WO2011121900A1 - 画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2011121900A1
WO2011121900A1 PCT/JP2011/001383 JP2011001383W WO2011121900A1 WO 2011121900 A1 WO2011121900 A1 WO 2011121900A1 JP 2011001383 W JP2011001383 W JP 2011001383W WO 2011121900 A1 WO2011121900 A1 WO 2011121900A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
biological
correction
reading device
image reading
Prior art date
Application number
PCT/JP2011/001383
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
丸亀　敦
朝春 喜友名
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to US13/637,694 priority Critical patent/US9438768B2/en
Priority to CN201180017132.XA priority patent/CN102822671B/zh
Publication of WO2011121900A1 publication Critical patent/WO2011121900A1/ja

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/407—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level
    • H04N1/4072—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level dependent on the contents of the original
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control

Definitions

  • the present invention relates to a technique for processing a biological image.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus for automatically analyzing a biological sample image.
  • This apparatus has a microscope including a CCD camera, processes the biological sample image magnified by the microscope, and displays it on a monitor.
  • the position coordinates of the sample and the photographed image are stored in association with the identifier (barcode) of the sample, and the slide is automatically fed to take an image while arranging the sample at an appropriate position.
  • it is configured to assist pathological diagnosis by a pathologist.
  • An object of the present invention is to provide a technique for solving the above-described problems.
  • an apparatus for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining means for obtaining identification information of the image reading device; Determining means for determining the type of biological tissue included in the biological image; Correction means for performing correction processing on the biological image in correspondence with the identification information of the image reading device and the type of the biological tissue; It is provided with.
  • an image processing device for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining means for obtaining identification information of the image reading device; Generating means for comparing a standard image stored in a database in advance with the biological image, deriving a correction process to be added to the biological image to approximate the standard image, and generating correction information indicating the correction process; Registration means for registering the identification information of the image reading device and the correction information in the database in association with the type of biological tissue included in the biological image; It is characterized by providing.
  • Another apparatus provides: An image reading apparatus connectable to the above-described image processing apparatus,
  • the image processing apparatus includes a transmission unit configured to transmit a biological image generated by imaging the biological sample and the identification information to the image processing apparatus.
  • Still another apparatus includes: An image reading apparatus connectable to the above-described image processing apparatus, Storage means for storing correction information representing the correction processing for each type of biological tissue that can be included in the biological image; Transmitting means for transmitting a biological image generated by imaging the biological sample and the correction information to the image processing device; It is provided with.
  • Still another apparatus includes: An image reading apparatus connectable to the above-described image processing apparatus, Storage means for storing a biological image generated by imaging the sample biological sample; Transmitting means for transmitting the biological image to the image processing device; It is provided with.
  • the method according to the present invention comprises: An image processing method for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining identification information of the image reading device; Determining the type of biological tissue contained in the biological image; A correction process is applied to the living body image corresponding to the identification information of the image reading device and the type of the living tissue.
  • another method includes: An image processing method for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining identification information of the image reading device; Compare the standard image stored in advance in the database with the biological image, derive a correction process to be added to the biological image to approximate the standard image, and generate correction information indicating the correction process, The identification information and the correction information of the image reading device are registered in association with the type of biological tissue included in the biological image.
  • a program for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Acquiring identification information of the image reading device; determining a type of biological tissue included in the biological image; Corresponding to the identification information of the image reading device and the type of the biological tissue, applying a correction process to the biological image; Is executed by a computer.
  • Another program provides: An image processing program for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining identification information of the image reading device; Comparing the biometric image with a standard image stored in advance in a database, deriving a correction process to be added to the biometric image to approximate the standard image, and generating correction information indicating the correction process; Registering the identification information of the image reading device and the correction information in association with the type of biological tissue included in the biological image; Is executed by a computer.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an image processing apparatus as a first embodiment of the present invention. It is a figure which shows the structure of the image processing apparatus as 2nd Embodiment of this invention. It is a figure which shows the structure of the image reading system as 3rd Embodiment of this invention. It is a figure which shows the module and data preserve
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an image processing apparatus 100 as a first embodiment of the present invention.
  • an image processing apparatus 100 is connected to an image reading apparatus 150 and processes a biological image generated by imaging a biological sample in the image reading apparatus 150.
  • the image processing apparatus 100 includes an acquisition unit 101, a determination unit 102, and a correction unit 103.
  • the acquisition unit 101 acquires identification information of the image reading apparatus 150.
  • the determination unit 102 determines the type of biological tissue included in the biological image sent from the image reading device 150.
  • the correction unit 103 corrects the biological image in accordance with the identification information of the image reading device 150 and the determined type of biological tissue.
  • correction according to the type of biological tissue included in the biological image read by the image reading apparatus 150 can be applied, and a corrected image that is easier to perform image diagnosis is obtained. be able to.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration of an image processing apparatus 200 as the second embodiment of the present invention.
  • the image processing apparatus 200 is connected to an image reading apparatus 150 and includes a generation unit 201, an acquisition unit 202, and a registration unit 203.
  • the generation unit 201 compares the biometric image acquired from the image reading device 150 with the standard image read from the database 250 and performs any correction process to approximate the acquired biometric image to the standard image. It is determined whether or not to add, and an effective correction process is derived. Then, correction information indicating the correction process is generated.
  • the acquisition unit 202 acquires identification information of the image reading apparatus 150.
  • the registration unit 203 registers the identification information of the image reading device 150 and the generated correction information in the database 250 in association with the type of biological tissue included in the biological image.
  • a standard image here is an image acquired by imaging a sample biological sample with a standard image reader, for example. If a biometric image obtained by imaging the same sample biological sample with an image reader of a different type from a standard image reader is compared with such a standard image, it is added to obtain a biometric image close to the standard image. A power correction process can be derived.
  • the image processing apparatus 200 can derive a correction process to be added in order to obtain an image close to the standard image, and register the correction information in the database. For this reason, even when the image reading device 150 whose characteristics of image reading (brightness, hue, blur condition, etc.) are unknown is connected, it is possible to obtain an image close to a standard image by applying appropriate correction processing. Become. That is, it is possible to provide an image processing apparatus with excellent versatility that can be applied to various image reading apparatuses.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration of an image processing apparatus 300 as the third embodiment of the present invention.
  • the image processing apparatus 300 includes a CPU 301, a ROM 302, a communication control unit 303, a RAM 304, a large capacity storage unit 305, an input interface 306, and an output interface 309.
  • the image processing apparatus 300 is connected to a scanner 307 serving as an image reading apparatus and an operation unit 308 via an input interface 306, and acquires image information from the scanner 307 in accordance with operations performed on the operation unit 308.
  • the image processing apparatus 300 is connected to the display apparatus 310 via the output interface 309 and can display an image read by the scanner 307 and an image processed by the image processing apparatus 300 on the display apparatus 310. ing.
  • the display device 310 also functions as a notification unit that notifies an error message or the like.
  • the CPU 301 is a central processing unit that controls the entire apparatus.
  • a ROM 302 is a read-only memory, and stores a boot program executed by the CPU 301 and various parameters.
  • the communication control unit 303 is connected to an external network and controls communication with, for example, an external database or computer.
  • the RAM 304 includes a program storage area 314 that temporarily stores a plurality of programs executed by the CPU 301, and a data storage area 324 that temporarily stores data used in these programs.
