JP2016118428A - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016118428A JP2016118428A JP2014257237A JP2014257237A JP2016118428A JP 2016118428 A JP2016118428 A JP 2016118428A JP 2014257237 A JP2014257237 A JP 2014257237A JP 2014257237 A JP2014257237 A JP 2014257237A JP 2016118428 A JP2016118428 A JP 2016118428A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cell
- region
- image
- image processing
- information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
Abstract
Description
特許文献1に記載の方法によれば、蛍光標識材料として高輝度の蛍光物質内包ナノ粒子を用いることにより、蛍光シグナルが組織の自家蛍光等に埋もれることなくドット状の蛍光輝点として観察される。これにより、ナノ粒子の蛍光シグナルに基づいて、観察対象細胞における特定抗原の発現を容易に観察し、高精度に定量できる。
細胞を撮影した画像を入力する入力手段と、
前記画像から、前記細胞の特定構造を細胞領域として抽出する細胞領域抽出手段と、
前記細胞領域が他の前記細胞領域と重畳した重畳領域に関する重畳情報を取得する重畳情報取得手段と、
前記重畳情報取得手段により取得された前記重畳情報に基づいて、前記細胞領域から、診断支援情報を生成する対象となる診断対象領域を選択する選択手段と、
前記診断対象領域から前記診断支援情報を生成する生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置が提供される。
前記重畳情報は、個々の前記細胞領域に前記重畳領域が含まれるか否かの情報を含み、
前記選択手段は、前記重畳領域を含まない前記細胞領域を前記診断対象領域として選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置が提供される。
前記重畳情報取得手段は、個々の前記細胞領域における前記重畳領域の特徴量を算出する特徴量算出手段を有し、
前記選択手段は、前記特徴量に基づいて、前記診断対象領域を選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置が提供される。
前記画像における、前記細胞に発現する特定の生体物質の分布情報を抽出する生体物質抽出手段を有し、
前記選択手段は、前記特徴量と前記生体物質の分布情報に基づいて、前記診断対象領域を選択することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置が提供される。
前記選択手段は、個々の前記細胞領域における前記生体物質の発現量と、前記個々の前記細胞領域内の前記重畳領域における前記生体物質の発現量の比に基づいて、前記診断対象領域を選択する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置が提供される。
前記特徴量は、前記重畳領域の面積と個数のうち少なくとも一方を含む
ことを特徴とする請求項3〜5の何れか一項に記載の画像処理装置が提供される。
請求項1〜6のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置で使用される、前記画像を取得する画像取得装置と、
を備えることを特徴とする画像処理システムが提供される。
コンピュータを、
細胞を撮影した画像を入力する入力手段、
前記画像から、前記細胞の特定構造を細胞領域として抽出する細胞領域抽出手段、
前記細胞領域が他の前記細胞領域と重畳した重畳領域に関する重畳情報を取得する重畳情報取得手段、
前記重畳情報取得手段により取得された前記重畳情報に基づいて、前記細胞領域から、診断支援情報を生成する対象となる診断対象領域を選択する選択手段、
前記診断対象領域から前記診断支援情報を生成する生成手段、
として機能させるための画像処理プログラムが提供される。
細胞を撮影した画像を入力する入力工程と、
前記画像から、前記細胞の特定構造を細胞領域として抽出する細胞領域抽出工程と、
前記細胞領域が他の前記細胞領域と重畳した重畳領域に関する重畳情報を取得する重畳情報取得工程と、
前記重畳情報取得工程により取得された前記重畳情報に基づいて、前記細胞領域から、診断支援情報を生成する対象となる診断対象領域を選択する選択工程と、
