JPH06138119A - Automatic cell classifying and analyzing apparatus - Google Patents

Automatic cell classifying and analyzing apparatus

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Publication number
JPH06138119A
JPH06138119A JP8703592A JP8703592A JPH06138119A JP H06138119 A JPH06138119 A JP H06138119A JP 8703592 A JP8703592 A JP 8703592A JP 8703592 A JP8703592 A JP 8703592A JP H06138119 A JPH06138119 A JP H06138119A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
density histogram
camera
automatic
focus
Prior art date
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Pending
Application number
JP8703592A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Mikio Yamamoto
幹男 山本
Isamu Hayata
勇 早田
Yoshihiko Kato
義彦 加藤
Shunji Utsunomiya
俊二 宇都宮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGA
KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGAKU SOGO KENKYUSHO
OMURON RAIFU SCI KENKYUSHO KK
Original Assignee
KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGA
KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGAKU SOGO KENKYUSHO
OMURON RAIFU SCI KENKYUSHO KK
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Filing date
Publication date
Application filed by KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGA, KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGAKU SOGO KENKYUSHO, OMURON RAIFU SCI KENKYUSHO KK filed Critical KAGAKU GIJUTSUCHO HOSHASEN IGA
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Publication of JPH06138119A publication Critical patent/JPH06138119A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To provide an automatic cell classifying and analyzing apparatus, which can perform stable focusing, at a low cost. CONSTITUTION:A sample, wherein a slide glass is coated with myelocytes or peripheral blood cells is magnified with an automatic microscope 3. The image is picked up with a color TV camera 6. Thus, the cells are automatically classified and analyzed in this apparatus. The image signal from the TV camera 6 is converted into the digital signal with an A/D converter 7. Each density histogram of the digital image, which is obtained every time the focal point is changed, is formed with a characteristic extracting processor 9. The difference between the most-frequent gradation value and the darkest-part gradation value for every density histogram is computed with a recognition processor 10. The maximum value among the difference values is extracted, and the corresponding focal-point position is determined as the focasing position.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は、スライドグラス上に
骨髄細胞または、末梢血細胞を塗抹した標本を顕微鏡で
拡大し、その像をカラーTVカメラで撮像して細胞を自
動分類・分析する装置、特に細胞内に小さな顆粒を有す
る網状赤血球、小核を持つ赤血球等の自動合焦に特徴を
有する細胞自動分類・分析装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention is an apparatus for automatically classifying and analyzing cells by enlarging a specimen of bone marrow cells or peripheral blood cells smeared on a slide glass with a microscope and imaging the image with a color TV camera. In particular, the present invention relates to an automatic cell sorting / analyzing device characterized by automatic focusing of reticulocytes having small granules inside cells, red blood cells having micronuclei and the like.

【0002】[0002]

【従来の技術】一般に、細胞自動分類・分析装置におい
て、鮮明な画像を得るのに、血球の合焦を行う必要があ
る。そして、血球の合焦位置は図4に示すように赤血球
の上面、下面及び顆粒面と各々の位置が存在し、細胞内
に小さな顆粒を有する網状赤血球、小核を持つ赤血球等
では自動分類・分析上特に顆粒面に合焦することが望ま
れる。従来、顆粒面に合焦さすには、合焦用のイメー
ジセンサの波形に基づいて焦点が合っている程、波形が
凹凸するので、この波形の凹凸度合いにより合焦の最適
位置を決定する。血球の上面と下面の中間位置に固定
的に合焦位置を定める。等の方法が採用されている。
2. Description of the Related Art Generally, in an automatic cell sorting / analyzing apparatus, it is necessary to focus blood cells in order to obtain a clear image. As shown in FIG. 4, the in-focus position of blood cells exists on the upper surface, lower surface and granule surface of red blood cells, and automatic classification / reclassification is performed for reticulocytes having small granules inside cells, red blood cells having micronuclei, etc. For analysis, it is particularly desired to focus on the granule surface. Conventionally, when focusing on the granule surface, the more the focus is adjusted based on the waveform of the image sensor for focusing, the more the waveform becomes uneven, so the optimum position for focusing is determined by the degree of the unevenness of the waveform. A focus position is fixedly set at an intermediate position between the upper surface and the lower surface of the blood cell. Etc. are adopted.

