JP5866534B2 - 画像計測装置及び画像計測方法 - Google Patents
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Description
本発明は、医療診断又は治療の支援に用いられる画像計測装置及び画像計測方法に関する。
従来、病理標本を撮影した画像の色情報を用いて、画像処理により陰性細胞核と陽性細胞核とを特定し、陰性細胞核と陽性細胞核とを合わせた細胞核全体に対する陽性細胞核の占める数又は面積の割合を示す陽性率を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
さらに、特許文献２は、病理標本を撮影するカメラの入出力特性のばらつきに影響されることなく、病理標本そのものの色情報である分光分布を計測できる技術を開示する。
しかしながら、従来の技術では、病理標本の色のばらつきに対応できない。病理標本の色は、標本作製における固定液の濃度、固定時間、染色時間、室温及び湿度など、様々な要因で決まる。また、病理標本を作製する施設が異なれば、利用している試薬又は装置が異なるため、施設によっても病理標本の色はばらつく。このため、安定して細胞核を抽出することができず、精度良く陽性率を算出することができない。
本発明は上述の問題を解決するためになされたもので、標本作製の差異が原因で発生する病理標本の画像の色の違いを吸収し、陽性細胞核及び陰性細胞核などの特定の対象を安定して抽出でき、適切に陽性率を算出できる画像計測装置及び画像計測方法を提供する。
本発明の一態様に係る画像計測装置は、出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部と、検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得部と、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得部により取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得部であって更に、参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出部と、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出する正規直交化部と、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けて、前記照明情報として記憶媒体に格納する評価部とを備える画像計測装置である。
また、本発明の一態様に係る画像計測方法は、出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部から照射した光により画像の撮影を行う画像計測方法であって、参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得し、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けることにより、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報を記憶媒体に格納するステップと、検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得ステップと、前記照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得ステップにおいて取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにおいて取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出ステップとを含む画像計測方法である。
本発明によると、陽性細胞核及び陰性細胞核などの特定の対象を安定して抽出することができ、これにより高精度で陽性率を算出することができる。
（本発明の基礎となった知見）
医療における診断業務は病名と病状の把握が目的であり、病名又は病状に応じて治療方針が決定される。病名又は病状を確定するためには、病変部から検体を摘出して細胞レベルで状態観察を行う病理診断が行われる。病理診断では、摘出した検体を顕微鏡で観察できる厚みにスライスすることにより病理標本が作製される。病理標本は顕微鏡越しにデジタルカメラ又はスキャナで撮影され、デジタル化された画像（画像データ）として保存及び参照される。
医療における診断業務は病名と病状の把握が目的であり、病名又は病状に応じて治療方針が決定される。病名又は病状を確定するためには、病変部から検体を摘出して細胞レベルで状態観察を行う病理診断が行われる。病理診断では、摘出した検体を顕微鏡で観察できる厚みにスライスすることにより病理標本が作製される。病理標本は顕微鏡越しにデジタルカメラ又はスキャナで撮影され、デジタル化された画像（画像データ）として保存及び参照される。
以上のように診断用の画像がデジタル化されることで、コンピュータによるデータ処理との整合性が高まり、医師又は技師の診断業務をＩＴ（Information Technology）システムを用いて支援できる機会が増えてきた。ＣＡＤ（Computer Aided Detection）はその一例であり、病変部の検出にコンピュータを活用する方法である。
例えば、乳癌における内分泌療法の効果は、細胞核を染めることにより抽出されるＥＲ（エストロゲン受容体：estrogen receptor）陽性細胞核、ＰｇＲ（プロゲステロン受容体：progesterone receptor）陽性細胞核、Ｋｉ−６７陽性細胞核などの陽性細胞核の細胞核全体に対する占有率（以降、「陽性率」と呼ぶ）などで判断できる。そこで、病理医は顕微鏡観察で目視により細胞核の個数を数え、その中で陽性細胞核の個数を数え、陽性細胞核が細胞核全体に対して占める割合から陽性率を算出する。しかし、目視による数え上げは、見落とし、及びダブルカウントなどの原因となり、信頼性に問題がある。病理医は、病理標本のプレパラートを移動させながら、顕微鏡を用いて病理標本の一部を拡大し、病理標本を複数箇所で観察するのが常である。仮に、一視野で５００個の細胞核をカウントし、視野を４つ取った場合は、カウント数が２０００回に達する。このため、作業精度の問題のみならず、病理医に掛かる作業負担が大きいという問題もある。
そこで、特許文献１は、病理画像の色情報を用いて、画像処理により陰性細胞核と陽性細胞核を特定し、陽性率を算出する技術を開示している。つまり、茶色の陽性細胞核と青色の陰性細胞核を抽出してカウントし、カウント値から陽性率を算出している。茶色の陽性細胞核と青色の陰性細胞核は、色相情報、彩度情報及び明度情報を用いて抽出される。
しかしながら、従来の技術では、病理標本の色のばらつきに対応できない。病理標本の色は、標本作製における固定液の濃度、固定時間、染色時間、室温及び湿度など、様々な要因で決まる。また、病理標本を作製する施設が異なれば、利用している試薬又は装置が異なるため、施設によっても病理標本の色はばらつく。
