JPH06231229A - 悪性変化を測定することによる癌性又は前癌性組織の自動検出 - Google Patents
悪性変化を測定することによる癌性又は前癌性組織の自動検出Info
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- JPH06231229A JPH06231229A JP5257358A JP25735893A JPH06231229A JP H06231229 A JPH06231229 A JP H06231229A JP 5257358 A JP5257358 A JP 5257358A JP 25735893 A JP25735893 A JP 25735893A JP H06231229 A JPH06231229 A JP H06231229A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 高いサンプリング密度の光変換器を有する顕
微鏡を用いた悪性変化を検出するための装置と方法を提
供すること。 【構成】 細胞核の画像を正確な焦点距離で得、この画
像を、核のエッジを正確に位置付けるための再配置アル
ゴリズムを用いて分割し、ＤＮＡの分布を含んだ画像の
特徴を多変量解析を用いて分析し、悪性変化を検出す
る。
微鏡を用いた悪性変化を検出するための装置と方法を提
供すること。 【構成】 細胞核の画像を正確な焦点距離で得、この画
像を、核のエッジを正確に位置付けるための再配置アル
ゴリズムを用いて分割し、ＤＮＡの分布を含んだ画像の
特徴を多変量解析を用いて分析し、悪性変化を検出す
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、表面的には正常な組織
の細胞核の特徴を測定することによって組織の癌性又は
前癌性病巣の存在を自動的に検出する装置、及び方法に
関する。
の細胞核の特徴を測定することによって組織の癌性又は
前癌性病巣の存在を自動的に検出する装置、及び方法に
関する。
【０００２】
【従来の技術】最近の５０年間、顕微鏡スライドに置か
れた癌性又は前癌性細胞を自動的に検出しうる装置を開
発する試みがなされている。例えば、頸部サンプルの完
全自動化されたプレスクリーニング装置を開発すること
を試みている多くのグループによって研究及び開発が行
われている。全ての場合に、これらの装置には、専門家
（human experts ）によって行われる仕事と同様の仕事
をするような試みがなされている。即ち、全スライドを
大まかな及び細かな空間的分解能でスキャンし、癌性又
は全癌性病巣から摂取された癌性及び前癌性細胞を調査
し、特徴づけるような試みがなされている。
れた癌性又は前癌性細胞を自動的に検出しうる装置を開
発する試みがなされている。例えば、頸部サンプルの完
全自動化されたプレスクリーニング装置を開発すること
を試みている多くのグループによって研究及び開発が行
われている。全ての場合に、これらの装置には、専門家
（human experts ）によって行われる仕事と同様の仕事
をするような試みがなされている。即ち、全スライドを
大まかな及び細かな空間的分解能でスキャンし、癌性又
は全癌性病巣から摂取された癌性及び前癌性細胞を調査
し、特徴づけるような試みがなされている。
【０００３】従来技術の装置は、核の大きさ、核の形、
核と細胞質の比率、核中のＤＮＡ及び核中のＤＮＡ分布
のような核及び細胞質の特徴を使用し、癌性及び前癌性
細胞を同定している。多くの異なったアプローチが試み
られている。幾つかのグループが優れた結果に対しても
望ましい結果を有する半自動化された変形に到達したと
主張しているが、今日まで有効なシステムは商業的に利
用されていない。このようなシステムは、光変換器、時
にはビデオカメラ、コンピューターでコントロールでき
るモーターを取り付けたｘ、ｙ、ｚ台、イメージボード
を有するコンピューター並びにビデオモニター、プリン
ター及び入力装置のような周辺機器を備えた顕微鏡を有
する自動画像血球計算装置より構成される。 細胞及び
核の自動認識、関心のある領域の分割、自動焦点、及び
他の機能のためのアルゴリズムもすでに開発されてい
る。このようなシステムが癌性及び前癌性細胞を認識す
るように操作される種々のアプローチがあり、これには
多変量解析（例えば、判別関数分析）、決定樹（decisi
on trees）及びニューラルネットワークが含まれる。
核と細胞質の比率、核中のＤＮＡ及び核中のＤＮＡ分布
のような核及び細胞質の特徴を使用し、癌性及び前癌性
細胞を同定している。多くの異なったアプローチが試み
られている。幾つかのグループが優れた結果に対しても
望ましい結果を有する半自動化された変形に到達したと
主張しているが、今日まで有効なシステムは商業的に利
用されていない。このようなシステムは、光変換器、時