【0003】[0003]

【発明が解決しようとする課題】上記した従来の細胞自
動分類・分析装置の合焦方法のうち、の方法は画像全
体のアナログ信号を用いるために小さな顆粒部分の情報
が隠れ、結果的に合焦位置が安定しないという問題点が
あるし、の方法は比較的顆粒に合焦し易いが、図4の
血球A、B、Cに示すように顆粒は血球内部で常に一定
の位置にあるとは限らず、例えば図4の血球A、Cに対
しては合焦ずれが生じることになり、この方法でも合焦
ずれが生じやすいという問題があった。
Among the focusing methods of the above-mentioned conventional automatic cell sorting / analyzing apparatus, since the method of using the analog signal of the entire image, the information of a small granular portion is hidden, resulting in the matching. There is a problem that the focal position is not stable, and the method of (3) relatively easily focuses on the granules, but as shown in blood cells A, B, and C of FIG. 4, the granules are always in a constant position inside the blood cells. However, for example, defocusing occurs in blood cells A and C in FIG. 4, and this method also has a problem that defocusing is likely to occur.

【0004】この発明は、上記問題点に着目してなされ
たものであって、安価で安定した合焦をなし得る細胞自
動分類・分析装置を提供することを目的としている。
The present invention has been made in view of the above problems, and an object thereof is to provide an automatic cell sorting / analyzing apparatus which is inexpensive and can achieve stable focusing.

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段及び作用】この発明の細胞
自動分類・分析装置は、スライドグラス上に骨髄細胞ま
たは、末梢血細胞を塗抹した標本を顕微鏡で拡大し、そ
の像をテレビカメラで撮像して細胞を自動分類・分析す
る装置において、前記テレビカメラからの映像信号をデ
ィジタル信号に変換するA/D変換器と、焦点を変化さ
せる毎に得られたディジタル画像の各濃度ヒストグラム
を作成する濃度ヒストグラム作成手段と、前記各濃度ヒ
ストグラム毎の最頻度階調値と最暗部階調値の差を算出
する差値算出手段と、差値の最大なものを抽出し、対応
する焦点位置を合焦位置と決定する合焦位置決定手段と
を特徴的に備えている。
[Means and Actions for Solving the Problems] The automatic cell sorting / analyzing device of the present invention is a microscope in which a sample prepared by smearing bone marrow cells or peripheral blood cells on a slide glass is magnified and the image is taken by a television camera. In an apparatus for automatically classifying and analyzing cells, an A / D converter that converts a video signal from the television camera into a digital signal, and a density that creates each density histogram of a digital image obtained each time the focus is changed Histogram creating means, difference value calculating means for calculating the difference between the most frequent gradation value and the darkest part gradation value for each density histogram, the maximum difference value is extracted, and the corresponding focus position is focused. A focusing position determining means for determining the position is characteristically provided.

【0006】この発明の細胞自動分類・分析装置では、
合焦処理を行うのに、複数の焦点位置でそれぞれ顕微鏡
で拡大された画像がテレビカメラで撮像され、A/D変
換器でディジタル信号に変換されて、さらに濃度ヒスト
グラムが、例えば図5のように作成され、その濃度ヒス
トグラムの最頻度階調値と最暗部階調値の差を算出し、
さらに各焦点位置の前記差のうち最大なものを抽出し、
その焦点位置を合焦位置と決定する。
In the automatic cell sorting / analyzing apparatus of the present invention,
To perform focusing processing, images magnified by a microscope at a plurality of focal positions are captured by a television camera, converted into digital signals by an A / D converter, and a density histogram is displayed, for example, as shown in FIG. The difference between the most frequent gradation value and the darkest part gradation value of the density histogram is calculated,
Furthermore, extract the largest of the differences in each focus position,
The focus position is determined as the focus position.

