JPH1090163A

JPH1090163A - 粒子分析装置

Info

Publication number: JPH1090163A
Application number: JP8269352A
Authority: JP
Inventors: Fumiyoshi In; 文美殷; Keiji Taniguchi; 谷口　　慶治; Toyotaro Iwata; 豊太郎岩田; Keiichi Inami; 圭一井波
Original assignee: Sysmex Corp
Current assignee: Sysmex Corp
Priority date: 1996-09-19
Filing date: 1996-09-19
Publication date: 1998-04-10

Abstract

(57)【要約】【課題】尿中粒子を撮像した画像から血球類を精度よ
く識別すること。【解決手段】粒子を含有する試料液をシース液で囲ん
で試料流を形成するシースフローセルと、試料流に光を
照射する光照射手段と、光照射された粒子を撮像する撮
像手段と、撮像された粒子像を解析する画像解析手段を
備え、画像解析手段は、撮像された各粒子像について、
粒子面積を表すパラメータ、粒子中心部と周縁部の濃度
の比を表すパラメータ、粒子内部の濃淡の変化度合いを
表すパラメータを算出する算出手段と、これらパラメー
タに基づいて粒子を識別する識別手段を備えた粒子分析
装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、粒子分析装置に
関し、主にヒトの尿中に含まれる粒子から赤血球および
白血球を識別する粒子分析装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像処理の技術は日常生活に多大
な恩恵を与えてきている。そして画像処理は、今ではさ
まざまな分野で活用されている。これは、医用分野にお
いても例外ではない。医療機器における性能は飛躍的に
向上し、内視鏡やＣＴスキャナ等によって、撮像された
画像を下に診断することが常識となっている。あるい
は、ある程度の解析をコンピュータが行ない、医師の診
断を補佐するまでになってきている。それは、例えば、
臨床検査における赤血球や細菌などの自動検査装置の開
発に見られる。それまでは、臨床技師が顕微鏡を覗いて
測定していたのを、臨床検査装置とコンピュータによっ
て行えるようになった。

【０００３】しかし、臨床検査の種類によっては、必ず
しも完全な解析あるいは識別が行えるまでには至ってい
ない。その１つに、尿沈渣がある。

【０００４】そこで、このような尿沈渣を医療画像処理
の１つとしてフロー方式を用いて取扱い、臨床検査に対
応するための研究が行われている。フロー方式とは、こ
れまでパレットにサンプルを載せて撮像していたのに対
し、シースフローセルという細管にサンプルを流すこと
により、撮像、標本化を可能にしたシステムである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、尿沈渣成分の
中でも、血球類である赤血球と白血球の識別率に問題が
ある。これは、これまで対象物の大きさと形状の違いに
よって識別してきたのに対し、フローシステムによって
撮像される赤血球と白血球の画像が、よく似ていること
に起因する。

【０００６】そこで、画像の濃度分布に着目して識別を
行う方法が提案されたが、赤血球と白血球について高い
識別率を得ることが難しいという問題があった。

【０００７】この発明は、このような事情を考慮してな
されたもので、赤血球と白血球の画像の濃度分布の違い
に着目し、新しい特徴量を開発して用いることにより、
高い識別率を得ることが可能な粒子分析装置を提供する
ものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】この発明は、粒子を含有
する試料液をシース液で囲んで試料流を形成するシース
フローセルと、試料流に光を照射する光照射手段と、光
照射された粒子を撮像する撮像手段と、撮像された粒子
像を解析する画像解析手段を備え、画像解析手段は、撮
像された各粒子像について、粒子面積を表すパラメー
タ、粒子中心部と周縁部の濃度の比を表すパラメータ、
粒子内部の濃淡の変化度合いを表すパタメータを算出す
る算出手段と、これらパラメータに基づいて粒子を識別
する識別手段を備えた粒子分析装置を提供するものであ
る。

【０００９】

【発明の実施の形態】この発明の対象とする粒子は、主
にヒトの尿に含まれる血球である。照明手段には、パル
スレーザや連続発光レーザなどを用いることができる。
粒子像の撮像手段には、ＣＣＤカメラを用いることがで
きる。また、撮像された粒子像を解析する画像解析手段
には、マイクロコンピュータやパーソナルコンピュータ
を用いることができる。

