WO2023199617A1 - 検出装置、検出方法、および検出プログラム - Google Patents

検出装置、検出方法、および検出プログラム Download PDF

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WO2023199617A1
WO2023199617A1 PCT/JP2023/006594 JP2023006594W WO2023199617A1 WO 2023199617 A1 WO2023199617 A1 WO 2023199617A1 JP 2023006594 W JP2023006594 W JP 2023006594W WO 2023199617 A1 WO2023199617 A1 WO 2023199617A1
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WO
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cell
cells
region
area
user
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/006594
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English (en)
French (fr)
Inventor
博忠 渡邉
佑樹 林
直也 大谷
Original Assignee
株式会社ニコン
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 株式会社ニコン filed Critical 株式会社ニコン
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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers

Definitions

  • the present invention relates to a detection device, a detection method, and a detection program.
  • Patent Document 1 describes an information processing device that can easily and accurately count the number of cancer cells by selecting a region of cancer cells in a tissue sample image.
  • a detection device may be a detection device that analyzes a microscopic image of cells to detect stained first cells and unstained second cells included in the microscopic image.
  • the detection device may include an area discriminator that discriminates between a cell area and a background area in the microscope image based on brightness.
  • the detection device may include a cell discrimination unit that discriminates between the first cell and the second cell in the cell region based on hue.
  • the brightness threshold used for distinguishing between the cell region and the background region may be adjustable by the user, and the hue threshold used for distinguishing between the first cell and the second cell may be adjustable by the user. May be adjustable.
  • the microscope images may be images sequentially output from the microscope at predetermined timing while the user is observing the cells with a microscope.
  • each of the cells determined as the first cell by the cell discriminating unit can be changed to the second cell by the user, or other than the first cell and the second cell.
  • Each of the cells determined to be the second cell by the cell discrimination unit may be changed by the user to the first cell, or to a cell other than the first cell and the second cell. It may be possible.
  • the user may be able to specify a range of the microscope image and change the first cells or the second cells within the specified range all at once.
  • the detection device includes at least one of the following: the number of the first cells and the second cells in the microscopic image, and the ratio of the first cells and the second cells in the microscopic image.
  • the computer may further include a calculation unit that calculates one.
  • the detection device may further include a display unit that displays calculation results by the calculation unit.
  • the calculation unit may calculate and integrate the number or ratio of the first cells and the second cells in the plurality of microscopic images
  • the display unit may calculate and integrate the numbers or ratios of the first cells and the second cells in the plurality of microscope images
  • the display unit may calculate and integrate the numbers or ratios of the first cells and the second cells in the plurality of microscopic images. You may display the results.
  • the seventh aspect of the present invention further includes a region dividing section that divides the cell region into a plurality of regions of cell units based on the brightness in the cell region in a step before the discrimination by the cell discrimination section.
  • the cell discrimination unit may discriminate between the first cell and the second cell for each of the plurality of regions.
  • the area dividing unit may combine the excessively divided areas among the divided areas based on a predetermined rule.
  • the region dividing unit may exclude from the cell region a region that matches at least a predetermined shape and size among the plurality of divided regions. .
  • the image forming apparatus may further include a white balance adjustment section that adjusts the white balance of the microscope image before the discrimination by the area discrimination section.
  • a detection method may be a method of analyzing a microscopic image of cells to detect stained first cells and unstained second cells included in the microscopic image.
  • the detection method may include a region determination step of determining a cell region and a background region in the microscope image based on brightness.
  • the detection method may include a cell discrimination step of discriminating the first cell and the second cell in the cell area based on hue.
  • the luminance threshold used to discriminate between the cell region and the background region may be adjustable by the user, and the hue threshold used to discriminate between the first cell and the second cell may be adjustable by the user. It's fine.
  • a detection program may be a detection program that analyzes a microscopic image of cells and detects stained first cells and unstained second cells included in the microscopic image.
  • the detection program may cause the computer to execute an area discrimination procedure for discriminating a cell area and a background area in the microscope image based on brightness.
  • the detection program may cause a computer to execute a cell discrimination procedure of discriminating the first cell and the second cell in the cell area based on hue.
  • the brightness threshold adjusted by the user and used to discriminate between the cell area and the background area may be applied, and the hue threshold adjusted by the hot water user used to discriminate between the first cell and the second cell may be applied. may be applied.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of a detection device 100 in this embodiment. It is a figure showing an example of GUI screen 102 of an application used for detection device 100 in this embodiment. It is a flowchart showing the operation performed in the detection device 100 in this embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of white balance adjustment processing in this embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of white balance adjustment processing in this embodiment.
  • It is an explanatory diagram of Gaussian smoothing processing in this embodiment.
  • Gaussian smoothing processing It is an explanatory diagram of Gaussian smoothing processing in this embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of a process of combining divided regions in this embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of a process of combining divided regions in this embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of a process for excluding cells that do not require detection in this embodiment.
  • FIG. 3 is an explanatory diagram of a process for excluding cells that do not require detection in this embodiment.
  • It is an explanatory view of classification processing of positive/negative cells in this embodiment.
  • An example of a computer 2200 is shown.
  • FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of a detection device 100 in this embodiment.
  • the detection device 100 includes a storage unit 101, a GUI (Graphical User Interface) screen 102, and a control unit 103.
  • the control unit 103 includes a white balance adjustment unit 104, a region discrimination unit 105, a region division unit 106, a cell discrimination unit 107, and a calculation unit 108.
  • the detection device 100 in this embodiment is a device that detects positive cells and negative cells in a stained cell image obtained by imaging using, for example, a bright field microscope.
  • the detection device 100 is used, for example, to calculate the Ki-67 value, which is an index indicating the proliferation ability (proliferation speed) of breast cancer, by detecting positive cells and negative cells in a stained cell image.
  • Ki-67 value is an index indicating the proliferation ability (proliferation speed) of breast cancer
  • a stained cell image positive cells and negative cells are distinguished because the nuclei of cancer cells, which are positive cells, are stained, while the nuclei of normal cells, which are negative cells, are not stained.
  • An example of the first cell is a positive cell
  • an example of the second cell is a negative cell.
  • Microscope images captured by the microscope 150 and processing results performed by each part of the control unit 103 are input and stored in the storage unit 101.
  • a microscope image captured by the microscope 150 is input to the GUI screen 102 in real time.
  • the GUI screen 102 outputs the inputted microscope image on the screen and displays it to the user.
  • the user can operate the GUI screen 102 using a mouse or the like.
  • the GUI screen 102 may be in a touch panel format. Operations performed by the user on the GUI screen 102 are output to the control unit 103 as commands.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the GUI screen 102 of the application used in the detection device 100 in this embodiment.
  • the GUI screen 102 has an area 110, an area 111, an area 112, an area 113, an area 114, an area 115, an area 116, and an area 117.
  • regions 110 to 117 are each shown surrounded by broken lines.
  • a microscopic image 200 of stained cells is displayed.
  • the microscope images 200 continue to be sequentially output from the microscope 150 at predetermined timing (for example, 30 fps) while the user is observing stained cells with the microscope 150. Therefore, when the observation conditions (brightness of illumination, etc.) of the microscope 150 are changed, images reflecting the changed observation conditions are sequentially output in real time.
  • FIG. 2 shows a black blank screen and does not display the microscopic image 200 of stained cells.
  • the number of positive cells (Positive), the number of negative cells (Negative), and the positive rate (Positive Rate) in the microscopic image 200 displayed in the area 110 are displayed. In FIG. 2, the number of positive cells is 12, the number of negative cells is 135, and the positive rate is 8.1%.
  • a scroll bar 112a for adjusting the brightness threshold used to distinguish between a cell region and a background region, and a scroll bar 112b for adjusting the hue threshold used for distinguishing between positive cells and negative cells are displayed.
  • the scroll bar 112a indicates that the brightness threshold is currently set to 200, and by moving the scroll bar 112a to the right on the screen, the brightness threshold is increased (Increase). The brightness threshold can be decreased by moving it to the left on the screen.
  • the scroll bar 112b indicates that the hue threshold is currently set to 5.22, and by moving the scroll bar 112b to the left on the screen, the hue threshold is decreased and positive cells are identified. By moving the scroll bar 112b to the right on the screen, the hue threshold value can be increased to make it easier to determine a negative cell (Negative).
  • the area 113 displays an area for the user to change positive cells and negative cells.
