JPH0469776A - 赤血球小核細胞の自動分類方法及び赤血球小核細胞の自動分類装置及び赤血球小核細胞標本作成方法 - Google Patents
赤血球小核細胞の自動分類方法及び赤血球小核細胞の自動分類装置及び赤血球小核細胞標本作成方法Info
- Publication number
- JPH0469776A JPH0469776A JP2183093A JP18309390A JPH0469776A JP H0469776 A JPH0469776 A JP H0469776A JP 2183093 A JP2183093 A JP 2183093A JP 18309390 A JP18309390 A JP 18309390A JP H0469776 A JPH0469776 A JP H0469776A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- red blood
- image data
- green
- blood cells
- red
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 210000003743 erythrocyte Anatomy 0.000 title claims abstract description 92
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 11
- 229920002678 cellulose Polymers 0.000 claims description 10
- 239000001913 cellulose Substances 0.000 claims description 10
- 238000010186 staining Methods 0.000 claims description 9
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 8
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 claims description 5
- 239000008280 blood Substances 0.000 claims description 5
- 239000011521 glass Substances 0.000 claims description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 4
- NZYCYASKVWSANA-UHFFFAOYSA-M new methylene blue Chemical compound [Cl-].CCNC1=C(C)C=C2N=C(C=C(C(NCC)=C3)C)C3=[S+]C2=C1 NZYCYASKVWSANA-UHFFFAOYSA-M 0.000 claims description 3
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 claims description 3
- 239000003760 tallow Substances 0.000 claims description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 abstract description 10
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 8
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 210000000601 blood cell Anatomy 0.000 description 9
- 235000010980 cellulose Nutrition 0.000 description 8
- 239000008187 granular material Substances 0.000 description 7
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 6
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 6
- 210000001772 blood platelet Anatomy 0.000 description 5
- 238000002054 transplantation Methods 0.000 description 5
- 210000000265 leukocyte Anatomy 0.000 description 4
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 description 4
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 3
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 3
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 3
- 210000003924 normoblast Anatomy 0.000 description 3
- 206010008805 Chromosomal abnormalities Diseases 0.000 description 2
- 208000031404 Chromosome Aberrations Diseases 0.000 description 2
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 210000004940 nucleus Anatomy 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 2
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 2
- 206010018691 Granuloma Diseases 0.000 description 1
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 229920000168 Microcrystalline cellulose Polymers 0.000 description 1
- 241000283984 Rodentia Species 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000031016 anaphase Effects 0.000 description 1
- 239000003146 anticoagulant agent Substances 0.000 description 1
