JPS5819065B2 - 特徴パラメ−タ補正方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、生物試料（標本）中に存在する多種類の生物
の種類分けを生物の形態情報、濃度情報に関する特徴パ
ラメータを用いて行なう方法における生物試料（標本）
間の特徴パラメータの変動の補正法に関する。

近年、自動細胞診装置や血液像自動分類装置などにみら
れるように、生物の形態的、濃度的特徴をバタン認識の
手法を用いて自動的に検出し、これによって生物の種類
分けを正確、かつ高速に行なうことが盛んである。

これらの装置においては、検体となる生物試料（標本）
作成の良し悪しが生物の種類分けの精度向上の一つの要
点となる。

この生物試料の作成工程は、一般に塗抹工程と、染色工
程とに分けられるが、全ての生物試料について、この塗
抹条件、染色条件を同でにすることは不可能である。

そのため、作成された生物試料間の形態的、濃度（色彩
）特徴に変動が生じる。

例えば、塗抹工程中には塗抹の後乾燥が含まれるが、こ
の乾燥時間が長くなると、その生物試料中に存在する生
物の大きさく面積や周囲長）は小さくなる。

また、染色工程においては、染色に用いる色素の量や染
色時間１染色後の水洗の程度などにより、その生物試料
中に存在する生物の色彩濃度に差違がでてくる。

このような生物試料間の形態的、濃度（色彩）的特徴の
変動は、上述したような装置においては識別精度の低下
をもたらすことは明らかである。

よって、生物試料の作成条件を常に一定に保てば良いの
であるが、その性質上現実にはそれは不可能に近い。

本発明は、上述した生物試料間で形態的、濃度的特徴に
変動があっても、高精度の識別率をうることかできるよ
うにするため、各生物試料毎に、その変動分を補正する
ことを目的とする。

上記目的を達成するため１本発明は、生物試料（標本）
中に存在する複数個、複数種類の生物の形態的、色彩（
濃度）的特徴に基づいた特徴パラメータを抽出し、この
特徴パラメータにより上記生物の種類分けをする方法に
おいて、複数種類の生物から適当な種類の生物（基準生
物）を少なくとも一個選出し、この選出された基準生物
についての特徴パラメータのうち、変動をうけやすい特
徴パラメータと、前もって与えた上記変動をうけやすい
特徴パラメータの標準値とを比較して、この生物試料に
おける上記変動をうけやすい特徴パラメータの補正量と
し、この補正量を用いて他の多数の生物の上記変動をう
けやすい特徴パラメータを補正し、識別を行なうことを
特徴とする。

さらに本発明においては、上記基準生物の選出の方法と
して、複数個の特徴パラメータのうち生物試料間で比較
的安定な特徴パラメータを用いて自動的に上記基準生物
を選出し、以下同様に補正しても良い。

なお、上記補正量の算出にあたっては、どちらの場合も
、生物試料中に存在する全ての基準生物を選出し、これ
らの上記変動を受けやすい特徴パラメータの平均をとっ
て標準値と比較する方が補正量の、ひいては識別の精度
が高くなる。

以下、白血球を識別の対象生物とする血液像分類方法を
例に具体的に述べる。

第１図は、白血球像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、染色され
各々異なる色をもっている。

白血球は、核の荊、大きさ、濃度、細胞質の大きさ、色
調により６種に分類されている。

この白血球の識別・分類に用いられる血液像自動分類装
置の構成については、特開昭４９−７５０４７号や特開
昭４９−９３０９５号、特開昭５０−１．９５３Ｌ号、
特開昭５０−６７１９４号、特開昭５０−６７１９５号
。