にはビデオカメラ、コンピューターでコントロールでき
るモーターを取り付けたｘ、ｙ、ｚ台、イメージボード
を有するコンピューター並びにビデオモニター、プリン
ター及び入力装置のような周辺機器を備えた顕微鏡を有
する自動画像血球計算装置より構成される。 細胞及び
核の自動認識、関心のある領域の分割、自動焦点、及び
他の機能のためのアルゴリズムもすでに開発されてい
る。このようなシステムが癌性及び前癌性細胞を認識す
るように操作される種々のアプローチがあり、これには
多変量解析（例えば、判別関数分析）、決定樹（decisi
on trees）及びニューラルネットワークが含まれる。
【０００４】今日利用できるシステム又は開発下にある
システムの全てが、少なくとも１つの完全な癌性又は前
癌性細胞の検出に頼っており、その特徴化を必要として
いる。これには非常に高い精度、感度及び特性が要求さ
れる。公知のシステムでは、今日までに開発された人為
要素の除去アルゴリズムの不正確性が問題とされてお
り、この問題に関しては、実際の癌性又は前癌性細胞
と、半自動化されたアプローチのみで生じる人為要素と
の間を区別するために専門家を使用できるのみであっ
た。
システムの全てが、少なくとも１つの完全な癌性又は前
癌性細胞の検出に頼っており、その特徴化を必要として
いる。これには非常に高い精度、感度及び特性が要求さ
れる。公知のシステムでは、今日までに開発された人為
要素の除去アルゴリズムの不正確性が問題とされてお
り、この問題に関しては、実際の癌性又は前癌性細胞
と、半自動化されたアプローチのみで生じる人為要素と
の間を区別するために専門家を使用できるのみであっ
た。
【０００５】従ってこれらの試みは、信頼できる検出系
を与えない。例えば、頸部サンプルの誤った陰性率は、
最も優れた細胞学スクリーニング検査室で７〜１０％で
あることが定着している。追加の陰性結果が、スクリー
ニングする細胞技術者及び細胞病理学者、並びにスクリ
ーニング装置に誤りがない場合でも生じる。これは、試
験されるサンプルが、病巣以外の場所、例えば、癌性又
は前癌性成長が起こっている場所からわずかに離れた領
域で採取された場合に生じる。このようなサンプリング
のエラーによる誤った陰性率は、１０〜２０％になると
見積もられている。
を与えない。例えば、頸部サンプルの誤った陰性率は、
最も優れた細胞学スクリーニング検査室で７〜１０％で
あることが定着している。追加の陰性結果が、スクリー
ニングする細胞技術者及び細胞病理学者、並びにスクリ
ーニング装置に誤りがない場合でも生じる。これは、試
験されるサンプルが、病巣以外の場所、例えば、癌性又
は前癌性成長が起こっている場所からわずかに離れた領
域で採取された場合に生じる。このようなサンプリング
のエラーによる誤った陰性率は、１０〜２０％になると
見積もられている。
【０００６】癌性成長に近い成長をしている表面上正常
な細胞の核の特徴を非常に注意深く測定することによっ
て、ほんとうに正常な細胞の核、即ち組織中で癌性成長
していない正常で健康な個体の細胞の特徴とのわずかな
差が示されることは、幾つかの組織（例えば、くび、結
腸）に対して報告されている。癌性又は前癌性病巣の近
辺で成長する表面上正常な細胞の変化した核の特徴であ
って、正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞
のものと比較された特徴は、悪性変化（Malignancy ass
ociated changes ）（ＭＡＣｓ）として文献中に言及さ
れている。特に、ＭＡＣｓは、核の特徴、とりわけＭＡ
Ｃｓの細胞の核中の遺伝物質の分布を表わす特徴によっ
て明らかにされる。個々の特徴は、健康な個体と癌性成
長を隠している個体間を区別できるように十分に識別で
きないが、多変量解析において多くの特徴を組合せて、
このような個体間の十分な分離が提供できることがわか
る。しかし、このような検出を行うことができる完全な
自動化システムは、開発されていない。細胞のデータ
（画像）は、最も高い空間的及び光度的な解像度、正確
な焦点、並びに関心のある領域、即ち核の正確な分割で
得られなければならない。従来のシステムでは人為要素
が除去されにくく、また分割能力が制限されているの
で、試験される個々の細胞又は核を同定するためには、
高度に訓練された専門家が必要である。加えて、大量の
このような細胞画像、典型的には１サンプル当たり２０
０以上の細胞の画像を適切な結果を得るために分析しな
ければならない。
な細胞の核の特徴を非常に注意深く測定することによっ
て、ほんとうに正常な細胞の核、即ち組織中で癌性成長
していない正常で健康な個体の細胞の特徴とのわずかな
差が示されることは、幾つかの組織（例えば、くび、結
腸）に対して報告されている。癌性又は前癌性病巣の近
辺で成長する表面上正常な細胞の変化した核の特徴であ
って、正常で健康な個体の同じタイプの組織の正常細胞