色情報を用いて陽性細胞核と陰性細胞核を抽出するにあたって、茶色を示す色相、彩度及び明度のそれぞれの数値範囲、青色を示す色相、彩度及び明度のそれぞれの数値範囲を決める必要がある。しかし、対象とする病理標本の色が変化すると、安定して陽性細胞核及び陰性細胞核を抽出することができず、精度良く陽性率を算出することができない。
このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る画像計測装置は、出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部と、検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得部と、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得部により取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得部であって更に、参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得する画像取得部と、前記画像取得部により取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出部と、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出する正規直交化部と、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けて、前記照明情報として記憶媒体に格納する評価部とを備える画像計測装置である。
上記構成により、病理標本の画像撮影に必要な光源の組み合わせを病理標本の染色方法に応じて選定するので、病理標本の分光分布に適した光源の組み合わせが選定できる。このため、画像において陽性細胞核、陰性細胞核、細胞質などの識別を安定的に実行でき、これにより適切に陽性率を算出することができる。
ここで、係数の和は、係数の大きさの和を意味し、例えば、正負の符号を勘案して係数の二乗の和等として表現できるものを包含する概念である。
この構成によると、分光分布ベクトルを正規直交基底ベクトルの線形和で表現している。このため、線形和に含まれる正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が大きいほど、照明部の分光分布をより正確に表していると判断できる。このため、評価値に基づいて光源の組み合わせを決定することで、検査用病理標本の分光分布に適した最適な光源の組み合わせを特定できる。
また、前記評価部は、前記評価値が基準値を超える光源の組み合わせのうち光源の個数が最小である組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けて、前記照明情報として格納することとしても良い。
これにより、検査用病理標本の画像の画質を高く保ちつつ画像の撮影に用いる光源の個数を抑えることができ、画像（画像データ）の取得を効率的に行える。
また、前記正規直交化部は更に、前記画像取得部により取得された検査用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、当該複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、前記評価部は更に、前記照明部の分光分布を前記検査用画像から算出された前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値を算出し、前記画像計測装置は更に、前記参照用画像から算出される前記評価値と前記検査用画像から算出される前記評価値との差分が閾値よりも大きいか否かを判断する染色精度評価部と、前記差分が前記閾値よりも大きい場合に、前記照明部、前記画像取得部及び前記算出部に処理の停止指示を送信する制御部とを備えることとしても良い。
参照用病理標本と比べて、検査用病理標本の染色の状態などが異なると、両標本の画像データから得られる評価値の値が異なってくる。このため、両評価値の差分が閾値より大きくなった場合には、染色不良と判断できるため、処理を停止させることができる。よって、精度の低い陽性率を算出することがなくなる。
また、前記正規直交化部は、前記参照用画像からの前記分光分布ベクトルの形成及び前記検査用画像からの前記分光分布ベクトルの形成に際して、画像を構成する各画素データについて下位から所定ビット数のデータを除いた上位のビットデータを用いて当該分光分布ベクトルの形成を行うこととしても良い。
画像データの各画素の下位から所定ビット数は照明の変動やイメージセンサのノイズの影響を受ける。このため、下位から所定ビット数のデータを使わずに、上位ビットを用いて正規直交基底ベクトルを算出することにより、ノイズ等の影響を受けることなく、検査用病理標本の陽性率を正確に算出できる。
また、前記画像取得部は、前記検査用病理標本が載置される光電変換素子を含み、前記照明部から照射されて前記検査用病理標本を透過した光を前記光電変換素子が受光することにより、前記検査用画像の前記取得を行うこととしても良い。
この構成によると、検査用病理標本の分光情報をダイレクトに計測でき、陽性率を正確に算出できる。
また、本発明の一態様に係る画像計測方法は、出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部から照射した光により画像の撮影を行う画像計測方法であって、参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得し、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けることにより、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報を記憶媒体に格納するステップと、検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得ステップと、前記照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得ステップにおいて取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにおいて取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出ステップとを含む画像計測方法である。
これにより、病理標本の画像撮影に必要な照明部の光源の組み合わせを病理標本の染色方法に応じて選定するので、病理標本の分光分布に適した光源の組み合わせが選定でき、適切に陽性率を算出することができる。
