JPH11118793A

JPH11118793A - 尿中赤血球分類装置

Info

Publication number: JPH11118793A
Application number: JP9280164A
Authority: JP
Inventors: Satoshi Mitsuyama; 訓光山; Hitoshi Matsuo; 仁司松尾; Yasuaki Kojima; 康明小島
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1997-10-14
Filing date: 1997-10-14
Publication date: 1999-04-30

Abstract

(57)【要約】【課題】尿中に赤血球が出現した検体を、糸球体疾患
の疑われる検体と、泌尿器科的疾患の疑われる検体に自
動分類する尿中赤血球分類装置を提供する。【解決手段】尿中の赤血球の画像を入力するＣＣＤカ
ラーテレビカメラ１２４と、画像を背景領域と赤血球を
含む対象領域とに分割する領域分割部１３２と、画像特
徴量を計算する画像特徴量計算部１３３と、各対象領域
の画像特徴量が入力され対象の分類を行なうパターン認
識部１３４と、赤血球の画像の画像特徴量を用いて赤血
球を正常赤血球と、２種類以上の変形赤血球に分類し、
正常赤血球の個数と、２種類以上の変形赤血球の種類毎
の個数を検体毎に計数する赤血球分類手段１３６を有す
る。【効果】赤血球の形状に関する情報をもとに検査技師
による再検査の必要の有無を容易に判断できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はコンピュータによる
パターン認識技術を応用した尿中の赤血球分類方法及び
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】腎尿路系疾患の有無を調べる検査の一つ
に尿沈渣検査と呼ばれる検査がある。尿沈渣検査では、
尿中に含まれる血球や組織細胞等の固形成分の存在を調
べ、存在する固形成分の量が報告される。尿沈渣検査
は、従来、一定量の尿を遠心分離し、得られた沈渣成分
を染色し、プレパラート上に標本を作成した後、検査技
師が顕微鏡観察により行なっていた。固形成分は形状、
染色性、等の特徴により、赤血球、白血球、上皮細胞、
円柱、結晶、細菌、等に分類される。近年、尿沈渣検査
に関し、赤血球の形状と出血部位との関連が多く報告さ
れ、赤血球の形態分類が注目されている。これら報告に
よると尿中に出現した赤血球の多くが変形していた場
合、糸球体疾患が疑われ、赤血球の多くが正常な形態で
ある場合、泌尿器科的疾患が疑われる。現在、赤血球を
形態により数種類に分類する方法が提案されているが、
分類方法は施設毎に異なっている。

【０００３】尿沈渣検査を自動で行なう従来技術とし
て、例えば、特表昭５７−５００９９５号公報、特開昭
６３−９４１５６号公報、特開平５−２９６９１５号公
報に尿中の固形成分を静止画像として撮影する方法が記
載されている。これら従来技術では、サンプル試料を特
別な形状の流路（フローセル）に通し、試料中の粒子を
幅広の撮像領域中に流し、試料中に固形成分が検出され
た時にフラッシュランプを点灯し、尿中の固形成分の拡
大像を静止画像として撮影する。

【０００４】静止画像として撮影された沈渣成分を自動
分類するために、先ず、画像上で沈渣成分の領域と背景
領域とを分離した後、沈渣成分領域に於ける画像特徴量
を求め、これらの特徴量に基き分類を行なう。画像特徴
量としては面積、周囲長、平均色濃度等が用いられる。

【０００５】画像上で固形成分の領域を背景領域から分
離する従来技術としては、例えば、特開平１−１１９７
６５号公報に血球像の領域分割法に関する記載がある。
この従来技術では、濃度ヒストグラムにより求めた閾値
を用いて色彩空間で、画像の領域を分割する。

【０００６】また、画像特徴量から対象の分類を行なう
従来技術として、例えば、特公昭５８−２９８７２号公
報、特開平３−１３１７５６号公報に血球像の分類に関
する記載がある。特公昭５８−２９８７２号公報には、
統計的識別関数を多段階に組み合わせた識別論理あるい
は枝別れ識別論理の記載がある。特開平３−１３１７５
６号公報には、認識論理として階層型ネットワークを用
いることの記載がある。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】従来の画像パターン認
識技術により、赤血球一個一個を技師と同じ様に数種類
の項目へ高速に分類するのは困難であり、尿中赤血球を
自動分類する装置はこれまで存在しなかった。尿中の赤
血球を細分類する目的は、出血が糸球体疾患に由来する
ものか、泌尿器科的疾患に由来するものかを判定するこ
とである。必ずしも赤血球一個一個を顕微鏡観察と同じ
方法で分類しなくても、出血の由来が自動的に特定でき
れば良い。

【０００８】本発明の目的は、画像パターン認識技術に
より、尿中に赤血球が出現した検体について、糸球体疾
患による出血か、泌尿器科的疾患に由来する出血かを、
自動的に高精度に判定する装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】一般に健常人の尿中に
も、微量の赤血球、白血球、扁平上皮が出現することが
ある。そのため、疾患による出血が疑われるのは赤血球
が一定個数以上出現した場合に限られ、出血部位を特定
するための赤血球細分類作業も、一定個数以上の赤血球
が出現した検体に限って行われる。前述のように、検査
技師が顕微鏡観察によって赤血球を細分類する場合は、
通常、正常赤血球と、数種類の変形赤血球に分類する。
しかし、糸球体疾患か泌尿器科疾患かを判定するのに最
も有用な情報は全赤血球個数に占める全変形赤血球個数
の割合と、特に変形の著しい赤血球個数の割合である。
特に変形の著しい赤血球とはリング状、又はコブ状に変
形した赤血球であり、これらは比較的少数存在しただけ
で、糸球体疾患が疑われる。

