KR20200082746A - Cell-zone labeling apparatus and cell-zone detecting system including the same apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 골수 판독을 위한 서포팅 장치 및 시스템으로서, 보다 상세하게는 슬라이드 내에서 도말된 골수 표본의 촬상된 이미지에 기초하여 수행되는 골수 판독을 위한 서포팅 장치 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a supporting device and system for bone marrow reading, and more particularly, to a supporting device and system for bone marrow reading performed based on a captured image of a bone marrow specimen smeared in a slide.
골수는 뼈의 안쪽 공간에 위치한 부드러운 조직으로 적혈구, 백혈구, 혈소판과 같은 혈액세포를 생성하는 조혈기관이다. 또한 골수 검사는 인체에서 혈구 생성에 문제가 생긴 경우 큰 뼈에서 골수를 흡인하고 생검하여 슬라이드로 제작하고 필요한 경우에는 염색한 후, 현미경을 통해 골수 세포를 관찰하고 감별 계산을 수행함으로써 골수의 기능 및 비정상적인 병변을 확인하는 검사이다. 이러한 골수 검사는 정상백혈구 수치나 비정상 백혈구 수치를 통한 진단, 비정상 백혈구 중 있어서는 안되는 세포가 있는지 여부 또는 기타 백혈병 진단의 자료로 이용된다.The bone marrow is a soft tissue located in the inner space of the bone and is a hematopoietic organ that produces blood cells such as red blood cells, white blood cells, and platelets. In addition, the bone marrow test is a function of bone marrow by observing bone marrow cells through a microscope and performing differential calculations after aspirating and biopsiing the bone marrow from large bones and staining them if necessary in the case of problems with blood cell production in the human body. This is a test to check for abnormal lesions. This bone marrow test is used as a diagnosis of normal leukocyte levels or abnormal leukocyte levels, whether there are cells that should not be among abnormal leukocytes, or other leukemia diagnosis data.
이러한 골수 검사 또는 골수 판독 과정은 슬라이드의 여러 부위를 고배율로 관찰해야 하므로 장시간이 소요되고 진단검사의(또는 분석가)의 피로가 수반되는 작업이다. 더군다나 골수 표본 이미지에 존재하는 모든 백혈구를 찾아서 각각의 백혈구의 종류를 판단하고 각 종류의 백혈구의 수를 세는 수작업은 많은 시간이 소요될 뿐만 아니라 진단검사의의 경험 정도에 따라 정확도가 낮을 가능성도 크다.This bone marrow examination or bone marrow reading process is a task that takes a long time and requires fatigue of a diagnostic test (or an analyst) because several parts of the slide must be observed at high magnification. Furthermore, the manual operation of counting each white blood cell by counting all the white blood cells present in the bone marrow specimen image and counting the number of white blood cells of each type is not only time-consuming, but also highly unlikely depending on the degree of experience of the diagnostic test.
한편 진단검사의는 골수 판독의 효율성 및 정확도를 높이기 위해 골수 표본 관찰을 위한 '셀존(Cell-Zone)'을 설정한다. '셀존'이란 슬라이드 표본을 고배율로 관찰하고 판독하기에 적합한 이상적인 다수의 싱글 세포를 의미한다. 즉 '셀존'은 골수 판독의 정확성을 기할 수 있는 신뢰도 높은 한정된 개수의 싱글 세포로 정의될 수 있다.Meanwhile, in order to increase the efficiency and accuracy of bone marrow reading, the diagnostic examiner establishes a'Cell-Zone' for observation of bone marrow samples. The term'cell zone' refers to a number of single cells that are ideal for observing and reading slide specimens at high magnification. That is, the'cell zone' may be defined as a limited number of single cells with high reliability that can ensure the accuracy of bone marrow reading.
골수 판독은 도말 및 염색 과정을 거친 골수 표본 슬라이드로부터 획득된 이미지를 활용하는데, 도말에 따른 표본의 펼쳐지는 두께 및 균일도가 다르고 단일하게 염색되지 못하는 등의 이유로 슬라이드 표본의 모든 영역이 신뢰할 수 있는 영역이 될 수는 없다. 따라서 모든 영역을 임의대로 고배율 관찰하는 경우 판독에 실패할 확률이 높고 반복되는 판독 실패는 작업 효율 저하와 장시간의 노동으로 귀결될 수밖에 없다. 따라서 경험 및 숙련도가 높은 진단 검사의들이 전술한 '셀존', 즉 신뢰할 수 있는 한정된 개수의 싱글 세포에 대하여 관찰 및 판독을 수행하고 있는 실정이다.Bone marrow reading utilizes images obtained from a bone marrow specimen slide that has been subjected to smearing and staining. All regions of the slide specimen are reliable because the spreading thickness and uniformity of the specimen according to the smear are different and cannot be stained singly It cannot be. Therefore, if all areas are arbitrarily observed at high magnification, there is a high probability of failing to read, and repeated reading failure is inevitable due to deterioration of work efficiency and long labor. Therefore, the experienced and highly skilled diagnostic examiners are performing observation and reading on the above-mentioned'cell zone', that is, a limited number of reliable single cells.
그러나 종래 수작업에 의한 '셀존' 선정 및 이에 따른 골수 판독은 경험 및 숙련도가 낮은 진단검사의들에게는 작업 효율 저하와 장시간 노동이 수반된다는 문제점은 여전히 존재한다. 도제 교육에 따라 숙련도 낮은 진단검사의들의 수준을 높이는 방법을 이용하고 있지만 많은 시간의 소요와 시행 착오가 수반된다.However, there is still a problem in that the selection of the'cell zone' by conventional manual operation and the resultant bone marrow reading are accompanied by a decrease in work efficiency and long hours of labor for diagnostic examiners with low experience and skill. According to apprenticeship education, a method of raising the level of diagnostic tests with low skill is used, but it takes a lot of time and trial and error.
