JPWO2014083743A1 - 画像計測装置および画像計測方法 - Google Patents

Abstract

画像計測装置（１００）は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核の色の主波長を含む帯域の光である第１狭帯域光を照射する照明部（１０１）と、第１狭帯域光が照射された病理検査標本（１０８）を撮像することにより、検査画像を取得する画像取得部（１０２）と、検査画像の画素値と所定の閾値とを比較することにより、検査画像から陽性細胞核の画素を抽出する細胞核抽出部（１０３）と、細胞核抽出部（１０３）が抽出した陽性細胞核の画素から、病理検査標本（１０８）に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出する陽性率算出部（１０５）と、陽性率算出部（１０５）が算出した前記比率を出力する出力部（１１４）とを備える。

Description

本発明は、医療診断または治療の支援に用いられる画像計測装置および画像計測方法に関する。

従来、病理標本を撮影した画像の色情報を用いて、画像処理により陰性細胞核と陽性細胞核を特定し、陰性細胞核と陽性細胞核とを合わせた細胞核全体に対する陽性細胞核の占める割合を示す陽性率を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

国際公開第２００８／１０８０５９号

しかしながら、従来の技術では、病理標本の色のばらつきに対応できない。病理標本の色は、標本作製における固定液の濃度、固定時間、染色時間、室温および湿度など、様々な要因で決まる。また、病理標本を作製する施設が異なれば、利用している試薬または装置が異なるため、施設によっても病理標本の色はばらつく。このため、安定して細胞核を抽出することができず、精度良く陽性率を算出することができない。

本発明は上述の課題を解決するためになされたもので、標本作製の差異が原因で発生する病理標本の画像の色の違いを吸収し、陽性細胞核および陰性細胞核などの特定の対象を安定して抽出することができ、これにより高精度で陽性率を算出することができる画像計測装置および画像計測方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る画像計測装置は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核の色の主波長を含む帯域の光である第１狭帯域光を照射する照明部と、前記第１狭帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、検査画像を取得する画像取得部と、前記検査画像の画素値と所定の閾値とを比較することにより、前記検査画像から陽性細胞核の画素を抽出する細胞核抽出部と、前記細胞核抽出部が抽出した前記陽性細胞核の画素から、前記病理検査標本に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出する陽性率算出部と、前記陽性率算出部が算出した前記比率を出力する出力部とを備える。

この構成によると、陽性細胞核の色の主波長を含む狭い帯域の光を病理検査標本に照射した状態で、病理検査標本を撮像している。このため、検査画像では、陽性細胞核が明るく映る。また、陽性細胞核以外の組織の主波長が陽性細胞核の主波長と異なっていれば、陽性細胞核以外の組織は暗く映る。よって、検査画像を閾値処理することにより、検査画像から陽性細胞核の画素を安定して抽出することができる。これにより高精度で陽性率を算出することができる。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明によると、陽性細胞核および陰性細胞核などの特定の対象を安定して抽出することができ、これにより高精度で陽性率を算出することができる。

図１は、実施の形態１に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。 図２Ａは、狭帯域光変換部の詳細な構成を示す図である。 図２Ｂは、グレーティングにおける格子の間隔、入射角および回折角を示す図である。 図３は、準備モードにおいて、画像計測装置が陽性細胞核の主波長を算出する方法を説明するための図である。 図４は、準備モードにおいて、画像計測装置が陽性細胞核の主波長を含む狭帯域の光を病理参照標本に照射し、陽性細胞核抽出閾値を算出する処理を説明するための図である。 図５は、陽性細胞核の色の主波長を説明するための図である。 図６は、ｘｙ色度図における主波長の分布を示す図である。 図７は、ｘｙ色度図における大まかな色の区分を示す図である。 図８は、主波長の平均値について説明するための図である。 図９は、組織の種類と組織の位置とを指定する方法を説明するための図である。 図１０は、陽性細胞核を抽出するための閾値の設定処理を説明するための図である。 図１１は、主波長参照画像において陽性細胞核を指定する方法を説明するための図である。 図１２は、閾値データベース部に格納されたデータの一例を示す図である。 図１３は、主波長λｐ参照画像と主波長λｎ参照画像の一例を示す図である。 図１４は、色収差と焦点との関係を示す図である。 図１５は、実施の形態２に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。 図１６は、陽性細胞核および陰性細胞核の主波長と、各主波長を含む狭帯域の光を照射することにより得られる画像との一例を示す図である。 図１７は、準備モードにおける画像計測装置による陽性細胞核抽出閾値の算出処理を説明するための図である。 図１８は、準備モードにおいて、組織ごとに、当該組織の主波長を含む狭帯域の光を病理参照標本に照射し、陽性細胞核抽出閾値を算出する処理を説明するための図である。 図１９は、陽性細胞核を抽出するための閾値の設定方法の一例を説明するための図である。 図２０は、実施の形態３に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。 図２１は、補色主波長を説明するための図である。 図２２は、準備モードにおける画像計測装置による陽性細胞核抽出閾値の算出処理を説明するための図である。

（本発明の基礎となった知見）
医療における診断業務は病名と病状の把握が目的であり、病名または病状に応じて治療方針が決定される。病名または病状を確定するためには、病変部から検体を摘出して細胞レベルで状態観察を行う病理診断が行われる。病理診断では、摘出した検体を顕微鏡で観察できる厚みにスライスすることにより標本が作製される。標本は顕微鏡越しにデジタルカメラまたはスキャナで撮影され、デジタル画像として保存および参照される。

以上のように診断用画像がデジタル化されることで、コンピュータによるデータ処理との整合性が高まり、医師または技師の診断業務をＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）システムを用いて支援できる機会が増えてきた。ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）はその一例であり、病変部の検出にコンピュータを活用する方法である。

