JP5246201B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
これに関連する技術として、例えば、特許文献1には、標的細胞の検査処理を自動的かつ精度良く行うとともに、検査時間を大幅に短くすることを課題とし、光学顕微鏡は、XYステージ機構を有する電動ステージと対物レンズ制御部と、CCDカメラとを有しており、制御用PCは、XY方向の移動を行うステージ(XY)移動部と、Z方向の自動焦点合わせを行う自動焦点計算部と、CCDカメラからの画像を入力する画像入力部と、画像認識部と、画像処理結果を保存する結果保存用データベース部と、を有しており、CCDカメラにより撮影された画像は、画像入力部に入力され、モニタに表示されるとともに、画像認識部と自動焦点計算部とに送られ、画像認識部で認識された画像は、結果保存用データベースに記憶され、画像入力部に入力された画像は自動焦点計算部にも送られ、自動焦点合わせに用いられることが開示されている。
請求項1の発明は、複数の物体を撮影した第1の画像と該複数の物体に少なくともひとつは含まれる物体である第1の物体を取り除いた状態を撮影した第2の画像を受け付ける受付手段と、前記第1の画像に撮影されている物体と前記第2の画像に撮影されている物体とを合わせるように、前記第1の画像と前記第2の画像とを照合した結果に基づいて、前記第1の物体が存在する可能性のある領域を抽出する第1の領域抽出手段と、前記第1の領域抽出手段によって抽出された第1の領域に基づいて、前記第1の物体を取り除いたときに移動した可能性のある物体である第2の物体が移動した可能性のある領域を抽出する第2の領域抽出手段と、前記第2の領域抽出手段によって抽出された領域内を対象として、前記第2の物体の移動量及び移動方向を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された第2の物体の移動量及び移動方向に基づいて、前記第2の画像を該第2の物体の移動前の状態の画像に変形する画像変形手段と、前記画像変形手段によって変形された画像と前記第1の画像との差分に基づいて、前記第1の物体を抽出する抽出手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。
図1は、本実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア(コンピュータ・プログラム)、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、「保存する」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、1モジュールを1プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを1プログラムで構成してもよく、逆に1モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは1コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって1モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、1つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続(データの授受、指示、データ間の参照関係等)の場合にも用いる。「予め定めた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク(一対一対応の通信接続を含む)等の通信手段で接続されて構成されるほか、1つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」(社会システム)にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、RAM(Random Access Memory)、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、CPU(Central Processing Unit)内のレジスタ等を含んでいてもよい。
細胞のハンドリング技術の発展とともに、特定の細胞を分取してDNA診断を行うことや、細胞に特定の分子を導入、観察して薬剤の挙動を分析することが行われるようになってきている。例えば、妊婦の血液中に微量に含まれる胎児由来の有核赤血球を取り出し、DNA診断することにより、母児へのリスクを伴わない無侵襲胎児DNA診断が可能となると期待されている。このような特定細胞を取り出すためには、通常、検査担当者が顕微鏡を用いて目視で細胞を探すことが行われている。例えば、胎児由来の有核赤血球の割合は10の8乗分の1程度であり、これを顕微鏡の視野を走査しながら目視で探すことが行われている。
