JP5793508B2 - 複数の焦点面を用いた細胞特性決定 - Google Patents
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Description
1)局在傾向を含む、強度の範囲および分布を特定する。これにより、画像を閾値処理する範囲が決定され、画像における強度シフトが補正される。
3)暗ピクセルと明ピクセルが接している所をたどることにより、オブジェクトを形成する。
分類における第1のステップでは、ベストフォーカスで撮影した画像で識別された各細胞を解析することで、それを生細胞と分類することができるかどうかが確認される。生細胞であると確認された場合には、細胞は生細胞と分類され、その細胞に関してさらなる解析を行う必要はない。一方、細胞を生細胞と分類することができない場合には、スタック内の他のデジタル画像を使用して、さらなる解析が行われる。デジタル画像のうちの別のものにおいて、その細胞を見出し、再び解析することで、それを生細胞と分類することができるかどうか、その第2のデジタル画像に基づいて確認する。(ここで、“第2の”とは、解析される2番目の画像を意味し、撮影された2番目の画像でなくてもよい。)生細胞であると確認された場合には、分類が行われ、その細胞に関するさらなる解析は必要ない。細胞が生細胞であることが未だ判明しない場合は、その細胞をスタック内のさらに別の画像において見出してもよく、このプロセスは、細胞が生細胞として識別されるまで繰り返されるか、または解析する画像の所定の最大数に達するまで繰り返されるか、いずれかである。例えば、システムは、ベストフォーカス面で撮影された画像と、それに続きカメラからより遠い位置で撮影された多くて3つの画像とに限って、調べてもよい。システムは、スタックの画像をすべて調べてもよいが、焦点移動行程の最端で撮影した画像における細胞は、焦点から大きく外れている場合があり、これによって、個々の細胞の特定が信頼性に欠けたものになることがある。
この例示的な式によると、細胞Aと同じサイズのオブジェクトには、100点のサイズ・スコアが付けられ、細胞Aより大きいか、または小さいオブジェクトには、それより低いスコアが付けられることになる。サイズの比較を反映する他の式を用いてもよい。第2の画像の領域にオブジェクトが1つのみしか写っていない場合であっても、非常に低いサイズ・スコアを用いて、そのオブジェクトは目的の細胞ではないと判断することができる。
この例示的な式によると、細胞Aの元の位置に近いオブジェクトには、細胞Aの元の位置から遠いオブジェクトよりも高い位置スコアが割り当てられることになる。同様に、他の式を考案してもよい。
近傍浮動スコア=(100−abs(B中心X−1’中心X))+(100−abs(B中心Y−1’中心Y))
この式を用いると、ベストフォーカスの画像において予想される位置に正確にオブジェクトが見つかる場合には、200点の近傍浮動スコアとなる。浮動スコアについて、他の式を考案することもできる。第2の画像に2つよりも多くのオブジェクトが写っている場合には、複数の近隣オブジェクトの挙動を反映する累積的近傍浮動スコアを計算することができる。例えば、上記の例のように領域内にオブジェクトが2つのみ写っている場合には、3つのスコア成分の式の例に従って得られる最大可能累積スコアは500点となる。一方、領域内に3つのオブジェクトが写っている場合には、サイズ検証による100点と、位置検証による200点と、近傍浮動検証による各近隣オブジェクトの200点とで、最大可能累積スコアは700点となり得る。領域内に多数のオブジェクトが写っている場合には、複合スコアの累積的近傍浮動スコア成分を、他の成分より優位としてもよい。あるいは、近傍浮動スコアを平均して、平均近傍浮動スコアを計算することができる。スコア成分について、他の様々な重み付けおよび組み合わせが可能であり、また、他のスコアリング手法の使用が可能であることが想定される。
Claims (20)
- 細胞群を特性決定する方法であって、
前記細胞群を含む試料の一連のデジタル画像をカメラを使用して形成することであって、前記一連のデジタル画像は、前記試料に関して異なる焦点面でそれぞれ取得される、前記形成すること、
特別にプログラムされたコンピュータを用いて、前記一連のデジタル画像のうちの少なくとも2つにおいて複数の細胞を自動的に識別すること、
前記特別にプログラムされたコンピュータを用いて、前記少なくとも2つのデジタル画像を自動的に解析して、識別された前記複数の細胞の各々を生細胞または死細胞のいずれかとして分類することを備え、
前記少なくとも2つのデジタル画像を解析して、識別された前記複数の細胞の各々を生細胞または死細胞のいずれかとして分類することは、
前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの第1のデジタル画像の解析に基づいて識別された前記複数の細胞のうちの少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することが不可能であるかどうかを判定すること、
前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの第2のデジタル画像において前記少なくとも1つの細胞を見つけること、
前記第1のデジタル画像の解析に基づいて識別された前記複数の細胞のうちの少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することが不可能であると判定した場合、前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの第2のデジタル画像の解析に基づいて前記少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することが不可能であるかどうかを判定することを含む、方法。 - 前記一連のデジタル画像のうちのどれがベストフォーカス面で撮影されたものであるかを、前記特別にプログラムされたコンピュータを用いて自動的に識別することをさらに備える、請求項1に記載の方法。