のものと比較された特徴は、悪性変化（Malignancy ass
ociated changes ）（ＭＡＣｓ）として文献中に言及さ
れている。特に、ＭＡＣｓは、核の特徴、とりわけＭＡ
Ｃｓの細胞の核中の遺伝物質の分布を表わす特徴によっ
て明らかにされる。個々の特徴は、健康な個体と癌性成
長を隠している個体間を区別できるように十分に識別で
きないが、多変量解析において多くの特徴を組合せて、
このような個体間の十分な分離が提供できることがわか
る。しかし、このような検出を行うことができる完全な
自動化システムは、開発されていない。細胞のデータ
（画像）は、最も高い空間的及び光度的な解像度、正確
な焦点、並びに関心のある領域、即ち核の正確な分割で
得られなければならない。従来のシステムでは人為要素
が除去されにくく、また分割能力が制限されているの
で、試験される個々の細胞又は核を同定するためには、
高度に訓練された専門家が必要である。加えて、大量の
このような細胞画像、典型的には１サンプル当たり２０
０以上の細胞の画像を適切な結果を得るために分析しな
ければならない。
【０００７】このよな手順は、時間を浪費し、冗長にな
るだけでなく、十分な数の細胞画像を蓄積し、取り出
し、分析するのに典型的には数時間を要するので、前検
査には実用的でない。
るだけでなく、十分な数の細胞画像を蓄積し、取り出
し、分析するのに典型的には数時間を要するので、前検
査には実用的でない。
【０００８】本発明は、数百の細胞画像が、数分間だけ
続く分析に使用されような表面上正常な細胞の核の画像
のみを用いて完全な自動化法でＭＡＣｓを測定するため
の装置と方法を開示する。
続く分析に使用されような表面上正常な細胞の核の画像
のみを用いて完全な自動化法でＭＡＣｓを測定するため
の装置と方法を開示する。
【０００９】
【発明の概要】本発明の１つの側面に従えば、本発明に
は、一次画像平面を光学的に接続したサンプリング密度
光変換器を有する顕微鏡を具備した細胞中の悪性変化を
検出するための装置が含まれる。イメージボードは、光
変換器からのデジタル化された画像を取り出し、加工す
るための変換器と結合されている。コントラストを最大
にする焦点位置を見い出すことによって、正確で再現で
きるオブジェクティブの焦点距離を決定するための方法
が提供される。核のエッジを再配置するための閾値的手
段とソフトウエア手段、及び、閾値及び判別関数で構成
される決定樹に至るクラスター分析を含んだ多変量解析
を用いることによって画像の特徴を分析するための手段
が提供される。
は、一次画像平面を光学的に接続したサンプリング密度
光変換器を有する顕微鏡を具備した細胞中の悪性変化を
検出するための装置が含まれる。イメージボードは、光
変換器からのデジタル化された画像を取り出し、加工す
るための変換器と結合されている。コントラストを最大
にする焦点位置を見い出すことによって、正確で再現で
きるオブジェクティブの焦点距離を決定するための方法
が提供される。核のエッジを再配置するための閾値的手
段とソフトウエア手段、及び、閾値及び判別関数で構成
される決定樹に至るクラスター分析を含んだ多変量解析
を用いることによって画像の特徴を分析するための手段
が提供される。
【００１０】本発明の他の側面では、本発明は、顕微鏡
の一次画像平面を光学的に接続した高サンプリング密度
光変換器、及び光変換器からの画像を加工するためのイ
メージボードを有する顕微鏡を提供し、焦点位置の関数
として、核の物質のコントラストを最大にすることによ
って顕微鏡からの画像中の核の、正確で再現できる焦点
を補足し、閾値マスクが、少なくとも全てのエッジを含
有し、核の実際のエッジの一次近似を得るような画像を
スレッシュホールドし（thresholding) 、核周辺の連続
的な輪郭をこわさないような最小の勾配で段階的に画素
を取り除くことによって核の実際のエッジを決定し、画
像の特徴を分析し、閾値及び判別関数で構成される決定
樹に至るクラスター分析を含んだ画像の多変量解析を行
う方法を含有する。
の一次画像平面を光学的に接続した高サンプリング密度
光変換器、及び光変換器からの画像を加工するためのイ
メージボードを有する顕微鏡を提供し、焦点位置の関数
として、核の物質のコントラストを最大にすることによ
って顕微鏡からの画像中の核の、正確で再現できる焦点
を補足し、閾値マスクが、少なくとも全てのエッジを含
有し、核の実際のエッジの一次近似を得るような画像を
スレッシュホールドし（thresholding) 、核周辺の連続
的な輪郭をこわさないような最小の勾配で段階的に画素
を取り除くことによって核の実際のエッジを決定し、画
像の特徴を分析し、閾値及び判別関数で構成される決定
樹に至るクラスター分析を含んだ画像の多変量解析を行
う方法を含有する。
【００１１】
【本発明の詳細な説明】本発明は、頸部サンプル中の悪
性変化の検出に関する本発明の好ましい態様を言及する