検体操作モジュール110は顕微鏡の制御を行い、検体のハンドリングや画像取得を行う。顕微鏡は、対物レンズを備え、撮像装置である画像取得モジュール116と接続されている。
検体操作モジュール110は、細胞回収モジュール112、検体ID読取モジュール114、画像取得モジュール116、電動ステージ118を有している。
画像取得モジュール116は、画像受付モジュール154と接続されており、顕微鏡によって拡大された特定細胞を含む検体画像を取得する。具体的には、例えば、顕微鏡に備えられたデジタルカメラが該当し、細胞回収モジュール112によって対象細胞が取り除かれる前の状態を細胞回収前画像として撮影し、対象細胞が取り除かれた後の状態を細胞回収後画像として撮影する。
細胞回収モジュール112は、画像差分抽出モジュール156、特定細胞検出モジュール158、細胞回収前画像データベース160と接続されており、対象細胞を個別に回収する。具体的には、例えば、小径のノズルを通して対象細胞を吸引して回収する。回収する対象細胞は、1つであってもよいし、複数であってもよい。また、細胞回収モジュール112は回収が完了したことを画像認識モジュール150(具体的には、画像受付モジュール154、画像差分抽出モジュール156、特定細胞検出モジュール158等)に通知する機能を持つ。
検体ID受付モジュール152は、検体ID読取モジュール114、画像差分抽出モジュール156、特定細胞検出モジュール158、細胞回収前画像データベース160と接続されており、検体ID読取モジュール114から検体IDと検査の種類等を受け付ける。
正例データベース162は、画像差分抽出モジュール156、識別器学習モジュール166と接続されており、画像差分抽出モジュール156によって抽出された対象細胞の画像を記憶する。つまり、画像差分抽出モジュール156からの差分画像を正例の学習画像として保存する。また、保存している正例の学習画像を識別器学習モジュール166に渡す。
識別モデル保存モジュール168は、特定細胞検出モジュール158、識別器学習モジュール166と接続されており、識別器学習モジュール166で学習された識別モデルを検査の種類毎に保存する。
ステージ制御モジュール170は、電動ステージ118、特定細胞検出モジュール158と接続されており、特定細胞検出モジュール158によって対象細胞が検出された場合は、検出された対象細胞が画像の中央になるように電動ステージ118を移動させるように制御する。ここで、画像の中央とはいわゆる視野の中央であり、視野とは顕微鏡を操作して細胞を回収する操作者の視野であり、細胞回収前画像又は細胞回収後画像の中央であってもよいし、モニター等に表示している場合はそのモニターの中央であってもよい。
負例データベース164は、特定細胞検出モジュール158、識別器学習モジュール166と接続されており、特定細胞検出モジュール158によって細胞回収後画像から検出された対象細胞の画像を記憶する。つまり、特定細胞検出モジュール158からの誤検出画像を負例の学習画像として保存する。また、保存している負例の学習画像を識別器学習モジュール166に渡す。
ステップS202では、検体をステージ上にロードし、画像を取得する。つまり、操作者の指示により検体が電動ステージ118上にロードされ、画像取得モジュール116により、検体の顕微鏡画像が取得される。通常、顕微鏡の視野は狭いため検体全体をカバーできず、ステージ制御モジュール170がステージを移動させて複数枚の画像を取得する。
ステップS206では、対象細胞の検出処理を行う。特定細胞検出モジュール158は取得された画像に対して対象細胞の検出処理を行う。検出処理は、画像中の例えば20画素×20画素の矩形領域の画像に対して検査の種類毎に予め学習された識別モデルを用いて行われ、矩形領域が対象細胞であるかどうかを判定する。この矩形領域を画像全体(例えば、2000画素×2000画素)に対して走査することで画像中の対象細胞を検出する。なお、この検出処理は、予めバッチ処理ですべての検体(処理対象の検体すべての意である)に対して行ってその結果を保存しておいてもよい。20画素×20画素の矩形領域は予め定めた矩形領域としての例示であるが、検出する細胞の大きさに応じて矩形領域の大きさを変更するようにしてもよい。
ステップS210では、目視で対象細胞を検索する。つまり、操作者が電動ステージ118を操作して対象細胞を探し、その対象細胞を検出された対象細胞とする。
ステップS212では、ステージを移動する。つまり、ステージ制御モジュール170が電動ステージ118を制御して、検出された細胞が画像の中央になるようにステージを移動させる。
ステップS216では、細胞回収後画像を取得する。つまり、細胞回収モジュール112は対象細胞を回収したことを画像認識モジュール150に通知し、その通知信号をトリガーにして画像受付モジュール154は細胞回収後画像を取得する。