  • the large-capacity storage unit 305 stores a standard image database 315 that stores information about a standard image read by a standard scanner as a standard image reading device, and information and correction information about a scanner 307 connected to the image processing device 300. And a correction information database 325 as storage means for storing. Further, the large-capacity storage unit 305 includes a biological tissue identification database 335 that stores information for identifying a biological tissue from a biological image read by a scanner.
  • FIG. 5 shows the contents of a part of the standard image database.
  • a table 500 shown in FIG. 5 stores an RGB histogram 503 and an HSV histogram 504 for each type of living tissue image 502 associated with the identification information 501 of the standard scanner.
  • the types of biological tissue here include “gland duct”, “stroma”, “lymphocyte”, “blood cell”, and each histogram is also stored for “blank” areas where no biological tissue exists. is doing.
  • the RGB histogram is represented by, for example, 256 gradations from 0 to 255, and the vertical axis represents the number of pixels having pixel values from 0 to 255.
  • the “blank” region is close to white, all of R, G, and B take high numerical values.
  • the standard image is stained with hematoxylin and eosin, so the whole is stained pink and the area around the duct is stained blue. That is, the R pixel has a smaller value in the order of the B pixel and the G pixel than the relatively large value of the R pixel.
  • the blue pixel has a large value because the bluishness is slightly strong.
  • redness is considerably strong, so both the B pixel and the G pixel have small values.
  • the number of pixels as a standard value for each of the lightness V representing the brightness of the image, the saturation S representing the vividness of the color, and the hue H of the chromatic color is shown. It is remembered. Basically, these histogram peaks are important. For images taken by other scanners, conversion of color and brightness so that the histogram peaks are at the same positions as those stored in the table 500. Processing will be added.
  • the standard image data shown in FIG. 5 is merely an example, and it is necessary to store information according to a correction method added to a biological image captured by a new scanner (other than the standard scanner). For example, when comparing a biometric image and a standard image, it is possible to use an average value of pixel values of each color element instead of a histogram, or to use an intermediate value. A value or an intermediate value needs to be registered in the table 500 in advance.
  • the RAM 304 includes a scanner information / image acquisition module 401 for acquiring information related to the scanner 307 and a biological image read by the scanner 307.
  • the scanner information acquired by the scanner information / image acquisition module 401 is temporarily stored in the scanner information storage area 409.
  • the biometric image data acquired by the scanner information / image acquisition module 401 is temporarily stored in the biometric image data storage area 410.
  • the RAM 304 also includes a biological tissue determination module 402 that determines the type of biological tissue present in the biological image read by the scanner 307 and its image area.
  • types of biological tissues present in a biological image include gland ducts (cell nucleus group), stroma (cytoplasm), lymphocytes, blood cells, and other goblet cells (special cells). It is determined by using an image processing technique such as pattern matching where and in what form and size the acquired biological tissue exists in the acquired biological image.
  • the tissue determination technique and region extraction technique used here are disclosed in literature such as gland ducts (Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2009-229203), lymphocytes (Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2009-168725, Japanese Patent No. 3649328, Japanese Patent No. 3534009). Therefore, detailed description is omitted here.
  • the RAM 304 also includes a biological image correction module 403 for correcting the biological image.
  • the biological image correction module performs correction processing on the biological image based on correction information prepared in advance for each scanner information for identifying the scanner and for each biological tissue.
  • the corrected image data generated by the correction process is stored in the corrected image data storage area 411.
  • the RAM 304 includes an image diagnosis module 405, and analyzes the corrected image data stored in the corrected image data storage area 411 to perform pathological diagnosis. Specifically, for example, a pathologist determines which lesion is included by processing such as hematoxylin signal analysis, image normalization, nuclear detection, texture analysis, color analysis, lesion candidate extraction, and lesion identification. To present.
  • the RAM 304 further includes a warning module 406.
  • the warning module 406 displays that the image correction has been performed by the biological image correction module 403.
  • the warning module 406 displays a warning indicating that calibration is necessary when the scanner information acquired from the connected scanner 307 is not registered in the correction information database 325.
  • the image comparison module 407 compares a biological image acquired by photographing a sample biological sample with the scanner 307 and a standard image (corresponding to the sample biological sample) prepared in advance in the standard image database 315. To do.
  • a correction information generation module 408 stored in the RAM 304 generates correction information according to the comparison result in the image comparison module 407. That is, in order to approximate the acquired biological image to the standard image, it is determined what correction process is applied to reduce the difference derived by the comparison process, and an effective correction process is derived.
  • the image comparison module 407 can obtain a difference by comparing the histogram, intermediate value, or average value of HSV color elements, RGB color elements, or CMYK color elements of those images.
  • the correction information generation module 408 performs correction to eliminate the difference.
  • the image comparison module 407 also normalizes the image by gamma correction, separates the white area and the colored area by the discrimination analysis of saturation and lightness, separates the colored area into the red area and the blue area by the hue discrimination analysis, You may compare the average of RGB about each of a white, red, and blue area
  • the image comparison module 407 may compare, for example, the degree of blur between the biological image and the standard image, and the correction information generation module 408 may perform correction to eliminate the difference.
  • the image comparison module 407 first performs DCT (Discrete Cosine Transform) on the RGB components of the biological image and the standard image, and removes the DC component from the DCT result (sets it to 0).
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • the total power of only the AC component is calculated, and in DCT (AC only), the total power of the low frequency where X and Y are below a certain ratio (eg, 2% or less) is calculated. Calculate the ratio of power to total AC power. This ratio is considered as the amount of blur, and this ratio is derived and compared for each image.
  • correction information obtained as described above is stored in the correction information database 325.
  • a table 600 shown in FIG. 6 shows an example of correction information 603 stored in association with scanner identification information 601. Similar to the standard image data shown in FIG. 5, the correction information 603 is also registered for each type of biological tissue 602.
  • correction information 603 two types of correction information 603, RGB correction value and HSV correction value, are prepared, and a color space that can be easily corrected can be selected according to the type of scanner.
  • the correction value a value indicated by a value from ⁇ 1 to +1 is taken in the HSV color space, and a value shown from ⁇ 255 to +255 is taken in the RGB space.
  • step S701 identification information of the connected scanner 307 and a biological image read by the scanner 307 are acquired.
  • the identification information of the scanner 307 can be extracted from the header of the biological image data read by the scanner 307.
  • step S703 it is determined whether or not the extracted identification information is registered in the standard image database 315 or the correction information database 325. If it is not registered in any of these, it can be seen that the connected scanner 307 is not a standard scanner used for generating a standard image, and is not a scanner that has already generated correction information. In this case, the process proceeds to step S705 to display a warning. Specifically, a message indicating that it is necessary to read the sample biological specimen and perform calibration is displayed, and the process proceeds to the correction information generation process.
  • step 703 If it is determined in step 703 that the identification information is registered in the database, the process proceeds to step S709, and a biological tissue region is extracted from the acquired biological image.
  • step S711 correction information is acquired from the correction information database 325 using the scanner identification information and the extracted biological tissue type.
  • the acquired biological image is corrected using the acquired correction information.
  • the entire biological image may be corrected by a correction method corresponding to the type of biological tissue.
  • image correction may be performed by a different correction method for each image region including each biological tissue. In any case, by performing correction according to the type of biological tissue included in the biological image, it becomes easy to identify and analyze the biological tissue, thereby improving the accuracy of pathological diagnosis.
  • step S713 the process proceeds to step S717 to determine whether there is an unprocessed biological tissue. If the living body image that has not been subjected to the correction process is included in the living body image, the process proceeds to steps S711 and S713, and image correction is performed on the next living tissue.
  • step S715 the corrected biological image is displayed on the display device 310, and the processing ends.
  • FIG. 8 is a flowchart showing detailed contents of the correction information generation process performed after step S705.
  • step S705 since it is determined that the connected scanner 307 is not a standard scanner, in FIG. 8, first, in step S801, an image of a sample biological sample is read.
  • the sample specimen is prepared in advance for generating correction information, and is preferably the same as the specimen imaged by the standard scanner when the standard image is generated. Different sample samples may be prepared for each type of biological tissue, or a plurality of biological tissues may be included in one sample sample.