더욱이 경험 및 숙련도가 높은 진단검사의라 하더라도 종래 '셀존'의 선정 방법은 사람의 주관적인 판단이 개입되므로 일관성을 갖기가 힘든 단점이 있으며, 진단검사의에 따라 다른 판독 결과로 이어질 수 있다.Moreover, even in the case of a diagnostic test with high experience and skill, the conventional'cell zone' selection method has a disadvantage in that it is difficult to have consistency because subjective judgment of a person is involved, and may lead to different reading results depending on the diagnostic test.
따라서 골수 표본 슬라이드의 이미지 처리 및 분석을 통해 셀존의 자동 검출에 대한 연구의 필요성이 대두된다.Therefore, there is a need for a study on the automatic detection of cell zones through image processing and analysis of bone marrow specimen slides.
본 발명은 상기와 같은 필요성에 기하여 도출된 것으로서, 본 발명의 제1 목적은, 골수 표본 슬라이드로부터 획득된 이미지에 대하여 이미지 처리 프로세스를 통하여 셀존을 구성할 수 있는 신뢰도 높은 이상적인 세포에 대하여 레이블링하고 셀존 후보 세포로 선정할 수 있는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치를 제공하는 데 있다.The present invention has been derived based on the above needs, and the first object of the present invention is to label the cell zone with high reliability and ideality for constructing a cell zone through an image processing process on an image obtained from a bone marrow specimen slide. It is to provide a cell zone labeling device for the bone marrow reading that can be selected as a candidate cell.
본 발명의 제2 목적은, 골수 표본 슬라이드로부터 획득된 이미지로부터 경계선 영역을 검출하고 레벨화된 경계선에 대하여 셀존 후보 세포를 정렬함으로써 셀존에 대한 레벨 맵 또는 컨피던스(Confidence) 맵을 생성할 수 있는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템을 제공하는 데 있다.The second object of the present invention is to detect a border region from an image obtained from a bone marrow specimen slide and align cell candidate cells with respect to a leveled border to generate a level map or a confidence map for the cell zone. It is to provide a cell zone detection system for reading.
본 발명의 제3 목적은, 셀존을 구성하는 셀존 후보 세포에 레벨 또는 신뢰도에 따른 관찰 우선 순위를 부여하여 고배율 촬상 및 판독 과정의 효율화를 기할 수 있는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템을 제공하는 데 있다.A third object of the present invention is to provide a cell zone detection system for bone marrow reading which can improve efficiency of a high-magnification imaging and reading process by giving observation priority according to level or reliability to cell zone candidate cells constituting a cell zone. .
상기와 같은 본 발명의 목적은, 슬라이드 내에서 도말된 골수 표본의 촬상된 이미지에 기초하여 수행되는 골수 판독을 위한 서포팅 시스템에 있어서, 골수 표본 슬라이드의 모션 제어 촬상으로 획득된 다수의 분할 이미지를 스티칭한 스티칭 이미지를 다운 스케일링하는 이미지 스케일링부; 스케일링된 스티칭 이미지의 RGB 컬러를 영상처리용 색공간으로 변환하는 컬러 변환부; 영상처리용 색공간으로 변환된 스티칭 이미지를 하이 쓰레스홀딩과 로우 쓰레스홀딩을 포함하는 다중 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화하는 세그먼테이션부; 하이 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화된 스티칭 이미지에 대하여 모폴로지 오프닝(morphology opening) 연산으로 세포 핵 이미지를 강화하고, 로우 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화된 스티칭 이미지에 대하여 모폴로지 딜레이션(morphology dilation) 연산으로 세포 연속성 이미지를 강화하는 모폴로지 변환부; 강화된 세포 핵 이미지에 기반하여 다수의 싱글 세포를 검출하여 레이블링하고, 강화된 세포 연속성 이미지에 기반하여 파티클 또는 비정상적 세포를 검출하여 레이블링하는 레이블링부; 및 레이블링된 다수의 싱글 세포에서 레이블링된 파티클 또는 레이블링된 비정상적 세포와 폐색(occlusion)되는 1 이상의 폐색 싱글 세포를 제거하는 폐색 세포 필터링부를 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치를 제공함으로써 달성될 수 있다.An object of the present invention as described above, in a supporting system for bone marrow reading performed based on an image captured of a bone marrow specimen smeared in a slide, stitching a plurality of divided images obtained by motion control imaging of a bone marrow specimen slide An image scaling unit for down-scaling one stitching image; A color conversion unit that converts the RGB color of the scaled stitched image into a color space for image processing; A segmentation unit for classifying the stitched image converted into the color space for image processing by applying multiple thresholding including high-thresholding and low-thresholding; High-thresholding is applied to enhance the cell nucleus image by morphology opening operation on the divided stitching image, and low-thresholding is applied to morphology dilation on the differentiated stitching image. A morphology transformation unit that enhances the cell continuity image by calculation; A labeling unit to detect and label a plurality of single cells based on the enhanced cell nuclear image, and to detect and label particles or abnormal cells based on the enhanced cell continuity image; And an occluded cell filtering unit that removes one or more occluded single cells occluded with labeled particles or labeled abnormal cells from a plurality of labeled single cells, and can be achieved by providing a cell zone labeling device for bone marrow reading. .
여기서 영상처리용 색공간은 HSV 색공간일 수 있다. Here, the color space for image processing may be an HSV color space.
골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치는 레이블링된 다수의 싱글 세포에 세포 거리값에 기초한 분산값 또는 표준편차값을 적용하여 싱글이거나 분산값 또는 표준편차값이 설정값보다 큰 싱글 세포를 셀존을 구성하는 셀존 후보 세포로 선정하는 셀존 후보 세포 선정부를 더 포함할 수 있다.The cell zone labeling device for bone marrow reading applies a variance value or standard deviation value based on the cell distance value to a plurality of single cells labeled, or a cell zone that constitutes a cell zone of a single cell having a variance value or a standard deviation value greater than a set value. A cell zone candidate cell selection unit for selecting as a candidate cell may be further included.
