JP2003014737A - Projection detection method of cell - Google Patents
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、動植物の細胞画像
を画像処理することにより細胞の突起検出を行う細胞の
突起検出方法に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a cell protrusion detection method for detecting cell protrusions by processing cell images of plants and animals.
【０００２】[0002]
【従来の技術】バイオテクノロジーや医薬品開発の分野
では動植物細胞や微生物などに対する様々薬品や薬など
の物質の効果や影響、またはこれらの物質物質に対する
動植物細胞や微生物等の反応を確認する作業が行われ
る。例えば神経細胞の神経突起など逐次伸長する突起を
観察対象とする場合には、細胞突起の状態を経時的に追
跡して観察・記録し、データ化する作業が必要となる。2. Description of the Related Art In the fields of biotechnology and drug development, work is performed to confirm the effects and effects of substances such as drugs and drugs on animal and plant cells and microorganisms, or the reaction of animal and plant cells and microorganisms to these substances. Be seen. For example, in the case of observing a process such as a neurite of a nerve cell that sequentially extends, it is necessary to track and observe the state of the cell process over time, record the data, and convert the data into data.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、細胞の
突起の観察作業は研究者の目視観察に依存しており、観
察結果が研究者間でばらついたり、顕微鏡画像を長時間
観察することによる疲労により観察結果が変動するとい
う問題があった。一方、突起の状態を自動的に観察する
適切な手段は実現されていないというのが現状である。However, the work of observing the projections of cells depends on the visual observation of researchers, and the observation results may vary among researchers, or due to fatigue due to long-term observation of microscope images. There was a problem that the observation result fluctuated. On the other hand, it is the current situation that an appropriate means for automatically observing the state of the protrusion has not been realized.
【０００４】そこで本発明は、このような問題に鑑み、
細胞画像から細胞の突起を自動的に抽出することができ
る細胞の突起検出方法を提供することを目的とする。Therefore, the present invention has been made in view of the above problems.
It is an object of the present invention to provide a cell protrusion detection method capable of automatically extracting cell protrusions from a cell image.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】請求項１記載の細胞の突
起検出方法は、細胞本体からスタートして細胞本体から
離れ再び細胞本体に戻る連続したエッジを検出する工程
と、エッジの内、エッジの往復の軌跡が互いに所定距離
内で隣接しているものを突起のエッジとする工程を含
む。これにより確実に突起のエッジを検出することがで
きる。A method for detecting protrusions of a cell according to claim 1, wherein a step of detecting continuous edges starting from the cell body and leaving the cell body and returning to the cell body again; The step of making the reciprocating trajectories adjacent to each other within a predetermined distance as edges of the protrusions. As a result, the edge of the protrusion can be reliably detected.
【０００６】請求項２記載の細胞の突起検出方法は、細
胞本体の周囲をサーチして突起の根元を検出する根元検
出工程と、前記根元から突起の先端へ向かって連続する
エッジを検出するエッジ検出工程を含むものである。こ
れにより突起の根元から突起を確実に検出することがで
きる。The method for detecting cell projections according to claim 2 includes a root detecting step of searching the periphery of the cell body to detect the root of the projection, and an edge detecting a continuous edge from the root toward the tip of the projection. It includes a detection step. This makes it possible to reliably detect the protrusion from the root of the protrusion.
【０００７】請求項３記載の細胞の突起検出方法は、細
胞本体の外周にサーチラインを設定し、このサーチライ
ン上を横切るエッジを検出するものである。これにより
突起の根元を確実に検出することができる。In the method for detecting cell protrusions according to a third aspect of the present invention, a search line is set on the outer periphery of the cell body, and an edge crossing the search line is detected. As a result, the root of the protrusion can be reliably detected.
【０００８】請求項４記載の細胞の突起検出方法は、サ
ーチラインを細胞本体のエッジから所定画素外側に設定
するものである。これにより突起以外のエッジの誤検出
を少なくすることができる。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a method for detecting a protrusion of a cell, wherein a search line is set outside a predetermined pixel from the edge of the cell body. This can reduce erroneous detection of edges other than the protrusion.
【０００９】請求項５記載の細胞の突起検出方法は、サ
ーチラインからスタートして細胞本体から離れ再びサー
チラインに戻る連続したエッジを突起のエッジとするも
のである。これにより突起のエッジと突起以外のエッジ
とを正確に区別して検出することができる。In the method for detecting a protrusion of a cell according to a fifth aspect, a continuous edge that starts from the search line and separates from the cell body and returns to the search line is used as the protrusion edge. Thereby, the edge of the protrusion and the edge other than the protrusion can be accurately distinguished and detected.
【００１０】上記構成の発明によれば細胞の突起を細胞
画像から自動的に抽出することができる。According to the invention of the above configuration, the protrusions of cells can be automatically extracted from the cell image.
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】次に本発明の一実施の形態を図面
を参照して説明する。図１は本発明の一実施の形態の画
像処理装置の構成を示すブロック図、図２は本発明の一
実施の形態の細胞画像の画像処理方法のメインフローを
示すフローチャート、図３は本発明の一実施の形態の細
胞画像の画像処理方法における二値化処理のフローチャ
ート、図４は本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処
理方法におけるサーチライン設定処理のフローチャー
ト、図５は本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理
方法における突起検出処理のフローチャート、図６は本
発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方法における
突起判定処理のフローチャート、図７は本発明の一実施
の形態の細胞画像を示す画像図、図８、図９は本発明の
一実施の形態の細胞画像の画像処理方法における二値化
処理の説明図、図１０は本発明の一実施の形態の細胞画
像の画像処理方法におけるサーチライン設定処理の説明
図、図１１、図１２、図１３は本発明の一実施の形態の
細胞画像の画像処理方法における突起検出処理の説明
図、図１４は本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処
理方法における突起判定処理の説明図である。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Next, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing a main flow of a cell image image processing method according to an embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 4 is a flowchart of binarization processing in the cell image image processing method according to one embodiment of the present invention, FIG. 4 is a flowchart of search line setting processing in the cell image image processing method of one embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a flowchart of a protrusion detection process in a cell image image processing method according to one embodiment of the present invention, FIG. 6 is a flowchart of a protrusion determination process in a cell image image processing method according to an embodiment of the present invention, and FIG. FIG. 8 is an image diagram showing a cell image of the embodiment, FIG. 8 and FIG. 9 are explanatory views of binarization processing in the image processing method of the cell image of one embodiment of the present invention, and FIG. 10 is an embodiment of the present invention. 14 is an explanatory view of a search line setting process in the image processing method for a cell image in a normal state, and FIGS. 11, 12, and 13 are explanatory diagrams of a protrusion detection process in the image processing method for a cell image in one embodiment of the present invention. FIG. 6 is an explanatory diagram of a protrusion determination process in the cell image image processing method according to the embodiment of the present invention.