- 229940127219 anticoagulant drug Drugs 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 210000001185 bone marrow Anatomy 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000003179 granulation Effects 0.000 description 1
- 238000005469 granulation Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000016507 interphase Effects 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000031864 metaphase Effects 0.000 description 1
- 235000019813 microcrystalline cellulose Nutrition 0.000 description 1
- 239000008108 microcrystalline cellulose Substances 0.000 description 1
- 229940016286 microcrystalline cellulose Drugs 0.000 description 1
- 230000000394 mitotic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 231100000150 mutagenicity / genotoxicity testing Toxicity 0.000 description 1
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- -1 platelets Substances 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000007447 staining method Methods 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(イ)産業上の利用分野
本発明は、赤血球小核細胞の自動分類方法、及びこの自
動分類方法に適した自動分類装置さらに前記自動分類装
置に適した標本作成方法に関する。
動分類方法に適した自動分類装置さらに前記自動分類装
置に適した標本作成方法に関する。
(ロ)従来の技術
小核とは、放射線障害や化学物質等により、染色体異常
が誘発されて生じる細胞核断片のことである。赤血球に
おける小核形成メカニズl、を説明すると、赤血球は、
骨髄内でノ」:成され、41;成時1.J核を持ち赤芽
球と呼ばれている。赤芽球は、***成熟過程で脱核する
ことによって、多量のRNAを持つ未熟赤血球(PCB
)となり、更に成熟するごとによりRNA量は減少し、
成熟赤血球(NCE)として末梢に放出される。この赤
芽球の***間期に、何らかの要因で染色体に異常が生じ
た場合、中期に切断によって断片となり、後期になって
もその断片が移動できず、終期以1(苧娘核以外に小核
として観察される。
が誘発されて生じる細胞核断片のことである。赤血球に
おける小核形成メカニズl、を説明すると、赤血球は、
骨髄内でノ」:成され、41;成時1.J核を持ち赤芽
球と呼ばれている。赤芽球は、***成熟過程で脱核する
ことによって、多量のRNAを持つ未熟赤血球(PCB
)となり、更に成熟するごとによりRNA量は減少し、
成熟赤血球(NCE)として末梢に放出される。この赤
芽球の***間期に、何らかの要因で染色体に異常が生じ
た場合、中期に切断によって断片となり、後期になって
もその断片が移動できず、終期以1(苧娘核以外に小核
として観察される。
小枝試験は、上述のように化学物質や放射線によって起
きる染色体異常を検出するためのテストであり、変異原
性試験のスクリーニングテストとして広く利用されてい
る。従来の方法としては、スライドグラス上にげっ歯頚
の血液細胞を塗抹しく塗抹標本)、この血液細胞を顕微
鏡で目視観察し、小核を有する多束性赤血球を分類し、
その出現率を求める。
きる染色体異常を検出するためのテストであり、変異原
性試験のスクリーニングテストとして広く利用されてい
る。従来の方法としては、スライドグラス上にげっ歯頚
の血液細胞を塗抹しく塗抹標本)、この血液細胞を顕微
鏡で目視観察し、小核を有する多束性赤血球を分類し、
その出現率を求める。
(ハ)発明が解決しようとする課題
上記塗抹標本には、赤血球だけではなく、白血球、血小
板、ゴミ等も含まれている上に、小核は非常に小さいも
のであるので、顕微鏡下での目視分類には熟練を要する
。また、小核を有する細胞の出現率は非常に低く、上記
目視分類による小技試験法では莫大な時間と労力を有す
る。さらに、その出現率が低いため、最低4000個の
細胞を数える必要があると言われているが、上記理由の
ため一動物につき1000個程度しか観察されていない
。
板、ゴミ等も含まれている上に、小核は非常に小さいも
のであるので、顕微鏡下での目視分類には熟練を要する
。また、小核を有する細胞の出現率は非常に低く、上記
目視分類による小技試験法では莫大な時間と労力を有す
る。さらに、その出現率が低いため、最低4000個の
細胞を数える必要があると言われているが、上記理由の
ため一動物につき1000個程度しか観察されていない
。
本発明は上記に鑑みなされたもので、小枝試験の自動化
を図るための、赤血球小核細胞の自動分類方法、この自
動分類方法に適用される自動分類装置及び標本作成方法
の提供を目的としている。
を図るための、赤血球小核細胞の自動分類方法、この自
動分類方法に適用される自動分類装置及び標本作成方法
の提供を目的としている。
(ニ)課題を解決するための手段及び作用上記課題を解
決するため、第1請求項の赤血球小核細胞の自動分類方
法は以下のi −vii項に列記する構成を有している
。
決するため、第1請求項の赤血球小核細胞の自動分類方
法は以下のi −vii項に列記する構成を有している
。
i:標本の赤血球の拡大像を、赤、緑、青の三色の光学
フィルタをかけて、それぞれビデオカメラで取り込み、 ii:取り込んだ赤、緑、青の画像データより、青と緑
との差である青−緑画像データ、緑と赤との差である緑
−赤画像データをそれぞれ演算し、iii :前記緑画
像データを2値化して、赤血球と背景とを領域分割し、 iv:この赤血球領域について、各画像データの濃度ヒ
ストグラムを作成し、 V:この作成されたヒストグラムに基づき、小核部、網
状顆粒質部をさらに領域分割し、Vi:分割された各領
域においてカラー論理演算により特徴パラメータを算出
すると共に、前記画像データからも、細胞の形状に関す
る特徴パラメータを算出し、 viiこれら各特徴パラメータに基づき、枝分かれ論理
演算を行い小枝を有する赤血球を分類するものである。
フィルタをかけて、それぞれビデオカメラで取り込み、 ii:取り込んだ赤、緑、青の画像データより、青と緑
との差である青−緑画像データ、緑と赤との差である緑
−赤画像データをそれぞれ演算し、iii :前記緑画
像データを2値化して、赤血球と背景とを領域分割し、 iv:この赤血球領域について、各画像データの濃度ヒ