  • step S803 standard image information corresponding to the sample specimen image is read from the standard image database 315.
  • step S805 by executing the image comparison module 407, the read image information and the standard image information are compared with a predetermined index (for example, brightness, saturation, hue, etc.) as described above. Save the difference.
  • step S807 it is determined whether the difference obtained by comparing the predetermined indexes of these images matches or is within a certain range. If the difference is within a certain range, the process proceeds to step S813, where it is determined whether or not all the prepared sample samples have been processed. If there is a next sample sample, the process returns to step S801.
  • a predetermined index for example, brightness, saturation, hue, etc.
  • step S807 if the difference between the biological image generated by imaging the sample specimen and the standard image is not within a certain range, the process proceeds to step S809, and the image information of the biological image is corrected in a direction in which the difference becomes smaller.
  • step S811 correction information is temporarily stored. The correction process is repeated until the difference between the corrected image and the standard image falls within a certain range, and if it falls within the certain range, the process proceeds to step S813. For example, when comparing image information expressed in the HSV color space, first, only the brightness V of the image is matched with the standard image, the entire image is compared, and if the correction is not sufficient, the saturation S is standard. Match the image.
  • step S805 the biological tissue may be extracted for each correction process, and the extracted images of the region of the biological tissue may be compared.
  • step S813 If it is determined in step S813 that the correction information generation processing for all sample specimen images has been completed, the process proceeds to step S815 to store the correction information in the correction information database 325 in association with the type of biological tissue.
  • the correction information database 325 is provided in the image processing apparatus.
  • the correction information is stored in advance in the scanner 307, and the biological image and the correction information are transmitted to the image processing apparatus 300.
  • the scanner 307 includes a storage unit (for example, a ROM) that stores correction information representing correction processing for each type of biological tissue that can be included in a biological image.
  • the scanner 307 further includes a transmission unit that transmits a biological image generated by imaging a biological sample and correction information read from the storage unit to the image processing apparatus 300.
  • the scanner 307 stores in advance a biological image generated by imaging a sample biological sample.
  • a storage unit that stores a biological image representing a sample biological sample and a transmission unit that transmits the biological image read from the storage unit to the image processing apparatus 300 may be provided.
  • FIG. 9 illustrates a method for correcting an image region in which a gland duct is included as a biological tissue.
  • the biological image 902 captured by the new scanner is darker and has lower saturation. This is clear if the peak values of the histograms in the HSV color space are compared.
  • correction is performed to match them.
  • correction information for correcting V brightly by increasing V and correcting brightly by increasing S is generated for the captured ductal image area. For example, as shown in FIG. 6, correction information is registered so that correction is performed so that S is +0.2 and V is +0.3 in the duct image region.
  • FIG. 10 illustrates a method for correcting an image region in which lymphocytes are included as a biological tissue.
  • the biological image 1002 captured by the new scanner is darker and has lower saturation. This is clear when the peak values of the histograms in the HSV color space are compared.
  • the peak values of S and V are different, correction is performed to match them.
  • correction information is generated for correcting an imaged lymphocyte image region by increasing V to make it brighter and increasing S by making it brighter. For example, as shown in FIG. 6, in the lymphocyte image region, correction information is registered so that correction is performed so that S is +0.1 and V is +0.1.
  • FIG. 11 illustrates a method for correcting an image region that includes stroma as a living tissue.
  • the living body image 1102 captured by the new scanner is darker, less saturated, and less bluish. This is clear if the peak values of the histograms in the HSV color space are compared.
  • correction is performed to match the peak values of H, S, and V.
  • H is shifted to the blue side
  • V is raised to correct brightly
  • S is raised to generate correction information for vivid correction.
  • FIG. 6 in the interstitial image region, correction information is registered so that correction is performed so that H is +0.1, S is +0.1, and V is +0.1.
  • the present invention may be applied to a system composed of a plurality of devices, or may be applied to a single device. Furthermore, the present invention is also applicable when an image processing program that implements the functions of the embodiments is supplied directly or remotely to a system or apparatus. Therefore, in order to realize the functions of the present invention with a computer, an image processing program installed in the computer, a medium storing the program, and a WWW server for downloading the program are also included in the scope of the present invention.
  • An image processing device for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining means for obtaining identification information of the image reading device; Determining means for determining the type of biological tissue included in the biological image; Correction means for performing correction processing on the biological image in correspondence with the identification information of the image reading device and the type of the biological tissue;
  • An image processing apparatus comprising: (Appendix 2) Storage means for storing correction information representing the correction processing for each type of biological tissue that can be included in the identification information of the image reading device and the biological image; The correction means adds the correction processing to the biological image based on correction information read from the storage means using identification information of the image reading device and the type of the biological tissue.
  • (Appendix 6) A determination unit that determines whether the storage unit stores identification information of the image reading apparatus and correction information corresponding thereto; Informing means for informing an error message when the determining means determines that the identification information of the image reading apparatus and the corresponding correction information are not stored;
  • the image processing apparatus according to appendix 2, further comprising: (Appendix 7) An image processing device for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining means for obtaining identification information of the image reading device; Generating means for comparing a standard image stored in a database in advance with the biological image, deriving a correction process to be added to the biological image to approximate the standard image, and generating correction information indicating the correction process; Registration means for registering the identification information of the image reading device and the correction information in the database in association with the type of biological tissue included in the biological image; An image processing apparatus comprising: (Appendix 8) The generating means includes When the image reading device is not a standard image reading device, the standard image acquired by imaging
  • the generating unit compares the histogram representing the standard image in a predetermined color space with the histogram representing the biological image in a predetermined color space, and generates the correction information.
  • the image processing apparatus according to 8.
  • An image reading apparatus connectable to the image processing apparatus according to any one of appendices 1 to 9, An image reading apparatus comprising: a transmission unit configured to transmit a biological image generated by imaging the biological sample and the identification information to the image processing apparatus.
  • An image reading apparatus comprising: (Appendix 12) An image reading apparatus connectable to the image processing apparatus according to appendix 8, Storage means for storing a biological image generated by imaging the sample biological sample; Transmitting means for transmitting the biological image to the image processing device;
  • An image reading apparatus comprising: (Appendix 13) An image processing method for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining identification information of the image reading device; Determining the type of biological tissue contained in the biological image; An image processing method, wherein correction processing is applied to the biological image in accordance with identification information of the image reading device and the type of the biological tissue.
  • An image processing method for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device Obtaining identification information of the image reading device; Compare the standard image stored in advance in the database with the biological image, derive a correction process to be added to the biological image to approximate the standard image, generate correction information indicating the correction process,
  • An image processing method comprising: registering identification information of the image reading device and the correction information in association with a type of biological tissue included in the biological image.
  • An image processing program for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Acquiring identification information of the image reading device; determining a type of biological tissue included in the biological image; Corresponding to the identification information of the image reading device and the type of the biological tissue, applying a correction process to the biological image; An image processing program for causing a computer to execute.
  • An image processing program for processing a biological image generated by imaging a biological sample with an image reading device, Obtaining identification information of the image reading device; Comparing the biometric image with a standard image stored in advance in a database, deriving a correction process to be added to the biometric image to approximate the standard image, and generating correction information indicating the correction process; Registering the identification information of the image reading device and the correction information in association with the type of biological tissue included in the biological image; An image processing program for causing a computer to execute.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

