JP7450942B2 - 画像解析方法、画像解析プログラム、記録媒体、画像解析装置、画像解析システム - Google Patents

Description

本発明は、組織を撮像した画像を解析して、癌化した細胞を判別する画像解析方法、画像解析装置、および画像解析システムなどに関する。

病理診断に用いられる組織スライドなどの画像を、計算機技術を用いて解析するために、位相幾何学的な考え方の導入が提案されている。病理診断を支援する技術の例として、特許文献１には、病理画像に基づいて癌病変部を抽出する画像解析装置が開示されている。特許文献１に記載の画像解析装置は、病理画像における単位面積当たりのホモロジーを領域ごとに算出することにより、各領域が注目領域（例えば、癌病変部を含む領域）であるか否かを判断する。

また、非特許文献１には、肝臓を撮像した画像を、パーシステントホモロジー（persistent homology）の概念を適用して解析し、肝臓の病変を分類する方法について記載されている。

ＷＯ２０１０／０８７１１２号（２０１０年８月５日公開）

Aaron Adcock et al.，「Classification of Hepatic Lesions using the Matching Metric」，Computer Vision and Image Understanding, Vol. 121, p.36-42，2014.

一般に、画像診断では、癌細胞の早期発見が重要である。そのため、画像解析技術においては、被検者から採取された細胞について、その細胞が癌細胞であるか否かを簡便に判定できる技術が求められている。

また、例えば、肺癌の場合、小細胞癌に分類される癌細胞は、進行が早く、迅速な診断と治療が必要である。このように、癌細胞の中には、進行が早く、迅速な診断と治療が要求される癌細胞の種別もあるため、癌細胞の有無に加えて、癌の種別の判定ができることが望ましい。

一般的に癌細胞では、細胞核内のクロマチン量の増量が見られるため、従来の癌の診断では細胞核内のクロマチン量の増量を癌の指標のひとつとしている。しかし、クロマチンは細胞核内において３次元的に分布しているため、細胞におけるクロマチン量の増量を３次元的に画像として検出するためには、焦点を変更して撮像した複数の撮像画像を取得する必要があった。しかし、焦点を変更した撮像画像を複数取得することは、検査技師および病理医などにとって手間であった。

本発明の一態様は、細胞検体の画像を解析することにより、当該画像に写っている細胞の癌化の有無、および癌の種別などを従来よりも簡易に判定することを目的とする。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像解析方法は、組織を撮像した撮像画像を解析する方法であって、１つの上記撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する二値化工程と、上記二値化工程にて生成した複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数を算出する領域数算出工程と、上記領域数が、所定の値に一致したときの当該二値化画像の二値化の基準値に基づいて、上記組織に含まれる細胞の癌の種別を判定する判定工程とを含む。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る画像解析装置は、組織を撮像した撮像画像を解析する画像解析装置であって、１つの上記撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する二値化部と、生成した上記複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数を算出する領域数算出部と、上記領域数が、所定の値に一致したときの当該二値化画像の二値化の基準値に基づいて、上記組織に含まれる細胞の癌の種別を判定する癌判定部とを備える。

本発明の一態様によれば、細胞検体の画像を解析することにより、当該画像に写っている細胞の癌化の有無、および癌の種別などを従来よりも簡易に判定できる。

本発明の実施形態１に係る画像解析装置の構成の一例を示すブロック図である。 画像解析装置に適用可能な１次元ベッチ数について説明する図である。 画像解析装置における処理の流れの一例を示すフローチャートである。 細胞核の画像を抽出する処理を模式的に示す図である。 細胞核の画像において、二値化の基準値を変化させた場合に生成される二値化画像の特徴を説明する図である。 細胞核の画像における０次元ベッチ数と、二値化の基準値との関係性を示すグラフの一例である。 細胞核の画像における１次元ベッチ数と、二値化の基準値との関係性を示すグラフの一例である。 癌細胞判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 正常細胞および各種別の癌細胞における、二値化の基準値Ｔｈ２の値の比較例を示す図である。 正常細胞および各種別の癌細胞における、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘの値の比較例を示す図である。 判定結果の一例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る画像解析装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明に係る画像解析装置を含む画像解析システムの構成例を示す概略図である。 細胞核内のクロマチンの状態と、撮像される撮像画像との関係を説明する概念図である。

（本発明の技術思想）
まず、本発明の技術思想について以下に説明する。本発明の目的は、組織を撮像した撮像画像を解析することにより、当該撮像画像に写っている組織の癌の種別を判定することである。

本発明の発明者は、所定の染色法を用いて染色された細胞検体の標本を撮像した撮像画像を調べ、以下の（１）～（３）について詳細に比較・検討した。
（１）細胞核の撮像画像から得られるクロマチン（Chromatin）量に関する情報
（２）癌化した細胞か否かに関する情報
（３）癌の種別との対応関係を示す情報。
ここで、「細胞検体」とは、被検者の組織から採取された細胞を含む検体であってもよいし、被検者の組織から遊離あるいは剥離した細胞を含む検体であってもよい。

本発明の発明者は、細胞核の撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行った。そして、本発明の発明者は、変化させた二値化の基準値と、当該基準値を用いて二値化された画像に含まれる組織の像が示す０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１との関係を調べた。その結果、本発明の発明者は、癌化した細胞か否か、および癌の種別を、二値化された画像に含まれる組織の像が示す０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１との関係に基づいて判定することが可能となることを見出した。

＜細胞診断による癌の判定＞
癌化した細胞に見られる特徴として、細胞核の大型化およびクロマチン量の増量などが挙げられる。ここで、クロマチン量の増量とは、正常細胞の間期（すなわち、Ｇ１期－Ｓ期－Ｇ２期）よりもクロマチン量が増している状態を意図している。クロマチンは、真核生物の細胞核内に存在し、塩基性色素によく染まる物質である。クロマチンは、ＤＮＡおよびヒストンを主成分とする複合体である。また、クロマチンは、細胞周期および遺伝子の活性状態などに応じて凝集したり脱凝集したりするなど、構造的に大きく変化することが知られている。