前記診断対象領域から前記診断支援情報を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法が提供される。
図1に、本発明の蛍光物質の定量方法を用いた診断支援情報生成システム100の全体構成例を示す。診断支援情報生成システム100は、所定の染色試薬で染色された人体の組織標本の顕微鏡画像を取得し、取得された顕微鏡画像を解析することにより、観察対象の組織標本における特定の生体物質の発現を定量的に表す特徴量を出力するシステムである。
顕微鏡画像取得装置1Aは、照射手段、結像手段、撮像手段、通信I/F等を備えて構成されている。照射手段は、光源、フィルター等により構成され、スライド固定ステージに載置されたスライド上の組織標本に光を照射する。結像手段は、接眼レンズ、対物レンズ等により構成された正立型、倒立型の何れでも良く、照射した光によりスライド上の組織標本から発せられる透過光、反射光、又は蛍光を結像する。撮像手段は、CCD(Charge Coupled Device)センサー等を備え、結像手段により結像面に結像される像を撮像して顕微鏡画像のデジタル画像データを生成する顕微鏡設置カメラである。通信I/Fは、生成された顕微鏡画像の画像データを画像処理装置2Aに送信する。
本実施の形態において、顕微鏡画像取得装置1Aは、明視野観察に適した照射手段及び結像手段を組み合わせた明視野ユニット、蛍光観察に適した照射手段及び結像手段を組み合わせた蛍光ユニットが備えられており、ユニットを切り替えることにより明視野/蛍光を切り替えることが可能である。蛍光観察時の光源としては、水銀ランプ、キセノンランプ、LED、レーザー光など、任意のものが使用できる。
図2に、画像処理装置2Aの機能構成例を示す。図2に示すように、画像処理装置2Aは、制御部21、操作部22、表示部23、通信I/F24、記憶部25等を備えて構成され、各部はバス26を介して接続されている。
その他、画像処理装置2Aは、LANアダプターやルーター等を備え、LAN等の通信ネットワークを介して外部機器と接続される構成としてもよい。
明視野画像は、H(ヘマトキシリン)染色試薬、HE(ヘマトキシリン−エオジン)染色試薬を用いて染色された組織標本を、顕微鏡画像取得装置1Aにおいて明視野で拡大結像及び撮影することにより得られる顕微鏡画像であって、当該組織標本における細胞の形態を表す細胞形態画像である。ヘマトキシリンは青紫色の色素であり、細胞核、骨組織、軟骨組織の一部、漿液成分など(好塩基性の組織等)を染色する。エオジンは赤〜ピンク色の色素であり、細胞質、軟部組織の結合組織、赤血球、線維素、内分泌顆粒など(好酸性の組織等)を染色する。図3に、HE染色を行った組織標本を撮影した明視野画像の一例を示す。
蛍光画像は、特定の生体物質と特異的に結合及び/又は反応する生体物質認識部位が結合した蛍光物質を内包したナノ粒子(蛍光物質内包ナノ粒子と呼ぶ)を含む染色試薬を用いて染色された組織標本に対し、顕微鏡画像取得装置1Aにおいて所定波長の励起光を照射して蛍光物質内包ナノ粒子を発光(蛍光)させ、この蛍光を拡大結像及び撮影することにより得られる顕微鏡画像である。即ち、蛍光画像に現れる蛍光は、組織標本における、生体物質認識部位に対応する特定の生体物質の発現を示すものである。図4に、蛍光画像の一例を示す。
ここで、蛍光画像の取得方法について、この蛍光画像の取得に際して用いられる染色試薬(蛍光物質内包ナノ粒子)、染色試薬による組織標本の染色方法等も含めて詳細に説明する。
蛍光画像の取得のための染色試薬に用いられる蛍光物質としては、蛍光有機色素及び量子ドット(半導体粒子)を挙げることができる。200〜700nmの範囲内の波長の紫外〜近赤外光により励起されたときに、400〜1100nmの範囲内の波長の可視〜近赤外光の発光を示すことが好ましい。
量子ドットは必要に応じて、有機ポリマー等により表面処理が施されているものを用いてもよい。例えば、表面カルボキシ基を有するCdSe/ZnS(インビトロジェン社製)、表面アミノ基を有するCdSe/ZnS(インビトロジェン社製)等が挙げられる。
本実施の形態において蛍光物質内包ナノ粒子とは、蛍光物質がナノ粒子内部に分散されたものをいい、蛍光物質とナノ粒子自体とが化学的に結合していても、結合していなくてもよい。
ナノ粒子を構成する素材は特に限定されるものではなく、ポリスチレン、ポリ乳酸、シリカ、メラミン等を挙げることができる。
また、粒径のばらつきを示す変動係数も特に限定されないが、通常は20%以下のものを用いることが好ましい。
平均粒径は、走査型電子顕微鏡(SEM)を用いて電子顕微鏡写真を撮影し1000個の粒子について断面積を計測し、各計測値を円の面積としたときの円の直径を粒径としてその算術平均を平均粒径とした。変動係数も、1000個の粒子の粒径分布から算出した値とした。