  • the user can change the cell type (positive or negative) by specifying the desired cell by clicking on the microscope image.
  • the user can change a negative cell to a positive cell by pressing the [Positive] button on the left side of the area 113, and change a positive cell to a negative cell by pressing the [Negative] button on the left side of the area 113.
  • pressing the [Erase] button on the left side of the area 113 positive cells and negative cells can be changed to other than cells.
  • the user can specify a predetermined range ROI of the microscope image 200 and change the positive cells or negative cells within the specified range all at once.
  • the user specifies a predetermined range of ROI in the microscopic image 200 by encircling it with a mouse or the like, and by pressing the button on the right side of the region 113, the type of cells (positive or negative) within the range of ROI is specified. can be changed all at once.
  • the user can change the negative cells within the range ROI to positive cells all at once by clicking the [Positive] radio button on the right side of the region 113.
  • you can change the positive cells within the range ROI to negative cells all at once, and by pressing the [Erase] radio button on the right side of the area 113, the positive cells within the range ROI Cells and negative cells can be collectively changed to something other than cells.
  • the user can count the number of positive cells and negative cells within the range ROI by pressing the [count] radio button on the right side of the region 113.
  • the integrated values of the number of positive cells and negative cells and the positive rate in multiple microscopic images 200 are displayed. .
  • the number of positive cells and negative cells and the average value of the positive rate in the same subject are calculated and can be referred to by the user.
  • the user can add data in the current microscope image 200 by pressing the add button (Add New) in the area 114.
  • FIG. 2 shows that the accumulated positive rate is 8.1%.
  • an operation unit for adjusting the white balance of the microscope image 200 is displayed.
  • the white balance adjustment button adjusting white balance
  • an operation unit for the user to perform various other settings is displayed.
  • the user can perform camera settings and counting settings.
  • imaging conditions for stained cells can be set, and in the count settings, settings for counting the number of positive cells and negative cells can be made.
  • the area 117 includes a scan start button (for example, start live scan) for the user to start scanning a microscope image, a scan stop button (stop live scan) for stopping the scan, and a button for saving the microscope image.
  • An image save button (image save) is displayed.
  • FIG. 3 is a flowchart showing operations performed by the detection device 100 or the user operating the detection device 100 in this embodiment.
  • operations performed by the detection device 100 or the user will be described with reference to FIGS. 3 to 19.
  • the flowchart shown in FIG. 3 is an example of the operation performed by the detection device 100 or the user, and the present embodiment also includes a form in which some steps are omitted and a form in which the order of some steps is different.
  • FIG. 3 starts when the user presses a white balance adjustment button.
  • step S01 the user adjusts the white balance of the microscope image.
  • FIG. 4 is a microscope image (original image) 200 before white balance adjustment
  • FIG. 5 is a microscope image 201 after white balance adjustment.
  • white balance adjustment from the user is first accepted for the microscope image 200.
  • a white balance correction value is automatically calculated, and by performing a process of multiplying other pixels by the calculated correction value, a microscope image 201 after white balance adjustment is output.
  • the microscope image 201 after white balance adjustment is a slightly bright image.
  • Pixel 201a in FIG. 5 indicates a region corresponding to pixel 200a in FIG.
  • step S01 is repeated. That is, the white balance is applied to the microscope images 202 that are sequentially inputted thereafter, but after S02, the microscope images 200 to which the white balance is not yet applied are sequentially displayed in the area 110.
  • step S02 of FIG. 3 Gaussian smoothing processing for the microscope image 201 after white balance adjustment is automatically started.
  • the processes from steps S02 to S07 in FIG. 3 are automatically performed when the user presses the scan start button. That is, the processes from steps S02 to S07 are applied to the microscope images 201 whose white balance has been adjusted by being input sequentially after pressing the scan start button, and the applied microscope images are sequentially displayed in the area 110.
  • FIG. 6 and 7 are explanatory diagrams of Gaussian smoothing processing in this embodiment.
  • FIG. 6 is a microscope image 201 before Gaussian smoothing
  • FIG. 7 is a microscope image 202 after Gaussian smoothing.
  • preprocessing is applied to blur the entire image by Gaussian smoothing.
  • Gaussian smoothing processing is automatically performed on the microscope image 201 after white balance adjustment by the white balance adjustment unit 104 using values held in advance by the detection device 100. As shown in FIG. 7, the microscope image 202 after the Gaussian smoothing process is entirely blurred, noise is reduced, and cell areas can be detected appropriately.
  • step S03 of FIG. 3 cell region extraction processing is performed on the microscope image 202 after Gaussian smoothing processing.
  • 8 to 10 are explanatory diagrams of the cell region extraction process in this embodiment.
  • FIG. 8 is a microscope image 202 after Gaussian smoothing processing
  • FIG. 9 is a microscope image 203 after cell area extraction when the brightness threshold is set to 200
  • FIG. 10 is a microscope image 203 after the brightness threshold is set to 200.
  • 190 is a microscopic image 203 after extraction of the cell area.
  • a cell region extraction process is performed to determine whether each pixel of the microscope image 202 is a cell region or a background region based on the brightness of each pixel.
  • the brightness of each pixel is calculated as some average value, for example, a simple average value, of the RGB values of each pixel.
  • the cell region extraction process is performed by the region determination unit 105.
  • the cell area is an area that contains positive or negative cells
  • the background area is an area that does not contain positive or negative cells.
  • a cell region and a background region are determined based on whether the brightness of each pixel exceeds a predetermined threshold.
  • pixels whose brightness exceeds a predetermined threshold are determined to be background regions, and pixels whose brightness is below a predetermined threshold are determined to be cell regions.
  • the cell area 301 is shown in light gray and the background area 302 is shown in black.
  • the level of brightness to be treated as the cell region 301 varies depending on the type of detected cells, the type of stain, the environmental conditions of the microscope 150, or a combination thereof. Therefore, in this embodiment, the user can adjust the brightness level to be treated as the cell area 301.
  • the user can adjust the brightness threshold, which is a parameter for dividing the cell area 301 and the background area 302.
  • the brightness threshold is a parameter for dividing the cell area 301 and the background area 302.
  • the cell area 301 increases and the number of detected cells also increases, so the area shown in light gray becomes larger.
  • the cell area 301 decreases and the number of detected cells also decreases, so the area shown in light gray becomes smaller.
  • the cell region 301 determined in this manner becomes a target of region division processing described later.
  • FIGS. 11 and 12 are explanatory diagrams of the region division process in this embodiment.
  • FIG. 11 is a microscopic image 203 after extraction of the cell region 301 and before region division
  • FIG. 12 is a microscopic image 204 after region division.
  • the region division unit 106 performs region division processing so that the region is divided into cells.
  • a watershed algorithm is used as an example of a region segmentation method.
  • the Watershed algorithm is a widely known image processing algorithm, and is a method of dividing an image into regions based on the brightness of the image. Specifically, the brightness gradient of the image is regarded as a mountain ridge, and the area created by water flowing from a high position (i.e., high brightness) on the mountain is regarded as one area, and the area is divided using the minimum value of brightness as the starting point. This is a method to follow. Note that other methods may be used as the region division method.
  • FIGS. 13 and 14 are explanatory diagrams of the process of combining divided regions in this embodiment.
  • FIG. 13 is a microscope image (original image) 200 before white balance adjustment
  • FIG. 14 is a microscope image 204 after area division.
  • the region dividing unit 106 performs a process of combining excessively divided regions based on a rule. Specifically, the region dividing unit 106 performs a process of combining regions when adjacent regions have uneven minimum luminance values and have similar hues.
  • FIGS. 15 and 16 are explanatory diagrams of the process of excluding cells that do not require detection in this embodiment.
  • FIG. 15 is a microscopic image 204 after region division
  • FIG. 16 is a microscopic image 205 after excluding cells that do not need to be detected, and is an image without extraction processing of the cell region 301.
  • the region dividing unit 106 performs processing to exclude cells that do not need to be detected.
  • FIGS. 17 and 18 are explanatory diagrams of positive/negative cell classification processing in this embodiment.
  • FIG. 17 is a microscope image 206 when positive/negative cell classification processing is performed using the default hue threshold of 6.39, and is a microscope image before threshold adjustment.
  • FIG. 18 is a microscope image 207 when positive/negative cell classification processing is performed with a hue threshold of 5.50, and is a microscope image after threshold adjustment.
  • large white circles indicate cells detected as positive cells 303, and small black circles indicate cells detected as negative cells 304.