- 前記ベストフォーカス面で撮影されたものと識別されたデジタル画像において、前記特別にプログラムされたコンピュータを用いて、前記複数の細胞を自動的に計数することをさらに備える、請求項2に記載の方法。
- 前記一連のデジタル画像のうちのどれがベストフォーカス面で撮影されたものであるか識別することは、前記デジタル画像の各々についてコントラスト指標を評価することを備える、請求項2に記載の方法。
- 前記第2のデジタル画像において前記少なくとも1つの細胞を見つけることは、前記第2のデジタル画像内のオブジェクトのスコアを生成することを含み、
前記スコアは、前記オブジェクトが前記少なくとも1つの細胞である尤度を示す、請求項1に記載の方法。 - 前記スコアは、前記オブジェクトのサイズに関する成分を含む、請求項5に記載の方法。
- 前記スコアは、前記オブジェクトの位置に関する成分を含む、請求項5に記載の方法。
- 前記スコアは、第1と第2のデジタル画像の撮影の合間でのオブジェクトの浮動に関する成分を含む、請求項5に記載の方法。
- 前記第2のデジタル画像において前記少なくとも1つの細胞を見つけることは、
第1のデジタル画像で前記少なくとも1つの細胞を含んでいる領域に対応する、前記少なくとも2つのデジタル画像のうち第2のデジタル画像の領域内に見つかる各オブジェクトについて、それぞれのオブジェクトが前記少なくとも1つの細胞である尤度を示す個別のスコアを生成すること、
最高スコアを持つオブジェクトを、前記少なくとも1つの細胞として選択することを含む、請求項1に記載の方法。 - 前記少なくとも2つのデジタル画像を解析して、識別された前記複数の細胞の各々を生細胞または死細胞のいずれかとして分類することは、
第1のデジタル画像の解析に基づいて前記複数の細胞のうちの少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することは不可能であると判定すること、
前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの1つの解析によって前記少なくとも1つの細胞が生細胞であることが示されるか、または、解析するデジタル画像の所定の最大数に達するまで、他の焦点位置で撮影されたデジタル画像を次々と解析すること、
前記少なくとも1つの細胞が生細胞として識別された場合には、前記少なくとも1つの細胞を生細胞と分類し、一方、前記少なくとも1つの細胞が生細胞であると判断されることなく、解析するデジタル画像の前記所定の最大数に達した場合には、前記少なくとも1つの細胞を死細胞と分類することをさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 細胞群を解析するためのシステムであって、
電子イメージセンサと、
前記電子イメージセンサ上に前記細胞群を含む試料の像を形成する光学系と、
前記光学系の焦点位置を調整する機構と、
前記電子イメージセンサに接続されたコンピュータとを備え、
前記コンピュータは、
前記試料内の異なる焦点面でそれぞれ取得された、前記試料の一連のデジタル画像を形成し、
前記一連のデジタル画像のうちの少なくとも2つにおいて複数の細胞を自動的に識別し、
前記少なくとも2つのデジタル画像を自動的に解析して、識別された前記複数の細胞の各々を生細胞または死細胞のいずれかとして分類するように、前記システムを制御し、
前記少なくとも2つのデジタル画像を自動的に解析して、識別された前記複数の細胞の各々を生細胞または死細胞のいずれかとして分類することは、
前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの第1のデジタル画像の解析に基づいて識別された前記複数の細胞のうちの少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することが不可能であるかどうかを判定すること、
前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの第2のデジタル画像において前記少なくとも1つの細胞を見つけること、
前記第1のデジタル画像の解析に基づいて識別された前記複数の細胞のうちの少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することが不可能であると判定した場合、前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの第2のデジタル画像の解析に基づいて前記少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することが不可能であるかどうかを判定することを含む、システム。 - 前記コンピュータは、さらに、前記一連のデジタル画像のうちのどれがベストフォーカス面で撮影されたものであるかを識別するように、前記システムを制御する、請求項11に記載のシステム。
- 前記コンピュータは、さらに、前記ベストフォーカス面で撮影されたものと識別されたデジタル画像に写っている複数の細胞を計数するように、前記システムを制御する、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータは、前記一連のデジタル画像のうちのどれがベストフォーカス面で撮影されたものであるか識別するために、コントラスト指標を計算する、請求項12に記載のシステム。
- 前記コンピュータは、さらに、
前記第2のデジタル画像内のオブジェクトのスコアであって、前記オブジェクトが前記少なくとも1つの細胞である尤度を示すスコアを生成し、
前記スコアに少なくとも部分的に基づいて、前記第2のデジタル画像において前記少なくとも1つの細胞を見つけるように、前記システムを制御する、請求項11に記載のシステム。 - 前記スコアは、前記オブジェクトのサイズに関する成分を含む、請求項15に記載のシステム。
