JP6801653B2 - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用のプログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用のプログラム Download PDF

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Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、および画像処理用のプログラムに関し、特に、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される領域の分布を示す画像が対象とされた画像処理技術に関する。
人や動物等の生体から採取された組織切片を顕微鏡で観察して病変の有無や病変の種類等について診断する、いわゆる病理診断が盛んに行われている。この病理診断では、診断の対象となる組織切片は、固定、包理、薄切および染色と言った処理がこの順で施された後に顕微鏡による観察に供されるのが一般的である。
この顕微鏡による観察には、例えば、明視野観察および蛍光観察等があり、明視野観察における撮像によって明視野画像が取得され、蛍光観察における撮像によって蛍光画像が取得され得る。明視野画像には、例えば、所定の染色試薬で染色された組織切片における複数の細胞の形態が捉えられた画像（細胞形態画像とも言う）が含まれる。また、蛍光画像には、例えば、特定の物質に結合した粒子に内包される蛍光物質の発光が捉えられた画像（発光状態画像とも言う）が含まれ得る。
さらに、細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられている領域（細胞領域とも言う）の分布が表示要素で示される画像（細胞分布画像とも言う）が取得され、発光状態画像から特定の物質の分布が表示要素で示される画像（物質分布画像とも言う）が取得され得る。ここで、例えば、特定の物質が、例えば、癌組織における特定のタンパク質であり、特定の部位が、細胞核である場合が考えられる。
この場合、細胞分布画像と物質分布画像とから、組織切片における特定の物質の発現状態を定量的に表す特徴量が算出され得る。例えば、物質分布画像における蛍光輝点の分布と、細胞分布画像における細胞領域の分布との関係から、１つの細胞核あたりの特定の物質の存在数、および細胞核の単位面積あたりの特定の物質の存在数等と言った特徴量が算出され得る。このような特徴量が用いられることで、各種の癌等についての病理診断が行われ得る。このとき、例えば、特徴量は、複数の値が階級としてのブロックに振り分けられ、ブロック毎の頻度が棒グラフで表されたヒストグラム等の形態で利用され得る。これにより、詳細に患者の癌の悪性度等を判断する際の手掛かりが得られる。
但し、このような病理診断が正確に行われるためには、組織切片の実際の状態が的確に反映された細胞分布画像が取得される必要がある。
ここで、発光状態画像は、暗い背景に蛍光物質が特定波長の光を発している状態が捉えられたコントラストが比較的高い画像である。このため、例えば、発光状態画像を対象とした特定波長に応じた色成分の抽出および二値化処理が順に行われることで、特定の物質の分布が精度良く検出され得る。すなわち、組織切片の実際の状態が的確に反映された物質分布画像が比較的容易に取得され得る。一方、細胞形態画像は、発光状態画像と比較して、コントラストが明らかに低い傾向を呈する。このため、細胞形態画像から細胞分布画像を得るための様々な画像処理が提案されている（例えば、特許文献１，２）。
例えば、特許文献１では、細胞形態画像から細胞中心の候補となる画素群が抽出され、該画素群のうちの細胞中心として適している画素のみが所定の基準に従って選択され、選択された細胞中心画素の位置情報とその周辺の画素の濃度勾配の方向から、細胞の輪郭を形成している画素が選択される。また、特許文献２では、所定の処理が施された細胞形態画像中の複数の細胞から、ユーザーによって指定された興味ある特定の細胞と似た特徴を持つ細胞群が自動的に抽出される。
特許第３３１４７５９号明細書 特許第４８０１０２５号明細書
ところで、組織切片の状態および染色の状態によって、細胞形態画像における特定部位の形状、色、大きさ等にばらつきが生じ得る。このため、上記特許文献１の技術では、例えば、病理診断に供される組織切片については、濃く染色されるケースがあり、このようなケースでは、濃度勾配を利用して細胞の輪郭を形成する画素を選択することが難しい。また、上記特許文献２の技術では、細胞形態画像における複数の細胞が、一部の細胞群に絞り込まれるため、細胞形態画像から抽出される細胞の数が減少してしまう。
このように、上記特許文献１の技術では、細胞形態画像の状況に応じて、細胞形態画像から細胞領域が漏れなく正確に抽出されないケースがある。また、上記特許文献２の技術は、そもそも細胞形態画像から抽出される細胞を絞り込む技術であり、細胞形態画像から細胞領域が漏れなく正確に抽出されないケースが生じ易い。
このような問題に対し、例えば、作業者が、細胞形態画像上において細胞領域であるものと推定される部分を線等で囲むことで細胞分布画像を生成する手法が考えられる。また、例えば、細胞形態画像に対する画像処理で得られた細胞領域の分布が表示要素で示される画像に対して作業者が細胞形態画像を参照しつつ修正を加える手法等も考えられる。
しかしながら、細胞形態画像上において細胞の特定部位が捉えられている細胞領域か否かを推定する際には、作業者間における熟練の度合いおよび判断基準の感覚の違い、ならびに作業者が属する団体の違い等と言った様々な要因に応じて、推定にばらつきが生じ得る。その結果、得られる細胞分布画像にばらつきが生じ得る。
ここで、このようなばらつきを低減するために、ある作業者の修正によって得られた細胞分布画像を、他の作業者が必要に応じて修正する体制（ダブルチェック体制とも言う）が考えられるものの、作業効率の低下を招き得る。しかも、ダブルチェック体制によって、個人間におけるばらつきは低減され得るとしても、作業者が属する団体の違いに応じたばらつきは低減され難い。
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられている領域の分布が的確に示された画像が安定して取得され得る技術を提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、一態様に係る画像処理装置は、表示制御部と、入力部と、取得部と、演算部と、修正部と、を備えている。ここで、前記表示制御部は、染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態を捉えた細胞形態画像を表示部に表示させる。前記入力部は、ユーザーの描画動作に応じた信号を入力する。前記取得部は、前記細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定細胞領域の分布が複数の細胞表示要素で示されており、前記細胞形態画像が前記表示部に表示されている状態における前記入力部から入力される信号に応じて、前記複数の細胞表示要素のうちの１以上の細胞表示要素の輪郭線が描かれた仮細胞分布画像を取得する。前記演算部は、前記１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴、および前記細胞形態画像の該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴のうちの少なくとも１種類の特徴に係る特徴値を得る。前記修正部は、前記１以上の細胞表示要素のうち、前記特徴値が少なくとも許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素を、前記仮細胞分布画像から削除するかまたは不採用の状態に設定することで、前記仮細胞分布画像を修正して細胞分布画像を生成する。
他の一態様に係る画像処理方法は、ステップ(a)からステップ(c)を有する。ここで、前記ステップ(a)においては、取得部によって、染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態が捉えられた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定細胞領域の分布が複数の細胞表示要素で示されており、前記細胞形態画像が表示部に表示されている状態におけるユーザーの描画動作に応じて入力された信号に応じて、前記複数の細胞表示要素のうちの１以上の細胞表示要素の輪郭線が描かれた仮細胞分布画像を取得する。前記ステップ(b)においては、演算部によって、前記１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴、および前記細胞形態画像の該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴のうちの少なくとも１種類の特徴に係る特徴値を得る。前記ステップ(c)においては、修正部によって、前記１以上の細胞表示要素のうち、前記特徴値が少なくとも許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素を、前記仮細胞分布画像から削除するかまたは不採用の状態に設定することで、前記仮細胞分布画像を修正して細胞分布画像を生成する。
その他の一態様に係る画像処理用のプログラムは、情報処理装置に含まれる制御部において実行されることで、該情報処理装置を一態様に係る画像処理装置として機能させることを特徴とする。
本発明によれば、ユーザーによって描かれた細胞表示要素が、該細胞表示要素および該細胞表示要素に対応する細胞形態画像の推定細胞領域の少なくとも一方における外観上の特徴に応じて削除されるかまたは不採用の状態に設定されることで、細胞分布画像が生成される。このため、例えば、ユーザー間で得られる細胞分布画像にばらつきが生じ難くなる。その結果、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられている領域の分布が的確に示された画像が安定して取得され得る。
