JP2000501184A - 生体標本の自動画像分析の方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 生体標本の自動細胞分析のための方法および装置は関心候補細胞対象を決定するために分析される画像を獲得する（２８８）ように低倍率で自動的に走査する。低倍率画像は第１の色空間から第２の色空間に変換される（２９０）。次いで、色空間変換した画像は低域濾波され（２９２）、この色変換された画像の関心候補対象ピクセルからアーチファクトおよび背景対象を取り除くためスレッショルドと比較される（２９４）。関心候補対象のピクセルは形態学的に処理されて(２９６）、関心候補対象のピクセルを共に群にグループ分けして、これら群をブロッブパラメータと比較し（２９８）、生体標本の医学的診断に関連する細胞あるいは他の組織に対応する関心候補対象を識別する。関心対象の場所座標は記憶され、候補細胞対象の追加の画像は高倍率で獲得される。高倍率画像は関心対象である関心候補対象を確認するために低倍率画像と同じ態様で分析される。各関心候補対象の高倍率画像は病理学者による後の再吟味および評価のため記憶される。

Description

【発明の詳細な説明】 生体標本の自動画像分析の方法および装置 発明の背景 腫瘍学を含む医学診断の分野において、生体標本の試験により癌細胞のような 関心細胞の検出、識別、計量化および性状把握は診断の重要な項目である。典型 的に、骨髄、リンパ節、末梢血液、脳脊髄液、尿、しん出液、細針吸引液、末梢 血液擦傷痕あるいは他の材料のような生体標本が関心細胞を識別するためにその 標本を着色することによって準備される。細胞標本準備の１つの方法は、単クー ロン抗体とか、多クーロン抗血清とか、あるいは腫瘍細胞のような関心細胞の成 分と反応する核酸とかになり得る特定のプローブと標本を反応させることである 。この反応は、溶性無色基体を有色不溶性沈澱物に変換するようにアルカリ性フ ォスファターゼあるいはぶどう糖オキシダーゼあるいはぺルオキシダーゼのよう な酵素の反応を用いて、または染料をプローブに直接結合することによって検出 され得る。 従来における生体標本の検査は研究所の専門家あるいは病理学者のいずれかに よって手作業で行なわれていた。手作業の方法にあっては、生体標本を備えて準 備されたスライドが関心候補細胞を視覚的に場所決めするように顕微鏡下で低倍 率で観察される。次いで、関心細胞が場所決めされるスライドの区域が腫瘍ある いは癌細胞のような関心細胞としてこれら対象を確認するためにより高倍率で観 察される。この手作業の方法は時間が掛かり、スライドの区域を見失うことを含 む誤りを生じ易い。 試験プロセスの速度および精度を改善する自動細胞分析システムが開発されて いる。１つの既知の対話式システムはラック収納スライド（それらの幾つかは操 作者による分析評価のため前に識別されている）を走査するための単一の高能力 顕微鏡対物レンズを含んでいる。そのシステムにおいて、操作者は最初に手作業 の方法と同様に低倍率で各スライドを操作し、後の分析のためそのスライドの関 心点を書き留めておく。次いで、操作者は書き留めた場所のアドレスと関連した 機能とをデータファイルに記憶する。一旦関心点が操作者によって場所決めされ て記憶されてしまった状態で、その後そのスライドはそのスライドのマークした 点での画像を獲得して、画像分析を行なう自動分析装置に置かれる。 発明の概要 上述の自動システムに伴う問題は分析の目的で細胞対象を最初に位置決めする ためには操作者の入力を連続して必要とすることである。手動入力についてのこ のような連続した依存は関心細胞を見失うことを含む誤りに結び付いてしまう。 このような誤りは、いわゆる稀事象、例えば１００万個の通常の細胞の母集団中 から１個の腫瘍細胞を見い出すための分析評価において特に重大となってしまう 。更に、手作業の方法は極めて時間が掛かってしまい、細胞を適切に識別および ／または量決めするためには高度の訓練を必要としてしまう。これは腫瘍細胞検 出だけでなく、好中球アルカリ性フォスファターゼ分析評価、網状赤血球計測お よび化膿判断並びにその他からの範囲の他の応用にも当てはまる。関連した手作 業の苦労はこれら処理手順のための大きなコスト、これに加えて長期の退屈な手 作業の検査から生じてしまう潜在性の誤りに結び付く。従って、スライド上の多 量の生体材料を迅速かつ正確に走査することができる改良した自動細胞分析シス テムの必要性が存在する。これにより、本発明は操作者入力が細胞対象を分析の ため場所決めする必要性を取り除く自動細胞分析の方法および装置を提供する。 本発明によれば、生体標本および試薬と共に準備されたスライドは好ましくは ４つのスライドを保持するスライド保持器に配置される。スライド保持器は自動 システムの入力ホッパに装架される。次いで、操作者は各スライド上の走査域の 寸法、形状および場所を識別する入力してもよく、あるいは好ましくはシステム がスライド処理の間に各スライドのための走査域を自動的に場所決めする。次い で、操作者はスライド処理を行なうようにシステム起動する。システム起動で、 スライド保持器は光学システムのＸ−Ｙ段に位置決めされる。次いで、スライド を識別するために使用されるバーコードがあればこれが保持器の各スライドに対 して読み出されて記憶される。スライド全体は低倍率、典型的には１０ｘで高速 に走査される。走査の各場所で、低倍率画像が獲得され、関心候補対象を検出す るために処理される。好ましくは、関心対象を識別するために色、寸法および形 状が使用される。各関心候補対象の場所は記憶される。 このステージでの保持器の各スライドに対する低レベル走査の終了で、光学シ ステムは４０ｘあるいは６０ｘのような高倍率に調節され、Ｘ−Ｙ段は保持器の 各スライドについての関心候補対象に対する記憶場所に位置決めされる。各関心 候補対象に対する高倍率画像が獲得され、低倍率で行なわれた分析を確認するた めに一連の画像処理ステップが行なわれる。各確認される関心対象のための高倍 率画像は記憶される。その後、これら画像は最終診断評価のための再吟味を行な うために病理学者あるいは細胞検査技師による検索のために利用可能となる。各 関心対象の場所を記憶しているため、スライドの関心候補対象を構成するモザイ クが作成されて記憶されてもよい。病理学者あるいは細胞検査技師はこのモザイ クを観察することができ、あるいは一層の評価のためモザイクの関心対象の場所 でスライドを直接観察することもできる。モザイクは将来の参照のため磁気媒体 に記憶されてもよく、あるいは再吟味および／または記憶のため遠隔位置に伝送 されてもよい。単一のスライドを検査することに伴う全体のプロセスは走査域の 大きさおよび検出される関心候補対象の数に応じて２〜１５分程度掛かる。 本発明は最小残留病根（「微小癌組織の転移」）の早期検出のため腫瘍学の分 野で有用性を有する。他の有用な応用は母体血液内の胎児細胞の出産前診断、並 びに伝染性疾患の分野で病原体およびウィルス性ロードを識別すること、アルカ リ性フォスファターゼ査定、網状赤血球計測、並びにその他を含んでいる。 本発明の自動走査で獲得される画像の処理は、好ましくは画像を異なった色空 間に変換するステップ、変換された画像を低域フィルタで濾波するステップ、背 景材料を抑制するように濾波された画像のピクセルを動的にスレッショルド処理 するステップ、スレッショルド処理した画像からアーチファクトを取り除くよう に形態学的機能を行なうステップ、同一の色を有する係合したピクセルの１つあ るいはそれ以上の領域の存在を決定するようにスレッショルド処理した画像を分 析するステップ、ある最小寸法よりも大きな寸法を有するあらゆる領域を関心候 補対象として区別するステップを含んでいる。 本発明の他の特徴によれば、スライドを走査し、各スライド位置で画像を獲得 し、標本の縁部を検出するように各画像の組織情報を分析し、かつ走査域を定め るように検出された縁部に対応する場所を記憶することによって走査域が自動的 に決定される。 本発明の更に他の特徴によれば、光学システムの自動焦点決めが走査域の点あ るいは場所のアレイから焦点面を最初に決定することによって達成される。得ら れた焦点面は低能力走査動作における引続く高速自動焦点決めを可能とする。場 所のアレイにわたって適切な焦点位置を決定しかつ焦点位置のアレイの最小２乗 適合のような分析を行なってそのアレイにわたる焦点面を与えるようにすること により焦点面が決定される。好ましくは、各場所での焦点位置はＺ段の位置を一 定数の粗および細密の繰り返しで歩進することによって決定される。各繰り返し で、画像が獲得され、獲得された画像のためのピクセル平均についてのピクセル 分散あるいは他の光学的パラメータが一組の分散データを形成するように計算さ れる。既知の関数に従って分散データについての最小２乗適合が行なわれる。最 小２乗適合曲線のピーク値が最良焦点位置の評価値として選択される。 本発明の他の特徴において、高倍率のための他の焦点位置方法は低倍率画像の 分析時に場所決めしたスライド内の関心候補対象の周りで中心決めして関心領域 を場所決めする。好ましくは、関心領域はｎのコラム幅であり、ここでｎは２の 累乗である。次いで、この領域のピクセルが成分周波数のスペクトルおよび各周 波数成分に対する対応複素量を発生するように高速フーリエ変換を用いて処理さ れる。好ましくは、最大周波数成分の２５％から７５％の範囲に及ぶ周波数成分 の複素量は関心領域に対する合計の累乗（ｔｏｔａｌ ｐｏｗｅｒ）を得るよう に２乗されて加算される。このプロセスは他のＺ位置に対して反復され、関心領 域に対する最大の合計累乗に対応するＺ位置が最良の焦点位置として選択される 。好ましくは、この処理は、細胞の細胞質のアルカリ性フォスファターゼを識別 するために「ファースト・レッド」で着色されかつ好中球細胞の核を識別するた めにヘマトキシリンで対比着色された好中球を含むスライドに対する関心領域の ためのＺ位置を選択するように使用される。この焦点方法は他の着色剤および他 に生体標本の形式と共に使用されてもよい。 本発明のなお他の特徴によれば、自動スライド取扱のための方法および装置が 提供される。スライドは多数の他のスライドを並べて有しているスライド保持器 に装着される。スライド保持器は一群のスライドの自動分析を可能とするように 他のスライド保持器と共に入力給送器に位置決めされる。スライド保持器は光学 システムのＸ−Ｙ段に装架されてその上のスライドの分析が行なわれるようにさ れる。続いて、自動画像分析の後に最初のスライド保持器が出力給送器内に装架 解除され、次の保持器が自動的に装架される。 図面の簡単な説明 部品の構成および組合せの種々の新規な詳細を含む発明の上記および他の特徴 がここで添付図面に関連してより詳細に記載され、かつ請求の範囲に指摘される であろう。発明を実施する特定の装置が図示の態様だけで示され、発明の限定と しては示されないということを理解されたい。本発明の原理および特徴は発明の 範囲から逸脱せずに種々の数多くの実施例で実施され得る。 図１は本発明を実施している自動細胞分析用装置の斜視図である。 図２は図１に示された装置のブロック図である。 図３は図２の顕微鏡制御器のブロック図である。 図４はハウジングを取り去った図１の装置の平面図である。 図５は図１の装置の顕微鏡サブシステムの側面図である。 図６ａは図１の装置で用いるスライド保持器の平面図である。 