JP6343660B2 - 血球の撮像 - Google Patents

Description

［優先権の主張］
本出願は、２０１３年３月１１日に出願された米国仮特許出願第６１／７７６，７４０号および２０１３年３月１５日に出願された米国仮特許出願第６１／７９４，９４６号の利益を主張する。これらの出願の内容は、全て参照により本明細書に組み込まれる。
［技術分野］

本発明は、たとえば電子撮像システムを用いた血球の撮像に関する。

多くの撮像および走査応用装置は、自動化された形で画像を取得する。このような画像の解釈では、画像中の１つまたは２つ以上の対象物を識別することが必要とされる場合がある。このような識別は、手動で実施されてもよいが、処理には時間がかかり、またエラーを起こしやすい。

生物学的試料は、複数の個別の波長で撮像され、画像のセットが取得され得る。生物学的試料の特徴は、画像の１つまたは２つ以上を処理することによって決定することができる。たとえば、低倍率画像の処理には、赤血球（ＲＢＣ）の計数、血液成分（たとえば、白血球（ＷＢＣ）および有核赤血球（ｎＲＢＣ））の位置決めおよび計数、ならびに血小板の計数が含まれ得る。たとえば、高倍率画像の処理には、ＲＢＣの特性の特徴付け、ＷＢＣ分画の計算、およびＷＢＣの分類が含まれ得る。

一態様において、基板上の生物学的サンプル中の細胞を位置決めする方法は、画像取得装置により、基板上の第１の位置の複数の画像を取得することを含んでいる。複数の画像の各画像は、異なる照明波長で取得される。また方法は、プロセッサにより、複数の画像における細胞質物質の位置を特定すること、およびプロセッサにより、複数の画像における細胞核の位置を特定することを含んでいる。方法はさらに、プロセッサにより、細胞質物質の位置および細胞核の位置に基づいて、複数の画像における細胞の位置を特定することを含んでいる。また方法は、プロセッサにより、複数の画像における細胞の少なくともいくつかに細胞の種類を割り当てること、および複数の画像において少なくとも１つの種類の細胞を計数することを含んでいる。

別の態様において、本開示は、基板上の生物学的サンプルの白血球（ＷＢＣ）分画を決定する方法を特徴付ける。方法は、画像取得装置により、基板上の第１の位置の複数の画像を取得し、複数の画像の各画像を異なる照明波長で取得すること、およびプロセッサにより、複数の画像におけるＷＢＣの核の位置を特定することを含んでいる。ＷＢＣの位置を特定することは、複数の画像中のＷＢＣについての第１の仮定に基づき第１の核マスクを生成すること、複数の画像中のＷＢＣについての第２の仮定に基づき第２の核マスクを生成すること、および第１の核マスクと第２の核マスクとを交差させて核区分を生成することを含んでいる。また方法は、核区分に基づいてＷＢＣの１つまたは２つ以上の特性を測定すること、および測定された特性を用いてＷＢＣ分画を決定することを含んでいる。

別の態様において、本開示は、基板上の生物学的サンプル中の白血球（ＷＢＣ）を分類する方法を特徴付ける。方法は、画像取得装置により、基板上の第１の位置の複数の画像を取得すること、およびプロセッサにより、複数の画像中の対象物をＷＢＣ分類グループへと分類することを含んでいる。また方法は、プロセッサにより、少なくともいくつかの分類グループからの対象物を未分類対象物として識別すること、ならびに未分類対象物、および分類された対象物の少なくともいくつかをユーザーインターフェース上に表示することを含んでいる。

他の態様において、本開示は、１つまたは２つ以上のプロセッサに、上に概説した方法を実行させるコンピュータ可読指示が符号化されるコンピュータ可読記憶装置を特徴付ける。さらなる態様において本開示は、基板上の第１の位置の複数の画像を取得するように構成される画像取得装置を含む撮像システムを特徴付ける。複数の画像の各画像は、異なる照明波長で取得され得る。またシステムは、画像取得装置に接続され、上に概説した方法を実施するように構成される１つまたは２つ以上のプロセッサを含んでいる。

上述の態様の実装は、以下の１つまたは２つ以上を含み得る。

複数の画像は、１０倍対物レンズを用いて取得され得る。少なくとも１つの細胞の種類は、白血球および有核赤血球の少なくとも１つを含み得る。複数の画像を取得することは、５０倍対物レンズを用いて複数の画像を取得することを含み得る。第１の仮定は、ＷＢＣが顆粒球であるという仮定を含み得る。第２の仮定は、ＷＢＣが無顆粒球であるという仮定を含み得る。特性は、ＷＢＣの面積、ＷＢＣの形状、ＷＢＣの色、ＷＢＣの光学密度、およびＷＢＣの組織の１つまたは２つ以上を含み得る。好中球の核の複雑性に関する値およびリンパ球の異型性に関する値の少なくとも１つは、ＷＢＣ分類グループにおいて決定され得る。この核の複雑性に関する値および異型性に関する値の少なくとも１つは、ユーザーインターフェース上に表示され得る。ＷＢＣでない対象物は、対象物の分類前に画像から除去され得る。ＷＢＣでない対象物は、血小板、凝集塊、巨大血小板および微小巨核球の１つまたは２つ以上を含み得る。複数の画像中の対象物は、多段分類器を用いて分類され得る。多段分類器の少なくとも１つの段階は、線形判別分析（ＬＤＡ）に基づく分類器を含み得る。多段分類器の少なくとももう１つの段階は、ベイズ分類器を含み得る。ＷＢＣ分類グループは、ＷＢＣの成熟経路に基づき得る。未分類対象物は、未熟細胞、芽細胞、前単球および前リンパ球の１つまたは２つ以上を含み得る。希少細胞、損傷細胞、または焦点外の細胞は、ＷＢＣ分類グループへの分類から除外され得る。

定義されない限りは、本明細書で用いられる全ての技術的用語および科学的用語は、本発明が属する技術分野の当業者によって共通して理解される意味と同一の意味を有する。本明細書に記載のものと同様または均等の方法および材料が、本発明の実践または検査において用いることができるが、適切な方法および材料は以下に記載される。本明細書において言及される全ての出版物、特許出願、特許および他の参照文献は、参照によりその全体が組み込まれている。争いがある場合、定義を含む本明細書が支配することになる。また、材料、方法および実施例は例示的なものであって、限定を意図するものではない。

本発明の他の特徴および利点は、以下の詳細な説明および請求項から明らかになるであろう。

撮像システムの一実施形態の概略図である。 撮像システムの様々なモジュールを示すブロック図である。 白血球（ＷＢＣ）および有核赤血球を位置決めおよび計数するための処理のフローチャートである。 ＷＢＣ分画を決定するための処理のフローチャートである。 ＷＢＣを分類するための処理のフローチャートである。 細胞を分類するための処理のフローチャートである。 例示的な分類スキームを示す図である。 コンピュータ装置の概略図である。