  • large white circles with gray hatching indicate cells newly detected as positive cells 305b.
  • the cell discrimination unit 107 performs the classification process of positive/negative cells. Whether each cell is a positive cell or a negative cell is determined based on the hue of the cell.
  • the cell discrimination unit 107 calculates the hue of each cell region 301 in the microscopic image 205, and uses the hue and the value calculated from the threshold value to discriminate whether the cell is a positive cell or a negative cell. When each cell is composed of multiple pixels on the screen, the hue representative of each cell is hue). In the actual microscopic image, positive cells 303 and 305 are stained red, and negative cells 304 are stained blue.
  • the cell discrimination unit 107 selects a positive cell if the remainder of (hue value - threshold) mod 2 ⁇ , that is, (hue value - threshold) / 2 ⁇ , is less than ⁇ with respect to a certain threshold. If so, it is determined that the cells are negative.
  • the threshold value can be adjusted by the user.
  • the hue of red is set to 10 and the hue of blue is set to 0 on the GUI screen 102 of this embodiment, and a numerical value from 0 to 10 is displayed as the current threshold value depending on the position of the scroll bar 112a.
  • the cell discrimination unit 107 calculates which hue value from 0 to 2 ⁇ corresponds to the numerical value from 0 to 10 indicated by the position of the scroll bar 112a, and uses the value as a threshold value.
  • positive cells and negative cells may be distinguished using a plurality of threshold values. For example, cells with a predetermined first threshold value or more and a predetermined second threshold value or less are determined to be positive cells, and cells with a predetermined first threshold value or more and a predetermined second threshold value are determined as positive cells. Cells with a threshold value of 3 or more may be determined to be negative cells.
  • the user can adjust the hue threshold used to discriminate between positive cells and negative cells.
  • the user By moving the scroll bar 112b (see FIG. 2) to the left of the GUI screen 102, the user decreases the hue threshold to make it easier to determine positive cells, and by moving the scroll bar 112b to the right of the GUI screen 102, the user decreases the hue threshold.
  • the threshold value can be increased to make it easier to determine negative cells.
  • some positive cells 305a are detected as negative cells in the microscope image 206 before threshold adjustment where the hue threshold is 6.39.
  • FIG. 18 in the microscopic image 207 after threshold adjustment where the hue threshold is 5.50, some positive cells 305a that were detected as negative cells are newly detected as positive cells 305b. The detection accuracy has been improved.
  • step S08 of FIG. 3 individual cell change processing is performed on the microscope image 207 after the threshold value adjustment.
  • Step S08 starts when the user presses the [stop live scan] button in area 117.
  • the microscope image 207 to be processed is fixed.
  • image output from the microscope to the detection device 100 may be stopped.
  • the process of changing individual cells is performed manually by the user based on the user's heuristics.
  • the user can change each cell determined to be a positive cell to a negative cell, or change each cell determined to be a negative cell to a positive cell. Can be changed or can be changed to other than positive cells and negative cells.
  • the user can specify the range of the microscope image 207 and press the [Positive] radio button, [Negative] radio button, or [Erase] radio button on the right side of the area 113 described above. It is possible to collectively change positive cells or negative cells within the specified range to desired ones. As shown in FIG. 19, the user can designate a predetermined range ROI in the microscope image 207 to change all cells determined to be positive cells to negative cells at once, for example.
  • step S09 of FIG. 3 a positive rate calculation process is performed on the changed microscopic image 207 of the individual cells.
  • the calculation unit 108 calculates the positive rate by counting the number of positive cells and negative cells in the microscope image 207 and calculating the ratio of positive cells and negative cells in the microscope image 207.
  • the counted numbers of positive cells and negative cells and the calculated positive rate are displayed in the upper area 111 of the GUI screen 102.
  • the user presses the [image save] button to save the calculation result of the positive rate, and presses the [start live scan] button again. This completes the fixation of the microscope image 207 that is the target of processing, and real-time image output from the microscope 150 to the detection device 100 is restarted.
  • step S09 described above may be performed on the microscopic images 200 of a plurality of fields of view, and the numbers of positive cells and negative cells and the positive rate counted for the microscopic images 207 of the plurality of fields of view may be integrated.
  • the calculation unit 108 calculates the number of positive cells and negative cells and the integrated value of the positive rate in the microscopic images 207 of a plurality of fields of view, and displays them in the area 114 of the GUI screen 102.
  • the detection device 100 in the process of counting the number of positive cells and negative cells in the microscopic image 200 and calculating the positive rate, the brightness threshold used to distinguish between the cell region 301 and the background region 302; Two parameters, a hue threshold used to distinguish between positive cells and negative cells, can be adjusted by the user. Therefore, even under conditions where the type of detected cells, the type of staining agent, the environmental conditions of the microscope 150, etc. are different, positive cells and negative cells can be appropriately distinguished by a simple operation of adjusting the two parameters. , it is possible to improve the accuracy of calculation of the number of positive cells and negative cells and the positive rate.
  • the detection device 100 in the process of counting the number of positive cells and negative cells in the microscope image 200 and calculating the positive rate, the user can change individual cells. Therefore, cells that have been inappropriately determined can be changed to an appropriate type based on the user's empirical rules, and the accuracy of calculating the number of positive cells and negative cells and the positive rate can be improved.
  • a computer-readable medium may include any tangible device capable of storing instructions for execution by a suitable device, such that the computer-readable medium having instructions stored thereon is illustrated in a flowchart or block diagram.
  • An article of manufacture will be provided that includes instructions that can be executed to create a means for performing the operations.
  • Examples of computer readable media may include electronic storage media, magnetic storage media, optical storage media, electromagnetic storage media, semiconductor storage media, and the like.
  • Computer readable media include floppy disks, diskettes, hard disks, random access memory (RAM), read only memory (ROM), erasable programmable read only memory (EPROM or flash memory), Electrically Erasable Programmable Read Only Memory (EEPROM), Static Random Access Memory (SRAM), Compact Disc Read Only Memory (CD-ROM), Digital Versatile Disk (DVD), Blu-ray (RTM) Disc, Memory Stick, Integrated Circuit cards etc. may be included.
  • RAM random access memory
  • ROM read only memory
  • EPROM or flash memory erasable programmable read only memory
  • EEPROM Electrically Erasable Programmable Read Only Memory
  • SRAM Static Random Access Memory
  • CD-ROM Compact Disc Read Only Memory
  • DVD Digital Versatile Disk
  • RTM Blu-ray
  • Memory Stick Integrated Circuit cards etc.
  • Computer-readable instructions may include assembler instructions, Instruction Set Architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine-dependent instructions, microcode, firmware instructions, state configuration data, or instructions such as Smalltalk®, JAVA®, C++, etc. any source code or object code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages and traditional procedural programming languages, such as the "C" programming language or similar programming languages; may include.
  • ISA Instruction Set Architecture
  • Computer-readable instructions may be implemented on a processor or programmable circuit of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing device, either locally or over a wide area network (WAN), such as a local area network (LAN), the Internet, etc. ), computer-readable instructions may be executed to create a means for performing the operations specified in the flowchart or block diagrams.
  • processors include computer processors, processing units, microprocessors, digital signal processors, controllers, microcontrollers, and the like.
  • FIG. 20 illustrates an example computer 2200 in which aspects of the invention may be implemented, in whole or in part.
  • a program installed on computer 2200 may cause computer 2200 to function as an operation or one or more sections of an apparatus according to an embodiment of the present invention, or to perform one or more operations associated with an apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • Sections and/or computer 2200 may be caused to perform a process or a step of a process according to an embodiment of the invention.
  • Such programs may be executed by CPU 2212 to cause computer 2200 to perform certain operations associated with some or all of the blocks in the flowcharts and block diagrams described herein.
  • the computer 2200 includes a CPU 2212, a RAM 2214, a graphics controller 2216, and a display device 2218, which are interconnected by a host controller 2210.
  • the computer 2200 also includes input/output units such as a communication interface 2222, a hard disk drive 2224, a DVD-ROM drive 2226, and an IC card drive, which are connected to the host controller 2210 via an input/output controller 2220.
  • input/output units such as a communication interface 2222, a hard disk drive 2224, a DVD-ROM drive 2226, and an IC card drive, which are connected to the host controller 2210 via an input/output controller 2220.
  • the computer also includes legacy input/output units, such as ROM 2230 and keyboard 2242, which are connected to input/output controller 2220 via input/output chip 2240.