本実施の形態に係る生体物質認識部位とは、目的とする生体物質と特異的に結合及び/又は反応する部位である。目的とする生体物質は、それと特異的に結合する物質が存在するものであれば特に限定されるものではないが、代表的にはタンパク質(ペプチド)および核酸(オリゴヌクレオチド、ポリヌクレオチド)、抗体等が挙げられる。従って、そのような目的とする生体物質に結合する物質としては、前記タンパク質を抗原として認識する抗体やそれに特異的に結合する他のタンパク質等、および前記核酸にハイブリタイズする塩基配列を有する核酸等が挙げられる。具体的には、細胞表面に存在するタンパク質であるHER2に特異的に結合する抗HER2抗体、細胞核に存在するエストロゲン受容体(ER)に特異的に結合する抗ER抗体、細胞骨格を形成するアクチンに特異的に結合する抗アクチン抗体等があげられる。中でも抗HER2抗体及び抗ER抗体を蛍光物質内包ナノ粒子に結合させたものは、乳癌の投薬選定に用いることができ、好ましい。
蛍光物質内包メラミンナノ粒子へ生体物質認識部位を結合させる場合、蛍光物質内包シリカナノ粒子と同様の手順を適用することができる。また、より反応性を向上させるため、メラミンナノ粒子と多官能性アミン化合物をあらかじめ反応させて表面アミノ基数を増やしても良い。
以下、組織標本の染色方法について述べるが、本願発明は組織標本に限定されるものではなく、基板上に固定した細胞等の標本にも適用可能である。
また、以下に説明する染色方法が適用できる組織標本の作製法は特に限定されず、公知の方法により作製されたものを用いることができる。
キシレンを入れた容器に組織標本を浸漬させ、パラフィンを除去する。温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。浸漬時間は、3分以上30分以下であることが好ましい。また、必要により浸漬途中でキシレンを交換してもよい。
次いで、エタノールを入れた容器に組織標本を浸漬させ、キシレンを除去する。温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。浸漬時間は、3分以上30分以下であることが好ましい。また、必要により浸漬途中でエタノールを交換してもよい。
次いで、水を入れた容器に組織標本を浸漬させ、エタノールを除去する。温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。浸漬時間は、3分以上30分以下であることが好ましい。また、必要により浸漬途中で水を交換してもよい。
公知の方法にならい、目的とする生体物質の賦活化処理を行う。賦活化条件に特に定めはないが、賦活液としては、0.01M クエン酸緩衝液(pH6.0)、1mM EDTA溶液(pH8.0)、5% 尿素、0.1M トリス塩酸緩衝液等を用いることができる。加熱機器は、オートクレーブ、マイクロウェーブ、圧力鍋、ウォーターバス等を用いることができる。温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。温度は50〜130℃、時間は5〜30分で行うことができる。
次いで、PBS(Phosphate Buffered Saline:リン酸緩衝生理食塩水)を入れた容器に、賦活化処理後の組織標本を浸漬させ、洗浄を行う。温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。浸漬時間は、3分以上30分以下であることが好ましい。また、必要により浸漬途中でPBSを交換してもよい。
生体物質認識部位が結合された蛍光物質内包ナノ粒子のPBS分散液を組織標本に載せ、目的とする生体物質と反応させる。蛍光物質内包ナノ粒子と結合させる生体物質認識部位を変えることにより、さまざまな生体物質に対応した染色が可能となる。数種類の生体物質認識部位が結合された蛍光物質内包ナノ粒子を用いる場合には、それぞれの蛍光物質内包ナノ粒子PBS分散液を予め混合しておいてもよいし、別々に順次組織標本に載せてもよい。
温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。反応時間は、30分以上24時間以下であることが好ましい。
蛍光物質内包ナノ粒子による染色を行う前に、BSA含有PBS等、公知のブロッキング剤を滴下することが好ましい。
次いで、PBSを入れた容器に、染色後の組織標本を浸漬させ、未反応蛍光物質内包ナノ粒子の除去を行う。温度は特に限定されるものではないが、室温で行うことができる。浸漬時間は、3分以上30分以下であることが好ましい。また、必要により浸漬途中でPBSを交換してもよい。カバーガラスを組織標本に載せ、封入する。必要に応じて市販の封入剤を使用してもよい。
なお、HE染色試薬を用いて染色を行う場合、カバーガラスによる封入前にHE染色を行う。
染色した組織標本に対し顕微鏡画像取得装置1Aを用いて、広視野の顕微鏡画像(蛍光画像)を取得する。顕微鏡画像取得装置1Aにおいて、染色試薬に用いた蛍光物質の吸収極大波長及び蛍光波長に対応した励起光源及び蛍光検出用光学フィルターを選択する。
