WO2010140588A1 - 病理画像診断システム、病理画像診断方法、病理画像診断プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
この場合は、顕微鏡の視野に相当するのは最大でもPC(パーソナル・コンピュータ)のモニタ解像度になるが、組織が小さく画像表示時の倍率が小さくない限り、組織の全体の面積は、PCのモニタ解像度の数十倍、数百倍になる。
また、遠隔診断を行う場合など通信を介して電子画像の送信を行う場合は、伝送効率の関係からも病理組織画像の矩形分割が検討されることが多い。
また、例えば、診断対象である病理組織画像の注目区分領域とこの注目区分領域に隣接する上下左右等の隣接領域との関係が重視されることもあるため、上記特許文献1、2および3に開示された関連技術のように、各分割画像に指標値を割当てる手法では、画像診断効率が悪くなってしまうという不都合がある。
次に、本発明の実施形態について、その基本的構成内容を説明する。
本実施形態1の病理画像診断システム1は、図1に示すように、外部から送り込まれた病理組織画像(S10)における組織が撮像された画像領域(組織領域)を抽出する組織抽出手段10と、組織抽出手段10で抽出された画像領域である矩形ブロックS20を受け、各矩形ブロックS20について予め設定された病理組織にかかる指標量の計算を行う指標量計算装置20と、各矩形ブロックの指標量の重要度を算出し順序付けを行う重要度計算手段30と、重要度計算手段30から送り込まれる矩形ブロックS20を予め算出された指標値S40および重要度と対応づけて出力表示する画像表示手段40aを備えた構成をとっている。
ここで、組織抽出手段10は、組織が撮像された組織領域(画像領域)を、病理画像中における染色された領域として検知する。具体的には、組織抽出手段10は、上記病理組織画像から特定の色(または輝度)のモノクロ画像を作成し、このモノクロ画像に対して、予め設定された閾値による2値化画像作成アルゴリズム(例えば、判別分析法(大津の2値化))により2値化処理を行う。
また、ノイズにより少数の組織領域画素のみのブロックが抽出されるのを回避するために、上記2値化処理を行う前にガウシアンフィルタなどのぼかしフィルタを利用してノイズを抑制する処理を行うことが望ましい。
尚、実際に病理組織画像中にメッシュを描く必要はなく、設定された各矩形ブロックの頂点一つと矩形ブロックの縦横サイズを記憶する設定としてもよい。
尚、指標量計算手段20は、同時並行、分散的に病理指標の計算を行う指標量計算部201、202、203、…を備えている。尚、本実施形態1では、指標量計算部201、202、203からなる指標量計算手段20を例示しているが、指標量計算手段20で設定される指標利用の数はこれに限定されない。
そこで、本実施形態では、病理組織診断にかかる指標量として、病理組織の画像をブロック単位に分け、大域的な染色の濃度を調べるための[a]ブロック内指標量、大域的な染色変化を調べるための[b]ブロック間指標量、染色濃度や変化が人工的な理由であるかを調べるための[c]全ブロック指標量を導入する。
この指標量は、炎症や癌などの病気により生じる異常細胞核、異常細胞核群に対応した領域の特定色の絶対的な濃度や特定色で抽出された画素の塊の形状に関する量、例えば、矩形ブロック内のモーメント、Huモーメント、判別分析閾値、特定色の画素数、特定色の画素数塊の個数、面積平均、分散、長さ平均、分散、円形度平均、分散などが用いられる。
円形度は、Sを面積、Lを周囲長として
この指標量は、病理診断の重視される細胞核の増殖過程に対応した特定の組織領域内の周辺とその周辺領域の変化を反映し、例えば、ブロック単位のラプラシアンや周辺ブロックとの分散などが用いられる。
図5に示すように、対象ブロック(ア)は、隣接する8近傍ブロック(上下左右斜めの矩形ブロック)のうち7つの隣接ブロックをもつので、ラプラシアンは、以下に示す[数4]に基づき算出される。
この全ブロック指標量は、上記の[a],[b]が病理的な理由で生じたのか病理に関係のない人為的な理由で生じたのかを検証するためのもので、各矩形ブロックの優先度の算出には関係しないが、スライド作成時や撮影時の失敗などによる異常な画像として警告を出すために補助的に用いられる。
尚、上記算出された上記単独または複数の指標量は、スカラー値、もしくはベクトル値として重要度計算手段30に送られる。
ブロック内の色の均質性の場合、例えば細胞核の密集や濃さの場合は、画素の色値や密度が大きいほうが炎症やかんなどの病気の可能性があるので重要度は高くなる。
ブロック内の塊の均質性の場合は、例えば大きな円形度の高い画素塊(HE染色の場合は青い大きな円形塊)が多い場合は、癌細胞の可能性があるので重量度は高くなる。