【００１２】まず図１を参照して細胞画像の画像処理装
置の構成を説明する。図１において位置決めステージ１
上には、観察対象の細胞を収容するマイクロタイタープ
レート２が載置されている。マイクロタイタープレート
２は多数のウェル２ａを備えており、ウェル２ａ内に
は、観察対象の動植物の細胞を含む試料３が収容されて
いる。位置決めステージ１の下方には顕微観察を行う光
学系４が配設されており、光学系４の下方にはカメラ５
が配置されている。位置決めステージ１の上方に配設さ
れた照明装置６を点灯してウェル２ａを照明した状態
で、光学系４を介してカメラ５によってウェル２ａ内の
試料３中の動植物の細胞を撮像することにより、カメラ
５は細胞画像（図７参照）を取得する。First, the configuration of an image processing apparatus for cell images will be described with reference to FIG. In FIG. 1, the positioning stage 1
A microtiter plate 2 containing cells to be observed is placed on the top. The microtiter plate 2 has a large number of wells 2a, and a sample 3 containing cells of an animal or plant to be observed is contained in the wells 2a. An optical system 4 for performing microscopic observation is provided below the positioning stage 1, and a camera 5 is provided below the optical system 4.
Are arranged. By imaging the cells of animals and plants in the sample 3 in the well 2a by the camera 5 via the optical system 4 in a state where the illumination device 6 arranged above the positioning stage 1 is turned on and the well 2a is illuminated. The camera 5 acquires a cell image (see FIG. 7).
【００１３】カメラ５は画像処理部１０と接続されてお
り、画像処理部１０は以下に説明する各部より構成され
る。画像記憶部１１は、カメラ５によって取得された細
胞画像（原画像）データを記憶する。二値化処理部１２
は、突起抽出データ取得のための形状抽出対象となる探
査用画像を原画像より生成する。二値化画像記憶部１３
は、生成された二値化画像を記憶する。The camera 5 is connected to the image processing unit 10, and the image processing unit 10 is composed of each unit described below. The image storage unit 11 stores the cell image (original image) data acquired by the camera 5. Binarization processing unit 12
Generates an image for exploration, which is a shape extraction target for obtaining projection extraction data, from the original image. Binary image storage unit 13
Stores the generated binarized image.
【００１４】細胞本体検出処理部１４は、原画像データ
を周波数変換することにより、細胞画像中の突起を消去
した細胞本体画像を検出する。サーチライン設定処理部
１５は、細胞本体画像に基づいて、細胞本体画像の周囲
に突起検出用のサーチラインを設定する。サーチライン
記憶部１６は、設定されたサーチラインの位置情報を記
憶する。突起情報記憶部１８は、突起検出処理において
サーチラインを横切るエッジとして検出された突出部分
についての突起情報を記憶する。突起判定処理部１９
は、記憶された突出部分が、検出目的に合致した突起に
該当するか否かを判定する。The cell body detection processing section 14 frequency-converts the original image data to detect the cell body image in which the protrusions in the cell image are erased. The search line setting processing unit 15 sets a search line for detecting protrusions around the cell body image based on the cell body image. The search line storage unit 16 stores the position information of the set search line. The protrusion information storage unit 18 stores the protrusion information about the protrusion portion detected as an edge that crosses the search line in the protrusion detection process. Protrusion determination processing unit 19
Determines whether the stored protruding portion corresponds to a protrusion that matches the detection purpose.
【００１５】画像処理部１０を構成するハードウェアと
しては、パーソナルコンピュータのようにコンピュータ
プログラムによって作動する汎用的な処理装置が用いら
れる。本実施の形態ではこのような処理装置に、画像処
理部１０として機能させるためのコンピュータプログラ
ム及び二値化処理部１２、細胞本体検出処理部１４、サ
ーチライン設定処理部１５、突起検出処理部１７、突起
判定処理部１９の機能を実現させるためのプログラムを
インストールして細胞画像の処理装置を構成している。As the hardware constituting the image processing unit 10, a general-purpose processing device that operates by a computer program, such as a personal computer, is used. In the present embodiment, a computer program for causing such a processing device to function as the image processing unit 10 and a binarization processing unit 12, a cell body detection processing unit 14, a search line setting processing unit 15, and a protrusion detection processing unit 17 are provided. A cell image processing apparatus is configured by installing a program for realizing the function of the protrusion determination processing unit 19.
【００１６】次に細胞画像の画像処理方法について、各
図を参照して説明する。この画像処理方法は、神経細胞
などの細胞本体から外側に突出する突起を、画像処理手
法によって細胞画像から抽出するものである。ここで
は、観察対象の細胞を撮像して得られた細胞画像（図７
参照）中の細胞本体２４ａの周囲をサーチして突起２４
ｂの根本を検出し、この根本から先端へ向かって連続す
るエッジを検出する方法が用いられる。Next, an image processing method of a cell image will be described with reference to each drawing. In this image processing method, a protrusion protruding outward from a cell body such as a nerve cell is extracted from a cell image by an image processing method. Here, a cell image obtained by imaging a cell to be observed (see FIG. 7).
(See) searching the periphery of the cell body 24a in
A method of detecting the root of b and detecting continuous edges from the root toward the tip is used.
【００１７】まず図２のフローチャートに沿って画像処
理方法のメインフローについて説明する。図２のフロー
チャートは、画像処理部１０の機能を実現するための処
理プログラムである。ここでは、上記処理の概要につい
て述べ、詳細な説明を要するステップについては個別に
後述する。図２において、取得された細胞画像（原画
像）の二値化処理が行われる（ＳＴ１）。次に細胞本体
２４ａの外周に突起の根本を検出するためのサーチライ
ンを設定するサーチライン設定処理が行われる（ＳＴ
２）。First, the main flow of the image processing method will be described with reference to the flowchart of FIG. The flowchart in FIG. 2 is a processing program for realizing the functions of the image processing unit 10. Here, an outline of the above-mentioned processing will be described, and steps requiring detailed description will be individually described below. In FIG. 2, binarization processing of the acquired cell image (original image) is performed (ST1). Next, a search line setting process for setting a search line for detecting the root of the protrusion on the outer periphery of the cell body 24a is performed (ST
2).
【００１８】そして二値化処理により得られた二値化画
像（探査用画像）においてサーチラインＳＬに該当する
位置（画素）に沿って突起抽出が行われる（図１１参
照）。すなわち、サーチラインに沿って輝度の変化を確
認することによりサーチライン上を横切る突起の根本の
エッジを検出し、このエッジを起点として突起の輪郭を
検出する。Then, in the binarized image (search image) obtained by the binarization process, protrusions are extracted along the position (pixel) corresponding to the search line SL (see FIG. 11). That is, by confirming the change in brightness along the search line, the root edge of the projection that crosses the search line is detected, and the contour of the projection is detected starting from this edge.
