JPWO2018128091A1 - 画像解析プログラム及び画像解析方法 - Google Patents
画像解析プログラム及び画像解析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JPWO2018128091A1 JPWO2018128091A1 JP2018560360A JP2018560360A JPWO2018128091A1 JP WO2018128091 A1 JPWO2018128091 A1 JP WO2018128091A1 JP 2018560360 A JP2018560360 A JP 2018560360A JP 2018560360 A JP2018560360 A JP 2018560360A JP WO2018128091 A1 JPWO2018128091 A1 JP WO2018128091A1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cell nucleus
- parameter
- image
- pathological diagnosis
- candidate
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/211—Selection of the most significant subset of features
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
- G06F18/214—Generating training patterns; Bootstrap methods, e.g. bagging or boosting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N20/00—Machine learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/69—Microscopic objects, e.g. biological cells or cellular parts
- G06V20/695—Preprocessing, e.g. image segmentation
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
Abstract
Description
20 病理診断用画像取得装置
30、AP 病理診断用画像解析装置
31 制御部
31a パラメータ設定部
31b 病理診断用画像解析部
31c 表示制御部
31d 操作制御部
31e パラメータ修正部
32 CPU
33 ROM
34 RAM
35 記憶部
36 ネットワークI/F部
37 表示部
38 操作部
40 通信ネットワーク
50、50A、50B、50C、50D、50E 候補領域表示画面
51、51A、51B、51C サンプル画像表示画面
Claims (18)
- 表示部と操作部と記憶部とを備え、前記記憶部に保存された、診断目的毎の細胞核の判定基準を定める第1のパラメータと診断者毎の細胞核の判定基準を定める第2のパラメータとを用いて、病理診断用画像の解析を行う装置で動作する画像解析プログラムであって、
前記装置に、
組織標本を撮影した病理診断用画像を取得し、前記第1のパラメータを用いて、前記病理診断用画像から複数の細胞核の候補領域を抽出する第1の病理診断用画像解析処理、
前記第2のパラメータを用いて、前記抽出した複数の細胞核の候補領域から1又は複数の細胞核領域を再抽出する第2の病理診断用画像解析処理と、
前記表示部に、前記再抽出した1又は複数の細胞核領域を識別可能にした前記病理診断用画像を表示させる第1の表示制御処理と、を実行させる、
画像解析プログラム。 - 前記装置に、
前記第1の病理診断用画像解析処理の後に、更に、
前記表示部に、前記抽出した複数の細胞核の候補領域のうち1又は複数の候補領域を選択又は追記可能に表示させる第2の表示制御処理、
前記操作部による、前記1又は複数の候補領域に対する選択操作又は追記操作を受け付ける操作制御処理、
前記1又は複数の候補領域に対する選択結果又は追記結果に基づいて、前記第2のパラメータを修正して前記記憶部に保存するパラメータ修正処理、を実行させ、
前記第2の病理診断用画像解析処理では、修正した前記第2のパラメータを用いて、前記抽出した複数の細胞核の候補領域から前記1又は複数の細胞核領域を再抽出する、
請求項1に記載の画像解析プログラム。 - 前記装置に、
前記第1の病理診断用画像解析処理の前に、更に、
前記表示部に、1又は複数の細胞核のサンプル画像を選択又は追記可能に表示させる第2の表示制御処理、
前記操作部による、前記サンプル画像に対する選択操作又は追記操作を受け付ける操作制御処理、
前記サンプル画像に対する選択結果又は追記結果に基づいて、前記第2のパラメータを修正して前記記憶部に保存するパラメータ修正処理、を実行させ、
前記第2の病理診断用画像解析処理では、修正した前記第2のパラメータを用いて、前記抽出した複数の細胞核の候補領域から前記1又は複数の細胞核領域を再抽出する、
請求項1に記載の画像解析プログラム。 - 前記第2のパラメータは、細胞核のサイズであり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核のサイズが異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核のサイズと選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核のサイズとの間の値に設定する、
請求項2又は3に記載の画像解析プログラム。 - 前記第2のパラメータは、細胞核の染色の濃度であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核の染色の濃度が異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の染色の濃度と選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の染色の濃度との間の値に設定する、
請求項2又は3に記載の画像解析プログラム。 - 前記第2のパラメータは、細胞核から算出される特徴量であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核から算出される特徴量が異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核から算出される特徴量と選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核から算出される特徴量との間の値に設定する、
請求項2又は3に記載の画像解析プログラム。 - 前記第2のパラメータは、細胞核の輪郭のエッジ強度であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核の輪郭のエッジ強度が異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の輪郭のエッジ強度と選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の輪郭のエッジ強度との間の値に設定する、
