JP5871325B2 - 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記録媒体に関する。

生体組織の組織標本画像に基づく診断を支援する技術として、生体組織の切片を染色し、その染色状態を観察して診断する方法が知られている。診断では、染色後に、組織標本画像から間質部分を分離することが重要であり、特許文献１には、ヘマトキシリン・エオシン染色（ＨＥ染色）による生体組織からの間質の分類が記載されている。具体的には、段落［００７３］に「組織間質は、赤色で占められる。強度差異ｄ、「赤色比」ｒ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）、及び画像オブジェクトの赤色チャネル標準偏差σＲを使用して、間質オブジェクトを分類することができる。」との記載がある。すなわち、間質がエオジンにより染色されて赤色となるため、その色から間質を分類している。

特表２０１０−５２３９７９号公報

しかしながら、免疫組織化学染色(以降ＩＨＣ染色)を行なった場合、間質細胞の核が実質細胞の核と同様の青色に染色されるため、特に細胞膜の染色が弱い場合、上記従来技術に記載の画像処理によって分離することはできなかった。

そこで、本発明は、細胞の染色強度にかかわらず、間質細胞と実質細胞とを正確に分離することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、プログラム及び記録媒体の提供を目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、
実質細胞と間質細胞とを含む生体組織を染色して撮像した組織標本画像に対し、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように平滑化処理を施す画像処理手段と、
前記画像処理手段による平滑化処理が施された組織標本画像を２値化処理して２値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成手段と、
を含み、
前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする。

また、本発明の情報処理システムは、
前記本発明の情報処理装置と、入力端末と、表示端末とを含み、
前記本発明の情報処理装置が、
前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳させる重畳手段と、
前記マスクを重畳された組織標本画像に含まれる実質細胞の数を染色強度別にカウントするカウント手段と、
前記組織標本画像を、ネットワークを介して受信する受信手段と、
前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して送信する送信手段と、
をさらに含み、
前記入力端末は、前記受信手段が受信する前記組織標本画像を、入力するとともに、ネットワークを介して送信し、
前記表示端末は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して受信し、表示することを特徴とする。

また、本発明の情報処理方法は、
前記本発明の情報処理装置を用い、
前記画像処理手段により、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように前記組織標本画像に対し平滑化処理を施す画像処理ステップと、
前記マスク生成手段により、前記画像処理ステップで平滑化処理が施された組織標本画像を２値化処理して２値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成ステップと、
を含み、
前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする。

本発明のプログラムは、前記本発明の情報処理方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とする。

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録しており、コンピュータで読み取り可能なことを特徴とする。

本発明によれば、細胞の染色強度にかかわらず、実質細胞と間質細胞とを、正確に分離することができる。

本発明の第１実施形態に係る情報処理装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病理画像診断支援装置の機能構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病理画像診断支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病理画像診断支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病理画像診断支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係る病理画像診断支援装置の動作手順を示すフローチャートである。 第２実施形態で診断対象となる組織標本画像の一例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係るマスク／重畳画像生成処理の手順を示すフローチャートである。 図６から選択された１つの選択エリアの例を示す図である。 図８の選択エリアを縮小処理した例及びさらに平滑化処理した例を示す図である。 図９の下図から生成した輝度値ヒストグラムの例と、該輝度値ヒストグラムから算出された２値化の閾値の例を示す図である。 図９の下図を図１０に示した閾値で２値化した結果の例と、該２値化した結果に後処理を施した例を示す図である。 図１１の下図から生成されたマスクで図８の選択エリアをマクス処理した結果の例を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る細胞数のカウント処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の第２実施形態に係るバーグラフの生成処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態の処理により図１２のマスクされた選択エリアから細胞集をカウントしてバーグラフを生成した場合の、データの記憶構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る表示データの生成処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態の処理で生成された表示データによる第１表示例を示す図である。 第２実施形態の処理で生成された表示データによる第２表示例を示す図である。 第２実施形態の処理で生成された表示データによる第３表示例を示す図である。 第３実施形態の処理で生成された表示データによる第４表示例を示す図である。

以下に、図面を参照して、本発明の実施の形態について例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。なお、本実施形態中、細胞構成要素とは広く細胞を構成する要素を含む概念であり、細胞核、細胞膜、細胞質、リンパ球などを含む。

［第１実施形態］
本発明の第１実施形態としての情報処理装置１００について、図１を用いて説明する。図１は、実質細胞１５１と間質細胞１５２とを含む生体組織を免疫染色して撮像した組織標本画像１５０に基づく診断を支援する情報処理装置１００を示す。この情報処理装置１００は、実質細胞の細胞構成要素の輝度値が間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように組織標本画像１５５に対し平滑化処理部（平滑化処理手段）１１１で平滑化処理を施す画像処理部（画像処理手段）１１０を備える。また、画像処理部１１０による平滑化処理が施された組織標本画像１１５を２値化処理部（２値化処理手段）１２１で２値化して２値化画像を生成することにより、組織標本画像１１５から間質領域を除くためのマスク１２５を生成するマスク生成部（マスク生成手段）１２０を備える。
かかる構成により、細胞の染色強度にかかわらず、実質細胞１５１と間質細胞１５２とを、正確に分離するマスクを生成することができる。

［第２実施形態］
本発明の第２実施形態としての情報処理システム２５０について、図２〜図１９を用いて説明する。本実施形態の情報処理システム２５０は、癌に対する治療法の選択をできるだけ正確に行なうため、染色（一例として免疫染色、ここではＩＨＣ染色）を施した組織標本画像において、間質部分を排除して、癌細胞の数をカウントすることを目的とするシステムである。本実施形態では細胞構成要素の一例として細胞核及び細胞膜の染色情報を間質認識に使用し、細胞核の染色情報を細胞数のカウントに使用する。

なお、ここで対象としているＩＨＣ染色としては、ＥＲ染色とＰｇＲ染色とＨＥＲ２染色の３種類が挙げられる。このうち、ＥＲ染色とＰｇＲ染色によれば、陽性の細胞については細胞核が茶色に染まり、陰性の細胞は、最初に染色するヘマトキシリンの青色のままである。一方、細胞膜は陽性の場合にも陰性の場合にも染色されない。

ＨＥＲ２染色によれば、陽性の細胞については細胞膜が茶色に染まるが、陰性の細胞について、細胞膜は見えない。そして、陽性／陰性に関わらず、細胞核は青色である。このような染色の傾向に鑑みれば、ＥＲ染色またはＰｇＲ染色の場合に細胞核が茶色に染まっている、あるいは、ＨＥＲ２染色の場合に細胞膜が茶色に染まっていれば、比較的容易に間質を認識できる。そのため、２値化処理する場合に、細胞核の情報だけでなく、ＨＥＲ２陽性の場合には、細胞膜の茶色の情報を使っている。ＥＲ染色またはＰｇＲ染色の場合に細胞核が茶色に染まっていなくても、あるいは、ＨＥＲ２染色の場合に細胞膜が茶色に染まっていなくても、間質以外の注目したい領域には、細胞核の青色が密集する。