図６ｂは図６ａのスライド保持器の下面図である。 図７ａは図１の装置の自動スライド取扱サブシステムの平面図である。 図７ｂは４−４線で取られた図７ａの自動スライド取扱サブシステムの部分横 断面図である。 図８は自動スライド取扱サブシステムの入力モジュールの端面図である。 図８ａ〜８ｄは自動スライド取扱サブシステムの入力動作を示す。 図９ａ〜９ｄは自動スライド取扱サブシステムの出力動作を示す。 図１０は走査域を自動的に決定する処理手順の流れ図である。 図１１は図１０の処理手順において準備されたスライドについての走査路を示 す。 図１２は図１０の処理手順で獲得された１フィールドの画像を示す。 図１３Ａは焦点位置を決定する好適処理手順の流れ図である。 図１３Ｂは「ファースト・レッド」で着色されかつヘモトキシリンで対比着色 された好中球のための焦点位置を決定する好適処理手順の流れ図である。 図１４は初期焦点を自動的に決定する処理手順の流れ図である。 図１５は図１４の処理手順において使用するスライド位置のアレイを示す。 図１６は高倍率で自動焦点決めを行なう処理手順の流れ図である。 図１７Ａはスライド上の着色された生体標本の関心対象を場所決めして識別す る好適処理の全体像の流れ図である。 図１７Ｂは色空間変換のための処理手順の流れ図である。 図１８は動的スレッショルド法による背景抑制を行なう処理手順の流れ図であ る。 図１９は形態学的処理のための処理手順の流れ図である。 図２０はブロッブ分析の処理手順の流れ図である。 図２１は高倍率で画像処理を行なうための処理手順の流れ図である。 図２２は当該装置によって作られた細胞画像のモザイクを示す。 図２３は走査域での有核細胞の数を推定する処理手順の流れ図である。 図２４は当該装置のユーザインターフェースにおいて利用可能な装置機能を示 す。 好適実施例の詳細な説明 ここで図面を参照すると、生体標本の自動細胞分析のための装置が図１では斜 視図でかつ図２ではブロック図の形態で表されているように一般的に参照番号１ ０で示されている。装置１０はハウジング１２に収納された顕微鏡サブシステム ３２を具備している。ハウジング１２はスライド保持器入力ホッパ１６とスライ ド保持器出力ホッパ１８とを含んでいる。ハウジング１２のドア１４は顕微鏡サ ブシステムを外部環境から保護する。コンピュータサブシステムはシステムプロ セッサ２３と画像プロセッサ２５と通信モデム２９とを有するコンピュータ２２ を具備している。更に、コンピュータサブシステムはコンピュータモニタ２６と 画像モニタ２７と記憶装置２１、トラックボール装置３０、キーボード２８およ びカラープリンタ３５を含む他の外部周辺装置とを含んでいる。外部電源２４も システムに電力を供給するために示されている。顕微鏡サブシステムの観察用接 眼レンズ２０が操作者の観察のためハウジング１２から突き出ている。装置１０ は、更に、顕微鏡サブシステム３２により画像を得るようにするＣＣＤカメラ４ ２を含んでいる。システムプロセッサ２３の制御下にある顕微鏡制御器３１は後 に詳細に記載される多数の顕微鏡サブシステムの機能を制御する。Ｘ−Ｙ段３８ に関連する自動スライド給送機構３７は装置１０において自動スライド取扱を行 なう。照明光源４８は光をＸ−Ｙ段３８に投射し、これは引続いて顕微鏡サブシ ステム３２により画像化されて、画像プロセッサ２５で処理するためにＣＣＤカ メラ４２により取得される。顕微鏡制御器３１の制御下にあるＺ段すなわち焦点 段４６は焦点決めのためにＺ平面において顕微鏡サブシステムの偏向を行なわせ る。顕微鏡サブシステム３２は、更に、対物レンズの選択のためのモータ駆動対 物レンズタレット４４を含んでいる。 装置１０の目的は、例えば腫瘍細胞といった正常および異常細胞のような関心 候補対象の検出および計数のため準備された顕微鏡スライドを無人的に自動走査 することにある。好適実施例は、例えばスライドの２平方センチメートルの区域 当り関心候補対象が１から５個といった、数十万の正常細胞当り関心候補対象が ただ１つ存在する可能性があるような稀事象検出のために使用されてもよい。装 置１０は関心候補対象を自動的に場所決めして計数操作し、色、寸法および形状 特性に基づいて生体標本に存在する正常細胞を推定する。関心候補対象および正 常細胞を種々の色で選択的に着色するために多数の着色剤が使用されて、このよ うな細胞が互いに区別され得るようにする。 発明の背景で述べたように、生体標本は有不溶性沈澱物を得るために試薬と調 合されてもよい。本発明の装置はこの沈澱物を関心候補対象として検出するよう に使用される。 装置１０の動作の間に、病理学者あるいは研究所の専門家は準備されたスライ ドをスライド保持器に装着する。スライド保持器６０が図８に示されており、後 に更に説明される。各スライド保持器は４枚までのスライドを保持する。この際 に２５台までのスライド保持器が入力ホッパ１６に装架される。操作者は走査さ れるべき区域の大きさ、形状および場所を指定することができ、あるいは別態様 としてシステムはこの区域を自動的に場所決めすることができる。次いで、操作 者はグラフィカルユーザインターフェースによりスライドの自動走査を開始され るようにシステムに指令する。高精度のモータ駆動Ｘ−Ｙ段３８に最初の保持器 およびスライドを自動装架することで無人的な走査が開始する。スライドに付け られたバーコードラベルはこの装架動作時にバーコードリーダ３３によって読み 取られる。次いで、スライドはユーザ選択の低い顕微鏡倍率、例えば１０ｘで走 査されて候補細胞をそれらの色、寸法および形状特性に基づいて識別する。候補 細胞のＸ−Ｙ場所は走査が終るまで記憶される。 低倍率の走査が終った後に、装置は各候補細胞に自動的に戻り、４０ｘのよう なより高い倍率で再画像決めおよび再焦点決めを行ない、細胞候補を確認する一 層の分析を行なう。装置は病理学者による後の再吟味のため細胞の画像を記憶す る。全ての結果および画像はリムーバブルハードドライブあるいはＤＡＴテープ のような記憶装置２１に記憶されることができ、あるいは再吟味または記憶のた め遠隔位置に伝送されることができる。各スライドの記憶された画像は一層の再 吟味のため画像のモザイクで観察されることができる。更に、病理学者あるいは 操作者は、また、含まれている接眼レンズ２０を用いる顕微鏡によりあるいは画 像モニタ２７上で検出された細胞を直接観察することができる。 装置１０の全体の動作を高いレベルから説明したが、装置の一層の詳細がここ で記載される。図３を参照すると、顕微鏡制御器３１がより詳細に示されている 。顕微鏡制御器３１はシステムバスに接続した多数のサブシステムを含んでいる 。システムプロセッサ１０２はこれらのサブシステムを制御し、ＲＳ２３２制御 器１１０を介して装置システムプロセッサ２３によって制御される。システムプ ロセッサ１０２は１組のモータ制御サブシステム１１４から１２４を制御し、こ れらサブシステムは入力および出力給送器、モータ駆動のタレット４４、Ｘ−Ｙ 段３８およびＺ段４６（図２）を制御する。ヒストグラムプロセッサ１０８は本 明細書で更に記載される焦点決め動作時に分散データを計算するためにＣＣＤカ メラ４２から入力を受ける。 システムプロセッサ１０２はサブ段照明４８の制御のため照明制御器１０６を 更に制御する。システム用照明を供給するハロゲン光電球からの光出力は電球の 経年変化、光学的整合の変化および他の要因のため時間的には変わってしまう。 更に、「過着色」されたスライドはカメラの露光を容認し難いレベルまで減少さ せてしまう。これらの影響を補償するために、照明制御器１０６が含まれている 。この制御器は光レベルの変動を補償する光制御ソフトウェアに関連して使用さ れる。光制御ソフトウェアはカメラからの出力をある間隔で（スライド保持器の 装架の間といった）サンプリングし、光レベルを所望のレベルに調節するように 制御器に指令を与える。この態様で、光制御は自動的となりユーザにとって分か り易く、システム動作に追加の時間を加えない。 好ましくは、システムプロセッサ２３は二重並列構成のインテル・ペンティア ム９０ＭＨｚの装置からなる。好ましくは、画像プロセッサ２５はマトロックス ・イメージング・シリーズ６４０モデル（Ｍａｔｒｏｘ ＩｍａｇｉｎｇＳｅｒ ｉｅｓ ６４０ ｍｏｄｅｌ）からなる。顕微鏡制御器システムプロセッサ１０ ２はアドバンスト・マイクロ・デバイセスＡＭＤ２９Ｋ装置である。 ここで、図４および図５を参照すると、装置１０の一層の詳細が示されている 。 図４はハウジング１２を取り去った装置１０の平面図を示す。自動スライド給送 機構３７の一部が顕微鏡サブシステム３２の左に示され、これはスライド保持器 出力ホッパ１８と関連して、分析したスライド保持器を受けるように働くスライ ド保持器装架解除組立体３４および装架解除プラットフォーム３６を含んでいる 。 図５に一層詳細に示されている振動遮断マウント４０は典型的な研究所環境に おいて生じ得るような機械的衝撃および振動から顕微鏡サブシステム３２を遮断 するために設けられている。外部振動源に加えて、Ｘ−Ｙ段３８の高速動作が顕 微鏡サブシステム３２に振動を誘起してしまう。このような振動源は画像品位に 対する好ましくない影響を回避するために電気光学サブシステムから遮断される ことができる。遮断マウント４０は、１７から２０％の程度の制動係数を達成す るためにケーシングに結合したエラストマー膜に包含されている高粘度シリコン ゲルに入れられたバネ４０ａおよびピストン４０ｂからなる。 ここで、本発明の自動スライド取扱の特徴を説明する。自動スライド取扱サブ システムは一度に単一のスライド保持器に関連して動作する。スライド保持器６ ０はそれぞれ上面図および下面図を与える図６ａおよび図６ｂに示されている。 スライド保持器６０は粘着テープ６２で装着された４枚までのスライド７０を含 んでいる。保持器６０はこの保持器を出力ホッパ１８内で吊り下げるための耳部 ６４を含んでいる。切込み６６およびピッチラック６８がスライド保持器の機械 的取扱のためスライド保持器６０の上端に形成されている。キー溝切欠き６５が 保持器の整合を行なわせるために保持器６０の一側に形成されている。スライド 保持器６０に装着された準備されているスライド７２はサンプル区域７２ａとバ ーコードラベル区域７２ｂとを含んでいる。 図７ａはスライド入力モジュール１５、スライド出力モジュール１７およびＸ −Ｙ段駆動ベルト５０を具備したスライド取扱サブシステムの平面図を与える。 図７ｂは図７ａの線Ａ−Ａに沿って取った部分横断面図を与える。 スライド入力モジュール１５はスライド保持器入力ホッパ１６、装架プラット フォーム５２およびスライド保持器装架サブ組立体５４を具備している。入力ホ ッパ１６は装架プラットフォーム５２上で積み重ねられて一連のスライド保持器 ６０（図６ａおよび図６ｂ）を受ける。案内キー５７は入力ホッパ１６の側部か ら突き出て、それに保持器のキー溝切欠き６５（図６ａ）が適切な整合を達成す るために嵌合する。 入力モジュール１５は、更に、回転割り出しカム５６および装架プラットフォ ーム５２に装着されたスイッチ９０を含んでおり、それらの動作を以下に更に説 明する。保持器装架サブ組立体５４はモータ８６によって駆動される送り入れ駆 動ベルト５９を具備している。送り入れ駆動べルト５９は、このべルトが駆動さ れている時にスライド保持器をＸ−Ｙ段３８に向けて水平方向に押し進めるプッ シャタブ５８を含んでいる。