請求項2又は3に記載の画像解析プログラム。 - 前記第2のパラメータは、細胞核の輪郭のエッジ強度であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、1又は複数の候補領域又はサンプル画像を、分割線を追記可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、追記された前記分割線で分割される細胞核間の濃度差に設定する、
請求項2又は3に記載の画像解析プログラム。 - 前記第2のパラメータは、死細胞と判定するパターンであり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記死細胞と判定可能な複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像から抽出されるパターンに設定する、
請求項2又は3に記載の画像解析プログラム。 - 表示部と操作部と記憶部とを備え、前記記憶部に保存された、診断目的毎の細胞核の判定基準を定める第1のパラメータと診断者毎の細胞核の判定基準を定める第2のパラメータとを用いて、病理診断用画像の解析を行う装置における画像解析方法であって、
組織標本を撮影した病理診断用画像を取得し、前記第1のパラメータを用いて、前記病理診断用画像から複数の細胞核の候補領域を抽出する第1の病理診断用画像解析処理と、
前記第2のパラメータを用いて、前記抽出した複数の細胞核の候補領域から1又は複数の細胞核領域を再抽出する第2の病理診断用画像解析処理と、
前記表示部に、前記再抽出した1又は複数の細胞核領域を識別可能にした前記病理診断用画像を表示させる第1の表示制御処理と、を実行する、
画像解析方法。 - 前記第1の病理診断用画像解析処理の後に、更に、
前記表示部に、前記抽出した複数の細胞核の候補領域のうち1又は複数の候補領域を選択又は追記可能に表示させる第2の表示制御処理と、
前記操作部による、前記1又は複数の候補領域に対する選択操作又は追記操作を受け付ける操作制御処理と、
前記1又は複数の候補領域に対する選択結果又は追記結果に基づいて、前記第2のパラメータを修正して前記記憶部に保存するパラメータ修正処理と、を実行し、
前記第2の病理診断用画像解析処理では、修正した前記第2のパラメータを用いて、前記抽出した複数の細胞核の候補領域から前記1又は複数の細胞核領域を再抽出する、
請求項10に記載の画像解析方法。 - 前記第1の病理診断用画像解析処理の前に、更に、
前記表示部に、細胞核のサンプル画像を選択又は追記可能に表示させる第2の表示制御処理と、
前記操作部による、前記サンプル画像に対する選択操作又は追記操作を受け付ける操作制御処理と、
前記サンプル画像に対する選択結果又は追記結果に基づいて、前記第2のパラメータを修正して前記記憶部に保存するパラメータ修正処理と、を実行し、
前記第2の病理診断用画像解析処理では、修正した前記第2のパラメータを用いて、前記抽出した複数の細胞核の候補領域から前記1又は複数の細胞核領域を再抽出する、
請求項10に記載の画像解析方法。 - 前記第2のパラメータは、細胞核のサイズであり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核のサイズが異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核のサイズと選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核のサイズとの間の値に設定する、
請求項11又は12に記載の画像解析方法。 - 前記第2のパラメータは、細胞核の染色の濃度であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核の染色の濃度が異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の染色の濃度と選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の染色の濃度との間の値に設定する、
請求項11又は12に記載の画像解析方法。 - 前記第2のパラメータは、細胞核から算出される特徴量であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核から算出される特徴量が異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核から算出される特徴量と選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核から算出される特徴量との間の値に設定する、
請求項11又は12に記載の画像解析方法。 - 前記第2のパラメータは、細胞核の輪郭のエッジ強度であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記細胞核の輪郭のエッジ強度が異なる複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の輪郭のエッジ強度と選択されなかった候補領域又はサンプル画像における前記細胞核の輪郭のエッジ強度との間の値に設定する、
請求項11又は12に記載の画像解析方法。 - 前記第2のパラメータは、細胞核の輪郭のエッジ強度であり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、1又は複数の候補領域又はサンプル画像を、分割線を追記可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、追記された前記分割線で分割される細胞核間の濃度差に設定する、
請求項11又は12に記載の画像解析方法。 - 前記第2のパラメータは、死細胞と判定するパターンであり、
前記第2の表示制御処理では、前記表示部に、前記死細胞と判定可能な複数の候補領域又はサンプル画像を選択可能に表示させ、
前記パラメータ修正処理では、前記第2のパラメータを、選択された候補領域又はサンプル画像から抽出されるパターンに設定する、
請求項11又は12に記載の画像解析方法。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017000298 | 2017-01-05 | ||
JP2017000298 | 2017-01-05 | ||
PCT/JP2017/046063 WO2018128091A1 (ja) | 2017-01-05 | 2017-12-22 | 画像解析プログラム及び画像解析方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2018128091A1 true JPWO2018128091A1 (ja) | 2019-11-07 |
Family
ID=62791339
