JP6881878B2 - 多次元データの画像分析のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本願は、米国出願第15/019,411号(2016年2月9日出願)に対する優先権を主張し、上記出願の内容は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本主題は、ハイコンテント撮像システムに関し、より具体的には、そのようなシステムを使用して生成された多次元データを分析するためのシステムに関する。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
多次元画像を分析するためのシステムであって、前記システムは、
ハイコンテント撮像システムであって、前記ハイコンテント撮像システムは、画像捕捉デバイスを含む、ハイコンテント画像システムと、
前記画像捕捉デバイスによって捕捉された生物学的サンプルの第1の一連の画像を受信する画像取得モジュールであって、前記第1の一連の画像は、一続きの画像平面を備えている、画像取得モジュールと、
ユーザコンピュータから、第1の画像分析ステップおよび第2の画像分析ステップの仕様を受信するヒューマンインターフェースモジュールであって、前記第1の画像分析ステップは、一連の画像の少なくとも別の画像平面に従って、前記一連の画像の画像平面を処理する第1の画像処理動作を規定し、前記第2の画像分析ステップは、一連の画像の他の画像平面から独立して、前記一連の画像の各画像平面を処理する第2の画像処理動作を規定する、ヒューマンインターフェースモジュールと、
並行して動作する複数のプロセッサを備えている画像分析モジュールと
を備え、
前記画像分析モジュールは、前記第1の画像処理ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第1の出力用の一連の画像を生成し、前記第2の画像処理ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第2の出力用の一連の画像を生成し、
前記ヒューマンインターフェースモジュールは、前記第1の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面および前記第2の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面を前記ユーザコンピュータに関連付けられたディスプレイ上に表示する、システム。
(項目2)
前記複数のプロセッサは、前記第2の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像の各画像平面を並行して処理し、前記第2の出力用の一連の画像を生成する、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記ヒューマンインターフェースモジュールは、第3の画像分析ステップの仕様を受信し、前記第3の画像分析ステップは、前記第2の画像処理ステップの出力に対する第3の画像処理動作を規定し、前記画像分析モジュールは、前記第3の画像分析ステップを行う前に前記第2の出力用の一連の画像を生成する、項目1に記載のシステム。
(項目4)
前記ヒューマンインターフェースモジュールは、前記第1の出力用の一連の画像を表示し、その後、前記第1の画像分析ステップの仕様のパラメータにおける変更を受信し、前記画像分析モジュールは、前記第1の画像分析ステップの仕様および前記変更されたパラメータに従って、前記第1の一連の画像を処理し、更新された第1の出力用の一連の画像を生成する、項目1に記載のシステム。
(項目5)
前記画像取得モジュールは、前記生物学的サンプルの第2の一連の画像を受信し、前記ヒューマンインターフェースモジュールは、第3の画像分析ステップの仕様を受信し、前記第1の一連の画像および前記第2の一連の画像は、異なる照明条件下で取得され、前記第3の画像分析ステップは、前記第1の一連の画像、前記第2の一連の画像、および前記第1の出力用の一連の画像を入力として有する、画像処理動作を規定する、項目1に記載のシステム。
(項目6)
前記画像処理モジュールは、前記第3の画像分析ステップに従って、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第1の一連の画像に適用し、第1のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第2の一連の画像に適用し、第2のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1のマスクされた一連の画像と前記第2のマスクされた一連の画像とを組み合わせ、第3の出力用の一連の画像を展開する、項目5に記載のシステム。