生物学的試料は、複数の個別の波長で撮像され、画像のセットが取得され得る。生物学的試料の特徴は、画像の１つまたは２つ以上を処理することによって決定することができる。たとえば、低倍率画像の処理には、赤血球（ＲＢＣ）の計数、血液成分（たとえば、白血球（ＷＢＣ）および有核赤血球（ｎＲＢＣ））の位置決めおよび計数、ならびに血小板の計数が含まれ得る。たとえば、高倍率画像の処理には、ＲＢＣの特性の特徴付け、ＷＢＣ分画の計算、およびＷＢＣの分類が含まれ得る。ＷＢＣ分画の計算は、たとえば、血液中の異なる種類のＷＢＣの数を計数することを含み得る。いくつかの実装においては、ＷＢＣ分画の計算は、血液中の異なる種類のＷＢＣの割合を計算することを含み得る。

撮像システム
図１は、本明細書に記載される高速のオートフォーカス方法を用いる撮像システム１００の一実施形態を示す。撮像システム１００は、コンピュータ１９０により制御される撮像ハードウェア１０５を含んでいる。コンピュータ１９０は概して、中央処理ユニット１９２、ハードドライブ１９４およびランダムアクセスメモリ１９６を含んでいる。

図１に示される撮像システムにおいて、光源１１０は、生物学的サンプル１３５を備えるスライド１３０を照明する。光源１１０は、色の異なる個別の光源を含んでいる。一例において、光源１１０は、青色、緑色、黄色および赤色の発光ダイオード（ＬＥＤ）を含んでいてもよい。他の種類の有色光源も用いることができる。光源１１０は、低倍率の撮像、高倍率の撮像、またはその両方に用いることができる。

スライドは、スライド１３０の任意の部分を対物レンズ１４０の下に配置できるように、水平面（撮像されるスライドの表面に平行）において移動可能な第１電動ステージ１２０上に装着される。第２電動ステージ１５０は、スライド１３０上に置かれた試料１３５への焦点合わせを容易にするために、対物レンズ１４０を上下に移動させる。スライド１３０と対物レンズ１４０との間の距離は、「焦点距離」と呼ばれる。焦点距離の減少は、この例においては、対物レンズ１４０をスライド１３０に向けて垂直に移動させることを意味する。代替的に、焦点距離は、スライド１３０を対物レンズ１４０に向けて垂直に移動させることによって（たとえば、第１電動ステージ１２０を移動させることによって）調節されてもよい。いくつかの実装においては、焦点距離の調節を容易にするために、スライド１３０および対物レンズ１４０の両方が移動してもよい。第１電動ステージ１２０の水平面における移動に対する軸は、通常、Ｘ軸およびＹ軸という。第２電動ステージ１５０が対物レンズ１４０を移動させるときに沿う垂直軸は、通常、Ｚ軸という。３つの軸は、スライド１３０に対する任意（ｘ、ｙ、ｚ）の空間点を撮像するためにシステム１００が利用する座標系を定める。

光源１１０からの光は、スライド１３０を通過し、対物レンズ１４０によってカメラ１６０のセンサ上に投影される。センサは、たとえば、電荷結合素子（ＣＣＤ）アレイであってもよい。図１は、スライド上の対象物が光を吸収することにより、カメラによって生成される画像において暗くなるために、スライド上の対象物を見ることができる「明視野」顕微鏡の一例を示す。撮像ハードウェア１０５は、１つまたは２つ以上の付加的なレンズを含んでいてもよい。蛍光、暗視野または位相差などの他の顕微鏡モードも、本明細書に記載される高速なオートフォーカス方法が適用可能な画像を生成することができる。

画像が最適でない焦点距離で取得されると、画像はぼやけ、通常多くの画像処理用途に適さない。仮にスライド１３０の表面が完全に平面であれば、システム１００は、単に、３つ（ｘ、ｙ）の位置の焦点画像に対応する適切な高さｚを決定し、面をこれら（ｘ、ｙ、ｚ）の点に合わせることによって焦点画像を取得できる。平面方程式はその後、スライド上の任意の他の（ｘ、ｙ）位置に対して焦点高さｚを与える。しかしながら、実際には、スライド１３０および／またはステージ１２０の表面における凹凸により、所定の位置に対する焦点位置は、上述のような平面適合（plane fit）からは正確に決定できない可能性がある。それゆえ、一般に、焦点距離は、スライド上の異なる（ｘ、ｙ）位置で取得される各画像に対して、微調節される必要があり得る。

画像取得後、カメラ１６０は、処理のために画像をコンピュータ１９０に送信する。画像が充分高速に処理される場合、１つの画像位置からの焦点距離データは、次の画像を取り込む位置の焦点距離を調節するために用いられ得る。これによりシステムは、異なる位置に対応する焦点距離における変動を調節でき、結果として、表示のためにより正確な焦点画像を生成できる。たとえば、スライド１３０の一領域が他の領域よりもわずかに厚く、その領域内で１０の位置が撮像される場合、第１の画像が取得された後に厚さの変化が発見され、その領域内の他の位置で取得された追加の画像は、この厚さの変化を補うために、本明細書に記載される方法を用いて微調節された焦点距離で取得することができる。

いくつかの例において、低倍率画像は、１０倍対物レンズ、０．５倍光カプラおよび２メガピクセルＣＣＤカメラにより取得することができる。いくつかの例において、高倍率画像は、５０倍対物レンズ、１倍光カプラおよび０．３メガピクセル、毎秒２００フレームのカメラにより取得することができる。

いくつかの例において、白黒画像のセット（本明細書においては画像の「スタック（stack）」という）は、撮像位置のスライドから取得される。セットの各画像は、単一の光の波長を用いて（たとえば、光源１１０の青色、緑色、黄色および赤色のＬＥＤのそれぞれを用いて）取得される。要望に応じて、カラーのＪＰＥＧ画像などのカラー画像を、表示目的で白黒画像のセットから生成することができる。いくつかの例において、対物レンズは、油浸またはカバースリップの存在に対して補正されない。セットの各画像は背景補正され、セットの他の画像のそれぞれと位置合わせされる。特定の色を用いて特定の位置で２つ以上の画像が取得される場合、これらの画像の１つが選択される（たとえば、最も焦点が合っている画像）。スライドの焦点面のオンザフライの推定は、画像取得の間更新することができる。画像のセットは、血球数、白血球（ＷＢＣ）分画、および生物学的試料の他の特徴を決定するために用いることができる測定値を生み出すために、１つまたは２つ以上の撮像モジュールによって処理される。

