WO2011081060A1 - 画像診断方法、画像診断装置および画像診断プログラム - Google Patents

Abstract

診断対象物のうち診断基準となる特徴部を診断に適した倍率で実用的な画像サイズの出力画像を作成することができる新しい画像診断方法を提供する。診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得する取得手段１１と、前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換する変換手段１２と、前記第２解像度に変換された前記画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出する抽出手段１３と、抽出手段１３により抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定する判定手段１４と、前記特徴領域が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズ内に収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成する作成手段１５と、を含む画像診断装置。

Description

画像診断方法、画像診断装置および画像診断プログラム

　本発明は、画像診断方法、画像診断装置および画像診断プログラムに関する。

　従来より、患者の診断方法の一つとして、たとえば、患者の人体より採取された病変の組織や細胞などの標本（病理標本）を、ガラスのスライド上に貼り付けて顕微鏡を用いて診断する病理診断がある。病理診断においては、病変の特徴として、低倍率で確認しやすい腺管のような特徴、および高倍率で確認しやすい細胞核内部のような特徴が存在する。顕微鏡を用いた病理診断は、まず、顕微鏡の倍率を低倍率に設定して標本を粗検索し、次いで、段階的に倍率を高倍率に設定して診断の基準となる特定の領域（ＲＯＩ）を絞り込むことによって行われていた。

　そして、近年、顕微鏡による病理診断以外にも、スライド上の標本を電子画像として取り込む画像スキャナを用いた病理診断（画像診断）が行われている。この画像診断は、標本を含むスライド全体を高倍率で撮像した電子画像（病理画像）からダウンサンプリングによって、撮像した倍率以下の画像を作成することで行われる。

　画像診断としては、特許文献１に記載の技術のように、病理画像全体を一定の大きさのブロックに分割して、ＲＯＩの解析を各ブロック内で行うことが多く、また、画像の解像度を段階的に変える多重解像度による分析でも、ブロックを４分割や１６分割など整数倍分割することが多い。ここで、画像処理の対象とするブロックサイズは、ＣＰＵやストレージなどのハードウェアの処理能力や、モニタなどの表示装置による解像度によって制限されることによって制限されるのが一般的である。

特開２００９－００９２９０号公報

　しかしながら、固定倍率で取得した画像に基づいて画像診断する場合、上記の一定のブロックサイズによる処理では、病理画像の病変に該当する部位を診断に適した倍率で実用的な画像サイズに収めることは困難であるという問題点があった。すなわち、固定倍率が上記診断に適した倍率より低い場合、病理画像の病変に該当する部位全体が画像サイズ内や１つのブロックサイズ内に収まらない状況が生じ得る。一方、固定倍率が上記診断に適した倍率より高い場合、病理画像の病変に該当する部位全体が画像サイズ内や１つのブロックサイズ内の小領域内のみに収まる状況も生じ得る。

　したがって、本発明は、上記問題点を解決し、診断基準となる特徴部を診断に適した倍率で実用的な画像サイズの出力画像を作成することができる新しい画像診断装置、画像診断方法、および画像診断プログラムを提供することを目的とする。

　本発明による画像診断装置によれば、診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得する取得手段と、前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換する変換手段と、前記第２解像度に変換された前記画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定する判定手段と、前記特徴領域が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成する作成手段と、を含む。

　本発明による画像診断方法によれば、診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得する取得工程と、前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換する変換工程と、前記第２解像度に変換された前記画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出する抽出工程と、前記抽出工程により抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定する判定工程と、前記特徴領域が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成する作成工程と、を含む。

　本発明による画像診断プログラムによれば、診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得するステップと、前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換するステップと、前記第２解像度に変換された画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出するステップと、前記抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定するステップと、前記特徴が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成するステップと、を含む。

　以上のように構成された本発明によれば、診断基準となる特徴部を診断に適した倍率で実用的な画像サイズの出力画像を作成することができる。

第１実施形態の画像診断装置１０のハードウェア構成を示す概略図である。 第１実施形態の画像診断装置１０の概略構成の一例を示す図である。 補間関数による画像信号のダウンサンプリングを説明するための図である。 近接する病理特徴の包含矩形の作成を説明するための図である。 第１実施形態の画像診断方法の処理内容を示すフローチャートである。 第２実施形態の画像診断装置１０の概略構成の一例を示す図である。 異なる倍率での異なる病理特徴をＷＥＢページに配置して表示する例を示す図である。 第２実施形態の画像診断方法の処理内容を示すフローチャートである。

