JPH09173300A

JPH09173300A - 血液分析装置

Info

Publication number: JPH09173300A
Application number: JP8299682A
Authority: JP
Inventors: Yasuhiro Takachi; 泰浩高地; Kaoru Asano; 薫浅野; Ken Ishihara; 謙石原
Original assignee: Sysmex Corp
Current assignee: Sysmex Corp
Priority date: 1995-10-25
Filing date: 1996-10-23
Publication date: 1997-07-08

Abstract

(57)【要約】【課題】白血球画像のエッジを対象血球のモデル画像
に対応させて重みづけすることにより、対象とする血球
の正確な認識を能率的に行うこと。【解決手段】対象血球を含む画像を撮像する撮像手段
と、撮像された画像を、ｘ−ｙ座標系における画像Ｆ
（ｘ，ｙ）として解析する解析手段とを備え、解析手段
は、画像Ｆ（ｘ，ｙ）の輪郭を表わすエッジ強度分布Ｅ
（ｘ，ｙ）を算出するエッジ算出手段と、対象血球の平
均的な輪郭に対応する重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）を予め記憶
する重み記憶手段と、各点（ｘ，ｙ）ごとにエッジ強度
分布Ｅ（ｘ，ｙ）と重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）との合致の程
度を計算し、それを点（ｘ，ｙ）における評価値Ｃ
（ｘ，ｙ）として算出する評価値演算手段と、評価値Ｃ
（ｘ，ｙ）が所定値より大きい点（ｘ，ｙ）を対象血球
の存在する座標として抽出する抽出手段を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、血液の分析を行
う装置に関し、さらに詳しくは、血液を光学的に計測
し、血液検査に必要な血球成分を認識する装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】血液を分析することにより得られる、血
球数（白血球数、赤血球数、血小板数など）、ヘマトク
リット値、ヘモグロビン量、恒数（平均赤血球容積：Ｍ
ＣＶ，平均血色素量：ＭＣＨ，平均血色素濃度：ＭＣＨ
Ｃ）等の血液学上の検査項目は、診断、治療等のために
極めて重要であり、また、臨床検査において最も頻繁に
検査される項目の一つである。

【０００３】これらの血液検査は、生体から血液を採取
（採血）し、その試料を分析装置で分析することにより
行われている。しかし、この採血時には生体に少なから
ぬ苦痛を与える上、採取された血液は、分析装置が設置
されている検査室に運ばれてから分析されるため、診断
中にリアルタイムで血液検査を行うことができない。し
かも、肝炎やエイズなどの感染症患者に用いた採血用注
射針での誤刺事故の懸念は常につきまとうことである。

【０００４】そこで、生体から血液を採取することな
く、全く非侵襲的に血液検査が行える装置の開発が長年
にわたって要望されていた。また、そのような装置を、
患者のベットサイドに持って行けば、病態をリアルタイ
ムで把握することに有用となる。

【０００５】このような装置としては、細隙灯を改造し
て得られる画像から赤血球や白血球を抽出し、そこから
赤血球指数や白血球数を算出しようとする“Apparatus
andmethod for in vivo analysis of red and white bl
ood cell indices”（J.W.Winkleman, 米国特許第49985
33号）が知られている。また、関連する技術としては，
生体表面の観察部位に光を照射して周期的にビデオ撮像
し、血流を観察するようにしたビデオ顕微鏡がある（例
えば、特開平４−１６１９１５号公報参照）。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、米国特許第
４９９８５３３号には、具体的に白血球を自動認識する
方法について何ら開示されていない。生体内の血管を流
れる血液を、上記装置やビデオ顕微鏡を用いて目視で観
察すると、白血球とわかる球状で透明なものが流れる様
子が認めることができる。これは白血球が流れているた
め、静止した背景に対して白血球の周縁部が強調されて
認識されるものと考えられる。

【０００７】しかしながら、その静止像を観察すると、
白血球は背景との光学的差異がほとんどないため、明確
な粒子像としてとらえることが難しい。また、体動によ
り画像ブレが生じるので、誤認識せずに白血球を認識す
ることは、さらに困難である。米国特許第４９９８５３
３号には、この点について何ら記載がない。また、ビデ
オ顕微鏡は、基本的に目視での観察をベースとして設計
されているので、白血球の定量的解析、とくに白血球の
数を解析することが困難であるという問題点がある。一
方、このような画像をもとに粒子や細胞を認識する認識
手法としてはテンプレート・マッチングによる手法が単
純で一般的である。しかしながら、生体内を流れる白血
球のサイズはばらつきがあり、かつ流れる方向に変形し
ているため、テンプレート・マッチングによる方法は、
生体内を流れる白血球に対しては認識率がよくないか、
あるいは、極めて多くのテンプレートを用意しなければ
ならないという問題点がある。また、この場合は、実時
間での認識は困難であると考えられる。

