JP2011043350A - 細胞画像解析装置、細胞画像解析方法、及びコンピュータープログラム - Google Patents

Abstract

【課題】細胞画像から細胞膜を精度良く検出すること。
【解決手段】蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力し、入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出し、細胞画像の輝度値に基づき、細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する。
【選択図】図２

Description

細胞の器官が蛍光物質で染色された細胞画像を解析する細胞画像解析装置、細胞画像解析方法、及びコンピュータープログラムに関する。

従来から、細胞膜や細胞核などの細胞の器官を蛍光物質で染色し、顕微鏡にて撮像し、撮像された細胞画像を解析する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。従来の細胞画像解析技術では、画像に対して適当な輝度の閾値を設定し、閾値より輝度が高い点に１を設定し、それ以外の点に０を設定することによって二値化を行う。そして、１が設定された点の集合である領域を個々に分類することによって、個々の細胞の器官を認識していた。
例えば、細胞膜の表面に抗体を付けることによって細胞膜を蛍光物質で染色し、染色後の細胞を顕微鏡にて撮像し、撮像された細胞画像から細胞膜を検出する技術も提案されている。

特開２００６−７９１９６号公報

しかしながら、染色の程度の差や複数種類の細胞の混在等の要因によって、同一の細胞画像に含まれる複数の細胞膜間で輝度が大きく異なることがある。特に、細胞膜はその性質上一様に染めることが困難であり、染色にムラが生じてしまうことが多い。このような場合、従来のように画像に対して設定された閾値を用いて細胞画像の解析を行う方法では、輝度が低い細胞膜の見落とし等の問題が生じていた。
また、染色方法によっては、細胞膜のみを精度良く染色することができずに細胞質までもが染色される場合があり、このような場合には細胞質と細胞膜との境界を認識することが困難であった。

上記事情に鑑み、本発明は、細胞画像から細胞膜を精度良く検出することを可能とする細胞画像解析装置、細胞画像解析方法、及びコンピュータープログラムを提供することを目的としている。

［１］本発明の一態様は、細胞画像解析装置であって、蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力する画像入力部と、入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出する細胞核領域抽出部と、前記細胞画像の輝度値に基づき、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する細胞膜領域抽出部と、を備える。

［２］本発明の一態様は、上記の細胞画像解析装置であって、前記細胞膜領域抽出部は、前記細胞画像において周辺との輝度値変化が予め設定された所定条件を満たす画素の集合により構成される領域であって、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出することを特徴とする。

［３］本発明の一態様は、上記の細胞画像解析装置であって、前記細胞膜領域抽出部は、前記細胞核領域の境界線に基づいて所定の基準により設定される帯状領域内に存在する領域であって、周辺との輝度値変化が予め設定された所定条件を満たす画素の集合により構成される領域を細胞膜領域として抽出することを特徴とする。

［４］本発明の一態様は、上記の細胞画像解析装置であって、前記細胞膜領域抽出部によって、互いに隣接する細胞の細胞膜領域が検出された場合に、各細胞の接していない部分の細胞膜領域の厚みをそれぞれ検出し、検出されたそれぞれの厚みにしたがって接している部分の細胞膜領域をそれぞれの細胞膜領域に切り分ける修正部をさらに備えることを特徴とする。

［５］本発明の一態様は、細胞画像解析方法であって、細胞画像解析装置が、蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力する画像入力ステップと、前記細胞画像解析装置が、入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出する細胞核領域抽出ステップと、前記細胞画像解析装置が、前記細胞画像の輝度値に基づき、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する細胞膜領域抽出ステップと、を備える。

［６］本発明の一態様は、コンピュータープログラムであって、蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力する画像入力ステップと、入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出する細胞核領域抽出ステップと、前記細胞画像の輝度値に基づき、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する細胞膜領域抽出ステップと、を情報処理装置に対して実行させるためのものである。

本発明により、細胞画像から細胞膜を精度良く検出することが可能となる。

細胞画像解析装置の第一実施形態である細胞画像解析装置の機能構成を表す概略ブロック図である。 細胞画像解析装置の動作例を表すフローチャートである。 細胞核染色画像の輝度値の概要を表す図である。 細胞膜染色画像の輝度値の概要を表す図である。 帯状領域の概略を示す概略図である。 検出される細胞膜領域の例を示す図である。 細胞画像解析装置の第二実施形態である細胞画像解析装置の機能構成を表す概略ブロック図である。 修正部の処理の概略を表す図である。 複数個の細胞が互いに隣接して一つの塊を形成している場合の細胞画像の例を示す図である。