細胞診断において細胞検体の標本の作製には、これに限定されるものではないが、パパニコロー（Papanicolaou）染色法が適用されている。パパニコロー染色法は、細胞核および細胞質を染色する方法である。パパニコロー染色法において、まず、ガラス面（例えば、スライドグラスなど）に塗り付けた細胞が乾燥しないうちにアルコールで湿固定し、ヘマトキシリン（hematoxylin）で細胞核が染色される。次いで、エオシン（eosin）、オレンジＧ、またはライトグリーンで細胞質が染色される。クロマチンは、細胞核内の他の分子に比べて、ヘマトキシリンによって青藍色により濃く染色される。それゆえ、クロマチンの像は、濃い色の微顆粒、粗顆粒、あるいは顆粒どうしが多数凝集した状態として確認される。なお、核小体もクロマチンと同様、ヘマトキシリンによって濃く染色される。

従来の細胞診断において、クロマチン量の増量は、細胞核が写っている撮像画像における、各顆粒（クロマチンの像）の大きさと数、および、顆粒どうしが多数凝集した状態（クロマチンの像）における凝集具合によって評価され得る。例えば、（１）顆粒の直径が大きい場合、（２）細胞核内の顆粒の数が多い場合、および（３）顆粒どうしの凝集が多い場合などに、クロマチン量が増量していると判断される。

しかし、細胞検体の標本を撮像した撮像画像は、２次元の明暗パターンとして表されるため、細胞核内のクロマチンの３次元的な存在状態を撮像画像から正確に把握することはできない。

＜撮像画像におけるクロマチンの像＞
細胞検体に含まれる細胞を撮像した撮像画像におけるクロマチンの像について、図１４を用いて説明する。図１４は、細胞核内のクロマチンの状態と、撮像される撮像画像との関係を説明する概念図である。なお、図１４は、Ｚ軸の正の側から撮像されている細胞をＺ軸を含む平面で切断した断面を示す断面図である。

図１４に示すように、細胞核内のクロマチンは線状であると考えられ、かつ、細胞核内において３次元的に分布している。クロマチンの焦点面上の位置Ｐ１～Ｐ４に対応する像は、撮像画像において高コントラストで明瞭な像として撮像される。なお、焦点面とは、撮像に用いられている光学系の焦点を通り、該光学系の光軸に垂直な平面を意図している。また、焦点深度内の焦点面の手前側および奥側に存在する部分に存在するクロマチンの像のコントラストは、位置Ｐ１～Ｐ４に対応する像に比べて低くなる。焦点面からさらに離れた位置（すなわち、焦点深度外）に存在するクロマチンの像は、ぼやけて薄霧のようになるため、細胞質の像などとの区別がつきにくくなる。ここで、高コントラストとは、クロマチンの像とクロマチンが存在していない周囲の像との明度の差が大きいことを意図している。例えば、染色されたクロマチンの像は、コントラストが高くなるにつれて、細胞質などの背景の像に比べてより明瞭でかつ暗い像となる。一方、コントラストが低くなるにつれて、染色されたクロマチンの像は、細胞質などの背景の像との明度の差が無くなる。

発明者らは、焦点深度とコントラストとの上記の関連性に着目した。発明者らは、撮像画像の明度に関する画素値を二値化した二値化画像を数学的に解析することで、細胞核内において３次元的に分布しているクロマチンの存在状態に関する情報を読み取ることが可能であることを見いだした。図１４に示すように、クロマチンが３次元的に分散した線状であれば、細胞核内のクロマチンは、絡まった毛糸のように、交錯して絡まった状態で存在していると考えられる。クロマチン量が増量すれば、クロマチンの密集度合い、および交錯度合いが上昇する。焦点深度内におけるクロマチンの密集度合い、および交錯度合いは、二値化画像を数学的に解析することで評価することが可能であるため、焦点を変更して撮像した複数の撮像画像を取得する必要はない。

＜細胞核内のクロマチン量を評価するための数学的表現＞
細胞核内のクロマチン量の増量をクロマチンの交錯度合いに基づいて評価するために、本発明の発明者らは、ホモロジーの概念、特にパーシステントホモロジーの適用を試みた。ホモロジーとは、図形の形態上の性質を代数的に置き換えて、図形の結合などの解析を容易にする数学の一分野である。本発明の発明者らは、ホモロジーの概念の中でも０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１の利用に着目した。

ホモロジーの概念は、構成要素の接触を表す数学的な概念である。検体を撮像した撮像画像の明度に関して二値化の基準値を設定し、二値化された画像から１細胞核当たりの０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１を算出することにより、細胞核内のクロマチンの密集度合いおよび交錯度合いの評価が可能である。

ベッチ数とは、図形（構成要素）の形状には無関係であり、図形の接触と分離とにのみ関係するトポロジカルな特徴量である。ｑ次元特異ホモロジー群が有限生成のとき、このｑ次特異ホモロジー群は、自由アーベル群と有限アーベル群との直和に分けられる。この自由アーベル群の階級をベッチ数という。２次元平面内の図形の場合、０次元ベッチ数ｂ０は連結成分の数であり、１次元ベッチ数ｂ１は当該連結成分が外縁となって囲んだ空間（穴形状の領域）の数、すなわち連結成分中に存在する「穴」の数である。

＜０次元ベッチ数ｂ０＞
０次元ベッチ数ｂ０は、数学的には以下のように定義される。一般に有限個の線分を繋ぎ合わせて成る図形（１次元複体とも呼称される）Ｋの連結成分の個数を０次元ベッチ数ｂ０という。「有限個の点を有限個の線分で結んだ図形が連結である」とは、この図形の任意の頂点から他の任意の頂点に、この図形の辺を辿って到達し得ることを意図する。

二値化画像において細胞核あたりに計数される０次元ベッチ数ｂ０は、細胞核内のクロマチンの分布を示す顆粒の数を反映している。したがって、二値化画像において細胞核あたりに計数される０次元ベッチ数ｂ０は、当該細胞核内において３次元的に分散しているクロマチン量が増量するに応じて多くなる、と考えられる。

＜１次元ベッチ数ｂ１＞
１次元ベッチ数ｂ１は、数学的には以下のように定義される。一般に有限個の線分を繋ぎ合わせて成る図形（１次元複体）Ｋに対して、Ｋの辺ｅの両端が異なる頂点のとき、辺ｅを取り去り両端の点を１つにするという操作をレトラクションと呼ぶ。図形Ｋに対して、このレトラクションが可能な各辺に操作をして得られた図形をＫ’とする。このＫ’の辺の数がｂ１である。

図２に示す図形を用いて、１次元ベッチ数ｂ１について説明する。図２は、本発明に係る画像解析装置１に適用可能なベッチ数について説明する図である。図２に示す図は、環Ｃ１と環Ｃ２が互いに交わっている。この図形が有している「穴」の数は３つである。一方、この図形の１次元ベッチ数ｂ１は３と算出される。すなわち、ある図形について１次元ベッチ数ｂ１を算出するということは、当該図形が有している「穴」の数を数えていることに等しい。