ストグラムを作成し、 V:この作成されたヒストグラムに基づき、小核部、網
状顆粒質部をさらに領域分割し、Vi:分割された各領
域においてカラー論理演算により特徴パラメータを算出
すると共に、前記画像データからも、細胞の形状に関す
る特徴パラメータを算出し、 viiこれら各特徴パラメータに基づき、枝分かれ論理
演算を行い小枝を有する赤血球を分類するものである。
この第1請求項の赤血球小核細胞の自動分類方法は、赤
血球、赤血球内の小枝及び網状顆粒質の赤、緑、青の各
波長域における透過率が大きく異なる、あるいは近似す
ることに着目している。まず、赤血球の緑の波長域の吸
収が大きいことを利用して赤血球と背景を分離し、また
青−緑画像ブタ及び緑−赤画像データを算出し、赤血球
、小枝、網状顆粒質の差異を強調し、小枝、網状顆粒質
の領域分割を容易とする。
血球、赤血球内の小枝及び網状顆粒質の赤、緑、青の各
波長域における透過率が大きく異なる、あるいは近似す
ることに着目している。まず、赤血球の緑の波長域の吸
収が大きいことを利用して赤血球と背景を分離し、また
青−緑画像ブタ及び緑−赤画像データを算出し、赤血球
、小枝、網状顆粒質の差異を強調し、小枝、網状顆粒質
の領域分割を容易とする。
一方、濃度ヒストグラム及び画像データより得られた特
徴パラメータには枝分かれ論理が適用される。この枝分
かれ論理は、論理構造が人間の判断論理に近く、専門家
の持つ知識を論理に組み込みやすく、特徴パラメータと
判定基準値を1対1に対応さ・已ることができ、論理の
構築変更が容易である特長を有している。従って、目視
分類と同様の精度で小枝を有する赤血球を自動分類する
ことができる。
徴パラメータには枝分かれ論理が適用される。この枝分
かれ論理は、論理構造が人間の判断論理に近く、専門家
の持つ知識を論理に組み込みやすく、特徴パラメータと
判定基準値を1対1に対応さ・已ることができ、論理の
構築変更が容易である特長を有している。従って、目視
分類と同様の精度で小枝を有する赤血球を自動分類する
ことができる。
第2請求項の赤血球小核細胞の自りJ分類装置は、以下
のi −x項に列記する構成を有している。
のi −x項に列記する構成を有している。
i:標本の拡大像を得る顕微鏡と、
ii:この顕微鏡により得られた標本の拡大像を、赤、
緑、青の三色の光学フィルタをかげて、それぞれ取り込
むビデオカメラと、 山:このビデオカメラの赤、緑、青の信号をそれぞれア
ナログ/デジタル変換し画像データとするアナログ/デ
ジタル変換器と、 iv:これら赤、緑、青の画像データを記憶する記憶手
段と、 ■:前記赤、緑、青の画像データより、青と緑との差で
ある青−緑画像データ、緑と赤との差である緑−赤画像
データを演算する画像データ演算手段と、 iv:この記憶手段に記憶されている緑画像データを2
値化して、赤血球と背景とを領域分割する第1の領域分
割手段と、 viiこの赤血球領域について、前記記憶手段に記憶さ
れている各画像データの濃度ヒストグラムを作成するヒ
ストグラム作成手段と、 vii:上記ヒストグラム作成手段で作成されたヒスト
ダラムに基づき、小核部、網状顆粒質部をさらに領域分
割する第2の領域分割手段と、iX;この第2の領域分
割手段により分割された各領域においてカラー論理演算
により特徴パラメータを算出すると共に、前記記憶手段
に記憶されている画像データ及び前記画像データ演算手
段で演算された画像データより細胞の形状に関する特徴
バメラータを算出する特徴パラメータ算出手段と、X:
この特徴パラメータ算出手段で算出された特徴パラメー
タに基づき枝分かれ論理演算を行い小枝を有する赤血球
を分類する枝分かれ論理演算手段とを備えてなるもので
ある。
緑、青の三色の光学フィルタをかげて、それぞれ取り込
むビデオカメラと、 山:このビデオカメラの赤、緑、青の信号をそれぞれア
ナログ/デジタル変換し画像データとするアナログ/デ
ジタル変換器と、 iv:これら赤、緑、青の画像データを記憶する記憶手
段と、 ■:前記赤、緑、青の画像データより、青と緑との差で
ある青−緑画像データ、緑と赤との差である緑−赤画像
データを演算する画像データ演算手段と、 iv:この記憶手段に記憶されている緑画像データを2
値化して、赤血球と背景とを領域分割する第1の領域分
割手段と、 viiこの赤血球領域について、前記記憶手段に記憶さ
れている各画像データの濃度ヒストグラムを作成するヒ
ストグラム作成手段と、 vii:上記ヒストグラム作成手段で作成されたヒスト
ダラムに基づき、小核部、網状顆粒質部をさらに領域分
割する第2の領域分割手段と、iX;この第2の領域分
割手段により分割された各領域においてカラー論理演算
により特徴パラメータを算出すると共に、前記記憶手段
に記憶されている画像データ及び前記画像データ演算手
段で演算された画像データより細胞の形状に関する特徴
バメラータを算出する特徴パラメータ算出手段と、X:
この特徴パラメータ算出手段で算出された特徴パラメー
タに基づき枝分かれ論理演算を行い小枝を有する赤血球
を分類する枝分かれ論理演算手段とを備えてなるもので
ある。
この第2請求項の自動分類装置は、第1請求項の自動分
類方法を実施するのに適したものであり、ビデオカメラ
の画像信号をデジタル化して、画像データ演算、領域分
割等の処理をデジタル演算により行える構成としている
。
類方法を実施するのに適したものであり、ビデオカメラ
の画像信号をデジタル化して、画像データ演算、領域分
割等の処理をデジタル演算により行える構成としている
。
第3請求項の赤血球小核細胞標本作成方法は、第1請求
項の自動分類方法に適したものであり、以下に列記する
i〜■の構成を有している。
項の自動分類方法に適したものであり、以下に列記する
i〜■の構成を有している。
i:α−セルロース/マイクロスタリンセルロース混合
物を充填したカラム中に血液を流し、赤血球以外の細胞
を前記α−セルロース/マイクロスタリンセルロース混
合物に吸着させ、 Ii:このカラムを牛脂児血清で洗い、その流出液を遠
心分離して赤血球を集め、 iii :これら赤血球をニューメチレンブルーを用い
て超生体染色し、 iv;この超生体染色させた赤血球をスライドガラス上
に遠心塗抹し、 ■=この遠心塗抹された赤血球をライト染色するもので
ある。
物を充填したカラム中に血液を流し、赤血球以外の細胞
を前記α−セルロース/マイクロスタリンセルロース混
合物に吸着させ、 Ii:このカラムを牛脂児血清で洗い、その流出液を遠
心分離して赤血球を集め、 iii :これら赤血球をニューメチレンブルーを用い
て超生体染色し、 iv;この超生体染色させた赤血球をスライドガラス上
に遠心塗抹し、 ■=この遠心塗抹された赤血球をライト染色するもので
ある。
この第3請求項の標本作成方法では、α−セルロース/
マイクロスタリンセルロースン昆合物により他の細胞を
除去できるから、自動分類の際に、赤血球と他の細胞と
を領域分割するための画像データ処理を行う必要がなく
なり、小核を有する赤血球の分類を容易に行うことがで
きる。
マイクロスタリンセルロースン昆合物により他の細胞を
除去できるから、自動分類の際に、赤血球と他の細胞と
を領域分割するための画像データ処理を行う必要がなく
なり、小核を有する赤血球の分類を容易に行うことがで
きる。