たとえば、乳癌における内分泌療法の効果は、細胞核を染めることにより抽出されるＥＲ（エストロゲン受容体：ｅｓｔｒｏｇｅｎ ｒｅｃｅｐｔｏｒ）陽性細胞核あるいはＰｇＲ（プロゲステロン受容体：ｐｒｏｇｅｓｔｅｒｏｎｅ ｒｅｃｅｐｔｏｒ）陽性細胞核などの陽性細胞核の細胞核全体に対する占有率（以降、「陽性率」と呼ぶ）などで判断できる。そこで、病理医は顕微鏡観察で目視により細胞核の個数を数え、かつ、その中で陽性細胞核の個数を数え、陽性細胞核が細胞核全体に対して占める割合から陽性率を算出する。しかし、目視による数え上げは、見落とし、およびダブルカウントなどの原因となり、信頼性に問題がある。病理医は、病理標本のプレパラートを移動させながら、顕微鏡を用いて病理標本の一部を拡大し、病理標本を複数箇所で観察するのが常である。仮に、一視野で５００個の細胞核をカウントし、視野を４つ取った場合は、カウント数が２０００回に達する。このため、作業精度のみならず、病理医に掛かる作業負担も大きい。

そこで、特許文献１は、病理画像の色情報を用いて、画像処理により陰性細胞核と陽性細胞核を特定し、陽性率を算出する技術を開示している。つまり、茶色の陽性細胞核と青色の陰性細胞核を抽出してカウントし、カウント値から陽性率を算出している。茶色の陽性細胞核と青色の陰性細胞核を抽出は、色相情報、彩度情報および明度情報を用いて行われる。

しかしながら、従来の技術では、病理標本の色のばらつきに対応できない。病理標本の色は、標本作製における固定液の濃度、固定時間、染色時間、室温および湿度など、様々な要因で決まる。また、病理標本を作製する施設が異なれば、利用している試薬または装置が異なるため、施設によっても病理標本の色はばらつく。

色情報を用いて陽性細胞核と陰性細胞核を抽出するにあたって、茶色を示す色相、彩度および明度の数値範囲、青色を示す色相、彩度および明度の数値範囲を決める必要がある。しかし、対象とする病理標本の色が変化すると、安定して陽性細胞核および陰性細胞核を抽出することができず、精度良く陽性率を算出することができない。

このような問題を解決するために、本開示の一態様に係る画像計測装置は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核の色の主波長を含む帯域の光である第１狭帯域光を照射する照明部と、前記第１狭帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、検査画像を取得する画像取得部と、前記検査画像の画素値と所定の閾値とを比較することにより、前記検査画像から陽性細胞核の画素を抽出する細胞核抽出部と、前記細胞核抽出部が抽出した前記陽性細胞核の画素から、前記病理検査標本に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出する陽性率算出部と、前記陽性率算出部が算出した前記比率を出力する出力部とを備える。

この構成によると、陽性細胞核の色の主波長を含む狭帯域の光を病理検査標本に照射した状態で、病理検査標本を撮像している。このため、検査画像では、陽性細胞核が明るく映る。また、陽性細胞核以外の組織の主波長が陽性細胞核の主波長と異なっていれば、陽性細胞核以外の組織は暗く映る。よって、検査画像を閾値処理することにより、検査画像から陽性細胞核の画素を安定して抽出することができる。これにより高精度で陽性率を算出することができる。

また、前記照明部は、さらに、前記第１狭帯域光よりも広い帯域の光である広帯域光を照射し、前記画像取得部は、さらに、前記広帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、参照画像を取得し、前記画像計測装置は、さらに、前記参照画像に含まれる陽性細胞核の色の主波長を算出する主波長算出部と、前記主波長算出部が算出した前記主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、前記所定の閾値として算出する閾値算出部とを備えてもよい。

色からその色に対応する光の主波長を求めることができる。このため、この方法によると、正確に陽性細胞核の色の主波長を求めることができる。つまり、組織に照射した際に陽性細胞核が明るく映る光の主波長を求めることができる。よって、陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を正確に算出することができる。

また、前記主波長算出部は、前記参照画像に含まれる複数の陽性細胞核の各々の色の主波長を算出し、前記画像計測装置は、さらに、前記主波長算出部が算出した前記複数の陽性細胞核の色の主波長の中心波長を算出する中心分布算出部を備え、前記照明部は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ前記中心分布算出部が算出した前記中心波長を含む帯域の光を、前記第１狭帯域光として照射してもよい。

この構成によると、陽性細胞核の色のばらつきに伴う主波長のばらつきを吸収した上で、閾値を算出することができる。

また、前記主波長算出部は、さらに、前記参照画像に含まれる陽性細胞核の色が主波長を持たない色である場合には、前記陽性細胞核の色の補色の主波長を算出し、前記閾値算出部は、さらに、前記主波長算出部が算出した前記補色の主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、前記所定の閾値として算出し、前記照明部は、前記第１狭帯域光に替えて、可視光よりも狭い帯域であって、かつ前記補色の主波長を含む帯域の光である第２狭帯域光を照射し、前記画像取得部は、さらに、前記第２狭帯域光が照射された前記病理検査標本を撮像することにより、前記検査画像を取得してもよい。

色によっては、その色に対応する光の主波長を求めることができない場合がある。このような場合には、補色の主波長を求めることができる。補色の主波長を含む狭帯域の光を病理検査標本に照射した状態で撮影された検査画像では、陽性細胞核は暗く映る。このため、検査画像において陽性細胞核が他の組織に比べて暗く映っている場合には、陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を正確に算出することができる。

また、前記照明部は、前記第１狭帯域光に代えて、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核以外の組織である他組織の色の主波長を含む帯域の光である第３狭帯域光を照射し、前記画像取得部は、さらに、前記第３狭帯域光が照射された前記病理検査標本を撮像することにより、前記検査画像を取得してもよい。

陽性細胞核の色の主波長を含む狭帯域の光を病理検査標本に照射したとしても、陽性細胞核以外の組織も陽性細胞核と同じぐらいの明るさで検査画像に映る場合がある。このような場合には、他組織の主波長を含む上記第３狭帯域光を病理検査標本に照射することで、陽性細胞核が暗く映り、他組織が明るく映った検査画像を取得することができる。よって、閾値処理により陽性細胞核の画素を正確に抽出することができる。

また、前記主波長算出部は、さらに、前記参照画像に含まれる前記他組織の色の主波長を算出し、前記閾値算出部は、さらに、前記主波長算出部が算出した前記他組織の色の主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、前記所定の閾値として算出してもよい。