二値化画像において細胞核あたりに計数される１次元ベッチ数ｂ１は、細胞核内の３次元的なクロマチンの交錯状態を平面に投射した場合にできる閉空間の数を反映している。したがって、二値化画像において細胞核あたりに計数される１次元ベッチ数ｂ１は、当該細胞核内において３次元的に分散しているクロマチン量が増量し、互いに交錯している度合いが高くなるにつれて多くなる、と考えられる。

〔実施形態１〕
以下、本発明の一実施形態について、詳細に説明する。なお、以下では、肺癌の細胞か否か、および肺癌の種別を判定する画像解析装置１を例に挙げて説明するが、本発明の解析対象は、癌化によって細胞核内のクロマチン量の増量が見られる組織および細胞の癌の判定に適用可能であり、肺癌に限定されない。画像解析装置１は、例えば、肺癌、前立腺癌、膀胱癌、乳癌、甲状腺癌、卵巣癌、子宮頸癌、胃癌、膵癌、胆管癌、および悪性リンパ腫などさまざまな癌の種別の判定に適用することができる。

また、細胞検体は、細胞の核が観察可能なものであればよく、採取方法に依存しない。例えば、肺癌の種別を判定するためには、喀痰検体、気管内採痰検体、経気管吸引痰検体、気管支擦過検体、気管支生検鉗子洗浄液、腫瘤捺印検体、および腫瘤穿刺検体などを撮像した撮像画像を適用することが可能である。

なお、以下では、０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１を算出する構成について説明するが、いずれか一方のみを算出して利用する構成であってもよい。ただし、細胞核内のクロマチンの分布は様々であり、撮像画像に表れる特徴も様々であるため、０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１を算出する構成が望ましい。なぜなら、細胞核内のクロマチンの量および存在状態を、細胞核の画像中の連結領域の数の変化と、穴形状の領域数の変化とに基づいて検出する構成を採用すれば、癌細胞であるか否か、および癌の種別を精度良く判定できるからである。

（画像解析装置１の構成）
ここでは、画像解析装置１の構成について図１を用いて説明する。図１は、本発明の実施形態１に係る画像解析装置１の構成の一例を示すブロック図である。図示のように、画像解析装置１は、画像取得部２、記憶部３、画像解析部４、表示制御部５、および一次記憶部７を備えている。なお、画像解析装置１が別体として設けられた表示装置６と接続されている例を図示しているが、これに限定されない。例えば、画像解析装置１が表示装置６を内蔵する構成であってもよいし、複数の表示装置６と無線／有線で接続された構成であってもよい。

画像取得部２は、外部機器８から組織を撮像した撮像画像（以下、組織画像と称する）を取得し、取得した組織画像を記憶部３に格納する。外部機器８は、例えば、顕微鏡に接続された撮像装置、画像データを保存・管理するサーバなどであってもよい。上記組織画像は、組織を適当な拡大倍率で撮像した画像である。なお、組織画像の撮像倍率は、好ましくは１０００倍である。しかし、組織画像の撮像倍率は、解析の対象となる組織、および組織画像の画素数などに応じて、当業者によって適宜設定されればよい。

組織を染色する方法は、クロマチンを染色可能な任意の染色方法が適用される染色法であればよい。例えば、上述のパパニコロー染色法、およびＨＥ（Hematoxylin-Eosin）染色法などが用いられ得る。これらの染色法を用いれば、細胞核および細胞質がそれぞれ異なる色に染色され、かつクロマチンが濃く染色されるため、細胞内の細胞核内のクロマチンを観察することに適している。

記憶部３は、画像取得部２が取得した組織画像とともに、画像解析部４が実行する（１）各部の制御プログラム、（２）ＯＳプログラム、（３）アプリケーションプログラム、および、（４）これらプログラムを実行するときに読み出す各種データを記録するものである。記憶部３は、ハードディスク、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶装置によって構成される。

一次記憶部７は、上述の各種プログラムを実行する過程でデータを一時的に保持するための作業領域として使用されるものであり、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置によって構成される。

表示制御部５は、表示装置６を制御することにより、画像解析部４から出力される解析結果を含む情報を表示装置６に表示する。

表示装置６は、画像解析部４から出力される解析結果を含む情報を表示する表示装置であり、例えば液晶ディスプレイである。なお、画像解析装置１が専用の表示装置６を備える構成であってもよい。なお、表示装置６の表示画面にタッチセンサが重畳されており、ユーザによる表示面へのタッチ操作を表示装置６が検出できる構成であってもよい。

（画像解析部４の構成）
画像解析部４は、画像取得部２が取得した組織画像を解析することにより、当該組織画像に含まれる細胞の癌化の有無および癌の種別を判定する。この画像解析部４は、画質判定部４０、二値化部４１、ベッチ数算出部４２（領域数算出部）、および癌判定部４３を備えている。

画質判定部４０は、組織画像が解析対象として適しているか否かを判定する。具体的には、画質判定部４０は、記憶部３から組織画像を読み出して、該組織画像に含まれる全画素の明度に関する画素値の度数分布を解析する。画質判定部４０は、明度に関する画素値の度数分布において、極大となる画素値が複数存在しておらず、かつ、所定範囲内の値である場合、当該組織画像を適切と判定する。画質判定部４０によって適切と判断された組織画像は画像解析部４の解析対象となる。

図１は、画質判定部４０が組織画像を記憶部３から取り出す構成について図示しているが、これに限定されない。例えば、画像取得部２が取得した解析対象となる組織画像を記憶部３に記憶させることなく、画質判定部４０に出力する構成であってもよい。

次に、二値化部４１は、標準化した細胞核の画像に対して二値化処理を行う。ここで、二値化処理とは、例えば、二値化の基準値よりも大きい画素値を有する画素を白色の画素に変換し、二値化の基準値以下の画素値を有する画素を黒色の画素に変換する処理である。このとき二値化部４１は、１つの細胞核の画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する。

なお、二値化部４１が公知の画像認識機能（あるいは、画像検出機能）を備え、組織画像の明度を示す画素値に基づいて、細胞核の画像を自動的に抽出する構成であってもよい。しかし、これに限定されず、画像解析装置１を使用する検査技師および医療関係者などに細胞核の画像を選択させてもよい。この場合、組織画像を検査技師および医療関係者が使用するコンピュータが備える表示部の表示画面に表示させ、検査技師および医療関係者による細胞核の画像の選択を受け付ければよい。