定位スイッチ９５はベルト５９の回転の間にプッシ ャタブ５８を感知する。 特に図７ａを参照すると、Ｘ−Ｙ段３８はそれぞれｘ位置およびｙ位置モータ ９６および９７を備えて図示されており、これらは顕微鏡制御器３１（図３）に よって制御され、スライド取扱サブシステムの一部とは看做さない。Ｘ−Ｙ段３ ８は、更に、照明がスライド保持器に届くようにする穴５５を含んでいる。スイ ッチ９１が穴５５に近接して装着され、保持器との接触を感知し、その時に段駆 動ベルト５０（図７ｂ）を駆動するようにモータ８７を起動する。駆動べルト５ ０は保持器６０のピッチラック６８図６ｂと係合する歯を有する両側タイミング べルトである。 スライド出力モジュール１７はスライド保持器出力ホッパ１８、装架解除プラ ットフォーム３６およびスライド保持器装架解除サブ組立体３４を含んでいる。 装架解除サブ組立体３４は、以下に更に説明する装架解除動作時に装架解除プラ ットフォーム３６を軸９８の周りで回転するモータ８９を具備している。モータ ８８によって駆動される送り出し歯車９３は保持器６０のピッチラック６８（図 ６ｂ）と回転可能に係合し、保持器をスイッチ９２に対抗して停止位置まで送る 。バネ荷重押え付け機構は保持器を装架解除プラットフォーム３６上で適所に保 持する。 ここで、スライド取扱動作を説明する。図８を参照すると、一連のスライド保 持器６０が上部縁６０ａを整合した状態で入力ホッパ１６内で積み重ねられて示 されている。スライド取扱動作が始まると、モータ８５によって駆動される割り 出しカム５６は１回転進んで１枚のスライド保持器だけをホッパ１６の底部にか つ装架プラットフォーム５２に向けて落下させる。 図８ａ〜８ｄはカム作用をより詳細に示す。カム５６はハブ５６ａを含んでお り、それにそれぞれ上方および下方のバネ板５６ｂ、５６ｃが装着されている。 バネ板５６ｂおよび５６ｃは反対向きに位置決めされかつ垂直方向に空間的に隔 てられた半円形の突出部である。図８ａに示された第１の位置で、上方のバネ板 ５６ｂは底部の保持器を切込み部分６６で支持している。図８ｂに示されたカム ５６が１８０゜回転した位置では、上方のバネ板５６ｂは最早保持器を支持しな くなり、その代わりに保持器は少しばかり降下してしまい、下方のバネ板５６ｃ によって支持される。図８ｃは、カム５６が２７０゜回転し、上方のバネ板５６ ｂが次のスライド保持器の切込み６６と係合し始めるように充分に回転された（ 他方反対に対面する下方のバネ板５６ｃが依然として底部の保持器を支持してい る状態で）位置を示す。図８ｄに示された３６０゜の全１回転の後では、下方の バネ板５６ｃは保持器の積み重なりとは反対向きに回転していて最早底部の保持 器を支持しなくなっており、それはその時に装架プラットフォーム５２に載った 状態になっている。この同じ位置で、上方のバネ板５６ｂは次の保持器を支持し 、そのサイクルを繰り返す。 再度図７ａおよび図７ｂを参照すると、保持器が装架プラットフォーム５２に 落下すると、その接触によりスイッチ９０が閉じ、モータ８６および８７を起動 する。モータ８６は、プッシャタブ５８が保持器と接触を行ない保持器をＸ−Ｙ 段駆動ベルトに向けて押し進めるまで送り入れ駆動べルト５９を駆動する。段駆 動ベルト５０は保持器をスイッチ９１との接触が行なわれるまで進め、そのスイ ッチが閉じることにより本明細書で更に説明するスライド走査プロセスを始めさ せる。走査プロセスの終了で、Ｘ−Ｙ段３８は装架解除位置に移動し、モータ８ ７および８８が起動されて段駆動べルト５０を用いて保持器を装架解除プラット フォーム３６に送る。上述したように、モータ８８はスイッチ９２と接触するま で保持器６０の保持器ピッチラック６８（図６ｂ）と係合するように送り出し歯 車９３を駆動する。スイッチ９２を閉じることにより、モータ８９が起動して装 架解除プラットフォーム３６を回転させる。 装架解除動作は出力モジュール１７の端面図（図９ａ〜図９ｄ）においてより 詳細に示されている。図９ａにおいて、装架解除プラットフォーム３６はスライ ド保持器６０を支持する水平位置で示されている。押え付け機構９４は保持器６ ０を一端で固定する。図９ｂは、モータ８９が装架解除プラットフォーム３６を 垂直位置まで回転した（その点でバネ荷重押え付け機構９４がスライド保持器６ ０をホッパ１８に開放する）後の出力モジュール１７を示す。保持器６０は出力 ホッパ１８内で耳部６４（図６ａおよび図６ｂ）により支持される。図９ｃは水 平位置の方向に戻るように回転されている荷解除プラットフォーム３６を示す。 プラットフォーム３６が上向きに回転するにつれ、それは置かれた保持器６０と 接触し、その上向きの移動は保持器を出力ホッパ１８の正面方向に押し進める。 図９ｄは一連のスライド保持器６０を出力ホッパ１８に出力した後の装架解除プ ラットフォーム３６をその元の水平位置で示す。 全体のシステムおよび自動スライド取扱の特徴を説明したが、走査、焦点決め および画像処理に関連する装置１０の様相をここで更に詳細に説明する。 ある場合において、操作者は、関心走査域がスライド上のどこにあるかを時間 的に先立って知ることであろう。検査用のスライドの通常の準備はスライド上へ のサンプルの反復できかつ既知の配置を与える。従って、操作者はこの態様で用 意されるあらゆるスライドの同じ場所の走査域を常に走査するようにシステムに 指令することができる。しかしながら、関心区域が既知ではない、例えばスライ ドが既知の塗抹標本技術で手動的に準備される他の場合がある。本発明の１つの 特徴は組織分析プロセスを用いて走査域を自動的に決定する。 図１０は走査域の自動的位置決めに関連した処理を説明する流れ図である。こ の図に示されているように、基本的な方法は塗抹標本の存在を指示する組織の特 徴を決定してこれら区域を汚れおよび他のアーチファクト（ａｒｔｉｆａｃｔ） から弁別するために全体のスライド域を予備走査することである。 このラスタ走査の各位置で、図１２の場合のような画像がステップ２０４およ び２０６で得られ、組織情報のために分析される。塗抹サンプルの縁部を所定の 画像内に配置することが所望されるために、図１２に示される全体画像よりも小 さな窓７８と呼ばれる区域で組織分析が行なわれる。このプロセスはステップ２ ０８、２１０、２１２および２１４で走査をスライドにわたって繰り返す。 速度のために、組織分析プロセスはより低い倍率、好ましくは４ｘ対物レンズ で行なわれる。低倍率で動作させる１つの理由は最大のスライド域を一度で画像 化するためである。細胞は全体の画像分析のこの段階でまだ解像する必要はない ので、４ｘの倍率が好適である。図１１に示されるような典型的なスライド上で 、スライド７２の端部の部分７２ｂは識別情報でラベル化するために予約されて いる。このラベル域を除いて、全体のスライドは多数の近接画像を与えるために ラスタ走査態様７６で走査される。 各窓の組織値は窓にわたるピクセル分散、窓内の最大および最小ピクセル値の 間の差および他の指示を含んでいる。塗抹状態の存在はブランク域に比べて組織 値を高める。 塗抹位置を決定する観点から塗抹標本に関連した１つの問題はその不均一の厚 さおよび組織である。例えば、塗抹標本は塗抹プロセスの性質のため縁部では比 較的に薄く、中央部に向ってより厚くなると考えられる。この不均一性に適応さ せるために、組織分析は各分析域に対する組織値を与える。この組織値は走査が 塗抹標本にわたって薄い区域から厚い区域に進むにつれ徐々に上昇する傾向があ り、ピークに達し、その後、縁部での薄い区域になるとより低い値まで再度低下 する。この際に、問題は一連の組織値から塗抹の開始および終了あるいは縁部を 決定することである。組織値は、組織データが鋭い始点および終点を持たないた めに方形波波形と適合する。 この走査および組織評価動作を行なった後に、上昇した組織値のどの区域が所 望の塗抹域７４を表すか、並びにどれが好ましくないアーチファクトを表すかを 決定する必要がある。これはステップ２１６において組織値にライン対ラインベ ースでステップ関数を適合させることによって達成される。１つの縁で始点を他 の縁で終点を有する塗抹部にわたる単一の方形波および振幅と似ているこの関数 は弁別のための手段を与える。比較的に高い値が塗抹状態を指示するという理由 で、塗抹あるいは汚れが存在するかどうかを決定するために最も適合するステッ プ関数の振幅が使用される。塗抹状態が存在すると決定されると、全てのライン が処理されるまでこのパターンの始点および終点座標が指示され、塗抹サンプル 域が２１８で定められる。 本明細書で更に説明される初期焦点決め動作の後に、関心走査域が画像分析の ための画像を獲得するために走査される。好適な動作方法は、関心候補対象を識 別しかつ位置決めするようにスライドの完全な走査を最初に低倍率で行ない、そ れに続いてそれら対象を細胞として確認するために高倍率で関心候補対象の一層 の画像分析を行なうことである。別態様の動作方法は各関心候補対象が低解像度 で識別された直後にその対象の高解像度画像分析を行なうことである。次いで、 低解像度走査が再開し、追加の関心候補対象のサーチを行なう。対物レンズを交 換するのに数秒程度かかるために、この別態様の動作方法は完了までより長くか かることとなる。 操作者は走査動作のために使用される倍率レベルを予め選択することができる 。各獲得される走査画像に対してより大きな区域が最初に分析され得るため１０ ｘ対物レンズを用いる低倍率が走査動作にとって好適である。細胞のための全体 の検出プロセスは低倍率（１０ｘ）および高倍率（４０ｘ）の両レベルで行なわ れる決定の組合せを含んでいる。１０ｘの倍率レベルで行なう決定は画面がより 広く、すなわち関連色、寸法および形状と大ざっぱに合致する対象は１０ｘレベ ルで識別される。その後４０ｘ倍率レベルでの分析が続行して意志決定を練りか つ 対象をもっともらしい細胞すなわち関心候補対象として確認する。例えば、４０ ｘレベルでは、ｌ０ｘで識別されたある対象がアーチファクト（この際に分析プ ロセスはこれを認めないことであろう）であることを見い出すことはめずらしく はない。更に、１０ｘで見えている密に充填された関心対象は４０ｘレベルでは 分離される。 細胞が近接した画像フィールドにまたがっていたりあるいはそれらの上に部分 的に重なっているような状況においては、個々の近接した画像フィールドの画像 分析は細胞が拒絶されるかあるいは検出されない結果となってしまうかもしれな い。このような細胞の欠測を回避するために、走査動作は近接した画像フィール ドをｘおよびｙの両方向で重ね合わせることにより補償を行なう。平均細胞の直 径の半分よりも大きな重ね合わせ量が好適である。好適実施例において、ｘおよ びｙ方向の画像フィールドの百分率として重ね合わせが指定される。 画像分析を終える時間は走査域の大きさおよび候補細胞すなわち識別される関 心対象の数に応じて変わり得る。一例で、好適実施例において、５０個の関心対 象が確認されるような２平方センチメートルの走査域の完全な画像分析は約１２ から１５分で行なわれ得る。この例は焦点決め、走査および画像分析だけでなく 、ハードドライブ２１（図２）への４０ｘ画像のモザイクとしてのセーブをも含 んでいる。 １個、２個あるいは極めて少数の関心細胞がスライドのどこかの場所になるで あろうといった「稀事象」適用における本発明の効用を考える。