ブロック間のラプラシアンのような周囲との変化の場合、変化量が大きい方が細胞増殖過程の異常として現れる病気の可能性があるので重要度は高くなる。
これらのような具体的な数値で計算される場合は、色値、密度などそのままの数値で使っても良いし、一定レンジで分けてランク化しても良い。
上記順序については、大小順位(全順序)の他、必ずしも順序づけがされていないグループとの対応づけであっても良い。指標量をx、順位もしくはグループをy、対応する写像をfとすると、
指標量計算手段20が、複数の指標量計算部(201、202、…)で構成されている場合は、写像(関数)を与える必要がある。
ここで、写像(関数)の与え方は、指標量の選択とどの指標を重視するかによって変わる。全指標の重要度が等価である場合は、全指標の総和による算出する。
ここでは、図6左図の濃灰色のブロックと図6右図の表の重要度列の上から3番目の重要度Cの行が対応づけられている。
また、複数の重要度を設定してもよく、その場合は、重要度のメニュで切り替えられるようにする。
このため、利用者は病理組織画像全体の様子が定量的に把握できるので、効率的、且つ迅速に病理画像診断を行うことができ、更には、診断時間を短縮することができる。
次に、上記実施形態1における病理画像診断システムの動作の概要を説明する。
生体組織が撮像された病理画像を予め設定された区分領域に分け各区分領域に対して、指標量計算部20が、病理診断の基準にかかる計測指標値を設定し(指標量設定工程)、次いで、重要度計算手段30が、前記各区分領域の計測指標値と前記各区分領域に隣接する区分領域における計測指標値とに基づき病理計測にかかる重要度を前記各区分領域に設定する(重要度設定工程)。
次いで、重要度計算手段30は、前記区分領域のうち前記生体組織が撮像された領域が一定の割合をしめる区分領域を抽出し(組織領域判定抽出工程)、この区分領域に対して前記計測指標値および前記区分重要度を対応付けて送出し、画像表示手段40aが、前記区分領域からなる病理画像の出力表示を行う。
以下、上記実施形態1における病理画像診断システムの動作について、図10のフローチャートに基づいて詳説する。
重要度計算手段30は、単一もしくは複数の指標量から指標量と重要度とを関連づける写像(関数)により各ブロックの重要度を算出する(ステップS6:重要度算出機能)。
ここでは、各ブロックと重要度情報、指標量情報との対応づけが示された出力表示が行われるものとする。
[実施形態2]
次に、本発明にかかる実施形態2の病理画像診断システムについて説明する。ここで、前述した実施形態1と同一の部分については、同一の符号を付するものとする。
この実施形態2は、システムの機器構成部分は前述した実施形態1(図1)とほぼ同一の構成を備えており、図2に示すように、実施形態1(図1)の画像表示手段40aに代えて、画像送信手段40bを備え、更に、この画像送信手段40bと通信回線を介して接続された受信側端末45cを備えた点が実施形態1の場合と相違する。
また、画像送信手段40bは、受信側で必要な重要度のブロックデータの受信が完了したとき、受信側端末から停止要求信号S60を受信すると共に、この停止要求信号S60に基づきブロックデータの送信を停止する(データ送信停止機能)。
次に、上記実施形態3における病理画像診断システムの動作について、図11のフローチャートに基づいて説明する。
重要度計算手段30は、単一もしくは複数の指標量から指標量と重要度とを関連づける写像(関数)により各ブロックの重要度を算出する(ステップA6:重要度算出機能)。
画像送信手段40bは、各ブロックデータに対して重要度情報を付加すると共に、重要度の高い順にブロックデータを受信側端末に送信する(ステップA8)。
画像送信手段40bは、この停止信号を受信した(ステップA9:YES)場合に、符号化済みブロックデータの送信を停止する(ステップA10:送信終了)。
尚、本実施形態2のCPU412、およびネットワークインタフェース413は、上述のように、重要度の高い順にブロックデータ(ブロック)の送信を行う。
次に、本発明にかかる実施形態3の病理画像診断システムについて説明する。ここで、前述した実施形態1と同一の部分については、同一の符号を付するものとする。
この実施形態3は、システムの機器構成部分は前述した実施形態1(図1)とほぼ同一の構成を備えており、図3に示すように、実施形態1(図1)の画像表示手段40aに代えて、画像送信手段40cを備え、更に、この画像送信手段40bと通信回線を介して接続された受信側端末40cを備えた点が実施形態1の場合と相違する。
送り込まれたブロックの重要度がより高いブロックに対しては、元画像に完全に復元可能な、可逆符号化を行う。