異なる色の光で試料を照明すると、取得画像から抽出される情報が異なる場合がある。たとえば、血球を含む試料を撮像する場合、細胞は異なる色の照明において違った現れ方をし得るので、より簡易な識別、分類または差別化を容易にする。たとえば、赤血球は、ヘモグロビンの存在により顕著な量の青色光を吸収し、標準的なロマノフスキー染色により染色された細胞核は、黄色光を吸収する。

図２を参照すると、画像取得および処理は、制御システム２００により制御される。図示された例において、制御システム２００は、単一のコンピュータ２０１によって実施される。いくつかの例において、制御システム２００は、複数のコンピュータによって実施されてもよい。たとえば、制御システム２００のいくつかのモジュールが第１のコンピュータによって実施され、制御システム２００の他のモジュールが第２のコンピュータによって実施されてもよい。

ハードウェアモジュール２０２は、撮像ハードウェア（たとえば、撮像モジュール２１６により制御される）へと命令を送信し、撮像ハードウェアは次に、画像取得を誘発するためにカメラ１６０へパルスを送信する。取得された画像は、コンピュータ（たとえば、コンピュータ２０１）へと移送される。カメラモジュール２０４は、取得された画像をスタックへとまとめる。

スライドが撮像されている間、フォーカスモジュール２０６は、画像の各スタックを調べ、たとえばスタックの画像の相対的な焦点スコアに基づき、スタックがどの高さで取得されたかを推定する。フォーカスモジュール２０６は、これらの高さの推定値を平面適合モジュール２０８に報告する。各位置が撮像される前に、ハードウェアモジュール２０２は、平面適合モジュール２０８に、その位置での焦点面の推定値を尋ねる。画像取得により焦点面の推定値を更新するこの機構は、スライドの表面上の凹凸に適合するために、撮像システム１００または撮像モジュール２１６によって用いられてもよいし、その両方によって用いられてもよい。いくつかの例においては、たとえば焦点面の推定値の伝達により、スライドの凹凸に対する適応応答に遅延がある場合もある。

登録モジュール２１０および登録フレーム選択モジュール（pick registration frames module）２１２は、低倍率画像と高倍率画像との間で座標系を合致させるために用いることができる。ゆえに、たとえば、低倍率での撮像中に発見される全ての対象物は、高倍率での撮像中に正確に位置決めおよび撮像することができる。

位置合わせモジュール２１４は、スタックの画像を位置合わせする機能を提供する。いくつかの例において、スタックの生画像は、たとえば、スライドの移動、わずかに中心を外れたＬＥＤダイ、レンズの光学効果または他の要因により、互いに対して位置合わせしていない。さらに、低倍率では、レンズが完璧にカラー補正されていない場合、異なる照明色の下で取得された画像は、それぞれ、わずかに異なる倍率を有し得る。高倍率では、４色のスケールは同一であり得るが、それでも画像は位置ずれする可能性がある。一例において、低倍率画像を位置合わせするために、標的画像においてコントラストの高いタイポイント（たとえば、細胞）を選択し、同一のタイポイント（たとえば、細胞）を第２画像中に位置付け、第２画像を変換して第２画像を標的画像に位置合わせするアルゴリズムを用いることができる。一例において、高倍率画像を位置合わせするために、アルゴリズムは、限られたピクセル範囲内の全てのオフセットを試し、標的色の画像（たとえば、緑色の画像）とのＲ²相関を最大にする、各色に対するオフセットを選択することができる。

画像、画像の分析結果、またはその両方は、グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）２１８などのユーザーインターフェース上に表示することができる。画像、画像の分析結果、またはその両方は、ロギングモジュール２２０によって記録でき、ファイル、データベース２２２または他の記憶位置に記憶することができる。

いくつかの例において、たとえば、スライドが所定の位置にない状態で撮像システム１００が初期化されると、較正が実施され得る。較正は、ブランク画像の取得および初期のシャッター調節を含み得る。いくつかの例においては、各スライドに対して、たとえば、１秒の何分の１しかかからない高速な調節アルゴリズムを用いて、スライドの傾斜を決定するためにフォーカスサーチが実施され得る。

画像処理
撮像システム１００を用いて取得される画像のスタックには、様々な種類の画像処理が実施され得る。たとえば、低倍率画像の処理には、赤血球（ＲＢＣ）の計数、血液成分（たとえば、白血球（ＷＢＣ）および有核赤血球（ｎＲＢＣ））の位置決めおよび計数、血小板の計数、および他の種類の処理が含まれ得る。たとえば、高倍率画像の処理には、ＲＢＣの特性の特徴付け、ＷＢＣ分画の計算、ＷＢＣの分類、および他の種類の処理が含まれ得る。

図２を再び参照すると、いくつかの例において、画像処理は、制御システム２００を実装するコンピュータ２０１によって実現される画像処理モジュール２５０により実行される。いくつかの例において、画像処理モジュール２５０は、制御システム２００のいずれのモジュールも実装しない別のコンピュータによって実現される。

低倍率画像の処理
一例において、低倍率画像は、ＲＢＣを計数するために処理され得る。ＲＢＣは、様々な大きさを有し得る（たとえば、ＲＢＣは、大きい場合も小さい場合もあり、断片化している場合もある）。またＲＢＣは、様々な外観を有し得る（たとえば、ＲＢＣは、大きいまたは小さい蒼白（pallor）である場合もあり、異常な形状を有する場合もある）。これらの変動を説明するために、各ＲＢＣを、その大きさや蒼白にかかわらず、より小さなダークスポットへと変換するフィルタ（本明細書においては「スポットフィルタ」という）が適用される。変換されたスポットは、元々の多様なＲＢＣよりも容易に計数することができる。いくつかの例において、スポットフィルタは、画像スタックの青色の画像にのみ適用することができるが、これは青色の画像において白い細胞はほとんど不可視であるからである。フィルタされた画像はＲＢＣを計数するために処理でき、この処理は、粉塵、塵埃および他の異物のマスキング、画像の平滑化、ＲＢＣの平均面積の決定、画像中のスポットの計数、アーチファクト（たとえば、染色剤の塵埃）の排斥、ならびに「粉塵領域」に基づく計数の調節を含んでいる。

一例において、低倍率画像は、ＷＢＣおよびｎＲＢＣを位置決めするために処理され得る。ＷＢＣは、低倍率での撮像中に位置決めされ、いくつかの例においては、高倍率での撮像中に再検討され得る。図３を参照すると、低倍率画像は、核または核分裂片であるのにおよそ適切なサイズの青色スポットを位置決めすることによって処理される（３００）。細胞質であるのに適切な色の画像の領域が位置決めされる（３０２）。距離変換は、細胞質の領域内に制限されて、核画像に実施される（３０４）。接触している細胞質を分割するために、サイズの制限を伴う分水嶺変換（watershed transform）が実施される（３０６）。細胞の種類はその後、たとえば、５つのＷＢＣの種類、血小板、ｎＲＢＣ、二重のＷＢＣ、損傷したＷＢＣ、およびアーチファクト（たとえば、染色剤の塵埃）を識別する１０要素分類器を用いて割り当てることができる（３０８）。分類が実施されると、細胞の計数が実施され（３１０）、高倍率用の対象位置が特定され得る（３１２）。