　以下、本発明を実施するための好適な各実施形態を、図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態では、診断対象物として、人体より採取された病理標本を例に挙げて説明する。病理標本は、たとえば、臓器摘出によって得たブロック標本や針生検によって得た標本を厚さ数ミクロン程度に薄切した標本である。

　＜第１実施形態＞

　図１は、本発明の第１実施形態の画像診断装置１０のハードウェア構成を示す概略図であって、図２は、本発明の第１実施形態の画像診断装置１０の概略構成の一例を示す図である。

　画像診断装置１０は、ハードウェアとして、図１に示すように、たとえば、ＣＰＵ（中央処理演算装置）、ＣＰＵにバス結合されたＲＯＭ、ＲＡＭ、記憶部、入力部、表示部、および入出力インタフェースなど、通常のコンピュータ装置と同様のハードウェアを備える。画像診断装置１０は、物理的には、専用化したシステム、あるいは汎用の情報処理装置のいずれであってもよい。たとえば、一般的な構成の情報処理装置において、本発明の画像診断方法における各処理を規定したソフトウェアを起動することにより、画像診断装置１０を実現することもできる。

　画像診断装置１０は、図２に示すように、画像データ取得手段１１と、解像度変換手段１２と、対象領域抽出手段１３と、病理特徴判定手段１４と、出力画像作成手段１５と、出力画像表示手段１６と、を含んで構成される。これらの各手段は、主にＣＰＵがＲＯＭやＲＡＭに格納されるプログラムを実行し、各ハードウェアを制御することにより、実現される。

　画像データ取得手段（取得手段）１１は、病理標本を撮影することによって生成された、第１解像度を有する最高倍率画像（画像）のデータを取得する。最高倍率画像は、たとえば、染色された病理標本をスライド上に貼り付け、画像スキャナによりスライド全体を最高倍率で撮像した画像であって、画像スキャナから取得することができる。第１解像度は、画像スキャナの最高倍率に対応した解像度である。

　解像度変換手段（変換手段）１２は、画像の解像度を、第１解像度より低い解像度に変換する。すなわち、解像度を変換することによって、最高倍率画像から小さい解像度で表現した縮小画像をデジタル信号処理で作成する。具体的には、解像度変換手段１２は、画像の解像度を、第１解像度より低い第２解像度に変換する。第２解像度は、後述する対象領域抽出手段１３によって病理標本のＲＯＩを抽出する際に、最初に指定する初期倍率に対応する解像度であって、病変に応じて設定することができる。初期倍率は、たとえば、顕微鏡を用いた病理診断を行う際、顕微鏡で見るときに最初に低倍率で設定する倍率よりも少し低い倍率に設定されることが望ましい。また、解像度変換手段１２は、病理特徴領域の大きさに応じて、画像の解像度を、第１解像度以下で、かつ、第２解像度より高い第３解像度に変換して設定する。

　ここで、第１解像度から、たとえば、第２解像度に変換する方法（縮小画像の生成方法）は、第２解像度が第１解像度の整数分の１の場合、第１解像度の画像において、一定間隔で平均値や中央値をとることで実現できる。また、任意の倍率の縮小画像を作成する場合は、信号処理技術で用いられるダウンサンプリングによって生成可能である。ダウンサンプリングは、たとえば、図３に示すように、元画像(高倍率画像)のサンプリング信号間の値を特定の補間関数（たとえば、Ｂ－ｓｐｌｉｎｅ関数、Ｌａｎｃｚｏｓ関数など）でモデル化し、縮小画像時の間隔で必要な値を与える。なお、解像度の変換方法は、上記方法を含め、一般的に従来から知られている種々の方法を用いることができる。

　対象領域抽出手段（抽出手段）１３は、第２解像度に変換された画像（縮小画像）を解析し、病理標本の関心領域（ＲＯＩ）を抽出する。抽出方法の具体例としては、がん細胞の細胞核が病理標本の診断基準となる病変の特徴（病理特徴）とすれば、がん細胞は正常細胞に対して密集増殖することが多いため、細胞核の高密度領域が疑わしい領域、すなわち特定の領域として抽出することができる。病理標本が、ヘマトキシリン－エオジン（ＨＥ）染色されている場合、細胞核の部分が青紫色に、細胞質の部分が赤紫色となるので、画像中の青紫画素の密度が高い部分、つまり、単位領域内で青紫色の画素が一定数以上の領域をＲＯＩとして抽出すると良い。なお、ＲＯＩの抽出方法は、上記方法を含め、従来のＲＯＩ判定方法の技術を利用することができる。