【０００８】本発明は、このような事情を考慮してなさ
れたもので、生体内の血管内を移動する血球を撮像し、
撮像した画像から血球、とくに白血球を、体動などによ
るアーチファクトの影響をうけずに、実時間で認識する
装置を提供するものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】この発明は、対象血球を
含む画像を撮像する撮像手段と、撮像された画像を、ｘ
−ｙ座標系における画像Ｆ（ｘ，ｙ）として解析する解
析手段とを備え、解析手段は、画像Ｆ（ｘ，ｙ）の輪郭
を表わすエッジ強度分布Ｅ（ｘ，ｙ）を算出するエッジ
算出手段と、対象血球の平均的な輪郭に対応する重み分
布Ｗ（ｉ，ｊ）を予め記憶する重み記憶手段と、各点
（ｘ，ｙ）ごとにエッジ強度分布Ｅ（ｘ，ｙ）と重み分
布Ｗ（ｉ，ｊ）との合致の程度を計算し、それを点
（ｘ，ｙ）における評価値Ｃ（ｘ，ｙ）として算出する
評価値演算手段と、評価値Ｃ（ｘ，ｙ）が所定値より大
きい点（ｘ，ｙ）を対象血球の存在する座標として抽出
する抽出手段を備え、それによって、少なくとも対象血
球を認識しうる血液分析装置を提供するものである。

【００１０】

【発明の実施の形態】この分析装置は、非侵襲的に生体
の血液を分析することを特徴とし、また、生体とはヒト
を含む哺乳動物であることが好ましい。この発明の装置
は、撮像手段を生体の体表面に所望の検出領域に対応し
て固定できるように、生体および／又は撮像手段自体の
固定手段をさらに備えることが好ましい。

【００１１】この発明の撮像手段は、例えば、生体の血
管を含む検出領域を照明する照明器と、照明された検出
領域を順次撮像する撮像器からなる。この場合、生体の
血管を含む検出領域を照明する照明器における検出領域
とは、その皮下に血管を有する部分、例えば口唇，指，
耳たぶのように生体にありのままに存在する血管を含む
領域のことであり、外科的に生体外へ取り出した生体の
一部を意味するものではない。従って、固定手段として
は、口唇、指、耳たぶのような生体の一部に対して撮像
手段を相対的に固定できるものであることが必要とされ
る。さらに、対象とする領域に含まれる血管の太さは特
に限定されないが、再現性の良い結果を得るためには、
なるべく皮膚に近い毛細血管ないし、細動静脈であるこ
とが好ましい。なお、毛細管ないし細動静脈で得られた
血球情報は、太い血管（中大動静脈）の情報に換算する
ことができる。

【００１２】また、照明器には、レーザやハロゲンラン
プ又はタングステンランプのような連続的に光を照射す
る連続光源、又はパルスレーザ（例えば、Spectra-Phys
ics社製、7000シリーズ）やマルチストロボ（例えば、
（株）菅原研究所製、ＤＳＸシリーズ）のような断続的
に光を照射する断続光源を用いることができる。

【００１３】撮像器には、例えば一般的なＣＣＤ撮像素
子を用いることができる。また、撮像器は、検出領域か
らの反射光をＣＣＤ撮像素子に導くための光学系におい
て、光ファイバー、各種反射鏡、偏光素子、各種レン
ズ、プリズム、スリット、又はフィルターを備えてもよ
いが、検出領域からの反射光が微弱な場合にはイメージ
インテンシファイアを備えることが好ましい。また、撮
像手段は、検出領域からの不要な散乱光成分を除去する
ための偏光手段を備えてもよい。

【００１４】さらに、撮像器は、その信号処理系におい
て、ＣＣＤ撮像素子に走査信号を供給すると共にＣＣＤ
撮像素子の各画素からの出力をビデオ信号として処理す
るビデオ信号処理回路、およびそのビデオ信号を記録す
るためのＶＴＲやレーザディスクレコーダを備えること
が望ましい。また、照明器および撮像器として、市販の
ビデオ・マイクロスコープシステムを使用してもよい。