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018560360A Pending JPWO2018128091A1 (ja) | 2017-01-05 | 2017-12-22 | 画像解析プログラム及び画像解析方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20200005014A1 (ja) |
EP (1) | EP3567546A4 (ja) |
JP (1) | JPWO2018128091A1 (ja) |
WO (1) | WO2018128091A1 (ja) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11449991B2 (en) | 2018-03-08 | 2022-09-20 | Konica Minolta, Inc. | Image processing method, image processing apparatus, and storage medium |
JP2021124861A (ja) * | 2020-02-04 | 2021-08-30 | ソニーグループ株式会社 | 解析装置、解析方法、解析プログラム及び診断支援システム |
JP2024061696A (ja) * | 2021-03-24 | 2024-05-08 | ソニーグループ株式会社 | 医療用画像解析装置、医療用画像解析方法及び医療用画像解析システム |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09509487A (ja) * | 1994-02-14 | 1997-09-22 | ニューロメディカル システムズ インコーポレイテッド | 細胞試料自動分類装置及び方法 |
JP2010151566A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Hitachi High-Technologies Corp | 粒子画像解析方法及び装置 |
JP2011181015A (ja) * | 2010-03-03 | 2011-09-15 | Olympus Corp | 診断情報配信装置および病理診断システム |
JP2014235494A (ja) * | 2013-05-31 | 2014-12-15 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
JP2016181098A (ja) * | 2015-03-24 | 2016-10-13 | 株式会社Screenホールディングス | 領域検出装置および領域検出方法 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000331143A (ja) | 1999-05-14 | 2000-11-30 | Mitsubishi Electric Corp | 画像処理方法 |
JP4496860B2 (ja) * | 2004-06-30 | 2010-07-07 | 株式会社ニコン | 細胞識別装置、細胞識別方法、細胞識別用プログラム、および細胞解析装置 |
JP5365011B2 (ja) * | 2008-01-29 | 2013-12-11 | 日本電気株式会社 | 病理診断支援装置、病理診断支援方法、およびプログラム |
US8340389B2 (en) * | 2008-11-26 | 2012-12-25 | Agilent Technologies, Inc. | Cellular- or sub-cellular-based visualization information using virtual stains |
US8335374B2 (en) * | 2009-08-12 | 2012-12-18 | Genetix Corporation | Image segmentation |
JP5376024B1 (ja) * | 2012-08-23 | 2013-12-25 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置、プログラム及び画像処理システム |
JP5668090B2 (ja) | 2013-01-09 | 2015-02-12 | キヤノン株式会社 | 医療診断支援装置及び医療診断支援方法 |
US10801015B2 (en) * | 2013-03-15 | 2020-10-13 | The Broad Institute, Inc. | Systems and methods for culturing epithelial cells |
SE537088C2 (sv) * | 2013-05-08 | 2015-01-07 | Cellavision Ab | Grafiskt användargränssnitt för analys av röda blodkroppar |
JP5804220B1 (ja) * | 2014-03-27 | 2015-11-04 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置および画像処理プログラム |
EP3779779A1 (en) * | 2014-08-04 | 2021-02-17 | Ventana Medical Systems, Inc. | Image analysis system using context features |
US10451554B2 (en) * | 2015-02-23 | 2019-10-22 | Konica Minolta, Inc. | Image processing device, image processing method, and recording medium storing computer readable image processing program |
US9928403B2 (en) * | 2016-02-09 | 2018-03-27 | Molecular Devices, Llc | System and method for image analysis of multi-dimensional data |
JP6639325B2 (ja) * | 2016-05-18 | 2020-02-05 | 富士フイルム株式会社 | 撮像装置および方法 |
US10489633B2 (en) * | 2016-09-27 | 2019-11-26 | Sectra Ab | Viewers and related methods, systems and circuits with patch gallery user interfaces |
-
2017
- 2017-12-22 JP JP2018560360A patent/JPWO2018128091A1/ja active Pending
- 2017-12-22 US US16/474,664 patent/US20200005014A1/en not_active Abandoned