  • the CPU 2212 operates according to programs stored in the ROM 2230 and RAM 2214, thereby controlling each unit.
  • Graphics controller 2216 obtains image data generated by CPU 2212, such as in a frame buffer provided in RAM 2214 or itself, and causes the image data to be displayed on display device 2218.
  • the communication interface 2222 communicates with other electronic devices via the network.
  • Hard disk drive 2224 stores programs and data used by CPU 2212 within computer 2200.
  • DVD-ROM drive 2226 reads programs or data from DVD-ROM 2201 and provides the programs or data to hard disk drive 2224 via RAM 2214.
  • the IC card drive reads programs and data from and/or writes programs and data to the IC card.
  • ROM 2230 stores therein programs such as a boot program executed by computer 2200 upon activation and/or programs dependent on the computer 2200 hardware.
  • Input/output chip 2240 may also connect various input/output units to input/output controller 2220 via parallel ports, serial ports, keyboard ports, mouse ports, etc.
  • a program is provided by a computer readable medium such as a DVD-ROM 2201 or an IC card.
  • the program is read from a computer readable medium, installed on hard disk drive 2224, RAM 2214, or ROM 2230, which are also examples of computer readable media, and executed by CPU 2212.
  • the information processing described in these programs is read by the computer 2200 and provides coordination between the programs and the various types of hardware resources described above.
  • An apparatus or method may be configured to implement the manipulation or processing of information according to the use of computer 2200.
  • the CPU 2212 executes a communication program loaded into the RAM 2214 and sends communication processing to the communication interface 2222 based on the processing written in the communication program. You may give orders.
  • the communication interface 2222 reads transmission data stored in a transmission buffer processing area provided in a recording medium such as a RAM 2214, a hard disk drive 2224, a DVD-ROM 2201, or an IC card under the control of the CPU 2212, and transmits the read transmission data. Data is transmitted to the network, or received data received from the network is written to a reception buffer processing area provided on the recording medium.
  • the CPU 2212 causes the RAM 2214 to read all or a necessary part of a file or database stored in an external recording medium such as a hard disk drive 2224, a DVD-ROM drive 2226 (DVD-ROM 2201), an IC card, etc. Various types of processing may be performed on data on RAM 2214. The CPU 2212 then writes back the processed data to the external recording medium.
  • an external recording medium such as a hard disk drive 2224, a DVD-ROM drive 2226 (DVD-ROM 2201), an IC card, etc.
  • Various types of processing may be performed on data on RAM 2214.
  • the CPU 2212 then writes back the processed data to the external recording medium.
  • the CPU 2212 performs various types of operations, information processing, conditional determination, conditional branching, unconditional branching, and information retrieval on the data read from the RAM 2214 as described elsewhere in this disclosure and specified by the instruction sequence of the program. Various types of processing may be performed, including /substitutions, etc., and the results are written back to RAM 2214. Further, the CPU 2212 may search for information in a file in a recording medium, a database, or the like.
  • the CPU 2212 search the plurality of entries for an entry that matches the condition, read the attribute value of the second attribute stored in the entry, and thereby associate it with the first attribute that satisfies the predetermined condition.
  • the attribute value of the second attribute may be acquired.
  • the programs or software modules described above may be stored on computer readable media on or near computer 2200.
  • a recording medium such as a hard disk or RAM provided in a server system connected to a dedicated communication network or the Internet can be used as a computer-readable medium, thereby providing the program to the computer 2200 via the network. do.
  • 100 detection device 101 storage unit, 102 GUI screen, 103 control unit, 104 white balance adjustment unit, 105 area discrimination unit, 106 area division unit, 107 cell discrimination unit, 108 calculation unit, 110 to 116 area, 112a, 112b slide Bar, 150 Microscope, 200-207 Microscope image, 301 Cell area, 302 Background area, 303 Positive cells, 304 Negative cells, 2200 Computer, 2201 DVD-ROM, 2210 Host controller, 2212 CPU, 2214 RAM, 2216 Graphics controller, 2218 Display device, 2220 Input/output controller, 2222 Communication interface, 2224 Hard disk drive, 2226 DVD-ROM drive, 2230 ROM, 2240 Input/output chip, 2242 Keyboard