［第一実施形態］
図１は、細胞画像解析装置の第一実施形態である細胞画像解析装置１ａの機能構成を表す概略ブロック図である。細胞画像解析装置１ａは、画像入力部１０１、細胞核領域抽出部１０２、細胞膜領域抽出部１０３を備える。細胞画像解析装置１ａは、パーソナルコンピューターやワークステーション等の情報処理装置を用いて構成されても良いし、顕微鏡などに組み込まれた専用装置として構成されても良い。

画像入力部１０１は、蛍光物質で染色された細胞が顕微鏡にて撮像された細胞画像のデジタルデータを細胞画像解析装置１に入力する。
細胞核領域抽出部１０２は、入力された細胞画像から細胞核が存在する領域（以下、「細胞核領域」という）を抽出し、細胞核領域の位置と範囲を表す情報を取得する。

細胞膜領域抽出部１０３は、入力された細胞画像から細胞膜の領域（以下、「細胞膜領域」という）を抽出し、細胞膜領域の位置と範囲を表す情報を取得する。
具体的には、細胞膜領域抽出部１０３は、細胞画像の輝度の値（以下、「輝度の値」を「輝度値」という）に基づき、細胞核領域抽出部１０２によって抽出された細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する。なお、ここでいう輝度とは、例えば濃淡画像においては濃淡を表す値であり、画像中の各画素（画素）の明るさを表す値である。

図２は、細胞画像解析装置１ａの動作例を表すフローチャートである。以下、図２を用いて細胞画像解析装置１ａの動作例について説明する。まず、画像入力部１０１が細胞画像のデジタルデータを細胞画像解析装置１ａに入力する（ステップＳ１０１）。次に、細胞核領域抽出部１０２が細胞核領域抽出処理を行い、細胞核領域を抽出する（ステップＳ１０２）。細胞核領域抽出処理の実行によって、細胞画像内に存在する細胞の数、すなわち細胞膜の数が明らかになる。次に、細胞膜領域抽出部１０３が細胞膜領域抽出処理を行い、細胞膜領域を抽出する（ステップＳ１０３）。そして、細胞膜領域抽出部１０３が細胞膜領域情報を出力する（ステップＳ１０４）。細胞膜領域情報とは、抽出された各細胞膜の位置と範囲を表す情報や、抽出された細胞膜の数を表す情報などを含む。

〔〔細胞核領域抽出処理〕〕
ステップＳ１０２において、細胞核領域抽出処理は以下に示す４つの処理のうちどの処理によって実現されても良い。どの処理を用いるかはユーザーによって選択されても良い。以下、細胞核領域抽出処理の具体的な処理内容について４つのパターンをそれぞれ説明する。

〔第一の細胞核領域抽出処理〕
第一の細胞核領域抽出処理では、細胞核染色画像が用いられる。細胞核染色画像は細胞画像として画像入力部１０１によって入力される。図３は、細胞核染色画像の輝度値の概要を表す図である。細胞核染色画像では、細胞核を選択的に染色する蛍光物質を用いて細胞核の染色が行われている。そのため、細胞核染色画像では、細胞核が存在していない領域（Ａ１の領域）は低い輝度値で撮像されており、細胞核が存在する領域（Ａ２の領域）は高い輝度値で撮像されている。

細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞核用第一閾値を記憶している。細胞核領域抽出部１０２は、細胞核染色画像中で、細胞核用第一閾値よりも高い輝度値を有する領域を全て細胞核領域として抽出する。なお、細胞核用第一閾値の値は、予め複数の実験を行い、細胞核染色画像において細胞核が存在する領域の輝度値の統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。

このとき、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞核面積用第一閾値を記憶しても良い。この場合、細胞核領域抽出部１０２は、細胞核染色画像中で、細胞核用第一閾値よりも高い輝度値を有する領域であって、細胞核面積用第一閾値よりも大きな面積を有する領域を全て細胞核領域として抽出する。この場合も、細胞核面積用第一閾値の値は、予め複数の実験を行い、細胞核染色画像において細胞核が存在する領域の面積の大きさの統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。
細胞核染色画像では、一般的に細胞核領域は定型的であり統計値が有効に働くため、上記のように細胞核用第一閾値を用いた方法が有効である。