【００１９】図１１に示すように探査用画像を構成する
格子配列の各画素Ａには、位置情報を示すラベルｉが付
されている。すなわち、ラベルｉを指定することによ
り、その画素を注目画素とし、またラベルｉの値で左上
端に位置する画素Ａ［０］から右下端に位置するＡ［Ｓ
ＩＺＥ−１］まで、各画素の位置を特定することができ
る。上述のサーチライン検出のための画像処理において
は、処理の対象となる注目画素Ａ［ｉ］を各画素位置に
移動させながら所定の処理ステップが反復実行される。As shown in FIG. 11, each pixel A in the lattice array forming the search image is labeled with a label i indicating position information. That is, by designating the label i, the pixel is set as the pixel of interest, and the pixel A [0] located at the upper left end of the value of the label i to A [S
It is possible to specify the position of each pixel up to IZE-1]. In the above-described image processing for detecting the search line, predetermined processing steps are repeatedly executed while moving the target pixel A [i] to be processed to each pixel position.
【００２０】このため、（ＳＴ２）以後のメインフロー
においては、まず探査用画像の画像サイズ入力が行わ
れ、探査用画像の画素数（ＳＩＺＥ）を画像サイズとし
て入力し（ＳＴ３）、ラベルｉを０とする（ＳＴ４）こ
とにより、最初の画素Ａ［０］から順次各画素について
以下の処理ステップが行われる。Therefore, in the main flow after (ST2), the image size of the search image is first input, the number of pixels (SIZE) of the search image is input as the image size (ST3), and the label i is set. By setting to 0 (ST4), the following processing steps are sequentially performed for each pixel from the first pixel A [0].
【００２１】まず対象となる当該注目画素Ａ［ｉ］はサ
ーチラインに該当するか否かを判断し（ＳＴ５）、サー
チラインに該当すると判断されたならば、さらに当該サ
ーチラインは未だ以降の処理の対象となっていない未検
出のサーチラインであるか否かを判断し（ＳＴ６）、未
検出のサーチラインであれば、突起抽出を行う対象とな
るサーチラインが検出されたと判断して、突起検出処理
（ＳＴ７）を行う。First, it is judged whether or not the target pixel A [i] of interest corresponds to the search line (ST5). If it is judged that the target pixel A [i] corresponds to the search line, the search line is further processed thereafter. It is determined whether or not it is an undetected search line that is not the target of (ST6), and if it is an undetected search line, it is determined that the search line that is the target of projection extraction is detected, and A detection process (ST7) is performed.
【００２２】この（ＳＴ５）〜（ＳＴ７）のサーチライ
ン検出処理（及び検出されたサーチラインについて行わ
れる突起検出処理）は、探査用画像の全ての画素が注目
画素とされ、所要処理ステップが完了するまで反復され
る。すなわち、ラベルｉをｉ＋１に置き換え（ＳＴ
８）、ここでｉが画像サイズとして入力された画素数
（ＳＩＺＥ）に到達したか否かを判断し、到達していな
ければ（ＳＴ５）に戻ってサーチライン検出処理を反復
する。In the search line detection processing of (ST5) to (ST7) (and the projection detection processing performed for the detected search line), all the pixels of the search image are set as the target pixels, and the necessary processing steps are completed. It is repeated until. That is, the label i is replaced with i + 1 (ST
8) Here, it is determined whether or not i has reached the number of pixels (SIZE) input as the image size. If i has not been reached, the process returns to (ST5) and the search line detection process is repeated.
【００２３】そして、ラベルｉが画素数（ＳＩＺＥ）に
到達している場合には、全画素を注目画素としたサーチ
ライン検出処理及び検出されたサーチラインについて行
われる突起検出処理が完了したと判断し、突起判定処理
（ＳＴ１０）に移行する。ここでは（ＳＴ７）にて検出
された突起が検出目的に該当する突起であるか否かを判
定する。そして突起判定の後、細胞画像の画像処理を終
了する。When the label i has reached the number of pixels (SIZE), it is determined that the search line detection processing with all the pixels as the target pixels and the projection detection processing performed on the detected search lines are completed. Then, the process proceeds to the protrusion determination process (ST10). Here, it is determined whether or not the protrusion detected in (ST7) is a protrusion that corresponds to the detection purpose. Then, after the projection determination, the image processing of the cell image ends.
【００２４】以上が細胞画像の画像処理方法のメインフ
ローであり、以下個別処理の詳細について説明する。ま
ず図８，図９を参照して、二値化処理について図３のフ
ローチャートに沿って説明する。この二値化処理は、透
過照明によって細胞を撮像して得られた細胞画像（原画
像）から、形状抽出のための探査用画像を生成するもの
であり、後述するように同一対象画像内において、二値
化対象画素に応じてしきい値を変動させる動的二値化処
理が用いられる。The above is the main flow of the image processing method of the cell image, and the details of the individual processing will be described below. First, the binarization process will be described with reference to FIGS. 8 and 9 along the flowchart of FIG. This binarization process is to generate an exploration image for shape extraction from a cell image (original image) obtained by capturing an image of a cell by transmitted illumination. , A dynamic binarization process of varying the threshold value according to the binarization target pixel is used.
【００２５】次に二値化処理の対象となる原画像につい
て説明する。図７に示すように原画像では、各種のノイ
ズ成分を含む背景部分２２の中に細胞２４の画像が現れ
ている。細胞２４は、細胞本体２４ａとこの細胞本体か
ら突出する突起２４ｂより成る。Next, the original image to be binarized will be described. As shown in FIG. 7, in the original image, the image of the cell 24 appears in the background portion 22 including various noise components. The cell 24 includes a cell body 24a and a protrusion 24b protruding from the cell body.
【００２６】この原画像においては、細胞本体２４ａの
周囲には輪状の高輝度部分２３が現出している。このよ
うな高輝度部分は、照明装置６からの透過照明光によっ
てカメラ５で細胞を撮像する場合に、照明光が細胞本体
２４ａの近傍を通過する際に回折することによって生じ
るものである。そしてこのような本来存在しない高輝度
部分を含む画像をそのまま動的二値化処理の対象とする
と、形状抽出用として適切な二値化画像を得ることがで
きない場合が生じるため、本実施の形態に示す二値化処
理においては、以下に説明する前処理を施した画像を動
的二値化処理の対象とするようにしている。In this original image, a ring-shaped high-intensity portion 23 appears around the cell body 24a. Such a high-luminance portion is generated by diffracting the illumination light when passing through the vicinity of the cell body 24a when the cell is imaged by the camera 5 with the transmitted illumination light from the illumination device 6. If an image including such a high-intensity portion that does not originally exist is directly subjected to the dynamic binarization process, it may not be possible to obtain a binarized image suitable for shape extraction. In the binarization processing shown in (1), the image subjected to the preprocessing described below is set as the target of the dynamic binarization processing.