Abstract

細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出装置であって、前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別部と、前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別部と、を有し、前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値がユーザにより調整可能であり、前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が前記ユーザにより調整可能である、検出装置を提供する。

Description

検出装置、検出方法、および検出プログラム
　本発明は、検出装置、検出方法、および検出プログラムに関する。
　特許文献１には、組織標本画像中の癌細胞の領域を選択して癌細胞の数を容易かつ正確にカウントできる情報処理装置が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
　　［特許文献１］　国際公開２０１２／０４３４９９号公報
　［一般的開示］
　本発明の第１の態様においては、検出装置を提供する。検出装置は、細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出装置であってよい。検出装置は、前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別部を備えてよい。検出装置は、前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別部を備えてよい。検出装置は、前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値がユーザにより調整可能であってよく、前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が前記ユーザにより調整可能であってよい。
　本発明の第２の態様においては、前記顕微鏡画像は、前記ユーザが前記細胞を顕微鏡で観察している最中に、予め定められたタイミングで順次前記顕微鏡から出力された画像であってよい。
　本発明の第３の態様においては、前記細胞判別部により前記第１細胞と判別された細胞の各々は、前記ユーザが前記第２細胞に変更可能、または前記第１細胞および前記第２細胞以外に変更可能であってよく、前記細胞判別部により前記第２細胞と判別された細胞の各々は、前記ユーザが前記第１細胞に変更可能、または前記第１細胞および前記第２細胞以外に変更可能であってよい。
　本発明の第４の態様においては、前記ユーザは、前記顕微鏡画像の範囲を指定して、前記指定した範囲内における前記第１細胞または前記第２細胞を一括して変更可能であってよい。
　本発明の第５の態様においては、検出装置は、前記顕微鏡画像における前記第１細胞および前記第２細胞の数、前記顕微鏡画像における前記第１細胞および前記第２細胞の割合、の内の少なくとも１つを計算する計算部をさらに備えてよい。検出装置は、前記計算部による計算結果を表示する表示部をさらに備えてよい。
　本発明の第６の態様においては、前記計算部は、複数の前記顕微鏡画像における前記第１細胞および前記第２細胞の数または割合を計算して積算してよく、前記表示部は前記積算された結果を表示してよい。
　本発明の第７の態様においては、前記細胞判別部による判別の前段階において、前記細胞領域における輝度に基づいて、前記細胞領域を細胞単位の複数の領域に分割する領域分割部をさらに有してよく、前記細胞判別部は、前記複数の領域ごとに前記第１細胞と前記第２細胞とを判別してよい。
　本発明の第８の態様においては、前記領域分割部は、前記分割された領域であって過剰に分割された領域を予め定められたルールに基づいて結合してよい。
　本発明の第９の態様においては、前記領域分割部は、前記分割された前記複数の領域のうち、予め定められた形状、大きさの少なくともに合致する領域を前記細胞領域から除外してよい。
　本発明の第１０の態様においては、前記領域判別部による判別の前段階において、前記顕微鏡画像のホワイトバランスを調整するホワイトバランス調整部をさらに有してよい。
　本発明の第１１の態様においては、検出方法を提供する。検出方法は、細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出方法であってよい。検出方法は、前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別段階を備えてよい。検出方法は、前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別段階を備えてよい。前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値がユーザにより調整可能であってよく、前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が前記ユーザにより調整可能であってよい。
　本発明の第１２の態様においては、検出プログラムを提供する。検出プログラムは、細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出プログラムであってよい。検出プログラムは、コンピュータに、前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別手順を実行させてよい。検出プログラムは、コンピュータに、前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別手順を実行させてよい。ユーザにより調整された前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値が適用されてよく、前記湯ユーザにより調整された前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が適用されてよい。
　なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
本実施形態における検出装置１００の構成を概略的に示す図である。 本実施形態における検出装置１００に使用されるアプリケーションのＧＵＩ画面１０２の一例を示す図である。 本実施形態における検出装置１００において行う動作を示すフローチャートである。 本実施形態におけるホワイトバランス調整処理の説明図である。 本実施形態におけるホワイトバランス調整処理の説明図である。 本実施形態におけるガウシアン平滑化処理の説明図である。 本実施形態におけるガウシアン平滑化処理の説明図である。 本実施形態における細胞領域の抽出処理の説明図である。 本実施形態における細胞領域の抽出処理の説明図である。 本実施形態における細胞領域の抽出処理の説明図である。 本実施形態における領域分割処理の説明図である。 本実施形態における領域分割処理の説明図である。 本実施形態における分割領域の結合処理の説明図である。 本実施形態における分割領域の結合処理の説明図である。 本実施形態における検出不要な細胞の除外処理の説明図である。 本実施形態における検出不要な細胞の除外処理の説明図である。 本実施形態における陽性／陰性細胞の分類処理の説明図である。 本実施形態における陽性／陰性細胞の分類処理の説明図である。 本実施形態における個別細胞の変更処理の説明図である。 コンピュータ２２００の一例を示す。
　以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明する。以下の実施形態は請求の範囲に係る発明を限定するものではない。実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
　図１は、本実施形態における検出装置１００の構成を概略的に示す図である。図１に示されるように、検出装置１００は、記憶部１０１と、ＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）画面１０２と、制御部１０３とを有する。制御部１０３は、ホワイトバランス調整部１０４と、領域判別部１０５と、領域分割部１０６と、細胞判別部１０７と、計算部１０８と、を有する。
　本実施形態における検出装置１００は、例えば明視野顕微鏡等を用いた撮像により取得された染色細胞画像において、陽性細胞および陰性細胞を検出する装置である。検出装置１００は、染色細胞画像における陽性細胞および陰性細胞を検出することにより、例えば、乳癌の増殖能力（増殖スピード）を示す指標であるＫｉ－６７値を計算するために使用される。染色細胞画像において、陽性細胞である癌細胞の核は染色される一方、陰性細胞である正常細胞の核は染色されないことから、陽性細胞と陰性細胞とが区別される。第１細胞の例が陽性細胞であり、第２細胞の例が陰性細胞である。
　記憶部１０１には、顕微鏡１５０で撮像された顕微鏡画像や、制御部１０３の各部が行った処理結果が入力され保存される。ＧＵＩ画面１０２には、顕微鏡１５０で撮像された顕微鏡画像がリアルタイムで入力される。ＧＵＩ画面１０２は、入力された顕微鏡画像を画面上に出力し、ユーザに対して表示する。ユーザは、マウス等を用いてＧＵＩ画面１０２を操作可能である。ＧＵＩ画面１０２は、タッチパネル形式であってもよい。ユーザがＧＵＩ画面１０２に対して行った操作は、指令として制御部１０３に出力される。
　図２は、本実施形態における検出装置１００に使用されるアプリケーションのＧＵＩ画面１０２の一例を示す図である。ＧＵＩ画面１０２は、領域１１０、領域１１１、領域１１２、領域１１３、領域１１４、領域１１５、領域１１６、および領域１１７を有する。図２において、領域１１０から領域１１７は、それぞれ破線で囲まれて表示されている。
　領域１１０には、染色細胞の顕微鏡画像２００が表示される。顕微鏡画像２００は、ユーザが染色細胞を顕微鏡１５０で観察している最中に、顕微鏡１５０から予め定められたタイミング（一例として、３０ｆｐｓ）で順次出力され続けている。そのため、顕微鏡１５０の観察条件（照明の明るさ等）を変更した場合に、変更された観察条件が反映された画像がリアルタイムで順次出力される。なお、図２では黒のブランク画面を示しており、染色細胞の顕微鏡画像２００は表示していない。領域１１１には、領域１１０に表示されている顕微鏡画像２００における陽性細胞の数（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）と、陰性細胞の数（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）と、陽性率（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｒａｔｅ）とが表示される。図２において、陽性細胞の数は１２個、陰性細胞の数は１３５個、陽性率は８．１％と表示されている。