　病理特徴判定手段（判定手段）１４は、抽出されたＲＯＩで、所定の画像特徴を示す特徴領域（病理特徴領域）が存在するか否かを判定する。病理特徴領域が存在するか否かの判定方法は、ＲＯＩに、その病理特徴の色、形に該当する病理特徴が抽出できるか否かで判定することができる。たとえば、病理特徴の色、形などを特徴量ベクトルとして、ニューラルネットワークやサポートベクターマシンなどの機械学習方式であらかじめ学習された識別器を用いることもできる。なお、病理特徴の判定方法は、上記方法を含め、従来の病理特徴の判定方法の技術を利用することができる。

　病理特徴判定手段１４は、病理特徴領域が見つかれば、縮小画像の倍率、縮小画像中での病理特徴の大きさおよび位置情報、その最高倍率画像中での換算値を出力画像作成手段１５に送る。また、病理特徴判定手段１４は、病理特徴領域が見つからなければ、画像の解像度を、第１解像度以下で、かつ、第２解像度より高い第３解像度に変換するよう、解像度変換手段１２に指示情報を送る。その結果、解像度変換手段１２によって新たに変換された解像度を表示する縮小画像において、対象領域抽出手段１３と病理特徴判定手段１４は、再度、ＲＯＩを抽出し、病理特徴領域が存在するか否かを判定する。なお、２回目以降のＲＯＩの抽出は、処理時間削減のため、前回の解像度での情報を利用してもよい。これら解像度変換手段１２、対象領域抽出手段１３、および病理特徴判定手段１４は、病理特徴が見つかるまで、または、第１解像度（最高倍率）に到達するまでそれぞれの処理を実行する。もし、最高倍率においても病理特徴領域が見つからなかった場合、病理特徴領域の不在情報を出力画像作成手段１５に送る。

　出力画像作成手段（作成手段）１５は、病理特徴領域が存在する場合、その病理特徴領域の適切な倍率を計算し、その倍率と、最高倍率画像での対応位置から、最高倍率画像のうち病理特徴領域に該当する部位を、出力する画像サイズの所定範囲に収まるように解像度変換して出力画像を作成する。
すなわち、縮小画像の解像度（倍率）の情報、縮小画像中での病理特徴の大きさおよび位置情報、最高倍率画像中での換算値の情報を受け取ると、これらの情報に基づいて、ＣＰＵやストレージなどのハードウェアの処理能力等に基づいて予め設定されたサイズの出力画像を作成する。この際、病理特徴領域が、出力画像のサイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように、出力画像の解像度を調節する。
たとえば、出力画像のサイズが２０４８×２０４８画素であり、病理特徴領域が出力画像の５０％を占めるように解像度を調節する場合を考える。この場合、出力画像の解像度は、縮小画像での病理特徴領域の総画素数をＡとすると、出力画像サイズとの比率Ｐ（２０９７１５２／Ａ）と、縮小画像の倍率ｘとから、Ｐ×ｘとして算出することができる。なお、病理特徴領域の出力画像に占める割合は、上記５０％の場合に限られず、１００％未満であれば、病理特徴に応じて適宜自由に設定することができる。

　解像度を算出した後、出力画像作成手段１５は、最高倍率画像を、前記算出した解像度の縮小画像に変換し、次に、病理特徴領域の位置情報に基づき、該縮小画像において対応する病理特徴領域を切り出すことにより、出力画像を生成する。なお、縦横比が極端に大きいか、または小さい場合に対応して縦方向５０％以上、横方向５０％以上のように各方向での最低比率を設定してもよい。また、病理特徴領域が、たとえば、図４に示すように、同一倍率で、一定距離内で近接（隣接）する場合、近接する病理特徴領域をまとめて包含矩形(バウンディングボックス)を作成し、該包含矩形を一つの病理特徴領域とみなして、上述した出力画像を生成してもよい。