(ホ)実施例
本発明の一実施例を第1図乃至第9図に基づいて以下に
説明する。
説明する。
第1図は、この実施例に係る赤血球小核細胞の自動分類
装置の構成を説明するブロック図である。
装置の構成を説明するブロック図である。
2は、標本の拡大像を得るための自動顕微鏡部である。
この自動顕微鏡部2の拡大像は、写真撮影装置3で撮影
することができ、またビームスプリンタ4a、4bによ
り、それぞれカラービデオカメラ5、センサ14でとら
えることができる。
することができ、またビームスプリンタ4a、4bによ
り、それぞれカラービデオカメラ5、センサ14でとら
えることができる。
センサ14の出力は、オートフォー−カス回路15に入
力され、さらにオートフォーカス回路15がフォーカス
が合うようにフォーカス駆動回路16に信号を出力し、
自動顕微鏡部2のフォーカスが自動的に調整される。
力され、さらにオートフォーカス回路15がフォーカス
が合うようにフォーカス駆動回路16に信号を出力し、
自動顕微鏡部2のフォーカスが自動的に調整される。
ステージ駆動回路17は、自動顕微鏡部2のステージを
駆動させる。また、オートフィーダコントローラ18は
、このステージ−1−へ標本Sを++B次送り込む機能
を有す。
駆動させる。また、オートフィーダコントローラ18は
、このステージ−1−へ標本Sを++B次送り込む機能
を有す。
これらオートフォーカス回路15、フォーカス駆動回路
16、ス7−−ジ5v動回路1.71.i−−1−フィ
ーダコン1−ローラ18は、CP U 1. Oにより
総括的に制御される。
16、ス7−−ジ5v動回路1.71.i−−1−フィ
ーダコン1−ローラ18は、CP U 1. Oにより
総括的に制御される。
一方、カラービデオカメラ5ば、3色、すなわち赤(R
)、緑(G)、青(B)の干渉フィルタ(図示せず)が
内蔵されており、各色R,G、B毎の画像信号が出力さ
れている。これら干渉フィルタの透過する波長域を第3
図に示す。第3図には、小核及び赤血球の波長に対する
透過率も合わせて示されており、両者の透過率の差界の
大きい波長域及び両者の透過率が近イ以する波長域に中
心波長を有する干渉フィルタが使用され、細胞の色彩情
報が強調される。
)、緑(G)、青(B)の干渉フィルタ(図示せず)が
内蔵されており、各色R,G、B毎の画像信号が出力さ
れている。これら干渉フィルタの透過する波長域を第3
図に示す。第3図には、小核及び赤血球の波長に対する
透過率も合わせて示されており、両者の透過率の差界の
大きい波長域及び両者の透過率が近イ以する波長域に中
心波長を有する干渉フィルタが使用され、細胞の色彩情
報が強調される。
このカラービデオカメラ5の画像信号(R,G、B)は
、前記CP U I Oにも取り込まれるが、アナログ
/デジタル(A/D)変換器6でデジタル変換され、画
像メモリ7に記憶される。この実施例では、カラービデ
オカメラ5は、顕微鏡2視野中央の51.2X38.4
μmを撮像領域とし、これを縦横0.1μmサンプリン
グピッチで、RlG、B各色を6ピント(64階調)で
デジタル信号に変換し、画像メモリ7に記憶させる。
、前記CP U I Oにも取り込まれるが、アナログ
/デジタル(A/D)変換器6でデジタル変換され、画
像メモリ7に記憶される。この実施例では、カラービデ
オカメラ5は、顕微鏡2視野中央の51.2X38.4
μmを撮像領域とし、これを縦横0.1μmサンプリン
グピッチで、RlG、B各色を6ピント(64階調)で
デジタル信号に変換し、画像メモリ7に記憶させる。
画像メモリ7には、特徴抽出プロセッサ8が接続される
。この特徴抽出プロセンサ8は、R−8画像データ、B
−0画像データを作成する機能、赤血球と背景を領域分
割する機能、濃度ヒストグラムを作成する機能、特徴パ
ラメータを算出する機能を有している。
。この特徴抽出プロセンサ8は、R−8画像データ、B
−0画像データを作成する機能、赤血球と背景を領域分
割する機能、濃度ヒストグラムを作成する機能、特徴パ
ラメータを算出する機能を有している。
さらに特徴抽出プロセッサ8には、認識プロセッサ9が
接続され、特徴抽出プロセッサ8で算出された特徴パラ
メータに枝分かれ論理を適用して赤血球を分類する機能
を有している。
接続され、特徴抽出プロセッサ8で算出された特徴パラ
メータに枝分かれ論理を適用して赤血球を分類する機能
を有している。
画像メモリ7、特徴抽出プロセッサ8、認識プ1コセッ
サ9は、それぞれCP U 10で総括的に制御される
。
サ9は、それぞれCP U 10で総括的に制御される
。
CP U ] 0には、さらにCRT等のモニタ1丁、
キーボード12、プリンタ13が接続される。モニタ1
1は、カラーTVカメラ5のとらえた画像や、画像デー
タ、ヒストグラム、分類結果等をモニタするためのもの
である。ブリンク13もこれら分類結果等を印刷する。
キーボード12、プリンタ13が接続される。モニタ1
1は、カラーTVカメラ5のとらえた画像や、画像デー
タ、ヒストグラム、分類結果等をモニタするためのもの
である。ブリンク13もこれら分類結果等を印刷する。
キーホー1” + 2は、各種コマンドを人力するため
のものである。
のものである。
次に、この自動分類装置のための標本作成について、第
6図を参照しながら説明する。第6回において、21は
カラムとして使用されるシリンジである。シリンジ21
内には、α−セルロース/マイクロスタリンセルロース
の混合物22が充填される。
6図を参照しながら説明する。第6回において、21は
カラムとして使用されるシリンジである。シリンジ21
内には、α−セルロース/マイクロスタリンセルロース
の混合物22が充填される。
このα−セルロース/マイクロスタリンセルロース混合
物22ば、α−セルロース、マイクロスタリンセルロー
スを等量(g)、牛脂児血清(Fe2)中に分散(室温
で1時間)させてシリンジ21内に充填される。なお、
カラムの容積は2 ml、とされる。また、シリンジ2
1先端部におかれる濾紙片は、α−セルロース、マイク
ロスタリンセルロースが流出しないようにするためであ
る。
物22ば、α−セルロース、マイクロスタリンセルロー
スを等量(g)、牛脂児血清(Fe2)中に分散(室温
で1時間)させてシリンジ21内に充填される。なお、
カラムの容積は2 ml、とされる。また、シリンジ2
1先端部におかれる濾紙片は、α−セルロース、マイク
ロスタリンセルロースが流出しないようにするためであ
る。
このシリンジ21J一方からは、抗凝固剤としてEDT
Aを加えた末梢血24が1〜2 ml流される。
Aを加えた末梢血24が1〜2 ml流される。
この血液24中の白血球と血小板は、α−セルロース/
マイクロスタリンセルロース混合物22に吸着される。
マイクロスタリンセルロース混合物22に吸着される。
さらに、このシリンジ21内をFe2で数回(1回2
mlずつ)洗い、流出液を遠心分離することにより、赤
血球を集める。この操作によって白血球の99%、血小
板の88%が除去され、はとんどが赤血球になる。
mlずつ)洗い、流出液を遠心分離することにより、赤
血球を集める。この操作によって白血球の99%、血小
板の88%が除去され、はとんどが赤血球になる。
次に、この赤血球をニューメチレンブルーを用いて超生
