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JP2000508095A - 境界マッピングのシステムおよび方法 - Google Patents

境界マッピングのシステムおよび方法

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JP2000508095A
JP2000508095A JP9522940A JP52294097A JP2000508095A JP 2000508095 A JP2000508095 A JP 2000508095A JP 9522940 A JP9522940 A JP 9522940A JP 52294097 A JP52294097 A JP 52294097A JP 2000508095 A JP2000508095 A JP 2000508095A
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カプラン,エレン
シャピラ,オーパー
ハラリ,ユバル
ハクノチ,ダニエル
エス.エフ. スコット,リチャード
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ニューロメディカル システムズ,インコーポレイテッド
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Abstract

(57)【要約】 スライド(16)の領域をマッピングする方法は、スライド(16)の表面に対してほぼ斜め向きにされた第1の光源(42)からスライド(16)を選択的に照射する工程と、第1の光源(42)によって照射されたスライド(16)の第1の画像を得る工程と、ほぼ分散された光を与える第2の光源(46)からスライド(16)を選択的に照射する工程と、第2の光源(46)によって照射されたスライド(16)の第2の画像を得る工程と、第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成する工程とを包含する。

Description

【発明の詳細な説明】 境界マッピングのシステムおよび方法 発明の分野 本発明は、一般的に、画像を得て、その画像における境界を検出するための システムおよび方法に関し、特に、標本の境界をマッピングするためのシステム および方法に関し、より詳しくは、カバーガラス内に位置し、標本材料を含有す る領域などの、スライド上の関心領域をマッピングするためのシステムおよび方 法に関する。 発明の背景 医療業界では、しばしば、標本をスライドに添付し、顕微鏡を使用して、標本 に関する様々な検査および類別機能を行う。例えば、病理学的分析においては、 異なる身体部位からの組織切片、体液、およびスミア等は、典型的には、スライ ド上に置かれ、透明なカバーガラス、または顕微鏡のために必要な光学特性を有 するカバーガラスで覆われる。カバーガラスは、標本をスライド上に貼り付ける 役割を果たす、および/または標本の保護層として機能し得る。残念なことに、 カバーガラスをスライド上のある正確な位置に正確に配置することは困難である 。さらに、空気が、スライドまたは標本と、カバーガラスとの間に入り込み、望 ましくない混在物、すなわち標本を見る妨げとなる気泡が形成され得る。 スライドを用いた病理学的分析の1つは、Papスミアテストである。Pap スミアテストでは、細胞物質のサンプルを、スライド上にスミアし、染色した後 、ガラスまたはプラスチックのカバーガラスで覆う。次に、手動または自動顕微 鏡を用いて、前悪性または悪性細胞などの、標本における特定の細胞の存在に関 してPapスミアが分析される。 Papスミア標本等の、スライド上の標本の自動または半自動類別を行う場合 には特に、スライド上の類別が行われるべき関心領域を識別する、または、その 領域のマップを作成することが望ましい。例えば、カバーガラスの境界を、類別 システム知らせ、それによって類別機能が、類別されるべき物質を含むスライド の領域に限定されることが有益である。また、気泡または同様の混在物の位置を システムに知らせ、それによって、それらの領域が、分析から分けられ得る。こ れにより、システムが標本を分析するのに必要とする処理時間が短縮され、特定 の検査の正確さが向上され得る。 現在、技術者は、望ましくない気泡に占有されたスライドの領域およびカバー ガラスのエッジをデジタル化することによってスライドを手でマッピングし、そ れによって、これらの領域が、プロセッサまたは細胞学技術者による評価に関し て考慮されない。オペレータは、デジタル化ペンを用いて、スライドの望ましく ない領域(すなわち、気泡、空気の混在物、スクラッチ、およびカバーガラスの エッジ)の周辺をトレースする。標本を手でマッピングするこの方法は、自動分 析のための効率的なスライド準備方法であると証明されている。しかし、現在の 手動方法は、時間がかかり、高価である。従って、標本の境界を自動的にマッピ ングできることが望ましい。 発明の要旨 本発明は、自動境界マッピングのシステムおよび方法を提供する。システムは 、スライドに分散された光あるいは傾斜した入射光を照射する一対の光バンクを 用いて、カバーガラスの下で気泡がよりよく捕らえられるようにし、カバーガラ スのエッジを検出する。カメラは、標本およびスライドの画像を捕らえ、その後 、処理システムは、気泡などによって妨害されない、カバーガラスのエッジ内に ある標本の領域の境界マップを生成する。システムはまた、マッピングの結果を 表示して、ユーザがマッピングプロセスを編集することができるようにし得る。 本発明の1つの局面によれば、スライドの領域をマッピングする方法は、スラ イドの表面に対してほぼ斜め向きにされた第1の光源から、該スライドを選択的 に照射する工程と、該第1の光源によって照射された該スライドの第1の画像を 得る工程と、ほぼ分散された光を与える第2の光源から、該スライドを選択的に 照射する工程と、該第2の光源によって照射された第2の画像の画像を得る工程 と、該第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成する工程と を包含する。 本発明の別の局面によれば、スライドマッピングシステムは、スライドの表面 に対してほぼ斜め向きにされ、第1の画像を作り出す第1の光源と、該スライド の該表面に、ほぼ分散された光を与え、第2の画像を作り出す第2の光源と、該 第1および第2の画像を得るためのカメラと、該第1および第2の画像に基づい て、重要な領域のマップを生成するためのプロセッサとを含む。 本発明の他の局面によれば、標本についてのマッピング情報を監査する方法は 、標本の画素強度マップを生成する工程と、該標本中の関心場所を決定する工程 と、該関心場所内にある画素に、偶数あるいは奇数のいずれか一方を割り当てる 工程とを包含し、ここで、各画素に割り当てられた数は、その画素の強度を表し 、その他の画素に、偶数あるいは奇数のうちの他方を割り当てる工程をさらに包 含し、ここで、各画素に割り当てられた数は、その画素の強度を表し、画素を表 示する工程をさらに包含し、ここで、奇数が割り当てられた画素は、偶数が割り 当てられた画素とは異なる色特性で表示され、オペレータが該画素強度マップを 変えることができるようにする工程をさらに包含する。 本発明のさらに他の局面によれば、スライド中の気泡の場所を検出する方法は 、第1の照射条件下で照射されたスライドの第1の画像を得る工程と、第2の照 射条件下で照射された該スライドの第2の画像を得る工程と、該第1および第2 の画像のエッジを見つけ、該エッジを組み合わせて第3の画像を形成する工程と 、該第3の画像のエッジによって規定される境界領域を見つける工程と、該第2 の画像のうち、該第3の画像の境界領域に対応する各領域について、中間調強度 平均を計算する工程と、該第1の画像中の対応する領域の中間調強度に基づいて 、各領域について計算された平均を閾値と比較する工程とを包含する。 本発明のさらに他の局面によれば、画素の複数の行および列からなる画像にお いてラインを見つける方法は、行の複数の画素についての強度値と、該行のそれ よりも前の画素についての強度値とを足して、該複数の画素の各々についての和 を格納する工程と、同じ列の複数の画素のうちの複数の画素の格納された和を、 閾値と比較する工程と、ライン上の点を、格納された和が該閾値を越える画素の 関数として推定する工程とを包含する。 本発明のさらに他の局面によれば、画素の複数の行および列からなる画像にお いてラインを見つける方法は、行の複数の画素についての強度値と、該行のそれ よりも前の画素についての強度値とを足して、該複数の画素の各々についての和 を格納する工程と、同じ列の複数の画素のうちの複数の画素の格納された和を、 閾値と比較する工程と、ライン上の第1の点を、格納された和が該閾値を越える 画素の関数として推定する工程と、該画像を複数の副画像に分割する工程と、該 推定された点に隣接する複数の行について、各副画像内の行の複数の画素につい ての強度値の和を得る工程と、該得られた和を、該閾値と比較する工程と、該ラ イン上のさらなる点の場所を、得られた和が該閾値を越える画素の関数として推 定する工程とを包含する。 本発明のさらに他の局面によれば、画像についてのマッピング情報を監査する 方法は、画像の他の領域から区別された重要な領域を有する画像の第1のマップ を表示する工程と、オペレータが該表示中の該重要な領域を変えることができる ようにする工程と、該第1のマップおよび該オペレータが行った変更に基づいて 、第2のマップを生成する工程とを包含する。 本発明の上記特徴およびその他の特徴は、以下に十分に説明され、請求の範囲 で具体的に指摘される。以下の説明および添付の図面は、本発明の特定の例示的 な実施形態を詳細に示しているが、これは、本発明の原理が用いられ得る様々な 方法のうちの1つだけを示すものである。 図面の簡単な説明 添付図面において、 図1は、本発明による境界マッピングシステムおよび自動類別システムの概要 を示す。自動類別システムは、境界マッピングシステムによって生成された境界 マップ情報を使用する。 図2は、画像中のエッジ情報が向上した画像を生成する位置にある、境界マッ ピングシステムの光学構成要素を示す。 図3は、画像中の気泡または混在物情報が向上した画像を生成する位置にある 、境界マッピングシステムの光学構成要素を示す。 図4は、エッジ情報が向上した画像の形成を示す、代表的な光路の概略図であ る。 図5は、気泡または混在物情報が向上した画像の形成を示す、代表的な光路の 概略図である。そして、 図6は、本発明による分割動作の概要図であり、これにより画像中のカバーガ ラスのエッジを見出す。 発明の詳細な説明 各図面を参照して、最初に図1を参照して、本発明による自動境界マッピング システム10を示す。このマッピングシステムは、典型的なセル類別システム1 2などに、境界またはマッピング情報を提供する。マッピングシステム10は、 マッピングが行われるスライド16を載せるステージ14と、カメラ18と、光 バンク20および22と、拡散器24と、境界マップを現像する処理システム2 6とを含む。マッピングシステム10はまた、保管カセット30とステージ14 との間でスライドを転送するロボット式スライドハンドラ28と、スライド16 からのバーコード化された情報を読み取るバーコード読取装置32と、オペレー タとの対話を促進し且つマッピング処理の検査および編集を可能にするディスプ レイ34とを含み得る。 上記のように、スライドマッピングシステム10は、スライド上の標本材料の 位置に関する情報を、自動または半自動標本類別器に提供するのに特に有用であ る。このような適用においては、スライドマッピング情報は、標本類別器によっ て、生体物質が存在する可能性が高いスライド上の領域に類別機能を集中させ、 それにより類別時間を短縮するために使用され得る。さらに、スライド上の標本 のマップを提供することによって、標本およびカバーガラスをスライド上の正確 な領域に置く際の精度が不要になり、標本類別器は、様々な形状およびサイズの カバーガラスを有する標本スライドと共に使用され得る。マッピングシステム1 0によってマッピング情報を提供され得る、典型的な標本類別システムは、同一 出願人による米国特許第5,287,272号、5,257,182号、および4,965,725号、並び に米国特許出願第07/425,665号、07/502,611号、および08/196,982号に多数開示 されている。この参照によって、これらの開示すべてが本明細書において援用さ明のマッピング装置は、広範囲にわたる潜在的な適用を有し、標本類別器との使 用、またはスライドもしくはカバーガラスを含むスライドとの使用に限定されず これらは本発明のマッピングシステムを説明するための、単なる例示的な手段で あることに留意される。 光バンク20および22と拡散器24とは、スライドに入射する様々な照明条 件を協働して作成する。各条件は、スライドの特定の光学的特徴および特性を強 調するようにされ、それにより混在物、気泡、およびカバーガラスのエッジなど の特徴の検出を向上する。好ましくは、光バンク20および22と選択的に使用 される拡散器24とは、カメラ18による観察用に、スライドの別個の画像を作 成する。この画像には、エッジ情報が向上した第1の画像(本明細書ではエッジ 画像と呼ぶ)、そして標本中の気泡および類似する混在物が向上した第2の画像 (本明細書では気泡画像と呼ぶ)などがある。 エッジ画像は、傾斜光バンク20によってスライド16を照らすことにより、 得られる。傾斜光バンク20は、スライド上面と平行またはほぼ並行の角度で、 スライドに光を向ける。拡散器24は、エッジ画像を得る際には使用されず、そ れゆえ、カメラ18の視野の外に回転もしくは移動する。傾斜光バンク20から カバーガラス35のエッジに入射する光は、エッジによって拡散され易く、また スライド16またはカバーガラスの上面に入射する光よりもカメラ18に向かい 易い。これについては、下記により詳細に述べる。カメラ18に捕らえられたこ の光は、エッジ画像を形成する。エッジ画像においては、カバーガラスのエッジ が画像の他の部分よりも幾分明るく見える。エッジ画像は、処理システム26に 転送され、ここでエッジ画像中のエッジが見出される。 気泡画像は、拡散器24をスライド16に隣接してカメラ18の視野内に挿入 し、スライドおよび拡散器の上方に配置されたオーバヘッド光バンク22からの 光を拡散器に照射することによって得られる。拡散器24は、光が様々な角度か らスライド16に入射されるように光を分散させる。スライド16、カバーガラ ス35、標本材料、および気泡間の屈折の相違により、気泡に入射する光は、標 本に入射する光よりカメラ18の方向により反射する傾向がある。これについて は後に詳述する。従って、気泡は、得られる気泡画像において画像内の他の情報 より明るく見える。気泡画像は処理システム26に転送され、ここで画像内の気 泡境界が見つけ出される。気泡画像はまた、カバーガラス内のスクラッチまたは 標本内の混在物の位置についての情報も含み得る。本明細書ではこのようなスク ラッチおよび混在物をまとめて気泡と呼ぶ 検出されたカバーガラスのエッジおよび気泡に基づいて、処理システム26は 、気泡以外のカバーガラスの範囲内の標本の領域を示す境界マップを生成する。 この境界マップは、バーコード読取装置32によって読み出され自動類別システ ム12による使用のために記録される、スライド16の識別情報に相互関連する 。一連の境界マップは、格納カセット30内の各スライド16のための磁気ディ スクまたは光ディスクなどの記録媒体に格納され得る。もしくは、境界マップは 、例えば通信ネットワークを通じて自動類別システム12に電子的に転送され得 る。類別システム12は、標本の類別化の際の補助として境界マップを利用する 。これは、例えば、類別化を、標本のカバーガラス内の領域であって、気泡、混 在物、スクラッチなどによって妨害されない領域に局所化することによって行わ れる。 次に図2を参照して、エッジおよび気泡画像を生成する境界マッピングシステ ム10の光学構成要素をさらに詳細に示す。境界マッピングシステム10は、ベ ース36と背部プレート38とを含み、これらに、マッピングシステムの様々な 光学構成要素が取り付けられる。ベース36の中央にはステージ14が配備され 、これにマッピングを行うスライド16が固定される。ステージ14はベース3 6内に直接形成され、例えば切欠部40を介して、スライドを自動的にステージ 上に配置およびステージから取り外す動作を促進するようにされ得る。もしくは 、ステージはベースに取り付けられる個別の要素であり得る。好ましくは、ステ ージ14は、スライド16をステージの既知の位置に固定して保持する位置決め 装置(図示せず)を含む。この既知の位置とは、境界マッピングシステム10が マッピング情報を与えるシステム、例えば、図示したセル類別システム12内で スライドが保持されている位置と一致する位置である。適切な位置決め装置は、 同 時係属出願である米国特許出願第08/498,321号に記載されている。この文献は本 明細書において参考として援用されている。 また、傾斜光バンク20がベース36に取り付けられ、光をスライド16の実 質的にすべてのエッジに投射するように方位付けられている。傾斜光バンク20 は、好ましくは、4つの個別の光源42を含む。これらの光源は、スライド16 の各側部に隣接して配置され、光がスライドの上表面にほぼ平行する斜角からス ライドに向かうようにスライドより僅かに高い位置に置かれている。光源42は 、LEDアレイ43または他の適切な光生成手段を含み得る。 背部プレート38には、カメラ18、オーバヘッド光バンク22、および拡散 器アセンブリ44が取り付けられている。拡散器アセンブリは、拡散器24をカ メラの視野内に選択的に位置付ける。カメラ18は、スライド16の上方に所定 の距離でおよび適切な光学要素により直接位置決めされ、スライドの関連領域、 例えば、カバーガラスおよび標本材料を含むと考えられるスライド部分が完全に 視野内に入るようにされる。カメラ18は、単独で、またはアナログ−デジタル 変換器などの他の構成要素と組み合わせることにより、捕えられた画像、例えば 640×480画素の解像度を有する画像の処理が可能な十分な解像度のデジタ ル出力を生成し得るものであれば、CCDカメラなどの様々な従来のカメラのい ずれであってもよい。 オーバヘッド光バンク22は、スライド16とカメラ18との間に位置し、2 つの個別の光源46を含む、これらの光源は、スライドの関連領域に対するカメ ラの視界を妨害しないように、カメラの光路に隣接して間隔を置いて配置される 。オーバヘッド光源46は好ましくはLED光アレイ48であるが、他の適切な 光源を用いてもよい。拡散器アセンブリ44は、スライド16とオーバヘッド光 バンク22との間に位置し、拡散器24をカメラ18の光路内に選択的に位置付 けるようにされる。従って、オーバヘッド光バンク22から発光される光は、拡 散器24によって分散されてスライド16に向かい、スライドからの反射光が再 び分散される。これらの一部がカメラ18の方向に分散される。拡散器24は、 マイラーシートなどの、入射光を分散させる光拡散要素50を含み、また光拡散 要素を支持するフレーム52を含み得る。拡散器アセンブリ44はアクチュエー タ (図示せず)を含み、アクチュエータは、拡散器24を、気泡画像を得るときは 、図2に示すような、スライド16より僅かに上方のカメラ18の光路内の位置 に、または、エッジ画像を得るときは、図3に示すような、背部プレート28に 隣接する位置などのカメラの光路から外れた位置に選択的に位置決めする。 光バンク20および22の状態、すなわち、光バンクが光を生成しているかど うか、拡散器24がカメラ18の光路内に位置するかまたは光路から外れている かどうか、およびスライド16の画像を得るようにカメラに指示することを含む カメラの制御は、処理システム26(図1)によって制御される。処理システム 26は、好ましくは、光バンク20および22、拡散器アセンブリ44,カメラ 18、ロボット式スライドハンドラ28、ならびにバーコード読取装置30を制 御し、また、カメラからの画像データおよびバーコード読取装置からのスライド 識別情報を受け取る適切なインタフェースを有する従来のマイクロコンピュータ である。 動作においては、スライド16がステージ14上に位置付けられると、拡散器 24はカメラ18の光路から外れた位置に回動された状態で、処理システム26 は、傾斜光バンク20の光源42にスライドを照射するように指示する。図4に カバーガラスの一方のエッジに関連して概略的に示すように、スライド16にほ ぼ平行に位置する光源42からスライド16を照射することによって、ほとんど カバーガラスのエッジによって分散される光のみが少なくとも部分的にカメラ1 8の方向に戻される。光は非常に傾斜した角度からカバーガラス35の上表面5 4かまたはスライド16の上表面に入射するため、矢印58によって示される光 線によって表される入射光は、ほとんど入射角で反射され、カメラ18には入射 しない。しかし、カバーガラスのエッジは比較的粗く、従って光を分散させる傾 向があるため、カバーガラスのエッジに当たる光は、矢印60によって示される 光線によって表されるように分散され、矢印62によって示される光線によって 表されるこの分散光の一部は、カメラ18の方向に分散される。スライドが傾斜 光バンク20によって照射されると、処理システム26は、カメラ18に照射さ れたスライド16の画像を捕らえるように指示する。ほとんどカバーガラス35 またはスライド16のエッジから分散された光のみがカメラに入射するので、エ ッジは、形成されたエッジ画像において、スライドおよびカバーガラスの他の領 域より明るく見える。場合によっては、例えば、カバーガラス35の下の気泡内 に酸化セルが存在する場合には、斜光入射光は分散されカメラの方向に反射され る。これによって、エッジ画像からこれらの事象を検出することができる。 処理システム26は次に、傾斜光バンク20をオフにして、拡散器アセンブリ 44に拡散器24を回動してカメラ18の光路内に配置するように指示する。処 理システム26は次に、オーバヘッド光バンク22の光源46をオンにする。こ れにより、オーバヘッド光バンク22によって生成される光は、図5に示すよう に、拡散器24を通してスライド16およびカバーガラス35を照射する。(図 5では、分かりやすくするために拡散器24のスライド16からの距離を誇張し て示している。拡散器は、好ましくは、拡散器を通して表されるスライド画像の 横方向のオフセットが有意なものとならないようにスライドに十分に接近して配 置される。)拡散器24は、光が多くの角度からスライド16およびカバーガラ ス35に入射されるように光を拡散させる。例示した光線64について考えると 、光バンク20からの光線は、拡散器24によって、光線66および68で示さ れる方向を含む多くの方向に分散される。例示した光線66および68は一部は カバーガラス35を透過するが、部分70は空気とカバーガラスとの間の接面7 2で反射される。光線66および68のカバーガラス35を透過した部分は次に 、カバーガラスと、カバーガラスとスライド16との間に挟まれた標本材料78 または気泡80のいずれかとの間の接面74で反射されるか、もしくは、領域7 6を透過する。これは、光線が接面74に接近するときの角度、およびカバーガ ラスと気泡または標本材料との屈折率の相違により決まる。ガラスと空気の場合 などの、2つの媒体間で屈折率が大きく異なる場合における媒体間の接面では、 ガラスと標本材料または他の非気泡含有領域(本明細書ではまとめて標本材料と 呼ぶ)の場合などの類似の屈折率を有する媒体間の接面より、より多くの光が反 射される。 従って、カバーガラス35と標本材料78との屈折率の差は比較的小さいため 、光線66の非常に小さな部分のみが接面で反射され、大部分は接面を透過し、 標本材料76によって実質的に吸収される。しかし、カバーガラス35と気泡8 0 との間の接面74の領域では、屈折率の差が大きいため、気泡80に入射する、 光線68などの光の多くの割合が、光線82で示すように、拡散器24の方向に 反射される。さらに、接面74を通って気泡80に透過される光の多くの部分が 、気泡とスライド16との間の接面で反射され、この結果、気泡によって生じる 反射が増大する。気泡80によって反射される光線82は、光線84によって表 されるように、拡散器24によって再び分散され、これらの光線の一部がカメラ 18に入射する。この結果、気泡が標本材料78より明るく見える。処理システ ム26は、カメラ18に照射されたスライド16の気泡画像を捕らえるように指 示し、画像は処理システムに転送される。処理システム26は次にスライド16 を格納カセット30に戻す。 一旦両画像が処理システム26に転送されると、画像は、以下にさらに詳細に 記載するように、分析され、カバーガラスのエッジおよびカバーガラスのエッジ 内に存在する気泡が見いだされる。次に、標本材料を含み得るスライド16の領 域の境界マップが生成される。好ましくは、境界マップは、標本材料を含む見込 みのある領域などの、カバーガラスエッジ内の気泡で不明瞭になっていない領域 に対応する画像内の画素の位置または確認のリストである。次に、境界マップは 、関連するスライドを確認する情報、例えば、バーコード読取装置32によって 提供され、自動類別システム12などのシステムによって使用されるように格納 された通し情報(through information)と相関され、これによって、標本材料 の存在の可能性を示すマップ内の画素に分析が限定され得る。境界マップが類別 システム12に転送される前に、オペレータは、好ましくは、標本の境界マップ を再検討し、そのマップが正確であると思われることを確認するかまたはそのマ ップを編集もしくは拒否する機会を与えられる。 処理システム26は、カバーガラスマスクおよび気泡マスクを形成し、次に、 これらのマップを論理的に組み合わせ、気泡を示さないカバーガラス境界内に存 在する領域を見いだすことによって境界マップを生成する。カバーガラスマスク は、エッジ画像において見いだされるカバーガラスエッジから形成される。処理 システム26は、まず、元のエッジ画像から基準画像を差し引くことによってエ ッジ画像からアーチファクトを除去する。基準画像は、エッジ画像を得るために 用いられるエッジ照射を用いてスライドを除去し、ステージ14の画像を捕捉す ることによって得られる。(基準画像を差し引いた後に強度が負になる可能性を 防止するために)元のエッジ画像に強度オフセットが加えられ、次に、基準画像 は、元の画像から差し引かれ、エッジ画像に現れうるステージ内のスクラッチな どのアーチファクトが除去される。次に、多数の前処理動作が、結果として得ら れるエッジ画像上で行われ、短い線および曲線がフィルタされると共に、画像の エッジが細くされる。フィルタされた画像を用いて、スライドの左、右、上およ び下の特定のウィンドウ内に存在し、画像の中央に最も近い残りの長い直線エッ ジが見いだされる。スライドの中央に近い直線を見いだすことによって、カバー ガラスのエッジは、スライドのエッジと識別される。 各ウインドウ内のカバーガラスエッジは、カバーガラスエッジの中央に近接し ている可能性の高い初期点を見いだし、その初期点を画像の他の二等分の開始点 として用いる繰り返し二等分投影アルゴリズム(repeatedly bisecting project ion algorithm)を用いることによって見いだされる。画像は、アルゴリズムが 、比較的正確にカバーガラスのエッジを示すカバーガラスのエッジの小さな分離 した部分にわたる一連のポイントに集中するまで、前の二等分において見いださ れる中央点を用いて繰り返し二等分される。 説明のために、以下および図6に示す元の画像および累積投影画像について考 えてみよう。(元の画像は、説明を簡単にし、累積投影画像における加算を簡単 にするために実際の中間調強度に対して、各画素の中間調強度が、1および0と して示されていること以外は、フィルタされたエッジ画像に対応する。さらに、 提示された画像は、ウィンドウ画像内のより多くの数の画素の部分表示に過ぎな い。)元の画像は、1つの水平カバーガラスおよびスライドエッジが存在する領 域を含むウィンドウ内の画素の画素強度を示す。この実施例における元の画像の 上部は、エッジ画像の遠位エッジであり、画像の下部は、エッジ画像の中央に近 い画素である。累積投影画像は、画像の左側から右側に進み、最も右側の画素の 一次元プロフィールに投影される元の画像の同一行にある(即ち、画像のエッジ から等距離にある)すべての画素の強度値の累積合計である。例えば、元の画像 の第1行目の最初の9列における画素はすべてゼロ強度を有するので、累積投影 画像における対応する画素は、すべてゼロである。列10および列11における 画素はそれぞれ1の強度を有するので、累積投影画像の列10の画素は1、即ち、 その列の前の9画素と列10の画素の合計であり、列11の画素の値は、同じ行 の前の10画素(即ち、1)と、元の画像の11番目の画素の強度との合計で2 になる。元の画像の列12および列13における画素の強度は共にゼロであるの で、累積投影画像における対応する画素は、共に2の値、即ち、元の画像の同じ 行におけるこれらの画素の前のすべての画素の強度の合計を有する。同様の加算 は、行2から行8において行われ、一次元プロフィールが、下から上へ向かって 0、3、4、5、2、0、4および2の合計を有する最も右側の列の画素となる 、以下に示す累積投影画像を形成する。元のエッジ画像 累積投影画像 累積投影画像を用いてカバーガラスのエッジ(例えば、図6のエッジ90)を 見いだすために、そのエッジを含む可能性のある初期サーチウインドウ92に対 するプロフィールが、エッジ画像の中央に最も近い画素からある閾値を越える合 計値を有する第1画素の外側エッジに向かって調べられる。(プロフィール内の 画素は、中央に最も近い画素から開始して調べられ、カバーガラスエッジとスラ イドエッジとが識別される。なぜなら、上記のように、両エッジは、画像内に提 示され、カバーガラスエッジが、スライドエッジよりも画像の中央に近いことが 既知であるからである。)この画素と、閾値未満の合計を有する画素に遭遇する までこの画素に続く各画素との重みつき平均は、閾値を上回る各画素の合計値に 基づいて計算される。閾値が2.5である場合、重みつき平均は、プロフィール 内のエッジから7番目、6番目および5番目の画素に対して計算される。なぜな ら、これらの画素は、それぞれ、3、4および5の合計値を有するからである。 次に、重みつき平均は、初期サーチウィンドウ92の中央にあるカバーガラスエ ッジ90上の想定点94として得られる。従って、初期に検出されたエッジは、 初期に想定された水平エッジ96を生成する。 次に、累積投影画像は、2つのサーチウィンドウ98および100(即ち、副 画像)に二等分され、最後の計算で見いだされた中央点94は、新しい重みつき 平均、および前の画像92を二等分することによってそれぞれ形成された副画像 98および100のそれぞれに対する新しい想定エッジ102および104を見 いだすための開始点として用いられる。これらの副画像98および100は二等 分され、この二等分された画像は、各画像が元のエッジ画像における比較的短い 距離を示す比較的少数の画素を含むまで、繰り返し二等分される。このように、 検出されたエッジは、実際のエッジ90を比較的正確に追従し得、実際のエッジ における不規則性を追従し得る。累積投影画像を用いる1つの利点は、各副画像 の冗長な加算を行わずに、副画像内の最も右側の画素に対応する累積投影画像内 の画素の強度から副画像内の最も左側の画素に対応する累積投影画像内の画素の 強度を差し引くことによって計算され得ることである。計算されたカバーガラス エッジポイント間のギャップを埋めるために、最小二乗近似関数または同様の曲 線近似関数が用いられ得る。好ましくは、予想されたエッジは、例えば、最後の シリーズの副画像のそれぞれに対して計算されたカバーガラスエッジに隣接する プロフィールの部分を加算し、その合計が閾値強度を越えることをチェックする ことによって、それが本当にカバーガラスエッジであることを確認するためにチ ェックされる。 エッジ画像から短い線または曲線を除去するための上記の前処理動作が任意の 多数の周知の従来の形態フィルタリング動作を含み得るのに対して、累積オープ ニング動作(cumulative opening operation)は、好ましくは、上記の二等分投 影アルゴリズムを適用する前に累積投影画像において行われ、一次元形態オープ ニング動作’one dimensional morphological opening operation)(即ち、浸 食後拡張(erosion followed by dilation))と同様の効果となる。水平エッジに ついては、動作は、累積投影画像の行に渡って2パス行われる。最初のパスにお いて、動作は、右から左に走査し、画像から除去されるべきエッジポイントに対 応する画素における累積合計を正から負に変化される。一例として、元の画像お よび累積投影画像として以下に示す行を考えてみよう。除去されるべき累積投影 行における画素は、元の画素におけるn画素の合計が所定の閾値よりも小さい画 素である。例として、「n」を4とし、閾値も4とする。一行における各画素の n−画素合計は、右から左に進む累積投影行における現在の画素の値から、累積 投影行における現在の画素から左にn番目の画素の値を差し引くことによって決 定される。これは、n−画素浸食(n-pixel erosion)(この場合、4画素浸食 )の効果を有する。n−画素拡張(n-pixel dilation)(即ち、この場合、4画 素拡張)は、n−画素の合計が閾値以上であるときには常にカウンタを「n」に 等しくなるように設定し、カウンタを各ステップにおいて減少させて、以下のカ ウンタ行にすることによって成し遂げられる。カウンタ行の値がゼロ以下である 場合、累積投影行における対応画素の値は、正から負の値に変化し、以下の左− 右パス行となる。元の行 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 0 1投影行 1 2 3 3 4 5 6 7 8 8 8 9カウンタ行 −3 −2 −1 0 1 2 3 4 4 −2 1 0左−右パス行 −1 −2 −3 −3 4 5 6 7 8 −8 8 9 第2のパスは、左から右に進み、新しい累積和と、もとの累積和からのタイル 誤差とを追うことによって、新しい画像を計算する。右−左パスにおける対応す る画素が正であれば、左−右パスについての新しい出力画素は、現在の画素と誤 差との和に等しい。右−左パスにおける対応する画素が負であれば、左−右パス における新しい出力画素は、左−右パスにおけるその前の出力画素と現在の画素 との和に等しく、誤差行における現在の画素は、その前の出力画素と現在の画素 との和に更新される。一例として、右−左パスの最も左側の画素が「1」である とき、左−右パスの最も左側の画素は、その前には誤差画素が無いため「0」で あり、誤差行の最も左側の画素は、その前の出力画素が無く、右−左パスにおけ る現在の画素が「−1」であるため、「−1」である。左−右パスの2番目の画 素も、右−左パスの対応する画素が負の「−2」であり、その前の左−右画素が 「0」であるため、ゼロである。従って、誤差行の2番目の画素は「−2」とな る。これは、左−右パスのその前の画素がゼロであり、右−左パスの現在の画素 が「−2」であり、これらの値の和が「−2」であるからである。左−右パスの 左から5番目の画素(右−左パスの対応する画素が正である最初の画素)は「1 」となる。これは、右−左パスの対応する画素の値が「4」であり、誤差パスの 現在の画素が更新されていないため「−3」であり、「4」と「−3」との 和が「1」であるからである。この行の残りについても、これらの例に従って計 算される。誤差行 −1 −2 −3 −3 −3 −3 −3 −3 −3 −3 −3 −4左-右パス行 0 0 0 0 1 2 3 4 5 5 5 5 次に、左−右パス行の値が、対応する累積投影画像の値の代わりに用いられ、 上述のように画像においてエッジを見つける。 上で見つけられたカバーガラスエッジに基づいて、4つのカバーガラスエッジ によって決定されるカバーガラス内にある領域を、カバーガラスの外側にある領 域と区別する。 次に、処理システム26は、もとの気泡画像と、気泡画像およびエッジ画像の 両方において見つけられたエッジとに基づいて、気泡マスクを形成する。まず、 エッジ画像が閾値処理され、この閾値処理された画像において境界画素を見つけ 、カバーガラスに関連するエッジと、エッジ画像に表れる酸化セルを含む気泡を 得る。コーンフレーク(cornflake)としても知られているこれらの酸化セルの 領域は、別個に記録され得、類別システムに与えられ得る。 処理システム26によって気泡画像が分析される前に、もとの気泡画像から基 準画像を引くことにより、気泡画像中のアーチファクトが取り除かれる。この基 準画像は、上述のような、もとの気泡画像を得るために用いられる気泡照射技術 を用いて、カバーガラスのないブランク側の画像をキャプチャすることによって 得られる。この気泡照射技術としては、拡散器24の使用などがある。基準画像 を引く前に気泡画像にはオフセットが加えられ、結果として得られる画像の画素 強度値がすべて確実に正になるようにする。結果として得られた気泡画像のエッ ジは、従来の形態エッジ検出器および閾値演算を用いて見つけられる。これらの エッジが、エッジ画像で見つけられたエッジと組み合わせられ、組み合わせエッ ジ画像が生成される。この画像はおそらくエッジに小さなギャップを含んでいる ため、膨張動作(dilation operation)を用いて、適切なエッジを全方向に膨張 してギャップを閉じる。組み合わせエッジ画像は今、画像中のつなげられたエッ ジによって規定され境界が定められる、多数の連続するあるいはつながった領域 を有するため、これらの領域を分析して、これらの領域が気泡を表しているか、 標本材料を表しているかを判定することができる。 気泡を表すつながった領域を、標本材料を表すつながった領域と区別するため に、ヒストグラムを用いて、つながった領域の各々の、平均中間調強度を決定す る。各々のつながった領域の平均が2つの閾値のうちの一方を越えているかどう かに基づいて、そのつながった領域が気泡であるか、標本材料を含むかについて の判定が行われる。特定のつながった領域に適用する閾値は、もとのエッジ画像 での同じ領域の明度によって決定される。酸化セルを含む気泡は、もとのエッジ 画像では明るく見えるが、気泡画像では明るく見えないため、気泡画像のうちで 、もとのエッジ画像の明るい領域に対応するつながった領域には、比較的低い閾 値が適用され、つながった領域が気泡であるかどうかが判定される。もとのエッ ジ画像で暗く見えるつながった領域については、比較的高い閾値が適用され、つ ながった領域が気泡に対応するか、標本材料に対応するかが識別される。適用さ れた閾値を越える領域は、気泡を表すと判定され、従って、気泡マスクを形成す ると判定される。 カバーガラスマスクと気泡マスクとを論理的に組み合わせることによって、ス ライドの関心領域、即ち、カバーガラスの境界内の、標本材料を含む領域を得る ことができる。 場合によっては、オペレータが、ある特定の境界マップだけを見てその精度を 判断する際の助けにするために、処理システム26が、処理システムによる有効 境界マップの生成の信頼度の指標を生成してオペレータに与えることが望ましい 場合もある。境界マップの精度の信頼性は、様々な尺度を用いて推定することが できる。この尺度としては、例えば、カバーガラスエッジの外側にある明るい気 泡領域が見つかったかどうか、スライドの検出された位置の、較正された位置か らの誤差、スライドの検出された位置の、較正された位置からの回転の誤差、検 出されたカバーガラスエッジの平行性の誤差、画像中に、検出された気泡内に含 まれない明るい領域が検出されたかどうか、較正された背景からのスライド背景 の差、および検出された気泡の総面積、などがある。その他の信頼性の尺度を用 いることもできる。 オペレータが境界マップを検討できるようにするために、処理システム26は 、モニタ34上の表示についてのマッピングされた画像を生成する。マッピング された画像はスライド16の画像であり、この画像は、気泡およびエッジ画像を 組み合わせ、類別システム12に送られるマップから除外されるべき領域を示す 、例えば緑がかった領域などの有色領域を有する透明オーバーレイに、この組み 合わせた画像を重ねることによって得られる。オーバーレイは、組み合わせた画 像の中の、標本材料に対応する画素に、ある特定の指定子(designator)を割り 当てることによって生成される。指定子とは、例えば、これらの画素の中間調強 度をすべて奇数あるいは偶数のいずれかにすること、境界マップから除外される べき領域に対応する画素に、異なる識別子を割り当てること、などである。異な る識別子とは、例えば、これらの画素の中間調強度を、奇数あるいは偶数のうち で、標本材料に対応する画素に割り当てられない方にすること、などである。例 えば、組み合わせた画像のうち、マップから除外するべき領域に対応する各画素 の強度には最も近い偶数が割り当てられ、組み合わせた画像のうち、マップの標 本材料の領域に対応する各画素の強度には、最も近い奇数が割り当てられる。好 ましくは、変える必要のある各画素強度については、その画素の強度値の整合性 を保ち、従って、画像全体の整合性を保つために、1だけ変える。言うまでもな く、変えなくても正しく奇数あるいは偶数になっている画素については変更を加 えない。組み合わせた画像の2つの画素、即ち、組み合わせた画像の気泡に対応 し、199の中間調強度を有する第1の画素と、標本材料に対応し、150の中 間調強度を有する第2の画素とを例として考えると、第1の画素についてはその 中間調強度を200の強度値に変えて、この画素が境界マップから除外されるべ き領域に対応することを示し、第2の画素についてはその中間調強度を151に 変えて、第2の画素がマップに含まれるべき領域に対応することを示す。 その後、ルックアップテーブルを用いて、表示中の各画素の赤強度、緑強度お よび青強度を判定する。ルックアップテーブルは、例えば256の中間調強度な どの可能な中間調強度の各々についての赤強度、緑強度および青強度で構成され る。ルックアップテーブルでは、すべての奇数の中間調強度には、入力中間調強 度に等しく且つ対応する個々の赤強度、緑強度および青強度が割り当てられる。 偶数の中間調強度には、ゼロの赤強度および青強度と、入力中間調強度に対応す る緑強度とが割り当てられる。従って、標本材料に対応し、例えば151の奇数 の中間調画素強度入力を有する画素の場合、ルックアップテーブルは、それぞれ 151の赤出力、緑出力および青出力を与える。気泡などの、境界マップから除 外されるべき領域に対応し、例えば200の偶数の中間調画素強度入力を有する 画素の場合、ルックアップテーブルは、ゼロの赤出力強度および青出力強度と、 200の緑強度とを与えるであろう。 従って、マッピングされた画像のうち、境界マップの一部分として、類別シス テム10に送られるべき領域は、ディスプレイ34に白黒で表示され、カバーガ ラスの外側にある領域および気泡を含む領域など、マップから除外されるべき領 域は、緑がかった色相で現れる。画素の中間調強度を奇数あるいは偶数にするた めにはその強度を1だけ変えればよいため、マッピングされた画像中の画素の相 対強度は実質的に維持され、従って、オペレータが、画像を見て境界マップの精 度を信頼性高く判断することができるようになるとともに、必要であればマップ を編集することができるようになる。境界マップの編集は、ライトペン、マウス 、あるいは、オペレータがマップに含まれるべき領域あるいはマップから除外さ れるべき領域を処理システム26に示すことを可能にするその他の適切なインタ フェースを用いることによって達成することができる。
───────────────────────────────────────────────────── 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),EA(AM,AZ,BY,KG,KZ,MD ,RU,TJ,TM),AL,AM,AT,AU,AZ ,BB,BG,BR,BY,CA,CH,CN,CZ, DE,DK,EE,ES,FI,GB,GE,HU,I S,JP,KE,KG,KP,KR,KZ,LK,LR ,LS,LT,LU,LV,MD,MG,MK,MN, MW,MX,NO,NZ,PL,PT,RO,RU,S D,SE,SG,SI,SK,TJ,TM,TR,TT ,UA,UG,UZ,VN (72)発明者 ハラリ,ユバル イスラエル国 76867 エメク ソレク, ディー.エヌ.,モシャブ ミスガブ ド ブ(番地なし) (72)発明者 ハクノチ,ダニエル イスラエル国 46405 ヘゼリア,アナフ ァ 3 (72)発明者 スコット,リチャード エス.エフ. アメリカ合衆国 ニューヨーク 10012, ニューヨーク,ブロードウェイ 508

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1.スライドの領域をマッピングする方法であって、 (a)該スライドの表面に対してほぼ斜め向きにされた第1の光源から、該ス ライドを選択的に照射する工程と、 (b)該第1の光源によって照射された該スライドの第1の画像を得る工程と 、 (c)ほぼ分散された光を与える第2の光源から、該スライドを選択的に照射 する工程と、 (d)該第2の光源によって照射された第2の画像の画像を得る工程と、 (e)該第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成する工 程とを包含する、方法。 2.前記第1の光源から前記スライドを照射する工程は、該スライドの複数の側 から照射する工程を包含する、請求項1に記載の方法。 3.前記第2の光源から前記スライドを照射する工程は、該第2の光源が該スラ イドを照射しているとき、該第2の光源と該スライドとの間に拡散器を配置し、 前記第1の光源が該スライドを照射しているときとは異なる位置に該拡散器を配 置する工程を包含する、請求項1に記載の方法。 4.スライドの表面に対してほぼ斜め向きにされ、第1の画像を作り出す第1の 光源と、 該スライドの該表面に、ほぼ分散された光を与え、第2の画像を作り出す第2 の光源と、 該第1および第2の画像を得るためのカメラと、 該第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成するためのプ ロセッサとを含む、スライドマッピングシステム。 5.前記第2の光源は、光を分散させるための拡散器を含む、請求項4に記載の システム。 6.前記第1の光源は、前記スライドの4つの側から該スライドに入射する光を 照射する、請求項4に記載のシステム。 7.前記第2の光源からの光は、光を分散させる拡散器を通して照射される、請 求項4に記載のシステム。 8.前記拡散器は、前記カメラの視野内の位置と、該カメラの視野外の位置と間 で選択的に配置可能である、請求項7に記載のシステム。 9.スライドマッピングシステムであって、 カメラと、 該カメラの視野内の第1の位置と、該カメラの視野外の第2の位置と間で選択 的に配置可能である拡散器とを含み、 該カメラは、該拡散器が該第1の位置にあるときにはスライドの第1の画像を 得、該拡散器が該第2の位置にあるときには該スライドの第2の画像を得、該ス ライドマッピングシステムは、 該第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成するためのプ ロセッサをさらに含む、スライドマッピングシステム。 10.前記スライドの表面に対してほぼ斜め向きにされた第1の光源を含む、請 求項9に記載のシステム。 11.前記拡散器が前記第1の位置にあるときに光を該拡散器を通して前記スラ イドの方に照射するような向きにされる第2の光源を含む、請求項9に記載のシ ステム。 12.表面に対してほぼ斜め向きにされ、第1の画像を作り出す第1の光源と、 該表面に光を与える第2の光源と、 該表面によって反射された該第2の光源からの光を分散させて、第2の画像を 作り出すための拡散器と、 該第1および第2の画像を得るためのカメラと、 該第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成するためのプ ロセッサとを含む、マッピングシステム。 13.前記拡散器は、前記カメラの視野内の位置と、該カメラの視野外の位置と の間で選択的に配置可能である、請求項12に記載のシステム。 14.標本についてのマッピング情報を表示する方法であって、 標本の画素強度マップを生成する工程と、 該標本中の関心場所を決定する工程と、 該関心場所内にある画素に、偶数あるいは奇数のいずれか一方を割り当てる工 程とを包含し、ここで、各画素に割り当てられた数は、その画素の強度を表し、 その他の画素に、偶数あるいは奇数のうちの他方を割り当てる工程をさらに包 含し、ここで、各画素に割り当てられた数は、その画素の強度を表し、 画素を表示する工程をさらに包含し、ここで、奇数が割り当てられた画素は、 偶数が割り当てられた画素とは異なる色特性で表示される、方法。 15.前記関心場所内にある画素は、白黒で表示される、請求項14に記載の方 法。 16.関心領域外にある画素は、ある特定の色で表示される、請求項14に記載 の方法。 17.前記関心場所内にある画素には、奇数が割り当てられる、請求項14に記 載の方法。 18.関心領域外にある画素には、偶数が割り当てられる、請求項14に記載の 方法。 19.画素が表示されるときには、画素に割り当てられた数は、該画素の中間調 強度とは視覚的にわずかな量だけ異なる、請求項14に記載の方法。 20.画素が表示されるときには、画素に割り当てられた数は、該画素の中間調 強度とは、視覚的にわずかな量だけ異なる、請求項17に記載の方法。 21.ユーザが前記画素強度マップを編集できるようにする工程をさらに包含す る、請求項14に記載の方法。 22.前記画素強度マップを生成する工程は、 (a)前記標本を含むスライドを、該スライドの表面に対してほぼ斜め向きに される第1の光源から選択的に照射する工程と、 (b)該第1の光源によって照射された該スライドの第1の画像を得る工程と 、 (c)第2の光源から該スライドを選択的に照射する工程と、 (d)該第2の光源によって照射された第2の画像の画像を得る工程と、 (e)該第1および第2の画像に基づいて、重要な領域のマップを生成する工 程とを包含し得る、請求項14に記載の方法。 23.標本についてのマッピング情報を監査する方法であって、 標本の画素強度マップを生成する工程と、 該標本中の関心場所を決定する工程と、 該関心場所内にある画素に、偶数あるいは奇数のいずれか一方を割り当てる工 程とを包含し、ここで、各画素に割り当てられた数は、その画素の強度を表し、 その他の画素に、偶数あるいは奇数のうちの他方を割り当てる工程をさらに包 含し、ここで、各画素に割り当てられた数は、その画素の強度を表し、 画素を表示する工程をさらに包含し、ここで、奇数が割り当てられた画素は、 偶数が割り当てられた画素とは異なる色特性で表示され、 オペレータが該画素強度マップを変えることができるようにする工程をさらに 包含する、方法。 24.前記関心場所内にある画素は、白黒で表示される、請求項23に記載の方 法。 25.関心領域外にある画素は、ある特定の色で表示される、請求項23に記載 の方法。 26.前記関心場所内にある画素には、奇数が割り当てられる、請求項23に記 載の方法。 27.関心領域外にある画素には、偶数が割り当てられる、請求項23に記載の 方法。 28.画素が表示されるときには、画素に割り当てられた数は、該画素の中間調 強度とは視覚的にわずかな量だけ異なる、請求項23に記載の方法。 29.画素が表示されるときには、画素に割り当てられた数は、該画素の中間調 強度とは視覚的にわずかな量だけ異なる、請求項26に記載の方法。 30.スライド中の気泡の場所を検出する方法であって、 (a)第1の照射条件下で照射されたスライドの第1の画像を得る工程と、 (b)第2の照射条件下で照射された該スライドの第2の画像を得る工程と、 (c)該第1および第2の画像のエッジを見つけ、該エッジを組み合わせて第 3の画像を形成する工程と、 (d)該第3の画像のエッジによって規定される境界領域を見つける工程と、 (e)該第2の画像のうち、該第3の画像の境界領域に対応する各領域につい て、中間調強度平均を計算する工程と、 (f)該第1の画像中の対応する領域の中間調強度に基づいて、各領域につい て計算された平均を閾値と比較する工程とを包含する、方法。 31.前記第1の照射条件は、前記スライドを、傾斜した入射光で照射すること を含む、請求項30に記載の方法。 32.前記第2の照射条件は、前記スライドを、分散光で照射することを含む、 請求項30に記載の方法。 33.前記第3の画像のエッジのギャップをつなぐ工程をさらに包含する、請求 項30に記載の方法。 34.前記第2の画像のうち、計算された平均が相対閾値を越える領域が、気泡 を表すとして判定される、請求項30に記載の方法。 35.前記第2の画像のうち、前記第1の画像の中で比較的高い中間調強度を有 する領域に対応する領域は、該第2の画像のうち、該第1の画像の中で比較的低 い中間調強度を有する領域に対応する領域よりも低い閾値と比較される、請求項 30に記載の方法。 36.画素の複数の行および列からなる画像においてラインを見つける方法であ って、 (a)行の複数の画素についての強度値と、該行のそれよりも前の画素につい ての強度値とを足して、該複数の画素の各々についての和を格納する工程と、 (b)同じ列の複数の画素のうちの複数の画素の格納された和を、閾値と比較 する工程と、 (c)ライン上の点を、格納された和が該閾値を越える画素の関数として推定 する工程とを包含する、方法。 37.前記推定する工程は、前記画素と、前記格納された和との重み付き平均を 行う工程を包含する、請求項36に記載の方法。 38.前記推定された点を用いて、前記ライン上の別の点の場所を推定する工程 を包含する、請求項36に記載の方法。 39.前記画像を複数の副画像に分割し、前記推定された点を用いて、前記ライ ン上のさらなる点の場所を推定する工程をさらに包含する、請求項36に記載の 方法。 40.前記推定された点に隣接する複数の行について、各副画像内の行の複数の 画素の強度値の和を得る工程を包含する、請求項39に記載の方法。 41.前記和を得る工程は、副画像の一方の遠位列の画素についての格納された 和を、該副画像の他方の遠位列での格納された和から引く工程を包含する、請求 項40に記載の方法。 42.画素の複数の行および列からなる画像においてラインを見つける方法であ って、 (a)行の複数の画素についての強度値と、該行のそれよりも前の画素につい ての強度値とを足して、該複数の画素の各々についての和を格納する工程と、 (b)同じ列の複数の画素のうちの複数の画素の格納された和を、閾値と比較 する工程と、 (c)ライン上の第1の点を、格納された和が該閾値を越える画素の関数とし て推定する工程と、 (d)該画像を複数の副画像に分割する工程と、 (e)該推定された点に隣接する複数の行について、各副画像内の行の複数の 画素についての強度値の和を得る工程と、 (f)該得られた和を、該閾値と比較する工程と、 (g)該ライン上のさらなる点の場所を、得られた和が該閾値を越える画素の 関数として推定する工程とを包含する、方法。 43.前記和を得る工程は、副画像の一方の遠位列の画素について格納された和 を、該副画像の他方の遠位列での格納された和から引く工程を包含する、請求項 42に記載の方法。 44.前記さらなる点の場所を推定する工程は、前記画素と前記得られた和との 重み付き平均を行う工程を含む、請求項42に記載の方法。 45.画像についてのマッピング情報を監査する方法であって、 画像の他の領域から区別された重要な領域を有する画像の第1のマップを表示 する工程と、 オペレータが該表示中の該重要な領域を変えることができるようにする工程と 、 該第1のマップおよび該オペレータが行った変更に基づいて、第2のマップを 生成する工程とを包含する、方法。 46.前記オペレータがマウスを用いて変更を行うことができるようにする、請 求項45に記載の方法。 47.前記オペレータがライトペンを用いて変更を行うことができるようにする 、請求項45に記載の方法。 48.前記拡散器は、前記カメラの視野内で選択的に配置される、請求項5に記 載のシステム。 49.前記第1の光源は、前記スライドの複数の側から該スライドに入射する光 を照射する、請求項4に記載のシステム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005284194A (ja) * 2004-03-31 2005-10-13 Olympus Corp 光学装置及び画像作成方法
JP2012014078A (ja) * 2010-07-02 2012-01-19 Sony Corp 顕微鏡及び領域判定方法
JP2012123039A (ja) * 2010-12-06 2012-06-28 Sony Corp 顕微鏡、領域判定方法、及びプログラム

Families Citing this family (32)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6090555A (en) * 1997-12-11 2000-07-18 Affymetrix, Inc. Scanned image alignment systems and methods
AT403654B (de) * 1994-12-01 1998-04-27 Binder Michael Dr Einrichtung zur optischen untersuchung von human-haut sowie derselben zugeordnete auswertungs-einrichtung
US6181811B1 (en) * 1998-01-13 2001-01-30 Neopath, Inc. Method and apparatus for optimizing biological and cytological specimen screening and diagnosis
WO1999057683A1 (en) 1998-05-04 1999-11-11 The Johns Hopkins University Method and apparatus for segmenting small structures in images
SE514859C2 (sv) * 1999-01-18 2001-05-07 Mydata Automation Ab Förfarande och anordning för undersökning av objekt på ett substrat genom att ta bilder av substratet och analysera dessa
US6665060B1 (en) 1999-10-29 2003-12-16 Cytyc Corporation Cytological imaging system and method
US6661501B1 (en) 1999-10-29 2003-12-09 Cytyc Corporation Cytological stain composition including verification characteristic
US7369304B2 (en) * 1999-10-29 2008-05-06 Cytyc Corporation Cytological autofocusing imaging systems and methods
US7027628B1 (en) 2000-11-14 2006-04-11 The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services Automated microscopic image acquisition, compositing, and display
US6993169B2 (en) * 2001-01-11 2006-01-31 Trestle Corporation System and method for finding regions of interest for microscopic digital montage imaging
US6816606B2 (en) 2001-02-21 2004-11-09 Interscope Technologies, Inc. Method for maintaining high-quality focus during high-throughput, microscopic digital montage imaging
US6798571B2 (en) 2001-01-11 2004-09-28 Interscope Technologies, Inc. System for microscopic digital montage imaging using a pulse light illumination system
US7155049B2 (en) * 2001-01-11 2006-12-26 Trestle Acquisition Corp. System for creating microscopic digital montage images
US20050163354A1 (en) * 2002-01-19 2005-07-28 Michael Ziegler Method and device for the analysis of body fluids
US7054492B2 (en) * 2002-09-24 2006-05-30 Lee Shih-Jong J Fast regular shaped pattern searching
SE0301945D0 (sv) * 2003-06-30 2003-06-30 Gyros Ab Confidence determination
WO2007065221A1 (en) * 2005-12-07 2007-06-14 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Linear feature detection method and apparatus
JP2007174479A (ja) * 2005-12-26 2007-07-05 Fuji Xerox Co Ltd 読取制御システム
US9445025B2 (en) 2006-01-27 2016-09-13 Affymetrix, Inc. System, method, and product for imaging probe arrays with small feature sizes
US8055098B2 (en) 2006-01-27 2011-11-08 Affymetrix, Inc. System, method, and product for imaging probe arrays with small feature sizes
JP5086563B2 (ja) * 2006-05-26 2012-11-28 オリンパス株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム
CN102027350B (zh) * 2008-04-09 2014-12-10 艾博特健康公司 用于测量置于分析腔室内的样本的面积的方法
JP2010217553A (ja) * 2009-03-17 2010-09-30 Sony Corp 画像生成装置及び画像生成方法
DE102012101377B4 (de) * 2012-02-21 2017-02-09 Leica Biosystems Nussloch Gmbh Verfahren bei der Vorbereitung von Proben zum Mikroskopieren und Vorrichtung zum Überprüfen der Eindeckqualität von Proben
SG193046A1 (en) * 2012-02-23 2013-09-30 Histoindex Pte Ltd A digital imaging system for biopsy inspection
JP6071226B2 (ja) * 2012-03-29 2017-02-01 キヤノン株式会社 照射野認識装置、照射野認識方法、プログラムおよびコンピュータ読み取り可能な記憶媒体
JP6242072B2 (ja) * 2012-09-27 2017-12-06 オリンパス株式会社 画像処理装置、プログラム及び画像処理装置の作動方法
CN111041076B (zh) * 2018-10-11 2023-09-26 深圳华大生命科学研究院 气泡检测方法及系统、基因测序仪、计算机可读存储介质
US11426229B2 (en) 2019-02-21 2022-08-30 Medtronic Navigation, Inc. Method and apparatus for magnetic resonance imaging thermometry
CN110220915B (zh) * 2019-06-21 2025-01-24 银河水滴科技(北京)有限公司 玻璃检测机
EP4013711A4 (en) * 2019-08-16 2022-08-17 KONE Corporation METHOD FOR GENERATING A REPRESENTATION OF AN ELEVATOR ROPE, CONTROL UNIT AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR IMPLEMENTING THIS METHOD
CN110470676A (zh) * 2019-09-11 2019-11-19 江苏维普光电科技有限公司 平板玻璃检测机

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3740147A (en) * 1972-01-10 1973-06-19 Farrand Optical Co Inc Microspectrophotometer with two fields of view
US4191490A (en) * 1977-07-12 1980-03-04 Barnett, Haynes & Barnett, International Prestressed concrete roadway
US4191940A (en) * 1978-01-09 1980-03-04 Environmental Research Institute Of Michigan Method and apparatus for analyzing microscopic specimens and the like
JPS60256443A (ja) * 1984-05-31 1985-12-18 オムロン株式会社 画像計測装置
JPS63216549A (ja) * 1987-03-05 1988-09-08 帝人株式会社 骨形態評価方法及び装置
US5216596A (en) * 1987-04-30 1993-06-01 Corabi International Telemetrics, Inc. Telepathology diagnostic network
US5544650A (en) * 1988-04-08 1996-08-13 Neuromedical Systems, Inc. Automated specimen classification system and method
US4965725B1 (en) * 1988-04-08 1996-05-07 Neuromedical Systems Inc Neural network based automated cytological specimen classification system and method
US5093866A (en) * 1990-02-09 1992-03-03 Hamilton Equine Associates Limited Fluorescence and motility characterization system for cells, bacteria, and particles in fluids
US5083214A (en) * 1990-05-02 1992-01-21 Eastman Kodak Company Apparatus and methods for extracting data from a scanned bit-mapped data strip
US5257182B1 (en) * 1991-01-29 1996-05-07 Neuromedical Systems Inc Morphological classification system and method
JP3084295B2 (ja) * 1991-02-27 2000-09-04 シスメックス株式会社 フローイメージサイトメータ
US5172421A (en) * 1991-03-27 1992-12-15 Hughes Aircraft Company Automated method of classifying optical fiber flaws
US5594808A (en) * 1993-06-11 1997-01-14 Ortho Diagnostic Systems Inc. Method and system for classifying agglutination reactions
US5566249A (en) * 1994-09-20 1996-10-15 Neopath, Inc. Apparatus for detecting bubbles in coverslip adhesive
US5638459A (en) * 1994-09-20 1997-06-10 Neopath, Inc. Method and apparatus for detecting a microscope slide coverslip

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005284194A (ja) * 2004-03-31 2005-10-13 Olympus Corp 光学装置及び画像作成方法
JP2012014078A (ja) * 2010-07-02 2012-01-19 Sony Corp 顕微鏡及び領域判定方法
US9013570B2 (en) 2010-07-02 2015-04-21 Sony Corporation Microscope and area determination method
JP2012123039A (ja) * 2010-12-06 2012-06-28 Sony Corp 顕微鏡、領域判定方法、及びプログラム

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Publication number Publication date
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