JPWO2008129881A1 - 特徴量選択方法、特徴量選択装置、画像分類方法、画像分類装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
2 蛍光検出装置
2a 蛍光顕微鏡
3 撮像装置
3a ビデオカメラ
4 画像分類装置
4a パーソナルコンピュータ
5 出力装置
5a モニタ
6 入力装置
6a キーボード
6b マウス
7 補助記憶装置
8 プログラム記憶媒体
41 制御部
41a 特徴抽出器
41b 特徴選択器
41c 特徴マップ生成器
41d 特徴マップ評価器
41e 特徴選択制御器
41f クラス分類器
42 記憶部
図1は、本発明の画像分類装置を備える画像分類システムの構成を示すブロック図である。画像分類システム1は、蛍光を検出する蛍光検出装置2と、蛍光検出装置2で検出された蛍光に由来する蛍光画像を取得する撮像装置3と、撮像装置3にて取得された蛍光画像を分類する画像分類装置4と、画像分類装置4での処理結果を出力する出力装置5と、各種操作を行うための入力装置6とを備えている。画像分類装置4は、後述の処理を実行する画像分類プログラム及び各種のデータを記憶する記憶部42と、当該プログラムを実行するとともに各装置を制御する制御部41とを具備している。
図2は、図1に示す画像分類システムの外観構成の一例を模式的に示す図である。図2に示す画像分類システム1aは、蛍光を検出する蛍光顕微鏡2aと、蛍光顕微鏡2aで検出される蛍光を蛍光画像として取得するビデオカメラ3aと、ビデオカメラ3aにて取得された蛍光画像を分類するパーソナルコンピュータ(以下、PCと称する)4aと、PC4aでの分類結果等を出力するモニタ5aと、各種操作を行うためのキーボード6a及びマウス6bとを備えている。
上述したとおり、本発明の画像分類装置4は、(1)分類器生成モード及び(2)分類モードの2つの動作モードを有している。そして、後述するように、(1)分類器生成モードにおいて、訓練画像のクラスタリング及びそのクラスタリングの結果に基づく特徴量の選択及び分類器の生成を行い、(2)分類モードにおいて、選択された特徴量及び生成した分類器を用いた画像分類を行う。
分類器生成モードにおいては、特徴抽出器41aの処理終了後、特徴選択器41b、特徴マップ生成器41c、特徴マップ評価器41d、及び特徴選択制御器41eの各モジュールが、画像の特徴量の複数の組み合わせパターンの中から画像分類に適した組み合わせパターンを選択するまで、後述する処理を繰り返し実行する。この各モジュールにおける処理の繰り返しによって、訓練画像のクラスタリングが行われることになる。
Maps)法を用いてなされる。すなわち、訓練画像の選択特徴量を用いて訓練画像相互間の類似度を算出し、その類似度に応じた距離間隔をおいて複数の訓練画像が配されるように当該訓練画像を二次元平面に写像することにより、特徴マップが生成される。この特徴マップは、各訓練画像相互間の類似性と、訓練画像群に含まれている相互の関係性とを表した図形となる。
bn)とそれぞれ表した場合、次の式1により算出される。
分類モードにおいては、一つの画像の分類にあたって、特徴抽出器41aの処理終了後、特徴選択器41b、特徴マップ生成器41c、及びクラス分類器41fの各モジュールをそれぞれ一度実行する。
実施例1では、HeLa細胞の細胞周期におけるクラス(ステージ)判定を行った。訓練画像及び分類対象画像としてHeLa細胞の明視野像(時系列画像)を用い、G2期、前期〜前中期、中期、後期〜終期、細胞質分裂期、G1期の6つのクラスのいずれに属するかの判定を行った。本実施例における判定結果を目視結果と対比したところ、表4に示すように、判定精度は90.9%であった。
実施例2では、HeLa細胞のアポトーシス判定を行った。訓練画像及び分類対象画像としてHeLa細胞の明視野像を用い、生きている細胞であるか、アポトーシスした細胞であるかの判定を行った。表5に、分類器生成モードにおいて、特徴抽出器41aにおいて抽出された特徴群を示す。