この構成によると、上記第３狭帯域光を照射した状態で撮影された検査画像から、陽性細胞核の画素を抽出する際の閾値を正確に算出することができる。

また、上述の画像計測装置は、さらに、前記照明部が照射する前記第１狭帯域光が合焦する位置に前記画像取得部の撮像面を移動させる制御部を備えてもよい。

結像光学系の色収差の影響により、結像光学系に入射する光の合焦位置は、光の波長毎に異なる。この構成によると、病理検査標本に照射する光の波長に応じて撮像面を移動させているため、焦点が合った検査画像を取得することができる。

また、前記第１狭帯域光の帯域幅は、Ｒ、ＧまたはＢのカラーフィルタを通過する光の帯域幅よりも小さくてもよい。

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、図面を参照して実施の形態を詳細に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態１）
本実施の形態では、病変部の検体から作製された病理標本に含まれる陽性細胞核と陰性細胞核の主波長を捕らえることで、標本作製の差異が原因で発生した色の違いに左右されず、固定的な閾値データベースを使って陽性率を算出することのできる画像計測装置について説明する。

図１は、実施の形態１に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。

画像計測装置１００は、照明部１０１、画像取得部１０２、細胞核抽出部１０３、閾値データベース部１０４、陽性率算出部１０５、算出部１１２、制御部１１３、および出力部１１４を有し、病理検査標本１０８が呈する陽性率を検出する。病理検査標本１０８は、人体等の病変部から提出された検体を、例えば顕微鏡で観察できる厚みにスライスすることにより作製される。

照明部１０１は、光源１０６と狭帯域光変換部１０７とを有する。狭帯域光変換部１０７は、可視光全域に光出力を持つ光源１０６の光の一部の帯域の光を透過させ、単色光に近い光を作り出す。照明部１０１の光は病理検査標本１０８を照射し、画像取得部１０２へ届く。

図２Ａは、狭帯域光変換部１０７の詳細な構成を示す図である。狭帯域光変換部１０７は、スリット２２０１と、コリメートレンズ２２０２と、グレーティング２２０３と、フォーカスレンズ２２０４と、スリット２２０５とを含む。

スリット２２０１は、光源１０６の光を導入するための開口部である。

コリメートレンズ２２０２は、スリット２２０１からの光を平行光に変換する。

グレーティング２２０３は、コリメートレンズ２２０２からの光を、波長ごとに異なる回折角度で出射させることにより分光を行う。グレーティング２２０３による分光は、以下に示す式１の回折格子方程式に従う。

ここで、ｄは格子の間隔、αは入射角、βは回折角、ｍは回折次数（０、±１、±２、・・・）、λは波長であり、それぞれの関係を図２Ｂに示す。

フォーカスレンズ２２０４は、グレーティング２２０３によって分光された光を波長順にスリット２２０５に結像させる。

スリット２２０５は、必要な波長の光のみを透過させる。これにより、照明部１０１から狭帯域の光を通過させることができる。

照明部１０１は、図３において説明するように、狭帯域光変換部１０７を光路から外せば可視光全域の光を出力することもできる。そこで、本実施の形態では、狭帯域光変換部１０７を透過した光を「狭帯域の光」、狭帯域光変換部１０７を光路から外した状態で光源１０６から照射される光を「広帯域の光」と呼ぶ。

一般に画像機器における色分解は、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）およびＢ（青）の三色を用いる。可視光域は概ね、４００ｎｍから７００ｎｍの３００ｎｍの幅を持つ。したがって、Ｒ、ＧおよびＢの各カラーフィルタが通過させる光の帯域幅は概ね１００ｎｍ程度の半値幅を持つ。本実施の形態における狭帯域は、通常のＲ、ＧおよびＢの各カラーフィルタよりも狭い半値幅を指し、概ね１００ｎｍよりも小さな半値幅を指す。好ましくは、本実施の形態における狭帯域は、３０ｎｍ〜７０ｎｍである。

なお、光源１０６そのものが、狭帯域の光を照射することのできる光源素子を複数有する場合には、狭帯域光変換部１０７を備えていなくても狭帯域の光を照射することができる。図１に示す照明部１０１の内部構成は一例であり、狭帯域の光も広帯域の光も出力できる照明であれば、本発明に制限を与えるものではない。

画像取得部１０２は、結像光学系１０９と、撮像センサ１１０とを有する。結像光学系１０９は、照明部１０１からの光を撮像センサ１１０で結像させる。撮像センサ１１０は、病理検査標本１０８を撮影することにより病理検査標本１０８の濃度分布を取得し、濃度分布を検査画像１１１として出力する。

細胞核抽出部１０３は、閾値データベース部１０４に格納された陽性細胞核抽出閾値を用いて、検査画像を閾値処理することにより、検査画像内の陽性細胞核を抽出する。

閾値データベース部１０４に格納される陽性細胞核を抽出するための閾値（以下、「陽性細胞核抽出閾値」という）は、陽性率算出前に、あらかじめ算出部１１２により算出される。したがって、画像計測装置１００は、陽性率算出を実行する前に、陽性細胞核抽出閾値を閾値データベース部１０４に格納する事前準備を行う。陽性率算出を「実行モード」、陽性細胞核抽出閾値の算出を「準備モード」と呼んで、以降の説明を行う。

制御部１１３は、実行モードでの画像計測装置１００の動き、準備モードでの画像計測装置１００の動きを制御する。また、図１において、準備モードでのみのデータの流れを破線で示す。

準備モードにおいて、算出部１１２は、陽性細胞核抽出閾値を算出し、閾値データベース部１０４に格納する。陽性細胞核抽出閾値の算出は、陽性細胞核の色の主波長の算出と、陽性細胞核の画素値の取得とにより行われる。前者は、図３に示すように、狭帯域光変換部１０７を光路から外した状態で病理参照標本１１５に光源１０６からの光を照射した状態で行われる。後者は、図４に示すように、光源１０６から照射され狭帯域光変換部１０７を通過した光を病理参照標本１１５に照射した状態で行われる。ここで、病理参照標本１１５とは、病理検査標本１０８と同様の処理により作製された標本であり、病理検査標本１０８と同じものであってもよい。

