JPS5819064B2 - 白血球分類方法 - Google Patents
白血球分類方法Info
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- JPS5819064B2 JPS5819064B2 JP51127240A JP12724076A JPS5819064B2 JP S5819064 B2 JPS5819064 B2 JP S5819064B2 JP 51127240 A JP51127240 A JP 51127240A JP 12724076 A JP12724076 A JP 12724076A JP S5819064 B2 JPS5819064 B2 JP S5819064B2
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- Japan
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- white blood
- concentration
- concentration signal
- classification method
- blood cell
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Links
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Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/14—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry
- G01N15/1468—Optical investigation techniques, e.g. flow cytometry with spatial resolution of the texture or inner structure of the particle
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Description
【発明の詳細な説明】
本発明は、白血球の分類方法に関する。
白血球は血液に含まれる成分の一つであり、正常６種類
および各種の異常白血球に分類され、これらの存在比を
知ることは医学的に意味がある。
および各種の異常白血球に分類され、これらの存在比を
知ることは医学的に意味がある。
；これらの分類を容易にするために染色がほどこされて
おり、色彩情報に富んでいる。
おり、色彩情報に富んでいる。
従来の白血球分類は、人間が血液標本を顕微鏡で拡大観
察し、上記色彩情報や形態情報を用いて存在比を決定す
ることによっておこなっていた。
察し、上記色彩情報や形態情報を用いて存在比を決定す
ることによっておこなっていた。
しかし、近年そ）の需要が高まるにつれ、人間による方
法ではカバーしきれなくなり、その自動化、あるいは一
部自動化の動きがさかんになってきている。
法ではカバーしきれなくなり、その自動化、あるいは一
部自動化の動きがさかんになってきている。
この自動化、機械化に際し、最も有効と考えられている
方法は、Ｒ，Ｇ、Ｂなどのフィルタを介して光電変；換
手段で映像情報信号とし、この映像情報信号からまず白
血球の核、細胞質、顆粒などを見つけ、それらの形態情
報や色採情報を特徴パラメータとして定量化し、この特
徴パラメータを用いて血液標本中に多数含まれている白
血球を上述した６種ノさらには異常白血球を含めて分類
する方法である。
方法は、Ｒ，Ｇ、Ｂなどのフィルタを介して光電変；換
手段で映像情報信号とし、この映像情報信号からまず白
血球の核、細胞質、顆粒などを見つけ、それらの形態情
報や色採情報を特徴パラメータとして定量化し、この特
徴パラメータを用いて血液標本中に多数含まれている白
血球を上述した６種ノさらには異常白血球を含めて分類
する方法である。
これはいいかえるなら、色彩情報を用いたバタン認識の
対象として血液標本があるということであり、バタン認
識の精度が充分高いことが最も重要となる。
対象として血液標本があるということであり、バタン認