【００２７】図３のフローチャートは、二値化処理部１
２の機能を実現するための二値化プログラムを示してい
る。まず図８（ａ）に示すように二値化対象の全画素の
輝度の分布を求める（ＳＴ１１）。図８（ａ）は輝度の
分布を示すためのヒストグラムであり、横軸に輝度、縦
軸には度数（画素数）をとっている。次いで輝度の分布
から輝度の平均値Ｍを求めるとともに、高輝度検出用の
しきい値ＴＨを設定し（ＳＴ１２）、輝度値Ｂがこのし
きい値ＴＨを超える範囲ＨＢに対応する画素を、高輝度
部分として抽出する（ＳＴ１３）。このしきい値ＴＨの
設定方法としては、しきい値を超える画素の全画素に対
する割合が所定の値を超えるような値に設定する方法
等、様々な手法が適用できる。透過照明にて得られた細
胞画像において、光の回折によって細胞本体の周囲に生
じた高輝度部分を検出する。これにより、図７に示す原
画像中の高輝度部分２３が画素単位で特定される。The flowchart of FIG. 3 shows the binarization processing unit 1.
2 shows a binarization program for realizing the second function. First, as shown in FIG. 8A, the luminance distribution of all pixels to be binarized is obtained (ST11). FIG. 8A is a histogram showing the distribution of brightness, where the horizontal axis represents the brightness and the vertical axis represents the frequency (the number of pixels). Next, the average value M of the brightness is calculated from the brightness distribution, a threshold TH for high brightness detection is set (ST12), and the pixels corresponding to the range HB in which the brightness value B exceeds this threshold TH are set to high. It is extracted as a luminance portion (ST13). As a method of setting the threshold value TH, various methods such as a method of setting a value such that the ratio of pixels exceeding the threshold value to all pixels exceeds a predetermined value can be applied. In a cell image obtained by transmitted illumination, a high-intensity part generated around the cell body due to light diffraction is detected. As a result, the high-luminance portion 23 in the original image shown in FIG. 7 is specified in pixel units.
【００２８】そして特定された高輝度部分２３の輝度の
値を、（ＳＴ１２）で求めた平均値Ｍと置換する（ＳＴ
１４）。すなわち高輝度部分の輝度の値を所定の値に置
換してこれらの高輝度部分を消去する。これにより、図
８（ｂ）に示すように原画像のうち高輝度部分２３の輝
度を平均値Ｍで置き換えて平均輝度部２３’とした前処
理画像が生成される。この後、このようにして得られた
前処理画像を対象として、動的二値化処理によって全画
素を二値化処理し、得られた二値化画像を二値化画像記
憶部１３に記憶させる（ＳＴ１５）。Then, the brightness value of the specified high brightness portion 23 is replaced with the average value M obtained in (ST12) (ST
14). That is, the luminance value of the high-luminance portion is replaced with a predetermined value to erase these high-luminance portions. As a result, as shown in FIG. 8B, the brightness of the high brightness portion 23 of the original image is replaced with the average value M, and the preprocessed image is generated as the average brightness portion 23 ′. After that, all the pixels are binarized by the dynamic binarization process for the preprocessed image thus obtained, and the binarized image obtained is stored in the binarized image storage unit 13. (ST15).
【００２９】ここで動的二値化処理について説明する。
この動的二値化処理においては、図８（ｃ）に示すよう
に、二値化対象画素Ａ［ｊ］の周囲に複数の画素Ａを含
む参照範囲Ｚを設定し、この参照範囲Ｚ内の画素Ａの輝
度の値に基づいて、二値化対象画素Ａ［ｊ］の二値化し
きい値を設定する。ここでは、参照範囲Ｚ内の画素Ａの
輝度の平均値を二値化しきい値として用いている。そし
て二値化対象画素Ａ［ｊ］の輝度を二値化しきい値と比
較することにより、二値化対象画素Ａ［ｊ］の輝度値
は、「１」または「０」のいずれかに置き換えられる。Here, the dynamic binarization process will be described.
In this dynamic binarization process, as shown in FIG. 8C, a reference range Z including a plurality of pixels A is set around the binarization target pixel A [j], and within this reference range Z. The binarization threshold value of the binarization target pixel A [j] is set based on the luminance value of the pixel A. Here, the average value of the brightness of the pixel A within the reference range Z is used as the binarization threshold value. Then, by comparing the brightness of the binarization target pixel A [j] with the binarization threshold value, the brightness value of the binarization target pixel A [j] is replaced with either "1" or "0". To be
【００３０】これにより、図９（ａ）に示すように、背
景画像を明部（輝度値「１」）とし、細胞本体２４ａ、
突起２４ｂを暗部（輝度値「０」）とする二値化画像を
得る。この原画像の二値化において前述のような動的二
値化処理を用いることにより、同一の画像内において領
域によって輝度値の分布に偏りがある場合にあっても、
画像内の全ての領域について正しい形状抽出結果を与え
る探査用画像を生成することができる。As a result, as shown in FIG. 9A, the background image is set to the bright part (luminance value "1"), and the cell body 24a,
A binarized image having the projection 24b as a dark portion (luminance value "0") is obtained. By using the dynamic binarization process as described above in the binarization of the original image, even if there is a bias in the distribution of the brightness values depending on the regions in the same image,
It is possible to generate a search image that gives a correct shape extraction result for all regions in the image.
【００３１】ここで、この動的二値化処理において、原
画像中の高輝度部分を消去する前処理の意義について説
明する。図９（ｂ）は、同様の細胞画像を対象として、
このような前処理を行わない従来の動的二値化処理によ
って得られた二値化画像を参照のために示したものであ
る。この場合においても、細胞本体２４ａの周囲には透
過照明光の回折によって高輝度部分２３が輪状に現れて
いる。Here, the significance of the pre-processing for erasing the high-luminance portion in the original image in this dynamic binarization processing will be described. FIG. 9 (b) shows the same cell image as a target.
The binarized image obtained by the conventional dynamic binarization process without performing such pre-processing is shown for reference. Also in this case, the high brightness portion 23 appears in a ring shape around the cell body 24a due to the diffraction of the transmitted illumination light.
【００３２】そしてこの高輝度部分２３の外側近傍の画
素を動的二値化処理の対象とする場合において、この範
囲にノイズなどにより輝度値が幾分周囲よりも低い部分
（グレーゾーン）が存在する場合には、以下に説明する
不具合が生じる。すなわち二値化しきい値を設定するた
めに参照範囲Ｚ内の複数画素の輝度値の平均値を求める
と、高輝度部分２３が参照範囲Ｚ内に含まれていること
から、平均値は高輝度部分２３が存在しない場合と比較
して高輝度側に偏る。この結果、設定された二値化しき
い値が上述のグレーゾーンの輝度値よりも高くなる場合
が発生する。When pixels near the outside of the high-brightness portion 23 are to be subjected to the dynamic binarization processing, there is a portion (gray zone) whose luminance value is somewhat lower than the surroundings due to noise or the like in this range. In that case, the problems described below occur. That is, when the average value of the brightness values of a plurality of pixels in the reference range Z is set to set the binarization threshold value, the high brightness portion 23 is included in the reference range Z. Compared to the case where the portion 23 does not exist, it is biased toward the high luminance side. As a result, the set binarization threshold value may be higher than the brightness value of the gray zone.
