WO2019111365A1 - 検体サンプル評価装置、検体サンプル評価方法およびプログラム - Google Patents

検体サンプル評価装置、検体サンプル評価方法およびプログラム Download PDF

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井岡　健
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Definitions

  • the present invention relates to a sample sample evaluation device for evaluating a sample sample including a biological tissue collected by endoscopic needle biopsy, a sample sample evaluation method, and a program.
  • the specimen sample tissue by irradiating the specimen sample tissue with light having a wavelength of 600 nm to 610 nm at which the light emission intensity is maximum, the light is absorbed by the blood contained in the specimen sample tissue, so that the biological tissue and the blood Can be clearly determined from the transmission image.
  • Patent Document 1 described above, even if it is possible to visually confirm the presence or absence of a living tissue in a sample, it is difficult to evaluate whether there is an amount of living tissue necessary for subsequent evaluation or pathological diagnosis. It is. Furthermore, since it is a subjective evaluation, the result can not but rely on the evaluator's skill.
  • the present invention has been made in view of the above, and is capable of evaluating whether or not there is an amount of tissue of a living tissue necessary for pathological diagnosis in a specimen sample tissue, a specimen sample evaluating apparatus, and a specimen sample evaluating method And to provide a program.
  • a specimen sample evaluation device includes: an illumination unit that emits light to a specimen sample including a living tissue; and the illumination unit emits the light
  • An imaging unit configured to image the sample sample to generate image data; a detection unit configured to detect a core tissue region of the living tissue shown in an image corresponding to the image data generated by the imaging unit;
  • a calculation unit that calculates the amount of tissue of the living tissue based on the core tissue region, and a determination unit that determines whether the amount of tissue calculated by the calculation unit is equal to or greater than a predetermined threshold value; And the like.
  • an illumination step of irradiating light to a specimen sample including a living tissue and an imaging step of imaging the specimen sample irradiated with the light to generate image data;
  • a program includes an illumination step of irradiating light to a specimen sample including a biological tissue, and imaging of the specimen sample irradiated with the light to generate image data in a specimen sample evaluation apparatus. Calculating a tissue volume of the living tissue based on the core tissue region; detecting the core tissue region of the living tissue detected in the image corresponding to the image data; calculating the tissue volume of the living tissue based on the core tissue region; Is determined, and a determination step is performed to determine whether or not the threshold value is equal to or greater than a predetermined threshold value.
  • the present disclosure it is possible to evaluate whether or not the amount of tissue tissue of the amount necessary for pathological diagnosis exists in the sample tissue regardless of the evaluator's subjectivity.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to a first embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an outline of processing performed by the sample sample evaluation apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to a second embodiment.
  • FIG. 4 is a view schematically showing the spectral absorptivity of each tissue contained in a living tissue.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an outline of processing performed by the sample sample evaluation apparatus according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing the spectral absorptivity of each tissue contained in a living tissue.
  • FIG. 7 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to a third embodiment.
  • FIG. 8 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an outline of processing performed by the sample sample evaluation apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of an image when the separation unit according to the fourth embodiment separates a blood region and a tissue sample region.
  • FIG. 11 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an outline of processing performed by the sample evaluation apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of an image in which the detection unit according to the fifth embodiment detects the core tissue region.
  • FIG. 1 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to a first embodiment.
  • the sample sample evaluation apparatus 1 shown in FIG. 1 is a sample sample such as a petri dish containing a sample sample SP10 including at least a living tissue SP1 and blood SP2 obtained by puncture suction with a puncture needle, biopsy with a forceps and a brush, etc.
  • a container 2 is mounted, and an illumination unit 3 for irradiating light toward a sample sample SP10, an imaging unit 4 for imaging light transmitted through the specimen sample SP10 to generate image data, and an image generated by the imaging unit 4
  • a display unit 5 capable of displaying an image corresponding to data
  • an operation unit 6 receiving an input of an instruction signal for operating each unit of the sample sample evaluation apparatus 1, various programs and data executed by the sample sample evaluation apparatus 1,
  • a recording unit 7 for recording image data, and a control unit 8 for overall control of each unit constituting the sample sample evaluation apparatus 1 are provided.
  • the illumination unit 3 is a case, and a case unit 31 formed of a light shielding member, a lid unit 32 formed of a transparent member such as glass, and a plurality of light emitting units 33 that irradiate light toward the sample sample SP10. And a driver 34 for supplying power to the plurality of light emitting units 33 under the control of the control unit 8, and a plate-like filter 35 for converting the light emitted from the light emitting unit 33 into scattered light.
  • the light emitting unit 33 emits white light.
  • the white light emitted by the light emitting unit 33 is transmitted through the filter 35, the lid 32, and the inspection container 2 and is irradiated to the specimen sample SP10.
  • the light emitting unit 33 is configured using, for example, a white LED (Light Emitting Diode).
  • the illumination part 3 is formed using the some light emission part 33, you may change a number suitably.
  • the imaging unit 4 is configured using an optical system including at least a lens for forming an image of an object, and an image sensor such as a charge coupled device (CCD) or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS). Under control of the control unit 8, the imaging unit 4 receives light transmitted through the sample sample SP 10 and performs photoelectric conversion to generate image data, and outputs the image data to the control unit 8.
  • an image sensor such as a charge coupled device (CCD) or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS).
  • CCD charge coupled device
  • CMOS complementary metal oxide semiconductor
  • the display unit 5 displays an image corresponding to the image data input from the control unit 8 and various information related to the sample sample evaluation apparatus 1.
  • the display unit 5 is configured using a display panel such as liquid crystal or organic EL (Electro Luminescence).
  • the operation unit 6 receives an input of an instruction signal instructing various operations of the sample sample evaluation apparatus 1, and outputs the received instruction signal to the control unit 8.
  • the operation unit 6 is configured using a mouse, a keyboard, a foot switch, a button, a jog dial, a touch panel, and the like.
  • the recording unit 7 is configured using an SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory), a flash memory, or the like.
  • the recording unit 7 records image data, various programs executed by the sample sample evaluation apparatus 1, and data being processed.
  • the recording unit 7 may be configured using a recording medium such as a memory card that can be attached from the outside.
  • the control unit 8 is configured using any one of a central processing unit (CPU), a field programmable gate array (FPGA), and an application specific integrated circuit (ASIC).
  • the control unit 8 includes a detection unit 81, a calculation unit 82, a determination unit 83, and an illumination control unit 84.
  • the detection unit 81 detects a core tissue region of a living tissue shown in an image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4. Specifically, the detection unit 81 is a living body captured in an image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4 based on an instruction signal for instructing the position or region of the biological tissue captured in the image input from the operation unit 6. Detect core tissue areas of tissue. For example, as an example of a core tissue region, a portion of a biological fragment in a sample sample including blood and a tissue fragment collected by biopsy corresponds.
  • the calculating unit 82 calculates the amount of tissue of the living tissue based on the core tissue region detected by the detecting unit 81. Specifically, the calculation unit 82 calculates one or more of the length, width, area, and volume of the core tissue region as the tissue amount.
  • the determination unit 83 determines whether the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the illumination control unit 84 controls the drive of the illumination unit 3. Specifically, the illumination control unit 84 controls the illumination unit 3 to emit white light to the sample sample SP10 stored in the inspection container 2 in accordance with the instruction signal input from the operation unit 6. Do.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an outline of the process performed by the sample sample evaluation apparatus 1.
  • the illumination control unit 84 causes the illumination unit 3 to emit white light to the sample sample SP ⁇ b> 10 housed in the inspection container 2 (step S ⁇ b> 101).
  • the imaging unit 4 captures an image of the sample sample SP10 stored in the test container 2 to generate image data (Step S102).
  • the display unit 5 displays an image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4 (step S103).
  • the examiner can confirm the image of the sample sample SP10 acquired by puncturing or biopsy through the endoscope or the ultrasound probe.
  • step S104 when an instruction signal for instructing the region of the living tissue shown in the image input from the operation unit 6 is input (step S104: Yes), the detection unit 81 detects the living body shown in the image input from the operation unit 6 The core tissue area of the living tissue shown in the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4 is detected based on the instruction signal instructing the position and the area of the tissue (step S105).