一例において、低倍率画像は、血小板を計数するために処理され得る。血小板は、ＲＢＣに関して上述したフィルタ計数アプローチを用いて位置決めおよび計数され得るが、黄色画像および青色画像にスポットフィルタを適用し、すでにＷＢＣとして識別された対象物のある領域は省かれる。分類器は、血小板の最終的な数を決定するために、アーチファクトから血小板を区別するために用いることができる。

高倍率画像の処理
高倍率の撮像は、低倍率の撮像よりも綿密に細胞を調べる能力を提供する。いくつかの例において、ＷＢＣの高倍率は、ＷＢＣを分類するために用いられ得る。いくつかの例において、ＲＢＣまたは血小板の高倍率画像は、ＲＢＣまたは血小板を特徴付けるために用いることができる。

一例において、高倍率画像は、平均細胞体積（ＭＣＶ）、ヘモグロビン量（ＭＣＨ）、網状赤血球の割合などのＲＢＣの特性、または全血球算定（ＣＢＣ）の他の要素などの他の特性を特徴付けるために用いられ得る。これらの特徴付けのために、多数のＲＢＣが、高倍率の下で撮像され得る（たとえば、少なくとも約１０，０００のＲＢＣ）。ＲＢＣの凝集はランダムであるという仮定の下、単一の重なっていないＲＢＣの高倍率画像が、測定のために選択され得る。

ＭＣＶおよびＭＣＨは、ＲＢＣの面積、４つの撮像色のそれぞれに関するＲＢＣの積分光学密度、および４つの撮像色のそれぞれに関するＲＢＣの体積測定値という、９つの特性の加重和から計算され得る。網状赤血球の割合は、撮像されたＲＢＣのそれぞれにおける青色の含有量のレベルを分析することによって決定され得る。ＣＢＣの他の要素は、ＲＢＣ数（たとえば上述の低倍率画像から決定される）、ＭＣＨ、およびサンプルのＭＣＶから決定され得る。

ＲＢＣの高倍率画像の付加的な特性は、ＲＢＣ中の潜在的な含有物の存在を決定するため、ＲＢＣ形状を評価するため、または他のＲＢＣの特徴付けを実施するために用いることができる。潜在的な含有物、異常な形状、またはその両方を有する特定のＲＢＣは、ユーザへの提示のためにタグ付けされ得る。たとえば、潜在的な含有物を有するＲＢＣは、ＲＢＣギャラリに表示され得る。たとえば、異常な形状を有するＲＢＣは、その形状に応じた値を割り当てられ、ＲＢＣは、ギャラリの中で形状によってソートされ得る。

一例において、高倍率画像は、ＷＢＣ分画を決定するために処理され得る。正確なＷＢＣ分画は、ＷＢＣ核および細胞質に対する区分に基づき決定され得る。ＷＢＣ核は一般に、同一色または同様の色に染まるので、比較的容易に認識することができる。細胞質は、多くの異なる色に染まる場合があり、いくつかの場合においてはほとんど透明であり得る。また、ＷＢＣはしばしば凝集し、正確なＷＢＣ分画を得るために、凝集体中のＷＢＣは、個別に計数され得る。

図４を参照すると、ＷＢＣ分画を決定する目的で高倍率画像を処理するために、細胞質物質が位置決めされる（４００）。凝集したＷＢＣは分離される（４０２）。ＷＢＣの核は区分される（４０４）。ＷＢＣ核の染色された色のあらゆる変動を説明するために、黄色、緑色および青色の画像に基づき、各細胞質マスク内で適切な閾値が選択され得る（４０６）。２つの核マスクが生成され（４１０）、核の一方のマスクは、顆粒球であると仮定して区分され、核の他方のマスクは、無顆粒球であると仮定して区分される。２つの核マスクは、顆粒球および無顆粒球の核の両方によく適した核区分を生成するために交差される（４１２）。

特性（たとえば、４００を超える特性）は、交差された細胞マスク上で測定される（４１４）。いくつかの特性は、ＷＢＣの細胞質でのみ、または核領域でのみ測定され得る。他の特性は、細胞全体で測定され得る。面積および形状の特性は、核マスクおよび細胞質マスクそのものに基づいて決定され得る。色の特性は、異なる色の画像における核マスクまたは細胞質マスク内の個別のピクセルの階調レベルに基づいて決定され得る。光学密度および組織の特性は、核マスクまたは細胞質マスク内の、４つの異なる色の画像に基づいて決定され得る。測定された特性は、ＷＢＣ分画を決定するために用いられ得る（４１６）。

一例において、高倍率画像は、ＷＢＣを分類するために処理され得る。多段の「木（tree）」分類器が用いられ得る。分類器は、通常、線形判別（ＬＤＡ）を有し得る。また分類器は、いくつかの非ＬＤＡノードも含んでいてもよく、たとえばこの場合非ＬＤＡノードは、正規分布なしに母集団を分離させるのに役立ち得る。いくつかの実装において、非ＬＤＡノードの少なくとも１つは、ベイズ分類システムを実装することができる。

図５を参照すると、分類器は、血小板の凝集塊、巨大血小板、微小巨核球または他のＷＢＣでない対象物など、画像中のＷＢＣに類似するＷＢＣでない対象物を全てソートする（５００）。残りの対象物は、たとえばＷＢＣの成熟経路の生物学的線に沿って、大まかな５通りの分類へとソートされる（５０２）。各ソートされたグループの縁の損傷細胞または焦点外の細胞は、分類から除去される（５０４）。５つのグループのそれぞれは、未熟細胞、芽細胞、前単球、前リンパ球、または他の未分類細胞などの、潜在的な未分類細胞を抽出し、正常な種類の分類における誤りを訂正するために処理される（５０６）。いくつかの例において、分類スキームは、偽陽性の未分類細胞の数を最小限にするように構成され得る。たとえば、抽出された未分類細胞（たとえば、未熟顆粒球、芽細胞、前単球、前リンパ球）のグループのそれぞれは、偽陽性について確認するために第２の分類器によって処理される（５０８）。未分類のままの細胞は、単一のグループへとグループ化される（５１０）。