特開昭５１−３３６９５号他で多数公知であるため、こ
こでは詳細は省略する。

簡静に述べるなら、プレパラートグラス上に作成された
血液標本からなる生物試料を顕微鏡を用いて像の拡大を
行ない、この拡大像を緑Ｇ、赤Ｒ５青Ｂの波長透過フィ
ルターを介して撮像して７電気信号とし、これらの電気
信号をアナログ・ディジクル変換して一次データを得る
画像入力部と、これらの一次データから、白血球の桟面
積信号、細胞質面積信号、核周囲長信号、Ｒ，Ｇ各波長
における細胞質濃度、核濃度などの特徴パラメータを各
々の白血球について得る特徴パラメータ抽出部と、これ
らの特徴パラメータを用いて各白血球の種類め識別、統
計などを行なう識別処理部とを有する。

しかしながら、先にも述べたように、これらの特徴パラ
メータを用いて白血球の分類をおこなう場合、標本間の
濃度情報の変動が大きく、特徴パラメータを不安定にす
る最大の原因となっており、識別率を低下させる要因と
なっている。

そこで１本発明では、特徴パラメータを安定にし識別率
を高精度とするため一種の白血球、好適には好中球を基
準白血球として人為的に選び出すか、又は比較的安定な
特徴パラメータである桟面積信号ＮＳ、細胞質面積信号
Ｃ８、核周囲長信号ＰＬを用いて、入力した白血球のな
かから基準白血球（つまり好中球）を選出し、これらの
基準白血球の濃度に関する特徴パラメータ（例えば核お
よび細胞質濃度）を求め、前もって与えられた上記濃度
に関する特徴パラメータの標準値との違いを補正する量
を算出し、この補正量をその標本の他の白血球に対する
補正値とすることが本嵌明の要点である。

以下、本発明を実施例を用いて詳述するが、基準白血球
を人為的に選び出す場合の説明は省略し、比較的安定な
特徴パラメータを甲いて基準白血球を選出する場合につ
いて説明する。

また、白血球の安定な特徴パラメータとして、桟面積信
号ＮＳ、細胞質面積信号Ｃ８、核周囲長信号ＰＬ、補正
を特徴とする特徴パラメータとして赤および緑フィルタ
による核、細胞質、背景のそれぞれの濃度信号ｎ、Ｃ、
’Ｂ 、ｎ 、Ｃ’、Ｂとして以下説明する。

しかしながら、何ら本実施例に限定されるものではない
。

なお、これらの特徴パラメータの算出方法については先
に列挙した特許公報及び特願昭５１−８７２８６号（特
開昭５３−１３４９Ｌ号）や特願昭４９−１０６１１２
号（特開昭５１−３３６６０号）に詳しいため、ここで
は省略する。

第２図は、本発明の実施に使用する装置の一実施例を示
した図であり、ａは基準白血球の選出、補正量の算出回
路、ｂは観測白血球に対する補正回路を示したものであ
る。

各観測白血球のＮＳ・。Ｃ８ｉ、ＰＬｉ（ｉは１以上の
整数）から基準生物選出回路１００で基準白血球を選び
出し、基準白血球のときだけゲート１０１〜１０６を開
いて、各濃度パラメータを加算平均回路１０７〜１１２
に入力する。

この平均値から補正量算出回路１１３で補正量γ１ 、
γ２．γ１ 、γ２を求める。

次に、各観測された白血球の濃度パラメータに対し、補
正回路１１４で補正をおこない特徴パラメータＩ’Ｎ、
’ 、Ｉ”Ｎ２．Ｆｃ、’ 、７’Ｑ、”を求める
。

以下、この実施例で用いた基準生物選出回路１００を第
３図、直交座標系での補正量算出回路１１３、補正回路
１１４を第４図、極座標系での補正通算出回路１１３、
補正回路１１４を第５図、第６図を用いて説明する。

