生体標本の自動画像分析の方法および装置

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Applicant, Patent owner：
Agent (1)：浅村皓 (外3名)
Gazette classification：公表公報
Application number (International application number)：1997520726
Publication number (International publication number)：2000501184
Application date： Nov. 27, 1996
Publication date： Feb. 02, 2000
Summary：

【要約】生体標本の自動細胞分析のための方法および装置は関心候補細胞対象を決定するために分析される画像を獲得する(288)ように低倍率で自動的に走査する。低倍率画像は第1の色空間から第2の色空間に変換される(290)。次いで、色空間変換した画像は低域濾波され(292)、この色変換された画像の関心候補対象ピクセルからアーチファクトおよび背景対象を取り除くためスレッショルドと比較される(294)。関心候補対象のピクセルは形態学的に処理されて(296)、関心候補対象のピクセルを共に群にグループ分けして、これら群をブロッブパラメータと比較し(298)、生体標本の医学的診断に関連する細胞あるいは他の組織に対応する関心候補対象を識別する。関心対象の場所座標は記憶され、候補細胞対象の追加の画像は高倍率で獲得される。高倍率画像は関心対象である関心候補対象を確認するために低倍率画像と同じ態様で分析される。各関心候補対象の高倍率画像は病理学者による後の再吟味および評価のため記憶される。