  • the calculation unit 82 calculates the amount of tissue of the living tissue based on the core tissue region detected by the detection unit 81 (step S106). Specifically, the calculation unit 82 sets the focal length of the imaging unit 4 to F, the distance D from the imaging unit 4 to the sample sample SP 10, and the pixel size in the horizontal direction of the image sensor of the imaging unit 4 to H. Assuming that the pixel size in the vertical direction of the image sensor of the image sensor is V, the width of the living tissue is Oh, and the height of the living tissue is Ov, the width Oh and height Ov of the living tissue are calculated by the following equation (1) .
  • the calculation unit 82 calculates the area (Oh ⁇ Ov) of the living tissue from Expression (2) and Expression (3).
  • the calculating unit 82 acquires each of the focal length F, the distance D, the pixel size H, and the pixel size V from the EXIF when the imaging unit 4 generates the image data.
  • the calculation unit 82 may calculate the volume as the amount of tissue based on the diameter of the puncture needle used in the treatment.
  • an examiner such as a doctor may input the diameter of the puncture needle from the operation unit 6.
  • an examiner such as a doctor may input the diameter of the puncture needle and the length in the puncture direction (insertion distance) from the operation unit 6.
  • the calculation unit 82 calculates the area of the living tissue, the present invention is not limited to this, and the length or the width of the core tissue region may be used.
  • the calculation unit 82 may calculate the amount of tissue of the living tissue based on the marker indicating the printed dimension imprinted on the sample sample container 2 in the image corresponding to the image data.
  • the determination unit 83 determines whether the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is equal to or larger than a predetermined threshold (step S107). If it is determined by the determination unit 83 that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is equal to or greater than a predetermined threshold (step S107: Yes), the specimen sample evaluation apparatus 1 proceeds to step S108 described later. On the other hand, when it is determined that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is not equal to or more than the predetermined threshold value by the determination unit 83 (step S107: No), the sample sample evaluation device 1 proceeds to step S109 described later. Do.
  • step S108 the display unit 5 displays information indicating that the amount of tissue of the living tissue of the sample sample SP10 is normal. As a result, an examiner such as a doctor can intuitively understand that the amount of tissue of the living tissue of the sample sample SP10 can secure a sufficient amount used in the biological examination.
  • the sample sample evaluation apparatus 1 proceeds to step S110 described later.
  • step S109 the display unit 5 displays a warning that the tissue volume of the biological tissue of the sample sample SP10 is not normal.
  • an examiner such as a doctor can intuitively understand that the amount of tissue of the biological tissue of the sample sample SP10 can not ensure a sufficient amount to be used in a biological examination.
  • the sample sample evaluation apparatus 1 proceeds to step S110 described later.
  • step S110: Yes when an instruction signal for ending the evaluation of the sample sample SP10 is input from the operation unit 6 (step S110: Yes), the sample sample evaluation device 1 ends the present process. On the other hand, when the instruction signal for ending the evaluation of the sample sample SP10 is not input from the operation unit 6 (step S110: No), the sample sample evaluation device 1 returns to the above-described step S101.
  • step S104 when the instruction signal for instructing the region of the living tissue shown in the image input from the operation unit 6 is not input (step S104: No), the specimen sample evaluation apparatus 1 proceeds to step S110.
  • the determination unit 83 determines whether the amount of tissue calculated by the calculation unit 82 is equal to or greater than a predetermined threshold value. It can be evaluated whether there is a tissue volume.
  • the detection unit 81 since the detection unit 81 detects the core tissue area based on the instruction signal received by the operation unit 6, the area of the living tissue can be reliably detected.
  • the display unit 5 determines that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is not equal to or larger than the predetermined threshold by the determination unit 83, a warning is displayed.
  • the person can intuitively understand that the tissue volume of the living tissue of the sample sample SP10 can not ensure a sufficient volume to be used in the biopsy.
  • a warning is displayed when the display unit 5 determines that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is not greater than or equal to a predetermined threshold by the determination unit 83, for example, a speaker
  • the output unit may output a warning or light may output a warning.
  • the specimen sample is irradiated while switching to either the special light or the white light.
  • processing performed by the sample sample evaluation apparatus according to the second embodiment will be described.
  • the same components as those of the sample sample evaluation apparatus 1 according to the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
  • FIG. 3 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to a second embodiment.
  • the specimen sample evaluation apparatus 1a shown in FIG. 3 includes an illumination unit 3a in place of the illumination unit 3 of the specimen sample evaluation apparatus 1 according to the first embodiment described above.
  • the illumination unit 3 a irradiates the specimen sample SP ⁇ b> 10 housed in the inspection container 2 while switching between white light and special light.
  • the illumination unit 3a includes a special light filter 36 and a drive unit 37 in addition to the configuration of the illumination unit 3 according to the first embodiment described above.
  • the special light filter 36 transmits light of a predetermined wavelength band. Specifically, the special light filter 36 transmits light in the wavelength band of 400 nm to 450 nm or 580 nm to 650 nm.
  • the drive unit 37 moves the special light filter 36 onto the optical path of the white light emitted by the light emitting unit 33.
  • the drive unit 37 is configured using a motor or the like.
  • FIG. 4 is a view schematically showing the spectral absorptivity of each tissue contained in a living tissue.
  • the horizontal axis indicates the wavelength (nm) and the vertical axis indicates the absorptivity (%).
  • curve L1 shows the spectral absorptivity of hemoglobin
  • curve L2 shows the spectral absorptivity of collagen
  • curve L3 shows the spectral absorptivity of melanin.
  • each of hemoglobin and collagen has different spectral absorptivity. Furthermore, hemoglobin and collagen have large differences in spectral absorptivity D1 and D2 in light M1 of wavelength band 400 nm to 450 nm or light M2 of wavelength band 580 nm to 650 nm. Therefore, the special optical filter 36 sets the transmission characteristic so as to transmit the light M1 in the wavelength band 400 nm to 450 nm or the light M2 in the wavelength band 580 nm to 650 nm, and sets the half width to 30 nm or less. Thereby, narrow band light can be irradiated to sample sample SP10 as special light.
  • the transmission characteristic of the special light filter 36 is described as a wavelength band of 580 nm to 650 nm.
  • FIG. 5 is a flowchart showing an outline of the process performed by the sample sample evaluation apparatus 1a. Steps S201 to S206 in FIG. 5 correspond to steps S101 to S106 in FIG. 2 described above.
  • step S207 the determination unit 83 determines whether the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is equal to or larger than a predetermined threshold (step S207).
  • a predetermined threshold step S207: Yes
  • the specimen sample evaluation device 1a proceeds to step S208 described later.
  • step S207: No when it is determined that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is not equal to or more than the predetermined threshold value by the determination unit 83 (step S207: No), the sample sample evaluation device 1a proceeds to step S217 described later. Do.
  • step S208 the illumination control unit 84 drives the drive unit 37 to insert the special light filter 36 into the light path of the light emitting unit 33.
  • the illumination control unit 84 causes the illumination unit 3a to emit special light to the sample sample SP10 stored in the inspection container 2 (step S209).
  • the imaging unit 4 images the sample sample SP10 irradiated with the special light to generate image data (Step S210).
  • the display unit 5 displays an image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4 (step S211). Thereby, an examiner such as a doctor can confirm an image with high contrast between the living tissue SP1 such as collagen and the blood SP2.
  • step S 212 when an instruction signal instructing an area of a living tissue shown in the image input from the operation unit 6 is input (step S 212: Yes), the detecting unit 81 detects the living body shown in the image input from the operation unit 6. The core tissue area of the living tissue shown in the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4 is detected based on the instruction signal instructing the position and the area of the tissue (step S213).
  • the calculation unit 82 calculates the amount of tissue of the living tissue based on the core tissue region detected by the detection unit 81 (step S214).
  • the determination unit 83 determines whether the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is equal to or larger than a predetermined threshold (step S215). If it is determined by the determination unit 83 that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is equal to or greater than a predetermined threshold (step S215: Yes), the specimen sample evaluation apparatus 1a proceeds to step S216 described later. On the other hand, when it is determined that the tissue volume calculated by the calculation unit 82 is not equal to or more than the predetermined threshold value by the determination unit 83 (step S215: No), the sample sample evaluation device 1a proceeds to step S217 described later. Do.
  • step S216 the display unit 5 displays information indicating that the amount of tissue of the living tissue of the sample sample SP10 is normal. As a result, an examiner such as a doctor can intuitively understand that the amount of tissue of the living tissue of the sample sample SP10 can secure a sufficient amount used in the biological examination.