分節好中球などの基準白血球の選出は、ＮＳ・。

Ｃ８，、ＰＬ、 の値から求める。

たとえば、基準白１ 血球のＮＳｉ、Ｃ８ｉ、ＰＬ、 の各パラメータの上
限ＴＮＳ・’ｒｃｓ・’ｒｐｒ、・下限ｔＮｓ・ｔＣ８
・ｔＰＬの範囲にあるか否かで求める。

これらの限界値は前もって与えうる。

第３図はその一実施例を示したものである。

まず、ＴＮ８〉ＮＳを比較器１１５、ＮＳ＞ＬＮ８を比
較器１１６で求め両方の条件をみたした場合ゲート１２
１を開く。

同様にＣ８，ＰＬについての条件を求め、すべてがみた
されたときだけゲート１２４を開き基準白血球であるこ
とを検出する。

次に補正量の算出法および補正法について述べる。

基準白血球の赤フィルタによる核の濃度信号ｎＲ′、細
胞質の濃度信号をＣ′、緑フィルタによる核の濃度信号
をｎ’ｈ細胞質の濃度信号をｃＲ′とじ、背景の赤フィ
ルタの濃度信号をＢ□、緑フィルタの濃度信号をＢ。

とじ、各フィルタおよび核、細胞質の濃度補正量信号を
、ｎ′ｎ′ｃ′Ｃｏ、 ＋ ＢＲ＋ Ｂｏの関係と、前
もって与えられた標準値から求める。

ここでは、直交座標系での補正と極座標系での補正につ
いて具体例を示す。

なお、補正量γＮ１．γＮ′、γ。

１．γ。′、補正後の特徴パラメータ７−＋Ｎ、１ 、
ｐＮ２ 、 Ｆｃ１ 、 ｐ Ｃ２を直交座標系にお
いてはΔ鮮、Δｎ ｏ ｒΔｃＲ，、ΔＣｏ＋ Ｎ Ｒ
ｙ Ｎ ｏ ＋Ｃ１１，，Ｃｏで表わし、極座標系にお
いてはαＮ。

Δθ８．α。

、Δθ。、ＬＮ、θＮ、ＬＯ’θ。で表わす。まず、直
交座標系での補正について述べる。

基準白血球の赤、緑フィルタおよび核、細胞質の標準値
をＮＲｏ、ＣＲ’ 、Ｎ（）？ 、Ｃ（）０．補正値を
ΔｎＲ。

ΔＣ□、Δｎｏ＋ΔＣＧ とし、 Δｎａ＝ＮＲ０（ｎＲ，’ ＢＲ） Δｎ ＝Ｎ ０ （ｎ３’−ＢＧ） Ｇ ΔＣａ＝Ｃｇ’ （ｃｉ ＢＲ） Δｃｏ−Ｃｏ。

（ｃｏ′−ＢＧ）で求め、他の観測生物の濃度をｎ□ｐ
Ｃｌ（、ｒ ｎ Ｑ ｔＣｏとし補正された各濃度Ｎ
Ｒ２Ｎｏ、ＣＲ９ｃｏをＮＦＬ−（ｎＲ，−ＢＲ）＋Δ
ｎＢ Ｎｏ−（ｎｏ Ｂ（３）＋ΔｎＧ ＣＲ，−（ＣＲＢＲ）＋ΔｎＨ。

ＣＧ−（ＣＧ ＢＧ）＋ΔｎＧ で求める。

第４図は、上述した直交座標系での補正法に基づいた実
施例のブ田ンク図で示したものであり、同図ａは基準白
血球による補正量算出回路、ｂは観測された白血球に対
する補正回路の詳細を示したものである。

基準白血球の赤フィルタの核濃度ｎＲ′と背景Ｂ の差
を減算器１で求め、この出力を前もって与えられている
標準値Ｎ０から減算器５を用いて引くことにより、補正
量ΔｎＲを求める。

同様に、他の濃度の補正量Δｎｏ ＋ΔＣＲｔΔＣｏを
求める。

同図において２，３．４，５゜７．８は減算器である。

次に同図すにおいて、観測された白血球の赤フィルタの
核濃度ｎ と背景Ｂ の差を減算器９で求め、この値に
補正値Δｎ□を加算器１３で加えることにより補正濃度
ＮＲを求める。