(項目7)
前記第3の出力用の一連の画像は、前記生物学的サンプルのオブジェクトおよび前記生物学的サンプルのサブオブジェクトのうちの少なくとも1つを識別する、項目6に記載のシステム。
(項目8)
前記画像処理モジュールは、第4の画像分析ステップの仕様を受信し、前記画像処理モジュールは、前記第4の画像分析ステップに従って、前記生物学的サンプル内のオブジェクトの体積を測定することと、前記オブジェクトの形状を分類することと、前記オブジェクトと別のオブジェクトとの間の3次元距離を測定することと、前記オブジェクトの中心と前記オブジェクトに関連付けられたサブオブジェクトとの間の距離を測定することと、前記サブオブジェクトと前記オブジェクトに関連付けられた別のサブオブジェクトとの間の距離を測定することとを行う、項目7に記載のシステム。
(項目9)
前記第1の画像処理ステップは、3次元フィルタを前記第1の一連の画像に適用することと、マスクを前記第1の一連の画像の各画像平面に適用することと、オブジェクトマップを前記第1の一連の画像から生成することと、前記第1の一連の画像の複数の画像平面に及ぶ第1のオブジェクトのピクセルを識別することと、前記第1の一連の画像を3次元においてクロッピングすることと、前記第1の一連の画像において表される複数の3次元オブジェクトのうちの各1つの特性を測定することとのうちの1つを行うことを規定する、項目1に記載のシステム。
(項目10)
前記第1の一連の画像の各画像平面は、前記生物学的サンプルに対して異なる焦点で捕捉される、項目1に記載のシステム。
(項目11)
多次元画像を分析する方法であって、前記方法は、
ハイコンテント撮像システムの画像捕捉デバイスによって捕捉された生物学的サンプルの第1の一連の画像を受信することであって、前記第1の一連の画像は、一続きの画像平面を備えている、ことと、
ユーザコンピュータから、第1の画像分析ステップおよび第2の画像分析ステップの仕様を受信することであって、前記第1の画像分析ステップは、一連の画像の少なくとも別の画像平面に従って、前記一連の画像の画像平面を処理する第1の画像処理動作を規定し、前記第2の画像分析ステップは、一連の画像の他の画像平面から独立して、前記一連の画像の各画像平面を処理する第2の画像処理動作を規定する、ことと、
前記第1の画像処理ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第1の出力用の一連の画像を生成することと、
前記第2の画像処理ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第2の出力用の一連の画像を生成することと、
前記第1の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面および前記第2の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面を前記ユーザコンピュータに関連付けられたディスプレイ上に表示することと
を含む、方法。
(項目12)
前記第1の一連の画像を処理することは、前記第2の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像の各画像平面を並行して処理するように複数のプロセッサを動作させ、前記第2の出力用の一連の画像を生成することを含む、項目11に記載の方法。
(項目13)
第3の画像分析ステップの仕様を受信することをさらに含み、前記第3の画像分析ステップは、前記第2の画像処理ステップの出力に対する第3の画像処理動作を規定し、前記第3の画像分析ステップを行う前に前記第2の出力用の一連の画像を生成する、項目11に記載の方法。
(項目14)
前記第1の出力用の一連の画像を表示し、その後、前記第1の画像分析ステップの仕様のパラメータにおける変更を受信し、前記第1の画像分析ステップの仕様および前記変更されたパラメータに従って、前記第1の一連の画像を処理し、更新された第1の出力用の一連の画像を生成することをさらに含む、項目11に記載の方法。
(項目15)
前記生物学的サンプルの第2の一連の画像を受信することをさらに含み、前記第1の一連の画像および前記第2の一連の画像は、異なる照明条件下で捕捉され、第3の画像分析ステップの仕様を受信し、前記第3の画像分析ステップは、前記第1の一連の画像、前記第2の一連の画像、および前記第1の出力用の一連の画像を入力として有する、画像処理動作を規定する、項目11に記載の方法。
(項目16)
前記第3の画像分析ステップに従って、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第1の一連の画像に適用し、第1のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第2の一連の画像に適用し、第2のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1のマスクされた一連の画像と前記第2のマスクされた一連の画像とを組み合わせ、第3の出力用の一連の画像を展開することをさらに含む、項目15に記載の方法。