【００１０】そのため、糸球体疾患による出血を特定す
るためには、赤血球を正常赤血球と、変形の度合いの大
きい変形赤血球と変形の度合いの小さい変形赤血球を含
む少なくとも２種類の変形赤血球に分類し、赤血球が一
定個数以上存在する検体について、全赤血球数に占める
変形赤血球数の割合が閾値以上であるか、又は全赤血球
に占める変形の度合いの大きい変形赤血球の割合が閾値
以上である検体を、変形赤血球検体（糸球体疾患の疑わ
れる検体）と判定することにより、顕微鏡検査と同様の
検査結果を得ることができる。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、本発明を尿沈渣検査装置に
応用した実施例を、図を参照して詳細に説明する。図２
は本発明を応用した尿沈渣検査装置の構成の概要を示す
図である。測定装置本体１００では、染色液添加装置１
１０により尿試料に染色液を添加し、一定時間後、画像
入力装置１２０により尿中の固形成分の拡大静止画像を
撮影する。撮影された画像はパターン認識装置１３０に
転送され、画像パターン認識を行ない、固形成分の分類
が行われ、１検体中に出現する沈渣成分の種類と出現頻
度がカウントされる。また、パターン認識装置１３０で
は、検体が変形赤血球検体（糸球体疾患の疑われる検
体）であるか否かが判定される。カウントされた結果、
及び測定された検体が変形赤血球検体であるか否か、等
の情報が、出力装置１４０を通じて操作者に報告され
る。出力装置１４０としては、例えば、プリンタ、液晶
ディスプレイ等が用いられる。画像入力装置１２０によ
り撮影された画像、測定装置本体１００による分類結
果、変形赤血球検体であるか否かの判定結果、及び測定
装置本体１００による画像パターン認識の途中で得られ
た画像特徴量、等のデータは通信手段２０を通じレビュ
ー装置３０に転送される。レビュー装置３０は、操作者
が任意の画像を表示させて、自動分類の修正、又は目視
により更に細分類を実行できる。レビュー装置としては
ディスプレイ３１、キーボード３２、記憶装置３３を備
えた汎用のパーソナルコンピュータを用いる。

【００１２】図３は測定装置本体１００を構成する画像
入力装置１２０の構成図である。画像入力装置１２０で
は、シース液が流されるフローセル１２１を用い、対物
レンズ１２３とパルスランプ１２２との間に幅広で厚さ
の薄い、扁平な尿試料の流れを作る。フローセル１２１
により形成される尿試料の流れには、パルスランプ１２
２が瞬間的に照射され、対物レンズ１２３により拡大さ
れる尿中の固形成分像がＣＣＤカラーテレビカメラ１２
４により静止画像として撮影される。得られた画像はパ
ターン認識装置１３０に転送される。

【００１３】次に、画像処理装置１３０のより詳細な構
成を図１を用いて説明する。ＣＣＤカラーテレビカメラ
１２４より入力されるアナログ画像信号はＡ／Ｄ変換器
１３１によりデジタルデータに変換され、領域分割部１
３２に送られる。領域分割部１３２は画像を背景領域と
対象領域とに分割する。領域分割部では色濃度と、色濃
度の差分値又は局所的な分散値に閾値を設け、背景と対
象とを分割する。有色の対象は色濃度に閾値を設けて背
景から分離される。無色の対象は、対象内部での光の屈
折、散乱により背景に比べ濃度の変化が大きいという性
質を持つため、濃度の差分値又は局所的な分散値に閾値
を設けて背景から分離できる。特徴量計算部１３３で
は、領域分割部１３２で対象領域として分割された領域
の画像特徴量を計算する。画像中に複数の対象が存在す
る時には、各対象領域について特徴量を計算する。特徴
量としては、例えば、対象領域の面積、周囲長、平均色
濃度、等を用いる。

【００１４】パターン認識部１３４には特徴量計算部１
３３で求められた各対象領域の画像特徴量が入力され、
その対象がどのような成分であるか分類を行なう。パタ
ーン認識としては、例えば、ニューラルネットワークを
使用できる。分類項目としては、例えば、赤血球、白血
球、扁平上皮細胞、その他の上皮細胞、円柱、結晶、細
菌等を用いる。また、赤血球は更に変形赤血球と正常赤
血球とに分類される。

【００１５】図４はパターン認識部１３４にニューラル
ネットワークを用いた構成例を示している。尿沈渣分類
用ニューラルネットワーク１３７には特徴量計算部１３
３で求められた特徴量が入力され、赤血球、白血球、扁
平上皮細胞、等の分類が行われる。ニューラルネットワ
ークは入力される特徴量と同数の入力素子と、分類クラ
スと同数の出力素子を持ち、出力素子は各分類クラスに
対応づけられている。また、ある画像の特徴量をそれぞ
れ対応する入力素子に入力した際、その画像の属する分
類クラスに対応する出力素子の出力値が最大となるよう
に、予め学習データを用いて学習してあり、未知画像の
特徴量が入力された際には、最大出力値を出力する出力
素子に対応する分類クラスを分類結果とする。

【００１６】画像特徴量を入力し、尿沈渣分類用ニュー
ラルネットワーク１３７により赤血球と分類された時に
は、同じ画像特徴量を赤血球分類用ニューラルネットワ
ーク１３８に入力する。赤血球分類用ニューラルネット
ワーク１３８は、正常赤血球、変形度が小さい変形赤血
球、変形度が大きい変形赤血球の３種類に、赤血球を分
類する。変形度が大きい変形赤血球とはリング状やコブ
状に変形した赤血球であり、変形度が小さい変形赤血球
はそれ以外の変形赤血球である。