また、領域符号化手段40cは、送り込まれたブロックの重要度が低くなるにつれて、その重要度に対応して圧縮率を高くしていき、より高い圧縮率となる符号化を行い(機能)、符号化されたブロックのデータ量(送信データ量)の軽減を行う。
次に、上記実施形態3における病理画像診断システムの動作について、図12のフローチャートに基づいて説明する。
重要度計算手段30は、単一もしくは複数の指標量から指標量と重要度とを関連づける写像(関数)により各ブロックの重要度を算出する(ステップB6:重要度算出機能)。
領域符号化手段40cは、ソートされた順に、各ブロックの重要度に応じて圧縮率を変えながら、各ブロックの符号化を行う(ステップB8)。
受信側は必要な重要度のブロックデータを受信後、ブロックデータの送信停止を要求する停止要求信号を、送信側である領域符号化手段40cに送信する。
領域符号化手段40cは、この停止信号を受信した(ステップB10:YES)場合に、符号化済みブロックデータの送信を停止する(ステップB11送信完了)。
10 組織抽出手段
20 指標量計算部
30 重要度計算手段
201、202、203、… 指標計算部
250 データ処理装置
251、351、411 ディスクメモリ
252、353、412 CPU(中央処理装置)
354 モニタ
400a 画像表示装置
400b 画像送信装置
400c 領域符号化装置
413 ネットワークインタフェース
Claims (8)
- 生体組織が撮像された病理画像を予め設定された区分領域に分け各区分領域に対して病理診断の基準にかかる予め設定された計測指標値を設定する計測指標設定手段と、
前記各区分領域の計測指標値と前記各区分領域に隣接する区分領域における計測指標値とに基づき病理計測にかかる重要度を前記各区分領域に設定する重要度設定手段と、
前記区分領域のうち前記生体組織が撮像された領域が一定の割合をしめる区分領域を抽出すると共に当該区分領域に対して前記計測指標値および前記区分重要度を対応付けて送出する区分領域抽出手段と、
前記送出された区分領域からなる病理画像を出力表示する区分領域出力表示手段とを備えたことを特徴とする病理画像診断システム。 - 前記請求項1に記載の病理画像診断システムにおいて、
前記病理画像中の生体組織が予め設定された特定色により染色処理されている場合に、前記計測指標設定手段は、前記特定色の予め設定された濃度の量に基づき病理診断にかかる計測指標値を設定する色濃度指標値設定機能を備えたことを特徴とする病理画像診断システム。 - 前記請求項1に記載の病理画像診断システムにおいて、
前記組織抽出手段は、前記区分領域間のラプラシアンを計算することにより前記区分領域における画像特徴の抽出を行い、当該抽出結果に基き前記生物組織が含まれたブロックの抽出を行うラプラシアン抽出機能を備えたことを特徴とする病理画像診断システム。 - 前記請求項1に記載の病理画像診断システムにおいて、
前記組織抽出手段は、隣接区分領域のモーメントに基づき画像特徴の抽出を行うことにより生物組織が含まれたブロックを抽出するモーメント抽出機能を備えたことを特徴とする病理画像診断システム。 - 前記請求項1に記載の病理画像診断システムにおいて、
区分領域抽出手段は、
前記区分領域を前記設定された重要度の値が高い順に送信する重要度順送信機能を備えたことを特徴とする病理画像診断システム。 - 前記請求項1、2に記載の病理画像診断システムにおいて、
区分領域抽出手段は、
前記設定された重要度の値がより高い区分領域をより低い圧縮率で符号化すると共に、前記重要度の値がより低い区分領域をより高い圧縮率で符号化する区分領域圧縮機能を備えたことを特徴とする病理画像診断システム。 - 生体組織が撮像された病理画像を予め設定された区分領域に分け各区分領域に対して病理診断の基準にかかる計測指標値を設定し、前記各区分領域の計測指標値と前記各区分領域に隣接する区分領域における計測指標値とに基づき病理計測にかかる重要度を前記各区分領域に設定し、前記区分領域のうち前記生体組織が撮像された領域が一定の割合をしめる区分領域を抽出すると共に当該区分領域に対して前記計測指標値および前記区分重要度を対応付けて送出し、前記区分領域からなる病理画像を出力表示することを特徴とする病理画像診断方法。
- 生体組織が撮像された病理画像を予め設定された区分領域に分け各区分領域に対して病理診断の基準にかかる計測指標値を算出する機能と、前記各区分領域の計測指標値と前記各区分領域に隣接する区分領域における計測指標値とに基づき病理計測にかかる重要度を前記各区分領域に設定する機能と、前記区分領域のうち前記生体組織が撮像された領域が一定の割合をしめる区分領域を抽出する機能と、予め設定されたコンピュータに実行させることを特徴とする病理画像診断プログラム。
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