また、ＥＲ、ＰｇＲ、ＨＥＲ２のどの場合でも、細胞数のカウントは細胞核である。つまり核の数＝細胞の数となる。

まとめると以下のようになる。
（ステップ１）細胞核を平滑化、２値化処理に使用してマスクを生成する。
ＥＲ／ＰｇＲ陽性の場合：茶色の核と青色の核の情報を利用する。
ＥＲ／ＰｇＲ陰性の場合：青色の核の情報を利用する。
ＨＥＲ２ 陽性の場合：茶色の細胞膜と青色の核の情報を利用する。
ＨＥＲ２ 陰性の場合：青色の核の情報を利用する。
（ステップ２）細胞核を細胞数カウントに使用する
ＥＲ／ＰｇＲの場合：茶色の核と青色の核の数をカウントする。
ＨＥＲ２の場合：青色の核をカウントする。また、核の周囲に存在する細胞膜の染色強度を判定する。

〈第２実施形態に係る情報処理システムの構成〉
図２は、第２実施形態に係る情報処理装置としての病理画像診断支援装置２００を含む情報処理システム２５０の構成を示すブロック図である。図２に示すように、病理画像診断支援装置２００と、各々が組織標本画像を読み込む（入力する）カラースキャナ２２１に接続された複数のクライアントＰＣ２２０とがネットワーク２４０を介して接続されている。また、病理画像診断支援装置２００において処理された画像あるいは処理結果を送信して、専門医師による分析・診断を行なうための病理画像診断センター２３０も接続されている。病理画像診断支援装置２００は、本発明の情報処理装置に該当する。クライアントＰＣ２２０及びカラースキャナ２２１は、本発明の情報処理システムにおける前記「入力端末」に該当するということができる。また、クライアントＰＣ２２０は、本発明の情報処理システムにおける前記「表示端末」にも該当するということができる。さらに、病理画像診断センター２３０も、本発明の情報処理システムにおける前記「表示端末」に該当するということができる。なお、ネットワーク２４０は、インターネットを含む公衆ネットワークであっても良いし、病院内のＬＡＮであってもよい。

病理画像診断支援装置２００は、クライアントＰＣ２２０からネットワーク２４０を介して送信された組織標本画像を、通信制御部２０１で受信する。すなわち、通信制御部２０１は、組織標本画像を、ネットワーク２４０を介して受信する「受信手段」に該当するということができる。受信した組織標本画像は画像記憶部（画像記憶手段）２０２に保存される。エリア選択部（エリア選択手段）２０３は、受信した組織標本画像から複数の選択エリアを選択する。選択された各選択エリア内の画像について画像処理部（画像処理手段）２０４で処理し、マスク生成部（マスク生成手段）２０５でマスクを生成する。この処理は、選択された全選択エリアに対して繰り返し行なわれる。なお、受信した組織標本画像が既に選択され細胞数のカウントが容易な解像度の画像であれば、そのまま全体のマスクを生成してもよい。一方、受信した組織標本画像２０６、選択エリアを囲むマーク２０７、各選択エリアの組織標本画像２０８は、表示データを生成する表示データ生成部２１０に送られる。また、マスク生成部２０５で生成されたマスク２０９も表示データ生成部２１０に送られる。

表示データ生成部（表示データ生成手段）２１０は、受信した組織標本画像２０６、選択エリアを囲むマーク２０７、各選択エリアの組織標本画像２０８、マスク２０９から、各種の表示データを生成する。表示データは、クライアントＰＣ２２０により所望の表示データが選択される。選択された表示データは、通信制御部２０１からネットワーク２４０を介して、クライアントＰＣ２２０に返信されて、表示画面に表示される。あるいは、専門医師の分析・診断のために、病理画像診断センター２３０に送信される。すなわち、通信制御部２０１は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワーク２４０を介して送信する「送信手段」にも該当するということができる。

〈病理画像診断支援装置２００の機能構成〉
図３は、画像処理部２０４、マスク生成部２０５、表示データ生成部２１０のさらに詳細な構成を示すブロック図である。なお、本例ではＩＨＣ染色を施した乳癌の組織標本画像を扱った例で説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

画像処理部２０４は、縮小処理部（縮小処理手段）３０１、グレースケール処理部（グレースケール処理手段）３０２、及び平滑化処理部（平滑化処理手段）３０３を含む。縮小処理部３０１は、各選択エリア内の組織標本画像を縮小する。縮小処理は、特に実質細胞の周りにある空白部分（画像上は、フィルムの地色）を埋める（実質細胞を密集させる）ための処理である。そのパラメータである縮小率は、各選択エリアにおける解像度や生体組織の部位などから決まる値である。
縮小された各選択エリアの組織標本画像は、グレースケール処理部３０２に送られる。グレースケール処理部３０２は、カラーの組織標本画像をグレースケール画像に変換する。なお、ここでは、グレースケールを０から２５５とした例を示す。グレースケール画像は、次に平滑化処理部３０３に送られる。平滑化処理部３０３では、グレースケール画像を平滑化して細胞核の輝度と間質の輝度を２値化処理で分離可能とする。ここでは一例としてガウシアンフィルタにより平滑化を行なう。なお、ガウシアンフィルタのマトリクスサイズや重み付けが、平滑化の結果を左右する。本例では、平滑化処理のパラメータであるマトリクスサイズや重み付けは、たとえば、間質の染色部の密度にしたがって、マトリクスサイズに少ない間質の染色部しか入らず、かつ重み付けは回りの非染色部の影響が強くなるように選択される。なお、縮小処理部３０１とグレースケール処理部３０２と平滑化処理部３０３との前後関係は本例に限定されない。この画像処理部２０４の処理によって生成された組織標本画像を処理後組織標本画像とも称す。なお、本実施形態では、細胞核の輝度に基づいて、実質細胞と間質細胞とを分離したが、本発明はこれに限定されるものではなく、他の細胞構成要素（細胞核、細胞膜、細胞質、リンパ球など）の違いを用いて分離しても良い。

マスク生成部２０５は、２値化処理部（２値化処理手段）３０４、輝度値ヒストグラム生成部（輝度値ヒストグラム生成手段）３０５、閾値算出部（閾値算出手段）３０６及び後処理部（後処理手段）３０７を含む。画像処理部２０４で画像処理された、特に平滑化処理部３０３による平滑化で間質と細胞核とが分離可能となった画像を、２値化処理部３０４で２値化する。この２値化処理の閾値を、輝度値ヒストグラム生成部３０５で生成した輝度値ヒストグラムから閾値算出部３０６で算出する。閾値算出部３０６の閾値算出の好適な例として、本実施形態では動的計画法（ＤＰ）を利用する。しかしながら、本発明はこれに限定されるものではなく、他の閾値算出手法を利用しても構わない。なお、本発明者らの検討によれば、種々のＩＨＣ染色の例から得た信頼できる閾値の値は、グレースケールを０から２５５とした場合に、例えば、１９０から２１５の間である。したがって、本実施形態では、動的計画法（ＤＰ）で算出した閾値が１９０未満の場合は、前記閾値を１９０に修正し、動的計画法（ＤＰ）で算出した前記閾値が２１５を超える場合は、前記閾値を２１５に修正するものとする。

