JP5156631B2 - 画像領域の自動選定 - Google Patents
画像領域の自動選定 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5156631B2 JP5156631B2 JP2008529678A JP2008529678A JP5156631B2 JP 5156631 B2 JP5156631 B2 JP 5156631B2 JP 2008529678 A JP2008529678 A JP 2008529678A JP 2008529678 A JP2008529678 A JP 2008529678A JP 5156631 B2 JP5156631 B2 JP 5156631B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- tiles
- tile
- subset
- feature
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 64
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 35
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 31
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 21
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 14
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 claims description 13
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 13
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims description 13
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims description 10
- 150000003431 steroids Chemical class 0.000 claims description 10
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims description 9
- 238000010195 expression analysis Methods 0.000 claims description 9
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 claims description 7
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 25
- 102000015694 estrogen receptors Human genes 0.000 description 15
- 108010038795 estrogen receptors Proteins 0.000 description 15
- 102000003998 progesterone receptors Human genes 0.000 description 13
- 108090000468 progesterone receptors Proteins 0.000 description 13
- 230000011278 mitosis Effects 0.000 description 11
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 8
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 8
- 210000005239 tubule Anatomy 0.000 description 8
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 7
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 6
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 description 5
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000394 mitotic effect Effects 0.000 description 4
- SXEHKFHPFVVDIR-UHFFFAOYSA-N [4-(4-hydrazinylphenyl)phenyl]hydrazine Chemical compound C1=CC(NN)=CC=C1C1=CC=C(NN)C=C1 SXEHKFHPFVVDIR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 3
- 230000007850 degeneration Effects 0.000 description 3
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 3
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 3
- 101100314454 Caenorhabditis elegans tra-1 gene Proteins 0.000 description 2
- WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N Haematoxylin Chemical compound C12=CC(O)=C(O)C=C2CC2(O)C1C1=CC=C(O)C(O)=C1OC2 WZUVPPKBWHMQCE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 102100032723 Structural maintenance of chromosomes protein 3 Human genes 0.000 description 2
- 101710117918 Structural maintenance of chromosomes protein 3 Proteins 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000004456 color vision Effects 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000010339 dilation Effects 0.000 description 2
- 238000007876 drug discovery Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 2
- 210000004907 gland Anatomy 0.000 description 2
- 238000007489 histopathology method Methods 0.000 description 2
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 2
- 230000007170 pathology Effects 0.000 description 2
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 2
- 238000010186 staining Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 2