　出力画像表示手段１６は、たとえば、作成した出力画像を表示するモニタである。また、表示手段１６は、病理特徴領域が存在しない場合、すなわち、病理特徴領域の不在情報を受けた場合、たとえば、「病理特徴は見つかりませんでした」と表示部に表示し、または非表示のままとすることができる。

　以下、図５に示すフローチャートを参照して、画像診断装置１０において実施される本実施形態の画像診断方法を説明する。なお、図５のフローチャートで示される各処理は、処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。

　まず、画像データ取得手段１１は、第１解像度を有する最高倍率画像のデータを取得する（ステップＳ１００）。最高倍率画像は、たとえば、染色された病理標本をスライド上に貼り付け、画像スキャナによりスライド全体を最高倍率で撮像した画像である。

　次いで、解像度変換手段１２は、最高倍率画像の変換する解像度を設定する（ステップＳ１０１）。初期設定としては、第１解像度より低い第２解像度を設定する。第２解像度は、病理標本の特徴的な領域を抽出する際に、最初に指定する初期倍率に対応する解像度である。

　次いで、解像度変換手段１２は、解像度を変換することによって、最高倍率画像から小さい解像度で表現した縮小画像をデジタル信号処理で作成する（ステップＳ１０２）。縮小画像の生成方法については、上述したように、種々の方法を用いることができ、たとえばダウンサンプリングを用いる。

　次いで、対象領域抽出手段１３は、解像度が変換された縮小画像を解析し、病理標本のＲＯＩを抽出する（ステップＳ１０３）。たとえば、がん細胞の細胞核が病理標本の診断基準となる特徴（病理特徴）とすれば、がん細胞は正常細胞に対して密集増殖することが多いため、細胞核の高密度領域が疑わしい領域、すなわち特定の領域（ＲＯＩ）として抽出することができる。

　ＲＯＩが抽出された場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、病理特徴判定手段１４は、ＲＯＩに、病理特徴領域が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０５）。病理特徴領域が存在するか否かの判定方法は、ＲＯＩに、その病理特徴の色、形に該当する特徴が抽出できるか否かで判定することができる。

　病理特徴領域が存在する場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、出力画像作成手段１５は、最高倍率画像のうち病理特徴領域が、出力画像のサイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成する（ステップＳ１０７）。出力画像の生成は、上述したように、病理特徴領域が存在する場合に、病理特徴判定手段１４から送られてくる縮小画像の倍率、縮小画像中での病理特徴の大きさおよび位置情報、その最高倍率画像中での換算値に基づいて行われる。作成された出力画像を、表示手段１６によって表示し、必要に応じて画像処理を施すことで、病理医は画像診断を行うことができる。

　ＲＯＩが抽出されない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、または、病理特徴領域が存在しない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、現在設定されている解像度が最高倍率の解像度（第１解像度）であるか否かを判定する（ステップＳ１０８）。

　現在設定されている解像度が最高倍率の解像度である場合（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、本処理フローを終了する。一方、最高倍率の解像度でない場合（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理に戻り、解像度変換手段１２は、現在設定されている解像度を一定の割合で高くした解像度を、最高倍率画像の変換する解像度として設定し、上記ステップＳ１０１～Ｓ１０８の処理を繰り返す。

　なお、上記第１実施形態の画像診断方法を計算機上で実行可能なプログラムとして構成し、そのプログラムを計算機で読取自在な情報記憶媒体（メモリ）に格納して、その計算機上において上記処理フローで示す処理を実行することで、本実施形態の画像診断プログラムを提供することができる。

　以上、本実施形態によれば、診断基準となる特徴部を診断に適した倍率で実用的な画像サイズの出力画像を作成することができる。たとえば、がん診断のための病理診断に対して、レンズの倍率にないさまざまな倍率で、診断基準となる病理特徴の明確な表示が可能である。

　また、病理画像のＲＯＩ抽出処理と、画像のダウンサンプリング処理による縮小画像作成の反復処理によって、病理特徴を診断に適した倍率で、実用的な画像サイズで画像内に収めることができる。

　さらに、電子化された病理画像で診断する際に、ＣＰＵやストレージなどのハードウェアの処理能力や、モニタなどの表示装置による解像度によって制限される画像サイズ内で、最大限、見やすい病理特徴を表示することができる。