同様に、各濃度の補正量Ｎ。、Ｃ８゜Ｃｏを求める。

同図において、１０．１１．１２は減算器、１４，１５
．１６は加算器である。

次に、極座標系を用いた補正法について述べる。

核および細胞 の標準濃度絶対値をＬＮＩ、ＬＯ１標準
濃度角を００．Ｃ０とし、各補正量α８．α。

。Ｏ Δθ８．Δθ。

をでおこなう。

第５図は、上述した極座標系での補正法についての実施
例をフ七ツク図で示したものであり、同図ａは基準白血
球による補正量算出回路、同図ｂ４ハ観測された白血球
に対する補正回路を示す。

まず、減算器１７を用いて（ｎｌ（、／ ＢＲ，）−減
算器１８を用いて（ｎｏ’Ｂ。

）を求め、極座標変換回路２１を用いて（（ｎ Ｒ’−
ＢＲ）” ＋（ｎｌ」■）２Ｆ。

ｔａｎ−’ ） （ｎ□’ ＢＲ）／（ｎ ’−Ｂ ）
）を求める。

割算器２３を用いてＬＮ。

と前者との比を取り、補正量α を求める。

一方、減算器２４を用いてＣ０と後者との差を取り補正
量Δθ、を求める。

同様に減算器１９，２０．極座標変換回路２２、割算器
２５．減算器２６を用いてα。

、Δθ。を求める。

次に、観測生物に対し、減算器２７を用いて（ｎ□−Ｂ
Ｒ，）、減算器２８を用いて（ｎｏ−Ｂｏ）を求め、極
座標変換回路３１を用いて（（ｎ ＲＢ□）２を求める
。

乗算器３３を用いてα、と前者との積を取り、ＬＮを求
め、加算器３４を用いて後者のΔθ、の和を取りθ、を
求める。

同様に加算器２９゜３０、極座標変換回路３２、乗算器
３５、加算器３６を用いてＬ θ を求める。

極座標変換回路を第６図に示す。

なお、入力としては（Ｎ Ｃ）、（Ｎｏ、Ｃｏ）、
出力としてはＲ’ Ｒ ＬＯＮ’θ。

、で代表して示しであるが極座標変換回路２１．２２Ｊ
１．３２も同じ構成になる。

このように求めた核の濃度の赤、緑フイルタ間の関係を
求めるために、両フィルタによる核の濃度を極座標で定
量化する（つまり、濃度絶対値、濃度角を求める。

）のが有効である。すなわち、で色フィルタの相関関係
を定量化する。

第６図はこの具体的回路を示したものである。

赤フィルタによる核、細胞質の濃度ＮＣを減算器３７に
入力し、細胞質を基準とした核の濃度Ｎ８−Ｃ□を求め
る。

同様に、緑フィルタによる核。細胞質の濃度Ｎ。

−Ｃｏを減算器３８に入力し、核の濃度Ｎ。

−〇〇を求める。各出力を自乗回路３９゜４０に入力し
、その出力を′加算器４１に入力する。

ここで求まった（Ｎ□−Ｃ８）２＋（Ｎｏ−ＣＧ）”
を平方根回路４２に入力し’ ＬＯＮを求める。

他方、減算器３７．３８の出力を割算器４３に入力しく
ＮＲ，−ＣＲ）、／（Ｎｏ−Ｃｏ）を出力し、逆正接回
路４４を用いてθＯＮを算出する。

なお、以上の実施例は専用バード構成の場合について説
明したが、基準生物選出回路１００から補正回路１１４
に至るまでの回路構成、あるいはその一部分は全て汎用
コンピュータを用いて実施することは可能であることは
言うまでもない。

すなわち、血液像自動分類装置は先に述べたように画像
入力部と特徴パラメータ抽出部と識別処理部とからなる
が、本発明の構成部は、特徴パラメータ抽出部に専用バ
ード構成として組み入れるか。