- 前記スコアは、前記オブジェクトの位置に関する成分を含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記スコアは、第1と第2のデジタル画像の撮影の合間でのオブジェクトの浮動に関する成分を含む、請求項16に記載のシステム。
- 前記コンピュータは、さらに、
第1のデジタル画像で前記少なくとも1つの細胞を含んでいる領域に対応する、前記少なくとも2つのデジタル画像のうち第2のデジタル画像の領域内に見つかる各オブジェクトについて、それぞれのオブジェクトが前記少なくとも1つの細胞である尤度を示す個別のスコアを生成し、
最高スコアを持つオブジェクトを、前記少なくとも1つの細胞として選択するように、前記システムを制御する、請求項11に記載のシステム。 - 前記コンピュータは、さらに、
第1のデジタル画像の解析に基づいて前記複数の細胞のうちの少なくとも1つの細胞を生細胞として分類することは不可能であると判定し、
前記少なくとも2つのデジタル画像のうちの1つの解析によって前記少なくとも1つの細胞が生細胞であることが示されるか、または、解析するデジタル画像の所定の最大数に達するまで、他の焦点位置で撮影されたデジタル画像を次々と解析し、
前記少なくとも1つの細胞が生細胞として識別された場合には、前記少なくとも1つの細胞を生細胞と分類し、一方、前記少なくとも1つの細胞が生細胞であると判断されることなく、解析するデジタル画像の前記所定の最大数に達した場合には、前記少なくとも1つの細胞を死細胞と分類するように、前記システムを制御する、請求項11に記載のシステム。
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Families Citing this family (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US8852524B2 (en) | 2010-01-12 | 2014-10-07 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Cell counting slide with lateral reservoir for promoting uniform cell distribution |
US8744164B2 (en) * | 2010-04-06 | 2014-06-03 | Institute For Systems Biology | Automated analysis of images using bright field microscopy |
US9354155B2 (en) | 2011-05-31 | 2016-05-31 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Cell counting systems and methods |
WO2014094790A1 (en) | 2012-12-19 | 2014-06-26 | Unisensor A/S | System and method for classification of particles in a fluid sample |
WO2015004917A1 (ja) * | 2013-07-10 | 2015-01-15 | 株式会社ニコン | 観察方法、観察装置、細胞シート製造方法および細胞シート製造装置 |
US20170227473A1 (en) * | 2014-06-20 | 2017-08-10 | Atomic Energy Of Canada Limited / Énergie Atomique Du Canada Limitée | Photographic methods of quantification for water and debris mixtures |
JP6421297B2 (ja) * | 2014-09-01 | 2018-11-14 | 公益財団法人ヒューマンサイエンス振興財団 | 悪性形質転換細胞の検出方法 |
EP3202133B1 (en) * | 2014-09-29 | 2018-11-21 | Biosurfit, S.A. | Focusing method |
JP6367351B2 (ja) | 2014-10-22 | 2018-08-08 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 細胞計測機構及びそれを有する細胞培養装置並びに細胞計測方法 |
JP6475134B2 (ja) * | 2015-09-29 | 2019-02-27 | 富士フイルム株式会社 | 細胞評価装置および方法 |
GB2549073B (en) * | 2016-03-24 | 2020-02-26 | Imagination Tech Ltd | Generating sparse sample histograms |
CN110099995A (zh) | 2017-01-06 | 2019-08-06 | 奥林巴斯株式会社 | 细胞观察系统 |
CN117054316A (zh) * | 2017-05-19 | 2023-11-14 | 兴盛生物科技股份有限公司 | 用于计数细胞的系统和方法 |
JP6997549B2 (ja) * | 2017-07-11 | 2022-01-17 | アークレイ株式会社 | 分析装置及び焦点合わせ方法 |
JP2019058156A (ja) * | 2017-09-28 | 2019-04-18 | オリンパス株式会社 | 画像処理装置および細胞観察システム |
TW202032574A (zh) * | 2019-02-26 | 2020-09-01 | 沛智生醫科技股份有限公司 | 細胞分類方法、系統與醫療分析平台 |
WO2022136602A1 (en) * | 2020-12-22 | 2022-06-30 | Radiometer Medical Aps | Blood analyser with image plane analysis and related methods |