なお、これらの包括的又は具体的な各種態様には、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、コンピュータで読み取り可能な記録媒体等の１つ又は複数の組み合わせが含まれる。
以下、図面を参照して実施の形態を詳細に説明する。
ここで示す実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ（工程）及びステップの順序等は、一例であって本発明を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
（実施の形態１）
本実施の形態では、病変部の検体から作製された病理標本に含まれる陽性細胞核と陰性細胞核の分光分布のみを捕らえることで、標本作製の差異が原因で発生した色の違いに左右されず陽性核、陰性核等を識別して陽性率を算出できる画像計測装置について説明する。
本実施の形態では、病変部の検体から作製された病理標本に含まれる陽性細胞核と陰性細胞核の分光分布のみを捕らえることで、標本作製の差異が原因で発生した色の違いに左右されず陽性核、陰性核等を識別して陽性率を算出できる画像計測装置について説明する。
（構成）
図１は、実施の形態１に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。
図１は、実施の形態１に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。
画像計測装置１００は、照明部１０１、画像取得部１０２、メモリ部１０３、照明情報格納部１０５、算出部１０６、制御部１０７、染色方法取得部１１０、正規直交化部１１２、及び評価部１１３を備える。画像計測装置１００は、検査対象の病理標本１５０（検査用病理標本）が呈する陽性率１１１を検出する。病理標本１５０は、人体等の病変部から摘出された検体を、照明部１０１からの光を透過できる厚み（例えば４μｍ）にスライスし、染色することにより作製される。
以下、画像計測装置１００の各構成要素について説明する。
照明部１０１は、出射光のピーク波長（中心波長）が互いに異なる複数の光源（ＬＥＤ）を含み、各光源を逐次選択的に用いて単色光に近い狭帯域光１０８を病理標本１５０に照射する。図２Ａは、３８０ｎｍから７８０ｎｍまでの４００ｎｍの可視光域２０１の帯域を１６個の狭帯域に分割した例を示している。例えば、図２Ｂに示すように、１つの光源（ＬＥＤ）の半値幅２０２は、概ね２５ｎｍ（＝４００ｎｍ／１６帯域）となる。中心波長２０３が異なる１６個のＬＥＤを並べると空間位置の違いが照明むらにつながる場合がある。このため、図２Ｃに示すように、１６個のＬＥＤ２０５を、反射率の高い粉末等を内側全面に塗った積分球２０４で覆うことにより、空間位置の違いによる照明むらを解消する。なお、ここでは、照明部１０１は、複数のＬＥＤを含むものとして説明するが、狭帯域の照明部材（狭帯域照明）であればＬＥＤ以外の照明部材を複数含むこととしても良い。
制御部１０７は、１６個のＬＥＤのうち、どれを使うかを病理標本の染色方法に応じて照明部１０１へ指示する。病理標本は概ね、細胞核と細胞質とからなる。ヘマトキシリン・エオジン染色はこの２つを青色と赤色とに染め分ける。免疫染色では、抗体を用いて病理標本中の抗原が検出される。例えば、Ｋｉ６７染色は細胞増殖と細胞周期のマーカーであり、Ｋｉ６７染色によると、休止期以外のＧ１期、Ｓ期、Ｇ２期及びＭ期で陽性染色が得られる。そこで、細胞核は陽性細胞核（以下、「陽性核」ともいう。）（茶色）と陰性細胞核（以下、「陰性核」ともいう。）（青紫色）とに分けられ、細胞質と合わせて、病理標本は概ね３つの要素に分けられる。図３に示す分光分布４０１は、茶色の陽性核４０２と青紫色の陰性核４０３との分光分布の例である。陽性核４０２は茶色を呈し、長波長側にピークがある。そこで、帯域４０４の光により照明して撮影することで陽性核の詳細を、デジタル化された画像データ１０９として取得できる。一方、陰性核４０３は青紫色を呈し、短波長側にピークがある。そこで、帯域４０５の光により照明して撮影することで陰性核の詳細を画像データ１０９として取得できる。図３の例では、帯域４０４及び帯域４０５ともに５つの山があり、陽性核と陰性核とをともに十分な画質で撮影するには、１０種類のＬＥＤを切り替えて照射し、１０回撮影することになる。
病理診断の作業性を考慮すれば、撮影回数は少ない方が好ましい。一方、照射する照明光の種類（波長帯域が異なる狭帯域光の数）を少なくすると、細胞核の詳細を捉えることができない。撮影回数の最小化と撮影画像の画質の良さとを両立するには、分光分布４０１の形を表わす特徴的な波長を選ぶ必要がある。例えば、図４に示すように、陽性核４０２のピーク波長５０１のＬＥＤ光を照射すると、陽性核４０２の光強度が高くなり、陰性核４０３との違いを明確にできる。また、陰性核４０３のピーク波長５０２のＬＥＤ光を照射すると、陰性核４０３の光強度が高くなり、陽性核４０２との違いを明確にできる。
さらに、病理標本１５０は陽性核及び陰性核以外にも細胞質などを有する。図４においては、陽性核４０２と陰性核４０３以外に、細胞質６０１の分光分布の一例を記した。細胞質６０１は波長５０３をピーク波長とするため、波長５０３は細胞質６０１の特徴を捉えるに相応しい波長である。しかし、波長５０３では、陽性核４０２と陰性核４０３とはほぼ同じ光強度となる。そこで、波長５０３に波長５０４と波長５０５とを加えると、陽性核４０２と陰性核４０３の山の形がよりはっきりしてくる。
以上のように、分光分布４０１の形に応じてＬＥＤの波長を選択することで撮影回数の最小化と撮影画像の画質の良さとを両立できる。即ち、区別すべき対象（陽性核、陰性核、細胞質等）に適するように、中心波長の異なる複数の光源（ＬＥＤ等）のうちの一部の組み合わせを選択することで、撮影回数の最小化と撮影画像の画質の良さとを両立できる。
画像計測装置１００においては、病理標本を作製する各種の染色方法それぞれについて、式１を用いた線形性の評価によって、客観的にＬＥＤ（狭帯域の照明部材）の選択を行っている。即ち、染色された病理標本１５０の分光分布を正規直交基底ベクトルｅｉ（ｉ＝１〜ｎ）の線形和で表し、これを最も正確に表現できる狭帯域光の光源（ＬＥＤ）の組み合わせを求める。このように選択されたＬＥＤの組み合わせは、染色方法毎に照明情報格納部１０５に格納されて、個別にある１つの検査用病理標本について陽性率を算出するための画像計測に際して利用されることになる。なお、以下、染色方法と対応付けられたＬＥＤの組み合わせを示す情報を照明情報という。
ここで、ベクトルＳは病理標本１５０の分光分布を示す分光分布ベクトルである。分光分布を、例えば、１６点、２４点、３６点、４１点などの測定点で離散化し、１６次元ベクトル、２４次元ベクトル、３６次元ベクトル、４１次元ベクトルとして表現する。図４では、陽性核、陰性核及び細胞質のそれぞれの分光分布を重ね合わせ表示した。病理標本１５０の分光分布はこれらの和として計測されるため、図５に示す分光分布４０７のような形状となる。