【0007】[0007]

【実施例】以下、実施例により、この発明をさらに詳細
に説明する。図1は、この発明が実施される細胞自動分
類・分析装置のブロック図である。この細胞自動分類・
分析装置では、標本カセット1の標本がオートフィーダ
2によって装脱着される自動顕微鏡3と、この自動顕微
鏡3の像をハーフミラー4aを介して読取る合焦用のイ
メージセンサ5と、自動顕微鏡3の像を撮像するカラー
TVカメラ6と、撮像された画像をディジタル信号に変
換するA/D変換器7と、ディジタル画像データを記憶
する画像メモリ8と、ディジタル画像の濃度ヒストグラ
ムを作成する特徴抽出プロセッサ9と、濃度ヒストグラ
ムの最頻度階調値と最暗部階調値の差を求める認識プロ
セッサ10と、種々の制御動作を実行するCPU11
と、オートフィーダコントローラ12と、自動顕微鏡3
のステージを左右前後に移動させるためのステージ駆動
回路13と、自動顕微鏡3のレンズ系を上下させるため
のフォーカス駆動回路14と、イメージセンサ5からの
信号により合焦のための信号処理を行うオートフォーカ
ス回路15と、さらにRGBモニタ16、キーボード1
7及びプリンタ18を備えている。また得られた分類・
分析データはホスト計算機19に送られる。
The present invention will be described in more detail with reference to the following examples. FIG. 1 is a block diagram of an automatic cell classification / analysis apparatus in which the present invention is implemented. This automatic cell classification
In the analyzer, the automatic microscope 3 in which the sample of the sample cassette 1 is loaded / unloaded by the auto feeder 2, the focusing image sensor 5 for reading the image of the automatic microscope 3 via the half mirror 4a, and the automatic microscope 3 A color TV camera 6 for capturing an image, an A / D converter 7 for converting the captured image into a digital signal, an image memory 8 for storing digital image data, and a feature extraction processor for creating a density histogram of the digital image. 9, a recognition processor 10 for obtaining the difference between the most frequent gradation value and the darkest part gradation value of the density histogram, and a CPU 11 that executes various control operations.
, Auto feeder controller 12, and automatic microscope 3
Drive circuit 13 for moving the stage in the left-right direction back and forth, a focus drive circuit 14 for moving the lens system of the automatic microscope 3 up and down, and an automatic signal processing for focusing by a signal from the image sensor 5. Focus circuit 15, RGB monitor 16, keyboard 1
7 and a printer 18. Also the classification obtained
The analysis data is sent to the host computer 19.

【0008】次に、この細胞自動分類・分析装置の合焦
処理を図2に示すフロー図により説明する。先ず、標本
を装着した状態で自動顕微鏡3の操作により対象画面を
設定する(ステップST1)。次に、イメージセンサ5
及びオートフォーカス回路15で血球の合焦位置を赤血
球の上面に自動合焦する(ステップST2)。このイメ
ージセンサ5による自動合焦は、従来より行われている
ことである。
Next, the focusing process of this automatic cell sorting / analyzing device will be described with reference to the flow chart shown in FIG. First, the target screen is set by operating the automatic microscope 3 with the sample attached (step ST1). Next, the image sensor 5
Then, the autofocus circuit 15 automatically focuses the focus position of the blood cells on the upper surface of the red blood cells (step ST2). The automatic focusing by the image sensor 5 is performed conventionally.