【００３３】そしてこのような場合には、グレーゾーン
を二値化対象画素とした動的二値化処理においては、本
来ならば輝度値「１」に区分されるべき場合にあって
も、二値化しきい値が高輝度側に偏って設定されている
ことから、当該画素は輝度値「０」に区分される。この
ため、高輝度部分２３の近傍にグレーゾーンが存在する
場合には、二値化画像では本来存在しない暗部２５とし
て現れ、形状抽出においてこのような暗部２５は突起２
４ｂと誤認されやすいことから、突起検出精度を低下さ
せることとなっていた。In such a case, in the dynamic binarization process using the gray zone as the binarization target pixel, even if the luminance value should originally be divided into "1", Since the binarization threshold value is biased toward the high luminance side, the pixel is classified into the luminance value “0”. Therefore, when a gray zone exists near the high-intensity portion 23, it appears as a dark portion 25 that does not originally exist in the binarized image, and such a dark portion 25 is present in the projection 2 in the shape extraction.
Since it is apt to be mistakenly recognized as 4b, the projection detection accuracy is lowered.
【００３４】これに対し、本実施の形態に示す細胞画像
の画像処理においては、前述のように原画像中の高輝度
部分２３を予め消去した前処理画像を動的二値化処理の
対象としていることから、上述の高輝度部分２３の存在
に起因する二値化処理上の誤差を生じることなく、正し
い形状抽出を行うことができる。On the other hand, in the image processing of the cell image shown in the present embodiment, the preprocessed image in which the high-intensity part 23 in the original image is deleted in advance as described above is used as the target of the dynamic binarization process. Therefore, the correct shape extraction can be performed without causing an error in the binarization process due to the presence of the high-intensity portion 23 described above.
【００３５】次に図１０を参照して、サーチライン設定
処理について図４のフローチャートに沿って説明する。
図４のフローチャートは、サーチライン設定処理部１５
の機能を実現するためのサーチライン設定プログラムを
示している。まず図１０（ａ）に示すように、原画像よ
り突起２４ｂを消去し細胞本体２４ａのみとした画像
（細胞本体画像）を細胞本体検出処理部１４より入手す
る（ＳＴ２１）。この細胞本体画像は、細胞本体検出処
理部１４にて生成され、原画像中の細胞画像をウェーブ
レット変換によって周波数変換して得られる低周波側の
成分から細胞本体画像が生成される。なお、周波数変換
としては、ウェーブレット変換以外にもアダマール変換
や離散コサイン変換（ＤＣＴ）、フーリエ変換等を使用
したものを用いてもよい。Next, referring to FIG. 10, the search line setting process will be described with reference to the flowchart of FIG.
The flowchart of FIG. 4 is based on the search line setting processing unit 15
3 shows a search line setting program for realizing the function of. First, as shown in FIG. 10A, an image (cell body image) in which the protrusions 24b are deleted from the original image and only the cell body 24a is obtained is obtained from the cell body detection processing unit 14 (ST21). The cell body image is generated by the cell body detection processing unit 14, and the cell body image is generated from the low-frequency component obtained by frequency-converting the cell image in the original image by wavelet transform. In addition to wavelet transform, Hadamard transform, discrete cosine transform (DCT), Fourier transform, or the like may be used as the frequency transform.
【００３６】そしてこの細胞本体画像から突起の根本を
検出するためのサーチラインＳＬが設定される。すなわ
ち図１０（ｂ）に示すように、この細胞本体画像におい
て細胞本体２４ａを数画素太らせた画像（細胞本体２４
ａ’の画像）を生成して、サーチライン記憶部１６に格
納し（ＳＴ２２）、メインフローに戻る。そしてここで
求められた拡大された細胞本体２４ａ’の外側のエッジ
が、サーチラインＳＬとして設定される。すなわち細胞
本体画像の細胞本体２４ａのエッジを所定画素外側に拡
大して得られる細胞本体のエッジが突起の根本を検出す
るためのサーチラインＳＬとして設定される。Then, a search line SL for detecting the root of the protrusion from this cell body image is set. That is, as shown in FIG. 10B, an image obtained by thickening the cell body 24a by several pixels in this cell body image (cell body 24
The image a ') is generated and stored in the search line storage unit 16 (ST22), and the process returns to the main flow. Then, the outer edge of the enlarged cell body 24a ′ obtained here is set as the search line SL. That is, the edge of the cell body obtained by enlarging the edge of the cell body 24a of the cell body image to the outside of the predetermined pixel is set as the search line SL for detecting the root of the protrusion.
【００３７】なお、ここでサーチラインＳＬを求める処
理として、図１０（ｃ）に示すように細胞本体画像にお
いて細胞本体２４ａのエッジの数画素外側に直接サーチ
ラインＳＬを設定し、これをサーチライン記憶部１６に
格納するようにしてもよい（ＳＴ２２’）。すなわちこ
の場合にはサーチラインＳＬは、細胞本体画像の細胞本
体２４ａのエッジから、根本検出のサーチのために適切
な距離に相当する所定画素だけ外側に設定される。Here, as the process for obtaining the search line SL, as shown in FIG. 10C, the search line SL is set directly outside the several pixels of the edge of the cell body 24a in the cell body image, and this is set as the search line SL. You may make it store in the memory | storage part 16 (ST22 '). That is, in this case, the search line SL is set outside the edge of the cell body 24a of the cell body image by a predetermined pixel corresponding to an appropriate distance for the search for root detection.
【００３８】次に図１１、図１２、図１３を参照して、
突起検出処理について図５のフローチャートに沿って説
明する。図５のフローチャートは、突起検出処理部１７
の機能を実現するための突起検出処理プログラムを示し
ている。この突起検出処理は、図１１に示すように二値
化処理によって求められた二値化画像（探査用画像）に
おいて、サーチラインＳＬに該当する位置（画素）に沿
ってエッジをサーチして突起の根本を検出し、検出され
た根本から突起の先端へ向かって連続するエッジを検出
するものである。これらの処理は、サーチラインＳＬに
該当する位置（画素）に沿って注目画素を移動させなが
ら行われる。そして以下に示すステップが注目画素に対
して適用される。Next, referring to FIGS. 11, 12 and 13,
The protrusion detection process will be described with reference to the flowchart of FIG. The flowchart of FIG.
The projection detection processing program for realizing the function of is shown. In this protrusion detection process, as shown in FIG. 11, in the binarized image (search image) obtained by the binarization process, an edge is searched along the position (pixel) corresponding to the search line SL to project the protrusion. Is detected, and edges that continue from the detected root toward the tip of the protrusion are detected. These processes are performed while moving the target pixel along the position (pixel) corresponding to the search line SL. Then, the following steps are applied to the pixel of interest.
