０ａと第２の撮像ステーション１２０ｂとの間のスライド位置付けエラーまたは座標オフセットの、すべてではないにしろ大部分よりも大きい。たとえば、低倍率の視野が１４２９μｍ×１０７７μｍである場合、第２の撮像ステーションでのスライド位置は、基準画像座標で取得した第２の画像２２０が基準画像２１０内に見える細胞を含まないためには、２分の１ミリよりも大きい必要があるであろう。何らかの位置付けエラーが起こり得るため、第２の画像２２０は実際、基準画像２１０の任意の部分と整合し得る。

コンピュータ１３０は、第１の撮像ステーションで取得した画像にカバレージ得点を割当てて、そのような画像が基準画像として使用するのに受入れ可能かどうかを評価することができる。図４Ａは、標本１１２の低倍率走査中に取込まれた基準画像候補４００を示す。画像４００は、図４Ａに示すように、画像上に格子を重ね合わせることによって、一連のより小さい領域へと分割されてもよい。この例では、格子サイズは８×６個の正方形であるが、細胞カバレージを評価するための他の格子サイズまたは他の方法が可能である。図４Ａは、基準画像候補が、細胞を含まない２つの格子正方形４０４ａおよび４０４ｂと、細胞のごく一部を含む３つの追加の格子正方形４０６ａ、４０６ｂおよび４０６ｃとを含むことを示している。この例では、コンピュータ１３０は画像４００に−５というカバレージ得点を割当てる。すなわち、格子正方形のうちの５個が受入れ不能である。

図４Ｂは、図４Ａに示す画像よりもカバレージ得点が高い基準画像候補４１０を示す。画像４１０における各格子正方形は少なくとも数個の細胞を含んでおり、したがって、システム１００は画像４１０にゼロというカバレージ得点を割当てる（すなわち、画像４１０は空白の格子正方形を含んでいない）。画像４１０は画像４００よりも高いカバレージ得点値を有するため、システム１００は、基準画像を選択する際、画像４００よりも画像４１０を好むであろう。

基準画像候補の細胞カバレージを評価するために他の測定基準または他の採点慣例が使用されてもよいということを、当業者であれば理解するであろう。たとえば、システム１００は、細胞で１００％満たされた領域に比べ、５０％満たされた画像の領域により高い得点を割当ててもよい。細胞で１００％満たされた領域では、細胞があまりにも密に詰まっていて、システムは個々の細胞を区別できないかもしれず、それは、スライド上に堆積された標本内のまったく空の領域と同じくらい、位置合わせアルゴリズムにとって問題となり得る。

受入れ可能なカバレージを有する基準画像を選択するだけではなく、コンピュータ１３０は、選択された基準画像が互いに十分に間隔をあけていることも確実にすることができる。加えて、３つ以上の基準画像を選択する場合、システム１００は、標本１１２の同一線上にない領域から基準画像を選択することができる。システム１００が標本１１２上の互いに近過ぎる点から基準画像を選択したならば、基準画像場所の近傍の外側の標本領域に座標変換測定値を外挿する際に、基準画像場所の測定における小さい誤りが拡大されたであろう。

この発明の実施例は有利には、位置合わせ用に評価された基準画像候補の数を最小限に抑え、ひいては、標本１１２の低倍率走査中に取込んだ全画像を基準画像候補用に保存するというシステム１００に対する負担を軽減する。コンピュータ１３０は、基準画像を識別するための標本１１２のある走査領域を予め選択することができる。以下により詳細に説明されるように、コンピュータ１３０は、標本１１２の３つの異なる区画を、ある特定の区画を有する画像場所が標本１１２の他の２つの領域における基準画像場所から十分な距離離れるように規定することができる。

しかしながら、前述のプロセスは、３つの基準画像が互いに非常に接近して選択されるかもしれないという可能性を排除できないであろう。なぜなら、システム１００は、３つの領域５１０ａ、５１０ｂ、および５１０ｃが集束する点に最も近い、走査区域５００の中心近くの基準画像を選択するかもしれないためである。したがって、図５Ｂに示すように、システム１００は走査区域５００の中心の領域をマスキングして、３つの領域５１０ａ、５１０ｂ、および５１０ｃを走査区域５００の縁に沿った領域に制限することができる。マスキングされた領域５４０が走査区域５００と同じ中心および同じアスペクト比を有する場合、マスキング領域外の３つの領域５１０は、面積が依然として等しい。このマスキング手法は、標本１１２の走査区域５００上で基準画像が間隔を十分にあけていることを確実にするためにシステム１００が採用し得る１つの方法である。

上述の低倍率走査中、システム１００は、３つの領域５１０ａ〜５１０ｃの各々において最も高いカバレージ得点を有する画像を追跡してもよい。図５Ｂに示すように、正方形５１２ａ、５１２ｂ、および５１２ｃは、走査区域５００全体に対するカメラ１２４ａの視野を表わす。標本１１２の低倍率走査中に３つの領域５１０ａ〜５１０ｃのうちの１つから新しい画像が取得されると、コンピュータ１３０は、その画像についてのカバレージ得点を計算する。カバレージ得点がその領域での現在最良の画像よりもよい場合、システム１００はその画像を新しい画像と置き換える。このように、システム１００は、低倍率走査中に取得した全画像を保存する代わりに、各領域からの最良の画像のコピーを基準画像用に保存するだけでよい。図５Ａおよび図５Ｂに示すような走査区域５００の分割は単なる例示であり、走査区域５００を３つの領域に分離するための、または基準画像を選択するための他の方法の使用を除外しない。