一方、式１の右辺は、病理標本１５０の分光分布ベクトルを正規直交基底ベクトルｅｉ（ｉ＝１〜ｎ）の線形和で表現する。正規直交基底ベクトルｅｉ（ｉ＝１〜ｎ）は式２の固有ベクトルＢｉ（ｉ＝１〜ｎ）として算出される。
ここで、Ｄは分光分布ベクトルの分散共分散行列、λｉ（ｉ＝１〜ｎ）は固有値である。分散共分散行列Ｄは式３で与えられる。これは、例えば各狭帯域光を照射して撮影された複数画像において、複数の画素位置での画素データについての分散に基づくものである。また、固有値λｉは式４をλについて解くことで得られ、値の大きい解から順にλ１、λ２、λ３・・・とする。なお、固有値λｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、式１における重みａｉ（ｉ＝１〜ｎ）と同じ値である。
ここで、ｄｉ ２は共分散、ｄｉｄｊは分散である。式２から式４では、可視光域を３８０ｎｍから７８０ｎｍまでの４００ｎｍとし、可視光域を１０ｎｍごとに離散化した４１次元ベクトル（ｎ＝４１）としている。
正規直交基底ベクトルである固有ベクトルＢｉ（ｉ＝１〜ｎ）は、互いに直交しており、互いに他を表現できない独立の関係にある。一方、物理的に病理標本１５０における独立な要素は、陽性核、陰性核、細胞質であり、病理標本１５０の分光分布４０７は、陽性核、陰性核、細胞質に起因した３つの正規直交基底ベクトルｅ１、ｅ２、ｅ３の線形和で表現できる。そこで、式１の右辺を３つの正規直交基底ベクトルｅ１、ｅ２、ｅ３の線形和とし、これに最も類似する狭帯域照明の分光分布を求めれば、最適なＬＥＤの組み合わせを評価できる。
そこで、ベクトルＳの代わりに、ＬＥＤを組み合わせた分光分布を与え、係数ａ１、ａ２、ａ３を算出し、式５を計算する。
評価値ｑが１になった場合、病理標本の分光分布はＬＥＤの組み合わせで完全に表現できることを意味する。一方、評価値ｑが１未満となった場合は、４つ以上の正規直交基底ベクトルｅｉが必要であることを意味し、病理標本１５０が有する分光分布に対して、必要な帯域を照らしていない、あるいは、余分な帯域を照らしている、ことを意味する。この評価値ｑをＬＥＤのすべての組み合わせに対して計算し、評価値ｑが最大を示したＬＥＤの組み合わせを選択すれば、撮影画像の画質が最も高くなる。このように評価値ｑは撮影画像の画質を表す指標となる。
例えば、１６個のＬＥＤの中から５個のＬＥＤを使い、ＬＥＤの光を病理標本１５０に照射して病理標本１５０を撮影することを５回繰り返すことで画像データ１０９を得る場合は、次のようすると良い。即ち、図６Ａに示すように、１６個のＬＥＤの中から５個を取り出す組み合わせのすべてについて、式１を計算し、式５の評価値ｑが最大になるＬＥＤの組み合わせを見つければ良い。図６Ｂの表１１０１はＬＥＤの組み合わせに対する評価値ｑの例を示し、この例ではＬＥＤ照明番号が４番、６番、９番、１２番、１４番の５つのＬＥＤが最適な組み合わせであると判明した。
以上の方法で算出されたＬＥＤの組み合わせは、照明情報として照明情報格納部１０５に格納される。病理標本を作製する染色方法は５０種類ほど存在し、染色方法ごとに正規直交基底ベクトルｅｉが算出される。制御部１０７は、照明情報格納部１０５の照明情報に基づいて、染色方法に応じて最適なＬＥＤの組み合わせを読み出し、照明部１０１に照明のオン、オフを指示する。
図６Ａ及び図６Ｂの例であれば、４番のＬＥＤ光を病理標本１５０に照射して１回目の撮影を画像取得部１０２で行い、メモリ部１０３に画像データ１０９が書き込まれる。引き続き、６番のＬＥＤ光を病理標本１５０に照射して２回目の撮影を画像取得部１０２で行い、メモリ部１０３に画像データ１０９が書き込まれる。引き続き、９番、１２番、１４番のＬＥＤについても同様の処理が行われ、計５回の処理が繰り返される。メモリ部１０３は、５枚の画像データ１０９が書き込まれた後、制御部１０７からの指示に従い、算出部１０６へ５枚の画像データ１０９を出力する。
なお、式５の評価値ｑの大小は、撮影画像の画質を表わす（評価値ｑが大きいほど画質が良いことを表す）ため、病理標本１５０の分光分布に対する狭帯域照明の適正度と言える。そこで、あらかじめ狭帯域照明の適正度に対して基準値ｑｔを設定し、基準値ｑｔを超えるＬＥＤの組み合わせが見つかったら、その時点で照明の評価を完了しても構わない。
なお、式５において、係数を３つ用いたのは一例であり、本発明は式５の係数の数に制限を与えず、任意である。例えば、細胞の構成要素の１つとしてリボソーム（Ribosome）を加えた場合は、構成要素は４つとなる。その他、部位によっては骨や赤血球なども染色されるため、式１の右辺の正規直交基底ベクトルを何個使うのかは対象や利用方法に依存する。
正規直交化部１１２は、染色された病理標本１５０の分光分布を、式２を用いて正規直交化する。染色された病理標本１５０分光分布は、照明部１０１のすべてのＬＥＤを時分割で点灯させることにより計測される。
図６Ａの例であれば、照明部１０１の１６個のＬＥＤをすべて時分割で点灯させて、病理標本１５０を１６回撮影することにより、病理標本１５０の分光分布が計測される。
評価部１１３は、式５を用いて、ＬＥＤの全組み合わせに対する線形性を評価し、評価値ｑの最大値を検出する。この結果に基づいて、評価部１１３は、染色方法毎について最適なＬＥＤの組み合わせを照明情報として照明情報格納部１０５に格納する。
画像取得部１０２は、図７に示すように、光電変換素子の一例であるフォトダイオード３０１からなるイメージセンサ３０２である。イメージセンサ３０２上に病理標本１５０が載置され、狭帯域光１０８が照射された状態で、画像取得部１０２が病理標本１５０を撮影することにより、画像データ１０９を取得する。照明部１０１とフォトダイオード３０１との間には、病理標本１５０だけが存在する。このため、イメージセンサ３０２は、病理標本１５０の分光特性を正確に計測できる。レンズを使った撮像系は収差を有するため、分光計測に誤差が混入する。なお、画像取得部１０２は、図７に示した方式とは異なる、任意のイメージセンサであっても良い。
算出部１０６は、病理標本１５０（検査用病理標本）についての画像データ１０９（検査用画像）に基づいて、陽性細胞核の細胞核全体に対する占有率である陽性率を算出する。この陽性率の具体的な算出の方法としては、例えば、陽性核と判定された画素の数（陽性核の面積の和）を、陽性核あるいは陰性核と判定された画素の数（陽性核及び陰性核の面積の和）で割った値を陽性率１１１として算出する方法が挙げられる。また、例えば、算出部１０６は、陽性核の個数の和を、陽性核及び陰性核の個数の和で割った値を陽性率１１１として算出しても良い。また、算出部１０６は、病理標本１５０において予め定めた基準を満たす一定範囲の領域について、陽性率を算出しても良い。
染色方法取得部１１０は、病理標本１５０（検査用病理標本）の染色方法が何であるか示す情報の入力を受け付けてその染色方法の情報を制御部１０７へ提供する。
