JP6763781B2 - 複数の染色で染色されている生物組織サンプルから取得されるマルチチャネル画像を分析するための画像処理方法及びシステム - Google Patents
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Description
[0014]本願明細書において理解される「閾値化」は、所定の閾値を適用すること、又は、局所最大値をソートし、ソートされたリストを提供し、ソートされたリストの上位から所定数の局所最大値を選択することを含む。
[0018]病理学者又は生物学者によってマルチチャネル画像の視野を手動でマークするという面倒な作業を回避し、それによって主観的な判断及び人為ミスも取り除くとともに、自動かつ信頼性が高い技術がマルチチャネル画像の視野を識別するために提供されるので、本発明の実施形態は特に有利である。空間ローパスフィルタ処理、局所最大値フィルタ処理及び閾値化動作は、高処理速度で実行可能なため、ユーザによって経験される計算労力及び待ち時間は、最小化可能である。これは、視野の定義が、マルチチャネル画像上で直接実行されるのではなく、高処理速度を可能にするフィルタ処理及び閾値化された画像に基づいて実行されるという事実に起因する。
[0027]本発明の他の態様に従って、複数の染色によって染色されている生物組織サンプルから取得されるマルチチャネル画像を分析するための画像処理システムは、本発明の方法を実行するように構成される。
[0078]閾値画像237の局所最大値239.1及び239.4の各々は、それぞれの視野240.1及び240.2の位置を定めてもよい。実施態様に応じて、これらの視野240.1及び240.2は、これらの視野が図6に関して後述するように次の処理動作の他の視野によってマージ可能か否かを検査するための候補視野でもよい。視野240.1及び240.2の位置は、閾値画像237及びその局所最大値によって定められる。しかしながら、視野の内容は、元のマルチチャネル画像231内のそれぞれの画像領域から取り出され、それぞれの視野の画像分析を実行するための完全な画像の情報内容を利用する。
Claims (9)
- 複数の染色によって染色されている生物組織サンプルから取得されるマルチチャネル画像(231)を分析する画像処理方法であって、
a.前記マルチチャネル画像を分解し、チャネルごとに分解画像(232、238)を提供するステップと、
b.前記分解画像の少なくとも1つ(232)を空間ローパスフィルタ処理する(234)ステップと、
c.前記空間ローパスフィルタ処理された分解画像の前記少なくとも1つ(234;235)を局所最大値フィルタ処理する(236)ステップと、
d.前記空間ローパスフィルタ処理されて局所最大値フィルタ処理された分解画像(236)の前記少なくとも1つを閾値化し(237)、隣接したピクセルの少なくとも1つのセット(239.1;239.4)を識別するステップと、
e.前記マルチチャネル画像(231)の画像部分を、隣接したピクセルの前記セット(239.1;239.4)によって与えられる画像位置から抽出することによって、所定サイズ及び形状を有する視野(240.1、240.2;A、B)を定めるステップと、
f.少なくとも1つの生物学的パラメータを決定するために前記視野を分析するステップと、
を含み、
組織領域の識別のために前記分解画像(238)の別の1つをセグメンテーションし、組織領域マスク(233)を提供するステップと、
ステップc、d又はeの実行の前又は後に、前記組織マスクを用いて、前記マルチチャネル画像又は前記分解画像の前記少なくとも1つをマスキングするステップと、
をさらに含む、方法。 - 前記分解画像の前記別の1つは、前記画像の前記1つによって表される染色に対する対比染色である前記複数の染色の1つを表す、請求項1に記載の方法。
- 前記ステップbからeは、追加の視野の定義を生成する前記分解画像の少なくとも追加の1つのために実行され、前記視野及び前記追加の視野の空間的重なりの程度が、重なり閾値を上回る場合、ステップfの実行前に、前記視野及び前記追加の視野をマージするステップをさらに含む、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記分析は、前記視野内の細胞の数を決定するために、細胞計数によって実行される、
請求項1から3のいずれか一項に記載の方法。 - 前記視野の前記分析は、前記視野内の生物学的特徴の存在の確率を決定するための畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって実行される、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法。
- データ分析は、前記少なくとも1つの生物学的パラメータを決定するために、前記視野内に含まれる画像データ上で実行され、前記データ分析は、クラスタ分析又は統計分析からなる群から選択される、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
- − 前記生物組織サンプルを前記複数の染色で染色し、前記チャネルを提供するステップと、
− 画像センサ(102)を用いて前記マルチチャネル画像を取得するステップと、
をさらに含む、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法。 - 複数の染色によって染色されている生物組織サンプルから取得されるマルチチャネル画像を分析するための画像処理システムであって、処理部(105)を備え、前記処理部(105)は、
a)前記マルチチャネル画像を分解し、チャネルごとに分解画像(232、238)を提供するステップと、
b)前記分解画像の少なくとも1つ(232)を空間ローパスフィルタ処理する(234)ステップと、
c)前記空間ローパスフィルタ処理された分解画像の前記少なくとも1つ(234;235)を局所最大値フィルタ処理する(236)ステップと、
d)前記空間ローパスフィルタ処理されて局所最大値フィルタ処理された分解画像(236)の前記少なくとも1つを閾値化し(237)、隣接したピクセルの少なくとも1つのセット(239.1;239.4)を識別するステップと、
e)前記マルチチャネル画像(231)の画像部分を、隣接したピクセルの前記セット(239.1;239.4)によって与えられる画像位置から抽出することによって、所定サイズ及び形状を有する視野(240.1、240.2;A、B)を定めるステップと、
f)少なくとも1つの生物学的パラメータを決定するために前記視野を分析するステップと、
の実行のために構成される、画像処理システム。 - ステップfの前記分析を実行するために、ユーザが前記視野の1つを選択又は非選択するための視野リスト(883)を表示するためのユーザインタフェースをさらに備える、請求項8に記載の画像処理システム。
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