好中球の「核の複雑性」を示す値が決定され得る。リンパ球の「異型性」を示す値も決定され得る（５１２）。

分類結果は、コンピュータ装置のユーザーインターフェースなどの表示ステーションに表示され得る（５１４）。いくつかの例において、未分類細胞のグループは、ユーザーインターフェース上のＷＢＣタブの一番上の行に表示され得る。いくつかの例において、未分類細胞は、正常なＷＢＣ分類カテゴリから１００個のセルをランダムに選択することによる１００個の細胞分画の相当物と併せて、たとえばＷＢＣギャラリのフロントページ上に表示され得る。付加的なＷＢＣは、ユーザからの指示に応答して表示され得る。核の複雑性および異型性の値も、ユーザに表示されるか、ユーザが入手可能であるようにされ得る。たとえばユーザは、好中球を、その核の複雑性の値に基づき「桿状核」または「分葉核」と分類でき、この分類に基づき好中球を桿状核または分葉核とソートすることができる。またユーザは、リンパ球を、その異型性の値に基づき「異型」と分類でき、この分類に基づきリンパ球を正常または異型とソートすることができる。

細胞の分類
多段分類器は、生物学的サンプルの画像から抽出される１つまたは２つ以上の特性にしたがって、白血球（ＷＢＣ）などの細胞、および他の対象物を分類するために用いられ得る。多段分類器は、複数の分類の段階を実施することができる。いくつかの実装において、異なる種類の分類器は、異なる段階で用いられる。たとえば、分類器の１つの段階は、線形判別分析（ＬＤＡ）に基づく分類器を用いることができ、別の段階は、ベイズ分類器などの非ＬＤＡ分類器を用いることができる。

一般に多段分類器は、ＷＢＣまたは血球全般の効率的で正確な分類を可能にするために、木分類器（tree classifier）およびはしご分類器（ladder classifier）などの２つまたは３つ以上の他の分類器からのトポロジーを組み合わせることが可能な複雑なトポロジーを有し得る。

分類器は、対象物を、リンパ球、単球、好中球、好塩基球および好酸球などの細胞の種類へと分類してもよい。分類器は、対象物を、様々な特定の種類の未熟細胞など、他の特定の種類の対象物へと分類してもよいし、これらの種類の対象物を、一般的なカテゴリ（たとえば、未分類カテゴリ）へと分類してもよい。

多段分類器の各段階は、対象物を複数の分類へ分類することができる。いくつかの例において、特定の段階での対象物の分類は、これより前の段階からの対象物の分類を確認してもよい（たとえば、リンパ球はリンパ球と分類されたままである）。いくつかの例において、特定の段階での対象物の分類は、これより前の段階の間には分類されなかった別のカテゴリへと対象物を再分類してもよい（たとえば、第１の段階において対象物は好中球ではなくリンパ球と分類され、第２の段階において対象物は好中球と再分類されてもよい）。いくつかの例において、特定の段階での対象物の分類は、これより前の段階では利用できなかったカテゴリへと対象物を分類してもよい（たとえば、リンパ球は、これより前の段階では利用できなかった胚盤胞と分類されてもよい）。

対象物は、細胞の面積、細胞の形状、細胞の色、細胞の光学密度、細胞の組織、および細胞の他の特性などの、対象物の１つまたは２つ以上の特性を示す特徴ベクトルに基づき分類され得る。いくつかの例において、分類に用いられる特徴ベクトルは、分類の各段階に関して実質的に同一であってもよい。いくつかの例においては、分類のいくつかの段階または全ての段階に異なる特徴ベクトルが用いられてもよい。たとえば、後半の分類段階に対する特徴ベクトルは、前半の分類段階に対する特徴ベクトルよりも多くの特性を有していてもよく、これは、より正確な分類、または異なる類のセットへの分類を可能にする。

図６を参照すると、生物学的サンプルにおける対象物の多段分類に対する一般的なアプローチにおいて、生物学的サンプルが置かれる基板の１つまたは２つ以上の画像が取得される（６００）。対象物の複数の特性は、その１つまたは２つ以上の画像から、たとえば上述の１つまたは２つ以上の技術を用いて抽出される（６０２）。

各対象物に対して複数の分類が実施される。たとえば、第１の分類が実施され（６０４）、第２の分類が実施される（６０６）。各分類は、それぞれの対象物の抽出された特性の１つまたは２つ以上からなる、対応する特徴ベクトルに基づいている。第２の分類の結果が第１の分類の結果と同一である場合（６０８）、対象物の分類は維持される（６１０）。第２の分類の結果が第１の分類の結果と異なる場合（６０８）、対象物の分類は変更される（６１２）。たとえば、対象物の以前の分類を変更することは、以前の分類中に利用可能であったカテゴリへ対象物を再分類することを含み得る。以前の分類を変更することは、以前の分類中に利用可能でなかったカテゴリへ対象物を分類することを含み得る。

任意の数の分類が実施され得る。

図７を参照すると、多段分類器７００の例示的なトポロジーが示される。この例において示される分類器は、ＬＤＡ分類（ノード７０２などの円形ノードで表示）および非ＬＤＡ（たとえば、ベイズ）分類（ノード７４８などのひし形ノードで表示）にしたがって、対象物を複数の段階で分類する。

第１の分類ノード７０２で、ｆ−血小板（「ｆｐｌａｔｅ」という）は、分類のために「全て（ａｌｌ）」の対象物のセットから除去される。第２の分類ノード７０４で、ｓ−血小板（「ｓｐｌａｔｅ」）も、分類のために「全て（ａｌｌ）」の対象物のセットから除去される。

ｆ−血小板は、血小板（「ｐｌｔ」という）、焦点外（「ｏｏｆ」）物質、損傷（「ｄａｍ」）物質、またはジャンクへと分類され得る（ノード７０６）。ｓ−血小板は、「全て（ａｌｌ）」と再分類されるか、または血小板、ｏｏｆ物質、損傷物質、もしくはジャンクへと分類され得る（ノード７０８）。ノード７０６、７０８で血小板と分類された対象物は、ノード７１０、７１２でさらに分類される。「全て（ａｌｌ）」と再分類された対象物は、さらなる分類のために、「全て（ａｌｌ）」の対象物のセットへと戻される。

「全て（ａｌｌ）」の対象物のセットは、ノード７１４でさらに５つの細胞種類：リンパ球（「ｌｙｍｐｈ」）、単球（「ｍｏｎｏ」）、好中球（「ｎｅｕｔ」）、好塩基球（「ｂａｓｏ」）、または好酸球（「ｅｏ」）へと分類され得る。これらの分類のそれぞれにおいて対象物は、分類から、焦点外の対象物または損傷対象物を取り除くために分類される（ノード７１６、７１８、７２０、７２２、７２４）。