なお、画像計測装置１００の算出部１０６、制御部１０７、染色方法取得部１１０、正規直交化部１１２、及び評価部１１３は、メモリ、プロセッサ等を備えるコンピュータにより実現される。即ち、メモリに格納された制御プログラムをプロセッサが実行することにより、算出部１０６、制御部１０７、染色方法取得部１１０、正規直交化部１１２、及び評価部１１３の各機能が実現される。また、メモリ部１０３は、メモリで実現され、照明情報格納部１０５は、メモリ、ハードディスクその他の記憶媒体で実現される。
（動作）
以下、上述の構成を備える画像計測装置１００の動作について説明する。
以下、上述の構成を備える画像計測装置１００の動作について説明する。
図８は、画像計測装置１００の動作を示すフローチャートである。
画像計測装置１００の動作は二段階に分かれ、第一段階の準備モード７０１では、病理標本１５０の撮影に用いるＬＥＤの組み合わせを決定し、具体的には決定した組み合わせで示されるＬＥＤの番号を照明情報として照明情報格納部１０５に格納する。また、陽性核、陰性核、細胞質を識別するための閾値を決定し、決定した閾値を、染色方法と対応付けて閾値格納部１１４に格納する。第二段階の実行モード７０２では、算出部１０６が陽性率１１１を算出する。
第一段階の準備モード７０１はＳ１からＳ８に相当する。また第二段階の実行モード７０２はＳ９からＳ１４に相当する。
なお、第一段階の準備モード７０１は、１又は複数の染色方法それぞれについて、その染色方法で作製された参照用病理標本について、撮影に用いるＬＥＤの組み合わせを照明情報として照明情報格納部１０５に格納し、上述の陽性核等を識別するための閾値を閾値格納部１１４に格納するために繰り返し実行されても良い。そしてその後に、個別的に任意の検査用病理標本について、陽性率１１１の算出のために第二段階の実行モード７０２が行われることとしても良い。この場合は、第二段階の実行モード７０２は、陽性率１１１を算出すべき検査用病理標本毎に実行されることとしても良い。なお、参照用病理標本は、実際に検査の対象とされる病理標本（検査用病理標本）であっても、実際に検査の対象とされない病理標本であっても良い。
まず、第一段階の準備モード７０１として、画像計測装置１００の制御部１０７は、病理標本１５０の染色方法を照明情報格納部１０５に書き込む（処理ステップＳ１）。図９に示すように、染色方法８０１毎に染色方法番号８０２が対応付けられており、制御部１０７は、染色方法８０１として染色方法番号８０２を、照明情報格納部１０５に書き込む。なお、検査用病理標本１５０が染色された染色方法と対応する染色方法番号８０２は、画像計測装置１００の操作者等により入力されて、制御部１０７はこの入力された染色方法番号８０２を照明情報格納部１０５に書き込むこととしても良い。
次に制御部１０７は、陽性核、陰性核、細胞質の分光分布を計測するために、正規直交化部１１２に最大撮影回数を伝える（処理ステップＳ２）。図５の場合であれば、ＬＥＤは１６種類あるため、１６の測定点からなる分光分布となり、最大撮影回数は１６回となる。この最大撮影回数に達するまで狭帯域照明（ＬＥＤ）を逐次点灯して病理標本１５０（参照用病理標本）の撮影が行われる。正規直交化部１１２は、後述するように、撮影回数が最大撮影回数に達したら、メモリ部１０３から画像データ１０９を読み込む。
撮影回数が最大撮影回数に達するまで、制御部１０７の制御下で、処理ステップＳ３及びＳ４が繰り返し行われる。即ち、制御部１０７は、照明部１０１に点灯する照明の番号を伝え、照明部１０１は該当する狭帯域照明を点灯する（処理ステップＳ３）。つまり、制御部１０７は、１６種類のＬＥＤのうち、未点灯のＬＥＤを点灯するように照明部１０１に指示を出す。照明部１０１は、指示されたＬＥＤを点灯する。また、制御部１０７は、画像取得部１０２に撮影指示を出し、画像取得部１０２は、病理標本１５０を撮影し、撮影の結果得られる画像データ１０９をメモリ部１０３へ書き込む（処理ステップＳ４）。こうして撮影回数が最大撮影回数に達するまでは、狭帯域照明（ＬＥＤ）が切り替えられ、次の撮影が行われる。
撮影回数が最大撮影回数に達したら（処理ステップＳ５でＹＥＳ）、正規直交化部１１２は、メモリ部１０３に保存した画像データ１０９を読み込む（処理ステップＳ６）。また、正規直交化部１１２は、式２を計算して、病理標本１５０の分光情報を基底ベクトルに変換する。図４に示したように、陽性核、陰性核、細胞質のそれぞれの分光分布を計測する必要がある。そこで、事前に病理標本１５０の画像（参照用画像）上で陽性核、陰性核及び細胞質の位置を調べておき、陽性核に相当する部分の画素値を集めて陽性核の分光分布を求める。陰性核と細胞質についても同様である。したがって、第一段階の準備モード７０１で用いる病理標本１５０は参照用病理標本である。実際の検査の対象となる検査用病理標本は、第二段階の実行モード７０２において用いられる。なお、参照用病理標本は、染色に影響を与える条件を変えて複数、作製する。例えば、固定液の濃度、固定時間、染色時間、室温及び湿度などを変えて複数の標本を作製する。また、病理標本を作製する施設によって、利用している試薬又は装置が異なるため、複数施設から標本を集めることも有効である。
次に、評価部１１３は、式５を計算して線形性の最も高い光源の組み合わせを決定する（処理ステップＳ７）。照明の分光分布であるベクトルＳは狭帯域照明（光源）の組み合わせで与えられる。そこで、狭帯域照明であるＬＥＤの個数を決めておく。これは第二段階の実行モード７０２における最大撮影回数であり、制御部１０７は、この最大撮影回数を評価部１１３に伝える。例えば病理標本１５０（検査用病理標本）が図３の場合であれば、第二段階の実行モード７０２の最大撮影回数は５回である。このため、評価部１１３は、５種類のＬＥＤの組み合わせのそれぞれの組み合わせについて、式５に示す評価値ｑを計算し、評価値ｑが最大となる５種類のＬＥＤの組み合わせを選択する。評価部１１３は、選択した５種類のＬＥＤ番号を照明情報格納部１０５に格納する。これにより、第二段階の実行モード７０２において、例えば、１回目の撮影は図６Ａに示す４番の帯域の照明を使い、２回目の撮影は６番の帯域の照明を使い、３回目の撮影は９番の帯域の照明を使う、といった形になる（図６Ｂ参照）。そして、照明情報格納部１０５において、処理ステップＳ１で書き込まれた染色方法（染色方法番号）と処理ステップＳ７で書き込まれたＬＥＤの組み合わせ（ＬＥＤ番号）とが対応して照明情報を構成する。
なお、処理ステップＳ７で、狭帯域照明であるＬＥＤの個数（組み合わせるＬＥＤの個数）を例えば５個（つまり第二段階の実行モード７０２における最大撮影回数が５回）と固定的に決める他に、次のように、ＬＥＤの個数を動的に決める方法を用いても良い。図１０は、この方法を用いた照明の組み合わせ決定処理を示すフローチャートである。同図に即して照明の組み合わせ決定処理について説明する。