２値化処理部３０４では、閾値算出部３０６で求めた閾値より２値化して輝度値が閾値より高い部分をマスク候補領域とする。後処理部３０７では、マスク候補領域に種々の処理を加えてマスクとして信頼できる最終マスクを生成する。たとえば、２値化処理部３０４から出力された２値化画像中のマスク候補領域には、観察対象の実質細胞の領域と間質細胞の領域との境界付近に離散点が多く残る。このマスクの目的は、観察対象の実質細胞のカウントを容易にするためであり、観察対象の実質細胞がマスクにより取り除かれることは避けたほうがよい。したがって、後処理部３０７では、たとえば、できるだけ前記離散点を観察対象の実質細胞の領域と連絡するための離散点連結処理を行なう。前記離散点連結処理としては、たとえば、オープニング・クロージング処理、特に実質細胞を表わす黒のクロージング処理が好適である。また、たとえば、マスク候補領域には多くの孤立点が散在する。後処理部３０７により、この孤立点を除去する孤立点除去処理を行なうことが好ましい。たとえば、縮小後のマスク候補領域中の白領域が膨張することにより孤立点のノイズは除去される。さらに、たとえば、観察対象の実質細胞の領域内には、不必要な穴が現われる。この穴は、そのままでは生成したマスクの一部になってしまう。したがって、後処理部３０７により、実質細胞の黒い領域中でのクロージング処理などで穴埋め処理を行なうことが好ましい。なお、これらの後処理のパラメータにも好適な値が選択される。上述のように、本例では、観察対象の実質細胞を取り除くことの無い条件が、値の選択において最優先される。

表示データ生成部（表示データ生成手段）２１０は、重畳部（重畳手段）３０８、カウント部（カウント手段）３０９、バーグラフ生成部（バーグラフ生成手段）３１１、マッピング部（マッピング手段）３１２及び表示データ記憶部（表示データ記憶手段）３１３を含む。図２でも示したように、表示データ生成部２１０には、受信した組織標本画像２０６、選択エリアを囲むマーク２０７、各選択エリアの組織標本画像２０８、マスク２０９が、表示データの生成のために入力される。ただし、クライアントＰＣ２２０からの要望に応じて、他のデータが使用されて他の表示データを生成するようにも構成できる。本例では、表示データ記憶部３１３に５つの表示データが準備される。第１表示データ３２１は、マッピング部３１２で受信した組織標本画像２０６と選択エリアを囲むマーク２０７とを重畳した画像データ（図６参照）である。第２表示データ３２２は、各選択エリアの組織標本画像２０８の画像データ（図８参照）である。第３表示データ３２３は、各選択エリアの組織標本画像２０８にマスク２０９を重畳部３０８でマスク２０９をマイナスとして重畳した画像データ（図１２参照）である。第４表示データ３２４は、カウント部３０９で第３表示データ３２３の観察対象の実質細胞領域の細胞数を染色強度別にカウントした値（図１９の１９０４参照）である。第５表示データ３２５は、染色強度別のカウント値に基づいてバーグラフ生成部３１１で生成したバーグラフの画像データ（図１７、図１８、図２０参照）である。表示データ記憶部３１３に準備された５つの表示データは、クライアントＰＣ２２０からの要望、あるいは病理画像診断支援装置２００のサービスとして、種々に組み合わせて送信され表示される。なお、本例では、重畳部（重畳手段）３０８及びカウント部（カウント手段）３０９が表示データ生成部（表示データ生成手段）２１０の内部に組み込まれている。しかし、本発明の情報処理装置の構造は、これに限定されない。また、本例では、表示データとして、前記のとおり、第１表示データ３２１から第５表示データ３２５までを用いている。しかし、本発明は、これに限定されない。例えば、カウント部３０９でカウントした前記実質細胞の数（第４表示データ３２４）をそのまま表示するのみであれば、特に、「表示データ生成手段」に相当する手段を設けないこともできる。

〈病理画像診断支援装置２００のハードウェア構成〉
図４Ａは、第２実施形態の情報処理装置である病理画像診断支援装置２００のハードウェア構成を示すブロック図である。図に示すように病理画像診断支援装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ［中央演算処理装置］）４１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ［読み出し専用メモリ］）４２０、通信制御部２０１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ［ランダムアクセスメモリ］）４３０、ストレージ４４０を含む。

図４Ａで、ＣＰＵ４１０は演算制御用のプロセッサであり、プログラムを実行することで図２及び図３の各部を実現する。ＲＯＭ４２０は、初期データ及びプログラムなどの固定データ及びプログラムを記憶する。通信制御部２０１は、図２でも説明したようにネットワーク２４０を介して外部装置であるクライアントＰＣ２２０、病理画像診断センター２３０等と通信する。

ＲＡＭ４３０は、ＣＰＵ４１０により、一時記憶のワークエリアとして使用される。ＲＡＭ４３０には、本実施形態の実現に必要な以下のデータを記憶する領域が確保される。すなわち、ＲＡＭ４３０は、本実施形態に係る各種処理が施される処理対象画像データ４３１と、通信制御部２０１を介してクライアントＰＣ２２０に送信される表示データ４３２とを一時的に記憶する領域を有する。またさらに、ＲＡＭ４３０は、プログラム実行領域４３３を備える。

一方、ストレージ４４０は、診断支援情報４４１、各種パラメータ４４２、各種プログラム４４３を不揮発に記憶する。

図４Ｂに示すように、ＲＡＭ４３０の処理対象画像データ４３１は、以下のデータを含む。
・通信制御部２０１を介して受信された組織標本画像４５１
・受信された組織標本画像中から選択された１つの選択エリアの画像４５２
・選択エリアの画像の空白を埋めるため縮小した縮小画像４５３
・縮小画像４５３をグレースケールに変換したグレースケール画像４５４
・グレースケール画像４５４を平滑化した平滑化画像４５５
・平滑化画像４５５から生成された輝度値ヒストグラム４５６
・輝度値ヒストグラム４５６から算出された２値化処理のための２値化閾値４５７
・グレースケール画像を２値化した２値化画像４５８
・２値化画像に離散点連結、孤立点削除、穴埋めなどの後処理を施した間質領域を削除するためのマスク画像４５９

また、表示データ４３２は、以下のデータを含む。
・受信した組織標本画像に選択エリアをマッピングした選択エリア・マッピング画像４６１
・第１選択エリアについての、第１選択エリア画像４６２
・第１選択エリア画像４６２をマスク画像でマスクした第１マスク重畳画像４６３
・マスク重畳画像から染色強度別にカウントされた癌細胞数である第１細胞数カウント値４６４
・染色強度別にカウントされた癌細胞数から生成された第１バーグラフ画像４６５
第２選択エリア以降についても同様のデータが表示データ４３２に含まれる。

一方、図４Ｃに示すように、ストレージ４４０の診断支援情報４４１は、以下のデータを含む。
・受信した組織標本画像４７１
・組織標本画像から選択された一部領域である、選択エリアの位置・サイズ４７２
・選択エリア内の癌細胞に関するカウント値４７３
・各組織標本画像単位、患者単位、あるいは、症例単位などで検索可能に蓄積された処理後の表示データ４７４

