JP6197659B2 - 検出制御装置、プログラム及び検出システム - Google Patents

Description

本発明は、検出制御装置、プログラム及び検出システムに関する。

特許文献１には、母体血から胎児由来の有核赤血球（以下、標的細胞）を画像処理により検出する方法が開示されている。

特許第４３４６９２３号公報

本発明の目的は、標的細胞の検出対象の試料から標的細胞を検出する速度を向上できる検出制御装置、プログラム及び検出システムを提供することにある。

請求項１に係る発明は、標的細胞を検出する対象の検体を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像の中に複数の処理対象領域を設定する設定手段と、画像領域から前記標的細胞を検出する複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量に応じて、前記複数の処理対象領域を前記複数の処理部に振り分ける振分手段と、前記複数の処理部のそれぞれから、該複数の処理部にそれぞれ振り分けられた処理対象領域から前記標的細胞を検出した処理の結果を取得する処理結果取得手段と、を含む検出制御装置である。

請求項２に係る発明は、前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量は、該複数の処理部のそれぞれの性能値が大きいほど大きく設定される請求項１に記載の検出制御装置である。

請求項３に係る発明は、前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量は、該複数の処理部のそれぞれの性能値に比例して設定される請求項２に記載の検出制御装置である。

請求項４に係る発明は、前記複数の処理対象領域のそれぞれに対して、前記標的細胞を検出する処理の負荷の大きさに対応した負荷指標値を決定する第１決定手段と、前記複数の処理部のそれぞれに振り分ける負荷指標値の和を、前記複数の処理対象領域の負荷指標値の総和と、前記複数の処理部のそれぞれの性能値に基づいて決定する第２決定手段と、前記振分手段は、前記複数の処理部のそれぞれに対して前記第２決定手段により決定した負荷指標値の和に基づいて、前記複数の処理対象領域の中から選択した１以上の処理対象領域を振り分ける請求項２又は３に記載の検出制御装置である。

請求項５に係る発明は、前記第１決定手段は、前記処理対象領域に設定される前記標的細胞を検出する対象となる予め定められたサイズの画像領域の数に基づいて前記負荷指標値を決定する請求項４に記載の検出制御装置である。

請求項６に係る発明は、前記処理結果取得手段により前記複数の処理部のそれぞれから処理の結果を取得した後に、該取得した処理の結果に基づく検出結果を出力する手段をさらに含む請求項１乃至５のいずれかに記載の検出制御装置である。

請求項７に係る発明は、前記撮像画像から核の候補となる画像領域である核候補領域を抽出する抽出手段を含み、前記設定手段は、前記抽出手段により抽出された複数の核候補領域のそれぞれに対して、前記複数の処理対象領域を設定する請求項１乃至６のいずれかに記載の検出制御装置である。

請求項８に係る発明は、標的細胞を検出する対象の検体を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像の中に複数の処理対象領域を設定する設定手段と、画像領域から前記標的細胞を検出する複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量に応じて、前記複数の処理対象領域を前記複数の処理部に振り分ける振分手段と、前記複数の処理部のそれぞれから、該複数の処理部にそれぞれ振り分けられた処理対象領域から前記標的細胞を検出した処理の結果を取得する処理結果取得手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

請求項９に係る発明は、検出制御装置と、複数の処理装置を含み、前記検出制御装置は、標的細胞を検出する対象の検体を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、前記撮像画像の中に複数の処理対象領域を設定する設定手段と、画像領域から前記標的細胞を検出する複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量に応じて、前記複数の処理対象領域を前記複数の処理部に振り分ける振分手段と、を含み、前記複数の処理装置はそれぞれ、前記振り分け手段により振り分けられた処理対象領域のそれぞれから前記標的細胞を検出する検出手段と、前記検出手段による結果を前記検出対象装置に提供する手段と、を含む検出システムである。

請求項１、８及び９に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、標的細胞の検出対象の試料から標的細胞を検出する速度を向上できる。

請求項２に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、複数の処理部における処理時間の偏りを小さくできる。

請求項３に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、複数の処理部における処理時間の差を小さくできる。

請求項４に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、複数の処理部の性能に応じた負荷の処理対象領域の組を振り分けることができる。

請求項５に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、処理対象領域の負荷を精度良く決定できる。

請求項６に記載の発明によれば、複数の処理部による標的細胞の検出結果を統合して処理結果を得ることができる。

請求項７に記載の発明によれば、本構成を有さない場合と比較して、検出漏れが発生し難くなる。

本実施形態に係る検出システムのシステム構成図である。 本実施形態に係る検出制御装置の機能ブロック図である。 本実施形態に係る処理装置の機能ブロック図である。 処理装置情報管理テーブルの一例を示す図である。 核候補領域と処理対象領域の一例を示す図である。 振り分け情報管理テーブルの一例を示す図である。 検出結果管理テーブルの一例を示す図である。 検出処理の全体の流れを説明するシーケンス図である。 振り分けデータ量の決定処理のフロー図である。 処理対象領域の振り分け処理のフロー図である。 処理装置により実行される標的細胞の検出処理のフロー図である。