類比によりこの 問題の性質を示すために、スライドをフットボールの大きさにすれば、例えば腫 瘍細胞はびんのふた程の寸法となってしまう。この際に、問題はフットボールの 大きさを急速にサーチして極めて少数のびんのふたを見い出しかつ見落としが全 然無かった高い確実性を持つようにすることである。 たとえ走査域がどんなに限定されても、初期焦点決め動作が走査に先立って各 スライドについて行なわれる必要がある。このことは、保持器におけるスライド の配置が一般的に異なっているために必要なことである。これらの差は保持器に おけるスライドの傾きの僅かな（しかし重要な）変動を含んでいる。これは、正 確な傾き量を決定して走査時に焦点が自動的に維持されることができるようにす る初期焦点決め動作で達成される。 初期焦点決め動作および後に説明される他の焦点決め動作はシステムによって 獲得される画像の処理に基づいている焦点決め方法を用いる。この方法は、スラ イドから反射されるＩＲビームの使用および機械的計測器の使用を含む他の方法 に対してその簡単さのために選択された。また、これらの他の方法は標本がカバ ーガラスで保護されている時には適切には働かなくなってしまう。好適な方法は 、焦点決めを行なうために追加の部品を含む必要がないためにより低いシステム コストと向上した信頼性のものとなる。 図１３Ａは「焦点中心点（ｆｏｃｕｓ ｐｏｉｎｔ）」処理手順を示す流れ図 を与える。この基本的な方法はピクセル値平均の周りで取られたピクセル値分散 （あるいは標準偏差）が最良の焦点で最大となるという事実に基づく。「ブルー ト力（ｂｒｕｔｅ−ｆｏｒｃｅ）」方法はコンピュータ制御のＺすなわち焦点段 を用いて焦点を簡単にステップ化し、各ステップでのピクセル分散を計算しそし て最大分散を与える焦点位置に戻ることができるようにする。このような方法は 余りにも時間がかかるものとなってしまう。従って、図１３Ａに示されるように 追加の特徴が加えられた。 これらの特徴は比較的に粗い数の焦点位置でピクセル分散を決定すること、次 いで最適な焦点を決定するより高速の手段を与えるように曲線をデータに適合さ せることを含んでいる。この基本的なプロセスは粗および細密の２つのステップ において与えられる。 ２２０〜２３０での粗ステップの間に、Ｚ段はユーザ指定の範囲の焦点位置に わたってステップ化されるが、その際にステップの大きさもユーザ指定である。 粗焦点決めに対してこれらデータはガウス関数に密に適合していることが見い出 された。従って、分散対焦点位置データのこの初期設定は２２８でガウス関数に 最小２乗適合される。このガウス曲線のピークの位置はステップ２３２への入力 のための焦点位置の初期すなわち粗い推定値を決定する。 これに引続いて、粗焦点位置に中央決めしたより小さな焦点範囲にわたったよ り小さなステップを用いて第２のステップ化動作２３２〜２４２が行なわれる。 経験は、このより小さな範囲にわたって取られたデータが二階多項式と一般的に 極めて良く合致することを示す。この最小２乗適合が２４０で行なわれたら、二 階曲線のピークは２４４で細密焦点位置を与える。 図１４は、スライドのその保持器内での向きを決定するためにこの焦点決め方 法がどのようにして使用されるかの処理手順を示す。示されるように、焦点位置 は２６４で走査域に中心決めした３ｘ３グリッドの点に対して上で説明したよう に決定される。これら点の１つあるいはそれ以上が走査域の外側にある場合には 、この方法は２６６で低い値のピクセル分散によってこれを感知する。この場合 において、走査域の中心により近い追加の点が選択される。図１５は点８０の初 期のアレイと中心により近い選択された新たな点８２とを示す。一旦焦点位置の このアレイが２６８で決定されると、２７０で最小２乗平面がこのデータに適合 される。この最良適合平面の上方あるいは下方で余りにも遠く離れて存在する焦 点中心点（走査域にわたって汚れているカバーガラスから生じてしまうような） は２７２で放棄され、次いでデータは再適合される。次いで、２７４でこの平面 は走査時に焦点を維持するための所望のＺ位置情報を与える。 最良適合焦点平面の決定後に、走査域は前に述べたように走査域にわたってＸ ラスタ走査で走査される。走査の間に、Ｘ段は走査域の開始点に位置決めされ、 焦点（Ｚ）段は最良適合焦点平面に位置決めされ、画像が後に説明するように獲 得されて処理され、そしてこのプロセスは走査域にわたる全ての点に対して反復 される。この態様で、走査時の点で時間がかかる再焦点決めの必要無しに焦点が 自動的に維持される。 ４０ｘあるいは６０ｘレベルでの細胞対象の確認に先立って、上記の最良の適 合平面が与えるよりもより正確な焦点をこのより高い倍率の使用が必要とするた めに再焦点決めが行なわれる。図１６はこの処理のための流れ図を与える。理解 され得るように、このプロセスは対象が画像ピクセル分散を最大にする点で前に 説明した細密焦点方法に類似している。これは、２７６、２７８でＺ段での焦点 位置の範囲にわたってステップ化し、２７８で各位置での画像分散を計算し、２ ８２で二階多項式をこれらデータに適合し、そして２８４、２８６で最良焦点位 置の推定を与えるようにこの曲線のピークを計算することによって達成される。 この最後の焦点決めステップは、この倍率が０．５ミクロン以内へのあるいはそ れよりも良い焦点設定を必要とする理由で焦点範囲および焦点ステップの大きさ がより小さくなる点で前のものとは異なっている。 細胞着色特性のある組合せに対して、多項式のピークを選択することとは対照 的に、最も大きな分散を与える焦点位置を数値的に選択することによって改善し た焦点を得ることができることが特記されなければならない。このような場合に おいて、最良の焦点の推定を与えるために多項式が使用され、最後のステップは 最も高いピクセル分散を与える実際のＺ位置を選択する。４０ｘあるいは６０ｘ での焦点決めプロセスの間の任意の時間で焦点位置が不適当であるとパラメータ が指示するとしたら、システムは図１３Ａに関連して上に説明したような粗焦点 決めプロセスに自動的に戻ることが同様特記されなければならない。これは、標 本の厚さの変動が急速な態様で適応されることができるようにする。 ある生体標本および着色剤に対して、上で述べた焦点決め方法は最適に焦点決 めされる結果を与えない。例えば、好中球として知られているある白血球はその 細胞の細胞質内のアルカリ性フォスファターゼを識別するために普通に知られて いる着色剤である「ファースト・レッド」で着色されることができる。これら細 胞およびそれらの内部の物質を更に識別するために、標本は細胞の核を識別する ヘマトキシリンで対比着色されることができる。そのように処理された細胞にお いて、アルカリ性フォスファターゼを有する細胞質はその細胞質のアルカリ性フ ォスファターゼの量に比例して赤色の影となり、核は青色となる。しかしながら 、細胞質および核が重なる場合には、細胞は紫色に見える。これらの色の組合せ は、上で述べた焦点プロセスを用いて焦点決めされるＺ位置を見い出すためには 妨げとなるように思われる。 高倍率で最良の焦点位置を見い出すために、図１３Ｂに示されるもののような 焦点方法が使用されてもよい。その方法は関心候補対象の中心に近いのピクセル を選択し（ブロック２４８）かつその選択されたピクセルの周りに中心決めされ る関心領域を定める（ブロック２５０）によって開始する。好ましくは、関心領 域の幅は多数のコラムであり、これは２の累乗である。幅選択は、好ましくは１ 次元高速フーリエ変換（ＦＥＴ）技術を用いて関心領域の引続く処理を行なうこ とでなされる。当該技術内で周知であるように、ＦＥＴ技術を用いてピクセル値 のコラムを処理することはコラムの数を２の累乗で処理することによって容易に される。関心領域の高さも好適実施例においては２の累乗であるが、関心領域を 処理するために２次元ＦＥＴ技術を使用しなければその必要はない。 関心領域が選択された後は、ピクセル値のコラムは関心領域のための周波数成 分のスペクトルを決定するために好適な１次元ＦＥＴを用いて処理される（ブロ ック２５２）。周波数スペクトルはＤＣからある最も高い周波数成分まで及んで いる。各周波数成分に対して、複素量が計算される。好ましくは、最も高い成分 の約２５％から最も高い成分の約７５％までの範囲の周波数成分のための複素量 が関心領域の合計累乗数を決定するために２乗されて加算される（ブロック２５ ４）。別態様として、関心領域は関心領域におけるピクセル値のＦＥＴ処理によ って発生されるスプリアス高周波成分を減少するためにハニング窓（Ｈａｎｎｉ ｎｇ ｗｉｎｄｏｗ）のような仕上げ窓で処理されてもよい。関心領域のこのよ うな予備処理により、完全な周波数範囲にわたる全ての複素量が２乗されて加算 されることができるようになる。領域に対する累乗数が計算されて記憶された（ ブロック２５６）後に、新たな焦点位置が選択されて焦点調節され（ブロック２ ５８、２６０）、処理が繰り返される。各焦点位置が評価された後に、最も大き な累乗ファクタを有するものが焦点における最良のものとして選択される（ブロ ック２６２）。 以下は着色された腫瘍細胞のような関心候補対象が走査プロセスの間に所定の 画像あるいはフィールドに存在するかどうかを決定するために使用される画像処 理方法を説明する。走査時に決定された関心候補対象はより高い倍率（４０ｘあ るいは６０ｘ）で再画像化され、決定が確認され、この細胞に対する関心領域が 病理学者による後の再吟味のためにセーブされる。 画像処理は色空間変換、低域濾波、背景抑制、アーチファクト抑制、形態学的 処理およびブロッブ分析を含んでいる。操作者にとって、これらステップの任意 のものあるいは全てを行なうようにかつあるステップを１回以上あるいは続けて 数回行なうかどうかを構成化するオプションが設けられている。ステップの順序 が変えられそれにより特定の試薬あるいは試薬の組合せのために最適化されても よいが、本明細書に記載される順序が好ましいことも同様特記されなければなら ない。低域濾波、スレッショルド処理、形態学的処理およびブロッブ分析の画像 処理ステップが一般的に既知の画像処理構築ブロックであることが特記されなけ ればならない。 好適なプロセスの全体像が図１７Ａに示されている。スライド上の着色された 生体標本の関心候補対象を識別して場所決めする好適なプロセスは低倍率でスラ イドを操作することによって得られる画像を獲得する（ブロック２８８）ことで 開始する。次いで、各画像は第１の色空間から第２の色空間に変換され（ブロッ ク２９０）、色変換された画像は低域濾波される（ブロック２９２）。次いで、 低域変換された画像のピクセルはあるスレッショルドと比較され（ブロック２９ ４）、好ましくは、このスレッショルドに等しいかあるいはこれよりも大きい値 を有するピクセルは関心ピクセル候補対象として識別されかつそのスレッショル ドよりも小さなものはアーチファクトあるいは背景ピクセルであると決定される 。次いで、関心ピクセル候補対象は関心候補対象として関心ピクセル候補対象の 群を識別するために形態学的に処理される（ブロック２９６）。次いで、これら 関心候補対象はブロッブ分析パラメータと比較され（ブロック２９８）てブロッ ブ分析パラメータと一致しない対象から関心候補対象を更に区別し、このように して一層の処理を必要としないようにする。関心候補対象の場所は高倍率での確 認に先立って記憶されてもよい。プロセスは、関心候補対象が確認されたかどう かを決定する（ブロック３００）ことに続く。