【００１７】図１のカウント部１３５は分類すべきクラ
スと同数のカウンタを持ち、パターン認識部１３４によ
り各分類クラスに分類された対象の数をカウントする。
１検体について測定が終了すると、カウンタの内容が単
位体積中の個数に換算され、出力装置１４０に転送さ
れ、出力される。各カウンタの値は１検体の測定が終了
する毎に０にリセットされる。

【００１８】また、パターン認識部１３４にニューラル
ネットワークを用いる場合には、カウント部１３５が次
に示すような方法で各クラスに分類される対象数をカウ
ントしても良い。ある画像の特徴量が入力された際、ニ
ューラルネットワークの各出力素子の出力値の総和を計
算した後、各出力値と、出力値の総和との比（出力比）
を計算する。１検体中の全ての画像に対し、全ての出力
素子の出力比を出力素子毎に加算し、各クラスに分類さ
れた対象の個数とする。例えば、Ｌ種類の分類クラスへ
分類を行なうとし、１検体中にｎ個の粒子が存在する場
合には、（数１）で計算される値を、クラスｐに分類さ
れる対象の個数とする。なお、（数１）に於いて、第１
の加算Σ₁は、ｉ＝１、２、…、ｎについて、第２の加
算Σ₂は、ｊ＝１、２、…、Ｌについて行なう。ａ
_ijは、ｉ番目の粒子の特徴量を入力した時のｊ番目の出
力素子（クラスｊに対応する出力素子）の出力値であ
る。

【００１９】

【数１】ｒ_p＝Σ₁｛ａ_ip／（Σ₂ａ_ij）｝ …（数１）赤血球を正常赤血球と変形赤血球に分類する時、変形度
が小さい時、正常赤血球と変形赤血球とを明確に分類す
るのが困難な場合がある。このように正常赤血球か変形
赤血球か曖昧な対象の特徴量がニューラルネットワーク
に入力された場合、ニューラルネットワークの正常赤血
球に対応する出力素子と変形赤血球に対応する出力素子
は同程度の大きさの出力値を出力する。例えば、１検体
中に１００個の赤血球が存在し、これら全ての赤血球
が、正常赤血球か変形赤血球か曖昧で、ニューラルネッ
トワークの正常赤血球に対応する出力素子が０．６程
度、変形赤血球に対応する出力素子が０．４程度の値を
出力したとする。通常、ニューラルネットワークで分類
を行なう際には、最大の出力値を出力する出力素子に対
応する分類クラスを分類結果とする。このようにして分
類を行ない、各分類クラスに分類された個数をカウント
すると、１００個全ての赤血球が正常赤血球と分類され
る。しかし、（数１）に示す方法でカウントされた値を
用いると、正常赤血球が６０個、変形赤血球が４０個と
カウントされる。医療用の検査装置に於いては、病気の
見落としを少なくする、という点から、完全に異常と認
められる検体の他、異常が疑われる検体も異常として検
出し、正確な判断は人間（技師）の詳細な再検査に委ね
る、という使用法が望まれることがある。このような場
合には（数１）に示す方法でカウントされた値を用いた
方がより望ましい結果が得られる。

【００２０】図１に示す変形赤血球検体判定部１３６は
カウント部１３５でカウントされた１検体中に存在する
各クラスの粒子数を用い、次の何れかの方法でその検体
が変形赤血球検体であるか否かを判定する。なお、以下
では全赤血球個数（変形赤血球と正常赤血球の合計個
数）をｓ、変形度が大きい変形赤血球個数をｔ、全変形
赤血球個数（変形度が大きい赤血球個数と変形度が小さ
い赤血球個数との和）をｕとする。なお、ｓ、ｔ、ｕは
それぞれ単位体積あたりの個数に換算した値を用いても
良い。

【００２１】（判定方法１）：以下の２つの条件が満た
される時、変形赤血球検体と判定する。なお、ｔｈ１、
ｔｈ２、ｔｈ３は閾値である。

【００２２】ｓ＞ｔｈ１（ｔ／ｓ）＞ｔｈ２又は（ｕ／ｓ）＞ｔｈ３（判定方法２）：以下の２つの条件が満たされる時、変
形赤血球検体と判定する。なお、ｔｈ１、ｔｈ４は閾
値、ｗ１、ｗ２は重み値である。

【００２３】ｓ＞ｔｈ１ｗ１・（ｔ／ｓ）＋ｗ２・（ｕ／ｓ）＞ｔｈ４判定方法１、２の両方に共通の条件はｓ＞ｔｈ１であ
る。これは赤血球が一定個数以下の場合には診断上特に
問題が無く、変形赤血球の有無を調べる必要が無いため
である。赤血球が一定個数以上出現した場合、ｔ／ｓ
（全赤血球個数に占める変形度が大きな変形赤血球個数
の割合）、ｕ／ｓ（全赤血球個数に占める全変形赤血球
個数の割合）の何れか一方が大きい場合は変形赤血球検
体と判断する。

【００２４】また、判定方法１、判定方法２で、の条
件のみが成立し、の条件が成立しない場合には正常赤
血球検体とする。ｔ／ｓ、ｕ／ｓをそれぞれ横軸、縦軸
にとった平面を考えると、判定方法１では、図５の斜線
で示す四角形の内側は正常赤血球検体、四角形の外側は
変形赤血球検体と判断される。判定方法２では、図６の
斜線で示す三角形の内側は正常赤血球検体、三角形の外
側は変形赤血球検体と判断される。