  • the sample sample evaluation apparatus 1a proceeds to step S218 described later.
  • step S217 the display unit 5 displays a warning that the tissue volume of the biological tissue of the sample sample SP10 is not normal.
  • an examiner such as a doctor can intuitively understand that the amount of tissue of the biological tissue of the sample sample SP10 can not ensure a sufficient amount to be used in a biological examination.
  • the sample sample evaluation apparatus 1a proceeds to step S218 described later.
  • step S218 the illumination control unit 84 drives the drive unit 37 to retract the special light filter 36 from the light path of the light emitting unit 33.
  • step S219: Yes when an instruction signal for ending the evaluation of the sample sample SP10 is input from the operation unit 6 (step S219: Yes), the sample sample evaluation device 1a ends the present process. On the other hand, when the instruction signal for ending the evaluation of the sample sample SP10 is not input from the operation unit 6 (step S219: No), the sample sample evaluation device 1a returns to the above-described step S201.
  • step S212 when the instruction signal for instructing the region of the living tissue shown in the image input from the operation unit 6 is not input (step S212: No), the specimen sample evaluation device 1a proceeds to step S219.
  • the contrast of the living tissue SP1 and the blood SP2 can be enhanced by irradiating the specimen sample SP10 with the special light by the illumination unit 3a. It can be evaluated whether there is tissue volume of living tissue.
  • the transmission characteristics of the special light filter 36 are set using the characteristics of the spectral absorptivity of collagen and hemoglobin as the type of living tissue, but the present invention is not limited to this, for example Fat and hemoglobin may be used as types of living tissue. Therefore, in the following, the spectral absorptivity of fat and hemoglobin will be described as the type of living tissue.
  • FIG. 6 is a diagram schematically showing the spectral absorptivity of each tissue contained in a living tissue.
  • the horizontal axis indicates the wavelength (nm) and the vertical axis indicates the absorptivity (%).
  • curve L10 shows the spectral absorptivity of water
  • curve L11 shows the spectral absorptivity of reduced hemoglobin
  • L12 shows the spectral absorptivity of oxygenated hemoglobin
  • curve L13 shows the spectral absorptivity of fat. Show.
  • each of the reduced hemoglobin, the oxygenated hemoglobin and the fat has different spectral absorptivity. Furthermore, the reduced hemoglobin, the oxygenated hemoglobin and the fat differ most in the difference D10 in spectral absorptivity in light M10 in the wavelength band of 900 nm to 950 nm in the near infrared region. Therefore, the special optical filter 36 sets the transmission characteristic so as to transmit the light M10 in the wavelength band of 900 nm to 950 nm, and sets the half width to 30 nm or less. Thereby, narrow band light can be irradiated to sample sample SP10 as special light. As a result, since the contrast between the fat tissue and the blood contained in the sample sample SP10 can be increased, it can be easily identified.
  • the third embodiment will be described.
  • the wavelength band of special light to be irradiated to the sample sample is changed according to the type of sample sample.
  • the configuration of the sample sample evaluation apparatus according to the third embodiment will be described below.
  • the same components as those of the sample sample evaluation apparatus 1a according to the second embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
  • FIG. 7 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to a third embodiment.
  • the specimen sample evaluation apparatus 1b shown in FIG. 7 includes an illumination unit 3b in place of the illumination unit 3a of the specimen sample evaluation apparatus 1a according to the second embodiment described above.
  • the illumination unit 3b irradiates the specimen sample SP10 housed in the inspection container 2 while switching between white light and special light of different wavelength bands.
  • the illumination unit 3 b further includes a special light filter 38 in addition to the configuration of the illumination unit 3 a according to the second embodiment described above.
  • the special light filter 38 transmits light different from the wavelength band of the special light filter 36. Specifically, the special light filter 38 sets transmission characteristics so as to be able to transmit light in a wavelength band of 900 nm to 950 nm with high contrast between fat and hemoglobin described in the modification of the second embodiment described above. Set the half width to 30 nm or less.
  • the illumination control unit 84 drives the drive unit 37 based on the type signal indicating the type of the sample sample SP10 input from the operation unit 6, and the special light filter 36 is generated. And one of the special light filters 38 is inserted in the light path of the light emitting unit 33.
  • the type signal indicating that the type of the sample sample SP10 is a collagen tissue is input from the operation unit 6, the illumination sample control unit 84 drives the drive unit 37, The special light filter 36 is inserted into the light path of the light emitting unit 33.
  • the illumination control unit 84 drives the drive unit 37.
  • the special light filter 38 is inserted into the light path of the light emitting unit 33.
  • the specimen sample evaluation apparatus 1b can irradiate the specimen sample SP10 with special light of an appropriate wavelength band according to the type of the specimen sample SP10.
  • the illumination control unit 84 drives the drive unit 37 to While inserting the optical filter 36 into the light path of the light emitting unit 33, when the type signal indicating that the type of the sample sample SP10 is fat tissue is input from the operation unit 6 to the specimen sample evaluation device 1b, the illumination control unit Since the special light filter 38 is inserted into the light path of the light emitting unit 33 by driving the driving unit 37, the special sample of the appropriate wavelength band is irradiated to the sample sample SP10 according to the type of the sample sample SP10. Can.
  • the sample sample evaluation apparatus differs from the sample sample evaluation apparatus 1 according to the first embodiment described above in the configuration and in the processing to be performed. Specifically, in Embodiment 1 described above, it is determined whether the amount of tissue is equal to or more than the threshold without separating living tissue such as collagen and blood from each other, but in Embodiment 4 of the present invention. After the blood area of the blood and the tissue sample area of the tissue sample are separated, it is determined whether the amount of tissue is equal to or more than a threshold.
  • processing performed by the sample sample evaluation apparatus according to the fourth embodiment will be described.
  • the same components as those of the sample sample evaluation apparatus 1 according to the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
  • FIG. 8 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to the fourth embodiment.
  • the sample sample evaluation apparatus 1c shown in FIG. 8 includes a control unit 8c in place of the control unit 8 of the sample sample evaluation apparatus 1 according to the first embodiment described above.
  • the control unit 8c includes a separation unit 85 in addition to the configuration of the control unit 8 according to the first embodiment described above.
  • the separating unit 85 calculates the luminance of the color gamut for each pixel with respect to the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4 and separates the pixels whose luminance is equal to or more than a predetermined threshold as a tissue specimen region. Pixels whose luminance is less than a predetermined threshold are separated as a blood region.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an outline of the process performed by the sample sample evaluation apparatus 1c.
  • steps S301 to S304 correspond to steps S101 to S104 in FIG. 2 described above.
  • step S305 the separation unit 85 calculates the luminance of the color gamut for each pixel with respect to the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4, and sets pixels whose luminance is equal to or more than a predetermined threshold as the tissue specimen region. While separating, the pixels whose luminance is less than a predetermined threshold are separated as a blood region.
  • the sample sample evaluation device 1c proceeds to step S306.
  • FIG. 10 is a view showing an example of an image when the separation unit 85 separates a blood region and a tissue sample region.
  • the separation unit 85 calculates the luminance of the color gamut for each pixel for each of the areas A1 to A3 designated in the image P1 according to the instruction signal input from the operation unit 6 While separating pixels whose luminance is equal to or higher than a predetermined threshold as a tissue specimen region, pixels whose luminance is lower than the predetermined threshold are separated as a blood region. More specifically, the separation unit 85 separates the area Z1 (area without hatching) as a tissue sample area in the area A1, and separates the area Z2 (black area) as a blood area.
  • step S306 the detection unit 81 detects the area separated by the separation unit 85 as a core tissue area.
  • the sample sample evaluation device 1c proceeds to step S307.
  • Steps S307 to S311 correspond to steps S106 to S110 in FIG. 2 described above.
  • a region of a living tissue included in a sample sample is automatically detected using a learning device in which a plurality of image data groups are learned by machine learning such as deep learning.
  • machine learning such as deep learning
  • FIG. 11 is a schematic view showing a schematic configuration of a sample sample evaluation apparatus according to the fifth embodiment.
  • a sample sample evaluation apparatus 1d shown in FIG. 11 includes a recording unit 7d and a control unit 8d in place of the recording unit 7 and the control unit 8 according to the first embodiment described above.
  • the recording unit 7d includes a learning device 71 that learns the feature amounts of the living tissue by machine learning such as deep learning by using image data groups generated by imaging a plurality of sample samples acquired by biopsy, puncturing, etc. .