それらが確認されていなかったら 、光学システムは高倍率に設定され（ブロック３０２）、低倍率画像で識別され た関心候補対象に対応する場所でのスライドの画像が得られる（ブロック２８８ ）。次いで、これら画像は色変換され（ブロック２９０）、低域濾波され（ブロ ック２９２）、スレッショルドと比較され（ブロック２９４）、形態学的に処理 され（ブロック２９６）、ブロッブ分析パラメータと比較され（ブロック２９８ ）、低倍率画像から位置決めされたどの関心候補対象が関心対象であるかを確認 する。次いで、関心対象の座標が将来の参照のために記憶される（ブロック３０ ３）。 幾つかの理由から好適実施例に対して神経網処理手法は考慮されなかった。最 初に、好適実施例は、この場合に限定されないが、「稀事象」検出のために最適 化される。神経網は何を捜すべきかについて訓練されなければならないため、往 往数千のサンプルがこの訓練のため神経網に与えられる必要がある。これは稀事 象の応用のためには実際的でない。第２に神経網処理は往々大きなファクタだけ 「決定的」方法よりも低速になってしまう。従って、神経網は本願に対して適切 であるとは思えなかった（本発明のある特徴は神経網システムに有利に適用され る可能性はあるが）。 一般的に、腫瘍細胞のような関心候補対象は寸法、形状および色を含む特性の 組合せに基づいて決定される。これら特性に基づく意志決定の連鎖は色空間変換 プロセスで開始する。顕微鏡サブシステムに結合したＣＣＤカメラは６４０×４ ８０ピクセルからなる色画像を出力する。各ピクセルは赤、緑および青（ＲＧＢ )信号力値からなる。 腫瘍および通常の細胞のような、関心候補対象およびそれらの背景間の差はそ れらそれぞれの色から決定され得るため、ＲＧＢ値のマトリクスを異なった色空 間に変換することが望まれる。一般的に、標本は、色が「赤みをおびている」１ つあるいはそれ以上の工業標準着色剤（例えば、ＤＡＢ、ＮｅｗＦｕｃｈｓｉｎ 、ＡＥＣ）で着色される。関心候補対象は多くの種類の着色剤で着色でき、この ため通常の細胞を着色しないままで赤色に見える。標本は、また、ヘマトキシリ ンで対比着色されて、通常の細胞すなわち関心対象を含まない細胞が青に見える ようにしてもよい。これら対象に加えて、汚れおよび異物が黒、灰色に見えるよ うにすることができ、あるいはまた使用される着色処理に応じて赤色または青色 に僅かに着色されるようにすることもできる。塗抹標本に同様存在する残留プラ ズマあるいは他の流体もある色を有するようにしてもよい。 色変換動作において、ＲＧＢ信号値の２つのものの比は色情報を弁別するため の手段を与えるように作られる。各ピクセルのための３つの信号値では、以下の ９つの異なった比を作ることができる。 Ｒ／Ｒ、Ｒ／Ｇ、Ｒ／Ｂ、Ｇ／Ｇ、Ｇ／Ｂ、Ｇ／Ｒ、Ｂ／Ｂ、Ｂ／Ｇ、Ｂ／Ｒ 選択する最適な比はスライド標本において見込まれる色情報の範囲に依存する。 上に記したように、腫瘍細胞のような関心候補対象を検出するために使用される 典型的な着色剤は優勢的緑あるいは青とは対照的に優勢的赤である。従って、着 色された関心細胞のピクセルは緑あるいは青成分のいずれよりも大きな赤成分を 含んでいる。赤を青で割った比（Ｒ／Ｂ）は腫瘍細胞に対するものよりも大きい がスライド上の透明あるいは白区域に対してはほぼ１である値を与える。残りの 細胞すなわち通常の細胞は典型的には青色に着色されるために、これら後者の細 胞ピクセルに対するＲ／Ｂ比は１以下の値を与える。このＲ／Ｇ比はこれら適用 において典型的な色情報を明白に分離するために好ましい。 図１７Ｂはこの変換を行なう流れ図を示す。処理速度の観点で、変換はルック アップテーブルで実現される。色変換のためにルックアップテーブルを使用する ことは、１）割算演算を行ない、２）その結果を０から２５５の範囲のピクセル 値の画像として処理するためにスケーリングし、３）無限比（すなわちゼロによ る割算）を避けるために各色帯域（Ｒ、Ｇ、Ｂ）で低ピクセル値を有する対象を 「黒」として定めるといった３つの機能を達成する。これらの「黒」対象は典型 的には着色アーチファクトであるか、あるいは標本上のカバーガラスを動かすこ とで生じる気泡の縁部となることができる。 一旦３０４で特定の色比（すなわち、腫瘍および取り除かれていない細胞の着 色の選択）に対してルックアップテーブルが構築されたら、元のＲＧＢ画像の各 ピクセルは３０８で変換されて、出力が生じる。赤着色の腫瘍細胞を青着色の通 常のものから分離することが目的であるため、色値の比が、この際に、ユーザ指 定のファクタでスケーリングされる。一例において、１２８のファクタおよび（ 赤ピクセル値）／（青ピクセル値）の比に対して、スライドの透明区域は１２８ の最終Ｘ値のため１２８でスケーリングした１の比を有することになる。赤着色 した腫瘍細胞にあるピクセルは１２８よりも大きなＸ値を有することになり、通 常細胞の青着色された核は１２８よりも小さな値を持つことになる。この態様で 、所望の関心対象を数値的に弁別することができる。生じた６４０×４８０ピク セルマトリクス（Ｘ画像と言及する）は０から２５５の範囲の値を有するグレー スケール画像である。 他の方法が色情報を弁別するために存在する。１つの古典的方法はＲＧＢ色情 報をＨＳＩ（色相、彩度、輝度）空間のような他の空間に変換する。このような 空間において、赤、青、緑、黄のような明確に異なった色相は容易に分離され得 る。更に、比較的に明るく着色された対象は異なる彩度のためより強く着色され たものから区別されることができる。しかしながら、ＲＧＢ空間からＨＳＩ空間 への変換はより複雑な計算を必要とする。色比への変換はより高速であり、例え ば、本発明の比率技術によって全画像は約３０ｍｓで変換され得るが、ＨＳＩ変 換では数秒掛かってしまう。 更に他の手法においては、カメラから単一の色チャンネルを取ることにより色 情報を得ることができる。一例として、赤色の対象が比較的に暗いような青チャ ンネルを考える。この青チャンネルにおいては青色あるいは白色である対象は比 較的に明るい。原理的に、単一の色チャンネルを取り、スレッショルドを単純に 設定して、あるスレッショルドよりも暗いあらゆるものを例えば腫瘍細胞のよう な関心候補対象として類別することができる（再吟味されているチャンネルにお いて、それは赤であり、従って暗いためである）。しかしながら、この単一チャ ンネル手法に伴う１つの問題が不均一の照明の時に生じる。照明の不均一の結果 、どの色チャンネルでもピクセル値が不均一となり、例えば画像の中央部ではピ ークを生じ、照明が落ちるような縁部では減衰する傾向となる。この不均一色情 報に関してスレッショルド処理を行なうことは縁部が往々スレッショルド以下に 落ちるために問題を生じさせ、従って適切なスレッショルドレベルを選ぶことが より困難となる。しかしながら、比率技術を持ってすれば、赤チャンネルの値が 中央部から縁部に向って落ちる場合であっても、青チャンネルの値も同様中央部 から縁部に向って落ち、この結果均一な比となる。従って、比率技術は照明の不 均一性に対して一層影響され難い。 前に説明したように、この色変換手法は色バランス、すなわち赤、緑および青 チャンネルの相対出力の変化には比較的に無感応性である。しかしながら、色帯 域のどれか１つのカメラの飽和あるいは不十分な露光を回避するためにはある制 御が必要である。この色バランス操作は、透明区域および既知の光学的透過率す なわち黒化度を有する「暗」区域からなる較正スライドを使用することによって 自動的に行なわれる。システムはこれら透明および「暗」区域から画像を得て、 画像プロセッサ２５のための「白」および「黒」調節を較正し、それにより正し い色バランスを与える。 色バランス制御に加えて、ある機械的整合がこのプロセスにおいて自動化され る。スライド上で計測される種々の顕微鏡対物レンズに対する視界の中心点は数 ミクロン（あるいは数十ミクロン）だけ変えることができる。これは、タレット ４４（図４）で決定されるような顕微鏡対物レンズ４４ａの位置の僅かな変化、 システムの光学軸に関する対物レンズの整合の小さな変化、並びに他のファクタ の結果である。各顕微鏡の対物レンズを同じ点に中心決めすることが所望される ため、これら機械的オフセットが測定されて自動的に較正されなければならない 。 これは、認識可能な形あるいはマークを含んだ試験スライドを画像化すること によって達成される。このパターンの画像では所定の対物レンズを有するシステ ムによって得られ、マークの位置が決定される。次いで、システムはタレットを 次の対物レンズまで回転し、試験対象の画像を得て、その位置が再び決定される ようにする。試験マークの明らかな位置変化がこの対物レンズのために記録され る。このプロセスは全ての対物レンズに対して連続して行なわれる。 一旦これら空間的オフセットが決定されると、それらは対物レンズの交換時に 等しい（しかし反対向き）量のオフセットだけ段３８を移動することにより自動 的に補償される。この態様で、別の対物レンズが選択されたら、中心点あるいは 観察区域の明白な転換は生じない。 低域濾波プロセスはスレッショルド処理に先行する。スレッショルド処理の目 的は、スレッショルドベル以上の腫瘍細胞のような関心候補対象だけを有するピ クセル画像マトリクス並びに他にそれ以下のあらゆるものを得ることである。し かしながら、実際に獲得する画像はノイズを含んでいる。ホワイトノイズおよび アーチファクトを含むノイズは幾つかの形態を取ることができる。顕微鏡スライ ドは着色プロセスにおいて色を得る小片の異物を持ってしまい、これらはアーチ ファクトとして知られている。これらアーチファクトは数ピクセルの程度の一般 的に小さくかつ光散乱区域であり、これらはスレッショルド以上である。低域濾 波の目的は全体の色変換画像を実質的に曇らせるかあるいは不鮮明にすることで ある。低域濾波プロセスは腫瘍細胞のような関心対象よりも大きなアーチファク トを不鮮明にし、それによってスレッショルド処理プロセスを通過する多数のア ーチファクトを無くするかあるいは減少する。この結果の清浄なスレッショルド 処理画像が下流に生じる。 低域濾波プロセスにおいて、６４０×４８０のｘ画像の各ピクセルには３×３ マトリクスの係数が与えられる。好適なマトリクス係数は次の通りである。 各ピクセル位置で、関心ピクセルおよびその隣接のものからなる３×３マトリク スが係数マトリクスと掛算され、関心ピクセルのための単一の値を与えるように 加算される。この空間合成プロセスの出力は再び６４０×４８０マトリクスとな る。 一例として、中心ピクセル、この中心ピクセルだけが２５５の値を有しかつ他 のその隣接のもの、上左、上、上右等のそれぞれが０の値を有するような場合を 考える。この特異な白ピクセルの場合は小さな対象に対応する。係数マトリクス を用いるマトリクス掛算および加算の結果は中心ピクセルに対して１／９（２５ ５）すなわち２８の値となり、この値は１２８の基準スレッショルド以下である 。ここで、ピクセルの全てが大きな対象に対応する２５５の値を有する他の場合 を考える。この場合に対して３×３マトリクスについての低域濾波操作を行なう ことは中心ピクセルに対して２５５の値を与える。従って、大きな対象はそれら の値を保持するが、小さな対象は振幅が減少されるか除去される。好適動作方法 において、低域濾波プロセスがＸ画像について連続して２回行なわれる。 