JPH07286954A - 細胞自動分類装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】粒子細胞の分類を自動化するにあたり、細胞を
自動分類した後目視による再分類を行う際、粒子細胞に
関する詳細なデータを表示することにより判断の補助を
行い、分類精度の向上を図ること。 【構成】撮像領域と粒子検出領域をもつフローセル４に
サンプルを流し、光検出器２２で粒子の通過を検出し、
フラッシュランプ１を発光させ、粒子の光学的静止画像
を撮像しパターン認識の手法で粒子を分類した後、検査
技師の必要に応じて、形態的再分類を行う。 【効果】本発明によれば、光学的静止画像と共に細胞に
関する詳細なデータを表示することにより、目視による
形態的分類の判断補助を行い、分類精度の向上を実現す
る効果がある。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、試料中の細胞を自動的
に検出，分類し、細胞の画像を表示できる細胞自動分類
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】細胞自動分類装置の代表的な例として尿
沈渣検査装置を用いて以下説明する。尿沈渣検査装置
は、流体試料を、フローセルと呼ばれる特別な形状の流
路に通し、そこで、試料中の粒子の光学的静止画像を作
成し、さらに、光学的静止画像を変換して電子的画像を
作成する。この電子的画像から、粒子毎に形状，色彩，
大きさなどが計算され、また、これらの組み合わせによ
って算出された情報に従って、尿中の沈渣成分は分類さ
れる。沈渣成分を撮像素子を用いて光電変換し、画像処
理の手法を用いて沈渣成分の特徴量としての形状，大き
さ，色彩を自動的に抽出し、これら複数個の特徴量を組
み合わせて判定論理、例えば、自動識別論理，ニューラ
ルネットワーク識別論理を構築することにより、尿中の
沈渣成分の自動分類が可能となる。更に、形態的に分類
された尿中の沈渣物の画像をディスプレイに表示するこ
とにより、検査技師は、目視識別特性の階級によって、
例えば大きさや色彩など、ある特定の順序に従って詳細
に分類が行える。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】尿沈渣検査装置によ
り、尿中の沈渣成分の分類，計数を自動化して行えるよ
うになったが、無晶塩類，粘液糸，赤血球，白血球など
が高濃度で存在しているような病的な尿では、以下の問
題点がある。

【０００４】(1）大きさの順序で粒子を分類すると、尿
中の白血球，赤血球の大きさはオーバラップしているた
め同一階層に混在する。

【０００５】(2）色彩の場合では、硝子円柱，粘液糸は
両者の色が類似しているため、やはり同一階層に混在す
る。

【０００６】更に、現状の判定論理は、多岐にわたる尿
中の沈渣成分を全て完全に分類することはできない。少
数ながら判断できない沈渣成分が存在するためである。
又、自動分類を行ったとしても、尿中に存在する沈渣成
分の形態的複雑さ等により、自動分類による判定が完全
とはいえない。

【０００７】以上のように、検査装置により作業が自動
化されても、分類の判定が不十分であるため、効率も悪
く、精度も不適当なため、多数出現する沈渣物を効率的
に分類，計数することができず、迅速な尿沈渣検査を行
えないという問題点がある。そのため、最終的な沈渣成
分の判定は、結局、検査技師の目視識別特性の階級によ
る沈渣成分の形態的分類に委ねられることになる。実際
に検査技師は、ディスプレイに表示された光学的静止画
像を見て尿中の沈渣成分の再分類を行う。再分類する
際、頻繁ではないが、上述したように異なる粒子が同一
階層に混在してしまったり、診断上重要となるような出
現頻度の低い異常細胞（癌細胞や異型細胞など）が検出
されたりする場合がある。そのような場合が生じても、
従来の装置では、検査技師の判断を補助するような情報
や、沈渣細胞の詳細なデータを表示するような機能は備
えていなかった。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上述の問題点を解決する
手段として、検査技師が目視識別特性の階級による沈渣
成分の形態的分類をする際に、ディスプレイに沈渣成分
の光学的静止画像のほかに、沈渣成分に対し画像処理器
が抽出した特徴量、及び、識別判定部が導いた識別結果
の詳細を表示することにより、より正確で高精度の分類
が行えるという目的を達成する。