体染色し、未熟赤血球の絹状顆粒質を選択的に染め出す
。そして、スライドガラス上に遠心塗抹し、ロマノフス
キー染色、この実施例ではライト染色を行っている。
体染色し、未熟赤血球の絹状顆粒質を選択的に染め出す
。そして、スライドガラス上に遠心塗抹し、ロマノフス
キー染色、この実施例ではライト染色を行っている。
こうして作成された標本を用いての自動分類を、第2図
、第4図、第5図、第7図乃至第9図等を参照しながら
以下に説明する。
、第4図、第5図、第7図乃至第9図等を参照しながら
以下に説明する。
まず、標本がオートフィードコントローラ18により、
自動顕微鏡2のステーシトに送られ、焦点合わせが行わ
れる〔ステップ(以下STという)1〕。この状態で、
写真撮影装置′i′?3により、撮影された標本の拡大
像を模式化して第4図に示す。
自動顕微鏡2のステーシトに送られ、焦点合わせが行わ
れる〔ステップ(以下STという)1〕。この状態で、
写真撮影装置′i′?3により、撮影された標本の拡大
像を模式化して第4図に示す。
第4図中において、矢印を付して示す赤血球が小核を有
している。
している。
次に、この標本の拡大像をカラービデオカメラ5がとら
え、R,G、B各画像信号をA/D変換器6でデジタル
信号に変換する(Sr1)。特徴抽出プロセッサ8はR
,G、B各デジタル信号について、]、 28 X 1
.28画像領域を切り出し、RlG 、83色と、R−
B (赤信号と青信号の差)、B−G (青信号と緑信
号の差)のデジタル画像データを作成する(Sr1)。
え、R,G、B各画像信号をA/D変換器6でデジタル
信号に変換する(Sr1)。特徴抽出プロセッサ8はR
,G、B各デジタル信号について、]、 28 X 1
.28画像領域を切り出し、RlG 、83色と、R−
B (赤信号と青信号の差)、B−G (青信号と緑信
号の差)のデジタル画像データを作成する(Sr1)。
次に、特徴抽出プロセラ・す°8は画像データから背景
部分を分離するために、成熟赤血球(NCE)での吸収
が最も強いG信号で2値化する(Sr1)。
部分を分離するために、成熟赤血球(NCE)での吸収
が最も強いG信号で2値化する(Sr1)。
NCIE−((x、y)l G (x、y)<α)x:
1≦X≦128なる整数 y:1≦y≦128なる整数 G (x、y):画素(x、y)のG濃度値(ただし、
0≦G (x、y)≦63)α:抽出固定閾稙 2値化閾稙として固定値αを使用した場合でも、背景と
赤血球の濃度差が極めて大きく、対象標本の状態にかか
わらず安定した領域分割が可能である。
1≦X≦128なる整数 y:1≦y≦128なる整数 G (x、y):画素(x、y)のG濃度値(ただし、
0≦G (x、y)≦63)α:抽出固定閾稙 2値化閾稙として固定値αを使用した場合でも、背景と
赤血球の濃度差が極めて大きく、対象標本の状態にかか
わらず安定した領域分割が可能である。
さらに、特徴抽出プロセッサ8は、赤血球部分と付着部
分(小核、網状顆粒質、血小板、ゴミ等)を分離するた
めに、赤血球SW域のR,G、B、、RB、 B−Gの
濃度ヒストグラ1、を作成する(Sr1)。
分(小核、網状顆粒質、血小板、ゴミ等)を分離するた
めに、赤血球SW域のR,G、B、、RB、 B−Gの
濃度ヒストグラ1、を作成する(Sr1)。
第5図にも示すように、赤血球内に存在する小核、網状
顆粒質は、R=B、I’3−Gの信号で赤血球やゴミ等
と異なる。この特徴を利用して、それぞれR−B、B−
Gの濃度ヒストグラムからモード法により小核部、網状
顆粒質部に領域分割を行う。なお、第7図はこうして得
られた濃度ヒストグラムの内、R−Bの濃度ヒストグラ
ムを示している。第7図において、αより左方の領域が
網状顆粒質、βより左方の領域が小核にそれぞれ対応し
ている。
顆粒質は、R=B、I’3−Gの信号で赤血球やゴミ等
と異なる。この特徴を利用して、それぞれR−B、B−
Gの濃度ヒストグラムからモード法により小核部、網状
顆粒質部に領域分割を行う。なお、第7図はこうして得
られた濃度ヒストグラムの内、R−Bの濃度ヒストグラ
ムを示している。第7図において、αより左方の領域が
網状顆粒質、βより左方の領域が小核にそれぞれ対応し
ている。
S T 6では、特徴抽出プロセッサ8は、分割された
領域について、カラー理論/′A算を行って、小核、網
状顆粒質、赤血球の濃度、色調に関する特徴パラメータ
を算出し、また、細胞の形から面積、周長、形状、塊の
数等の細胞の形状に関する特徴パラメータを算出する。
領域について、カラー理論/′A算を行って、小核、網
状顆粒質、赤血球の濃度、色調に関する特徴パラメータ
を算出し、また、細胞の形から面積、周長、形状、塊の
数等の細胞の形状に関する特徴パラメータを算出する。
さらに、これらの基本的なパラメータを組み合わせ2次
的な特徴パラメータを計算する。
的な特徴パラメータを計算する。
以下、この実施例で使用する特徴パラメータを列挙する
。
。
(1)濃度ヒストグラムの形状情報(第7図参照)■濃
度ヒストグラムの長さ(LX、LN)RXG、、B、、
R−B、、B−Gの各色■領域の濃度ヒストグラムの長
さ(I−α、Lβ)R−BXB−Gの各色 (2)1度情報 ■血球の平均濃度(DNS) R,、G、、BXR−BXB−Gの各色■領域の平均濃
度(DNSα、DNSβ)R’−B、、B−Gの各色 (3)色調情報 ■平均濃度 R,G、B、R−B、、B−Gの各色 (4)面積情報 ■血球面積(NA) R,G、Bの各色 ■領域面積(NAα、NA3)(第7図参照)R−B、
、B−Gの各色 (5)形状情報 ■血球外周形状(S HP ) R,G、B各色 ■領域形状(SHPα、SHPβ) R−B、、B−Gの各色 いくつかの特徴パラメータについての分布を説明してお
く。手植は、B信号での吸収が少なく、R,G信号が極
めて大きくなる。これを利用した特徴パラメータである
濃度ヒストグラムの長さ(LX (R−B) 、LX
(B−G))の分布から、手植を有する未熟赤血球(M
NPCE) 、手植を有する赤血球(MNNCE)と、
未熟赤血球(1)CE) 、赤血球(NCE)、、他の
ものに概ね分けることができる(第8図(a)参照)。
度ヒストグラムの長さ(LX、LN)RXG、、B、、
R−B、、B−Gの各色■領域の濃度ヒストグラムの長
さ(I−α、Lβ)R−BXB−Gの各色 (2)1度情報 ■血球の平均濃度(DNS) R,、G、、BXR−BXB−Gの各色■領域の平均濃
度(DNSα、DNSβ)R’−B、、B−Gの各色 (3)色調情報 ■平均濃度 R,G、B、R−B、、B−Gの各色 (4)面積情報 ■血球面積(NA) R,G、Bの各色 ■領域面積(NAα、NA3)(第7図参照)R−B、
、B−Gの各色 (5)形状情報 ■血球外周形状(S HP ) R,G、B各色 ■領域形状(SHPα、SHPβ) R−B、、B−Gの各色 いくつかの特徴パラメータについての分布を説明してお
く。手植は、B信号での吸収が少なく、R,G信号が極
めて大きくなる。これを利用した特徴パラメータである
濃度ヒストグラムの長さ(LX (R−B) 、LX
(B−G))の分布から、手植を有する未熟赤血球(M
NPCE) 、手植を有する赤血球(MNNCE)と、
未熟赤血球(1)CE) 、赤血球(NCE)、、他の