ことによってより完全に評価しうる。
性変化の検出に関する本発明の好ましい態様を言及する
ことによってより完全に評価しうる。
【００１２】サンプルは、まず核（ＤＭＡ）物質の化学
量論的な着色によって処理される。化学量論的吸光度染
色剤（例えば、ガロシアニン、アズレ−Ａ等）又は化学
量論的蛍光染色剤（例えば、ＤＡＰＩ、ヨウ化プロピジ
ウム等）のような他の染色剤も使用できるが、我々は、
チオニン（Thionin ）を用いる修正されたFeulgen 法を
開発することによってこれを達成した。
量論的な着色によって処理される。化学量論的吸光度染
色剤（例えば、ガロシアニン、アズレ−Ａ等）又は化学
量論的蛍光染色剤（例えば、ＤＡＰＩ、ヨウ化プロピジ
ウム等）のような他の染色剤も使用できるが、我々は、
チオニン（Thionin ）を用いる修正されたFeulgen 法を
開発することによってこれを達成した。
【００１３】典型的には、４０x のオブジェクティブ
を、頸部サンプルの細胞を観察するために使用されるだ
ろう。しかし、我々は、レンズの歪みの影響で、４０x
のオブジェクティブでは、焦点合わせが困難で、従っ
て、核の画像を分割することが難しいことを見い出し
た。加えて、４０x のオブジェクティブは、巨大で、ス
ライドカバースリップに当たる危険性があるばかりでな
く、焦点距離の深度が浅くなるという危険性がある。従
って、本発明の好ましい態様では、２０x ／．７５のオ
ブジェクティブを、顕微鏡に取り付けられた高いサンプ
リング濃度のセンサーと共に使用する。
を、頸部サンプルの細胞を観察するために使用されるだ
ろう。しかし、我々は、レンズの歪みの影響で、４０x
のオブジェクティブでは、焦点合わせが困難で、従っ
て、核の画像を分割することが難しいことを見い出し
た。加えて、４０x のオブジェクティブは、巨大で、ス
ライドカバースリップに当たる危険性があるばかりでな
く、焦点距離の深度が浅くなるという危険性がある。従
って、本発明の好ましい態様では、２０x ／．７５のオ
ブジェクティブを、顕微鏡に取り付けられた高いサンプ
リング濃度のセンサーと共に使用する。
【００１４】コンピューター２は、モーターを取り付け
た顕微鏡台４をコントローラー５を通して制御し、全て
のソフトウエア及び出力機能を実行する。
た顕微鏡台４をコントローラー５を通して制御し、全て
のソフトウエア及び出力機能を実行する。
【００１５】光変換器６、コントローラー７、及びデジ
タル化回路８が使用される。光変換器６は、１００％の
曲線因子、０．３μｍ以下の画素サイズを有する５００
グレイレベル以上の測光解像度を有する科学的な電荷結
合素子より成る。この変換器は、一次画像平面、又は無
視できる画像の歪みを与える顕微鏡の他のカメラポート
に乗せられている。また、イメージボード１０は、細胞
核の画像を取り出し、加工するためのものである。
タル化回路８が使用される。光変換器６は、１００％の
曲線因子、０．３μｍ以下の画素サイズを有する５００
グレイレベル以上の測光解像度を有する科学的な電荷結
合素子より成る。この変換器は、一次画像平面、又は無
視できる画像の歪みを与える顕微鏡の他のカメラポート
に乗せられている。また、イメージボード１０は、細胞
核の画像を取り出し、加工するためのものである。
【００１６】ＭＡＣｓを検出するために、装置は、正確
で再現可能な焦点距離で画像を取り出さなければならな
い。この焦点距離は、焦点位置の関数として核物質のコ
ントラストを最大にすることによって達成される。画素
の大きさ及び空間的な解像度が与えられれば、典型的な
核の画像は、直径で３〜７μｍの数百の個々の画素を含
有する。これは、オブジェクティブの一次画像平面に置
かれた変換器を有する２０x のオブジェクティブで達成
される。
で再現可能な焦点距離で画像を取り出さなければならな
い。この焦点距離は、焦点位置の関数として核物質のコ
ントラストを最大にすることによって達成される。画素
の大きさ及び空間的な解像度が与えられれば、典型的な
核の画像は、直径で３〜７μｍの数百の個々の画素を含
有する。これは、オブジェクティブの一次画像平面に置
かれた変換器を有する２０x のオブジェクティブで達成
される。
【００１７】加えて、全ての画像は、核をカバーする全
ての画素がマスクに属するように正確に分割されなけれ
ばならない。分割は重要な段階である。画像の単純なス
レッシュホールディングは、測定された画像（レンズ、
照明、カメラの暗電流、及び他の欠点を補正した）から
得られ、核全体に渡ってほぼ等しい量で存在すると仮定
される核の周りの物質（即ち細胞質）の吸光度によって
補正される。閾値マスクのエッジは、核の実際のエッジ
の第一近似を表わす。実際のエッジは、エッジの再配置
アルゴリズムで得られ、このアルゴリズムは、近似した
エッジを拡大し、次いで核周辺の連続的な輪郭をこわさ
ないような最小の勾配で段階的に画素を取り除くことに