- 230000004544 DNA amplification Effects 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001668 ameliorated effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 description 1
- 208000030270 breast disease Diseases 0.000 description 1
- 238000001311 chemical methods and process Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 210000000805 cytoplasm Anatomy 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 239000000975 dye Substances 0.000 description 1
- 210000004177 elastic tissue Anatomy 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N eosin Chemical compound [Na+].OC(=O)C1=CC=CC=C1C1=C2C=C(Br)C(=O)C(Br)=C2OC2=C(Br)C(O)=C(Br)C=C21 YQGOJNYOYNNSMM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229940011871 estrogen Drugs 0.000 description 1
- 239000000262 estrogen Substances 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 210000002950 fibroblast Anatomy 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 238000003711 image thresholding Methods 0.000 description 1
- 238000011532 immunohistochemical staining Methods 0.000 description 1
- 210000004698 lymphocyte Anatomy 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000017074 necrotic cell death Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002018 overexpression Effects 0.000 description 1
- 230000001575 pathological effect Effects 0.000 description 1
- 102000054765 polymorphisms of proteins Human genes 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 102000005962 receptors Human genes 0.000 description 1
- 108020003175 receptors Proteins 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000012192 staining solution Substances 0.000 description 1
- 230000002792 vascular Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
- G06T7/41—Analysis of texture based on statistical description of texture
- G06T7/45—Analysis of texture based on statistical description of texture using co-occurrence matrix computation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0012—Biomedical image inspection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20036—Morphological image processing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30024—Cell structures in vitro; Tissue sections in vitro
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30004—Biomedical image processing
- G06T2207/30096—Tumor; Lesion
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Description
a)画像全体の同時生起行列及び画像全体のエントロピ画像のうちの少なくとも1つから、関心のある特性を示す可能性が比較的高いか又は比較的低いかに基づいてタイル間の区別を行なう計算画像を生成する段階と、
b)関心のある特性を示す可能性が比較的高いタイルの事前部分集合を選定する段階と、
c)事前部分集合内のタイルに関して、色及びテクスチャの少なくとも1つに関連する特徴部尺度を導き出す段階と、
d)タイル特徴部尺度に少なくとも部分的に基づいて、事前部分集合からタイルの別の部分集合を選定する段階と、
を含む。
a)画像全体の同時生起行列及び画像全体のエントロピ画像のうちの少なくとも1つから、関心のある特性を示す可能性が比較的高いか又は比較的低いかに基づいてタイル間の区別を行なう計算画像を生成する手段と、
b)関心のある前記特性を示す可能性が比較的高いタイルの事前部分集合を選定する手段と、
c)事前部分集合内のタイルに関して色及びテクスチャの少なくとも1つに関連する特徴部尺度を導き出す手段と、
d)タイル特徴部尺度に少なくとも部分的に基づいて、事前部分集合からタイルの別の部分集合を選定する手段と、
を含む。
a)前記画像全体の同時生起行列及び前記画像全体のエントロピ画像のうちの少なくとも1つから、関心のある特性を示す可能性が比較的高いか又は比較的低いかに基づいてタイル間の区別を行なう計算画像を生成する段階と、
b)関心のある特性を示す可能性が比較的高い前記タイルの事前部分集合を選定する段階と、
c)前記事前部分集合内のタイルに関して、色及びテクスチャの少なくとも1つに関連する特徴部尺度を導き出す段階と、
d)タイル特徴部尺度に少なくとも部分的に基づいて、前記事前部分集合からタイルの別の部分集合を選定する段階と、
を実行するようにコンピュータ装置を制御する命令を組込む。
a)ヘマトキシリン及びエオシン(H&E)。組織及び細胞構造を描写するための一般的な染色液である。H&Eによって染色された組織は、有糸***活性、核多形性及び細管活性を含む、乳癌のグレーディングを評価するのに使用される。
b)基質(化学的染色剤)としてジアミノベンジジン(DAB)を有するC−erb−2、総称して「Cerb−DAB」用の免疫組織化学的染色。タンパク質過剰発現及びC−erb−2遺伝子増幅状態を評価するためのものである。
c)エストロゲン受容体の発現(発現又は放出量)を評価するために、基質としてDABを有するエストロゲン受容体(ER)(総称的に「ER−DAB」)。プロゲステロン受容体(PR)の状態は、ERにおけるものと同じ呈色をもたらす化学処理を使用して調べられる。