또한 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치는 셀존 후보 세포를 중심으로 모션 제어 촬상의 저배율 화각에 상응하는 마스크 사이즈를 설정하고, 설정된 마스크 사이즈를 이용한 그룹핑 조건에 기반하여 셀존 후보 세포를 셀존 후보군으로 그룹핑하는 데이터 그룹핑부를 더 포함할 수 있다.In addition, the cell zone labeling device for bone marrow reading sets the mask size corresponding to the low magnification angle of view of the motion-controlled imaging around the cell zone candidate cells, and groups the cell zone candidate cells into the cell zone candidate groups based on the grouping conditions using the set mask size. A grouping part may be further included.
한편 본 발명의 목적은, 전술한 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치를 포함하고, 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지에 대하여 노이즈를 제거하고 수직으로 탐색하여 경계선의 수평 경계 시작점(horizontal beginning point)을 검출하는 경계선 검출부; 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지에 대하여 로우 패스 필터링을 수행하고, 수평 기준의 유효 화소수 카운팅 결과값으로 정규화하여 경계선을 레벨화하는 경계선 레벨화부; 및 레벨화된 경계선의 높은 레벨에서 낮은 레벨로 셀존 후보 세포를 정렬하는 레벨 컴포지션부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템을 제공함으로써 달성될 수 있다.On the other hand, the object of the present invention includes a cell zone labeling device for bone marrow reading as described above, removes noise against a stitched image to which low-thresholding is applied, and searches vertically to detect a horizontal beginning point of a boundary line. A boundary line detection unit; A boundary leveling unit that performs low-pass filtering on the stitched image to which low-thresholding is applied, and normalizes the boundary line by normalizing it to a counting result value of a horizontal reference effective pixel; And a level composition unit that aligns the cell zone candidate cells from a high level to a low level of the leveled boundary line, thereby providing a cell zone detection system for bone marrow reading.
그리고 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템은 셀존 후보 세포의 기 설정된 개수 정보에 기초하여 셀존 컨피던스 맵(Cell-zone confidence map)을 생성하는 컨피던스 맵 생성부를 더 포함할 수 있다.In addition, the cell zone detection system for bone marrow reading may further include a confidence map generation unit that generates a cell-zone confidence map based on predetermined number information of cell zone candidate cells.
또한 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템은 높은 레벨에서 낮은 레벨 순서로 정렬된 셀존 후보 세포를 고배율로 촬상하는 고배율 촬상부를 더 포함할 수 있다.In addition, the cell zone detection system for bone marrow reading may further include a high magnification imaging unit configured to image the cell zone candidate cells arranged in a high to low level order at high magnification.
아울러 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템은 다운 스케일링 이전의 원본 스티칭 이미지에 기반하여 다운 스케일링한 스티칭 이미지에서 정렬된 셀존 후보 세포를 재배치하는 얼라인먼트부를 더 포함할 수 있다.In addition, the cell zone detection system for bone marrow reading may further include an alignment unit for relocating aligned cell zone candidate cells in the down-scaled stitching image based on the original stitching image before down-scaling.
상기와 같은 본 발명의 일 실시예에 의하면, 골수 표본 슬라이드로부터 획득된 이미지에 대하여 이미지 처리 프로세스를 통하여 셀존을 구성할 수 있는 신뢰도 높은 싱글 세포에 대하여 레이블링하고 셀존 후보 세포로 선정할 수 있는 효과가 있다.According to an embodiment of the present invention as described above, for an image obtained from a bone marrow specimen slide, an effect of labeling and selecting a cell zone candidate cell for a highly reliable single cell capable of constructing a cell zone through an image processing process is obtained. have.
그리고 골수 표본 슬라이드로부터 획득된 이미지로부터 경계선 영역을 검출하고 레벨화된 경계선에 대하여 셀존 후보 세포를 정렬함으로써 셀존에 대한 레벨 맵(Level map) 또는 컨피던스 맵(Confidence map)을 생성할 수 있다.In addition, a level map or a confidence map for the cell zone may be generated by detecting the boundary region from the image obtained from the bone marrow sample slide and aligning the cell zone candidate cells with respect to the leveled boundary.
또한 셀존을 구성하는 셀존 후보 세포에 레벨 또는 신뢰도에 따른 관찰 우선 순위를 부여하여 고배율 촬상 및 판독 과정의 효율화를 기할 수 있다.In addition, it is possible to improve efficiency of a high magnification imaging and reading process by giving an observation priority according to level or reliability to the cell zone candidate cells constituting the cell zone.