よって操作される。
ての画素がマスクに属するように正確に分割されなけれ
ばならない。分割は重要な段階である。画像の単純なス
レッシュホールディングは、測定された画像（レンズ、
照明、カメラの暗電流、及び他の欠点を補正した）から
得られ、核全体に渡ってほぼ等しい量で存在すると仮定
される核の周りの物質（即ち細胞質）の吸光度によって
補正される。閾値マスクのエッジは、核の実際のエッジ
の第一近似を表わす。実際のエッジは、エッジの再配置
アルゴリズムで得られ、このアルゴリズムは、近似した
エッジを拡大し、次いで核周辺の連続的な輪郭をこわさ
ないような最小の勾配で段階的に画素を取り除くことに
よって操作される。
【００１８】数パーセント（典型的には１〜２％）の人
為要素のみが、表面上正常な細胞の比率に存在すること
を保証するために、正常細胞の核の画像のみを選択する
アルゴリズムが使用される。これは、判別関数分析及び
決定樹法によって達成されるが、可能性として、自動画
像分類の分野で熟練した者によって理解さるような他の
統計的、又はニューラルネットワーク手段でも達成され
得る。
為要素のみが、表面上正常な細胞の比率に存在すること
を保証するために、正常細胞の核の画像のみを選択する
アルゴリズムが使用される。これは、判別関数分析及び
決定樹法によって達成されるが、可能性として、自動画
像分類の分野で熟練した者によって理解さるような他の
統計的、又はニューラルネットワーク手段でも達成され
得る。
【００１９】次に、分割されたデジタル画像の種々の区
別性は、コンピューターによって分析される。細胞の種
類に依存したＭＡＣアプローチを実施するためには、多
くの核の特徴が使用されなければならないが、特に細胞
核のＤＮＡ分布が使用される。我々は、典型的には、１
００以上の核の特徴を測定し、次にそのうちの約３０を
多変量解析に使用した。最良の結果を得るために、特徴
に依存して核のマスクを調節する。例えば、核中の光学
密度の周波数成分の特性に関しては、核のエッジをカバ
ーする画素を除去しなければならない。というのは、こ
のようにしなければ、別のこれらの特性が、識別力を失
う（又は減少する）からである。反対に、他の特徴は、
エッジ中の物質の一部のみを捕えている画素でさえ、含
まれる全てのエッジの画素（例えば集積された光学濃
度）を要求する。従って、核のマスクは、最適の（最も
高い勾配の）エッジの適切な浸食又は拡張アルゴリズム
によって全ての重要な特徴に対して個々に調節される。
別性は、コンピューターによって分析される。細胞の種
類に依存したＭＡＣアプローチを実施するためには、多
くの核の特徴が使用されなければならないが、特に細胞
核のＤＮＡ分布が使用される。我々は、典型的には、１
００以上の核の特徴を測定し、次にそのうちの約３０を
多変量解析に使用した。最良の結果を得るために、特徴
に依存して核のマスクを調節する。例えば、核中の光学
密度の周波数成分の特性に関しては、核のエッジをカバ
ーする画素を除去しなければならない。というのは、こ
のようにしなければ、別のこれらの特性が、識別力を失
う（又は減少する）からである。反対に、他の特徴は、
エッジ中の物質の一部のみを捕えている画素でさえ、含
まれる全てのエッジの画素（例えば集積された光学濃
度）を要求する。従って、核のマスクは、最適の（最も
高い勾配の）エッジの適切な浸食又は拡張アルゴリズム
によって全ての重要な特徴に対して個々に調節される。
【００２０】次に、多変量解析が、分割された画像につ
いてコンピューターによって行われる。好ましい態様で
は、多変量解析は、閾値及び判別関数で構成される決定
樹に至るクラスター分析を含有する。他の方法では、こ
れはニューラルネットワークより成る。我々は、上記の
アプローチを用いて、ＭＡＣｓの確実な特徴化が達成さ
れることを見い出した。
いてコンピューターによって行われる。好ましい態様で
は、多変量解析は、閾値及び判別関数で構成される決定
樹に至るクラスター分析を含有する。他の方法では、こ
れはニューラルネットワークより成る。我々は、上記の
アプローチを用いて、ＭＡＣｓの確実な特徴化が達成さ
れることを見い出した。
【００２１】上述のことが全て達成された場合、表面上
正常な細胞のＭＡＣ値を得ることができ、この値は、こ
れらの個体の組織であって、癌性病巣（原発性ノカルチ
ノーマ、微小侵潤性又は侵潤性の癌のような）又は前癌
性病巣（中程度若くは重傷の異形成）を隠している組織
とは十分に異なっている。幾つかの組織が、このアプロ
ーチによって試験され（例えば、くび、肺）、非常に高
感度で、高特異性であることによって、典型的な細胞検
出のアプローチを使用した専門家によって達成されるア
プローチに近づき、またこれを超えることができる。
正常な細胞のＭＡＣ値を得ることができ、この値は、こ
れらの個体の組織であって、癌性病巣（原発性ノカルチ
ノーマ、微小侵潤性又は侵潤性の癌のような）又は前癌