【００２５】また、変形赤血球検体の判断基準は施設に
より異なるため、判定方法１に於ける閾値ｔｈ１、ｔｈ
２、ｔｈ３、判定方法２に於ける閾値ｔｈ１、ｔｈ４、
及び重み値ｗ１、ｗ２はレビュー装置３０を通じ、ディ
スプレイ３１及びキーボード３２を用いて変更すること
が出来る。判定方法２では各閾値、重み値を変更した
時、どのように判断基準が変化するのかが直感的にわか
りにくいため、ディスプレイ３１に図６に示す図を表示
し、キーボードからはｔｈ４／ｗ１、ｔｈ４／ｗ２を設
定し、設定値の変更に応じてｔｈ４／ｗ１とｔｈ４／ｗ
２を結ぶ直線が変化するようにする。また、入力された
検体が変形赤血球検体と判定された場合、変形度が大き
い変形赤血球個数が多くて（ｔ／ｓが大きくて）変形赤
血球検体と判定されたのか、全変形赤血球個数が多くて
（ｕ／ｓが大きくて）変形赤血球検体と分類されたの
か、という情報を、以下に示す何れかの表示方法を用
い、レビュー装置３０のディスプレイ３１上に表示す
る。

【００２６】（表示方法１）：ｔ／ｓ、ｕ／ｓを２軸と
する座標平面上に、測定されたｔ／ｓ、ｕ／ｓを示す点
を表示する。

【００２７】（表示方法２）：変形度が大きい変形赤血
球個数、変形度が小さい変形赤血球個数、正常赤血球個
数又はそれらの全赤血球個数に対する割合を数値あるい
は棒グラフで表示する。

【００２８】（表示方法３）：赤血球分類用ニューラル
ネットワーク１３８の各出力素子の１検体分の出力値を
散布図として表示する。

【００２９】表示方法１は、図５、図６に示される座標
平面上に測定結果に相当する点を表示する。表示方法２
で棒グラフを用いる場合は、図７に示すように横軸は正
常赤血球、変形度が小さい変形赤血球、変形度が大きい
変形赤血球を示し、各々の個数、又は全赤血球個数に対
する割合を表示する。表示方法３を用いる場合は図８に
示すように、例えば、変形度が小さい変形赤血球に対応
する出力素子の出力値と変形度が大きい変形赤血球に対
応する出力素子の出力値を２軸とし、散布図を作成す
る。

【００３０】また、変形赤血球に関する情報を表示する
別の方法としては、変形赤血球の変形の度合いを示す画
像特徴量のヒストグラムを表示してもよい。変形の度合
いを示す画像特徴量としては、周囲長をｄ、面積をｓと
した時、ｄ×ｄ／ｓで表される値を使用できる。この値
は、対象が円形に近い程小さい値を示すため、赤血球が
変形している程大きな値を示す。また、変形赤血球は正
常な赤血球に比較し、小さい傾向があるので、大きさを
表す特徴量のヒストグラムを表示しても良い。大きさを
表す特徴量としては対象領域の面積、周囲長、ｘ軸、又
はｙ軸方向への射影長、等を使用できる。また、前述の
赤血球の大きさを表す特徴量と、変形の度合いを表す特
徴量を２軸とする座標平面上に、１検体中の全赤血球の
大きさを表す量と変形の度合いを表す量を示す点を表示
し、散布図として表示してもよい。装置の操作者は、こ
れらの変形赤血球に関する情報を用いて、技師による再
検査が必要であるか否かを判断できる。

【００３１】ここでは赤血球分類用ニューラルネットワ
ークにより赤血球を正常赤血球、変形度が小さい変形赤
血球、変形度が大きい変形赤血球の３種類のみに分類す
る場合について述べたが、赤血球に関し、もっと様々な
情報を得たい場合には、更に赤血球を染色される赤血球
と染色されない赤血球にわけても良い。一般的に細胞は
完全に死んでいると染色液を吸収し、よく染色される
が、死んでいない細胞は染色液を吸収せず、染色されな
いという特徴がある。このため、染色された赤血球と染
色されない赤血球を分類し、その数を調べることによ
り、赤血球の生死状態を確認できる。この場合は、６個
の出力素子を持つニューラルネットワークを用い、６個
の出力素子を染色された変形度が小さい変形赤血球、染
色された変形度が大きい変形赤血球、染色された正常赤
血球、染色されない変形度が小さい変形赤血球、染色さ
れない変形度が大きい変形赤血球、染色されない正常赤
血球、に対応づけ、学習を行なう。この場合、これら６
種の赤血球について上記と同様の方法で、各種赤血球個
数を算出できる。（数１）と同じ計算式の使用もでき
る。６種の赤血球の全個数を全赤血球個数ｓ、染色され
変形度が大きい変形赤血球個数と、染色されない変形度
が大きい変形赤血球個数との和を変形度が大きい変形赤
血球個数ｔ、染色され変形度が大きい変形赤血球個数
と、染色され変形度が小さい変形赤血球個数と、染色さ
れない変形度が大きい変形赤血球個数と、染色されない
変形度が小さい変形赤血球個数との和を全変形赤血球個
数ｕとして、上記の判定方法１、判定方法２を使用でき
る。また、染色され変形度が小さい変形赤血球個数と、
染色され変形度が大きい変形赤血球個数と、染色された
正常赤血球個数の和を染色赤血球個数とし、染色されな
い変形度が小さい変形赤血球個数と、染色されない変形
度が大きい変形赤血球個数と、染色されない正常赤血球
個数の和を無染色赤血球個数とし、染色赤血球個数と無
染色赤血球個数との比を数値又はグラフにより表示手段
に表示する。グラフにより表示する場合は例えば、図９
に示すような棒状グラフとして表示する。