【００１５】そして、解析手段には、画像処理用コンピ
ュータ（例えば、Quadra 800/Apple社製）を用いること
ができるが、さらに、撮像された画像信号のコントラス
トを調整するためのアナログ・プリプリプロセッサ（例
えば、ＨＫ−7000／ミノルタ製）を併用してもよい。

【００１６】この発明において、評価値演算手段は、点
（ｘ，ｙ）における評価値Ｃ（ｘ，ｙ）を

【数２】（ここで、上式の右辺は、エッジ強度分布Ｅ（ｘ，ｙ）
のある点（ｘ，ｙ）と重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）の点（０，
０）とが一致するように両分布を重ね合わせる時、重な
り合う各点におけるエッジ強度分布と重み分布との積を
とり、それらを合計する式を表わす）により算出するこ
とができる。白血球は一般に環状の輪郭を有するので、
重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）は、対象とする血球の輪郭に対応
する環状の分布データであることが好ましい。

【００１７】白血球とアーチファクトを区別するため
に、エッジ算出手段は、１つの注目画素（ｘ，ｙ）から
見て複数の方向に対するエッジ強度分布Ｅ１（ｘ，
ｙ），Ｅ２（ｘ，ｙ），……Ｅｎ（ｘ，ｙ）をそれぞれ
算出するものであり、重み記憶手段は、各方向に対応す
る複数の重み分布Ｗ１（ｉ，ｊ），Ｗ２（ｉ，ｊ），…
…，Ｗｎ（ｉ，ｊ）を記憶するものであり、評価値演算
手段は、各方向ごとに算出された評価値Ｃ１（ｘ，
ｙ），Ｃ２（ｘ，ｙ），……，Ｃｎ（ｘ，ｙ）を加算し
てＣ（ｘ，ｙ）を算出するものであることが好ましい。

【００１８】この場合、複数の重み分布Ｗ１（ｉ，
ｊ），Ｗ２（ｉ，ｊ），……，Ｗｎ（ｉ，ｊ）は、それ
ぞれ対象とする血球の輪郭に対応する環状の分布データ
の一部であることが好ましい。さらに、重み分布Ｗ
（ｉ，ｊ）は、予め複数の対象とする血球画像から上記
エッジ算出手段を用いてエッジを抽出し、これらエッジ
を加算したデータに基づいて生成されたものであっても
よい。

【００１９】また、この発明は、撮像手段が、生体の血
管を含む検出領域を照明する照明器と、照明された検出
領域を順次撮像する撮像器からなり、解析手段が、同一
検出領域に対して順次撮像した複数の画像のうち少なく
とも一つを用いて基準画像を生成し、複数の画像の一つ
を対象画像とし、対象画像と基準画像との差分をとり差
分画像を生成する差分画像生成手段をさらに備え、画像
Ｆ（ｘ，ｙ）が前記差分画像からなる血液分析装置を提
供することができる。

【００２０】この場合、解析手段が、基準画像及び対象
画像をそれぞれ２値化する２値化手段をさらに備え、差
分画像が前記２値化画像同士の差分画像であってもよ
い。さらに解析手段は、エッジ算出手段と、重み記憶手
段と、評価値演算手段と、抽出手段をニューラルネット
ワークとして備え、ニューラルネットワークは、画像Ｆ
（ｘ，ｙ）を入力層に入力し対象とする血球の抽出結果
を出力層から出力してもよい。

【００２１】

【実施例】以下、図面に示す実施例に基づいてこの発明
を詳述する。なお、これによってこの発明が限定される
ものではない。図１は、この発明の分析装置の構成説明
図であり、撮像手段と固定手段と解析手段から構成され
る。図２は図１における分析装置本体部分の構成説明図
である。

【００２２】まず、撮像手段は次のように生体の一部の
血管を含む領域を照明する照明器と照明された領域を撮
像する撮像器からなる。図１において、分析装置本体２
０中の光源２２から発せられた光は、光ファイバ２４を
介してプローブ５８内へ導かれディフューザ２６を照射
する。その光は、ディフューザ２６により拡散されコリ
メートレンズ３０によって平行光に変換される。

【００２３】平行光の中央部は円盤状の遮光板６７によ
って遮光され、平行光の周縁部はリング状ミラー３４ａ
と３４ｂを介してプローブ先端５９から出射される。プ
ローブ先端５９から指８５の爪郭部へ出射した光は透明
板６６および皮膚面を介して血管の中の検出領域Ｖを照
射する。領域Ｖからの反射光は、透明板６６および対物
レンズ３８を介してＣＣＤ４０で受光される。ＣＣＤ４
０で撮像された画像は分析装置本体２０で解析される。