図１は、一実施形態に係る病理診断支援システムの概略的な構成を例示する図である。 図２は、細胞形態画像の一例を示す図である。 図３は、蛍光画像の一例を示す図である。 図４は、情報処理装置の機能的な構成を概略的に示すブロック図である。 図５は、制御部で実現される機能的な構成を例示するブロック図である。 図６は、細胞形態画像の一例を模式的に示す図である。 図７は、仮細胞分布画像の一例を模式的に示す図である。 図８は、輝点分布画像の一例を模式的に示す図である。 図９は、基本細胞分布画像の一例を示す図である。 図１０は、細胞形態画像に基本細胞分布画像が重畳された一例を示す図である。 図１１は、細胞形態画像上にユーザーによって推定細胞領域の輪郭部に沿った表示要素が描かれる様子を模式的に示す図である。 図１２は、細胞形態画像上にユーザーによって推定細胞領域の輪郭部に沿った表示要素が描かれる様子を模式的に示す図である。 図１３は、細胞形態画像上にユーザーによって推定細胞領域の輪郭部に沿った表示要素が描かれた一例を模式的に示す図である。 図１４は、推定細胞領域の面積に係る値域の設定例を示す図である。 図１５は、推定細胞領域の彩度に係る値域の設定例を示す図である。 図１６は、推定細胞領域の円形度に係る値域の設定例を示す図である。 図１７は、カット処理の値域が２つの特徴について設定される一例を示す図である。 図１８は、カット処理で生成された細胞分布画像の一例を模式的に示す図である。 図１９は、カット処理が不実施である場合における細胞表示要素の数の作業者間におけるばらつきを例示する図である。 図２０は、カット処理が実施された場合における細胞表示要素の数の作業者間におけるばらつきを例示する図である。 図２１は、細胞分布画像の一例を模式的に示す図である。 図２２は、輝点分布画像の一例を模式的に示す図である。 図２３は、細胞分布画像と輝点分布画像との関係を例示する図である。 図２４は、単位領域当たりの輝点数とその頻度との関係を例示するグラフである。 図２５は、画像処理装置の動作フローを例示する図である。 図２６は、細胞分布画像の生成に係る動作フローの一例を示す図である。 図２７は、細胞分布画像の生成に係る動作フローの他の一例を示す図である。 図２８は、細胞形態画像の種類に応じて値域が変更される一例を示す図である。
以下、本発明の一実施形態および各種変形例を図面に基づいて説明する。なお、図面においては同様な構成および機能を有する部分については同じ符号が付されており、下記説明では重複説明が省略される。また、図面は模式的に示されたものであり、各図における各種構成のサイズおよび位置関係等は適宜変更され得る。
＜(１)一実施形態＞
＜(１−１)病理診断支援システムの概要＞
図１は、一実施形態に係る病理診断支援システム１００の概略的な一構成例を示す図である。病理診断支援システム１００は、例えば、所定の染色試薬で染色された生体の組織切片が捉えられた顕微鏡画像を取得し、該顕微鏡画像に対して各種画像処理を施した後に、組織切片における特定の生体物質の存在状態に係る解析値を算出する解析処理を行う。
ここで、顕微鏡画像には、例えば、生体の組織切片における細胞の形態が捉えられた画像（細胞形態画像とも言う）および生体の組織切片に存在する特定の生体物質の存在状態に対応する画像が含まれる。生体には、例えば、人体またはヒトを除く動物等が含まれ、また、人体およびヒトを除く動物の双方を含む広義の意味での動物が含まれても良い。各種画像処理には、例えば、解析処理において特定の生体物質の存在状態に係る解析値が顕微鏡画像から高精度で求められるように該顕微鏡画像に施される処理が含まれる。
図１で示されるように、病理診断支援システム１００は、顕微鏡画像取得装置１、画像処理装置２、および顕微鏡画像取得装置１と画像処理装置２とをデータの送受信が可能に接続している通信回線３を備えている。通信回線３は、例えば、ケーブル等の有線方式の回線であっても良いし、無線方式の回線であっても良い。具体的には、通信回線３として、例えば、有線方式または無線方式の少なくとも一方の方式が採用されたＬＡＮ（Local Area Network）が採用され得る。また、顕微鏡画像取得装置１と画像処理装置２との間におけるデータの授受は、記憶媒体等の各種メディアを用いた受け渡しによって実施されても良い。
＜(１−２)顕微鏡画像取得装置＞
顕微鏡画像取得装置１は、例えば、公知のカメラ付きの光学顕微鏡である。顕微鏡画像取得装置１では、ステージ上に配置されたスライドガラス上の組織切片の光像が撮像されることで、組織切片の拡大像に係る画像（顕微鏡画像とも言う）のデータ（顕微鏡画像データとも言う）が取得され、該顕微鏡画像データが、画像処理装置２に送信される。なお、以下では、顕微鏡画像データおよび顕微鏡画像を、「顕微鏡画像」と総称する。
具体的には、顕微鏡画像取得装置１は、例えば、照射部、結像部、撮像部、通信Ｉ／Ｆ等を備えている。照射部は、例えば、光源、フィルター等を有しており、ステージ上に配置されたスライドガラス上の組織切片に光を照射する。結像部は、例えば、接眼レンズおよび対物レンズ等を有しており、スライド上の組織切片に対する光の照射に応じて、該組織切片から発せられる透過光、反射光または蛍光を結像する。撮像部は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサー等を備えているカメラであり、結像部によって結像面に結像される組織切片の光像を撮像して顕微鏡画像を取得する。通信Ｉ／Ｆは、該顕微鏡画像を画像処理装置２に送信する。
また、顕微鏡画像取得装置１は、明視野観察に適した照射部および結像部が組み合わされた明視野ユニットと、蛍光観察に適した照射部および結像部が組み合わされた蛍光ユニットとが備えられている。そして、明視野ユニットおよび蛍光ユニットの間で使用されるユニットが切り替えられることで、観察のモードが明視野観察を行うモードと蛍光観察を行うモードとの間で切り替えられる。これにより、顕微鏡画像取得装置１で取得される顕微鏡画像には、例えば、明視野観察における撮像で得られる明視野画像と、蛍光観察における撮像で得られる蛍光画像とが含まれる。
「明視野画像」は、所定の染色試薬で染色された組織切片を、顕微鏡画像取得装置１において明視野で拡大結像および撮像することで得られる顕微鏡画像である。ここで、所定の染色試薬としては、例えば、ヘマトキシリン染色試薬（Ｈ染色試薬）およびヘマトキシリン−エオジン染色試薬（ＨＥ染色試薬）が採用され得る。ヘマトキシリン（Ｈ）は、青紫色の色素であり、細胞核、骨組織、軟骨組織の一部および漿液成分等（好塩基性の組織等）を染色する。エオジン（Ｅ）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、線維素および内分泌顆粒等（好酸性の組織等）を染色する。つまり、本実施形態では、明視野画像は、所定の染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態を捉えた細胞形態画像である。図２は、細胞形態画像の一例を示す図である。図２の例では、図面を白黒で表現するために、便宜的に細胞形態画像で捉えられている色の濃淡が灰色の濃淡で示されている。
また、「蛍光画像」は、所定の蛍光染色試薬を用いて染色された組織切片に対し、顕微鏡画像取得装置１において所定波長の励起光を照射して蛍光発光を生じさせ、この蛍光を拡大結像および撮像することにより得られる顕微鏡画像である。ここで、蛍光染色試薬としては、例えば、特定の生体物質と特異的に結合および／または反応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である。蛍光物質内包ナノ粒子は、蛍光物質を内包したナノ粒子である。蛍光観察で現れる蛍光は、蛍光染色試薬の蛍光物質内包ナノ粒子（具体的には、蛍光物質）が励起されて発せられたものであり、組織切片における、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。特に、蛍光物質を内包した蛍光物質内包ナノ粒子（蛍光粒子ともいう）が採用されると、特定の生体物質の発現量が、蛍光粒子の輝度だけでなく粒子数としても算出可能となり、精度良く定量され得る。つまり、本実施形態では、蛍光画像は、特定の生体物質が蛍光染色試薬で染色された生体の組織切片が捉えられた画像であり、生体の組織切片に存在する特定の生体物質の存在状態を示す画像である。図３は、蛍光画像の一例を示す図である。図３の例では、図面を白黒で表現するために、便宜的に黒色の背景に蛍光発光している部分が白っぽくなるように示されている。
＜(１−３)蛍光染色試薬＞
＜(１−３−１)蛍光物質＞
蛍光染色試薬に用いられる蛍光物質として、例えば、蛍光有機色素および量子ドット（半導体粒子）等が採用され得る。この蛍光物質としては、例えば、２００〜７００ｎｍの範囲内の波長の紫外光から近赤外光によって励起されたときに、４００〜１１００ｎｍの範囲内の波長の可視光から近赤外光の発光を示すものが採用され得る。
蛍光有機色素として、例えば、フルオレセイン系色素分子、ローダミン系色素分子、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ（インビトロジェン社製）系色素分子、ＢＯＤＩＰＹ（インビトロジェン社製）系色素分子、カスケード系色素分子、クマリン系色素分子、エオジン系色素分子、ＮＢＤ系色素分子、ピレン系色素分子、Ｔｅｘａｓ Ｒｅｄ系色素分子、および／またはシアニン系色素分子等が採用され得る。
具体的には、例えば、５−カルボキシ−フルオレセイン、６−カルボキシ−フルオレセイン、５，６−ジカルボキシ−フルオレセイン、６−カルボキシ−２’，４，４’，５’，７，７’−ヘキサクロロフルオレセイン、６−カルボキシ−２’，４，７，７’−テトラクロロフルオレセイン、６−カルボキシ−４’，５’−ジクロロ−２’，７’−ジメトキシフルオレセイン、ナフトフルオレセイン、５−カルボキシ−ローダミン、６−カルボキシ−ローダミン、５，６−ジカルボキシ−ローダミン、ローダミン ６Ｇ、テトラメチルローダミン、Ｘ−ローダミン、及びＡｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ３５０、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ４０５、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ４３０、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ４８８、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５００、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５１４、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５３２、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５４６、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５５５、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５６８、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ５９４、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ６１０、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ６３３、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ６３５、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ６４７、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ６６０、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ６８０、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ７００、Ａｌｅｘａ Ｆｌｕｏｒ ７５０、ＢＯＤＩＰＹ ＦＬ、ＢＯＤＩＰＹ ＴＭＲ、ＢＯＤＩＰＹ ４９３／５０３、ＢＯＤＩＰＹ ５３０／５５０、ＢＯＤＩＰＹ ５５８／５６８、ＢＯＤＩＰＹ ５６４／５７０、ＢＯＤＩＰＹ ５７６／５８９、ＢＯＤＩＰＹ ５８１／５９１、ＢＯＤＩＰＹ ６３０／６５０、ＢＯＤＩＰＹ ６５０／６６５（以上インビトロジェン社製）、メトキシクマリン、エオジン、ＮＢＤ、ピレン、Ｃｙ５、Ｃｙ５．５およびＣｙ７のうちの１種の蛍光有機色素、または２種以上の蛍光有機色素が混合されたものが採用され得る。
