JP2014063043A - Image capturing and analyzing device, method of controlling the same, and program for the same - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、撮影解析装置、その制御方法及び撮影解析装置用のプログラムに係り、さらに詳しくは、観察対象物を撮影して取得された複数の観察画像を解析する撮影解析装置の改良に関する。 The present invention relates to an imaging analysis apparatus, a control method thereof, and a program for the imaging analysis apparatus, and more particularly to an improvement of an imaging analysis apparatus that analyzes a plurality of observation images acquired by imaging an observation object.
蛍光観察は、試薬を付与した観察対象物に励起光を照射し、観察対象物から発せられる蛍光を利用して観察対象物を撮影し、得られた撮影画像を閲覧することにより行われる（例えば、特許文献１）。試薬は、励起光を吸収して蛍光を放射する蛍光色素からなり、細胞や生体組織に取り込まれることにより、無色透明の細胞、生体組織、細胞内の器官を蛍光によって識別することができる。 Fluorescence observation is performed by irradiating an observation object to which a reagent is applied with excitation light, photographing the observation object using fluorescence emitted from the observation object, and browsing the obtained captured image (for example, Patent Document 1). The reagent is composed of a fluorescent dye that absorbs excitation light and emits fluorescence, and is taken into cells and living tissues, whereby colorless and transparent cells, living tissues, and organs in the cells can be identified by fluorescence.
通常、蛍光の強さや位置を正確に特定するといった定量測定には、カラーカメラよりも感度が高いモノクロカメラが用いられ、観察対象物には、試薬に対応する波長の励起光が照射される。モノクロカメラにより取得される撮影画像は、観察対象物上における試薬の分布を示すモノクロ階調画像からなる。例えば、細胞の数を測定する場合、細胞や細胞内の組織を染色する試薬が用いられる。試薬による染色部位は、輝度閾値を用いてモノクロ階調画像を二値化することにより、互いに隣接する画素からなるブロブ領域として識別することができる。 In general, a monochrome camera having higher sensitivity than a color camera is used for quantitative measurement such as accurately specifying the intensity and position of fluorescence, and an observation object is irradiated with excitation light having a wavelength corresponding to the reagent. The captured image acquired by the monochrome camera is composed of a monochrome gradation image showing the distribution of the reagent on the observation object. For example, when measuring the number of cells, a reagent that stains the cells and the tissues in the cells is used. The stained region with the reagent can be identified as a blob region composed of pixels adjacent to each other by binarizing the monochrome gradation image using the luminance threshold.
また、同一の観察対象物の互いに異なる部位をそれぞれ撮影した複数のモノクロ階調画像を連結することにより、カメラの実視野よりも視野の広い１枚の広視野画像を作成し、広視野画像を用いて細胞の様子を観察することが行われる。この様な場合には、連結対象の複数のモノクロ階調画像が同一の輝度閾値を用いて一括処理される。 In addition, by connecting a plurality of monochrome gradation images obtained by photographing different parts of the same observation object, a single wide-field image having a wider field of view than the actual field of view of the camera is created. It is used to observe the appearance of cells. In such a case, a plurality of monochrome gradation images to be connected are collectively processed using the same luminance threshold value.
ところが、モノクロ階調画像のような撮影画像には、レンズ性能や観察対象物の状態の影響により、画像中央部が周辺部に比べて明るいといった明るさのむらが生じる場合が少なくない。このため、撮影部位によっては輝度閾値が適切でなく、一括処理後の二値化画像には、ブロブ領域が正しく抽出されていないものが含まれることがある。 However, there are many cases where brightness unevenness occurs such that a center portion of an image is brighter than a peripheral portion of a captured image such as a monochrome gradation image due to the influence of lens performance and the state of an observation target. For this reason, the luminance threshold value is not appropriate depending on the part to be imaged, and the binarized image after the batch processing may include an image in which the blob region is not correctly extracted.
従来の撮影解析装置では、一括処理後の二値化画像に不具合があれば、最初に二値化閾値を設定するために利用したモノクロ階調画像を開いて、輝度閾値を適切な値に変更して、連結対象の全てのモノクロ階調画像を再度一括処理しなければならなかった。この様な方法では、各モノクロ階調画像に共通の輝度閾値を用いることから、何度一括処理を繰り返しても、全てのモノクロ階調画像について、効率的に、所望の二値化画像が得られない場合があった。 If there is a problem with the binarized image after batch processing in the conventional imaging analysis device, first open the monochrome gradation image used to set the binarization threshold and change the brightness threshold to an appropriate value. Thus, all the monochrome gradation images to be connected had to be collectively processed again. In such a method, since a common luminance threshold value is used for each monochrome gradation image, a desired binarized image can be efficiently obtained for all the monochrome gradation images, no matter how many times the batch processing is repeated. There were cases where it was not possible.
本発明は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、複数の観察画像の各々について所定の解析処理を施す場合に、簡易な操作で効率的に解析処理後の観察画像を得ることができる撮影解析装置を提供することを目的とする。特に、観察画像に明るさのむらがある場合であっても、解析パラメータを変更しながら観察画像の二値化を繰り返すことにより、所望の二値化画像を得ることができる撮影解析装置を提供することを他の目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and when a predetermined analysis process is performed on each of a plurality of observation images, an observation image after the analysis process can be efficiently obtained with a simple operation. An object is to provide a photographing analysis apparatus. In particular, even when the observed image has uneven brightness, a photographing analysis apparatus capable of obtaining a desired binarized image by repeatedly binarizing the observed image while changing the analysis parameter is provided. For other purposes.
また、本発明は、連結対象の複数のモノクロ階調画像について、所望の二値化画像を得ることができる撮影解析装置を提供することを他の目的とする。また、本発明は、再処理対象の解析画像を自動的に選択することができる撮影解析装置を提供することを他の目的とする。 Another object of the present invention is to provide a photographing analysis apparatus capable of obtaining a desired binarized image for a plurality of monochrome gradation images to be connected. Another object of the present invention is to provide an imaging analysis apparatus that can automatically select an analysis image to be reprocessed.
また、本発明は、上述した撮影解析装置の制御方法を提供することを目的とする。さらに、本発明は、コンピュータを上述した撮影解析装置として機能させることができるプログラムを提供することを他の目的とする。 Another object of the present invention is to provide a method for controlling the above-described imaging analysis apparatus. Furthermore, another object of the present invention is to provide a program that allows a computer to function as the above-described photographing analysis apparatus.
第１の本発明による撮影解析装置は、観察対象物を撮影して取得された複数の観察画像を保持する観察画像記憶手段と、上記複数の観察画像を解析するための解析処理に用いられる解析パラメータを指定するパラメータ指定手段と、上記パラメータ指定手段により指定された解析パラメータに基づいて、上記複数の観察画像の各々に対して解析処理を実行する解析処理手段と、上記解析処理手段により解析処理が実行された後の観察画像を解析画像として保持する解析画像記憶手段と、複数の上記解析画像のそれぞれの特徴量を計測する特徴量計測手段と、上記特徴量計測手段により計測された特徴量を上記解析画像と対応付けて表示する特徴量表示手段と、複数の上記解析画像の中から編集対象となる上記解析画像を編集画像として選択する編集画像選択手段と、ユーザ操作に基づいて、上記解析パラメータを変更するパラメータ調整手段と、上記編集画像選択手段により選択された編集画像に対応する観察画像に対し、上記パラメータ調整手段により変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する解析画像表示手段と、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する再処理画像選択手段とを備え、上記解析処理手段が、上記再処理画像選択手段により選択された上記再処理画像に対応する上記観察画像に対し、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行するように構成される。 An imaging analysis apparatus according to a first aspect of the present invention includes an observation image storage unit that holds a plurality of observation images acquired by imaging an observation object, and an analysis used for analysis processing for analyzing the plurality of observation images. Parameter specifying means for specifying parameters, analysis processing means for executing analysis processing for each of the plurality of observation images based on the analysis parameters specified by the parameter specifying means, and analysis processing by the analysis processing means Analysis image storage means for holding the observation image after the execution of the analysis as an analysis image, feature quantity measurement means for measuring each feature quantity of the plurality of analysis images, and feature quantities measured by the feature quantity measurement means Feature amount display means for displaying the image in association with the analysis image, and selecting the analysis image to be edited from the plurality of analysis images as an edit image Edited image selecting means, parameter adjusting means for changing the analysis parameter based on a user operation, and an observation image corresponding to the edited image selected by the edited image selecting means are changed by the parameter adjusting means. Select the analysis image display unit that displays the analysis image when the analysis process is executed based on the changed analysis parameter, and the analysis image that re-executes the analysis process using the changed analysis parameter as the reprocessed image Reprocessing image selection means for performing analysis processing on the observation image corresponding to the reprocessing image selected by the reprocessing image selection means using the changed analysis parameters. Configured to perform.
この様な構成によれば、ユーザは、複数の観察画像に対して一括して解析処理（バッチ処理）を行った後、解析画像の各々の特徴量を確認し、解析ＮＧと判断される編集画像を選択し、その編集画像を用いて解析パラメータを調整し、調整結果をモニタ上で確認することで、解析パラメータを適切なパラメータに調整できる。これにより、この適切なパラメータ（変更後の解析パラメータ）を用いて再処理画像に対応する観察画像に対して解析処理を実行できるので、簡易な操作で効率的に所望の解析画像を得ることができる。また、このような一連の操作を繰り返し行うことによって、全ての観察画像に対し、それぞれ適切な解析パラメータを用いた解析処理が実行された解析画像を効率良く得ることができる。 According to such a configuration, the user performs analysis processing (batch processing) on a plurality of observation images at once, confirms each feature amount of the analysis image, and edits determined to be analysis NG By selecting an image, adjusting the analysis parameter using the edited image, and checking the adjustment result on the monitor, the analysis parameter can be adjusted to an appropriate parameter. As a result, the analysis process can be executed on the observation image corresponding to the reprocessed image using the appropriate parameter (analysis parameter after the change), so that a desired analysis image can be efficiently obtained with a simple operation. it can. In addition, by repeatedly performing such a series of operations, it is possible to efficiently obtain analysis images in which analysis processing using appropriate analysis parameters is performed on all observation images.
第２の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、同一の観察対象物の互いに異なる部位をそれぞれ撮影し、２以上の上記観察画像を取得する撮影手段を備えて構成される。この様な構成によれば、連結対象の複数の観察画像について、所望の二値化画像を得ることができる。 In addition to the above-described configuration, the imaging analysis apparatus according to the second aspect of the present invention includes imaging means for capturing images of different parts of the same observation object and acquiring two or more observation images. According to such a configuration, a desired binarized image can be obtained for a plurality of observation images to be connected.
第３の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記特徴量計測手段が、上記解析画像に含まれるブロブ領域の数を計測し、上記再処理画像選択手段が、上記ブロブ領域の数が一定値以下の解析画像を上記再処理画像として選択するように構成される。この様な構成によれば、同一の解析パラメータを用いて一括処理された複数の解析画像の中から、再処理対象の解析画像を自動的に選択することができる。 In the imaging analysis apparatus according to the third aspect of the present invention, in addition to the above configuration, the feature amount measurement unit measures the number of blob regions included in the analysis image, and the reprocessed image selection unit selects the number of blob regions. Is selected as the reprocessed image. According to such a configuration, an analysis image to be reprocessed can be automatically selected from among a plurality of analysis images that have been batch-processed using the same analysis parameter.
第４の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記解析画像の識別情報からなる解析画像リストを表示する解析画像リスト表示手段を備え、上記再処理画像選択手段が、ユーザ操作に基づいて、上記解析画像リスト上で選択された解析画像を上記再処理画像として選択するように構成される。この様な構成によれば、ユーザは、同一の解析パラメータを用いて一括処理された複数の解析画像の中から、不具合のあった解析画像を再処理画像として選択することができる。 According to a fourth aspect of the present invention, in addition to the above-described configuration, a photographing analysis apparatus includes an analysis image list display unit that displays an analysis image list including identification information of the analysis image. The reprocessed image selection unit is based on a user operation. The analysis image selected on the analysis image list is selected as the reprocessed image. According to such a configuration, the user can select an analysis image having a defect as a reprocessed image from among a plurality of analysis images collectively processed using the same analysis parameter.