　さらに、病理画像特徴が明確な倍率、画像サイズで電子データとして保存することで、病理画像診断の訓練材料の蓄積を可能とする。

　＜第２実施形態＞

　以下、本発明の第２実施形態の画像診断装置２０について説明する。

　第２実施形態は、複数の病理特徴に対して適切な倍率の出力画像を作成し、かつ、それらを関連付けて画像出力する。本実施形態では、異なる倍率で確認可能な２つの病理特徴（第１病理特徴および第２病理特徴）を有する場合を例に取って説明するが、本発明はこれに限られず、たとえば、３つ以上の病理特徴を有していてもよい。

　図６は、本発明の第２実施形態の画像診断装置２０の概略構成の一例を示す図である。

　画像診断装置２０は、図６に示すように、画像データ取得手段１１、解像度変換手段１２と、第１対象領域抽出手段１３Ａおよび第２対象領域抽出手段１３Ｂと、第１病理特徴判定手段１４Ａおよび第２病理特徴判定手段１４Ｂと、出力画像表示手段１６と、出力画像統合手段１７と、を含んで構成される。これらの各手段は、主にＣＰＵがＲＯＭやＲＡＭに格納されるプログラムを実行し、各ハードウェアを制御することにより、実現される。なお、各手段について、上記第１実施形態の各手段と原則として共通とすることができる構成は、ここでの詳細な説明を省略する。

　第１対象領域抽出手段１３Ａは、第２解像度に変換された画像（縮小画像）を解析し、第１病理特徴のＲＯＩを抽出し、第２対象領域抽出手段１３Ｂは、第２解像度に変換された画像（縮小画像）を解析し、第２病理特徴のＲＯＩを抽出する。なお、第１対象領域抽出手段１３Ａおよび第２対象領域抽出手段１３Ｂ自体の機能は、第１実施形態の対象領域抽出手段１３と共通とすることができるので、ここでの詳細な説明は省略する。

　第１病理特徴判定手段１４Ａは、抽出されたＲＯＩで、第１病理特徴が存在するか否かを判定し、第１病理特徴判定手段１４Ｂは、抽出されたＲＯＩで、第２病理特徴が存在するか否かを判定する。なお、第１病理特徴判定手段１４Ａおよび第２病理特徴判定手段１４Ｂ自体の機能は、第１実施形態の病理特徴判定手段１４と共通とすることができるので、ここでの詳細な説明は省略する。

　出力画像統合手段１７は、第１実施形態の出力画像作成手段１５の機能に加えて、病理特徴ごとに作成された出力画像を関連付ける機能を有する。たとえば、第１病理特徴の領域と、第２病理特徴の領域とが異なる倍率において同じ位置にある場合は、それぞれの出力画像を関連付けた上で統合し、表示手段１６に表示させる。関連付けの方法としては、各出力画像の画像ヘッダに相互の画像情報を表示させたり、ＷＥＢページ上に配置して表示する方法が考えられる。なお、ＷＥＢページに配置する場合は、図７に示すように、情報リンク等を設定してもよい。

　以下、図８に示すフローチャートを参照して、画像診断装置２０において実施される本実施形態の画像診断方法を説明する。本実施形態では、異なる倍率で確認可能な２つの病理特徴（腺管構造に特徴を有する第１病理特徴、細胞核構造に特徴を有する第２病理特徴）を用いて説明する。なお、図８のフローチャートで示される各処理は、処理内容に矛盾を生じない範囲で任意に順番を変更して又は並列に実行することができる。

　まず、画像データ取得手段１１は、第１解像度を有する最高倍率画像のデータを取得する（ステップＳ２００）。

　次いで、出力画像を生成する病理特徴を設定する（ステップＳ２０１）。たとえば、最初に、腺管構造に特徴を有する第１病理特徴の出力画像を生成するものとして、第１病理特徴を設定する。

　次いで、ステップＳ２０２～Ｓ２０９の各処理を実行する。なお、ステップＳ２０２～Ｓ２０９の各処理は、第１実施形態のステップＳ１０１～Ｓ１０８の処理と同様であるので、ここでの詳細な説明は省略する。

　ステップＳ２０８の処理、またはステップＳ２０９の処理の後、次の病理特徴が有るか否かを判定する（ステップＳ２１０）。

　次の病理特徴が有れば（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ２０１の処理に戻り、次の病理特徴である、細胞核構造に特徴を有する第２病理特徴の出力画像を生成するものとして、第２病理特徴を設定し、上記ステップＳ２０２～Ｓ２０９の処理を繰り返す。