【００１０】この発明の特徴は、粒子画像において、粒
子面積を表すパラメータＳと、粒子中心部の濃度と周縁
部の濃度の比を表わすパラメータＮと、粒子内部の濃淡
の変化度合い（ばらつき）を表わすパラメータＰを算出
し、算出したＳ，Ｎ，Ｐを識別関数に代入して赤血球と
白血球を識別するところにある。

【００１１】次に、この発明において、識別に用いる尿
沈渣画像を撮像する方法であるフロー方式について説明
する。また、この発明で用いた自動検査装置の説明と、
この装置で撮像された画像の例を示す。

【００１２】この発明ではフロー方式を用いて尿沈渣の
撮像、ならびに標本化を行っている。フロー方式とは、
フロー・サイトメトリーの応用である。フロー・サイト
メトリーとは、高速に流れる細胞浮遊溶液から光学的、
電気的信号を検出し、細胞の性質、構造を解明する学問
分野である。

【００１３】フロー・サイトメトリーの原理を応用した
装置は、一般に、フロー・サイトメータと呼ばれてい
る。フロー方式を用いる利点としては、試料検体をスラ
イドガラスに１つずつ乗せることなく、シースフローセ
ルに試料検体を流すだけで撮像できることがあげられ
る。

【００１４】これにより、試料検体の連続撮像ができ、
ＣＣＤカメラを搭載することでリアルタイム処理が可能
となる。また、サンプル作成において省力化が図られ幾
つかの検査手順において自動化を施すことができる。さ
らに統計的に処理することができ、さまざまな形態をも
つ尿沈渣の分布状態が分かる。

【００１５】この発明では、フローシステムとして、図
１に示す自動粒子分析装置を用いて画像を撮像する。こ
の装置は試料をシースフローセル１に矢印方向に流し、
この流れに指向性の高いパルス光（ケーラー照明）を光
源２から照射して、ＣＣＤカメラ３で連続して撮像する
システムである。

【００１６】また、この装置は強拡大（400倍）、なら
びに弱拡大（100倍）で撮像を行ない、撮像された画像
を大きさによって分類して編集する。このフローシステ
ムによって撮像された赤血球と白血球の例をそれぞれ図
２と、図３に示す。

【００１７】なお、ＣＣＤカメラ３で撮像された画像は
画像メモリ４に格納されると共に、画像解析装置（パー
ソナルコンピュータ）５で、以下に詳述するように解析
処理され、その解析結果は、ＣＲＴ７に表示される。ま
た、ＣＣＤカメラ３の撮像した画像はモニター６で観察
することができる。

【００１８】〔Ａ〕パラメータＳ，Ｎ，Ｐの算出処理まず、この発明において、尿沈渣中の血球類の識別に必
要な特徴量（パラメータ）である面積、濃度比、極値の
数の計算方法について示す。

【００１９】（１）面積（Ｓ）Ｎ行Ｍ列の画像で考える。面積は対象物領域の画素数に
より求める。

【数１】Ｓは対象物領域の画素数を示している。Ｂ（ｊ，ｉ）は
２値化画像であり対象物の領域が１、対象物の領域外が
０の値であるものとする。各記号は図４に示す。

【００２０】図５と図６は、それぞれ赤血球の典型的な
例の原画像と２値化画像である。ここでの対象物領域は
図６の白い部分である。黒い部分は背景である。

【００２１】（２）濃度比（Ｎ）濃度比の計算は、対象物領域内の重心を中心とした指定
範囲の平均濃度と、対象物領域の周囲の平均濃度の比に
より求める。これは赤血球の画像における対象物の中心
が明るいという特徴に着目した特徴量である。求める濃
度比をＮとすると、Ｎは式（２）によって求める。

【数２】ｆ_cは対象物領域内（図７の（ａ））における重心を中
心とした指定範囲（図７の（ｂ））における平均濃度
を、ｆ_pは指定範囲の周囲（図７の（ｃ））における平
均濃度を示している。ｆ_cとｆ_pの計算方法は後で示す。