ベッチ数算出部４２は、二値化部４１が生成した複数の二値化画像について、当該二値化画像に含まれる、（１）二値化後の画素値が０である画素が連結して成る連結領域の数（２）二値化後の画素値が０である画素に囲まれた穴形状の領域の数（領域数）を算出する。すなわち、ベッチ数算出部４２は、複数の二値化画像にそれぞれ含まれる組織の像について、０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１を算出する。

上記連結領域は、二値化画像において、黒色の画素が隣接しつつ集まった領域である。それぞれの連結領域は、白色の画素によって囲まれており、互いに独立した顆粒状の像として視認される。

上記穴形状は、二値化画像において、黒色の画素によって白色の画素が囲まれている領域を意図している。例えば、黒色の画素が線状である場合、穴形状は黒色の線によって囲まれた穴であり得る。

ベッチ数算出部４２として、既存のプログラムを用いてもよい。このようなプログラムの一例としてＣＨｏｍＰを挙げることができる。ＣＨｏｍＰは、ＧＮＵ（General PublicLicense）に準拠したフリーウェアであり、ホームページ（http://chomp.rutgers.edu/）からダウンロードできる。画像に関する０次元ベッチ数および１次元ベッチ数を算出できるプログラムであれば、ＣＨｏｍＰ以外のプログラムを用いてもよい。

具体的には、ベッチ数算出部４２が各細胞核の画像から、０次元ベッチ数ｂ０および１次元ベッチ数ｂ１と、二値化の基準値との対応関係を解析し、０次元ベッチ数ｂ０の最大値ｂ０ｍａｘを与える二値化の基準値Ｔｈ１、１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値となるときの二値化の基準値Ｔｈ２、および、１次元ベッチ数ｂ１の最大値ｂ１ｍａｘを算出する。ここで、二値化の基準値Ｔｈ２は、二値化の基準値を０から徐々に大きくしていった場合に、１次元ベッチ数ｂ１が最初に第１所定値に達するときの二値化の基準値である。すなわち、二値化の基準値Ｔｈ２は、１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値である二値化の基準値のうち最小の値である。

なお、二値化の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２を算出する場合、ベッチ数算出部４２は、画素値の標準化処理を行うことが望ましい。ここで、標準化処理とは、各細胞検体の染色具合、および分析対象の各細胞核の画像の明度に応じて、二値化の基準値Ｔｈ１および基準値Ｔｈ２を補正するための処理である。具体的には、ベッチ数算出部４２は、細胞核の画像毎に明度に関する画素値のうち、最頻値を与える画素値が１２７となるように、二値化の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２を補正する。なお、１２７は、画素値の最低値０および最大値２５５との中間の値である。ベッチ数算出部４２は、標準化処理を行うことにより、各細胞検体の染色具合に差があることに起因する各組織画像の明度のばらつきがあっても、二値化の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２を適切に算出することができる。二値化の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２を適切に算出することは、各細胞核の画像を解析して細胞核内のクロマチン量を正しく評価するために重要である。

例えば、ある細胞核の画像の明度に関する画素値の度数分布において、最頻値を与える画素値がＱであった場合、ベッチ数算出部４２は、基準値Ｔｈ１および基準値Ｔｈ２を下記の式によって算出する。

（補正後の基準値Ｔｈ１）＝（補正前の基準値Ｔｈ１）－｛Ｑ－１２７｝
（補正後の基準値Ｔｈ２）＝（補正前の基準値Ｔｈ２）－｛Ｑ－１２７｝
以下では、特に言及しない場合、二値化の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２は、補正後の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２を意図している。

癌判定部４３は、ベッチ数算出部によって算出された、１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値となるときの二値化の基準値Ｔｈ２、および１次元ベッチ数ｂ１の最大値ｂ１ｍａｘに基づいて、組織に含まれる細胞について癌細胞か否かを判定する。

また、癌判定部４３は、組織に含まれる細胞について癌細胞か否か、および癌細胞の種別を、下記の（１）～（４）に基づいて判定してもよい。
（１）０次元ベッチ数ｂ０の最大値ｂ０ｍａｘを与える二値化の基準値Ｔｈ１
（２）１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値となるときの二値化の基準値Ｔｈ２
（３）１次元ベッチ数ｂ１の最大値ｂ１ｍａｘ
（４）細胞核の形態上の特徴。

なお、細胞核の形態上の特徴としては、細胞核の形状および細胞核の大きさなどを表す特徴が適用され得る。なお、以下では、細胞核の形態上の特徴として、細胞核の大きさを適用した場合を例に挙げて説明する。この場合、癌判定部４３は、細胞核の大きさを任意の方法で算出すればよい。例えば、細胞核の画像が四角形である場合、該四角形の対角線または辺の長さが表す実際の寸法を、撮像倍率を用いて算出し、この値を細胞核の大きさを示す値として用いてもよい。あるいは、癌判定部４３は、細胞核の画像に含まれる細胞核に対応する領域の実際の面積を、撮像倍率を用いて算出し、該面積と同じ面積の円の直径を該細胞核の大きさとして算出してもよい。

（画像解析装置１の処理の流れ）
次に、画像解析装置１における処理の流れの一例について、図３を用いて説明する。図３は、画像解析装置１における処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、二値化部４１が、組織画像から細胞核の画像を抽出する機能を備えている場合を例に挙げて説明する。

まず、二値化部４１は、画質判定部４０によって適切と判定された組織画像を取得し、取得した組織画像から、図４に示すように、１つの細胞核の画像Ｇを抽出する（ステップＳ１：抽出工程）。図４は、細胞核の画像を抽出する処理を模式的に示す図である。なお、細胞核の画像Ｇは当該細胞核を１つだけ含む画像であればよい。なお、細胞核の画像Ｇは、好ましくは、細胞核に対応する領域が該細胞核の画像全体に対して所定の割合（例えば８５％）以上を占める画像である。図４では、細胞核の画像Ｇとして、１つの細胞核が写っている領域を四角形Ｇで囲んだ領域として抽出した例を示しているが、細胞核全体を囲む任意の多角形、円形、および楕円形で囲んだ領域として抽出してもよい。