識の精度が充分高いことが最も重要となる。
そしてこの高い精度を得るために必要なｉ事項は、白血
球の核、細胞質などの正確な切り出し、有効な特徴パラ
メータの選出、分類アルゴリズムの決定にあるが、本発
明においてはそのうち有効な特徴パラメータが主体であ
る。
球の核、細胞質などの正確な切り出し、有効な特徴パラ
メータの選出、分類アルゴリズムの決定にあるが、本発
明においてはそのうち有効な特徴パラメータが主体であ
る。
さて、第１図は、白血球を模式的に示したものである。
白血球は核と細胞質とから構成されており、自動的に分
類をおこなう場合の特徴パラメータとして、核面積ＮＳ
、細胞質面積Ｃ８、核周囲長ＰＬ、核の色彩および細胞
質の色彩が主に用いられており、分類アルゴリズムとし
て、線形判別法、最小距離法またはこれらの組合せ、変
形が使われている。
類をおこなう場合の特徴パラメータとして、核面積ＮＳ
、細胞質面積Ｃ８、核周囲長ＰＬ、核の色彩および細胞
質の色彩が主に用いられており、分類アルゴリズムとし
て、線形判別法、最小距離法またはこれらの組合せ、変
形が使われている。
さらに、核および細胞質の色彩情報を得るために、波長
の異なるフィルタ（たとえば赤フィルタＲと緑フィルタ
Ｇ）を通した像の各部の濃度関係が用いられている。
の異なるフィルタ（たとえば赤フィルタＲと緑フィルタ
Ｇ）を通した像の各部の濃度関係が用いられている。
この濃度関係が色彩情報を定量化する場合の最も重要な
点であり、安定かつ有効な定量化法が問題となる。
点であり、安定かつ有効な定量化法が問題となる。
本発明は、この点の解決をはかる一手法を提供するもの
であり、高精度塵の識別率を得ることが可能な白血球分
類方法を提供することを目的とする。
であり、高精度塵の識別率を得ることが可能な白血球分
類方法を提供することを目的とする。
この目的達成のため、本発明においては、各色（波長）
で白血球の核濃度信号から細胞質濃度信号を減算するこ
と、すなわち各色（波長）において、細胞質濃度信号を
基準にとり、核の相対濃度信号を求めることにより濃度
情報の定量化を行ない、細胞質の不要な色彩変動を抑え
る。
で白血球の核濃度信号から細胞質濃度信号を減算するこ
と、すなわち各色（波長）において、細胞質濃度信号を
基準にとり、核の相対濃度信号を求めることにより濃度
情報の定量化を行ない、細胞質の不要な色彩変動を抑え
る。
さらに、本発明は各色間の関係を上記相対濃度信号の極
座標形式で定量化することにより、巨視的に濃度関係を
定量化し、これを濃度に関する特徴パラメータとして用
いるものである。
座標形式で定量化することにより、巨視的に濃度関係を
定量化し、これを濃度に関する特徴パラメータとして用
いるものである。
以下、本発明の詳細な説明するが、血液像の取り込み系
、取り込んだ映像信号からの白血球の核、細胞質の切り
出し方法、かつ上記核、細胞質の面積や周囲長などの形
態情報、およびＲ，Ｇフィルタを介した上記核、細胞質
の平均濃度などに関する色彩情報の算出方法は、例えば
、本出願人が先に提出した、特願昭４９−９２３２９号
（特開昭５１−３３６９５号）「画像入力装置」、特願
昭４９−１２６６０３号（特開昭５１−５２７４２号）
「孤立パターン計数装置」、特願昭４９−１３８３９５
号（特開昭５１−６５６９５号）「画像入力装置」、特
願昭５１−８７２８６号（特開昭５３−１３４９１号）
「バタン抽出装置」特願昭５１−９６０．５２号（特開
昭５３−２２３２９号）「画像処理装置」などに詳述さ
れているし、本発明の本質とは直接関係ないので、ここ
ではその説明を省略する。
、取り込んだ映像信号からの白血球の核、細胞質の切り
出し方法、かつ上記核、細胞質の面積や周囲長などの形
態情報、およびＲ，Ｇフィルタを介した上記核、細胞質
の平均濃度などに関する色彩情報の算出方法は、例えば
、本出願人が先に提出した、特願昭４９−９２３２９号
（特開昭５１−３３６９５号）「画像入力装置」、特願
昭４９−１２６６０３号（特開昭５１−５２７４２号）
「孤立パターン計数装置」、特願昭４９−１３８３９５
号（特開昭５１−６５６９５号）「画像入力装置」、特
願昭５１−８７２８６号（特開昭５３−１３４９１号）
「バタン抽出装置」特願昭５１−９６０．５２号（特開
昭５３−２２３２９号）「画像処理装置」などに詳述さ