【００２２】（３）対象物の重心を中心とした指定範囲
の平均濃度（ｆ_c）重心は、１次のモーメントを０次のモーメントで正規化
することによって求める。つまり、対象物領域のｘ座標
の総和を面積で割れば、重心のｘ座標が、対象物のｙ座
標の総和を面積で割れば重心のｙ座標が求まる。０次の
モーメントは式（４）により求める。

【数３】１次モーメントは式（４）、式（５）により求める。

【数４】

【数５】以上により、重心は、

【数６】

【数７】である。ｉ_Gは、行（ｙ座標）の重心の座標値を示す。
ｊ_Gは、列（ｘ座標）の重心の座標値を示す。

【００２３】対象物の重心を中心とした指定範囲の平均
濃度をｆ_cとすると、ｆ_cは式（８）によって求める。

【数８】ｆ（ｊ，ｉ）は各画素（座標）の濃度値を示している。
ｔは指定範囲を調整するパラメータであり、対象物の直
径に対して１／６程度に設定する。

【００２４】（４）対象物の周囲における指定範囲の平
均濃度（ｆ_p）まず、濃度の平均をとるための領域情報Ｃ（ｊ，ｉ）を
求める。図８のように検索用のマトリクスを作る。マト
リクスの１辺は、対象物の直径に対して１／６程度に設
定する。このマトリクスをラスタ走査方向に動かし、マ
トリクス内に対象物と背景があるとき（図８のマトリク
スｂのとき）の対象物とマトリクスの重なり部分をＣ
（ｊ，ｉ）の領域とする。

【００２５】対象物の周囲における指定範囲の平均濃度
はＣ（ｊ，ｉ）の領域に対応するｆ（ｊ，ｉ）の濃度値
の平均により求める。ここでのＣ（ｊ，ｉ）では対象と
なる領域は１、対象となる領域外は０であるものとす
る。対象物の周囲における指定範囲の平均濃度をｆ_pと
すると

【数９】である。ただし、

【数１０】つまり、Ａ_cはＣ（ｊ，ｉ）における領域数（領域の画
素数）である。

【００２６】（５）極値の数（Ｐ）極値の数は基本的に、対象物領域内の濃度変化における
波の数により求める。これは、赤血球画像よりも白血球
画像の方が、濃度にばらつきが大きいことに着目した特
徴量である。図９は、典型的な赤血球の濃度分布を示し
ている。ここでは、簡易的に、列ｊ……，ｌｉごとに一
列の平均濃度Ｆ_jを算出し、その平均濃度Ｆ_j（ｊ＝ｋ
ｉ，……，ｌｉ）の変化における波の数を極致の数Ｐと
した。

【００２７】〔Ｂ〕赤血球と白血球の識別処理次に、前記の各パラメータＳ，Ｎ，Ｐに基づいて赤血球
と白血球を識別する方法を説明する。算出されたパラメ
ータＳ，Ｎ，Ｐは、正規化された後、識別関数Ｆ（Ｎ，Ｓ，Ｐ）＝Ｎ＋ａ_OＳ＋ｂ_OＰ＋ｃ_O …（１１）（ａ_O，ｂ_O，ｃ_Oは定数）に代入される。そして、Ｆ
（Ｎ，Ｓ，Ｐ）＞０であれば、赤血球として、Ｆ（Ｎ，
Ｓ，Ｐ）＜０であれば、白血球として識別される。

【００２８】なお、識別関数（１１）は次のようにして
決定される。まず、人の目で見て赤血球と白血球の区別
のつく多数の血球画像について、Ｓ，Ｎ，Ｐを算出し、
図１０に示すような立体座標空間に分布させる。そし
て、その分布おいて赤血球領域と白血球領域との境界面
と考えられる平面Ｗを設定し、平面Ｗを表す方程式Ｎ＋ａ_OＳ＋ｂ_OＰ＋ｃ_O＝０ …（１２）を算出する。そして、式（１２）の左辺を識別関数とす
る。