さらに、図４Ｃに示すように、ストレージ４４０の各種パラメータ４４２は、以下のパラメータを含む。
・縮小処理で使用される縮小率４８１
・グレースケール画像への変化に使用されるグレースケール・パラメータ４８２
・平滑化に使用される平滑化パラメータ４８３。ガウシアン処理ではマトリクスサイズや重み付け
・２値化処理の閾値を算出するための閾値算出パラメータ４８４。ここでは、動的計画法のパラメータの他に、閾値の最大値／最小値が記憶されている。
・離散点連結、孤立点削除、穴埋めなどの後処理パラメータ４８５
・ＩＨＣ染色で、各細胞の細胞膜の染色の度合いを判別する染色強度判別パラメータ４８６。染色強度別の細胞数の割合からスコア（４段階（０，＋１，＋２，＋３））を判断する場合には、そのようなスコアも格納される。

さらに、図４Ｃに示すように、ストレージ４４０の各種プログラム４４３は、以下のプログラムを含む。
・診断支援を行なう診断支援プログラム４９１
・組織標本画像から癌細胞のエリアを選択するためのエリア選択プログラム４９２
・画像処理部２０４の処理を実現する画像処理プログラム４９３（図７のＳ７０１〜Ｓ７０９を実行する）
・マスク生成部２０５の処理を実現するマスク生成プログラム４９４（図７のＳ７１１〜Ｓ７１９を実行する）
・マスクされた選択エリアの画像から染色強度別の細胞数をカウントする細胞数カウントプログラム４９５（図５のＳ５０９（詳細は、図１３）を実行する）
・染色強度別の細胞数をカウントから細胞数の割合を示すバーグラフを生成するバーグラフ生成プログラム４９６（図５のＳ５１１（詳細は、図１４）を実行する）
・ネットワーク２４０を介してクライアントＰＣ２２０にサービスする表示データを生成する送信データ生成プログラム４９７（図５のＳ５１５（詳細は、図１６）を実行する）

〈病理画像診断支援装置２００の動作手順〉
以下、上記構成による病理画像診断支援装置２００の動作手順をフローチャート及び表示画面例を参照に詳細に説明する。なお、各フローチャートにより示されるプログラムは、ＣＰＵ４１０により実行されて、図２及び図３の各機能構成部を実現する。

（診断支援処理の手順）
図５は、本実施形態の診断支援処理全体の手順を示すフローチャートである。

ステップＳ５０１（受信ステップ）において、クライアントＰＣ２２０からの組織標本画像の受信を待つ。画像受信があると、ステップＳ５０３に進んで組織標本画像を記憶する。ステップＳ５０５において、受信した組織標本画像上から所定数のエリアを選択する。

組織標本画像上に選択エリアを表示した一例を図６に示す。図６の表示画面６００は、受信した組織標本画像６０１とその縮小画像６０２とを含む。６０３は、以下の本例でマスクを生成する対象の選択エリアを示す。図６では“１”から“５”の５つの選択エリアが自動的に選択されて示されている。選択エリアの選択アルゴリズムは、既知の方法が使用されればよく、あるいはユーザがクライアントＰＣ２２０から選択指示してもよい。なお、この表示画面６００は、クライアントＰＣ２２０に送信されて、ユーザに確認を受けるような構成もあるが、図５では省かれている。

以下、ステップＳ５０７からＳ５１３が、各選択エリアを順に処理しながら全選択エリアの処理が終了するまで繰り返される。まず、ステップＳ５０７（マスク生成ステップ及び重畳ステップ）においては、選択エリア内の組織標本画像について間質を取り除くためのマスクを生成し、生成マスクを組織標本画像に重畳して間質部分がマスクされた重畳画像を生成する（図７）。ステップＳ５０９（カウントステップ）においては、各選択エリアのマスクされた組織標本画像から染色強度別の細胞数をカウントする（後述の図１３）。ステップＳ５１１（表示データ生成ステップの一部）においては、ステップＳ５０９において求めた染色強度別の細胞数の割合を示すバーグラフを生成する（図１４）。なお、染色強度別の細胞数の割合を示す場合の染色強度の判別は種々の方法が考えられるが、本例ではそれぞれを色で分けたバーグラフを生成した。次に、ステップＳ５１３において、選択された全選択エリアの処理が完了したかを判断し、まだ処理してない選択エリアが残っている場合はステップＳ５０７からの処理を繰り返す。

全選択エリアの処理が完了すると、ステップＳ５１５（表示データ生成ステップの別の一部）に進んでさらに表示データの生成を行なう（図１６）。ステップＳ５１７（送信ステップ）において、Ｓ５１５で生成された前記表示データを、ネットワーク２４０を介してクライアントＰＣ２２０（あるいは病理画像診断センター２３０）に送信する。ステップＳ５１９において処理の終了指示か否かを判断し、別の表示データが要求された場合などは、ステップＳ５１５に戻って表示データの生成・送信を繰り返す。

（マスク生成／重畳画像生成処理Ｓ５０７の手順）
図７は、図５のＳ５０７に示したマスク生成／重畳画像生成の詳細な手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ７０１において、１つの選択エリア内の組織標本画像を取得する。図８は、図６の５つの選択エリア６０３から、「３」と表示された選択エリア（以下、第３選択エリア）を選択した場合に表示される拡大図である。第３選択エリア８００には、濃い塊として観察される癌の実質細胞の領域８０１と、濃い離散点が広がる間質細胞の領域８０２と、組織標本画像ではない地（たとえば、顕微鏡であればプレパラート）の領域８０３と、が含まれる。なお、図８は白黒画像であるが、実際には、領域８０１は薄い青に染色された核とその周囲の茶色に染色された細胞膜が密集した領域である。また、領域８０２は濃い青に染色されたリンパ球などが離散している領域である。なお、細胞膜の染色強度については、次の細胞数カウント処理の項で説明する。

図７のステップＳ７０３において、取得した選択エリアの組織標本画像を記憶して保存する。次のステップＳ７０５からＳ７０９の処理が画像処理部２０４の処理に相当する。ステップＳ７０５（縮小ステップ）においては、組織標本画像内の特に癌の実質細胞の領域８０１にある細胞以外の空白部を埋めてしまうために、取得した選択エリアの組織標本画像を縮小処理する。次に、ステップＳ７０７（グレースケール処理ステップ）において、カラー画像を、たとえば本例では“０”から“２５５”の輝度値のグレースケール画像に変換する。図９の上段の画像９１０は、前記縮小処理と前記グレースケール画像への変換を施した後の画像である。次に、ステップＳ７０９（画像処理ステップ）において、図９の上段の画像９１０に平滑化処理（本例ではガウシアンフィルタによる処理）を行なうと、図９の下段の画像９２０に変化する。図９の下段の画像９２０では、平滑化処理によって、癌の実質細胞の領域８０１では濃度差が減少して全体が１つの塊になっている。一方、間質細胞の領域８０２では輝度値の高い周囲の画素の影響を受けて、濃い青に染色された離散する間質細胞核は高い輝度値に変化している。