画像読取装置が交換された場合の病理診断への影響を軽減することを課題とする。当該課題を解決するため、画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を、処理する画像処理装置であって、画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、この画像処理装置は、生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、画像読取装置の識別情報及び生体組織の種類に対応して、生体画像に補正処理を加える補正手段と、を備えたことを特徴としている画像処理装置を提供する。

Description

画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
　本発明は、生体画像を処理する技術に関する。
　生体試料の画像を読みとり、画像処理を加える技術の一種として、特許文献１に、生体試料画像を自動分析する装置が開示されている。この装置は、ＣＣＤカメラを含むマイクロスコープを有しており、マイクロスコープで拡大した生体試料画像に処理を加えモニタに表示する。またこの装置では、試料の位置座標と撮影した画像とを試料の識別子（バーコード）に対応付けて記憶しておき、自動的にスライドをフィードさせて、適正な位置に試料を配置しつつ撮像し、病理医による病理診断を助けるための構成となっている。
米国特許出願０９／４９５４６１
　しかしながら、上述したような従来のシステムでは、マイクロスコープなどの画像読取装置を交換する場合について言及されていなかった。例えばマイクロスコープやＣＣＤを他のものと交換した場合、読みとられた画像データやモニタに表示される画像の色合いなどが変更されてしまい、病理診断自体に影響を及ぼす可能性があり望ましくなかった。
　本発明の目的は、上述の課題を解決する技術を提供することにある。
　上記目的を達成するため、本発明に係る装置は、
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加える補正手段と、
　を備えたことを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成する生成手段と、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを前記データベースに登録する登録手段と、
　を備えることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る他の装置は、
　上述の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
　前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記識別情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段を備えたことを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る更に他の装置は、
　上述の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
　前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
　前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
　を備えたことを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る更に他の装置は、
　上述の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
　前記サンプル生体試料を撮像して生成した生体画像を記憶した記憶手段と、
　前記生体画像を前記画像処理装置に送信する送信手段と、
　を備えたことを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る方法は、
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得し、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定し、
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る他の方法は、
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得し、
　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成し、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録することを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係るプログラムは、
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定するステップと、
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えるステップと、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする。
　上記目的を達成するため、本発明に係る他のプログラムは、
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと、
　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成するステップと、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録するステップと、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする。
　本発明によれば、画像読取装置が交換された場合の病理診断への影響を軽減することができる。
本発明の第１実施形態としての画像処理装置の構成を示す図である。 本発明の第２実施形態としての画像処理装置の構成を示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムの構成を示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおいて、ＲＡＭに保存されるモジュール及びデータを示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおいて、生成される補正情報を示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおいて、補正情報を生成するための基準情報を示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける、補正処理の具体例を示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける、補正処理の具体例を示す図である。 本発明の第３実施形態としての画像読取システムにおける、補正処理の具体例を示す図である。
　以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。
　(第１実施形態)
　図１は、本発明の第１実施形態としての画像処理装置１００の構成を示す図である。図１において、画像処理装置１００は、画像読取装置１５０に接続され、画像読取装置１５０において生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する。画像処理装置１００は、取得部１０１、判定部１０２、補正部１０３を備える。これらのうち取得部１０１は、画像読取装置１５０の識別情報を取得する。判定部１０２は、画像読取装置１５０から送られた生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する。また、補正部１０３は、画像読取装置１５０の識別情報及び判定した生体組織の種類に対応して、生体画像を補正する。
　このような画像処理装置１００によれば、画像読取装置１５０によって読みとられた生体画像中に含まれる生体組織の種類に応じた補正を加えることができ、より画像診断を行ない易い補正画像を得ることができる。
　（第２実施形態）
　図２は、本発明の第２実施形態としての画像処理装置２００の構成を示す図である。図２において、画像処理装置２００は、画像読取装置１５０に接続され、生成部２０１と取得部２０２と登録部２０３とを備える。これらのうち、生成部２０１は、画像読取装置１５０から取得した生体画像と、データベース２５０から読出した標準画像とを比較し、取得した生体画像を標準画像に近似させるため、どのような補正処理を加えればよいか判定し、効果的な補正処理を導き出す。そしてその補正処理を示す補正情報を生成する。一方、取得部２０２は、画像読取装置１５０の識別情報を取得する。そして、登録部２０３は、生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、画像読取装置１５０の識別情報と生成された補正情報とをデータベース２５０に登録する。
　なお、ここで標準画像とは、例えば、標準的な画像読取装置でサンプル生体試料を撮像して取得した画像である。標準的な画像読取装置とは異なる種類の画像読取装置で同じサンプル生体試料を撮像して取得した生体画像とそのような標準画像とを比較すれば、標準画像に近い生体画像を得るために加えるべき補正処理を導き出すことができる。
　このように、画像処理装置２００は、標準画像に近い画像を得るために加えるべき補正処理を導き出して、その補正情報をデータベースに登録することができる。このため、画像読取の特性（明るさや色あいやボケ具合など）が不明な画像読取装置１５０が接続された場合でも、適正な補正処理を加えて、標準画像に近い画像を取得することが可能になる。すなわち、様々な画像読取装置に対応できる汎用性に優れた画像処理装置を提供することができる。
　（第３実施形態）
　図３は、本発明の第３実施形態としての画像処理装置３００の構成を示す図である。図３に示すように、画像処理装置３００は、ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、通信制御部３０３、ＲＡＭ３０４、大容量記憶部３０５、入力インタフェース３０６、及び出力インタフェース３０９を含む。画像処理装置３００は、入力インタフェース３０６を介して画像読取装置としてのスキャナ３０７及び操作部３０８に接続され、操作部３０８に対して加えられた操作に応じて、スキャナ３０７から画像情報を取得する。また、画像処理装置３００は、出力インタフェース３０９を介して表示装置３１０に接続され、スキャナ３０７で読み込まれた画像や、画像処理装置３００で処理を施した画像を表示装置３１０に表示できる構成となっている。また、表示装置３１０は、エラーメッセージなどを報知する報知手段としても機能する。
　一方、画像処理装置３００の内部において、ＣＰＵ３０１は装置全体を制御する中央処理ユニットである。また、ＲＯＭ３０２はリードオンリメモリであり、ＣＰＵ３０１が実行するブートプログラムや、各種のパラメータを保存している。また、通信制御部３０３は、外部ネットワークに接続され、例えば外部に設けられたデータベースやコンピュータとの間の通信を制御する。
　ＲＡＭ３０４は、ＣＰＵ３０１が実行する複数のプログラムを一時的に記憶するプログラム記憶領域３１４と、それらのプログラムで用いられるデータを一時的に記憶するデータ記憶領域３２４とを有する。