【０００９】画像処理器が抽出した特徴量として、例え
ば、粒子の実長，粒子の面積等があげられる。又、自動
分類装置の識別判定部が、例えばニューラルネットワー
クを用いて沈渣成分の自動分類を行う際、ニューラルネ
ットワークに入力された沈渣成分の複数の特徴パラメー
タに関して一致率の最も高いものを自動分類結果として
出力しているが、識別判定部が導いた識別結果の詳細と
して、一致率の最も高いものから順に、幾つかの結果を
表示する。

【００１０】

【作用】尿中の沈渣成分を分類するため、尿を一定量採
取後、必要に応じて染色を施し、染色された尿を特殊な
形状を持つフローセルに導き、極めて扁平な流れを形作
る。この流れの上流部分にレーザ光線を照射し、散乱光
を検知することで粒子を検出する。粒子が検出される
と、フラッシュランプを点灯し、流路中の粒子を静止画
像として画像素子により、光電変換して画像メモリに取
り込む。取り込まれた画像は、画像処理装置により、粒
子の形状，色彩，大きさなどの特徴量を抽出し、例えば
ニューラルネットワーク識別論理に入力される。このニ
ューラルネットワークは、あらかじめ専門家の判断結果
を効率良く学習してあるため、抽出された特徴量から該
沈渣成分を自動的にどの沈渣成分に属するかを分類す
る。上記動作を一定時間繰り返し、終了すれば次の検体
の検査を続行する。検査技師は、ディスプレイに沈渣成
分の光学的静止画像と、画像処理器が抽出した特徴量、
及び、識別判定部が導いた識別結果の詳細を表示し、目
視識別特性の階級による形態的分類を行う。

【００１１】

【実施例】図１において、顕微鏡光源であるフラッシュ
ランプ１を出た光は顕微鏡光軸９上を進み、まずフィー
ルドレンズ２で集められコンデンサレンズ３を通ってフ
ローセル内のサンプルの流れ１３上に集光される。実際
には、視野絞り１１及び開口絞り１２により光源光束１
０は制限される。

【００１２】顕微鏡対物レンズ５により、粒子画像は結
像位置６に像を形成する。この結像の位置は投影レンズ
７によりＴＶカメラ８の撮像面上に投影され、ここで光
電変換される。ＴＶカメラとしては残像の少ないＣＣＤ
タイプのものが一般的である。

【００１３】フッラシュランプ１の発光タイミングは粒
子検出系の検出信号に従って制御される。連続発振して
いる半導体レーザ１５からの光束は、コリメータレンズ
１７で平行光束に変換され、シリンドリカルレンズ１８
で光束の一方向のみ集束させる。レーザ集束位置はフロ
ーセル内サンプル流れ上であり、反射鏡１９及び微小反
射鏡１４を経て照射される。測定対象である沈渣成分が
レーザ光束をよぎると、レーザ光は光散乱され、この散
乱光は、粒子像撮像に用いる顕微鏡対物レンズ５で集め
られ、ビームスプリッタ２０で反射させ、絞り２１でサ
ンプルの流れ上の観測領域を制限し、光検出器２２で電
気信号に変換され粒子検出信号を得る。半導体レーザ１
５は常時点灯しており、常にサンプル中の粒子が検出領
域を通過するのを観測している。粒子が通過し、散乱光
による粒子検出信号が所定の信号以上の場合、画像処理
対象粒子として判断し、フラッシュランプ点灯制御回路
２３で粒子がＴＶカメラ８の取り込み画像領域の所定の
位置に達成したとき、フラッシュランプ１が点灯するよ
うにランプ駆動回路２７を制御する。