도 1은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성을 나타낸 구성도,
도 2는 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 다운스케일부가 원본 이미지(위)를 1/4 비율로 다운스케일링 한 이미지(아래)를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 컬러 변환부가 RGB 컬러 공간(위)을 HSV 컬러 공간(아래)으로 변환한 예를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 컬러 변환부가 세그먼테이션부가 하이 쓰레스홀딩(위)과 로우 쓰레스홀딩(아래)을 적용하여 세그먼테이션한 결과와 그 각각의 바이너리 이미지의 예를 나타낸 도면,
도 5는 하이 쓰레스홀딩 모폴로지(위)와 로우 쓰레스홀딩 모폴로지(아래)의 모폴로지 결과 예를 나타낸 도면,
도 6은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 레이블링부가 정상적인 세포 레이블링 상태(위의 녹색 마크)와 비정상적인 세포의 레이블링한 상태(아래의 녹색 박스)의 예를 나타낸 도면,
도 7은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 폐색 세포 필터링부가 정상적인 세포의 레이블링 상태(위 이미지의 녹색 마크)에서 폐색된 단일 세포들을 제거한 상태(아래 이미지의 녹색 마크)의 예를 나타낸 도면,
도 8은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 셀존 후보 세포 선정부가 추출한 후보 세포(파란색 마크)의 예를 나타낸 도면,
도 9는 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치의 일 실시예 구성 중 데이터 그룹핑부가 화각 사이즈에 대응하는 마스크를 선정한 상태(왼편 파란색 박스)와 그룹핑 한 상태(오른편 파란색 박스)의 예를 나타낸 도면,
도 10은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템의 일 실시예 구성을 나타낸 구성도,
도 11은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템의 일 실시예 구성 중 경계선 검출부 및 경계선 레벨화부가 노이즈를 제거하고 경계선 영역을 레벨화한 상태의 예를 나타낸 도면,
도 12는 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템의 일 실시예 구성 중 레벨 컴포지션부가 셀존 후보 세포를 레벨에 따라 정렬한 상태의 예를 나타낸 도면,
도 13은 본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템의 일 실시예 구성 중 얼라이언먼트부가 단일 세포의 위치를 보정하여 재배치시키는 상태의 예를 나타낸 도면이다.1 is a configuration diagram showing an embodiment of the cell zone labeling device for bone marrow reading according to the present inventors,
FIG. 2 is a view showing an image (bottom) of the original image (top) downscaled by a 1/4 ratio during the configuration of an embodiment of the cell zone labeling device for bone marrow reading according to the present inventors;
3 is a view showing an example in which a color conversion unit converts an RGB color space (top) into an HSV color space (bottom) during configuration of an embodiment of the cell zone labeling apparatus for bone marrow reading according to the present inventors;
FIG. 4 shows the results of the segmentation by applying the high-thresholding (top) and low-thresholding (bottom) of the color conversion unit to the segmentation unit of the cell zone labeling apparatus for bone marrow reading by the present inventors, and the binary images of each of them. Drawing showing an example of,
5 is a view showing an example of a morphology result of a high-thresholding morphology (top) and a low-thresholding morphology (bottom);
6 is a view showing an example of a normal cell labeling state (green mark above) and abnormal cell labeling state (green box below) during configuration of an embodiment of the cell zone labeling device for bone marrow reading according to the present inventors;
Figure 7 is a cell zone labeling device for the bone marrow readout of the present invention in the configuration of the occluded cell filtering unit in the normal cell labeling state (green mark in the image above) of the removed cells (green mark in the image below) Example drawing,
8 is a view showing an example of a candidate cell (blue mark) extracted by the cell zone candidate cell selection unit during the construction of an embodiment of the cell zone labeling device for bone marrow reading by the present inventors;
9 is a view showing an example of a state in which a data grouping unit selects a mask corresponding to an angle of view (blue box on the left) and grouped state (blue box on the right) during an embodiment of the cell zone labeling apparatus for bone marrow reading according to the present inventors;
10 is a block diagram showing an embodiment of the cell zone detection system for bone marrow reading according to the present inventors,
11 is a view showing an example of a state in which a boundary detection unit and a boundary leveling unit remove noise and level a boundary area in an embodiment of the cell zone detection system for bone marrow reading according to the present inventors;
12 is a view showing an example of a state in which the level composition unit aligns cell zone candidate cells according to levels in one embodiment of the cell zone detection system for bone marrow reading according to the present inventors;
13 is a view showing an example of a state in which the alignment unit corrects and relocates a single cell in the configuration of an embodiment of the cell zone detection system for bone marrow reading according to the present invention.
이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and the contents described in the accompanying drawings, but the present invention is not limited or limited by the embodiments.
아래 설명하는 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있다. 아래 설명하는 실시예들은 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Various modifications may be made to the embodiments described below. The examples described below are not intended to be limiting with respect to the embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, or substitutes thereof.
한편, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고, 본 명세서에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명의 실시예를 적절히 표현하기 위해 사용된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 본 발명이 속하는 분야의 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 본 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.On the other hand, in the description of the present invention, when it is determined that a detailed description of related known functions or configurations may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted. In addition, terms used in the present specification (terminology) are terms used to properly represent an embodiment of the present invention, which may vary depending on a user, an operator's intention, or a custom in a field to which the present invention pertains. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout the present specification.
골수 판독을 위한 For bone marrow reading 셀존Cell zone 레이블링 장치 Labeling device
골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치(10)의 일 실시예는 이미지 스케일링부(110), 컬러 변환부(120), 세그먼테이션부(130), 모폴로지 변환부(140), 레이블링부(150), 폐색 세포 필터링부(160)를 포함하여 구성될 수 있으며, 도 1에 도시된 바와 같이, 셀존 후보세포 선정부(170)와 데이터 그룹핑부(180)를 더 포함하여 구성될 수도 있다.An embodiment of the cell
이하 도 1 내지 도 9를 참조하여 본 실시예 구성들에 대하여 상술한다. Hereinafter, the configuration of the present embodiment will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 9.
본 실시예인 셀존 레이블링 장치는 골수 표본 슬라이드를 촬상한 이미지의 처리 및 분석을 통해 진단검사의에게 신뢰도 높은 셀존을 제공하기 위하여 이상적인 세포를 효율적으로 레이블링하고 필터링하는 골수 판독 서포팅 장치이다.The cell zone labeling device of this embodiment is a bone marrow reading support device that efficiently labels and filters ideal cells to provide a reliable cell zone to a diagnostician through processing and analysis of an image of a bone marrow specimen slide.
'셀존(Cell-Zone)'이라 함은 골수 샘플의 도말과 염색과정을 거친 슬라이드표본의 촬상된 이미지에서 골수 판독을 위해 필요한 개수로 한정된 관찰 대상인 세포를 의미한다. 이러한 셀존은 슬라이드 상에 정상 세포, 비정상 세포, 파티클 등다양한 형태의 세포가 존재하고 판독에 유리한 상태 또는 판독하기 어려운 상태가 존재하므로 골수 판독을 위해 신뢰성 있는 셀존의 선정은 중요한 요소이다.The term'Cell-Zone' refers to cells that are the observation targets limited to the number required for bone marrow reading from the image of the slide sample after the smearing and staining process of the bone marrow sample. Since these cell zones have various types of cells, such as normal cells, abnormal cells, and particles, on the slide, there is a favorable state for reading or a difficult state for reading, so selecting a reliable cell zone for bone marrow reading is an important factor.