各細胞種類の対象物はさらに分類される。いくつかの分類は、維持される対象物の分類となる場合もある（たとえば、リンパ球は、リンパ球と分類されたままである場合もある）。いくつかの分類は、対象物が異なる細胞の種類と再分類される場合もある（たとえば、リンパ球は、好中球と再分類される場合もある）。いくつかの分類は、対象物が新たな分類へと分類される場合もある（たとえば、リンパ球は、胚盤胞と分類される場合もある）。図示された例においては、以下の分類が生じ得る。
・リンパ球（ノード７２６）は、リンパ球と分類されたままであるか、好中球と再分類されるか、または異型リンパ球（「ａｌｙｍｐｈ」）、胚盤胞（「ｂｌａｓｔ」）、未熟顆粒球（「ｉｇ」）もしくは希少細胞（「ｒａｒｅ」）と分類され得る。
・単球（ノード７２８）は、単球と分類されたままであるか、好中球と再分類されるか、または異型リンパ球、胚盤胞、未熟顆粒球もしくは希少細胞と分類され得る。

後続の分類段階において、特定の分類における全ての対象物は、これらの対象物が分類されたノードにかかわらず、一緒に取り扱われる。
・好中球（ノード７３０）は、好中球と分類されたままであるか、リンパ球もしくは好酸球と再分類されるか、または異型リンパ球もしくは未熟顆粒球と分類され得る。ノード７３０は、ノード７２０、７２６および７２８で好中球と分類された対象物を分類する。
・好塩基球（ノード７３２）は、好塩基球と分類されたままであるか、好中球と再分類されるか、または胚盤胞もしくは未熟顆粒球と分類され得る。
・好酸球（ノード７３４）は、好酸球と分類されたままであるか、または好中球と再分類され得る。

さらなる分類段階も、以下の例により示されるように、対象物が分類されたノードにかかわらず、特定の分類における全ての対象物を一緒に取り扱う。
・希少細胞（ノード７３６）は、希少細胞と分類されたままであるか、またはリンパ球、単球、異形リンパ球もしくは胚盤胞と再分類され得る。ノード７３６は、ノード７２６および７２８により希少細胞と分類された対象物を分類する。
・未熟顆粒球（ノード７３８）は、未熟顆粒球と分類されたままであるか、または好中球、リンパ球もしくは単球と再分類され得る。ノード７３８は、ノード７２６、７２８、７３０、７３２により未熟顆粒球と分類された対象物を分類する。
・胚盤胞（ノード７４０）は、胚盤胞と分類されたままであるか、またはリンパ球、単球もしくは異型リンパ球と再分類され得る。ノード７４０は、ノード７２６、７２８、７３２により胚盤胞と分類された対象物を分類する。
・異型リンパ球（ノード７４２）は、異型リンパ球と分類されたままであるか、または異型単球（「ａｍｏｎｏ」）と分類され得る。ノード７４２は、ノード７２６、７２８、７３０、７３６により異型リンパ球と分類された対象物を分類する。
・異型リンパ球（ノード７４４）は、さらなる分類を受け、異型リンパ球と分類されたままであるか、リンパ球と再分類されるか、または未分類（「ｕｎｃｌａｓｓ」）と指定され得る。ノード７４４は、ノード７４２によって異型リンパ球と分類された対象物を分類する。
・異型単球（ノード７４６）は、単球、異型リンパ球または胚盤胞と再分類され得る。ノード７４６は、ノード７４２により異型単球と分類された対象物を分類する。
・リンパ球（ノード７４８）は、ベイズ分類器などの非ＬＤＡ分類器によって、リンパ球または前リンパ球（「ｐｒｏｌｙｍｐｈ」）と分類され得る。ノード７４８は、ノード７２６、７３０、７３６、７３８、７４０、７４４によりリンパ球と分類された対象物を分類する。
・胚盤胞（ノード７５０）は、非ＬＤＡ分類器によって胚盤胞またはジャンクと分類され得る。ノード７５０は、ノード７３６、７４０、７４６により胚盤胞と分類された対象物を分類する。
・単球（ノード７５２）は、非ＬＤＡ分類器によって単球または前単球（「ｐｒｏｍｏｎｏ」）と分類され得る。ノード７５２は、ノード７２８、７３６、７３８、７４０、７４６により単球と分類された対象物を分類する。
・ノード７５４は、対象物を、未分類またはジャンクのどちらかと分類する。ノード７５４は、ノード７４８から前リンパ球と分類された対象物、ノード７３６から希少細胞と分類された対象物、ノード７５０から胚盤胞と分類された対象物、ノード７５２から前単球と分類された対象物、ノード７３８から未熟顆粒球と分類された対象物、およびノード７４４から未分類対象物と分類された対象物を分類する。

分類器は、以下の対象物の分類をもたらす。
・リンパ球（ノードから）
・単球（ノードから）
・好中球（ノードから）
・好塩基球（ノードから）
・好酸球（ノードから）
・未分類対象物（ノード７５４から）
・ジャンク（ノード７５４から）

この多段分類器は、対象物の効率的かつ正確な分類を可能にするスキームを提供することができる。

コンピュータシステムの概観
図６は、１つの実装にしたがって、本明細書に記載されるコンピュータ実装方法のいずれかに関連して記載される動作を制御するために用いることができるコンピュータシステム６００の概略図である。システム６００は、プロセッサ６１０、メモリ６２０、記憶装置６３０、および入力／出力装置６４０を含んでいる。構成要素６１０、６２０、６３０および６４０のそれぞれは、システムバス６５０を用いて相互接続される。プロセッサ６１０は、システム６００内での実行のための指示を処理することが可能である。一実装において、プロセッサ６１０は、シングルスレッドのプロセッサである。別の実装において、プロセッサ６１０は、マルチスレッドのプロセッサである。プロセッサ６１０は、入力／出力装置６４０上にユーザーインターフェース用の図形情報を表示するために、メモリ６２０または記憶装置６３０に記憶された指示を処理することが可能である。

メモリ６２０は、システム６００内に情報を記憶する。いくつかの実装において、メモリ６２０は、コンピュータ可読媒体である。メモリ６２０は、揮発性メモリおよび／または不揮発性メモリを含み得る。

記憶装置６３０は、システム６００に大容量記憶を提供する。一般に、記憶装置６３０は、コンピュータ可読指示を記憶するように構成される任意の持続性の有形媒体を含み得る。一実装において、記憶装置６３０は、コンピュータ可読媒体である。別の様々な実装において、記憶装置６３０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、光学ディスク装置またはテープ装置であってもよい。

入力／出力装置６４０は、システム６００に入力／出力動作を提供する。いくつかの実装において、入力／出力装置６４０は、キーボードおよび／またはポインティングデバイスを含んでいる。いくつかの実装において、入力／出力装置６４０は、グラフィカルユーザーインターフェースを表示するための表示ユニットを含んでいる。