第５の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記特徴量表示手段が、上記解析画像に含まれるブロブ領域の数を上記解析画像の識別情報に対応づけて表示するように構成される。この様な構成によれば、一括処理後の複数の解析画像のうち、不具合のあった解析画像を容易に識別することができる。 In addition to the above configuration, the imaging analysis apparatus according to the fifth aspect of the present invention is configured such that the feature amount display means displays the number of blob regions included in the analysis image in association with the identification information of the analysis image. The According to such a configuration, it is possible to easily identify a defective analysis image among a plurality of analysis images after batch processing.
第６の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記特徴量表示手段が、上記ブロブ領域の数が一定値以下の解析画像と、上記ブロブ領域の数が一定値を上回る解析画像とを識別するためのシンボルを上記解析画像の識別情報に対応づけて表示するように構成される。この様な構成によれば、一括処理後の複数の解析画像のうち、不具合のあった解析画像をさらに容易に識別することができる。 According to a sixth aspect of the present invention, in addition to the above-described configuration, the feature amount display means includes: an analysis image in which the number of blob areas is equal to or less than a predetermined value; and an analysis image in which the number of blob areas exceeds a predetermined value; A symbol for identifying the image is displayed in association with the identification information of the analysis image. According to such a configuration, it is possible to more easily identify a defective analysis image among a plurality of analysis images after batch processing.
第７の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記解析画像の更新回数を当該解析画像の識別情報に対応づけて表示する更新回数表示手段を備えて構成される。この様な構成によれば、複数の解析画像の中から再処理画像を選択する際に、ユーザは、各解析画像の更新回数を容易に識別することができる。 In addition to the above configuration, the imaging analysis apparatus according to the seventh aspect of the present invention includes update number display means for displaying the update number of the analysis image in association with identification information of the analysis image. According to such a configuration, when selecting a reprocessed image from a plurality of analysis images, the user can easily identify the number of updates of each analysis image.
第８の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記解析パラメータが、輝度閾値であり、上記抽出画像生成手段が、上記輝度閾値を用いて上記モノクロ階調画像を二値化するように構成される。この様な構成によれば、試薬による染色部位をブロブ領域として識別することができる。 According to an eighth aspect of the present invention, in addition to the above configuration, the analysis parameter is a luminance threshold value, and the extracted image generation unit binarizes the monochrome gradation image using the luminance threshold value. Configured. According to such a structure, the site | part dye | stained with a reagent can be identified as a blob area | region.
第９の本発明による撮影解析装置は、上記構成に加え、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理が実行された解析画像と、当該解析処理が実行されなかった解析画像とを区別するための実行状況を表示する実行状況表示手段を備えて構成される。この様な構成によれば、ユーザは、変更後の解析パラメータに基づく解析処理が実行されたか否かを容易に識別することができる。 In addition to the above-described configuration, the imaging analysis apparatus according to the ninth aspect of the present invention distinguishes between an analysis image that has been analyzed using the modified analysis parameter and an analysis image that has not been subjected to the analysis process. The execution status display means for displaying the execution status is provided. According to such a configuration, the user can easily identify whether or not analysis processing based on the changed analysis parameter has been executed.
第１０の本発明による撮影解析装置の制御方法は、観察対象物を撮影して取得された複数の観察画像を保持する観察画像記憶ステップと、上記複数の観察画像を解析するための解析処理に用いられる解析パラメータを指定するパラメータ指定ステップと、上記パラメータ指定ステップにおいて指定された解析パラメータに基づいて、上記複数の観察画像の各々に対して解析処理を実行する解析処理ステップと、上記解析処理ステップにおいて解析処理が実行された後の観察画像を解析画像として保持する解析画像記憶ステップと、複数の上記解析画像のそれぞれの特徴量を計測する特徴量計測ステップと、上記特徴量計測ステップにおいて計測された特徴量を上記解析画像と対応付けて表示する特徴量表示ステップと、複数の上記解析画像の中から編集対象となる上記解析画像を編集画像として選択する編集画像選択ステップと、ユーザ操作に基づいて、上記解析パラメータを変更するパラメータ調整ステップと、上記編集画像選択ステップにおいて選択された編集画像に対応する観察画像に対し、上記パラメータ調整ステップにおいて変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する解析画像表示ステップと、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する再処理画像選択ステップとを備え、上記解析処理ステップが、上記再処理画像選択ステップにおいて選択された上記再処理画像に対応する上記観察画像に対し、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行するように構成される。 According to a tenth aspect of the present invention, there is provided a method for controlling an imaging analysis apparatus comprising: an observation image storing step for holding a plurality of observation images acquired by imaging an observation object; and an analysis process for analyzing the plurality of observation images. A parameter specifying step for specifying an analysis parameter to be used; an analysis processing step for executing an analysis process on each of the plurality of observation images based on the analysis parameter specified in the parameter specifying step; and the analysis processing step In the analysis image storing step for holding the observation image after the analysis processing is performed as the analysis image, the feature amount measurement step for measuring the feature amount of each of the plurality of analysis images, and the feature amount measurement step. A feature amount display step for displaying the feature amount associated with the analysis image, and a plurality of the analysis images Corresponding to the edit image selected in the edit image selection step, the parameter adjustment step for changing the analysis parameter based on the user operation, and the edit image selected in the edit image selection step An analysis image display step for displaying an analysis image when the analysis processing is executed based on the changed analysis parameter changed in the parameter adjustment step, and an analysis using the analysis parameter after the change A reprocessed image selection step for selecting an analysis image to be re-executed as a reprocessed image, and the analysis processing step corresponds to the reprocessed image selected in the reprocessed image selection step. In response to the analysis parameters after the change, It is made.
第１１の本発明による撮影解析装置用のプログラムは、観察対象物を撮影して取得された複数の観察画像を保持する観察画像記憶手順と、上記複数の観察画像を解析するための解析処理に用いられる解析パラメータを指定するパラメータ指定手順と、上記パラメータ指定手順において指定された解析パラメータに基づいて、上記複数の観察画像の各々に対して解析処理を実行する解析処理手順と、上記解析処理手順において解析処理が実行された後の観察画像を解析画像として保持する解析画像記憶手順と、複数の上記解析画像のそれぞれの特徴量を計測する特徴量計測手順と、上記特徴量計測手順において計測された特徴量を上記解析画像と対応付けて表示する特徴量表示手順と、複数の上記解析画像の中から編集対象となる上記解析画像を編集画像として選択する編集画像選択手順と、ユーザ操作に基づいて、上記解析パラメータを変更するパラメータ調整手順と、上記編集画像選択手順において選択された編集画像に対応する観察画像に対し、上記パラメータ調整手順において変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する解析画像表示手順と、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する再処理画像選択手順とを備え、上記解析処理手順が、上記再処理画像選択手順において選択された上記再処理画像に対応する上記観察画像に対し、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行するように構成される。 A program for an imaging analysis apparatus according to an eleventh aspect of the present invention is an observation image storing procedure for holding a plurality of observation images acquired by imaging an observation object, and an analysis process for analyzing the plurality of observation images. A parameter specifying procedure for specifying an analysis parameter to be used, an analysis processing procedure for executing an analysis process on each of the plurality of observation images based on the analysis parameter specified in the parameter specifying procedure, and the analysis processing procedure Are stored in the analysis image storage procedure for holding the observation image after the analysis processing is performed as an analysis image, the feature amount measurement procedure for measuring each feature amount of the plurality of analysis images, and the feature amount measurement procedure. Feature amount display procedure for displaying the feature amount associated with the analysis image, and the analysis image to be edited from the plurality of analysis images Edit parameter selection procedure for selecting an edit image, a parameter adjustment procedure for changing the analysis parameter based on a user operation, and the parameter adjustment for the observation image corresponding to the edit image selected in the edit image selection procedure An analysis image display procedure for displaying an analysis image when an analysis process is executed based on the changed analysis parameter changed in the procedure, and an analysis image for re-executing the analysis process using the analysis parameter after the change, A reprocessed image selection procedure for selecting as a reprocessed image, wherein the analysis process procedure is performed on the observation image corresponding to the reprocessed image selected in the reprocessed image selection procedure. It is comprised so that an analysis process may be performed using.
本発明による撮影解析装置では、複数の観察画像の各々について所定の解析処理を施す場合に、簡易な操作で効率的に解析処理後の観察画像を得ることができる。特に、観察画像に明るさのむらがある場合であっても、解析パラメータを変更しながら観察画像の二値化を繰り返すことにより、所望の二値化画像を得ることができる。 In the imaging analysis apparatus according to the present invention, when a predetermined analysis process is performed on each of a plurality of observation images, an observation image after the analysis process can be efficiently obtained with a simple operation. In particular, even when the observed image has uneven brightness, a desired binarized image can be obtained by repeating binarization of the observed image while changing the analysis parameter.
また、本発明による撮影解析装置では、連結対象の複数の観察画像について、所望の二値化画像を得ることができる。また、本発明による撮影解析装置では、同一の解析パラメータを用いて一括処理された複数の解析画像の中から、再処理対象の解析画像を自動的に選択することができる。 In the imaging analysis apparatus according to the present invention, a desired binarized image can be obtained for a plurality of observation images to be connected. In the imaging analysis apparatus according to the present invention, an analysis image to be reprocessed can be automatically selected from a plurality of analysis images that have been collectively processed using the same analysis parameter.
また、本発明によれば、上述した撮影解析装置の制御方法を提供することができる。さらに、本発明によれば、コンピュータを上述した撮影解析装置として機能させるプログラムを提供することができる。 Further, according to the present invention, it is possible to provide a control method for the above-described imaging analysis apparatus. Furthermore, according to the present invention, it is possible to provide a program that causes a computer to function as the above-described imaging analysis apparatus.
＜撮影解析装置１００＞
図１は、本発明の実施の形態による撮影解析装置１００の一構成例を示したブロック図である。この撮影解析装置１００は、試薬を付与した観察対象物２に励起光１を照射し、観察対象物２が発する蛍光３を利用して観察対象物２を撮影する蛍光顕微鏡システムであり、撮影ユニット１１０及びＰＣ（パーソナルコンピュータ）１２０により構成される。
<Photographing analysis apparatus 100>
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a photographing analysis apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. This imaging analysis apparatus 100 is a fluorescence microscope system that irradiates an observation object 2 to which a reagent has been applied with excitation light 1 and images the observation object 2 using fluorescence 3 emitted from the observation object 2. 110 and a PC (personal computer) 120.
例えば、撮影解析装置１００は、撮影解析プログラムに基づいてコンピュータを動作させることにより実現することができる。また、その様な撮影解析プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供され、或いは、ネットワークを介して提供される。 For example, the imaging analysis apparatus 100 can be realized by operating a computer based on an imaging analysis program. Such a photographing analysis program is provided by being recorded on a computer-readable recording medium such as a CD-ROM, or provided via a network.
撮影ユニット１１０は、観察対象物２を撮影してモノクロ階調画像ＦＩを取得する顕微鏡本体部であり、ＰＣ１２０により撮影制御が行われ、取得したモノクロ階調画像ＦＩをＰＣ１２０へ送信する。 The imaging unit 110 is a microscope main body that captures the observation object 2 and acquires the monochrome gradation image FI. The imaging control is performed by the PC 120, and the acquired monochrome gradation image FI is transmitted to the PC 120.
ＰＣ１２０は、モノクロ階調画像ＦＩに基づいて定量測定を行う解析ユニットであり、表示部１２１、キーボード１２２及びマウス１２３により構成される。表示部１２１には、撮影画像、撮影条件の設定画面、定量測定の結果などが表示される。キーボード１２２及びマウス１２３は、ユーザ操作を受け付ける入力デバイスである。 The PC 120 is an analysis unit that performs quantitative measurement based on the monochrome gradation image FI, and includes a display unit 121, a keyboard 122, and a mouse 123. The display unit 121 displays a photographed image, a photographing condition setting screen, a result of quantitative measurement, and the like. The keyboard 122 and the mouse 123 are input devices that accept user operations.