【００２４】なお、ここでは、検出領域Ｖを限外照射つ
まり暗視野照明（dark field illumination)によって照
明し、撮像される画像のコントラストを向上させてい
る。暗視野照明とは、照明光を対物レンズ３８の外側か
ら検出領域Ｖに照射する照明方式である。つまり、照明
光は対物レンズ３８の検出領域Ｖに対する開口角よりも
大きな角度で検出領域Ｖを照明する。従って、照明光の
うち皮膚面で反射された光は、対物レンズ３８の外側に
反射され、ＣＣＤ４０には到達しないので、ＣＣＤ４０
で撮像される画像コントラストが向上する。

【００２５】次に固定手段は、次のように撮像手段を生
体の一部とを相対的に固定するものである。図１ではプ
ローブ５８と被験者の一部（ここでは指の爪郭部）とを
相対的に固定する状態を示し、Ｌ字状の支持台８１がプ
ローブ５８に取付けられている。プローブ先端５９は、
プローブ５８から延出する筒５９ａと、筒５９ａの先端
外周に矢印ａおよびｂ方向に摺動可能に装着された摺動
筒５９ｂを備える。摺動筒体５９ｂの先端には透明板６
６が固定されている。

【００２６】筒５９ａの先端には摺動筒５９ｂを矢印ｂ
方向に付勢するスプリング８２ａ、８２ｂが設けられて
いる。内筒８３は対物レンズ３８とリングミラー３４ｂ
を内蔵し、微動素子８４を介してプローブ５８に固定さ
れている。ここで、支持台８１は筒５９ａ、摺動筒５９
ａ、スプリング８２ａ、８２ｂおよび透明板６６と共に
固定手段を構成し、摺動筒５９ｂ、スプリング８２ａ、
８２ｂおよび透明板６６は安定化手段を構成する。

【００２７】被験者の指８５が支持台８１と透明板６６
との間に挿入されると、スプリング８２ａ、８２ｂは、
適度な圧力で透明板６６を指８５の爪郭部に押圧する。
それによって爪郭部の血管を含む検出領域ＶがＣＣＤ４
０の視野の中に固定され、指８５の微小振動による検出
領域のブレが防止される。

【００２８】また、ＣＣＤ４０ａのピントの調整は、微
動素子４によりレンズ３８を光軸方向（矢印ａ又はｂ方
向）に移動させることにより行うことができる。なお、
微動素子８４には、例えば、ピエゾ素子を用いた素子Ｐ
−７２０／Ｐ−７２１（Physik instrumente製）や超音
波モータを用いた素子などを適用することができる。

【００２９】なお、透明板６６は被験者ごとに取り換え
が可能なようにプローブ先端５９に着脱可能に取り付け
られる。このように透明板６６が取り換え可能であるの
は衛生上の理由からである（被験者を病気の感染等から
守るため）。透明板６６としてはガラス板、樹脂製の可
撓性フィルムなどが使用可能である。あるいは、透明板
６６自体は交換せず、指８５に交換可能なフィルムを密
着させるようにしてもよい。

【００３０】さらに、皮膚面の乱反射を防止し、より鮮
明な画像を得るため、液状あるいはゲル状の、生体に安
全な光媒体を皮膚面と透明板６６との間に介在させるこ
とが、より好ましい。光媒体としてはオイルやクリーム
が使用できる。本実施例では生体に透明板６６を接触さ
せたが、中央部分に光が通過できる孔（光路）を有して
いれば、不透明板であっても検出領域Ｖのブレを防止す
ることができるので使用可能である。なお、この実施例
では指の爪郭部に対して検出領域を設定しているが、口
唇や耳たぶのような他の部位に設定する場合には、各部
位に対応する適切な固定手段が必要とされる。

【００３１】次に、解析手段について説明する。ＣＣＤ
４０の各画素から出力される画像信号は図２に示すよう
にビデオ信号処理回路４６によって処理される。そし
て、ビデオ信号処理回路４６は１／３０秒につき１フレ
ームの画像を連続的に形成し、形成された各フレームの
画像は順次ビデオレコーダ（例えばレーザディスクレコ
ーダ）５０に記録される。