記載される機能は、デジタル電子回路に実装されてもよいし、コンピュータハードウェア、ファームウェアに実装されてもよいし、それらの組み合わせに実装されてもよい。機能は、プログラム可能なプロセッサによる実行のために、たとえば機械可読記憶装置などの情報担体で明白に具現化されるコンピュータプログラム製品に実装することができる。また機能は、入力データで動作し出力を生成することによって、記載された実装の機能を実施するために、指示のプログラムを実行するプログラム可能なプロセッサによって実施され得る。記載された機能は、データ記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータおよび指示を受信し、データ記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置へデータおよび指示を送信するために連結される少なくとも１つのプログラム可能なプロセッサを含むプログラム可能なシステムにおいて実行できる１つまたは２つ以上のコンピュータプログラムで実施され得る。コンピュータプログラムは、所定の活動を行うか、または所定の結果をもたらすために、コンピュータにおいて直接的または間接的に用いられ得る指示のセットを含んでいる。コンピュータプログラムは、コンパイラ型言語またはインタープリタ型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で書き込まれてもよく、独立型プログラムとして、またはモジュール、コンポーネント、サブルーチン、もしくはコンピュータ環境での使用に適切な他のユニットを含む任意の形態で展開され得る。

本願に記載される方法およびシステムを実施するために、様々なソフトウェアアーキテクチャを用いることができる。たとえば、本明細書に記載の方法およびシステムの実施において、出版／購読型のメッセージ送受信パターンを用いることができる。出版／購読型のメッセージ送受信の場合、システムは、メッセージ送受信モジュールのみを介して通信するいくつかのハードウェアおよびソフトウェアモジュールを含んでいる。各モジュールは、特定の機能を実施するように構成され得る。たとえば、システムは、ハードウェアモジュール、カメラモジュールおよびフォーカスモジュールの１つまたは２つ以上を含み得る。ハードウェアモジュールは、高速なオートフォーカスを実装し、順にカメラを誘発して画像を取得する撮像ハードウェアへ命令を送信することができる。

カメラモジュールは、カメラから画像を受信し、シャッター時間またはフォーカスなどのカメラパラメータを決定することができる。画像は、カメラモジュールによって処理される前に、コンピュータのメモリにバッファリングされ得る。スライドの傾斜を最初に探索するとき、カメラモジュールは、適切なシャッター時間またはフォーカスを決定するのに充分な画像を見ている場合には、ハードウェアモジュールを停止するメッセージを送信することもできる。

システムは、ソフトウェア、ハードウェア、またはソフトウェアおよびハードウェアの組み合わせで実装可能なフォーカスモジュールも含み得る。いくつかの実装において、フォーカスモジュールは、スタック内の全てのフレームを調べ、スタックが理想または理想の焦点距離からどれだけ離れているかを推定する。フォーカスモジュールは、焦点スコアを画像のスタック中の各フレームに割り当てることを担うことができる。

指示のプログラムの実行に適切なプロセッサは、例として、汎用マイクロプロセッサおよび特殊用途のマイクロプロセッサの両方、およびあらゆる種類のコンピュータの唯一のプロセッサまたは複数のプロセッサの１つを含んでいる。一般にプロセッサは、読み取り専用メモリもしくはランダムアクセスメモリまたはその両方から、指示およびデータを受信する。コンピュータは、命令を実行するプロセッサと、指示およびデータを記憶する１つまたは２つ以上のメモリを含んでいる。一般にコンピュータも、データファイルを記憶するために１つまたは２つ以上の大容量記憶装置を含むか、またはこれと通信するために動作可能に連結され、このような装置は、内蔵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、ならびに光学ディスクを含んでいる。コンピュータプログラムの指示およびデータを明白に具現化するのに適切な記憶装置は、例として、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、内蔵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およびＤＶＤ−ＲＯＭディスクを含む、全ての形態の不揮発性メモリを含んでいる。プロセッサおよびメモリは、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって補助されてもよいし、またはそこに組み込まれてもよい。

ユーザとの相互作用を提供するために、機能は、ユーザに情報を表示するための、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタなどの表示装置と、ユーザがコンピュータに入力を提供するための、キーボード、およびマウスまたはトラックボールなどのポインティングデバイスとを有するコンピュータに実装することができる。代替的には、コンピュータは、取り付けられるキーボード、マウスまたはモニタを有していなくてもよく、別のコンピュータにより遠隔制御されてもよい。

機能は、データサーバなどのバックエンドコンポーネントを含むコンピュータシステム、アプリケーションサーバもしくはインターネットサーバなどのミドルウェアコンポーネントを含むコンピュータシステム、または、グラフィカルユーザーインターフェースもしくはインターネットブラウザ、またはこれらの組み合わせを有するクライアントコンピュータなどのフロントエンドコンポーネントを含むコンピュータシステムに実装することができる。システムの構成要素は、任意の形態または通信ネットワークなどのデジタルデータ通信の媒体により接続され得る。通信ネットワークの例としては、たとえば、ＬＡＮ、ＷＡＮ、ならびにインターネットを形成するコンピュータおよびネットワークが挙げられる。

コンピュータシステムは、クライアントおよびサーバを含み得る。クライアントおよびサーバは、一般には互いに対して遠く離れており、通常、上述のようなネットワークを通して相互接続する。クライアントおよびサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行し、互いに対してクライアント−サーバ関係を有するコンピュータプログラムにより生じる。

プロセッサ６１０は、コンピュータプログラムに関連付けられる指示を実行する。プロセッサ６１０は、論理ゲート、加算器、乗算器および計数器などのハードウェアを含み得る。プロセッサ６１０はさらに、演算動作および論理動作を行う、分離した演算論理装置（ＡＬＵ）を含み得る。

他の実施形態
本明細書に記載した技術およびシステムは、多くの方法で実施することができる。いくつかの有用な実装は上述される。上記記載は、添付の請求の範囲を例示することを意図されており、その請求の範囲を制限することは意図されていないことが理解されるべきである。本明細書に記載される方法およびシステムは、たとえば、様々な医療用の撮像用途などの他の撮像システムにおいて、血球の計数を達成するために用いることができる。他の態様、利点および変更も、以下の請求の範囲内にある。

Claims (12)