　領域１１２には、細胞領域と背景領域の判別に用いる輝度の閾値を調整するスクロールバー１１２ａと、陽性細胞と陰性細胞の判別に用いる色相の閾値を調整するスクロールバー１１２ｂが表示される。図２において、スクロールバー１１２ａは輝度の閾値が現在２００に設定されていることを示しており、スクロールバー１１２ａを画面上右に動かすことによって輝度の閾値を増加させ（Ｉｎｃｒｅａｓｅ）、スクロールバー１１２ａを画面上左に動かすことによって輝度の閾値を減少させる（Ｄｅｃｒｅａｓｅ）ことができる。
　また、図２において、スクロールバー１１２ｂは色相の閾値が現在５．２２に設定されていることを示しており、スクロールバー１１２ｂを画面上左に動かすことによって色相の閾値を減少させて陽性細胞と判定させ易くし（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ）、スクロールバー１１２ｂを画面上右に動かすことによって色相の閾値を増加させて陰性細胞と判定させ易くする（Ｎｅｇａｔｉｖｅ）ことができる。
　領域１１３には、ユーザによる陽性細胞と陰性細胞の変更を行うための領域が表示される。ユーザは、変更したい細胞を顕微鏡画像上でクリックすること等により指定して、細胞の種類（陽性か陰性か）を変更することができる。ユーザは、領域１１３の左側の［Ｐｏｓｉｔｉｖｅ］ボタンを押下することにより陰性細胞を陽性細胞に変更することができ、領域１１３の左側の［Ｎｅｇａｔｉｖｅ］ボタンを押下することにより陽性細胞を陰性細胞に変更することができ、または、領域１１３の左側の［Ｅｒａｓｅ］ボタンを押下することにより陽性細胞および陰性細胞を細胞以外に変更することができる。
　ユーザは、顕微鏡画像２００の所定範囲ＲＯＩを指定して、指定した範囲内における陽性細胞または陰性細胞を一括して変更可能である。図２において、ユーザは、顕微鏡画像２００における所定範囲ＲＯＩをマウス等で囲むことにより指定して、領域１１３の右側のボタンを押下することにより範囲ＲＯＩ内にある細胞の種類（陽性か陰性か）を一括して変更することができる。
　ユーザは、領域１１３の右側の［Ｐｏｓｉｔｉｖｅ］のラジオボタンを押下することにより、範囲ＲＯＩ内にある陰性細胞を陽性細胞に一括して変更することができ、領域１１３の右側の［Ｎｅｇａｔｉｖｅ］のラジオボタンを押下することにより、範囲ＲＯＩ内にある陽性細胞を陰性細胞に一括して変更することができ、領域１１３の右側の［Ｅｒａｓｅ］のラジオボタンを押下することにより、範囲ＲＯＩ内にある陽性細胞および陰性細胞を一括して細胞以外に変更することができる。また、ユーザは、領域１１３の右側の［ｃｏｕｎｔ］のラジオボタンを押下することにより範囲ＲＯＩ内にある陽性細胞および陰性細胞の数をカウントすることができる。
　領域１１４には、複数の顕微鏡画像２００（過去に領域１１０に表示されたもの、現在、領域１１０に表示されているもの）における陽性細胞および陰性細胞の数および陽性率の積算値が表示される。これにより、同一の被検体において陽性細胞および陰性細胞の数および陽性率の平均値が算出され、ユーザが参照することができる。ユーザは、領域１１４における追加ボタン（Ａｄｄ　Ｎｅｗ）を押すことにより、現在の顕微鏡画像２００におけるデータを追加することができる。図２には、一例として、陽性率の積算値（Ａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄ　Ｐｏｓｉｔｉｖｅ　Ｒａｔｅ）が８．１％であると示されている。
　領域１１５には、顕微鏡画像２００のホワイトバランスを調整するための操作部が表示される。図２において、ユーザが顕微鏡画像２００の背景領域にあたるピクセルを選択し、領域１１５の下部のホワイトバランス調整ボタン（ａｄｊｕｓｔｉｎｇ　ｗｈｉｔｅ　ｂａｌａｎｃｅ）を押下すると、顕微鏡画像２００におけるホワイトバランスが調整される。
　領域１１６には、ユーザが他の各種設定を行うための操作部が表示される。図２において、ユーザはカメラ設定（ｃａｍｅｒａ　ｓｅｔｔｉｎｇ）およびカウント設定（ｃｏｕｎｔｉｎｇ　ｓｅｔｔｉｎｇ）を行うことができる。カメラ設定では、染色細胞の撮像条件等を設定することができ、カウント設定では陽性細胞および陰性細胞の数のカウントのための設定を行うことができる。
　領域１１７には、ユーザが顕微鏡画像のスキャンを開始するためのスキャン開始ボタン（一例として、ｓｔａｒｔ　ｌｉｖｅ　ｓｃａｎ）や、スキャンを停止するためのスキャン停止ボタン（ｓｔｏｐ　ｌｉｖｅ　ｓｃａｎ）、顕微鏡画像を保存するためのイメージ保存ボタン（ｉｍａｇｅ　ｓａｖｅ）が表示される。
　図３は、本実施形態における検出装置１００または検出装置１００を操作するユーザにおいて行う動作を示すフローチャートである。以降、図３から図１９を参照して検出装置１００またはユーザが行う動作について説明する。なお、図３に示すフローチャートは、検出装置１００またはユーザが行う動作を示す一例であって、一部のステップを省略する形態や一部のステップの順序が異なる形態も本実施形態に含まれる。
　［ホワイトバランス調整］
　図３は、ホワイトバランス調整ボタン（ａｄｊｕｓｔｉｎｇ　ｗｈｉｔｅ　ｂａｌａｎｃｅ）がユーザにより押下されることによりスタートする。まず、ステップＳ０１において、ユーザは顕微鏡画像のホワイトバランスを調整する。図４および図５は、本実施形態におけるホワイトバランス調整処理の説明図である。図４は、ホワイトバランス調整前の顕微鏡画像（元画像）２００であり、図５は、ホワイトバランス調整後の顕微鏡画像２０１である。
　本実施形態では、細胞画像の明るさや色味のばらつきによる誤検出を低減するために、顕微鏡画像２００に対して最初にユーザからのホワイトバランス調整を受け付ける。ユーザが図４の顕微鏡画像２００の背景領域にあたるピクセル２００ａを選択し、ホワイトバランス調整ボタンを押下すると、ホワイトバランス調整部１０４によって選択されたピクセル２００ａがグレイ（Ｒ＝Ｇ＝Ｂ）となるようなホワイトバランス補正値が自動的に算出され、他のピクセルに算出された補正値を掛け算するという処理を行うことにより、ホワイトバランス調整後の顕微鏡画像２０１が出力される。図５に示すように、ホワイトバランス調整後の顕微鏡画像２０１は、やや明るい画像となっている。図５のピクセル２０１ａは、図４のピクセル２００ａに対応する領域を示している。なお、算出されたホワイトバランス補正値は記憶部１０１に記憶され、それ以降取得された同一被検体の他の視野の画像に対しては自動的にホワイトバランスが調整される。また、ホワイトバランス調整ボタンが押下された後であって、スキャン開始ボタンが押下されるまでは、ステップＳ０１を繰り返す。すなわち、それ以降に順次入力される顕微鏡画像２０２に対して当該ホワイトバランスが適用されるが、Ｓ０２以降はまだ適用されない顕微鏡画像２００が領域１１０に順次表示される。
　［ガウシアン平滑化］
　領域１１７にある、スキャン開始ボタン（一例として、ｓｔａｒｔ　ｌｉｖｅ　ｓｃａｎ）がユーザにより押下されるとステップＳ０２に移る。図３のステップＳ０２において、ホワイトバランス調整後の顕微鏡画像２０１に対するガウシアン平滑化処理が自動的に開始される。なお、図３のステップＳ０２からＳ０７までの処理は、ユーザがスキャン開始ボタンを押すことにより、自動的に行われる。すなわち、ステップＳ０２からＳ０７までの処理は、スキャン開始ボタンの押下以降に順次入力されてホワイトバランスが調整された顕微鏡画像２０１に対して適用され、適用後の顕微鏡画像が領域１１０に順次表示される。図６および図７は、本実施形態におけるガウシアン平滑化処理の説明図である。図６は、ガウシアン平滑化処理前の顕微鏡画像２０１であり、図７は、ガウシアン平滑化処理後の顕微鏡画像２０２である。
　ホワイトバランス調整後の顕微鏡画像２０１に対して、そのまま細胞領域の抽出以降の処理を適用すると、細胞を過検出してしまう傾向があった。したがって、本実施形態では、過検出を抑制するべく、ガウシアン平滑化により全体的に画像をぼかす前処理を適用している。ガウシアン平滑化処理は、予め検出装置１００が保持する値を用いて、ホワイトバランス調整部１０４によってホワイトバランス調整後の顕微鏡画像２０１に対して自動的に行われる。図７に示すように、ガウシアン平滑化処理後の顕微鏡画像２０２は、全体的に画像がぼかされており、ノイズが低減され、細胞領域の検出が適切に行われる状態となる。
　［細胞領域の抽出］
　図３のステップＳ０３において、ガウシアン平滑化処理後の顕微鏡画像２０２に対して細胞領域の抽出処理を行う。図８から図１０は、本実施形態における細胞領域の抽出処理の説明図である。図８は、ガウシアン平滑化処理後の顕微鏡画像２０２であり、図９は、輝度の閾値を２００とした場合の、細胞領域の抽出後の顕微鏡画像２０３であり、図１０は、輝度の閾値を１９０とした場合の、細胞領域の抽出後の顕微鏡画像２０３である。
　本実施形態では、細胞検出の前段階として、各ピクセルの輝度に基づいて顕微鏡画像２０２の各ピクセルが細胞領域か背景領域かを判別する細胞領域の抽出処理を行う。各ピクセルの輝度は、各ピクセルのＲＧＢの値の何らかの平均値、例えば単純平均値として算出する。細胞領域の抽出処理は、領域判別部１０５によって行われる。細胞領域は陽性細胞または陰性細胞を含む領域であり、背景領域は陽性細胞および陰性細胞を含まない領域である。細胞領域と背景領域とは、各ピクセルの輝度が予め定められた閾値を超えるか否かによって判別される。即ち、輝度が予め定められた閾値を超えるピクセルは背景領域と判別され、輝度が予め定められた閾値以下であるピクセルは細胞領域と判別される。図９および図１０において、細胞領域３０１は薄いグレーで示されており、背景領域３０２は黒で示されている。
　この点、どの程度の輝度まで細胞領域３０１として扱うかは、検出細胞の種類、染色剤の種類、顕微鏡１５０の環境条件、またはそれらの組み合わせなどによって異なる。したがって、本実施形態では、どの程度の輝度まで細胞領域３０１として扱うかをユーザが調整可能な構成とした。ユーザは、ＧＵＩ画面１０２におけるスクロールバー１１２ａを左右に動かすことにより細胞領域３０１と背景領域３０２とを区分するパラメータである輝度の閾値を調整することができる。図９に示すように、輝度の閾値を大きくする（閾値＝２００）と細胞領域３０１が増えて検出細胞数も増えるため、薄いグレーで示される領域が大きくなる。一方で、図１０に示すように、輝度の閾値を小さくする（閾値＝１９０）と細胞領域３０１が減って検出細胞数も減るため、薄いグレーで示される領域が小さくなる。このようにして決定された細胞領域３０１が後述する領域分割処理の対象となる。
　［領域分割］