ステップS220では、正例を保存する。つまり、ステップS218で抽出された差分画像は検出したい細胞の画像であるので、検体ID、検査の種類等と共に、学習用の正例画像として正例データベース162に保存する。
ステップS224では、対象細胞が検出されたか否かを判断し、検出された場合(いわゆる誤検出の場合)はステップS226へ進み、それ以外の場合はステップS228へ進む。
ステップS226では、負例を保存する。つまり、ステップS222で検出された画像は誤検出された画像であるので、その画像を検体ID、検査の種類等と共に、学習用の負例画像として負例データベース164に保存する。
ステップS230では、識別モデルの学習をする。つまり、識別器学習モジュール166は正例データベース162及び負例データベース164を用いて識別モデルの学習を行う。
画像差分抽出モジュール156は、大域的位置合わせ処理モジュール312、細胞存在候補領域抽出モジュール314、細胞移動候補領域抽出モジュール316、変位ベクトル算出モジュール318、画像変形モジュール320、対象抽出モジュール322を有している。
図5は、細胞回収前画像301と細胞回収後画像302の例を示す説明図である。
図5(a)に例示する細胞回収前画像301には、6つの細胞(細胞501〜506)が撮影されている。このうち、対象細胞は細胞502である。図5(b)に例示する細胞回収後画像302には、細胞502が回収された後の状態であり、5つの細胞(細胞511、細胞513、細胞514、細胞515、細胞516)が撮影されている。細胞511、細胞513、細胞514、細胞515、細胞516は、それぞれ細胞回収前画像301内の細胞501、細胞503、細胞504、細胞505、細胞506に対応する。
二つの画像を比べると、細胞回収後画像302には有核赤血球(細胞502)が回収されてなくなっている。そして、有核赤血球(細胞502)の回収作業として細胞を剥離しやすい様に回収したい細胞の周辺に剥離液が注入されるが、その影響で周辺の細胞の位置がずれていることが分かる。この場合は、有核赤血球(細胞502)と隣接していた赤血球(細胞501)が細胞回収後画像302では細胞511の位置に移動している。
また、各細胞の位置が一様にずれている。これは、複数の検体に対して細胞回収前画像をバッチ処理で撮影し、その後、細胞回収を行った場合などにステージの位置ずれによって生じる。このように、細胞回収前画像301と細胞回収後画像302には、大局的位置ずれや局所的な位置ずれがあるため、単純な差分処理では有核赤血球(細胞502)の領域を抽出できない。
具体的には、例えば、大域的位置合わせ処理モジュール312による大域的位置合わせ後の大域的位置合わせ後画像601と細胞回収前画像301の差分抽出を行い、差分の絶対値が大きい領域を候補領域Aとする。候補領域Aは回収した細胞が存在した可能性のある領域である。図7は、細胞存在候補領域抽出モジュール314の処理例を示す説明図である。差分画像701には、候補領域A 711、候補領域B 712がある。ここでの差分処理は、細胞回収前画像301にあって、大域的位置合わせ後画像601にはないものを抽出している。なお、大域的位置合わせ処理モジュール312によって移動させられた画像が細胞回収後画像302の場合を例示したが、細胞回収前画像301を移動させた場合は、大域的位置合わせ処理モジュール312によって移動させられた細胞回収前画像301と細胞回収後画像302に基づいて、対象細胞が存在する可能性のある領域を抽出する。この場合の差分処理は、大域的位置合わせを行った細胞回収前画像301にあって、細胞回収後画像302にはないものを抽出することとなる。以下、同様に、大域的位置合わせ処理モジュール312によって移動させられた画像が細胞回収後画像302の場合を例示するが、細胞回収前画像301を移動させた場合にあっては、大域的位置合わせが例示するものと逆方向であること(つまり、細胞回収後画像302における細胞の位置を基本とすること)以外は同等の処理である。
具体的には、例えば、候補領域Aから予め定めた距離以内の領域を候補領域Bとする。候補領域Bは細胞が移動した可能性のある領域である。この予め定めた距離以内とは、前述の「予め定めた」の定義に従うが、この場合、剥離液が拡散する領域であり、例えば剥離液の量および粘度から流体力学の計算により求めるようにしてもよい。
より具体的に説明する。図8は、細胞移動候補領域抽出モジュール316の処理例を示す説明図である。候補領域A 711、候補領域B 712の中心(重心であってもよい)を算出し、算出した中心811、中心812から予め定めた距離である半径を有する円821、822を生成し、その円821、822によって囲まれている領域を候補領域B 830としてもよい。
また、他の例を説明する。図9は、細胞移動候補領域抽出モジュール316の処理例を示す説明図である。候補領域A 711、候補領域B 712の周囲から外側に予め定めた距離内の領域を候補領域B 930としてもよい。