以下のステップＳ７１１からＳ７１９の処理がマスク生成部２０５の処理に相当する。まず、ステップＳ７１１（輝度値ヒストグラム生成ステップ）において、平滑化処理された画像９２０の輝度値ヒストグラムを生成する。図９の下段の画像９２０から生成された輝度値ヒストグラム１０００の例を図１０に示す。横軸が“０”から“２５５”の輝度値、縦軸が画素数である。図示のとおり、本例では、画像９２０における前記輝度値は、“８０”付近から“２３０”付近の間にある。その内、輝度値が最も高い（最も明るい）画素数のピーク１０１０は、地色（組織のない部分のプレパラートの色）の領域８０３である。次に高い輝度値（薄い）のピーク１０２０は、間質細胞の領域８０２である。輝度値の低い（濃い）部分１０３０が、癌の実質細胞の領域８０１であり、その中のピーク１０４０は、実質細胞の細胞核である。ステップＳ７１３（閾値算出ステップ）においては、間質細胞の領域８０２を癌の実質細胞の領域８０１から分離するための好適な２値化の閾値を動的計画法により算出する。本例では動的計画法により算出したが、本発明はこれに限定されない。すでに、平滑化処理などによって、間質細胞の領域８０２と癌の実質細胞の領域８０１との輝度値の差は、有意な程度に離れている。したがって、閾値の算出方法によって多少の善し悪しはあっても、２値化処理による間質細胞の領域８０２と癌の実質細胞の領域８０１との分離が可能である。

ステップＳ７１５（２値化処理ステップ）においては、ステップＳ７１３において算出された閾値による平滑化処理後の選択エリアの組織標本画像に対して２値化処理が実行される。図１１の上段の画像１１１０に、２値化後の選択エリアの組織標本画像を示す。１１１１は２値化で“０”（黒）となった癌の実質細胞の領域、１１１２は２値化で“２５５”（白）となった間質細胞の領域である。ところが、図１１の上段の画像１１１０の２値化画像には、実質細胞の領域と間質細胞の領域との境に実質細胞の塊から離散した離散点１１１３が残る。また、白い間質細胞の領域中には孤立点１１１４が、黒い実質細胞の領域中には小さな穴１１１５が残る。ステップＳ７１７（後処理ステップ）において、これらの特異点を連結したり削除したりするために後処理を行なう。

離散点１１１３の連結にはオープニング・クロージング処理、孤立点１１１４の除去には白の膨張処理、小さな穴１１１５を埋めるには黒領域でのクロージング処理などの穴埋め処理が施される。なお、どの程度の面積の黒を離散点あるいは孤立点とするか、どの程度の面積の白を穴とするかは、たとえば、経験値に基づいて選択することができる。具体的には、たとえば、画像の拡大率や解像度とそれらの経験値とから適切なパラメータを選択してもよい。基本的には、（マスクされない）黒い領域にある細胞数を染色濃度別にカウントすることが目的であるので、細胞のある領域をマスクしてしまわないように黒の領域を残す方向でパラメータが決定される。図１１の下段の画像１１２０に、後処理後の画像の例を示す。同図において、１１２１で示す白の領域がマスクとなる領域である。図１１の上段の画像１１１０と比較すると、上記後処理によって、離散点１１１３が黒い領域に連結され、孤立点１１１４が除去され、小さな穴１１１５が埋められているのが分かる。

ステップＳ７１９においては、後処理後の画像（図１１の下段の画像１１２０）に対して、ステップＳ７０５において行なった縮小処理と同じ比率での拡大処理を行ない、白い領域をマスク領域として正式なマスクを生成する。

次に、ステップＳ７２１において、生成されたマスクを元の選択エリアの組織標本画像にかけて、マスク領域を取り除くと、図１２に図示したような、マスクされた選択エリアの組織標本画像１２００が生成される。ステップＳ７２３においては、マスクされた選択エリアの組織標本画像１２００を、選択エリアを識別する選択エリアＩＤに対応して記憶する。

（細胞数カウント処理Ｓ５０９の手順）
図１３は、図５のＳ５０９に示した細胞数カウントの詳細な手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１３０１において、図７のＳ７２３で記憶されたマスク重畳画像（図１２参照）を取得する。ステップＳ１３０３においては、本例におけるＩＨＣ染色における受容体が“ＨＥＲ２”か、それ以外の“ＥＲ”又は“ＰｇＲ”であったかを判定する。“ＨＥＲ２”の場合は細胞膜が染色されるものであって染色強度の変化を観察できるので、ステップＳ１３０５に進んで、本例では染色強度を３段階（無、弱、強）に分けてそれぞれに細胞数をカウントする。ここで、「無」は、細胞核が青く染色されているが細胞膜は染色されていない細胞である。「弱」は、細胞膜の一部が茶色に染色されている細胞である。「強」は、細胞膜全体が染色されて閉曲線となっている細胞である。ステップＳ１３０７においては、染色強度別にカウントされた細胞数を染色強度に対応付けて記憶する。

一方、“ＥＲ”又は“ＰｇＲ”であった場合は、細胞核が染色されるものであって染色は「有」「無」の２段階であるので、ステップＳ１３０９において細胞核の染色有無のそれぞれで細胞数をカウントする。そして、ステップＳ１３１１において染色有無に対応付けて細胞数を記憶する。

（バーグラフ生成処理Ｓ５１１の手順）
図１４は、図５のＳ５１１に示したバーグラフ生成の詳細な手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１４０１においては、本例におけるＩＨＣ染色における受容体が“ＨＥＲ２”か、それ以外の“ＥＲ”又は“ＰｇＲ”であったかを判定する。“ＨＥＲ２”の場合はステップＳ１４０３に進んで、３段階の染色強度の細胞数の割合を算出する。本例では、全体の細胞数を１００として各染色強度別の細胞数の割合をパーセントで表わす。続いて、ステップＳ１４０５において、各染色強度が識別可能に色分けされたバーグラフを生成する。本例では、染色が「無」の細胞の割合は緑色で、染色が「弱」の細胞の割合は黄色で、染色が「強」の細胞の割合は赤色で、（無：緑−弱：黄−強：赤）の順に表示したバーグラフを生成する。

一方、“ＥＲ”又は“ＰｇＲ”であった場合はステップＳ１４０７に進んで、染色有無の細胞数の割合を求めて、ステップＳ１４０９において、（無：緑−有：赤）の順に表示したバーグラフを生成する。ステップＳ１４１１において、組織標本画像の選択エリアに対応付けて生成されたバーグラフを記憶する。

バーグラフを表示データに付加することは、組織標本画像の選択エリアにおける細胞膜の反応性のスコアを判定する場合の補助情報として有用である。たとえば、ＨＥＲ２のスコア（＋３，＋２，＋１，０）の判定基準は、強い染色強度の細胞数の割合や、弱と強の割合の組合せなどで判定される。そのため、バーグラフで視覚的に割合やその組合せを直感的に判定あるいは判定補助ができれば、組織標本画像による診断に有用である。したがって、本例では、パーセント表示で正規化した例を示したが、全体の細胞数を観察する必要があれば実数をそれぞれ異なる色のバーで表わして割合を示してもよい。

なお、本例では、スコアの自動判定処理には言及しないが、各選択エリアのスコア、その結果としての組織標本画像全体のスコアを自動判定処理してもよい。

（表示データ記憶部３１３の構成）
図１５は、図３の表示データ記憶部３１３の構成を示す図である。なお、ＲＡＭ４３０上の表示データ４３２あるいはストレージ４４０の表示データ４７４の構成も、たとえば、図１５と類似の構成であってもよい。