Ｘ画像の腫瘍細胞のような関心対象を他の対象および背景から分離するために 、関心細胞内のピクセルを２５５の値に設定しかつ全ての他の区域を０に設定す るように設計されたスレッショルド処理動作が行なわれる。スレッショルド処理 は、理想的には、関心細胞が白色でありかつ画像の残りが黒色であるような画像 を与える。スレッショルド処理における問題の一面はスレッショルドレベルをど こに設定するかである。関心細胞が１２８の基準スレッショルド以上の任意のピ クセル値によって指示されるようには単純に想定できない。典型的な画像化シス テムは光源として白熱ハロゲン光電球を用いることができる。電球が経年変化す るにつれ、赤および青色出力の相対量が変化してしまう。電球の経年変化として の傾 向は青色が赤色および緑色よりも大きく低下することである。時間に伴うこの光 源変動に適応するために、各獲得画像に対してスレッショルドを動的に調節する 動的スレッショルド処理プロセスが使用される。従って、各６４０×４８０に対 しては、その画像に特有の単一のスレッショルド値が与えられる。 図１８に示されるように、この基本的な方法は３１２で各フィールドに対して 平均Ｘ値およびこの平均についての標準偏差を計算することである。次いで、３ １４でスレッショルドはこの平均と、（ユーザ指定の）ファクタおよび色変換し たピクセル値の標準偏差の積によって定められる量との和に設定される。標準偏 差は画像の対象の構造および数に相互に関連する。好ましくは、ユーザ指定のフ ァクタはほぼ１．５から２．５の範囲になる。このファクタは着色剤が主に細胞 境界内に保持されたようなスライドに対してはその範囲の下端になるように選択 され、また着色剤がスライド全体に広がって存在するようなスライドに対しては そのファクタはその範囲の上端になるように選択される。この態様で、より大き いかあるいはより低い背景輝度を有する区域がスライド上にあれば、スレッショ ルドは背景対象の減少を援助するために上昇されるかあるいは低下されることが できる。この方法を持ってすれば、スレッショルドは光源の経年変化に伴ってス テップ状で変化し、経年変化の影響は相殺される。３１６でのスレッショルド処 理ステップから生じる画像マトリクスは黒（０）および白（２５５）ピクセルの ２進画像である。 上に説明したもののようなスレッショルド処理ではよくある場合であるが、あ る不必要な区域がノイズ、小さな着色された細胞片および他のアーチファクトの ためスレッショルド値以上になることがある。正しい関心細胞に比較してそれら が小さな寸法であるためにそれらのアーチファクトを除去することが所望され、 かつこれが可能である。形態学的プロセスがこの機能を行なうために使用される 。 形態学的処理はそれが２進画像に与えられることを除き前に説明した低域濾波 合成プロセス（ｌｏｗ ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｐｒ ｏｃｅｓｓ）に類似する。空間合成と同様に、形態学的プロセスは入力画像マト リクスをピクセル対ピクセルでトラバースし、処理ピクセルを出力マトリクスに 置く。低域合成プロセスの場合のように隣接ピクセルの加重和を計算するの ではなく、形態学的プロセスは隣接ピクセルを非線形の態様で組み合せるために 設定理論動作を用いる。 浸食（ｅｒｏｓｉｏｎ）は単一のピクセル層が対象の縁部から取られるような プロセスである。膨張（ｄｉｌａｔｉｏｎ）は単一のピクセル層を対象の縁部に 加える逆のプロセスである。形態学的処理の能力はスレッショルド処理プロセス を通りかつなおも腫瘍細胞である可能性がない小さな対象を除去する一層の弁別 を与えることである。形態学的「開」を形成する侵食および膨張プロセスは、好 ましくは、大きな対象をそのままにして小さな対象を消滅させるようにする。２ 進画像の形態学的処理は「デジタル画像処理」第１２７〜１３７ページ、Ｇ．Ａ ．Ｂａｘｅｓ著、Ｊｏｈｎ Ｗｉｌｅｙ ＆ Ｓｏｎｓ刊（１９９４年）に詳細 に記載されている。 図１９はこのプロセスのための流れ図を示す。そこに示されるように、形態学 的「開」プロセスはこの抑制を行なう。単一形態学的開は単一形態学的侵食３２ ０とそれに続く単一形態学的膨張３２２とからなる。複合「開」は複合侵食とそ れに続く複合膨張とからなる。好適実施例において、１つあるいはそれ以上の形 態学的開が好ましいと見い出された。 処理連鎖のこの点で、処理画像は腫瘍細胞のような（何等かが元の画像に存在 した場合に）スレッショルド処理した関心対象および上のプロセスによって除去 される程大きくはなかった可能性があるある残留アーチファクトを含んでいる。 図２０はスレッショルド処理画像における対象の数、寸法および位置を決定す るために行なわれるブロッブ分析を示す流れ図を与える。ブロッブは同じ「色」 、この場合には２５５の値を有する接続ピクセルの領域として定義される。３２ ４でこのような領域の数を決定し、かつ３２６で各検出されたブロッブの区域お よびｘ、ｙ座標を決定するために全部の画像にわたって処理が行なわれる。 腫瘍細胞に対する３２８での各ブロッブの寸法と既知の最小区域の比較は、ど の対象が腫瘍細胞のような関心対象であるか並びにどれがアーチファクトである かについての決定の改善を可能とする。この段で関心細胞として識別された対象 の位置（ｘ、ｙは下で説明される最終の４０ｘ画像化ステップのためにセーブさ れる。寸法試験を通らない対象はアーチファクトとして無視される。 上で説明した処理連鎖は関心候補細胞として走査倍率で対象を識別する。図２ １に示されるように、走査の終了で、システムは３３０において４０ｘ倍率の対 物レンズに切り替わり、各候補は３３２で識別を確認するために再画像化される 。各４０ｘ画像は上で説明したと同じステップを用いるがより高い倍率（例えば 区域）のために好ましく変更された試験パラメータを用いて３３４で再処理され る。３３６で、各確認細胞に中心決めした関心領域が病理学者による再吟味のた めハードドライブにセーブされる。 前に記したように、セーブした画像のモザイクは病理学者による観察のため利 用可能にされる。図２２に示されるように、画像分析によって確認された一連の 細胞の画像はモザイク１５０で表される。この際に、病理学者は各細胞画像を受 け入れるか（１５２）あるいは拒絶するか（１５３）どうかについて決定を行な うように画像を可視的に検査することができる。このような決定は書き付けられ て、印刷レポートを作るため画像のモザイクと共にセーブされることができる。 細胞およびその領域の画像をセーブすることに加えて、病理学者が細胞を接眼 レンズを通してあるいは画像モニタ上で直接観察することを望む際には細胞座標 がセーブされる。この場合に、病理学者はスライド保持器を再装架し、細胞画像 のモザイクから観察のためスライドおよび細胞を選択し、システムは観察のため 顕微鏡下の細胞を自動的に位置決めする。 ヘマトキシリンで着色された核を有する通常の細胞は往々極めて多数、１０ｘ 画像当り数千の数となることが見い出された。これらの細胞はこのように数が多 いため並びにそれらが塊となる傾向があるため、各個別の核状化細胞の計数は速 度を犠牲にして過度の処理負担を加えることになり、塊形成のため必ずしも正確 な計数値を与えるとは限らないことになる。当該装置はヘマトキシリン青で着色 された各フィールドの全区域が測定されてこの区域が塊形成した細胞の平均寸法 で割られるような推定プロセスを行なう。図２３はこのプロセスの概略を示す。 このプロセスにおいて、単一の色帯域（赤チャンネルは青着色した核形成細胞 に対して最良のコントラストを与える）は、３４２で各フィールドに対する平均 ピクセル値を計算し、３４４、３４６で示されるように２つのスレッショルド値 （高および低）を確立し、３４８でこれら２つの値間のピクセルの数を計数する ことによって処理される。汚れあるいは他の不透明な異物がなければ、これは優 勢青ピクセルの数の計数値を与える。３５０でこの値を核形成細胞の平均区域で 割りかつ３５２で全てのフィールドにわたってループ操作することによって、適 切な細胞計数値が得られる。このプロセスの予備試験は±１５％での精度を示す 。あるスライド準備技術に対して、核形成細胞の寸法は典型的な寸法よりも極め て大きくなってしまうことが特記されなければならない。操作者はこれらの特性 を補償するために適切な核形成細胞の寸法を選択することができる。 どの画像化システムでも同様であるように、画像化光学機器、カメラ、電子機 器および他の構成要素の変調伝達関数（ＭＴＦ）特性のため変調伝達（すなわち コントラスト）のある損失が生じる。病理学者の再吟味並びに記録目的の両方の ため関心細胞の「高品位画像」をセーブすることが所望されるという理由で、こ れらのＭＴＦ損失を補償することが所望される。 ＭＴＦ補償、すなわちＭＴＦＣは獲得されたデジタル画像に対して与えられる デジタルプロセスとして行なわれる。低ノイズレベルを維持した状態で、記憶装 置上の画像の高空間周波数内容を回復させるためにデジタルフィルタが使用され る。このＭＴＦＣ技術を持ってすれば、通常の油浸あるいは他のハードウェアべ ースの方法と対照的にデジタル処理方法の使用により画像品位が向上されあるい は回復される。ＭＴＦＣは「画像処理ハンドブック」第２２５および３３７ぺー ジ、Ｊ．Ｃ．Ｒｕｅｓ著、ＣＲＣ Ｐｒｅｓｓ刊（１９９５年）に更に詳細に記 載されている。 図２４を参照すれば、装置１０のユーザインターフェースにおいて利用可能な 機能が示されている。コンピュータモニタ２６に図形で表されるユーザインター フェースから、操作者は、獲得４０２、分析４０４およびシステム構成化４０６ を含む装置機能間を選択することができる。獲得レベル４０２で、操作者は手動 ４０８および自動４１０動作モード間を選択することができる。手動モードにお いて、操作者には手動の動作４０９が与えられる。分析評価に関する患者情報４ １４は４１２で入力される。 分析レベル４０４においては、再吟味４１６およびレポート４１８機能が利用 可能となる。再吟味レベル４１６で、操作者はモンタージュ機能４２０を選択す ることができる。このモンタージュレベルで、病理学者は、画像へアクセス４２ ２、細胞の受入／拒絶４２４、塊形成細胞の計数４２６、細胞計数値の受入／拒 絶４２８および４３０でのページのセーブを含む診断再吟味機能を行なうことが できる。レポートレベル４１８は操作者が患者レポート４３２を発行することが できるようにする。 構成化レベル４０６においては、４３４で選好（ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）を構 成化し、４３６で操作者情報４３７を入力し、４３８でシステムログを作成し、 かつ４４０でメニューパネルをトグルするように装作者が選択することができる 。構成化選好は４４２、４５２での走査域選択機能、４４４でのモンタージュ仕 様、４４６でのバーコード取扱、４４８でのデフォルト細胞計数、４５０での着 色剤選択、および４５４での走査対象選択を含んでいる。 等価物 本発明がその好適実施例に関連して詳細に示されかつ説明されたが、形態にお ける種々の変化並びに詳細が添付の請求の範囲により定められた発明の精神およ び範囲から逸脱することなく本発明においてなされ得ることが当業者により理解 されるであろう。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項 【提出日】１９９７年１１月１７日（１９９７．