ものに概ね分けることができる(第8図(a)参照)。
領域面積NAα、NA3の分布から、手植を有する未熟
赤血球(MNPCE)、手植を有する成熟赤血球(MN
NCE)、未熟赤血球(PCE)に概ねわけることがで
きる〔第8図(b)(C)参照]。
赤血球(MNPCE)、手植を有する成熟赤血球(MN
NCE)、未熟赤血球(PCE)に概ねわけることがで
きる〔第8図(b)(C)参照]。
その他図示しないが、領域分割した部分の形状パラメー
タより、赤血球内に付着するものが手植、網状顆粒質、
手植と網状顆粒質あるいはその他のものに分りることが
できる。
タより、赤血球内に付着するものが手植、網状顆粒質、
手植と網状顆粒質あるいはその他のものに分りることが
できる。
ST7では、認識プロセッサ9が上記特徴パラメータに
枝分かれ論理に当てはめ、各血球の判定基準値と比較す
ることにより識別を分岐し、その繰り返しにより細胞を
分類する。分類は、手植を有する未熟赤血球(MNPC
E)、手植を有する赤血球(MNNCE) 、未熟赤血
球(PCB)、その他付着物を有する赤血球(OTHE
R)、成熟赤血球(NCE)の5種である。
枝分かれ論理に当てはめ、各血球の判定基準値と比較す
ることにより識別を分岐し、その繰り返しにより細胞を
分類する。分類は、手植を有する未熟赤血球(MNPC
E)、手植を有する赤血球(MNNCE) 、未熟赤血
球(PCB)、その他付着物を有する赤血球(OTHE
R)、成熟赤血球(NCE)の5種である。
ST8では、この分類結果をモニタ11に表示し、プリ
ンタ13よりプリントアウトする。
ンタ13よりプリントアウトする。
次に、実施例における赤血球小核細胞の自動分類の精度
について検討する。
について検討する。
検討に用いたデータは、標本5枚から入力した血球74
個(MNPCE17個、MNNCE5個、PCB21個
、0THER11個、NCE20個)で、それぞれ専門
家が分類を行った。
個(MNPCE17個、MNNCE5個、PCB21個
、0THER11個、NCE20個)で、それぞれ専門
家が分類を行った。
各々の血球について専門家と自動分類との一致性をコン
フユージヨンマトリクスで表す(第9図参照)。これは
、専門家の判定に対して自動分類では、どう識別したか
を1細胞毎に調べて具体的な統計量として表したもので
ある。左上から右下に向かう対角線状実線枠内に分類が
一致した数字が示され、上段に一致した血球の個数、下
段にいわゆる一致率(%表示)が示されている。
フユージヨンマトリクスで表す(第9図参照)。これは
、専門家の判定に対して自動分類では、どう識別したか
を1細胞毎に調べて具体的な統計量として表したもので
ある。左上から右下に向かう対角線状実線枠内に分類が
一致した数字が示され、上段に一致した血球の個数、下
段にいわゆる一致率(%表示)が示されている。
第9図に示すように、手植の一致率は、MNPCE、M
NNCEとも100%であり充分な検出精度であること
が確認できた。また、逆に手植以外のものを手植と誤認
識する例もなく、正当率も満足のいく結果が得られた。
NNCEとも100%であり充分な検出精度であること
が確認できた。また、逆に手植以外のものを手植と誤認
識する例もなく、正当率も満足のいく結果が得られた。
しかし未熟赤血球の識別において、他の春1着物(具体
的には染色によるゴミ)のものを社l忍熾したイ列が2
イ列あった。
的には染色によるゴミ)のものを社l忍熾したイ列が2
イ列あった。
(へ)発明の詳細
な説明したように、第1請求項の赤血球小核細胞の自動
分類方法は、小核試験に要する労力及び時間を削減でき
る利点を有すると共に、多数の細胞を観察することがで
きるから、小核試験の精度の向上を図れる利点ををして
いる。
分類方法は、小核試験に要する労力及び時間を削減でき
る利点を有すると共に、多数の細胞を観察することがで
きるから、小核試験の精度の向上を図れる利点ををして
いる。
また、第2請求項の赤血球小核細胞の自動分類装置は、
画像信号をデジタル化し、領域分割、特徴パラメータ、
枝分かれ論理等がデジタル演算で行え、第1請求項の自
動分類方法の実施を容易とする利点を有している。
画像信号をデジタル化し、領域分割、特徴パラメータ、
枝分かれ論理等がデジタル演算で行え、第1請求項の自
動分類方法の実施を容易とする利点を有している。
さらに、第3請求項の赤廂球小核細胞標本作成方法は、
血液中より白血球や血小板を除去すると共に、手植、網
状顆粒質を超生体染色により選択的に染め出し、第1請
求項の自動分類方法の実施を容易とする利点を有してい
る。
血液中より白血球や血小板を除去すると共に、手植、網
状顆粒質を超生体染色により選択的に染め出し、第1請
求項の自動分類方法の実施を容易とする利点を有してい
る。
第1図は、この発明の一実施例に適用される赤血球小核
細胞の自動分類装置のブロック図、第2図は、同赤血球
小核細胞の自動分類装置の動作を説明するフロー図、第
3図は、同赤血球小核細胞の自動分類装置に適用される
干渉フィルタの特性を示す図、第4図は、標本の拡大像
の一例を示す図、第5図は、赤血球を横切るようにスキ
ャンした場合の画像信号を説明する図、第6図は、前記
赤血球小核細胞の自動分類装置に適用される標本の作成
方法を説明する図、第7図は、同赤血球小核細胞の自動
分類装置で作成された濃度ヒストグラムの一例を示す図
、第8図(a)、第8図(+))及び第8図(C)は、
それぞれ同赤血球小核細胞の自動分類装置で算出された
特徴パラメータの分布を説明する図、第9図は、同赤血
球小核細胞の自動分類装置のコンフユージヨンマトリク
スを示す図である。 2:自動顕微鏡、 5:カラービデオカメラ、 6:A/D変換器、7:
画像メモリ、 8;特徴抽出プロセッサ、9:認識
プロセッサ、21:シリンジ、22:α−セルロース/
マイクロクリスタリンセルロース混合物。
細胞の自動分類装置のブロック図、第2図は、同赤血球
小核細胞の自動分類装置の動作を説明するフロー図、第
3図は、同赤血球小核細胞の自動分類装置に適用される
干渉フィルタの特性を示す図、第4図は、標本の拡大像
の一例を示す図、第5図は、赤血球を横切るようにスキ
ャンした場合の画像信号を説明する図、第6図は、前記
赤血球小核細胞の自動分類装置に適用される標本の作成
方法を説明する図、第7図は、同赤血球小核細胞の自動
分類装置で作成された濃度ヒストグラムの一例を示す図
、第8図(a)、第8図(+))及び第8図(C)は、
それぞれ同赤血球小核細胞の自動分類装置で算出された
特徴パラメータの分布を説明する図、第9図は、同赤血
球小核細胞の自動分類装置のコンフユージヨンマトリク
スを示す図である。 2:自動顕微鏡、 5:カラービデオカメラ、 6:A/D変換器、7:
画像メモリ、 8;特徴抽出プロセッサ、9:認識
プロセッサ、21:シリンジ、22:α−セルロース/
マイクロクリスタリンセルロース混合物。
Claims (3)
- (1)標本の赤血球の拡大像を、赤、緑、青の三色の光
学フィルタをかけて、それぞれビデオカメラで取り込み
、取り込んだ赤、緑、青の画像データより、青と緑との
差である青−緑画像データ、緑と赤との差である緑−赤
画像データをそれぞれ演算し、前記緑画像データを2値
化して、赤血球と背景とを領域分割し、この赤血球領域
