JPH0128986B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、光学顕微鏡にて観測したパパニコロ
染色済みの生体細胞像をNTSC方式のカラーTV
カメラで撮像した画像中において、当該細胞の特
徴ある部分領域、一般に青色系細胞質領域、赤色
系細胞質領域、細胞核領域、そしてこれ等細胞部
分領域の周りのバツク・グラウンド領域を夫々、
他の領域から明確に弁別し、同定する方式に関す
る。

従来、この種の光学顕微鏡像の観測方式では、
最も普通には黒白TVカメラを用いており、従つ
て、青色系細胞質領域と赤色系細胞質領域との弁
別は本質的に不能であつた。そこで、これも普通
に考えられる帰結として、カラーTVカメラを用
いるようになつては来たが、例えこのカラーTV
カメラを用いても、三原色画像信号、即ち赤信号
（Ｒ信号）、緑信号（Ｇ信号）、青信号（Ｂ信号）、
を単に選択的に加算したり減算したりとする処理
によつてしか各領域を判別しようとしていないた
め、殊に幾つかの細胞が重なり合つている画像領
域中において各細胞の細胞質領域と細胞核領域と
を同定したり、青色系細胞質領域と赤色系細胞質
領域とを弁別したりすることができなかつた。即
ち、大きく考えてみると、従来の方式では部分領
域の種類によつては、或いはまた画像条件によつ
ては、同定したくともできない場合が多かつたの
である。

本発明はこの点に鑑みて成されたもので、この
種の光学顕微鏡像中の生体細胞の各領域の同定を
確実に行なえ、幾つかの細胞が重なり合つている
領域に就いてもそうした同定処理が行なえる方式
を提供せんとするものである。

また、本発明においては、カラーTVカメラか
ら得られる画像信号の中、Ｂ信号を除いた二つの
信号、即ちＲ信号とＧ信号を処理するだけで上述
の同定処理を可能とすることも付帯的な目的の一
つとしている。これは、処理回路を簡単にするた
めと後述のように高いコントラストを有しうる信
号のみを用いるという観点からである。尚、同定
すべき領域は本発明においては本来的には任意で
あるが、逆に言つて、本発明を用いれば、既述し
たように、青色系細胞質領域、赤色系細胞質領
域、細胞核領域、そしてこれ等細胞部分領域の周
りのバツク・グラウンド領域の四領域の各領域を
も必要とあらば確実に同定することができる。以
下の実施例でもこの四領域を同定する場合を挙げ
ている。

本発明による細胞画像中の領域同定方式の原理
的構成乃至基本的実施例の概略が第１図に示して
ある。信号の流れを追つて本方式に就き説明して
いくと、先ず、第一の画像メモリ１及び第二の画
像メモリ２には、夫々、図示していない通常のカ
ラーTVカメラからのＲ信号とＧ信号の一方宛が
適当なＡ／Ｄコンバータを介して適当なビツト数
のデイジタル信号に変換された値として記憶され
ている。ここでは８ビツト値としておく。

これ等二つの画像メモリ１，２中の値は、従つ
て、夫々、赤色フイルタ、緑色フイルタを介して
観測した画像の濃淡値を８ビツトのデイジタル値
で表したものとなり、夫々をＲ画像、Ｇ画像と呼
ぶことができる。Ｂ画像信号を用いないのは、コ
ントラストが余り大きく取れないためである。

このようにして濃淡値を計測した画像内の各点
は画素点と呼ぶことができ、この数が多い程分解
能は上がるが、一般に適当な所としては、Ｒ画
像、Ｇ画像の各画像が200×200乃至512×512の画
素点から成るようにするのが適当である。