【００３９】図５においてまず画素Ａ［ｉ］（図１２参
照）を注目画素とする（ＳＴ３１）。次いで注目画素Ａ
［ｉ］の輝度を検出する（ＳＴ３２）。そしてこの注目
画素Ａ［ｉ］が根本条件に合致しているか否かを判断す
る（ＳＴ３３）。根本検出条件とは、サーチラインＳＬ
上で注目画素を移動させて突起を検出する過程におい
て、当該注目画素が細胞本体から外側に突出する突起の
根本のエッジに到達したか否かを判定するための条件で
あり、具体的には図１２（ａ）に示す点Ｐ１から点Ｐ２
に注目画素が移動した場合のように、現在の注目画素
（点Ｐ２）の輝度値「１」であり、かつサーチラインＳ
Ｌ上の１つ手前の注目画素（点Ｐ１）の輝度値が「０」
となる場合、現在の注目画素（点Ｐ２）を根本検出条件
に合致するものとする。In FIG. 5, the pixel A [i] (see FIG. 12) is first set as a target pixel (ST31). Next attention pixel A
The brightness of [i] is detected (ST32). Then, it is determined whether or not the target pixel A [i] meets the basic condition (ST33). The root detection condition is the search line SL
This is a condition for determining whether or not the target pixel has reached the edge of the root of the protrusion protruding outward from the cell body in the process of moving the target pixel above to detect the protrusion, and specifically, Point P1 to point P2 shown in FIG.
As in the case where the pixel of interest has moved to, the luminance value of the current pixel of interest (point P2) is "1" and the search line S
The luminance value of the pixel of interest (point P1) immediately before the pixel on L is “0”
In this case, the current target pixel (point P2) matches the root detection condition.
【００４０】そして根本検出条件に合致しているなら
ば、当該注目画素Ａ［ｉ］を突起のエッジとして突起情
報記憶部１８に記憶させる。また（ＳＴ３３）にて根本
検出条件に合致していない場合には、サーチラインＳＬ
に沿って注目画素を１つだけ移動する（ＳＴ３９）。そ
して突起の根本が検出されたならば、この注目画素に連
続する突起のエッジを検出する（ＳＴ３５）。すなわち
図１２（ｂ）に示すように突起２４ｂの根本として検出
された注目画素（矢印（イ））を起点として、突起２４
ｂの輪郭であるエッジを連続して検出するエッジ追跡が
行われる。ここでは、図１３に示すように注目画素Ａ
［ｉ］の廻りを時計回りにサーチし、輝度値が「０」→
「１」となる画素を見いだすことにより、エッジに該当
する画素を検出する。図１３においてＷが新たなエッジ
として検出される。If the root detection condition is met, the target pixel A [i] is stored in the projection information storage section 18 as the edge of the projection. If the root detection condition is not met in (ST33), the search line SL
Only one pixel of interest is moved along (ST39). Then, if the root of the protrusion is detected, the edge of the protrusion continuing to this pixel of interest is detected (ST35). That is, as shown in FIG. 12B, the projection 24 is formed with the pixel of interest (arrow (a)) detected as the root of the projection 24b as a starting point.
Edge tracking is performed to continuously detect edges that are contours of b. Here, as shown in FIG.
Around [i] is searched clockwise, and the brightness value is "0" →
A pixel corresponding to an edge is detected by finding a pixel having "1". In FIG. 13, W is detected as a new edge.
【００４１】このエッジ検出の過程において、検出対象
とする突起２４ｂの輪郭が全て追跡されたか否かを確認
する目的で、以下のステップが実行される。すなわちエ
ッジが検出される度に、検出されたエッジはサーチライ
ンＳＬに該当するか否かを判断する（ＳＴ３６）。エッ
ジ追跡が未だ完了しておらず注目画素がエッジ上の矢印
（ロ）の位置にあって、サーチラインＳＬに該当しない
ならば、検出した当該エッジの画素を次の処理の対象と
なる注目画素とし（ＳＴ３７）、（ＳＴ３４）に戻る。
そして以降のステップを反復し、エッジ追跡を継続して
行う。このようにして（ＳＴ３４）〜（ＳＴ３７）のス
テップを反復することにより、突起２４ｂの根本から先
端に向かって連続するエッジが検出される。In the process of this edge detection, the following steps are executed for the purpose of confirming whether or not all the contours of the projection 24b to be detected have been traced. That is, each time an edge is detected, it is determined whether the detected edge corresponds to the search line SL (ST36). If the edge tracking is not yet completed and the pixel of interest is at the position of the arrow (b) on the edge and does not correspond to the search line SL, the detected pixel of the edge is the pixel of interest to be the next processing target. (ST37), and returns to (ST34).
Then, the subsequent steps are repeated to continue the edge tracking. By repeating the steps (ST34) to (ST37) in this manner, an edge continuous from the root to the tip of the protrusion 24b is detected.
【００４２】また（ＳＴ３６）において注目画素がサー
チラインＳＬに該当するならば、すなわちエッジとサー
チラインＳＬの交点を示す矢印（ハ）に注目画素が戻っ
たならば、注目画素を根本検出条件に合致した最新の画
素（矢印（イ））に戻す（ＳＴ３８）。そしてこの後サ
ーチラインＳＬに沿って注目画素を１つだけ移動させて
（ＳＴ３９）、新たな突起の根本検出を行う。すなわち
エッジ検出工程で検出したエッジの軌跡が、突起２４ｂ
の縁を周回して細胞本体２４ａ側に向かって戻り、サー
チラインＳＬに到達したならば、エッジ検出工程を終了
して根本検出工程を再開する。If the pixel of interest corresponds to the search line SL in (ST36), that is, if the pixel of interest returns to the arrow (c) indicating the intersection of the edge and the search line SL, the pixel of interest is set as the root detection condition. It returns to the latest matched pixel (arrow (a)) (ST38). Then, after this, only one pixel of interest is moved along the search line SL (ST39), and the root of a new protrusion is detected. That is, the locus of the edge detected in the edge detecting step is the protrusion 24b.
When the search line SL is reached after returning to the cell body 24a by circling the edge of the edge of the cell, the edge detection step is terminated and the root detection step is restarted.
【００４３】そしてサーチラインＳＬに沿って順次移動
させた注目画素が、画素Ａ［ｉ］であるか否か、すなわ
ちサーチラインＳＬ上の起点に戻ったか否かを判定し、
戻っていなければ（ＳＴ３２）に戻って同一サーチライ
ンＳＬ上で新たな突起を検出するためのステップを反復
する。また起点に戻ったならば、当該サーチラインＳＬ
についての突起検出処理を終了しメインフローに戻る。Then, it is determined whether or not the pixel of interest moved sequentially along the search line SL is the pixel A [i], that is, whether or not it has returned to the starting point on the search line SL.