主波長とは、ある色を白色光と単色光との混色で作った場合、単色光が持つ波長のことである。たとえば、図５の（ａ）に示す陽性細胞核４０１の色が、図５の（ｂ）に示すｘｙ色度図上で座標（ｘ，ｙ）＝（０．５，０．３）で示されたとする。点４０２（ｘ，ｙ）＝（０．５，０．３）の色は、白色点４０３で示される白色光と、スペクトル軌跡４０４上の点４０５で示される単色光との混色で作ることができる。図６は、ｘｙ色度図における主波長の分布を示す。スペクトル軌跡に沿って、主波長を数値で示している。図５の（ｂ）の例では、主波長がおよそ６００ｎｍであることがわかる。主波長は、色相を単色光の波長で表現したものであり、６００ｎｍであれば概ね赤系統の色であることがわかる。色度値から分光分布を算出することはできないが、主波長を算出すれば分光分布のピーク波長が概ね推定できる。なお、図７は、ｘｙ色度図における大まかな色の区分を示す図である。中心部分は、白色部分であり、白色部分の周囲に、赤、橙、黄、緑、青、藍、紫の各色に対応する領域が存在する。

このことは、病理標本の色のばらつきの影響を抑えることにも利用できる。すなわち、色のばらつきとは、色度値が動くことである。分光分布が少しでも変われば、色度値も変わる。しかし、色の彩度が変わっても主波長は変わらない。彩度はｘｙ色度図上では白色点４０３からの距離に相当するため、彩度が変わっても主波長は変わらない。また、明度は色合いに無関係であるため、明度が変わっても主波長は変わらない。

そこで、病理標本を撮影した病理画像から陽性細胞核に属する画素の色度を計算し、当該色度の点４０２と白色点４０３とを結ぶ直線４０６とスペクトル軌跡４０４との交点（点４０５）から主波長を算出する。複数の病理画像の各々について、陽性細胞核に属するすべての画素の主波長を算出し、主波長の平均値を求めれば、色のばらつきにロバストな主波長を得ることができる。図８の（ａ）は、複数の陽性細胞核の各々の分光分布を示すグラフである。図８の（ｂ）は、複数の陽性細胞核の各々の、直線４０６に相当する線と、それらの線の平均とを示す。平均を示す線とスペクトル軌跡との交点が主波長の平均値に対応する。

陽性細胞核の主波長を算出するために、制御部１１３は、画像計測装置１００を準備モードに設定し、図３に示すように、照明部１０１は狭帯域光変換部１０７を光路から外して可視光全域で病理参照標本１１５を照らす。したがって、撮像センサ１１０は、病理参照標本１１５の色を示した参照画像２０１を出力する。

算出部１１２は、陽性細胞核指定部２０２と、主波長算出部２０３と、メモリ部２０４と、分布中心算出部２０５と、閾値算出部２０６とを含む。

陽性細胞核指定部２０２は、参照画像２０１に含まれる陽性細胞核の位置を指定する。その指定方法は任意である。たとえば、陽性細胞核指定部２０２は、画像計測装置１００のオペレータに陽性細胞核の位置を指定させてもよい。図９に示すように、参照画像２０１が画像計測装置１００に接続された表示装置に表示されている状態で、画像計測装置１００のオペレータがマウス等を使って、組織の名称（ここでは、陽性細胞核）を選択する。その後、オペレータは、参照画像２０１に含まれる陽性細胞核上にカーソル７０１を移動させて、陽性細胞核の位置を指定してもよい。なお、後述するように、陽性細胞核指定部２０２で指定された陽性細胞核の位置の情報は、主波長算出部２０３および閾値算出部２０６へ出力される。陽性細胞核指定部２０２の制御は制御部１１３が行う。

主波長算出部２０３は、陽性細胞核に属するとして指定された画素すべてに対して主波長を算出する。つまり、主波長算出部２０３は、参照画像の画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を、以下の式２に従い三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換する。

ここで、画素値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）は輝度リニア信号である。なお、式２に示す３×３の変換係数は一例であり、本発明が制限を与えるものではない。

主波長算出部２０３は、三刺激値（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、以下の式３に従い色度座標（ｘ，ｙ）に変換する。

主波長算出部２０３は、予め定義されている白色点４０３と、式３に従い算出されるｘ座標およびｙ座標の点とを結ぶことにより、直線４０６を算出する。主波長算出部２０３は、直線４０６とスペクトル軌跡４０４との交点を算出し、図６に示す主波長の分布を参照することにより、交点に対応する主波長を決定する。

メモリ部２０４は、複数の参照画像の複数の陽性細胞核の画素の各々の主波長データを蓄積する。

分布中心算出部２０５は、制御部１１３からの指示に従い、メモリ部２０４から主波長データを読み出す。分布中心算出部２０５は、メモリ部２０４に蓄積された複数の主波長データから、分布中心に相当する波長を算出する。分布中心の算出方法は任意であるが、たとえば、分布中心算出部２０５は、主波長の算術平均または中央値を分布中心として算出する。

図４は、陽性細胞核の主波長を含む狭帯域の光を病理参照標本１１５に照射し、陽性細胞核抽出閾値を算出する処理を説明するための図である。

照明部１０１は、分布中心算出部２０５から主波長を得て、当該波長を中心波長とする狭帯域の光を病理検査標本１０８に照射する。狭帯域光変換部１０７として、たとえばグレーティングを用いて、該当する波長の光を透過させることにより、照明部１０１は、狭帯域の光を病理検査標本１０８に照射する。

画像取得部１０２は、狭帯域の光が照射された病理検査標本１０８を撮像することにより、主波長参照画像３０１を取得する。図１０の（ａ）は、主波長参照画像３０１の一例を示す。主波長参照画像３０１は、モノクロ画像である。すなわち、主波長λｐを含む狭帯域の光のみが撮像センサ１１０に入射する。このため、ＲＧＢセンサの１つだけに主たる光入力が発生する。主波長から離れている色センサへの入力信号は非常に低くなる。そこで、主波長参照画像３０１はＲＧＢ形式で記述する必要性がない。このため、撮像センサ１１０は、以下の式４に従い、ＲＧＢ形式の主波長参照画像３０１を、輝度信号Ｙに変換する。

Ｙ＝０．２４Ｒ＋０．６７Ｇ＋０．０９Ｂ （式４）

なお、主波長参照画像３０１をＲＧＢ形式で持つか、Ｙ形式で持つか、は本発明が制限を与える事項ではなく、Ｙ形式の採用は一例に過ぎない。また、輝度Ｙを算出する式４の係数も一例であり、本発明が制限を与えるものではない。