【００１４】フラッシュランプ１はその発光時間内にサ
ンプル流れ中の粒子の移動量が無視できるほど発光時間
を短く設定してあるため、フラッシュランプ１が発光す
るとＴＶカメラ８のビデオ出力信号は、サンプル流れ中
の沈渣成分を静止画像として撮像できる。画像メモリ２
５への書き込みやそれ以降の画像処理の制御は、画像処
理部２６が行う。画像処理としては、特徴抽出回路２８
により、沈渣成分の形状，色彩，大きさなどの一次パラ
メータを抽出する。画像処理部２６はこれら一次パラメ
ータ及びこれらの組み合わせ演算で生じる二次パラメー
タを識別回路２９に入力する。識別回路２９は、ラメル
ハートタイプのニューラルネットワークを用いて、沈渣
成分の分類を行うが、ニューラルネットワークは、あら
かじめ専門家の判断に基づいて効率良く学習を実行して
おり、各ニューロン間の結合係数は最適化されているの
で、入力された特徴パラメータを用いてニューラルネッ
トワーク演算を行い、対象となる沈渣成分の自動分類を
実施することが出来る。中央制御部３０は、分類結果に
より画像を記憶する必要があるか否かを、あらかじめ設
定されている条件に従い判断し、画像を記憶する必要が
ある場合は、画像記憶装置３１に画像を記憶させる。

【００１５】検査技師が、目視識別特性の階級による形
態的分類を必要とした場合、キーボード３３からの入力
により、図２の画像再分類画面を表示する。検査技師
は、検体番号入力エリア３４、又は、ＩＤ入力エリア３
５に再分類を行いたい検体の番号、又は、ＩＤを入力す
る。又、項目入力エリア３６に表示したい画像の自動分
類項目名をキーボード３３より入力する。上記の操作に
より、画像表示エリア３７に、指定された項目に自動分
類された沈渣物の画像が表示され、３９のモード表示エ
リアには表示している画像を検出した視野が表示され
る。又、検査日時表示エリア４１には、検査を行った日
時が表示され、総粒子数表示エリアには、沈渣物を測定
した視野ごとに検出粒子数を表示し、分類個数表示エリ
ア４２には自動分類で計数された結果が項目ごとに表示
される。検査技師は、再分類したい画像に、画像選択枠
３８を、キーボード３３の矢印キーを用いて移動し、図
５の項目名，項目キー設定画面で設定されている項目キ
ーを用いて選択画像を再分類する。図５は、自動分類さ
れた項目を本発明の実施例で作成された光学的静止画像
により分類するために詳細な項目名を登録するための画
面である。項目キー入力エリア５２はキーボード３３と
項目の対応を取るもので、画像の分類時にキーボード３
３を押すことにより、項目を示す。項目名入力エリア５
３は項目名を入力するエリアで分類に必要な項目名を入
力できる。検査技師が、目視による再分類を行う際、図
２の画像再分類画面に表示されている光学的静止画像の
他に、細胞に関する詳細なデータを必要とした場合、画
像処理器が抽出した特徴量、及び、識別判定部が導いた
識別結果の詳細を、図２の画像再分類画面上に表示する
ことにより、情報を提供する。図３は、図２の画像再分
類画面上に、沈渣物画像の特徴量を表示した図である。
図４は、図２の画像分類画面上に、識別判定部が導いた
識別結果の詳細を表示した図である。ウィンドウ４３は
キーボード３３を押すことにより画面に表示される沈渣
物画像の特徴量を表示したウィンドウである。ウィンド
ウ上に表示されている沈渣物横サイズ表示エリア４４，
沈渣物縦サイズ表示エリア４５，沈渣物面積表示エリア
４６，沈渣物周囲長表示エリア４７は、いずれも本発明
の実施例で特徴抽出回路２８により抽出された特徴量の
値である。選択画像表示エリア４８には、画像選択枠３
８で選択されている沈渣物の画像が表示される。ウィン
ドウ４３を表示することによって、検査技師は、選択さ
れている画像に関する詳細なデータを得ることができ
る。又、異なる粒子が同一階層に混在して表示された場
合や、稀にではあるが、検査技師が自動分類による判定
が不十分だと感じた場合など、本発明では以下に示す方
法でこの問題点を解決する。ウィンドウ４９はキーボー
ド３３を押すことにより画面に表示される識別結果の詳
細を表示したウィンドウである。分類項目名表示エリア
５０には、本発明の実施例で、識別回路２９のラメルハ
ートタイプのニューラルネットワーク演算で自動分類を
行った結果、選択されている画像に対し特徴抽出回路２
８より抽出された特徴量と、自動分類項目ごとの入力特
徴パラメータとの一致率を計算し、その一致率が高い順
に、その選択画像の分類結果として判定出来得る項目の
名称を表示している。入力パラメータ一致率表示エリア
５１は、抽出特徴量と入力パラメータとの一致率を表示
している。自動分類装置で自動分類を行った際、この一
致率が最も高い分類項目を自動分類結果としている。ウ
ィンドウ４９を表示することにより、入力パラメータと
の一致率の最も高かった項目のみではなく、その他の項
目の入力特徴パラメータとの一致率も情報として得るこ
とができ、識別回路２９のラメルハートタイプのニュー
ラルネットワーク演算結果の詳細なデータが得られる。
このようにして本発明では、検査技師が、目視形態的分
類を行う際判断の補助となるような情報を表示すること
によって前述の問題点を解決する。