について、各画像データの濃度ヒストグラムを作成し、
この作成されたヒストグラムに基づき、小核部、網状顆
粒質部をさらに領域分割し、分割された各領域において
カラー論理演算により特徴パラメータを算出すると共に
、前記画像データからも、細胞形状に関する特徴パラメ
ータを算出し、これら各特徴パラメータに基づき枝分か
れ論理演算を行い小核を有する赤血球を分類する赤血球
小核細胞の自動分類方法。 - (2)標本の拡大像を得る顕微鏡と、この顕微鏡により
得られた標本の拡大像を、赤、緑、青の三色の光学フィ
ルタをかけて、それぞれ取り込むビデオカメラと、この
ビデオカメラの赤、緑、青の信号をそれぞれアナログ/
デジタル変換し画像データとするアナログ/デジタル変
換器と、これら赤、緑、青の画像データを記憶する記憶
手段と、これら赤、緑、青の画像データより、青と緑と
の差である青−緑画像データ、緑と赤との差である緑−
赤画像データを演算する画像データ演算手段と、前記記
憶手段に記憶された緑画像データを2値化して、赤血球
と背景とを領域分割する第1の領域分割手段と、この赤
血球領域について、前記記憶手段に記憶されている各画
像データ及び前記画像データ演算手段で演算された画像
データの濃度ヒストグラムを作成するヒストグラム作成
手段と、上記ヒストグラム作成手段で作成されたヒスト
グラムに基づき、小核部、網状顆粒質部をさらに領域分
割する第2の領域分割手段と、この第2の領域分割手段
により分割された各領域においてカラー論理演算により
特徴パラメータを算出すると共に、前記記憶手段に記憶
されている画像データ及び前記画像データ演算手段によ
り演算された画像データより細胞の形状に関する特徴パ
ラメータを算出する特徴パラメータ算出手段と、この特
徴パラメータ算出手段で算出された特徴パラメータに基
づき枝分かれ論理演算を行い小核を有する赤血球を分類
する枝分かれ論理演算手段とを備えてなる赤血球小核細
胞の自動分類装置。 - (3)α−セルロース/マイクロスタリンセルロース混
合物を充填したカラム中に血液を流し、赤血球以外の細
胞を上記α−セルロース/マイクロスタリンセルロース
混合物に吸着させ、このカラムを牛脂児血清で洗い、そ
の流出液を遠心分離して赤血球を集め、これら赤血球を
ニューメチレンブルーを用いて超生体染色し、この超生
体染色させた赤血球をスライドガラス上に遠心塗抹し、
この遠心塗抹された赤血球をライト染色する赤血球小核
細胞標本作成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2183093A JPH0469776A (ja) | 1990-07-11 | 1990-07-11 | 赤血球小核細胞の自動分類方法及び赤血球小核細胞の自動分類装置及び赤血球小核細胞標本作成方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2183093A JPH0469776A (ja) | 1990-07-11 | 1990-07-11 | 赤血球小核細胞の自動分類方法及び赤血球小核細胞の自動分類装置及び赤血球小核細胞標本作成方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0469776A true JPH0469776A (ja) | 1992-03-04 |
Family
ID=16129643
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2183093A Pending JPH0469776A (ja) | 1990-07-11 | 1990-07-11 | 赤血球小核細胞の自動分類方法及び赤血球小核細胞の自動分類装置及び赤血球小核細胞標本作成方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0469776A (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5672466A (en) * | 1995-02-24 | 1997-09-30 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Method for forming an image and silver halide photographic light-sensitive material |
KR100303608B1 (ko) * | 1997-05-22 | 2001-11-22 | 박호군 | 혈구세포자동인식방법및장치 |
US6573039B1 (en) | 1997-02-27 | 2003-06-03 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US6671624B1 (en) | 1997-02-27 | 2003-12-30 | Cellomics, Inc. | Machine readable storage media for detecting distribution of macromolecules between nucleus and cytoplasm in cells |
US6727071B1 (en) | 1997-02-27 | 2004-04-27 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US7117098B1 (en) | 1997-02-27 | 2006-10-03 | Cellomics, Inc. | Machine-readable storage medium for analyzing distribution of macromolecules between the cell membrane and the cell cytoplasm |
JP2019505802A (ja) * | 2016-01-28 | 2019-02-28 | シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレーテッドSiemens Healthcare Diagnostics Inc. | 試料容器と試料の特徴付けのための方法及び装置 |
-
1990
- 1990-07-11 JP JP2183093A patent/JPH0469776A/ja active Pending
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5672466A (en) * | 1995-02-24 | 1997-09-30 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Method for forming an image and silver halide photographic light-sensitive material |
US6902883B2 (en) | 1997-02-27 | 2005-06-07 | R. Terry Dunlay | System for cell-based screening |