　図３のステップＳ０４において、細胞領域３０１の抽出後の顕微鏡画像２０３に対して領域分割処理を行う。図１１および図１２は、本実施形態における領域分割処理の説明図である。図１１は、細胞領域３０１の抽出後の顕微鏡画像２０３であって領域分割前の顕微鏡画像であり、図１２は、領域分割後の顕微鏡画像２０４である。
　本実施形態において、領域分割前の顕微鏡画像２０３は、複数の細胞領域３０１が接続された画像となっているため、細胞単位の領域となるように領域分割部１０６が領域分割処理を行う。本実施形態では、領域分割の手法の一例としてＷａｔｅｒｓｈｅｄ（分水嶺）アルゴリズムを用いる。Ｗａｔｅｒｓｈｅｄ（分水嶺）アルゴリズムは広く知られた画像処理のアルゴリズムであり、画像の輝度に基づいて領域分割を行う手法である。具体的には、画像の輝度勾配を山の嶺とみなし、山の高い（即ち、輝度の高い）位置から流れ込む水の作る区域をひとつの領域として、輝度の極小値を起点に領域を分割していく手法である。なお、領域分割の手法として他の手法を用いてもよい。
　図１１に示すように、領域分割前の顕微鏡画像２０３では個々の細胞領域３０１が繋がっている。一方で、図１２に示すように、領域分割後の顕微鏡画像２０４では、領域分割前の顕微鏡画像２０３と比較して個々の細胞領域３０１が分割されている。これにより、個々の細胞を判別することが可能となる。
　［分割領域の結合］
　図３のステップＳ０５において、領域分割後の顕微鏡画像２０４に対して分割領域の結合処理を行う。図１３および図１４は、本実施形態における分割領域の結合処理の説明図である。図１３は、ホワイトバランス調整前の顕微鏡画像（元画像）２００であり、図１４は、領域分割後の顕微鏡画像２０４である。
　Ｗａｔｅｒｓｈｅｄアルゴリズムでは、輝度の極小値が全て個別の領域として扱われるため過剰に領域分割される傾向にあった。図１３の顕微鏡画像（元画像）２００と比較して、図１４の領域分割後の顕微鏡画像２０４は、特に白の破線で囲まれた領域２０４ａにおいて過剰に領域分割されている。本実施形態では、領域分割部１０６が過剰に分割された領域をルールベースで結合する処理を行う。具体的には、領域分割部１０６は、隣接する領域の輝度の極小値に偏りがある、かつ、色相が類似している場合に領域を結合する処理を行う。
　［検出不要な細胞の除外］
　図３のステップＳ０６において、分割領域の結合後の顕微鏡画像に対して検出不要な細胞の除外処理を行う。図１５および図１６は、本実施形態における検出不要な細胞の除外処理の説明図である。図１５は、領域分割後の顕微鏡画像２０４であり、図１６は、検出不要な細胞の除外後の顕微鏡画像２０５であって、細胞領域３０１の抽出処理をしていない状態の画像である。
　上述したステップＳ０１からＳ０５までの処理では、画像の輝度値に基づいて細胞領域３０１を抽出しているため、検出が不要な血管の小さい細胞や細長い間葉系幹細胞も検出されてしまっており、最終的な陽性細胞および陰性細胞のカウントに誤差が生じてしまう。したがって、本実施形態では、領域分割部１０６が検出不要な細胞を除外する処理を行う。検出不要な細胞の除外処理では、細胞領域３０１の大きさや形状に基づいて個々の領域が細胞領域３０１であるか否かを判断し、一部の領域が細胞領域３０１として適切でない大きさや形状を有する領域を細胞領域３０１以外の領域であると判断することにより、細胞領域３０１以外の領域を除外する。
　図１５に示す領域分割後の顕微鏡画像２０４の、白の破線で囲まれた領域２０４ｂの中央部分には、小さい血管の細胞や細長い間葉系幹細胞が検出されている。これに対して、図１６に示す検出不要な細胞の除外後の顕微鏡画像２０５では、黒の破線で囲まれた領域２０５ａ（領域２０４ｂと同じ領域）の中央部分に示すように、検出不要な細胞が除外されている。
　［陽性／陰性細胞の分類］
　図３のステップＳ０７において、検出不要な細胞の除外後の顕微鏡画像２０５に対して陽性／陰性細胞の分類処理を行う。図１７および図１８は、本実施形態における陽性／陰性細胞の分類処理の説明図である。図１７は、色相の閾値をデフォルトの６．３９として陽性／陰性細胞の分類処理を行った場合の顕微鏡画像２０６であって、閾値調整前の顕微鏡画像である。図１８は、色相の閾値を５．５０として陽性／陰性細胞の分類処理を行った場合の顕微鏡画像２０７であって、閾値調整後の顕微鏡画像である。
　図１７および図１８において、大きな白丸は陽性細胞３０３として検出されている細胞を示し、小さな黒丸は陰性細胞３０４として検出されている細胞を示している。図１８において、グレーのハッチングの大きな白丸は、新たに陽性細胞３０５ｂとして検出された細胞を示す。
　なお、顕微鏡画像の各ピクセルのＲＧＢから色相を算出する計算式は以下である。
　Ｒ・Ｇ・Ｂのうち、最も大きな値をＭＡＸ、最も小さな値をＭＩＮとして、
　Ｒが最大値の場合：色相Ｈ＝２π／３６０×（６０×（（Ｇ－Ｂ）÷（ＭＡＸ－ＭＩＮ）））
　Ｇが最大値の場合：色相Ｈ＝２π／３６０×（６０×（（Ｂ－Ｒ）÷（ＭＡＸ－ＭＩＮ））＋１２０）
　Ｂが最大値の場合：色相Ｈ＝２π／３６０×（６０×（（Ｒ－Ｇ）÷（ＭＡＸ－ＭＩＮ））＋２４０）
　３つとも同じ値の場合：色相Ｈ＝０
　陽性／陰性細胞の分類処理は、細胞判別部１０７が行う。各細胞が陽性細胞か陰性細胞かは、細胞の色相（ｈｕｅ）に基づいて判断する。細胞判別部１０７は、顕微鏡画像２０５の個々の細胞領域３０１についてそれぞれの色相を計算して、その色相と閾値から算出された値を用いて陽性細胞か陰性細胞かを判別する。各細胞が画面上で複数のピクセルから構成される場合には、細胞を構成する複数のピクセルの色相（ｈｕｅ）の何らかの平均値、例えば単純平均値を算出することにより各細胞を代表する色相（ｈｕｅ）の値とする。実際の顕微鏡画像では、陽性細胞３０３、３０５は赤色に染色されており、陰性細胞３０４は青色に染色されている。よって、色相が０または２πに近いと陽性細胞の可能性が高く、πに近いと陰性細胞の可能性が高いといえる。そこで、細胞判別部１０７は、ある閾値に対して、例えば（色相の値－閾値）ｍｏｄ２π、つまり（色相の値－閾値）／２πの余りの値がπ未満の場合は陽性細胞、π以上の場合は陰性細胞と判別する。本実施形態では、当該閾値をユーザによって調整可能としている。ユーザの利便性のため、本実施形態のＧＵＩ画面１０２上で赤色の色相を１０、青色の色相を０とし、スクロールバー１１２ａの位置に応じて０から１０までの数値を現在の閾値として表示する。細胞判別部１０７は、スクロールバー１１２ａの位置により示されている０から１０までの数値が、色相の０から２πまでのいずれの値に対応するかを算出し、当該値を閾値として用いる。なお、陽性細胞と陰性細胞の区別は複数の閾値を用いて区別してもよい。例えば、予め定められた第１の閾値以上であって、予め定められた第２の閾値以下である細胞を陽性細胞と判断し、予め定められた第１の閾値より小さく、予め定められた第３の閾値以上である細胞を陰性細胞と判断してもよい。
　本実施形態では、ユーザは陽性細胞と陰性細胞の判別に用いる色相の閾値を調整することができる。ユーザは、スクロールバー１１２ｂ（図２参照）をＧＵＩ画面１０２の左に動かすことによって色相の閾値を減少させて陽性細胞と判定させ易くし、スクロールバー１１２ｂをＧＵＩ画面１０２の右に動かすことによって色相の閾値を増加させて陰性細胞と判定させ易くすることができる。
　図１７に示すように、色相の閾値が６．３９である閾値調整前の顕微鏡画像２０６において一部の陽性細胞３０５ａが陰性細胞として検出されてしまっている。一方で、図１８に示すように、色相の閾値が５．５０である閾値調整後の顕微鏡画像２０７において、陰性細胞として検出されていた一部の陽性細胞３０５ａが新たに陽性細胞３０５ｂと検出されており検出精度が改善している。
　［個別細胞の変更］
　図３のステップＳ０８において、閾値調整後の顕微鏡画像２０７に対して個別細胞の変更処理を行う。ステップＳ０８は、ユーザから領域１１７における［ｓｔｏｐ　ｌｉｖｅ　ｓｃａｎ］ボタンが押されたことにより開始する。これにより、処理の対象となる顕微鏡画像２０７が固定される。この場合に、顕微鏡から検出装置１００への画像出力を停止させてもよい。個別細胞の変更処理は、ユーザの経験則に基づいてユーザによって手動で行われる。ユーザは、領域１１３の左側の［Ｐｏｓｉｔｉｖｅ］ボタン、［Ｎｅｇａｔｉｖｅ］ボタン、［Ｅｒａｓｅ］ボタンを押下し、変更したい細胞を顕微鏡画像２０７上でクリックすること等により指定して、細胞の種類（陽性か陰性か）を変更することができる。ユーザは、陽性細胞と判別された細胞の各々を、陰性細胞に変更可能、または、陽性細胞および陰性細胞以外に変更可能であり、または、陰性細胞と判別された細胞の各々を、陽性細胞に変更可能、または、陽性細胞および陰性細胞以外に変更可能である。
　あるいは、ユーザは、顕微鏡画像２０７の範囲を指定して、前述した領域１１３の右側の［Ｐｏｓｉｔｉｖｅ］のラジオボタン、［Ｎｅｇａｔｉｖｅ］のラジオボタン、又は［Ｅｒａｓｅ］のラジオボタンを押下することにより、指定した範囲内における陽性細胞または陰性細胞を一括して所望のものに変更可能である。図１９に示すように、ユーザは、顕微鏡画像２０７における所定範囲ＲＯＩを指定して、例えば、陽性細胞と判別された細胞の全てを、一括して陰性細胞に変更することができる。
　［陽性率の算出］
　図３のステップＳ０９において、個別細胞の変更後の顕微鏡画像２０７に対して陽性率の算出処理を行う。計算部１０８は、顕微鏡画像２０７における陽性細胞および陰性細胞の数をカウントして、顕微鏡画像２０７における陽性細胞および陰性細胞の割合を算出することによって、陽性率を算出する。カウントされた陽性細胞および陰性細胞の数および、算出された陽性率は、ＧＵＩ画面１０２の上部の領域１１１に表示される。ユーザは、陽性率の算出が終了後は、［ｉｍａｇｅ　ｓａｖｅ］ボタンを押し、陽性率の算出結果を保存し、［ｓｔａｒｔ　ｌｉｖｅ　ｓｃａｎ］ボタンを再度押す。これにより処理の対象となった顕微鏡画像２０７の固定が終了し、顕微鏡１５０から検出装置１００へのリアルタイムの画像出力が再開される。
　なお、複数の視野の顕微鏡画像２００について上記ステップＳ０９までの処理を行い、複数の視野の顕微鏡画像２０７についてカウントした陽性細胞および陰性細胞の数および陽性率を積算してもよい。計算部１０８は、複数の視野の顕微鏡画像２０７における陽性細胞および陰性細胞の数および陽性率の積算値を算出して、ＧＵＩ画面１０２の領域１１４に表示する。
　上記実施形態に係る検出装置１００によれば、顕微鏡画像２００における陽性細胞および陰性細胞の数をカウントし陽性率を算出する過程において、細胞領域３０１と背景領域３０２の判別に用いる輝度の閾値と、陽性細胞と陰性細胞の判別に用いる色相の閾値との２つのパラメータがユーザにより調整可能である。したがって、検出細胞の種類、染色剤の種類、顕微鏡１５０の環境条件などが異なった条件下においても、２つのパラメータを調整する簡単な操作によって陽性細胞と陰性細胞とを適切に判別することができ、陽性細胞および陰性細胞の数および陽性率の算出の精度を向上させることができる。