性病巣（中程度若くは重傷の異形成）を隠している組織
とは十分に異なっている。幾つかの組織が、このアプロ
ーチによって試験され（例えば、くび、肺）、非常に高
感度で、高特異性であることによって、典型的な細胞検
出のアプローチを使用した専門家によって達成されるア
プローチに近づき、またこれを超えることができる。
【００２２】好ましい態様からの変更及び変化が、本発
明の主要部から区分されることなく実施されることは、
当業者によって理解されるであろう。
明の主要部から区分されることなく実施されることは、
当業者によって理解されるであろう。
【図１】図１は、本発明の検出装置を示す概略図であ
る。
る。
２…コンピューター、４…顕微鏡台、５…コントローラ
ー、６…光変換器、７…コントローラー、８…デジタイ
ザー回路、１０…イメージボード。
ー、６…光変換器、７…コントローラー、８…デジタイ
ザー回路、１０…イメージボード。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ブランコ・パルシック カナダ国、ブイ６エヌ・１ビー８、ブリテ ィッシュ・コランビア、バンクーバー、ト ラファルガー・ストリート 5357 (72)発明者 デイビッド・ガーナー カナダ国、ブイ６ピー・２ダブリュ５、ブ リティッシュ・コランビア、バンクーバ ー、ウエスト・シクスティナインス・アベ ニュー 838 (72)発明者 アラン・ハリソン カナダ国、ブイ６エス・１ティー８、ブリ ティッシュ・コランビア、バンクーバー、 ウエスト・トゥエンティナインス・アベニ ュー 3884 (72)発明者 ブルーノ・ジャギー カナダ国、ブイ６ケー １エム８、ブリテ ィッシュ・コランビア、バンクーバー、ウ エスト・サード・アベニュー 2861
Claims (8)
- 【請求項１】 細胞の悪性変化を検出するための装置で
あって、 一次画像平面に光学的に接続された高サンプリング密度
光変換器を有する顕微鏡；光変換器からのデジタル化さ
れた画像を取り出し、加工するための変換器に結合され
たイメージボード；画像のコントラストを最大にするこ
とによって、正確で再現可能な画像の焦点距離を決定す
る手段；スレッシュホールドする手段；画像中の核のエ
ッジを再配置するためのソフトウエアー手段；及び閾値
及び判別関数で構成される決定樹に至るクラスター分析
を含有した多変量解析を用いることによって画像の特徴
を分析するための手段を具備した装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載の装置であって、核のエ
ッジの配置を、分析される各々の特徴の関数として調節
するための手段をさらに具備した装置。 - 【請求項３】 細胞中の悪性変化を検出するための装置
であって、 高サンプリング密度光変換器を有する顕微鏡；光変換器
からのデジタル化された画像を取り出し、加工するため
の変換器に結合されたイメージボード；画像のコントラ
ストを最大にすることによって、正確で再現可能な画像
の焦点距離を決定する手段；スレッシュホールドする手
段；画像中の核のエッジを再配置するためのソフトウエ
アー手段；及びニューラルネットワークを含有した多変
量解析を用いることによって画像の特徴を分析するため
の手段を具備した装置。 - 【請求項４】 請求項３に記載の装置であって、核のエ
ッジの配置を、分析される各々の特徴の関数として調節
するための手段をさらに具備した装置。 - 【請求項５】 細胞中の悪性変化を検出するための方法
であって、 （ａ）高サンプリング密度光変換器、及び光変換器から
の画像を加工するためのイメージボードを有する顕微鏡
を提供する、 （ｂ）焦点位置の関数として、核物質のコントラストを
最大にすることによって、顕微鏡からの画像中の核の正
確で再現できる焦点距離を得る、 （ｃ）閾値マスクが、少なくとも全ての核のエッジを含
むような画像をスレッシュホールドし、核の実際のエッ
ジの第一近似を得る、 （ｄ）核周辺の連続的な輪郭をこわさないような最小の
勾配で段階的に画素を取り除くことによって核の実際の
エッジを決定する、 （ｅ）細胞核中のＤＮＡ分布を含んだ画像の特徴を分析
する、 （ｆ）閾値及び判別関数で構成される決定樹に至るクラ
スター分析を含んだ核の画像の多変量解析を行う、とい
う段階を具備した方法。 - 【請求項６】 請求項５に記載の方法であって、核のエ
ッジの配置を、分析される各々の特徴の関数として調節
する段階をさらに具備した方法。 - 【請求項７】 細胞中の悪性変化を検出するための方法
であって、 （ａ）顕微鏡の１次画像平面に光学的に結合された高サ
ンプリング密度光変換器、及び光変換器からの画像を加
工するためのイメージボードを有する顕微鏡を提供す
る、 （ｂ）焦点位置の関数として、核物質のコントラストを
最大にすることによって、顕微鏡からの画像中の核の正
確で再現できる焦点距離を得る、 （ｃ）閾値マスクが、少なくとも全ての核のエッジを含