また、量子ドットとして、例えば、II−VI族化合物を成分として含有する量子ドット（II−VI族量子ドットとも言う）、III−V族化合物を成分として含有する量子ドット（III−V族量子ドット量子ドットとも言う）およびIV族元素を成分として含有する量子ドット（IV族量子ドットとも言う）のうち、１つの量子ドットまたは２以上の量子ドットが混合されたものが採用され得る。
具体的には、例えば、ＣｄＳｅ、ＣｄＳ、ＣｄＴｅ、ＺｎＳｅ、ＺｎＳ、ＺｎＴｅ、ＩｎＰ、ＩｎＮ、ＩｎＡｓ、ＩｎＧａＰ、ＧａＰ、ＧａＡｓ、ＳｉおよびＧｅのうちの１種の量子ドット、または２種以上の量子ドットが混合されたものが採用され得る。なお、上記量子ドットがコアとされ、その上にシェルが設けられた量子ドットが採用されても良い。
＜(１−３−２)蛍光物質内容ナノ粒子＞
蛍光物質内包ナノ粒子（蛍光粒子）では、蛍光物質がナノ粒子の内部に分散されており、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良い。ナノ粒子を構成する素材としては、例えば、ポリスチレン、ポリ乳酸、シリカおよびメラミン等が採用され得る。このような蛍光物質内包ナノ粒子は、例えば、公知の方法に従って作製され得る。
具体的には、蛍光有機色素を内包したシリカナノ粒子は、例えば、ラングミュア ８巻 ２９２１ページ（１９９２）に記載されているＦＩＴＣ内包シリカ粒子の合成方法を参考にして合成され得る。なお、ＦＩＴＣの代わりに所望の蛍光有機色素が用いられることで種々の蛍光有機色素を内包したシリカナノ粒子が合成され得る。また、蛍光有機色素を内包したポリスチレンナノ粒子は、米国特許４３２６００８（１９８２）に記載されている重合性官能基をもつ有機色素を用いた共重合法、または米国特許５３２６６９２（１９９２）に記載されているポリスチレンナノ粒子への蛍光有機色素の含浸法等を用いて作製され得る。
また、量子ドットを内包したシリカナノ粒子は、例えば、ニュー・ジャーナル・オブ・ケミストリー３３巻５６１ページ（２００９）に記載されているＣｄＴｅ内包シリカナノ粒子の合成方法を参考にして合成され得る。また、量子ドットを内包したポリマーナノ粒子は、例えば、ネイチャー・バイオテクノロジー１９巻６３１ページ（２００１）に記載されているポリスチレンナノ粒子への量子ドットの含浸法を用いて作製され得る。
蛍光物質内包ナノ粒子の平均粒径としては、例えば、抗原へのアクセスのし易さ、および蛍光粒子の信号がバックグラウンドノイズ（カメラのノイズおよび細胞の自家蛍光等）に埋もれないように、通常は３０〜８００ｎｍ程度であれば良い。また、蛍光物質内包ナノ粒子の粒径のばらつきを示す変動係数としては、例えば、通常は２０％以下であれば良い。なお、平均粒径については、例えば、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いた撮影で得られる多数の粒子の断面を捉えた画像から、１０００個の粒子の断面積が計測され、各計測値を円の面積としたときの円の直径が粒径とされ、その算術平均が平均粒径として算出され得る。
＜(１−３−３)生体物質認識部位＞
生体物質認識部位は、目的とする生体物質と特異的に結合および／または反応する部位である。目的とする生体物質としては、例えば、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）および抗体等が採用され得る。つまり、このような目的とする生体物質に結合する物質としては、上記タンパク質を抗原として認識する抗体、上記タンパク質に特異的に結合する他のタンパク質等、および上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採用され得る。
具体的には、目的とする生体物質に結合する物質として、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抗体および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採用され得る。それらの中でも抗ＨＥＲ２抗体および抗ＥＲ抗体が蛍光物質内包ナノ粒子に結合されたものは、乳癌の投薬選定に用いられ得る。
生体物質認識部位と蛍光物質内包ナノ粒子の結合の態様としては、例えば、共有結合、イオン結合、水素結合、配位結合、物理吸着および／または化学吸着等が採用され得る。共有結合等の結合力の強い結合であれば、結合が安定し得る。また、生体物質認識部位と蛍光物質内包ナノ粒子とが有機分子によって連結されても良い。この有機分子としては、例えば、生体物質との非特異的吸着を抑制するために、ポリエチレングリコール鎖、またはＴｈｅｒｍｏ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製ＳＭ（ＰＥＧ）１２が採用されても良い。
蛍光物質内包シリカナノ粒子に生体物質認識部位が結合される場合、蛍光物質が蛍光有機色素および量子ドットの何れであっても、同様の手順が適用され得る。例えば、当該結合には、無機物と有機物とを結合させるために広く用いられている化合物であるシランカップリング剤が採用され得る。このシランカップリング剤は、分子の一端に加水分解でシラノール基を与えるアルコキシシリル基を有し、他端に、官能基（例えば、カルボキシル基、アミノ基、エポキシ基およびアルデヒド基等）を有する化合物であり、上記シラノール基の酸素原子を介して無機物と結合する。具体的には、このようなシランカップリング剤として、メルカプトプロピルトリエトキシシラン、グリシドキシプロピルトリエトキシシラン、アミノプロピルトリエトキシシラン、ポリエチレングリコール鎖を有するシランカップリング剤（例えば、Ｇｅｌｅｓｔ社製ＰＥＧ−ｓｉｌａｎｅ ｎｏ．ＳＩＭ６４９２．７）等が採用される。シランカップリング剤が用いられる場合には、例えば、２種以上のシランカップリング剤が併用されても良い。
ここで、蛍光有機色素内包シリカナノ粒子とシランカップリング剤との反応手順としては、公知の手順が採用され得る。例えば、まず、得られた蛍光有機色素内包シリカナノ粒子を純水中に分散させ、アミノプロピルトリエトキシシランを添加し、室温で１２時間反応させる。反応終了後、遠心分離またはろ過によって表面がアミノプロピル基で修飾された蛍光有機色素内包シリカナノ粒子が取得され得る。続いて、アミノ基と抗体中のカルボキシル基とを反応させることで、アミド結合を介して抗体を蛍光有機色素内包シリカナノ粒子と結合させることができる。必要に応じて、ＥＤＣ（1-Ethyl-3-［3-Dimethylaminopropyl］carbodiimide Hydrochloride：Pierce（登録商標）社製）のような縮合剤が用いられても良い。
また、必要に応じて、有機分子で修飾された蛍光有機色素内包シリカナノ粒子と直接結合し得る部位と、分子標的物質と結合し得る部位とを有するリンカー化合物が採用されても良い。具体例として、アミノ基と選択的に反応する部位とメルカプト基と選択的に反応する部位の両方を有するsulfo-SMCC（Sulfosuccinimidyl 4［N-maleimidomethyl］-cyclohexane-1-carboxylate：Pierce（登録商標）社製）が用いられると、アミノプロピルトリエトキシシランで修飾された蛍光有機色素内包シリカナノ粒子のアミノ基と、抗体中のメルカプト基とが結合されることで、抗体結合した蛍光有機色素内包シリカナノ粒子が取得され得る。
蛍光物質内包ポリスチレンナノ粒子に生体物質認識部位を結合させる場合、蛍光物質が蛍光有機色素および量子ドットの何れであっても、同様の手順が適用され得る。すなわち、アミノ基等の官能基を有するポリスチレンナノ粒子に蛍光有機色素や量子ドットを含浸させることで、官能基を有する蛍光物質内包ポリスチレンナノ粒子が取得され得る。以降、ＥＤＣまたはsulfo-ＳＭＣＣが用いられることで、抗体結合した蛍光物質内包ポリスチレンナノ粒子が取得され得る。
蛍光物質内包メラミンナノ粒子に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に生体物質認識部位を結合させる場合と同様の手順が適用され得る。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とを予め反応させて表面アミノ基数が増やされても良い。
特定抗原を認識する抗体としては、例えば、M.アクチン、M.S.アクチン、S.M.アクチン、ACTH、Alk-1、α1-アンチキモトリプシン、α1-アンチトリプシン、AFP、bcl-2、bcl-6、β-カテニン、BCA 225、CA19-9、CA125、カルシトニン、カルレチニン、CD1a、CD3、CD4、CD5、CD8、CD10、CD15、CD20、CD21、CD23、CD30、CD31、CD34、CD43、CD45、CD45R、CD56、CD57、CD61、CD68、CD79a、CD99、MIC2、CD138、クロモグラニン、c-KIT、c-MET、コラーゲン タイプIV、Cox-2、サイクリンD1、ケラチン、サイトケラチン（高分子量）、パンケラチン、パンケラチン、サイトケラチン5/6、サイトケラチン 7、サイトケラチン 8、サイトケラチン8/18、サイトケラチン 14、サイトケラチン 19、サイトケラチン 20、CMV、E-カドヘリン、EGFR、ER、EMA、EBV、第VIII因子関連抗原、ファッシン、FSH、ガレクチン-3、ガストリン、GFAP、グルカゴン、グリコフォリン A、グランザイムB、hCG、hGH、ヘリコバクターピロリ、HBc 抗原、HBs 抗原、ヘパトサイト特異抗原、HER2、HSV -I、HSV -II、HHV-8、IgA、IgG、IgM、IGF-1R、インヒビン、インスリン、カッパ L鎖、Ki67、ラムダ L鎖、LH、リゾチーム、マクロファージ、メランA、MLH-1、MSH-2、ミエロパーオキシダーゼ、ミオゲニン、ミオグロビン、ミオシン、ニューロフィラメント、NSE、p27 (Kip1)、p53、p53、P63、PAX 5、PLAP、ニューモシスティス カリニ、ポドプラニン（D2-40）、PGR、プロラクチン、PSA、前立腺酸性フォスファターゼ、Renal Cell Carcinoma、S100、ソマトスタチン、スペクトリン、シナプトフィジン、TAG-72、TdT、サイログロブリン、TSH、TTF-1、TRAcP、トリプターゼ、ビリン、ビメンチン、WT1、Zap-70等が挙げられる。
＜(１−４)蛍光染色試薬を用いた染色方法および蛍光画像の取得方法＞
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可能な組織標本は、例えば、公知の方法によって作製され得る。
＜(１−４−１)脱パラフィン工程＞