US6573039B1 (en) | 1997-02-27 | 2003-06-03 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US6620591B1 (en) | 1997-02-27 | 2003-09-16 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US6671624B1 (en) | 1997-02-27 | 2003-12-30 | Cellomics, Inc. | Machine readable storage media for detecting distribution of macromolecules between nucleus and cytoplasm in cells |
US6727071B1 (en) | 1997-02-27 | 2004-04-27 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US7060445B1 (en) | 1997-02-27 | 2006-06-13 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US7117098B1 (en) | 1997-02-27 | 2006-10-03 | Cellomics, Inc. | Machine-readable storage medium for analyzing distribution of macromolecules between the cell membrane and the cell cytoplasm |
US7235373B2 (en) | 1997-02-27 | 2007-06-26 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
US7853409B2 (en) | 1997-02-27 | 2010-12-14 | Cellomics, Inc. | System for cell-based screening |
KR100303608B1 (ko) * | 1997-05-22 | 2001-11-22 | 박호군 | 혈구세포자동인식방법및장치 |
JP2019505802A (ja) * | 2016-01-28 | 2019-02-28 | シーメンス・ヘルスケア・ダイアグノスティックス・インコーポレーテッドSiemens Healthcare Diagnostics Inc. | 試料容器と試料の特徴付けのための方法及び装置 |
US11815446B2 (en) | 2016-01-28 | 2023-11-14 | Siemens Healthcare Diagnostics Inc. | Methods and apparatus for characterizing a specimen container and specimen |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10192100B2 (en) | System and method for classification of particles in a fluid sample | |
US10061973B2 (en) | Method and apparatus for automated platelet identification within a whole blood sample from microscopy images | |
US5123055A (en) | Method and an apparatus for differentiating a sample of biological cells | |
DE3689856T2 (de) | Analyseverfahren und vorrichtung für biologische specimen. | |
DE69815085T2 (de) | System und verfahren zur klassifizierrung von zellproben | |
US9064301B2 (en) | Method and apparatus for compressing imaging data of whole blood sample analyses | |
US10648897B2 (en) | Method and apparatus for the identification and handling of particles | |
DE3854644T2 (de) | Verfahren und Vorrichtungen zur Zellenbestimmung. | |
JPH09509487A (ja) | 細胞試料自動分類装置及び方法 | |
JPH0469776A (ja) | 赤血球小核細胞の自動分類方法及び赤血球小核細胞の自動分類装置及び赤血球小核細胞標本作成方法 | |
DE69329324T2 (de) | Automatische Detektion von kanzerogenem oder vorkanzerogenem Gewebe durch Messung maligner Veränderungen | |
PP et al. | Automated quality assessment of cocoons using a smart camera based system | |
CN113640084B (zh) | 一种农田土壤微塑料的检测方法 | |
JPH08145871A (ja) | 粒子画像の領域分割方法及び装置 | |
JPH10302067A (ja) | パターン認識装置 | |
Ravkin et al. | Automated microscopy system for detection and genetic characterization of fetal nucleated red blood cells on slides | |
US20120301915A1 (en) | System and automated device for analysing a cell suspension | |
JPH05249103A (ja) | 血液細胞分析器 | |
JPS5830049B2 (ja) | 網赤血球自動計測装置 | |
WO2000029833A1 (de) | Anordnung und verfahren zur blutanalyse für die serodiagnostik | |
ADDO et al. | Optimizing the determination of blood groups via image processing | |
JPS6040954A (ja) | 網赤血球自動算定装置 | |
JP2705126B2 (ja) | 細胞分析装置 | |
CN109556999A (zh) | 一种基于高内涵技术在异形红细胞检测中的应用方法 | |
JP2023501939A (ja) | 管アセンブリタイプを識別する装置および方法 |