JPS6126715B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、医用画像処理方式に関し、特に顕微
鏡を通して得られる細胞等の医用画像を処理し、
各種パラメータを測定する方式に関するものであ
る。

医用画像処理は、病室監視のほか、外科手術の
状況撮影による教育、研究、遠隔検診等に活用さ
れており、医用分野では表示画像に高精度、高忠
実度の色再生が要求されるため、高度な光学系や
電子計算機を利用する研究が進められている。

ところで、血液検査、細胞診、染色体解析等で
は、従来より検査技師等が顕微鏡により個々に検
査処理を行つているが、最近は集団検診等の回数
も多く、また検体数も著しく増加しているため、
処理量は限界に達し、この分野においても自動化
が期待されている。

そこで、これまでに、フロー方式および画像処
理方式の２つの自動化処理方法が提案された。フ
ロー方式には、細胞を含む溶液を毛細管から流出
させ、これにレーザ光線を照射し、散乱光、輝光
を電気的に分析して細胞の特性を判定するもの、
および細胞が毛細管を通過するときの電気抵抗あ
るいは静電容量の変化回数を計数して特性を判定
するものとがある。また、画像処理方式は、細胞
をスライド・グラスに載せ、染色した後、顕微鏡
を通してスキヤナで読取り、細胞の形態的特徴を
画像処理により判別するものである。

この場合、画像処理方式のスキヤナとしては、
エリア型のテレビジヨン・カメラを用いたものが
提案されている。エリア型スキヤナの一般的特徴
は、被写体の機械的移動が不要であり、しかも高
速で一度に画像情報を読取ることであるが、医用
画像の場合には情報量が非常に多いため、一度に
すべての画像情報を読取ることができず、エリア
型スキヤナの利点を活用できない。例えば、スラ
イド・グラスの８×40mmの範囲を４×４μｍ／点
の精度で読取る場合、2000×10000点の情報量と
なるため、通常のテレビジヨン・カメラでは、
Ｘ，Ｙ両方向ともに一度では到底読取ることがで
きない。したがつて、従来、テレビジヨン・カメ
ラでスライド・グラスの一部分を読取つて処理し
た後、スライド・グラスをＸ，Ｙ方向に断続的に
移動させることを何回か繰返している。

しかし、スライド・グラスの移動が複雑であ
り、またテレビジヨン・カメラの位置精度が悪
く、しかも残像現象が生ずる等の諸問題が起る。
さらに、すべての画像情報を一旦メモリに記録し
た後、画像処理を行う場合、ICメモリ等の高速
メモリを用いると容量が不足し、また磁気デイス
ク等の大容量メモリを用いると処理速度が遅くな
る。

本発明の目的は、このような問題を解決するた
め、スライド・グラスの移動が簡単であり、スキ
ヤナの位置精度が高く、かつ残像現象が起らず、
しかも小容量のメモリを用いて高速処理が可能な
医用画像処理方式を提供することにある。

本発明の医用画像処理方式は、一定速度で移動
する医用検体を読取るため、該医用検体の移動方
向と垂直に素子を配列したライン・スキヤン型固
体撮像素子および該固体撮像素子により読取られ
た情報を処理する論理演算回路を有し、該論理演
算回路により連続する２本分の映像情報から医用
検体に含まれる細胞の位置を判定する処理を繰返
し実行し、各種判定パラメータを測定することを
特徴としている。

以下、本発明の実施例を、図面により説明す
る。

第１図は、本発明の医用画像処理方式のブロツ
ク図である。

第１図において、医用検体１は自動送り機構７
により移動され、光学系２を通してライン・スキ
ヤン型固体撮像素子３により読取られる。このよ
うに、本発明では、医用画像処理に適したスキヤ
ナとして、高解像度のライン・スキヤン型固体撮
像素子（CCD、BBD等）３を用いており、この
素子３は最高2048素子のものが発表されているの
で、これを用いて前述の精度で読取ればスライ
ド・グラスの８mm分を一度に読取ることができ
る。したがつて、スライド・グラスを一軸方向に
定速で移動させることにより、連続的に画像処理
を行うことが可能になる。