れているし、本発明の本質とは直接関係ないので、ここ
ではその説明を省略する。
いま、赤色フィルタ、緑色フィルタ（それぞれＲ，Ｇ）
を介して得た映像信号から求められた白血球の核および
細胞質の濃度信号をｎＲ，、ｎｏ、ＣＲＣＧとすると、
各色における上記相対濃度信号はｎＲＣＢ、ｎ□ Ｃ
Ｇと表わされる。
を介して得た映像信号から求められた白血球の核および
細胞質の濃度信号をｎＲ，、ｎｏ、ＣＲＣＧとすると、
各色における上記相対濃度信号はｎＲＣＢ、ｎ□ Ｃ
Ｇと表わされる。
このｎＢ −Ｃ□、ｎｏＣｏにおいては、細胞質濃度信
号に変動ΔｃＲ２ΔＣＱが存在しても、（ｒ＋Ｂ＋Δｃ
Ｒ）−（ＣＲ＋ΔＣＦＬ ）”” ｎｌ（、−ｃＲｙ
（ｎＧ＋Δｃｏ） （ｃＧ十Δｃｏ）＝口。
号に変動ΔｃＲ２ΔＣＱが存在しても、（ｒ＋Ｂ＋Δｃ
Ｒ）−（ＣＲ＋ΔＣＦＬ ）”” ｎｌ（、−ｃＲｙ
（ｎＧ＋Δｃｏ） （ｃＧ十Δｃｏ）＝口。
−ｃｏとなり、常に不変となる。本発明ではこの相対濃
度分布を用いて白血球の濃度に関する特徴パラメータを
求めるにあたり、Ｒ信号、Ｇ信号の２色間の相対関係を
考慮する。
度分布を用いて白血球の濃度に関する特徴パラメータを
求めるにあたり、Ｒ信号、Ｇ信号の２色間の相対関係を
考慮する。
すなわち、本発明において濃度に関する特徴パラメータ
を の極座標形式（ＬｏＮ、θ。
を の極座標形式（ＬｏＮ、θ。
Ｎ）、即ちＬＣＮ−（（鮮−ｃ、）”＋（“Ｇ−°Ｇ）
′）＋）２）θＯＮ＝ ｔａｎ ’ （（ｎＲ−ＣＲ
）／（ＩＩＧ−ＣＧ））とすることにより、各色間の相
対関係を定量化する。
′）＋）２）θＯＮ＝ ｔａｎ ’ （（ｎＲ−ＣＲ
）／（ＩＩＧ−ＣＧ））とすることにより、各色間の相
対関係を定量化する。
なお、これら濃度に関する特徴パラメータを極座標形式
で算出するための演算回路構成については１．本出願人
が同日付で出願した特願昭５１−１２７２４３号（特開
昭５３−５２４７９号）「画像処理装置」に詳しいため
省略する。
で算出するための演算回路構成については１．本出願人
が同日付で出願した特願昭５１−１２７２４３号（特開
昭５３−５２４７９号）「画像処理装置」に詳しいため
省略する。
さらに、本発明においては、上記特徴パラメータを算出
するに際し、本出願と同日に出願した特願昭５１−１２
７２４５号（特開昭５３−５２４９６号）に開示したよ
うに、各血液標本間における染色条件などの差による濃
度関係の相違を考慮する。
するに際し、本出願と同日に出願した特願昭５１−１２
７２４５号（特開昭５３−５２４９６号）に開示したよ
うに、各血液標本間における染色条件などの差による濃
度関係の相違を考慮する。
上記出願の要点は血液標本から基準となる生物細胞、す
なわち白血球（例えば分節好中球）を一個以上選出し、
この基準白血球の濃度を算出し、算出された濃度とあら
かじめ与えられたその標準値とを比較することにより、
この濃度の本血液標本における補正量を算出し、この補
正量を上記血液標本に存在する他の白血球の濃度の補正
に用いる点にある。
なわち白血球（例えば分節好中球）を一個以上選出し、
この基準白血球の濃度を算出し、算出された濃度とあら
かじめ与えられたその標準値とを比較することにより、
この濃度の本血液標本における補正量を算出し、この補
正量を上記血液標本に存在する他の白血球の濃度の補正
に用いる点にある。
いま、濃度を極座標形式で表わし、上記補正を行なう場
合について述べる。
合について述べる。
血液標本に含まれる基準白血球である分節好中球の核、
及び細胞質濃度を口ｎ’ｓ ＣＲ’ｙ口Ｇ′、ＣＯ２そ
れらの極座標形式での標準値を核濃度で琺、θ臀、細胞
質濃度でＬ８゜θもとすると、本血液標本における各補
正量は、で求まる。
及び細胞質濃度を口ｎ’ｓ ＣＲ’ｙ口Ｇ′、ＣＯ２そ
れらの極座標形式での標準値を核濃度で琺、θ臀、細胞
質濃度でＬ８゜θもとすると、本血液標本における各補
正量は、で求まる。
Ｂ□、ＢｏはそれぞれＲ信号、Ｇ信号における背景の濃
度である。
度である。
これらの補正量を用いて、他の白血球の濃度情報は下記
のように補正される。
のように補正される。
これらのＬＮ 、 （９Ｎ ｔ Ｌｏｔ ００を用いて
極座標形式の濃度に関する特徴パラメータＬ。