【００３２】また、ここでは正常赤血球個数と２種類の
変形赤血球個数とを計数し、変形赤血球検体を検出する
例について述べたが、赤血球分類手段１３８により赤血
球を正常赤血球と２種類以上の変形赤血球に分類しても
良い。ここで、変形赤血球分類手段１３８により、赤血
球を正常赤血球とｒ種類の変形赤血球に分類したとし、
１検体中の全赤血球個数をｓ、各変形赤血球の個数をｖ
ｉ個（ｉ＝１、２、…、ｒ）とすると、例えば、次に示
す判定方法３、４を用い、変形赤血球検体を検出でき
る。

【００３３】（判定方法３）：以下の２つの条件が満た
される時、変形赤血球検体と判定する。なお、ｔｈ１、
ｇｉ（ｉ＝１、２、…、ｒ）は閾値である。

【００３４】ｓ＞ｔｈ１少なくとも１つのｉ（ｉ＝１、２、…、ｎ）について
（ｖｉ／ｓ）＞ｇｉ（判定方法４）：以下の２つの条件が満たされる時、変
形赤血球検体と判定する。なお、ｔｈ１、ｔｈ２は閾
値、ｗｉ（ｉ＝１、２、…、ｒ）は重み値である、加算
Σは、ｉ＝１、２、…、ｎについて行なう。

【００３５】ｓ＞ｔｈ１ Σ｛ｗｉ・（ｖｉ／ｓ）｝＞ｔｈ２この場合、閾値、重み値はレビュー装置３０を用いて操
作者が変更可能な構成とする。

【００３６】図２に示す本発明を応用した尿沈渣検査装
置に於けるパターン認識装置１３０の別の構成例を図１
０に示す。図１０に於けるＡ／Ｄ変換器１３１、領域分
割部１３２、特徴量計算部１３３は図１の実施例と共通
のものである。１検体分の尿中に存在する固形成分の全
画像は、先ず、第１のパターン認識部１４１により分類
される。第１のパターン認識部１４１は、図４に於ける
尿沈渣分類用ニューラルネットワーク１３７と同様のニ
ューラルネットワークにより、尿中の固形成分の画像を
赤血球、白血球、扁平上皮細胞、等に分類する。第１の
パターン認識部で赤血球と分類された画像及び画像特徴
量は記憶装置１４３に記憶される。また、カウント部１
３５では第１のパターン認識部による分類結果に従い、
各分類クラスに分類された対象数をカウントする。第１
のパターン認識部により赤血球として分類された対象の
個数ｓがｓ＞ｔｈ１を満たす時、第１のパターン認識部
１４１により赤血球として分類された画像を第２のパタ
ーン認識部１４２で細分類する。なお、ｔｈ１は前述の
判定方法１、判定方法２に示したｔｈ１と同じ閾値であ
る。第２のパターン認識部１４２は、図４に於ける赤血
球分類用ニューラルネットワーク１３８と同様のニュー
ラルネットワークを有し、記憶装置１４３に記憶され
た、第１のパターン認識部１４１で赤血球と分類された
画像の画像特徴量を用いて、変形度が小さい変形赤血
球、変形度が大きい変形赤血球、正常赤血球の３種類に
赤血球を分類し、その個数をカウント部１３５でカウン
トする。第２のパターン認識部１４２による分類が行わ
れた時に限り、変形赤血球判定部１３６では、前述の判
定方法１又は判定方法２を用いて変形赤血球検体である
か否かの判定を行なう。但し、判定方法１の、及び判
定方法２のの条件ｓ＞ｔｈ１は、既に満たされている
ので、それぞれの条件のみを調べれば良い。この方法
では、ｓ＞ｔｈ１の条件が満たされる場合のみ、第２の
パターン認識部１４２によるニューラルネットワークの
計算を行なうので、計算時間を短縮できる。

【００３７】また、図１０に示す第２のパターン認識部
１４２と、記憶装置１４３と、変形赤血球検体判定部１
３６に於ける処理を図２のレビュー装置３０で行っても
良い。この時、パターン認識装置１３０は図１１に示す
構成となる。１検体分の尿中に存在する固形成分の全画
像は、先ず、第１のパターン認識部１４１により分類さ
れる。第１のパターン認識部１４１は、図４に於ける尿
沈渣分類用ニューラルネットワーク１３７と同様のニュ
ーラルネットワークにより、尿中の固形成分の画像を赤
血球、白血球、扁平上皮細胞、等に分類する。第１のパ
ターン認識部１４１で赤血球と分類された画像の画像特
徴量は、図２の通信手段２０を介してレビュー装置３０
に転送され、記憶装置３３に記憶される。また、カウン
ト部１３５では第１のパターン認識部１４１による分類
結果に従い、各分類クラスに分類された対象数をカウン
トする。カウント結果もレビュー装置３０に転送され
る。レビュー装置３０では、第１のパターン認識部１４
１により赤血球として分類された対象の個数ｓがｓ＞ｔ
ｈ１を満たす時、第１のパターン認識部１４１により赤
血球として分類された画像をレビュー装置内で細分類す
る。なお、ｔｈ１は前述の判定方法１、判定方法２に示
したｔｈ１と同じ閾値である。レビュー装置３０では、
図４に於ける赤血球分類用ニューラルネットワーク１３
８と同様の処理をソフトウェアにより実行し、記憶装置
３３に記憶された、第１のパターン認識部１４１で赤血
球と分類された画像の画像特徴量を用いて、変形度が小
さい変形赤血球、変形度が大きい変形赤血球、正常赤血
球の３種類に赤血球を分類し、その個数をカウントす
る。その後、レビュー装置３０で、前述の判定方法１又
は判定方法２を用いて変形赤血球検体であるか正常赤血
球検体であるかの判定を行なう。但し、判定方法１の
、及び判定方法２のの条件ｓ＞ｔｈ１は、既に満た
されているので、それぞれの条件のみを調べれば良
い。