１１．１７） 【補正内容】 明 細 書 生体標本の自動画像分析の方法および装置 発明の背景 腫瘍学を含む医学診断の分野において、生体標本の試験により癌細胞のような 関心細胞の検出、識別、計量化および性状把握は診断の重要な項目である。典型 的に、骨髄、リンパ節、末梢血液、脳脊髄液、尿、しん出液、細針吸引液、末梢 血液擦傷痕あるいは他の材料のような生体標本が関心細胞を識別するためにその 標本を着色することによって準備される。細胞標本準備の１つの方法は、単クー ロン抗体とか、多クーロン抗血清とか、あるいは腫瘍細胞のような関心細胞の成 分と反応する核酸とかになり得る特定のプローブと標本を反応させることである 。この反応は、溶性無色基体を有色不溶性沈澱物に変換するようにアルカリ性フ ォスファターゼあるいはぶどう糖オキシダーゼあるいはぺルオキシダーゼのよう な酵素の反応を用いて、または染料をプローブに直接結合することによって検出 され得る。 従来における生体標本の検査は研究所の専門家あるいは病理学者のいずれかに よって手作業で行なわれていた。手作業の方法にあっては、生体標本を備えて準 備されたスライドが関心候補細胞を視覚的に場所決めするように顕微鏡下で低倍 率で観察される。次いで、関心細胞が場所決めされるスライドの区域が腫瘍ある いは癌細胞のような関心細胞としてこれら対象を確認するためにより高倍率で観 察される。この手作業の方法は時間が掛かり、スライドの区域を見失うことを含 む誤りを生じ易い。 試験プロセスの速度および精度を改善する自動細胞分析システムが開発されて いる。１つの既知の対話式システムはラック収納スライド（それらの幾つかは操 作者による分析評価のため前に識別されている）を走査するための単一の高能力 顕微鏡対物レンズを含んでいる。そのシステムにおいて、操作者は最初に手作業 の方法と同様に低倍率で各スライドを操作し、後の分析のためそのスライドの関 心点を書き留めておく。次いで、操作者は書き留めた場所のアドレスと関連した 機能とをデータファイルに記憶する。一旦関心点が操作者によって場所決めされ て記憶されてしまった状態で、その後そのスライドはそのスライドのマークした 点での画像を獲得して、画像分析を行なう自動分析装置に置かれる。 ＥＰ−Ａ−０ ２１３ ６６６は単一パラメータの画像、特にグレースケール 画像を表示するための方法および装置を開示している。元の画像の各ピクセルは ８〜３２ビットで表されるコントラスト範囲を持つことができる。この大きなコ ントラスト範囲をユーザに可視状態にするために、元の画像の圧縮された局部信 号成分を輝度情報に、また背景信号性分を表示される画像の色情報にマッピング することが教示されている。 発明の概要 上述の自動システムに伴う問題は分析の目的で細胞対象を最初に位置決めする ためには操作者の入力を連続して必要とすることである。手動入力についてのこ のような連続した依存は関心細胞を見失うことを含む誤りに結び付いてしまう。 請 求 の 範 囲 １．試薬と共に準備された生体標本を有するスライドの拡大区域の第１の色空 間における色画像の自動分析の方法において、 関心候補対象のピクセルを背景ピクセルから区別するために上記第１の色空間 の上記画像のピクセルを第２の色空間に変換するステップと、 関心候補対象を上記第２の色空間の上記関心候補対出力のピクセルから識別す るステップと、を具備したことを特徴とする方法。 ２．請求の範囲第１項記載の方法において、上記第１の色空間は各ピクセルに 対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは上記第１の色空間 の各ピクセルに対する上記赤、青および緑の成分の内の２つの成分間の比を形成 してこれらピクセルを上記第２の色空間に変換することを含んだ方法。 ３．請求の範囲第２項記載の方法において、 上記第１の色空間の成分の比に対応する上記第２の色空間の各ピクセルに対す るグレースケール値を選択するステップを更に具備した方法。 ４．請求の範囲第１項記載の方法において、上記第１の色空間は各ピクセルに 対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは上記第１の色空間 の各ピクセルに対する上記赤、青および緑の成分の内の成分を色相、彩度および 輝度空間のピクセル値に変換することを含んだ方法。 ５．請求の範囲第１項記載の方法において、上記第１の色空間は各ピクセルに 対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは各ピクセルに対す る単一成分のためのピクセル値をあるスレッショルドと比較して上記スレッショ ルドに等しいかあるいはそれより大きな成分値を有するピクセルを関心候補対象 のピクセルとして識別しかつ上記スレッショルドよりも小さな成分を有するピク セルを背景ピクセルとして識別することを含んだ方法。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ， ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，Ｓ Ｚ，ＵＧ)，ＵＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ， ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，Ｇ Ｅ，ＨＵ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ， ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，Ｐ Ｌ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者 ライディング，トマス，ジェイ. アメリカ合衆国32904 フロリダ州ウエス ト メルボルン，リンビル フォールズ ドライブ 663 (72)発明者 リング，ジェームズ，イー. アメリカ合衆国32905 フロリダ州パーム ベイ，エヌ．イー．，サンスウェプト ロード 1011

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 1． 試薬と共に準備された生体標本を有するスライドの拡大区域の画像の自動 分析の方法において、 関心候補対象のピクセルを背景ピクセルから区別するために第１の色空間の画 像のピクセルを第２の色空間に変換するステップと、 関心候補対象を上記第２の色空間の上記関心候補対象のピクセルから識別する ステップと、を具備した方法。 2． 請求の範囲第１項記載の方法において、上記第１の色空間は各ピクセルに 対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは上記第１の色空間 の各ピクセルに対する上記赤、青および緑成分の内の２つの成分間の比を形成し てこれらピクセルを上記第２の色空間に変換することを含んだ方法。 3． 請求の範囲第２項記載の方法において、 上記第１の色空間の成分の比に対応する上記第２の色空間の各ピクセルに対す るグレースケール値を選択するステップを更に具備した方法。 4． 請求の範囲第１項記載の方法において、上記第１の色空間は各ピクセルに 対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは上記第１の色空間 の各ピクセルに対する上記赤、青および緑成分の内の成分を色相、彩度および輝 度空間のピクセル値に変換することを含んだ方法。 5．請求の範囲第１項記載の方法において、上記第１の色空間は各ピクセルに 対する赤、緑および青成分を含んでおり、上記変換ステップは各ピクセルに対す る単一成分のためのピクセル値をあるスレッショルドと比較して上記スレッショ ルドに等しいかあるいはそれより大きな成分値を有するピクセルを関心候補対象 のピクセルとして識別しかつ上記スレッショルドよりも小さな成分を有するピク セルを背景ピクセルとして識別することを含んだ方法。 6．請求の範囲第１項記載の方法において、 アーチファクトピクセルを識別するために上記関心候補対象のピクセルを形態 学的に処理するステップと、 上記関心候補対象をアーチファクトピクセルとして識別されない残りの関心候 補対象のピクセルから識別するステップと、を更に具備した方法。 7．請求の範囲第６項記載の方法において、 上記関心候補対象のピクセルを低域フィルタで、当該低域濾波した関心候補対 象のピクセルを形態学的に処理することに先立って濾波するステップを、更に具 備した方法。 8．請求の範囲第７項記載の方法において、 上記低域濾波した関心候補対象のピクセルをあるスレッショルドと、このスレ ッショルド値よりも大きいかあるいはそれに等しい値を有する上記関心候補候補 対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って比較するステップを、更に 具備した方法。 9．請求の範囲第８項記載の方法において、 上記関心候補対象のピクセルの平均値を計算するステップと、 スレッショルドファクタを特定するステップと、 上記関心候補対象のピクセルに対する標準偏差を計算するステップと、 上記関心候補対象のピクセルと上記スレッショルドを比較することに先立って 、上記スレッショルドを上記平均値と上記スレッショルドファクタおよび上記標 準偏差の積との和に設定するステップと、を更に具備した方法。 10．請求の範囲第７項記載の方法において、上記識別するステップは、 上記形態学的に処理した関心候補対象のピクセルを係合した関心候補対象のピ クセルの領域にグループ分けして関心対象を識別するステップと、 上記関心対象をブロッブ分析パラメータと比較するステップと、 上記ブロッブ分析パラメータに対応する区域を有する関心候補対象の場所座標 を記憶するステップと、を更に具備した方法。 11．請求の範囲１０項記載の方法において、上記前に行なわれた方法ステップ は低倍率で獲得された画像について行なわれ、この方法は、 上記関心対象を識別したスライドを観察する光学システムを高倍率に調節する ステップと、 各関心候補対象に対する対応する場所座標でのスライドの高倍率画像を獲得す るステップと、 高倍率関心候補対象のピクセルを背景ピクセルから区別するため上記第１の画 像空間の高倍率画像のピクセルを第２の色空間に変換するステップと、 高倍率関心対象を上記第２の色空間の関心候補対象のピクセルから識別するス テップと、を更に具備した方法。 12．請求の範囲第１１項記載の方法において、 アーチファクトピクセルを識別するために上記高倍率関心候補対象のピクセル を形態学的に処理するステップと、 上記高倍率関心候補対象をアーチファクトピクセルとして識別されない残りの 高倍率関心候補対象のピクセルから識別するステップと、を更に具備した方法。 13．請求の範囲第１２項記載の方法において、 上記高倍率関心候補対象のピクセルを低域フィルタで、当該低域濾波した高倍 率関心候補対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って濾波するステッ プを、更に具備した方法。 14．請求の範囲第１３項記載の方法において、 上記低域濾波した高倍率関心候補対象のピクセルをあるスレッショルドと、こ のスレッショルド値よりも大きいかあるいはそれに等しい値を有する上記高倍率 関心候補候補対象のピクセルを形態学的に処理することに先立って比較するステ ップを、更に具備した方法。 