この撮影ユニット１１０は、蛍光観察と、透過光４を利用した明視野観察とを切替可能であり、フィルタホルダ１１１、対物レンズ１１２、可動ステージ１１３、結像レンズ１１４、観察切替手段１１５、カラーフィルタ１１６、モノクロカメラ１１７、接眼レンズ１１８、カラーカメラ１１９、励起光源２０、光量調整部２１、コレクタレンズ２２、透過照明光源３０、透過照明レンズ３１、フィルタ切替部４０、ステージ駆動部４１、画像転送部４２及び制御部４３により構成される。 The photographing unit 110 can switch between fluorescence observation and bright field observation using the transmitted light 4, and includes a filter holder 111, an objective lens 112, a movable stage 113, an imaging lens 114, an observation switching unit 115, a color filter. 116, monochrome camera 117, eyepiece lens 118, color camera 119, excitation light source 20, light quantity adjustment unit 21, collector lens 22, transmission illumination light source 30, transmission illumination lens 31, filter switching unit 40, stage drive unit 41, image transfer unit 42 and a control unit 43.
励起光源２０は、試薬に含まれる蛍光色素を励起するための励起光１を生成する蛍光観察用光源装置であり、試薬に対応する波長を含む励起光１が出射される。例えば、水銀ランプが励起光源２０として用いられ、可視光よりも波長の短い紫外光が励起光１として出射される。 The excitation light source 20 is a fluorescence observation light source device that generates excitation light 1 for exciting the fluorescent dye contained in the reagent, and the excitation light 1 including a wavelength corresponding to the reagent is emitted. For example, a mercury lamp is used as the excitation light source 20, and ultraviolet light having a shorter wavelength than visible light is emitted as the excitation light 1.
光量調整部２１は、励起光１の透過光量を調整する。コレクタレンズ２２は、光量調整部２１を介して励起光源２０から入射された励起光１を平行な光束に変換し、フィルタホルダ１１１内の励起フィルタ１２に向けて出射する。 The light amount adjusting unit 21 adjusts the transmitted light amount of the excitation light 1. The collector lens 22 converts the excitation light 1 incident from the excitation light source 20 via the light amount adjustment unit 21 into a parallel light beam, and emits it toward the excitation filter 12 in the filter holder 111.
フィルタホルダ１１１は、２以上のフィルタユニット１０を保持し、所定方向に移動させることにより、フィルタユニット１０のいずれか一つを観察光の光路上に配置し、或いは、当該光路から退避させることができる。フィルタユニット１０は、励起フィルタ１１、ダイクロイックミラー１２及び吸収フィルタ１３からなる。 The filter holder 111 holds two or more filter units 10 and moves them in a predetermined direction so that any one of the filter units 10 is arranged on the optical path of the observation light or retracted from the optical path. it can. The filter unit 10 includes an excitation filter 11, a dichroic mirror 12, and an absorption filter 13.
励起フィルタ１１は、所定の波長の励起光１を選択的に透過させる波長選択フィルタである。ダイクロイックミラー１２は、励起フィルタ１１を透過した励起光１を対物レンズ１１２に向けて反射する一方、観察対象物２から対物レンズ１１２を介して入射された観察光を吸収フィルタ１２側へ透過させる。 The excitation filter 11 is a wavelength selection filter that selectively transmits excitation light 1 having a predetermined wavelength. The dichroic mirror 12 reflects the excitation light 1 transmitted through the excitation filter 11 toward the objective lens 112, and transmits the observation light incident from the observation object 2 through the objective lens 112 toward the absorption filter 12.
吸収フィルタ１３は、観察対象物２により散乱され、対物レンズ１１２及びダイクロイックミラー１４を介して入射された励起光１を吸収するとともに、所定の波長の蛍光３を選択的に透過させる波長選択フィルタである。励起光１は、観察対象物２に対し、観察光と同軸に対物レンズ１１２側から落射される。 The absorption filter 13 is a wavelength selection filter that absorbs the excitation light 1 that is scattered by the observation object 2 and is incident through the objective lens 112 and the dichroic mirror 14 and that selectively transmits the fluorescence 3 having a predetermined wavelength. is there. The excitation light 1 is incident on the observation object 2 from the objective lens 112 side coaxially with the observation light.
可動ステージ１１３は、試薬を付与した観察対象物２を載置する載置台であり、ｘ，ｙ，ｚ方向に移動させることができる。ｚ方向は、対物レンズ１１２の光軸に平行な方向であり、ｘ，ｙ方向は、上記光軸に垂直な方向である。ステージ駆動部４１は、可動ステージ１１３の駆動を行う。可動ステージ１１３をｚ方向に移動させることにより、撮影画像のピント合わせを行うことができる。また、可動ステージ１１３をｘ又はｙ方向に移動させることにより、モノクロカメラ１１７の視野内へ観察対象物２を移動させ、或いは、同一の観察対象物２の異なる部位を撮影することができる。 The movable stage 113 is a mounting table for mounting the observation object 2 to which the reagent is applied, and can be moved in the x, y, and z directions. The z direction is a direction parallel to the optical axis of the objective lens 112, and the x and y directions are directions perpendicular to the optical axis. The stage drive unit 41 drives the movable stage 113. The captured image can be focused by moving the movable stage 113 in the z direction. Further, by moving the movable stage 113 in the x or y direction, the observation object 2 can be moved into the field of view of the monochrome camera 117, or different parts of the same observation object 2 can be photographed.
試薬は、励起光を吸収して蛍光を放射する蛍光色素からなる。フィルタホルダ１１１には、試薬ごとのフィルタユニット１０が保持される。フィルタ切替部４０は、フィルタユニット１０の切替を行う。発光させる試薬に応じてフィルタユニット１０を変更することにより、観察対象物２に対し試薬に対応する波長の励起光１を照射することができる。 The reagent is made of a fluorescent dye that absorbs excitation light and emits fluorescence. The filter holder 111 holds the filter unit 10 for each reagent. The filter switching unit 40 switches the filter unit 10. By changing the filter unit 10 according to the reagent to emit light, the observation object 2 can be irradiated with the excitation light 1 having a wavelength corresponding to the reagent.
フィルタユニット１０を透過した蛍光３は、結像レンズ１１４、観察切替部１１５及びカラーフィルタ１１６を介して、モノクロカメラ１１７に入射される。観察切替部１１５は、蛍光観察時に、観察対象物２から結像レンズ１１４を介して入射された蛍光３をモノクロカメラ１１７側へ透過させ、透過光４による明視野観察時に、観察対象物２から結像レンズ１１４を介して入射された透過光４をカラーカメラ１１９に向けて反射する。 The fluorescence 3 that has passed through the filter unit 10 enters the monochrome camera 117 via the imaging lens 114, the observation switching unit 115, and the color filter 116. The observation switching unit 115 transmits the fluorescence 3 incident from the observation object 2 via the imaging lens 114 to the monochrome camera 117 side during fluorescence observation, and from the observation object 2 during bright field observation using the transmitted light 4. The transmitted light 4 incident through the imaging lens 114 is reflected toward the color camera 119.
カラーフィルタ１１６は、モノクロカメラ１１７を用いて明視野観察を行う場合に使用されるフィルタであり、ＲＧＢの色成分を選択的に透過させる。モノクロカメラ１１７は、蛍光３を受光してモノクロ階調画像ＦＩを生成する蛍光観察用撮像装置であり、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices：電荷結合素子）などの撮像素子により構成される。 The color filter 116 is a filter used when performing bright field observation using the monochrome camera 117, and selectively transmits RGB color components. The monochrome camera 117 is a fluorescence observation imaging device that receives fluorescence 3 and generates a monochrome gradation image FI, and is configured by an imaging device such as a CCD (Charge Coupled Device).
透過照明光源３０は、明視野観察用の可視光を生成する光源装置である。透過照明レンズ３１は、透過照明光源３０から入射された可視光を可動ステージ１１３に向けて集光する。接眼レンズ１１８は、観察対象物２を透過し、結像レンズ１１４及び観察切替部１１５を介して入射された透過光４をカラーカメラ１１９に向けて集光する。カラーカメラ１１９は、透過光４を受光してカラー画像を生成する撮像装置である。 The transmitted illumination light source 30 is a light source device that generates visible light for bright field observation. The transmitted illumination lens 31 condenses the visible light incident from the transmitted illumination light source 30 toward the movable stage 113. The eyepiece 118 transmits the observation object 2 and condenses the transmitted light 4 incident through the imaging lens 114 and the observation switching unit 115 toward the color camera 119. The color camera 119 is an imaging device that receives the transmitted light 4 and generates a color image.
画像転送部４２は、モノクロカメラ１１７からモノクロ階調画像ＦＩを取得し、或いは、カラーカメラ１１９からカラー画像を取得し、撮影画像としてＰＣ１２０へ送信する。制御部４３は、光量調整部２１、フィルタ切替部４０、ステージ駆動部４１及び画像転送部４２を制御する。 The image transfer unit 42 acquires a monochrome gradation image FI from the monochrome camera 117 or acquires a color image from the color camera 119 and transmits it to the PC 120 as a captured image. The control unit 43 controls the light amount adjustment unit 21, the filter switching unit 40, the stage drive unit 41, and the image transfer unit 42.
ＰＣ１２０では、蛍光観察時に観察対象物２を撮影して取得されたモノクロ階調画像ＦＩから所望の染色部位を抽出するために、輝度閾値ＫＴを用いてモノクロ階調画像ＦＩを二値化することにより、１又は２以上のブロブ領域からなる二値化画像ＢＩが生成される。また、カメラの実視野よりも視野の広い１枚の広視野画像を作成するために、同一の観察対象物２の互いに異なる部位をそれぞれ撮影した複数のモノクロ階調画像ＦＩが連結される。 The PC 120 binarizes the monochrome gradation image FI using the luminance threshold value KT in order to extract a desired stained portion from the monochrome gradation image FI acquired by photographing the observation object 2 during fluorescence observation. Thus, a binarized image BI composed of one or two or more blob areas is generated. In addition, in order to create a single wide-field image having a wider field of view than the actual field of view of the camera, a plurality of monochrome gradation images FI obtained by photographing different parts of the same observation object 2 are connected.
図２は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、連結対象の複数のモノクロ階調画像ＦＩに対しバッチ処理が行われる様子が示されている。各モノクロ階調画像ＦＩは、同一の観察対象物２の互いに異なる部位を順に撮影して取得される。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the operation of the PC 120 in FIG. 1, and illustrates how batch processing is performed on a plurality of monochrome gradation images FI to be connected. Each monochrome gradation image FI is acquired by sequentially photographing different parts of the same observation object 2.
このモノクロ階調画像ＦＩには、対物レンズ１１２などの光学系の特性や観察対象物２の状態の影響により、撮影部位に応じて、明るさのむらが生じている。この例では、広視野画像の左下部分が右上部分に比べて明るい。この様な場合には、輝度閾値ＫＴとしてどのような値を指定しても、１回のバッチ処理では、連結対象の全てのモノクロ階調画像ＦＩについて、所望の二値化画像ＢＩを得ることはできない。 The monochrome gradation image FI has uneven brightness depending on the imaging region due to the influence of the characteristics of the optical system such as the objective lens 112 and the state of the observation object 2. In this example, the lower left portion of the wide-field image is brighter than the upper right portion. In such a case, a desired binarized image BI is obtained for all the monochrome gradation images FI to be connected in one batch process, regardless of what value is specified as the luminance threshold value KT. I can't.
バッチ処理は、連結対象の撮影画像として選択された複数のモノクロ階調画像ＦＩに対して行われる一括処理であり、モノクロ階調画像ＦＩごとに、輝度閾値ＫＴを用いてモノクロ階調画像ＦＩを二値化する処理や、二値化画像ＢＩ上のブロブ領域を整形する処理が行われる。二値化処理に用いる輝度閾値ＫＴと、ブロブ領域の整形処理に用いる補正パラメータとは、解析パラメータとして予め設定される。例えば、解析パラメータは、先頭のモノクロ階調画像ＦＩに基づいて設定される。 The batch process is a batch process that is performed on a plurality of monochrome gradation images FI selected as connection target captured images. For each monochrome gradation image FI, the monochrome gradation image FI is converted using the brightness threshold value KT. Processing for binarization and processing for shaping a blob area on the binarized image BI are performed. The luminance threshold value KT used for the binarization process and the correction parameter used for the blob area shaping process are set in advance as analysis parameters. For example, the analysis parameter is set based on the leading monochrome gradation image FI.