図１５は、受信した１つの組織標本画像３１０についての構成を示す。図示のとおり、組織標本画像３１０は、組織標本画像ＩＤ１５００に対応付けられて、複数の選択エリアＩＤ１５１０及び１５２０を有する。また、組織標本画像３１０には、各選択エリアＩＤ１５１０、１５２０に対応付けて、各種画像データ（マスク無しの組織標本画像、マスクされた組織標本画像など）１５３０及び１５４０も保持されている。さらに、選択エリアＩＤ１５１０に対応付けて、総細胞カウント数１５１１、染色強度（強）のカウント数と割合１５１２、染色強度（弱）のカウント数と割合１５１３、染色強度（無）のカウント数と割合１５１４、が記憶される。また、バーグラフ画像ポインタ１５１５にポイントされて、生成されたバーグラフ画像１５５０が記憶されている。バーグラフ画像１５５０の赤色バー１５５１の長さは染色強度（強）の割合に対応し、黄色バー１５５２の長さは染色強度（弱）の割合に、緑色バー１５５３の長さは染色強度（無）の割合に、それぞれ対応する。

なお、本例では、表示データ記憶部３１３において、受信した１つの組織標本画像に基づいて管理したが、本発明はこれに限定されない。たとえば、表示データ記憶部３１３に記憶されるデータに、さらに診断履歴などを含めて、前記診断履歴に応じて蓄積された複数の画像を、患者ＩＤ、病院ＩＤ、症例ＩＤなどによって管理してもよい。

（表示データ生成処理の手順）
図１６は、図５のＳ５１５に示した表示データ生成処理の詳細な手順を示すフローチャートである。なお、表示データの生成は、本例のように病理画像診断支援装置のサービスとして予め準備されても、ユーザのクライアントＰＣ２２０からの要求に応じて生成されてもよい。この場合には、表示データの生成を対話的に行なうことになるが、詳説はしない。

ステップＳ１６０１においては、受信した組織標本画像の全体をＳ５１５において表示するか否かを判断する。受信した組織標本画像全体を表示する場合は、ステップＳ１６０３に進んで、組織標本画像上に選択エリアをマッピングし、各選択エリアのサムネイル画像にバーグラフを付加する。さらに、組織標本画像のスコアを色枠で示す画像を追加する。このような表示画像を、表示データとして生成する。

図１７は、ステップＳ１６０３において生成された表示データをクライアントＰＣ２２０に表示した表示画面１７００を示す図である。図示のとおり、表示画面１７００には、５つの選択エリアが重畳された組織標本画像１７０１、組織標本画像の縮小画像１７０２、スコアの色枠を有する組織標本画像のサムネイル画像１７０３、５つの選択エリア内のバーグラフを含むサムネイル画像１７０４、が含まれる。このサムネイル画像１７０３及び１７０４は、ユーザによる表示画像を選択するボタンの役割を果たす。

ステップＳ１６０５においては、１つの選択エリアをＳ５１５において表示するか否かを判断する。１つの選択エリアを表示する場合は、ステップＳ１６０７に進んで、１つの選択エリアの拡大画像にこの選択エリアに対応するバーグラフを付加し、各選択エリアのサムネイル画像にバーグラフを付加した画像を、表示データとして生成する。

図１８は、ステップＳ１６０７において生成された表示データをクライアントＰＣ２２０に表示した表示画面１８００を示す図である。図示のとおり、表示画面１８００には、１つの選択エリアの拡大された組織標本画像１８０１、選択エリアの縮小画像１８０２、選択エリアに対応するバーグラフ１８０３、が含まれる。なお、全体の組織標本画像のサムネイル画像１７０３、５つの選択エリア内のバーグラフを含むサムネイル画像１７０４は、ボタンとして表示される。図１８の例は、図１７の第３選択エリア“３”が選択された場合であり、５つの選択エリア内の、サムネイル画像の第３選択エリア“３”の濃い枠が、選択結果を表わしている。また、第３選択エリア“３”に対応するバーグラフ１８０３は、図１５のバーグラフ画像１５５０であり、１８０４〜１８０６は図１５の１５５１〜１５５３に対応する。

ステップＳ１６０９においては、染色強度別のカウント数と１つの選択エリア内の分布をＳ５１５において表示するか否かを判断する。前記カウント数と前記分布とを表示する場合は、ステップＳ１６１１に進んで、１つの選択エリアの拡大画像の各細胞に染色強度別の色を付けた画像を生成し、染色強度別のカウント数を付加した画像を、表示データとして生成する。

図１９は、ステップＳ１６１１において生成された表示データをクライアントＰＣ２２０に表示した表示画面１９００を示す図である。図示のとおり、表示画面１９００には、１つの選択エリアの拡大された組織標本画像と染色強度別のカウント数１９０４が含まれる。１つの選択エリアの拡大された組織標本画像は、各細胞に染色強度別の色で着色されている。１９０１は染色強度（強）の赤色に着色された細胞、１９０２は染色強度（弱）の黄色に着色された細胞、１９０３は着色強度（無）の緑色に着色された細胞を表わしている。

ステップＳ１６１３においては、選択エリアの組織標本画像に生成されたマスクをかけたマスク重畳画像の表示をＳ５１５においてするか否かを判断する。マスク重畳画像を表示する場合は、ステップＳ１６１５に進んで、マスク重畳画像（図１２参照）を表示データに組み込む。なお、マスク重畳画像を組み込んだ表示例は特に示さないが、選択エリアの組織標本画像に代えて表示しても、他の表示画面領域に追加してもよい。マスク重畳画像の表示により、非マスク重畳画像と比べることで染色強度別の細胞数のカウントに間違いが無いことが確認できる。

ステップＳ１６０１、Ｓ１６０５、Ｓ１６０９の判断において、いずれの表示データの組合せでもない場合は、ステップＳ１６１７に進んで他の組み合わせあるいはユーザがクライアントＰＣ２２０から要求する組み合わせで表示データを提供する。

［第３実施形態］
本発明の第３実施形態について、図２０を用いて説明する。第２実施形態においては、病理画像診断支援装置２００が自動的に選択エリア、第２実施形態の例では５つの選択エリアを選択して、染色強度別の細胞数のカウントを行なった。第３実施形態では、図２０に示すように、病理画像診断支援装置２００が自動的に選択した選択エリアの他に、ユーザが染色強度別の細胞数のカウントを行なうエリアを選択できる。

図２０の表示画面２０００では、送信した組織標本画像２００１に重畳して、病理画像診断支援装置２００が自動的に選択した選択エリア２００５と、ユーザが選択した選択エリア２００６が表示されている。たとえば、染色強度別の細胞数のカウントをする前に図６のような画面のクライアントＰＣ２２０への表示に応答して、あるいは染色強度別の細胞数のカウントをした後の図１７のような結果表示に応答して、クライアントＰＣ２２０から入力されてよい。なお、図２０の縮小画像２００２、サムネイル画像２００３、２００４は、図１７や図１８と同様である。なお、サムネイル画像２００４にユーザが選択した選択エリア２００６が追加されても、入れ替えられてもよい。

［他の実施形態］
以上、本発明の実施形態について詳述したが、それぞれの実施形態に含まれる別々の特徴を如何様に組み合わせたシステム又は装置も、本発明の範疇に含まれる。

また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、単体の装置に適用しても良い。さらに、本発明は、実施形態の機能を実現する制御プログラムが、システムあるいは装置に直接あるいは遠隔から供給されて実行される場合にも適用可能である。したがって、本発明の機能をコンピュータで実現するために、コンピュータにインストールされる制御プログラム、あるいはその制御プログラムを格納した記憶媒体、その制御プログラムをダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の範疇に含まれる。