이미지 스케일링부(110)는 골수 표본 슬라이드의 모션 제어 촬상으로 획득된 다수의 분할 이미지를 스티칭한 스티칭 이미지를 다운 스케일링하는 역할을 한다. 여기서 골수 표본 슬라이드는 세포의 관찰을 위해 도말 및 염색 상태로 촬상 준비가 이루어지고 골수 표본 슬라이드의 분할된 다수의 영역에 대응하는 다수의 분할 이미지를 스캐닝을 통해 획득한다. 그리고 스티칭 이미지(stitching image)는 다수의 분할 이미지를 인접한 것끼리 연결하여 얻어진 이미지를 의미한다.The
전술한 스캐닝을 위해 저배율 렌즈와 이미지 센서를 포함하는 촬상 수단과, 슬라이드를 고정하는 지지 수단과, 조명을 가하는 조명 수단, 그리고 슬라이드의 분할된 영역을 빠짐없이 촬상하기 위해 촬상 수단 등의 모션을 제어하는 위치 제어 수단 등이 구비될 수 있다.For the above-described scanning, the imaging means including the low magnification lens and the image sensor, the supporting means for fixing the slide, the lighting means for applying the lighting, and the motion of the imaging means for completely imaging the divided area of the slide are controlled. The position control means and the like can be provided.
이미지 스케일링부(110)의 다운 스케일링은 도 2에 도시된 바와 같이 노이즈나 번짐(blurring)을 최소화하고 작은 크기에 따른 처리속도 향상을 위해 필요하다.Down-scaling of the
컬러 변환부(120)는 다운 스케일링된 스티칭 이미지의 RGB 컬러를 영상처리용 색공간으로 변환하는 역할을 한다. 영상처리용 색공간은 HSI, HSV, HSB, HSL 등이 있지만 본 실시예에서는 HSV 색공간을 이용하였다. 여기서 H와 S 중에서 H는 적색을 기준으로 한 색상 각도인 Hue를 의미하고 S는 색상 농도, 즉 채도(saturation)를 의미한다. I와 V, B, L은 모두 밝기 정보를 나타내는 것으로 각각 인텐시티(Intensity), 밸류(Value), 밝기(Brightness), 명도(Lightness)를 의미한다. 컬러 변환부(120)는 도 3에 도시된 일 예와 같이, RGB 컬러 공간(위)을 HSV 컬러 공간으로 컬러 변환을 수행할 수 있다.The
세그먼테이션부(130)는 영상처리용 색공간으로 변환된 스티칭 이미지를 하이 쓰레스홀딩(High Thresholding)과 로우 쓰레스홀딩(Low Thresholding)을 포함하는 다중 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화하는 역할을 한다. 이는 슬라이드 상에 존재하는 백혈구 이미지를 중심으로 구분화(segmentation) 처리하기 위해 하이 쓰레스홀딩을 적용하고 적혈구를 포함하는 이미지를 구분화 처리하기 위해 로우 쓰레스홀딩이 적용된다. 각 쓰레스 홀드 밸류는 해당 광학계 중심으로 세팅될 수 있을 것이다. 도 4는 하이 쓰레스홀딩한 결과 컬러 이미지와 그 바이너리 이미지(위), 그리고 로우 쓰레스홀딩한 결과 컬러 이미지와 그 바이너리 이미지(아래)의 예시를 나타내었다.The
모폴로지 변환부(140)는 하이 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화된 스티칭 이미지에 대하여 모폴로지 오프닝(morphology opening) 연산으로 세포 핵 이미지를 강화하고, 로우 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화된 스티칭 이미지에 대하여 모폴로지 딜레이션(morphology dilation) 연산으로 세포 연속성 이미지를 강화하는 역할을 한다. 모폴로지 오프닝 연산은 세포 핵 이미지를 강화하기 때문에 단일 세포 검출에 유리하고 로우 쓰레스홀딩에서 모폴로지 딜레이션은 세포의 연속성 이미지를 강화할 수 있기 때문에 파티클(particle) 또는 비정상적인 세포의 검출, 그리고 아래에서 후술할 세포의 경계선 검출(Boundary detection)에 유리하다.The
레이블링부(150)는 강화된 세포 핵 이미지에 기반하여 다수의 싱글 세포를 검출하여 레이블링하고, 강화된 세포 연속성 이미지에 기반하여 파티클 또는 비정상적 세포를 검출하여 레이블링하는 역할을 한다. 각 싱글 세포 및 파티클 또는 비정상적인 세포의 레이블링 정보에는 위치 정보와 크기 정보를 포함할 수 있다. 도 6의 위 이미지에서는 레이블링부(150)가 정상적인 세포 크기를 갖는 다수의 싱글 세포에 대하여 레이블링한 상태(녹색 마크)의 예를 나타내었고 도 6의 아래 이미지에서는 레이블링부(150)가 비정상적으로 크기가 큰 세포인 비정상세포 또는 파티클에 대하여 레이블링한 상태(녹색 박스)의 예를 나타내었다.The
폐색 세포 필터링부(160)는 레이블링된 다수의 싱글 세포에서 레이블링된 파티클 또는 레이블링된 비정상적 세포와 폐색(occlusion)되는 1 이상의 폐색 싱글 세포를 제거하는 역할을 한다. 이는 폐색된 상태의 폐색 싱글 세포는 셀존 신뢰도를 떨어뜨리는 영역에 배치된 것이므로 이를 배제하기 위함이다. 도 7에서는 이러한 폐색 싱글 세포를 제거한 상태를 나타내었다.The occluded
셀존 후보 세포 선정부(170)는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치는 레이블링된 다수의 싱글 세포에 상호간의 세포 거리값에 기초한 분산값 또는 표준편차값을 적용하여 싱글이거나 분산값 또는 표준편차값이 설정값보다 큰 싱글 세포를 셀존을 구성하는 셀존 후보 세포로 선정하는 역할을 한다. The cell zone candidate
셀존은 판독이 유리할수록 신뢰도가 높아진다. 따라서 지역적 분산도가 크거나 지역적으로 독립적인 싱글 세포로 존재할수록 셀존 후보 세포로 선정될 가능성이 높다. 즉 로컬 사이즈로 구분하여 분포도를 연산하는 경우 주변 세포와의 관계에서 분포도가 크거나 싱글 세포로 존재하는 경우를 셀존 후보 세포로 선정하는 것이 바람직하다. 여기서 레이블링된 다수의 싱글 세포들 각각이 분산값 또는 표준편차값을 갖도록 연산된다. 분산값 또는 표준편차값을 고려하여 선정된(추출된) 셀존 후보 세포의 예시는 도 8에서와 같다.(파란색 마크)The more favorable the cell zone is to read, the higher the reliability. Therefore, the greater the regional dispersion or the presence of a single regionally independent cell, the more likely it is to be selected as a cell zone candidate cell. That is, when calculating the distribution by classifying the local size, it is preferable to select a cell zone candidate cell when the distribution is large or exists as a single cell in relation to surrounding cells. Here, each of the labeled single cells is calculated to have a variance value or a standard deviation value. An example of a cell zone candidate cell selected (extracted) considering the variance value or standard deviation value is shown in FIG. 8 (blue mark).