キシレンを入れた容器に組織標本が浸漬され、パラフィンが除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でキシレンが交換されても良い。
次に、エタノールを入れた容器に組織標本が浸漬され、キシレンが除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でエタノールが交換されても良い。
その次に、水を入れた容器に組織標本が浸漬され、エタノールが除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中で水が交換されても良い。
＜(１−４−２)賦活化処理＞
公知の方法に倣って、目的とする生体物質の賦活化処理が行われる。賦活化処理では、賦活液として、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が用いられ得る。このとき、加熱機器として、オートクレーブ、マイクロウェーブ、圧力鍋またはウォーターバス等が採用され得る。処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良い。具体的には、処理温度が５０〜１３０℃であり、処理時間が、５〜３０分である条件が採用され得る。
次に、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が浸漬され、洗浄が行われる。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でＰＢＳが交換されても良い。
＜(１−４−３)生体物質認識部位が結合された蛍光物質内包ナノ粒子による染色＞
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れている生体物質認識部位が変えられることで、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が採用される場合には、それぞれの蛍光物質内包ナノ粒子ＰＢＳ分散液が、予め混合されておいても良いし、別々に順次に組織標本に載せられても良い。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３０分以上で且つ２４時間以下であれば良い。ここで、蛍光物質内包ナノ粒子による染色が行われる前に、例えば、ＢＳＡ含有ＰＢＳ等、公知のブロッキング剤が組織標本に対して滴下されても良い。
次に、ＰＢＳを入れた容器に、染色後の組織標本が浸漬され、未反応の蛍光物質内包ナノ粒子が除去される。このとき、処理温度は、例えば、室温等の適温であれば良く、浸漬時間は、例えば、３分以上で且つ３０分以下であれば良い。また、必要に応じて浸漬の途中でＰＢＳが交換されても良い。
そして、染色後の組織標本にカバーガラスが載せられることで、組織標本が封入される。このとき、必要に応じて市販の封入剤が使用されても良い。
なお、明視野画像を得るために、ＨＥ染色試薬によって染色が行われる場合には、カバーガラスによる封入が行われる前に、ＨＥ染色が行われれば良い。
＜(１−４−４)蛍光画像の取得＞
染色された組織切片としての組織標本に対して、顕微鏡画像取得装置１が用いられて、広視野の顕微鏡画像（蛍光画像）が取得される。このとき、顕微鏡画像取得装置１では、染色試薬に用いた蛍光物質の吸収極大波長および蛍光波長に対応した、励起光源および蛍光検出用光学フィルターが選択される。
＜(１−５)画像処理装置＞
画像処理装置２は、顕微鏡画像取得装置１から送信された細胞形態画像および蛍光画像等の顕微鏡画像を受信して、該顕微鏡画像に画像処理を施す。該画像処理装置２は、情報処理装置において所定のプログラムが実行されることで実現される。
＜(１−５−１)情報処理装置の機能的な構成＞
図４は、画像処理装置２の機能を実現する情報処理装置の機能的な構成を概略的に示すブロック図である。図４で示されるように、情報処理装置は、例えば、制御部２１、入力部２２、表示部２３、通信Ｉ／Ｆ２４、記憶部２５等を備えている。そして、各部２１〜２５は、バス２６を介して相互にデータの送受信が可能に接続されている。
制御部２１は、プロセッサーおよびメモリー等を備えた電気回路である。ここで、プロセッサーとしては、例えば、中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）等が採用され、メモリーとしては、揮発性のメモリーであるＲＡＭ（Random Access Memory）等が採用され得る。制御部２１は、記憶部２５に記憶されている画像処理用のプログラムＰ１（図５）を実行することで、情報処理装置を画像処理装置２として機能させる。
入力部２２は、ユーザーである画像処理装置２を用いる作業者の動作に応じた信号を入力する。ここで、入力部２２は、例えば、ユーザーによる操作に応じた信号（操作信号とも言う）が入力される操作部であっても良いし、ユーザーによる発声に応じた信号（音声信号とも言う）が入力される音声入力部であっても良い。操作部には、文字入力キー、数字入力キーおよび各種機能キー等を含むキーボードと、マウスやタッチペン等のポインティングデバイスとが含まれ得る。操作部によれば、例えば、キーボードにおけるキーの押し下げに応じた操作信号と、ポインティングデバイスの操作に応じた操作信号とが、制御部２１に入力され得る。
表示部２３は、制御部２１から入力される信号に従って、各種画像を表示させる。表示部２３には、例えば、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示デバイスが含まれる。
通信Ｉ／Ｆ２４は、画像処理装置２の外部に位置する外部機器との間でデータの送受信を行なうためのインターフェースである。外部機器には、例えば、顕微鏡画像取得装置１が含まれる。このため、通信Ｉ／Ｆ２４は、例えば、顕微鏡画像取得装置１から細胞形態画像および蛍光画像等の顕微鏡画像を受信する受信部として機能する。なお、例えば、画像処理装置２が、ＬＡＮアダプターおよびルーター等を備え、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が採用されても良い。
記憶部２５は、各種プログラムおよび各種データ等を記憶する。該記憶部２５は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）または不揮発性の半導体メモリー等で構成され得る。
＜(１−５−２)画像処理装置の機能的な構成＞
図５は、画像処理装置２の制御部２１で実現される機能的な構成を例示するブロック図である。図５で示されるように、画像処理装置２は、制御部２１において実現される機能的な構成として、取得部２１１、表示制御部２１２、演算部２１３、設定部２１４、修正部２１５および算出部２１６を備える。
取得部２１１は、仮細胞分布画像と輝点分布画像を取得する。
仮細胞分布画像は、所定の染色試薬で染色された生体の組織切片における複数の細胞の形態が捉えられた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される領域（推定細胞領域とも言う）の分布が複数の要素（細胞表示要素とも言う）で示されている画像である。つまり、仮細胞分布画像は、細胞形態画像から取得され得る。
ここで、細胞形態画像は、上述したように、例えば、所定の染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態を捉えた明視野画像である。図６は、細胞形態画像の一例を模式的に示す図である。細胞形態画像は、例えば、細胞の形態に係る染色に応じた色の濃淡が捉えられた画像である。例えば、Ｈ染色試薬によって細胞の特定部位が青色に染色されれば、細胞形態画像は、青色の濃淡を呈する。図６の例では、図面を白黒で表現するために、便宜的に、細胞形態画像で捉えられているものと推定される推定細胞領域ＡＲ０における色の濃淡が、白黒のハッチングの種類および濃さで模式的に示されている。つまり、図６の例では、全ての推定細胞領域ＡＲ０にハッチングが付されている。また、図６の例では、推定細胞領域のうちの不明瞭な輪郭が破線で示されている。
図７は、図６で模式的に示された細胞形態画像から取得された仮細胞形態画像の一例を模式的に示す図である。仮細胞分布画像としては、例えば、細胞形態画像について、特定部位が捉えられているものと推定される推定細胞領域の分布と、特定部位が捉えられていないものと推定される残余の領域の分布とが区別可能な態様で示される画像が採用され得る。具体的には、例えば、推定細胞領域に対応する部分ＡＥ０が第１の色または第１のハッチングが付された細胞表示要素で示され、それ以外の残余の部分ＢＧ０が背景として細胞表示要素とは異なる第２の色または第２のハッチングが付されて描かれる。ここで、第１の色としては、例えば、青色または灰色等が採用され、第２の色としては、例えば、白色または黒色等が採用され得る。図７の例では、図面を白黒で表現するために、便宜的に、第１の色として黒色が採用され、第２の色として白色が採用されている。つまり、図７の例では、特定部位が捉えられているものと推定される全ての推定細胞領域に対応する部分ＡＥ０が黒塗りされ、残余の部分ＢＧ１が白塗りされている。
ここでは、例えば、細胞形態画像を対象とした、所定の画像処理とユーザーによる描画（すなわち、修正）との組合せ、あるいはユーザーによる描画によって、仮細胞分布画像が取得され得る。図７の例では、細胞形態画像を対象とした所定の画像処理によって検出された推定細胞領域に対応する部分、および該推定細胞領域に加えてユーザーによって描画された推定細胞領域に対応する部分が、黒塗りの細胞表示要素で示されている。なお、細胞表示要素としては、例えば、推定細胞領域に対応する部分ＡＥ０とそれ以外の残余の部分ＢＧ１とを区別可能とするものであれば良い。このため、例えば、細胞表示要素として、推定細胞領域に対応する部分の輪郭部に沿ってユーザーによって描かれた曲線が採用されても良いし、細胞形態画像を対象とした所定の画像処理によって検出された推定細胞領域に対応する部分の輪郭部に沿って自動的に描かれた曲線等が採用されても良い。
輝点分布画像は、特定の生体物質が蛍光染色試薬で染色された生体の組織切片が捉えられた蛍光画像における特定波長に係る蛍光輝点の分布を示す画像である。図８は、輝点分布画像の一例を示す図である。輝点分布画像としては、例えば、蛍光画像について、特定波長に係る蛍光輝点が捉えられている領域の分布と、特定波長に係る蛍光輝点が捉えられていない残余の領域の分布とが区別可能な態様で示される画像が採用され得る。
具体的には、例えば、蛍光輝点が捉えられていて、特定物質が存在しているものと推定される領域（蛍光輝点領域とも言う）に対応する部分ＳＢ１が第３の色または第３のハッチングが付された表示要素（輝点表示要素とも言う）で示され、それ以外の残余の部分ＢＧ１が背景として輝点表示要素とは異なる第４の色または第４のハッチングが付されて描かれる。ここで、第３の色としては、例えば、赤色等が採用され、第４の色としては、例えば、白色または黒色等が採用され得る。図８の例では、図面を白黒で表現するために、便宜的に、第３の色として黒色が採用され、第４の色として白色が採用されている。つまり、図８の例では、蛍光輝点が捉えられている領域に対応する部分ＳＢ１が黒塗りされ、残余の部分ＢＧ１が白塗りされている。
仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素には、例えば、通信Ｉ／Ｆ２４から入力される細胞形態画像を対象とした所定の画像処理によって自動で得られた細胞表示要素が含まれ得る。また、輝点分布画像における複数の輝点表示要素は、例えば、通信Ｉ／Ｆ２４から入力される蛍光画像を対象とした他の所定の画像処理によって自動で取得され得る。
所定の画像処理としては、例えば、判別分析法およびＰタイル法等と言った二値化、ならびにｋ平均法およびＥＭアルゴリズム等と言ったクラスタリングのうちの少なくとも一方によって、細胞形態画像において特定部位が捉えられているものと推定される領域が検出される処理が採用され得る。また、例えば、多数種の画像の特徴量を用いた機械学習で得た学習内容によって、細胞形態画像において特定部位が捉えられているものと推定される領域が検出される処理が採用されても良い。さらに、取得部２１１では、二値化、クラスタリングおよび機械学習の結果等によって細胞形態画像から一旦検出される領域のうち、円形度、大きさおよび細胞形態画像における色等と言った他の基準を満たす領域が、推定細胞領域として検出されても良い。
他の画像処理としては、例えば、蛍光画像から蛍光輝点の特定波長に応じた色成分が抽出されて、色成分が抽出された後の蛍光画像に濃さに係る閾値未満の部分が削除される閾値処理が施されて二値画像が生成される処理が採用され得る。ここで、例えば、蛍光粒子から発せられる光の波長が５５０ｎｍである場合には、その波長成分を有する蛍光輝点のみが画像として抽出され得る。ここで生成される二値画像が、輝点分布画像に相当する。なお、他の画像処理においては、閾値処理が行われる前に、細胞の自家蛍光および他の不要な信号成分等のノイズ成分が除去される処理が行われても良い。
また、仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素には、ユーザーによって入力部２２から入力される信号に応じて描かれた１以上の細胞表示要素が含まれる。ここでは、例えば、細胞形態画像が表示部２３に表示されている状態において、ユーザーによって入力部２２から入力される信号に応じて１以上の細胞表示要素が描かれることで、仮細胞分布画像が取得される。
例えば、細胞形態画像から所定の画像処理によって得られた画像（基本細胞分布画像とも言う）に対して、ユーザーによって１以上の細胞表示要素が追加される態様が考えられる。ここで、基本細胞分布画像は、少なくとも１つの推定細胞領域の分布が少なくとも１つの細胞表示要素で示されている仮細胞分布画像の基礎となる画像である。この場合、例えば、入力部２２で入力される所定の信号に応じて、細胞形態画像についての所定の画像処理によって検出される推定細胞領域（被検出細胞領域とも言う）とは異なる別の推定細胞領域（非検出細胞領域とも言う）の分布を示すために、該非検出細胞領域の少なくとも輪郭部に対応する表示要素が基本細胞分布画像に追加される。所定の信号は、予め設定されていれば良い。
図９から図１３は、図６で模式的に示された細胞形態画像から仮細胞分布画像が取得される様子を模式的に例示する図である。
ここで、まず、例えば、図６で示された細胞形態画像に対する所定の画像処理によって推定細胞領域（被検出細胞領域）が検出され、図９で示されるように、被検出細胞領域に対応する部分ＡＥ２が細胞表示要素によって示される基本細胞分布画像が取得される。図９では、黒塗りされた部分が細胞表示要素を示している。また、図１０では、所定の画像処理によって得られた基本細胞分布画像が細胞形態画像上に重畳された態様が示されている。
次に、例えば、図１０で示されるように、細胞形態画像が表示部２３に表示された状態で、ユーザーによる入力部２２の操作等によって、細胞形態画像上において、非検出細胞領域に対応する部分ＡＤ２の輪郭部に沿って曲線が描かれる。図１１には、細胞形態画像上において、非検出細胞領域に対応する部分ＡＤ２の輪郭線に沿って太い曲線ＴＬ１が描かれた様子が示されている。このとき、例えば、ユーザーによる入力部２２の操作等によって、表示部２３において、細胞形態画像上に細胞表示要素が重畳的に表示されている状態（例えば、図１１）と、細胞形態画像のみが表示されている状態（例えば、図１２）とが切り替えられながら、図１１および図１２で示されるように、非検出細胞領域に対応する部分ＡＤ２の輪郭部に沿って曲線ＴＬ１が描かれ得る。具体的には、例えば、マウスの左ボタンを押下しつつ、マウスポインターを非検出細胞領域の輪郭部に沿って移動させることで、マウスポインターが移動した軌跡上に曲線が描かれ得る。
これにより、例えば、図１３で示されるように、推定細胞領域に対応する部分ＡＥ２，ＡＤ２とそれ以外の残余の部分ＢＧ２とが区別可能とされる。具体的には、図１３の例では、細胞形態画像を対象とした所定の画像処理によって検出された推定細胞領域（被検出細胞領域）に対応する部分ＡＥ２が黒塗りされ、残余の推定細胞領域（非検出細胞領域）に対応する部分ＡＤ２の外縁がユーザーによって黒い太線ＴＬ１の曲線で描かれ得る。
表示制御部２１２は、各種画像を表示部２３に表示させる。各種画像には、例えば、細胞形態画像、基本細胞分布画像、仮細胞分布画像および細胞分布画像等が含まれる。ここでは、例えば、表示制御部２１２から各種画像に係るデータが表示部２３に出力されることで、各種画像が表示部２３に表示され得る。
演算部２１３は、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、細胞形態画像のうちの細胞表示要素に対応する推定細胞領域（非検出細胞領域）における外観上の１種類以上の特徴に係る値（特徴値とも言う）を得る。ここで、外観上の１種類以上の特徴には、例えば、非検出細胞領域についての、大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１つの特徴が含まれ得る。これにより、後述する修正部２１５において、例えば、面積が小さい、色が薄いおよび丸くない等と言った３条件のうちの１以上の条件を満たす推定細胞領域が細胞領域として正式には採用されない処理が実現され得る。その結果、細胞の形態を捉えた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられている細胞領域の分布が的確に示された細胞分布画像が安定して取得され得る。
具体的には、大きさに係る特徴には、例えば、非検出細胞領域についての、面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さ等の複数の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。また、濃さに係る特徴には、例えば、非検出細胞領域についての、色相（Ｈ：Hue）、明度（Ｖ：ValueまたはＢ：Brightness）、彩度（Ｓ：Saturation）および色差（Ｃｒ，Ｃｂ）のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。また、形状に係る特徴には、例えば、非検出細胞領域についての、円形度、扁平率およびアスペクト比のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。
ここで、非検出細胞領域は、例えば、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって追加された輪郭部を指定する表示要素等に基づいて認識され得る。
非検出細胞領域の面積は、例えば、非検出細胞領域を構成する画素数等によって認識され得る。非検出細胞領域の周囲の長さは、例えば、非検出細胞領域の輪郭部を指定する表示要素の長さ等によって認識され得る。非検出細胞領域の長軸および短軸の長さは、例えば、種々の角度の直線が、少しずつずらされながら非検出細胞領域に交差させることで、該直線が非検出細胞領域と交差している距離が最大および最小となる長さとしてそれぞれ認識され得る。
非検出細胞領域の色相（Ｈ）、明度（ＶまたはＢ）、彩度（Ｓ）および色差（Ｃｒ，Ｃｂ）は、例えば、公知の変換式等によって、該非検出細胞領域を構成する画素の画素値（例えば、ＲＧＢの３色に係る画素値）から算出され得る。ここで、例えば、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）および青（Ｂ）の３色における画素値をＶｒ，Ｖｇ，Ｖｂとし、該画素値Ｖｒ，Ｖｇ，Ｖｂのうち、最大値をＶｍａｘ、最小値をＶｍｉｎとする。
このとき、色相（Ｈ）は、ｔａｎＨ＝√３×（Ｖｇ−Ｖｂ）／（２Ｖｒ−Ｖｇ−Ｖｂ）の式によって算出され得る。また、例えば、次の〔ｉ〕〜〔iii〕の計算ルールに従って、色相（Ｈ）が算出されても良い。
〔ｉ〕Ｖｒが最大値Ｖｍａｘである場合、色相（Ｈ）は、Ｈ＝６０×｛（Ｖｇ−Ｖｂ）／（Ｖｍａｘ−Ｖｍｉｎ）｝の式によって算出され得る。
〔ii〕Ｖｇが最大値Ｖｍａｘである場合、色相（Ｈ）は、Ｈ＝６０×｛（Ｖｂ−Ｖｒ）／（Ｖｍａｘ−Ｖｍｉｎ）｝＋１２０の式によって算出され得る。
〔iii〕Ｖｂが最大値Ｖｍａｘである場合、色相（Ｈ）は、Ｈ＝６０×｛（Ｖｒ−Ｖｇ）／（Ｖｍａｘ−Ｖｍｉｎ）｝＋２４０の式によって算出され得る。
なお、Ｖｒ＝Ｖｇ＝Ｖｂの関係式が成立する場合、色相（Ｈ）は、ゼロ（０）となる。
また、彩度（Ｓ）は、例えば、Ｓ＝（Ｖｍａｘ−Ｖｍｉｎ）／Ｖｍａｘの式によって算出され得る。明度（ＶまたはＢ）は、例えば、Ｖ＝ＶｍａｘまたはＢ＝Ｖｍａｘの式によって算出され得る。色差（Ｃｒ，Ｃｂ）は、例えば、Ｃｒ＝０．５００Ｖｒ−０．４１９Ｖｇ−０．０８１ＶｂおよびＣｂ＝−０．１６９Ｖｒ−０．３３２Ｖｇ＋０．５００Ｖｂの２式によって算出され得る。
非検出細胞領域の円形度（Ｄｃ：Degree of Circularity）については、例えば、該非検出細胞領域の面積がＳとされ、該非検出細胞領域の周囲の長さがＬにされた場合、Ｄｃ＝４π×Ｓ／Ｌ２の式によって算出され得る。非検出細胞領域の扁平率（Ｆ：flattening）については、例えば、長径がａ、短径がｂとされた場合、Ｆ＝（ａ−ｂ）／ａの式によって算出され得る。アスペクト比（ＡＲ：aspect ratio）については、例えば、長径がａ、短径がｂとされた場合、Ａｒ＝ａ／ｂの式によって算出され得る。なお、長径は、上述した非検出細胞領域の長軸の長さであり、短径は、上述した非検出細胞領域の短軸の長さであれば良い。
また、演算部２１３では、必要に応じて、仮細胞分布画像における全ての細胞表示要素としての複数の細胞表示要素のそれぞれについて、細胞形態画像のうちの細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値が得られても良い。これにより、後述する設定部２１４において、仮細胞分布画像における複数の推定細胞領域における外観上の特徴に係る特徴値の統計値が算出され得る。
設定部２１４は、後述する修正部２１５における仮細胞分布画像の修正に用いられる値域を設定する。設定部２１４では、演算部２１３で得られる外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値について、許容される値域（許容値域とも言う）および許容されない値域（禁止値域とも言う）の少なくとも一方の値域が設定される。