予め撮影した細胞がない画像を背景画像とする。そして、細胞回収後画像(大域的位置合わせ後画像601)の背景画像とは異なる輝度を持ち、かつ細胞回収前画像301と大域的位置合わせ後画像601において候補領域B(例えば、候補領域B 830、候補領域B 930等)内にあるすべての座標xに対して、例えば10画素×10画素の局所領域をS1(x)、細胞回収前画像301において座標xから予め定めた量Δxだけ変位させた座標における局所領域をS0(x+Δx)とし、S1(x)とS0(x+Δx)の相互情報量を計算する。そして相互情報量が予め定めた値以上で、かつ最大となる平行移動量を探索し、移動量及び移動方向を算出する。これを細胞回収後画像の座標xにおける局所変位ベクトルと呼ぶ。
図10は、変位ベクトル算出モジュール318の処理例を示す説明図である。回収作業の影響で位置がずれた細胞(移動前細胞1011が移動後細胞1012へずれている)の位置でのみ、局所変位ベクトル1031が0でない値をとっている。なお、回収された細胞部分は背景と同じ輝度のため、局所変位ベクトルを計算しない。
例えば、局所変位ベクトルを用いて画像を変形したものが、図11に例示する局所的位置合わせ後画像1101である。この局所的位置合わせ後画像1101は、図6に例示した大域的位置合わせ後画像601を変形したものである。局所的位置合わせ後画像1101内では、図6に例示した大域的位置合わせ後画像601内の細胞611が、図5に例示した細胞回収前画像301内の細胞501と同じ位置である細胞1111へ移動しており、移動した細胞の補正がなされている。もちろん、図6に例示した大域的位置合わせ後画像601内の細胞613〜細胞616は、図11に例示する局所的位置合わせ後画像1101内の細胞1113〜細胞1116に対応し、候補領域B内にはないので変形は施されておらず、同じ位置のままである。
図12は、対象抽出モジュール322の処理例を示す説明図である。マスク領域1211〜1213が対象細胞の存在した領域として抽出されている。ノイズや、移動した細胞の変形等により他の領域にも黒い領域(マスク領域1211、マスク領域1213)が存在しているが、これらの領域は予め定めた規定値以下の面積の領域を除外することで対応可能である。
以上により決定された領域(マスク領域1212)に対応する画像を細胞回収前画像301から抽出することで対象細胞の画像を取得する。そして、これを識別器学習モジュール166の学習のための正例とするために正例データベース162に保存する。
ステップS402では、画像受付モジュール154は、細胞回収前画像301と細胞回収後画像302を受け付ける。
ステップS404では、大域的位置合わせ処理モジュール312は、細胞回収前画像301と細胞回収後画像302の大域的な位置合わせを行う。
ステップS406では、細胞存在候補領域抽出モジュール314は、回収した細胞が存在した可能性のある領域を抽出する。
ステップS408では、細胞移動候補領域抽出モジュール316は、ステップS406で抽出した領域の周辺にあって細胞が移動した可能性のある領域を抽出する。
ステップS410では、変位ベクトル算出モジュール318は、移動した細胞の変位ベクトルを算出する。
ステップS412では、画像変形モジュール320は、変位ベクトルを用いて細胞回収後画像302を変形する。
ステップS414では、対象抽出モジュール322は、細胞回収前画像301と変形された細胞回収後画像302の差分をとり、回収した細胞を抽出する。
データ読み取り部1317は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部1318は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク(DVD)であって、DVDフォーラムで策定された規格である「DVD−R、DVD−RW、DVD−RAM等」、DVD+RWで策定された規格である「DVD+R、DVD+RW等」、コンパクトディスク(CD)であって、読出し専用メモリ(CD−ROM)、CDレコーダブル(CD−R)、CDリライタブル(CD−RW)等、ブルーレイ・ディスク(Blu−ray Disc(登録商標))、光磁気ディスク(MO)、フレキシブルディスク(FD)、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ(ROM)、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ(EEPROM)、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ(RAM)等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク(LAN)、メトロポリタン・エリア・ネットワーク(MAN)、ワイド・エリア・ネットワーク(WAN)、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