15．請求の範囲第１４項記載の方法において、 上記高倍率感心候補対象のピクセルの平均値を計算するステップと、 スレッショルドファクタを特定するステップと、 上記高倍率関心候補対象のピクセルに対する標準偏差を計算するステップと、 上記高倍率関心候補対象のピクセルと上記スレッショルドを比較することに先立 って、上記スレッショルドを上記平均値と上記スレッショルドファクタおよび上 記標準偏差の積との和に設定するステップと、を更に具備した方法。 16．請求の範囲第１５項記載の方法において、 上記低域濾波した高倍率の関心候補対象のピクセルを、係合した高倍率の関心 候補対象のピクセルの領域にグループ分けして高倍率の関心対象を識別するステ ップと、 上記高倍率の関心対象をブロッブ分析パラメータと比較するステップと、 上記ブロッブ分析パラメータに対応する上記高倍率の関心対象の場所座標を記 憶するステップと、を更に具備した方法。 17．請求の範囲第１１項記載の方法において、光学システムが上記低倍率ステ ップを行なうことに先立って初期焦点決めされるようにした方法。 18．請求の範囲第１７項記載の方法において、上記低倍率ステップを行なうこ とに先立って上記光学システムの初期焦点決めを行なうことは、 （ａ）上記光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）着色された生体標本を上に有するスライドの画像を低倍率で獲得し、か つこの獲得された画像に対するピクセル平均についてのピクセル分散を計算する ステップと、 （ｃ）上記Z段の位置を歩進するステップと、 （ｄ）第１の組の分散データを形成するようにステップ（ｂ）および（ｃ）を 一定数の粗の繰り返しで反復するステップと、 （ｅ）上記第１の組の分散データの第１の関数への最小２乗適合を行なうステ ップと、 （ｆ）上記Ｚ段を上記第１の関数のピーク近くの位置に位置決めするステップ と、 （ｇ）第２の組の分散データを形成するようにステップ（ｂ）および（ｃ）を 一定数の細密の繰り返しで反復するステップと、 （ｈ）上記第２の組の分散データの第２の関数への最小２乗適合を行なうステ ップと、 （ｉ）この最小２乗適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選 択するステップと、 （ｊ）焦点位置のアレイを形成するようにＸ−Ｙ段位置のアレイに対して上記 ステップを行ない、かつ最小２乗適合焦点平面を与えるように焦点位置のアレイ の最小２乗適合を行なうステップと、を更に具備した方法。 19．請求の範囲第１７項記載の方法において、上記低倍率ステップを行なうこ とに先立って上記光学システムの初期焦点決めを行なうことは、 （ａ）上記光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）画像を獲得して、この獲得した画像に対するピクセル平均についてのピ クセル分散を計算するステップと、 （ｃ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｄ）ステップ（ｂ）および（ｃ）を一定数の繰り返しで反復するステップと 、 （ｅ）上記分散データの既知の関数への最小２乗適合を行なうステップと、 （ｆ）この最小２状適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選 択するステップと、を更に具備した方法。 20．請求の範囲第１１項記載の方法において、光学システムを調節する上記ス テップは、 （ａ）上記光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 （ｃ）上記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステ ップと、 （ｄ）上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素 量を識別するように上記関心領域の高速フーリエ変換を行なうステップと、 （ｅ）上記関心領域の高速フーリエ変換に対する最大周波数成分の２５％から ７５％の範囲内にある周波数成分に対する複素量の２乗を加算することによって 累乗値を計算するステップと、 （ｆ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｇ）ステップ（ｂ）〜（ｅ）を一定数の繰り返しで反復するステップと、 （ｈ）最大累乗値に対応するＺ段位置を最良焦点位置として選択するステップ と、を更に具備した方法。 21．請求の範囲第１１項記載の方法において、光学システムを調節する上記ス テップは、 （ａ）上記光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 （ｃ）記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステッ プと、 （ｄ）上記関心領域にハニング窓関数を与えるステップと、 （ｄ）上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素 量を識別するように上記ハニング窓関数の適用に続いて上記関心領域の高速フー リエ変換を行なうステップと、 （ｅ）上記関心領域の高速フーリエ変換に対する周波数成分の複素量の２乗を 加算することによって累乗値を計算するステップと、 （ｆ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｇ）ステップ（ｂ）〜（ｅ）を一定数の繰り返しで反復するステップと、 （ｈ）最大累乗値に対応するＺ段位置を最良焦点位置として選択するステップ と、を更に具備した方法。 22．自動顕微鏡システムの光学システムを初期焦点決めする方法において、 （ａ）光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）画像を獲得して、この獲得した画像に対するピクセル平均についてのピ クセル分散を計算するステップと、 （ｃ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｄ）ステップ（ｂ）および（ｃ）を一定数の繰り返しで反復するステップと 、 （ｅ）上記分散データの既知の関数への最小２乗適合を行なうステップと、 （ｆ）この最小２状適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選 択するステップと、を具備した方法。 23．自動顕微鏡システムの光学システムを初期焦点決めする方法において、 （ａ）光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）着色された生体標本を上に有するスライドの画像を低倍率で獲得し、か つこの獲得された画像に対するピクセル平均についてのピクセル分散を計算する ステップと、 （ｃ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｄ）第１の組の分散データを形成するようにステップ（ｂ）および（ｃ）を 一定数の粗の繰り返しで反復するステップと、 （ｅ）上記第１の組の分散データの第１の関数への最小２乗適合を行なうステ ップと、 （ｆ）上記Ｚ段を上記第１の関数のピーク近くの位置に位置決めするステップ と、 （ｇ）第２の組の分散データを形成するようにステップ（ｂ）および（ｃ）を 一定数の細密の繰り返しで反復するステップと、 （ｈ）上記第２の組の分散データの第２の関数への最小２乗適合を行なうステ ップと、 （ｉ）この最小２乗適合曲線のピーク値を上記最良焦点位置の評価値として選 択するステップと、 （ｊ）焦点位置のアレイを形成するようにＸ−Ｙ段位置のアレイに対して上記 ステップを行ない、かつ最小２乗適合焦点平面を与えるように焦点位置のアレイ の最小２乗適合を行なうステップと、を具備した方法。 24．自動顕微鏡システムの光学システムを高倍率で焦点決めする方法において 、 （ａ）光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 （ｃ）上記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステ ップと、 （ｄ）上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素 量を識別するように上記関心領域の高速フーリエ変換を行なうステップと、 （ｅ）上記関心領域の高速フーリエ変換に対する最大周波数成分の２５％から ７５％の範囲内にある周波数成分に対する複素量の２乗を加算することによって 累乗値を計算するステップと、 （ｆ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｇ）ステップ（ｂ）〜（ｅ）を一定数の繰り返しで反復するステップと、 （ｈ）最大累乗値に対応するＺ段位置を最良焦点位置として選択するステップ と、を具備した方法。 25．自動顕微鏡システムの光学システムを高倍率で焦点決めする方法において 、 （ａ）上記光学システムを初期Ｚ段位置に位置決めするステップと、 （ｂ）画像を獲得して、関心候補対象の中心ピクセルを選択するステップと、 （ｃ）上記選択した中心ピクセルの周りに中心決めして関心領域を定めるステ ップと、 （ｄ）上記関心領域にハニング窓関数を与えるステップと、 （ｄ）上記関心領域に対する周波数成分およびそれら周波数成分に対する複素 量を識別するように上記ハニング窓関数の適用に続いて上記関心領域の高速フー リエ変換を行なうステップと、 （ｅ）上記関心領域の高速フーリエ変換に対する周波数成分の複素量の２乗を 加算することによって累乗値を計算するステップと、 （ｆ）上記Ｚ段の位置を歩進するステップと、 （ｇ）ステップ（ｂ）〜（ｅ）を一定数の繰り返しで反復するステップと、 （ｈ）最大累乗値に対応するＺ段位置を最良焦点位置として選択するステップ と、を具備した方法。 26．生体標本を有するスライドの自動画像分析のための装置において、 Ｘ−Ｙ段を有する光学システムと、 上記光学システムの低倍率で複数の場所において上記スライドの走査域にわた って走査する手段と、 上記走査域の各場所で低倍率画像を獲得する手段と、 関心候補対象を検出するために各低倍率画像を処理するプロセッサと、 各関心候補対象に対する各場所のＸ−Ｙ座標を記憶する手段と、 上記光学システムを高倍率に調節する手段と、 上記Ｘ−Ｙ段を各関心候補対象のための場所に再位置決めする手段と、 各関心候補対象の高倍率画像を獲得する手段と、 各高倍率画像を記憶する記憶装置と、を具備した装置。 27．生体標本を有するスライドの自動画像分析のための装置において、 Ｘ−Ｙ段を有する光学システムと、 上記光学システムの低倍率で複数の場所において上記スライドの走査域にわた って走査する手段と、 上記走査域の各場所で低倍率画像を獲得する手段と、 関心候補対象を検出するために各低倍率画像を処理するプロセッサと、 各関心候補対象に対する各場所のＸ−Ｙ座標を記憶する手段と、 上記光学システムを高倍率に調節する手段と、 上記Ｘ−Ｙ段を各関心候補対象のための場所に再位置決めする手段と、 各関心候補対象の高倍率画像を獲得する手段と、 各高倍率画像を記憶する記憶装置と、を具備した装置。