二値化部４１は、二値化の基準値を変化させながら二値化処理を行い、ステップＳ１において抽出した細胞核の画像から複数の二値化画像を生成する（ステップＳ２：二値化工程）。

図５は、細胞核の画像において、二値化の基準値を変化させた場合に生成される二値化画像の特徴を説明する図である。細胞核の画像Ｇ１は、正常細胞の細胞核の画像である。一方、細胞核の画像Ｇ２は、癌細胞の細胞核の画像である。

二値化の基準値が十分小さい値（例えば、０）のとき、細胞核の画像は真白である。二値化の基準値を徐々に大きくしていくと、まず、焦点面上に存在している核小体などの像が粒または点状に出現する。さらに、二値化の基準値を大きくすると、焦点面上のクロマチンの像が出現する。このとき出現するクロマチンの像は顆粒状である。さらに、二値化の基準値を大きくすると、次に、焦点深度内のクロマチンの像が出現する。この段階で出現するクロマチンの像は、顆粒状、または線状である。さらに、二値化の基準値を大きくすると、焦点深度外の影響により細胞核内のクロマチンの像はノイズに埋もれる。二値化の基準値が十分大きい値（例えば、２５５）のとき、細胞核の画像は真黒である。

上記のような二値化画像における傾向は正常細胞の細胞核の画像Ｇ１においても、癌細胞の細胞核の画像Ｇ２においても同様にみられる。しかし、図５に示すように、癌細胞の細胞核の画像Ｇ２における二値化画像は、正常細胞の細胞核の画像Ｇ１における二値化画像に比べて、より低い二値化の基準値のときから、クロマチンの顆粒状および線状の像が顕在化する。また、癌細胞の細胞核の画像Ｇ２における二値化画像は、正常細胞の細胞核の画像Ｇ１における二値化画像に比べてクロマチンの像が密に存在している。これは、正常細胞に比べて癌細胞の細胞核内のクロマチン量が増量しているためである。

図３に戻り、次に、ベッチ数算出部４２は、二値化部４１によって生成された各二値化画像中の０次元ベッチ数ｂ０、および１次元ベッチ数ｂ１を算出する（ステップＳ３：領域数算出工程）。

図６は、細胞核の画像における０次元ベッチ数と、二値化の基準値との関係性を示すグラフの一例である。このように、各細胞核の画像における０次元ベッチ数は、最大値ｂ０ｍａｘを１つ有する釣鐘形状のグラフとなる。例えば、ベッチ数算出部４２は、０次元ベッチ数の最大値ｂ０ｍａｘを与える二値化の基準値Ｔｈ１を算出する（図６参照）。

図７は、細胞核の画像における１次元ベッチ数と、二値化の基準値との関係性を示すグラフの一例である。このように、各細胞核の画像における１次元ベッチ数は、最大値ｂ１ｍａｘを１つ有する釣鐘形状のグラフとなる。例えば、ベッチ数算出部４２は、１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値（例えば、ｂ１＝５）となるときの二値化の基準値Ｔｈ２、および、１次元ベッチ数ｂ１の最大値ｂ１ｍａｘを算出する（図７参照）。

図３に戻り、次に、癌判定部４３は、ベッチ数算出部４２によって算出された１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値に一致したときの二値化画像の二値化の基準値に基づいて、細胞の癌化の有無、および癌の種別を判定する（ステップＳ４：判定工程）。癌判定部４３が行う処理については、後に具体例を挙げて説明する。

表示制御部５は、癌判定部４３による判定結果を表示装置６に表示させる（ステップＳ６）。

（癌細胞か否か、および癌の種別を判定する処理）
次に、癌細胞か否か、および癌の種別を判定する処理の具体例について、図８を用いて説明する。図８は、癌細胞判定処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、各判定の順序は、癌細胞判定処理に適用する細胞の形態上の特徴、判定したい細胞の種類、および判定対象となる癌の種別などに応じて適宜変更可能であり、図８に示す例に限定されない。

まず、画質判定部４０は、組織画像が解析対象として適しているか否かを判定する（ステップＳ４０１）。画質判定部４０が解析対象として適していないと判定した場合（ステップＳ４０１にてＮＯ）、画質判定部４０は、別の組織画像を選択し（ステップＳ４０３）、ステップＳ４０１に戻り、組織画像が解析対象として適しているか否かの判定を行う。なお、別の組織画像が無い場合、あるいは、全ての組織画像について解析対象として適しているか否かの判定が完了した場合、画像解析部４は処理を終了する。なお、図８では、細胞核の画像を抽出する直前に画質判定部４０が解析に適した組織画像か否かを判定する場合を例に挙げているが、これに限定されない。例えば、画質判定部４０は、細胞核の画像を抽出する前の任意のタイミングで、解析に適した組織画像か否かの判定をすればよい。

画質判定部４０が解析対象として適していると判定した場合（ステップＳ４０１にてＹＥＳ）、二値化部４１は、細胞核の画像を抽出する（ステップＳ４０２）。ベッチ数算出部４２は、抽出された細胞核の画像を解析して、０次元ベッチ数の最大値ｂ０ｍａｘを与える二値化の基準値Ｔｈ１、１次元ベッチ数ｂ１が第１所定値（例えば、ｂ１＝５）となるときの二値化の基準値Ｔｈ２、および、１次元ベッチ数ｂ１の最大値ｂ１ｍａｘを算出する（図３のステップＳ３参照）。また、癌判定部４３は、抽出された細胞核の画像および撮像倍率に基づいて該細胞核の大きさを算出する。算出された二値化の基準値Ｔｈ１およびＴｈ２、１次元ベッチ数ｂ１の最大値ｂ１ｍａｘ、および細胞核の大きさは、癌判定部４３における以下の判定において用いられる。

次に、癌判定部４３は、二値化の基準値Ｔｈ２が第１閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４０４）。肺の癌細胞か否かを判定する場合、第１閾値は、例えば５０であってもよい。二値化の基準値Ｔｈ２が第１閾値より大きい場合（ステップＳ４０４にてＮＯ）、次に、癌判定部４３は、細胞核の大きさが第２閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４０５）。癌判定部４３が、細胞核の大きさが第２閾値以下と判定した場合（ステップＳ４０５にてＹＥＳ）、当該細胞核を有する細胞は正常細胞である（あるいは、癌細胞では無い）と判定する（ステップＳ４０６）。一方、癌判定部４３が、細胞核の大きさが第２閾値より大きいと判定した場合（ステップＳ４０５にてＮＯ）、処理はステップＳ４０３に戻る。第２閾値は、正常細胞か癌細胞かを区別することが可能な任意の閾値であってもよく、例えば、肺の場合、第２閾値を４８μｍとすればよい。