If not returned (ST32), the steps for detecting a new protrusion on the same search line SL are repeated. If the user returns to the starting point, the search line SL
The projection detection process of is ended and the process returns to the main flow.
【００４４】上記説明したように、この細胞画像の画像
処理におけるエッジ検出工程は、細胞本体２４ａからス
タートして細胞本体２４ａから離れ、再び細胞本体２４
ａに戻る連続したエッジを検出するものである。そして
細胞本体２４ａからスタートして再び細胞本体２４ａに
戻る形態の１つとして、ここでは細胞本体の外側に設定
されたサーチラインＳＬからスタートしてサーチライン
ＳＬに戻る形態となっている。As described above, the edge detecting step in the image processing of the cell image starts from the cell body 24a, separates from the cell body 24a, and again the cell body 24a.
It detects the continuous edges returning to a. Then, as one form of starting from the cell body 24a and returning to the cell body 24a again, here, the form is started from the search line SL set outside the cell body and returning to the search line SL.
【００４５】次に図１４を参照して、突起判定処理につ
いて図６のフローチャートに沿って説明する。ここで
は、突起検出処理において検出された突起が、検出目的
に該当する突起であるか否かが判定される。まず突起２
４ｂの連続するエッジのデータを抽出し（ＳＴ４１）、
連続するエッジの軌跡は所定距離内で隣接しているか否
かを判断する（ＳＴ４２）。Next, with reference to FIG. 14, the protrusion determination process will be described with reference to the flowchart of FIG. Here, it is determined whether the protrusion detected in the protrusion detection process is a protrusion that corresponds to the detection purpose. First protrusion 2
4b continuous edge data is extracted (ST41),
It is determined whether or not the loci of continuous edges are adjacent to each other within a predetermined distance (ST42).
【００４６】すなわち図１４に示すように、突起２４ｂ
の縁に沿ったエッジが連続して検出された軌跡のうち、
細胞本体２４ａから遠ざかる方向の往路の軌跡と細胞本
体２４ａ側に向かって戻る復路の軌跡との間の距離Ｄが
所定距離以内であって隣接していると判断されたなら
ば、当該エッジは検出目的に該当する突起であると判定
する。そしてさらに未判定のエッジがあるか否かを判断
し（ＳＴ４４）、未判定のエッジがある場合には、（Ｓ
Ｔ４１）に戻って、当該エッジについて同様の突起判定
処理を行う。また未判定のエッジが存在しないならば、
メインフローに戻る。That is, as shown in FIG. 14, the protrusion 24b
Of the loci in which the edges along the edge of are continuously detected,
If it is determined that the distance D between the forward trajectory in the direction away from the cell body 24a and the backward trajectory that returns toward the cell body 24a is within a predetermined distance and they are adjacent to each other, the edge is detected. It is determined that the protrusion corresponds to the purpose. Then, it is further determined whether there is an undetermined edge (ST44). If there is an undetermined edge, (S44)
Returning to T41), the same protrusion determination process is performed for the edge. If there are no undetermined edges,
Return to the main flow.
【００４７】これに対し（ＳＴ４２）において、図１４
に示す細胞本体２４ａから外側へ幾分突出した凸部２４
ｃのように、軌跡形状が緩やかな弧状であり往路の軌跡
と復路の軌跡が離れているような場合には、すなわち連
続するエッジの軌跡が隣接していないならば、当該エッ
ジは検出目的に該当せずと判定して当該エッジのデータ
を突起情報記憶部１８から削除し（ＳＴ４３）、この後
（ＳＴ４４）に進む。On the other hand, in (ST42), as shown in FIG.
Convex portion 24 which is slightly protruded from the cell body 24a shown in FIG.
In the case where the trajectory shape is a gentle arc shape and the trajectory of the outward path and the trajectory of the return path are separated from each other, as in c, that is, when the trajectories of continuous edges are not adjacent to each other, the edge is detected. It is determined that they do not correspond, the edge data is deleted from the protrusion information storage unit 18 (ST43), and then the process proceeds to (ST44).
【００４８】すなわち、ここでは細胞本体から外側へ突
出した部分のエッジのうち、エッジの往復の軌跡が互い
に所定距離内で隣接したものを突起のエッジとする。こ
れにより、突起抽出処理において本来の検出目的に合致
する形状の突起のみを正しく抽出することができる。That is, here, among the edges of the portion protruding outward from the cell body, the edges whose reciprocal trajectories are adjacent to each other within a predetermined distance are defined as the edges of the protrusion. As a result, it is possible to correctly extract only the protrusion having a shape that matches the original detection purpose in the protrusion extraction process.
【００４９】上記説明したように、細胞画像から神経突
起などの突起部分のみを検出する突起抽出処理におい
て、細胞本体の周囲のみを突起検出のための探査対象と
することにより、画像に含まれるノイズの影響を低減し
て、突起抽出を適切にかつ効率よく行うことができる。
また、探査用画像の生成において、動的二値化処理に先
立って撮像時に照明光の回折によって細胞本体の周囲に
生じた高輝度部分を検出し、検出した高輝度部分の輝度
の値を所定の値に置換してこれらの高輝度部分を消去す
る処理を行うようにしたので、高輝度部分の影響を排除
して正しい形状抽出を行うことができる。As described above, in the process of extracting protrusions for detecting only protrusions such as neurites from the cell image, only the periphery of the cell body is set as a search target for detecting protrusions, so that noise included in the image is detected. It is possible to reduce the influence of and to appropriately and efficiently extract the protrusions.
In addition, in the generation of the image for exploration, the high-brightness part generated around the cell body due to the diffraction of the illumination light during the imaging is detected prior to the dynamic binarization process, and the brightness value of the detected high-brightness part is determined. Since the process of erasing these high-brightness portions is performed by substituting the value of, the correct shape extraction can be performed by eliminating the influence of the high-brightness portions.
【００５０】[0050]
【発明の効果】本発明によれば、細胞本体の周囲をサー
チして突起の根元を検出する根元検出工程と、根元から
突起の先端へ向かって連続するエッジを検出するエッジ
検出工程を含むので、細胞の突起を自動的に検出するこ
とができる。EFFECTS OF THE INVENTION According to the present invention, it includes a root detecting step for detecting the root of a protrusion by searching the periphery of the cell body, and an edge detecting step for detecting a continuous edge from the root toward the tip of the protrusion. , Cell protrusions can be detected automatically.
【図１】本発明の一実施の形態の画像処理装置の構成を
示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法のメインフローを示すフローチャートFIG. 2 is a flowchart showing a main flow of a cell image image processing method according to an embodiment of the present invention.
【図３】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法における二値化処理のフローチャートFIG. 3 is a flowchart of binarization processing in the image processing method for cell images according to the embodiment of the present invention.
【図４】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法におけるサーチライン設定処理のフローチャートFIG. 4 is a flowchart of search line setting processing in the cell image image processing method according to the embodiment of the present invention.