以下、診断支援情報生成システム100において、上記説明した蛍光画像及び明視野画像を取得して解析を行う動作について具体的な実施形態を挙げて説明する。ここでは、特定のタンパク質(ここでは、乳癌組織におけるHER2タンパクとする。以下、特定タンパクと呼ぶ。)を認識する生体物質認識部位が結合した蛍光物質内包ナノ粒子を含む染色試薬を用いて染色された組織標本を観察対象とする場合を例にとり説明するが、これに限定されるものではない。
その後、顕微鏡画像取得装置1Aにおいて、(a1)〜(a5)の手順により明視野画像及び蛍光画像が取得される。なお、本実施の形態において、顕微鏡画像取得装置1Aは、標本を上方から観察する正立型の顕微鏡とし、標本の厚み方向(顕微鏡の焦点深度が移動する方向)を高さ方向、取得した画像の二次元座標をX座標及びY座標とする。
(a1)操作者は、ヘマトキシリン染色試薬と蛍光物質内包ナノ粒子を含む染色試薬とにより染色された組織標本をスライドに載置し、そのスライドを顕微鏡画像取得装置1Aのスライド固定ステージに設置する。
(a2)明視野ユニットに設定し、撮影倍率、ピントの調整を行い、組織標本上の観察対象の領域を視野に納める。
(a3)撮像手段で撮影を行って明視野画像の画像データを生成し、画像処理装置2Aに画像データを送信する。
(a4)ユニットを蛍光ユニットに変更する。
(a5)視野及び撮影倍率を変えずに撮像手段で撮影を行って蛍光画像の画像データを生成し、画像処理装置2Aに画像データを送信する。
図5に、画像処理装置2Aにおける画像解析処理のフローチャートを示す。図5に示す画像解析処理は、制御部21と記憶部25に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
図6に、ステップS2における処理の詳細フローを示す。ステップS2の処理は、制御部21と記憶部25に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
次いで、モノクロ画像に対して、予め定められた閾値を用いて閾値処理を施し、各画素の値を二値化する(ステップS202)。
ステップS5の処理は、制御部21と記憶部25に記憶されているプログラムとの協働により実行される。
ステップS5においては、まず、図8(a)に示されるような蛍光画像から蛍光輝点の波長に応じた色成分の抽出を行う。たとえば、蛍光粒子の発光波長が550nmである場合には、その波長成分を有する蛍光輝点のみを画像として抽出する。
なお、閾値処理の前に細胞自家蛍光や他の不要信号成分等のノイズ除去処理を施してもよく、ガウシアンフィルタ等のローパスフィルタや二次微分等のハイパスフィルタが好ましく用いられる。
病理診断において信頼性の高い診断結果を得るためには、ある一定数以上の細胞核がサンプルとして必要である。また、細胞核の数が過多である場合にはデータの処理が煩雑となるため、細胞核を選択して細胞核の数を適正な値(適正サンプル数)まで減らすことが好ましい。予め設定された所定の基準を用いて、病理診断に適した細胞核を選択することとすれば、さらに診断精度を高めることができるため好適である。
少なくとも一部が他の細胞核と重畳している細胞核を削除して、重畳領域を含まない細胞核のみを診断対象として選択することにより、蛍光輝点が帰属している細胞核が正確に判定されるため、診断精度を高めることができる。
選択された細胞核の数Xが所定の適正サンプル数の最大値よりも大きい場合(ステップS6:X>kmax)、または選択された細胞核の数Xが所定の適正サンプル数の最小値よりも小さい場合(ステップS6:X<kmin)、制御部21は、ステップS7の処理に移行して、細胞核の選択を実施する。ステップS7の処理においては、例えば、重畳領域の特徴量に基づいて診断に適さない細胞核を削除して、所定の条件を満たす細胞核を選択する。
第一実施形態のステップS7において、制御部21は、各細胞核における重畳領域の面積の割合に基づいて、細胞核を選択する。図9に、第一実施形態のステップS7における処理の詳細フローを示す。
次いで、一つの細胞核に含まれる重畳領域の面積の割合を、重畳率として算出する(ステップS712)。
図10(a)の模式図に示されるように、2つの細胞核40A及び40Bが重畳領域50で重畳している場合の各細胞核の重畳率は、例えば以下の式で算出することができる。
(細胞核40Aの重畳率)=(重畳領域50の面積)/(細胞核40Aの面積)
(細胞核40Bの重畳率)=(重畳領域50の面積)/(細胞核40Bの面積)
(細胞核41Aの重畳率)=(重畳領域51の面積)/(細胞核41Aの面積)
(細胞核41Bの重畳率)={(重畳領域51の面積)+(重畳領域52の面積)}/(細胞核41Bの面積)
(細胞核41Cの重畳率)=(重畳領域52の面積)/(細胞核41Cの面積)