彩度Sは以下のように設定される。
が計算され、これは「エッジ強度」として定義され、変換されたシアン色画像内のT22(3x3配列の中心においてピクセルC22を置き換えた)になる。又、エッジの「位相角度」をtan-1p/qとして導出することが可能であるが、これは、本実施例においては必要とされない。
a)腫瘍と、
b)細胞質又は細胞核又は支質、壊死、線維芽細胞、腺、腺管、皮膚、リンパ球、線維、管腔、弾性組織などの細胞の様々な部分の異常と、
c)製剤、創薬における使用、すなわち詳細分析のための組織切片の特定、生物マーカ、及びタンパク質、ステロイド、又は他の種類の受容体のための創薬と、
が含まれる。
4 コア生検標本組織
6 矩形画像領域
Claims (27)
- 画像全体内の画像領域(「タイル」)の選定を自動化する方法であって、
a)前記画像全体の同時生起行列及び前記画像全体のエントロピ画像のうちの少なくとも1つから、関心のある特性を示す可能性に基づいてタイルを識別する計算画像を生成する段階と、
b)前記計算画像の中で関心のある特性を示す可能性を有するタイルの事前部分集合を選定する段階と、
c)前記事前部分集合内のタイルに関して、色及びテクスチャの少なくとも1つに関連する特徴部尺度を導き出す段階と、
d)タイル特徴部尺度に少なくとも部分的に基づいて、前記事前部分集合からタイルの別の部分集合を選定する段階と、
を含み、
前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する段階が、過度のタイル重複の回避を考慮しており、
前記計算画像を生成する段階が、同時生起行列と、エントロピ画像と、前記画像全体の内部領域に比べて低照度である外部領域を前記計算画像から除外するよう構成されたビネットマスクとの組合せを使用する、
ことを特徴とする方法。 - 前記計算画像を生成する段階が、前記同時生起行列及び前記エントロピ画像を閾値処理してこれらを2進化する段階を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記画像全体が、赤色、緑色及び青色(R、G、B)画像であり、前記計算画像を生成する段階が、前記画像全体の緑色面を使用して実施される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記計算画像を生成する段階が、前記画像全体の同時生起行列を少なくとも使用し、関心のある画像特徴部を含むタイル領域(前景)及びこのような特徴部の無いタイル領域(背景)の両方の空間フィルタリングのために、前記計算画像に対して形態学的クロージング演算を適用する段階を含む、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記事前部分集合を選定する段階が、無作為処理によって実施される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する段階が、無作為処理によって実施される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 癌グレーディングにおいて、色相/彩度/明度の変換を画像データに適用する段階と、色相及び彩度の成分を閾値処理して「明ピンク色」、「暗ピンク色」及び「白色」の組織の領域を得る段階と、色及びテクスチャに基づいて各タイルについて特徴部尺度を計算する段階と、
を含む請求項1に記載の方法。 - ステロイド/タンパク質発現分析において、画像データを変換してシアン色画像データを提供する段階と、該シアン色画像データの色及びテクスチャの尺度並びにこのようなデータのソーベルフィルタリング相当部に基づいて、各タイルについての特徴部尺度を計算する段階と、
を含む請求項1に記載の方法。 - 前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する前記段階が、特徴部尺度と、非選定相当部よりも大きな(符号は無視)タイル重複との間の差異を示すタイルを選定することによって実施される、
ことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 画像全体内のタイルの自動化選定のための装置であって、
a)前記画像全体の同時生起行列及び前記画像全体のエントロピ画像のうちの少なくとも1つから、関心のある特性を示す可能性に基づいてタイルを識別する計算画像を生成する手段と、
b)前記計算画像の中で関心のある特性を示す可能性を有するタイルの事前部分集合を選定する手段と、
c)前記事前部分集合内のタイルに関して色及びテクスチャの少なくとも1つに関連する特徴部尺度を導き出す手段と、
d)タイル特徴部尺度に少なくとも部分的に基づいて、前記事前部分集合からタイルの別の部分集合を選定する手段と、
を含み、
前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する手段が、過度のタイル重複を回避するように構成されており、
前記計算画像を生成する手段が、同時生起行列と、エントロピ画像と、前記画像全体の内部領域に比べて低照度である外部領域を前記計算画像から除外するよう構成されたビネットマスクとの組合せを使用する、
ことを特徴とする装置。 - 前記計算画像を生成する前記手段が、前記同時生起行列及び前記エントロピ画像を閾値処理してこれらを2進化することを実装する、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 前記画像全体が、赤色、緑色及び青色(R、G、B)の画像であり、前記計算画像を生成する手段が、前記画像全体の緑色面から前記計算画像を導き出す、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 前記計算画像を生成する手段が、前記画像全体の同時生起行列を少なくとも使用し、関心のある画像特徴部を含むタイル領域(前景)及びこのような特徴部の無いタイル領域(背景)の両方の空間フィルタリングのために、前記計算画像に対して形態学的クロージング演算を適用する、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 前記事前部分集合を選定する手段が、無作為選定処理を使用する、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する手段が、無作為選定処理を使用する、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 癌グレーディングにおいて、色相/彩度/明度の変換を画像データに適用する手段と、色相及び彩度の成分を閾値処理して「明ピンク色」、「暗ピンク色」及び「白色」の組織の領域を得る手段と、色及びテクスチャに基づいて各タイルについて特徴部尺度を計算する手段とを含む、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - ステロイド/タンパク質発現分析において、画像データを変換してシアン色画像データを提供する手段と、該シアン色画像データの色及びテクスチャの尺度並びにこのようなデータのソーベルフィルタリング相当部に基づいて、各タイルについての特徴部尺度を計算する手段と、
を含む請求項10に記載の装置。 - 特徴部尺度と、非選定相当部よりも大きな(符号を無視)タイル重複との間の差異を示すタイルを選定することによって、前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する手段を含む、
ことを特徴とする請求項10に記載の装置。 - 画像全体内のタイルの選定を自動化するのに使用するコンピュータソフトウェアであって、前記ソフトウェアが、
a)前記画像全体の同時生起行列及び前記画像全体のエントロピ画像のうちの少なくとも1つから、関心のある特性を示す可能性に基づいてタイルを識別する計算画像を生成する段階と、
b)前記計算画像の中で関心のある特性を示す可能性を有するタイルの事前部分集合を選定する段階と、