【0009】次に、自動顕微鏡3で拡大された標本の画
像をカラーTVカメラ6で撮像し、その映像信号を取り
込み(ステップST3)、A/D変換器7でディジタル
化し、画像メモリ8に記憶する(ステップST4)。そ
して、特徴抽出プロセッサ9では背景とそれ以外とに2
値化された赤(R)、緑(G)、青(B)の画像(図3
参照)の濃度ヒストグラムを作成する(ステップST
5)。この場合の三色毎の濃度ヒストグラム例を図5に
示している。図において、右側が明部、左側が暗部を示
しており、通常小核は明度が低いので、赤血球の小核を
カメラがキャッチし、かつ焦点が合う程、濃度ヒストグ
ラムの暗部における分布が明確かつ大となる。これに対
し、小核がキャッチされていても、焦点がボケている
と、最暗部に分布せず、最頻度階調よりになだらかな小
分布となる。このことに基づき、認識プロセッサ10は
濃度ヒストグラムの最頻度階調値と最暗部階調値の差L
を計算する(ステップST6)。そして、この差値Lを
記憶し(ステップST7)、設定回数終了か否か判定す
る(ステップST8)。すなわち合焦のためにフォーカ
スを赤血球上面から下面に向けて所定ピッチでずらして
いく、回数nだけ、上記ステップST3〜ST7の処理
が行われたか否かを判定する。まだ設定回数終了でなけ
れば、ステップST8の判定がNOであり、赤血球上面
から下面方向へ所定距離焦点位置をずらし(ステップS
T9)、ステップST3にリターンし、そしてステップ
ST3〜ST7の処理を行い、その焦点位置における最
頻度階調と最暗部階調の差値Li を算出する。以上の処
理のn回のくり返しで、n回分の差値L1 、…、Li
…、Ln が得られる。これによりステップST8の判定
がYESとなり、続いて差値L1 、…、Ln の中から最
大値を抽出する(ステップST10)。この最大値の得
られる位置を焦点位置に決定する(ステップST1
1)。なお、上記実施例では、フォーカスを上から下へ
移動したが、対象によっては下から上へ、あるいは上、
下ともに移動するようにしてもよい。
Next, an image of the sample magnified by the automatic microscope 3 is picked up by the color TV camera 6, the video signal thereof is taken in (step ST3), digitized by the A / D converter 7, and stored in the image memory 8. Yes (step ST4). In the feature extraction processor 9, the background and other
Imaged red (R), green (G), and blue (B) images (Fig. 3
Create a density histogram (see step ST)
5). An example of the density histogram for each of the three colors in this case is shown in FIG. In the figure, the right side shows the bright part and the left side shows the dark part.Since the micronucleus usually has low brightness, the more the camera catches the red blood cell micronucleus and the better the focus, the clearer the distribution in the dark part of the concentration histogram becomes. It becomes big. On the other hand, even if the micronucleus is caught, if the focus is out of focus, it will not be distributed in the darkest part, and will be a small distribution that is gentler than the most frequent gradation. Based on this, the recognition processor 10 causes the difference L between the most frequent gradation value and the darkest part gradation value of the density histogram to be L.
Is calculated (step ST6). Then, this difference value L is stored (step ST7), and it is determined whether or not the set number of times has ended (step ST8). That is, it is determined whether or not the processes of steps ST3 to ST7 have been performed for the number of times n, in which the focus is shifted from the upper surface of the red blood cells to the lower surface at a predetermined pitch for focusing. If the set number of times has not been completed yet, the determination in step ST8 is NO, and the focal position is shifted by a predetermined distance from the upper surface of the red blood cells to the lower surface (step S
T9), and returns to step ST3, the then performs steps ST3~ST7, calculates the difference value L i of the most frequently used tone and darkest tone at the focal position. By repeating the above process n times, the difference values L 1 , ..., L i for n times are repeated.
..., L n is obtained. As a result, the determination in step ST8 becomes YES, and then the maximum value is extracted from the difference values L 1 , ..., L n (step ST10). The position where this maximum value is obtained is determined as the focus position (step ST1).
1). In the above embodiment, the focus is moved from top to bottom, but depending on the object, from bottom to top or top,
You may make it move below.

【0010】また、上記実施例では、濃度ヒストグラム
はR、G、Bとしているが、各々の対象となる顆粒の種
類により、その特徴を最も強調できる色、例えば小核を
持つ赤血球であれば、B−G(青と緑の差画像)の濃度
ヒストグラムを使用するなど適宜変更することができ
る。
In the above embodiment, the concentration histograms are R, G, and B, but depending on the type of the target granules, if the feature can be most emphasized, for example, red blood cells with micronuclei, It can be changed as appropriate, for example, by using a density histogram of B-G (blue and green difference image).

【0011】[0011]

【発明の効果】この発明によれば、常に安定して顆粒面
に合焦できるため、本発明が供する自動分類・分析装置
の精度を維持できる。また、ヒストグラムの最頻度階調
値と最暗部階調値の差でもって合焦判断をすることがで
きる。更に、濃度ヒストグラムは何れもハードウェアで
瞬時に作成されるので処理時間も早く、自動分類・分析
用のハードウェアと兼用できるので費用も安価である。
According to the present invention, it is possible to always stably focus on the granule surface, so that the accuracy of the automatic classification / analysis apparatus provided by the present invention can be maintained. Further, the focus determination can be made based on the difference between the most frequent gradation value and the darkest gradation value of the histogram. Further, since all the density histograms are instantly created by hardware, the processing time is short and the cost can be low because it can be used as the hardware for automatic classification / analysis.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】この発明が実施される細胞自動分類・分析装置
のブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram of an automatic cell classification / analysis device in which the present invention is implemented.