【００３８】なお、上記の実施例ではパターン認識部１
３４、第１のパターン認識部１４１、第２のパターン認
識部１４２にニューラルネットワークを用いる例を示し
たが、本発明で用いる認識論理はニューラルネットワー
クに限定されない。統計的な手法による認識論理等も同
様に使用できる。

【００３９】

【発明の効果】本発明によれば、尿中に赤血球が検出さ
れた検体について、その出血が糸球体疾患によるもの
か、泌尿器科的疾患によるものか自動的に判断できる。
また、赤血球の形態に関する情報を表示して、技師によ
る再検査の必要性の有無を容易に判断できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例のパターン認識装置の第１の構
成例を示す図。

【図２】本発明の実施例の尿沈渣検査装置の構成を示す
図。

【図３】本発明の実施例の画像入力装置の構成例を示す
図。

【図４】本発明の実施例のパターン認識装置を構成する
パターン認識部の構成例を示す図。

【図５】本発明の実施例の変形赤血球検体の判定方法の
原理を説明する図。

【図６】本発明の実施例の変形赤血球検体の判定方法の
原理を説明する図。

【図７】本発明の実施例の赤血球形状情報表示方法の第
１の例を示す図。

【図８】本発明の実施例の赤血球形状情報表示方法の第
２の例を示す図。

【図９】本発明の実施例の赤血球染色情報表示方法の例
を示す図。

【図１０】本発明の実施例のパターン認識部の第２の構
成例を示す図。

【図１１】本発明の実施例のパターン認識部の第３の構
成例を示す図。

【符号の説明】

２０…尿沈渣検査装置の測定装置本体とレビュー装置と
を接続する通信手段、３０…レビュー装置、３１…ディ
スプレイ、３２…キーボード、３３…記憶装置、１００
…尿沈渣検査装置の測定装置本体、１１０…染色液添加
装置、１２０…画像入力装置、１２１…フローセル、１
２２…パルスランプ、１２３…対物レンズ、１２４…Ｃ
ＣＤカラーテレビカメラ、１３０…パターン認識装置、
１３１…Ａ／Ｄ変換器、１３２…領域分割部、１３３…
特徴量計算部、１３４…パターン認識部、１３５…カウ
ント部、１３６…変形赤血球検体判定部、１３７…尿沈
渣分類用ニューラルネットワーク、１３８…赤血球分類
用ニューラルネットワーク、１４０…出力装置、１４１
…第１のパターン認識手段、１４２…第２のパターン認
識手段、１４３…記憶装置。

フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号ＦＩＧ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３９５