Claim (excerpt)：

1. 試薬と共に準備された生体標本を有するスライドの拡大区域の画像の自動分析の方法において、関心候補対象のピクセルを背景ピクセルから区別するために第1の色空間の画像のピクセルを第2の色空間に変換するステップと、関心候補対象を上記第2の色空間の上記関心候補対象のピクセルから識別するステップと、を具備した方法。 2. 請求の範囲第1項記載の方法において、上記第1の色空間は各ピクセルに対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは上記第1の色空間の各ピクセルに対する上記赤、青および緑成分の内の2つの成分間の比を形成してこれらピクセルを上記第2の色空間に変換することを含んだ方法。 3. 請求の範囲第2項記載の方法において、上記第1の色空間の成分の比に対応する上記第2の色空間の各ピクセルに対するグレースケール値を選択するステップを更に具備した方法。 4. 請求の範囲第1項記載の方法において、上記第1の色空間は各ピクセルに対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは上記第1の色空間の各ピクセルに対する上記赤、青および緑成分の内の成分を色相、彩度および輝度空間のピクセル値に変換することを含んだ方法。 5.請求の範囲第1項記載の方法において、上記第1の色空間は各ピクセルに対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは各ピクセルに対する単一成分のためのピクセル値をあるスレッショルドと比較して上記スレッショルドに等しいかあるいはそれより大きな成分値を有するピクセルを関心候補対象のピクセルとして識別しかつ上記スレッショルドよりも小さな成分を有するピクセルを背景ピクセルとして識別することを含んだ方法。 6.請求の範囲第1項記載の方法において、アーチファクトピクセルを識別するために上記関心候補対象のピクセルを形態学的に処理するステップと、上記関心候補対象をアーチファクトピクセルとして識別されない残りの関心候補対象のピクセルから識別するステップと、を更に具備した方法。 7.請求の範囲第6項記載の方法において、上記関心候補対象のピクセルを低域フィルタで、当該低域濾波した関心候補対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って濾波するステップを、更に具備した方法。 8.請求の範囲第7項記載の方法において、上記低域濾波した関心候補対象のピクセルをあるスレッショルドと、このスレッショルド値よりも大きいかあるいはそれに等しい値を有する上記関心候補候補対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って比較するステップを、更に具備した方法。 9.請求の範囲第8項記載の方法において、上記関心候補対象のピクセルの平均値を計算するステップと、スレッショルドファクタを特定するステップと、上記関心候補対象のピクセルに対する標準偏差を計算するステップと、上記関心候補対象のピクセルと上記スレッショルドを比較することに先立って、上記スレッショルドを上記平均値と上記スレッショルドファクタおよび上記標準偏差の積との和に設定するステップと、を更に具備した方法。 10.請求の範囲第7項記載の方法において、上記識別するステップは、上記形態学的に処理した関心候補対象のピクセルを係合した関心候補対象のピクセルの領域にグループ分けして関心対象を識別するステップと、上記関心対象をブロッブ分析パラメータと比較するステップと、上記ブロッブ分析パラメータに対応する区域を有する関心候補対象の場所座標を記憶するステップと、を更に具備した方法。 11.請求の範囲10項記載の方法において、上記前に行なわれた方法ステップは低倍率で獲得された画像について行なわれ、この方法は、上記関心対象を識別したスライドを観察する光学システムを高倍率に調節するステップと、各関心候補対象に対する対応する場所座標でのスライドの高倍率画像を獲得するステップと、高倍率関心候補対象のピクセルを背景ピクセルから区別するため上記第1の画像空間の高倍率画像のピクセルを第2の色空間に変換するステップと、高倍率関心対象を上記第2の色空間の関心候補対象のピクセルから識別するステップと、を更に具備した方法。 12.請求の範囲第11項記載の方法において、アーチファクトピクセルを識別するために上記高倍率関心候補対象のピクセルを形態学的に処理するステップと、上記高倍率関心候補対象をアーチファクトピクセルとして識別されない残りの高倍率関心候補対象のピクセルから識別するステップと、を更に具備した方法。 13.請求の範囲第12項記載の方法において、上記高倍率関心候補対象のピクセルを低域フィルタで、当該低域濾波した高倍率関心候補対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って濾波するステップを、更に具備した方法。 14.請求の範囲第13項記載の方法において、上記低域濾波した高倍率関心候補対象のピクセルをあるスレッショルドと、このスレッショルド値よりも大きいかあるいはそれに等しい値を有する上記高倍率関心候補候補対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って比較するステップを、更に具備した方法。 15.請求の範囲第14項記載の方法において、上記高倍率感心候補対象のピクセルの平均値を計算するステップと、スレッショルドファクタを特定するステップと、上記高倍率関心候補対象のピクセルに対する標準偏差を計算するステップと、上記高倍率関心候補対象のピクセルと上記スレッショルドを比較することに先立って、上記スレッショルドを上記平均値と上記スレッショルドファクタおよび上記標準偏差の積との和に設定するステップと、を更に具備した方法。 16.請求の範囲第15項記載の方法において、上記低域濾波した高倍率の関心候補対象のピクセルを、係合した高倍率の関心候補対象のピクセルの領域にグループ分けして高倍率の関心対象を識別するステップと、上記高倍率の関心対象をブロッブ分析パラメータと比較するステップと、上記ブロッブ分析パラメータに対応する上記高倍率の関心対象の場所座標を記憶するステップと、を更に具備した方法。 17.請求の範囲第11項記載の方法において、光学システムが上記低倍率ステップを行なうことに先立って初期焦点決めされるようにした方法。 18.請求の範囲第17項記載の方法において、上記低倍率ステップを行なうことに先立って上記光学システムの初期焦点決めを行なうことは、 (a)上記光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)着色された生体標本を上に有するスライドの画像を低倍率で獲得し、かつこの獲得された画像に対するピクセル平均についてのピクセル分散を計算するステップと、 (c)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (d)第1の組の分散データを形成するようにステップ(b)および(c)を一定数の粗の繰り返しで反復するステップと、 (e)上記第1の組の分散データの第1の関数への最小2乗適合を行なうステップと、 (f)上記Z段を上記第1の関数のピーク近くの位置に位置決めするステップと、 (g)第2の組の分散データを形成するようにステップ(b)および(c)を一定数の細密の繰り返しで反復するステップと、 (h)上記第2の組の分散データの第2の関数への最小2乗適合を行なうステップと、 (i)この最小2乗適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選択するステップと、 (j)焦点位置のアレイを形成するようにX-Y段位置のアレイに対して上記ステップを行ない、かつ最小2乗適合焦点平面を与えるように焦点位置のアレイの最小2乗適合を行なうステップと、を更に具備した方法。 19.請求の範囲第17項記載の方法において、上記低倍率ステップを行なうことに先立って上記光学システムの初期焦点決めを行なうことは、 (a)上記光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)画像を獲得して、この獲得した画像に対するピクセル平均についてのピクセル分散を計算するステップと、 (c)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (d)ステップ(b)および(c)を一定数の繰り返しで反復するステップと、 (e)上記分散データの既知の関数への最小2乗適合を行なうステップと、 (f)この最小2状適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選択するステップと、を更に具備した方法。 20.