第一、第二の各画像メモリ１，２からの出力、
即ち、時系列的に直列に読出される各画素点のＲ
画像、Ｇ画像の各濃度値を担つた信号は、第１図
中に模式的に示すように、先ず、適当なアナログ
スイツチＳ１，Ｓ２を夫々の第一接点に付ける
ことにより、ｎビツトのシフト・レジスタ３に通
して2ⁿで除した値に変換するのが望ましい。とい
うのも、この処理を施すと、画像メモリ１，２か
らの各濃淡値信号の下位乃至レベルの低い方のｎ
ビツトを丸めることになり、画像全体としての濃
淡値の分布にメリハリを付けられるからである。
実際的にはｎは２乃至３に取るのが良い。この濃
淡値の圧縮処理の有効性は以下に説明するヒスト
グラム作成に理解される。尚、この実施例におけ
るように、ｎビツトのシフト・レジスタ３を通し
た出力値は夫々、Yr、Ygで表記する。

シフト・レジスタ３の各出力は二次元ヒストグ
ラム用メモリ４に入力するが、このメモリ４とし
ては、32ビツトの入力数値を縦、横方向に32×32
（ｎ＝３）乃至64×64（ｎ＝２）個記憶できるもの
を用いる。便宜上、このヒストグラムメモリの縦
方向のメモリ行番号乃至縦座標値はＲ画像の濃淡
レベルを、横方向のメモリ列番号乃至横座標値は
Ｇ画像の濃淡レベルを表すものとする。このメモ
リ上の各点の値は最初、零にして置き、第ｊ番目
の画素点に就いて上記したシフト・レジスタの値
が Yr＝ｌ、Yg＝ｍ であれば、このメモリの（ｌ、ｍ）点の数値に１
を加える。同様に、第ｊ＋１番目の画素点に就い
て、 Yr＝l′、Yg＝m′ であれば、メモリ上の（l′、m′）点でのメモリ値
に１を加える。

このような処理を全ての画素点に就いて行なう
と、二次元ヒストグラム用メモリ４の各点の集合
は、Ｒ画像とＧ画像の濃淡値の同時二次元分布を
示す形となる。即ち、このメモリのメモリ空間に
はＲ画像とＧ画像の濃淡値の二次元ヒストグラム
が得られる。

先に述べたように、このメモリの縦方向はＲ画
像の濃淡レベルを、横方向はＧ画像の濃淡レベル
を示すから、メモリ上の（ｌ、ｍ）点の数値はＲ
画像の濃淡値がｌ、Ｇ画像の濃淡値がｍである画
素点の個数を表わすものとなる。この（ｌ、ｍ）
点の数値に対応する画素点個数は、以下、ｈ（ｌ、
ｍ）で表記する。

次に、第１図中に処理で示してあるように、
こうした二次元ヒストグラムに対して、局所ピー
ク座標点、準局所ピーク座標点を求める処理を施
す。

ここで、二次元ヒストグラム上の任意の座標点
（ｌ、ｍ）が “局所ピーク座標点である” とは、その座標点（ｌ、ｍ）におけるヒストグラ
ム値ｈ（ｌ、ｍ）が、第２図中に示すように当該
座標点（ｌ、ｍ）の八個の近接点 （ｌ−１、ｍ−１）、 （ｌ−１、ｍ）、 （ｌ−１、ｍ＋１）、 （ｌ、ｍ−１）、 （ｌ、ｍ＋１）、 （ｌ＋１、ｍ−１）、 （ｌ＋１、ｍ）、 （ｌ＋１、ｍ＋１）、 における各ヒストグラム値よりも大きい値を持つ
座標点であると定義でき、座標点（ｌ、ｍ）が “準局所ピーク座標点である” とは、当該座標点（ｌ、ｍ）におけるヒストグラ
ム値ｈ（ｌ、ｍ）が上記した八個の近接点の中に
あつて他の七個の近接点のヒストグラム値よりも
大きな値を持つ座標点である、と定義することが
できる。尚、このような濃淡値に関して二次元分
布を得、その結果から先ず局所ピーク座標点、準
局所ピーク座標点を求めて行く作業には、既述の
ように、シフト・レジスタ３等により或る程度画
像情報を圧縮処理して置く方が有利である。分布
の山谷がはつきりするからである。然し、余りに
圧縮し過ぎても、今度は局所ピーク座標点と準局
所ピーク座標点の個数が少なくなつたり、丸めに
よる誤差が大きくなり過ぎて具合が悪い。こうし
た点を按配して、この実施例では既述のように2ⁿ
で割る時のｎ値を２乃至３に選んだのである。但
し、本発明として必須の要件でない事は顕かであ
る。