低倍率撮像ステーション１２０ａ上でスライド１１０が完全に走査されると、選択された画像およびそれらのそれぞれの座標が、高倍率撮像ステーション１２０ｂでスライド１１０を撮像する際に使用するために、メモリ１３６またはハードドライブ１３４に保存され得る。

星座状の位置合わせ
第２の撮像ステーション１２０ｂで、コンピュータ１３０は撮像ハードウェアに、低倍率走査中に識別された基準画像場所に対応するステージ座標で画像を取得するよう指令する。コンピュータ１３０は次に、スライド１１０上に堆積された標本１１２の基準画像２１０の一部に高倍率画像を位置合わせする整合プロセスを行なう。画像同士を整合させた後で、システム１００は、第１の撮像ステーション１２０ａおよび第２の撮像ステーション１２０ｂの２つの座標系間の差を計算して、低倍率走査中に識別されたスライド１１０上の選択された場所を、第２の撮像ステーション１２０ｂのより高い倍率で撮像する際に、そのような差を勘案することができる。

基準画像に高倍率画像を位置合わせする際、この発明の実施例は有利には、撮像された細胞の円形形状およびほぼ同等のサイズに依拠することができる。細胞は外観が似ているため、細胞の中心点のパターンが、細胞群を特徴付けるのに十分である。これは、よく知られた星座が、星々の間でほとんど変わらない輝度および色といった特徴によってではなく、その構成する星々の配置によってどのように認識されるかということに似ている。点のパターンを整合させるための多くの公知のアルゴリズムがあることを、当業者であれば認識するであろう。これらの多くは、それらの点の回転および摂動を十分に補償する。しかしながら、細胞の位置合わせのこの場合、位置合わせされる画像は、著しく回転されたり歪んだりする可能性が小さく、図３に示すようにより簡単なアルゴリズムが使用され得る。

システム１００は高倍率画像３４０を処理して、細胞の中心点（たとえば、図３ＢのＸで印された３４２ｃ、３４４ｃ、３４６ｃ）と、背景領域の奥深くにある点（図３ＢのＯで印された３４２ｂ、３４４ｂ、３４６ｂ）とを識別する。点のこのパターンは次に、図３Ｃに示すように基準画像３３０のさまざまな場所で重ね合わされる。３５２ａなどのよく整合している場所では、パターンの細胞中心点は基準画像の細胞内に良好に収まり、パターンの背景点は基準画像の背景領域の細胞から良好に外れている。３５２ｂなどのそれほど理想的ではない場所は、細胞または背景領域に正しく位置するパターンの点を依然として有するものの、図３Ｃに示すように細胞または背景領域の縁にずっと近くなっている。３５２ｃなどのよくない整合は、細胞および背景領域に適正に位置する点が少ない。基準画像３３０の可能な各場所で点のこのパターンとの整合を行なうことにより、システムは最もよく整合する場所を識別するか、または、どの場所もよく整合していないため、ターゲット画像３４０は基準画像３３０では見えない細胞を含むと判断することができる。

ターゲット画像３４０からの点のパターンが基準画像３３０の領域にどのくらいよく整合しているかを評価する場合、システムは、それらの点が細胞または背景領域の縁にどのくらい近いかに基づいて、得点を計算できる。基準画像３３０から、コンピュータ１３０は、細胞の縁の点（たとえば、図３Ｂの点３４２ａ、３４４ａ、３４６ａ、または図３Ｃの画像フレーム３５２ｂの整合指標Ｘ）がゼロの値を有し、細胞内の点が縁からの距離に対応する値を有し、細胞外の点が縁からの距離の負の数である値を有する、距離変換と呼ばれるスカラー場を構築する。このため、細胞中心点（たとえば、図３Ｃに示す画像フレーム３５２ａの３４２ｃ、３４４ｃ、および３４６ｃ）は正の極大であり、背景奥の点（deep background point）（たとえば、図３Ｃに示す画像フレーム３５２ａの３４２ｂ、３４４ｂ、および３４６ｂ）は負の極小である。ターゲット画像３４０からの点のパターンが基準画像のさまざまな場所で重ね合わされる場合、図３Ｄに示すような良好な整合用の距離変換スカラー場は、大きな正の値を有する場所に細胞中心パターン点（Ｘ）を各々有し、大きな負の値を有する場所に背景奥のパターン点（Ｏ）を各々有するであろう。したがって、各場所の整合得点は、細胞中心パターン点でのフィールド値を単に合計し、そこから背景奥のパターン点でのフィールド値を減算することによって算出可能である。図３Ｄに示す場所についての得点を、以下の表１に示す。