団体撮像素子３から検体１の明るさに応じた映
像情報が出力されると、画像処理部４でこのアナ
ログ情報をデイジタル情報に変換した後、次段の
論理演算回路５で細胞の個数、大きさ、形状等の
各種判定パラメータを測定し、その結果を表示部
６に出力する。制御部８は、自動送り機構７、ラ
イン・スキヤン型固体撮像素子３および論理演算
回路５に対してタイミング信号を供給し、処理速
度を一致させる。

第２図は、第１図におけるスキヤナ部分の概略
構成図である。

制御信号CONTに同期した自動送り機構７によ
り、検体１が一軸方向に一定速度で移動すると、
ライン・スキヤン型固体撮像素子３が光学系２を
通して検体１の１行分の情報を一度に読取り、ビ
デオ信号VDを出力する。

カメラ・コントローラ１０は、制御信号CONT
に同期して、ライン・スキヤン型固体撮像素子３
のスキヤン速度を制御する。スキヤン速度は、画
像処理部４および論理演算回路５の処理速度によ
り決定される。照明９にはハロゲン・ランプを使
用するが、光量はライン・スキヤン型固体撮像素
子３の飽和露光量、スキヤン速度により調整され
る。例えば、飽和露光量0.4Lux・secでスキヤン
速度100回／Secの場合、ライン・スキヤン型固
体撮像素子３の受光面の明るさが40Luxになるよ
うに調整される。

また、第２図では、検体１を搭載する台１１が
示されているが、倍率が高くなつてピンボケが問
題となる場合は、台１１の下に検体１を設置し、
ライン・スキヤン型固体撮像素子３と検体１の細
胞までの距離を一定に保つことが必要である。

第３図は、第１図における光学系による映像
と、画像処理部による画像情報の説明図である。

第３図(a)は、検体１を光学系２を通して観察し
た映像を示し、白の部分は背景、黒の部分は染色
された細胞である。第３図(b)は、第３図(a)の映像
をライン・スキヤン型固体撮像素子３で読取り、
画像処理部４で処理した複数行分の画像情報を示
す。黒の部分が、測定対象である。

ライン・スキヤン型固体撮像素子３により読取
られた映像は、画像処理部４で素子間のバラツキ
等を補正された後、６ないし８ビツトでデイジタ
ル化される。第３図(b)においては、この画像デー
タをあらかじめ設定された出力で分割して、測定
対象を現わしており、これらの測定対象の個数、
大きさおよび形状等が細胞を判定するためのパラ
メータとなつている。

第４図は、第１図における論理演算回路の処理
方法を示す説明図である。

本発明は、ライン・スキヤン型固体撮像素子３
で読取つた２行分のデータを連続的に処理するこ
とにより、各種パラメータを測定するものであ
る。第４図(a)では、固体撮像素子３で読取つた２
行分のデータのすべての組合せ６種類を示し、第
４図(b)では２行分のデータから各細胞を個体とし
て認識する方法を示している。

第４図(a)において、ｎ本目のb₁の細胞は、ｎ―
１本目から連続している細胞ではなく、ｎ本目か
ら始めて細胞b₁のデータが現われることを示して
おり、ここから各種判定パラメータの測定が開始
される。このような状態を「発生」とする。

次に、ｎ―１本目のa₁の細胞は、ｎ本目に連続
することなく、ｎ―１本目で細胞a₁のデータが消
滅することを示しており、ここで、これまで測定
してきた各種判定パラメータが明確となる。この
ような状態を「消滅」とする。

次に、ｎ―１本目のa₂の細胞はｎ本目のb₂の細
胞と連続しており、a₂とb₂とが１つの細胞のデー
タであることを示し、データの加算あるいは調整
が行われる。このような状態を、」連続」とす
る。

次に、ｎ―１本目のa₃の細胞は、ｎ本目のb₃と
b₄の複数の細胞と連続しており、これはa₃とb₃，
b₄が１つの細胞データであることを示し、a₃とb₃
についてデータの加算あるいは調整を行つた後、
b₄とのデータの加算あるいは調整を行う。このよ
うな状態を、「分散」とする。