　更に大容量記憶部３０５は、標準画像読取装置としての標準スキャナで読みとられた標準画像に関する情報を記憶する標準画像データベース３１５と、画像処理装置３００に接続されたスキャナ３０７に関する情報及び補正情報を記憶する記憶手段としての補正情報データベース３２５とを備えている。更に、大容量記憶部３０５は、スキャナで読みとった生体画像から生体組織を識別するための情報を記憶する生体組織識別用データベース３３５を備えている。
　図５に標準画像データベースの一部の内容を示す。図５に示すテーブル５００は、標準スキャナの識別情報５０１に関連付けて、撮像した生体組織の種類５０２ごとに、ＲＧＢヒストグラム５０３と、ＨＳＶヒストグラム５０４とを記憶している。ここでの生体組織の種類としては、「腺管」、「間質」、「リンパ球」、「血球」があり、さらに生体組織が存在しない「空白」の領域についても、それぞれのヒストグラムを記憶している。ＲＧＢヒストグラムは例えば、０から２５５までの２５６階調で表わされ、０から２５５までの画素値を有する画素数を縦軸にしている。
　例えば「空白」領域は、白に近いため、Ｒ、Ｇ、Ｂともに高い数値をとる。また、「腺管」の場合、標準画像ではヘマトキシリンとエオシンで染色を行なっているため全体としてピンク、そして腺管周りは青に染色される。つまり、Ｒの画素が比較的大きな値にかたより、Ｂの画素、Ｇの画素の順に小さい値となっている。これに対し、リンパ球を撮像した画像領域では、青みがやや強いため、Ｂの画素が大きな値を取る。逆に血球を撮像した画像領域では赤みがかなり強いため、Ｂの画素、Ｇの画素共に小さい値となる。
　同様に、それぞれの領域でのＨＳＶヒストグラム５０４についても、画像の明るさを表わす明度Ｖと、色の鮮やかさを表わす彩度Ｓと、有彩色の色相Ｈのそれぞれについて標準値としての画素数が記憶されている。基本的にはこれらのヒストグラムのピークが重要であり、他のスキャナで撮像した画像についても、テーブル５００に記憶されたものと同様の位置にヒストグラムのピークがあるように色味や明るさの変換処理を加えることになる。
　なお、図５に示した標準画像データは、一例に過ぎず、新たなスキャナ（標準スキャナ以外のもの）で撮像された生体画像に加える補正方法に応じた情報を記憶する必要がある。例えば、生体画像と標準画像との比較に際して、ヒストグラムの代わりにそれぞれの色要素の画素値の平均値を用いたり、中間値を用いたりすることも可能であり、そのような場合はそれらの平均値又は中間値を予めテーブル５００に登録する必要が生じる。
　［各種モジュールの構成］
　ＲＡＭ３０４の内部に記憶されるモジュール及びデータの詳細について、図４を用いて説明する。ＲＡＭ３０４は、スキャナ３０７に関する情報とスキャナ３０７が読みとった生体画像とを取得するためのスキャナ情報・画像取得モジュール４０１を備える。このスキャナ情報・画像取得モジュール４０１で取得したスキャナ情報は、スキャナ情報記憶エリア４０９に一時保存される。また、スキャナ情報・画像取得モジュール４０１で取得した生体画像データは、生体画像データ記憶エリア４１０に一時保存される。
　また、ＲＡＭ３０４は、スキャナ３０７が読みとった生体画像中に存在する生体組織の種類とその画像領域を判定する生体組織判定モジュール４０２を含んでいる。生体画像中に存在する生体組織の種類としては、例えば、腺管（細胞核群）、間質（細胞質）、リンパ球、血球、その他ゴブレットセル（特殊細胞）などが挙げられる。それらの生体組織が、取得した生体画像中のどこにどのような形、大きさで存在するかを、パターンマッチングなどの画像処理技術を用いて判定する。ここで用いられる組織判定技術や領域抽出技術については、腺管（特開2009-229203号公報）、リンパ球（特開2009-168725、特許第3649328、特許第3534009）などの文献にて開示があるため、ここでは詳細な説明を省略する。
　一方、ＲＡＭ３０４は、また、生体画像に対して補正を加えるための生体画像補正モジュール４０３を含む。生体画像補正モジュールは、スキャナを識別するスキャナ情報ごと、かつ、生体組織ごとに予め用意された補正情報に基づいて、生体画像に補正処理を加える。補正処理によって生成された補正画像データは、補正画像データ記憶エリア４１１に記憶される。
　更に、ＲＡＭ３０４は、画像診断モジュール４０５を備えており、補正画像データ記憶エリア４１１に記憶された補正画像データを分析して、病理診断を行なう。具体的には、例えば、ヘマトキシリン信号分析、画像正規化、核検出、テクスチャ分析、色解析、病変候補抽出、病変の識別などといった処理により、どのような病変が含まれているか判断し、病理医に提示する。
　ＲＡＭ３０４は、更に警告モジュール４０６を含む。この警告モジュール４０６は、生体画像補正モジュール４０３によって画像補正を行なった旨の表示を行なう。また、警告モジュール４０６は、接続されたスキャナ３０７から取得したスキャナ情報が補正情報データベース３２５に登録されていない場合、キャリブレーションの必要がある旨の警告表示を行なう。キャリブレーションに際しては、画像比較モジュール４０７が、サンプル生体試料をスキャナ３０７で撮影して取得した生体画像と、標準画像データベース３１５に予め用意された標準画像（サンプル生体試料に対応するもの）とを比較する。ＲＡＭ３０４に保存された補正情報生成モジュール４０８が、画像比較モジュール４０７での比較結果に応じて、補正情報を生成する。すなわち、取得した生体画像を標準画像に近似させるため、どのような補正処理を加えれば比較処理で導き出された差分が減少するか判定し、効果的な補正処理を導き出す。
　画像比較モジュール４０７は、上述したように、それらの画像のＨＳＶ色要素、ＲＧＢ色要素、又はＣＭＹＫ色要素のヒストグラム、中間値又は平均値などを比較して差分を求めることができる。その場合、補正情報生成モジュール４０８は、その差分を消し込む補正を行なう。
　画像比較モジュール４０７は、また、ガンマ補正で画像を正規化し、彩度、明度の判別分析で白領域と有色領域を分離し、有色領域を色相の判別分析で赤領域と青領域に分離し、白、赤、青領域のそれぞれについて、ＲＧＢの平均を比較してもよい。つまり、生体画像中のＲ画素値の平均と、標準画像中のＲ画素値の平均とを比較し、さらにＧ画素値、Ｂ画素値について同様に比較してそれぞれ差分をとってもよい。この場合も、補正情報生成モジュール４０８は、その差分を消し込む補正を行なう。
　また、画像比較モジュール４０７が、例えば、生体画像及び標準画像のボケ具合を比較して、補正情報生成モジュール４０８は、その差分を消し込む補正を行なってもよい。この場合、画像比較モジュール４０７は、まず、生体画像及び標準画像のＲＧＢ各成分に対してＤＣＴ（離散コサイン変換）を行い、ＤＣＴの結果から直流成分を取り除く（０にする）。次に、交流成分のみの総パワーを計算して、ＤＣＴ（交流のみ）のうち、Ｘ，Ｙが一定比率以下（例：２％以下）となる低域の総パワーを計算し、低域総パワーの交流総パワーに対する比率を計算する。この比率がボケ量と考えられ、各画像について、この比率を導き出して比較する。
　以上のようにして求めた補正情報は、補正情報データベース３２５に記憶される。図６に示すテーブル６００は、スキャナの識別情報６０１に関連付けて記憶した補正情報６０３の一例を示したものである。図５に示した標準画像データと同様に、補正情報６０３も、生体組織の種類６０２毎に登録される。
　この例では、補正情報６０３は、ＲＧＢ補正値と、ＨＳＶ補正値の２種類用意されており、スキャナの種類に応じて、補正しやすい色空間を選択することができる。また、ここでは補正値として、ＨＳＶ色空間の場合、－１から＋１までの値で示された値をとり、ＲＧＢ空間の場合、－２５５から＋２５５までの値で示された値をとる。
　［動作の流れ］
　次に図７及び図８のフローチャートを用いて、本実施形態に係る画像処理装置３００で実行される処理の流れについて説明する。
　まず、ステップＳ７０１において、接続されたスキャナ３０７の識別情報と、スキャナ３０７で読みとった生体画像を取得する。ここでは例えば、スキャナ３０７で読み込んだ生体画像データのヘッダからスキャナ３０７の識別情報を抽出できるものとする。
　次に、ステップＳ７０３において、抽出した識別情報が標準画像データベース３１５又は補正情報データベース３２５に登録されているか否かを判定する。何れにも登録されていない場合には、接続されているスキャナ３０７が、標準画像を生成する際に用いられた標準スキャナでもなく、かつ、既に補正情報を生成したスキャナでもないということが分かる。この場合、ステップＳ７０５に進み、警告表示を行なう。具体的には、サンプル生体試料を読み取ってキャリブレーションを行なう必要がある旨を示すメッセージを表示し、補正情報生成処理に進む。
　ステップ７０３において、識別情報がデータベースに登録されていると判定すると、ステップＳ７０９に進み、取得した生体画像から生体組織領域を抽出する。そして、次にステップＳ７１１において、スキャナ識別情報と抽出した生体組織の種類とを用いて、補正情報データベース３２５から、補正情報を取得する。
　ステップＳ７１３では、取得した補正情報を用いて、取得した生体画像を補正する。ここで、例えば生体画像に含まれた生体組織種類が１種類の場合には、生体画像全体を、その生体組織種類に対応する補正方法で補正してもよい。また、生体画像に２種類以上の生体組織が含まれていた場合には、それぞれの生体組織を含む画像領域ごとに、異なる補正方法で画像補正を行なってもよい。いずれにしても、生体画像に含まれた生体組織の種類に応じた補正を行なうことにより、その生体組織の判別、分析が容易になり、ひいては病理診断の正確性が向上する。
　ステップＳ７１３での生体画像の補正が終了するとステップＳ７１７に進み、未処理の生体組織があるか判定する。補正処理を終えていない生体組織が生体画像に含まれている場合には、ステップＳ７１１及びＳ７１３に進んで、次の生体組織について画像補正を行なう。
　生体画像に含まれる全ての生体組織について、画像補正処理が終了するとステップＳ７１５に進み、表示装置３１０に対して補正後の生体画像を表示し、処理を終了する。
　図８は、ステップＳ７０５の後に行なわれる補正情報生成処理の詳細な内容を示すフローチャートである。ステップＳ７０５において、接続されたスキャナ３０７が標準スキャナではないと判定されているので、図８において、まずステップＳ８０１でサンプル生体試料の画像読取を行なう。ここでサンプル試料とは、補正情報を生成するために予め用意されたものであり、標準画像の生成時に標準スキャナによって撮像された試料と同じものであることが望ましい。なお、生体組織の種類ごとに異なるサンプル試料が用意されていても良いし、１つのサンプル試料中に複数の生体組織が含まれていてもよい。
　次にステップＳ８０３では、サンプル試料画像に対応する標準画像情報を、標準画像データベース３１５から読出す。そして、ステップＳ８０５において、画像比較モジュール４０７を実行することにより、読みとった画像の情報と標準画像の情報とを上述したような所定の指標（例えば明度、彩度、色相など）で比較して、その差分を保存する。次にステップＳ８０７では、それらの画像の所定の指標を比較して得た差分が、一致或いは一定の範囲内であるか判定する。差分が一定範囲であればステップＳ８１３に進み、予め用意された全サンプル試料について処理済みか否か判定して、次のサンプル試料がある場合にはステップＳ８０１に戻る。
　ステップＳ８０７において、サンプル試料を撮像して生成した生体画像と標準画像との差分が一定範囲にない場合には、ステップＳ８０９に進み、差分が小さくなる方向に生体画像の画像情報を補正し、ステップＳ８１１で補正情報を一時記憶する。補正画像と標準画像との差分が一定範囲内になるまで補正処理を繰り返し、一定範囲内になればステップＳ８１３に進む。例えば、ＨＳＶ色空間で表現された画像情報の比較であれば、まず画像の明度Ｖのみを標準画像に一致させて、画像全体の比較を行ない、それでも補正が十分でなければ彩度Ｓを標準画像に一致させる。更にそれでも補正が十分でなければ色相を徐々にずらして画像の差分が一定範囲内になるようにする。そのようにすることで最小限の補正で類似した画像をえることが可能となる。基本的には、スキャナ３０７から読みとられた画像に対する補正処理は最小限であることが望ましいため、このように段階的な補正処理によって補正情報を定める。なお、ステップＳ８０５においては、補正処理ごとに生体組織の抽出を行ない、抽出した生体組織の領域の画像を比較してもよい。