【００３２】５１は画像のコントラストを調整するため
の画像処理回路、例えばアナログ・プリプリプロセッサ
ＨＫ−7000（ミノルタ製）である。７０は撮像された画
像を処理して検出領域Ｖ中に含まれる血管中の血球の数
を解析する解析手段であり、例えば、これには画像処理
コンピュータQuadra 800(Apple製）にビデオキャプチャ
ーボードＩＱ−Ｖ５０（浜松ホトニクス社製）を前置し
たものが用いられる。

【００３３】そして、解析手段７０は、画像処理回路５
１の出力する画像フレームの所定領域を切り出（トリミ
ング）して出力するための切り出し手段７１、切り出し
手段７１の出力画像を２値化する２値化処理手段７５、
２値化された連続するフレームの画像について各画素情
報（データ）の差を算出し、算出した差を画素情報とす
る差分画像を形成する差分画像形成手段７２、差分画像
から血球の種類と位置を認識する画像認識手段７６、そ
して、一定時間内に認識される血球像から単位体積当り
の血球数を演算する演算手段７７を備える。また、解析
手段７０において形成される各画像は、モニタテレビ８
０によってモニタされる。

【００３４】このような解析手段７０を用いて白血球を
認識するための手順を以下に説明する。ここで、解析手
段７０は、ビデオレコーダ５０に記録された複数フレー
ムを時系列に読み出して画像処理を行うものとする。

【００３５】図３のフローチャートに示すように、ま
ず、時刻ｔにおけるフレームの画像を読出し（ステップ
Ｓ１）、血管を含む領域の画像を基準画像として切り出
して２値化する（ステップＳ２、Ｓ３）。続いて、時刻
（ｔ＋１）のフレームの画像を読出し（ステップＳ
４）、上記と同一領域の画像を対象画像として切り出し
て２値化する（ステップＳ５、Ｓ６）。

【００３６】そして、２値化した２つの画像の各画素デ
ータの差をとり（ステップＳ７）、その差を画素データ
とする差分画像Ｆ（ｘ，ｙ）を形成する（ステップＳ
８）。この差分画像Ｆ（ｘ，ｙ）について血球像を検出
し、検出した血球像から白血球を認識する（ステップＳ
９）。

【００３７】次にステップＳ９の白血球認識機能につい
て詳述する。画像認識手段７６には、図８に示すように
差分画像Ｆ（ｘ，ｙ）のエッジ強度分布Ｅ（ｘ，ｙ）を
算出するエッジ算出手段７６ａと、重み分布Ｗ（ｉ，
ｊ）を予め記憶する重み記憶手段７６ｂと、エッジ強度
分布Ｅ（ｘ，ｙ）と重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）から評価値Ｃ
（ｘ，ｙ）を演算する評価値演算手段７６ｃと、評価値
Ｃ（ｘ，ｙ）に基づき画像Ｆ（ｘ，ｙ）中の対象とする
血球を抽出する抽出手段７６ｄが設けられている。そし
て図４のフローチャートに示すように、ステップＳ１１
において、エッジ算出手段７６ａがエッジ強度分布Ｅ
（ｘ，ｙ）を算出する。

【００３８】つまり、差分画像Ｆ（ｘ，ｙ）は、そのサ
イズをｎ×ｍ画素とすると、図５に示す２次元座標平面
（０≦ｘ≦ｎ−１，０≦ｙ≦ｍ−１）で表されるので、
１つの画素（ｘ，ｙ）に隣接する４（又は８個）の近傍
画素について、画素値の差分をとり、その各差分値を合
計することにより、画素（ｘ，ｙ）におけるエッジ強度
分布Ｅ（ｘ，ｙ）を算出する（ステップＳ１１）。

【００３９】つまり、座標（ｘ，ｙ）の画素と、その近
傍画素の各画素強度は図６のように表されるから、 E(x,y)=｜F(x,y)−F(x,y −1) ｜＋｜F(x,y)−F(x,y＋1)｜＋｜F(x,y)−F(x−1,y)｜＋｜F(x,y)−F(x＋1,y)｜……（１）となる。

【００４０】次に、評価値演算手段７６ｃは、重み記憶
手段７６ｂに予め格納された図７に示すような２次元の
分布をもつ重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）と式（１）を用いて、
画素（ｘ，ｙ）における評価値Ｃ（ｘ，ｙ）を次のよう
に演算する（ステップＳ１２）。

【数３】但し、図７に示す重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）のサイズは、
（２ｐ＋ｌ）×（２ｑ＋ｌ）画素であり、−ｐ≦ｉ≦
ｐ、−ｑ≦ｊ≦ｑとしている。