데이터 그룹핑부(180)는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치는 셀존 후보 세포를 중심으로 모션 제어 촬상의 저배율 화각에 상응하는 마스크 사이즈를 설정하고, 설정된 마스크 사이즈를 이용한 그룹핑 조건에 기반하여 셀존 후보 세포를 셀존 후보군으로 그룹핑하는 역할을 한다. 여기서 그룹핑 조건은 설정된 마스크 사이즈가 소정 횟수 이상 인터섹션되거나 주변 세포와 겹칠 경우 인터섹센 횟수가 큰 세포에 흡수되도록 그룹핑한다. 도 9에서처럼, 그룹핑 전에는 셀존 후보 세포만큼 마스크 사이즈가 있기 때문에 마스크 사이즈의 중복이 과다하다(왼편의 파란 박스). 그러나 그룹핑 후에는 중복을 제거하여 적절한 개수로 줄일 수 있다(오른편의 파란 박스)The
데이터 그룹핑부(180)는 판독하는 진단검사의가 마지막 단계에서 검출된 셀존에 대하여 고배율 촬상을 시도하는 경우 같은 셀존 후보 세포에 대한 중복 촬상을 배제하여 판독 효율을 높이고 반복 촬상에 따른 택타임(tact time)을 줄일 수 있다.The
골수 판독을 위한 For bone marrow reading 셀존Cell zone 검출 시스템 Detection system
본 발명인 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템의 일 실시예는 셀존 레이블링 장치(10)와 함께, 경계선 검출부(20), 경계선 레벨화부(30), 레벨 컴포지션부(40)를 포함하여 구성될 수 있으며, 도 10에 도시된 바와 같이, 컨피던스 맵 생성부(50), 얼라이언먼트부(60), 고배율 촬상부(70)를 더 포함하여 구성될 수도 있다.An embodiment of the cell zone detection system for bone marrow reading according to the present inventors may include a cell
셀존의 신뢰도는 전술한 지역적분산도가 크거나 단일세포로 존재하는 경우 이외에도 슬라이드의 경계선에 위치할수록 높다. 이는 도말된 표본 슬라이드의 염색의 두께가 얇은 부분에 위치한 세포일수록 판독에 유리하기 때문이다. 아울러 세포의 연전현상(세포가 포개어져 배치되는 현상)이 없을 시에 셀존 신뢰도는 더 높아진다.The reliability of the cell zone is higher as it is located at the boundary of the slide than in the case where the above-described regional dispersion degree is large or exists as a single cell. This is because cells located in a thin portion of the staining of the smeared sample slide are advantageous for reading. In addition, the cell zone reliability is higher when there is no cell turnover (cell overlapping).
셀존 레이블링 장치(10)에 대해서는 전술하였으므로 이에 대한 설명은 생략하고, 이하 도 10 내지 도 13을 참조하여 본 실시예의 다른 구성들에 대하여 설명한다.Since the cell
경계선 검출부(20)는 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지에 대하여 노이즈를 제거하고 수직으로 탐색하여 경계선의 수평 경계 시작점(horizontal beginning point)을 검출하는 역할을 한다. 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지는 세포의 연속성이 강화된 이미지이므로 경계선이 강조된다. 따라서 이를 이용하되, 2D 이미지 상의 노이즈를 미디언필터(Median filter), 가우시안필터(Gaussian filter), 바이래터럴 필터(bilateral filter) 중 적어도 하나를 이용하여 영상신호의 노이즈를 제거하고, 수직으로 수평 경계 시작점의 검출을 반복하여 경계선을 검출할 수 있다.The boundary
경계선 레벨화부(30)는 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지에 대하여 로우 패스 필터링(Low pass filtering)을 수행하고, 수평 기준의 유효 화소수 카운팅(valid pixel counting) 결과값으로 정규화(normalization)하여 경계선을 레벨화하는 역할을 한다. 즉 로우 패스 필터링을 통해 고주파 신호를 제거하면 경계선 주변에서 잡음에 강인한 경계 영역을 만들고 수평 기준으로 유효 화소수를 카운팅하여 정규화하면 경계선(또는 경계 영역)을 레벨화할 수 있다. 결과적으로 유효 화소수를 고려하여 절대적인 레벨 맵, 상대적인 레벨 맵을 도출하며, 선택적으로 기능을 선정한다. 도 11에서는 경계선 검출부(20)와 경계선 레벨화부(30)가 노이즈가 제거되고 필터링되어 레벨화된 경계선의 일 예를 보여준다.The boundary
레벨 컴포지션부(40)는 레벨화된 경계선의 높은 레벨에서 낮은 레벨로 셀존 후보 세포를 정렬하는 역할을 한다. 레벨 컴포지션부(40)는 셀존 레이블링 장치(10)에서 선정된 셀존 후보 세포를 레벨화된 경계선의 레벨에 따라 정렬한다. 결국 레벨은 이상적인 세포의 우선순위를 의미하며 레벨에 따른 정렬이라 함은 본 발명의 일 실시예를 이용하는 진단검사의가 요구하는 셀존에 대하여 검출 및 셀존 제공 순서를 의미하기도 한다.The
검출된 셀존에 기반하여 고배율 촬상부(70)가 고배율 촬상을 시도하는 경우, 동일 레벨의 싱글 세포들 중에서는 표준편차값이 높은 것부터 고배율 촬상을 시도할 수 있다.When the high
컨피던스 맵 생성부(50)는 셀존 후보 세포의 기 설정된 개수 정보에 기초하여 셀존 컨피던스 맵(Cell-zone confidence map)을 생성하는 역할을 한다. 기 설정된 개수 정보는 본 발명을 이용하는 진단검사의의 작업시 입력 정보이거나 기 세팅된 정보일 수 있다. 도 12에서는 레벨에 따라 맵핑된 셀존 후보 세포들을 나타낸 셀존 컨피던스 맵(Cell-zone confidence map)의 일 예를 나타내었다.The confidence
또한 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템은 높은 레벨에서 낮은 레벨 순서로 정렬된 셀존 후보 세포를 고배율로 촬상하는 고배율 촬상부를 더 포함할 수 있다.In addition, the cell zone detection system for bone marrow reading may further include a high magnification imaging unit configured to image the cell zone candidate cells arranged in a high to low level order at high magnification.