　ステップＳ８１３において、全てのサンプル試料画像の補正情報生成処理が終了したと判定すると、ステップＳ８１５に進んで、補正情報を生体組織の種類に関連付けて補正情報データベース３２５に格納する。
　以上の処理により全く新しいスキャナが接続された場合でも、標準画像に近い補正画像が出力できるように補正情報を生成・格納することができる。なお、上述の実施形態では、画像処理装置内に補正情報データベース３２５を設けたが、スキャナ３０７内に予め補正情報を記憶しておき、生体画像と補正情報とを画像処理装置３００に送信してもよい。その場合、スキャナ３０７は、生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段（例えばＲＯＭ）を備える。またその場合、スキャナ３０７は、更に、生体試料を撮像して生成した生体画像と記憶手段から読出した補正情報とを画像処理装置３００に送信する送信手段を備える。一方、スキャナ３０７が、サンプル生体試料を撮像して生成した生体画像を予め記憶していることも好適である。その場合、サンプル生体試料を表わす生体画像を記憶した記憶手段と、記憶手段から読出した生体画像を画像処理装置３００に送信する送信手段とを備えていればよい。
　［具体例］
　補正処理の具体例について図９乃至図１１を用いて説明する。
　まず、図９は生体組織として腺管が含まれる画像領域の補正方法について説明したものである。標準画像データベース３１５に保存された標準画像９０１と比べると、新たなスキャナによって撮像された生体画像９０２は暗く、彩度が低い。このことは、ＨＳＶ色空間の各ヒストグラムのピーク値を比較すれば明確であり、特にＳ及びＶのピーク位置が異なるため、それらを合わせ込む補正を行なう。具体的には、撮像された腺管画像領域について、Ｖを上げて明るく補正し、かつ、Ｓを上げて鮮やかに補正するための補正情報を生成する。例えば、図６に示すように、腺管画像領域ではＳを＋０．２、Ｖを＋０．３する補正を行なうように補正情報を登録する。
　図１０は生体組織としてリンパ球が含まれる画像領域の補正方法について説明したものである。標準画像データベース３１５に保存された標準画像１００１と比べると、新たなスキャナによって撮像された生体画像１００２は暗く、彩度が低い。このことは、ＨＳＶ色空間の各ヒストグラムのピーク値を比較すれば明確であり、特にＳ及びＶのピーク値が異なるため、それらを合わせ込む補正を行なう。具体的には、撮像されたリンパ球画像領域について、Ｖを上げて明るく補正し、かつ、Ｓを上げて鮮やかに補正するための補正情報を生成する。例えば、図６に示すように、リンパ球画像領域ではＳを＋０．１、Ｖを＋０．１する補正を行なうように補正情報を登録する。
　図１１は生体組織として間質が含まれる画像領域の補正方法について説明したものである。標準画像データベース３１５に保存された標準画像１１０１と比べると、新たなスキャナによって撮像された生体画像１１０２は暗く、彩度が低く、更に青みが少ない。このことは、ＨＳＶ色空間の各ヒストグラムのピーク値を比較すれば明確である。ここでは、Ｈ、Ｓ及びＶのピーク値を合わせ込む補正を行なう。具体的には、撮像された間質画像領域について、Ｈを青側にシフトし、Ｖを上げて明るく補正し、かつ、Ｓを上げて鮮やかに補正するための補正情報を生成する。例えば、図６に示すように、間質画像領域ではＨを＋０．１、Ｓを＋０．１、Ｖを＋０．１する補正を行なうように補正情報を登録する。
　［実施形態の効果］
　上述したように本実施形態によれば、スキャナによって読みとられた生体画像中に含まれる生体組織の種類に応じた補正を加えることができ、より画像診断を行ない易い補正画像を得ることができる。また、標準画像に近い画像を得るために加えるべき補正処理を導き出して、その補正情報をデータベースに登録することができる。このため、画像読取の特性（明るさや色あいやボケ具合など）が不明なスキャナが接続された場合でも、適正な補正処理を加えて、標準画像に近い画像を取得することが可能になる。すなわち、様々なスキャナに対応できる汎用性に優れた画像診断処理を実現することができる。
　（他の実施形態）
　以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。
　また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、単体の装置に適用しても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する画像処理プログラムが、システム或いは装置に直接或いは遠隔から供給される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる画像処理プログラム、或いはそのプログラムを格納した媒体、そのプログラムをダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範疇に含まれる。
　（実施形態の他の表現）
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
　（付記１）
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加える補正手段と、
　を備えたことを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段を更に有し、
　前記補正手段は、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類を用いて前記記憶手段から読出した補正情報に基づいて前記生体画像に前記補正処理を加えることを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
　前記補正手段は、前記補正処理を、前記生体画像全体に対して加えることを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。
（付記４）
　前記補正手段は、前記補正処理を、前記生体画像に含まれる前記生体組織の画像領域に対して加えることを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。
（付記５）
　前記補正手段は、前記生体画像に２以上の生体組織が含まれていた場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、異なる補正処理を加えることを特徴とする付記１乃至４の何れかに記載の画像処理装置。
（付記６）
　前記記憶手段に前記画像読取装置の識別情報及びそれに対応する補正情報が記憶されているかどうかを判定する判定手段と、
　前記画像読取装置の識別情報及びそれに対応する補正情報が記憶されていないと前記判定手段が判定した場合に、エラーメッセージを報知する報知手段と、
　を更に備えることを特徴とする付記２に記載の画像処理装置。
（付記７）
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成する生成手段と、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを前記データベースに登録する登録手段と、
　を備えることを特徴とする画像処理装置。
（付記８）
　前記生成手段は、
　前記画像読取装置が標準画像読取装置ではない場合に、前記標準画像読取装置でサンプル生体試料を撮像して取得した前記標準画像と、前記画像読取装置で前記サンプル生体試料を撮像して取得した生体画像とを比較して補正情報を生成することを特徴とする付記７に記載の画像処理装置。
（付記９）
　前記生成手段は、前記標準画像を所定の色空間で表現したヒストグラムと前記生体画像を所定の色空間で表現したヒストグラムとを比較して、前記補正情報を生成することを特徴とする付記７又は８に記載の画像処理装置。
（付記１０）
　付記１乃至９の何れかに記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
　前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記識別情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段を備えたことを特徴とする画像読取装置。
（付記１１）
　付記１乃至９の何れかに記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
　前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
　前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
　を備えたことを特徴とする画像読取装置。
（付記１２）
　付記８に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
　前記サンプル生体試料を撮像して生成した生体画像を記憶した記憶手段と、
　前記生体画像を前記画像処理装置に送信する送信手段と、
　を備えたことを特徴とする画像読取装置。
（付記１３）
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって
、
　前記画像読取装置の識別情報を取得し、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定し、
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えることを特徴とする画像処理方法。
（付記１４）
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得し、
　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成し、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録することを特徴とする画像処理方法。
（付記１５）
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定するステップと、
　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えるステップと、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
（付記１６）
　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
　前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと、
　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成するステップと、
　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録するステップと、
　をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
　この出願は、２０１０年３月３０日に出願された日本特許出願特願２０１０－０７９３９３号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。