【００４１】そして、抽出手段７６ｄでは、この評価値
Ｃ（ｘ，ｙ）が閾値θと比較され（ステップＳ１３）、
それがθより大きいとき、その座標（ｘ，ｙ）に白血球
が存在するものと認識し（ステップＳ１４）、そうでな
いときには白血球は存在しないと認識する（ステップＳ
１５）。

【００４２】このようにして、血管中央部分を流れる流
速の速い白血球や血管壁に沿うように流れる比較的流速
の遅い白血球を認識することができる。なお、白血球を
認識するために用いる重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）は、図９の
フローチャートに示すようにして決定する。

【００４３】つまり、形状が少しづつ異なるモデル白血
球画像からエッジを抽出して、エッジ強度を加算平均し
たものを重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）とする。このようにして
決定されたドーナツ状の重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）の一例を
図１０に示す。この重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）は、1.0 と0.
5 と0.25の重みを有している。

【００４４】上記は、変化の方向性を考慮しないもので
あるが、変化の方向性を考慮することによって、体動に
よる誤認識を防ぐことができる。つまり、方向性を考慮
したエッジ強度分布Ｅ（ｘ，ｙ）として、図５に示すよ
うに座標ｘ−ｙにおいて東西南北の方向をつけ、各方向
について次のように求める。すなわち、北方向のエッジ
強度分布Ｅ₁（ｘ，ｙ）、西方向のエッジ強度分布Ｅ
₂（ｘ，ｙ）、南方向のエッジ強度分布Ｅ₃（ｘ，ｙ）お
よび東方向エッジ強度分布Ｅ₄（ｘ，ｙ）は、それぞ
れ、

【数４】となる。

【００４５】この場合には、図１０に示す重み分布Ｗ
（ｉ，ｊ）を、図１１の（ａ）〜（ｄ）に示すように各
方向に対応する重み分布Ｗ₁（ｉ，ｊ）、Ｗ₂（ｉ，
ｊ）、Ｗ₃（ｉ，ｊ）、Ｗ₄（ｉ，ｊ）に分離して、各方
向についての評価値Ｃ₁（ｘ，ｙ）、Ｃ₂（ｘ，ｙ）、Ｃ
₃（ｘ，ｙ）、Ｃ₄（ｘ，ｙ）を式（２）から算出し、算
出した各評価値を加算してＣ（ｘ，ｙ）とし、このＣ
（ｘ，ｙ）を閾値と比較して白血球を認識をすることが
できる。この場合、図１１の（ａ）〜（ｄ）に示す重み
分布は、1.0 、0.5 、0.25、0.125の重みからなる。

【００４６】このようにすれば、ノイズなどのアーチフ
ァクトによって生じる画像を白血球と誤認識することを
防ぐことができる。すなわち、図２１のような白血球の
場合と、図２２のようなノイズによるアーチファクトの
場合について、それらのエッジ強度分布はいずれも図２
３のように同じような分布が得られるため、エッジ分布
が方向性をもたない場合には、図２２も白血球と誤認識
されてしまう。

【００４７】ところが、方向性のエッジ分布を考えた場
合、エッジ分布は、白血球の場合には図２４のようにな
り、アーチファクトの場合には図２５のようになる。な
お、図２１〜図２５では黒を「１」，白を「０」として
いる。この結果、例えば図１１のような重み分布を用い
た場合、白血球（図２４）では評価値Ｃが高い値を示す
のに対し、アーチファクト（図２５）では０に近い値と
なり、誤認識を防ぐことができる。

【００４８】このようなアーチファクトは、体動による
ブレが生じた場合、特に発生しやすい。すなわち、血管
領域が時刻ｔと時刻ｔ＋１で移動した場合、その移動
（ぶれ）のしかたによっては、このようなアーチファク
トが発生する。

【００４９】さらに、図２における２値化処理手段７
５、差分画像形成手段７２および画像認識手段７６は、
ニューラルネットワークを用いて等価的に構成できる。
この場合、ニューラルネットワークは、図１２に示すよ
うに第１層（入力層）、第２層（特徴検出層）および第
３層（白血球検出層）から構成され、図４に示す画像サ
イズに合わせてｎ×ｍのニューロンを備える。