評価部１１３は、狭帯域照明であるＬＥＤの個数の初期値を設定する（処理ステップＳ２１）。例えば上述のように病理標本１５０が図３の場合であれば５個と設定する。なお、初期値を一律に２個等といった小さい個数にしておいても良い。そして、評価部１１３は、照明（ＬＥＤ）の各組み合わせについて式５に示す評価値ｑを計算する（処理ステップＳ２２）。評価部１１３は、計算した評価値ｑのうち最大のものを、あらかじめ設定された基準値ｑｔと比較し（処理ステップＳ２３）、最大の評価値ｑが基準値ｑｔを超えていなければ、組み合わせる照明（ＬＥＤ）の個数を１増加する（処理ステップＳ２４）。例えば、５個を１個増加して６個にする。そして、評価部１１３は、１増加した個数（例えば６個）のＬＥＤの各組み合わせについて再び式５に示す評価値ｑを計算する処理ステップＳ２２を実行する。処理ステップＳ２３において最大の評価値ｑが基準値ｑｔを超えると判定するまで、評価部１１３は、処理ステップＳ２４及びＳ２２を繰り返す。処理ステップＳ２３において最大の評価値ｑが基準値ｑｔを超えると判定すると、評価部１１３は、最大の評価値ｑに対応する照明（ＬＥＤ）の組み合わせを決定してその各ＬＥＤの番号を照明情報格納部１０５に格納する（処理ステップＳ２５）。これは、つまり評価値ｑが基準値ｑｔを超える光源の組み合わせのうち光源の個数が最小である組み合わせを決定している。このようにすることで、画像の画質を基準以上に高く保ちつつ画像の撮影に用いる光源の個数を抑えることができる。
以下、再び図８のフローチャートに即した説明に戻る。
処理ステップＳ７に続いて、算出部１０６は、陽性核、陰性核、細胞質を識別する閾値を決定し、閾値格納部１１４に格納する（処理ステップＳ８）。閾値は染色方法ごとに設定される。閾値の決定方法で任意であるが、一般的に識別したい複数の対象の分光分布から最も離れた位置に閾値は設定される。例えば、図３の場合、閾値４０６は、帯域４０４及び帯域４０５ともに陽性核４０２と陰性核４０３の分光分布の中間地点にある。このため、閾値４０６を用いることにより、安定的に陽性核４０２と陰性核４０３とを分離することができる。また、第二段階の実行モード７０２において、５種類のＬＥＤを使った５枚の画像（検査用画像）が撮影されるが、そのうちの１枚だけを使って閾値処理を行うのか、複数枚の画像を加算した結果の画像を使って閾値処理を行うのかについては任意である。本発明が保証するのは、検査に用いられる染色された病理標本１５０の分光分布を正確に取得する点にあり、分光分布に対する閾値処理は任意の方式を適用できる。
処理ステップＳ９から第二段階の実行モード７０２に入り、制御部１０７がその管理を行う。
第二段階の実行モード７０２では、個別的に任意の病理標本１５０（検査用病理標本）について陽性率の算出が行われる。
まず、染色方法取得部１１０は、外部から染色方法の入力を受け付け、制御部１０７に染色方法を伝える（処理ステップＳ９）。例えば、画像計測装置１００の操作者等によりその陽性率を算出すべき病理標本１５０についての染色方法に対応する染色方法番号（図９参照）が入力されて、染色方法取得部１１０は、この入力された染色方法番号を制御部１０７に伝える。
次に、制御部１０７は、照明情報格納部１０５から、染色方法取得部１１０が受け付けた染色方法（染色方法番号）に対応する照明方法、つまり５種類のＬＥＤの組み合わせを取得する（処理ステップＳ１０）。
そして、撮影回数が最大撮影回数（ＬＥＤの組み合わせ数、ここでは５回）に達するまで、制御部１０７の制御下で、処理ステップＳ１１及びＳ１２が繰り返し行われる。即ち、制御部１０７は、処理ステップＳ１０で取得したＬＥＤの組み合わせに従って、照明部１０１に点灯する照明の番号（ＬＥＤの組み合わせのうち未点灯のＬＥＤの番号）を伝え、照明部１０１は該当する狭帯域照明を点灯する（処理ステップＳ１１）。つまり、制御部１０７は、取得した５種類のＬＥＤのうち、未点灯のＬＥＤを点灯するように照明部１０１に指示を出す。照明部１０１は、その指示に呼応して、指示された１種類のＬＥＤを点灯する。また、制御部１０７は、画像取得部１０２に撮影指示を出し、画像取得部１０２は、病理標本１５０を撮影し、撮影の結果得られる画像データ１０９（検査用画像）をメモリ部１０３へ書き込む（処理ステップＳ１２）。こうして撮影回数が最大撮影回数に達するまでは、狭帯域照明（ＬＥＤ）が切り替えられ、次の撮影が行われる。
撮影回数が最大撮影回数に達したら（処理ステップＳ１３でＹＥＳ）、制御部１０７の制御下で、算出部１０６が、病理標本１５０（検査用病理標本）における陽性率を算出する（処理ステップＳ１４）。具体的には、制御部１０７は、算出部１０６に染色方法（染色方法番号）を伝え、算出部１０６は、染色方法に対応した閾値を閾値格納部１１４から読み出す。そして、算出部１０６は、メモリ部１０３に保存されたすべての画像データ１０９を読み出す。算出部１０６は、読み出した画像データ１０９を読み出した閾値を用いて閾値処理することにより、陽性核と陰性核とを判定する。算出部１０６は、陽性核と判定された画素の数（陽性核の面積の和）を、陽性核あるいは陰性核と判定された画素の数（陽性核及び陰性核の面積の和）で割った値を陽性率１１１として算出する。
本実施の形態によると、病理標本の分光分布を正規直交基底ベクトルの線形和で表し、これを最も正確に表現できる狭帯域照明光の組み合わせを得ることができる。そこで、病理標本の作製過程の違いで生じた色の違いに左右されずに、固定的な閾値データベースを使って陽性率を算出できる。
（実施の形態２）
本実施の形態では、実施の形態１で示した画像計測装置１００の一部を変形した画像計測装置１０００について説明する。本実施の形態では、特に、照明やイメージセンサの特性に左右されず、病理標本の染色状態を正確に把握して陽性率を計測できる。
本実施の形態では、実施の形態１で示した画像計測装置１００の一部を変形した画像計測装置１０００について説明する。本実施の形態では、特に、照明やイメージセンサの特性に左右されず、病理標本の染色状態を正確に把握して陽性率を計測できる。
図１１は、実施の形態２に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。なお、図１と同様の部分については同じ符号を付し、詳細な説明を省略する。
画像計測装置１０００は、図１に示した画像計測装置１００の構成に加え、さらに、染色精度評価部１００１を備える。
染色精度評価部１００１は、照明やイメージセンサのノイズ特性を評価する。即ち、染色精度評価部１００１は、式５の評価値ｑに基づいて、検査対象としての病理標本１５０（検査用病理標本）の染色精度を評価する。前述したように、式５の評価値ｑは照明の帯域を決めるために利用される。具体的には、画像取得部１０２に参照用病理標本が設置され、式５の評価値ｑが最大になるＬＥＤの組み合わせが特定される。そこで、仮に、検査用病理標本の染色状態が参照用病理標本と異なれば、検査用病理標本に対する評価値ｑは最大値を取り得ない。このような性質を利用して、参照用病理標本を用いて照明に使うＬＥＤを決めた際に算出した評価値ｑを照明情報格納部１０５に格納しておき、染色精度評価部１００１は、照明情報格納部１０５に格納された評価値ｑと、検査対象の病理標本（検査用病理標本）から算出された評価値ｑとを比較して、病理標本１５０（検査用病理標本）の染色精度を評価する。即ち、染色精度評価部１００１は、２つの評価値ｑの差分が閾値より大きい場合は、染色不良と判断し、制御部１０７は陽性率の計測プロセスを停止し、標本の再作製を指示する。この計測プロセスの停止は、例えば、照明部１０１、画像取得部１０２及び算出部１０６に制御部１０７が処理の停止指示を伝えて、停止指示を受けた各部は処理を停止することにより実現される。一方、評価値ｑの差分が閾値以下の場合は、染色のばらつきは許容範囲内と判断して陽性率の算出へステップを進める。なお、閾値は、染色精度として許容できる範囲の上限を示すように予め定めておく。