陽性細胞核指定部２０２は、前述した処理と同様の処理により、主波長参照画像３０１に含まれる陽性細胞核の位置を指定する。つまり、陽性細胞核指定部２０２は、図１１に示すように、オペレータにカーソル７０１等を使って主波長参照画像３０１に含まれる陽性細胞核の位置を指定させる。制御部１１３からの指示に従い、陽性細胞核指定部２０２は、指定した陽性細胞核の位置（陽性細胞核に属する画素の座標）を閾値算出部２０６へ出力する。

閾値算出部２０６は、主波長参照画像３０１における陽性細胞核の画素値の分布を調べ、陽性細胞核を抽出するための閾値を算出する。例えば、図１０の（ｂ）に示すように陽性細胞核と陰性細胞核の光の波長が分布している場合には、陽性細胞核の色の主波長λｐにおいて、光強度Ｅｔ８０１に相当する画素値よりも大きい画素値であれば、その画素は陽性細胞核の画素であると判断することができる。閾値算出部２０６は、陽性細胞核の画素値の分布から光強度Ｅｔ８０１に相当する画素値を求め、求めた画素値を陽性細胞核抽出閾値として閾値データベース部１０４に格納する。

なお、閾値算出部２０６は、閾値データベース部１０４に陽性細胞核抽出閾値を格納する際は、図１２に示すように、染色方式ごとに格納してもよい。したがって、制御部１１３は、画像計測装置１００の制御を染色方式の識別番号１００１を使って実行してもよい。また、陽性細胞核抽出閾値と共に、陽性細胞核の主波長も合わせて格納される。なお、陽性細胞核抽出閾値の設定は、オペレータが陽性細胞核の画素値の分布から判断してもよい。

また、陰性細胞核を抽出するための閾値（以下、「陰性細胞核抽出閾値」という）についても、陽性細胞核抽出閾値と同様の方法により算出し、閾値データベース部１０４に格納してもよい。図１２の例では、同一の染色方式についての陽性細胞核抽出閾値と陰性細胞核抽出閾値とを同じ値としているが、異なる値であってもよい。

準備モードにおいて、閾値データベース部１０４への閾値情報の格納が完了すると、制御部１１３からの指示に従い、画像計測装置１００は実行モードに遷移する。

実行モードにおいて、制御部１１３は、染色方法に応じて、閾値データベース部１０４から陽性細胞核および陰性細胞核の各色の主波長を取得し、照明部１０１に出力する。図１２において、染色方法がＭＩＢ１−１染色の場合には、制御部１１３は、茶色の陽性細胞核の主波長として６１０ｎｍ、青色の陰性細胞核の主波長として４９０ｎｍを照明部１０１に出力する。

病理検査標本１０８の陽性細胞核および陰性細胞核が、たとえば図１３の（ａ）に示す分光分布を有する場合、陽性細胞核の色の主波長λｐは６１０ｎｍであり、陰性細胞核の主波長はλｎの色の主波長は４９０ｎｍである。主波長λｐの狭帯域の光を病理検査標本１０８に照射して取得される検査画像１１１の一例は、図１３の（ｂ）に示す主波長λｐ参照画像１１０１である。

一方、主波長λｎの狭帯域の光を病理検査標本１０８に照射して取得される検査画像１１１の一例は、図１３の（ｃ）に示す主波長λｎ参照画像１１０２である。陽性細胞核と陰性細胞核とを識別する閾値は、閾値データベース部１０４に格納されている。

細胞核抽出部１０３は、閾値データベース部１０４に格納されている陽性細胞核抽出閾値を用いて陽性細胞核を抽出する。つまり、細胞核抽出部１０３は、主波長λｐ参照画像１１０１の中で陽性細胞核抽出閾値以上の画素値を有する画素を陽性細胞核の画素として抽出する。後述するように、陽性率の算出には細胞核の全数が必要になる。このため、細胞核抽出部１０３は、陽性細胞核の抽出方法と同様の方法に従い陰性細胞核も抽出する。つまり、細胞核抽出部１０３は、主波長λｎ参照画像１１０２の中で陰性細胞核抽出閾値以上の画素値を有する画素を陰性細胞核の画素として抽出する。陽性細胞核と陰性細胞核を合わせたものが細胞核である。

なお、予め背景である細胞質の画素を除去することにより得られる、陽性細胞核および陰性細胞核を合わせた細胞核の全数または全画素数が分かっている場合には、陰性細胞核の抽出処理は行う必要がない。検査画像１１１から、細胞質の領域を除去する処理は、既存の技術を用いて行うことができる。例えば、細胞質は、細胞核よりも明度および彩度が高い。このため、明度および彩度を用いて検査画像１１１を二値化することにより、細胞質の領域を特定し、検査画像１１１から、細胞質の領域を除去しても良い。なお、細胞質の除去に用いられる検査画像１１１は、狭帯域光変換部１０７を通過することなく、光源１０６から出力された光が、病理検査標本１０８に対して、直接照射された状態で撮影された画像である。

陽性率算出部１０５は、陽性細胞核の画素数を陽性細胞核と陰性細胞核の画素数の和で除算することにより陽性率を算出する。陽性率を式で表すと以下の式５のようになる。

陽性率＝陽性細胞核の画素数
／（陽性細胞核の画素数＋陰性細胞核の画素数） （式５）

出力部１１４は、陽性率算出部１０５が算出した陽性率を出力する。例えば、出力部１１４は、表示装置の画面に陽性率を表示させても良いし、記録媒体に陽性率を記憶してもよい。また、ネットワークを介して他の装置に陽性率を送信しても良い。

なお、照明部１０１から狭帯域の光を出力することにより、結像光学系の色収差によるピンボケ（焦点があってない状態）が軽減され、検査画像１１１、主波長参照画像３０１はピントの合った鮮鋭な画像となる。

すなわち、図１４に示すように、照明部１０１が短波長の青色光１２０３を照射する場合には、撮像センサ１１０を位置１２０１に置けば、焦点の合った光だけが撮像センサ１１０に入射し、焦点のずれた光は撮像センサ１１０に入射しない。また、照明部１０１が長波長の赤色光１２０４を照射する場合には、撮像センサ１１０を位置１２０２に置けば、焦点の合った光だけが撮像センサ１１０に入射し、焦点のずれた光は撮像センサ１１０に入射しない。