112…細胞回収モジュール
114…検体ID読取モジュール
116…画像取得モジュール
118…電動ステージ
150…画像認識モジュール
152…検体ID受付モジュール
154…画像受付モジュール
156…画像差分抽出モジュール
158…特定細胞検出モジュール
160…細胞回収前画像データベース
162…正例データベース
164…負例データベース
166…識別器学習モジュール
168…識別モデル保存モジュール
170…ステージ制御モジュール
301…細胞回収前画像
302…細胞回収後画像
312…大域的位置合わせ処理モジュール
314…細胞存在候補領域抽出モジュール
316…細胞移動候補領域抽出モジュール
318…変位ベクトル算出モジュール
320…画像変形モジュール
322…対象抽出モジュール
Claims (4)
- 複数の物体を撮影した第1の画像と該複数の物体に少なくともひとつは含まれる物体である第1の物体を取り除いた状態を撮影した第2の画像を受け付ける受付手段と、
前記第1の画像に撮影されている物体と前記第2の画像に撮影されている物体とを合わせるように、前記第1の画像と前記第2の画像とを照合した結果に基づいて、前記第1の物体が存在する可能性のある領域を抽出する第1の領域抽出手段と、
前記第1の領域抽出手段によって抽出された第1の領域に基づいて、前記第1の物体を取り除いたときに移動した可能性のある物体である第2の物体が移動した可能性のある領域を抽出する第2の領域抽出手段と、
前記第2の領域抽出手段によって抽出された領域内を対象として、前記第2の物体の移動量及び移動方向を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された第2の物体の移動量及び移動方向に基づいて、前記第2の画像を該第2の物体の移動前の状態の画像に変形する画像変形手段と、
前記画像変形手段によって変形された画像と前記第1の画像との差分に基づいて、前記第1の物体を抽出する抽出手段
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 前記抽出手段によって抽出された第1の物体の画像を記憶する第1の記憶手段と、
前記第2の画像から前記第1の物体を検出する検出手段と、
前記検出手段によって検出された第1の物体の画像を記憶する第2の記憶手段と、
前記第1の記憶手段に記憶された第1の物体の画像を正例とし、前記第2の記憶手段に記憶された第1の物体の画像を負例として学習する学習手段
をさらに具備し、
前記検出手段は、前記学習手段によって学習された結果に基づいて前記第1の物体を検出する
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記物体は細胞であり、前記画像は顕微鏡による画像であり、
前記検出手段は、前記第1の画像から前記第1の物体である対象とする第1の細胞を検出し、
前記検出手段によって前記第1の細胞が検出された場合は、該第1の細胞が中央になるように顕微鏡のステージを移動させるように制御する制御手段と、
第1の細胞が取り除かれる前の状態を第1の画像として撮影し、該制御手段によって顕微鏡のステージが移動させられた後であって、前記第1の細胞が取り除かれた後の状態を第2の画像として撮影する撮影手段
を具備し、
前記受付手段は、前記撮影手段によって撮影された第1の画像と第2の画像を受け付ける
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - コンピュータに、
複数の物体を撮影した第1の画像と該複数の物体に少なくともひとつは含まれる物体である第1の物体を取り除いた状態を撮影した第2の画像を受け付ける受付機能と、
前記第1の画像に撮影されている物体と前記第2の画像に撮影されている物体とを合わせるように、前記第1の画像と前記第2の画像とを照合した結果に基づいて、前記第1の物体が存在する可能性のある領域を抽出する第1の領域抽出機能と、
前記第1の領域抽出機能によって抽出された第1の領域に基づいて、前記第1の物体を取り除いたときに移動した可能性のある物体である第2の物体が移動した可能性のある領域を抽出する第2の領域抽出機能と、
前記第2の領域抽出機能によって抽出された領域内を対象として、前記第2の物体の移動量及び移動方向を算出する算出機能と、
前記算出機能によって算出された第2の物体の移動量及び移動方向に基づいて、前記第2の画像を該第2の物体の移動前の状態の画像に変形する画像変形機能と、
前記画像変形機能によって変形された画像と前記第1の画像との差分に基づいて、前記第1の物体を抽出する抽出機能
を実現させることを特徴とする画像処理プログラム。
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