以下、本発明を実施するための実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に基づいて説明する。

［１．システム構成の説明］
図１には、本実施形態に係る標的細胞検出システム１のシステム構成図を示した。図１に示されるように標的細胞検出システム１は、光学顕微鏡２、検出制御装置１０、入力装置７、表示装置６、演算リソースＲを含む。演算リソースＲは、複数の処理装置５０−１〜５０−Ｎ（Ｎは２以上の整数）を含み、各処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）は検出制御装置１０と通信可能に接続されている。また、検出制御装置１０は、光学顕微鏡２、入力装置７及び表示装置６ともデータ通信可能に接続されている。なお、本実施形態では、検出制御装置１０の外部に演算リソースＲが設けられている例について説明するが、演算リソースＲは検出制御装置１０の内部に設けられていることとしても構わない。

光学顕微鏡２は、試料台に配置されたスライドグラス３上の試料を、対物レンズ４等の光学系を介してＣＣＤカメラ５で撮像する。光学顕微鏡２には、スライドグラス３と対物レンズ４との距離を変化させる焦準機構を備え、プレパラートにより上から封じられたスライドグラス３上の試料を複数の異なる焦点距離で撮像するようにしてもよい。本実施形態では、試料には、母体血をスライドグラス３に塗布し、メイ・ギムザ染色を施したものを用いる。これにより、母体血中の胎児由来有核赤血球（ＮＲＢＣｓ）が青紫色に染色される。以下、ＮＲＢＣｓを標的細胞と称する。

検出制御装置１０は、光学顕微鏡２により撮像された撮像画像を取得するとともに、当該取得した撮像画像の中から標的細胞の核となる核候補領域を抽出し、抽出した核候補領域に基づいて標的細胞を検出する対象とする画像領域である処理対象領域を設定する。そして、検出制御装置１０は、設定した処理対象領域を、処理装置５０−１〜５０−Ｎにそれぞれ振り分けて、処理装置５０−１〜５０−Ｎの各々に標的細胞の検出処理を実行させ、処理装置５０−１〜５０−Ｎから標的細胞の検出結果を取得し、取得した検出結果を統合して統合検出結果を表示装置に出力する。なお、検出制御装置１０及び処理装置５０−１〜５０−Ｎにより実行される標的細胞の検出処理の詳細については後述する。

処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）は、それぞれ１以上のプロセッサコアを有し、検出制御装置１０から割り当てられた処理対象領域内に１以上の識別対象領域（識別器により標的細胞の識別処理を行う単位画像領域）を設定し、設定した識別対象領域内に標的細胞が含まれている可能性を判定する処理（標的細胞の検出処理）を実行する。そして、処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）は、割り当てられた処理対象領域について実行した標的細胞の検出結果を検出制御装置１０に送信する。

入力装置７は、例えばキーボードやマウス等のデバイスであり、ユーザから受け付けた操作を検出制御装置１０に入力する。例えば、検出制御装置１０は、表示装置６に表示された画像に対し、ユーザが入力装置７によって指定した画像領域の情報を標的細胞の正例、負例の画像特徴を学習するための学習情報として取得し、学習情報に基づいて標的細胞の識別条件（識別パラメータ）を識別器に学習させることとしてよい。また、検出制御装置１０は、学習した識別条件（識別パラメータ）を各処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）に対して提供することとしてよい。

表示装置６は、例えば液晶表示装置等であり、検出制御装置１０による処理の結果に基づいて画面を表示する。例えば、表示装置６には、光学顕微鏡２で撮像された撮像画像や、検出制御装置１０による標的細胞の検出結果等が表示される。

［２．機能の説明］
次に、図２及び図３を参照しながら、本実施形態に係る検出制御装置１０と処理装置に備えられる機能の一例について説明する。

［２．１．検出制御装置１０に備えられる機能の説明］
まず、図２に示した検出制御装置１０の機能ブロック図に基づいて、検出制御装置１０に備えられる機能の一例について説明する。

図２に示されるように、検出制御装置１０は、学習画像取得部１１、画像特徴量算出部１２、分類情報取得部１３、識別器学習部１４、識別パラメータ記憶部１５、検出対象画像取得部１６、核候補領域抽出部１７、処理対象領域設定部１８、処理装置情報取得部１９、処理装置情報記憶部２０、振分データ量決定部２１、処理対象領域振分部２２、振分情報管理部２３、検出結果取得部２４、検出結果記憶部２５、検出結果集約部２６、検出結果出力部２７を備える。

検出制御装置１０に備えられる上記の各部の機能は、ＣＰＵ等の制御手段、メモリ等の記憶手段、外部デバイスとデータを送受信する入出力手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されたプログラムを読み込み実行することで実現されるものとしてよい。なお、プログラムは光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体によってコンピュータたる検出制御装置１０に供給されることとしてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して検出制御装置１０に供給されることとしてもよい。以下、検出制御装置１０に備えられる各部の機能の詳細について説明する。

学習画像取得部１１は、標的細胞の識別条件を識別器に学習させるための標本画像（学習画像）を取得する。例えば、学習画像取得部１１は、入力装置により受け付けた画像のファイルパスと、画像についての領域指定情報に基づいて、学習画像を取得することとしてよい。なお、学習画像取得部１１は、学習画像を検出制御装置１０の内部の記憶部から取得してもよいし、検出制御装置１０の外部のデータベースから取得しても構わない。