ピンボケは細胞核および細胞質などの組織形状を曖昧にするため、陽性率の算出に悪影響を与える。しかし、照明部１０１が照射する光の波長に応じて撮像センサ１１０の位置を変化させることにより、ピンボケの影響を抑えることができる。なお、撮像センサ１１０の位置の制御は、制御部１１３からの指示により行われる。

一方、図３に示したように、主波長を算出するために、可視光全域の光を撮像センサ１１０に入射させる場合は、参照画像２０１にピンボケが発生する。しかし、参照画像２０１に求められるのは画素ごとの測色値であり、色度座標である。したがって、ピンボケの発生の有無は色度座標に影響を与えない。つまり、主波長の算出には影響を与えない。

本実施の形態によると、標本作製の差異が原因で発生する病理標本の色の違いを吸収し、陽性細胞核および陰性細胞核などの特定の対象を固定的な閾値で安定して抽出することができる。これにより高精度で陽性率を算出することができる。画像計測による定量的な情報を医師または技師へ提示することにより、診断基準に客観的根拠を与えることができる。さらに、狭帯域の光を照射することにより、ピントの合った鮮明な画像を得ることができる。

（実施の形態２）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを吸収し、固定的な閾値データベースを使って陽性率を算出することのできる画像計測装置について説明する。特に、複数の組織の各々について主波長を算出して陽性細胞核の抽出精度を高める方法について説明する。

図１５は、実施の形態２に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。図１に示す画像計測装置１００と同様の構成については同じ符号を付し、詳細な説明を繰り返さない。画像計測装置１３００は、照明部１０１、画像取得部１０２、細胞核抽出部１３０１、閾値データベース部１３０８、陽性率算出部１０５、算出部１３０２、制御部１１３、および出力部１１４を有し、病理検査標本１０８が呈する陽性率を検出する。

細胞核抽出部１３０１は、陽性細胞核の主波長以外の主波長を含む狭帯域の光を病理検査標本１０８に照射して撮像した検査画像１１１から、陽性細胞核を抽出する。陽性細胞核の主波長以外の主波長を使うのは、陽性細胞核の主波長において、陽性細胞核とその他の組織との間に光強度の差がなく、識別不能となることを回避するためである。

図１６の（ａ）は、ある組織における陽性細胞核の分光分布と陰性細胞核の分光分布とを示すグラフである。また、図１６の（ｂ）は、その組織に対して、陽性細胞核の主波長λ１を含む狭帯域の光を照射したときの画像を示す図である。図１６の（ａ）および（ｂ）に示すように、陽性細胞核の主波長λ１では、陰性細胞核の光強度と陰性細胞核の光強度との間に差がなく、両者を識別することができない。

そこで、本実施の形態では、図１６の（ｃ）に示すように、抽出対象である陽性細胞核の主波長λ１だけでなく、陰性細胞核の主波長λ２も算出し、図１６の（ｄ）に示すような主波長λ２についての画像を作成する。

算出部１３０２は、準備モードにおいて、病理参照標本が有する複数の病理学的組織に対して主波長を求め、主波長参照画像を複数枚撮影する。病理学的組織とは、細胞核、細胞質などであり、染色によって区別される陽性細胞核、陰性細胞核も病理学的組織の内訳である。

図１７は、準備モードにおける画像計測装置１３００による陽性細胞核抽出閾値の算出処理を説明するための図である。

算出部１３０２は、組織指定部１３０３と、主波長算出部１３０４と、メモリ部１３０５と、分布中心算出部１３０６と、閾値算出部１３０７とを含む。

組織指定部１３０３は、可視光全域の光が照射された病理参照標本１１５の参照画像２０１の中から、組織の位置を指定する。たとえば、組織指定部１３０３は、画像計測装置１３００のオペレータに組織の位置を指定させてもよい。通常、組織は複数種類存在する。このため、図９に示すように、オペレータは、画像上でカーソルにより、組織の種類を指定してから該当する組織を指定する。

主波長算出部１３０４は、組織の種類ごとに主波長を算出する。例えば、主波長算出部１３０４は、陽性細胞核と陰性細胞核の各々について主波長を算出する。主波長の算出方法は、実施の形態１の主波長算出部２０３による主波長の算出方法と同様である。

メモリ部１３０５は、複数の主波長を組織の種類ごとに保持する。

分布中心算出部１３０６は、組織の種類ごとに主波長の分布中心を算出する。分光中心の算出方法は、実施の形態１の分布中心算出部２０５による分光中心の算出方法と同様である。

図１８は、準備モードにおいて、組織ごとに、当該組織の主波長を含む狭帯域の光を病理参照標本１１５に照射し、陽性細胞核抽出閾値を算出する処理を説明するための図である。

照明部１０１は、分布中心算出部１３０６から、組織ごとの主波長を得て、当該主波長を中心波長とする狭帯域の光を病理参照標本１１５に対して照射する。分布中心算出部１３０６は複数の主波長を提供する。このため、画像取得部１０２は、組織の種類に対応した主波長ごとに主波長参照画像３０１を撮影する。

閾値算出部１３０７は、各主波長参照画像３０１について、主波長参照画像３０１に含まれる組織の種類ごとに画素値の分布を調べ、各組織を抽出するための閾値を算出する。

図１９の（ａ）に示す参照画像２０１において、陽性細胞核と陰性細胞核の分光分布が図１９の（ｂ）のように定められているとする。このとき、陰性細胞核の主波長λ２に対応する主波長参照画像３０１が図１９の（ｃ）のようになる。このため、陰性細胞核の色の主波長λ２において、光強度Ｅｔ１８０１に相当する画素値よりも画素値が小さい画素は、陽性細胞核の画素であると判断することができる。

なお、このとき、背景画像に対応する細胞質の画素は主波長参照画像３０１から除去されているものとする。細胞質の画素の除去方法は、実施の形態１に示した通りである。閾値算出部１３０７は、算出した各組織を抽出するための閾値を閾値データベース部１３０８に格納する。

準備モードにおいて、閾値データベース部１３０８への閾値情報の格納が完了すると、制御部１１３からの指示に従い、画像計測装置１３００は実行モードに遷移する。

実行モードにおいて、制御部１１３は、染色方式に応じて、閾値データベース部１３０８から主波長を取得し、これを照明部１０１へ提供する。図１６に示す例であれば、制御部１１３は、主波長として波長λ２を照明部１０１に提供する。照明部１０１は、狭帯域光変換部１０７の波長を、波長λ２に設定する。