  • the control unit 8d includes a detection unit 81d in place of the detection unit 81 of the control unit 8 according to the first embodiment described above.
  • the detection unit 81 d uses the learning device 71 to detect the region of the living tissue from the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4.
  • FIG. 12 is a flowchart showing an outline of the process performed by the sample sample evaluation apparatus 1d.
  • step S401 and step S402 correspond to step S101 and step S102 of FIG. 2 described above.
  • step S403 using the learning device 71, the detection unit 81d detects the core tissue region of the living tissue from the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4. Specifically, as shown in FIG. 13, using the learning device 71, the detection unit 81 d detects an elongated core tissue region A10 from the image P2, while setting the elongated tissue A11 shown in the image P2 as a core tissue region. Not detected After step S403, the sample sample evaluation apparatus 1d proceeds to step S404 described later. Steps S404 to S408 correspond to steps S106 to S109 in FIG. 2 described above.
  • the burden on the examiner such as the doctor can be reduced.
  • the detection unit 81d detects the core tissue area of the living tissue from the image corresponding to the image data generated by the imaging unit 4.
  • the core tissue area may be detected using, for example, a learning device provided in the server via the network.
  • control unit and the illumination unit are separate units, but may be integrally formed.
  • the “parts” described above can be read as “means” or “circuit”.
  • the control unit can be read as control means or a control circuit.
  • the program to be executed by the sample / sample evaluation apparatus is file data of an installable format or an executable format, such as CD-ROM, flexible disk (FD), CD-R, DVD (Digital Versatile Disk), It is provided by being recorded in a computer readable recording medium such as a USB medium, a flash memory and the like.
  • a computer readable recording medium such as a USB medium, a flash memory and the like.
  • the program to be executed by the sample sample evaluation apparatus according to the present disclosure may be configured to be stored on a computer connected to a network such as the Internet and provided by being downloaded via the network. Furthermore, the program to be executed by the sample sample evaluation apparatus according to the present disclosure may be provided or distributed via a network such as the Internet.
  • Sample sample evaluation device 2 test container 3, 3a, 3b illumination unit 4 imaging unit 5 display unit 6 operation unit 7, 7d recording unit 8, 8c, 8d control unit 31 case unit 32 lid Unit 33 Light emitting unit 34 Drive driver 35 Filter 36, 38 Special light filter 37 Drive unit 71 Learning unit 81, 81 d Detection unit 82 Calculation unit 83 Determination unit 84 Illumination control unit 85 Separation unit SP1 Biological tissue SP2 Blood SP10 Sample sample

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Abstract

内視鏡針生検の検体サンプル組織に病理診断に必要な量の生体組織の組織量があるかどうかを評価することができる検体サンプル評価装置、検体サンプル評価方法およびプログラムを提供する。検体サンプル評価装置１は、検体サンプルＳＰ１０に対して光を照射する照明部３と、照明部３が光を照射した検体サンプルＳＰを撮像して画像データを生成する撮像部４と、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に写る生体組織のコア組織領域を検出する検出部８１と、検出部８１が検出したコア組織領域に基づいて、生体組織の組織量を算出する算出部８２と、算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定部８３と、を備える。

Description

検体サンプル評価装置、検体サンプル評価方法およびプログラム
　本発明は、内視鏡針生検で採集した生体組織を含む検体サンプルを評価する検体サンプル評価装置、検体サンプル評価方法およびプログラムに関する。
　従来、内視鏡針生検における術中迅速細胞診においては、生検のサンプル取得回数を減らし、確定診断のための病理診断に必要十分の生体組織を提供しなければならない。このため、生検針で取得した生体組織や血液等を含む検体サンプル組織体に、所定の波長帯域の照明光を照射し、この照明光が透過した透過光による透過画像に基づいて、検体サンプル組織体中に検体細胞が存在するか否かを判定する技術が知られている（特許文献１参照）。この技術では、発光強度の最大となる波長が６００ｎｍ～６１０ｎｍの光を検体サンプル組織体に照射することによって、光が検体サンプル組織体に含まれる血液に吸収されることで、生体組織と血液とを透過画像から明確に判別することができる。
特許第５８６１２２５号公報
　しかしながら、上述した特許文献１では、目視で検体サンプルに生体組織の有無を確認することができても、その後の評価や病理診断に必要な量の生体組織があるかどうかを評価することが困難である。さらに主観評価であるため、結果が評価者の技量に頼らざるを得ない。
　本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、検体サンプル組織に病理診断に必要な量の生体組織の組織量があるかどうかを評価することができる検体サンプル評価装置、検体サンプル評価方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る検体サンプル評価装置は、生体組織を含む検体サンプルに対して光を照射する照明部と、前記照明部が前記光を照射した前記検体サンプルを撮像して画像データを生成する撮像部と、前記撮像部が生成した前記画像データに対応する画像に写る前記生体組織のコア組織領域を検出する検出部と、前記検出部が検出した前記コア組織領域に基づいて、前記生体組織の組織量を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする。
　また、本開示に係る検体サンプル評価方法は、生体組織を含む検体サンプルに対して光を照射する照明ステップと、前記光を照射した前記検体サンプルを撮像して画像データを生成する撮像ステップと、前記画像データに対応する画像に写る前記生体組織のコア組織領域を検出する検出ステップと、前記コア組織領域に基づいて、前記生体組織の組織量を算出する算出ステップと、前記組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。
　また、本開示に係るプログラムは、検体サンプル評価装置に、生体組織を含む検体サンプルに対して光を照射する照明ステップと、前記光を照射した前記検体サンプルを撮像して画像データを生成する撮像ステップと、前記画像データに対応する画像に写る前記生体組織のコア組織領域を検出する検出ステップと、前記コア組織領域に基づいて、前記生体組織の組織量を算出する算出ステップと、前記組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定ステップと、を実行させることを特徴とする。
