JPWO2019008935A1 - 画像処理装置及び画像処理方法並びにこれを用いた病理診断支援システム - Google Patents
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Abstract
Description
撮像素子のRGB各チャンネルに対する色素固有の吸収寄与を表す色素基底からなる行列をMとしたとき、光学濃度(OD)に直したRGB値を並べたベクトルyから、注目画素に含まれる色素の量を表すベクトルCを下記式(A)に基づいて推定することができる。
前記病理染色画像を、染色色素毎の色素濃度画像へ分解する色素濃度画像生成モジュールと、
前記各色素濃度画像を用いて、前記特定領域を強調するための画像処理を行う色素濃度画像補正モジュールと、を備え、
前記色素濃度画像補正モジュールは、前記染色色素毎の色素の情報に相関を持たせて、前記各色素濃度画像を補正する。
診断を行う検体に染色を行う検体染色手段と、
染色された検体の病理染色画像を撮像する撮像手段と、
上述する画像処理装置とを備える。
前記病理染色画像を、染色色素毎の色素濃度画像へ分解する色素濃度画像生成工程と、
前記各色素濃度画像を用いて、前記特定領域を強調するための画像処理を行う色素濃度画像補正工程と、を有し、
前記色素濃度画像補正工程では、前記染色色素毎の色素の情報に相関を持たせて、前記各色素濃度画像を補正する。
図1は、本発明の一実施例における病理診断支援システムの構成を説明するブロック図、図2は、図1に示す画像処理装置の構成を説明するブロック図、図3は、図2に示す画像処理装置における画像処理の流れを示すフロー図である。
なお、これらのモジュールは、画像処理装置40によって実行可能なプログラムとして実現することができる。
図4(a)は、画像処理装置40に入力された病理染色画像である。なお、病理染色画像は通常カラー画像であるが、便宜上グレースケール画像として示す。これを、色素濃度画像生成モジュール42において各色素濃度画像へと分離する。図4(b)は、H濃度画像、図4(c)は、DAB濃度画像である。
図5(a)は、画像処理装置40に入力された病理染色画像である。なお、病理染色画像は通常カラー画像であるが、便宜上グレースケール画像として示す。これを、色素濃度画像生成モジュール42において各色素濃度画像へと分離する。図5(b)は、H濃度画像、図5(c)は、DAB濃度画像である。
20 検体染色手段
30 撮像手段
40 画像処理装置
42 色素濃度画像生成モジュール
44 色素濃度画像補正モジュール
46 病理染色画像再生成モジュール
48 特定領域抽出モジュール
Claims (19)
- 病理染色画像における特定領域を強調する画像処理装置であって、
前記病理染色画像を、染色色素毎の色素濃度画像へ分解する色素濃度画像生成モジュールと、
前記各色素濃度画像を用いて、前記特定領域を強調するための画像処理を行う色素濃度画像補正モジュールと、を備え、
前記色素濃度画像補正モジュールは、前記染色色素毎の色素の情報に相関を持たせて、前記各色素濃度画像を補正する画像処理装置。 - 前記色素濃度画像生成モジュールは、色素基底に基づいたカラーデコンボリューション(color deconvolution)の手法により各色素濃度画像を生成する請求項1に記載の画像処理装置。
- 前記色素濃度画像生成モジュールは、
前記病理染色画像において特定領域を染色する第1染色色素に基づく第1染色色素濃度画像と、
前記病理染色画像において非特定領域を染色する第2染色色素に基づく第2染色色素濃度画像と、を少なくとも含む複数の前記色素濃度画像に分解する請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記色素濃度画像補正モジュールは、
前記第2染色色素濃度画像に対して、同一位置の前記第1染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を減算処理し、前記第2染色色素濃度画像を補正する請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記色素濃度画像補正モジュールは、
前記第1染色色素濃度画像に対して、該第1染色色素濃度画像の色素濃度と、同一位置の前記第2染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を加算処理し、前記第1染色色素濃度画像を補正する請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記色素濃度画像補正モジュールは、
前記第2染色色素濃度画像に対して、同一位置の前記第1染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を加算処理し、前記第2染色色素濃度画像を補正する請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記色素濃度画像補正モジュールは、
前記第1染色色素濃度画像に対して、該第1染色色素濃度画像の色素濃度と、同一位置の前記第2染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を減算処理し、前記第1染色色素濃度画像を補正する請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記所定の補正係数は、機械学習による学習過程を通じて得られた最適値である請求項4から7のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記色素濃度画像補正モジュールにおいて補正された前記各色素濃度画像に基づき、補正後の病理染色画像を生成する病理染色画像再生成モジュールをさらに備える請求項1から8のいずれかに記載の画像処理装置。
- 前記病理染色画像再生成モジュールにおいて生成された補正後の病理染色画像から、前記特定領域を染色した染色色素特有の色情報に基づき、前記特定領域を抽出する特定領域抽出モジュールをさらに備える請求項9に記載の画像処理装置。
- 診断を行う検体に染色を行う検体染色手段と、
染色された検体の病理染色画像を撮像する撮像手段と、
請求項1から10のいずれかに記載の画像処理装置と、を備える病理診断支援システム。 - 病理染色画像における特定領域を強調する画像処理方法であって、
前記病理染色画像を、染色色素毎の色素濃度画像へ分解する色素濃度画像生成工程と、
前記各色素濃度画像を用いて、前記特定領域を強調するための画像処理を行う色素濃度画像補正工程と、を有し、
前記色素濃度画像補正工程では、前記染色色素毎の色素の情報に相関を持たせて、前記各色素濃度画像を補正する画像処理方法。 - 前記色素濃度画像生成工程では、色素基底に基づいたカラーデコンボリューション(color deconvolution)の手法により各色素濃度画像を生成する請求項12に記載の画像処理方法。
- 前記色素濃度画像生成工程では、
前記病理染色画像において特定領域を染色する第1染色色素に基づく第1染色色素濃度画像と、
前記病理染色画像において非特定領域を染色する第2染色色素に基づく第2染色色素濃度画像と、を少なくとも含む複数の前記色素濃度画像に分解する請求項12または13に記載の画像処理方法。 - 前記色素濃度画像補正工程では、
前記第2染色色素濃度画像に対して、同一位置の前記第1染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を減算処理し、前記第2染色色素濃度画像を補正する請求項14に記載の画像処理方法。 - 前記色素濃度画像補正工程では、
前記第1染色色素濃度画像に対して、該第1染色色素濃度画像の色素濃度と、同一位置の前記第2染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を加算処理し、前記第1染色色素濃度画像を補正する請求項14に記載の画像処理方法。 - 前記色素濃度画像補正工程では、
前記第2染色色素濃度画像に対して、同一位置の前記第1染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を加算処理し、前記第2染色色素濃度画像を補正する請求項14に記載の画像処理方法。 - 前記色素濃度画像補正工程では、
前記第1染色色素濃度画像に対して、該第1染色色素濃度画像の色素濃度と、同一位置の前記第2染色色素濃度画像の色素濃度と、所定の補正係数との積を減算処理し、前記第1染色色素濃度画像を補正する請求項14に記載の画像処理方法。 - 前記所定の補正係数は、機械学習による学習過程を通じて得られた最適値である請求項15から18のいずれかに記載の画像処理方法。
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