＜第１閾値＞
ここで、第１閾値について図９を用いて説明する。図９は、正常細胞および肺の各種別の癌細胞における、二値化の基準値Ｔｈ２の値の比較例を示す図である。比較に用いた各細胞数は、正常細胞が４０、扁平上皮癌に分類される細胞が２９、腺癌に分類される細胞が３５、および小細胞癌に分類される細胞が３７である。

正常細胞の二値化の基準値Ｔｈ２の値は、５５．９±１．１０、扁平上皮癌に分類される細胞の基準値Ｔｈ２の値は、２９．５±２．５１、腺癌に分類される細胞の基準値Ｔｈ２の値は３９．０±１．６４、小細胞癌に分類される細胞の基準値Ｔｈ２の値は、２７．９±２．８５であった。なお、これらの二値化の基準値Ｔｈ２の各値は、平均値±標準誤差として記載している。

例えば、第１閾値としてＴｈ＝５０を採用すれば、癌判定部４３は、二値化の基準値Ｔｈ２の値が５０より大きい場合は正常細胞である可能性が高く、二値化の基準値Ｔｈ２の値が５０以下であれば、癌細胞である可能性が高い、と判定することが可能である。

図８に戻り、二値化の基準値Ｔｈ２が第１閾値以下である場合（ステップＳ４０４にてＹＥＳ）、次に、癌判定部４３は、細胞核の大きさが第３閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４０７）。癌判定部４３は、細胞核の大きさが第３閾値以下である場合（ステップＳ４０７にてＹＥＳ）、当該細胞核を有する細胞の癌の種別は腺癌であると判定する（ステップＳ４０８）。第３閾値は、腺癌に分類される癌細胞か、他の種別に分類される癌細胞かを区別することが可能な任意の閾値であってもよく、例えば、第３閾値を６０μｍとすればよい。

細胞核の大きさが第３閾値より大きい場合（ステップＳ４０７にてＮＯ）、次に、癌判定部４３は、二値化の基準値Ｔｈ１が第４閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４０９）。癌判定部４３は、二値化の基準値Ｔｈ１が第４閾値より大きい場合（ステップＳ４０９にてＮＯ）、当該細胞核を有する細胞の癌の種別は扁平上皮癌であると判定する（ステップＳ４１０）。第４閾値は、扁平上皮癌に分類される癌細胞か、小細胞癌に分類される癌細胞かを区別することが可能な任意の閾値であってもよく、例えば、第４閾値を３０とすればよい。例えば、第４閾値として二値化の基準値Ｔｈ１＝３０を採用すれば、癌判定部４３は、ステップ４０９において、下記のように判定する。
・二値化の基準値Ｔｈ１の値が３０より大きい場合は扁平上皮癌である可能性が高い。
・二値化の基準値Ｔｈ１の値が３０以下であれば、小細胞癌である可能性が高い。

二値化の基準値Ｔｈ１が第４閾値以下である場合（ステップＳ４０９にてＹＥＳ）、次に、癌判定部４３は、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘが第５閾値以下か否かを判定する（ステップＳ４１１）。癌判定部４３は、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘが第５閾値以下である場合（ステップＳ４１１にてＹＥＳ）、当該細胞核を有する細胞の癌の種別は小細胞癌であると判定する（ステップＳ４１２）。第５閾値は、小細胞癌に分類される癌細胞か、小細胞癌に分類されない癌細胞かを区別することが可能な任意の閾値であってもよく、例えば、第５閾値を２５とすればよい。

＜第５閾値＞
ここで、第５閾値について図１０を用いて説明する。図１０は、正常細胞および各種別の癌細胞における、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘの値の比較例を示す図である。比較に用いた各細胞数は、正常細胞が４０、扁平上皮癌に分類される細胞が２９、腺癌に分類される細胞が３５、および小細胞癌に分類される細胞が３７である。

各細胞における１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘは以下であった。
正常細胞：２３．５±１．６８
扁平上皮癌に分類される細胞：２８．０±３．１１
腺癌に分類される細胞：３８．７±２．２７
小細胞癌に分類される細胞：１４．８±１．０８
なお、これらの１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘの各値は、平均値±標準誤差として記載している。

例えば、第５閾値としてｂ１ｍａｘ＝２５を採用すれば、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘの値が２５以下である場合は正常細胞または小細胞癌である可能性が高い、と判定することが可能である。一方、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘの値が２５より大きい場合は、小細胞癌である可能性は低い、と判定することが可能である。図８のステップＳ４０４においてＹＥＳと判定される細胞には正常細胞が含まれていないため、ステップＳ４１１においてＹＥＳと判定される細胞は小細胞癌である可能性が高い。

図８に戻り、１次元ベッチ数の最大値ｂ１ｍａｘが第５閾値より大きい場合（ステップＳ４１１にてＮＯ）、癌判定部４３は、当該細胞核を有する細胞の癌の種別は判定不能とする判定結果を出力する（ステップＳ４１３）。

１つの組織画像から複数の細胞核の画像が抽出可能である場合、各細胞核の画像のそれぞれについて、ステップＳ４０４～Ｓ４１３の処理を行ってもよい。これにより、組織画像に写っている各細胞に対する癌の種別の判定結果に基づいて、より正確に癌の種別を判定することができる。

（実施例）
図１１は、図８に示すフローチャートに従って、癌細胞であるか否か、および癌の種別の判定を行う処理を行った場合の判定結果の一例を示す図である。なお、予め病理医などによって正常細胞か否か、およびいかなる種別に分類される癌細胞かが判定されている１４７の組織画像を用いた。各組織画像から１つの細胞核の画像が抽出された。

用いた１４７の組織画像のうち、画質判定部４０によって解析対象として適していると判定された組織画像は１１３であった（図８のステップＳ４０１参照）。これら１１３の画像の各々から抽出された細胞核の画像が以降の処理に用いられた。残りの３４の組織画像は解析対象とならなかった（図８のステップＳ４０３参照）。