むような画像をスレッシュホールドし、核の実際のエッ
ジの第一近似を得る、 （ｄ）核周辺の連続的な輪郭をこわさないような最小の
勾配で段階的に画素を取り除くことによって核の実際の
エッジを決定する、 （ｅ）細胞核中のＤＮＡ分布を含んだ画像の特徴を分析
する、 （ｆ）ニューラルネットワークを含んだ核の画像の多変
量解析を行う、という段階を具備した方法。 - 【請求項８】請求項７に記載の方法であって、核のエッ
ジの配置を、分析される各々の特徴の関数として調節す
る段階をさらに具備した方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US96159692A | 1992-10-14 | 1992-10-14 | |
| US961596 | 1992-10-14 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06231229A true JPH06231229A (ja) | 1994-08-19 |
Family
ID=25504703
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5257358A Pending JPH06231229A (ja) | 1992-10-14 | 1993-10-14 | 悪性変化を測定することによる癌性又は前癌性組織の自動検出 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| EP (1) | EP0595506B1 (ja) |
| JP (1) | JPH06231229A (ja) |
| AT (1) | ATE196008T1 (ja) |
| CA (1) | CA2086785C (ja) |
| DE (1) | DE69329324T2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
| US5889881A (en) * | 1992-10-14 | 1999-03-30 | Oncometrics Imaging Corp. | Method and apparatus for automatically detecting malignancy-associated changes |
| US6026174A (en) * | 1992-10-14 | 2000-02-15 | Accumed International, Inc. | System and method for automatically detecting malignant cells and cells having malignancy-associated changes |
| US6091842A (en) * | 1996-10-25 | 2000-07-18 | Accumed International, Inc. | Cytological specimen analysis system with slide mapping and generation of viewing path information |
| US6118581A (en) * | 1995-09-15 | 2000-09-12 | Accumed International, Inc. | Multifunctional control unit for a microscope |
| US6148096A (en) * | 1995-09-15 | 2000-11-14 | Accumed International, Inc. | Specimen preview and inspection system |
| US5804389A (en) * | 1995-12-29 | 1998-09-08 | Phanos Technologies, Inc. | Method for detecting abnormal epithelial cell shedding |
| AU770570B2 (en) * | 1996-05-10 | 2004-02-26 | Monogen, Inc. | Method and apparatus for automatically detecting malignancy-associated changes |
| DE19845883B4 (de) * | 1997-10-15 | 2007-06-06 | LemnaTec GmbH Labor für elektronische und maschinelle Naturanalytik | Verfahren zur Bestimmung der Phytotoxizität einer Testsubstanz |