Claims (16)

  1. 　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
    　前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
    　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定する判定手段と、
    　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加える補正手段と、
    　を備えたことを特徴とする画像処理装置。
  2. 　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段を更に有し、
    　前記補正手段は、前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類を用いて前記記憶手段から読出した補正情報に基づいて前記生体画像に前記補正処理を加えることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  3. 　前記補正手段は、前記補正処理を、前記生体画像全体に対して加えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
  4. 　前記補正手段は、前記補正処理を、前記生体画像に含まれる前記生体組織の画像領域に対して加えることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
  5. 　前記補正手段は、前記生体画像に２以上の生体組織が含まれていた場合、それぞれの生体組織の画像領域に対して、異なる補正処理を加えることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理装置。
  6. 　前記記憶手段に前記画像読取装置の識別情報及びそれに対応する補正情報が記憶されているかどうかを判定する判定手段と、
    　前記画像読取装置の識別情報及びそれに対応する補正情報が記憶されていないと前記判定手段が判定した場合に、エラーメッセージを報知する報知手段と、
    　を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
  7. 　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理装置であって、
    　前記画像読取装置の識別情報を取得する取得手段と、
    　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成する生成手段と、
    　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを前記データベースに登録する登録手段と、
    　を備えることを特徴とする画像処理装置。
  8. 　前記生成手段は、
    　前記画像読取装置が標準画像読取装置ではない場合に、前記標準画像読取装置でサンプル生体試料を撮像して取得した前記標準画像と、前記画像読取装置で前記サンプル生体試料を撮像して取得した生体画像とを比較して補正情報を生成することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
  9. 　前記生成手段は、前記標準画像を所定の色空間で表現したヒストグラムと前記生体画像を所定の色空間で表現したヒストグラムとを比較して、前記補正情報を生成することを特徴とする請求項７又は８に記載の画像処理装置。
  10. 　請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
    　前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記識別情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段を備えたことを特徴とする画像読取装置。
  11. 　請求項１乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
    　前記生体画像に含まれうる生体組織の種類ごとに、前記補正処理を表わす補正情報を記憶した記憶手段と、
    　前記生体試料を撮像して生成した生体画像と前記補正情報とを前記画像処理装置に送信する送信手段と、
    　を備えたことを特徴とする画像読取装置。
  12. 　請求項８に記載の画像処理装置に接続可能な画像読取装置であって、
    　前記サンプル生体試料を撮像して生成した生体画像を記憶した記憶手段と、
    　前記生体画像を前記画像処理装置に送信する送信手段と、
    　を備えたことを特徴とする画像読取装置。
  13. 　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
    　前記画像読取装置の識別情報を取得し、
    　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定し、
    　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えることを特徴とする画像処理方法。
  14. 　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理方法であって、
    　前記画像読取装置の識別情報を取得し、
    　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成し、
    　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録することを特徴とする画像処理方法。
  15. 　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
    　前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと
    　前記生体画像に含まれる生体組織の種類を判定するステップと、
    　前記画像読取装置の識別情報及び前記生体組織の種類に対応して、前記生体画像に補正処理を加えるステップと、
    　をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
  16. 　画像読取装置で生体試料を撮像して生成した生体画像を処理する画像処理プログラムであって、
    　前記画像読取装置の識別情報を取得するステップと、
    　予めデータベースに格納された標準画像と前記生体画像とを比較し、前記標準画像に近似させるため前記生体画像に加えるべき補正処理を導き出し、該補正処理を示す補正情報を生成するステップと、
    　前記生体画像に含まれる生体組織の種類に対応付けて、前記画像読取装置の識別情報と前記補正情報とを登録するステップと、
    　をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
PCT/JP2011/001383 2010-03-30 2011-03-09 画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム WO2011121900A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/637,694 US9438768B2 (en) 2010-03-30 2011-03-09 Image processing apparatus, image reading apparatus, image processing method and information storage medium
CN201180017132.XA CN102822671B (zh) 2010-03-30 2011-03-09 图像处理装置、图像读取装置、图像处理方法和信息存储介质

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010079393A JP5557091B2 (ja) 2010-03-30 2010-03-30 画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP2010-079393 2010-03-30

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2011121900A1 true WO2011121900A1 (ja) 2011-10-06

Family

ID=44711670

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2011/001383 WO2011121900A1 (ja) 2010-03-30 2011-03-09 画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

Country Status (4)

Country Link
US (1) US9438768B2 (ja)
JP (1) JP5557091B2 (ja)
CN (1) CN102822671B (ja)
WO (1) WO2011121900A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140105480A1 (en) * 2012-05-30 2014-04-17 Panasonic Corporation Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013118436A1 (ja) * 2012-02-09 2013-08-15 日本電気株式会社 生体画像解析システム、生体画像解析方法および生体画像解析プログラム
WO2013161155A1 (ja) * 2012-04-23 2013-10-31 日本電気株式会社 画像計測装置、画像計測方法、および、画像計測用プログラム
EP3312605A4 (en) * 2015-06-16 2018-05-30 Konica Minolta, Inc. Image processing device, image processing method and image processing program
WO2018180206A1 (ja) * 2017-03-30 2018-10-04 富士フイルム株式会社 細胞画像評価装置および方法並びにプログラム
US11449991B2 (en) * 2018-03-08 2022-09-20 Konica Minolta, Inc. Image processing method, image processing apparatus, and storage medium
CN111542857A (zh) * 2018-11-12 2020-08-14 索尼公司 信息处理方法和信息处理系统
CN109965829B (zh) * 2019-03-06 2022-05-06 重庆金山医疗技术研究院有限公司 成像优化方法、图像处理装置、成像装置及内窥镜系统
US20210319230A1 (en) * 2020-04-10 2021-10-14 Gracenote, Inc. Keyframe Extractor
US20220036564A1 (en) * 2020-08-03 2022-02-03 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Method of classifying lesion of chest x-ray radiograph based on data normalization and local patch and apparatus thereof

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3534009B2 (ja) * 1999-09-24 2004-06-07 日本電気株式会社 輪郭抽出方法及び装置
JP3649328B2 (ja) * 2002-04-10 2005-05-18 日本電気株式会社 画像領域抽出方法および装置
JP2006350740A (ja) * 2005-06-16 2006-12-28 Olympus Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2008051654A (ja) * 2006-08-24 2008-03-06 Olympus Corp 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP2008309685A (ja) * 2007-06-15 2008-12-25 Olympus Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2009511002A (ja) * 2005-09-22 2009-03-19 イコニシス インコーポレーテッド 複数の細胞成分を検出および定量する方法
JP2009168725A (ja) * 2008-01-18 2009-07-30 Nec Corp スポット定量装置、スポット定量方法及びプログラム
JP2009229203A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Nec Corp 病理画像診断装置、病理画像診断方法及びプログラム