ここで、１種類以上の特徴それぞれについての許容値域は、予め設定された所定値域であっても良いし、仮細胞分布画像の特徴に応じて設定される値域（可変値域とも言う）であっても良い。また、１種類以上の特徴それぞれについての禁止値域も、予め設定された所定値域であっても良いし、仮細胞分布画像の特徴に応じて設定される可変値域であっても良い。つまり、１種類以上の特徴それぞれについての許容値域および禁止値域の少なくとも一方が、予め設定された所定値域であっても良いし、仮細胞分布画像の特徴に応じて設定される可変値域であっても良い。可変値域は、例えば、仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素についての１種類以上の特徴それぞれに係る特徴値の統計値から予め設定されたルール（設定用ルールとも言う）に従って設定され得る。これにより、細胞形態画像における推定細胞領域の状態に応じた可変値域の設定が可能となり、細胞形態画像における推定細胞領域の状態に応じた後述する修正部２１５による仮細胞分布画像の修正が可能となる。
統計値は、例えば、各特徴について演算部２１３で得られる複数の細胞表示要素についての特徴値の統計値として算出され得る。統計値として、例えば、平均値、最頻値および中央値のうちの少なくとも１つの値が採用されれば、容易に統計値が算出され得るとともに、適切な可変値域が設定され得る。なお、平均値としては、例えば、特徴値の総和を特徴値の総数で除した算術平均等が採用され得る。設定用ルールは、例えば、統計値を基準として可変値域を設定するルールであれば良い。統計値が、推定細胞領域の大きさに係る統計値である場合、設定用ルールとして、例えば、大きさの平均値の所定の割合未満の値域を可変値域としての禁止値域として設定するルール、および／または大きさの平均値の所定の割合以上の値域を可変値域としての許容値域として設定するルール等が採用され得る。所定の割合は、例えば、２〜７割の任意の割合等、適宜設定され得る。
図１４から図１６は、値域の設定例を示す図である。
図１４では、推定細胞領域の外観上の特徴に係る特徴値として、大きさに係る特徴値である面積が採用されている例が示されている。具体的には、図１４の横軸は、各細胞形態画像において破線で囲まれた推定細胞領域の面積が、細胞形態画像における複数の推定細胞領域の面積の算術平均で除されることで正規化された後の値（正規化後の面積とも言う）を示している。このため、図１４では、右方に行けば行く程、正規化後の面積が大きくなっている様子が示されている。そして、図１４では、複数の推定細胞領域の面積の算術平均（平均値）の３割が閾値とされて、正規化後の面積が０．３未満の値域が禁止値域として設定され、正規化後の面積が０．３以上の値域が許容値域として設定されている様子が示されている。
図１５では、推定細胞領域の外観上の特徴に係る特徴値として、濃度に係る特徴値である彩度が採用されている例が示されている。具体的には、図１５の横軸は、各細胞形態画像において破線で囲まれた推定細胞領域の彩度を示している。このため、図１５では、右方に行けば行く程、彩度が大きくなっている様子が示されている。そして、図１５では、彩度について予め設定された所定値である１０が閾値とされて、該所定値未満の所定値域が禁止値域として設定され、該所定値以上の所定値域が許容値域として設定されている様子が示されている。
図１６では、推定細胞領域の外観上の特徴に係る特徴値として、形状に係る特徴値である円形度が採用されている例が示されている。具体的には、図１６の横軸は、各推定細胞領域の円形度を示している。このため、図１６では、右方に行けば行く程、円形度が大きくなっている様子が示されている。そして、図１６では、円形度について予め設定された所定値である０．３が閾値とされて、該所定値未満の所定値域が禁止値域として設定され、該所定値以上の所定値域が許容値域として設定されている様子が示されている。
図１７では、推定細胞領域の外観上の特徴に係る特徴値として、大きさに係る特徴値である面積と、濃度に係る特徴値である彩度とが採用されている例が示されている。ここでは、図１４で示された値域の設定と、図１５で示された値域の設定とが組み合わされた、２次元的な値域が設定されている例が示されている。具体的には、図１７の横軸は、推定細胞領域の面積が、細胞形態画像における複数の推定細胞領域の面積の算術平均（平均値）で除されることで正規化された後の値（正規化後の面積とも言う）を示しており、図１７の縦軸は、推定細胞領域の彩度を示している。そして、太い破線で囲まれた２次元的な値域が、許容値域として設定されている様子が示されている。このとき、太い破線で囲まれた２次元的な値域を除く残余の値域が、禁止値域として設定されていることになる。
修正部２１５は、仮細胞分布画像におけるユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のうち、演算部２１３で得られた特徴値が少なくとも許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素を、仮細胞分布画像から削除する処理（カット処理とも言う）を行う。これにより、仮細胞分布画像が修正されて、細胞分布画像が生成される。このように客観的に設定され得る値域に従って仮細胞分布画像が修正されることで、例えば、ユーザー間で得られる細胞分布画像にばらつきが生じ難くなる。その結果、細胞の形態を捉えた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられている細胞領域の分布が的確に示された細胞分布画像が安定して取得され得る。特に、細胞形態画像における推定細胞領域の状態に応じた可変値域が設定されれば、細胞形態画像に応じたさらに的確な細胞分布画像が取得され得る。
図１８は、カット処理による修正によって生成された細胞分布画像の一例を模式的に示す図である。図１８には、図１３で示された仮細胞分布画像が対象とされたカット処理による修正によって生成された細胞分布画像が示されている。ここでは、ある程度未満の濃度、ある程度未満の大きさおよびある程度を超える扁平度の少なくとも１つの特徴を有している推定細胞領域が削除されることで生成された細胞分布画像が例示されている。
図１９および図２０は、異なるユーザーによって得られる細胞分布画像において生じるばらつきが、カット処理によって低減された具体例を示す図である。ここでは、３名のユーザーとしての作業者Ａ、作業者Ｂおよび作業者Ｃによって、６つの組織切片（試料１〜６）についての細胞分布画像が得られた例について示されている。図１９および図２０のそれぞれにおいて、各作業者Ａ〜Ｃによって生成された６つの試料１〜６に係る細胞分布画像においてそれぞれ存在していた細胞表示要素の数が折れ線で示されている。具体的には、各試料について作業者Ａによって生成された細胞分布画像における細胞表示要素の数が、実線の折れ線で示されている。各試料について作業者Ｂによって生成された細胞分布画像における細胞表示要素の数が、破線の折れ線で示されている。各試料について作業者Ｃによって生成された細胞分布画像における細胞表示要素の数が、一点鎖線の折れ線で示されている。
図１９には、カット処理が行われることなく生成された細胞分布画像に存在していた細胞表示要素の数についての作業者間におけるばらつき具合が例示されている。図２０には、カット処理が行われることで生成された細胞分布画像に存在していた細胞表示要素の数についての作業者間におけるばらつき具合が例示されている。図１９および図２０で示されるように、カット処理の実施によって、試料毎に生成される細胞分布画像についての作業者間におけるばらつき具合が低減される傾向が見られた。具体的には、カット処理の実施によって、作業者の違いによって同一試料について生じる細胞表示要素の数の変動に係る変動係数（ＣＶ）の６つの試料についての算術平均が１１．６％から９．４％に低下した。すなわち、カット処理の実施によって、細胞分布画像の作業者間におけるばらつきが低減され得ることが分かった。
算出部２１６は、修正部２１５で生成された細胞分布画像と、取得部２１１で得られた輝点分布画像とに基づいて、細胞形態画像で捉えられている特定部位における特定の生体物質の存在状態に係る解析値を算出する。ここで算出される解析値としては、例えば、単位領域当たりの蛍光輝点の数（輝点数とも言う）等と言った統計的な値（すなわち統計値）が採用され得る。単位領域としては、例えば、細胞領域の単位面積、および１つの細胞領域が採用され得る。この場合、例えば、単位面積当たりの輝点数、および１つの細胞領域当たりの輝点数等が解析値として算出され得る。
ここでは、例えば、図２１で例示されるような細胞分布画像と、図２２で例示されるような輝点分布画像とが、図２３で例示されるように重畳されることで、細胞領域と蛍光輝点との関係が認識可能となり得る。
図２４は、細胞領域に対する特定の生体物質の存在状態に係る解析値の一例を示す図である。具体的には、横軸が、単位領域当たりの輝点数を示しており、縦軸が、単位領域当たりの輝点数の出現回数（頻度）を示している。このような統計的な解析データによって、病変の有無や種類等について診断する病理診断が的確に行われ得る。
＜(１−６)画像処理装置の動作フロー＞
図２５から図２７は、画像処理装置２の動作フローを例示するフローチャートである。ここでは、顕微鏡画像としての細胞形態画像および蛍光画像が、画像処理装置２に入力される例が示されている。
図２５で示されるように、画像処理装置２では、ステップＳＴ１，ＳＴ２の処理が時間順次に行われる一連の処理と、ステップＳＴ３，ＳＴ４の処理が時間順次に行われる他の一連の処理とが並行して実行され、その後に、ステップＳＴ５の処理が行われる。なお、ステップＳＴ１，ＳＴ２からなる一連の処理と、ステップＳＴ３，ＳＴ４からなる一連の処理とは、必ずしも並行して実行される必要はない。例えば、ステップＳＴ１の処理とステップＳＴ３の処理については、何れの処理が先に実行されても良い。また、例えば、ステップＳＴ２の処理は、ステップＳＴ１の処理の後に実行されるのであれば、ステップＳＴ３，ＳＴ４の処理と同時期およびその前後の何れのタイミングに実行されても良い。また、例えば、ステップＳＴ４の処理は、ステップＳＴ３の処理の後に実行されるのであれば、ステップＳＴ１，ＳＴ２の処理と同時期およびその前後の何れのタイミングに実行されても良い。
ステップＳＴ１では、制御部２１に細胞形態画像が入力される。ここでは、例えば、顕微鏡画像取得装置１によって取得された細胞形態画像が、通信Ｉ／Ｆ２４を介して、制御部２１に入力される。
ステップＳＴ２では、取得部２１１によって、ステップＳＴ１で入力された細胞形態画像から細胞分布画像が生成される。このステップＳＴ２では、例えば、図２６で示される動作フローが実行される。ここでは、図２６で示されるステップＳＴ２１〜ＳＴ２４の処理が時間順次に行われる一連の処理が実行される。