【図2】同細胞自動分類・分析装置の合焦処理を説明す
るためのフロー図である。
FIG. 2 is a flowchart for explaining focusing processing of the automatic cell sorting / analyzing apparatus.

【図3】同細胞自動分類・分析装置のカラー画像例を示
す図である。
FIG. 3 is a diagram showing an example of a color image of the automatic cell sorting / analyzing apparatus.

【図4】血球における合焦位置を説明するための図であ
る。
FIG. 4 is a diagram for explaining a focus position on a blood cell.

【図5】R、G、Bの濃度ヒストグラムを示す図であ
る。
FIG. 5 is a diagram showing R, G, and B density histograms.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

3 自動顕微鏡 5 イメージセンサ 6 カラーテレビカメラ 7 A/D変換器 8 画像メモリ 9 特徴抽出プロセッサ 10 認識プロセッサ 3 Automatic microscope 5 Image sensor 6 Color TV camera 7 A / D converter 8 Image memory 9 Feature extraction processor 10 Recognition processor

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 加藤 義彦 京都市下京区中堂寺南町17番地 サイエン スセンタービル 株式会社オムロンライフ サイエンス研究所内 (72)発明者 宇都宮 俊二 京都市下京区中堂寺南町17番地 サイエン スセンタービル 株式会社オムロンライフ サイエンス研究所内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Yoshihiko Kato 17 Chudoji-Minami-cho, Shimogyo-ku, Kyoto Science Center Building Co., Ltd. inside the Omron Life Science Laboratory (72) Inventor Shunji Utsunomiya 17 Minami-cho, Shimogyo-ku, Kyoto Cayenne Center Center Omron Life Science Research Institute

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】スライドグラス上に骨髄細胞または、末梢
血細胞を塗抹した標本を顕微鏡で拡大し、その像をテレ
ビカメラで撮像して細胞を自動分類・分析する装置にお
いて、 前記テレビカメラからの映像信号をディジタル信号に変
換するA/D変換器と、焦点を変化させる毎に得られた
ディジタル画像の各濃度ヒストグラムを作成する濃度ヒ
ストグラム作成手段と、前記各濃度ヒストグラム毎の最
頻度階調値と最暗部階調値の差を算出する差値算出手段
と、差値の最大なものを抽出し、対応する焦点位置を合
焦位置と決定する合焦位置決定手段とを備えたことを特
徴とする細胞自動分類・分析装置。
1. An apparatus for automatically classifying and analyzing cells by enlarging a sample of bone marrow cells or peripheral blood cells smeared on a slide glass with a microscope and imaging the image with a TV camera, wherein the image from the TV camera is used. An A / D converter for converting the signal into a digital signal, a density histogram creating means for creating each density histogram of the digital image obtained each time the focus is changed, and a most frequent gradation value for each density histogram. A difference value calculating means for calculating a difference between the darkest tone values, and a focus position determining means for extracting a maximum difference value and determining a corresponding focus position as a focus position. Automatic cell sorting / analyzing device.
JP8703592A 1992-04-08 1992-04-08 Automatic cell classifying and analyzing apparatus Pending JPH06138119A (en)

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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AT411066B (en) * 2000-10-24 2003-09-25 Steiner Georg E METHOD AND ARRANGEMENT FOR THE INVESTIGATION OF CELLS
US6832873B1 (en) 2000-09-06 2004-12-21 Helmut Kadrnoska Installation vehicle
JP2017110986A (en) * 2015-12-16 2017-06-22 コニカミノルタ株式会社 Focus position specification system for fluorescent image, focus position specification method, and focus position specification program
US10330907B2 (en) 2014-03-31 2019-06-25 Fujifilm Corporation Cell imaging control device, method, and program

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6832873B1 (en) 2000-09-06 2004-12-21 Helmut Kadrnoska Installation vehicle
AT411066B (en) * 2000-10-24 2003-09-25 Steiner Georg E METHOD AND ARRANGEMENT FOR THE INVESTIGATION OF CELLS
US10330907B2 (en) 2014-03-31 2019-06-25 Fujifilm Corporation Cell imaging control device, method, and program
JP2017110986A (en) * 2015-12-16 2017-06-22 コニカミノルタ株式会社 Focus position specification system for fluorescent image, focus position specification method, and focus position specification program

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