(項目17)
前記第3の出力用の一連の画像は、前記生物学的サンプルのオブジェクトおよび前記生物学的サンプルのサブオブジェクトのうちの少なくとも1つを識別する、項目17に記載の方法。
(項目18)
前記オブジェクトまたは前記サブオブジェクトのうちの1つの3次元特性を測定するステップを含み、前記3次元特性は、前記生物学的サンプル内のオブジェクトの体積、前記オブジェクトの形状、前記オブジェクトと別のオブジェクトとの間の3次元距離、前記オブジェクトの中心と前記オブジェクトに関連付けられたサブオブジェクトとの間の距離、前記サブオブジェクトと前記オブジェクトに関連付けられた別のサブオブジェクトとの間の距離のうちの1つを含む、項目17に記載の方法。
(項目19)
前記第1の画像処理ステップは、3次元フィルタを前記第1の一連の画像に適用することと、マスクを前記第1の一連の画像の各画像平面に適用することと、オブジェクトマップを前記第1の一連の画像から生成することと、前記第1の一連の画像の複数の画像平面に及ぶ第1のオブジェクトのピクセルを識別することと、前記第1の一連の画像を3次元においてクロッピングすることと、前記第1の一連の画像において表される複数の3次元オブジェクトのうちの各1つの特性を測定することとのうちの1つを行うことを規定する、項目17に記載の方法。
(項目20)
前記第1の一連の画像の各画像平面を前記生物学的サンプルに対して異なる焦点で捕捉することをさらに含む、項目11に記載のシステム。
本明細書に引用される刊行物、特許出願、および特許を含む、全ての参考文献は、各参考文献が、個々に、かつ具体的に、参照することによって組み込まれるように示され、全体として本明細書に記載される場合と同程度に、参照することによって本明細書に組み込まれる。
本開示に対する多数の修正は、前述の説明に照らして当業者に明白となるであろう。図示される実施形態は、例示にすぎず、本開示の範囲を限定するものと捉えられるべきではないことを理解されたい。
Claims (18)
- 多次元画像を分析するためのシステムであって、前記システムは、
ハイコンテント撮像システムであって、前記ハイコンテント撮像システムは、画像捕捉デバイスを含む、ハイコンテント画像システムと、
前記画像捕捉デバイスによって捕捉された生物学的サンプルの第1の一連の画像を受信する画像取得モジュールであって、前記第1の一連の画像は、一続きの画像平面を備えている、画像取得モジュールと、
ユーザコンピュータから、第1の画像分析ステップ、第2の画像分析ステップおよび第3の画像分析ステップの仕様を受信するヒューマンインターフェースモジュールであって、前記第1の画像分析ステップは、一連の画像の少なくとも別の画像平面に従って、前記一連の画像の画像平面を処理する第1の画像処理動作を規定し、前記第2の画像分析ステップは、一連の画像の他の画像平面から独立して、前記一連の画像の各画像平面を処理する第2の画像処理動作を規定し、前記第3の画像分析ステップは、第3の画像処理動作を規定する、ヒューマンインターフェースモジュールと、
並行して動作する複数のプロセッサを備えている画像分析モジュールと
を備え、
前記画像分析モジュールは、前記第1の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第1の出力用の一連の画像を生成し、前記第2の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第2の出力用の一連の画像を生成し、前記第3の画像分析ステップに従って、前記第2の出力用の一連の画像を処理し、第3の出力用の一連の画像を生成し、
前記ヒューマンインターフェースモジュールは、前記第1の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面および前記第2の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面を前記ユーザコンピュータに関連付けられたディスプレイ上に表示し、
前記第2の画像処理動作は、前記一連の画像の各画像平面のピクセルを分析して、背景の一部であるピクセルからオブジェクトに関連付けられたピクセルを分離することをさらに含み、
前記画像分析モジュールが、
前記一連の画像の各画像平面からオブジェクトマップ画像平面を作成することと、前記オブジェクトマップ画像平面の各ピクセルの値を、前記オブジェクトマップ画像平面の当該ピクセルが同一オブジェクトに関連付けられるかを決定するために設定することとをさらに備える前記第3の画像処理動作を実装するように適合されていることを特徴とし、
決定することは、同一オブジェクトに関連付けられた前記オブジェクトマップ画像平面のピクセルに、前記オブジェクトマップ画像平面のこれらのピクセルが少なくとも部分的に重複する場合に、同一オブジェクトidを割り当てることをさらに含む、システム。 - 前記複数のプロセッサは、前記第2の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像の各画像平面を並行して処理し、前記第2の出力用の一連の画像を生成する、請求項1に記載のシステム。
- 前記ヒューマンインターフェースモジュールは、前記第1の出力用の一連の画像を表示し、その後、前記第1の画像分析ステップの仕様のパラメータにおける変更を受信し、前記画像分析モジュールは、前記第1の画像分析ステップの仕様および前記変更されたパラメータに従って、前記第1の一連の画像を処理し、更新された第1の出力用の一連の画像を生成する、請求項1に記載のシステム。
- 前記画像取得モジュールは、前記生物学的サンプルの第2の一連の画像を受信し、前記ヒューマンインターフェースモジュールは、第4の画像分析ステップの仕様を受信し、前記第1の一連の画像および前記第2の一連の画像は、異なる照明条件下で取得され、前記第4の画像分析ステップは、前記第1の一連の画像、前記第2の一連の画像、および前記第1の出力用の一連の画像を入力として有する、画像処理動作を規定する、請求項1に記載のシステム。
- 前記画像分析モジュールは、前記第4の画像分析ステップに従って、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第1の一連の画像に適用し、第1のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第2の一連の画像に適用し、第2のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1のマスクされた一連の画像と前記第2のマスクされた一連の画像とを組み合わせ、第4の出力用の一連の画像を展開する、請求項4に記載のシステム。
- 前記第3の出力用の一連の画像は、前記生物学的サンプルのオブジェクトおよび前記生物学的サンプルのサブオブジェクトのうちの少なくとも1つを識別する、請求項5に記載のシステム。
- 前記画像分析モジュールは、第5の画像分析ステップの仕様を受信し、前記画像分析モジュールは、前記第5の画像分析ステップに従って、前記生物学的サンプル内のオブジェクトの体積を測定することと、前記オブジェクトの形状を分類することと、前記オブジェクトと別のオブジェクトとの間の3次元距離を測定することと、前記オブジェクトの中心と前記オブジェクトに関連付けられたサブオブジェクトとの間の距離を測定することと、前記サブオブジェクトと前記オブジェクトに関連付けられた別のサブオブジェクトとの間の距離を測定することとを行う、請求項6に記載のシステム。
- 前記第1の画像分析ステップは、3次元フィルタを前記第1の一連の画像に適用することと、マスクを前記第1の一連の画像の各画像平面に適用することと、オブジェクトマップを前記第1の一連の画像から生成することと、前記第1の一連の画像の複数の画像平面に及ぶ第1のオブジェクトのピクセルを識別することと、前記第1の一連の画像を3次元においてクロッピングすることと、前記第1の一連の画像において表される複数の3次元オブジェクトのうちの各1つの特性を測定することとのうちの1つを行うことを規定する、請求項1に記載のシステム。
- 前記第1の一連の画像の各画像平面は、前記生物学的サンプルに対して異なる焦点で捕捉される、請求項1に記載のシステム。
- 多次元画像を分析する方法であって、前記方法は、
ハイコンテント撮像システムの画像捕捉デバイスによって捕捉された生物学的サンプルの第1の一連の画像を受信することであって、前記第1の一連の画像は、一続きの画像平面を備えている、ことと、
ユーザコンピュータから、第1の画像分析ステップ、第2の画像分析ステップおよび第3の画像分析ステップの仕様を受信することであって、前記第1の画像分析ステップは、一連の画像の少なくとも別の画像平面に従って、前記一連の画像の画像平面を処理する第1の画像処理動作を規定し、前記第2の画像分析ステップは、一連の画像の他の画像平面から独立して、前記一連の画像の各画像平面を処理する第2の画像処理動作を規定し、前記第3の画像分析ステップは、第3の画像処理動作を規定する、ことと、
前記第1の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第1の出力用の一連の画像を生成することと、
前記第2の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像を処理し、第2の出力用の一連の画像を生成することと、