c)前記事前部分集合内のタイルに関して、色及びテクスチャの少なくとも1つに関連する特徴部尺度を導き出す段階と、
d)タイル特徴部尺度に少なくとも部分的に基づいて、前記事前部分集合からタイルの別の部分集合を選定する段階と、
を実行するようにコンピュータ装置を制御する命令を組込んでおり、
更に、過度のタイル重複の回避を考慮して前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する段階を実施する命令を有し、
同時生起行列と、エントロピ画像と、前記画像全体の内部領域に比べて低照度である外部領域を前記計算画像から除外するよう構成されたビネットマスクとの組合せを使用して、前記計算画像を生成する段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とするコンピュータソフトウェア。 - 前記同時生起行列及び前記エントロピ画像を閾値処理してこれらを2進化することによって、前記計算画像を生成する段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - 前記画像全体が、赤色、緑色及び青色(R、G、B)画像であり、前記画像全体の緑色面から計算画像を生成する前記段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - 前記画像全体の同時生起行列を少なくとも使用し、関心のある画像特徴部を含むタイル領域(前景)及びこのような特徴部が無いタイル領域(背景)の両方の空間フィルタリングのために前記計算画像に対して形態学的クロージング演算を適用する、前記計算画像を生成する段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - 無作為処理によって事前部分集合を選定する段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - 無作為処理によって前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - 癌グレーディングにおいて、色相/彩度/明度の変換を画像データに適用する段階と、色相及び彩度の成分を閾値処理して「明ピンク色」、「暗ピンク色」及び「白色」の組織の領域を得る段階と、色及びテクスチャに基づいて各タイルについて特徴部尺度を計算する段階とを実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - ステロイド/タンパク質発現分析において、画像データを変換してシアン色画像データを提供する段階と、該シアン色画像データの色及びテクスチャの尺度並びにこのようなデータのソーベルフィルタリング相当部に基づいて、各タイルについての特徴部尺度を計算する段階とを実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。 - 特徴部尺度と、非選定相当部よりも大きな(符号は無視)タイル重複との間の差異を示すタイルを選定することによって、前記タイルの事前部分集合から別の部分集合を選定する段階を実施するための命令を有する、
ことを特徴とする請求項19に記載のコンピュータソフトウェア。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
GB0518367.8 | 2005-09-09 | ||
GB0518367A GB2430026A (en) | 2005-09-09 | 2005-09-09 | Automated selection of image regions |
PCT/GB2006/003247 WO2007028963A1 (en) | 2005-09-09 | 2006-09-04 | Automated selection of image regions |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2009508200A JP2009508200A (ja) | 2009-02-26 |
JP5156631B2 true JP5156631B2 (ja) | 2013-03-06 |
Family
ID=35221152
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2008529678A Expired - Fee Related JP5156631B2 (ja) | 2005-09-09 | 2006-09-04 | 画像領域の自動選定 |
Country Status (9)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8265370B2 (ja) |
EP (1) | EP1932115A1 (ja) |
JP (1) | JP5156631B2 (ja) |
KR (1) | KR101369821B1 (ja) |
AU (1) | AU2006288980A1 (ja) |
CA (1) | CA2622141A1 (ja) |
GB (1) | GB2430026A (ja) |
TW (1) | TWI412949B (ja) |
WO (1) | WO2007028963A1 (ja) |
Families Citing this family (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008143849A2 (en) | 2007-05-14 | 2008-11-27 | Historx, Inc. | Compartment segregation by pixel characterization using image data clustering |
ES2599902T3 (es) | 2007-06-15 | 2017-02-06 | Novartis Ag | Sistema y método de microscopio para obtener datos de muestra normalizados |
US20090041322A1 (en) * | 2007-07-10 | 2009-02-12 | Seimens Medical Solutions Usa, Inc. | Computer Assisted Detection of Polyps Within Lumen Using Enhancement of Concave Area |
CA2604317C (en) | 2007-08-06 | 2017-02-28 | Historx, Inc. | Methods and system for validating sample images for quantitative immunoassays |
CA2596204C (en) | 2007-08-07 | 2019-02-26 | Historx, Inc. | Method and system for determining an optimal dilution of a reagent |
US7978258B2 (en) | 2007-08-31 | 2011-07-12 | Historx, Inc. | Automatic exposure time selection for imaging tissue |
JP4875649B2 (ja) * | 2008-03-19 | 2012-02-15 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
US9240043B2 (en) | 2008-09-16 | 2016-01-19 | Novartis Ag | Reproducible quantification of biomarker expression |