【００５０】そして、第１層では、時刻ｔと時刻（ｔ＋
１）の画像が入力され、差分が算出される。第２層は特
徴抽出層で、差分画像の入力を受け、差分画像における
各方向のエッジを式（３）〜（６）により算出して出力
する。第３層は認識層で、白血球に相当するエッジの位
置、方向、強度が揃った場合に発火するように、エッジ
の方向毎に独立に又は個別に第２層との結合の重みを定
めたものである。つまり、第１層が差分画像形成手段７
２に対応し、第２層および第３層が、エッジ算出手段７
６ａ、重み記憶手段７６ｂ、評価値演算手段７６ｃおよ
び抽出手段７６ｄに対応する。

【００５１】次に、この血液分析装置を用いて実際にヒ
トの爪郭部の毛細血管に流れる白血球の認識処理を行な
った場合に、モニタテレビ８０によって得られた画像に
ついて説明する。

【００５２】図１３〜図１６は、１つの白血球を認識し
た場合に得られた画像であり、図１７〜図２０は２つの
白血球を認識した場合に得られた画像である。まず、図
１３は時刻（ｔ＋１）に得られた原画像であり、枠内は
切出される所定画像（対象画像）領域を示す。

【００５３】図１４は、図１３の所定領域（枠内）の対
象画像を２値化したものと、時刻ｔに得られた基準画像
（図示しない）を２値化したものから得られた差分画像
である。図１５は、図１４の差分画像から得られたエ
ッジ画像、すなわちエッジ強度分布であり、図１６は、
抽出された１つの白血球の位置（座標）を示す画像であ
る。なお、図１４〜図１６の画像では黒が「１」を，白
が「０」を表わしている。

【００５４】なお、図１７、図１８、図１９および図２
０は、それぞれ図１３、図１４、図１５および図１６に
対応する。これらの図から、この血液分析装置は、白血
球が血管内で大きく変形しても、その白血球の存在を適
確に認識していることがわかる。

【００５５】

【発明の効果】この発明によれば、白血球画像のエッジ
を対象血球のモデル画像に対応させて重みづけすること
により、対象とする血球の正確な認識を能率的に行うこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例における分析装置の構成説明
図である。

【図２】図１の要部構成を示す説明図である。

【図３】この発明の実施例の動作を示すフローチャート
である。

【図４】この発明の実施例の動作を示すフローチャート
である。

【図５】実施例の差分画像の座標を定義する説明図であ
る。

【図６】実施例の１つの画素とその近傍画素の画素強度
を示す説明図である。

【図７】実施例の重み分布の座標を定義する説明図であ
る。

【図８】実施例の要部構成を示すブロック図である。

【図９】実施例の重み分布を得る手順を示すフローチャ
ートである。

【図１０】実施例の重み分布の一例を示す説明図であ
る。

【図１１】実施例の重み分布の他の例を示す説明図であ
る。

【図１２】実施例に適用されるニューラルネットワーク
の構成説明図である。

【図１３】実施例において得られる原画像（顕微鏡写
真）の一例である。

【図１４】実施例において得られる差分画像の一例を示
す説明図である。

【図１５】実施例において得られるエッジ画像の一例を
示す説明図である。

【図１６】実施例において認識される白血球の位置を示
す説明図である。

【図１７】実施例において得られる原画像（顕微鏡写
真）の他の例である。

【図１８】実施例において得られる差分画像の他の例を
示す説明図である。

【図１９】実施例において得られるエッジ画像の他の例
を示す説明図である。

【図２０】実施例において認識される白血球の位置を示
す説明図である。

【図２１】白血球の差分画像例である。

【図２２】アーチファクトによって生じる差分画像例で
ある。

【図２３】図２１と図２２に対応するエッジ画像例であ
る。

【図２４】方向性を考慮した場合の図２１に対応するエ
ッジ画像例である。

【図２５】方向性を考慮した場合の図２２に対応するエ
ッジ画像例である。

【符号の説明】

２０分析装置本体２２光源２４光ファイバ２６ディフューザ３０コリメートレンズ３８対物レンズ４０ＣＣＤ３４ａリング状ミラー３４ｂリング状ミラー５８プローブ５９プローブ先端５９ａ筒５９ｂ摺動筒６６透明板６７遮光板８１支持台８２ａスプリング８２ｂスプリング８３ａ内筒８４微動素子８５指

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者浅野薫神戸市中央区港島中町７丁目２番１号東亜医用電子株式会社内 (72)発明者石原謙宝塚市千種１丁目１番15号