１回目のバッチ処理は、この様にして設定された解析パラメータを用いて行われ、各モノクロ階調画像ＦＩから二値化画像ＢＩが生成される。この様なバッチ処理により、試薬による染色領域又は非染色領域を各モノクロ階調画像ＦＩからブロブ領域として抽出することができる。１回目のバッチ処理では、明るさのむらの影響により、広視野画像の左下部分に相当する二値化画像ＢＩについて、ブロブ領域が正しく抽出されていない。 The first batch process is performed using the analysis parameters set in this way, and a binarized image BI is generated from each monochrome gradation image FI. By such batch processing, a stained region or a non-stained region with a reagent can be extracted from each monochrome gradation image FI as a blob region. In the first batch process, the blob area is not correctly extracted for the binarized image BI corresponding to the lower left portion of the wide-field image due to the uneven brightness.
そこで、本実施の形態では、上述した様なブロブ領域が正しく抽出されていないＮＧ画像を再処理画像として選択し、再処理画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩについて、２回目のバッチ処理を行う。この２回目のバッチ処理において用いる解析パラメータは、１回目のバッチ処理時とは異なり、いずれかのＮＧ画像と、当該ＮＧ画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩに基づいて設定される。 Therefore, in the present embodiment, the NG image from which the blob area as described above is not correctly extracted is selected as the reprocessed image, and the second batch process is performed on the monochrome gradation image FI corresponding to the reprocessed image. . The analysis parameters used in the second batch process are set based on one of the NG images and the monochrome gradation image FI corresponding to the NG image, unlike in the first batch process.
再処理画像は、２回目のバッチ処理によって得られた二値化画像ＢＩによって更新される。このため、モノクロ階調画像ＦＩに明るさのむらがある場合であっても、解析パラメータを変更しながらバッチ処理を繰り返すことにより、連結対象の全てのモノクロ階調画像ＦＩについて、所望の二値化画像ＢＩを得ることができる。 The reprocessed image is updated with the binarized image BI obtained by the second batch process. For this reason, even if there is uneven brightness in the monochrome gradation image FI, the desired binarization is performed on all the monochrome gradation images FI to be connected by repeating the batch processing while changing the analysis parameters. An image BI can be obtained.
＜ＰＣ１２０＞
図３は、図１のＰＣ１２０の構成例を示したブロック図である。このＰＣ１２０は、操作部１０１、パラメータ指定部１０２、解析パラメータ記憶部１０３、パラメータ調整部１０４、解析処理部１０５、編集画像選択部１０６、再処理画像選択部１０７、マージ部１０８、特徴量計測部１０９、表示部１２１及び画像記憶部１２４により構成される。
<PC120>
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration example of the PC 120 of FIG. The PC 120 includes an operation unit 101, a parameter designation unit 102, an analysis parameter storage unit 103, a parameter adjustment unit 104, an analysis processing unit 105, an edited image selection unit 106, a reprocessed image selection unit 107, a merge unit 108, and a feature amount measurement unit. 109, a display unit 121 and an image storage unit 124.
操作部１０１は、キーボード１２２及びマウス１２３からなり、ユーザ操作に応じた操作信号を生成する。画像記憶部１２４には、観察対象物２を撮影して取得された２以上のモノクロ階調画像ＦＩが保持される。モノクロ階調画像ＦＩは、試薬に対応する波長の励起光１が照射された観察対象物２を撮影して取得された静止画像であり、画素ごとに保持される所定階調の輝度値、例えば、８ビットの輝度値からなる。表示部１２１は、ユーザ操作に基づいて、後述する解析アプリ画面やモノクロ階調画像ＦＩを表示する。 The operation unit 101 includes a keyboard 122 and a mouse 123, and generates an operation signal corresponding to a user operation. The image storage unit 124 holds two or more monochrome gradation images FI acquired by photographing the observation object 2. The monochrome gradation image FI is a still image obtained by photographing the observation object 2 irradiated with the excitation light 1 having a wavelength corresponding to the reagent, and a luminance value of a predetermined gradation held for each pixel, for example, , Consisting of 8-bit luminance values. The display unit 121 displays an analysis application screen and a monochrome gradation image FI, which will be described later, based on a user operation.
パラメータ指定部１０２は、解析パラメータを指定し、解析パラメータ記憶部１０３内に格納する。解析パラメータは、二値化処理に用いる輝度閾値ＫＴと、ブロブ領域の整形処理に用いる補正パラメータからなる。解析パラメータは、ユーザ操作に基づいて、任意に指定される。或いは、解析パラメータは、ユーザが条件ファイルとして指定した二値化画像ＢＩに基づいて、当該二値化画像ＢＩに対応づけられているパラメータ値を用いて自動的に指定される。 The parameter specifying unit 102 specifies an analysis parameter and stores it in the analysis parameter storage unit 103. The analysis parameter includes a luminance threshold value KT used for binarization processing and a correction parameter used for blob area shaping processing. The analysis parameter is arbitrarily designated based on a user operation. Alternatively, the analysis parameter is automatically specified using a parameter value associated with the binarized image BI based on the binarized image BI specified by the user as the condition file.
解析処理部１０５は、パラメータ指定部１０２により指定された解析パラメータに基づいて、複数のモノクロ階調画像ＦＩの各々に対して解析処理を実行する。具体的には、解析パラメータ記憶部１０３内の解析パラメータに基づいてモノクロ階調画像ＦＩを二値化し、１又は２以上のブロブ領域からなる二値化画像ＢＩを生成する二値化画像生成部からなる。例えば、画素ごとの輝度値を輝度閾値ＫＴと比較し、その比較結果に基づいて、輝度値が二値化される。ブロブ領域は、互いに隣接する画素からなる連続領域であり、二値化画像ＢＩにおける高輝度側の領域をブロブ領域とすることにより、染色部位を特定することができる。 The analysis processing unit 105 executes analysis processing for each of the plurality of monochrome gradation images FI based on the analysis parameter specified by the parameter specifying unit 102. Specifically, a binarized image generation unit that binarizes the monochrome gradation image FI based on the analysis parameter in the analysis parameter storage unit 103 and generates a binarized image BI including one or more blob regions. Consists of. For example, the luminance value for each pixel is compared with the luminance threshold value KT, and the luminance value is binarized based on the comparison result. The blob region is a continuous region composed of pixels adjacent to each other, and the stained region can be specified by setting the region on the high luminance side in the binarized image BI as the blob region.
また、補正パラメータに基づいて、二値化画像ＢＩに対しモルフォロジー演算を行い、ブロブ領域を整形する。モルフォロジー演算は、ブロブ領域の収縮又は膨張により、ブロブ領域の穴を埋めたり、欠けた領域を補正する画像処理であり、整形処理には、穴埋め、欠け補正の他、余分なブロブ領域を除去するものや、ブロブ領域を分離するものがある。 Further, based on the correction parameter, a morphological operation is performed on the binarized image BI to shape the blob area. The morphological operation is image processing for filling a hole in a blob area or correcting a missing area by contraction or expansion of the blob area. For the shaping process, in addition to filling a hole and missing areas, an extra blob area is removed. And some that separate the blob region.
ブロブ領域の分離は、くびれ度などの特徴量に基づいて行われる。例えば、ウォーターシェッド（water-shed）法を利用した円形分離処理によって、１つのブロブ領域５が２以上のブロブ領域に分離される。この様なブロブ領域の整形処理を行うことにより、細胞や細胞内の器官を示す染色部位をブロブ領域として正しく識別することができる。整形処理の補正パラメータは、領域を膨張又は収縮させる程度を規定するパラメータである。 Separation of the blob area is performed based on a feature amount such as a constriction degree. For example, one blob region 5 is separated into two or more blob regions by a circular separation process using a water-shed method. By performing such a blob region shaping process, a stained site indicating a cell or an organ within the cell can be correctly identified as a blob region. The correction parameter for the shaping process is a parameter that defines the degree to which the region is expanded or contracted.
解析処理部１０５では、輝度閾値ＫＴに基づく二値化処理と、補正パラメータに基づく整形処理とが、モノクロ階調画像ＦＩごとに行われ、連結対象の撮影画像として指定された複数のモノクロ階調画像ＦＩがバッチ処理される。画像記憶部１２４には、解析処理部１０５により解析処理が実行された後のモノクロ階調画像ＦＩが解析画像として保持される。具体的には、同一の解析パラメータを用いて互いに異なるモノクロ階調画像ＦＩからそれぞれ生成された２以上の二値化画像ＢＩが解析画像として保持される。 In the analysis processing unit 105, a binarization process based on the brightness threshold value KT and a shaping process based on the correction parameter are performed for each monochrome gradation image FI, and a plurality of monochrome gradations designated as the connection target photographic images. The image FI is batch processed. In the image storage unit 124, the monochrome gradation image FI after the analysis processing is executed by the analysis processing unit 105 is held as an analysis image. Specifically, two or more binarized images BI generated respectively from different monochrome gradation images FI using the same analysis parameter are held as analysis images.
特徴量計測部１０９は、複数の解析画像のそれぞれの特徴量を計測する。表示部１２１は、特徴量計測部１０９により計測された特徴量を解析画像と対応付けて表示する。 The feature amount measuring unit 109 measures each feature amount of the plurality of analysis images. The display unit 121 displays the feature quantity measured by the feature quantity measurement unit 109 in association with the analysis image.
編集画像選択部１０６は、複数の解析画像の中から編集対象となる解析画像を編集画像として選択する。編集画像は、ユーザ操作に基づいて、解析画像の中から任意に選択される。パラメータ調整部１０４は、ユーザ操作に基づいて、解析パラメータ記憶部１０３内の解析パラメータを変更する。 The edit image selection unit 106 selects an analysis image to be edited from a plurality of analysis images as an edit image. The edited image is arbitrarily selected from the analysis images based on a user operation. The parameter adjustment unit 104 changes the analysis parameter in the analysis parameter storage unit 103 based on a user operation.
表示部１２１は、編集画像選択部１０６により選択された編集画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩに対し、パラメータ調整部１０４により変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する。再処理画像選択部１０７は、変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する。例えば、再処理画像は、ユーザ操作に基づいて、任意に選択される。 The display unit 121 performs an analysis process on the monochrome gradation image FI corresponding to the edited image selected by the edited image selecting unit 106 based on the changed analysis parameter changed by the parameter adjusting unit 104. Display the analysis image. The reprocessed image selection unit 107 selects, as a reprocessed image, an analysis image on which the analysis process is re-executed using the changed analysis parameter. For example, the reprocessed image is arbitrarily selected based on a user operation.
解析処理部１０５は、再処理画像選択部１０７により選択された再処理画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩに対し、変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行する。すなわち、パラメータ調整部１０４による変更後の解析パラメータを用いて、再処理画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩを二値化し、当該再処理画像として選択された解析画像を更新する。例えば、画像記憶部１２４内に保持されていた元の解析画像は、新たに作成された解析画像によって上書きされる。 The analysis processing unit 105 executes an analysis process on the monochrome gradation image FI corresponding to the reprocessed image selected by the reprocessed image selection unit 107 using the changed analysis parameter. In other words, the monochrome gradation image FI corresponding to the reprocessed image is binarized using the analysis parameter after the change by the parameter adjusting unit 104, and the analysis image selected as the reprocessed image is updated. For example, the original analysis image held in the image storage unit 124 is overwritten by the newly created analysis image.