　本開示によれば、評価者の主観によらず、検体サンプル組織に病理診断に必要な量の生体組織の組織量があるかどうかを評価することができるという効果を奏する。
図１は、実施の形態１に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。 図２は、実施の形態１に係る検体サンプル評価装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図３は、実施の形態２に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。 図４は、生体組織に含まれる各組織の分光吸収率を模式的に示す図である。 図５は、本開示に係る実施の形態２に係る検体サンプル評価装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図６は、生体組織に含まれる各組織の分光吸収率を模式的に示す図である。 図７は、実施の形態３に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。 図８は、実施の形態４に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。 図９は、実施の形態４に係る検体サンプル評価装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１０は、実施の形態４に係る分離部が血液領域と組織検体領域とを分離する際の画像の一例を示す図である。 図１１は、実施の形態５に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。 図１２は、実施の形態５に係る検体サンプル評価装置が実行する処理の概要を示すフローチャートである。 図１３は、実施の形態５に係る検出部がコア組織領域を検出した画像の一例を示す図である。
　以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」という）について説明する。本実施の形態では、生検によって取得された生体組織を含む検体サンプルを評価する検体サンプル評価装置を例に説明する。また、以下の実施の形態により本発明が限定されるものではない。さらに、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して説明する。
（実施の形態１）
　図１は、実施の形態１に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。図１に示す検体サンプル評価装置１は、穿刺針による穿刺吸引や鉗子およびブラシによる生検等によって取得された少なくとも生体組織ＳＰ１と血液ＳＰ２とを含む検体サンプルＳＰ１０が収容されたシャーレ等の検体サンプル容器２が載置され、検体サンプルＳＰ１０に向けて光を照射する照明部３と、検体サンプルＳＰ１０を透過した光を撮像して画像データを生成する撮像部４と、撮像部４が生成した画像データに対応する画像を表示可能な表示部５と、検体サンプル評価装置１の各部を操作するための指示信号の入力を受け付ける操作部６と、検体サンプル評価装置１が実行する各種プログラムやデータおよび画像データを記録する記録部７と、検体サンプル評価装置１を構成する各部を統括的に制御する制御部８と、を備える。
　照明部３は、筐体をなし、遮光部材で形成されたケース部３１と、ガラス等の透明部材で形成された蓋部３２と、光を検体サンプルＳＰ１０に向けて照射する複数の発光部３３と、制御部８の制御のもと、複数の発光部３３に電力を供給する駆動ドライバ３４と、発光部３３が発光した光を散乱光と変換する板状のフィルタ３５と、を備える。発光部３３は、白色光を発光する。発光部３３が発光した白色光は、フィルタ３５、蓋部３２および検査用容器２を透過して検体サンプルＳＰ１０に照射される。発光部３３は、例えば白色ＬＥＤ（Light　Emitting　Diode）を用いて構成される。なお、本実施の形態１では、複数の発光部３３を用いて照明部３を形成しているが、数を適宜変更してもよい。
　撮像部４は、少なくとも被写体像を結像するレンズ等で構成された光学系と、ＣＣＤ（Charge　Coupled　Device）やＣＭＯＳ（Complementary　Metal　Oxide　Semiconductor）等のイメージセンサと、を用いて構成される。撮像部４は、制御部８の制御のもと、検体サンプルＳＰ１０を透過した光を受光して光電変換を行うことによって画像データを生成し、この画像データを制御部８へ出力する。
　表示部５は、制御部８の制御のもと、制御部８から入力された画像データに対応する画像や検体サンプル評価装置１に関する各種情報を表示する。表示部５は、液晶や有機ＥＬ（Electro　Luminescence）等の表示パネルを用いて構成される。
　操作部６は、検体サンプル評価装置１の各種動作を指示する指示信号の入力を受け付け、受け付けた指示信号を制御部８へ出力する。操作部６は、マウス、キーボード、フットスイッチ、ボタン、ジョグダイヤルおよびタッチパネル等を用いて構成される。
　記録部７は、ＳＤＲＡＭ（Synchronous　Dynamic　Random　Access　Memory）やＦｌａｓｈメモリ等を用いて構成される。記録部７は、画像データや検体サンプル評価装置１が実行する各種プログラムおよび処理中のデータを記録する。なお、記録部７を外部から装着可能なメモリカード等の記録媒体を用いて構成してもよい。
　制御部８は、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）およびＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）のいずれかを用いて構成される。制御部８は、検出部８１と、算出部８２と、判定部８３と、照明制御部８４と、を備える。
　検出部８１は、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に写る生体組織のコア組織領域を検出する。具体的には、検出部８１は、操作部６から入力された画像に写る生体組織の位置や領域を指示する指示信号に基づいて、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に写る生体組織のコア組織領域を検出する。例えばコア組織領域の例としては、生検によって採取した血液と組織片を含む検体サンプル中の、生体片の部分が該当する。
　算出部８２は、検出部８１が検出したコア組織領域に基づいて、生体組織の組織量を算出する。具体的には、算出部８２は、組織量としてコア組織領域の長さ、幅、面積および体積のいずれか一つ以上を算出する。
　判定部８３は、算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する。
　照明制御部８４は、照明部３の駆動を制御する。具体的には、照明制御部８４は、操作部６から入力される指示信号に応じて、検査用容器２に収容された検体サンプルＳＰ１０に対して、照明部３に白色光を照射させる制御を行う。
　〔検体サンプル評価装置の処理〕
　次に、検体サンプル評価装置１が実行する処理について説明する。
　図２は、検体サンプル評価装置１が実行する処理の概要を示すフローチャートである。
　図２に示すように、まず、照明制御部８４は、検査用容器２に収容された検体サンプルＳＰ１０に対して、照明部３に白色光を照射させる（ステップＳ１０１）。
　続いて、撮像部４は、検査用容器２に収容された検体サンプルＳＰ１０を撮像して画像データを生成する（ステップＳ１０２）。
　その後、表示部５は、撮像部４によって生成された画像データに対応する画像を表示する（ステップＳ１０３）。これにより、検査者は、内視鏡や超音波プローブを介して穿刺または生検で取得した検体サンプルＳＰ１０の画像を確認することができる。
　続いて、操作部６から入力された画像に写る生体組織の領域を指示する指示信号が入力された場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、検出部８１は、操作部６から入力された画像に写る生体組織の位置や領域を指示する指示信号に基づいて、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に写る生体組織のコア組織領域を検出する（ステップＳ１０５）。
　その後、算出部８２は、検出部８１が検出したコア組織領域に基づいて、生体組織の組織量を算出する（ステップＳ１０６）。具体的には、算出部８２は、撮像部４の焦点距離をＦ、撮像部４から検体サンプルＳＰ１０までの距離をＤ、撮像部４のイメージセンサの水平方向のピクセルサイズをＨ、撮像部４のイメージセンサの垂直方向のピクセルサイズをＶ、生体組織の幅をＯｈ、および生体組織の高さをＯｖとした場合、以下の式（１）によって生体組織の幅Ｏｈおよび高さＯｖを算出する。
　Ｄ／Ｆ＝Ｏｈ／Ｈ＝Ｏｖ／Ｖ　　　　・・・（１）
即ち、上記式（１）を展開すると、
　Ｏｈ＝（Ｄ×Ｈ）／Ｆ　　　　・・・（２）
　Ｏｖ＝（Ｄ×Ｖ）／Ｆ　　　　・・・（３）
そして、算出部８２は、式（２）および式（３）より、生体組織の面積（Ｏｈ×Ｏｖ）を算出する。なお、算出部８２は、焦点距離Ｆ、距離Ｄ、ピクセルサイズＨ、ピクセルサイズＶの各々を撮像部４が画像データを生成した際のＥＸＩＦから取得する。また、算出部８２は、上記（１）～（３）の算出方法以外にも、施術で用いられる穿刺針の径に基づいて、組織量として体積を算出してもよい。この場合、医師等の検査者は、操作部６から穿刺針の径を入力するようにすればよい。もちろん、医師等の検査者は、操作部６から穿刺針の径と穿刺方向の長さ（挿入距離）を入力するようにしてもよい。また、算出部８２は、生体組織の面積を算出しているが、これに限定されることなく、コア組織領域の長さ、または幅であってもよい。さらに、算出部８２は、画像データに対応する画像に写る検体サンプル容器２に刻印された印刷された寸法を示すマーカに基づいて、生体組織の組織量を算出してもよい。
　続いて、判定部８３は、算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であると判定された場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、検体サンプル評価装置１は、後述するステップＳ１０８へ移行する。これに対して、判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１は、後述するステップＳ１０９へ移行する。
　ステップＳ１０８において、表示部５は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が正常である旨の情報を表示する。これにより、医師等の検査者は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が生体検査で用いられる十分な量を確保することができたことを直感的に把握することができる。ステップＳ１０８の後、検体サンプル評価装置１は、後述するステップＳ１１０へ移行する。