Family Cites Families (48)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5831748A (en) * 1994-12-19 1998-11-03 Minolta Co., Ltd. Image processor
US6431440B1 (en) * 1998-03-17 2002-08-13 Konica Corporation Radiation image reading method and radiation image reading apparatus
US6718053B1 (en) 1996-11-27 2004-04-06 Chromavision Medical Systems, Inc. Method and apparatus for automated image analysis of biological specimens
WO1997022015A1 (en) * 1995-12-14 1997-06-19 Philips Electronics N.V. Method and device for heating by means of ultrasound guided by magnetic resonance imaging
US20090313049A1 (en) * 1999-12-18 2009-12-17 Raymond Anthony Joao Apparatus and Method for Processing and/or Providing Healthcare Information and/or Healthcare-Related Information
US7088854B2 (en) * 2001-04-25 2006-08-08 Cotman Carl W Method and apparatus for generating special-purpose image analysis algorithms
US7123756B2 (en) * 2001-04-27 2006-10-17 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method and apparatus for standardized fluorescence image generation
US6882874B2 (en) * 2002-02-15 2005-04-19 Datex-Ohmeda, Inc. Compensation of human variability in pulse oximetry
EP1477910A4 (en) * 2002-02-18 2008-01-23 Celestar Lexico Sciences Inc DEVICE FOR MANAGING GENE EXPRESSION DATA
US7385217B2 (en) * 2002-08-15 2008-06-10 Konica Corporation Radiation image photographing system
US20040086163A1 (en) * 2002-10-31 2004-05-06 Konica Minolta Holdings, Inc. Medical image radiographing system, medical image management method and portable terminal
US7233340B2 (en) * 2003-02-27 2007-06-19 Applied Imaging Corp. Linking of images to enable simultaneous viewing of multiple objects
JP2005142002A (ja) 2003-11-06 2005-06-02 Toyota Industries Corp 照明装置及び表示装置
CN1296699C (zh) * 2003-12-19 2007-01-24 武汉大学 显微多光谱骨髓及外周血细胞自动分析仪和分析骨髓及外周血细胞的方法
DE10361150A1 (de) * 2003-12-22 2005-07-21 Leica Microsystems Imaging Solutions Ltd. Mikroskopsystem und Verfahren zum Betreiben eines Mikroskopsystems
US7001430B2 (en) * 2004-01-09 2006-02-21 Regeneration Technologies, Inc. Matrix composition for human grafts/implants
JP4395027B2 (ja) * 2004-08-05 2010-01-06 日本メジフィジックス株式会社 画像補正方法、画像補正装置、及び画像補正プログラム
JP2006072614A (ja) * 2004-09-01 2006-03-16 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像ファイルの保存方法およびその関連技術
JP4933766B2 (ja) * 2004-10-20 2012-05-16 富士フイルム株式会社 電子内視鏡装置
JPWO2006129498A1 (ja) * 2005-06-02 2008-12-25 コニカミノルタエムジー株式会社 乳房画像の左右判別方法および乳房画像撮影システム
JP4710426B2 (ja) * 2005-06-14 2011-06-29 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
JP2007045003A (ja) * 2005-08-10 2007-02-22 Konica Minolta Photo Imaging Inc 写真画像読取装置、ｉｄカード作成装置、写真画像読取方法及びｉｄカード作成方法
EP1783569B1 (en) * 2005-10-21 2018-08-29 Omron Corporation Data collection system
JP4826217B2 (ja) * 2005-11-08 2011-11-30 カシオ計算機株式会社 撮影装置及びプログラム
JP4690204B2 (ja) * 2006-01-16 2011-06-01 富士フイルム株式会社 画像再生装置およびそのプログラム
JP4890096B2 (ja) * 2006-05-19 2012-03-07 浜松ホトニクス株式会社 画像取得装置、画像取得方法、及び画像取得プログラム
US7916942B1 (en) * 2006-06-02 2011-03-29 Seiko Epson Corporation Image determining apparatus, image enhancement apparatus, backlight image enhancement apparatus, and backlight image enhancement method
US8000777B2 (en) * 2006-09-19 2011-08-16 Kci Licensing, Inc. System and method for tracking healing progress of tissue
TWI320705B (en) * 2006-11-10 2010-02-21 Univ Nat Taiwan Ultrasonic imaging technique for differentiating the distribution of scatters within a tissue
WO2008108059A1 (ja) * 2007-03-01 2008-09-12 Nec Corporation 乳癌病理画像診断支援システム、乳癌病理画像診断支援方法、乳癌病理画像診断支援プログラム、及び、乳癌病理画像診断支援プログラムを記録した記録媒体
US20110246521A1 (en) * 2007-08-06 2011-10-06 Hui Luo System and method for discovering image quality information related to diagnostic imaging performance
JP5462865B2 (ja) * 2008-05-15 2014-04-02 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ 不完全な解剖学的画像を補償するための非減衰補正ｐｅｔ放出画像の使用
US8401290B2 (en) * 2008-07-24 2013-03-19 Libredigital, Inc. Method and system for processing to enhance digital images
JP4794662B2 (ja) * 2009-07-31 2011-10-19 シャープ株式会社 画像読取装置及び画像判定方法
US8275450B2 (en) * 2009-08-05 2012-09-25 Wintec Llc Multiple images, multiple exposure times, optical imaging of blood circulation velocities
JP5508792B2 (ja) * 2009-09-01 2014-06-04 オリンパス株式会社 画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラム
JP5546819B2 (ja) * 2009-09-16 2014-07-09 株式会社東芝 パターン認識方法、文字認識方法、パターン認識プログラム、文字認識プログラム、パターン認識装置および文字認識装置
US20110093051A1 (en) * 2009-10-21 2011-04-21 Medtronic, Inc. Assignment and manipulation of implantable leads in different anatomical regions with image background
JP5614032B2 (ja) * 2009-11-30 2014-10-29 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム
TW201143843A (en) * 2010-06-15 2011-12-16 Nat Univ Tsing Hua Method for dynamically analyzing distribution variation of scatterers and application using the same
JP2012005622A (ja) * 2010-06-24 2012-01-12 Fujifilm Corp 光音響画像化装置及び方法
JP5054253B2 (ja) * 2010-11-11 2012-10-24 オリンパスメディカルシステムズ株式会社 超音波観測装置、超音波観測装置の作動方法および超音波観測装置の作動プログラム
KR20120073887A (ko) * 2010-12-27 2012-07-05 삼성전자주식회사 이미지 처리 장치 및 그 이미지 처리 방법
JP6102749B2 (ja) * 2012-01-11 2017-03-29 ソニー株式会社 情報処理装置、撮像制御方法、プログラム、デジタル顕微鏡システム、表示制御装置、表示制御方法及びプログラム
WO2013118436A1 (ja) * 2012-02-09 2013-08-15 日本電気株式会社 生体画像解析システム、生体画像解析方法および生体画像解析プログラム
WO2013175683A1 (ja) * 2012-05-24 2013-11-28 日本電気株式会社 病理診断結果判定システム、病理診断結果判定方法および病理診断結果判定装置
US10127473B2 (en) * 2013-02-26 2018-11-13 Nec Corporation Diagnosis assisting system, diagnosis assisting method, and program thereof
JP6125281B2 (ja) * 2013-03-06 2017-05-10 東芝メディカルシステムズ株式会社 医用画像診断装置、医用画像処理装置及び制御プログラム

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3534009B2 (ja) * 1999-09-24 2004-06-07 日本電気株式会社 輪郭抽出方法及び装置
JP3649328B2 (ja) * 2002-04-10 2005-05-18 日本電気株式会社 画像領域抽出方法および装置
JP2006350740A (ja) * 2005-06-16 2006-12-28 Olympus Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2009511002A (ja) * 2005-09-22 2009-03-19 イコニシス インコーポレーテッド 複数の細胞成分を検出および定量する方法
JP2008051654A (ja) * 2006-08-24 2008-03-06 Olympus Corp 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム
JP2008309685A (ja) * 2007-06-15 2008-12-25 Olympus Corp 画像処理装置および画像処理プログラム
JP2009168725A (ja) * 2008-01-18 2009-07-30 Nec Corp スポット定量装置、スポット定量方法及びプログラム
JP2009229203A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Nec Corp 病理画像診断装置、病理画像診断方法及びプログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140105480A1 (en) * 2012-05-30 2014-04-17 Panasonic Corporation Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system
US9418414B2 (en) * 2012-05-30 2016-08-16 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system

Also Published As

Publication number Publication date
US20130011036A1 (en) 2013-01-10
JP5557091B2 (ja) 2014-07-23
JP2011210156A (ja) 2011-10-20
CN102822671B (zh) 2014-07-02
CN102822671A (zh) 2012-12-12
US9438768B2 (en) 2016-09-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5557091B2 (ja) 画像処理装置、画像読取装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US20230114003A1 (en) Auto-Focus Methods and Systems for Multi-Spectral Imaging
JP5871325B2 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記録媒体
US10068337B2 (en) Device and method for diagnosing thermal images
US8849024B2 (en) Image processing device and medium storing image processing program
US9014443B2 (en) Image diagnostic method, image diagnostic apparatus, and image diagnostic program
JP5576993B2 (ja) 画像計測装置、画像計測方法及び画像計測システム
US9071761B2 (en) Information processing apparatus, information processing method, program, and imaging apparatus including optical microscope
US10504239B2 (en) Methods and systems for camera characterization in terms of response function, color, and vignetting under non-uniform illumination
US20180365830A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and computer readable recording medium
CN110691226A (zh) 图像处理方法、装置、终端及计算机可读存储介质
US11449991B2 (en) Image processing method, image processing apparatus, and storage medium
CN107527011B (zh) 一种非接触式皮肤电阻变化趋势检测方法、装置及设备
CN115797276A (zh) 用于内窥镜的病灶图像处理方法、装置、电子设备及介质
KR20200055884A (ko) 피부 진단용 이미지 데이터 처리 방법 및 이를 이용하는 피부 진단용 예약 방법
US8538142B2 (en) Face-detection processing methods, image processing devices, and articles of manufacture
CN113920556A (zh) 一种人脸防伪方法、装置、存储介质及电子设备
JP5910637B2 (ja) 生体画像解析システム、生体画像解析方法および生体画像解析プログラム
Constantinou et al. A comparison of color correction algorithms for endoscopic cameras
KR102573520B1 (ko) 이미지 분석 기반의 균 계수 장치 및 방법
US20240202990A1 (en) Data generation method, learning method, imaging apparatus, and program
CN114271764A (zh) 内窥镜采集图像的处理方法、显示方法和相关装置
CN116012324A (zh) 一种医学影像质量控制方法、装置和电子装置
CN112257782A (zh) 与问题皮肤部位检测相关的方法、系统及其神经网络训练方法、存储介质
CN117354477A (zh) 一种物体表面色彩控制系统

Legal Events

Date Code Title Description
WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 201180017132.X

Country of ref document: CN

121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 11762154

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 13637694

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 11762154

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1