図２６のステップＳＴ２１では、取得部２１１によって、仮細胞分布画像が取得される。上述したように、仮細胞分布画像は、所定の染色試薬で染色された生体の組織切片における複数の細胞の形態が捉えられた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定細胞領域の分布が複数の細胞表示要素で示されている画像である。そして、該仮細胞分布画像は、細胞形態画像が表示部２３に表示されている状態におけるユーザーの動作に応じて入力された信号に応じて、複数の細胞表示要素のうちの１以上の細胞表示要素が描かれたものである。なお、ここでは、例えば、ステップＳＴ１で入力された細胞形態画像が対象とされた所定の画像処理によって基本細胞分布画像が一旦得られ、該基本細胞分布画像に対してユーザーによって１以上の細胞表示要素が追加されることで、仮細胞分布画像が取得される。
ステップＳＴ２２では、演算部２１３によって、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、細胞形態画像のうちの該細胞表示要素に対応する推定細胞領域（非検出細胞領域）における外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値が取得される。ここでは、例えば、推定細胞領域の大きさ、濃さおよび形状の少なくとも１種類の特徴に係る特徴値が算出される。
ステップＳＴ２３では、設定部２１４によって、ステップＳＴ２４で用いられる許容値域および禁止値域の少なくとも一方の値域が設定される。ここでは、例えば、許容値域および禁止値域の少なくとも一方が、予め設定された所定値域に設定される。
ステップＳＴ２４では、修正部２１５によって、ユーザーの動作に応じて描かれた１以上の細胞表示要素のうち、ステップＳＴ２２で取得された特徴値が少なくとも許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素が、仮細胞分布画像から削除されることで、仮細胞分布画像が修正される。これにより、細胞分布画像が生成される。
なお、ステップＳＴ２が実行される代わりに、図２７で示されるステップＳＴ２１Ａ〜ＳＴ２５Ａの処理が時間順次に行われる一連の処理（ステップＳＴ２Ａ）が実行されても良い。
図２７のステップＳＴ２１Ａでは、図２６のステップＳＴ２１と同様な処理が行われる。
ステップＳＴ２２Ａでは、演算部２１３によって、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素を含む全ての複数の細胞表示要素のそれぞれについて、細胞形態画像のうちの細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値が取得される。
ステップＳＴ２３Ａでは、演算部２１３によって、各特徴について、ステップＳＴ２２Ａで得られた複数の細胞表示要素についての特徴値の統計値が算出される。
ステップＳＴ２４Ａでは、設定部２１４によって、各特徴について、ステップＳＴ２３Ａで算出された特徴値に係る統計値から予め設定された設定用ルールに従って、ステップＳＴ２５Ａで用いられる許容値域および禁止値域の少なくとも一方の可変値域が設定される。
ステップＳＴ２５Ａでは、修正部２１５によって、ユーザーの動作に応じて描かれた１以上の細胞表示要素のうち、ステップＳＴ２２Ａで取得された特徴値がステップＳＴ２４Ａで設定された許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素が、仮細胞分布画像から削除されることで、仮細胞分布画像が修正される。これにより、細胞分布画像が生成される。
このように、ステップＳＴ２，ＳＴ２Ａでは、所定値域または変動値域に従って細胞表示要素が削除されたが、これに限られない。例えば、２種類以上の特徴についての許容値域および禁止値域の少なくとも一方の値域に従って細胞表示要素が削除される場合には、ステップＳＴ２，ＳＴ２Ａに含まれる処理が適宜矛盾しない範囲で組み合わされれば良い。
図２５に戻って、ステップＳＴ３では、制御部２１に蛍光画像が入力される。ここでは、顕微鏡画像取得装置１によって取得された蛍光画像が、通信Ｉ／Ｆ２４を介して、制御部２１に入力される。
ステップＳＴ４では、取得部２１１によって、ステップＳＴ３で入力された蛍光画像から輝点分布画像が生成される。ここでは、上述したように、例えば、蛍光画像に対して画像処理が施されることで、輝点分布画像が生成される。
ステップＳＴ５では、算出部２１６によって、ステップＳＴ２で生成された細胞分布画像と、ステップＳＴ４で生成された輝点分布画像とに基づいて、細胞領域に対する特定の生体物質の存在状態に係る解析値が算出される。
＜(１−７)まとめ＞
以上のように、本実施形態に係る画像処理装置によれば、ユーザーによって描かれた細胞表示要素が、該細胞表示要素に係る推定細胞領域の外観上の特徴に応じて削除されることで、仮細胞分布画像が修正されて細胞分布画像が生成される。このため、例えば、ユーザー間で得られる細胞分布画像にばらつきが生じ難くなる。その結果、細胞の形態を捉えた画像において細胞の特定部位が捉えられている領域の分布が的確に示された細胞分布画像が安定して取得され得る。特に、細胞形態画像における推定細胞領域の状態に応じた可変値域が設定されれば、細胞形態画像に応じたさらに的確な細胞分布画像が取得され得る。そして、ユーザー間で得られる細胞分布画像にばらつきが生じ難くなることで、細胞分布画像と輝点分布画像とから得られる、特定部位に対する特定の生体物質の存在状態に係る解析値にもばらつきが生じ難くなる。その結果、顕微鏡画像の解析を通じた病理診断の精度の向上が図られ得る。
＜(２)変形例＞
なお、本発明は上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更、改良等が可能である。
例えば、上記一実施形態では、仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素のうちの１以上の細胞表示要素のみが修正の対象となり得る態様が採用されていたが、これに限られない。例えば、仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素のうち、１以上の細胞表示要素以外の一部の細胞表示要素も修正の対象となり得る態様が採用されても良いし、全ての細胞表示要素が修正の対象となり得る態様が採用されても良い。すなわち、例えば、仮細胞分布領域における少なくとも１以上の細胞表示要素が修正の対象となり得る態様が採用されても良い。
また、上記一実施形態では、演算部２１３によって、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、細胞形態画像のうちの該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値が得られたが、これに限られない。例えば、演算部２１３によって、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値が得られても良い。また、例えば、仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴に係る特徴値が得られても良い。つまり、細胞表示要素そのものの外観上の特徴に係る特徴値が得られても良い。
すなわち、演算部２１３によって、仮細胞分布画像のうちのユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴、および細胞形態画像のうちの該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴のうちの少なくとも１種類の特徴に係る特徴値が得られても良い。また、例えば、仮細胞分布画像における複数の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴、および細胞形態画像のうちの該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴のうちの少なくとも１種類の特徴に係る特徴値が得られても良い。
このような構成では、ユーザーによって描かれた細胞表示要素が、該細胞表示要素および該細胞表示要素に対応する細胞形態画像の推定細胞領域の少なくとも一方の外観上の特徴に応じて適宜削除されることで、仮細胞分布画像が修正されて細胞分布画像が生成され得る。これにより、例えば、ユーザー間で得られる細胞分布画像にばらつきが生じ難くなる。その結果、細胞の形態を捉えた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられている細胞領域の分布が的確に示された細胞分布画像が安定して取得され得る。
また、このような構成が採用される場合には、外観上の１種類以上の特徴には、例えば、細胞表示要素についての、大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１つの特徴が含まれ得る。具体的には、大きさに係る特徴には、例えば、細胞表示要素の面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さ等と言った複数種類の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。また、細胞表示要素の濃さが、対応する推定細胞領域の濃さ（例えば、濃さの算術平均）に応じたものであれば、濃さに係る特徴には、例えば、細胞表示要素の色相、明度、彩度および色差等と言った複数種類の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。また、形状に係る特徴には、例えば、細胞表示要素の円形度、扁平率およびアスペクト比等と言った複数種類の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。
すなわち、外観上の１種類以上の特徴には、例えば、推定細胞領域および細胞表示要素のうちの少なくとも一方についての、大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１つの特徴が含まれ得る。具体的には、大きさに係る特徴には、例えば、推定細胞領域および細胞表示要素のうちの少なくとも一方についての、面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さ等と言った複数種類の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。また、濃さに係る特徴には、例えば、推定細胞領域および細胞表示要素のうちの少なくとも一方についての、色相、明度、彩度および色差等と言った複数種類の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。また、形状に係る特徴には、例えば、推定細胞領域および細胞表示要素のうちの少なくとも一方についての、円形度、扁平率およびアスペクト比等と言った複数種類の特徴のうちの１種類以上の特徴が含まれ得る。
さらに、このような構成が採用される場合には、演算部２１３によって、細胞表示要素および該細胞表示要素に対応する細胞形態画像の推定細胞領域の少なくとも一方の外観上の特徴についての特徴値の統計値が算出され得る。そして、設定部２１４によって、各特徴について、演算部２１３で算出された特徴値に係る統計値から予め設定された設定用ルールに従って、修正部２１５で用いられる許容値域および禁止値域の少なくとも一方の可変値域が設定され得る。