　ステップＳ１０９において、表示部５は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が正常でない旨の警告を表示する。これにより、医師等の検査者は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が生体検査で用いられる十分な量を確保することができないことを直感的に把握することができる。ステップＳ１０９の後、検体サンプル評価装置１は、後述するステップＳ１１０へ移行する。
　続いて、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の評価を終了する指示信号が入力された場合（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、検体サンプル評価装置１は、本処理を終了する。これに対して、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の評価を終了する指示信号が入力されていない場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１は、上述したステップＳ１０１へ戻る。
　ステップＳ１０４において、操作部６から入力された画像に写る生体組織の領域を指示する指示信号が入力されていない場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１は、ステップＳ１１０へ移行する。
　以上説明した実施の形態１によれば、判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定するので、病理診断に必要な量の生体組織の組織量があるかどうかを評価することができる。
　また、実施の形態１によれば、操作部６が受け付けた指示信号に基づいて、検出部８１がコア組織領域を検出するので、確実に生体組織の領域を検出することができる。
　また、実施の形態１によれば、表示部５が判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上でないと判定された場合、警告を表示するので、医師等の検査者は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が生体検査で用いられる十分な量を確保することができないことを直感的に把握することができる。
　なお、実施の形態１では、表示部５が判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上でないと判定された場合、警告を表示していたが、例えばスピーカー等の出力部によって警告を出力してもよいし、光によって警告を出力してもよい。
（実施の形態２）
　次に、本実施の形態２について説明する。本実施の形態２は、特殊光および白色光のどちらか一方に切り換えながら検体サンプルに照射する。以下においては、本実施の形態２に係る検体サンプル評価装置の構成を説明後、本実施の形態２に係る検体サンプル評価装置が実行する処理について説明する。なお、上述した実施の形態１に係る検体サンプル評価装置１と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
　〔検体サンプル評価装置の構成〕
　図３は、実施の形態２に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。図３に示す検体サンプル評価装置１ａは、上述した実施の形態１に係る検体サンプル評価装置１の照明部３に換えて、照明部３ａを備える。
　照明部３ａは、制御部８の制御のもと、検査用容器２に収容された検体サンプルＳＰ１０に対して、白色光と特殊光とを切り換えながら照射する。照明部３ａは、上述した実施の形態１に係る照明部３の構成に加えて、特殊光フィルタ３６と、駆動部３７と、を備える。
　特殊光フィルタ３６は、所定の波長帯域の光を透過する。具体的には、特殊光フィルタ３６は、波長帯域４００ｎｍ～４５０ｎｍまたは５８０ｎｍ～６５０ｎｍの光を透過する。
　駆動部３７は、照明制御部８４の制御のもと、特殊光フィルタ３６を発光部３３が発光する白色光の光路上に移動させる。駆動部３７は、モータ等を用いて構成される。
　〔生体組織に含まれる各組織の分光吸収率〕
　次に、生体組織に含まれる各組織の分光吸収率について説明する。
　図４は、生体組織に含まれる各組織の分光吸収率を模式的に示す図である。図４において、横軸が波長(ｎｍ)を示し、縦軸が吸収率（％）を示す。図４において、曲線Ｌ１がヘモグロビンの分光吸収率を示し、曲線Ｌ２がコラーゲンの分光吸収率を示し、曲線Ｌ３がメラニンの分光吸収率を示す。
　図４の曲線Ｌ１および曲線Ｌ２に示すように、ヘモグロビンおよびコラーゲンの各々は、分光吸収率が異なる。さらに、ヘモグロビンおよびコラーゲンは、波長帯域４００ｎｍ～４５０ｎｍの光Ｍ１または波長帯域５８０ｎｍ～６５０ｎｍの光Ｍ２において分光吸収率の差Ｄ１，Ｄ２が大きい。このため、特殊光フィルタ３６は、波長帯域４００ｎｍ～４５０ｎｍの光Ｍ１または波長帯域５８０ｎｍ～６５０ｎｍの光Ｍ２を透過できるように透過特性を設定するとともに、半値幅を３０ｎｍ以下に設定する。これにより、特殊光として検体サンプルＳＰ１０に狭帯域光が照射することができる。この結果、検体サンプルＳＰ１０に含まれるコラーゲン組織と血液とのコントラストを高くすることができるので、容易に識別することができる。なお、本実施の形態２では、特殊光フィルタ３６の透過特性を波長帯域５８０ｎｍ～６５０ｎｍとして説明する。
　〔検体サンプル評価装置の処理〕
　次に、検体サンプル評価装置１ａが実行する処理について説明する。
　図５は、検体サンプル評価装置１ａが実行する処理の概要を示すフローチャートである。図５において、ステップＳ２０１～ステップＳ２０６は、上述した図２のステップＳ１０１～ステップＳ１０６それぞれに対応する。
　ステップＳ２０７において、判定部８３は、算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０７）。判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、検体サンプル評価装置１ａは、後述するステップＳ２０８へ移行する。これに対して、判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１ａは、後述するステップＳ２１７へ移行する。
　ステップＳ２０８において、照明制御部８４は、駆動部３７を駆動させて特殊光フィルタ３６を発光部３３の光路上に挿入する。
　続いて、照明制御部８４は、検査用容器２に収容された検体サンプルＳＰ１０に対して、照明部３ａに特殊光を照射させる（ステップＳ２０９）。
　続いて、撮像部４は、特殊光を照射された検体サンプルＳＰ１０を撮像して画像データを生成する（ステップＳ２１０）。
　その後、表示部５は、撮像部４によって生成された画像データに対応する画像を表示する（ステップＳ２１１）。これにより、医師等の検査者は、コラーゲン等の生体組織ＳＰ１と血液ＳＰ２とのコントラストが高い画像を確認することができる。
　続いて、操作部６から入力された画像に写る生体組織の領域を指示する指示信号が入力された場合（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、検出部８１は、操作部６から入力された画像に写る生体組織の位置や領域を指示する指示信号に基づいて、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に写る生体組織のコア組織領域を検出する（ステップＳ２１３）。
　その後、算出部８２は、検出部８１が検出したコア組織領域に基づいて、生体組織の組織量を算出する（ステップＳ２１４）。
　続いて、判定部８３は、算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１５）。判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上であると判定された場合（ステップＳ２１５：Ｙｅｓ）、検体サンプル評価装置１ａは、後述するステップＳ２１６へ移行する。これに対して、判定部８３によって算出部８２が算出した組織量が予め定められた閾値以上でないと判定された場合（ステップＳ２１５：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１ａは、後述するステップＳ２１７へ移行する。
　ステップＳ２１６において、表示部５は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が正常である旨の情報を表示する。これにより、医師等の検査者は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が生体検査で用いられる十分な量を確保することができたことを直感的に把握することができる。ステップＳ２１６の後、検体サンプル評価装置１ａは、後述するステップＳ２１８へ移行する。
　ステップＳ２１７において、表示部５は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が正常でない旨の警告を表示する。これにより、医師等の検査者は、検体サンプルＳＰ１０の生体組織の組織量が生体検査で用いられる十分な量を確保することができないことを直感的に把握することができる。ステップＳ２１７の後、検体サンプル評価装置１ａは、後述するステップＳ２１８へ移行する。
　ステップＳ２１８において、照明制御部８４は、駆動部３７を駆動させて特殊光フィルタ３６を発光部３３の光路上から退避させる。
　続いて、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の評価を終了する指示信号が入力された場合（ステップＳ２１９：Ｙｅｓ）、検体サンプル評価装置１ａは、本処理を終了する。これに対して、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の評価を終了する指示信号が入力されていない場合（ステップＳ２１９：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１ａは、上述したステップＳ２０１へ戻る。
　ステップＳ２１２において、操作部６から入力された画像に写る生体組織の領域を指示する指示信号が入力されていない場合（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、検体サンプル評価装置１ａは、ステップＳ２１９へ移行する。
　以上説明した実施の形態２によれば、照明部３ａが特殊光を検体サンプルＳＰ１０に照射することによって、生体組織ＳＰ１と血液ＳＰ２とのコントラストを高めることができるので、病理診断に必要な量の生体組織の組織量があるかどうかを評価することができる。
（実施の形態２の変形例）
　なお、上述した実施の形態１では、生体組織の種類としてコラーゲンとヘモグロビンの分光吸収率の特性を用いて特殊光フィルタ３６の透過特性を設定していたが、これに限定されることなく、例えば生体組織の種類として脂肪およびヘモグロビンであってもよい。このため、以下においては、生体組織の種類として脂肪およびヘモグロビンの分光吸収率について説明する。
　〔生体組織に含まれる各組織の分光吸収率〕
　図６は、生体組織に含まれる各組織の分光吸収率を模式的に示す図である。図６において、横軸が波長(ｎｍ)を示し、縦軸が吸収率（％）を示す。また、図６において、曲線Ｌ１０が水の分光吸収率を示し、曲線Ｌ１１が還元ヘモグロビンの分光吸収率を示し、Ｌ１２が酸素化ヘモグロビンの分光吸収率を示し、曲線Ｌ１３が脂肪の分光吸収率を示す。
　図６の曲線Ｌ１１、曲線Ｌ１２および曲線Ｌ１３に示すように、還元ヘモグロビン、酸素化ヘモグロビンおよび脂肪の各々は、分光吸収率が異なる。さらに、還元ヘモグロビン、酸素化ヘモグロビンおよび脂肪は、近赤外領域である波長帯域９００ｎｍ～９５０ｎｍの光Ｍ１０において分光吸収率の差Ｄ１０が最も異なる。このため、特殊光フィルタ３６は、波長帯域９００ｎｍ～９５０ｎｍの光Ｍ１０を透過できるように透過特性を設定するとともに、半値幅を３０ｎｍ以下に設定する。これにより、特殊光として検体サンプルＳＰ１０に狭帯域光が照射することができる。この結果、検体サンプルＳＰ１０に含まれる脂肪組織と血液とのコントラストを高くすることができるので、容易に識別することができる。
　以上説明した本実施の形態２の変形例によれば、上述した実施の形態２と同様の効果を奏する。
（実施の形態３）
　次に、本実施の形態３について説明する。本実施の形態３は、検体サンプルの種別に応じて、検体サンプルに照射する特殊光の波長帯域を変更する。以下においては、本実施の形態３に係る検体サンプル評価装置の構成について説明する。なお、上述した実施の形態２に係る検体サンプル評価装置１ａと同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
　〔検体サンプル評価装置の構成〕
　図７は、実施の形態３に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。図７に示す検体サンプル評価装置１ｂは、上述した実施の形態２に係る検体サンプル評価装置１ａの照明部３ａに換えて、照明部３ｂを備える。
　照明部３ｂは、制御部８の制御のもと、検査用容器２に収容された検体サンプルＳＰ１０に対して、白色光と互いに異なる波長帯域の特殊光とを切り換えながら照射する。照明部３ｂは、上述した実施の形態２に係る照明部３ａの構成に加えて、特殊光フィルタ３８をさらに備える。
　特殊光フィルタ３８は、特殊光フィルタ３６の波長帯域と異なる光を透過する。具体的には、特殊光フィルタ３８は、上述した実施の形態２の変形例で説明した脂肪とヘモグロビンとでコントラストが高い波長帯域９００ｎｍ～９５０ｎｍの光を透過できるように透過特性を設定するとともに、半値幅を３０ｎｍ以下に設定する。
　このように構成された検体サンプル評価装置１ｂは、操作部６から入力された検体サンプルＳＰ１０の種別を示す種別信号に基づいて、照明制御部８４が駆動部３７を駆動させて、特殊光フィルタ３６および特殊光フィルタ３８のどちらか一方を発光部３３の光路上に挿入する。具体的には、検体サンプル評価装置１ｂは、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の種別がコラーゲン組織であることを示す種別信号が入力された場合、照明制御部８４が駆動部３７を駆動させて、特殊光フィルタ３６を発光部３３の光路上に挿入する。これに対して、検体サンプル評価装置１ｂは、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の種別が脂肪組織であることを示す種別信号が入力された場合、照明制御部８４が駆動部３７を駆動させて、特殊光フィルタ３８を発光部３３の光路上に挿入する。この結果、検体サンプル評価装置１ｂは、検体サンプルＳＰ１０の種別に応じて、適正な波長帯域の特殊光を検体サンプルＳＰ１０に照射することができる。
　以上説明した実施の形態３によれば、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の種別がコラーゲン組織であることを示す種別信号が入力された場合、照明制御部８４が駆動部３７を駆動させて、特殊光フィルタ３６を発光部３３の光路上に挿入する一方、検体サンプル評価装置１ｂは、操作部６から検体サンプルＳＰ１０の種別が脂肪組織であることを示す種別信号が入力された場合、照明制御部８４が駆動部３７を駆動させて、特殊光フィルタ３８を発光部３３の光路上に挿入するので、検体サンプルＳＰ１０の種別に応じて、適正な波長帯域の特殊光を検体サンプルＳＰ１０に照射することができる。
（実施の形態４）
　次に、本実施の形態４について説明する。本実施の形態４に係る検体サンプル評価装置は、上述した実施の形態１に係る検体サンプル評価装置１と構成が異なるうえ、実行する処理が異なる。具体的には、上述した実施の形態１では、コラーゲン等の生体組織と血液とを分離することなく、組織量が閾値以上であるか否かを判定していたが、本実施の形態４では、血液の血液領域と組織検体の組織検体領域とを分離した後に、組織量が閾値以上であるか否かを判定する。以下においては、本実施の形態４に係る検体サンプル評価装置の構成を説明した後に、本実施の形態４に係る検体サンプル評価装置が実行する処理について説明する。なお、上述した実施の形態１に係る検体サンプル評価装置１と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
　〔検体サンプル評価装置の構成〕
　図８は、実施の形態４に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。図８に示す検体サンプル評価装置１ｃは、上述した実施の形態１に係る検体サンプル評価装置１の制御部８に換えて、制御部８ｃを備える。
　制御部８ｃは、上述した実施の形態１に係る制御部８の構成に加えて、分離部８５を備える。
　分離部８５は、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に対して、画素毎に色域の輝度を算出し、この輝度が所定の閾値以上の画素を組織検体領域として分離する一方、輝度が所定の閾値未満の画素を血液領域として分離する。
　〔検体サンプル評価装置の処理〕
　次に、検体サンプル評価装置１ｃが実行する処理について説明する。
　図９は、検体サンプル評価装置１ｃが実行する処理の概要を示すフローチャートである。図９において、ステップＳ３０１～ステップＳ３０４は、上述した図２のステップＳ１０１～ステップＳ１０４それぞれに対応する。
　ステップＳ３０５において、分離部８５は、撮像部４が生成した画像データに対応する画像に対して、画素毎に色域の輝度を算出し、この輝度が所定の閾値以上の画素を組織検体領域として分離する一方、輝度が所定の閾値未満の画素を血液領域として分離する。ステップＳ３０５の後、検体サンプル評価装置１ｃは、ステップＳ３０６へ移行する。
　図１０は、分離部８５が血液領域と組織検体領域とを分離する際の画像の一例を示す図である。図１０に示すように、分離部８５は、操作部６から入力された指示信号に応じて画像Ｐ１内で指定された領域Ａ１～Ａ３の各々に対して、画素毎に色域の輝度を算出し、この輝度が所定の閾値以上の画素を組織検体領域として分離する一方、輝度が所定の閾値未満の画素を血液領域として分離する。より具体的には、分離部８５は、領域Ａ１において領域Ｚ１（ハッチングなしの領域）を組織検体領域として分離する一方、領域Ｚ２（黒塗りの領域）を血液領域として分離する。
　ステップＳ３０６において、検出部８１は、分離部８５が分離した領域をコア組織領域として検出する。ステップＳ３０６の後、検体サンプル評価装置１ｃは、ステップＳ３０７へ移行する。ステップＳ３０７～ステップＳ３１１は、上述した図２のステップＳ１０６～ステップＳ１１０それぞれに対応する。
　以上説明した実施の形態４によれば、より正確に生体組織の組織量を判別することができる。
（実施の形態５）
　次に、本実施の形態５について説明する。本実施の形態５は、複数の画像データ群をディープラーニング等の機械学習によって学習された学習器を用いて検体サンプルに含まれる生体組織の領域を自動的に検出する。以下においては、本実施の形態５に係る検体サンプル評価装置の構成を説明後、本実施の形態５に係る検体サンプル評価装置が実行する処理について説明する。なお、上述した実施の形態１に係る検体サンプル評価装置１と同一の構成には同一の符号を付して説明を省略する。
　〔検体サンプル評価装置の構成〕
　図１１は、実施の形態５に係る検体サンプル評価装置の概略構成を示す模式図である。図１１に示す検体サンプル評価装置１ｄは、上述した実施の形態１に係る記録部７および制御部８に換えて、記録部７ｄおよび制御部８ｄを備える。
　記録部７ｄは、生検や穿刺等によって取得された複数の検体サンプルを撮像して生成された画像データ群をディープラーニング等の機械学習によって生体組織の特徴量を学習された学習器７１を有する。
　制御部８ｄは、上述した実施の形態１に係る制御部８の検出部８１に換えて、検出部８１ｄを備える。
　検出部８１ｄは、学習器７１を用いて、撮像部４によって生成された画像データに対応する画像内から生体組織の領域を検出する。
　〔検体サンプル評価装置の処理〕
　次に、検体サンプル評価装置１ｄが実行する処理について説明する。
　図１２は、検体サンプル評価装置１ｄが実行する処理の概要を示すフローチャートである。図１２において、ステップＳ４０１およびステップＳ４０２は、上述した図２のステップＳ１０１およびステップＳ１０２それぞれに対応する。
　ステップＳ４０３において、検出部８１ｄは、学習器７１を用いて、撮像部４によって生成された画像データに対応する画像内から生体組織のコア組織領域を検出する。具体的には、図１３に示すように、検出部８１ｄは、学習器７１を用いることで、画像Ｐ２から細長いコア組織領域Ａ１０を検出する一方、画像Ｐ２に写る細長い組織Ａ１１をコア組織領域として検出しない。ステップＳ４０３の後、検体サンプル評価装置１ｄは、後述するステップＳ４０４へ移行する。ステップＳ４０４～ステップＳ４０８は、上述した図２のステップＳ１０６～ステップＳ１０９それぞれに対応する。
　以上説明した実施の形態５によれば、自動的でコア組織領域を検出するので、医師等の検査者の負担を軽減することができる。
　なお、実施の形態５では、検出部８１ｄが記録部７に設けられた学習器７１を用いて、撮像部４によって生成された画像データに対応する画像内から生体組織のコア組織領域を検出していたが、例えばネットワークを介してサーバ内に設けられた学習器を用いてコア組織領域を検出するようにしてもよい。
（その他の実施の形態）
　上述した本開示の実施の形態１～５に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成することができる。例えば、上述した本発明の実施の形態１～５に記載した全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、上述した本開示の実施の形態１～５で説明した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
　また、本開示の実施の形態１～５では、制御部と照明部とが別体であったが、一体的に形成してもよい。
　また、本開示の実施の形態１～５では、上述してきた「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御手段や制御回路に読み替えることができる。
　また、本開示に係る検体サンプル評価装置に実行させるプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルデータでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital　Versatile　Disk）、ＵＳＢ媒体、フラッシュメモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。
　また、本開示に係る検体サンプル評価装置に実行させるプログラムは、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。さらに、本開示に係る検体サンプル評価装置に実行させるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
　なお、本明細書におけるフローチャートの説明では、「まず」、「その後」、「続いて」等の表現を用いてステップ間の処理の前後関係を明示していたが、本開示を実施するために必要な処理の順序は、それらの表現によって一意的に定められるわけではない。即ち、本明細書で記載したフローチャートにおける処理の順序は、矛盾のない範囲で変更することができる。また、こうした、単純な分岐処理からなるプログラムに限らず、より多くの判定項目を総合的に判定して分岐させてもよい。その場合、ユーザにマニュアル操作を促して学習を繰り返すうちに機械学習するような人工知能の技術を併用しても良い。また、多くの専門家が行う操作パターンを学習させて、さらに複雑な条件を入れ込む形で深層学習をさせて実行してもよい。
　以上、本願の実施の形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、本発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
　１，１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄ　検体サンプル評価装置
　２　検査用容器
　３，３ａ，３ｂ　照明部
　４　撮像部
　５　表示部
　６　操作部
　７，７ｄ　記録部
　８，８ｃ，８ｄ　制御部
　３１　ケース部
　３２　蓋部
　３３　発光部
　３４　駆動ドライバ
　３５　フィルタ
　３６，３８　特殊光フィルタ
　３７　駆動部
　７１　学習器
　８１，８１ｄ　検出部
　８２　算出部
　８３　判定部
　８４　照明制御部
　８５　分離部
　ＳＰ１　生体組織
　ＳＰ２　血液
　ＳＰ１０　検体サンプル

Claims (13)

  1. 　生体組織を含む検体サンプルに対して光を照射する照明部と、
    　前記照明部が前記光を照射した前記検体サンプルを撮像して画像データを生成する撮像部と、
    　前記撮像部が生成した前記画像データに対応する画像に写る前記生体組織のコア組織領域を検出する検出部と、
    　前記検出部が検出した前記コア組織領域に基づいて、前記生体組織の組織量を算出する算出部と、
    　前記算出部が算出した前記組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定部と、
    　を備えることを特徴とする検体サンプル評価装置。
  2. 　前記算出部は、前記組織量として前記コア組織領域の長さ、幅、面積および体積のいずれか一つ以上を算出することを特徴とする請求項１に記載の検体サンプル評価装置。
  3. 　前記画像内に写る前記生体組織の領域を指示する指示信号の入力を受け付ける操作部をさらに備え、
    　前記検出部は、前記操作部が受け付けた前記指示信号に基づいて、前記コア組織領域を検出することを特徴とする請求項１または２に記載の検体サンプル評価装置。
  4. 　前記照明部は、
    　白色光を発光可能な発光部と、
    　前記発光部が発光した前記白色光の光路上に挿脱可能であり、所定の波長帯域の光を透過する特殊光フィルタと、
    　前記特殊光フィルタを前記光路上に移動させる駆動部と、
    　を備えることを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の検体サンプル評価装置。
  5. 　前記照明部は、
    　白色光を発光可能な発光部と、
    　前記発光部が発光した前記白色光の光路上に挿脱可能であり、互いに異なる波長帯域の光を透過する複数の特殊光フィルタと、
    　前記複数の特殊光フィルタのどちらか一方を前記光路上に移動させる駆動部と、
    　を備えることを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の検体サンプル評価装置。
  6. 　前記検体サンプルの種別に応じた前記特殊光フィルタを前記光路上に移動するように前記駆動部を駆動させる照明制御部をさらに備えることを特徴とする請求項５に記載の検体サンプル評価装置。
  7. 　前記波長帯域は、ピーク帯域が４００ｎｍ～４５０ｎｍ、５８０ｎｍ～６５０ｎｍｍおよび９００ｎｍ～９５０ｎｍのいずれかの範囲内にあり、半値幅が３０ｎｍ以下であることを特徴とする請求項５または６に記載の検体サンプル評価装置。
  8. 　前記試料は、穿刺針、鉗子およびブラシのいずれかによって取得されたものであることを特徴とする請求項１～７のいずれか一つに記載の検体サンプル評価装置。
  9. 　前記算出部は、検体サンプル容器に刻印または印刷された寸法を示すマーカに基づき、前記組織量を算出することを特徴とする請求項８に記載の検体サンプル評価装置。
  10. 　前記算出部は、前記穿刺針の径に基づいて、前記組織量を算出することを特徴とする請求項８に記載の検体サンプル評価装置。
  11. 　前記判定部の判定結果を出力する出力部をさらに備えることを特徴とする請求項１～１０のいずれか一つに記載の検体サンプル評価装置。
  12. 　生体組織を含む検体サンプルに対して光を照射する照明ステップと、
    　前記光を照射した前記検体サンプルを撮像して画像データを生成する撮像ステップと、
    　前記画像データに対応する画像に写る前記生体組織のコア組織領域を検出する検出ステップと、
    　前記コア組織領域に基づいて、前記生体組織の組織量を算出する算出ステップと、
    　前記組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定ステップと、
    　を含むことを特徴とする検体サンプル評価方法。
  13. 　検体サンプル評価装置に、
    　生体組織を含む検体サンプルに対して光を照射する照明ステップと、
    　前記光を照射した前記検体サンプルを撮像して画像データを生成する撮像ステップと、
    　前記画像データに対応する画像に写る前記生体組織のコア組織領域を検出する検出ステップと、
    　前記コア組織領域に基づいて、前記生体組織の組織量を算出する算出ステップと、
    　前記組織量が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する判定ステップと、
    　を実行させることを特徴とするプログラム。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2021095236A1 (ja) * 2019-11-15 2021-05-20

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003521669A (ja) * 1997-07-17 2003-07-15 アキュメッド インターナショナル インコーポレイテッド 検体の予備処理機能を備えた検査体系
JP2009115599A (ja) * 2007-11-06 2009-05-28 Nec Corp 評価システム、評価方法および評価プログラム
JP2014526035A (ja) * 2011-06-24 2014-10-02 シレカ セラノスティック エルエルシー スペクトルイメージングによる生体試料の分析方法
WO2015045012A1 (ja) * 2013-09-24 2015-04-02 富士通株式会社 コロニー検査プログラム、コロニー検査装置およびコロニー検査方法
JP5861225B2 (ja) * 2012-06-07 2016-02-16 国立大学法人鳥取大学 被検サンプル組織体中の検体細胞の有無判別方法および装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003521669A (ja) * 1997-07-17 2003-07-15 アキュメッド インターナショナル インコーポレイテッド 検体の予備処理機能を備えた検査体系
JP2009115599A (ja) * 2007-11-06 2009-05-28 Nec Corp 評価システム、評価方法および評価プログラム
JP2014526035A (ja) * 2011-06-24 2014-10-02 シレカ セラノスティック エルエルシー スペクトルイメージングによる生体試料の分析方法
JP5861225B2 (ja) * 2012-06-07 2016-02-16 国立大学法人鳥取大学 被検サンプル組織体中の検体細胞の有無判別方法および装置
WO2015045012A1 (ja) * 2013-09-24 2015-04-02 富士通株式会社 コロニー検査プログラム、コロニー検査装置およびコロニー検査方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2021095236A1 (ja) * 2019-11-15 2021-05-20
WO2021095236A1 (ja) * 2019-11-15 2021-05-20 オリンパス株式会社 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム
JP7504906B2 (ja) 2019-11-15 2024-06-24 株式会社エビデント 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム
US12100148B2 (en) 2019-11-15 2024-09-24 Evident Corporation Image processing apparatus, image processing system, image processing method, and computer-readable recording medium

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