請求の範囲第11項記載の方法において、光学システムを調節する上記ステップは、 (a)上記光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 (c)上記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステップと、 (d)上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素量を識別するように上記関心領域の高速フーリエ変換を行なうステップと、 (e)上記関心領域の高速フーリエ変換に対する最大周波数成分の25%から75%の範囲内にある周波数成分に対する複素量の2乗を加算することによって累乗値を計算するステップと、 (f)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (g)ステップ(b)〜(e)を一定数の繰り返しで反復するステップと、 (h)最大累乗値に対応するZ段位置を最良焦点位置として選択するステップと、を更に具備した方法。 21.請求の範囲第11項記載の方法において、光学システムを調節する上記ステップは、 (a)上記光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 (c)記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステップと、 (d)上記関心領域にハニング窓関数を与えるステップと、 (d)上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素量を識別するように上記ハニング窓関数の適用に続いて上記関心領域の高速フーリエ変換を行なうステップと、 (e)上記関心領域の高速フーリエ変換に対する周波数成分の複素量の2乗を加算することによって累乗値を計算するステップと、 (f)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (g)ステップ(b)〜(e)を一定数の繰り返しで反復するステップと、 (h)最大累乗値に対応するZ段位置を最良焦点位置として選択するステップと、を更に具備した方法。 22.自動顕微鏡システムの光学システムを初期焦点決めする方法において、 (a)光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)画像を獲得して、この獲得した画像に対するピクセル平均についてのピクセル分散を計算するステップと、 (c)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (d)ステップ(b)および(c)を一定数の繰り返しで反復するステップと、 (e)上記分散データの既知の関数への最小2乗適合を行なうステップと、 (f)この最小2状適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選択するステップと、を具備した方法。 23.自動顕微鏡システムの光学システムを初期焦点決めする方法において、 (a)光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)着色された生体標本を上に有するスライドの画像を低倍率で獲得し、かつこの獲得された画像に対するピクセル平均についてのピクセル分散を計算するステップと、 (c)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (d)第1の組の分散データを形成するようにステップ(b)および(c)を一定数の粗の繰り返しで反復するステップと、 (e)上記第1の組の分散データの第1の関数への最小2乗適合を行なうステップと、 (f)上記Z段を上記第1の関数のピーク近くの位置に位置決めするステップと、 (g)第2の組の分散データを形成するようにステップ(b)および(c)を一定数の細密の繰り返しで反復するステップと、 (h)上記第2の組の分散データの第2の関数への最小2乗適合を行なうステップと、 (i)この最小2乗適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選択するステップと、 (j)焦点位置のアレイを形成するようにX-Y段位置のアレイに対して上記ステップを行ない、かつ最小2乗適合焦点平面を与えるように焦点位置のアレイの最小2乗適合を行なうステップと、を具備した方法。 24.自動顕微鏡システムの光学システムを高倍率で焦点決めする方法において、 (a)光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 (c)上記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステップと、 (d)上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素量を識別するように上記関心領域の高速フーリエ変換を行なうステップと、 (e)上記関心領域の高速フーリエ変換に対する最大周波数成分の25%から75%の範囲内にある周波数成分に対する複素量の2乗を加算することによって累乗値を計算するステップと、 (f)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (g)ステップ(b)〜(e)を一定数の繰り返しで反復するステップと、 (h)最大累乗値に対応するZ段位置を最良焦点位置として選択するステップと、を具備した方法。 25.自動顕微鏡システムの光学システムを高倍率で焦点決めする方法において、 (a)上記光学システムを初期Z段位置に位置決めするステップと、 (b)画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 (c)上記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステップと、 (d)上記関心領域にハニング窓関数を与えるステップと、 (d)上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素量を識別するように上記ハニング窓関数の適用に続いて上記関心領域の高速フーリエ変換を行なうステップと、 (e)上記関心領域の高速フーリエ変換に対する周波数成分の複素量の2乗を加算することによって累乗値を計算するステップと、 (f)上記Z段の位置を歩進するステップと、 (g)ステップ(b)〜(e)を一定数の繰り返しで反復するステップと、 (h)最大累乗値に対応するZ段位置を最良焦点位置として選択するステップと、を具備した方法。 26.生体標本を有するスライドの自動画像分析のための装置において、 X-Y段を有する光学システムと、上記光学システムの低倍率で複数の場所において上記スライドの走査域にわたって走査する手段と、上記走査域の各場所で低倍率画像を獲得する手段と、関心候補対象を検出するために各低倍率画像を処理するプロセッサと、各関心候補対象に対する各場所のX-Y座標を記憶する手段と、上記光学システムを高倍率に調節する手段と、上記X-Y段を各関心候補対象のための場所に再位置決めする手段と、各関心候補対象の高倍率画像を獲得する手段と、各高倍率画像を記憶する記憶装置と、を具備した装置。 27.生体標本を有するスライドの自動画像分析のための装置において、 X-Y段を有する光学システムと、上記光学システムの低倍率で複数の場所において上記スライドの走査域にわたって走査する手段と、上記走査域の各場所で低倍率画像を獲得する手段と、関心候補対象を検出するために各低倍率画像を処理するプロセッサと、各関心候補対象に対する各場所のX-Y座標を記憶する手段と、上記光学システムを高倍率に調節する手段と、上記X-Y段を各関心候補対象のための場所に再位置決めする手段と、各関心候補対象の高倍率画像を獲得する手段と、各高倍率画像を記憶する記憶装置と、を具備した装置。

IPC (3)：

G01N 15/14 , G01N 33/48 , G06T 1/00

FI (4)：

G01N 15/14 C , G01N 15/14 B , G01N 33/48 P , G06F 15/66 310

Patent cited by the Patent：

Cited by examiner (4)

特開平2-035358
画像コントラスト改良方法
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平6-262054 Applicant：ゼロックスコーポレイション
色識別方法および色識別装置
Gazette classification：公開公報 Application number：特願平3-225900 Applicant：松下電器産業株式会社

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