US8189943B2 (en) * | 2009-03-17 | 2012-05-29 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for up-sampling depth images |
US8761520B2 (en) * | 2009-12-11 | 2014-06-24 | Microsoft Corporation | Accelerating bitmap remoting by identifying and extracting 2D patterns from source bitmaps |
CN101859384B (zh) * | 2010-06-12 | 2012-05-23 | 北京航空航天大学 | 目标图像序列度量方法 |
US8949913B1 (en) | 2010-09-16 | 2015-02-03 | Pixia Corp. | Method of making a video stream from a plurality of viewports within large format imagery |
US8773463B2 (en) | 2012-01-20 | 2014-07-08 | Nephosity, Inc. | Systems and methods for image data management |
US9390313B2 (en) | 2012-04-23 | 2016-07-12 | Nec Corporation | Image measurement apparatus and image measurment method measuring the cell neclei count |
WO2013179723A1 (ja) * | 2012-05-28 | 2013-12-05 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム及び顕微鏡システム |
CN103488971B (zh) * | 2013-09-06 | 2017-02-08 | 电子科技大学 | 生物礁储层的几何形态识别方法 |
WO2015040990A1 (ja) | 2013-09-19 | 2015-03-26 | 学校法人慶應義塾 | 疾患分析装置、制御方法、及びプログラム |
CL2014001150A1 (es) * | 2014-04-30 | 2014-11-07 | Lab4U Spa | Sistema y metodo donde el sistema particularmente es un dispositivo movil, para la determinacion de la concentracion de solutos en una muestra liquida coloreada, el cual se basa en la obtencion de imagenes de la muestra y de patrones de concentracion conocidos del soluto, y la determinacion de la concentracion de la muestra sobre la base del procesamiento de esas imagenes y los valores de color que las mismas proporcionan |
KR102281180B1 (ko) | 2014-11-21 | 2021-07-23 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 장치 및 방법 |
CN104850854A (zh) * | 2015-05-08 | 2015-08-19 | 广西师范大学 | 一种滑石矿品分选处理方法及滑石矿品分选*** |
CN106920237A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-07-04 | 北京理工大学 | 基于经验模态分解的无参考全色图像质量评价方法 |
US10937159B2 (en) * | 2019-01-29 | 2021-03-02 | Case Western Reserve University | Predicting outcome in invasive breast cancer from collagen fiber orientation disorder features in tumor associated stroma |
US11238577B2 (en) * | 2019-04-05 | 2022-02-01 | Project Giants, Llc | Video dynamic range analysis |
US11195060B2 (en) * | 2019-07-05 | 2021-12-07 | Art Eye-D Associates Llc | Visualization of subimage classifications |
US11176676B2 (en) * | 2020-01-28 | 2021-11-16 | PAIGE.AI, Inc. | Systems and methods for processing electronic images for computational detection methods |
CN111693261B (zh) * | 2020-05-28 | 2022-03-15 | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 | 一种高压并联电抗器铁心松动故障诊断方法 |
Family Cites Families (39)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5544650A (en) * | 1988-04-08 | 1996-08-13 | Neuromedical Systems, Inc. | Automated specimen classification system and method |
US5204625A (en) * | 1990-12-20 | 1993-04-20 | General Electric Company | Segmentation of stationary and vascular surfaces in magnetic resonance imaging |
US5481620A (en) * | 1991-09-27 | 1996-01-02 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Adaptive vision system |
US5978497A (en) * | 1994-09-20 | 1999-11-02 | Neopath, Inc. | Apparatus for the identification of free-lying cells |
WO1996018170A1 (en) * | 1994-12-05 | 1996-06-13 | E.I. Du Pont De Nemours And Company | Adaptive vision system using dual thresholding |
US6031930A (en) * | 1996-08-23 | 2000-02-29 | Bacus Research Laboratories, Inc. | Method and apparatus for testing a progression of neoplasia including cancer chemoprevention testing |