| US7901887B2 (en) | 1998-05-09 | 2011-03-08 | Ikonisys, Inc. | Automated cancer diagnostic methods using fish |
| JP2002514762A (ja) | 1998-05-09 | 2002-05-21 | アイコニシス，インコーポレーテッド | コンピュータによって制御された、胎児細胞を含む希少細胞に基づく診断のための方法および装置 |
| WO2001037192A1 (en) | 1999-11-18 | 2001-05-25 | Ikonisys, Inc. | Method and apparatus for computer controlled cell based diagnosis |
| CN112378727A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-02-19 | 湖南莱博赛医用机器人有限公司 | 基于机器视觉的dna倍体定量分析装置及其应用方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3984683A (en) * | 1975-05-27 | 1976-10-05 | Rca Corporation | Apparatus and method for analyzing biological cells for malignancy |
| FR2410270A1 (fr) * | 1977-11-23 | 1979-06-22 | Anvar | Appareil analyseur lineaire d'image microscopique destine a l'etude quantitative de structures histologiques |
| DE3013546A1 (de) * | 1980-04-09 | 1982-01-07 | Gerd Prof. Dipl.-Ing. 4006 Erkrath Selbach | Automatischer gewebetester fuer medizinische diagnostik |
| JPS598936A (ja) * | 1982-07-09 | 1984-01-18 | 持田製薬株式会社 | 腫瘍診断装置 |
| GR850042B (ja) * | 1984-01-12 | 1985-04-10 | Kovacs Adam | |
| CA2008831C (en) * | 1990-01-29 | 1996-03-26 | Patrick T.T. Wong | Method of detecting the presence of anomalies in biological tissues and cells in natural and cultured form by infrared spectroscopy |
-
1993
- 1993-01-06 CA CA002086785A patent/CA2086785C/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-14 DE DE69329324T patent/DE69329324T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1993-10-14 EP EP93308210A patent/EP0595506B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-10-14 AT AT93308210T patent/ATE196008T1/de not_active IP Right Cessation
- 1993-10-14 JP JP5257358A patent/JPH06231229A/ja active Pending
Also Published As
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|---|---|
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| CA2086785A1 (en) | 1994-04-15 |
| ATE196008T1 (de) | 2000-09-15 |
| EP0595506A2 (en) | 1994-05-04 |
| EP0595506A3 (en) | 1994-12-07 |
| DE69329324T2 (de) | 2001-01-04 |
| EP0595506B1 (en) | 2000-08-30 |
| DE69329324D1 (de) | 2000-10-05 |
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