1. 画像取得装置により、基板上の第１の位置の複数の画像を取得することであって、前記複数の画像の各画像を異なる照明波長で取得することを含む、複数の画像を取得することと、
   プロセッサにより、前記複数の画像における細胞質物質の位置を特定することと、
   プロセッサにより、前記複数の画像における細胞核の位置を特定することと、
   前記細胞質物質の位置および前記細胞核の位置に基づいて、プロセッサにより、前記複数の画像における細胞の位置を特定することと、
   プロセッサにより、前記複数の画像における細胞の少なくともいくつかに細胞の種類を割り当てることと、
   前記複数の画像において少なくとも１つの種類の細胞を計数することと
   を含み、
   前記細胞の種類が、第１の分類プロセスおよび第２の分類プロセスを用いることによって決定され、前記第１の分類プロセスおよび前記第２の分類プロセスのそれぞれが、前記複数の画像における細胞の特性を用い、前記第２の分類プロセスが、前記第１の分類プロセスと比べて、より多くの特性に基づいている、
   方法。
2. 前記複数の画像を取得することは、１０倍対物レンズを用いて前記複数の画像を取得することを含む請求項１記載の方法。
3. 前記少なくとも１つの種類の細胞を計数することは、白血球および有核赤血球の少なくとも１つを計数することを含む請求項１記載の方法。
4. 基板上の生物学的サンプルの白血球（ＷＢＣ）分画を決定する方法であって、前記方法は、
   画像取得装置により、前記基板上の第１の位置の複数の画像を取得することであって、前記複数の画像の各画像を異なる照明波長で取得することを含む、複数の画像を取得することと、
   プロセッサにより、前記複数の画像においてＷＢＣ核の位置を特定することであって、
   前記複数の画像において、ＷＢＣについての第１の仮定に基づき第１の核マスクを生成すること、
   前記複数の画像において、ＷＢＣについての第２の仮定に基づき第２の核マスクを生成すること、および
   前記第１の核マスクと前記第２の核マスクとを重ね合わせて核区分を生成すること
   を含む、ＷＢＣ核の位置を特定することと、
   プロセッサにより、前記核区分に基づいて前記ＷＢＣの１つまたは２つ以上の特性を測定することと、
   測定された前記特性を用いて前記ＷＢＣ分画を決定することと
   を含み、
   前記ＷＢＣ分画が、第１の分類プロセスおよび第２の分類プロセスを用いることによって決定され、前記第１の分類プロセスおよび前記第２の分類プロセスのそれぞれが、前記複数の画像における細胞の特性を用い、前記第２の分類プロセスが、前記第１の分類プロセスと比べて、より多くの特性に基づいている、
   方法。
5. 前記複数の画像を取得することは、５０倍対物レンズを用いて前記複数の画像を取得することを含む請求項４記載の方法。
6. 前記第１の仮定は、前記ＷＢＣが顆粒球であるという仮定を含む請求項４記載の方法。
7. 前記第２の仮定は、前記ＷＢＣが無顆粒球であるという仮定を含む請求項４記載の方法。
8. 前記特性は、ＷＢＣの面積、ＷＢＣの形状、ＷＢＣの色、ＷＢＣの光学密度、およびＷＢＣの組織の１つまたは２つ以上を含む、請求項４記載の方法。
9. 符号化されたコンピュータ可読指示を有するコンピュータ可読記憶装置であって、前記コンピュータ可読指示が、プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
   基板上の第１の位置の複数の画像を取得させ、前記複数の画像の各画像が、異なる照明波長で取得され、
   前記複数の画像における細胞質物質の位置を特定させ、
   前記複数の画像における細胞核の位置を特定させ、
   前記細胞質物質の位置および前記細胞核の位置に基づき、前記複数の画像における細胞の位置を特定させ、
   前記複数の画像中の細胞の少なくともいくつかに、細胞の種類を割り当てさせ、および
   前記複数の画像における少なくとも１つの種類の細胞を計数させ、
   前記細胞の種類が、第１の分類プロセスおよび第２の分類プロセスを用いることによって決定され、前記第１の分類プロセスおよび前記第２の分類プロセスのそれぞれが、前記複数の画像における細胞の特性を用い、前記第２の分類プロセスが、前記第１の分類プロセスと比べて、より多くの特性に基づいている、
   コンピュータ可読記憶装置。
10. 符号化されたコンピュータ可読指示を有するコンピュータ可読記憶装置であって、前記コンピュータ可読指示が、プロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
    基板上の第１の位置の複数の画像を取得させ、前記複数の画像の各画像が、異なる照明波長で取得され、
    前記複数の画像におけるＷＢＣ核の位置を特定させ、これは
    前記複数の画像中のＷＢＣについての第１の仮定に基づき第１の核マスクを生成すること、
    前記複数の画像中のＷＢＣについての第２の仮定に基づき第２の核マスクを生成すること、および
    前記第１の核マスクと前記第２の核マスクとを重ね合わせて核区分を生成することを含み、
    プロセッサによって、前記核区分に基づいてＷＢＣの１つまたは２つ以上の特性を測定させ、ならびに
    測定された前記特性を用いてＷＢＣ分画を決定させ、
    前記ＷＢＣ分画が、第１の分類プロセスおよび第２の分類プロセスを用いることによって決定され、前記第１の分類プロセスおよび前記第２の分類プロセスのそれぞれが、前記複数の画像における細胞の特性を用い、前記第２の分類プロセスが、前記第１の分類プロセスと比べて、より多くの特性に基づいている、
    コンピュータ可読記憶装置。
11. 基板上の第１の位置の複数の画像を取得するように構成される画像取得装置であって、前記複数の画像の各画像が、異なる照明波長で取得される、画像取得装置と、
    前記画像取得装置に接続されるプロセッサであって、
    前記複数の画像における細胞質物質の位置を特定し、
    前記複数の画像における細胞核の位置を特定し、
    前記細胞質物質の位置および前記細胞核の位置に基づいて、前記複数の画像における細胞の位置を特定し、
    前記複数の画像における細胞の少なくともいくつかに細胞の種類を割り当て、ならびに
    前記複数の画像において少なくとも１つの種類の細胞を計数する
    ように構成されるプロセッサと
    を含み、
    前記細胞の種類が、第１の分類プロセスおよび第２の分類プロセスを用いることによって決定され、前記第１の分類プロセスおよび前記第２の分類プロセスのそれぞれが、前記複数の画像における細胞の特性を用い、前記第２の分類プロセスが、前記第１の分類プロセスと比べて、より多くの特性に基づいている、
    撮像システム。
12. 白血球（ＷＢＣ）分画を決定するための撮像システムであって、前記システムは、
    基板上の第１の位置の複数の画像を取得するように構成された画像取得装置であって、前記複数の画像の各画像が、異なる照明波長で取得される、画像取得装置と、
    前記画像取得装置に接続されるプロセッサであって、
    前記複数の画像におけるＷＢＣ核の位置を特定し、これは
    前記複数の画像中のＷＢＣについての第１の仮定に基づき第１の核マスクを生成すること、
    前記複数の画像中のＷＢＣについての第２の仮定に基づき第２の核マスクを生成すること、および
    前記第１の核マスクと前記第２の核マスクとを重ね合わせて核区分を生成することを含み、
    プロセッサによって、前記核区分に基づいてＷＢＣの１つまたは２つ以上の特性を測定し、ならびに
    測定された前記特性を用いて前記ＷＢＣ分画を決定する
    ように構成されるプロセッサと
    を含み、
    前記ＷＢＣ分画が、第１の分類プロセスおよび第２の分類プロセスを用いることによって決定され、前記第１の分類プロセスおよび前記第２の分類プロセスのそれぞれが、前記複数の画像における細胞の特性を用い、前記第２の分類プロセスが、前記第１の分類プロセスと比べて、より多くの特性に基づいている、
    撮像システム。

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