WO2022230672A1 (ja) | 2021-04-28 | 2022-11-03 | 富士フイルム株式会社 | 細胞生死判定方法、細胞生死判定装置及び細胞生死判定システム |
US11995869B2 (en) | 2021-09-28 | 2024-05-28 | Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP | System and method to improve object detection accuracy by focus bracketing |
WO2023076036A1 (en) | 2021-10-28 | 2023-05-04 | Analiza, Inc. | Partitioning systems and methods for determining multiple types of cancers |
US11906433B2 (en) * | 2021-12-14 | 2024-02-20 | Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica A.C. | System and method for three-dimensional imaging of unstained samples using bright field microscopy |
Family Cites Families (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4097845A (en) | 1976-11-01 | 1978-06-27 | Rush-Presbyterian-St. Luke's Medical Center | Method of and an apparatus for automatic classification of red blood cells |
JPH0782008B2 (ja) | 1987-07-27 | 1995-09-06 | 株式会社日立製作所 | 細胞の数並びに活性の診断装置 |
US6026174A (en) | 1992-10-14 | 2000-02-15 | Accumed International, Inc. | System and method for automatically detecting malignant cells and cells having malignancy-associated changes |
US5978497A (en) | 1994-09-20 | 1999-11-02 | Neopath, Inc. | Apparatus for the identification of free-lying cells |
US6215892B1 (en) | 1995-11-30 | 2001-04-10 | Chromavision Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for automated image analysis of biological specimens |
US7853411B2 (en) | 1997-02-27 | 2010-12-14 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
EP0983498B1 (en) * | 1997-02-27 | 2004-05-26 | Cellomics, Inc. | A system for cell-based screening |
AU1656401A (en) | 1999-11-09 | 2001-06-06 | Cellomics, Inc. | A system for cell-based screening |
JP4937457B2 (ja) | 2001-03-01 | 2012-05-23 | オリンパス株式会社 | 顕微鏡制御装置、顕微鏡制御システム、顕微鏡の制御方法、プログラム、及び記録媒体 |
US7219016B2 (en) | 2001-04-20 | 2007-05-15 | Yale University | Systems and methods for automated analysis of cells and tissues |
US7262798B2 (en) | 2001-09-17 | 2007-08-28 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for simulating fill flash in photography |
US7383134B2 (en) | 2002-01-15 | 2008-06-03 | Piper James R | Method and/or system for analyzing biological samples using a computer system |
CA2485602C (en) * | 2002-05-14 | 2013-10-01 | Amersham Biosciences Niagara, Inc. | System and methods for rapid and automated screening of cells |
GB2398379A (en) | 2003-02-11 | 2004-08-18 | Qinetiq Ltd | Automated digital image analysis |
EP1616286A1 (en) | 2003-04-02 | 2006-01-18 | Amersham Biosciences UK Limited | Method of, and computer software for, classification of cells into subpopulations |