【図５】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法における突起検出処理のフローチャートFIG. 5 is a flowchart of protrusion detection processing in the cell image image processing method according to the embodiment of the present invention.
【図６】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法における突起判定処理のフローチャートFIG. 6 is a flowchart of protrusion determination processing in the cell image image processing method according to the embodiment of the present invention.
【図７】本発明の一実施の形態の細胞画像を示す画像図FIG. 7 is an image diagram showing a cell image according to an embodiment of the present invention.
【図８】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法における二値化処理の説明図FIG. 8 is an explanatory diagram of binarization processing in the image processing method for cell images according to the embodiment of the present invention.
【図９】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理方
法における二値化処理の説明図FIG. 9 is an explanatory diagram of binarization processing in the image processing method for cell images according to the embodiment of the present invention.
【図１０】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理
方法におけるサーチライン設定処理の説明図FIG. 10 is an explanatory diagram of search line setting processing in the cell image image processing method according to the embodiment of the present invention.
【図１１】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理
方法における突起検出処理の説明図FIG. 11 is an explanatory diagram of protrusion detection processing in the image processing method for cell images according to the embodiment of the present invention.
【図１２】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理
方法における突起検出処理の説明図FIG. 12 is an explanatory diagram of protrusion detection processing in the cell image image processing method according to the embodiment of the present invention.
【図１３】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理
方法における突起検出処理の説明図FIG. 13 is an explanatory diagram of protrusion detection processing in the image processing method for cell images according to the embodiment of the present invention.
【図１４】本発明の一実施の形態の細胞画像の画像処理
方法における突起判定処理の説明図FIG. 14 is an explanatory diagram of protrusion determination processing in the image processing method for cell images according to the embodiment of the present invention.
２ マイクロタイタープレート ３ 試料 ５ カメラ １０ 画像処理部 １２ 二値化処理部 １４ 細胞本体検出処理部 １５ サーチライン設定処理部 １７ 突起検出処理部 １９ 突起判定処理部 ２４ 細胞 ２４ａ 細胞本体 ２４ｂ 突起 2 microtiter plate 3 samples 5 camera 10 Image processing section 12 Binarization processing unit 14 Cell body detection processing unit 15 Search line setting processing unit 17 Protrusion detection processing unit 19 Projection determination processing unit 24 cells 24a cell body 24b protrusion
Claims (10)
抽出する細胞画像処理方法であって、 細胞本体からスタートして細胞本体から離れ再び細胞本
体に戻る連続したエッジを検出する工程と、 前記エッジの内、エッジの往復の軌跡が互いに所定距離
内で隣接しているものを突起のエッジとする工程を含む
ことを特徴とする細胞の突起検出方法。1. A cell image processing method for extracting a protrusion protruding from a cell body from a cell image, the method comprising: detecting a continuous edge starting from the cell body and returning from the cell body to the cell body again. A method for detecting a protrusion of a cell, which comprises the step of using, as an edge of a protrusion, those edges whose reciprocal trajectories are adjacent to each other within a predetermined distance.
れ再び細胞本体に戻る連続したエッジを検出する工程
は、細胞本体の周囲をサーチして突起の根元を検出する
根元検出工程と、前記根元から突起の先端へ向かって連
続するエッジを検出するエッジ検出工程を含むことを特
徴とする請求項１記載の細胞の突起検出方法。2. The step of detecting a continuous edge starting from the cell body and leaving the cell body and returning to the cell body again includes a root detecting step of searching the periphery of the cell body to detect a root of a protrusion, and the root. The method for detecting a protrusion of a cell according to claim 1, further comprising an edge detection step of detecting a continuous edge from the end to the tip of the protrusion.
ーチラインを設定し、このサーチライン上を横切るエッ
ジを検出することを特徴とする請求項２記載の細胞の突
起検出方法。3. The method for detecting protrusions of cells according to claim 2, wherein in the root detecting step, a search line is set on the outer periphery of the cell body, and an edge crossing the search line is detected.
ら所定画素外側に設定することを特徴とする請求項３記
載の細胞の突起検出方法。4. The method for detecting cell protrusions according to claim 3, wherein the search line is set outside a predetermined pixel from the edge of the cell body.
体から離れ再びサーチラインに戻る連続したエッジを、
突起のエッジとすることを特徴とする請求項３記載の細
胞の突起検出方法。5. A continuous edge which starts from the search line and leaves the cell body and returns to the search line again,
The method for detecting a protrusion of a cell according to claim 3, wherein the protrusion is an edge of the protrusion.
処理装置に、細胞本体から突出する突起を細胞画像から
抽出する処理を実現させるプログラムであって、 細胞本体からスタートして細胞本体から離れ再び細胞本
体に戻る連続したエッジを検出する工程と、 前記エッジの内、エッジの往復の軌跡が互いに所定距離
内で隣接しているものを突起のエッジとする工程を含む
ことを特徴とする細胞の突起検出を実現させるためのプ
ログラム。6. A program for causing a processing device operated by a computer program to realize a process of extracting a protrusion protruding from a cell body from a cell image, the processing being started from the cell body and returning to the cell body again. Realizing cell protrusion detection, which includes a step of detecting continuous edges, and a step of making the edges of the edges whose reciprocating trajectories are adjacent to each other within a predetermined distance as edges of the protrusions. A program to let you.
れ再び細胞本体に戻る連続したエッジを検出する工程
は、細胞本体の周囲をサーチして突起の根元を検出する
根元検出工程と、前記根元から突起の先端へ向かって連
続するエッジを検出するエッジ検出工程を含むことを特
徴とする請求項６記載の細胞の突起検出を実現させるた
めのプログラム。7. The step of detecting a continuous edge starting from the cell body and leaving the cell body and returning to the cell body again comprises a step of detecting the root of a protrusion by searching the periphery of the cell body, and the step of detecting the root. 7. The program for realizing the cell protrusion detection according to claim 6, further comprising an edge detection step of detecting a continuous edge from the to the tip of the protrusion.
ーチラインを設定し、このサーチライン上を横切るエッ
ジを検出することを特徴とする請求項７記載の細胞の突
起検出を実現させるためのプログラム。8. The method for detecting the protrusion of a cell according to claim 7, wherein in the root detecting step, a search line is set on the outer periphery of the cell body, and an edge crossing the search line is detected. Program of.
ら所定画素外側に設定することを特徴とする請求項８記
載の細胞の突起検出を実現させるためのプログラム。9. The program for realizing cell protrusion detection according to claim 8, wherein the search line is set outside a predetermined pixel from the edge of the cell body.
本体から離れ再びサーチラインに戻る連続したエッジ
を、突起のエッジとすることを特徴とする請求項８記載
の細胞の突起検出を実現させるためのプログラム。10. The process for detecting the protrusion of a cell according to claim 8, wherein a continuous edge that starts from the search line and separates from the cell body and returns to the search line is used as an edge of the protrusion. program.
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