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】尿中の赤血球の画像を入力する手段と、前
記赤血球の画像の画像特徴量を計算する画像特徴量計算
手段と、該画像特徴量を用いて前記赤血球を正常赤血球
と、２種類以上の変形赤血球に分類し、前記正常赤血球
の個数と、前記変形赤血球の種類毎の個数を検体毎に計
数する赤血球分類手段を有することを特徴とする尿中赤
血球分類装置。
【請求項２】尿中の赤血球の画像を入力する手段と、前
記赤血球の画像の画像特徴量を計算する画像特徴量計算
手段と、該画像特徴量を用いて前記赤血球を正常赤血球
と、変形度が大きい第１の変形赤血球と、変形度が小さ
い第２の変形赤血球とを含む変形赤血球に分類し、前記
正常赤血球の個数と、前記各変形赤血球の個数を検体毎
に計数する赤血球分類手段を有することを特徴とする尿
中赤血球分類装置。
【請求項３】尿中の赤血球の画像を入力する手段と、前
記赤血球の画像の画像特徴量を計算する画像特徴量計算
手段と、該画像特徴量を用いて前記赤血球を正常赤血球
と、２種類以上の変形赤血球に分類し、前記正常赤血球
の個数と、前記変形赤血球の種類毎の個数を検体毎に計
数する赤血球分類手段と、前記正常赤血球の個数と、前
記変形赤血球の種類毎の個数を用いて変形赤血球検体を
検出する検体分類手段とを有することを特徴とする尿中
赤血球分類装置。
【請求項４】請求項３記載の尿中赤血球分類装置に於い
て、前記変形赤血球が、変形度が大きい第１の変形赤血
球と、変形度が小さい第２の変形赤血球を含み、前記検
体分類手段は、前記正常赤血球の個数と、前記第１の変
形赤血球の個数と、前記第２の変形赤血球の個数との和
である全赤血球個数を求め、前記第１の変形赤血球の個
数と前記全赤血球の個数との比である第１の変形赤血球
率、及び、前記第１の変形赤血球の個数と前記第２の変
形赤血球の個数との和と前記全赤血球の個数との比であ
る第２の変形赤血球率を計算し、前記第１の変形赤血球
率が第１の閾値より大きいか、又は前記第２の変形赤血
球率が第２の閾値より大きく、かつ、前記全赤血球の個
数、又は前記全赤血球の個数を単位体積の尿試料中に含
まれる赤血球個数に換算した値が第３の閾値より大きい
検体を前記変形赤血球検体として分類することを特徴と
する尿中赤血球分類装置。
【請求項５】請求項４記載の尿中赤血球分類装置に於い
て、前記第１の閾値、前記第２の閾値、及び前記第３の
閾値を設定する閾値設定手段を有することを特徴とする
尿中赤血球分類装置。
【請求項６】請求項３記載の尿中赤血球分類装置に於い
て、前記検体分類手段は、前記正常赤血球の個数と、前
記２種類以上の変形赤血球個数との和である全赤血球の
個数を計算し、前記２種類以上の変形赤血球の種類毎の
個数と前記全赤血球の個数との比である前記種類毎の変
形赤血球率を計算し、前記種類毎の変形赤血球率の荷重
和が第１の閾値より大きく、かつ、前記全赤血球の個
数、又は前記全赤血球の個数を単位体積の尿試料中に含
まれる赤血球個数に換算した値が第２の閾値より大きい
検体を変形赤血球検体として分類することを特徴とする
尿中赤血球分類装置。
【請求項７】請求項６記載の尿中赤血球分類装置に於い
て、荷重及び閾値設定手段を有し、操作者が、前記荷重
和を計算するのに用いる前記種類毎の変形赤血球率に対
する荷重、前記第１の閾値、及び前記第２の閾値を変更
できることを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項８】請求項４記載の尿中赤血球分類装置に於い
て、前記第１の変形赤血球率を表わす座標軸と前記第２
の変形赤血球率を表わす座標軸とを持つ平面上に、得ら
れた前記第１の変形赤血球率と前記第２の変形赤血球率
を示す点を表示する手段を有することを特徴とする尿中
赤血球分類装置。
【請求項９】尿中の赤血球の画像を入力する手段と、前
記赤血球の画像の画像特徴量を計算する画像特徴量計算
手段と、該画像特徴量を用いて前記赤血球を正常赤血球
と、２種類以上の変形赤血球に分類し、前記正常赤血球
の個数と、前記変形赤血球の種類毎の個数を検体毎に計
数する赤血球分類手段と、前記正常赤血球の個数と、前
記変形赤血球の種類毎の個数を用いて変形赤血球検体を
検出する検体分類手段とを有し、前記変形赤血球が、変
形度が大きい第１の変形赤血球と、変形度が小さい第２
の変形赤血球を含み、前記検体分類手段は、前記正常赤
血球の個数と、前記第１の変形赤血球の個数と、前記第
２の変形赤血球の個数との和である全赤血球個数を求
め、前記第１の変形赤血球の個数と前記全赤血球の個数
との比である第１の変形赤血球率、及び、前記第１の変
形赤血球の個数と前記第２の変形赤血球の個数との和と
前記全赤血球の個数との比である第２の変形赤血球率を
計算し、前記第１の変形赤血球率と、前記第２の変形赤
血球率との荷重和が第１の閾値より大きく、かつ、前記
全赤血球の個数、又は前記全赤血球の個数を単位体積の
尿試料中に含まれる赤血球個数に換算した値が第２の閾
値より大きい検体を変形赤血球検体として分類すること
を特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項１０】請求項９記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記荷重和を計算するのに用いる前記第１の変形
赤血球率の第１の荷重、前記第２の変形赤血球率の第２
の荷重、前記第１の閾値、及び前記第２の閾値を設定す
る荷重及び閾値設定手段を有することを特徴とする尿中
赤血球分類装置。
【請求項１１】請求項１０記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記第１の荷重と前記第１の閾値との第１の比
と、前記第２の荷重と前記第１の閾値との第２の比とを
設定して、前記第１の荷重、前記第２の荷重、及び前記
第１の閾値を変更することを特徴とする尿中赤血球分類
装置。
【請求項１２】請求項１０記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記第１の変形赤血球率を示す第１の座標軸
と、前記第２の変形赤血球率を示す第２の座標軸とを表
示し、前記第１の座標軸上で前記第１の荷重と前記第１
の閾値の比を示す点と、前記第２の座標軸上で前記第２
の荷重と前記第１の閾値の比を示す点とを結ぶ線分を表
示する手段を有することを特徴とする尿中赤血球分類装
置。
【請求項１３】請求項９記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記第１の変形赤血球率を表わす座標軸と前記第
２の変形赤血球率を表わす座標軸とを持つ平面上に、得
られた前記第１の変形赤血球率と前記第２の変形赤血球
率を示す点を表示する手段を有することを特徴とする尿
中赤血球分類装置。
【請求項１４】尿中の赤血球の画像を入力する手段と、
前記赤血球の画像の画像特徴量を計算する画像特徴量計
算手段と、該画像特徴量を用いて前記赤血球を正常赤血
球と、２種類以上の変形赤血球に分類し、前記正常赤血
球の個数と、前記変形赤血球の種類毎の個数を計数する
赤血球分類手段と、前記正常赤血球の個数と、前記変形
赤血球の種類毎の個数を用いて変形赤血球検体を検出す
る検体分類手段とを有し、前記検体分類手段は、前記正
常赤血球の個数と、前記２種類以上の変形赤血球の個数
の和で表される全赤血球個数とを計算し、前記２種類以
上の変形赤血球の種類毎の個数と前記全赤血球の個数と
の比である前記種類毎の変形赤血球率を計算し、前記全
赤血球の個数又は前記全赤血球の個数を単位体積の尿試
料中に含まれる赤血球個数に換算した値が、前記全赤血
球の個数に設定された閾値より大きく、かつ、前記種類
毎の前記変形赤血球率を、前記種類毎に設定された閾値
と比較し、前記２種類以上の変形赤血球のうち、少なく
とも１種類の前記変形赤血球の前記変形赤血球率が、前