US20050014217A1 (en) | 2003-07-18 | 2005-01-20 | Cytokinetics, Inc. | Predicting hepatotoxicity using cell based assays |
EP1668595A4 (en) | 2003-09-23 | 2007-01-03 | Iatia Imaging Pty Ltd | METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING THE SURFACE OR CONFLUENCE OF A SAMPLE |
US20070031818A1 (en) | 2004-07-15 | 2007-02-08 | Cytokinetics, Inc., A Delaware Corporation | Assay for distinguishing live and dead cells |
WO2006055413A2 (en) | 2004-11-11 | 2006-05-26 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Methods and systems for identifying and localizing objects based on features of the objects that are mapped to a vector |
US7958063B2 (en) | 2004-11-11 | 2011-06-07 | Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Methods and systems for identifying and localizing objects based on features of the objects that are mapped to a vector |
CA2590227A1 (en) | 2004-12-07 | 2006-06-07 | Clean Earth Technologies, Llc | Method and apparatus for standoff detection of liveness |
WO2006104201A1 (ja) | 2005-03-29 | 2006-10-05 | Olympus Corporation | 細胞画像解析方法、細胞画像解析プログラム、細胞画像解析装置、スクリーニング方法およびスクリーニング装置 |
JP4868207B2 (ja) | 2005-07-14 | 2012-02-01 | オリンパス株式会社 | スクリーニング方法およびスクリーニング装置 |
US7660454B2 (en) | 2006-03-13 | 2010-02-09 | Ikonisys, Inc. | Process for identifying FISH signals |
JP2008116526A (ja) | 2006-11-01 | 2008-05-22 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 顕微鏡画像の処理装置及び処理方法 |
US8488863B2 (en) | 2008-11-06 | 2013-07-16 | Los Alamos National Security, Llc | Combinational pixel-by-pixel and object-level classifying, segmenting, and agglomerating in performing quantitative image analysis that distinguishes between healthy non-cancerous and cancerous cell nuclei and delineates nuclear, cytoplasm, and stromal material objects from stained biological tissue materials |
US8849006B2 (en) * | 2009-03-25 | 2014-09-30 | Quorum Technologies Inc. | Darkfield imaging system and methods for automated screening of cells |
JP5663147B2 (ja) | 2009-06-01 | 2015-02-04 | オリンパス株式会社 | 活性度測定装置および活性度測定方法 |
JP2012531631A (ja) | 2009-06-26 | 2012-12-10 | バイオ−ラッド ラボラトリーズ,インコーポレイティド | モジュラーマイクロスコープ構造 |
US8570370B2 (en) | 2009-08-31 | 2013-10-29 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Compact automated cell counter |
RU2548597C2 (ru) | 2009-12-04 | 2015-04-20 | Юнисенсор А/С | Система и способ для связанной со временем микроскопии биологических организмов |
US8852524B2 (en) | 2010-01-12 | 2014-10-07 | Bio-Rad Laboratories, Inc. | Cell counting slide with lateral reservoir for promoting uniform cell distribution |
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