また、上記のようにして、局所ピーク座標点及
び準局所ピーク座標点を摘出するに際し、ヒスト
グラム値ｈ（ｌ、ｍ）が或る値Ｈよりも小さな点
に関してはこれを求めない方が良い。後続の処理
に鑑みても特徴抽出のための雑音になりかねない
からである。一般にこの値Ｈは15乃至45迄の値と
する。

上記した処理にて求めた局所ピーク座標点及
び準局所ピーク座標点は、その縦、横の各座標値
を記憶するメモリ５に入力、記憶させて置く。こ
の実施例に用いたこの座標点用メモリ５は、座標
点（ｌ、ｍ）の対の数値ｌ、ｍを夫々150迄記憶
できるものであるが、この実施例に対応させれ
ば、勿論、記憶させる数値は夫々64または32迄の
数値である。

次に第１図中、処理で示す処理に就き説明す
る。この処理では、処理にて求めて座標点メ
モリ５に格納してある局所ピーク座標点及び準局
所ピーク座標点群から、ここで対象としている四
つの領域を代表する座標点を求め、各領域を代表
するＲ画像とＧ画像の各濃淡値の対（二次元ベク
トル）を求める。以下詳説するが、それに先立
ち、四つの領域に夫々クラス番号を付すものとす
る。

クラス１：バツク・グラウンド領域 クラス２：青色系細胞質領域 クラス３：赤色系細胞質領域 クラス４：細胞核領域 今、第ｉ番目の局所ピーク座標点を （li、mi）；ｉ＝１、２、……、ｎ とし、第ｊ番目の準局所ピーク座標点を （l′j、m′j）；ｊ＝１、２、……、n′ として、各クラスｋ；ｋ＝１、２、３、４を代表
する座標点を （pk、qk）；ｋ＝１、２、３、４ で表すものとすると、夫々の領域に固有の画像情
報的性質乃至色相や所定の相対位置関係を併せ考
えて、各局所ピーク座標点、準局所ピーク座標点
から各領域を代表する座標点を抽出することがで
きる。

以下、順に述べると、先ず、バツク・グラウン
ド領域を代表する座標点、即ちクラス１を代表す
る座標点（p1、q1）は、数ある局所ピーク座標
点（li、mi）の中で、liの絶対値（｜li｜）とmi
の絶対値（｜mi｜）の和（｜li｜＋｜mi｜）が
最大となる局所ピーク座標点として求めることが
できる。

細胞核領域を代表する、即ちクラス４を代表す
る座標点（p4、q4）は、同様に数ある局所ピー
ク座標点（li、mi）とその夫々の周りの準局所ピ
ーク座標点（l′j、m′j）の中で、liとmiの絶対値
の和（｜li｜＋｜mi｜）及びl′jとm′jの絶対値の
和（｜l′j｜＋｜m′j｜）が最小になる座標点とし
て求めることができる。

クラス２、即ち青色系細胞質領域を代表する座
標点（p2、q2）は、シテイ・ブロツク距離とい
う概念を導入して求める。先ず、このシテイ・ブ
ロツク距離に就き第３図を参照して説明すると、
座標点ｃ（pc、qc）と座標点ｅ（pe、qe）に関す
るシテイ・ブロツク距離Ｄは、下記の式(1)により
定義される。

Ｄ＝｜pe−pc｜＋｜qe−qc｜ …(1) 第３図示の場合には、座標点ｅと座標点ｃの縦
方向の座標値の差が“４”、横方向の座標値の差
が“６”であるので、座標点ｅの座標点ｃに対す
るシテイ・ブロツク距離Ｄは“10”と求められ
る。