以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

この出願は、２０１０年９月３０日に出願された日本出願特願２０１０−２２３０４９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

１００ 情報処理装置
１１０ 画像処理部（画像処理手段）
１１１ 平滑化処理部（平滑化処理手段）
１１５ 組織標本画像
１２０ マスク生成部（マスク生成手段）
１２１ ２値化処理部（２値化処理手段）
１２５ マスク
１５０ 組織標本画像
１５１ 実質細胞
１５２ 間質細胞
１５５ 組織標本画像
２００ 病理画像診断支援装置（情報処理装置）
２０１ 通信制御部（受信手段、送信手段）
２０２ 画像記憶部（画像記憶手段）
２０３ エリア選択部（エリア選択手段）
２０４ 画像処理部（画像処理手段）
２０５ マスク生成部（マスク生成手段）
２０６ 受信した組織標本画像
２０７ 選択エリアを囲むマーク
２０８ 各選択エリアの組織標本画像
２０９ マスク
２１０ 表示データ生成部（表示データ生成手段）
２２０ クライアントＰＣ（入力端末、表示端末）
２２１ カラースキャナ（入力端末）
２３０ 病理画像診断センター（表示端末）
２４０ ネットワーク
２５０ 情報処理システム
３０１ 縮小処理部（縮小処理手段）
３０２ グレースケール処理部（グレースケール処理手段）
３０３ 平滑化処理部（平滑化処理手段）
３０４ ２値化処理部（２値化処理手段）
３０５ 輝度値ヒストグラム生成部（輝度値ヒストグラム生成手段）
３０６ 閾値算出部（閾値算出手段）
３０７ 後処理部（後処理手段）
３０８ 重畳部（重畳手段）
３０９ カウント部（カウント手段）
３１１ バーグラフ生成部（バーグラフ生成手段）
３１２ マッピング部（マッピング手段）
３１３ 表示データ記憶部（表示データ記憶手段）
３２１ 第１表示データ
３２２ 第２表示データ
３２３ 第３表示データ
３２４ 第４表示データ
３２５ 第５表示データ
４１０ ＣＰＵ
４２０ ＲＯＭ
４３０ ＲＡＭ
４３１ 処理対象画像データ
４３２ 表示データ
４３３ プログラム実行領域
４４０ ストレージ
４４１ 診断支援情報
４４２ 各種パラメータ
４４３ 各種プログラム
４５１ 通信制御部２０１を介して受信された組織標本画像
４５２ 受信された組織標本画像中から選択された１つの選択エリアの画像
４５３ 選択エリアの画像の空白を埋めるため縮小した縮小画像
４５４ 縮小画像４５３をグレースケールに変換したグレースケール画像
４５５ グレースケール画像４５４を平滑化した平滑化画像
４５６ 平滑化画像４５５から生成された輝度値ヒストグラム
４５７ 輝度値ヒストグラム４５６から算出された２値化処理のための２値化閾値
４５８ グレースケール画像を２値化した２値化画像
４５９ ２値化画像に離散点連結、孤立点削除、穴埋めなどの後処理を施した間質領域を削除するためのマスク画像
４６１ 受信した組織標本画像に選択エリアをマッピングした選択エリア・マッピング画像
４６２ 第１選択エリアについての、第１選択エリア画像
４６３ 第１選択エリア画像４６２をマスク画像でマスクした第１マスク重畳画像
４６４ マスク重畳画像から染色強度別にカウントされた癌細胞数である第１細胞数カウント値
４６５ 染色強度別にカウントされた癌細胞数から生成された第１バーグラフ画像
４７１ 受信した組織標本画像
４７２ 組織標本画像から選択された一部領域である、選択エリアの位置・サイズ
４７３ 選択エリア内の癌細胞に関するカウント値
４７４ 各組織標本画像単位、患者単位、あるいは、症例単位などで検索可能に蓄積された処理後の表示データ
４８１ 縮小処理で使用される縮小率
４８２ グレースケール画像への変化に使用されるグレースケール・パラメータ
４８３ 平滑化に使用される平滑化パラメータ
４８４ ２値化処理の閾値を算出するための閾値算出パラメータ
４８５ 離散点連結、孤立点削除、穴埋めなどの後処理パラメータ
４８６ ＩＨＣ染色で、各細胞の細胞膜の染色の度合いを判別する染色強度判別パラメータ
４９１ 診断支援を行なう診断支援プログラム
４９２ 組織標本画像から癌細胞のエリアを選択するためのエリア選択プログラム
４９３ 画像処理部２０４の処理を実現する画像処理プログラム（図７のＳ７０１〜Ｓ７０９を実行する）
４９４ マスク生成部２０５の処理を実現するマスク生成プログラム（図７のＳ７１１〜Ｓ７１９を実行する）
４９５ マスクされた選択エリアの画像から染色強度別の細胞数をカウントする細胞数カウントプログラム（図５のＳ５０９（詳細は、図１３）を実行する）
４９６ 染色強度別の細胞数をカウントから細胞数の割合を示すバーグラフを生成するバーグラフ生成プログラム（図５のＳ５１１（詳細は、図１４）を実行する）
４９７ ネットワーク２４０を介してクライアントＰＣ２２０にサービスする表示データを生成する送信データ生成プログラム（図５のＳ５１５（詳細は、図１６）を実行する）
６００ 表示画面
６０１ 受信した組織標本画像
６０２ 受信した組織標本画像の縮小画像
６０３ マスクを生成する対象の選択エリア
８００ 第３選択エリア
８０１ 濃い塊として観察される癌の実質細胞の領域
８０２ 濃い離散点が広がる間質細胞の領域
８０３ 組織標本画像ではない地の領域
９１０ 縮小処理とグレースケール画像への変換を施した後の画像
９２０ 画像９１０に平滑化処理した画像
１０００ 画像９２０から生成された輝度値ヒストグラム
１０１０ 地色（組織のない部分のプレパラートの色）の領域８０３に由来するピーク
１０２０ 間質細胞の領域８０２に由来するピーク
１０３０ 癌の実質細胞の領域８０１に由来するピーク
１０４０ 実質細胞の細胞核に由来するピーク
１１１０ ２値化後の選択エリアの組織標本画像
１１１１ ２値化で“０”（黒）となった癌の実質細胞の領域
１１１２ ２値化で“２５５”（白）となった間質細胞の領域
１１１３ 実質細胞の塊から離散した離散点
１１１４ 孤立点
１１１５ 穴
１１２０ 後処理後の画像
１１２１ マスクとなる領域
１２００ マスクされた選択エリアの組織標本画像
３１０ 受信した１つの組織標本画像
１５００ 組織標本画像ＩＤ
１５１０、１５２０ 選択エリアＩＤ
１５１１ 総細胞カウント数
１５１２ 染色強度（強）のカウント数と割合
１５１３ 染色強度（弱）のカウント数と割合
１５１４ 染色強度（無）のカウント数と割合
１５１５ バーグラフ画像ポインタ
１５３０、１５４０ 各種画像データ
１５５０ バーグラフ画像
１５５１ 赤色バー（染色強度（強）の割合）
１５５２ 黄色バー（染色強度（弱）の割合）
１５５３ 緑色バー（染色強度（無）の割合）
１７００ ステップＳ１６０３において生成された表示データをクライアントＰＣ２２０に表示した表示画面
１７０１ ５つの選択エリアが重畳された組織標本画像
１７０２ 組織標本画像の縮小画像
１７０３ スコアの色枠を有する組織標本画像のサムネイル画像
１７０４ ５つの選択エリア内のバーグラフを含むサムネイル画像
１８００ ステップＳ１６０７において生成された表示データをクライアントＰＣ２２０に表示した表示画面
１８０１ 組織標本画像
１８０２ 選択エリアの縮小画像
１８０３ 選択エリアに対応するバーグラフ
１８０４ 赤色バー（染色強度（強）の割合）
１８０５ 黄色バー（染色強度（弱）の割合）
１８０６ 緑色バー（染色強度（無）の割合）
１９００ ステップＳ１６１１において生成された表示データをクライアントＰＣ２２０に表示した表示画面
１９０１ 染色強度（強）の赤色に着色された細胞
１９０２ 染色強度（弱）の黄色に着色された細胞
１９０３ 着色強度（無）の緑色に着色された細胞
１９０４ 染色強度別のカウント数
２０００ 表示画面
２００１ 送信した組織標本画像
２００２ 選択エリアの縮小画像
２００３ スコアの色枠を有する組織標本画像のサムネイル画像
２００４ ５つの選択エリア内のバーグラフを含むサムネイル画像
２００５ 病理画像診断支援装置２００が自動的に選択した選択エリア
２００６ ユーザが選択した選択エリア