次に、ｎ―１本目のa₄とa₅の複数の細胞は、ｎ
本目のb₅の細胞と連続しており、a₄，a₅とb₅が１
つの細胞のデータであることを示し、a₄とb₅，a₅
とb₅について前記「分散」の場合と同じ処理が行
われる。このような状態を、「収束」とする。

次に、ｎ―１本目のa₆，a₇，a₈の複数の細胞
は、ｎ本目のb₆，b₇の複数の細胞と連続してお
り、a₆，a₇，a₈とb₆，b₇が１つの細胞のデータで
あることを示し、前記「分散」と「収束」の処理
を交互に行う。このような状態を、「混合」とす
る。

第４図(b)において、各細胞を個体として認識す
るため、データが連続しているか否かを判別す
る。

ai，ｓは、ｎ―１本目の左からｉ番目にある細
胞のスタート位置であり、ai，ｅはｎ―１本目の
左からｉ番目にある細胞のエンド位置である。ま
た、bj，ｓはｎ本目の左からｊ番目にある細胞の
スタート位置であり、bj，ｅはｎ本目の左からｊ
番目にある細胞のエンド位置である。

第４図(b)において、細胞a₁〜_４，b₁〜_４は連続
している例、細胞a₅，b₅〜_６は連続していない例
をそれぞれ示す。a₁とb₁はb₁，ｓ≦a₁，ｓ≦b₁，
ｅであり、b₁，ｓ≦a₁，ｅ≦b₁，ｅである。a₂と
b₂はa₂，ｓ≦b₂，ｓ≦b₂，ｅであり、b₂，ｓ≦
a₂，ｅ≦b₂，ｅである。

a₃とb₃はb₃，ｓ≦a₃，ｓ≦b₃，ｅであり、b₃，ｓ
≦b₃，ｅ≦a₃，ｅである。a₄とb₄はa₄，ｓ≦b₄，
ｓ≦b₄，ｅであり、b₄，ｓ≦b₄，ｅ≦a₄，ｅであ
る。a₅とb₅はb₅，ｓ≦b₅，ｅ＜a₅，ｓ≦a₅，ｅで
ある。

a₅とb₆はa₅，ｓ≦a₅，ｅ＜b₆，ｓ≦b₆，ｅであ
る。したがつて、連続している細胞は、bj，ｅ＜
ai，ｓまたはai，ｅ＜bj，ｓの条件には該当しな
いことになる。以上のデータ処理が１行分につい
て終了すると、ｎ本目のデータがｎ―１本目に移
動し、ｎ＋１本目のデータが固体撮像素子から読
み取られ、ｎ本目の位置に記録され、同じような
処理が繰り返される。

次に、各種判定パラメータの測定方法を説明す
る。

パラメータとしては、細胞の個数、大きさ（水
平長、垂直長、面積、面積とライン・スキヤン型
固体撮像素子３の出力値との積算量）、形状（水
平長×垂直長／面積）等があり、これらについて
定義すると次のようになる。

先ず、細胞の個数とは、前記「消滅」の回数と
する。また、水平長とは、前記「発生」から「消
滅」までの（ai，ｅ−ai，ｓ＋１）の最大値とす
る。また、垂直長とは、前記「発生」から「消
滅」までの本数とする。さらに、面積とは、前記
「発生」から「消滅」までの（ai，ｅ−ai，ｓ＋
１）の合計値とする。また、面積とライン・スキ
ヤン型固体撮像素子の出力値との積算量は、前記
「発生」から「消滅」までの（ai，ｓ〜ai，ｅ）
の出力値の合計値とする。そして、形状とは、前
記（水平長）×（垂直長）÷（面積）とする。以上、
説明したように、２本分の映像情報から検体に含
まれる細胞の位置を判定する処理を繰り返して実
行し、各種判定パラメータを測定することができ
る。