クラス２の代表座標点を求めるに際しては、縦
方向座標値pcが先に求めたクラス１とクラス４
の縦方向座標値p1、p4の和を２で割つた整数値
であり、横方向座標値qcが同様に座標値q1、q4
の和を２で割つた整数値である座標点を座標点ｃ
とし、この点ｃに対してのシテイ・ブロツク距離
Ｄが最も小さくなる局所ピーク座標点（li、mi）
を求める。その座標点が当該クラス２、即ち青色
系細胞質領域を代表する代表座標点（p2、q2）
となる。

赤色系細胞質領域を代表する座標点（p3、q3）
は、先に求めた各座標点の中、縦方向座標値を
p2、横方向座標値をq4とする座標点を座標点ｄ
（p2、q4）とし、この座標点からの上記シテイ・
ブロツク距離Ｄが最も小さくなる局所ピーク座標
点を抽出することにより求められる。即ちこの点
が当該クラス３の代表座標点（p3、q3）となる。

第４図には、上記の局所ピーク座標点や準局所
ピーク座標点、及び上記の手順で求めた各クラス
代表座標点が示されているが、同図中において、
理解を容易にするために、局所ピーク座標点には
＊印を、準局所ピーク座標点には＋印を夫々付
し、その上で各クラスを代表する座標点には△印
の囲みを付している。

而して、以上のように、各クラスを代表する座
標点（pk、qk）；ｋ＝１、２、３、４が求められ
たにしても、この各座標点の縦横座標点pk、qk、
即ち二次元ベクトルの値は冒頭におけるシフト・
レジスタの圧縮処理によりこの場合には32レベル
乃至64レベルに圧縮されているので、これを元の
濃淡値のレベル数に即した値に迄復元してやる必
要がある。

Ｒ画像及びＧ画像の濃淡値レベルに整合した第
ｋクラスを代表する二次元ベクトルを予めベクト
ル表記（Xrk、Xgk）；ｋ＝１、２、３、４で表
してこれを第ｋクラスのクラス代表ベクトルと呼
ぶと、当該縦横両方向のベクトル値Xrk、Xgkは
とりも直さず各クラスを代表するＲ画像、Ｇ画像
の濃淡値となる。そして、クラス代表座標点の座
標値pk、qkからこの値を復元するには、圧縮の
際に用いた数ｎに関して下記(2)式を用いれば良
い。

Xrk＝ｎ・pk−ｎ／２； Xgk＝ｎ・qk−ｎ／２； ｋ＝１、２、３、４ …(2) こうして本実施例の場合は８ビツトに戻つたこ
れ等両ベクトル値Xrk、Xgkを、第１図中のクラ
ス代表ベクトル用メモリ６に格納する。これによ
り、各画像部分領域を判別するための基準となる
夫々に相応しい濃淡値の代表二次元ベクトルが得
られたので、後は実際に撮像情報中に含まれる各
画素点からの濃淡値情報をこれ等の代表ベクトル
と逐次、距離比較することにより、現に入力して
いる画素点がどの部分領域中に含まれるものであ
るか、乃至どの部分領域に含ませるのが相応しい
かを同定することができる。この処理が第１図中
に示す処理であるが、少し詳しく言えば次のよ
うになる。

第一、第二画像メモリ１，２の出力線路をスイ
ツチＳ１，Ｓ２を接点側に付けることにより、
本処理を成す処理回路側に導く。そして、画像
中の第ｊ番目の画素点に対応する第一、第二画像
メモリ１，２の値を夫々、Xrj、Xgj、即ち第ｊ
番目の画素点での二次元ベクトルを（Xrj、Xgj）
とすると、このベクトルと上記した四個のクラス
代表ベクトルとの距離の自乗値を計算し、その値
が最小となるクラス代表ベクトルの属する当該ク
ラスをその第ｊ番目画素点の属するクラス乃至部
分領域と同定する。