前記第3の画像分析ステップに従って、前記第2の出力用の一連の画像を処理し、第3の出力用の一連の画像を生成することと、
前記第1の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面および前記第2の出力用の一連の画像の少なくとも1つの画像平面を前記ユーザコンピュータに関連付けられたディスプレイ上に表示することと
を含み、
前記第2の画像処理動作は、前記一連の画像の各画像平面のピクセルを分析して、背景の一部であるピクセルからオブジェクトに関連付けられたピクセルを分離することをさらに含み、
前記第3の画像処理動作が、
前記一連の画像の各画像平面からオブジェクトマップ画像平面を作成すること、および、前記画像平面内のオブジェクトピクセルに対応する前記オブジェクトマップ画像平面の各ピクセルの値をオブジェクトidに設定することと、
各オブジェクトマップ画像平面内のオブジェクトに関連付けられたピクセルを、他のオブジェクトマップ画像平面内のオブジェクトに関連付けられたピクセルと、前記オブジェクトマップ画像平面の当該ピクセルが同一オブジェクトに関連付けられるかを決定するために、比較することと
をさらに備えることを特徴とし、
決定することは、同一オブジェクトに関連付けられた前記オブジェクトマップ画像平面のピクセルに、前記オブジェクトマップ画像平面のこれらのピクセルが少なくとも部分的に重複する場合に、同一オブジェクトidを割り当てることを含む、方法。 - 前記第1の一連の画像を処理することは、前記第2の画像分析ステップに従って、前記第1の一連の画像の各画像平面を並行して処理するように複数のプロセッサを動作させ、前記第2の出力用の一連の画像を生成することを含む、請求項10に記載の方法。
- 前記第1の出力用の一連の画像を表示し、その後、前記第1の画像分析ステップの仕様のパラメータにおける変更を受信し、前記第1の画像分析ステップの仕様および前記変更されたパラメータに従って、前記第1の一連の画像を処理し、更新された第1の出力用の一連の画像を生成することをさらに含む、請求項10に記載の方法。
- 前記生物学的サンプルの第2の一連の画像を受信することであって、前記第1の一連の画像および前記第2の一連の画像は、異なる照明条件下で捕捉される、ことと、第4の画像分析ステップの仕様を受信することとをさらに含み、前記第4の画像分析ステップは、前記第1の一連の画像、前記第2の一連の画像、および前記第1の出力用の一連の画像を入力として有する、画像処理動作を規定する、請求項10に記載の方法。
- 前記第4の画像分析ステップに従って、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第1の一連の画像に適用し、第1のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1の出力用の一連の画像をマスクとして前記第2の一連の画像に適用し、第2のマスクされた一連の画像を生成し、前記第1のマスクされた一連の画像と前記第2のマスクされた一連の画像とを組み合わせ、第4の出力用の一連の画像を展開することをさらに含む、請求項13に記載の方法。
- 前記第4の出力用の一連の画像は、前記生物学的サンプルのオブジェクトおよび前記生物学的サンプルのサブオブジェクトのうちの少なくとも1つを識別する、請求項14に記載の方法。
- 前記オブジェクトまたは前記サブオブジェクトのうちの1つの3次元特性を測定するステップを含み、前記3次元特性は、前記生物学的サンプル内のオブジェクトの体積を含み、前記オブジェクトの形状、前記オブジェクトと別のオブジェクトとの間の3次元距離、前記オブジェクトの中心と前記オブジェクトに関連付けられたサブオブジェクトとの間の距離、前記サブオブジェクトと前記オブジェクトに関連付けられた別のサブオブジェクトとの間の距離を分類する、請求項15に記載の方法。
- 前記第1の画像分析ステップは、3次元フィルタを前記第1の一連の画像に適用することと、マスクを前記第1の一連の画像の各画像平面に適用することと、オブジェクトマップを前記第1の一連の画像から生成することと、前記第1の一連の画像の複数の画像平面に及ぶ第1のオブジェクトのピクセルを識別することと、前記第1の一連の画像を3次元においてクロッピングすることと、前記第1の一連の画像において表される複数の3次元オブジェクトのうちの各1つの特性を測定することとのうちの1つを行うことを規定する、請求項15に記載の方法。
- 前記第1の一連の画像の各画像平面を前記生物学的サンプルに対して異なる焦点で捕捉することをさらに含む、請求項10に記載のシステム。
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