画像特徴量算出部１２は、学習画像取得部１１により取得した学習画像に対して画像特徴量を算出する。例えば、画像特徴量算出部１２は、学習画像の全て又は一部の画素（又は複数の画素からなる画素群）のそれぞれについて、画素（又は画素群）を中心（又画素又は画素群に含まれるいずれかの座標を基点）とする一定領域の画像情報に基づいて画像特徴量を生成する。画像特徴量としては、例えば画素のＲＧＢ値、ＳＩＦＴ特徴、ＨＯＧ特徴、Ｇａｂｏｒ特徴等のうち１つ又は複数を用いることとしてよい。

具体例として、画像特徴量算出部１２は、画像特徴量として例えばＨＯＧ特徴を用いる場合には、対象の画像領域内の画素ごとに輝度勾配方向と輝度勾配強度を求め、対象の画像領域をＸ個のセルから成るＹ個のブロックに分割し、各ブロックを構成するセルごとに輝度勾配方向と輝度勾配強度から輝度勾配方向ヒストグラム（［第１勾配方向の値，第２勾配方向の値，・・・，第９勾配方向の値］）を求め、これらの２乗平均が１になるようにブロック単位で正規化を行う。そして、画像特徴算出部は、上記正規化した輝度勾配方向ヒストグラムをブロック内で結合して作成したＸ×９個の値をブロックの特徴量とし、さらに対象の画像領域内のブロックをすべて結合して作成したＹ×Ｘ×９個の値を対象の画像領域のＨＯＧ特徴量とすることとしてよい。

分類情報取得部１３は、例えば検出制御装置１０に接続された入力装置や外部デバイス（ユーザ端末等）から、学習画像取得部１１により取得した学習画像についての分類情報を受け付ける。例えば、分類情報取得部１３は、学習画像取得部１１により取得した学習画像に標的細胞が写し出されていれば正例（真：Ｔ）、標的細胞が写し出されていなければ負例（偽：Ｆ）とした分類情報を受け付けることとしてよい。

識別器学習部１４は、学習画像取得部１１により取得された学習画像の画像特徴量と分類情報に基づいて、画像領域内に標的細胞があるか否かを識別する識別器の識別パラメータを学習する。例えば、識別器としては、Ａｄａｂｏｏｓｔ、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）、最近傍識別器、ランダムフォレスト識別器、その他の混合ガウス分布モデル等を用いることとしてよい。

識別パラメータ記憶部１５は、標的細胞を識別する識別器について識別器学習部１４により学習された識別パラメータを記憶する。

検出対象画像取得部１６は、標的細胞を検出する対象の画像（検出対象画像）を取得する。例えば、検出対象画像取得部１６は、光学顕微鏡に備えられたＣＣＤカメラ５より試料を撮像した撮像画像を検出対象画像として光学顕微鏡から取得する。

核候補領域抽出部１７は、検出対象画像取得部１６で取得された検出対象画像に対して、色（ＲＧＢ値）又は濃度が予め定められた範囲内にある画素に基づいて、核の候補領域を抽出する。例えば、核候補領域抽出部１７は、検出対象画像内の画素を、予め定められた色（又は濃度）の閾値により二値化することとしてよく、具体的には、色（又は濃度）が閾値よりも（又は閾値以上）濃い画素を黒画素として抽出することとしてよい。核候補領域抽出部１７は、検出対象画像取得部１６で取得された各画像から抽出された画素が連結した複数の集合（画素群）を算出し、各集合に外接する矩形領域を核候補領域とすることとしてよい。

処理対象領域設定部１８は、核候補領域抽出部１７により抽出された核候補領域に基づいて、検出対象画像取得部１６で取得された検出対象画像の内部に標的細胞が含まれている可能性がある画像領域として判定された処理対象領域（標的細胞候補領域）を設定する。例えば、処理対象領域設定部１８は、標的細胞の核と細胞のサイズの範囲との関係式に基づいて、スライドグラス面上で標的細胞がとり得る範囲の画像領域（例えば矩形領域）を、処理対象領域に設定することとしてもよいし、核候補領域を、核候補領域に含まれる１点（例えば重心）を中心として予め定められた縦横比で拡大した画像領域を処理対象領域（標的細胞候補領域）に設定することとしてもよい。

処理装置情報取得部１９は、検出制御装置１０が利用可能な演算リソースＲに含まれる処理装置の情報を取得する。例えば、処理装置情報取得部１９は、入力装置により入力されたデータ、又は演算リソースＲに含まれる各処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）から取得したデータに基づいて、各処理装置５０−ｉの情報を取得する。なお、処理装置の情報には、プロセッサコアの演算能力値及びプロセッサコアの数を含むこととしてよい。例えば、処理装置５０−ｉのプロセッサコアの演算能力値Ｓｉ、プロセッサコアの数をＣｉとした場合に、処理装置５０−ｉの性能値Ｐｉを、Ｐｉ＝Ｓｉ・Ｃｉとして定めることとしてよい。

処理装置情報記憶部２０は、処理装置情報取得部１９により取得した処理装置の情報を記憶する。ここで、図４には、処理装置情報記憶部２０に記憶される処理装置情報管理テーブルの一例を示した。図４に示されるように、処理装置情報管理テーブルには、処理装置を識別する処理装置ＩＤ、処理装置に含まれるプロセッサコアの演算能力値、プロセッサコアの数、性能値の情報が関連付けて記憶されることとしてよい。

振分データ量決定部２１は、処理装置情報記憶部２０に記憶される処理装置の情報と、処理対象領域設定部１８により検出対象画像について設定された複数の処理対象領域とに基づいて、各処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）に振り分ける負荷の大きさを示すデータ量を決定する。例えば、振分データ量決定部２１は、検出対象画像について設定された複数の処理対象領域のそれぞれの負荷指標値Ｌと、各処理装置５０−ｉの性能値Ｐｉとに基づいて、各処理装置５０−ｉに振り分ける負荷指標値Ｌｉを決定する。

例えば、処理対象領域の負荷指標値Ｌは、処理対象領域のサイズと、処理対象領域中に設定される標的細胞の存在可能性を判定する単位画像領域である識別対象領域のサイズと、処理対象領域に識別対象領域を設定する際の移動量とに基づく、処理対象領域に設定される識別対象領域の数としてよい。具体例で説明すると、処理対象領域を３０×３０ピクセルの画像領域、識別対象領域を２０×２０ピクセルの画像領域、識別対象領域の移動量を縦又は横に２ピクセルとした場合に、縦方向の移動数×横方向の移動数＝（（３０−２０）／２）×（（３０−２０）／２）＝２５が処理対象領域の負荷指標値（すなわち、設定される識別対象領域の数）として算出されることとしてよい。

また、処理対象領域の負荷指標値Ｌは、上記に限られず、以下のように決定してもよい。図５には、核候補領域６０と、処理対象領域６１の一例を示した。ここで、図５に示されるように、核候補領域６０の幅Ｗ１、高さＨ１とし、処理対象領域６１の幅Ｗ２、高さＨ２とすると、処理対象領域６１についての負荷指標値Ｌは、例えば以下の（１）〜（８）の基準で算出される。
（１）処理対象領域６１の面積＝Ｗ２・Ｈ２
（２）処理対象領域６１の隣り合う二辺の和＝Ｗ２＋Ｈ２
（３）処理対象領域６１のデータサイズ（ＲＧＢとして）＝Ｗ２・Ｈ２・３
（４）核候補領域６０の面積＝Ｗ１・Ｈ１
（５）核候補領域６０の隣り合う二辺の和＝Ｗ１＋Ｈ１
（６）核候補領域６０のデータサイズ（ＲＧＢとして）＝Ｗ１・Ｈ１・３
（７）核候補領域６０内の黒画素数
（８）核候補領域６０内の黒画素の外周の長さ

そして、振分データ量決定部２１は、検出対象画像について設定される全ての処理対象領域の負荷指標値の総和をＳＬ、処理装置５０−１〜５０−Ｎのそれぞれの性能値Ｐ１〜ＰＮの総和をＳＰとした場合に、処理装置５０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎの整数）に振り分ける負荷指標値（振分データ量）をＤｉ＝ＳＬ・Ｐｉ／ＳＰとして算出することとしてよい。

処理対象領域振分部２２は、処理対象領域設定部１８により検出対象画像について設定された複数の処理対象領域を、振分データ量決定部２１により各処理装置５０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎの整数）について決定した振分データ量に基づいて、各処理装置５０−ｉに振り分ける。例えば、処理対象領域振分部２２は、それぞれの処理装置５０−ｉについて決定した負荷指標値（振分データ量）Ｄｉに基づいて、未振分の処理対象領域の中から、不可指標値の合計がＤｉから予め定められた範囲内となる処理対象領域の組を選択して、選択した処理対象領域の組を処理装置５０−ｉに振り分けることとしてよい。また、処理対象領域振分部２２は、検出対象画像について設定した全ての処理対象領域が、いずれかかの処理装置５０−ｉに振り分けられるように、処理対象領域の振分処理を実行することとしてよい。

振分情報管理部２３は、処理対象領域振分部２２による処理対象領域の振分結果の情報を管理する。図６には、振分情報管理部２３により管理される振分情報管理テーブルの一例を示した。図６に示されるように、振分情報管理テーブルには、処理対象領域を識別する処理対象領域ＩＤ、処理対象領域のプレパラート上の座標位置（プレパラート座標系における座標位置）、振分先の処理装置を識別する処理装置ＩＤ、処理装置による検出処理が完了したか否かを示す処理済みフラグ（処理済みは真（Ｔ）、未処理は偽（Ｆ）とする）、処理対象領域のイメージデータ（又はイメージのパス）が関連付けて記憶される。

検出結果取得部２４は、処理装置５０−ｉ（ｉ＝１〜Ｎの整数）のそれぞれから、処理対象領域振分部２２により処理装置５０−ｉのそれぞれに振り分けた処理対象領域についての標的細胞の検出結果を取得する。例えば、検出結果取得部２４は、処理対象領域について設定された識別対象領域のそれぞれについて、識別対象領域のプレパラート上の座標位置と、標的細胞が含まれる可能性を示すスコア（例えば信頼度、確率等）の情報を取得することとしてよい。なお、振分情報管理部２３は、検出結果取得部２４により結果を取得した処理対象領域について、振分情報管理テーブルの処理済みフラグの値を処理済み（Ｔ）に更新する。

検出結果記憶部２５は、検出結果取得部２４により取得した検出結果の情報を記憶する。例えば、検出結果記憶部２５は、処理対象領域について設定された識別対象領域のそれぞれの、プレパラート上の座標位置と、標的細胞が含まれる可能性を示すスコアの情報とを記憶する。

検出結果集約部２６は、振分情報管理部２３により管理される振分情報管理テーブルにおいて、全ての処理対象領域の処理済みフラグが処理済み（Ｔ）となった場合に、検出結果記憶部２５に記憶される各識別対象領域の検出結果に基づいて、検出対象画像についての統合検出結果を生成する。例えば、検出結果集約部２６は、検出結果記憶部２５に記憶される識別対象領域（又はスコアが閾値以上の識別対象領域）を、標的細胞である可能性を示すスコアが高い順にソートしたリストを生成することとしてよい。

検出結果出力部２７は、検出結果集約部２６により生成された統合検出結果を出力する。例えば、検出結果出力部２７は、検出結果集約部２６により生成されたリストを表示装置に表示させることとしてよい。

［２．２．処理装置に備えられる機能の説明］
次に、図３に示した処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）の機能ブロック図に基づいて、処理装置５０−ｉに備えられる機能の一例について説明する。

図３に示されるように、処理装置５０−ｉは、処理対象領域取得部５１、識別対象領域設定部５２、画像特徴量算出部５３、識別パラメータ取得部５４、識別部５５、検出結果記憶部５６、検出結果提供部５７を備える。

処理装置５０−ｉに備えられる上記の各部の機能は、ＣＰＵ等の制御手段、メモリ等の記憶手段、外部デバイスとデータを送受信する入出力手段等を備えたコンピュータが、コンピュータ読み取り可能な情報記憶媒体に格納されたプログラムを読み込み実行することで実現されるものとしてよい。なお、プログラムは光ディスク、磁気ディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等の情報記憶媒体によってコンピュータたる処理装置５０−ｉに供給されることとしてもよいし、インターネット等のデータ通信網を介して処理装置５０−ｉに供給されることとしてもよい。以下、処理装置５０−ｉに備えられる各部の機能の詳細について説明する。

処理対象領域取得部５１は、検出制御装置１０の処理対象領域振分部２２により処理装置に振り分けられた１以上の処理対象領域を取得する。なお、それぞれの処理対象領域の情報には、プレパラート座標系における処理対象領域の基準点（例えば処理対象領域の左上の点）の座標位置、処理対象領域の幅（Ｗ）及び高さ（Ｈ）、イメージデータが含まれる。

識別対象領域設定部５２は、処理対象領域取得部５１により取得されたそれぞれの処理対象領域について、標的細胞の存在可能性を判定する処理単位となる１以上の識別対象領域を設定する。例えば、識別対象領域設定部５２は、処理対象領域の中から選択した切り出し基準点を左上の頂点とした上で、予め定められたサイズ（例えば幅Ａ、高さＢ）の矩形領域を処理対象領域から切り出して、切り出した矩形領域を１つの識別対象領域として設定することとしてよい。そして、識別対象領域設定部５２は、切り出し基準点を、予め定められた移動量（例えば縦又は横にＣピクセル）だけ順次移動させながら、移動させた切り出し基準点に基づいて識別対象領域を順次設定することとしてよい。

画像特徴量算出部５３は、識別対象領域設定部５２により設定したそれぞれの識別対象領域に対して画像特徴量を算出する。例えば、画像特徴量算出部５３は、識別対象領域の全て又は一部の画素（又は複数の画素からなる画素群）のそれぞれについて、画素（又は画素群）を中心（又画素又は画素群に含まれるいずれかの座標を基点）とする一定領域の画像情報に基づいて画像特徴量を生成する。画像特徴量としては、例えば画素のＲＧＢ値、ＳＩＦＴ特徴、ＨＯＧ特徴、Ｇａｂｏｒ特徴等のうち１つ又は複数を用いることとしてよい。

識別パラメータ取得部５４は、検出制御装置１０の識別パラメータ記憶部１５に記憶された、標的細胞の識別器について学習された識別パラメータを取得する。

識別部５５は、識別パラメータ取得部５４により取得した識別パラメータと、識別対象領域の画像特徴量に基づいて、識別対象領域に標的細胞が含まれる可能性（信頼度）を判定する。例えば、識別部５５は、識別パラメータを設定した識別器に、識別対象領域の画像特徴量を入力して、識別結果を得ることとしてよい。なお、識別器には、ＡｄａＢｏｏｓｔやＳＶＭ（サポートベクタマシン）等を利用することとしてよく、識別器は、識別対象領域の画像特徴量に基づいて、識別対象領域に標的細胞が含まれる可能性を示すスコアを出力する。例えば、識別器は、識別対象領域に含まれる細胞が標的細胞であれば正の値のスコアを、標的細胞でなければ負の値のスコアを出力することとしてよい。また、識別部５５は、識別対象領域について識別器により出力されたスコアが閾値以上であれば、識別対象領域に関連付けられる標的細胞の有無を示す標的細胞フラグの値を、標的細胞が含まれていることを示す値（真：Ｔ）に更新することとしてよい。

検出結果記憶部５６は、識別部５５による検出結果を記憶する。図７には、検出結果記憶部５６に記憶される検出結果管理テーブルの一例を示した。図７に示されるように、検出結果管理テーブルには、識別対象領域を識別する識別対象領域ＩＤ、プレパラート座標系における識別対象領域の座標位置、識別器によるスコア、標的細胞フラグ、識別対象領域が属する処理対象領域の識別情報（処理対象領域ＩＤ）の情報が関連付けて記憶される。

検出結果提供部５７は、検出結果記憶部５６に記憶された検出結果管理テーブルの情報を、検出制御装置１０に提供する。例えば、検出結果提供部５７は、識別対象領域設定部５２により設定した全ての識別対象領域について識別部５５による処理が終了した場合に、検出結果管理テーブルの情報を検出制御装置１０に送信することとしてよい。

［３．処理の詳細の説明］
次に、図８〜図１１に基づき、本実施形態に係る標的細胞検出システム１において実行される処理の一例について詳細に説明する。

［３．１．検出処理の全体の流れの説明］
図８には、標的細胞検出システム１において実行される標的細胞の検出処理の全体の流れを示すシーケンス図を示した。図８に示されるように、検出制御装置１０は、光学顕微鏡から検体（母体血）を撮像した撮像画像（検出対象画像）を取得する（Ｓ１０１）。そして、検出制御装置１０は、Ｓ１０１で取得した撮像画像から核候補領域抽出部１７により核候補領域を抽出するとともに（Ｓ１０２）、Ｓ１０２で抽出したそれぞれの核候補領域について処理対象領域設定部１８により処理対象領域を設定する（Ｓ１０３）。本シーケンスの例では、処理対象領域はＭ（Ｍは２以上の整数）個設定されたとして、それぞれの処理対象領域をＡ_１〜Ａ_Ｍと表記することとする。

次に、検出制御装置１０は、処理装置情報取得部１９により、標的細胞の検出処理を実行する複数の処理装置５０−１〜５０−Ｎの情報（例えば処理能力情報を含む）を取得する（Ｓ１０４）。そして、検出制御装置１０は、Ｓ１０３で設定した処理対象領域と、複数の処理装置５０−１〜５０−Ｎの処理能力情報とに基づいて、複数の処理装置５０−１〜５０−Ｎにそれぞれ振り分ける振分データ量を決定する（Ｓ１０５）。ここで、振分データ量の決定処理の詳細については、図９に示したフロー図を参照しながら説明する。

［３．２．振り分けデータ量の決定処理の説明］
図９に示されるように、検出制御装置１０は、Ｓ１０３で設定した処理対象領域Ａ_１〜Ａ_Ｍのそれぞれの負荷指標値Ｌ_１〜Ｌ_Ｍを取得し（Ｓ２０１）、取得した負荷指標値Ｌ_１〜Ｌ_Ｍの総和ＳＬを算出する（Ｓ２０２）。負荷指標値は、処理対象領域に設定する識別対象領域の数、処理対象領域の面積、処理対象領域内の核候補領域の面積等としてよい。

次に、検出制御装置１０は、処理装置５０−１〜５０−Ｎのそれぞれのパフォーマンススコア（性能値）Ｐ_１〜Ｐ_Ｎを取得し（Ｓ２０３）、取得した性能値Ｐ_１〜Ｐ_Ｎの総和ＳＰを算出する（Ｓ２０４）。

検出制御装置１０は、変数ｉを１に初期化して（Ｓ２０５）、処理装置５０−ｉに振り分ける負荷指標値（振分データ量）Ｄ_ｉを、Ｄ_ｉ＝ＳＬ・Ｐ_ｉ／ＳＰとして算出し（Ｓ２０６）、変数ｉがＮに達していない場合には（Ｓ２０７：Ｎ）、ｉをインクリメント（１加算）してＳ２０６に戻り、変数ｉがＮに達した場合には（Ｓ２０７：Ｙ）、リターンして、図８のＳ１０６に進む。以下、再び図８のシーケンス図に戻り説明を続ける。

図８に示されるように、検出制御装置１０は、複数の処理装置５０−１〜５０−Ｎにそれぞれ振り分ける振分データ量を決定すると、決定した振分データ量に基づいて、Ｓ１０３で設定した処理対象領域Ａ_１〜Ａ_Ｍをそれぞれ、処理装置５０−１〜５０−Ｎのいずれかに振り分ける振分処理を実行する（Ｓ１０６）。ここで、振分データ量の決定処理の詳細については、図１０に示したフロー図を参照しながら説明する。

［３．３．処理対象領域の振り分け処理の説明］
図１０に示されるように、検出制御装置１０は、まず処理対象領域Ａ_１〜Ａ_Ｍのそれぞれの振分済みフラグ（真偽値であり、振分済み（真：Ｔ）、未振分（偽：Ｆ）とする）を、未振分（偽：Ｆ）に設定する（Ｓ３０１）。

次に、検出制御装置１０は、変数ｉを１に初期化して（Ｓ３０２）、処理装置５０−ｉの振分許容量Ｖ_ｉに処理装置５０−ｉについて決定した振分データ量Ｄ_ｉを初期値として設定する（Ｓ３０３）。

検出制御装置１０は、未振分の処理対象領域のうち、ｋを１〜Ｍのいずれかの整数、Ｌｋを処理対象領域Ａ_ｋの負荷指標値、α（例えば０）を閾値として、Ｖ_ｉ−Ｌ_ｋ≧αを満たす処理対象領域Ａ_ｋがあるかを判定する（Ｓ３０４）。

検出制御装置１０は、Ｓ３０４で、Ｖ_ｉ−Ｌ_ｋ≧αを満たす処理対象領域Ａ_ｋがあると判定する場合には（Ｓ３０４：Ｙ）、処理対象領域Ａ_ｋを処理装置５０−ｉに振り分けて、処理対象領域Ａ_ｋの振分済みフラグを振分済み（真：Ｔ）に更新するとともに（Ｓ３０５）、振分許容量Ｖ_ｉから負荷指標値Ｌ_ｋを減じて、振分許容量Ｖ_ｉを更新する（Ｓ３０６）。

次に、検出制御装置１０は、振分許容量Ｖ_ｉの絶対値が閾値β（＞０）以下でない場合には（Ｓ３０７：Ｎ）、Ｓ３０４に戻り、振分許容量Ｖ_ｉの絶対値が閾値β（＞０）以下である場合には（Ｓ３０７：Ｎ）、Ｓ３０８に進む。また、検出制御装置１０は、Ｓ３０４において、Ｖ_ｉ−Ｌ_ｋ≧αを満たす処理対象領域Ａ_ｋがないと判定する場合にも（Ｓ３０４：Ｎ）、Ｓ３０８に進む。

検出制御装置１０は、Ｓ３０８において、変数ｉがＮに達していない場合には（Ｓ３０８：Ｎ）、ｉをインクリメント（１加算）して（Ｓ３０９）、Ｓ３０３に戻る。

また、検出制御装置１０は、Ｓ３０８において、変数ｉがＮに達している場合には（Ｓ３０８：Ｙ）、ｒを１〜Ｍのいずれかの整数として、処理対象領域Ａ_１〜Ａ_Ｍのうち未振分の処理対象領域Ａ_ｒがあるか否かを判定する（Ｓ３１０）。

検出制御装置１０は、Ｓ３１０において、未振分の処理対象領域Ａ_ｒがある場合には（Ｓ３１０：Ｙ）、ｊを１〜Ｎのいずれかの整数として、振分許容量Ｖ_ｊが最大の（又は最もＬ_ｒに近い）処理装置５０−ｊに処理対象領域Ａ_ｒを振り分けて、処理対象領域Ａ_ｒの振分済みフラグを振分済み（真：Ｔ）に更新するとともに（Ｓ３１１）、振分許容量Ｖ_ｊから負荷指標値Ｌ_ｒを減じて、振分許容量Ｖ_ｊを更新して（Ｓ３１２）、Ｓ３１０に戻る。

検出制御装置１０は、Ｓ３１０において、未振分の処理対象領域Ａ_ｒがない場合には（Ｓ３１０：Ｎ）、リターンして、図８のＳ１０７に進む。以下、再び図８のシーケンス図に戻り説明を続ける。

図８に示されるように、検出制御装置１０は、処理装置５０−１〜５０−Ｎについて振り分けた処理対象領域の情報を含む振分情報を記録し（Ｓ１０７）、各処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎの整数）に対して、振り分けた処理対象領域を送信する（Ｓ１０８）。

処理装置５０−ｉは、検出制御装置１０から受信した処理対象領域について標的細胞の検出処理を実行する（Ｓ１０９）。ここで、標的細胞の検出処理の詳細については、図１１に示したフロー図を参照しながら説明する。なお、図１１に示す処理は、処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎのいずれかの整数）のそれぞれが独立に実行することとしてよい。

［３．４．標的細胞の検出処理の説明］
図１１に示されるように、処理装置５０−ｉ（ｉは１〜Ｎのいずれかの整数）は、識別パラメータ取得部５４により検出制御装置１０から標的細胞の画像特徴を学習した識別器の識別パラメータを取得する（Ｓ４０１）。

処理装置５０−ｉは、整数Ｋを処理装置５０−ｉに振り分けられた処理対象領域の数として、検出制御装置１０から振り分けられた処理対象領域（Ａ_ｉ１〜Ａ_ｉＫ）を取得する（Ｓ４０２）。

処理装置５０−ｉは、変数ｊを１に初期化して（Ｓ４０３）、処理対象領域Ａ_ｉｊに新たな識別対象領域を設定する（Ｓ４０４）。そして、処理装置５０−ｉは、Ｓ４０４で設定した識別対象領域に標的細胞が含まれるかについての識別処理を、Ｓ４０１で取得した識別パラメータを設定した識別器に、識別対象領域の画像特徴量を入力することで実行し（Ｓ４０５）、その際の識別器による出力（スコア）を処理対象領域Ａ_ｉｊに関連付けて記録する（Ｓ４０６）。

処理装置５０−ｉは、処理対象領域Ａ_ｉｊに新たな識別対象領域が設定可能である場合には（Ｓ４０７：Ｙ）、Ｓ４０４に戻り、処理対象領域Ａ_ｉｊに新たな識別対象領域が設定可能でない場合には（Ｓ４０７：Ｎ）、Ｓ４０８に進む。

処理装置５０−ｉは、Ｓ４０８において、変数ｊがＫに達していない場合には（Ｓ４０８：Ｎ）、ｊをインクリメント（１加算）して（Ｓ４０９）、Ｓ４０４に戻り、Ｓ４０８において、変数ｊがＫに達している場合には（Ｓ４０８：Ｙ）、リターンして、図８のＳ１１０に進む。以下、再び図８のシーケンス図に戻り説明を続ける。

図８に示されるように、処理装置５０−ｉは、識別対象領域について記録したスコアを検出処理の結果として検出制御装置１０に対して送信する（Ｓ１１０）。

検出制御装置１０は、処理装置５０−１〜５０−Ｎの全てから検出結果を取得していない場合には（Ｓ１１１：Ｎ）、待機し、処理装置５０−１〜５０−Ｎの全てから検出結果を取得した場合には（Ｓ１１１：Ｙ）、取得した全ての識別対象領域の検出結果を集約して統合検出結果を生成し（Ｓ１１２）、生成した統合検出結果を出力して（Ｓ１１３）、処理を終了する。なお、検出制御装置１０は、例えば処理装置５０−１〜５０−Ｎから取得した識別対象領域を、識別器により出力されたスコアが大きい順にソートして統合検出結果を生成することとしてよい。

検出制御装置１０は、統合検出結果に含まれる識別対象領域の中から識別対象領域が選択された場合に、選択された識別対象領域のプレパラートの座標位置に基づいて、光学顕微鏡を制御して、選択された識別対象領域のプレパラートの座標位置の拡大画像を撮像させるようにしてもよい。そして、検出制御装置１０は、撮像した拡大画像を表示装置に表示させるようにしてもよい。

また、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。上記の実施形態では、検出制御装置１０が標的細胞の識別器の機械学習を実行する例を用いたが、検出制御装置１０以外の装置が標的細胞の識別器の機械学習を実行することとしてもよい。また、検出制御装置１０にも処理対象領域を割当てて、検出制御装置１０に標的細胞の検出を実行させることとしてもよい。また、処理装置５０−１〜５０−Ｎは、検出制御装置１０の内部に設けられる場合には、１以上のプロセッサコアを含むプロセッサ又はプロセッサコアとしてもよい。

Claims (9)

1. 標的細胞を検出する対象の検体を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
   前記撮像画像の中に複数の処理対象領域を設定する設定手段と、
   前記複数の処理対象領域のそれぞれに対して、前記標的細胞を検出する処理の負荷の大きさに対応した負荷指標値を決定する第１決定手段と、
   画像領域から前記標的細胞を検出する複数の処理部のそれぞれに振り分けるデータの振り分け量を、前記複数の処理対象領域の負荷指標値の総和と、前記複数の処理部のそれぞれの性能値に基づいて決定する第２決定手段と、
   前記第２決定手段により決定した前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量に基づいて、前記複数の処理対象領域を前記複数の処理部に振り分ける振分手段と、
   を含む検出制御装置。
2. 前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量は、前記複数の処理対象領域の負荷指標値の総和が大きいほど大きく設定される
   請求項１に記載の検出制御装置。
3. 前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量は、該複数の処理部のそれぞれの性能値が大きいほど大きく設定される
   請求項１又は２に記載の検出制御装置。
4. 前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量は、該複数の処理部のそれぞれの性能値に比例して設定される
   請求項３に記載の検出制御装置。
5. 前記第１決定手段は、前記処理対象領域に設定される前記標的細胞を検出する対象となる予め定められたサイズの画像領域の数に基づいて前記負荷指標値を決定する
   請求項１に記載の検出制御装置。
6. 前記処理結果取得手段により前記複数の処理部のそれぞれから処理の結果を取得した後に、該取得した処理の結果に基づく検出結果を出力する手段をさらに含む
   請求項１乃至５のいずれかに記載の検出制御装置。
7. 前記撮像画像から核の候補となる画像領域である核候補領域を抽出する抽出手段を含み、
   前記設定手段は、前記抽出手段により抽出された複数の核候補領域のそれぞれに対して、前記複数の処理対象領域を設定する
   請求項１乃至６のいずれかに記載の検出制御装置。
8. 標的細胞を検出する対象の検体を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段、
   前記撮像画像の中に複数の処理対象領域を設定する設定手段、
   前記複数の処理対象領域のそれぞれに対して、前記標的細胞を検出する処理の負荷の大きさに対応した負荷指標値を決定する第１決定手段、
   画像領域から前記標的細胞を検出する複数の処理部のそれぞれに振り分けるデータの振り分け量を、前記複数の処理対象領域の負荷指標値の総和と、前記複数の処理部のそれぞれの性能値に基づいて決定する第２決定手段、
   前記第２決定手段により決定した前記複数の処理部のそれぞれに対するデータの振り分け量に基づいて、前記複数の処理対象領域を前記複数の処理部に振り分ける振分手段、及び、
   前記複数の処理部のそれぞれから、該複数の処理部にそれぞれ振り分けられた処理対象領域から前記標的細胞を検出した処理の結果を取得する処理結果取得手段
   としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
9. 検出制御装置と、画像領域から標的細胞を検出する複数の処理装置を含み、
   前記検出制御装置は、
   前記標的細胞を検出する対象の検体を撮像した撮像画像を取得する撮像画像取得手段と、
   前記撮像画像の中に複数の処理対象領域を設定する設定手段と、
   前記複数の処理対象領域のそれぞれに対して、前記標的細胞を検出する処理の負荷の大きさに対応した負荷指標値を決定する第１決定手段と、
   前記複数の処理装置のそれぞれに振り分けるデータの振り分け量を、前記複数の処理対象領域の負荷指標値の総和と、前記複数の処理装置のそれぞれの性能値に基づいて決定する第２決定手段と、
   前記第２決定手段により決定した前記複数の処理装置のそれぞれに対するデータの振り分け量に基づいて、前記複数の処理対象領域を前記複数の処理装置に振り分ける振分手段と、を含み、
   前記複数の処理装置はそれぞれ、
   前記振り分け手段により振り分けられた処理対象領域のそれぞれから前記標的細胞を検出する検出手段と、
   前記検出手段による結果を前記検出対象装置に提供する手段と、を含む
   検出システム。

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