識別処理部の計算機処理の中に組み入れるか、どちらを
とっても良い。

このように、試料上の複数個の観測生物の内部に含まれ
る基準生物を比較的安定な特徴パラメータを用いて人為
的、あるいは自動的に選び出し、試料間で不安定な特徴
パラメータの補正をおこなうことにより、試料間の特徴
パラメータの変動を軽減することができ、特徴パラメー
タの安定化を自動的におこなうことができる。

なお、以上の実施例においては変動をうけやすい特徴パ
ラメータとして、濃度に関する特徴パラメータを例示し
たが、それに限定されず、例えば面積や周囲長などの形
態に関する特徴パラメータであっても良いことはいうま
でもない。

【図面の簡単な説明】

第１図は白血球を例に基準生物と観測生物を示した、本
発明を説明するための図、第２図は本発明の実施に使用
する装置の一実施例を示す図、第３図、第４図、及び第
５図は第２図の要部の構成を示す図、第６図は第５図の
要部の構成を示す図である。 同図において、１〜１２は減算器、１３〜１６は加算器
、１７〜２０は減算器、２１．２２は極座標変換回路、
２３．２５は割算器、２４ 、２６は減算器、２７〜３
０は減算器、３１．３２は極座標変換器、３３．３５は
乗算器、３４．３６は加算器、３７．３８は減算器、３
９．４０は自乗回路、４１は加算器、４２は割算器、４
３は平方根回路、４４は逆正接回路、１００は基準白血
球選出回路、１０１〜１０６はゲート、１０７〜１１２
は加算平均回路、１１３は補正値算出回路、１１４は補
正回路、１１５〜１２０は比較器、１２１〜１２４はゲ
ートである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 塗抹後乾燥し染色を施した。 複数個、複数種類の生物が存在する生物試料の上記生物
   の像を映像信号として入力し、該映像信号から上記生物
   毎の複数の特徴パラメータを算出し、該特徴パラメータ
   を用いて上記生物の種類を識別する方法において、特定
   種類の生物（基準生物）を一個以上選出し、選出された
   該基準生物の生物試料間で変動を受けやすい特徴パラメ
   ータを算出し、算出された特徴パラメータと、上記基準
   生物の該特徴パラメータのあらかじめ与えた標準値と比
   較することにより、該特徴パラメータの上記生物試料に
   おける補正量を算出し、該補正量を用いて上記生物試料
   間で変動を受けやすい特徴パラメータを補正し、この補
   正された特徴パラメータを用いて上記基準生物をも含め
   た上記生物の種類を識別することを特徴とする特徴パラ
   メータ補正方法。 ２、特許請求の範囲第１項記載の特徴パラメータ補正方
   法において、上記生物試料間で変動を受けやすい特徴パ
   ラメータが生物の濃度に関する特徴パラメー タである
   ことを特徴とする特徴パラメータ補正方法。 ３ 特許請求の範囲第２項記載の特徴パラメータ補正方
   法において・上記濃度に関する特徴パラメータが所定波
   長領域における生物の核濃度、細胞質濃度であることを
   特徴とする特徴パラメータ補正方法。 ４ 特許請求の範囲第３項記載の特徴パラメータ補正方
   法において、上記所定波長領域が赤波長、緑波長である
   ことを特徴とする特徴パラメータ補正方法。 ５ 特許請求の範囲第１項、第２項、第３項、又は第４
   項記載の特徴パラメータ補正方法において。 上記基準生物の選出を、生物試料間で比較的安定な特徴
   パラメータを用いることを特徴とする特徴パラメータ補
   正方法。 ６ 特許請求の範囲第５項記載の特徴パラメータ補正方
   法において、上記比較的安定な特徴パラメータが生物の
   核面積、細胞質面積、核周囲長であることを特徴とする
   特徴パラメータ補正方法。 ７ 特許請求の範囲第１項、第２項、第３項、第４項、
   第５項又は第６項記載の特徴パラメータ補正方法におい
   て、上記基準生物が好中球であることを特徴とする特徴
   パラメータ補正方法。 ゛