【００１６】

【発明の効果】本発明の効果として次のものがある。

【００１７】検査技師が、目視識別特性の階級による形
態的分類を行う際、ディスプレイに沈渣成分の光学的静
止画像と共に、画像処理器が抽出した特徴量、及び、識
別判定部が導いた識別結果の詳細を表示することによ
り、 (1）尿中の沈渣成分をより高精度に分類できる。

【００１８】(2）異常細胞など関して、詳細なデータを
得ることができ、検体に対してより正確な診断を下すこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】全体の構成図である。

【図２】画像再分類画面を示す図である。

【図３】沈渣物の特徴量を表示した画面を示す図であ
る。

【図４】識別結果の詳細を表示した画面を示す図であ
る。

【図５】項目名，項目キー設定画面を示す図である。

【符号の説明】

１…フラッシュランプ、２…フィールドレンズ、３…コ
ンデンサレンズ、４…フローセル、５…顕微鏡対物レン
ズ、６…結像位置、７…投影レンズ、８…ＴＶカメラ、
１１…視野絞り、１２…開口絞り、１３…サンプル流
れ、１４…微小反射鏡、１５…半導体レーザ、１７…コ
リメータレンズ、１８…シリンドリカルレンズ、１９…
反射鏡、２０…ビームスプリッタ、２１…絞り、２２…
光検出器、２４…ＡＤ変換器、２５…画像メモリ、２６
…画像処理部、２７…ランプ駆動回路、２８…特徴抽出
回路、２９…識別回路、３０…中央制御部、３１…画像
記憶装置、３２…ディスプレイ、３３…キーボード、３
４…検体番号入力エリア、３５…ＩＤ入力エリア、３６
…項目入力エリア、３７…画像表示エリア、３８…画像
選択枠、３９…モード表示エリア、４０…総粒子数表示
エリア、４１…検査日時表示エリア、４２…分類個数表
示エリア、４３…ウィンドウ、４４…沈渣物横サイズ表
示エリア、４５…沈渣物縦サイズ表示エリア、４６…沈
渣物面積表示エリア、４７…沈渣物周囲長表示エリア、
４８…選択画像表示エリア、４９…ウィンドウ、５０…
分類項目名表示エリア、５１…入力パラメータ一致率表
示エリア、５２…項目キー入力エリア、５３…項目名入
力エリア。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 佐藤 諭彦 茨城県勝田市堀口字長久保832番地２ 日 立計測エンジニアリング株式会社内

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】試料中の細胞の画像を繰り返し撮像する撮
   像光学系と、撮像した画像中の細胞の特徴を抽出する画
   像処理器と、抽出された特徴から細胞を形態的に自動分
   類する識別判定部を備えた装置において、形態的に自動
   分類された細胞の画像、及び、前記識別判定部より導か
   れた識別結果の詳細を表示するディスプレイと、前記デ
   ィスプレイに、細胞の画像，識別結果の表示を指示でき
   るキーボードを設け、前記ディスプレイに形態的に自動
   分類された細胞の画像と、その細胞に対し前記識別判定
   部が導き出した自動分類の結果詳細を表示することによ
   り、検査技師が、自動分類された細胞を目視により再分
   類する際に、判断の補助となり得る情報を表示すること
   を特徴とする細胞自動分類装置。