US6055330A (en) * | 1996-10-09 | 2000-04-25 | The Trustees Of Columbia University In The City Of New York | Methods and apparatus for performing digital image and video segmentation and compression using 3-D depth information |
US6021220A (en) * | 1997-02-11 | 2000-02-01 | Silicon Biology, Inc. | System and method for pattern recognition |
WO1999053444A1 (en) | 1998-04-15 | 1999-10-21 | Mayo Foundation For Medical Education And Research | Autocorrection of mr images for motion artifacts |
IL127254A0 (en) * | 1998-11-25 | 1999-09-22 | Univ Ramot | Method and system for automatic classification and quantitative evaluation of adnexal masses bases on a cross-sectional or projectional images of the adnex |
GB9906420D0 (en) | 1999-03-19 | 1999-05-12 | Isis Innovation | Method and apparatus for image processing |
JP3431883B2 (ja) * | 2000-04-27 | 2003-07-28 | 科学技術振興事業団 | 細胞系譜抽出方法 |
DE60115314T2 (de) * | 2000-04-18 | 2006-08-03 | The University Of Hong Kong | Verfahren für die Auswertung von Bildern zur Defekterkennung |
US7546210B2 (en) * | 2000-06-08 | 2009-06-09 | The Regents Of The University Of California | Visual-servoing optical microscopy |
JP2002216133A (ja) * | 2001-01-22 | 2002-08-02 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像処理システム、及び感覚情報処理システム |
GB0109892D0 (en) * | 2001-04-20 | 2001-06-13 | Secr Defence | Method and apparatus for reducing the effects of motion in an image |
US7397953B2 (en) * | 2001-07-24 | 2008-07-08 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Image block classification based on entropy of differences |
US7383134B2 (en) * | 2002-01-15 | 2008-06-03 | Piper James R | Method and/or system for analyzing biological samples using a computer system |
US20030165263A1 (en) | 2002-02-19 | 2003-09-04 | Hamer Michael J. | Histological assessment |
EP1387315B1 (en) * | 2002-06-07 | 2007-09-12 | Honda Research Institute Europe GmbH | Preparation of a digital image with subsequent edge detection |
JP2004054676A (ja) * | 2002-07-22 | 2004-02-19 | Mitsubishi Electric Corp | 移動体領域抽出方法および移動体領域抽出装置 |
GB2394263B (en) * | 2002-10-15 | 2005-08-24 | Charles Robert Massie | Wheel nut locking assembly |
GB0224626D0 (en) | 2002-10-23 | 2002-12-04 | Qinetiq Ltd | Tubule grading |
GB2395263A (en) * | 2002-11-12 | 2004-05-19 | Qinetiq Ltd | Image analysis |
GB0226787D0 (en) | 2002-11-18 | 2002-12-24 | Qinetiq Ltd | Measurement of mitotic activity |
GB0227160D0 (en) | 2002-11-21 | 2002-12-24 | Qinetiq Ltd | Histological assessment of pleomorphism |
GB2396406A (en) | 2002-12-17 | 2004-06-23 | Qinetiq Ltd | Image analysis |
GB0229734D0 (en) | 2002-12-23 | 2003-01-29 | Qinetiq Ltd | Grading oestrogen and progesterone receptors expression |
GB2398379A (en) | 2003-02-11 | 2004-08-18 | Qinetiq Ltd | Automated digital image analysis |
JP3921182B2 (ja) * | 2003-05-27 | 2007-05-30 | 独立行政法人科学技術振興機構 | 核領域認識における結合核領域の切断方法 |
US8321136B2 (en) * | 2003-06-12 | 2012-11-27 | Cytyc Corporation | Method and system for classifying slides using scatter plot distribution |
WO2005015355A2 (en) * | 2003-08-07 | 2005-02-17 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Automatic image cropping system and method for use with portable devices equipped with digital cameras |
JP4409897B2 (ja) * | 2003-09-19 | 2010-02-03 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び情報記録媒体 |
US7907769B2 (en) * | 2004-05-13 | 2011-03-15 | The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. | Image-based methods for measuring global nuclear patterns as epigenetic markers of cell differentiation |
US20120134582A1 (en) * | 2007-01-16 | 2012-05-31 | Chemimage Corporation | System and Method for Multimodal Detection of Unknown Substances Including Explosives |