具体的には、第ｊ番目の画素点に関してこのよ
うにして同定したクラスの番号乃至数値を第三の
画像メモリ７に当該第ｊ番目の画素点に対応する
位置にて記憶させる。こうした判定処理を全ての
画素点に就いて行なえば、第三の画像メモリ乃至
最終結果記憶メモリ７中には、画像の全領域内に
おいて、記憶数値“１”のバツク・グラウンド領
域、記憶数値“２”の青色系細胞質領域、記憶数
値“３”の赤色系細胞質領域、記憶数値“４”の
細胞核領域の各部分領域を夫々同定したものが得
られる。勿論、図示していないがこのメモリ内容
をデイスプレイに表示際には数値表示のままでも
良いし、各数値に対応させて定めた色相表示でも
良く、一般には後者が普通である。

また、以上の実施例においては、光学顕微鏡像
の透過光量の多い画素点に就いてはその点に関す
るデイジタル化された濃淡値も大きものとして説
明したが、Ｒ画像とＧ画像の濃淡値を反転させた
場合、即ち透過光量の多い画素点に就いての濃淡
値が零に近い場合には、クラス１を代表する座標
点（p1、q1）は既述の絶対値の和｜li｜＋｜mi｜
が最小である局所ピーク座標点を選択し、クラス
４を代表する座標点（p4、q4）としては、絶対
値の和｜li｜＋｜mi｜及び｜l′j｜＋｜m′j｜の中
で値が最大になる局所ピーク座標点、或いは準局
所ピーク座標点を選択すれば良い。

ともかくも、以上詳記のように、本発明によれ
ば、赤色系、青色系の各細胞質領域の弁別、同定
が始めて可能となる外、従来はそれこそ全く不可
能であつた複数の細胞が重なり合つた画像におい
ても各部分領域が確実に同定できるものとなり、
この種の研究、応用分野へ貢献すること甚だ大き
なものがある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方式の概略構成図、第２図は本
発明実施例中にて使用する局所ピーク座標点の説
明図、第３図は本発明実施例中にての演算に用い
るシテイ・ブロツク距離の説明図、第４図は各ク
ラス乃至各部分領域を代表する座標点の説明図、
である。 図中、１，２は画像メモリ、３はシフト・レジ
スタ、４は二次元ヒストグラム用メモリ、５は座
標点メモリ、６はクラス乃至部分領域代表ベクト
ル用メモリ、７は第三の画像メモリ乃至最終結果
記憶用メモリ、である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 光学顕微鏡にて観測したパパニコロ染色済み
   の生体細胞像をカラーTVカメラで撮像した画像
   中における部分領域の同定方式であつて； 上記画像中の各画素点に関して上記カラーTV
   カメラを介して得られる赤画像と緑画像の各々の
   濃淡値から、該赤画像濃淡値軸と該緑画像濃淡値
   軸とにより領域定義される二次元空間内に、上記
   画像の全体に関しての赤画像と緑画像の濃淡値の
   対から成る二次元分布を表す二次元ヒストグラム
   を作成し； 該二次元ヒストグラム中、近接する八個の座標
   点のヒストグラム値よりも大きな値のヒストグラ
   ム値を持つ局所ピーク座標点と、該近接する八個
   の座標点の中にあつて他の七個の座標点よりも大
   きなヒストグラム値を持つ準局所ピーク座標点を
   摘出し、それらの中から、上記同定すべき各部分
   領域をそれぞれに代表する二次元ベクトル値をあ
   らかじめ決定した後； 該あらかじめ決定され、該各部分領域を代表す
   る各々の二次元ベクトル値と、上記画像中の上記
   各画素点の赤画像と緑画像の濃淡値の対から成る
   二次元ベクトル値とを距離比較し、最小の距離を
   与える上記代表ベクトルが該代表する部分領域
   を、比較した当該画素点の属する部分領域として
   同定すること； を特徴とする細胞画像中の部分領域同定方式。