実際には、ターゲット画像３４０は数個の細胞、たとえば１０〜４０個の細胞を含むであろう。したがって、整合パターンは４０個もの細胞中心点と４０個もの背景奥の点とを含み得る。検査される大抵の場所については、これらの場所のすべてを合計する必要はない。各種の最も顕著な点のいくつかのみをまず合計すれば、大抵の場所の得点は、残りの距離変換値を合計することが必要ないほど十分に低いということが分かるであろう。パターン点がターゲット画像３４０の距離変換の極大および極小として識別される場合、最も顕著な点は負の最小および正の最大である。その際、整合得点に意味のある値をほとんどまたは全く提供しないものを含む、走査画像におけるあらゆる組の点に、パターン整合プロセスを進める必要はなく、それによりパターン整合プロセスは、整合得点の信頼性に影響を与えることなく加速される。

座標変換
システムが一旦、第２の撮像ステーションからの画像における細胞の位置を特定し、そのような細胞を第１の撮像ステーションで取得した基準画像における場所に整合させると、コンピュータ１３０は、第２の撮像ステーション上のそれらの細胞の座標を計算できる。コンピュータは、基準画像における画素の分かっているミクロン単位のサイズを用いてこの計算を行なう。すべての基準画像場所についてこのプロセスを繰返して、コンピュータは、２つの異なる撮像ステーション上で同じ細胞の位置を特定するいくつかの対の座標を得る。コンピュータは次に、第１の撮像ステーションの座標を第２の撮像ステーションの座標にマッピングするアフィン変換を計算できる。一実施例では、第１の撮像ステーション１２０ａおよび第２の撮像ステーション１２０ｂは、カメラ１２４ａおよび１２４ｂの軸がステージ１２８ａおよび１２８ｂの軸とそれぞれ整列するように、予め較正される。変換はその場合、第１の撮像ステーション上で細胞が観察された座標に加算して、それらの細胞が第２の撮像ステーション上で見つかる座標を得るための一定のオフセットに過ぎない。

コンピュータ１３０が３つの異なる基準画像について整合点を求めた一例では、結果は、各々（第１のＸ，第１のＹ）および（第２のＸ，第２のＹ）の形をした３つの対のステージ座標を含み得る。これら３つの対の座標を仮定すると、１組の座標を他の組にマッピングする変換は、［４］によって与えられ得る。

この変換行列を仮定すると、第１のステージ１２８ａからの１組の座標は、［５］によって与えられ得るような行列乗算により、第２のステージ１２８ｂ用の１組の座標にマッピングされ得る。

例示的なプロセス
図６は、図１の撮像システム１００について説明したような、顕微鏡スライド上に堆積されて第１の撮像ステーションで撮像された対象の細胞についての座標を、第２の撮像ステーションに関連する座標に位置合わせするためのプロセス６００の一例を示す。プロセス６００は、スライド１１０上に堆積された生物標本１１２の第１の撮像ステーション（たとえば、低倍率撮像ステーション１２０ａ）での画像分析を行ない、次に、第１の撮像ステーションからの基準画像を用いて、第２の撮像ステーション（たとえば、高倍率撮像ステーション１２０ｂ）上で選択された物体の位置を再度特定して、第１のステージ（たとえば低倍率撮像ステーション１２０ａの第１のステージ１２８ａ）および第２のステージ（たとえば、高倍率撮像ステーション１２０ｂの第２のステージ１２８ｂ）の座標間で変換を行なうために使用可能である。この例では、標本１１２は、スライド１１０上に堆積された血球の薄い単層を含む。

いくつかの実現化例では、第１の撮像ステーションは、標本１１２を含むスライド１１０を受ける。いくつかの実現化例では、これは自動スライド装填機構によって行なわれ得る。

図６を参照して、６０２で、第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像が取得され得る。いくつかの実現化例では、第１の撮像ステーション１２０ａの撮像ハードウェアが、スライド上の複数の場所を走査し、１つ以上の場所からの画像が基準画像候補として保存される。以下の説明において数字を簡略化するために、この例のシステムの第１の撮像ステーション１２０ａは１０００μｍ×１０００μｍの視野を有し、画素サイズは１μｍである。また、標本１１２を含むスライド１１０の走査区域は５０００μｍ×５０００μｍであり、走査区域の左上の角はμｍ単位のステージ座標（５００００，１００００）を有する。システム１００が標本１１２の第１の画像を取得すると、第１の画像はステージ位置（５０５００，１０５００）に中心があり、そのため、第１の画像の左上の角の画素（０，０）はステージ場所（５００００，１００００）に対応し、第１の画像の右下の画素（９９９，９９９）はステージ場所（５０９９９，１０９９９）に対応する。

コンピュータ１３０は、第１のステージ１２９ａを第１の場所に動かすよう指令を送り、焦点画像を取得する。コンピュータ１３０は次に、画像における赤血球の数を求めつつ、白血球も識別してその位置を特定する。この例では、標本１１２は、画像座標（２００，８００）、（５００，４００）、および（９００，７００）に白血球を含む。これらの画像座標は、高倍率撮像ステーション１２０ｂで再訪するためのステージ座標、すなわち（５０２００，１０８００）、（５０５００，１０４００）、および（５０９００，１０７００）への最終的な変換用に保存され得る。

１つ以上の基準画像候補のカバレージ得点に基づいて、１枚の基準画像が選択される。前述したように、基準画像候補のカバレージは、たとえば、画像に格子を重ね合わせて空の格子正方形の数を数えることによって評価され得る。この例では、コンピュータ１３０は、第１の基準画像候補において３つの格子正方形が空であると判断し、したがってコンピュータ１３０は、３というカバレージ得点を基準画像候補に割当てる。第１の基準画像について他の選択肢がまだ存在しないため、この基準画像候補およびカバレージ得点は、画像場所（５０５００，１０５００）とともに記憶される。

コンピュータ１３０は、第１の撮像ステーションで撮像されたスライド１１０上の次の場所について、前述のプロセスを繰返す。試料がラスタパターンで走査される場合、次のステージ場所は（５１５００，１０５００）となり得る。画像の左上の角はステージ場所（５１０００，１００００）に対応でき、それは前の場所の右上の角（５０９９９，１００００）にすぐ隣接している。すなわち、２つの画像が並んで配置されている場合、これら２つの画像は、標本１１２の１枚の連続するより大きい画像を形成する。このように、システム１００は、標本１１２の複数の画像を取得することによって走査区域全体をカバーすることができる。第２の基準画像候補について、画像処理およびカバレージ分析が繰返され得る。この例では、第２の基準画像候補はカバレージ検査において（第１の基準画像候補の３個に比べ）空の格子正方形を２つしか有していない。したがって、第２の基準画像候補は、第１の基準画像用の前の基準画像候補を置き換え、新しい基準画像場所が２というカバレージ得点とともに（５１５００，１０５００）に記憶され得る。この実施例では、全部で２５個の走査場所について、前述のプロセスが繰返され得る。このプロセスの終わりで、システム１００は、基準画像を識別するために選択された予め定められた各走査区域につき１つずつ、３つの基準画像を識別している。

システム１００は、たとえば自動スライド輸送機構によって、スライド１１０を第２の撮像ステーション上へと輸送する。この例では、第２の撮像ステーションは、画素サイズが０．１μｍである、１００μｍ×１００μｍの視野を有する。

第２の撮像ステーションは、第１の撮像ステーションが基準画像を取得したのと同じステージ座標で、第２の画像を取得する。たとえば、ステージは第１の基準場所（５１５００，１０５００）に動かされ得る。この場所で、システムは第２の画像を取得する。それは次に、この第２の画像の中心に見える細胞の位置を特定するために、基準画像を探索する。１つ以上の第２の画像を得るために、１つ以上の追加の基準場所が走査され得る。

６０４で、基準画像および第２の画像の双方に現れる細胞群が識別され得る。いくつかの実現化例では、細胞群を識別するために、システム１００は、第２の画像用の１組の整合指標を作り出す。たとえば、１組の整合指標は、第２の画像における物体中心点に対応する第１の整合指標と、第２の画像における背景中心点に対応する第２の整合指標とを含む。前述のように、整合指標「Ｘ」は、基準画像における基準細胞内のさまざまな場所を表わすために使用可能であり、整合指標「Ｏ」は、基準細胞に近接する空白領域を表わすために使用可能である。

第２の画像は、基準画像内のある場所に整合され得る。整合が見つかるまで、システムは、画像を取得して取得画像を基準画像のある位置に整合させようと試みることにより、前述のプロセスを繰返す。整合しなかった場合、システムは、たとえば、第１の場所からステージを外向きに螺旋状に段階的に移動させることによって整合する場所が見つかるまで、探索を継続する。

６０６で、基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標が求められ得る。同様に、６０８で、第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標が求められ得る。第２の撮像ステーションによって取得された第２の画像が、画素座標（９００，３００）上に中心がある基準画像の領域と整合すると仮定する。基準画像の１つの画素は１μｍであるため、第２のステージ上のステージ座標（５１５００，１０５００）は、第１のステージ上のステージ座標（５１９００，１０３００）に対応する。

第２の画像と基準画像内のある場所との整合を判断した後、６１０で、第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換する座標変換が計算され得る。前述のように、これはアフィン変換行列を計算することによって行なわれ得る。上に挙げた例を用いると、変換は単に、第１のステージの座標に（−４００，２００）を加算して、第２のステージ上の同じ細胞の座標を得るであろう。

システムがより高倍率で再訪する必要がある、低倍率走査中に識別された残りの場所について、コンピュータ１３０は、第１の撮像ステーションの座標を、第２の撮像システムの第２のステージの座標系に変換する。たとえば第１の画像における白血球は、ステージ座標（５０２００，１０８００）、（５０５００，１０４００）、および（５０９００，１０７００）に位置している。これらの座標は、第２のステージの座標系である（４９８００，１１０００）、（５０１００，１０６００）、および（５０５００，１０９００）に変換可能である。コンピュータ１３０は次に、撮像ハードウェアに、これらの座標の各々に第２のステージを動かすよう命令し、また、低倍率走査中に他の画像が処理された場合には、以前にリストに追加された他の座標に第２のステージを動かすよう命令することができる。各場所で、１つ以上の高倍率画像を取得し、画像処理を行なうことが可能である。たとえば、低倍率で選択された白血球をさらに撮像し分析して、白血球のそれぞれの種類を判断することができる。

一般的なコンピュータシステム
図７は、ここに説明する主題を実現するために、生物学的スクリーニングシステム１００の一部として、またはそれに加えて形成可能なコンピューティング装置７００の一例を示す。たとえば、撮像ステーション１１８ａ／１１８ｂ、サーバ１２０、および再調査ステーション１２２の各々は、たとえばさまざまな命令またはルーチンを実行するためにコンピューティング装置７００を含み得る。コンピューティング装置７００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、携帯情報端末、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、および他の適切なコンピュータといったさまざまな形態のデジタルコンピュータを表わし得る。

図７に示すように、コンピューティング装置７００は、プロセッサ７０２と、メモリ７０４と、記憶装置７０６と、メモリ７０４および複数の高速拡張ポート７１０に接続する高速インターフェイス７０８と、低速拡張ポート７１４および記憶装置７０６に接続する低速インターフェイス７１２とを含み得る。プロセッサ７０２、メモリ７０４、記憶装置７０６、高速インターフェイス７０８、高速拡張ポート７１０、および低速インターフェイス７１２の各々は、さまざまなバスを用いて相互接続されており、共通のマザーボード上に、または他の態様で、適宜搭載され得る。プロセッサ７０２は、高速インターフェイス７０８に結合されたディスプレイ７１６などの外部入出力装置上にＧＵＩ用の図形情報を表示するためにメモリ７０４または記憶装置７０６に記憶された命令を含む、コンピューティング装置７００内の実行用命令を処理することができる。他の実現化例では、複数のメモリおよび複数の種類のメモリとともに、複数のプロセッサおよび／または複数のバスを適宜使用することができる。また、複数のコンピューティング装置を、必要な動作の一部を各装置が提供する状態で（たとえば、サーババンク、一群のブレードサーバ、またはマルチプロセッサシステムとして）接続することができる。

メモリ７０４は、コンピューティング装置７００内の情報を記憶する。いくつかの実現化例では、メモリ７０４は揮発性メモリユニットである。いくつかの実施例では、メモリ７０４は不揮発性メモリユニットである。メモリ７０４はまた、磁気ディスクまたは光ディスクといった別の形態のコンピュータ読取可能媒体であってもよい。

記憶装置７０６は、コンピューティング装置７００用の大容量記憶を提供可能である。いくつかの実現化例では、記憶装置７０６は、フロッピー（登録商標）ディスク装置、ハードディスク装置、光ディスク装置、もしくはテープ装置、フラッシュメモリまたは他の同様の固体メモリ装置、もしくはストレージエリアネットワークまたは他の構成の装置を含む装置のアレイといったコンピュータ読取可能媒体であってもよく、もしくはそのようなコンピュータ読取可能媒体を含んでいてもよい。命令は情報担体に記憶可能である。命令は、１つ以上の処理装置（たとえば、プロセッサ７０２）によって実行される際、上述のような１つ以上の方法を行なう。命令はまた、コンピュータまたはマシン読取可能媒体などの１つ以上の記憶装置（たとえば、メモリ７０４、記憶装置７０６、またはプロセッサ７０２上のメモリ）によって記憶可能である。

高速インターフェイス７０８は、コンピューティング装置７００用の帯域幅集約型の動作を管理し、一方、低速インターフェイス７１２は、より低い帯域幅集約型の動作を管理する。機能のそのような割当は単なる例示である。いくつかの実現化例では、高速インターフェイス７０８はメモリ７０４、ディスプレイ７１６に（たとえばグラフィックプロセッサまたはアクセラレータを通して）結合され、また高速拡張ポート７１０に結合され、それはさまざまな拡張カード（図示せず）を受入れ可能である。その実現化例では、低速インターフェイス７１２は、記憶装置７０６および低速拡張ポート７１４に結合される。さまざまな通信ポート（たとえば、ＵＳＢ、Bluetooth（登録商標）、イーサネット（登録商標）、無線イーサネット）を含み得る低速拡張ポート７１４は、キーボード、ポインティング装置、スキャナなどの１つ以上の入出力装置、もしくは、スイッチまたはルータなどのネットワーキング装置に、たとえばネットワークアダプタを介して結合され得る。

コンピューティング装置７００は、図面に示すような多くの異なる形態で実現可能である。たとえば、それは標準サーバ７２０として実現可能であり、または多くの場合そのようなサーバのグループで実現可能である。加えて、それはラップトップコンピュータ７２２などのパーソナルコンピュータで実現可能である。それはまた、ラックサーバシステム７２４の一部としても実現可能である。また、これに代えて、システム全体が、互いに通信する複数のコンピューティング装置で構成可能である。

ここに説明するシステムおよび手法のさまざまな実現化例は、デジタル電子回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはそれらの組合せで実現可能である。これらのさまざまな実現化例は、ストレージシステム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置との間でデータおよび命令を授受するために結合された、専用または汎用であり得る少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能な１つ以上のコンピュータプログラムでの実現化例を含み得る。

これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても公知）は、プログラマブルプロセッサ用のマシン命令を含んでおり、高レベルの手続き型および／またはオブジェクト指向型プログラミング言語で、および／またはアセンブリ／マシン言語で実現可能である。ここに使用されるように、マシン読取可能媒体およびコンピュータ読取可能媒体という用語は、マシン命令をマシン読取可能信号として受信するマシン読取可能媒体（たとえば、持続性コンピュータ読取可能媒体）を含む、プログラマブルプロセッサにマシン命令および／またはデータを提供するために使用されるあらゆるコンピュータプログラム製品（たとえば、持続性コンピュータ読取可能媒体）、機器および／または装置（たとえば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理装置（ＰＬＤ））を指す。マシン読取可能信号という用語は、プログラマブルプロセッサにマシン命令および／またはデータを提供するために使用されるあらゆる信号を指す。

命令のプログラムの実行用の好適なプロセッサは、たとえば、汎用および専用マイクロプロセッサの双方と、あらゆる種類のコンピュータの単独のプロセッサまたは複数のプロセスのうちの１つとを含む。一般に、プロセッサは、読出専用メモリまたはランダムアクセスメモリまたはそれら双方から、命令およびデータを受信するであろう。コンピュータの本質的要素は、命令を実行するためのプロセッサと、命令およびデータを記憶するための１つ以上のメモリとである。一般に、コンピュータはデータファイルを記憶するための１つ以上の大容量記憶装置も含み、またはそれと通信するよう作動的に結合されるであろう。そのような装置は、内部ハードディスクおよびリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、および光ディスクを含む。コンピュータプログラム命令およびデータを明白に具現化するのに好適な記憶装置は、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリ装置などの半導体メモリ装置、内部ハードディスクおよびリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ−ＲＯＭディスクおよびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを例として含む、あらゆる形態の不揮発性メモリを含む。プロセッサおよびメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補充されてもよく、またはＡＳＩＣに一体化されてもよい。

ユーザとの相互作用を提供するために、ここに説明されたシステムおよび手法は、ユーザに情報を表示するための表示装置（たとえば、ＣＲＴ（ブラウン管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、ユーザがコンピュータに入力を提供できるようにするキーボードおよびポインティング装置（たとえば、マウスまたはトラックボール）とを含むコンピュータ上で実現可能である。ユーザとの相互作用を提供するために、他の種類の装置も同様に使用可能であり、たとえば、ユーザに提供されるフィードバックは、あらゆる形態の感覚的フィードバック（たとえば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってもよく、ユーザからの入力は、音響入力、音声入力、または触覚入力を含むあらゆる形態で受信されてもよい。

ここに説明されたシステムおよび手法は、（たとえばデータサーバとしての）バックエンド構成要素を含む、または（たとえばアプリケーションサーバとしての）ミドルウェア構成要素を含む、またはフロントエンド構成要素（たとえば、ユーザがここに説明されたシステムおよび手法の一実現化例と相互作用できるようにするグラフィカルユーザインターフェイスまたはウェブブラウザを有するクライアントコンピュータ）を含むコンピューティングシステムで、もしくはそのようなバックエンド構成要素、ミドルウェア構成要素、またはフロントエンド構成要素の任意の組合せで実現可能である。システムの構成要素は、デジタルデータ通信の任意の形態または媒体（たとえば、通信ネットワーク）によって相互接続可能である。通信ネットワークの例は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、およびインターネットを含む。

コンピューティングシステムは、クライアントとサーバとを含み得る。クライアントおよびサーバは一般に互いから離れており、通常、通信ネットワークを通して相互作用する。クライアントとサーバとの関係は、コンピュータプログラムがそれぞれのコンピュータ上で実行され、クライアントとサーバとの関係を互いに有することによって生じる。

いくつかの実現化例をこれまで詳細に説明してきたが、他の変更例も可能である。たとえば、クライアントアプリケーションは代表（delegate）にアクセスするとして説明されているが、他の実現化例では、代表（delegate）は、１つ以上のサーバ上で実行中のアプリケーションといった、１つ以上のプロセッサにより実現される他のアプリケーションによって採用されてもよい。

加えて、図面に示した論理フローは、望ましい結果を達成するために、図示された特定の順序、または連続する順序を必要とはしない。加えて、説明されたフローに対し、他のステップが設けられてもよく、またはステップが除外されてもよく、説明されたシステムに対し、他の構成要素が追加されてもよく、または除去されてもよい。したがって、他の実現化例は、添付の請求項の範囲内にある。

この明細書は多くの具体例を含んでいるが、これらは、請求され得る範囲に対する限定として解釈されるべきではなく、むしろ、特定の実現化例に特有であり得る特徴の説明として解釈されるべきである。この明細書において別々の実現化例の文脈で説明されたいくつかの特徴を、単一の実現化例において組合せて実現してもよい。逆に、単一の実現化例の文脈で説明されたさまざまな特徴を、複数の実現化例において別々に、または好適に部分的に組合せて実現してもよい。さらに、特徴はある組合せで作用するとして上述され、そのようなものとして当初請求される場合もあるが、請求される組合せからの１つ以上の特徴は、場合によっては、その組合せから削除されてもよく、請求される組合せは、部分的組合せに、または部分的組合せの変形に向けられてもよい。

同様に、図面には動作がある特定の順序で示されているが、これは、望ましい結果を達成するために、そのような動作を図示された特定の順序で、または連続する順序で行なうこと、もしくは図示されたすべての動作を行なうことを必要とすると理解されるべきではない。状況によっては、マルチタスキングおよび並行処理が有利となる場合がある。また、上述の実現化例におけるさまざまなシステム構成要素の分離は、すべての実現化例においてそのような分離を必要とすると理解されるべきではない。