US8774479B2 (en) * | 2008-02-19 | 2014-07-08 | The Trustees Of The University Of Pennsylvania | System and method for automated segmentation, characterization, and classification of possibly malignant lesions and stratification of malignant tumors |
WO2009111580A2 (en) * | 2008-03-04 | 2009-09-11 | Tomotherapy Incorporated | Method and system for improved image segmentation |
US8488863B2 (en) * | 2008-11-06 | 2013-07-16 | Los Alamos National Security, Llc | Combinational pixel-by-pixel and object-level classifying, segmenting, and agglomerating in performing quantitative image analysis that distinguishes between healthy non-cancerous and cancerous cell nuclei and delineates nuclear, cytoplasm, and stromal material objects from stained biological tissue materials |
US20120075440A1 (en) * | 2010-09-28 | 2012-03-29 | Qualcomm Incorporated | Entropy based image separation |
-
2005
- 2005-09-09 GB GB0518367A patent/GB2430026A/en not_active Withdrawn
-
2006
- 2006-09-04 WO PCT/GB2006/003247 patent/WO2007028963A1/en active Application Filing
- 2006-09-04 US US12/065,793 patent/US8265370B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2006-09-04 KR KR1020087008458A patent/KR101369821B1/ko not_active IP Right Cessation
- 2006-09-04 CA CA002622141A patent/CA2622141A1/en not_active Abandoned
- 2006-09-04 AU AU2006288980A patent/AU2006288980A1/en not_active Abandoned
- 2006-09-04 JP JP2008529678A patent/JP5156631B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2006-09-04 EP EP06779268A patent/EP1932115A1/en not_active Withdrawn
- 2006-09-05 TW TW095132650A patent/TWI412949B/zh not_active IP Right Cessation
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
AU2006288980A8 (en) | 2008-06-05 |
GB0518367D0 (en) | 2005-10-19 |
GB2430026A (en) | 2007-03-14 |
WO2007028963A1 (en) | 2007-03-15 |
JP2009508200A (ja) | 2009-02-26 |
US8265370B2 (en) | 2012-09-11 |
TWI412949B (zh) | 2013-10-21 |
CA2622141A1 (en) | 2007-03-15 |
US20080273787A1 (en) | 2008-11-06 |
AU2006288980A1 (en) | 2007-03-15 |
KR20080055898A (ko) | 2008-06-19 |
KR101369821B1 (ko) | 2014-03-06 |
EP1932115A1 (en) | 2008-06-18 |
TW200715161A (en) | 2007-04-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5156631B2 (ja) | 画像領域の自動選定 | |
JP4420821B2 (ja) | 組織学的アセスメント | |
US9547801B2 (en) | Methods of chromogen separation-based image analysis | |
JP4864857B2 (ja) | 有糸***活性の測定 | |
JP4383352B2 (ja) | 核多形性の組織学的評価 | |
Apou et al. | Detection of lobular structures in normal breast tissue | |
JP4864709B2 (ja) | 分散プロット分布を用いてスライドの染色品質を決定するシステム | |
JP4897488B2 (ja) | 分散プロット分布を用いてスライドを分類するシステム | |
JP4452624B2 (ja) | 細管の自動組織学的類別 | |
JP4981112B2 (ja) | 組織学的アセスメント |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20090904 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100722 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20110523 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20110720 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20110727 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20111109 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120312 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120612 |
|
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: 20121126 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20121210 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20151214 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5156631 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |