WO2008023629A1

WO2008023629A1 - Image processing device, image processing method, and image processing program

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Publication number: WO2008023629A1
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Authority: WO
Inventors: Satoshi Arai; Tokiya Abe; Masahiro Yamaguchi
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Current assignee: Olympus Corp
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Filing date: 2007-08-10
Publication date: 2008-02-28
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Description

画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム

技術分野

本発明は、色素によって染色された生体標本の画像処理技術に関連し、具体的には、透過照明を用いて病理標本をマルチバンドで撮像した画像データから表示明

用画像を形成する画像処理装置、画像処細 1理方法、および画像処理プログラムに関する。

背景技術

生体標本、特に病理標本では、臓器摘出によって得たブロック標本や針生検によつて得た標本を厚さ数ミクロン程度に薄切した後、様々な所見を得る為に顕微鏡を用！/、て拡大観察することが広く行われている。中でも光学顕微鏡を用レこ透過観察は、機材が比較的安価で取り扱いが容易である上、歴史的に古くから行われてきた経緯もあって、最も普及している観察方法の一つである。この場合、薄切された生体標本は光を殆ど吸収したり散乱したりせず無色透明に近レ、為、観察に先立って色素による染色を施すのが一般的である。

従来、染色手法としては種々のものが提案されており、その総数は 1 0 0種類以上にも達するが、特に病理標本に関しては、色素として青紫色のへマトキシリンと赤色のェォジンの 2つを用いるへマトキシリンーェォジン染色 (以下、「H & E染色」と称する）が標準的に用いられている。

へマトキシリンは; j直物から採取された天然の物質であり、それ自身には染色性がない。し力し、その酸化物であるへマチンは好塩基性の色素であり、負に帯電した物質と結合する。細胞核に含まれるデォキシリポ核酸（D NA) は、構成要素として含むリン酸基によって負に帯電しているため、へマチンと結合して青紫色に染色される。なお、前述した通り、染色性を有するのはへマトキシリンではなく、その酸化物であるへマチンであるが、色素の名称としてはへマトキシリンを用いるのが一般的であるため、以下それに従う。

ェォジン'は好酸性の色素であり、正に帯電した物質と結合する。ァミノ酸ゃタンパク質が正負どちらに帯電するかは p H環境に影響を受け、酸性下では正に帯電する傾向が強くなる。このため、ェォジン溶液には酢酸を加えて用いることがある。細胞質に含まれるタンパク質は、ェォジンと結合して赤から薄赤に染色される。

H& E染色後の標本では、細胞核、骨組織等が胄紫色に、細胞質、結合織、赤血球等が赤色にそれぞれ染色され、容易に視認できるようになる。その結果、観察者は、細胞核等の組織を構成する要素の大きさや位置関係等を把握することができ、標本の状態を形態学的に判断することが可能となる。

生体標本の染色は、元々個体差を有する生体組織に対し、化学反応を用いて色素を固定する作業であるため、常に均一な結果を得ることが難しい。具体的には、同一濃度の染色液に同一時間標本を反応させた場合でも、固定される色素の量が同程度であるとは限らない。標本によっては比較的多くの色素が固定される場合や、比較的少ない色素しか固定されない場合がある。前者の場合には通常より濃く染色された標本となる一方、後者の場合には薄く染色された標本となる。このような染色のばらつきを抑えるため、専門の技能を有した染色技師を配置している施設もある。このような施設においては、染色技師の職人的な調整作業によつて同一施設内での染色ばらつきをある程度軽減することはできるが、他の異なる施設との間の染色ばらつきまで軽減することはできない。

上述した染色ばらつきには、 2つの問題がある。第 1の問題は、人間が目視観察する場合、観察対象の状態が不揃いであることが観察者のストレスに槃がる可能性がある点である。特に重度のばらつきが生じている場合には、決定的な所見を見落とす可能性も否定できない。

第 2の問題は、染色標本をカメラで撮像して画像処理する場合、染色ばらつきが処理精度に悪影響を及ぼす可能性がある点である。例えば、ある病変が特定の色を呈することが判っていたとしても、画像から自動的にそれを抽出することが難しくなる。病変による色変化を染色ばらつきが撹乱してしまうからである。このような染色ばらつきの問題を、マノレチバンド画像を用いた画像処理によつて角決する手法が、 Tokiya Abe et al. , "Color Correction of

Pathological Images Based on Dye Amount Quantification", OPTICAL REVIEW Vol. 12, No. 4 (2005) 293 - 300 (以下、非特許文献という）において開示されている。この非特許文献では、マルチバンド画像から染色標本に固定された色素の相対的な量（色素量）を所定の物理モデルに基づいて推定する。次に、推定された色素量を仮想的に増減させ、更に増減後の色素量を用いて仮想的な標本のカラー画像を合成する。色素量の増減を適切に行えば、濃く染色された標本や薄く染色された標本を、適切に染色された標本と同等の色を有する画像に補正することができる。以下、上述した非特許文献で開示されている画像の補正技術についてより詳しく説明する。

先ず、 1 6枚のパンドパスフィルタをフィルタホ'ィールで回転させて切り替えながら、面順次方式でマルチバンド画像を撮像する。このような撮像方式は、例えば特開平 7— 1 2 0 3 2 4号公報で開示されている。この撮像方式により、標本の各点において 1 6バンドの画素値を有するマルチバンド画像が得られる。色素は、本来観察対象となる染色標本内に 3次元的に分布しているが、通常の透過観察系ではそのまま 3次元像として捉えることは出来ず、標本内を透過した照明光をカメラの撮像素子上に投影した 2次元像として観察される。従って、上述した標本の各点とは、投影された撮像素子の各画素に対応する標本上の点を意味している。

撮像された画像の位置（x , y ) 、バンド bにおける画素値 g ( x , y , b ) と、対応する標本上の点の分光透過率 t ( x , y , λ ) の間には、次式（1 ) の関係が成り立つ。

g(x, y， b) - f f (b， λ) 8(λ) β(λ) t(x， y, λ) άλ + n(b) …ひ）ここで、 λは波長、 f (b, λ) は b番目のフィルタの分光透過率、 s (λ) はカメラの分光感度特性、 e (λ) は照明の分光放射特性、 n (b) はバンド bにおける撮像ノィズをそれぞれ表す。なお、 bはバンドを識別する通し番号であり、ここでは l≤ b≤ 1 6を満たす整数値である。

実際の計算では、式（1) を波長方向に離散化した次式（2) を用いる。 G(x,y) = FSET(x,y) + N ·'·(2)

ここで、波長方向のサンプル点数を D、バンド数を Bとすれば（伹し B= 1 6) 、 G (x, y) は位置（x， y) における画素値 g (x, y, b) に対応する B行 1 列の行列である。同様に、 T (x, y) は t (x, y, λ) に対応する D行 1列の行列、 Fは f (b, λ) に対応する Β行 D列の行列である。 Sは D行 D列の対角行列であり、対角要素が s (λ) に対応している。 Εも D行 D列の対角行列であり、対角要素が e (λ) に対応している。 Νは n (b) に対応する B行 1列の行列である。式（2) では、行列を用いて複数のバンドに関する式を集約しているため、バンドを表す変数 bが陽に記述されていない。また、波長 λに関する積分は行列の積に置き換えられている。

次に、撮像したマルチバンド画像から、標本の各点における分光透過率を推定する。この際の推定手法としては、 Wiener推定を用いる。

Wiener推定は、ノィズが重畳された信号から原信号を推定する線形フィルタ手法の一つとして広く知られており、分光透過率の推定値 f(x, y)は、次式 (3) で計算することができる。

T(x, y) = R_ss (FSE)' ((FSE)R_SS (FSE)' +R_NN G(x, y) … (3) ここで、 R_ssは D行 D列の行列であり、対象とする標本の分光透過率の共分散行列を表す。 R_NNは B行 B列の行列であり、撮像に使用するカメラのノイズの共分散行列を表す。また、（ ) 'は転置行列を、 ( Γ¹は逆行列をそれぞれ表す。以下、 tを Τ^Λと記載することがある（この記載法は、 Τ以外の文字の場合にも適用される）。次に、推定された分光透過率 TT (x, y) に基づいて、標本の各点（x， y) における色素量を推定する。ここで推定の対象とする色素は、へマトキシリン、細胞質を染色したェォジン、赤血球を染色したェォジンの 3種類である。以後、簡単のため、前述した 3種類の色素を順に色素 H、色素 E、色素 Rと略記する。なお、厳密に言えば、染色を施さない状態であっても赤血球はそれ自身特有の色を有しており、 H&E染色後は、赤血球自身の色と染色過程において変ィ匕したェォジンの色が重畳して観察される。よって、正確には赤血球自身の色と赤血球を染色したェォジンの色とを重畳して両者を併せたものを色素 Rと呼称する。一般に、光を透過する物質では、波長 λ毎に入射光の強度 I。 (λ) と射出光の強度 I ）との間に、次式（4) で表される Lambert - Beerの法則が成り立つことが知られている。 .

-^ = exp(-k( )-d) …

ί₀、ん)

ここで k (λ) は、波長; に依存して決まる物質固有の値、 dは物質の厚さを表す。また、式（4) の左辺は分光透過率を意味している。

H&E染色標本が色素 H、色素 E、色素 Rの 3種類の色素で染色されている場合、 Lambert- Beerの法則により各波長; Iにおいて次式（5) が成り立つ。

= exp (- (k_H (λ) · d_H + k_E (λ) - d_E + k_R (λ) - d_R )) -(5) ここで、 k„ (λ) , k_E (え）， k_R (λ) は、それぞれ色素 Η、色素 Ε、色素 R に対応した k (λ) を表す。また d„， d_E, d_Kは、それぞれ色素 H、色素 E、色素 Rに対応した仮想的な厚さを表す。本来、色素は標本中に分散して存在するため、厚さという概念は正確ではないが、標本が単一の色素で染色されていると仮定した場合と比較して、相対的にどの程度の量の色素が存在しているか、という相対的な色素量を表す指標となる。即ち、 d,,， d_E) d_Kは、それぞれ色素 H、色素 E、色素 Rの色素量を表していると言える。 k„ (λ) , k_E (λ) , k_R (λ) は、単一の色素で染色した標本を予め作成し、その分光透過率を分光計で測定すれぱ、式（4) から容易に求めることができる。

式（5) の両辺の自然対数を取ると、次式（6) が得られる。 .

- log = k_H (λ) · d_H + k_E (λ) - d_E + k_R (λ) - d_R -(6) 式（3) を用いて求めた標本上の位置 (x, y) における分光透過率の推定値 T" (x, y) の波長 λに対応する要素を t' (x, y, λ) と表記し、この t" (x, y, λ) を式（6) に代入することによって次式（7) を得る。

一 log t(x, y, λ) = lc_H (λ) -d_H+k_E (λ) · d_B + k_R (λ) ' d_R … (7)

この式（7) において、未知変数は d„， d_E， d_Rの 3つであるから、少なくとも 3つの異なる波長; Lに対して式（7) を連立させて解くことができる。より精度を高める為に、 4つ以上の異なる波長; Lに対して式（7) を連立させ、重回帰分析を行っても良い。 ,

色素量 d_H， d_E, d_Kがー度求まれば、これを修正することによって標本における色素量の変ィ匕をシミュレートすることができる。即ち、適当な係数 α_Η， α_Ε) α_κをそれぞれ d„, d_E， d_Rに乗じて式（5) に代入すれば、新たな分光透過率 t* (x, y, λ) として次式 (8) を得る。

t* (x, y, λ) = exp (- (k_H (λ) - _Hd_H + k_B (λ)·α_Εά_Ε +¾:_κ(λ) -a_Rd_R)) ··· (8)

この式（8) を式（1) に代入すれば、色素量を仮想的に変化させた標本の画像を合成することができる。ただしこの場合には、ノイズ n (b) をゼロとして計算して良い。

以上の手順により、染色標本の色素量を仮想的に調整することが可能となる。適当なユーザーインターフェースを用意ずれば、ユーザーが自ら色素量の調整を行い、その結果を画像で碓認できるようになる。従って、染色標本に染色ばらつきがあっても、ユーザーは適正な染色状態に調整してから観察することが可能となり、染色ばらつきの問題を解決することができる。発明の開示

ところで、上述した非特許文献に記載の手法を、実在する H& E染色された多数の病理標本に適用してみたところ、以下のような問題があることが判明した。第 1に、標本内に固定された 2種類の色素、へマトキシリンとェォジンの空間色素量分布を推定してみると、細胞核におけるへマトキシリンの色素量や細胞質におけるェォジンの色素量は問題無く推定できる一方、赤血球におけるェォジンの色素量が不自然に大きな値として推定されることが判った。これは、染色時の化学反応により、赤血球内のェォジンが本来とは異なる色を呈するためであり、視覚的には本来のェォジンとは異なる分光特性を有する別の色素であるかのように振る舞うためである。従って、赤血球以外の細胞質に含まれるェォジンと赤血球に含まれるェォジンとは分けて考える必要があることが判明した。

第 2に、色素をへマトキシリン、赤血球以外の細胞質に含まれる通常のェォジン、赤血球に含まれる変化したェォジンの 3種類として、色素量の空間分布を推定したところ、一見して 3種それぞれの色素量が問題なく推定でき、結果にも不自然さがないように感じられた。しかしながら、実際に推定された色素量分布上の点で Lambert- Beerの法則を用いてその色素量に対応する分光透過率特性を導出し、更に撮像系の分光感度特性を用いて: G B値に変換してみると、赤血球領域が本来の赤色とは異なった、不自然な赤橙色を呈することが判明した。推定された色素量分布を係数補正した上で、上記手順によって R G B値に変換すると、赤血球領域の色の不自然さは更に強調される傾向があることも判った。図 1 0に、非特許文献の手法によって生成した画像の例を示す。同図に示す R G B画像 5 1では、赤血球領域 5 1 Rが上記の如く不自然な赤橙色を呈している。

上述した非特許文献は、マルチバンド画像を用いた画像処理によって染色ばらつきの問題を解決することを目的としていた。この手法は、対象の観察範囲に赤 ' 血球が含まれない場合は問題なく機能し、良好な結果が得られる。しかしながら、実際には、観察範囲に赤血球が含まれることは珍しいことではなく、このような場合には不自然な色を呈する赤血球が画像内に含まれることとなる。これは、細胞核や細胞質での染色ばらつきが補正されたにも関わらず、赤血球領域が新たな色の変動要因となることを意味し、上述した手法で改善が必要な点であると言える。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、画像内に不自然な色変動を引き起こすことがなく、染色色素量を仮想的に調整する機能を含めた画像処理を用いて染色ばらつきを補正することができる画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る画像処理装置は、撮像された画像に対して画像処理を施す画像処理装置であって、前記画像に関する画像情報を記憶する記憶部と、前記画像情報を前記記憶部から読み出し、この読み出した前記画像情報をもとに対象の分光スぺクトルを推定する第 1のスぺクトノレ推定部と、前記第 1のスぺクトル推定部で推定された対象の分光スぺクトルを用いて前記対象に含まれる複数の色素量を推定する色素量推定部と、前記色素量推定部で推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スぺクトルを合成する第 2のスぺクトル推定部と、前記第 2のスぺクトル推定部で合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出するスぺクトル減算部と、前記色素量推定部で推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正する色素量補正部と、前記色素量補正部で補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成する第 3のスぺトル推定部と、前記第 3のスぺクトノレ推定部で合成された第 2の分光スぺクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スぺクトルを合成するスぺクトル加算部と、前記スぺクトル加算部で合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成する画像合成部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記表示用画像は R G B画像であることを特徴とする。また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記対象の分光スぺクトルから推定される色素量の数が、前記第 1の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数より多いことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記対象の分光スぺクトルから推定される色素量の数が、前記第 1の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数と等しいことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記第 1の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数と前記第 2の分光スペクトルの合成に使用される色素量の数とが等しいことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記表示用画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、色素量の補正を指示する補正指示信号が入力される操作部をさらに備えたことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記補正指示信号には、前記色素量を補正する際に用いる係数に関する情報が含まれることを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記操作部は、スラィダー、ダイヤル、およびプッシュボタンのうちいずれか一つを含むことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記操作部は、スライダー、ダイヤル、およぴプッシュボタンのレ、ずれか一つを模したグラフィカルユーザーインターフェースを含むことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記グラフィカルュ一ザーィンターフェースは、前記表示用画像と同一の画面内に表示されることを特徴とする。また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記色素量補正部は

、第 1の係数を前記色素量に乗じることによつて前記色素量を補正することを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記色素量補正部は、第 2の係数を前記色素量に加えることによって前記色素量を補正することを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記色素量補正部、前記第 3のスペクトル推定部、前記スペクトル加算部、および前記画像合成部は、前記操作部によつて入力された前記補正指示信号の内容に基づく処理を行レ、、前記表示部は、前記補正指示信号の内容に基づく処理が反映された前記表示用画像を表示することを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記対象は染色された生体標本であることを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記刘—象は病理標本であることを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記色素量推定部で推定される色素量は、へマトキシリンおよぴェォジンを含むことを特徴とする。また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記色素量推定部で推定される色素量は、赤血球を染色したェォジンをさらに含むことを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記第 1のスぺタトル推定部は、前記対'象の分光スぺクトルを推定する際に Wiener推定を用いることを特徴とする。

また、本発明に係る画像処理装置は、上記発明において、前記第 1のスぺタトル推定部は、前記対象に含まれる複数の色素量を推定する際に Lambert- Beerの法則を用いることを特 ί敷とする。本発明に係る画像処理方法は、撮像された画像に対して画像処理を施すことが可能であり、前記画像に関する画像情報を記憶する記憶部を備えたコンピュータが行う画像処理方法であって、前記画像情報を前記記憶部から読み出し、この読み出した前記画像情報をもとに対象の分光スぺクトルを推定する第 1のスぺクトル推定ステップと、前記第 1のスぺクトル推定ステップで推定された対象の分光スぺクトルを用いて前記対象に含まれる複数の色素量を推定する色素量推定ステップと、前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スぺクトルを合成する第 2のスぺクトル推定ステップと、前記第 2のスぺクトル推定ステップで合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出するスぺクトル減算ステップと、前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正する色素量補正ステップと、前記色素量補正ステップで補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成する第 3のスぺクトル推定ステップと、前記第 3のスぺクトル推定ステップで合成された第 2の分光スぺクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スぺクトルを合成するスぺクトル加算ステップと、前記スぺクトル加算ステップで合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成する画像合成ステツプと、を有することを特徴とする。

本発明に係る画像処理プログラムは、撮像された画像に対して画像処理を施すことが可能であり、前記画像に関する画像情報を記憶する記憶部を備えたコンビユータに、前記画像情報を前記記憶部から読み出し、この読み出した前記画像情報をもとに対象の分光スぺクトルを推定する第 1のスぺクトル推定ステップ、前記第 1のスぺクトル推定ステップで推定された対象の分光スぺクトルを用いて前記対象に含まれる複数の色素量を推定する色素量推定ステップ、前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スぺクトルを合成する第 2のスペクトル推定ステップ、前記第 2のスペクトル推定ステップで合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出するスぺクトル減算ステップ、前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正する色素量補正ステップ、前記色素量補正ステップで補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成する第 3のスぺクトル推定ステップ、前記第 3のスぺクトル推定ステップで合成された第 2の分光スぺクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スぺクトルを合成するスぺクトル加算ステップ、前記スぺクトル加算ステツプで合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成する画像合成ステツプ、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、撮像した画像に関する画像情報をもとに対象の分光スぺクトルを推定し、推定された対象の分光スぺクトルから前記対象に含まれる複数の色素量を推定し、この推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スペクトルを合成し、合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出する一方、推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正し、この補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成した後、合成された第 2の分光スぺクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スペクトルを合成し、この合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成することにより、画像内に不自然な色変動を引き起こすことがなく、染色色素量を仮想的に調整する機能を含めた画像処理を用いて染色ばらつきを補正することができる。図面の簡単な説明

第 1図は、本発明の一実施の形態に係る画像処理装置の構成を示す図である。第 2図は、本発明の一実施の形態に係る画像処理方法の処理の概要を示す図である。第 3図は、マルチパンド画像撮像部の構成を示す図である。第 4図は、 R G Bフィルタの構成例を模式的に示す図である。第 5図は、 R, G, B各バンドの分光感度の例を示す図である。第 6 A図は、第 1の光学フィルタの分光透過率特性を示す図である。第 6 B図は、第 2の光学フィルタの分光透過率特性を示す図である。第 7図は、表示部における R G B画像の表示例を示す図である。第 8 A 図は、操作部の構成例（第 1例）を示す図である。第 8B図は、操作部の構成例 (第 2例）を示す図である。第 8 C図は、操作部の構成例（第 3例）を示す図である。第 9 A図は、グラフィカノレユーザーインターフェースの構成例（第 1例）を示す図である。第 9B図は、グラフィカルユーザ¹ fンターフェースの構成例 (第 2例) を示す図である。第 9 C図は、グラフィ力ルユーザーインターフエ一スの構成例（第 3例）を示す図である。第 10図は、従来法による RGB画像の表示例を示す図である。発明を実施するための最良の形態

以下、添付図面を参照して本発明を実施するための最良の形態（以後、「実施の形態」と称する） 'を説明する。

本発明の一実施の形態では、 2種類の光学フィルタと R G Bカメラとを用いて、 H&E染色された病理標本の 6バンド画像を撮像し、対象の各点に対して分光透過率特性と色素量とを推定する。その後、推定された色素量を補正し、補正後の色素量を用いて再度分光透過率特性に変換し、 RGB値に変換する。本実施の形態においては、色素量から分光透過率への変^ ¾の際にへマトキシリンと赤血球以外の細胞質に含まれるェォジンの色素量のみを用レ、、他の成分は差分スぺクトルとして処理する点が特徴的である。

図 1は、本実施の形態に係る画像処理装置 1の構成を示す図である。同図に示す画像処理装置 1は、'マルチパンド画像撮像部 101、第 1のスぺクトル推定部 102、色素量推定部 103、第 2のスぺクトル推定部 104、スぺクトル減算部 105、色素量補正部 106、第 3のスぺクトル推定部 107、スぺクトル加算部 108、画像合成部 109、表示部 1 10、操作部 11 1、記憶部 1 12、およびこれら全体の動作を制御する制御部 1 13を備える。なお、図 1において、制御部 1 13から各部への接続は省略している。この画像処理装置 1は、 CP U、 ROMヽ RAM等を備えたコンピュータによって構成される。図 2は、本実施の形態に係る画像処理方法の概要を示す図である。以下、図 1 および図 2を用いて、画像処理装置 1の機能構成および画像処理方法の概要を説明する。

先ず、マルチバンド画像撮像部 101において、対象となる標本を 6バンドのマルチバンド画像として撮像する（ステップ S 1 ) 。マルチバンド画像撮像部 1 01は、図 3に示すように、標本保持部 1010、照明部 1011、光学系 10 12、光学フイノレタ 1013、光学フイノレタ切り替え部 1014、 RGBカメラ 1015力、ら；！冓成さ;τる。

ここで使用する RGBカメラ 1015は、デジタルカメラ等で広く用いられているものであり、モノクロの撮像素子上にモザイク状に RGBフィルタを配置したものである。図 4は、 RGBフィルタの構成例を模式的に示す図である。同図に示す RGBフィルタ 200を用いる場合、各画素は R, G， Bいずれかの成分しか撮像することができないが、各々の近傍の画素値を利用することにより、不足する R， G, B成分を補間する手法が採用される。なお、この手法は、例えば特許第 3510037号公報で開示されている。

これに対して、 3 CCDタイプのカメラを用いて撮像することも可能である。この場合には、最初から各画素における R， G， B成分を取得することができる本実施の形態では、上述したうちいずれの撮像方法を用いても構わないが、以下に説明する処理では、 RGBカメラ 1015で撮像された画像の各画素において G, B成分が取得できているものとする。

照明部 101 1によって照射された光は、標本保持部 1010に設置された標本 Oを透過する。透過光は光学系 1012及ぴ光学フィルタ 1013を経由した後、 RGBカメラ 1015の撮像素子上に結像する。光学フィルタ 1013は、照明部 1011から RGBカメラ 1015に至る光路上のいずれかの位置に設置されていれば良い。照明部 101 1からの照明光を、光学系 1012を経由し R GBカメラ 1015で撮像する際の R， G， B各パンドの分光感度の例を図 5に示す。

光学フイノレタ 1013は、図 6 Aに示す分光透過率特性を有する第 1の光学フィルタ 1013 aおよび図 6 Bに示す分光透過率特性を有する第 2の光学フィルタ 1013 bから構成されており、例えば最初に第 1の光学フィルタ 1013 a を用いて第 1の撮像を行った後、光学フィルタ切り替え部 1014によって第 2 の光学フィルタ 1.013 bへ切り替えられ、第 2の撮像を行う。第 1および第 2 の撮像ではそれぞれ 3バンドの画像が得られ、両者の結果を合わせることによつて 6バンドのマルチバンド画像が得られる。撮像されたマルチバンド画像は、記憶部 1 12に記憶される。

次に、第 1のスぺクトル推定部 102力マルチバンド画像撮像部 101で撮像された 6パンドのマルチバンド画像に関する画像情報を記憶部 112から読み出し、この読み出した画像情報をもとに第 1の分光透過率（対象の分光スぺクトル）を推定する（ステップ S 2) 。以後の処理は、上述した非特許文献に記載されたのと同様の手順に従って行い、このステップ S 2における推定手法として、非特許文献と同様に Wiener推定を用いる。具体的には、まず背景技術でも説明した式（3)

f(x, y) = R_ss (FSE)'、(FSE)R_SS (FSE)' + R_NN )— ¹ G(x, y) -(3)

を用いてマルチバンド画像上の点（x, y) における画素値の行列表現

G (x, y) を変換することで対応する標本上の点における分光透過率の行列表現 T" (x, y) を推定する。このとき、 (x, y) は第 1の分光透過率の推定値を表す。以後、分光透過率の推定値のことを単に「分光透過率」と称する。なお、式（3) の各記号の意味は、背景技術の項で説明した通りである。

ここで、光学フィルタ 1013の分光透過率 F、 RGBカメラ 1015の分光感度特性 S、照明部 1011の分光放射特性 Eは、使用する機器を選定の後、分光計を用レヽて予め測定しておく。なお、ここでは光学系 1012の分光透過率は 1.0と近似しているが、この近似値 1.0からの乖離が許容できない場合には、光学系 1 0 1 2の分光透過率も予め測定し、照明の分光放射特性 Eに乗じておけばよい。

標本の分光透過率の共分散行列 R_ssは、 H&E染色された典型的な病理標本を用意し、複数の点の分光透過率を分光計で測定することによって得られる。この際には、統計的な精度を高める為に、標本内での偏り無く 1 00点程度の測定を行った方が良い。これに対して、カメラのノイズの共分散行列 R_wは、標本を設置しない状態でマルチパンド画像撮像部 1 0 1による第 1および第 2の撮像を行レ、、得られた 6バンドの画像の各バンドについて画素値の分散を求め、これを対角成分とする行列を生成することによって得られる。但し、バンド間でノイズの相関は無いと仮定している。このようにして得られた第 1の分光透過率

T" (x, y) は、記憶部 1 1 2に記憶される。

続いて、色素量推定部 1 03は、第 1のスぺクトル推定部 1 0 2で推定された第 1の分光透過率 IT (x, y) を記憶部 1 1 2から読み出し、この読み出した第 1の分光透過率 (x, y) を変換することで色素量の推定を行う（ステップ S 3) 。ここで処理の対象とする色素は、非特許文献と同様、へマトキシリン、細胞質を染色したェォジン、赤血球を染色したェォジンであり、それぞれ色素 H、色素 E、色素 Rと略記する。具体的な処理は、 Lambert-Beerの法則より導かれた次式 (7)

一 log t(x, y, λ) = 1¾ (λ) - d_H + k_B (λ) . d_E + k_R (λ) · d_R ··· (7)

を複数の波長; lに関して連させ、これを d_fl， d_E， d_Kについて解く。式（7) の各記号の意味は上述した通りであり、特に t ' (x, y, λ) は行列

TT (x, y, λ) の波長 λに対応する要素である。

一例として、 3つの波長い λ₂, λ₃について式（7) を連立させた場合を考えると、次式（9) のように行列表記できる。

- logt(x， γ,λ,)

一 logt(x， y, ₂)

-logt(x,yA₃)

d_Rは、次式（1 0) のように計算さ Lる _c

•(10)

このようにして推定された色素量 d_H d_E d_Rは、記憶部 1 1 2に記憶される。この後、第 2のスぺクトル推定部 1 04は、色素量推定部 1 0 3で推定された色素量を記憶部 1 1 2から読み出し、この読み出した色素量を変換して第 2の分光透過率 (第 1の分光スぺクトル) を合成する (ステップ S 4) 。このステップ S 4では、式（8) 力、ら色素 Rに関する項を除去し、係数 α;„および o;_Eをともに 1とおくことにより得た次式（1 1) を用いる。

t** (X, y, λ) = exp (― (k_H (λ) . d_H + k_E (λ) · d_E )) (11)

ここで t** (x, y, X) は、第 2の分光透過率のうち、波長 λに対応する成分である。式（1 1) を用いて求めた複数の波長；に対する t (x, y, λ) を行列形式にまとめたものを T** (x, y, λ) と記述すると、この T** (x, y, λ) は第 2の分光透過率を表す。このようにして求められた第 2の分光透過率

T** (x, y, λ) は、記憶部 1 1 2に記憶される。

次に、スペクトル減算部 1 0 5は、第 1の分光透過率 T' (x, y) およぴ第 2 の分光透過率 T*** (x, y) を記憶部 1 1 2から読み出し、第 1の分光透過率 T" (x, y) から第 2の分光透過率 T*** (x, y) を減算することにより、差分スぺクトノレ

T_m(x,y) =

ー(12)

を算出する（ステップ S 5) 。式（1 2) によって求めた差分スペクトル T_dirf (x, y) は、記憶部 1 1 2に記憶される。

ここで、差分スペクトル T (x, y) を求める理由は以下の通りである。色素量推定部 1 0 3は、第 1のスぺクトル推定部 1 0 2で推定された第 1の分光透過率 T" (x, y) を色素量に変換するが、この際に用いる物理モデルは

Lambert- Beerの法則のみである。 Lambert- Beerの法則は、屈折や散乱が無いと仮定した場合に半透明物体を透過する光の減衰を定式化したものであるが、実際の染色標本では屈折も散乱も起こり得る。そのため、染色標本による光の減衰を Lambert-Beerの法則のみでモデル化した場合、このモデル化に伴つた誤差が発生し、第 1の分光透過率 TT (x, y) から推定された色素量を再度 Lambert - Beerの法則に当てはめて染色標本の分光透過率を算出したとしても、一般に第 1の分光透過率 Τ^Λ (x, y) とは一致しない。しかしながら、生体標本内での屈折や散乱を含めたモデルの構築は極めて困難であり.、実用上は実行不可能である。そこで、本実施の形態においては、屈折や散乱の影響を含めたモデル化の誤差を差分スぺクトルとして取り出し、モデルィヒが可能な情報と組み合わせることにより、全体的な精度を向上させる構成としている。

ところで、本実施の形態では、第 2の分光透過率 T** (x, y) を算出する際に、色素 R (赤血球を染色したェォジン）に関する項を除外していた（式（1 1 ) を参照）。このため、第 2の分光透過率 T** (x, y) には、色素 Rによる減衰分が含まれていない。その代わり、第 1の分光透過率 T (x， y) に含まれていた色素 Rに起因する光の減衰分は、差分スペクトル T_diff (x, y) の方に含まれた状態で後の処理に渡されることとなる。

続レ、て、色素量補正部 106は、色素量 d _Hおよび d _Eに係数（第 1の係数） · およびひ Eをそれぞれ乗じる補正を行う（ステップ S 6) 。補正後の色素量は、それぞれひ _Hd„およびひ _Ed_Eとなる。係数 α„および c¾_Eの初期値はともに 1であるが、後述するように操作部 1 11からの入力によってそれらの値を変更することができる。なお、係数（第 2の係数）および _Εをさらに導入し、色素量をそれぞれ a_Hd„+ /3„およぴひ _Ed_E+ /3_Eの形式で補正しても良い。この形式では、推定された色素量にバイアス成分を加えることができるので、係数を乘じるだけの場合とは異なる強調効果が得られる。係数 |3„およびの初期値は、ともに 0としておくと良い。このようにして補正された色素量は、記憶部 1 12に記憶さる。上述したステップ S 6において色素 Rの色素量 d_Kを補正対象から除外するの . は、色素 Rが染色状態による影響を受け難く、通常鮮やかな赤色を呈し、実用上補正の必要性がないためである。加えて、色素 Rは色素 Hや色素 Eと比較して色の彩度が高く、モデル化や計算過程において発生する誤差の影響で、最終的に出力される RGB画像での発色が不自然になり易く、この傾向は色素量の補正を行うことによって更に強調される。従って、色素 Rの色素量 d_Kを補正したい何らかの積極的な理由がない限り、補正対象からは除外した方が好ましい。

本実施の形態では、色素 Rを補正対象から除外するだけでなく、上記のごとく差分スペクトル T (x, y) に含めて処理することで、色素 Rを含む領域（即ち赤血球領域）での誤差が最終的に出力される RGB画像に及ぼす影響を軽減させている。

続いて、第 3のスぺクトル推定部 10 7は、色素量補正部 1 06で補正された '色素量を記憶部 1 1 2から読み出し、この読み出した色素量を変換して第 3の分光透過率 (第 2の分光スぺクトル) を合成する (ステップ S 7) 。このステップ S 7では、背景技術の項で示した式（8) 力ら色素 Rに関する項を除去することによって次式（1 3) を得る。

Γ* (X, y λ) = exp (一 (k_H (λ) · a_Hd_H + k_E (λ) ' a_Ed_E )) (13)

ここで《 (_X) y, I) は、第 3の分光透過率のうち、波長に対応する成分である。式（1 3) を用いて求めた複数の波長に対する t*** (x, y, λ) を行列形式にまとめたものを (x, y, λ) と記述する、この Τ (x, y, λ) は第

3の分光透過率を表す。このようにして求められた第 3の分光透過率データは、記憶部 1 1 2に記憶される。

この後、スぺクトル加算部 108は、第 3のスぺクトル推定部 107で求めた第 3の分光透過率 T*** (x, y, λ) と、スぺクトル減算部 105で求めた差分スぺクトル T_dirr (x, y, λ) とを記憶部 1 1 2から読み出して加算し、第 4の分光透過率 (第 3の分光スぺクトル） T(x,y)=T^w(x,y) + T_diff(_X,y) …ひ 4) を合成する（ステップ S 8) 。このようにして合成された第 4の分光透過率 T(x,y)は、記憶部 1 12に記憶される。以下、 Ϊを T〜と記載することがある。上述したように、差分スペクトル T (x, y) には、散乱や拡散の影響によるモデル化誤差、および色素 R (赤血球を染色したェォジン）による光の減衰分が含まれている。これを Lambert-Beerの法則でモデル化された色素 Hおよぴ色素 Eによる光の減衰分に加えることで、モデル化誤差の影響を抑えた精度の高レヽ分光透過率データを算出することが可能となる。

次に、画像合成部 109は、第 4の分光透過率 T— (x, y) を記憶部 1 12力ら読み出し、この読み出した第 4の分光透過率 T— (x, y) を用いて表示用画像である RGB画像を合成する（ステップ S 9) 。具体的には、 T— (x, y) を R GB値 G_ra (x, y) に変換する際、式 (2) におけるノィズ成分 Nを除外した次式（15) を用いる。 . .

G_RGB(x,y) = FSET(x,y) …ひ 5)

ここで行列 Sは、 RGBカメラ 1015の分光感度特性に対応してレ、る。この分光感度特性は、マルチバンド画像を撮像した RGBカメラ 1015のものを用いるのが簡便であるが、他の RGBカメラのものであっても構わない。このステツプ S 9では、第 4の分光透過率 T_ (x, y) を RGB値に変換する処理を全ての点（ X， y ) に対して反復して行うことにより、撮像したマルチパンド画像と同じ幅および高さを有する RGB画像が得られる。このようにして合成された RG B画像は、記憶部 112に記憶される。

表示部 1.10は、画像合成部 109で生成された後、記憶部 112に記憶されている RGB画像を表示する。図 7は、表示部 110における RGB1H象の表示例を示す図である。同図に示す R G B画像 41は、背景技術の項で説明した図 1 0の RGB画像 51と同じ箇所を撮像したものに本実施の形態に係る画像処理方法を実行することによつて得られた画像である。この RGB画像 41を RGB画- 像 51と比較した場合、 R G B画像 41の赤血球領域 41 Rの方が R G B画像 5 1の赤血球領域 5 1 Rよりも赤味を帯びており、画像内に不自然な色変動を生じることなく、より自然な色合いを呈している。また、： GB画像 41では、それ以外の領域にっレ、ても、全体的に自然な色合レ、を呈している。

なお、表示部 1 1 0は、一般的なフラットパネルディスプレイ（液晶、有機 E L等）または CRTディスプレイを使用すればょレ、。記憶部 1 1 2に複数の RG B画像が記憶されている場合、表示する RGB画像をユーザーが選択できるような幾構 ·を加えても良い。

以上説明した画像処理方法において、ユーザー自身が調整可能な色素量の補正機能を提供することも可能である。この場合、ユーザーは、表示部 1 1 0に表示された RGB画像を観察しながら操作部 1 1 1を操作することによって色素量の補正を指示する補正指示信号を入力する。この補正指示信号としては、例えば色素量補正部 1 06で使用される係数 α;„および a _Eを変更する指示が含まれる。操作部 1 1 1は、スライダー 2 1 (図 8 A；) 、ダイヤノレ 22 (図 8 B) 、およぴプッシュボタン 23 (図 8 C) 等の機器によって実現することができる。また、これらの機器を画面上で模擬的に表示するグラフィカルユーザーィンターフエース 3 1 (図 9A) 、 32 (図 9 B：) 、および 33 (図 9 C) のいずれかを表示部 1 1 0の画面に表示し、マウスゃタツチパネルによって操作する構成としてもよい。このような操作部 1 1 1を具備することにより、ユーザーは係数 _Hおよび α_Ε の変更を含む補正指示信号の入力を簡便に行うことができる。

なお、図 8Α〜図 8 C、および図 9 A〜図 9 Cでは、一つ分の色素を補正する為の機器やグラフィカノレユーザーィンターフェースが図示されているが、これらを複数個または組み合わせたものを構成し、一または複数の色素の捕正指示信号の入力を同時に行うことができるようにしてもよい。

このようにして操作部 1 1 1から入力された補正指示信号に応じて、色素量補正部 106において使用される係数 α„および Q!_Eは直ちに変更され、色素量補正部 1 06では色素量の補正処理（ステップ S 6) が再実行される。この色素量補正処理に続いて、第 3のスぺクトル推定部 10 7、スぺクトル加算部 1 ◦ 8、画像合成部 1 0 9がそれぞれ上述した処理（ステップ S 7〜S 9) を行い、再度合成された RGB画像が表示部' 1 1 0に表示される（ステップ S 1 0) 。

ここで説明したユーザー自身による色素量の補正機能を画像処理装置 1に具備させる場合には、高速なプロセッサを画像処理装置 1に搭載することにより、色素量の補正操作の結果を直ちに RGB画像として反映させることができるので、ユーザーは操作内容を確認しながら色素量の補正を行うことができ、操作性を大きく向上させることができる。 '

以上説明した本発明の一実施の形態によれば、画像内に不自然な色変動を引き起こすことがなく、染色色素量を仮想的に調整する機能を含めた画像処理を用いて染色ばらつきを補正することができる。

また、本実施の形態によれば、 Lambert- Beerの法則を生体標本に適用する際の屈折や散乱等に起因するモデル化誤差を差分スぺクトノレとして処理することにより、モデル化誤差の影響を受け難い、精度の高い分光データ処理を行うことが可能となる。その結果、視覚的な提示を行う上でより好適な RGB画像を得ることができる。

なお、本実施の形態では、第 2のスぺクトル推定部 1 04、色素量補正部 1 0 6、第 3のスぺクトル推定部 1 0 7において色素 Rを色素量補正の対象から除外しているが、敢えて補正対象に加えたい場合は、式（1 1) および（1 3) の代わりに、それぞれ次式（1 1) ，および（1 3) 'を用いれば良い。

Γ (X, y, λ) = exp (一 (k_H (λ) · d_H + k_E (λ) -d_E+k_R (λ) . d_R )) …ひ 1)' t* (x, y, λ) = ex (- (k_H (λ) - _Hd_H + _Ε (λ) - a_Ed_E + lc„ (λ) · a„d_R)) …ひ 3), この場合、色素 Rの色素量 d_Rは、第 1の係数 a_Rや第 2の係数 /3_Kを用いることにより、 o;_Rd_Kまたは a;_Kcl_K+ ^の形式で補正する。係数ひ _κおよび _κの初期値はそれぞれ 1および 0であるが、操作部 1 1 1力らの入力によってそれらの値を変更可能な構成としてもよい。

また、本実施の形態では、第 2のスぺクトル推定部 1 04および第 3のスぺクトル推定部 1 0 7は別体としているが、第 3のスぺクトル推定部 1 0 7において係数 „および α _Εをともに 1とおけば、第 2のスぺクトル推定部 1 0 4と同一の処理となる。従って、第 2のスペクトル推定部 1 0 4及び第 3のスペクトル推定部 1 0 7を同体とし、係数を切り替えて使い分ける構成にしても良い。このようにすることで装置構成を簡略化し、低コスト化を実現することができる。

画像処理装置 1が備える C P Uは、本実施の形態に係る画像処理方法を実行するための画像処理プログラムを記憶部 1 1 2から読み出すことによってその画像処理方法に関する演算処理を実行する。なお、本実施の形態に係る画像処理プログラムは、. フレキシブルディスク、 C D— R OM、 D V D - R OM, フラッシュメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。この意味で、画像処理装置 1は、前述した各種記録媒体のいずれ力を読み取り可能な補助記憶装置を具備してもよい。

以上、本発明を実施するための最良の形態を詳述してきたが、本発明は上述した一実施の形態によってのみ限定されるべきものではない。すなわち、本発明は、ここでは記載していないさまざまな実施の形態等を含みうるものであり、特許請求の範囲により特定される技術的思想を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を施すことが可能である。産業上め利用可能性

以上のように、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムは、色素によって染色された生体標本の画像処理技術に有用であり、透過照明を用、て病理標本をマルチパンドで撮像した画像データから表示用画像を形成するのに適している。

Claims

請求の範囲

1 . 撮像された画像に対して画像処理を施す画像処理装置であって、

前記画像に関する画像情報を記憶する記憶部と、

前記画像情報を前記記憶部から読み出し、この読み出した前記画像情報をもとに刘'象の分光スぺクトルを推定する第 1のスぺクトル推定部と、

前記第 1のスぺクトル推定部で推定された対象の分光スぺクトルを用いて前記対象に含まれる複数の色素量を推定する色素量推定部と、

前記色素量推定部で推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スぺクトルを合成する第 2のスペクトル推定部と、