第５図は、第１図の論理演算回路におけるパラ
メータ測定のフローチヤートである。

aiは、ｎ―１行目の左からｉ番目の細胞の位置す
なわち、ai，ｓ〜ai，ｅである。ai，ａは、ｎ―
１行目の左からｉ番目の細胞の面積、すなわち
（ai，ｅ−ai，ｓ＋１）の「発生」から現在まで
の合計値である。

ai，ｎは、ｎ―１行目の左からｉ番目の細胞の垂
直長、すなわち、「発生」から現在までの本数で
ある。ai，ｈは、ｎ―１行目の左からｉ番目の細
胞の水平長、すなわち発生から現在までの（ai，
ｅ−ai，ｓ＋１）の最大値である。

ai，ｄは、ｎ―１行目の左からｉ番目の細胞の
面積と団体撮像素子の出力値との積算量、すなわ
ち「発生」から現在までのai，ｓ〜ai，ｅの各画
素の出力値の合計値である。

bjは、ｎ行目の左からｊ番目の位置、すなわち
bj，ｓ〜bj，ｅである。

bj，ａは、ｎ行目の左からｊ番目の細胞の面積、
すなわち（bj，ｅ−bj，ｓ＋１）である。

bj，ｄは、ｎ行目の左からｊ番目の細胞の面積と
固体撮像素子の出力値との積算量、すなわちbj，
ｓ〜bj，ｅの各画素の出力値の合計値である。

以下、第５図の各ステージの内容について、説
明する。

ステージ２０では、bjのデータをaiのメモリに
セツトする。固体撮像素子からｎ本目のデータを
読み取り、bj、bj，ａ、bj，ｄを求める。

ステージ２１では、ｉ＝０、ｊ＝１にセツトす
る。

ステージ２２では、ｉは＋１、ｊは−１され
る。最初にこのステージを通過するとき、ｉ＝
１、ｊ＝０となる。b₀のデータは０が記録されて
おりり、a₁＞b₀となり、a₁とb₀が連続していない
ことを判定する（第６図(a)参照）。

前のｉのデータ処理が終了、すなわちai＜bjとな
り、からステージ２２に戻つた場合には、ai₊₁
とbj_-1がセツトされ、このデータの位置を比較す
る。

ステージ２３では、ｉを＋１としたとき、最終
位置（END）であれば、１行分のデータ処理が
終了したと判定する。

ステージ２４では、次の行のデータを読み取る
ための処理に移る。

ステージ２５では、aiとbjが連続しているか否
かを比較する。ai＝bjならば、前のｉのデータ処
理でai_-1＝bj、ai_-1＜bj₊₁であり、ai_-1、aiとbjと
が連続しているため、「収束」と判定できる（第
６図(b)参照）。

ステージ２６では、ｊを＋１する。

ステージ２７では、「収束」の処理を行う。

ai，ａ＋bj，ａ、ai，ｄ＋bj，ｄの計算を行い、
ai_-1〜aiとbjを比較して大きい方をセツトし、そ
の後、ステージ３２に行く。これは、bj₊₁もaiと
連続していれば、「分散」と判定するためであ
る。

ステージ２８では、aiとbjの位置を比較する。

ステージ２９では、前のｉの処理でai_-1≠bj、
ステージ２５でai≠bj_-1、ステージ２８でai＝bj
であり、「収束」ではなく「連続」と判定でき
る。ここで、ai，ａ＋bj，ａ、ai，ｎ＋１、ai，
ｄ＋bj，ｄの計算を行い、ai，ｈとbjを比較し
て、大きい方をセツトする（第６図(c)参照）。

ステージ３０では、前のｉの処理でai_-1≠bjで
あり、ステージ２５でai≠bj_-1、ステージ２８で
ai＞bjであれば、ai_-1＜bj＜aiであり、bjは「発
生」と判定できる。その後、ステージ２６に行
く。これは、bj₊₁がaiと連続していれば、「連
続」と判定するためである（第６図(d)参照）。