解析された１１３の細胞核の画像のうち、図８のステップＳ４０４にて、癌判定部４３によってＹＥＳと判定された細胞核の画像は７４、ＮＯと判定された細胞核の画像は３８であった。図８のステップＳ４０４にて、癌判定部４３によってＹＥＳと判定された７４の細胞核の画像のすべてが、病理医によって癌細胞であると予め判定されていた組織画像由来の細胞核の画像であった（判定の正確さ１００％）。一方、図８のステップＳ４０４にて、癌判定部４３によってＮＯと判定された３８の細胞核の画像のうち、３４の細胞核の画像のすべてが、病理医によって正常細胞であると予め判定されていた組織画像由来の細胞核の画像であった（判定の正確さ１００％）。なお、残りの４の細胞核の画像はステップ４０５においてＮＯと判定され、解析対象とならなかった（図８のステップＳ４０３参照）。

７４の細胞核の画像のうち、図８のステップＳ４０７にて、癌判定部４３によってＮＯと判定された細胞核の画像は５５、ＹＥＳと判定された細胞核の画像は１９であった。図８のステップＳ４０７にて、癌判定部４３によってＹＥＳと判定された１９の細胞核の画像のうち１８が、病理医によって腺癌に分類される癌細胞であると予め判定されていた組織画像由来の細胞核の画像であった（判定の正確さ９４．７％）。

５５の細胞核の画像のうち、図８のステップＳ４０９にて、癌判定部４３によってＹＥＳと判定された細胞核の画像は３３、ＮＯと判定された細胞核の画像は２２であった。図８のステップＳ４０９にて、癌判定部４３によってＮＯと判定された２２の細胞核の画像のうち２０が、病理医によって扁平上皮癌に分類される癌細胞であると予め判定されていた組織画像由来の細胞核の画像であった（判定の正確さ９０．９％）。

３３の細胞核の画像のうち、図８のステップＳ４１１にて、癌判定部４３によってＹＥＳと判定された細胞核の画像は２８、ＮＯと判定された細胞核の画像は５であった。図８のステップＳ４１１にて、癌判定部４３によってＹＥＳと判定された２８の細胞核の画像のうち２３が、病理医によって小細胞癌に分類される癌細胞であると予め判定されていた組織画像由来の細胞核の画像であった（判定の正確さ８２．１％）。なお、ＮＯと判定された、残りの５の細胞核の画像は、種別不能と判定された（図８のステップＳ４１３参照）。その内訳は、病理医によって、予め小細胞癌と判定されていた組織画像由来の細胞核の画像が１つ、腺癌と判定されていた組織画像由来の細胞核の画像が１つ、および扁平上皮癌と判定されていた組織画像由来の細胞核の画像が３つであった。

このように、画像解析装置１は、癌細胞か否か、および癌細胞の種別を高精度で判定することが可能であることが示された。

〔実施形態２〕
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。

（画像解析装置１ａの構成）
次に、図１２を用いて、画像解析装置１ａの構成について説明する。図１２は、本発明の実施形態２に係る画像解析装置１ａの構成の一例を示すブロック図である。画像解析装置１ａは、表示制御部５の代わりに判定結果送信部９を備えている点で、画像解析装置１と異なっている。判定結果送信部９は、外部機器８から受信した画像データが示す撮像画像を解析した結果を癌判定部４３から取得し、提示装置１０に送信する。なお、外部機器８および提示装置１０の数は複数であってもよい。

（画像解析システム）
ここでは、画像解析装置１ａを含む画像解析システム１００および１００ａの構成例について、図１３を用いて説明する。図１３は、本発明に係る画像解析装置１ａを含む画像解析システム１００および１００ａの構成例を示す概略図である。図１３の（ａ）は、外部機器８と提示装置１０とが離れた場所に設置されている例を示しており、（ｂ）は、提示装置１０が外部機器８ａに接続されている例を示している。

画像解析システム１００は、外部機器８、画像解析装置１ａ、および提示装置１０を有している。外部機器８、画像解析装置１ａ、および提示装置１０は、インターネットなどの情報通信ネットワーク５０に接続されており、相互にデータの送受信が可能である。

外部機器８は、例えば、組織を撮像する機能を備える顕微鏡などの機器であってもよいし、組織を撮像した画像を集約して管理するサーバ、例えば、電子カルテサーバ、顕微鏡画像データサーバなどであってもよい。

提示装置１０は、ユーザに画像解析の結果を提示する機能を有する装置であればよく、例えば、提示装置１０はディスプレイを備える表示装置である。あるいは、医療関係者が携帯するタブレット端末などの通信端末機器であってもよい。

組織を撮像した撮像画像の画像データは、外部機器８から画像解析装置１ａへと送信される。画像データを受信した画像解析装置１ａは、画像解析部４が該画像を解析し、癌細胞か否か、および癌の種別を判定する。判定結果送信部９は、判定結果を提示装置１０または外部機器８に送信する。

画像解析システム１００ａは、外部機器８ａ、画像解析装置１ａ、および提示装置１０を有している。外部機器８ａおよび画像解析装置１ａは、インターネットなどの情報通信ネットワーク５０に接続されており、相互にデータの送受信が可能である。提示装置１０は、外部機器８ａに接続されている。

すなわち、画像解析装置１ａは、遠隔地で撮像された画像を外部機器８ａから受信して、画像解析を行い、判定結果を、提示装置１０に送信することができる。提示装置１０は、外部機器８ａに接続された装置であってもよいし、画像解析装置１ａおよび外部機器８ａと独立している装置であってもよい。

〔ソフトウェアによる実現例〕
画像解析装置１、１ａの制御ブロック（特に画質判定部４０、二値化部４１、ベッチ数算出部４２、および癌判定部４３）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、画像解析装置１、１ａは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

〔まとめ〕
本発明の態様１に係る画像解析方法は、組織を撮像した撮像画像を解析する方法であって、１つの上記撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する二値化工程（ステップＳ２）と、上記二値化工程にて生成した複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数を算出する領域数算出工程（ステップＳ３）と、上記領域数が、所定の値に一致したときの当該二値化画像の二値化の基準値に基づいて、上記組織に含まれる細胞の癌の種別を判定する判定工程（ステップＳ４）とを含む。

ここで、「組織」とは、被検者の細胞を含む生体組織である。また、「穴形状の領域」とは、二次元平面である撮像画像における空間（穴）である。穴形状の領域の数を算出する処理としては、上記複数の二値化画像の各々について１次元ベッチ数を求める処理を行ってもよい。なお、画像からベッチ数を算出するためのプログラムは公知のものを用いてもよい。