また、例えば、図10(b)において、重畳領域51及び52で重畳している細胞核41Bは重畳率が所定の基準値よりも大きいため削除され、重畳領域51及び52の何れか一方のみで重畳している細胞核41A及び41Cは、重畳率が所定の基準値よりも小さいため選択される場合がある。このように、同じ重畳領域で重畳している細胞核に、選択されるものと削除されるものが混在している場合には、ステップS7の処理後には、例えば図11(b)のように、削除される細胞核41Bの重畳していない領域のみが削除され(図11において、削除される輪郭は点線で示される。)、選択される細胞核41A又は41Cとの重畳領域51及び52は削除されない。なお、重畳領域において重畳している細胞核が全て削除される場合には、重畳領域も削除される。
また、例えば図10(c)の模式図に示される細胞42Dのように重畳している細胞核の数が多く、3つの細胞核42A、42B、42Cと重畳していても、重畳率が小さい場合には、削除されない。
第二実施形態のステップS7において、制御部21は、重畳している細胞核の個数を細胞核ごとに計測して、重畳している細胞核の数に基づいて細胞核を選択する。
例えば、重畳している細胞核の数が1つ以下である細胞核を選択する場合、図10(a)に示される細胞核40A及び40Bは、それぞれ1つの細胞核とのみ重畳しているため、共に選択される(図11(a))。一方、図10(b)に示される細胞核41A及び41Cは、それぞれ1つの細胞核と重畳し、細胞核41Bは2つの細胞と重畳しているため、細胞核41A及び41Cは選択されて、細胞核41Bは削除される。
また、図10(c)に示される細胞核42A、42B、42C、及び42Dのうち、細胞核42Dは、3つの細胞核と重畳しているため削除されるが、細胞核42A、42B、42Cは、いずれも1つ重畳領域でのみ重畳しているため、選択されて、ステップS7の処理後は、図11(c)に示されるように、細胞核42Dの重畳していない領域のみが削除される。
第三実施形態のステップS7において、制御部21は、第一実施形態において記載した重畳率及び第二実施形態において記載した重畳している細胞核の数の両方に基づいて、細胞核を選択する。図12に、第三実施形態のステップS7における処理の詳細フローを示す。
なお、上記第三実施形態の細胞核の選択方法では、第二実施形態と同様の細胞核の選択方法(ステップS731)に次いで、第一実施形態(ステップS732〜S734)と同様の細胞核の選択方法を実施することとしたが、第一実施形態と同様の細胞核の選択方法に次いで、第二実施形態と同様の細胞核の選択方法を実施しても良い。
第四実施形態のステップS7において、制御部21は、重畳領域に存在する蛍光輝点の数に基づいて細胞核を選択する。図13に、第四実施形態のステップS7における処理の詳細フローを示す。
図14(a)のように二つの細胞核43A及び43Bが重畳領域53で重畳して、●で示される蛍光輝点が分布している場合、各細胞核の重畳輝点率は、例えば以下のように計算される。
(細胞核43Aの重畳輝点率)=(重畳領域53の重畳輝点数)/(細胞核43Aの総輝点数)=2/9=0.22
(細胞核43Bの重畳輝点率)=(重畳領域53の重畳輝点数)/(細胞核43Bの総輝点数)=2/3=0.66
(細胞核44Aの重畳輝点率)=(重畳領域54の重畳輝点数)/(細胞核44Aの総輝点数)=1/9=0.11
(細胞核44Bの重畳輝点率)={(重畳領域54の重畳輝点数)+(重畳領域55の重畳輝点数)}/(細胞核44Bの総輝点数)=7/10=0.7
(細胞核44Cの重畳輝点率)=(重畳領域55の重畳輝点数)/(細胞核44Cの総輝点数)=6/8=0.75
細胞核の数Xが所定の適正サンプル数の最小値よりも小さい場合(ステップS8:X<kmin)、または細胞核の数Xが所定の適正サンプル数の最大値よりも大きい場合(ステップS8:X>kmax)には、ステップS7の処理に戻り、既に実施した細胞核の選択方法とは別の方法を用いて細胞核を選択する。別の方法とは、上述した第一〜第四実施形態のうち、異なる実施形態の方法を用いても良いし、第一〜第四実施形態の何れかの方法を、各実施形態で設定される所定の基準値を変更して、繰り返し用いても良い。
また、ステップS8で細胞核の数Xが所定の適正サンプル数の最小値よりも小さい(ステップS8:X<kmin)と判断された後にステップS7の処理に移行した場合のステップS7における細胞核の選択は、直前のステップS7の処理前の細胞核に対して行ってもよいし、ステップS2で抽出された細胞核に対して行ってもよい。
ステップS6及びステップS7の処理により、画像内の細胞領域から重畳領域に基づいて診断に適した細胞領域を適宜選択して診断を行うため、診断精度が向上する。
かかる場合、複数の蛍光物質を用いて染色を行う場合には、蛍光物質の励起光及び蛍光波長が互いに干渉しないような組み合わせを選択し、蛍光粒子の発光波長ごとにステップS5の輝点領域抽出の処理を実行すればよい。