Claims (23)

1. 実質細胞と間質細胞とを含む生体組織を染色して撮像した組織標本画像に対し、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように平滑化処理を施す画像処理手段と、
   前記画像処理手段による平滑化処理が施された組織標本画像を２値化処理して２値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成手段と、
   を含み、
   前記画像処理手段は、前記組織標本画像に対し平滑化処理を施して、前記実質細胞の細胞構成要素の周囲の輝度値に応じた値を当該実質細胞の細胞構成要素の輝度値から減じ、前記間質細胞の細胞構成要素の周囲の輝度値に応じた値を当該間質細胞の細胞構成要素の輝度値に加え、
   前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記画像処理手段は、前記平滑化処理の前に前記組織標本画像をグレースケール画像に変換するグレースケール処理手段を含むことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記画像処理手段は、前記平滑化処理の前に前記組織標本画像のサイズを縮小する縮小処理手段を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の情報処理装置。
4. 前記マスク生成手段は、前記画像処理手段により前記平滑化処理を施された処理後組織標本画像に基づいて輝度値ヒストグラムを生成し、該輝度値ヒストグラムに基づいて閾値を算出し、該閾値を用いて前記処理後組織標本画像を２値化処理することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記マスク生成手段は、動的計画法を利用して前記２値化処理のための閾値を算出することを特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
6. 算出された前記２値化処理のための閾値が、予め決められた最大値と最小値との間に入らない場合に、前記最大値又は前記最小値を前記２値化処理のための閾値として使用することを特徴とする請求項４又は５記載の情報処理装置。
7. 前記マスク生成手段は、
   前記２値化画像中の離散点を連結して塊に変換する離散点連結処理手段と、
   前記２値化画像中の孤立点を除去する孤立点除去処理手段と、
   前記２値化画像中の穴を埋める穴埋め処理手段と、
   からなる群から選択される少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳させる重畳手段と、
   前記マスクを重畳された組織標本画像に含まれる実質細胞の数を染色強度別にカウントするカウント手段と、
   をさらに含むことを特徴とする請求項１から７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数を染色強度別に表示するための表示データを生成する表示データ生成手段をさらに含むことを特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
10. 前記表示データ生成手段は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数を染色強度別にバーグラフで表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項９記載の情報処理装置。
11. 前記表示データ生成手段は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の染色強度ごとの割合をバーグラフで表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項１０記載の情報処理装置。
12. 前記表示データ生成手段は、前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳した画像を表示するための表示データを生成することを特徴とする請求項９から１１のいずれか一項に記載の情報処理装置。
13. 前記情報処理装置に前記組織標本画像を入力する入力手段と、
    前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを染色強度別に表示する表示手段と、
    をさらに含むことを特徴とする請求項８から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
14. 前記組織標本画像を、ネットワークを介して受信する受信手段と、
    前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して送信する送信手段と、
    をさらに含むことを特徴とする請求項８から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置。
15. 請求項１４記載の情報処理装置と、入力端末と、表示端末とを含み、
    前記入力端末は、前記受信手段が受信する前記組織標本画像を、入力するとともに、ネットワークを介して送信し、
    前記表示端末は、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して受信し、表示することを特徴とする情報処理システム。
16. 請求項１から１４のいずれか一項に記載の情報処理装置を用い、
    前記画像処理手段により、前記実質細胞の細胞構成要素の輝度値が前記間質細胞の細胞構成要素の輝度値よりも小さくなるように前記組織標本画像に対し平滑化処理を施す画像処理ステップと、
    前記マスク生成手段により、前記画像処理ステップで平滑化処理が施された組織標本画像を２値化処理して２値化画像を生成することにより、前記組織標本画像から前記間質細胞の領域を除くためのマスクを生成するマスク生成ステップと、
    を含み、
    前記組織標本画像に基づく診断を支援することを特徴とする情報処理方法。
17. 前記情報処理装置が、請求項８記載の情報処理装置であり、
    前記重畳手段により、前記マスク生成手段で生成したマスクを前記組織標本画像に重畳させる重畳ステップと、
    前記カウント手段により、前記マスクを重畳された組織標本画像に含まれる実質細胞の数を染色強度別にカウントするカウントステップと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１６記載の情報処理方法。
18. 前記情報処理装置が、請求項９から１２のいずれか一項に記載の情報処理装置であり、
    前記表示データ生成手段により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数を染色強度別に表示するための表示データを生成する表示データ生成ステップをさらに含むことを特徴とする請求項１７記載の情報処理方法。
19. 前記情報処理装置が、請求項１３記載の情報処理装置であり、
    前記入力手段により、前記情報処理装置に前記組織標本画像を入力する入力ステップと、
    前記表示手段により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを染色強度別に表示する表示ステップと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１７又は１８記載の情報処理方法。
20. 前記情報処理装置が、請求項１４記載の情報処理装置であり、
    前記受信手段により、前記組織標本画像を、ネットワークを介して受信する受信ステップと、
    前記送信手段により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、前記ネットワークを介して送信する送信ステップと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項１７から１９のいずれか一項に記載の情報処理方法。
21. 請求項１５記載の情報処理システムを用い、
    前記入力端末により、前記受信手段が受信する前記組織標本画像を、入力するとともに、ネットワークを介して送信する入力送信ステップと、
    前記表示端末により、前記カウント手段でカウントした前記実質細胞の数又は前記表示データ生成手段で生成した表示データを、ネットワークを介して受信し、表示する受信表示ステップと、
    をさらに含むことを特徴とする請求項２０記載の情報処理方法。
22. 請求項１６から２１のいずれか一項に記載の情報処理方法をコンピュータ上で実行可能なことを特徴とするプログラム。
23. 請求項２２記載のプログラムを記録しており、コンピュータで読み取り可能なことを特徴とする記録媒体。