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象血球を含む画像を撮像する撮像手段
と、撮像された画像を、ｘ−ｙ座標系における画像Ｆ
（ｘ，ｙ）として解析する解析手段とを備え、解析手段
は、画像Ｆ（ｘ，ｙ）の輪郭を表わすエッジ強度分布Ｅ
（ｘ，ｙ）を算出するエッジ算出手段と、対象血球の平
均的な輪郭に対応する重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）を予め記憶
する重み記憶手段と、各点（ｘ，ｙ）ごとにエッジ強度
分布Ｅ（ｘ，ｙ）と重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）との合致の程
度を計算し、それを点（ｘ，ｙ）における評価値Ｃ
（ｘ，ｙ）として算出する評価値演算手段と、評価値Ｃ
（ｘ，ｙ）が所定値より大きい点（ｘ，ｙ）を対象血球
の存在する座標として抽出する抽出手段を備え、それに
よって、少なくとも対象血球を認識しうる血液分析装
置。
【請求項２】評価値演算手段は、点（ｘ，ｙ）におけ
る評価値Ｃ（ｘ，ｙ）を【数１】（ここで、上式の右辺は、エッジ強度分布Ｅ（ｘ，ｙ）
のある点（ｘ，ｙ）と重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）の点（０，
０）とが一致するように両分布を重ね合わせる時、重な
り合う各点におけるエッジ強度分布と重み分布との積を
とり、それらを合計する式を表わす）により算出するこ
とを特徴とする請求項１記載の血液分析装置。
【請求項３】重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）は、対象とする血
球の輪郭に対応する環状の分布データである請求項１記
載の血液分析装置。
【請求項４】エッジ算出手段は、１つの注目画素
（ｘ，ｙ）から見て複数の方向に対するエッジ強度分布
Ｅ１（ｘ，ｙ），Ｅ２（ｘ，ｙ），……Ｅｎ（ｘ，ｙ）
をそれぞれ算出するものであり、重み記憶手段は、各方向に対応する複数の重み分布Ｗ１
（ｉ，ｊ），Ｗ２（ｉ，ｊ），……，Ｗｎ（ｉ，ｊ）を
記憶するものであり、評価値演算手段は、各方向ごとに
算出された評価値Ｃ１（ｘ，ｙ），Ｃ２（ｘ，ｙ），…
…，Ｃｎ（ｘ，ｙ）を加算してＣ（ｘ，ｙ）を算出する
ものである請求項１記載の血液分析装置。
【請求項５】複数の重み分布Ｗ１（ｉ，ｊ），Ｗ２
（ｉ，ｊ），……，Ｗｎ（ｉ，ｊ）は、それぞれ対象と
する血球の輪郭に対応する環状の分布データの一部であ
る請求項４記載の血液分析装置。
【請求項６】重み分布Ｗ（ｉ，ｊ）は、予め複数の対
象とする血球画像から上記エッジ算出手段を用いてエッ
ジを抽出し、これらエッジを加算したデータに基づいて
生成されたものである請求項１記載の血液分析装置。
【請求項７】撮像手段が、生体の血管を含む検出領域
を照明する照明器と、照明された検出領域を順次撮像す
る撮像器からなり、解析手段が、同一検出領域に対して
順次撮像した複数の画像のうち少なくとも一つを用いて
基準画像を生成し、複数の画像の一つを対象画像とし、
対象画像と基準画像との差分をとり差分画像を生成する
差分画像生成手段をさらに備え、画像Ｆ（ｘ，ｙ）が前
記差分画像からなる請求項１記載の血液分析装置。
【請求項８】解析手段が、基準画像及び対象画像をそ
れぞれ２値化する２値化手段をさらに備え、差分画像が
前記２値化画像同士の差分画像からなる請求項７記載の
血液分析装置。
【請求項９】解析手段は、エッジ算出手段と、重み記
憶手段と、評価値演算手段と、抽出手段をニューラルネ
ットワークとして備えることを特徴とする請求項１記載
の血液分析装置。
【請求項１０】撮像手段を生体の体表面に所望の検出
領域に対応して固定できるように、生体および／又は撮
像手段自体の固定手段をさらに備えてなる請求項１記載
の血液分析装置。
【請求項１１】血球数演算手段をさらに備え、血球数
演算手段は、撮像手段が生体の血管を含む領域に対して
複数の画像を連続的に撮像するとき、所定期間に認識さ
れる血球の数を計数することを特徴とする請求項１記載
の血液分析装置。
【請求項１２】請求項１記載の装置を用い、生体の血
管を含む領域に対して複数の画像を連続的に撮像し、そ
の複数の画像に含まれる白血球を認識し、単位体積当た
りの白血球数を算出することを特徴とする血液分析方
法。