また、上記一実施形態では、設定部２１４によって、許容値域および禁止値域として、所定値域、あるいは特徴値に係る統計値に応じた変動値域が設定されたが、これに限られない。例えば、設定部２１４によって、細胞形態画像の種類に応じて、許容値域または禁止値域、ならびに特徴値が得られる少なくとも１種類の特徴、のうちの少なくとも一方が設定されても良い。これにより、細胞形態画像の特徴に合わせて解析の対象となる細胞領域が的確に抽出され得る。換言すれば、細胞形態画像における推定細胞領域の状態に合わせた値域、特徴および特徴の組合せ等が適宜設定されることで、細胞分布画像が的確に取得され得る。その結果、細胞領域に対する特定の生体物質の存在状態に係る解析値が、より安定して精度良く算出され得る。
ここで、細胞形態画像の種類には、例えば、手術で摘出された組織切片（手術標本とも言う）を対象として撮像された細胞形態画像（手術標本画像とも言う）、および針生検で得られる組織切片を対象として撮像された細胞形態画像（針生検画像とも言う）等が含まれ得る。ここで、細胞形態画像の種類を示す識別情報が、細胞形態画像のタグ情報に記述されれば、設定部２１４において、タグ情報が参照されることで、細胞形態画像の種類が容易に識別され得る。そして、針生検では、組織切片が採取される際に、細胞に圧縮力が加わって細胞の形状が歪む場合がある。このため、細胞形態画像が、手術標本画像である場合よりも針生検画像である場合の方が、大きさおよび形状に係る許容値域が相対的に広く設定され、禁止値域が相対的に狭く設定される態様が考えられる。また、例えば、大きさや形状等と言った特徴を除く、濃さ等と言ったその他の特徴について許容値域または禁止値域が設定されても良い。
図２８は、細胞形態画像の種類に応じて値域が変更される一例を示す図である。図２８では、推定細胞領域の外観上の特徴に係る特徴値として、大きさに係る特徴値である面積と、形状に係る特徴値である円形度とが採用されている例が示されている。ここで、図２８の横軸は、推定細胞領域の面積が、細胞形態画像における複数の推定細胞領域の面積の算術平均（平均値）で除されることで正規化された後の値（正規化後の面積とも言う）を示しており、図２８の縦軸は、推定細胞領域の円形度を示している。そして、例えば、細胞形態画像が手術標本画像である場合には、太い破線で囲まれた比較的狭い２次元的な値域が、許容値域として設定され、細胞形態画像が針生検画像である場合には、太い一点鎖線で囲まれた比較的広い２次元的な値域が、許容値域として設定される。なお、このとき、手術標本画像に対しては、太い破線で囲まれた２次元的な値域を除く残余の値域が、禁止値域として設定され、針生検画像に対しては、太い一点鎖線で囲まれた２次元的な値域を除く残余の値域が、禁止値域として設定される。
また、上記一実施形態では、修正部２１５において、仮細胞分布画像のユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のうち、演算部２１３で得られた特徴値が許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素が、仮細胞分布画像から削除されたが、これに限られない。例えば、修正部２１５において、仮細胞分布画像のユーザーによって描かれた１以上の細胞表示要素のうち、演算部２１３で得られた特徴値が許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素が、不採用の状態に設定されることで、仮細胞分布画像が修正されても良い。ここで言う不採用の状態としては、例えば、解析処理には採用されない状態等が採用され得る。なお、不採用の状態に設定されていることを示す情報については、不採用とされている細胞表示要素を特定する位置情報等とともに、細胞分布画像のタグ情報等に適宜含められる態様等が考えられる。
また、上記一実施形態では、取得部２１１において、細胞形態画像が対象とされた所定の画像処理によって基本細胞分布画像が一旦得られ、該基本細胞分布画像に対してユーザーによって１以上の細胞表示要素が追加されることで、仮細胞分布画像が取得されたが、これに限られない。例えば、取得部２１１において、細胞形態画像が対象とされた所定の画像処理が行われることなく、全ての細胞表示要素がユーザーの動作に応じて描かれることで、仮細胞分布画像が取得されても良い。
また、上記一実施形態では、画像処理装置２において、顕微鏡画像取得装置１から細胞形態画像および蛍光画像が得られたが、これに限られない。例えば、画像処理装置２において、外部の装置または記憶媒体から基本細胞分布画像および輝点分布画像の少なくとも一方の画像が得られても良い。
また、上記一実施形態では、１台の情報処理装置が各種処理を実行する画像処理装置２として機能したが、これに限られない。例えば、該各種処理が、複数台の情報処理装置のグループからなる情報処理システムにおいて実行されても良いし、アプリケーションサービスプロバイダ（ＡＳＰ）およびクラウドコンピューティング等と言った種々の形態の情報処理システムにおいて実行されも良い。すなわち、画像処理装置２は、単体の情報処理装置によって構成されるものに限定されず、複数の情報処理装置の協働によって実現される画像処理を行うシステム（画像処理システムとも言う）の形態を有していても良い。
なお、上記一実施形態および各種変形例をそれぞれ構成する全部または一部を、適宜、矛盾しない範囲で組み合わせ可能であることは、言うまでもない。
１ 顕微鏡画像取得装置
２ 画像処理装置
２１ 制御部
２２ 入力部
２３ 表示部
２５ 記憶部
１００ 病理診断支援システム
２１１ 取得部
２１２ 表示制御部
２１３ 演算部
２１４ 設定部
２１５ 修正部
２１６ 算出部
Ｐ１ プログラム

Claims (9)

  1. 染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態を捉えた細胞形態画像を表示部に表示させる表示制御部と、
    ユーザーの描画動作に応じた信号を入力する入力部と、
    前記細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定細胞領域の分布が複数の細胞表示要素で示されており、前記細胞形態画像が前記表示部に表示されている状態における前記入力部から入力される信号に応じて、前記複数の細胞表示要素のうちの１以上の細胞表示要素の輪郭線が描かれた仮細胞分布画像を取得する取得部と、
    前記１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴、および前記細胞形態画像の該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴のうちの少なくとも１種類の特徴に係る特徴値を得る演算部と、
    前記１以上の細胞表示要素のうち、前記特徴値が少なくとも許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素を、前記仮細胞分布画像から削除するかまたは不採用の状態に設定することで、前記仮細胞分布画像を修正して細胞分布画像を生成する修正部と、
    を備える、画像処理装置。
  2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
    前記少なくとも１種類の特徴それぞれに係る特徴値についての前記許容値域および前記禁止値域の少なくとも一方の値域が、
    予め設定された所定値域、または前記複数の細胞表示要素についての前記少なくとも１種類の特徴それぞれに係る特徴値の統計値から予め設定されたルールに従って設定される可変値域を含む、画像処理装置。
  3. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
    前記統計値が、
    平均値、最頻値および中央値のうちの少なくとも１つの値を含む、画像処理装置。
  4. 請求項１から請求項３の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
    前記外観上の１種類以上の特徴が、
    大きさ、濃さおよび形状のうちの少なくとも１つの特徴を含む、画像処理装置。
  5. 請求項４に記載の画像処理装置であって、
    前記大きさに係る特徴が、
    前記細胞表示要素および前記推定細胞領域のうちの少なくとも一方についての、面積、周囲の長さ、長軸の長さおよび短軸の長さのうちの１種類以上の特徴を含み、
    前記濃さに係る特徴が、
    前記細胞表示要素および前記推定細胞領域のうちの少なくとも一方についての、色相、明度、彩度、輝度および色差のうちの１種類以上の特徴を含み、
    前記形状に係る特徴が、
    前記細胞表示要素および前記推定細胞領域のうちの少なくとも一方についての、円形度、扁平率およびアスペクト比のうちの１種類以上の特徴を含む、画像処理装置。
  6. 請求項１から請求項５の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
    前記許容値域または前記禁止値域、ならびに前記少なくとも１種類の特徴、の少なくとも一方を、前記細胞形態画像の種類に応じて設定する設定部、
    を更に備える、画像処理装置。
  7. 請求項１から請求項６の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置であって、
    前記取得部が、
    特定の生体物質が蛍光染色試薬で染色された前記組織切片が捉えられた蛍光画像における特定波長に係る蛍光輝点の分布を示す輝点分布画像を取得し、
    前記画像処理装置が、
    前記細胞分布画像および前記輝点分布画像に基づいて、前記細胞形態画像で捉えられている前記特定部位における前記特定の生体物質の存在状態に係る解析値を算出する算出部、
    を更に備える、画像処理装置。
  8. (a)取得部によって、染色試薬によって染色された生体の組織切片における細胞の形態が捉えられた細胞形態画像において細胞の特定部位が捉えられているものと推定される推定細胞領域の分布が複数の細胞表示要素で示されており、前記細胞形態画像が表示部に表示されている状態におけるユーザーの描画動作に応じて入力された信号に応じて、前記複数の細胞表示要素のうちの１以上の細胞表示要素の輪郭線が描かれた仮細胞分布画像を取得するステップと、
    (b)演算部によって、前記１以上の細胞表示要素のそれぞれについて、外観上の１種類以上の特徴、および前記細胞形態画像の該細胞表示要素に対応する推定細胞領域における外観上の１種類以上の特徴のうちの少なくとも１種類の特徴に係る特徴値を得るステップと、
    (c)修正部によって、前記１以上の細胞表示要素のうち、前記特徴値が少なくとも許容値域外または禁止値域内にある細胞表示要素を、前記仮細胞分布画像から削除するかまたは不採用の状態に設定することで、前記仮細胞分布画像を修正して細胞分布画像を生成するステップと、
    を有する、画像処理方法。
  9. 情報処理装置に含まれる制御部において実行されることで、該情報処理装置を請求項１から請求項７の何れか１つの請求項に記載の画像処理装置として機能させる、画像処理用のプログラム。
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