極座標形式の濃度に関する特徴パラメータＬ。
Ｎ、θ。、を求める。
つまり、（２）式のｎＢ、ＣＦＬ、ｎｏ、ＣＧとして上
記（４）式のＬＮ、θＮ Ｉ Ｌｏｙθ。
記（４）式のＬＮ、θＮ Ｉ Ｌｏｙθ。
を用いることによって各血液標本間の濃度変動を最小限
にすることができ、識別率の向上をさらにはかることが
できる。
にすることができ、識別率の向上をさらにはかることが
できる。
以下、識別アルゴリズムとして最小距離法を例にとって
本発明を詳述する。
本発明を詳述する。
白血球自動分類によく用いられる方法として、白血球各
種に落ちる確率を ｎ ：特徴パラメータの個数 ｐ（ｉ）：１種の事前生起確率 ｘｉ ：１種の共分散行列（ｎＸｎ） Ｘ ：特徴パラメータ・ベクトル（１×口）μｉ ：１
種の特徴パラメータの平均値ベクトル（ＩＸｎ） を用い、ｍａｘ（ｘｉ）となる１種と識別する方法が最
小距離法である（たとえば、Ｊ 、Ｗ、 Ｂａｃｕｓｓ
：Ｌｅｕｋｏｃｙｔｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、ｏｎＳＭＣ２、Ａ、４
，１９７２）。
種に落ちる確率を ｎ ：特徴パラメータの個数 ｐ（ｉ）：１種の事前生起確率 ｘｉ ：１種の共分散行列（ｎＸｎ） Ｘ ：特徴パラメータ・ベクトル（１×口）μｉ ：１
種の特徴パラメータの平均値ベクトル（ＩＸｎ） を用い、ｍａｘ（ｘｉ）となる１種と識別する方法が最
小距離法である（たとえば、Ｊ 、Ｗ、 Ｂａｃｕｓｓ
：Ｌｅｕｋｏｃｙｔｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
、 ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ、ｏｎＳＭＣ２、Ａ、４
，１９７２）。
第２図は、この識別アルゴリズムを実現する具体例を示
したものである。
したものである。
特徴パラメータ群１を識別装置２に入力し、正常白血球
のいずれに属するかを出力する。
のいずれに属するかを出力する。
識別装置２の内部は、正常白血球６種に対応する識別器
２１〜２６および最大確率選択装置３から構成されてお
り、前者で各正常白血球の事後確率ｐ（ｘｌ １Ｘｉ＝
１〜６ ）、後者でｍａｘ（ｐ（Ｘｌｉ））の選択をお
こなう。
２１〜２６および最大確率選択装置３から構成されてお
り、前者で各正常白血球の事後確率ｐ（ｘｌ １Ｘｉ＝
１〜６ ）、後者でｍａｘ（ｐ（Ｘｌｉ））の選択をお
こなう。
なお、この識別装置２内の演算は計算機プログラムで実
行可能であり、また専用回路を用いても良いが、このよ
うなプログラムについては尚業者は容易に実行可能であ
るため省略する。
行可能であり、また専用回路を用いても良いが、このよ
うなプログラムについては尚業者は容易に実行可能であ
るため省略する。
一方、専用バード構成については本出願人が同日付で出
願した特願昭５ｌ−１２７２４１（特開昭５３−５２４
９４号）「白血球識別方法」の第４図、第５図に詳しい
ため省略する。
願した特願昭５ｌ−１２７２４１（特開昭５３−５２４
９４号）「白血球識別方法」の第４図、第５図に詳しい
ため省略する。
このような識別装置に、特徴パラメータ群として核面積
ＮＳ、細胞質面積Ｃ８、核周囲長ＰＬおよび本発明によ
る核・細胞質の濃度関係（ＬＣＮ ｔθ。
ＮＳ、細胞質面積Ｃ８、核周囲長ＰＬおよび本発明によ
る核・細胞質の濃度関係（ＬＣＮ ｔθ。
Ｎ）を用いた場合、正常白血球に対し９３．９％の識別
率が得られた。
率が得られた。
一方、濃度の定量化を通常おこなわれている核および細
胞質の濃度比”Ｒ／ｃＲｊ ｎｏ／Ｃｏとした場合、こ
の率は８９．５％であり、本発明による濃度関係の定量
化法が有効であることがわかる。
胞質の濃度比”Ｒ／ｃＲｊ ｎｏ／Ｃｏとした場合、こ
の率は８９．５％であり、本発明による濃度関係の定量
化法が有効であることがわかる。
なお、以上の事実は、分類アルゴリズムとして最小距離
性以外のアルゴリズムを用いた場合についても同様であ
り、又、（１）式におけて標本量補正を行なわないり。
性以外のアルゴリズムを用いた場合についても同様であ
り、又、（１）式におけて標本量補正を行なわないり。
Ｎ、θ。、を用いた場合も同様であった。以上、詳述し