この発明の多くの実施例を説明してきた。にもかかわらず、この発明の精神および範囲を逸脱することなく、さまざまな変更がなされ得ることが理解されるであろう。したがって、他の実施例は添付の請求項の範囲内にある。

Claims (27)

1. 第１の撮像ステーションでの対象の物体用の座標に基づいて、第２の撮像ステーションでの対象の物体の位置を再度特定するための方法であって、前記方法は、
   第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得するステップと、
   基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別するステップとを備え、
   前記識別するステップは、
   前記第２の画像における細胞の中心点の配置を識別することと、
   前記第２の画像における細胞の中心点の配置を前記基準画像における細胞の中心点の配置と比較することとを含み、
   前記方法は、さらに、
   基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、
   第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、
   第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算するステップとを含む、方法。
2. 第１の撮像ステーションで取得された基準画像と、第２の撮像ステーションで取得された第２の画像とを含む、第２の対の画像を取得するステップと、
   第２の対の画像について、基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別するステップと、
   第１の撮像ステーションおよび第２の撮像ステーション上の、第２の対の画像に関連する細胞群のステージ座標を求めるステップと、
   第１および第２の対の画像に基づいてアフィン変換を計算するステップとをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 第１の対の画像を取得するステップは、第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から基準画像を選択するステップを含む、請求項１に記載の方法。
4. 基準画像で識別された細胞群を第２の画像が含んでいない場合、第２の撮像ステーションで、第２の画像に近い場所で、１つ以上の追加の画像を取得するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記方法は、さらに、
   前記第２の画像における背景領域の奥深くにある点の配置を識別するステップと、
   前記第２の画像における背景領域の奥深くにある点の配置を前記基準画像における背景領域の奥深くにある点の配置と比較するステップとを備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記第２の画像における細胞の中心点および背景領域の奥深くにある点の配置を前記基準画像と比較するステップは、
   前記基準画像に対する２つ以上のオフセットに位置付けるステップと、
   前記２つ以上のオフセットのそれぞれについて整合得点を算出するステップと、
   前記整合得点に基づいてオフセットについての整合を判断するステップとを備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記オフセットのそれぞれについて整合得点を算出するステップは、
   前記基準画像の距離変換を算出するステップと、
   細胞の中心点の配置用に、距離変換値の第１の合計を計算するステップと、
   背景領域の奥深くにある点の配置用に、距離変換値の第２の合計を計算するステップと、
   前記整合得点を算出するために、前記第１の合計から前記第２の合計を減算するステップとを含む、請求項６に記載の方法。
8. 第１の撮像ステーションでの対象の物体用の座標に基づいて、第２の撮像ステーションでの対象の物体の位置を再度特定するための方法であって、前記方法は、
   第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得するステップと、
   基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別するステップと、
   基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、
   第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、
   第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算するステップとを含み、
   前記第１の対の画像を取得するステップは、第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から基準画像を選択するステップを含み、
   前記方法は、
   複数の基準画像候補の各々に適合性得点を割当てるステップと、
   最も高い適合性得点を有する基準画像候補を基準画像として選択するステップとをさらに含む、方法。
9. 適合性得点を割当てるステップは、基準画像内から取得された予め定められたサイズの画像が一意的に識別可能な細胞を含む確率に対応する得点を割当てるステップを含む、請求項８に記載の方法。
10. 適合性得点を割当てるステップは、
    各基準画像候補を複数の画像区域に区分化するステップと、
    各画像区域において細胞がない区域の数を識別するステップと、
    識別された数に基づいて適合性得点を割当てるステップとを含む、請求項８に記載の方法。
11. 第１の撮像ステーションでの対象の物体用の座標に基づいて、第２の撮像ステーションでの対象の物体の位置を再度特定するための方法であって、前記方法は、
    第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得するステップと、
    基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別するステップと、
    基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、
    第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めるステップと、
    第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算するステップとを含み、
    前記第１の対の画像を取得するステップは、第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から基準画像を選択するステップを含み、
    前記方法は、
    第１の撮像ステーションで、走査中に得られた標本の走査区域内の複数の予め定められた領域の各々から、複数の基準画像候補を取得するステップをさらに含む、方法。
12. 標本の走査区域を等しい楔型区分に分割するステップと、
    各楔型区分から走査区域の中心部分を除去するステップとを含む、複数の予め定められた領域を識別するステップをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
13. システムであって、
    データ処理装置と、
    データ処理装置とデータ通信し、命令を記憶するメモリとを含み、前記命令はデータ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせ、前記動作は、
    第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得することと、
    基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別することとを含み、
    前記識別することは、
    前記第２の画像における細胞の中心点の配置を識別することと、
    前記第２の画像における細胞の中心点の配置を前記基準画像における細胞の中心点の配置と比較することとを有し、