細胞核抽出部１３０１は、閾値データベース部１３０８から各組織を識別するための閾値を取得し、当該閾値を用いて検査画像１１１を二値化することにより、陽性細胞核を抽出する。

本実施の形態によると、標本作製の差異が原因で発生する病理標本の色の違いを吸収し、陽性細胞核および陰性細胞核などの特定の対象を固定的な閾値で安定して抽出することができる。これにより高精度で陽性率を算出することができる。画像計測による定量的な情報を医師または技師へ提示することにより、診断基準に客観的根拠を与えることができる。さらに、狭帯域の光を照射することにより、ピントの合った鮮明な画像を得ることができる。

（実施の形態３）
本実施の形態では、標本作製の差異が原因で発生した色の違いを吸収し、固定的な閾値データベースを使って陽性率を算出することのできる画像計測装置について説明する。特に、陽性細胞核の色の主波長を一意に決定することができない場合に、陽性細胞核の補色の主波長（補色主波長）を算出して陽性細胞核を抽出する方法について説明する。

図２０は、実施の形態３に係る画像計測装置の構成を示すブロック図である。なお、図１に示す画像計測装置１００と同様の構成については同じ符号を付し、詳細な説明を繰り返さない。画像計測装置１９００は、照明部１０１と、画像取得部１０２と、細胞核抽出部１０３と、閾値データベース部１０４と、陽性率算出部１０５と、算出部１９０１と、制御部１１３とを備える。

算出部１９０１は、準備モードにおいて、陽性細胞核の色の主波長を一意に決定することができない場合に、陽性細胞核の補色主波長を含む狭帯域の光が照射された病理参照標本の参照画像を処理対象として、陽性細胞核抽出閾値を算出する。

図２１の（ａ）に示すように、白色点２００１から対象の色の点２００２へ伸ばした線２００３がスペクトル軌跡２００４と交差せず、赤紫線２００５と交差する場合、対象の色の主波長を算出できない。赤紫線２００５は、最も波長が短い青（３８０ｎｍ）と最も波長が長い赤（７８０ｎｍ）を結んだ線である。主波長を持たない色は線２００６と線２００７の間の領域２００８に存在し、これらの色は、図２１の（ｂ）に示す分光分布２０１０のように、概ね２つの山を持つ。

補色主波長は、白色点２００１から対象の色の点２００２へ伸ばした線２００３を逆色相方向に伸ばした線２００９がスペクトル軌跡２００４と交差する波長である。図２１の（ａ）の例では補色主波長は５４０ｎｍとなり、図２１の（ｂ）の分光分布２０１０において、光強度の低い波長に対応する。

図２２は、準備モードにおける画像計測装置１９００による陽性細胞核抽出閾値の算出処理を説明するための図である。

算出部１９０１は、陽性細胞核指定部２０２と、主波長算出部１９０２と、メモリ部２０４と、分布中心算出部２０５と、閾値算出部２０６とを含む。

主波長算出部１９０２は、陽性細胞核の色の主波長を求めることができない場合に、補色主波長を算出する。つまり、主波長算出部１９０２は、図２１の（ａ）の領域２００８に位置する色については、補色主波長を算出する。また、主波長算出部１９０２は、領域２００８以外の領域に位置する色については、主波長を算出する。

なお、実行モードにおいて、細胞核抽出部１０３は、陽性細胞核の色の主波長についての陽性細胞核抽出閾値を用いる場合には、当該閾値よりも画素値が大きい画素を陽性細胞核の画素と判断する。一方、細胞核抽出部１０３は、陽性細胞核の色の補色主波長についての陽性細胞核抽出閾値を用いる場合には、当該閾値よりも画素値が小さい画素を陽性細胞核の画素と判断する。

本実施の形態によると、標本作製の差異が原因で発生する病理標本の色の違いを吸収し、陽性細胞核または陰性細胞核が補色主波長を持つ場合でも、固定的な閾値を用いて、陽性細胞核および陰性細胞核で識別することができる。これにより高精度で陽性率を算出することができる。画像計測による定量的な情報を医師または技師へ提示することにより、診断基準に客観的根拠を与えることができる。さらに、狭帯域の光を照射することにより、ピントの合った鮮明な画像を得ることができる。

本発明によると、標本作製の差異によって発生する色の違いを吸収することができ、効率的に、かつ客観的に陽性細胞核、陰性細胞核、細胞質などの特定対象を計測できる。また、高精度で陽性率を算出することができる。このため、本発明は、病理検査標本から陽性率を算出する画像計測装置等に利用可能である。

１００、１３００、１９００ 画像計測装置
１０１ 照明部
１０２ 画像取得部
１０３、１３０１ 細胞核抽出部
１０４、１３０８ 閾値データベース部
１０５ 陽性率算出部
１０６ 光源
１０７ 狭帯域光変換部
１０８ 病理検査標本
１０９ 結像光学系
１１０ 撮像センサ
１１１ 検査画像
１１２、１３０２、１９０１ 算出部
１１３ 制御部
１１４ 出力部
１１５ 病理参照標本
２０１ 参照画像
２０２ 陽性細胞核指定部
２０３、１３０４、１９０２ 主波長算出部
２０４、１３０５ メモリ部
２０５、１３０６ 分布中心算出部
２０６、１３０７ 閾値算出部
３０１ 主波長参照画像
４０１ 陽性細胞核
４０２、４０５、２００２ 点
４０３、２００１ 白色点
４０４、２００４ スペクトル軌跡
４０６ 直線
７０１ カーソル
８０１、１８０１ 光強度Ｅｔ
１００１ 識別番号
１１０２ 主波長λｎ参照画像
１１０１ 主波長λｐ参照画像
１２０１、１２０２ 位置
１２０３ 青色光
１２０４ 赤色光
１３０３ 組織指定部
２００３、２００６、２００７、２００９ 線
２００５ 赤紫線
２００８ 領域
２０１０ 分光分布

照明部１０１は、分布中心算出部２０５から主波長を得て、当該波長を中心波長とする狭帯域の光を病理検査標本１１５に照射する。狭帯域光変換部１０７として、たとえばグレーティングを用いて、該当する波長の光を透過させることにより、照明部１０１は、狭帯域の光を病理検査標本１１５に照射する。