なお、病理標本１５０（検査用病理標本）の画像データ（検査用画像）に対する評価値ｑは、参照用病理標本の画像データ（参照用画像）から評価値ｑを算出するのと同様の方法により算出される。
以上の方法で病理標本の染色のばらつきを掴むことができるが、照明の変動やイメージセンサのノイズに影響を受けてはならない。
そこで、図１２に示すように、画像データ１０９を構成する各画素データの上位ビットのみを有効データとして利用することが有用である。画像取得部１０２による撮影で生成される画像データ１０９は、２次元配列された画素データの集合である。ここでは、仮に、画像データ１０９における各画素データのビット深さ（ビット長）を１４ビットとする。メモリ部１０３には、１４ビット階調で画像データ１０９（画素データの集合）が記録される。
照明の揺らぎやイメージセンサのノイズ等は通常微小であるため、これらは、１４ビットデータの例えば下位３ビット（１１０１）に現れる。このため、画像データ１０９の各画素データにおいて１０進数の整数値で０から７の大きさをノイズと見なす。即ち、画像データ１０９の各画素の１４ビットデータのうち、上位１１ビットのみを有効とする。さらに、下位４ビット目（１１０２）を許容レベルとみなし、誤差を抑えるべく有効データから外しても良い。この場合には、各画素における上位１０ビット（１１０３）のデータが画像データ１０９として有効となる。なお、上述した画像データ１０９のビット数やノイズレベル、許容レベルの各値は一例にすぎず、他の値であっても良い。
本実施の形態によると、標本作製の差異が原因で発生する病理標本の色の違いを吸収し、高精度で陽性率を算出することができる。特に、病理標本の作製ばらつきと計測機器（照明やイメージセンサなど）の誤差を分離できる。また病理標本のばらつきを数値で表現でき、定量的かつ客観的に病理診断を支援できる。
（他の実施の形態）
以上のように、本発明の実施態様の例として、実施の形態１及び２を説明した。しかしながら、上述した各実施の形態は一例にすぎず、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の実施態様には、上述した各実施の形態で示した構成要素及び機能について当業者が思いつく各種変更、置き換え、付加、省略等を施した形態、各構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態等も含まれる。
以上のように、本発明の実施態様の例として、実施の形態１及び２を説明した。しかしながら、上述した各実施の形態は一例にすぎず、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の実施態様には、上述した各実施の形態で示した構成要素及び機能について当業者が思いつく各種変更、置き換え、付加、省略等を施した形態、各構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態等も含まれる。
実施の形態１及び２で示した画像計測装置の各構成要素の２以上を統合し、又は１つを複数の構成要素（機能部）に分割しても良い。例えば、画像取得部１０２及び制御部１０７は、次のような画像取得部２０として実現されることとしてもよい。即ち、染色方法毎に複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報に基づき、照明部１０１における複数の光源（ＬＥＤ）のうち染色方法取得部１１０により取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、検査用病理標本を選択した各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する機能を担う画像取得部２０である。このような画像取得部２０を備える画像計測装置１０の構成を図１３に示す。この場合、算出部１０６は、画像取得部２０により取得された検査用画像に基づいて、検査用病理標本における細胞核に対する陽性細胞核の割合である陽性率を算出する。
また、上述した染色方法取得部、画像取得部及び算出部の機能をコンピュータによりソフトウェア（プログラム）を実行することで実現しても、専用のハードウェアにより実現しても良い。このようなソフトウェアは例えば、次のような制御プログラムである。
出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部を制御するコンピュータに画像計測処理を実行させるための制御プログラムであって、前記画像計測処理は、参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得し、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けることにより、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報を記憶媒体に格納するステップと、検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得ステップと、前記照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得ステップにおいて取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップにおいて取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出ステップとを含む制御プログラムである。
また、上述の制御プログラムを記録媒体に記録して頒布や流通させても良い。例えば、頒布された制御プログラムをコンピュータ等の装置類にインストールして、装置類のプロセッサに実行させることで、装置類に、上述した各構成要素の機能を実行させることが可能となる。
本発明は、検査用病理標本から陽性率を算出する画像計測装置等に利用可能である。
１０、１００、１０００ 画像計測装置
２０、１０２ 画像取得部
１０１ 照明部
１０３ メモリ部
１０５ 照明情報格納部
１０６ 算出部
１０７ 制御部
１０８ 狭帯域光
１０９ 画像データ
１１０ 染色方法取得部
１１１ 陽性率
１１２ 正規直交化部
１１３ 評価部
１１４ 閾値格納部
１５０ 病理標本（検査用病理標本、参照用病理標本）
２０１ 可視光域
２０２ 半値幅
２０３ 中心波長
２０４ 積分球
２０５ ＬＥＤ