ステップS9においては、特定タンパクの種類、細胞の種類、診断対象となる病変種、及び染色方法等に応じて、診断対象領域における任意の特徴量を抽出して診断支援情報とする。特徴量の具体例としては、診断対象領域における特定タンパクの発現量又は発現位置、診断対象領域の大きさ又は形状等を挙げることができる。
その他、診断支援情報生成システム100を構成する各装置の細部構成及び細部動作に関しても、発明の趣旨を逸脱することのない範囲で適宜変更可能である。
2A 画像処理装置
21 制御部(細胞領域抽出手段、重畳情報取得手段、選択手段、生成手段、特徴量算出手段、生体物質抽出手段)
22 操作部
23 表示部
24 通信I/F(入力手段)
25 記憶部
26 バス
3A ケーブル
100 診断支援情報生成システム
Claims (9)
- 細胞を撮影した画像を入力する入力手段と、
前記画像から、前記細胞の特定構造を細胞領域として抽出する細胞領域抽出手段と、
前記細胞領域が他の前記細胞領域と重畳した重畳領域に関する重畳情報を取得する重畳情報取得手段と、
前記重畳情報取得手段により取得された前記重畳情報に基づいて、前記細胞領域から、診断支援情報を生成する対象となる診断対象領域を選択する選択手段と、
前記診断対象領域から前記診断支援情報を生成する生成手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記重畳情報は、個々の前記細胞領域に前記重畳領域が含まれるか否かの情報を含み、
前記選択手段は、前記重畳領域を含まない前記細胞領域を前記診断対象領域として選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記重畳情報取得手段は、個々の前記細胞領域における前記重畳領域の特徴量を算出する特徴量算出手段を有し、
前記選択手段は、前記特徴量に基づいて、前記診断対象領域を選択することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像における、前記細胞に発現する特定の生体物質の分布情報を抽出する生体物質抽出手段を有し、
前記選択手段は、前記特徴量と前記生体物質の分布情報に基づいて、前記診断対象領域を選択することを特徴とする請求項3に記載の画像処理装置。 - 前記選択手段は、個々の前記細胞領域における前記生体物質の発現量と、前記個々の前記細胞領域内の前記重畳領域における前記生体物質の発現量の比に基づいて、前記診断対象領域を選択する
ことを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。 - 前記特徴量は、前記重畳領域の面積と個数のうち少なくとも一方を含む
ことを特徴とする請求項3〜5の何れか一項に記載の画像処理装置。 - 請求項1〜6のいずれか一項に記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置で使用される、前記画像を取得する画像取得装置と、
を備えることを特徴とする画像処理システム。 - コンピュータを、
細胞を撮影した画像を入力する入力手段、
前記画像から、前記細胞の特定構造を細胞領域として抽出する細胞領域抽出手段、
前記細胞領域が他の前記細胞領域と重畳した重畳領域に関する重畳情報を取得する重畳情報取得手段、
前記重畳情報取得手段により取得された前記重畳情報に基づいて、前記細胞領域から、診断支援情報を生成する対象となる診断対象領域を選択する選択手段、
前記診断対象領域から前記診断支援情報を生成する生成手段、
として機能させるための画像処理プログラム。 - 細胞を撮影した画像を入力する入力工程と、
前記画像から、前記細胞の特定構造を細胞領域として抽出する細胞領域抽出工程と、
前記細胞領域が他の前記細胞領域と重畳した重畳領域に関する重畳情報を取得する重畳情報取得工程と、
前記重畳情報取得工程により取得された前記重畳情報に基づいて、前記細胞領域から、診断支援情報を生成する対象となる診断対象領域を選択する選択工程と、
前記診断対象領域から前記診断支援情報を生成する生成工程と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014257237A JP6405985B2 (ja) | 2014-12-19 | 2014-12-19 | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2014257237A JP6405985B2 (ja) | 2014-12-19 | 2014-12-19 | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016118428A true JP2016118428A (ja) | 2016-06-30 |
JP6405985B2 JP6405985B2 (ja) | 2018-10-17 |
Family