マージ部１０８は、モノクロ階調画像ＦＩやモノクロ階調画像ＦＩから得られる解析画像をマージし、広視野の連結画像を生成する画像合成部である。すなわち、連結対象の２以上のモノクロ階調画像ＦＩをマージし、広視野モノクロ階調画像が生成される。また、連結対象のモノクロ階調画像ＦＩからそれぞれ得られた２以上の解析画像をマージし、広視野二値化画像が生成される。 The merge unit 108 is an image synthesis unit that merges analysis images obtained from the monochrome gradation image FI and the monochrome gradation image FI to generate a wide-field connected image. That is, two or more monochrome gradation images FI to be connected are merged to generate a wide-field monochrome gradation image. Further, two or more analysis images respectively obtained from the monochrome gradation images FI to be connected are merged to generate a wide-field binarized image.
広視野二値化画像は、複数の解析画像を画像間の相対位置に基づいて連結することによって作成される。例えば、可動ステージ１１３の位置を検出し、その検出結果から画像間の相対的位置関係を判断して、画像の張り合わせが行われる。画像間の相対的位置関係は、画像間のマッチングによって判断しても良い。広視野二値化画像は、観察対象物２上の細胞の数などを計測するのに用いられる。 The wide-field binarized image is created by connecting a plurality of analysis images based on the relative positions between the images. For example, the position of the movable stage 113 is detected, the relative positional relationship between the images is determined from the detection result, and the images are joined. The relative positional relationship between images may be determined by matching between images. The wide-field binarized image is used to measure the number of cells on the observation object 2 and the like.
特徴量計測部１０９は、解析画像に含まれるブロブ領域の数を特徴量として計測し、その計測結果を再処理画像選択部１０７へ出力する。再処理画像選択部１０７は、ブロブ領域の数が一定値以下の解析画像を再処理画像として選択する。例えば、抽出されたブロブ領域が０個の解析画像が再処理画像として選択され、ブロブ領域が１個以上の解析画像は再処理画像として選択されない。この様に構成することにより、同一の解析パラメータを用いてバッチ処理された複数の解析画像の中から、再処理対象の解析画像を自動的に選択することができる。 The feature amount measurement unit 109 measures the number of blob areas included in the analysis image as a feature amount, and outputs the measurement result to the reprocessed image selection unit 107. The reprocessed image selection unit 107 selects, as a reprocessed image, an analysis image in which the number of blob areas is equal to or less than a certain value. For example, an analysis image with zero extracted blob area is selected as a reprocessed image, and an analysis image with one or more blob areas is not selected as a reprocessed image. With this configuration, it is possible to automatically select an analysis image to be reprocessed from a plurality of analysis images that have been batch processed using the same analysis parameter.
表示部１２１は、解析画像の識別情報からなる解析画像リストを表示するとともに、解析画像の更新回数や、特徴量計測部１０９により計測されたブロブ領域の数を解析画像の識別情報に対応づけて表示する。或いは、表示部１２１は、ブロブ領域の数が一定値以下の解析画像と、ブロブ領域の数が一定値を上回る解析画像とを識別するためのシンボルを解析画像の識別情報に対応づけて表示する。 The display unit 121 displays an analysis image list including identification information of the analysis image, and associates the number of updates of the analysis image and the number of blob areas measured by the feature amount measurement unit 109 with the identification information of the analysis image. indicate. Alternatively, the display unit 121 displays a symbol for identifying an analysis image in which the number of blob areas is equal to or less than a certain value and an analysis image in which the number of blob areas exceeds a certain value in association with the identification information of the analysis image. .
再処理画像選択部１０７は、ユーザ操作に基づいて、解析画像リスト上で選択された解析画像を再処理画像として選択する。この様に構成することにより、ユーザは、同一の解析パラメータを用いてバッチ処理された複数の解析画像の中から、不具合のあった解析画像を容易に識別することができ、再処理画像として選択することができる。 The reprocessed image selection unit 107 selects an analysis image selected on the analysis image list as a reprocessed image based on a user operation. With this configuration, the user can easily identify a defective analysis image from a plurality of analysis images batch-processed using the same analysis parameter, and select it as a reprocessed image. can do.
図４のステップＳ１０１〜Ｓ１１１は、図３のＰＣ１２０における染色部位の抽出時の動作の一例を示したフローチャートである。まず、パラメータ指定部１０２は、ユーザ操作に基づいて解析パラメータを設定し、或いは、ユーザが条件ファイルとして指定した二値化画像ＢＩに基づいて解析パラメータを設定する（ステップＳ１０１）。 Steps S101 to S111 in FIG. 4 are flowcharts showing an example of an operation at the time of extraction of a stained part in the PC 120 in FIG. First, the parameter specifying unit 102 sets analysis parameters based on a user operation, or sets analysis parameters based on a binarized image BI specified as a condition file by the user (step S101).
次に、解析処理部１０５は、連結対象として選択された２以上のモノクロ階調画像ＦＩに対し、解析パラメータを用いて二値化処理を行い、二値化画像ＢＩを生成するとともに、ブロブ領域の整形処理を行う（ステップＳ１０２〜Ｓ１０４）。このとき、得られた２以上の二値化画像ＢＩは、解析画像として保持される。これらの解析画像の中にＮＧ画像がなければ、解析画像がマージされ、広視野二値化画像が作成される（ステップＳ１０５，Ｓ１１１）。 Next, the analysis processing unit 105 performs binarization processing on the two or more monochrome gradation images FI selected as the connection target by using the analysis parameter to generate the binarized image BI, and the blob area The shaping process is performed (steps S102 to S104). At this time, two or more binarized images BI obtained are held as analysis images. If there is no NG image in these analysis images, the analysis images are merged to create a wide-field binarized image (steps S105 and S111).
一方、解析画像の中にＮＧ画像が存在する場合、編集画像選択部１０６は、ユーザ操作に基づいて、解析画像のいずれか一つを編集画像として選択し、表示部１２１は、編集画像を表示する（ステップＳ１０５，Ｓ１０６）。次に、パラメータ調整部１０４は、ユーザ操作に基づいて、解析パラメータを変更する（ステップＳ１０７）。また、再処理画像選択部１０７は、ユーザ操作に基づいて、１又は２以上の解析画像を再処理画像として選択する（ステップＳ１０８）。 On the other hand, when an NG image exists in the analysis image, the edit image selection unit 106 selects one of the analysis images as an edit image based on a user operation, and the display unit 121 displays the edit image. (Steps S105 and S106). Next, the parameter adjustment unit 104 changes the analysis parameter based on the user operation (step S107). In addition, the reprocessed image selection unit 107 selects one or more analysis images as reprocessed images based on a user operation (step S108).
解析処理部１０５は、変更後の解析パラメータを用いて、再処理画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩに対し二値化処理を行い、二値化画像ＢＩを生成するとともに、ブロブ領域の整形処理を行い、得られた二値化画像ＢＩによって、当該再処理画像として選択された解析画像を更新する（ステップＳ１０９，Ｓ１１０）。 The analysis processing unit 105 performs binarization processing on the monochrome gradation image FI corresponding to the reprocessed image using the changed analysis parameter, generates a binarized image BI, and performs blob region shaping processing. The analysis image selected as the reprocessed image is updated with the obtained binarized image BI (steps S109 and S110).
ステップＳ１０６からステップＳ１１０までの処理手順は、解析画像の中からＮＧ画像が存在しなくなるまで繰り返され、ＮＧ画像が無くなれば、解析画像がマージされ、広視野二値化画像が作成される。 The processing procedure from step S106 to step S110 is repeated until no NG image exists in the analysis image. If there is no NG image, the analysis image is merged to create a wide-field binarized image.
＜解析アプリ画面５０＞
図５は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、表示部１２１上に表示される解析アプリ画面５０が示されている。この解析アプリ画面５０は、蛍光観察時に定量測定を行うための操作画面であり、条件ファイルの設定欄５１と、対象ファイルの設定欄５３と、バッチ処理の操作領域５５と、編集ボタン５６が設けられている。
<Analysis application screen 50>
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the operation of the PC 120 in FIG. 1, and shows an analysis application screen 50 displayed on the display unit 121. This analysis application screen 50 is an operation screen for performing quantitative measurement during fluorescence observation, and includes a condition file setting field 51, a target file setting field 53, an operation area 55 for batch processing, and an edit button 56. It has been.
設定欄５１は、条件ファイルとして指定された二値化画像ＢＩを用いて、解析パラメータを設定するための操作領域であり、開くボタン５１ａ、入力欄５１ｂ、表示欄５２及び詳細ボタン５１ｃが配置されている。開くボタン５１ａは、画像ファイルのファイル名からなる画像ファイルリストを表示させるための操作アイコンである。 The setting field 51 is an operation area for setting analysis parameters using the binarized image BI specified as the condition file, and includes an open button 51a, an input field 51b, a display field 52, and a detail button 51c. ing. The open button 51a is an operation icon for displaying an image file list including file names of image files.
入力欄５１ｂには、条件ファイルとして指定する画像ファイルのファイル名が入力される。表示欄５２には、条件ファイルとして指定された二値化画像ＢＩが表示される。詳細ボタン５１ｃは、条件ファイルとして指定された二値化画像ＢＩの詳細を表示させるための操作アイコンである。図中の表示欄５２には、ブロブ領域が、赤色の表示色を示すドットによる網掛けによって表された二値化画像ＢＩが表示されている。 In the input field 51b, the file name of the image file designated as the condition file is input. In the display field 52, the binarized image BI designated as the condition file is displayed. The details button 51c is an operation icon for displaying details of the binarized image BI specified as the condition file. In the display column 52 in the figure, a binarized image BI in which the blob area is represented by shading with dots indicating a red display color is displayed.
設定欄５３は、連結対象のモノクロ階調画像ＦＩを対象ファイルとして指定し、編集画像や再処理画像を選択するための操作領域であり、画像リスト５４と、計測結果の表示欄、追加ボタン、読込ボタン、削除ボタン、全て削除ボタン、全てチェックボタン、全てＯＦＦボタンが設けられている。対象ファイルは、追加ボタンを操作することにより、画像リスト５４に追加し、また、削除ボタンを操作することにより、画像リスト５４から削除することができる。 The setting column 53 is an operation area for designating a monochrome gradation image FI to be connected as a target file and selecting an edited image and a reprocessed image. The image list 54, a display column for a measurement result, an add button, A read button, a delete button, an all delete button, an all check button, and an all OFF button are provided. The target file can be added to the image list 54 by operating the add button, and can be deleted from the image list 54 by operating the delete button.
また、読込ボタンを操作することにより、ファイルフォルダ内の全ての画像ファイルを一括して対象ファイルに指定することができる。また、全て削除ボタンを操作することにより、画像リスト５４内の全ての対象ファイルを削除することができる。 Further, by operating the read button, all the image files in the file folder can be designated as target files at once. Further, all target files in the image list 54 can be deleted by operating a delete all button.
画像リスト５４には、モノクロ階調画像ＦＩの識別情報を示すファイル名に対応づけて、ステータス、カウント値、面積及び輝度が表示される。ステータス欄には、バッチ処理が行われたか否かや更新回数が表示される。カウント値欄には、抽出されたブロブ領域の数が表示される。面積欄には、抽出されたブロブ領域の面積の積算値が表示される。輝度欄には、抽出されたブロブ領域の輝度の積算値が表示される。 In the image list 54, the status, count value, area, and luminance are displayed in association with the file name indicating the identification information of the monochrome gradation image FI. In the status column, whether or not batch processing has been performed and the number of updates are displayed. In the count value column, the number of extracted blob areas is displayed. In the area column, the integrated value of the area of the extracted blob region is displayed. In the luminance column, the integrated value of the luminance of the extracted blob area is displayed.
各ファイル名には、バッチ処理の対象として選択するためのチェックボックス５４ａが設けられている。チェックボックス５４ａにチェックマークを入力することにより、バッチ処理対象として選択することができる。 Each file name is provided with a check box 54a for selection as a batch processing target. By inputting a check mark in the check box 54a, it can be selected as a batch processing target.
全てチェックボタンを操作することにより、全てのチェックボックス５４ａにチェックマークを入力することができる。また、全てＯＦＦボタンを操作することにより、全ての対象ファイルをバッチ処理対象から除外することができる。 By operating all check buttons, check marks can be input to all check boxes 54a. In addition, all target files can be excluded from batch processing targets by operating all OFF buttons.
１回目のバッチ処理時には、全てのチェックボックス５４ａにチェックマークが入力され、全ての対象ファイルがバッチ処理対象として自動的に指定される。この例では、ファイル名「モノクロ０６１」〜「モノクロ０６４」の４つのモノクロ階調画像ＦＩが対象ファイルとして指定され、ステータス欄には、待機状態であることを示す文字列「スタンバイ」が表示されている。 During the first batch processing, check marks are input to all the check boxes 54a, and all target files are automatically designated as batch processing targets. In this example, four monochrome gradation images FI having file names “Monochrome 061” to “Monochrome 064” are designated as target files, and a character string “Standby” indicating a standby state is displayed in the status column. ing.
操作領域５５には、バッチ処理を実行するための実行ボタン５５ａと、プレビューボタン５５ｂ及び計測結果ボタン５５ｃが配置されている。バッチ処理は、画像リスト５４上で選択された対象ファイルに対し行われる。バッチ処理の実行後にプレビューボタン５５ｂを操作すれば、バッチ処理によって得られた二値化画像ＢＩを表示させることができる。また、計測結果ボタン５５ｃを操作することにより、カウント値などの計測結果を表示させることができる。 In the operation area 55, an execution button 55a for executing batch processing, a preview button 55b, and a measurement result button 55c are arranged. The batch process is performed on the target file selected on the image list 54. If the preview button 55b is operated after executing the batch processing, the binarized image BI obtained by the batch processing can be displayed. Further, the measurement result such as the count value can be displayed by operating the measurement result button 55c.
編集ボタン５６は、画像リスト５４上で選択された対象ファイルを編集画像とし、編集画像の解析パラメータを編集するための操作アイコンである。編集ボタン５６を操作することにより、編集画像として選択された対象ファイルの二値化画像ＢＩや対応するモノクロ階調画像ＦＩを表示させ、解析パラメータを変更することができる。 The edit button 56 is an operation icon for editing the analysis parameter of the edited image using the target file selected on the image list 54 as an edited image. By operating the edit button 56, the binarized image BI of the target file selected as the edit image and the corresponding monochrome gradation image FI can be displayed, and the analysis parameter can be changed.
図６は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、１回目のバッチ処理を実行した後の解析アプリ画面５０が示されている。この解析アプリ画面５０では、画像リスト５４内の全てのチェックボックス５４ａがオフ状態（非選択状態）であり、ステータス欄には、１回目のバッチ処理が終了したことを示す文字列「０１−完了」が表示されている。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the operation of the PC 120 in FIG. 1, and shows the analysis application screen 50 after the first batch process is executed. In this analysis application screen 50, all the check boxes 54a in the image list 54 are in an off state (non-selected state), and a character string “01-completed” indicating that the first batch processing is completed is displayed in the status column. Is displayed.
また、画像リスト５４内のカウント値欄、面積欄及び輝度欄には、バッチ処理によって得られた解析画像ごとの計測結果が表示されている。さらに、計測結果の表示欄には、カウント値、面積及び輝度の総計や平均値といった統計情報が表示されている。 The count value column, the area column, and the luminance column in the image list 54 display measurement results for each analysis image obtained by batch processing. Further, in the measurement result display column, statistical information such as a total value or an average value of the count value, area, and luminance is displayed.
この例では、ファイル名「モノクロ０６３」の対象ファイルが編集画像として選択されている。ここで、ユーザが何故「モノクロ０６３」の対象ファイルを編集画像として選択したかについて詳しく説明する。図６の解析アプリ画面５０では、「モノクロ０６１」の対象ファイルと「モノクロ０６４」の対象ファイルのカウント値は１であり、「モノクロ０６２」の対象ファイルと「モノクロ０６３」の対象ファイルのカウント値は０となっている。カウント値が０になる、ということは、解析画像の中にブロブ領域が全くないか（正しい計測結果）、或いは、解析画像の中にブロブ領域が幾つかあるものの、「モノクロ０６１」や「モノクロ０６４」の対象ファイル中にあるブロブ領域と比べて暗いことから現在の二値化閾値では抽出できていないか（誤った計測結果）、である。 In this example, the target file with the file name “Monochrome 063” is selected as the edited image. Here, the reason why the user selects the target file of “Monochrome 063” as an edited image will be described in detail. In the analysis application screen 50 of FIG. 6, the count value of the target file of “Monochrome 061” and the target file of “Monochrome 064” is 1, and the count value of the target file of “Monochrome 062” and the target file of “Monochrome 063” Is 0. A count value of 0 means that there is no blob area in the analysis image (correct measurement result), or there are some blob areas in the analysis image, but “monochrome 061” or “monochrome” "064" is darker than the blob area in the target file, so it is not extracted with the current binarization threshold (incorrect measurement result).
そこで、ユーザは、「モノクロ０６３」の対象ファイルが反転表示された状態でプレビューボタン５５ｂを操作すれば、編集画像として選択されている対象ファイル「モノクロ０６３」の解析画像を表示欄５２に表示させることができる。 Therefore, if the user operates the preview button 55b in a state where the target file of “Monochrome 063” is highlighted, the analysis image of the target file “Monochrome 063” selected as the edited image is displayed in the display field 52. be able to.
ユーザは、表示欄５２に表示された解析画像を確認すれば、「モノクロ０６３」の対象ファイルで示される解析画像が、正しい計測結果なのか、或いは、誤った計測結果なのかを判断することができる。ユーザは、誤った計測結果であると判断した場合、すなわち、解析画像の中にブロブ領域は存在するが暗いためにカウント値が０となっており、解析パラメータとしての二値化閾値を下げる必要があると判断した場合、編集ボタン５６を操作すれば、編集画像として選択されている対象ファイルの解析画像を編集するための操作画面を表示し、解析画像の解析パラメータを編集することができる。 If the user confirms the analysis image displayed in the display field 52, the user can determine whether the analysis image indicated by the target file of “Monochrome 063” is a correct measurement result or an incorrect measurement result. it can. When the user determines that the measurement result is incorrect, that is, the blob area is present in the analysis image but the count value is 0 because it is dark, and the binarization threshold as an analysis parameter needs to be lowered. If it is determined that there is an image, if the edit button 56 is operated, an operation screen for editing the analysis image of the target file selected as the edit image can be displayed, and the analysis parameters of the analysis image can be edited.
図７は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、解析パラメータの編集時の解析アプリ画面６０が示されている。この解析アプリ画面６０は、二値化結果をプレビュー表示させ、編集画像の解析パラメータを編集するための操作画面であり、編集ボタン５６の操作に基づいて表示される。この解析アプリ画面６０には、解析フローの表示欄６１と、編集画像や編集画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩをプレビュー表示するための表示欄６２と、輝度閾値の入力欄６３と、表示設定欄６４が設けられている。 FIG. 7 is a diagram showing an example of the operation of the PC 120 of FIG. 1, and shows an analysis application screen 60 when editing analysis parameters. The analysis application screen 60 is an operation screen for previewing the binarization result and editing the analysis parameter of the edited image, and is displayed based on the operation of the edit button 56. The analysis application screen 60 includes an analysis flow display field 61, a display field 62 for preview display of an edited image and a monochrome gradation image FI corresponding to the edited image, a luminance threshold value input field 63, and a display setting. A column 64 is provided.
表示欄６１には、ブロブ領域の指定から計測結果の確認までの処理手順が表示される。表示欄６２には、モノクロ階調画像ＦＩや編集画像（二値化画像ＢＩ）が表示される。図中の表示欄６２には、編集画像として選択された対象ファイルの解析画像が表示されている。 The display column 61 displays a processing procedure from the designation of the blob area to the confirmation of the measurement result. In the display column 62, a monochrome gradation image FI and an edited image (binarized image BI) are displayed. In the display column 62 in the figure, an analysis image of the target file selected as the edited image is displayed.
入力欄６３は、モノクロ階調画像ＦＩを二値化する際に用いる輝度閾値ＫＴの値を調整するための操作領域であり、輝度閾値ＫＴを０以上２５５以下の範囲内で任意に指定することができる。輝度閾値ＫＴを変更すれば、変更後の輝度閾値ＫＴを用いて、編集画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩが二値化され、新たな解析画像として表示欄６２内に表示される。従って、変更後の輝度閾値ＫＴが適切であるか否かを表示欄６２内の解析画像によって容易に識別することができる。 The input field 63 is an operation area for adjusting the value of the brightness threshold value KT used when binarizing the monochrome gradation image FI, and arbitrarily specifies the brightness threshold value KT within the range of 0 to 255. Can do. If the luminance threshold value KT is changed, the monochrome gradation image FI corresponding to the edited image is binarized using the changed luminance threshold value KT and displayed in the display column 62 as a new analysis image. Therefore, whether or not the changed luminance threshold value KT is appropriate can be easily identified by the analysis image in the display field 62.
本実施形態では、「モノクロ０６３」の対象ファイルで示される解析画像にてブロブ領域が正しく抽出されるように、輝度閾値ＫＴを変えながら、「モノクロ０６３」の対象ファイルで示される解析画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩに対して二値化処理を仮実行する。本実施形態では、輝度閾値ＫＴをより小さな値に設定すれば、適切にブロブ領域を抽出できるようになる。 In this embodiment, the luminance threshold value KT is changed so that the blob area is correctly extracted in the analysis image indicated by the “monochrome 063” target file, and the analysis image indicated by the “monochrome 063” target file is supported. A binarization process is temporarily executed on the monochrome gradation image FI to be processed. In the present embodiment, the blob area can be appropriately extracted by setting the luminance threshold value KT to a smaller value.
表示設定欄６４は、抽出結果を表示欄６２に表示するか否かを選択し、或いは、抽出されたブロブ領域に割り当てる表示色を抽出色として指定するための操作領域である。この例では、抽出結果を表示欄６２に表示することが選択され、かつ、赤色を抽出色とすることが指定されている。 The display setting field 64 is an operation area for selecting whether or not to display the extraction result in the display field 62 or designating a display color to be assigned to the extracted blob area as an extraction color. In this example, it is selected that the extraction result is displayed in the display field 62, and red is selected as the extraction color.
表示欄６２内の解析画像を閲覧することにより、ユーザは、所望の明るさの染色部位がブロブ領域として正しく抽出されているか否かを容易に識別することができる。ブロブ領域には、抽出色が割り当てられ、ドットによる網掛けによって表されている。 By browsing the analysis image in the display column 62, the user can easily identify whether or not a stained region having a desired brightness is correctly extracted as a blob region. The blob area is assigned an extracted color and is represented by shading with dots.
なお、領域の整形モードを選択すれば、解析画像上のブロブ領域を整形することができる。また、領域の整形モードでは、整形処理の補正パラメータを変更することができる。また、上述のように、図７に示す解析アプリ画面６０によれば、編集画像に対応するモノクロ階調画像ＦＩで二値化結果をプレビューしながらパラメータ調整することができる。さらに、図７に示す解析アプリ画面６０を用いて設定された新たな輝度閾値は、次の解析処理で用いる解析パラメータとして一旦保持される。 If the region shaping mode is selected, the blob region on the analysis image can be shaped. In the area shaping mode, the correction parameter for the shaping process can be changed. Further, as described above, according to the analysis application screen 60 shown in FIG. 7, it is possible to adjust parameters while previewing the binarization result with the monochrome gradation image FI corresponding to the edited image. Furthermore, the new brightness threshold value set using the analysis application screen 60 shown in FIG. 7 is temporarily held as an analysis parameter used in the next analysis process.
図８は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、解析パラメータを変更した後の解析アプリ画面５０が示されている。この解析アプリ画面５０では、編集画像として選択された対象ファイルの解析画像が表示欄５２に表示されている。 FIG. 8 is a diagram showing an example of the operation of the PC 120 in FIG. 1, and shows the analysis application screen 50 after changing the analysis parameters. In the analysis application screen 50, an analysis image of the target file selected as the edited image is displayed in the display field 52.
図８では、「モノクロ０６３」の対象ファイルで示される解析画像が表示されている。ユーザは、「モノクロ０６３」の対象ファイルで示される解析画像を用いて二値化閾値の設定し直しをしたい場合には、開くボタン５１ａをクリックし、再び図７に例示する編集画面で二値化閾値の設定し直しを行うことができる。設定し直された二値化閾値（解析パラメータ）は、再び一旦保持される。また、画像リスト５４内のチェックボックス５４ａにチェックマークが入力されている。 In FIG. 8, an analysis image indicated by the target file of “Monochrome 063” is displayed. When the user wants to reset the binarization threshold using the analysis image indicated by the target file of “Monochrome 063”, the user clicks the open button 51a, and the binary is again displayed on the editing screen illustrated in FIG. The threshold value can be reset. The binarization threshold value (analysis parameter) that has been reset is once held again. Also, a check mark is entered in the check box 54 a in the image list 54.
チェックマークは、ファイル名「モノクロ０６２」及び「モノクロ０６３」のチェックボックス５４ａに入力され、これらの対象ファイルが再処理画像として選択されている。これは、ユーザが、編集画像として選択した「モノクロ０６３」に加えて、同じくカウント値が０であった「モノクロ０６２」の対象ファイルについても、新たな二値化閾値を用いた解析処理を実行すべきと判断したからである。 The check marks are input to the check boxes 54a of the file names “monochrome 062” and “monochrome 063”, and these target files are selected as reprocessed images. In addition to “Monochrome 063” selected by the user as an edited image, the target file of “Monochrome 062” having a count value of 0 is also subjected to analysis processing using a new binarization threshold. It was because it was judged that it should be.
再処理画像のステータス欄には、待機状態であることを示す文字列「スタンバイ」が表示されている。２回目のバッチ処理は、これらの再処理画像に対し行われる。なお、図８では、文字列「スタンバイ」が表示された対象ファイルについて、カウント、面積、及び輝度の各値が非表示となっている。これは、これから再び解析処理を行う対象ファイルであることを分かり易くするためである。もちろん、これらの各値を表示させておき、解析処理が行われた後に、新たに算出された各値で表示を更新してもよい。 In the status column of the reprocessed image, a character string “standby” indicating the standby state is displayed. A second batch process is performed on these reprocessed images. In FIG. 8, the count, area, and luminance values are not displayed for the target file in which the character string “standby” is displayed. This is to make it easier to understand that the target file will be analyzed again. Of course, each of these values may be displayed, and the display may be updated with each newly calculated value after the analysis process is performed.
図９は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、２回目のバッチ処理を実行した後の解析アプリ画面５０が示されている。なお、２回目のバッチ処理は、図８に示す解析アプリ画面５０において、実行ボタン５５ａをクリックすることによって行われる。このとき、上述したように一旦保持されている二値化閾値（解析パラメータ）を用いて、「モノクロ０６２」及び「モノクロ０６２」の対象ファイルに対応するモノクロ階調画像ＦＩに対して二値化処理（解析処理）が実行される。 FIG. 9 is a diagram showing an example of the operation of the PC 120 in FIG. 1, and shows the analysis application screen 50 after the second batch process is executed. The second batch process is performed by clicking the execution button 55a on the analysis application screen 50 shown in FIG. At this time, binarization is performed on the monochrome gradation image FI corresponding to the target files of “Monochrome 062” and “Monochrome 062” using the binarization threshold (analysis parameter) once held as described above. Processing (analysis processing) is executed.
図９に示す解析アプリ画面５０では、画像リスト５４内の全てのチェックボックス５４ａがオフ状態であり、ファイル名「モノクロ０６２」及び「モノクロ０６３」のステータス欄には、２回目のバッチ処理が終了したことを示す文字列「０２−完了」が表示されている。また、画像リスト５４内のカウント値欄、面積欄及び輝度欄には、２回目のバッチ処理によって得られた計測結果が表示されている。 In the analysis application screen 50 shown in FIG. 9, all the check boxes 54a in the image list 54 are in an off state, and the second batch processing is completed in the status columns of the file names “monochrome 062” and “monochrome 063”. A character string “02-Completed” indicating that this has been done is displayed. In the count value column, area column, and luminance column in the image list 54, the measurement results obtained by the second batch process are displayed.
具体的には、「モノクロ０６２」及び「モノクロ０６３」の対象ファイルのカウント値は、いずれも１となり、適切にブロブ抽出されたことが分かる。つまり、図７に示す解析アプリ画面６０を用いて設定された新たな輝度閾値によって、正しくブロブ抽出が行われていることが分かる。 Specifically, the count values of the target files of “Monochrome 062” and “Monochrome 063” are both 1, indicating that the blob has been appropriately extracted. That is, it can be seen that the blob extraction is correctly performed by the new luminance threshold set using the analysis application screen 60 shown in FIG.
なお、上述のように、「０１−完了」と「０２−完了」とを区別することで、対象ファイルに対して何回解析処理が実行されたかを識別することができる。また、ユーザは、このステータス欄を見ることによって、次に再処理画像として選択する必要のない画像を認識することができる。例えば、「０１−完了」と表示された「モノクロ０６１」と「モノクロ０６２」の対象ファイルは、最初にバッチで実行した解析処理によって、既に所望の解析画像が得られているものである（所望の解析画像が得られていなければ、２度目の解析処理を行って、ステータスが「０２−完了」に変更されているはずである）。したがって、今後ユーザは、「０１−完了」と表示された対象ファイルに解析処理を再実行する必要はなく、すなわち、再度の解析処理が必要のない対象ファイルを無駄に開くことがなく、ひいては全ての観察画像に対して効率的に所望の解析画像を得ることができる。このように、変更後の解析パラメータを用いて解析処理が実行された解析画像と、解析画像が実行されなかった観察画像とを区別するための実行状況を表示するのが好ましい。 As described above, by distinguishing between “01-complete” and “02-complete”, it is possible to identify how many times the analysis processing has been performed on the target file. Further, the user can recognize an image that does not need to be selected as a reprocessed image next by looking at the status field. For example, the target files of “Monochrome 061” and “Monochrome 062” displayed as “01-Complete” have already obtained a desired analysis image by the analysis processing executed in a batch first (desired If the analysis image is not obtained, the second analysis process is performed and the status should be changed to “02-completed”). Therefore, in the future, the user does not need to re-execute the analysis process on the target file displayed as “01-complete”, that is, the user does not need to open the target file that does not need the analysis process again, and eventually A desired analysis image can be efficiently obtained for the observed image. As described above, it is preferable to display an execution status for distinguishing between an analysis image in which the analysis processing is executed using the changed analysis parameter and an observation image in which the analysis image is not executed.
また、本実施の形態では、ユーザはカウント値が１か０かによって、更なる解析処理が必要か否かを判断することとしたが、他にも例えば、カウント値が異常に大きい値になっていないか否かによっても判断できる。例えば、本来カウント値が１とならなければならないところ、解析画像に色むらやノイズが多いため、カウント値が１５００や２０００になってしまう場合がある（色むらやノイズを多数のブロブ領域として検出してしまう場合がある）。この場合、ユーザはカウント値が異常に大きい値になっている複数の対象ファイルから、いずれか一つを編集画像として選択して解析パラメータを編集し、また、これらの対象ファイルを再処理画像として選択する。これにより、選択された再処理画像に対し、編集後の解析パラメータを用いた解析処理が実行される。 In this embodiment, the user determines whether further analysis processing is necessary based on whether the count value is 1 or 0. However, for example, the count value becomes an abnormally large value. Judgment can also be made by whether or not. For example, where the count value should originally be 1, the analysis image has a large amount of color unevenness and noise, and thus the count value may be 1500 and 2000 (color unevenness and noise are detected as a large number of blob areas. May end up). In this case, the user selects one of the target files having an abnormally large count value as an edited image, edits the analysis parameter, and uses these target files as reprocessed images. select. As a result, analysis processing using the edited analysis parameter is executed on the selected reprocessed image.
＜計測結果確認画面７０＞
図１０は、図１のＰＣ１２０の動作の一例を示した図であり、計測結果の確認時に表示される計測結果確認画面７０が示されている。この計測結果確認画面７０は、所定のユーザ操作に基づいて表示されるウィンドウ画面であり、画像リスト５４上で選択された対象ファイルについて、染色部位を示すブロブ領域ごとの計測結果が表形式により表示される。ブロブ領域には、シリアル番号が自動的に割り付けられる。
<Measurement result confirmation screen 70>
FIG. 10 is a diagram showing an example of the operation of the PC 120 in FIG. 1, and shows a measurement result confirmation screen 70 displayed when confirming the measurement result. The measurement result confirmation screen 70 is a window screen that is displayed based on a predetermined user operation, and displays the measurement results for each blob region indicating the stained region in a table format for the target file selected on the image list 54. Is done. A serial number is automatically assigned to the blob area.
計測結果確認画面７０には、ブロブ領域の面積、周囲長、長径、短径及び輝度が計測結果として表示されている。輝度は、元のモノクロ階調画像ＦＩにおける画素ごとの輝度値の積算値である。また、面積、周囲長、長径、短径及び輝度の各計測値に対し、各種の統計処理を行った結果が表示されている。具体的には、平均値、標準偏差、最大値、最小値、総計が統計処理結果として表示されている。 On the measurement result confirmation screen 70, the area of the blob region, the perimeter, the long diameter, the short diameter and the luminance are displayed as the measurement results. The luminance is an integrated value of luminance values for each pixel in the original monochrome gradation image FI. Moreover, the result of having performed various statistical processing is displayed with respect to each measured value of area, perimeter, major axis, minor axis, and luminance. Specifically, an average value, standard deviation, maximum value, minimum value, and total are displayed as statistical processing results.
本実施の形態によれば、複数の観察画像の各々について所定の解析処理を施す場合に、簡易な操作で効率的に解析処理後の観察画像を得ることができる。また、同一の解析パラメータを用いてバッチ処理された２以上の解析画像のうち、再処理画像として選択された１又は２以上の解析画像は、変更後の解析パラメータを用いて対応するモノクロ階調画像ＦＩを二値化して更新される。つまり、明るさのむらなどの影響によってブロブ領域が正しく抽出されていない解析画像を再処理画像として選択することにより、各解析画像について所望の二値化画像ＢＩを得ることができる。従って、モノクロ階調画像ＦＩに明るさのむらがある場合であっても、解析パラメータを変更しながらモノクロ階調画像ＦＩの二値化を繰り返すことにより、連結対象の複数のモノクロ階調画像ＦＩについて、所望の二値化画像ＢＩを得ることができる。 According to the present embodiment, when a predetermined analysis process is performed on each of the plurality of observation images, an observation image after the analysis process can be efficiently obtained with a simple operation. Of the two or more analysis images batch-processed using the same analysis parameter, one or two or more analysis images selected as reprocessed images correspond to the monochrome gradation corresponding to the changed analysis parameter. The image FI is binarized and updated. That is, a desired binarized image BI can be obtained for each analysis image by selecting, as a reprocessed image, an analysis image in which the blob region is not correctly extracted due to the influence of brightness unevenness. Therefore, even when there is uneven brightness in the monochrome gradation image FI, the binarization of the monochrome gradation image FI is repeated while changing the analysis parameter, so that a plurality of monochrome gradation images FI to be connected are obtained. A desired binarized image BI can be obtained.
また、抽出されたブロブ領域の数やバッチ処理による更新回数を解析画像の識別情報、すなわち、ファイル名に対応づけて表示するので、バッチ処理後の複数の解析画像のうち、不具合のあった解析画像を容易に識別することができる。 In addition, because the number of extracted blob areas and the number of updates by batch processing are displayed in association with the identification information of analysis images, that is, file names, analysis that has failed among multiple analysis images after batch processing Images can be easily identified.
なお、図８では、ユーザが画像リスト５４上で指定した解析画像が再処理画像として選択される場合の例について説明したが、段落００６０において説明した通り、ブロブ領域の数が一定値以下の解析画像を再処理画像として自動的に選択しても良い。また、例えば、ブロブ領域の面積又は輝度の積算値が一定レベル以下の解析画像を再処理画像として選択するような構成であっても良い。 In FIG. 8, an example in which an analysis image designated by the user on the image list 54 is selected as a reprocessed image has been described. However, as described in paragraph 0060, an analysis in which the number of blob areas is equal to or smaller than a certain value is described. An image may be automatically selected as a reprocessed image. Further, for example, a configuration may be adopted in which an analysis image having a blob region area or luminance integrated value of a certain level or less is selected as a reprocessed image.
また、本実施の形態では、励起光１を照射した際の蛍光３を利用して観察対象物２を撮影する蛍光顕微鏡システムに本発明を適用する場合の例について説明した。しかし、本発明は、その様な蛍光顕微鏡システムに限らず、可視光を利用して観察対象物を撮影する光学顕微鏡システムにも適用することができる。また、共焦点顕微鏡、特に、レーザー光を走査させる共焦点顕微鏡システムにも本発明は適用することができる。 In the present embodiment, an example in which the present invention is applied to a fluorescence microscope system that photographs the observation object 2 using the fluorescence 3 when the excitation light 1 is irradiated has been described. However, the present invention can be applied not only to such a fluorescence microscope system but also to an optical microscope system that photographs an observation object using visible light. The present invention can also be applied to a confocal microscope, particularly a confocal microscope system that scans laser light.
１００ 撮影解析装置
１１０ 撮影ユニット
１２０ ＰＣ
１２１ 表示部
１２４ 画像記憶部
１０１ 操作部
１０２ パラメータ指定部
１０３ 解析パラメータ記憶部
１０４ パラメータ調整部
１０５ 解析処理部
１０６ 編集画像選択部
１０７ 再処理画像選択部
１０８ マージ部
１０９ 特徴量計測部
５０，６０ 解析アプリ画面
５４ 画像リスト
７０ 計測結果確認画面
１ 励起光
２ 観察対象物
３ 蛍光
ＦＩ モノクロ階調画像
ＢＩ 二値化画像
100 photographing analysis device 110 photographing unit 120 PC
121 Display unit 124 Image storage unit 101 Operation unit 102 Parameter specification unit 103 Analysis parameter storage unit 104 Parameter adjustment unit 105 Analysis processing unit 106 Edited image selection unit 107 Reprocessed image selection unit 108 Merge unit 109 Feature quantity measurement units 50 and 60 Analysis Application screen 54 Image list 70 Measurement result confirmation screen 1 Excitation light 2 Observation object 3 Fluorescence FI Monochrome gradation image BI Binary image
Claims (11)
上記複数の観察画像を解析するための解析処理に用いられる解析パラメータを指定するパラメータ指定手段と、
上記パラメータ指定手段により指定された解析パラメータに基づいて、上記複数の観察画像の各々に対して解析処理を実行する解析処理手段と、
上記解析処理手段により解析処理が実行された後の観察画像を解析画像として保持する解析画像記憶手段と、
複数の上記解析画像のそれぞれの特徴量を計測する特徴量計測手段と、
上記特徴量計測手段により計測された特徴量を上記解析画像と対応付けて表示する特徴量表示手段と、
複数の上記解析画像の中から編集対象となる上記解析画像を編集画像として選択する編集画像選択手段と、
ユーザ操作に基づいて、上記解析パラメータを変更するパラメータ調整手段と、
上記編集画像選択手段により選択された編集画像に対応する観察画像に対し、上記パラメータ調整手段により変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する解析画像表示手段と、
上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する再処理画像選択手段とを備え、
上記解析処理手段は、上記再処理画像選択手段により選択された上記再処理画像に対応する上記観察画像に対し、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行することを特徴とする撮影解析装置。 Observation image storage means for holding a plurality of observation images acquired by photographing an observation object;
Parameter designating means for designating analysis parameters used for analysis processing for analyzing the plurality of observation images;
Analysis processing means for executing analysis processing on each of the plurality of observation images based on the analysis parameter designated by the parameter designation means;
Analysis image storage means for holding an observation image after the analysis processing is executed by the analysis processing means as an analysis image;
A feature amount measuring means for measuring each feature amount of the plurality of analysis images;
Feature quantity display means for displaying the feature quantity measured by the feature quantity measurement means in association with the analysis image;
Edit image selection means for selecting the analysis image to be edited from the plurality of analysis images as an edit image;
Parameter adjusting means for changing the analysis parameter based on a user operation;
An analysis image display for displaying an analysis image when an analysis process is executed on the observation image corresponding to the edit image selected by the edit image selection unit based on the changed analysis parameter changed by the parameter adjustment unit Means,
Reprocessing image selection means for selecting an analysis image for re-execution of analysis processing using the changed analysis parameter as a reprocessed image,
The analysis processing means performs an analysis process on the observation image corresponding to the reprocessed image selected by the reprocessed image selection means using the changed analysis parameter. apparatus.
上記再処理画像選択手段は、上記ブロブ領域の数が一定値以下の解析画像を上記再処理画像として選択することを特徴とする請求項１又は２に記載の撮影解析装置。 The feature amount measuring means measures the number of blob regions included in the analysis image,
The imaging analysis apparatus according to claim 1, wherein the reprocessed image selection unit selects an analysis image in which the number of blob areas is equal to or less than a predetermined value as the reprocessed image.
上記再処理画像選択手段は、ユーザ操作に基づいて、上記解析画像リスト上で選択された解析画像を上記再処理画像として選択することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の撮影解析装置。 An analysis image list display means for displaying an analysis image list including identification information of the analysis image;
The photographing according to any one of claims 1 to 3, wherein the reprocessed image selection unit selects an analysis image selected on the analysis image list as the reprocessed image based on a user operation. Analysis device.
上記抽出画像生成手段は、上記輝度閾値を用いて上記観察画像を二値化することを特徴とする請求項１〜７のいずれかに記載の撮影解析装置。 The analysis parameter is a luminance threshold,
The imaging analysis apparatus according to claim 1, wherein the extracted image generation unit binarizes the observation image using the luminance threshold value.
上記複数の観察画像を解析するための解析処理に用いられる解析パラメータを指定するパラメータ指定ステップと、
上記パラメータ指定ステップにおいて指定された解析パラメータに基づいて、上記複数の観察画像の各々に対して解析処理を実行する解析処理ステップと、
上記解析処理ステップにおいて解析処理が実行された後の観察画像を解析画像として保持する解析画像記憶ステップと、
複数の上記解析画像のそれぞれの特徴量を計測する特徴量計測ステップと、
上記特徴量計測ステップにおいて計測された特徴量を上記解析画像と対応付けて表示する特徴量表示ステップと、
複数の上記解析画像の中から編集対象となる上記解析画像を編集画像として選択する編集画像選択ステップと、
ユーザ操作に基づいて、上記解析パラメータを変更するパラメータ調整ステップと、
上記編集画像選択ステップにおいて選択された編集画像に対応する観察画像に対し、上記パラメータ調整ステップにおいて変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する解析画像表示ステップと、
上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する再処理画像選択ステップとを備え、
上記解析処理ステップは、上記再処理画像選択ステップにおいて選択された上記再処理画像に対応する上記観察画像に対し、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行することを特徴とする撮影解析装置の制御方法。 An observation image storage step for holding a plurality of observation images acquired by photographing the observation object;
A parameter designating step for designating analysis parameters used in an analysis process for analyzing the plurality of observation images;
Based on the analysis parameter specified in the parameter specifying step, an analysis processing step for executing an analysis process on each of the plurality of observation images;
An analysis image storage step for holding an observation image as an analysis image after the analysis processing is executed in the analysis processing step;
A feature amount measuring step for measuring each feature amount of the plurality of analysis images;
A feature amount display step for displaying the feature amount measured in the feature amount measurement step in association with the analysis image;
An editing image selection step of selecting the analysis image to be edited from the plurality of analysis images as an editing image;
A parameter adjustment step for changing the analysis parameter based on a user operation;
Analysis image display for displaying an analysis image when an analysis process is executed on the observation image corresponding to the edited image selected in the edited image selection step based on the changed analysis parameter changed in the parameter adjustment step Steps,
A reprocessed image selection step of selecting an analysis image for re-execution of the analysis process using the changed analysis parameter as a reprocessed image;
The analysis process step performs an analysis process on the observation image corresponding to the reprocessed image selected in the reprocessed image selection step by using the analysis parameter after the change. Control method of the device.
上記複数の観察画像を解析するための解析処理に用いられる解析パラメータを指定するパラメータ指定手順と、
上記パラメータ指定手順において指定された解析パラメータに基づいて、上記複数の観察画像の各々に対して解析処理を実行する解析処理手順と、
上記解析処理手順において解析処理が実行された後の観察画像を解析画像として保持する解析画像記憶手順と、
複数の上記解析画像のそれぞれの特徴量を計測する特徴量計測手順と、
上記特徴量計測手順において計測された特徴量を上記解析画像と対応付けて表示する特徴量表示手順と、
複数の上記解析画像の中から編集対象となる上記解析画像を編集画像として選択する編集画像選択手順と、
ユーザ操作に基づいて、上記解析パラメータを変更するパラメータ調整手順と、
上記編集画像選択手順において選択された編集画像に対応する観察画像に対し、上記パラメータ調整手順において変更された変更後の解析パラメータに基づいて解析処理を実行したときの解析画像を表示する解析画像表示手順と、
上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を再実行する解析画像を、再処理画像として選択する再処理画像選択手順とをコンピュータに実行させ、
上記解析処理手順は、上記再処理画像選択手順において選択された上記再処理画像に対応する上記観察画像に対し、上記変更後の解析パラメータを用いて解析処理を実行することを特徴とする撮影解析装置用のプログラム。 An observation image storage procedure for holding a plurality of observation images acquired by photographing an observation object;
A parameter designation procedure for designating analysis parameters used in the analysis processing for analyzing the plurality of observation images;
Based on the analysis parameters specified in the parameter specification procedure, an analysis processing procedure for executing analysis processing on each of the plurality of observation images;
An analysis image storing procedure for holding an observation image as an analysis image after the analysis processing is executed in the analysis processing procedure;
A feature amount measurement procedure for measuring each feature amount of the plurality of analysis images;
A feature amount display procedure for displaying the feature amount measured in the feature amount measurement procedure in association with the analysis image;
An editing image selection procedure for selecting the analysis image to be edited from among the plurality of analysis images as an editing image;
A parameter adjustment procedure for changing the analysis parameter based on a user operation;
Analysis image display for displaying an analysis image when an analysis process is executed on the observation image corresponding to the edited image selected in the edited image selection procedure based on the changed analysis parameter changed in the parameter adjustment procedure Procedure and
Causing the computer to execute a reprocessed image selection procedure for selecting an analysis image that is re-executed using the analysis parameter after the change, as a reprocessed image,
The analysis processing procedure includes performing an analysis process on the observation image corresponding to the reprocessed image selected in the reprocessed image selection procedure using the analysis parameter after the change. A program for a device.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012208315A JP2014063043A (en) | 2012-09-21 | 2012-09-21 | Image capturing and analyzing device, method of controlling the same, and program for the same |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2012208315A JP2014063043A (en) | 2012-09-21 | 2012-09-21 | Image capturing and analyzing device, method of controlling the same, and program for the same |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2014063043A true JP2014063043A (en) | 2014-04-10 |
Family
ID=50618343
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2012208315A Pending JP2014063043A (en) | 2012-09-21 | 2012-09-21 | Image capturing and analyzing device, method of controlling the same, and program for the same |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2014063043A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016177037A (en) * | 2015-03-19 | 2016-10-06 | 株式会社ニコン | Observation device, observation method and program |
| JP2018066937A (en) * | 2016-10-21 | 2018-04-26 | 株式会社キーエンス | Expansive observation apparatus |
| WO2020209217A1 (en) * | 2019-04-12 | 2020-10-15 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing system, image processing method, and program |
-
2012
- 2012-09-21 JP JP2012208315A patent/JP2014063043A/en active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016177037A (en) * | 2015-03-19 | 2016-10-06 | 株式会社ニコン | Observation device, observation method and program |
| JP2018066937A (en) * | 2016-10-21 | 2018-04-26 | 株式会社キーエンス | Expansive observation apparatus |
| WO2020209217A1 (en) * | 2019-04-12 | 2020-10-15 | コニカミノルタ株式会社 | Image processing system, image processing method, and program |
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