얼라인먼트부(60)는 다운 스케일링 이전의 원본 스티칭 이미지에 기반하여 다운 스케일링한 스티칭 이미지에서 정렬된 셀존 후보 세포를 재배치하는 역할을 한다. 세포는 가변적 형상을 가지므로 이에 따른 위치 오차가 발생하는데 이를 보정하는 리파인먼트(refinment)가 필요하다. The
구체적으로는 원본 스티칭 이미지를 하이 쓰레드홀드 기준으로 세그먼테이션하여 핵을 강조하고 바이너리 이미지를 이용하면, 영역 정보(region information) 및 네이버후드써칭(neghborhood searching)에 따른 피크점 이동을 알 수 있고, 이를 통해 다운 스케일링한 셀존 후보 세포를 원본 스티칭 이미지에 상응하는 정확한 위치로 재배치할 수 있다. 도 13에서는 얼라이언먼트 처리(alignment process)를 통해 얼라이언먼트 전후의 중심 위치가 변경되는 일 예를 나타내었다.Specifically, when the original stitching image is segmented on the basis of high-thread hold to emphasize the nucleus and the binary image is used, the peak point shift according to region information and neighborhood searching can be known. The downscaled cell zone candidate cells can be relocated to the correct location corresponding to the original stitching image. 13 shows an example in which the center position before and after the alignment is changed through an alignment process.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 설명하였지만, 상술한 본 발명의 기술적 구성은 본 발명이 속하는 기술 분야의 당 업자가 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해되어야 한다. 아울러, 본 발명의 범위는 상기의 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어진다. 또한, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the technical configuration of the present invention described above is another specific form without a person skilled in the art to which the present invention pertains does not change the technical spirit or essential features of the present invention. It will be understood that can be carried out. Therefore, the above-described embodiments are to be understood in all respects as illustrative and not restrictive. In addition, the scope of the invention is indicated by the claims below, rather than the detailed description above. In addition, all modifications or variations derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts should be construed as being included in the scope of the present invention.
10: 셀존 레이블링 장치
20: 경계선 검출부
30: 경계선 레벨화부
40: 레벨 컴포지션부
50: 컨피던스 맵 생성부
60: 얼라이언먼트부
70: 고배율 촬상부
110: 이미지 스케일링부
120: 컬러 변환부
130: 세그먼테이션부
140: 모폴로지 변환부
150: 레이블링부
160: 폐색 세포 필터링부
170: 셀존 후보 세포 선정부
180: 데이터 그룹핑부10: Cell zone labeling device
20: boundary line detection unit
30: border leveling unit
40: level composition unit
50: confidence map generator
60: Alliance Division
70: high magnification imaging unit
110: image scaling unit
120: color conversion unit
130: segmentation unit
140: morphology conversion unit
150: labeling unit
160: occlusion cell filtering unit
170: cell zone candidate cell selection unit
180: data grouping unit
Claims (8)
골수 표본 슬라이드의 모션 제어 촬상으로 획득된 다수의 분할 이미지를 스티칭한 스티칭 이미지를 다운 스케일링하는 이미지 스케일링부;
상기 스케일링된 스티칭 이미지의 RGB 컬러를 영상처리용 색공간으로 변환하는 컬러 변환부;
상기 영상처리용 색공간으로 변환된 스티칭 이미지를 하이 쓰레스홀딩과 로우 쓰레스홀딩을 포함하는 다중 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화(segmentation)하는 세그먼테이션부;
상기 하이 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화된 상기 스티칭 이미지에 대하여 모폴로지 오프닝(morphology opening) 연산으로 세포 핵 이미지를 강화하고, 상기 로우 쓰레스홀딩을 적용하여 구분화된 상기 스티칭 이미지에 대하여 모폴로지 딜레이션(morphology dilation) 연산으로 세포 연속성 이미지를 강화하는 모폴로지 변환부;
상기 강화된 세포 핵 이미지에 기반하여 다수의 싱글 세포를 검출하여 레이블링하고, 상기 강화된 세포 연속성 이미지에 기반하여 파티클 또는 비정상적 세포를 검출하여 레이블링하는 레이블링부; 및
상기 레이블링된 다수의 싱글 세포에서 상기 레이블링된 파티클 또는 상기 레이블링된 비정상적 세포와 폐색(occlusion)되는 1 이상의 폐색 싱글 세포를 제거하는 폐색 세포 필터링부를 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치.