画像取得部１０２は、狭帯域の光が照射された病理検査標本１１５を撮像することにより、主波長参照画像３０１を取得する。図１０の（ａ）は、主波長参照画像３０１の一例を示す。主波長参照画像３０１は、モノクロ画像である。すなわち、主波長λｐを含む狭帯域の光のみが撮像センサ１１０に入射する。このため、ＲＧＢセンサの１つだけに主たる光入力が発生する。主波長から離れている色センサへの入力信号は非常に低くなる。そこで、主波長参照画像３０１はＲＧＢ形式で記述する必要性がない。このため、撮像センサ１１０は、以下の式４に従い、ＲＧＢ形式の主波長参照画像３０１を、輝度信号Ｙに変換する。

本発明の一態様に係る画像計測装置は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核の色を白色光と単色光との混色で表した場合に当該単色光が持つ波長である主波長を含む帯域の光である第１狭帯域光を照射する照明部と、前記第１狭帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、検査画像を取得する画像取得部と、前記検査画像の画素値と所定の閾値とを比較することにより、前記検査画像から陽性細胞核の画素を抽出する細胞核抽出部と、前記細胞核抽出部が抽出した前記陽性細胞核の画素及び前記検査画像に含まれる前記陽性細胞核と陰性細胞核とを合わせた細胞核の画素から、前記病理検査標本に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出する陽性率算出部と、前記陽性率算出部が算出した前記比率を出力する出力部とを備える。

このような問題を解決するために、本開示の一態様に係る画像計測装置は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核の色を白色光と単色光との混色で表した場合に当該単色光が持つ波長である主波長を含む帯域の光である第１狭帯域光を照射する照明部と、前記第１狭帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、検査画像を取得する画像取得部と、前記検査画像の画素値と所定の閾値とを比較することにより、前記検査画像から陽性細胞核の画素を抽出する細胞核抽出部と、前記細胞核抽出部が抽出した前記陽性細胞核の画素及び前記検査画像に含まれる前記陽性細胞核と陰性細胞核とを合わせた細胞核の画素から、前記病理検査標本に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出する陽性率算出部と、前記陽性率算出部が算出した前記比率を出力する出力部とを備える。

Claims (10)

1. 可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核の色の主波長を含む帯域の光である第１狭帯域光を照射する照明部と、
   前記第１狭帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、検査画像を取得する画像取得部と、
   前記検査画像の画素値と所定の閾値とを比較することにより、前記検査画像から陽性細胞核の画素を抽出する細胞核抽出部と、
   前記細胞核抽出部が抽出した前記陽性細胞核の画素から、前記病理検査標本に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出する陽性率算出部と、
   前記陽性率算出部が算出した前記比率を出力する出力部と
   を備える画像計測装置。
2. 前記照明部は、さらに、前記第１狭帯域光よりも広い帯域の光である広帯域光を照射し、
   前記画像取得部は、さらに、前記広帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、参照画像を取得し、
   前記画像計測装置は、さらに、
   前記参照画像に含まれる陽性細胞核の色の主波長を算出する主波長算出部と、
   前記主波長算出部が算出した前記主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、前記所定の閾値として算出する閾値算出部とを備える
   請求項１記載の画像計測装置。
3. 前記主波長算出部は、前記参照画像に含まれる複数の陽性細胞核の各々の色の主波長を算出し、
   前記画像計測装置は、さらに、
   前記主波長算出部が算出した前記複数の陽性細胞核の色の主波長の中心波長を算出する中心分布算出部を備え、
   前記照明部は、可視光よりも狭い帯域であって、かつ前記中心分布算出部が算出した前記中心波長を含む帯域の光を、前記第１狭帯域光として照射する
   請求項２記載の画像計測装置。
4. 前記主波長算出部は、さらに、前記参照画像に含まれる陽性細胞核の色が主波長を持たない色である場合には、前記陽性細胞核の色の補色の主波長を算出し、
   前記閾値算出部は、さらに、前記主波長算出部が算出した前記補色の主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、前記所定の閾値として算出し、
   前記照明部は、前記第１狭帯域光に替えて、可視光よりも狭い帯域であって、かつ前記補色の主波長を含む帯域の光である第２狭帯域光を照射し、
   前記画像取得部は、さらに、前記第２狭帯域光が照射された前記病理検査標本を撮像することにより、前記検査画像を取得する
   請求項２または３に記載の画像計測装置。
5. 前記照明部は、前記第１狭帯域光に替えて、可視光よりも狭い帯域であって、かつ陽性細胞核以外の組織である他組織の色の主波長を含む帯域の光である第３狭帯域光を照射し、
   前記画像取得部は、さらに、前記第３狭帯域光が照射された前記病理検査標本を撮像することにより、前記検査画像を取得する
   請求項２〜４のいずれか１項に記載の画像計測装置。
6. 前記主波長算出部は、さらに、前記参照画像に含まれる前記他組織の色の主波長を算出し、
   前記閾値算出部は、さらに、前記主波長算出部が算出した前記他組織の色の主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、前記所定の閾値として算出する
   請求項５記載の画像計測装置。
7. さらに、
   前記照明部が照射する前記第１狭帯域光が合焦する位置に前記画像取得部の撮像面を移動させる制御部を備える
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像計測装置。
8. 前記第１狭帯域光の帯域幅は、Ｒ、ＧまたはＢのカラーフィルタを通過する光の帯域幅よりも小さい
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像計測装置。
9. 所定帯域の光である広帯域光を照射し、
   前記広帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、参照画像を取得し、
   前記参照画像に含まれる陽性細胞核の色の主波長を算出し、
   算出された前記主波長の光強度に基づいて、前記参照画像から陽性細胞核の画素を閾値処理により抽出するための閾値を、所定の閾値として算出し、
   前記広帯域光よりも狭い帯域の光である狭帯域光を照射し、
   前記狭帯域光が照射された病理検査標本を撮像することにより、検査画像を取得し、
   前記検査画像の画素値と前記所定の閾値とを比較することにより、前記検査画像から陽性細胞核の画素を抽出し、
   抽出された前記陽性細胞核の画素から、前記病理検査標本に含まれる細胞核に対する陽性細胞核の比率を算出し、
   算出された前記比率を出力する
   画像計測方法。
10. 請求項９に記載の画像計測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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