実施例3では、HeLa細胞の細胞周期におけるクラス(ステージ)判定を行った。訓練画像及び分類対象画像としてHeLa細胞の核・染色体の蛍光画像を用い、G2期、前期、前中期、中期、後期、終期、細胞質分裂期、G1期の8つのクラスのいずれに属するかの判定を行った。本実施例における判定結果を目視結果と対比したところ、表4に示すように、判定精度は88.1%であった。
実施例4では、HeLa細胞の細胞周期におけるクラス(ステージ)判定を行った。訓練画像及び分類対象画像としてHeLa細胞の核・染色体の蛍光画像(時系列画像)を用い、G2期、前期、前中期、中期、後期、終期、細胞質分裂期、G1期の8つのクラスのいずれに属するかの判定を行った。本実施例における判定結果を目視結果と対比したところ、表4に示すように、判定精度は95.2%であった。
実施例5では、HeLa細胞のアポトーシス判定を行った。訓練画像及び分類対象画像としてHeLa細胞の核・染色体の蛍光画像(時系列画像)を用い、生きている細胞であるか、アポトーシスした細胞であるかの判定を行った。表6に、分類器生成モードにおいて、特徴抽出器41aにおいて抽出された特徴群を示す。
実施例6では、シロイヌナズナ葉表皮組織の細胞種別の判定を行った。訓練画像及び分類対象画像としてシロイヌナズナ葉表皮組織の明視野像を用い、表皮細胞であるか、孔辺細胞であるかの判定を行った。本実施例における判定結果を目視結果と対比したところ、表4に示すように、判定精度は97.9%であった。
上述した実施の形態における撮像装置3、画像分類装置4、出力装置5、及び入力装置6は、それぞれネットワーク上に分散して設けられてもよい。また、画像分類装置4を構成するモジュール41a〜41fは、いずれかの機能が専用回路により設けられるか、あるいは、いずれかの機能が1つの独立したコンピュータにより実行されるかは適宜変更されてよい。例えば、医療分野において遠隔画像診断システムを実現するために、特徴マップ生成器41c及び特徴マップ評価器41dと、出力装置5と、入力装置6とを他の装置から離れた地点に設けることで、場所を異にしながら専門家によるアノテーション工程と分類対象画像の撮像工程とを同時に並行して実施できる。
上記実施の形態では、特徴マップ上のどの領域がどの状態に相当するかをユーザが指示することによりアノテーション工程を実施しているが、アノテーション工程の態様はこれに限定されるわけではない。例えば、特徴マップ上に表されている訓練画像のうちの一部の訓練画像に対するアノテーションを行うことによりアノテーション工程を実施するようにしてもよい。以下では、そのようなアノテーション工程の例を示す。
上述したとおり、上記実施の形態では、分類器生成モードにおいて、複数の時系列画像を訓練画像群とする場合の特徴マップ評価器41dの初回動作時にアノテーション工程を省略することが可能である。しかしながら、訓練画像が時系列画像である場合であれば、初回動作時に限らず、アノテーション工程を省略することは可能である。このように、アノテーション工程を省略した場合の例について、以下に示す。
Claims (13)
- 画像が有する複数の特徴量の複数の組み合わせパターンのそれぞれについて、複数の訓練画像のクラスタリングを実行する工程(a)と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記複数の組み合わせパターンの中から画像分類に用いられる分類用組み合わせパターンを選択する工程(b)とを有し、
前記クラスタリングは、前記組み合わせパターンを構成する特徴量を用いて算出された訓練画像相互間の類似度に基づいて行われる、特徴量選択方法。 - 前記工程(a)及び前記工程(b)は繰り返し実行され、2回目以降の工程(a)における前記複数の組み合わせパターンは、先に実行された工程(b)において選択された分類用組み合わせパターンである、請求項1に記載の特徴量選択方法。
- 前記工程(a)は、前記類似度に応じた距離間隔をおいて前記複数の訓練画像が配されたマップを生成する工程(a1)を含み、