　上記実施形態に係る検出装置１００によれば、顕微鏡画像２００における陽性細胞および陰性細胞の数をカウントし陽性率を算出する過程において、ユーザによって個別の細胞の変更処理が可能である。したがって、不適切に判別されている細胞をユーザの経験則に基づいて適切な種類に変更することができ、陽性細胞および陰性細胞の数および陽性率の算出の精度を向上させることができる。
　また、本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
　コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
　コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
　コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
　図２０は、本発明の複数の態様が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の例を示す。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられる操作または当該装置の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、および／またはコンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係るプロセスまたは当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載のフローチャートおよびブロック図のブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。
　本実施形態によるコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６、およびディスプレイデバイス２２１８を含み、それらはホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００はまた、通信インタフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６、およびＩＣカードドライブのような入／出力ユニットを含み、それらは入／出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータはまた、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２のようなレガシの入／出力ユニットを含み、それらは入／出力チップ２２４０を介して入／出力コントローラ２２２０に接続されている。
　ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはそれ自体の中にＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。
　通信インタフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、ハードディスクドライブ２２２４にＲＡＭ２２１４を介してプログラムまたはデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取り、および／またはプログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。
　ＲＯＭ２２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、および／またはコンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入／出力チップ２２４０はまた、様々な入／出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入／出力コントローラ２２２０に接続してよい。
　プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。
　例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１、またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。
　また、ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックする。
　様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
　上で説明したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００近傍のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ２２００に提供する。
　以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、請求の範囲の記載から明らかである。
　請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
１００　検出装置、１０１　記憶部、１０２　ＧＵＩ画面、１０３　制御部、１０４　ホワイトバランス調整部、１０５　領域判別部、１０６　領域分割部、１０７　細胞判別部、１０８　計算部、１１０～１１６　領域、１１２ａ，１１２ｂ　スライドバー、１５０　顕微鏡、２００～２０７　顕微鏡画像、３０１　細胞領域、３０２　背景領域、３０３　陽性細胞、３０４　陰性細胞、２２００　コンピュータ、２２０１　ＤＶＤ－ＲＯＭ、２２１０　ホストコントローラ、２２１２　ＣＰＵ、２２１４　ＲＡＭ、２２１６　グラフィックコントローラ、２２１８　ディスプレイデバイス、２２２０　入／出力コントローラ、２２２２　通信インタフェース、２２２４　ハードディスクドライブ、２２２６　ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、２２３０　ＲＯＭ、２２４０　入／出力チップ、２２４２　キーボード

Claims (12)

  1. 　細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出装置であって、
    　前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別部と、
    　前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別部と、を有し、
    　前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値がユーザにより調整可能であり、
    　前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が前記ユーザにより調整可能である、検出装置。
  2. 　前記顕微鏡画像は、前記ユーザが前記細胞を顕微鏡で観察している最中に、予め定められたタイミングで順次前記顕微鏡から出力された画像である、請求項１に記載の検出装置。
  3. 　前記細胞判別部により前記第１細胞と判別された細胞の各々は、前記ユーザが前記第２細胞に変更可能、または前記第１細胞および前記第２細胞以外に変更可能であり、
    　前記細胞判別部により前記第２細胞と判別された細胞の各々は、前記ユーザが前記第１細胞に変更可能、または前記第１細胞および前記第２細胞以外に変更可能である、請求項１又は２に記載の検出装置。
  4. 　前記ユーザは、前記顕微鏡画像の範囲を指定して、前記指定した範囲内における前記第１細胞または前記第２細胞を一括して変更可能である、請求項３に記載の検出装置。
  5. 　前記顕微鏡画像における前記第１細胞および前記第２細胞の数、前記顕微鏡画像における前記第１細胞および前記第２細胞の割合、の内の少なくとも１つを計算する計算部と、
    　前記計算部による計算結果を表示する表示部と、
    　をさらに有する、請求項１から４のいずれか一項に記載の検出装置。
  6. 　前記計算部は、複数の前記顕微鏡画像における前記第１細胞および前記第２細胞の数または割合を計算して積算し、
    　前記表示部は前記積算された結果を表示する、請求項５に記載の検出装置。
  7. 　前記細胞判別部による判別の前段階において、前記細胞領域における輝度に基づいて、前記細胞領域を細胞単位の複数の領域に分割する領域分割部をさらに有し、
    　前記細胞判別部は、前記複数の領域ごとに前記第１細胞と前記第２細胞とを判別する、請求項１から６のいずれか一項に記載の検出装置。
  8. 　前記領域分割部は、前記分割された領域であって過剰に分割された領域を予め定められたルールに基づいて結合する、請求項７に記載の検出装置。
  9. 　前記領域分割部は、前記分割された前記複数の領域のうち、予め定められた形状、大きさの少なくとも一つに合致する領域を前記細胞領域から除外する、請求項７に記載の検出装置。
  10. 　前記領域判別部による判別の前段階において、前記顕微鏡画像のホワイトバランスを調整するホワイトバランス調整部をさらに有する、請求項１から９のいずれか一項に記載の検出装置。
  11. 　細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出方法であって、
    　前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別段階と、
    　前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別段階と、を有し、
    　前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値がユーザにより調整可能であり、
    　前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が前記ユーザにより調整可能である、検出方法。
  12. 　細胞の顕微鏡画像を画像解析して前記顕微鏡画像に含まれる染色された第１細胞と染色されていない第２細胞とを検出する検出プログラムであって、
    　コンピュータに、
    　前記顕微鏡画像における細胞領域と、背景領域とを輝度に基づいて判別する領域判別手順と、
    　前記細胞領域における前記第１細胞と前記第２細胞とを色相に基づいて判別する細胞判別手順と、を実行させ、
    　ユーザにより調整された前記細胞領域と前記背景領域の判別に用いる前記輝度の閾値が適用され、
    　前記ユーザにより調整された前記第１細胞と前記第２細胞の判別に用いる前記色相の閾値が適用される、検出プログラム。
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