３０１ フォトダイオード
３０２ イメージセンサ
４０１、４０７ 分光分布
４０２ 陽性核
４０３ 陰性核
４０４、４０５ 帯域
４０６ 閾値
５０１、５０２ ピーク波長
５０３〜５０５ 波長
６０１ 細胞質
７０１ 準備モード
７０２ 実行モード
８０１ 染色方法
８０２ 染色方法番号
１００１ 染色精度評価部
２０、１０２ 画像取得部
１０１ 照明部
１０３ メモリ部
１０５ 照明情報格納部
１０６ 算出部
１０７ 制御部
１０８ 狭帯域光
１０９ 画像データ
１１０ 染色方法取得部
１１１ 陽性率
１１２ 正規直交化部
１１３ 評価部
１１４ 閾値格納部
１５０ 病理標本（検査用病理標本、参照用病理標本）
２０１ 可視光域
２０２ 半値幅
２０３ 中心波長
２０４ 積分球
２０５ ＬＥＤ
３０１ フォトダイオード
３０２ イメージセンサ
４０１、４０７ 分光分布
４０２ 陽性核
４０３ 陰性核
４０４、４０５ 帯域
４０６ 閾値
５０１、５０２ ピーク波長
５０３〜５０５ 波長
６０１ 細胞質
７０１ 準備モード
７０２ 実行モード
８０１ 染色方法
８０２ 染色方法番号
１００１ 染色精度評価部
Claims (7)
- 出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部と、
検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得部と、
染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得部により取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得部であって更に、参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得する画像取得部と、
前記画像取得部により取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出部と、
前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出する正規直交化部と、
前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けて、前記照明情報として記憶媒体に格納する評価部とを備える
画像計測装置。 - 前記評価部は、前記評価値が基準値を超える光源の組み合わせのうち光源の個数が最小である組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けて、前記照明情報として格納する
請求項１記載の画像計測装置。 - 前記正規直交化部は更に、前記画像取得部により取得された検査用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、当該複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、
前記評価部は更に、前記照明部の分光分布を前記検査用画像から算出された前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値を算出し、
前記画像計測装置は更に、
前記参照用画像から算出される前記評価値と前記検査用画像から算出される前記評価値との差分が閾値よりも大きいか否かを判断する染色精度評価部と、
前記差分が前記閾値よりも大きい場合に、前記照明部、前記画像取得部及び前記算出部に処理の停止指示を送信する制御部とを備える
請求項１記載の画像計測装置。 - 前記正規直交化部は、前記参照用画像からの前記分光分布ベクトルの形成及び前記検査用画像からの前記分光分布ベクトルの形成に際して、画像を構成する各画素データについて下位から所定ビット数のデータを除いた上位のビットデータを用いて当該分光分布ベクトルの形成を行う
請求項３記載の画像計測装置。 - 前記画像取得部は、前記検査用病理標本が載置される光電変換素子を含み、前記照明部から照射されて前記検査用病理標本を透過した光を前記光電変換素子が受光することにより、前記検査用画像の前記取得を行う
請求項１記載の画像計測装置。 - 出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部から照射した光により画像の撮影を行う画像計測方法であって、
参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得し、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けることにより、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報を記憶媒体に格納するステップと、
検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得ステップと、
前記照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得ステップにおいて取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにおいて取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出ステップとを含む
画像計測方法。 - 出射光のピーク波長が互いに異なる複数の光源を含む照明部を制御するコンピュータに画像計測処理を実行させるための制御プログラムであって、
前記画像計測処理は、
参照用病理標本を、前記照明部における前記複数の光源各々により逐次照らして撮影することにより参照用画像を取得し、前記参照用画像から複数の分光分布ベクトルを形成し、前記複数の分光分布ベクトルから正規直交基底ベクトルを算出し、前記照明部の分光分布を前記正規直交基底ベクトルの線形和で表現し、当該線形和に含まれる前記正規直交基底ベクトルの係数の和である評価値が基準値を超えるまたは最大となる光源の組み合わせを前記参照用病理標本の染色方法と対応付けることにより、染色方法毎に前記複数の光源のうち一部の組み合わせを対応付けた照明情報を記憶媒体に格納するステップと、 検査用病理標本の染色方法を示す情報を取得する染色方法取得ステップと、
前記照明情報に基づき、前記照明部における前記複数の光源のうち前記染色方法取得ステップにおいて取得された情報が示す染色方法に応じて光源の組み合わせを選択し、前記検査用病理標本を選択した組み合わせに係る各光源により逐次照らして撮影することにより検査用画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像取得ステップにおいて取得された検査用画像に基づいて前記検査用病理標本における陽性細胞核の割合である陽性率を算出する算出ステップとを含む
制御プログラム。
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