〔第二の細胞核領域抽出処理〕
第二〜第四の細胞核領域抽出処理では、細胞核染色画像は用いられず、細胞膜染色画像が用いられる。細胞膜染色画像は細胞画像として画像入力部１０１によって入力される。図４は、細胞膜染色画像の輝度値の概要を表す図である。細胞膜染色画像では、細胞膜を選択的に染色する蛍光物質を用いる方法や、細胞膜の表面に抗体を付ける方法などによって細胞膜の染色が行われている。そのため、細胞膜染色画像では、細胞膜が最も高い輝度値で撮像されており、細胞質や焦点面からずれた細胞膜が次に高い輝度値で撮像されており、細胞核が存在している領域が次に高い輝度値で撮像されており、細胞が存在していない領域が最も低い輝度値で撮像されている。

第二の細胞核領域抽出処理では、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞用閾値を記憶している。細胞用閾値の値は、予め複数の実験を行い細胞が存在する領域の輝度値の統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。細胞領域とは、細胞膜、細胞質、細胞核を含む細胞が存在する領域である。また、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞核用第二閾値を記憶している。細胞核用第二閾値の値は、予め複数の実験を行い、細胞膜染色画像において細胞核が存在する領域の輝度値の統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。

細胞核領域抽出部１０２は、細胞膜染色画像中で、細胞用閾値よりも高く且つ細胞核用第二閾値よりも低い輝度値を有する領域を全て細胞核領域として抽出する。
このとき、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞核面積用第一閾値を記憶しても良い。この場合、細胞核領域抽出部１０２は、細胞膜染色画像中で、細胞用閾値よりも高く且つ細胞核用第二閾値よりも低い輝度値を有する領域であって、細胞核面積用第一閾値よりも大きな面積を有する領域を全て細胞核領域として抽出する。この場合も、細胞核面積用第一閾値の値は、予め複数の実験を行い、細胞膜染色画像において細胞核が存在する領域の面積の大きさの統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。

〔第三の細胞核領域抽出処理〕
第三の細胞核領域抽出処理では、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞用閾値を記憶している。細胞用閾値の値は、予め複数の実験を行い細胞が存在する領域の輝度値の統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。細胞領域とは、細胞膜、細胞質、細胞核を含む細胞が存在する領域である。

細胞核領域抽出部１０２は、細胞膜染色画像中で、細胞用閾値よりも高い輝度値を有する領域内から、周辺との輝度値変化が極大値となる画素（以下、「極大値画素」という）によって囲まれる領域を細胞核領域として抽出する。図４からも明らかなように、細胞膜染色画像では、細胞核領域と細胞質領域とではそれぞれの輝度値が異なるため、その境界に位置する画素は周辺との輝度値変化が極大値となる。そこで、極大値画素を抽出することによって、細胞核領域の境界を抽出することが可能である。

より具体的には、細胞核領域抽出部１０２は、例えばエッジ検出フィルタを細胞膜染色画像に適用し、フィルタ後の画像中で輝度値がピークとなる輝度の画素を、極大値画素として抽出しても良い。

また、図４からも明らかなように、細胞膜染色画像では、細胞質領域と細胞膜領域とではそれぞれの輝度値が異なるため、その境界に位置する画素も周辺との輝度値変化が極大値となる。そのため、細胞核領域抽出部１０２は、細胞核領域を抽出するに際し、細胞質領域と細胞膜領域との境界に位置する画素によって囲まれる領域を誤って抽出しないようにする必要がある。このような判断処理の具体例を二つ示すが、判断処理は以下の二つの処理に限定されない。

第一の方法では、細胞核領域抽出部１０２は、抽出された領域の面積を算出し、算出された面積が予め設定された細胞核面積用第二閾値よりも小さい場合に、抽出された領域が細胞核領域であると判断する。この場合、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞核面積用第二閾値を記憶している。細胞核面積用第二閾値の値は、予め複数の実験を行い、細胞膜染色画像において細胞核が存在する領域の面積の大きさの統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。

第二の方法では、細胞核領域抽出部１０２は、抽出された領域の内側に、極大値画素が所定画素数以上存在しない場合に、抽出された領域が細胞核領域であると判断する。この場合、所定画素数は１でも良いし２以上であっても良い。

第三の細胞核領域抽出処理では、輝度値に関する絶対的な閾値を用いずに輝度値変化に基づいて細胞核領域が抽出されるため、細胞毎に輝度が異なる場合などでも精度良く抽出を行うことができる。

〔第四の細胞核領域抽出処理〕
第四の細胞核領域抽出処理では、細胞核領域抽出部１０２は、予め設定された細胞用閾値を記憶している。細胞用閾値の値は、予め複数の実験を行い細胞が存在する領域の輝度値の統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。細胞領域とは、細胞膜、細胞質、細胞核を含む細胞が存在する領域である。

細胞核領域抽出部１０２は、細胞膜染色画像中で、細胞用閾値よりも高い輝度値を有する領域内で、輝度値が最も低い画素を検出し、この画素の輝度値から所定の範囲の輝度値を有する画素の集合を細胞核領域として抽出する。図４からも明らかなように、細胞膜染色画像では、細胞核領域の輝度値が他の領域の輝度値に比べて最も低い。そのため、輝度値が最も低い画素は細胞核領域内の画素であり、この画素に近い輝度値を有する画素の集合を抽出することによって細胞核領域を抽出することが可能となる。

第四の細胞核領域抽出処理では、輝度値に関する絶対的な閾値を用いずに、細胞領域内での相対的な輝度値の差に基づいて細胞核領域が抽出されるため、細胞毎に輝度が異なる場合などでも精度良く抽出を行うことができる。

〔〔細胞膜領域抽出処理〕〕
ステップＳ１０３において、細胞膜領域抽出処理は以下に示す２つの処理のうちどちらの処理によって実現されても良い。どちらの処理を用いるかはユーザーによって選択されても良い。以下、細胞膜領域抽出処理の具体的な処理内容について２つのパターンをそれぞれ説明する。

〔第一の細胞膜領域抽出処理〕
第一の細胞膜領域抽出処理では、細胞膜領域抽出部１０３は、細胞膜染色画像中で、細胞核領域抽出部１０２によって記憶される細胞用閾値よりも高い輝度値を有する領域内から、極大値画素の集合によって構成される領域を細胞膜領域として抽出する。図４からも明らかなように、細胞膜染色画像では、細胞膜領域と細胞質領域とではそれぞれの輝度値が異なるため、その境界に位置する画素は周辺との輝度値変化が極大値となる。そこで、極大値画素を抽出することによって、細胞膜領域を抽出することが可能である。

より具体的には、細胞膜領域抽出部１０３は、例えばエッジ検出フィルタを細胞膜染色画像に適用し、フィルタ後の画像中で輝度値がピークとなる輝度の画素を、極大値画素として抽出しても良い。

また、図４からも明らかなように、細胞膜染色画像では、細胞核領域と細胞質領域とではそれぞれの輝度値が異なるため、その境界に位置する画素も周辺との輝度値変化が極大値となる。そのため、細胞膜領域抽出部１０３は、細胞膜領域を抽出するに際し、細胞質領域と細胞核領域との境界に位置する画素の集合によって構成される領域を誤って抽出しないようにする必要がある。そこで、細胞膜領域抽出部１０３は、細胞核領域抽出部１０２によって抽出された細胞核領域の外側に位置する極大値画素の集合によって構成される領域を細胞膜領域として抽出する。このとき、細胞膜領域抽出部１０３は、細胞核領域の境界から所定距離以上離れて位置する極大値画素の集合によって構成される領域を細胞膜領域として抽出しても良い。

第一の細胞膜領域抽出処理では、細胞核領域の外側に位置することを条件に細胞膜領域を抽出するため、誤って細胞核領域の境界線が細胞膜領域として抽出されることを防止できる。また、輝度値に関する絶対的な閾値を用いずに輝度値変化に基づいて細胞膜領域が抽出されるため、細胞毎に輝度が異なる場合などでも精度良く抽出を行うことができる。また、一つの細胞の細胞膜が一様な輝度を有していない細胞画像の解析にも有効である。

〔第二の細胞膜領域抽出処理〕
第二の細胞膜領域抽出処理では、細胞膜領域抽出部１０３は、細胞膜染色画像中で、まず細胞核領域の境界線の外側に、所定の基準により帯状領域を設定する。図５は、帯状領域の概略を示す概略図である。図５において、Ａ２の領域は細胞核領域を表し、Ａ０は帯状領域を表す。図示されるように、帯状領域は、細胞核領域の境界線の各点から距離Ｗ１離れた点の集合によって表される境界線Ｌ１と、細胞核領域の境界線の各点から距離（Ｗ１＋Ｗ２）離れた点の集合によって表される境界線Ｌ２との間の領域として定義される。なお、上記の帯状領域の設定方法は所定の基準の一例であり、帯状領域を細胞核領域の境界線に基づいて設定するための所定の基準は他の基準が適用されても良い。また、Ｗ１及びＷ２の値は、予め複数の実験を行い、細胞膜を検出しようとする対象となる細胞において細胞膜が存在する領域と細胞核との距離の統計をとることによって、実験環境に応じて最適に決定される。

そして、細胞膜領域抽出部１０３は、設定された帯状領域内に位置する極大値画素の集合によって構成される領域を細胞膜領域として抽出する。
第二の細胞膜領域抽出処理でも、細胞核領域の外側に設定された帯状領域内に位置することを条件に細胞膜領域を抽出するため、誤って細胞核領域の境界線が細胞膜領域として抽出されることを防止できるとともに、細胞核領域から離れすぎた位置のノイズを誤って細胞膜領域として抽出してしまうことを防止することができる。

また、輝度値に関する絶対的な閾値を用いずに輝度値変化に基づいて細胞膜領域が抽出されるため、細胞毎に輝度が異なる場合などでも精度良く抽出を行うことができる。また、一つの細胞の細胞膜が一様な輝度を有していない細胞画像の解析にも有効である。また、細胞核検出は精度良く可能であるが細胞膜があまりはっきりしない場合にも有効である。

＜変形例＞
第三の細胞核領域抽出処理、第一の細胞膜領域抽出処理、第二の細胞膜領域抽出処理において、細胞核領域抽出部１０２又は細胞膜領域抽出部１０３は、極大値画素に代えて、周辺との輝度値変化が閾値を超えている画素を検出し、このような画素によって囲まれる領域を細胞核領域又は細胞膜領域として抽出しても良い。この場合の閾値は、細胞核領域抽出部１０２又は細胞膜領域抽出部１０３に対して予め設定される。

また、細胞膜領域抽出処理において、細胞膜領域抽出部１０３は極大値画素又は周囲との輝度値変化が閾値を超えている画素を検出した後、この画素を基準として所定の条件を満たす画素を全て、細胞膜領域を構成する画素として検出し、検出された全ての画素を含む細胞膜領域を抽出しても良い。図６は、このような処理によって検出される細胞膜領域の例を示す図である。図６の上方は、細胞膜染色画像における細胞膜の画像の一部と、細胞膜染色画像における画素の一部（ａ１〜ｈ８の６４個の画素）と、を表す。図６の下方は、ｈ１〜ｈ８の各画素の輝度値を表す。

例えばｈ２の画素が極大値画素又は周囲との輝度値変化が閾値を超えている画素となった場合、ｈ２の画素を基準として所定条件を満たす画素が細胞膜領域の画素として細胞膜領域抽出部１０３によって検出される。所定条件とは、実験環境に応じて検出されるべき細胞膜を精度良く検出できるように適宜設定される。例えば、基準となった画素又は所定条件を満たした画素のいずれかに隣接し、基準となった画素の輝度値よりも大きい輝度値を有することが所定条件として設定されても良い。この条件の場合、図６ではｈ２を基準とした後にｈ３及びｈ４の画素が細胞膜領域の画素として細胞膜領域抽出部１０３によって検出される。このような処理を行うことにより、細胞膜が厚み（幅）を有している場合に、細胞膜領域を正確に抽出することが可能となる。

［第二実施形態］
図７は、細胞画像解析装置の第二実施形態である細胞画像解析装置１ｂの機能構成を表す概略ブロック図である。細胞画像解析装置１ｂは、画像入力部１０１、細胞核領域抽出部１０２、細胞膜領域抽出部１０３、修正部１０４を備える。細胞画像解析装置１ｂが備える細胞画像解析装置１ｂは、パーソナルコンピューターやワークステーション等の情報処理装置を用いて構成されても良いし、顕微鏡などに組み込まれた専用装置として構成されても良い。
画像入力部１０１、細胞核領域抽出部１０２、細胞膜領域抽出部１０３の構成は第一実施形態の細胞画像解析装置１ａの各構成と同じであるため説明を省略する。

修正部１０４は、隣接する細胞において接している部分のそれぞれの細胞膜領域の厚みを検出し、検出された厚みに基づいて接している部分を二つの細胞膜領域を切り分ける。図８は、修正部１０４の処理の概略を表す図である。隣接する細胞がある場合、修正部１０４は、隣接する各細胞の接していない部分の細胞膜領域に基づいてその厚みを認識する。図８において、Ｗ１１が左側の細胞において接していない部分の細胞膜領域の厚みを表し、Ｗ１２が右側の細胞において接していない部分の細胞膜領域の厚みを表す。また、修正部１０４は、細胞膜領域のうち接している部分の厚みＷ１３を検出する。そして、修正部１０４は、厚みＷ１３を、Ｗ１１とＷ１２との比にしたがって切り分ける。例えば、修正部１０４は、左側の細胞の細胞膜領域に対してＷ１３×Ｗ１１／（Ｗ１１＋Ｗ１２）の厚みを割り当て、右側の細胞の細胞膜領域に対してＷ１３×Ｗ１２／（Ｗ１１＋Ｗ１２）の厚みを割り当て、それぞれ厚みにしたがって細胞膜領域を切り分ける。

このように構成された第二実施形態の細胞画像解析装置１ｂによれば、細胞同士が隣接して存在することによって接している部分の細胞膜領域をそれぞれの細胞の細胞膜領域として切り分けて認識することが可能となる。

＜変形例＞
図９は、複数個の細胞が互いに隣接して一つの塊を形成している場合の細胞画像の例を示す図である。この場合、修正部１０４は、まず塊の外郭を成す線ＬＬを検出する。次に、修正部１０４は、塊に含まれる細胞のうち、外郭を成す線ＬＬに接する部分の長さが最も長い細胞を検出する。次に、修正部１０４は、検出された細胞について、隣接する他の細胞との細胞膜領域の切り分けの処理を繰り返し行う。修正部１０４は、検出された細胞について隣接する全ての他の細胞との切り分け処理が完了すると、この細胞を上記塊に含まれない細胞として認識し、改めて塊の外郭を成す線ＬＬを検出する。そして、修正部１０４は、塊に含まれる細胞のうち、外郭を成す線ＬＬに接する部分の長さが最も長い細胞を検出し、上記の処理を繰り返す。

このように修正部１０４が構成されることにより、塊の内側に位置する細胞などから切り分け処理を実行する場合に比べて効率的に精度良く切り分け処理を行うことが可能となる。すなわち、外郭に接している細胞について切り分け処理を行うことにより、この細胞についての細胞膜領域の厚み（図８におけるＷ１１やＷ１２）を正確に検出することが可能となり、接している部分の細胞膜領域を切り分ける処理を正確に行うことが可能となる。

上述した実施形態における細胞画像解析装置１ａ、１ｂの機能をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、各機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…細胞画像解析装置， １０１…画像入力部， １０２…細胞核領域抽出部， １０３…細胞膜領域抽出部， １０４…修正部

Claims (6)

1. 蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力する画像入力部と、
   入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出する細胞核領域抽出部と、
   前記細胞画像の輝度値に基づき、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する細胞膜領域抽出部と、
   を備える細胞画像解析装置。
2. 前記細胞膜領域抽出部は、前記細胞画像において周辺との輝度値変化が予め設定された所定条件を満たす画素の集合により構成される領域であって、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の細胞画像解析装置。
3. 前記細胞膜領域抽出部は、前記細胞核領域の境界線に基づいて所定の基準により設定される帯状領域内に存在する領域であって、周辺との輝度値変化が予め設定された所定条件を満たす画素の集合により構成される領域を細胞膜領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載の細胞画像解析装置。
4. 前記細胞膜領域抽出部によって、互いに隣接する細胞の細胞膜領域が検出された場合に、各細胞の接していない部分の細胞膜領域の厚みをそれぞれ検出し、検出されたそれぞれの厚みにしたがって接している部分の細胞膜領域をそれぞれの細胞膜領域に切り分ける修正部をさらに備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の細胞画像解析装置。
5. 細胞画像解析装置が、蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力する画像入力ステップと、
   前記細胞画像解析装置が、入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出する細胞核領域抽出ステップと、
   前記細胞画像解析装置が、前記細胞画像の輝度値に基づき、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する細胞膜領域抽出ステップと、
   を備える細胞画像解析方法。
6. 蛍光物質で染色された細胞が撮像された細胞画像を入力する画像入力ステップと、
   入力された細胞画像から、細胞核領域を抽出する細胞核領域抽出ステップと、
   前記細胞画像の輝度値に基づき、前記細胞核領域の外側に位置する細胞膜領域を抽出する細胞膜領域抽出ステップと、
   を情報処理装置に対して実行させるためのコンピュータープログラム。

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