    前記動作は、さらに、
    基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算することとを含む、システム。
14. メモリは、データ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせる命令をさらに含み、前記動作は、
    第１の撮像ステーションで取得された基準画像と、第２の撮像ステーションで取得された第２の画像とを含む、第２の対の画像を取得することと、
    第２の対の画像について、基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別することとを含み、
    前記識別することは、
    前記第２の画像における細胞の中心点の配置を識別することと、
    前記第２の画像における細胞の中心点の配置を前記基準画像における細胞の中心点の配置と比較することとを有し、
    前記動作は、さらに、
    第１の撮像ステーションおよび第２の撮像ステーション上の、第２の対の画像に関連する細胞群のステージ座標を求めることと、
    第１および第２の対の画像に基づいてアフィン変換を計算することとを含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記命令は、データ処理装置に、第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から基準画像を取得させる、請求項１３に記載のシステム。
16. メモリは、データ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせる命令をさらに含み、前記動作は、
    基準画像で識別された細胞群を第２の画像が含んでいない場合、第２の撮像ステーションで、第２の画像に近い場所で、１つ以上の追加の画像を取得することを含む、請求項１３に記載のシステム。
17. 前記メモリは、データ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせる命令をさらに含み、前記動作は、さらに、
    前記第２の画像における背景領域の奥深くにある点の配置を識別することと、
    前記第２の画像における背景領域の奥深くにある点の配置を前記基準画像における背景領域の奥深くにある点の配置と比較することとを備える、請求項１３に記載のシステム。
18. 前記命令は、データ処理装置に、
    基準画像に対して、細胞の中心点および背景領域の奥深くにある点の配置を、２つ以上のオフセットに位置づけさせ、
    ２つ以上のオフセットの各々について整合得点を算出させ、
    前記整合得点に基づいて、オフセットについての整合を判断させる、請求項１７に記載のシステム。
19. 前記命令は、データ処理装置に、
    前記基準画像の距離変換を算出させ、
    細胞の中心点の配置用に、距離変換値の第１の合計を計算させ、
    背景領域の奥深くにある点の配置用に、距離変換値の第２の合計を計算させ、
    前記整合得点を算出するために、前記第１の合計から前記第２の合計を減算させる、請求項１８に記載のシステム。
20. システムであって、
    データ処理装置と、
    データ処理装置とデータ通信し、命令を記憶するメモリとを含み、前記命令はデータ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせ、前記動作は、
    第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得することと、
    基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別することと、
    基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算することとを含む、システム。
    前記命令は、データ処理装置に、第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から基準画像を取得させ、
    メモリは、データ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせる命令をさらに含み、前記動作は、
    複数の基準画像候補の各々に適合性得点を割当てることと、
    最も高い適合性得点を有する基準画像候補を基準画像として選択することとを含む、システム。
21. 適合性得点は、基準画像内から取得された予め定められたサイズの画像が一意的に識別可能な細胞を含む確率に対応する得点を含む、請求項２０に記載のシステム。
22. 前記命令は、データ処理装置に、
    各基準画像候補を複数の画像区域に区分化させ、
    各画像区域において細胞がない区域の数を識別させ、
    識別された数に基づいて適合性得点を割当てさせる、請求項２０に記載のシステム。
23. システムであって、
    データ処理装置と、
    データ処理装置とデータ通信し、命令を記憶するメモリとを含み、前記命令はデータ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせ、前記動作は、
    第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得することと、
    基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別することと、
    基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算することとを含む、システム。
    前記命令は、データ処理装置に、第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から基準画像を取得させ、
    メモリは、データ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせる命令をさらに含み、前記動作は、
    第１の撮像ステーションで、走査中に得られた標本の走査区域内の複数の予め定められた領域の各々から、複数の基準画像候補を取得することを含む、システム。
24. メモリは、データ処理装置によって実行可能であり、そのような実行の際、データ処理装置に以下の動作を行なわせる命令をさらに含み、前記動作は、
    標本の走査区域を等しい楔型区分に分割することと、
    各楔型区分から走査区域の中心部分を除去することとを含む、複数の予め定められた領域を識別することを含む、請求項２３に記載のシステム。
25. １つ以上のプロセッサにより実行されると、１つ以上のプロセッサに以下の動作を行なわせる命令を記憶した、コンピュータ読取可能媒体であって、前記動作は、
    第１の撮像ステーション上の標本の基準画像と、第２の撮像ステーション上の標本の第２の画像とを含む、第１の対の画像を取得することと、
    基準画像および第２の画像の双方に現われる細胞群を識別することとを含み、
    前記識別することは、
    前記第２の画像における細胞の中心点の配置を識別することと、
    前記第２の画像における細胞の中心点の配置を前記基準画像における細胞の中心点の配置と比較することとを有し、
    前記動作は、さらに、
    基準画像が取得されたステージ座標から、第１の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第２の画像が取得されたステージ座標から、第２の撮像ステーション上の細胞群のステージ座標を求めることと、
    第１の撮像ステーションのステージ座標を第２の撮像ステーションのステージ座標に変換するアフィン変換を計算することとを含む、コンピュータ読取可能媒体。
26. 前記第１の対の画像を取得することは、前記第１の撮像ステーションでの標本の走査中に得られた複数の基準画像候補から前記基準画像を選択することを含む、請求項２５に記載のコンピュータ読取可能媒体。
27. 前記動作は、
    複数の基準画像候補のそれぞれについて適合性得点を割り当てること、および、
    最も高い適合性得点を有する基準画像候補を前記基準画像として選択することとを含む、請求項２６に記載のコンピュータ読取可能媒体。