【００２９】実施例（１）定数ａ_O，ｂ_O，ｃ_Oの決定図１の装置を用いて３００個の血球画像を個々に撮像
し、各血球画像について、画像解析装置５で、Ｓ，Ｎ，
Ｐを算出し、算出結果をＣＲＴ７に表示させた。その算
出結果から得られたＮ−ＳおよびＮ−Ｐの各分布図を図
１１と図１２に示す。

【００３０】図１１と図１２に基づいてＳ，Ｎ，Ｐをパ
ラメータとする３次元分布図（図示しない）を作成し、
赤血球領域と白血球領域を区画する平面を特定し、識別
関数を求めた。それによって、式（１１）の識別関数Ｆ
（Ｎ，Ｓ，Ｐ）における各係数は、ａ_O＝−０．３５４１ｂ_O＝−０．０１４８ｃ_O＝−０．５４０８として算出された。

【００３１】（２）識別結果前記各係数を画像解析装置５に入力設定し、図１の装置
を用いて３３９個の血球画像を撮像して、識別関数によ
る分類を実行させ、その結果をＣＲＴ７に表示させた。
得られたＦ（Ｎ，Ｓ，Ｐ）の値と血球数との関係を図１
３に示す。つまり、画像解析装置５は、図１３において
Ｆ（Ｎ，Ｓ，Ｐ）＞０の領域の血球を赤血球と識別し、
Ｆ（Ｎ，Ｓ，Ｐ）＜０の領域の血球を白血球と識別して
いる。

【００３２】この識別結果と、モニター６によってヒト
が識別した結果とを比較すると、この装置は、赤血球に
ついては１８０個中１７９個（９７．６％）を識別し、
白血球については１５９個中１５８個（９９．４％）を
識別した。

【００３３】このように、この発明では赤血球に対して
も白血球に対しても共に高い識別率を得られていること
がわかる。よって人の目で見て区別が付くものについて
は、ほぼ識別が可能であると言える。

【００３４】

【発明の効果】この発明によれば、血球類のような粒子
の識別に対し、粒子面積を表すパラメータと、濃度比を
表わすパラメータと、濃度のばらつきを表わすパラメー
タとに基づいて識別することにより、高い識別率が得ら
れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明のフローシステムを示す構成図であ
る。

【図２】この発明の装置で撮像した赤血球の顕微鏡写真
である。

【図３】この発明の装置で撮像した白血球の顕微鏡写真
である。

【図４】この発明の座標と各記号の関係を示す説明図で
ある。

【図５】この発明による顕微鏡写真である。

【図６】図５の写真を２値化した画像図である。

【図７】この発明における対象物の各領域を示す説明図
である。

【図８】この発明における分析領域の作成法を示す説明
図である。

【図９】この発明における赤血球の濃度分布を示す説明
図である。

【図１０】この発明における識別関数の決定方法を示す
説明図である。

【図１１】実施例における濃度比Ｎと面積Ｓの分布を示
す分布図である。

【図１２】実施例における濃度比Ｎと極値の数Ｐを示す
分布図である。

【図１３】実施例において赤血球と白血球に識別された
血球の度数を示すグラフである。

【符号の説明】

１シースフローセル２光源３ＣＣＤカメラ４画像メモリ５画像解析装置６モニター７ＣＲＴ

フロントページの続き (72)発明者井波圭一神戸市中央区港島中町７丁目２番１号東亜医用電子株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】粒子を含有する試料液をシース液で囲ん
で試料流を形成するシースフローセルと、試料流に光を
照射する光照射手段と、光照射された粒子を撮像する撮
像手段と、撮像された粒子像を解析する画像解析手段を
備え、画像解析手段は、撮像された各粒子像について、粒子面
積を表すパラメータ、粒子中心部と周縁部の濃度の比を
表すパラメータ、粒子内部の濃淡の変化度合いを表すパ
タメータを算出する算出手段と、これらパラメータに基
づいて粒子を識別する識別手段を備えた粒子分析装置。
【請求項２】粒子が赤血球と白血球を含み、画像解析
手段は、粒子像から赤血球と白血球を識別する請求項１
記載の粒子分析装置。
【請求項３】粒子内部の濃淡の変化度合いを表すパラ
メータは、濃度分布の極値の数である請求項１記載の粒
子分析装置。