細胞が癌化すると、その細胞の細胞核内のクロマチン量が増量する。細胞核内のクロマチンは線状であると考えられ、かつ３次元的に分布している。発明者らは、焦点深度とコントラストとの関連性に着目し、組織を撮像した撮像画像を二値化した二値化画像を用いることによって、細胞核内において３次元的に分布しているクロマチンの存在状態に関する情報を読み取ることが可能であることを見いだした。例えば、細胞核内のクロマチン量が増量すれば、クロマチンの密集度合いおよび交錯度合いが上昇する。すなわち、細胞核内におけるクロマチンの密集度合いおよび交錯度合いは、二値化画像における穴形状の領域の数によって評価することが可能である。

上記の構成によれば、組織を撮像した撮像画像に対して、まず二値化の基準値が異なる複数の二値化画像が生成され、複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数が算出される。そして、領域数が、所定の値に一致したときの二値化画像の二値化の基準値に基づいて、組織に含まれる細胞の癌の種別が判定される。

これにより、二次元平面である撮像画像において、組織の細胞の癌化などを高精度に検出し、癌細胞であるか否か、および癌の種別は何か、を判定することができる。

本発明の態様２に係る上記画像解析方法は、上記態様１において、上記撮像画像に含まれる細胞核の画像を抽出する抽出工程（ステップＳ１）をさらに含み、上記抽出工程にて抽出された細胞核の画像に対して上記二値化工程（ステップＳ２）を行ってもよい。

前述のように、クロマチンは細胞核内に存在している。上記の構成によれば、組織を撮像した撮像画像から、細胞核の画像を抽出して二値化を行う。これにより、細胞核以外の部分からの影響を受けることなく、組織に含まれる細胞の癌の種別を適切に判定することができる。

本発明の態様３に係る上記画像解析方法では、上記態様１または２において、上記判定工程（ステップＳ４）にて、さらに、上記細胞が有する細胞核の大きさに基づいて、上記癌の種別を判定してもよい。

癌細胞のある種別では、正常細胞に比べて細胞核が大型化することが知られている。上記の構成によれば、クロマチン量の増量に加えて、細胞核の大きさも考慮して、癌の種別を判定する。これにより、癌の種別をより詳細に判定することができる。

本発明の態様４に係る上記画像解析方法では、上記態様１から３のいずれかにおいて、上記判定工程（ステップＳ４）にて、さらに、上記複数の二値化画像から算出される複数の上記領域数のうちの最大値が所定の値以下であるかどうかに基づいて、上記癌の種別を判定してもよい。

発明者らは、癌のある種別の中には、複数の二値化画像から算出される複数の領域数のうちの最大値が、他の種別の癌と明確に異なるものがあることを見いだした。上記の構成によれば、癌の種別をより詳細に判定することができる。

上記態様１から４のいずれかに記載の画像解析方法に含まれる各工程をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

上記の課題を解決するために、本発明の態様７に係る画像解析装置（１、１ａ）は、組織を撮像した撮像画像を解析する画像解析装置であって、１つの上記撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する二値化部（４１）と、生成した上記複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数を算出する領域数算出部（ベッチ数算出部４２）と、上記領域数が、所定の値に一致したときの当該二値化画像の二値化の基準値に基づいて、上記組織に含まれる細胞の癌の種別を判定する癌判定部（４３）と、を備える。上記の構成によれば、上記本発明の態様１に係る画像解析方法と同様の効果を奏する。

上記の課題を解決するために、本発明の態様８に係る画像解析システム（１００、１００ａ）は、上記態様７に記載の画像解析装置（１、１ａ）と、上記撮像画像の画像データを、上記画像解析装置へ送信する外部機器（８）と、上記画像解析装置（１、１ａ）による判定の結果を取得して、該判定の結果を提示する提示装置（１０）を含む。

上記の構成によれば、例えば遠隔地の外部機器（８）を用いて撮像された撮像画像を受信して、当該画像を解析することができ、かつ判定結果を遠隔地のユーザに提示することができる。ここで、ユーザは、医師などの医療関係者であってもよい。

１、１ａ 画像解析装置
２ 画像取得部
３ 記憶部
４ 画像解析部
５ 表示制御部
６ 表示装置
７ 一次記憶部
８ 外部機器
９ 判定結果送信部
１０ 提示装置
４０ 画質判定部
４１ 二値化部
４２ ベッチ数算出部（領域数算出部）
４３ 癌判定部
１００、１００ａ 画像解析システム
Ｓ１ 抽出工程
Ｓ２ 二値化工程
Ｓ３ 領域数算出工程
Ｓ４ 判定工程

Claims (8)

1. 組織を撮像した撮像画像を解析する方法であって、
   １つの上記撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する二値化工程と、
   上記二値化工程にて生成した複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数を算出する領域数算出工程と、
   上記領域数が、所定の値に一致したときの当該二値化画像の二値化の基準値に基づいて、上記組織に含まれる細胞の癌の種別を判定する判定工程とを含むことを特徴とする画像解析方法。
2. 上記撮像画像に含まれる細胞核の画像を抽出する抽出工程をさらに含み、
   上記抽出工程にて抽出された細胞核の画像に対して上記二値化工程を行うことを特徴とする請求項１に記載の画像解析方法。
3. 上記判定工程にて、さらに、上記細胞が有する細胞核の大きさに基づいて、上記癌の種別を判定することを特徴とする請求項１または２に記載の画像解析方法。
4. 上記判定工程にて、さらに、上記複数の二値化画像から算出される複数の上記領域数のうちの最大値が所定の値以下であるかどうかに基づいて、上記癌の種別を判定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の画像解析方法。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の画像解析方法に含まれる各工程をコンピュータに実行させるための画像解析プログラム。
6. 請求項５に記載の画像解析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。
7. 組織を撮像した撮像画像を解析する画像解析装置であって、
   １つの上記撮像画像に対して、二値化の基準値を異ならせながら複数回の二値化処理を行うことにより、複数の二値化画像を生成する二値化部と、
   生成した上記複数の二値化画像のそれぞれについて、穴形状の領域の数である領域数を算出する領域数算出部と、
   上記領域数が、所定の値に一致したときの当該二値化画像の二値化の基準値に基づいて、上記組織に含まれる細胞の癌の種別を判定する癌判定部と、を備えることを特徴とする画像解析装置。
8. 請求項７に記載の画像解析装置と、
   上記撮像画像の画像データを、上記画像解析装置へ送信する外部機器と、
   上記画像解析装置による判定の結果を取得して、該判定の結果を提示する提示装置とを含むことを特徴とする画像解析システム。

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