　次の病理特徴がなければ（ステップＳ２１０：Ｎｏ）、出力画像統合手段１６は、病理特徴ごとに作成された出力画像を関連付けて表示する（ステップＳ２１１）。たとえば、第１病理特徴と、第２病理特徴が異なる倍率において同じ位置にある場合は、図７に示すように、それぞれの出力画像を関連付けた上で統合して表示する。

　なお、上記第２実施形態の画像診断方法を計算機上で実行可能なプログラムとして構成し、そのプログラムを計算機で読取自在な情報記憶媒体（メモリ）に格納して、その計算機上において上記処理フローで示す処理を実行することで、本実施形態の画像診断プログラムを提供することができる。

　以上、本実施形態によれば、病理特徴ごとに、それぞれ病理特徴領域を診断に適した倍率で実用的な画像サイズの出力画像を作成することができる。また、異なる病理特徴を関連付けて表示することで、病理診断する病理医に対して、有用な情報を提供し、診断の効率を向上させることができる。

　＜変形例＞

　以上のように本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は、以上の実施形態に限定されるべきものではなく、特許請求の範囲に表現された思想および範囲を逸脱することなく、種々の変形、追加、および省略が当業者によって可能である。

　たとえば、上記各実施形態では、出力画像をモニタなどの表示部で表示する場合を例にとって説明したが、本発明はこれに限られず、たとえば、画像診断装置１０，２０に接続されたプリンタなどの印刷装置で出力画像を印刷してもよい。

　また、上記各実施形態では、診断対象物として病理標本を例にとって説明したが、本発明はこれに限られず、他の生体標本を用いてもよい。

　さらに、各実施形態において、画像診断装置１０，２０には、用途に応じた各手段が備えられているが、画像診断装置１０，２０に備えられている各手段は、そのいくつかを一纏めにして構成されていてもよいし、一つの手段をさらに複数の手段に分割して構成されていてもよい。

　この出願は、２０１０年１月４日に出願された日本出願特願２０１０－１４９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

　本発明によれば、病理画像の診断支援における利用が可能である。

１０，２０　画像診断装置、
１１　画像データ取得手段、
１２　解像度変換手段、
１３　対象領域抽出手段、
１４　病理特徴判定手段、
１５　出力画像作成手段、
１６　出力画像表示手段。

Claims (6)

1. 　診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得する取得手段と、
   　前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換する変換手段と、
   　前記第２解像度に変換された前記画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出する抽出手段と、
   　前記抽出手段により抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定する判定手段と、
   　前記特徴領域が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成する作成手段と、
   　を含む画像診断装置。
2. 　前記抽出手段によってＲＯＩが抽出されない場合、
   　前記変換手段は、前記画像の解像度を、前記第１解像度以下で、かつ、前記第２解像度より高い第３解像度に変換し、
   　前記抽出手段は、前記第３解像度に変換された前記画像を解析し、前記診断対象物の前記ＲＯＩを抽出する、請求項１に記載の画像診断装置。
3. 　前記作成手段は、複数存在する前記所定の画像特徴ごとに出力画像を作成し、
   　異なる画像特徴が前記画像の同じ位置に存在する場合は、該異なる画像特徴の各出力画像を関連付けて表示する表示手段をさらに含む、請求項３に記載の画像診断装置。
4. 　前記診断対象物は、病理標本である請求項１～３のいずれか１項に記載の画像診断装置。
5. 　診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得する取得工程と、
   　前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換する変換工程と、
   　前記第２解像度に変換された前記画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出する抽出工程と、
   　前記抽出工程により抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定する判定工程と、
   　前記特徴領域が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成する作成工程と、
   　を含む画像診断方法。
6. 　診断対象物を撮影することによって生成された第１解像度を有する画像のデータを取得するステップと、
   　前記画像の解像度を、前記第１解像度より低い第２解像度に変換するステップと、
   　前記第２解像度に変換された画像を解析し、前記診断対象物のＲＯＩを抽出するステップと、
   　前記抽出されたＲＯＩに、所定の画像特徴を示す特徴領域が存在するか否かを判定するステップと、
   　前記特徴が存在する場合、前記画像のうち前記特徴領域が、出力する画像サイズに収まり、かつ、所定割合以上を占めるように解像度変換して出力画像を作成するステップと、
   　を含む画像診断プログラム。

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