ステージ３１では、前のｉの処理で、ai_-1≠bj
であり、ステージ２５でai≠bj_-1、ステージ２８
でai＜bjであれば、bj_-1＜ai＜bjであり、aiは
「消滅」と判定できる。この時点でのai，ａ、
ai，ｎ、ai，ｈ、ai，ｄが、その細胞の測定値で
ある（第６図(e)参照）。

ステージ３２では、ステージ２８で「連続」と
判定されたとき、ｊを＋１する。

ステージ３３では、ステージ２８でai＝bj_-1、
ステージ３３でai＝bjであれば、bj_-1＝ai＝bjで
あり、aiは「分散」と判定できる（第６図(f)参
照）。

ステージ３４では、「分散」の処理として、
bj，a_-1＋bj，ａ、bj，d_-1＋bj，ｄの計算を行
い、ai，ｈとbj_-1〜bjを比較し、大きい方をセツ
トする。その後、ステージ３２へ戻る。これは、
bj₊₁もaiと連続していれば、「分散」と判定する
ためである（第６図（ｇ）参照）。

以上説明したように、本発明によれば、ライ
ン・スキヤン型固体撮像素子により検体を読取
り、演算回路において２本分の映像情報を連続処
理して細胞位置を判定するので、各種判定パラメ
ータを高速度で測定することができ、かつ装置が
簡単化される。またスライド・グラスの移動は簡
単であり、スキヤナの位置精度が高く、かつ残像
現象が生ずることなく、画像情報を記憶するメモ
リの容量は小さくてよいので、血液検査、細胞
診、染色体解析等に適用すれば、効果はきわめて
大きい。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す医用画像処理方
式のブロツク図、第２図は第１図におけるスキヤ
ナ部分の概略構成図、第３図は第１図における光
学系の映像と画像処理部の画像情報の説明図、第
４図は第１図における論理演算回路の処理方法を
示す説明図、第５図は第１図における論理演算回
路のパラメータ測定のフローチヤート、第６図は
本発明の基本動作の説明図である。 １…検体、２…光学系、３…ライン・スキヤン
型固体撮像素子、４…画像処理部、５…論理演算
回路、６…表示部、７…自動送り機構、８…制御
部、９…照明部、１０…カメラ・コントローラ、
１１…台。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 移動方向と垂直に配列された素子により定速
   移動する医用検体を用取るライン・スキヤン型固
   体撮像素子により読取られた情報を処理する論理
   演算回路を有する画像処理システムにおいて、該
   論理回路により連続する２本分の映像情報から、
   前記医用検体に含まれる細胞の位置を判定する処
   理を繰り返して実行し、各種判定パラメータを測
   定することを特徴とする医用画像処理方式。 ２ 前記各種パラメータは、ｎ―１本目の映像情
   報のｉ番目の細胞位置をai，ｎ本目の映像情報の
   ｊ番目の細胞位置をbjとするとき、（ai＝bj）、（ai
   ≠bj，ai＞bj＋１）、（ai≠bj，ai＝bj＋１）、（ai≠
   bj，ai＜bj＋１）、（ai≠bj，ai＝bj＋１，ai＝bj＋
   ２）、（ai＝bj，ai＝bj＋１） の６種類に分類して測定されることを特徴とする
   特許請求の範囲第１項記載の医用画像処理方式。 ３ 前記パラメータとして、（ai≠bj，ai＜bj＋
   １）の条件に該当する回数を細胞数とすることを
   特徴とする特許請求の範囲第１項記載の医用画像
   処理方式。 ４ 前記各種判定パラメータとして、ｎ―１本目
   までの映像情報のｉ番目の細胞の合計出力量を
   ai，ｄ，ｎ本目の映像情報のｊ番目の細胞の合計
   出力量をbj，ｄとしたとき、（ai＝bj）、（ai≠ai＝
   bj＋１）ではbj，ｄ＋ai，ｄ、（ai＝bj、ai＝bj＋
   １）、（ai≠bj，ai＝bj＋１，ai＝bj＋２）では
   bj，ｄ＋bj，ｄ＋１の計算を行い、（ai≠bj，ai＜
   bj＋１）でのai，ｄを前記細胞の合計出力量とす
   ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
   医用画像処理方式。