前記工程(b)は、前記工程(a1)において生成されたマップに基づいて、分類用組み合わせパターンを選択する、請求項1または請求項2に記載の特徴量選択方法。 - 前記工程(b)は、前記工程(a1)において生成されたマップに対するアノテーションに基づいて、当該マップの評価値を算出し、算出されたマップの評価値に基づいて、分類用組み合わせパターンを選択する、請求項3に記載の特徴量選択方法。
- 前記工程(b)は、前記工程(a1)において生成されたマップに含まれる複数の訓練画像のうちの一部の訓練画像に対するアノテーションに基づいて、当該マップの評価値を算出する、請求項4に記載の特徴量選択方法。
- 前記工程(b)は、画像が有する特徴量、特徴量の組み合わせパターン、及び前記算出されたマップの評価値に基づき、組み合わせ最適化アルゴリズムを用いて繰り返し前記クラスタリングを実行する、請求項3乃至請求項5の何れかに記載の特徴量選択方法。
- 前記工程(b)は、画像が有する特徴量のそれぞれを遺伝子座とし、特徴量の組み合わせパターンのそれぞれを、前記遺伝子座を要素とする遺伝子を有する個体とし、前記算出されたマップの評価値のそれぞれを前記個体の適応度として、遺伝的アルゴリズムを用いて繰り返し前記クラスタリングを実行する、請求項3乃至請求項6の何れかに記載の特徴量選択方法。
- 前記画像は、生物試料を撮像して得られる撮像画像であり、
前記特徴量は、前記生物試料の形状に由来する形状特徴量と、前記撮像画像のテクスチャに由来するテクスチャ特徴量とを含んでいる、請求項1乃至7のいずれかに記載の特徴量選択方法。 - 請求項1乃至8のいずれかに記載された方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
- 請求項1乃至8のいずれかに記載された方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムを記録した記録媒体。
- 画像が有する複数の特徴量の複数の組み合わせパターンのそれぞれについて、複数の訓練画像のクラスタリングを実行する工程(a)と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、前記複数の組み合わせパターンの中から画像分類に用いられる分類用組み合わせパターンを選択する工程(b)と、
前記工程(b)において選択された分類用組み合わせパターンを用いて、入力された画像を分類する工程(c)とを有し、
前記クラスタリングは、前記組み合わせパターンを構成する特徴量を用いて算出された訓練画像相互間の類似度に基づいて行われる、画像分類方法。 - 画像が有する複数の特徴量の複数の組み合わせパターンの中から画像分類に用いられる分類用組み合わせパターンを選択する特徴量選択部を備え、
当該特徴量選択部が、
前記複数の組み合わせパターンのそれぞれについて、複数の訓練画像のクラスタリングを実行する工程(a)と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、分類用組み合わせパターンを選択する工程(b)とを実行し、
前記クラスタリングは、前記組み合わせパターンを構成する特徴量を用いて算出された訓練画像相互間の類似度に基づいて行われる、特徴量選択装置。 - 画像が有する複数の特徴量の複数の組み合わせパターンの中から画像分類に用いられる分類用組み合わせパターンを選択する特徴量選択部と、
当該特徴量選択部によって選択された分類用組み合わせパターンを用いて、入力された画像を分類する画像分類部とを備え、
前記特徴量選択部が、
前記複数の組み合わせパターンのそれぞれについて、複数の訓練画像のクラスタリングを実行する工程(a)と、
前記クラスタリングの結果に基づいて、分類用組み合わせパターンを選択する工程(b)とを実行し、
前記クラスタリングは、前記組み合わせパターンを構成する特徴量を用いて算出された訓練画像相互間の類似度に基づいて行われる、画像分類装置。
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