てきたように、細胞質を基準として相対化した色彩情報
に関する特徴パラメータを用いることにより、白血球分
類装置の識別率の向上をはかることができ、本発明が白
血球分類装置の実用化に有効であることが明らかになっ
た。
てきたように、細胞質を基準として相対化した色彩情報
に関する特徴パラメータを用いることにより、白血球分
類装置の識別率の向上をはかることができ、本発明が白
血球分類装置の実用化に有効であることが明らかになっ
た。
第１図は、白血球を模式的に示した図、第２図は、白血
球の識別装置を示した図である。 １は入力特徴パラメータ群、２は識別装置、３は最大確
率選択装置、２１〜２６は識別器である。
球の識別装置を示した図である。 １は入力特徴パラメータ群、２は識別装置、３は最大確
率選択装置、２１〜２６は識別器である。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 血液標本を少なくとも２以上の波長領域の映像信号
に光電変換し、該映像信号から上記血液標本中に存在す
る白血球の形態、及び濃度に関する特徴パラメータを算
出し、該特徴パラメータを用いて上記白血球を分類する
白血球分類方法において、上記白血球の核濃度信号を上
記白血球の細胞質濃度を基準として相対的な濃度信号と
して定量化し、該相対的な濃度信号を上記濃度に関する
特徴パラメータの一つとして用いることを特徴とする白
血球分類方法。 ２ 各波長領域毎に、上記該濃度信号から上記細胞質濃
度信号を減算し、これら減算信号から上記相対的な濃度
信号を得ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
の白血球分類方法。 ３ 上記波長領域が２つの領域であり、減算の結果得ら
れた２つの減算信号を極座標形式で表示することにより
上記相対的な濃度信号とすることを特徴とする特許請求
の範囲・第２項記載の白血球分類方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP51127240A JPS5819064B2 (ja) | 1976-10-25 | 1976-10-25 | 白血球分類方法 |
| US05/844,312 US4129854A (en) | 1976-10-25 | 1977-10-21 | Cell classification method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP51127240A JPS5819064B2 (ja) | 1976-10-25 | 1976-10-25 | 白血球分類方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS5352493A JPS5352493A (en) | 1978-05-12 |
| JPS5819064B2 true JPS5819064B2 (ja) | 1983-04-15 |
Family
ID=14955172
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP51127240A Expired JPS5819064B2 (ja) | 1976-10-25 | 1976-10-25 | 白血球分類方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS5819064B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6343660B2 (ja) * | 2013-03-11 | 2018-06-13 | ロッシュ ダイアグノスティクス ヘマトロジー インコーポレイテッド | 血球の撮像 |
-
1976
- 1976-10-25 JP JP51127240A patent/JPS5819064B2/ja not_active Expired
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS5352493A (en) | 1978-05-12 |
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