前記第 2のスぺクトル推定部で合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出するスぺクトル減算部と、

前記色素量推定部で推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正する色素量補正部と、

前記色素量補正部で補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成する第 3のスぺクトル推定部と、

前記第 3のスクトル推定部で合成された第 2の分光スぺクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スぺクトルを合成するスぺクトル加算部と、

前記スぺクトル加算部で合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成する画像合成部と、

を備えたことを特徴とする画像処理装置。

2. 前記表示用画像は R G B画像であることを特徴とする請求項 1に記載の画像処理装置。

3 . 前記対 ·象の分光スぺクトルから推定される色素量の数が、前記第 1の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数より多いことを特徴とする請求項 1または 2に記載の画像処理装置。

4 . 前記対象の分光スペクトルから推定される色素量の数が、前記第 1の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数と等しいことを特徴とする請求項 1または 2に記載の画像処理装置。

5 . 前記第 1の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数と前記第 2の分光スぺクトルの合成に使用される色素量の数とが等しいことを特徴とする請求項 1〜 4のいずれか一項に記載の画像処理装置。

6 . 前記表示用画像を表示する表示部をさらに備えたことを特徴とする請求項 1〜 5のいずれか一項に記載の画像処理装置。

7 . 色素量の補正を指示する補正指示信号が入力される操作部をさらに備えたことを特徴とする請求項 1〜 6のいずれか一項に記載の画像処理装置。

8 . 前記捕正指示信号には、前記色素量を補正する際に用いる係数に関する情報が含まれることを特徴とする請求項 7に記載の画像処理装置。

9 . 前記操作部は、スライダー、ダイヤル、およびプッシュポタンのうちいずれか一つを含むことを特徴とする請求項 7または 8に記載の画像処理装置。

1 0 . 前記-操作部は、スライダー、ダイヤノレ、およびプッシュボタンのいずれか一つを模したグラフィカルユーザーィンターフェースを含むことを特徴とする請求項 7または ⁸に記載の画像処理装置。

1 1 . 前記グラフィカノレユーザーインターフェースは、前記表示用画像と同一の画面內に表示されることを特徴とする請求項 1 0に記載の画像処理装置。

1 2 . 前記色素量補正部は、第 1の係数を前記色素量に乗じることによって前記色素量を補正することを特徴とする請求項 1〜 1 1のいずれか一項に記載の画像処理装置。

1 3 . 前記色素量補正部は、第 2の係数を前記色素量に加えることによって前記色素量を補正することを特徴とする請求項 1〜 1 2のいずれか一項に記載の画像処理装置。

1 4. 前記色素量捕正部、前記第 3のスぺクトル推定部、前記スぺクトル加算部、および前記画像合成部は、前記操作部によって入力された前記補正指示信号の内容に基づく処理を行い、

前記表示部は、前記補正指示信号の内容に基づく処理が反映された前記表示用画像を表示することを特徴とする請求項 7〜 1 3のいずれか一項に記載の画像処理装置。

1 5 . 前記対象は染色された生体標本であることを特徼とする請求項 1〜 1 4 のいずれか一項に記載の画像処理装置。

1 6 . 前記対象は病理標本であることを特徴とする請求項 1 5に記載の画像処理装置。

1 7 . 前記色素量推定部で推定される色素量は、へマトキシリンおよびェォジンを含むことを特徴とする請求項 1 6に記載の画像処理装置。

1 8 . 前記色素量推定部で推定される色素量は、赤血球を染色したェォジンをさらに含むことを特徴とする請求項 1 7に記載の画像処理装置。

1 9 . 前記第 1のスペクトル推定部は、前記対象の分光スペクトルを推定する際に Wiener推定を用いることを特徴とする請求項 1〜 1 8のいずれか一項に記載の画像処理装置。

2 0 . 前記第 1のスぺクトル推定部は、前記対象に含まれる複数の色素量を推定する際に Lambert- Beerの法則を用いることを特徴とする請求項 1〜 1 9のいずれか一項に記載の画像処理装置。

2 1 . 撮像された画像に対して画像処理を施すことが可能であり、前記画像に関する画像情報を記憶する記憶部を備えたコンピュータが行う画像処理方法であつて、

前記画像情報を前記記憶部から読み出し、この読み出した前記画像情報をもとに対象の分光スぺクトルを推定する第 1のスぺクトル推定ステップと、

前記第 1のスぺクトル推定ステップで推定された対象の分光スクトルを用いて前記対象に含まれる複数の色素量を推定する色素量推定ステップと、

前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スぺクトルを合成する第 2のスぺクトル推定ステップと、

前記第 2のスぺクトル推定ステップで合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出するスぺクトル減算ステップと、

前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正する色素量補正ステップと、前記色素量補正ステツプで補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成する第 3のスぺクトル推定ステップと、

前記第 3のスぺクトル推定ステップで合成された第 2の分光スぺクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スぺクトルを合成するスぺクトル加算ステップと、 '

前記スぺクトル加算ステップで合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成する画像合成ステップと、

を有することを特徴とする画像処理方法。

2 2 . 撮像された画像に対して画像処理を施すことが可能であり、前記画像に関する画像情報を記憶する記憶部を備えたコンピュータに、

前記画像情報を前記記憶部から読み出し、この読み出した前記画像情報をもとに対象の分光スぺクトルを推定する第 1のスぺクトル推定ステップ、

前記第 1のスぺクトル推定ステップで推定された対象の分光スぺクトルを用いて前記対象に含まれる複数の色素量を推定する色素量推定ステップ、

前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量を用いて第 1の分光スぺクトルを合成する第 2のスぺクトル推定ステップ、

前記第 2のスぺクトル推定ステップで合成された第 1の分光スぺクトルを前記対象の分光スぺクトルから減算することによって差分スぺクトルを算出するスぺクトル減算ステップ、

前記色素量推定ステップで推定された複数の色素量の少なくとも一部を補正する色素量ネ甫正ステップ、

前記色素量補正ステップで補正された色素量を用いて第 2の分光スぺクトルを合成する第 3のスぺクトル推定ステップ、

前記第 3のスぺクトル推定ステップで合成された第 2の分光スペクトルと前記差分スぺクトルとを加算することによって第 3の分光スぺクトルを合成するスぺタトル加算ステップ、前記スぺクトル加算ステップで合成された第 3の分光スぺクトルから表示用画像を合成する画像合成ステップ、

を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。