- 2017-12-22 WO PCT/JP2017/046063 patent/WO2018128091A1/ja unknown
- 2017-12-22 EP EP17889901.9A patent/EP3567546A4/en not_active Withdrawn
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09509487A (ja) * | 1994-02-14 | 1997-09-22 | ニューロメディカル システムズ インコーポレイテッド | 細胞試料自動分類装置及び方法 |
JP2010151566A (ja) * | 2008-12-25 | 2010-07-08 | Hitachi High-Technologies Corp | 粒子画像解析方法及び装置 |
JP2011181015A (ja) * | 2010-03-03 | 2011-09-15 | Olympus Corp | 診断情報配信装置および病理診断システム |
JP2014235494A (ja) * | 2013-05-31 | 2014-12-15 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像処理装置及びプログラム |
JP2016181098A (ja) * | 2015-03-24 | 2016-10-13 | 株式会社Screenホールディングス | 領域検出装置および領域検出方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3567546A1 (en) | 2019-11-13 |
WO2018128091A1 (ja) | 2018-07-12 |
US20200005014A1 (en) | 2020-01-02 |
EP3567546A4 (en) | 2019-11-13 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11842556B2 (en) | Image analysis method, apparatus, program, and learned deep learning algorithm | |
JP7422825B2 (ja) | 顕微鏡スライド画像のための焦点重み付き機械学習分類器誤り予測 | |
JP6799146B2 (ja) | 視覚化されたスライド全域画像分析を提供するためのデジタル病理学システムおよび関連するワークフロー | |
JP7458519B2 (ja) | 画像解析方法、画像解析装置、プログラム、学習済み深層学習アルゴリズムの製造方法および学習済み深層学習アルゴリズム | |
CN114945954A (zh) | 使用深度学习进行显微图像的数字染色的方法和系统 | |
RU2690224C2 (ru) | Обследующее устройство для обработки и анализа изображения | |
JP6791245B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
CN114972548A (zh) | 用于显示生物标本的多个图像的图像处理系统和方法 | |
JP5469070B2 (ja) | 生物検体を処理するための複数の波長を用いる方法およびシステム | |
US11645753B2 (en) | Deep learning-based multi-site, multi-primitive segmentation for nephropathology using renal biopsy whole slide images | |
Wright et al. | The effect of quality control on accuracy of digital pathology image analysis | |
WO2017150194A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
CA3002902C (en) | Systems and methods of unmixing images with varying acquisition properties | |
US10591402B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
JP2018512072A (ja) | 自動化スライド全域解析の品質管理 | |
WO2018128091A1 (ja) | 画像解析プログラム及び画像解析方法 | |
CN108352062A (zh) | 用于组织识别的方法和设备 | |
CN110189293A (zh) | 细胞图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
JP2013174823A (ja) | 画像処理装置、顕微鏡システム、及び画像処理方法 | |
Foucart et al. | Artifact identification in digital pathology from weak and noisy supervision with deep residual networks | |
US20200074628A1 (en) | Image processing apparatus, imaging system, image processing method and computer readable recoding medium | |
Abinaya et al. | A systematic review: Intellectual detection and prediction of cancer using dl techniques | |
Zhang et al. | Automated Scoring System of HER2 in Pathological Images under the Microscope | |
Sivakumar | A Systematic Review: Intellectual Detection and Prediction of Cancer using DL Techniques |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424 Effective date: 20191118 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20191122 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20200928 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211116 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20220510 |