記種類毎に設定された閾値より大きい検体を変形赤血球
検体として分類することを特徴とする尿中赤血球分類装
置。
【請求項１５】請求項１４記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記全赤血球の個数に設定された閾値と、前記
種類毎に設定された閾値が変更可能であることを特徴と
する尿中赤血球分類装置。
【請求項１６】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記赤血球分類手段はニューラルネットワークを
具備し、該ニューラルネットワークが前記正常赤血球に
対応する出力素子と、前記２種類以上の変形赤血球の各
変形赤血球に対応する出力素子を有し、前記画像特徴量
を前記ニューラルネットワークに入力し、前記正常赤血
球に対応する出力素子の出力値と、前記各変形赤血球に
対応する出力素子の出力値の総和を計算し、前記正常赤
血球に対応する出力素子の出力値と前記総和との比で表
される正常赤血球出力比と、前記各変形赤血球に対応す
る出力素子の出力値と前記総和との比で表される各変形
赤血球出力比を計算し、前記検体毎に入力される全ての
前記赤血球画像から得られる前記正常赤血球出力比の累
積値を前記正常赤血球個数とし、前記検体毎に入力され
る全ての前記赤血球画像から得られる前記種類毎の変形
赤血球出力比の累積値を前記２種類以上の変形赤血球の
種類毎の変形赤血球個数とすることを特徴とする尿中赤
血球分類装置。
【請求項１７】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、尿試料に染色液を添加する染色液添加手段を有
し、前記赤血球分類手段は、前記赤血球画像を染色され
た正常赤血球と、染色されない正常赤血球と、染色され
た変形赤血球と、染色されない変形赤血球とに分類する
ことを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項１８】請求項１７記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記染色された正常赤血球の個数と前記染色さ
れた変形赤血球の個数の和で表される染色赤血球個数
と、前記染色されない正常赤血球の個数と前記染色され
ない変形赤血球の個数の和で表される無染色赤血球個数
を計算し、前記染色赤血球個数と、前記無染色赤血球個
数との比を数値又はグラフにより表示する手段を有する
ことを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項１９】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記画像特徴量が前記赤血球の大きさを表す量を
含み、前記検体毎に前記赤血球画像から得られる前記大
きさを表す量のヒストグラムを表示する手段を有するこ
とを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項２０】請求項１９記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記大きさを表す量が、前記赤血球画像中の赤
血球領域の面積であることを特徴とする尿中赤血球分類
装置。
【請求項２１】請求項１９記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記大きさを表す量が、前記赤血球画像中の赤
血球領域の周囲長であることを特徴とする尿中赤血球分
類装置。
【請求項２２】請求項１９記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記大きさを表す量が、前記赤血球画像中の赤
血球領域を一次元方向に射影した長さであることを特徴
とする尿中赤血球分類装置。
【請求項２３】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記画像特徴量が前記赤血球の変形の度合いを表
す量を含み、前記検体毎に前記赤血球画像から得られる
前記変形の度合いを表す量のヒストグラムを表示する手
段を有することを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項２４】請求項２３記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記変形の度合いを表す量が、前記赤血球画像
中の赤血球領域の周囲長の２乗と、前記赤血球領域の面
積との比であることを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項２５】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記画像特徴量が、前記赤血球の大きさを表す量
と、前記赤血球の変形の度合いを表す量とを含み、前記
検体毎に前記赤血球画像から得られる前記大きさを表す
量と前記変形の度合いを表す量を２軸とする散布図を表
示する手段を有することを特徴とする尿中赤血球分類装
置。
【請求項２６】請求項２５記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記大きさを表す量が、前記赤血球画像中の赤
血球領域の面積であることを特徴とする尿中赤血球分類
装置。
【請求項２７】請求項２５記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記大きさを表す量が、前記赤血球画像中の赤
血球領域の周囲長であることを特徴とする尿中赤血球分
類装置。
【請求項２８】請求項２５記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記大きさを表す量が、前記赤血球画像中の赤
血球領域を一次元方向に射影した長さであることを特徴
とする尿中赤血球分類装置。
【請求項２９】請求項２５記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記変形の度合いを表す量が、前記赤血球画像
中の赤血球領域の周囲長の２乗と、前記赤血球領域の面
積との比であることを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項３０】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記正常赤血球個数と、前記２種類以上の変形赤
血球の種類毎の個数を数値又はグラフにより表示する手
段を有することを特徴とする尿中赤血球分類装置。
【請求項３１】請求項１記載の尿中赤血球分類装置に於
いて、前記赤血球分類手段は、ニューラルネットワーク
を具備し、１検体の尿試料中に出現する赤血球に対する
前記ニューラルネットワークの出力素子の出力値の散布
図を表示する手段を有することを特徴とする尿中赤血球
分類装置。
【請求項３２】尿中の固形成分の画像を入力する手段
と、前記固形成分の分類を行なう分類手段とを具備し、
該分類手段は、前記固形成分画像を赤血球と赤血球以外
の対象に分類する第１の分類手段と、赤血球を変形赤血
球と正常赤血球とに分類する第２の分類手段とを有し、
前記第１の分類手段により赤血球と分類された画像を前
記第２の分類手段により分類することを特徴とする尿中
赤血球分類装置。
【請求項３３】請求項３２記載の尿中赤血球分類装置に
於いて、前記第１の分類手段により赤血球として分類さ
れた前記固形成分の画像又は該画像の画像特徴量を記憶
する記憶手段と、前記第１の分類手段により赤血球と分
類された対象の個数を計数する赤血球個数計数手段とを
有し、前記赤血球と分類された対象の個数、又は該個数
を単位体積あたりの個数に換算した値が閾値より大きい
時に、前記第２の分類手段は、前記記憶手段に記憶され
た前記画像又は前記画像特徴量を用いて分類を行なうこ
とを特徴とする尿中赤血球分類装置。