ID=56244128
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2014257237A Active JP6405985B2 (ja) | 2014-12-19 | 2014-12-19 | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6405985B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020142280A1 (en) * | 2018-12-31 | 2020-07-09 | Dow Silicones Corporation | Bioconjugated molecule, method of preparing same, and diagnostic method |
WO2022059508A1 (ja) * | 2020-09-18 | 2022-03-24 | コニカミノルタ株式会社 | 生体関連情報取得方法及び生体関連情報取得システム |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004042392A1 (ja) * | 2002-11-07 | 2004-05-21 | Fujitsu Limited | 画像解析支援方法、画像解析支援プログラムおよび画像解析支援装置 |
JP2006189258A (ja) * | 2004-12-28 | 2006-07-20 | Olympus Corp | 画像処理装置 |
WO2008129881A1 (ja) * | 2007-04-18 | 2008-10-30 | The University Of Tokyo | 特徴量選択方法、特徴量選択装置、画像分類方法、画像分類装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体 |
US20090297015A1 (en) * | 2005-10-13 | 2009-12-03 | Fritz Jetzek | Method for Detecting Contours in Images of Biological Cells |
WO2012086802A1 (ja) * | 2010-12-24 | 2012-06-28 | アークレイ株式会社 | 癌細胞の検出方法 |
WO2013146841A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | コニカミノルタ株式会社 | 医用画像処理装置及びプログラム |
WO2013146843A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | コニカミノルタ株式会社 | 医用画像処理装置及びプログラム |
JP2014016666A (ja) * | 2012-07-05 | 2014-01-30 | Olympus Corp | 細胞***過程追跡装置、及び細胞***過程追跡プログラム |
-
2014
- 2014-12-19 JP JP2014257237A patent/JP6405985B2/ja active Active
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004042392A1 (ja) * | 2002-11-07 | 2004-05-21 | Fujitsu Limited | 画像解析支援方法、画像解析支援プログラムおよび画像解析支援装置 |
JP2006189258A (ja) * | 2004-12-28 | 2006-07-20 | Olympus Corp | 画像処理装置 |
US20090297015A1 (en) * | 2005-10-13 | 2009-12-03 | Fritz Jetzek | Method for Detecting Contours in Images of Biological Cells |
WO2008129881A1 (ja) * | 2007-04-18 | 2008-10-30 | The University Of Tokyo | 特徴量選択方法、特徴量選択装置、画像分類方法、画像分類装置、コンピュータプログラム、及び記録媒体 |
WO2012086802A1 (ja) * | 2010-12-24 | 2012-06-28 | アークレイ株式会社 | 癌細胞の検出方法 |
WO2013146841A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | コニカミノルタ株式会社 | 医用画像処理装置及びプログラム |
WO2013146843A1 (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-03 | コニカミノルタ株式会社 | 医用画像処理装置及びプログラム |