A support system for bone marrow reading performed based on an image captured of a bone marrow specimen smeared in a slide, comprising:
An image scaling unit for down-scaling a stitched image stitching a plurality of divided images obtained by motion control imaging of a bone marrow specimen slide;
A color conversion unit that converts the RGB color of the scaled stitched image into a color space for image processing;
A segmentation unit for segmenting the stitched image converted into the color space for image processing by applying multi-thresholding including high-thresholding and low-thresholding;
The cell nucleus image is strengthened by a morphology opening operation on the stitched image segmented by applying the high-thresholding, and a morphology delay is applied to the segmented image segmented by applying the low-thresholding. (morphology dilation) morphology transformation unit to enhance the cell continuity image by calculation;
A labeling unit for detecting and labeling a plurality of single cells based on the enhanced cell nuclear image, and for detecting and labeling particles or abnormal cells based on the enhanced cell continuity image; And
A cell zone labeling device for bone marrow reading, comprising an occluded cell filtering unit that removes the labeled particles or one or more occluded single cells occluded with the labeled abnormal cells from the labeled single cells.
상기 영상처리용 색공간은 HSV 색공간인 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치.
According to claim 1,
The image processing color space is a HSV color space cell zone labeling device for bone marrow reading.
상기 레이블링된 다수의 싱글 세포에 세포 거리값에 기초한 분산값 또는 표준편차값을 적용하여 싱글이거나 상기 분산값 또는 표준편차값이 설정값보다 큰 싱글 세포를 셀존을 구성하는 셀존 후보 세포로 선정하는 셀존 후보 세포 선정부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치.
According to claim 1,
A cell zone that selects a single cell having a variance or standard deviation value based on a cell distance value on the plurality of labeled single cells or a single cell having a larger variance value or a standard deviation value than a set value as a cell zone candidate cell constituting a cell zone. Cell zone labeling device for bone marrow reading further comprising a candidate cell selection unit.
상기 셀존 후보 세포를 중심으로 상기 모션 제어 촬상의 저배율 화각에 상응하는 마스크 사이즈를 설정하고, 상기 설정된 마스크 사이즈를 이용한 그룹핑 조건에 기반하여 상기 셀존 후보 세포를 셀존 후보군으로 그룹핑하는 데이터 그룹핑부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 레이블링 장치.
According to claim 3,
Further comprising a data grouping unit for setting a mask size corresponding to the low magnification angle of view of the motion control imaging centering on the cell zone candidate cells, and grouping the cell zone candidate cells into a cell zone candidate group based on the grouping conditions using the set mask size. Cell zone labeling device for bone marrow reading.
상기 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지에 대하여 노이즈를 제거하고 수직으로 탐색하여 경계선의 수평 경계 시작점(horizontal beginning point)을 검출하는 경계선 검출부;
상기 로우 쓰레스홀딩이 적용된 스티칭 이미지에 대하여 로우 패스 필터링을 수행하고, 수평 기준의 유효 화소수 카운팅 결과값으로 정규화하여 상기 경계선을 레벨화하는 경계선 레벨화부; 및
상기 레벨화된 경계선의 높은 레벨에서 낮은 레벨로 상기 셀존 후보 세포를 정렬하는 레벨 컴포지션부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템.
A cell zone labeling device for bone marrow reading according to claim 3 or 4,
A boundary detector for removing noise from the low-threshold stitched image and searching vertically to detect a horizontal beginning point of the boundary line;
A boundary level leveling unit performing low-pass filtering on the stitched image to which the low-thresholding is applied, and leveling the boundary line by normalizing to a result value counting of the effective pixels of a horizontal reference; And
A cell zone detection system for bone marrow reading further comprising a level composition unit that aligns the cell zone candidate cells from a high level to a low level of the leveled boundary line.
상기 셀존 후보 세포의 기 설정된 개수 정보에 기초하여 셀존 컨피던스 맵을 생성하는 컨피던스 맵 생성부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템.
The method of claim 5,
A cell zone detection system for bone marrow reading, further comprising a confidence map generator configured to generate a cell zone confidence map based on the preset number information of the cell zone candidate cells.
상기 높은 레벨에서 상기 낮은 레벨 순서로 상기 정렬된 셀존 후보 세포를 고배율로 촬상하는 고배율 촬상부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템.
The method of claim 5,
And a high magnification imaging unit configured to image the aligned cell zone candidate cells at high magnification from the high level to the low level order.
상기 다운 스케일링 이전의 원본 스티칭 이미지에 기반하여 상기 다운 스케일링한 스티칭 이미지에서 상기 정렬된 셀존 후보 세포를 재배치하는 얼라인먼트부를 더 포함하는 골수 판독을 위한 셀존 검출 시스템.The method of claim 5,
And an alignment unit for relocating the aligned cell zone candidate cells in the down-scaled stitching image based on the original stitching image before the down-scaling.
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040136581A1 (en) * | 1996-11-27 | 2004-07-15 | Chroma Vision Medical Systems, Inc., A California Corporation | Method and apparatus for automated image analysis of biological specimens |
KR20120074581A (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-06 | 주식회사 포스코 | Method and apparatus for detecting the scratch of an wire rod |
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---|---|---|---|---|
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040136581A1 (en) * | 1996-11-27 | 2004-07-15 | Chroma Vision Medical Systems, Inc., A California Corporation | Method and apparatus for automated image analysis of biological specimens |
KR20120074581A (en) * | 2010-12-28 | 2012-07-06 | 주식회사 포스코 | Method and apparatus for detecting the scratch of an wire rod |
JP2015052581A (en) * | 2013-01-08 | 2015-03-19 | キヤノン株式会社 | Biological tissue image reconfiguration method and device, and image display device using the biological tissue image |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2022124832A1 (en) * | 2020-12-10 | 2022-06-16 | (주)유아이엠디 | Method for determining cell zone of sample image of slide smeared with bone marrow, and method for imaging cell zone at high magnification |
WO2022173176A1 (en) * | 2021-02-09 | 2022-08-18 | (주)유아이엠디 | Method for obtaining high power image of slide sample |
KR102425195B1 (en) * | 2021-04-07 | 2022-07-27 | (주)유아이엠디 | Detection method of optimal inspection area for smear slide |
WO2023282462A1 (en) * | 2021-07-09 | 2023-01-12 | (주)유아이엠디 | Blood cell detection and classification method based on examination area designation |
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