JP2014016666A (ja) * | 2012-07-05 | 2014-01-30 | Olympus Corp | 細胞***過程追跡装置、及び細胞***過程追跡プログラム |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020142280A1 (en) * | 2018-12-31 | 2020-07-09 | Dow Silicones Corporation | Bioconjugated molecule, method of preparing same, and diagnostic method |
WO2022059508A1 (ja) * | 2020-09-18 | 2022-03-24 | コニカミノルタ株式会社 | 生体関連情報取得方法及び生体関連情報取得システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6405985B2 (ja) | 2018-10-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5892238B2 (ja) | 医用画像処理装置及びプログラム | |
JP6350527B2 (ja) | 画像処理装置、病理診断支援システム、画像処理プログラム及び病理診断支援方法 | |
JP5804194B2 (ja) | 医用画像処理装置及びプログラム | |
JP5822054B1 (ja) | 画像処理装置、病理診断支援システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 | |
JP6443450B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム | |
JP6597316B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
JPWO2016093090A1 (ja) | 画像処理装置及び画像処理プログラム | |
JP6635108B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム | |
JP5768948B1 (ja) | 画像処理装置および画像処理プログラム | |
JP6763407B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
JP7173034B2 (ja) | 画像処理装置、合焦位置特定方法及び合焦位置特定プログラム | |
JP6493398B2 (ja) | 診断支援情報生成方法、画像処理装置、診断支援情報生成システム及び画像処理プログラム | |
JP5835536B1 (ja) | 組織評価方法、画像処理装置、病理診断支援システム及びプログラム | |
WO2018143406A1 (ja) | 画像処理装置及びプログラム | |
JP6375925B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 | |
JP6337629B2 (ja) | 診断支援情報生成方法、画像処理装置、診断支援情報生成システム及び画像処理プログラム | |
JP7235036B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置及びプログラム | |
JP6405985B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラム及び画像処理方法 | |
JP6702339B2 (ja) | 画像処理装置及びプログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170921 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180620 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180626 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180803 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180821 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20180903 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6405985 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |