撮像装置及びプログラム
【課題】観察者の好みに応じて、被検体を観察するために適した照明光の強度分布等を導き出す撮像装置を提供する。
【解決手段】撮像装置は、被検体を撮像する撮像部８０と、撮像部で撮像された画像の特徴量を出力する解析部２０２と、画像特徴量を変数とする画像を評価する評価関数を記憶する記憶部２０６と、評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像を選択する選択部２０３と、選択部で選択された一つの画像が特定された画像と異なる場合に、一つの画像に基づいて評価関数を変更する変更部２０４と、を備える。
【解決手段】撮像装置は、被検体を撮像する撮像部８０と、撮像部で撮像された画像の特徴量を出力する解析部２０２と、画像特徴量を変数とする画像を評価する評価関数を記憶する記憶部２０６と、評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像を選択する選択部２０３と、選択部で選択された一つの画像が特定された画像と異なる場合に、一つの画像に基づいて評価関数を変更する変更部２０４と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観察に適した照明光の強度分布を導き出す撮像装置及びプログラムに関する。特に観察者の好みに応じた画像が取得できる撮像装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、明視野顕微鏡では、照明光の強度分布の調整を円形の絞りを可変させて調整する。また、観察者の判断で絞りの形状を選択して使用することもあった。位相差顕微鏡では、一般にリング絞り及び位相リングが照明光の強度分布を形成している。
【０００３】
照明光の強度分布は被検体の観察像に大きな影響を及ぼすため、円形の絞り、リング絞り及び位相リング等に改良を加えて被検体の観察画像をより良いものにするような工夫がされている。例えば、特許文献１では位相リングのリング状に設けられたリング領域を取り囲むように変調部を設け、変調部と変調部以外の領域との透過軸の方向が異なるように形成することによりコントラストを連続可変可能な位相差顕微鏡が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２３７１０９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記のような顕微鏡では、絞りの形状がある程度決まっており、照明光の強度分布の調整には制限があった。また、絞りの形状を選ぶ場合も観察者の判断又は経験を元にして選ぶため、必ずしも絞りの形状が観察中の被検体の像を最良の状態で観察できる形状になっているわけではなかった。さらに被検体の像の最良の状態は観察者の好みにより、個々に違いがある。そこで観察者の好みに応じて最良の状態で絞りの形状等を顕微鏡で自動的に設定して、被検体を観察することが困難であった。風景などを撮像するカメラ等においても同様に困難であった。
そこで本発明は、観察者の好みに応じて、被検体を観察するために適した照明光の強度分布等を導き出す撮像装置及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１観点の撮像装置は、被検体を撮像する撮像部と、撮像部で撮像された画像の特徴量を出力する解析部と、画像特徴量を変数とする画像を評価する評価関数を記憶する記憶部と、評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像を選択する選択部と、選択部で選択された一つの画像が特定された画像と異なる場合に、一つの画像に基づいて評価関数を変更する変更部と、を備える。
【０００７】
第２観点のプログラムは、被検体を撮像する撮像部と撮像部に接続されるコンピュータとを含む撮像装置を用いて被検体を撮像するプログラムである。そのプログラムは、コンピュータに、撮像部で撮像された画像の特徴量の出力と、画像特徴量を変数とする画像を評価する評価関数の記憶と、評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像の選択と、選択部で選択された一つの画像が特定された画像と異なる場合に、一つの画像に基づいて評価関数の変更と、を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被検体の像を観察者の好みに合うようにした撮像装置及びプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】顕微鏡システム１００の概略構成図である。
【図２】コンピュータ２００の概略構成図である。
【図３】記憶部２０６に記憶される第１例の評価関数Ｑ（ｆ）及びその概念図である。
【図４】顕微鏡システム１００の動作のフローチャートの一例である。
【図５】選択部２０３が表示部２１に複数の被検体の画像を表示した例である。
【図６】（ａ）は、顕微鏡システム３００の概略構成図である。 （ｂ）は、第１空間光変調素子３９０の平面図である。 （ｃ）は、第２空間光変調素子３９６の平面図である。
【図７】コンピュータ２２０の概略構成図である。
【図８】記憶部２０６に記憶される第２例の評価関数Ｑ（ｆ）及びその概念図である。
【図９】顕微鏡システム３００の動作のフローチャートの一例である。
【図１０】遺伝的アルゴリズムによる第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１の例である。
【図１１】最適化計算前に観察者の好みを特定するフローチャートである。
【図１２】照明光の強度分布を示した例とフーリエ変換した際の空間周波数成分を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１実施形態）
第１実施形態として、絞りの形状を自由に変えることができ明視野顕微鏡を有する顕微鏡システム１００について説明する。顕微鏡システム１００は、観察中の被検体の像を良い状態で観察するために適した照明光の強度分布を導き出して自動的に照明光の強度分布を調整する。
【００１１】
＜顕微鏡システム１００＞
図１は、顕微鏡システム１００の概略構成図である。顕微鏡システム１００は主に、照明光源３０と、照明光学系４０と、ステージ５０と、結像光学系７０と、イメージセンサ８０とを有している。顕微鏡システム１００はコンピュータ２００に接続されている。以下、照明光源３０から射出される光束の中心軸をＺ軸方向とし、Ｚ軸に垂直で互いに直交する方向をＸ軸方向及びＹ軸方向として説明する。
【００１２】
照明光源３０は、例えば被検体６０に白色の照明光を照射する。照明光学系４０は、第１コンデンサレンズ４１、波長フィルタ４４、第１空間光変調素子９０及び第２コンデンサレンズ４２を備えている。また、結像光学系７０は対物レンズ７１を備えている。ステージ５０は、例えば細胞組織等の未知の構造を有する被検体６０を載置してＸＹ軸方向に移動可能である。また、結像光学系７０は、被検体６０の透過光又は反射光をイメージセンサ８０に結像させる。
【００１３】
照明光学系４０の第１空間光変調素子９０は、例えば照明光学系４０の中の結像光学系７０の瞳の位置に対して共役となる位置に配置される。第１空間光変調素子９０は具体的には液晶パネル又はデジタルマイクロミラーディバイス（ＤＭＤ）などを使用することができる。また、第１空間光変調素子９０は自由に形状及び大きさを変化させることができる照明領域９１を有しており、照明領域９１の大きさ又は形状を変えて、照明光の強度分布を任意に可変させることができる。つまり、第１空間光変調素子９０は結像光学系７０の瞳の共役位置における照明光の強度分布を可変することができる。一般に第１空間光変調素子９０の透過領域９１の直径を大きくすると透過光の開口数が上がるため解像度を上げることができる。また波長フィルタ４４は、透過する光束の波長を特定の範囲内に制限する。波長フィルタ４４には、例えば特定範囲の波長の光のみを透過するバンドパスフィルタが用いられる。波長フィルタ４４は脱着が可能であり、複数のそれぞれ異なる波長の光を透過するバンドパスフィルタを用意してその入れ替えを行うことにより波長フィルタ４４を透過する光の波長を制御することができる。
【００１４】
コンピュータ２００はイメージセンサ８０で検出される画像信号を受信し、その画像信号を画像処理して、被検体６０の二次元画像がモニター等の表示部２１に表示させる。またコンピュータ２００は画像信号をフーリエ変換し、空間周波数成分を算出する。コンピュータ２００が行う計算等については図２を使って後述する。
【００１５】
図１では、照明光源３０から射出された光が点線で示されている。照明光源３０から射出された光ＬＷ１１は第１コンデンサレンズ４１で平行な光ＬＷ１２に変換される。光ＬＷ１２は、波長フィルタ４４を透過することにより波長の範囲が特定されて第１空間光変調素子９０に入射する。第１空間光変調素子９０の照明領域９１を通過した光ＬＷ１３は第２コンデンサレンズ４２を透過して光ＬＷ１４になり、ステージ５０に向かう。ステージ５０を透過した光ＬＷ１５は結像光学系７０を透過して光ＬＷ１６となり、イメージセンサ８０に被検体６０の像を形成する。
【００１６】
＜コンピュータ２００の構成＞
図２はコンピュータ２００の構成を示した概念図である。コンピュータ２００は、画像処理部２０１、フーリエ解析部２０２、選択部２０３、変更部２０４、最適化計算部２０５、記憶部２０６、素子変調部２０８及びフィルタ駆動部２０９を有している。コンピュータ２００には表示部２１及びキーボード等の入力部２６が接続されている。これらはバスラインＢＵＳ等で互いに通信可能である。
【００１７】
画像処理部２０１及びフーリエ解析部２０２は、イメージセンサ８０からの画像信号を受け取る。画像処理部２０１は、イメージセンサ８０からの画像信号を表示部２１に表示するために画像処理する。画像処理された画像信号は表示部２１に送られ、表示部２１で被検体の像が表示される。画像処理された画像信号は記憶部２０６にも送られる。フーリエ解析部２０２はイメージセンサ８０からの画像信号をフーリエ変換する。そしてフーリエ解析部２０２は被検体６０のフーリエ変換値（空間周波数成分）を解析する。フーリエ変換値は最適化計算部２０５に送られるとともに、フーリエ変換値を記憶するために記憶部２０６にも送られる。
【００１８】
選択部２０３は、観察者の好みを特定する。例えば表示部２１に同一の被検体６０に対して照明光の強度分布を変えた画像もしくは波長フィルタを変えた画像を２以上表示する。そして、観察者は入力部２６を使って好ましい画像を１つ特定する。変更部２０４は、選択部２０３の結果に基づいて後述する評価関数Ｑ（ｆ）の係数αを変更する。
【００１９】
最適化計算部２０５は、フーリエ解析部２０２で解析された被検体６０のフーリエ変換値と予め記憶部２０６に記憶されている評価関数Ｑ（ｆ）とを使って被検体６０の画像に関する評価を数値で求める。記憶部２０６は画像処理部２０１から送られてきた画像信号を記憶し、また評価関数Ｑ（ｆ）を記憶する。さらに、記憶部２０６は被検体６０のフーリエ変換値を記憶する。
【００２０】
最適化計算部２０５は、評価関数Ｑ（ｆ）の結果に基づいて、照明光の強度分布又は適した照明光の波長に関するデータを素子変調部２０８又はフィルタ駆動部２０９に送る。素子変調部２０８は、照明光の強度分布に基づいて第１空間光変調素子９０の照明領域９１の大きさ又は形状を変える。またフィルタ駆動部２０９は照明光の波長のデータに基づいて波長フィルタ４４が透過する波長領域を変える。
【００２１】
＜評価関数Ｑ（ｆ）：第１例＞
図３は、記憶部２０６に記憶される評価関数Ｑ（ｆ）の第１例である。図３は、例えば評価関数Ｑ（ｆ）は画像のフーリエ変換値を含む式であり、以下に例示される。
Ｑ（ｆ） ＝ α１×ｆ１ ＋ α２×ｆ２
ここで、α１、α２は係数であり、ｆ１、ｆ２は変数（関数）である。
【００２２】
変数ｆ１、ｆ２は、例えば被検体の画像のフーリエ変換値ＦＴにフィルタｆｆ（ｆｆ１、ｆｆ２）を乗算した値を規格化した変数である。画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴは、フーリエ変換して求められた空間周波数成分の絶対値でもよいしフーリエ変換して求められた空間周波数成分を二乗した値でもよい。図３ではフーリエ変換の絶対値を使った変数ｆ１、ｆ２が示されている。
【００２３】
フィルタｆｆ（ｆｆ１、ｆｆ２）は、画像の直流成分又は低周波成分を除去するフィルタである。図３ではそれらフィルタｆｆを模式的に示している。ここで黒色領域は画像成分を除去することを示している。フィルタｆｆ１は被検体６０の画像信号の直流成分を除去し、フィルタｆｆ２は被検体６０の画像信号の直流成分及び低周波成分を除去している。フィルタｆｆ１とフィルタｆｆ２は画像信号の高周波成分をどれだけ強調するかが互いに異なっている。図３に示されたフィルタｆｆだけでなく、異なるフィルタｆｆを使用してもよい。
【００２４】
変数ｆ１、ｆ２は、画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴとフィルタｆｆとを乗じた値の面積積分を、フーリエ変換値ＦＴの面積積分Ｎで除算されている。これにより変数ｆ１、ｆ２が規格化される。評価関数Ｑ（ｆ）はこの変数ｆ１、ｆ２に係数α１、α２を乗算している。係数α１、α２は図２で示された変更部２０４で変更される。例えば係数α１＝１、α２＝２である。
【００２５】
本実施形態の評価関数Ｑ（ｆ）は、２つの変数ｆ１、ｆ２を使った例である。しかしこれに限られず、さらに別のフィルタｆｆを用意し、３つの変数を使った評価関数で計算するようにしてもよい。
【００２６】
＜顕微鏡システム１００の動作＞
図４は顕微鏡システム１００の動作を説明したフローチャートの一例である。
ステップＳ１０１では、評価関数Ｑ（ｆ）の係数αが初期値に設定される。この初期値は被検体６０の画像が万人に好まれる画像が評価関数で高い値になるように設定される。例えば図３に示した係数α１、α２が、α１＝１、α２＝１と設定される。
【００２７】
ステップＳ１０２では、第１空間光変調素子９０の照明領域９１が所定の照明光の強度分布に設定される。例えば、第１空間光変調素子９０の照明領域９１は全開口の形状である。また、波長フィルタ４４は所定の波長フィルタに設定される。波長フィルタ４４は例えば４００ｎｍ〜８００ｎｍの可視光を透過する波長フィルタである。
【００２８】
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で設定された照明光の強度分布又は波長フィルタで被検体６０の画像信号がイメージセンサ８０で検出される。また、検出された二次元画像は画像処理部２０１で処理されて表示部２１に表示される。なお、表示部２１に表示された二次元画像のうち観察者が被検体６０の一部領域を選択するようにしてもよい。一部領域は、被検体６０の１カ所でもよいし２カ所以上でもよい。観察者は被検体６０の観察したい領域を中央に移動させるため、自動的にイメージセンサ８０の中央領域を一部領域として選択してもよい。一部領域の設定は、観察者が設定してもよいし、自動で設定されてもよい。
【００２９】
ステップＳ１０４では、フーリエ解析部２０２が検出された画像信号をフーリエ変換し、最適化計算部２０５が、画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴを含む変数ｆ１、ｆ２を有する評価関数Ｑ（ｆ）を計算する。一部領域が選択された際にはフーリエ解析部２０２は選択された被検体６０の一部領域の画像信号を解析してもよい。
【００３０】
ステップＳ１０５では、最適化計算部２０５は、計算された評価関数Ｑ（ｆ）の値が閾値又は前回の評価関数Ｑ（ｆ）の値より良いか否かを判断する。第１実施形態では最適化計算部２０５は山登り法により照明光の強度分布又は波長フィルタの最適化を計算する。最初の計算では評価関数Ｑ（ｆ）の値は閾値と比較されるが、２回目以降の計算では評価関数Ｑ（ｆ）の値は前回に計算された評価関数Ｑ（ｆ）の値と比較される。今回の評価関数Ｑ（ｆ）の値が良ければ（ＹＥＳ）ステップＳ１０６に進み、評価関数Ｑ（ｆ）の値が悪ければ（ＮＯ）ステップＳ１０７に進む。
【００３１】
ステップＳ１０６では、素子変調部２０８は第１空間光変調素子９０の照明光の強度分布を少し変える。又はフィルタ駆動部２０９は波長フィルタ４４が別の波長域を透過する波長フィルタに変える。そして、ステップＳ１０３に進む。ステップＳ１０３〜Ｓ１０６を繰り返すことにより、評価関数Ｑ（ｆ）の値が前回より悪くなるまで行う。前回より評価関数Ｑ（ｆ）の値が悪いということは前回の評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良いと推測される。
【００３２】
ステップＳ１０７では、観察者が好みを選択するか否かを判断する。Ｓ１０５で得られた一番良い評価関数Ｑ（ｆ）の値に対応する被検体６０の画像が表示部２１に表示さる。そして選択部２０３は、被検体６０の画像に隣接して好みを選択するボタンを表示部２１に表示させる。観察者が表示部２１に表示された被検体６０の画像が好みに合うのであれば（ＮＯ）、Ｓ１０５で得られた一番良い画像を表示して終了する。観察者によって好みを選択するボタンがクリックされる（ＹＥＳ）と、ステップＳ１０８に進む。
【００３３】
ステップＳ１０８では、選択部２０３が被検体６０の観察に適した画像を二以上表示部２１に表示する。例えば、選択部２０３は山登り法によって評価関数Ｑ（ｆ）の値が最高の被検体６０の画像を表示したが、最高ではない複数の画像を表示する。
【００３４】
図５は、表示部２１に被検体６０の４つの画像（ＩＭ１〜ＩＭ４）が表示された例である。最適化計算部２０５で求められた評価関数Ｑ（ｆ）の値が最高の画像が画像ＩＭ３であると仮定する。そしてステップＳ１０３からステップ１０６の繰り返しの途中で求められた画像ＩＭ１とＩＭ２とが表示部２１に表示される、そして、画像ＩＭ３の評価関数Ｑ（ｆ）の値より悪いと判断された画像ＩＭ４を表示する。観察者は入力部２６を使って表示部２１に表示された４つの画像（ＩＭ１〜ＩＭ４）から１つ又は２つ選択する。図５では画像ＩＭ４が選択された例を示している。
【００３５】
ステップＳ１０９では、選択された画像ＩＭ４の評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良い値になるように変更部２０４が係数α１、α２を変更する。例えばこれまで評価関数Ｑ（ｆ）は、α１＝１、α２＝１であったが、α１＝３、α２＝２と変更する。そして、再び、ステップＳ１０２からステップ１０７までの工程が繰り返される。この係数αが変更された評価関数Ｑ（ｆ）で再び山登り法で計算すると、選択された画像ＩＭ４と同じ画像が評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良いものとなることもあるし、画像ＩＭ４とは異なる画像になることもある。いずれにしても観察者の好みが強調された被検体６０の画像に近づくことになる。
【００３６】
以上説明したように、第１実施形態の顕微鏡システム１００は、被検体６０を観察する際に、画像特徴量であるフーリエ変換値（空間周波数成分）を含む評価関数Ｑ（ｆ）を観察者の好みに応じて変更する。そして、その評価関数Ｑ（ｆ）が一番良い値になるように照明光の強度分布又は波長フィルタを選び出す。したがって、顕微鏡システム１００は、観察者の好むに応じた被検体６０の画像を得ることができる。
【００３７】
図４に示したフローチャートの処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶させてもよい。そしてこの記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにインストールさせることで、このコンピュータに計算などを行わせることができる。
【００３８】
（第２実施形態）
第１実施形態では明視野顕微鏡を有する顕微鏡システム１００について説明したが、第２実施形態では、位相差顕微鏡を有する顕微鏡システム３００について説明する。
【００３９】
＜顕微鏡システム３００＞
図６（ａ）は、顕微鏡システム３００の概略構成図である。顕微鏡システム３００は主に、照明光源３０と、照明光学系４０と、結像光学系７０と、イメージセンサ８０とにより構成されている。顕微鏡システム３００はコンピュータ２２０に接続されている。また照明光学系４０は、第１コンデンサレンズ４１、第１空間光変調素子３９０及び第２コンデンサレンズ４２を備えており、結像光学系７０は対物レンズ７１及び第２空間光変調素子３９６を含んでいる。また、照明光学系４０と結像光学系７０との間にはステージ５０が配置され、ステージ５０には被検体６０が設置される。
【００４０】
第２空間光変調素子３９６は、結像光学系７０の瞳の位置又はその近傍に配置される。また、第１空間光変調素子３９０は、照明光学系４０の中の結像光学系７０の瞳に共役となる位置に配置される。第１空間光変調素子３９０は透過する光の強度分布を任意に可変することができる液晶パネル又はＤＭＤ等により構成される。第２空間光変調素子３９６は、位相を変えることができる液晶パネル等により構成される。また、第２空間光変調素子は、位相と共に光の強度分布も自由に変えられるような構成とすることが望ましい。
【００４１】
図６（ａ）では、照明光源３０から射出された光が点線で示されている。照明光源３０から射出された照明光ＬＷ３１は第１コンデンサレンズ４１で光ＬＷ３２になる。光ＬＷ３２は、第１空間光変調素子３９０に入射する。第１空間光変調素子３９０を透過した光ＬＷ３３は第２コンデンサレンズ４２を透過して光ＬＷ３４となり、被検体６０に向かう。被検体６０を通過した光ＬＷ３５は、対物レンズ７１を透過して光ＬＷ３６となり第２空間光変調素子３９６に入射する。光ＬＷ３６は第２空間光変調素子３９６を通過して光ＬＷ３７となり、イメージセンサ８０に結像する。イメージセンサ８０に結像した画像の画像信号はコンピュータ２２０に送られる。コンピュータ２２０では、イメージセンサ８０から得られた画像に基づいて、被検体６０のフーリエ変換値（空間周波数成分）を解析する。そして、被検体６０の観察に適した照明形状が第１空間光変調素子３９０及び第２空間光変調素子３９６に送信される。
【００４２】
図６（ｂ）は、第１空間光変調素子３９０の平面図である。第１空間光変調素子３９０には、リング状に光の透過領域（照明領域）３９１が形成されており、透過領域３９１以外の領域は遮光領域３９２となっている。
【００４３】
図６（ｃ）は第２空間光変調素子３９６の平面図である。第２空間光変調素子３９６にはリング状に位相変調領域３９７が形成されており、この位相変調領域３９７を透過する光は位相が４分の１波長だけずらされる。位相変調領域３９７以外の領域である回折光透過領域３９８を透過する光は位相がそのままである。位相変調領域３９７は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１と共役になるように形成されている。
【００４４】
顕微鏡システム３００の０次光（透過光）は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１を透過し、第２空間光変調素子３９６の位相変調領域３９７を透過してイメージセンサ８０に至る。また、被検体６０から発せられた回折光は、第２空間光変調素子３９６の回折光透過領域３９８を透過してイメージセンサ８０に至る。そして、０次光と回折光とがイメージセンサ８０上に像を形成する。一般に０次光は回折光に比べて光の強度が強いので、位相変調領域３９７の光の強度を調節することが望ましい。
【００４５】
第１空間光変調素子３９０及び第２空間光変調素子３９６は、その透過領域３９１及び位相変調領域３９７の大きさ、形状を自由に変えることができる。また、第１実施形態で示したように記憶部に記憶された照明形状を導き出して第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１の形状を最適化してもよい。第２空間光変調素子３９６のリング状の領域３９７は常に第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１と共役になるように形成される。そのため、透過領域３９１とリング状の領域３９７とは同期して形状が変化することが望ましい。
【００４６】
＜コンピュータ２２０の構成＞
図７はコンピュータ２２０の構成を示した概念図である。基本的に図３で示されたコンピュータ２００と同じであるが、コンピュータ２２０は新たに判断部２０７を有しその一方でフィルタ駆動部２０９を有していない点でコンピュータ２００と異なる。またコンピュータ２２０は１つの素子変調部２０８が第１空間光変調素子３９０と第２空間光変調素子３９６とに接続されている点でコンピュータ２００と異なる。以下、コンピュータ２００と異なる点を主に説明する。
【００４７】
判断部２０７は、イメージセンサ８０からの画像信号を受け取る。そして判断部２０７は、画像のコントラストに関連する信号に基づいて被検体６０が位相物体と吸収物体とのいずれかであるかを判断する。位相物体とは，透過光では光の強度を変えず位相のみを変える無色透明な物体である。吸収物体とは，吸収物体とは、吸光物体又は強度物体とも呼ばれ、透過光において光の強度を変える有色な物体である。
【００４８】
判断部２０７は、以下のように２つの条件で撮像された被検体６０の画像に基づいて、位相物体と吸収物体とを判断する。第１の条件では、イメージセンサ８０は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１が円形で遮光領域３９２がなく、且つ第２空間光変調素子３９６は位相透過領域３９７がなく全面の位相差がない状態で、被検体６０を検出する。第２の条件では、イメージセンサ８０は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１がリング状、且つ第２空間光変調素子３９６は位相透過領域３９７がリング状で位相差が４分の１波長ある状態で、被検体６０を検出する。
【００４９】
判断部２０７は、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストが閾値よりも高いか否か、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストが閾値より高いか否かを判断する。例えば被検体６０が位相物体であれば、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは低くなり、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは高くなる。逆に被検体６０が吸収物体であれば、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは高くなり、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは低くなる。このように、判断部２０７は、被検体６０が位相物体と吸収物体とのいずれかであるかを判断する。判断部２０７が判断した結果は最適化計算部２０５に送られる。
【００５０】
最適化計算部２０５は、被検体６０のフーリエ変換値と予め記憶部２０６に記憶されているフーリエ変換値とを比較する際に、判断部２０７から送られてきた結果を利用する。
【００５１】
素子変調部２０８は、適した照明光の強度分布に基づいて第１空間光変調素子３９０の照明領域３９１の大きさ又は形状を変える。また素子変調部２０８は、適した照明光の強度分布に基づいて第２空間光変調素子３９６の位相変調領域３９７の大きさ又は形状を変える。
【００５２】
＜評価関数Ｑ（ｆ）：第２例＞
図８は、記憶部２０６に記憶される評価関数Ｑ（ｆ）の第２例である。図８は、例えば評価関数Ｑ（ｆ）は画像のフーリエ変換値（空間周波数成分）ＦＴを変数とする式であり、以下に例示される。
Ｑ（ｆ） ＝ ＦＴ×（１−ｃｏｓ（α３ｒ））
ここで、α３は係数であり、ｒは半径である。
【００５３】
評価関数Ｑ（ｆ）は画像のフーリエ変換値ＦＴにフィルタｆｆ３を乗算した値を規格化した数値である。画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴはフーリエ変換して求められた空間周波数成分の絶対値でもよいしフーリエ変換して求められた空間周波数成分を二乗した値でもよい。図８ではフーリエ変換の絶対値が示されている。
【００５４】
フィルタｆｆ３は、第１実施形態と同じように、画像信号の直流成分及び低周波成分を除去するフィルタである。図８ではそのフィルタｆｆ３を模式的に示している。ここで黒色領域は画像信号を除去することを示している。フィルタｆｆ３は被検体６０の画像信号の直流成分を除去し、且つ周波数が高くなるにしたがって画像信号を除去する割合を小さくしている。フィルタｆｆ３は、高周波成分の画像信号を活かしている。係数α３の大きさを変えることで、周波数が高くなるに従い画像信号の除去する割合を変えている。図９に示された評価関数Ｑ（ｆ）では、α３は０＜α３＜１の範囲であり、例えば図８ではα３＝０．７である。
【００５５】
評価関数Ｑ（ｆ）は、画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴとフィルタｆｆ３とを乗じた値の面積積分を、フーリエ変換値ＦＴの面積積分Ｎで除算されている。これにより評価関数Ｑ（ｆ）が規格化され、第２実施例の評価関数Ｑ（ｆ）は０から１の間になる。
【００５６】
第２実施形態の評価関数Ｑ（ｆ）は、ｃｏｓ関数を使用したが、これに限られず、別の数式のフィルタｆｆを用意してもよい。
【００５７】
＜顕微鏡システム３００の動作＞
図９は顕微鏡システム３００の動作を説明したフローチャートの一例である。
ステップＳ２０１では、第１空間光変換素子３９０及び第２空間光変換素子３９６が２つの所定の強度分布（第１条件：円形の均一照明、第２条件：リング照明（位相リング））に変調される。それぞれの条件で被検体６０がイメージセンサ８０で撮像される。
【００５８】
ステップＳ２０２では、判断部２０７が被検体６０の画像のコントラストに基づいて、被検体６０が吸収物体又は位相物体であるかを判断する。例えば被検体６０が位相物体であれば、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは低くなり、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは高くなる。このフローチャートでは判断部２０７が、被検体６０が位相物体であると判断したことを前提に説明する。
【００５９】
ステップＳ２０３では、評価関数Ｑ（ｆ）の係数α３が初期値に設定される。この初期値は被検体６０の画像が万人に好まれる画像が評価関数で高い値になるように設定される。例えば図８に示した係数α３が、α１＝０．８と設定される。
【００６０】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２で被検体６０が位相物体であると判断されたため、位相物体用に第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１及び第２空間光変調素子３９６の位相変調領域３９７が設定される。第２実施形態では最適化計算部２０５は遺伝的アルゴリズムにより照明光の強度分布又は波長フィルタの最適化を計算する。このため、最初に２つの現世代の照明光の強度分布を用意する。例えば図１０（ａ）に示されるように、１つの強度分布は、照明領域３９１及び位相変調領域３９７が幅の広いリングの形状であり、もう一つの強度分布は４つの小さな開口が中心から均等に配置された形状である。
【００６１】
ステップＳ２０５では、最適化計算部２０５は遺伝的アルゴリズムの交叉又は突然変異の手法によって次世代の照明光の強度分布を複数形成する。
ステップＳ２０６では、次世代の複数の照明光の強度分布を用いて被検体６０の像がイメージセンサ８０で検出される。また、検出された二次元画像は画像処理部２０１で処理されて表示部２１に表示される。なお、表示部２１に表示された二次元画像のうち観察者が被検体６０の一部領域を選択するようにしてもよい。一部領域は、被検体６０の１カ所でもよいし２カ所以上でもよい。観察者は被検体６０の観察したい領域を中央に移動させるため、自動的にイメージセンサ８０の中央領域を一部領域として選択してもよい。一部領域の設定は、観察者が設定してもよいし、自動で設定されてもよい。
【００６２】
ステップＳ２０７では、フーリエ解析部２０２が複数の照明光の強度分布の画像信号をフーリエ変換し、最適化計算部２０５が、それぞれの複数の照明光の強度分布に対して画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴを含む評価関数Ｑ（ｆ）を計算する。一部領域が選択された際にはフーリエ解析部２０２は選択された被検体６０の一部領域の画像信号を解析してもよい。
【００６３】
ステップＳ２０８では、最適化計算部２０５が、ステップＳ２０７で入手した被検体６０の画像の評価関数Ｑ（ｆ）の値を比較し、この中で最も評価関数Ｑ（ｆ）の値の照明光の強度分布である第１照明光強度分布と２番目に良い評価関数Ｑ（ｆ）の値の照明光の強度分布である第２照明光強度分布とが選択される。この選択された第１照明光強度分布と第２照明光強度分布とは、例えば図１０（ｂ）に示されるような透過領域３９１の形状である。
【００６４】
ステップＳ２０９では、所定の世代、例えば１０００世代まで交叉又は突然変異が行われたかを判断する。所定の世代まで交叉等が行われていない場合はステップＳ２０５に戻る。そしてステップＳ２０５では、ステップＳ２０８で選択された第１照明光強度分布及び第２照明光強度分布に基づいて、評価関数Ｑ（ｆ）がより高い照明強度分布を探索していく。所定の世代まで交叉等が行われればステップＳ２１０に進む。
【００６５】
ステップＳ２１０では、観察者が好みを選択するか否かを判断する。例えばＳ２０８で得られた一番良い評価関数Ｑ（ｆ）の値に関する被検体６０の画像を表示部２１に表示する。そして選択部２０３が好みを選択するボタンを、被検体６０の画像に隣接して表示部２１に表示させる。観察者が表示部２１に表示された画像で満足するならば、Ｓ２０８で得られた一番良い画像を表示して終了する。観察者によって好みを選択するボタンがクリックされると、ステップＳ２１１に進む。
【００６６】
ステップＳ２１１では、選択部２０３が被検体６０の観察に適した画像が二以上表示部２１に表示する。例えば、選択部２０３は遺伝的アルゴリズム法によって得られた評価関数Ｑ（ｆ）の値が高い順に４つの画像を表示する。観察者は入力部２６を使って表示部２１に表示された４つの画像から１つ又は２つ選択する。
【００６７】
ステップＳ２１２では、選択された画像の評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良い値になるように変更部２０４が係数α３を変更する。例えばこれまで評価関数Ｑ（ｆ）は、α３＝０．８であったが、α３＝０．７と変更する。そして、再び、ステップＳ２０４からステップ２０９までの工程が繰り返される。
【００６８】
以上説明したように、第２実施形態の顕微鏡システム３００は、被検体６０を観察する際に、画像特徴量であるフーリエ変換値を含む評価関数Ｑ（ｆ）を観察者の好みに応じて変更する。そして、その評価関数Ｑ（ｆ）が一番良い値になるように照明光の強度分布を選び出す。したがって、顕微鏡システム３００は、観察者の好むに応じた被検体６０の画像を得ることができる。
【００６９】
図９に示したフローチャートの処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶させてもよい。そしてこの記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにインストールさせることで、このコンピュータに計算などを行わせることができる。
【００７０】
（第３実施形態）
第１実施形態では山登り法において評価関数Ｑ（ｆ）を適用し、その山登り法で得られた画像を表示した後に、観察者の好みを特定した。同様に、第２実施形態では、遺伝的アルゴリズムにおいて評価関数Ｑ（ｆ）を適用し、その遺伝的アルゴリズムで得られた画像を表示した後に、観察者の好みを特定した。第３実施形態では、山登り法又は遺伝的アルゴリズムの最適化計算前に、観察者の好みを特定する。
【００７１】
図１１は、最適化計算前に観察者の好みを特定するフローチャートである。また図１２は、最適化計算前に被検体６０を観察するための照明光の強度分布を示した例とフーリエ変換した際の空間周波数成分を示した図である。第１実施形態にも第２実施形態にも適用できるが、以下の説明では第２実施形態に適用した例を示す。
【００７２】
ステップＳ３０１では、第１空間光変換素子３９０及び第２空間光変換素子３９６が２つの所定の強度分布（第１条件：円形の均一照明、第２条件：リング照明（位相リング））に変調される。それぞれの条件で被検体６０がイメージセンサ８０で撮像される。図９のステップＳ２０１と同様である。
【００７３】
ステップＳ３０２では、判断部２０７が被検体６０の画像のコントラストに基づいて、被検体６０が吸収物体又は位相物体であるかを判断する。図９のステップＳ２０２と同様である。
【００７４】
ステップＳ３０３では、照明光の強度分布を複数変えて、被検体６０の像をイメージセンサ８０で検出する。Ｓ３０２で被検体６０が吸収物体と判断されれば、例えば図１２（ａ）、（ｂ）に示された第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１、Ｅｘ２）が使用される。例えば第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１）は透過領域３９１が大きく、第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ２）は透過領域３９１が小さい。そのため被検体の画像のコントラストや明度が異なる。
【００７５】
第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１）の場合には、図１２（ａ）の右側に示されるように、フーリエ変換された空間周波数成分（縦軸：強度、横軸：周波数）が例えば低い周波数から高い周波数になるにつれ一定の傾きで強度（振幅）が下がっている。第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ２）の場合には、図１２（ｂ）の右側に示されるように、空間周波数成分が例えば高い周波数が強調されている。
【００７６】
Ｓ３０２で被検体６０が位相物体と判断されれば、例えば図１２（ｃ）、（ｄ）に示された第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ３、Ｅｘ４）が使用される。第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ３）のような径が大きく幅が狭いリング状の場合には、図１２（ｃ）の右側に示されるように、空間周波数成分が中間から高い周波数で強くなっている。径が小さく幅の広い第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ４）の場合には、図１２（ｄ）の右側に示されるように、低い周波数から高い周波数になるにつれ一定の傾きで強度（振幅）が下がっている。
【００７７】
ステップＳ３０４では、被検体が吸収物体の場合、選択部は被検体の第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１、Ｅｘ２）で撮像した２つの画像を表示部２１に表示する。被検体が位相物体の場合、選択部は被検体の第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ３、Ｅｘ４）で撮像した２つの画像を表示部２１に表示する。
【００７８】
ステップＳ３０５では、観察者が２つの画像のうちいずれかの画像を選択する。
ステップＳ３０６では、変更部２０４は、観察者の好みが活きるように評価関数Ｑ（ｆ）の係数α３を設定する。
【００７９】
ステップＳ３０７では、いわゆる初期値の係数α３がステップＳ３０６で設定された係数α３にした評価関数Ｑ（ｆ）を使って、遺伝的アルゴリズムによる最適化計算が行われる。
【００８０】
図１１に示したフローチャートの処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶させてもよい。そしてこの記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにインストールさせることで、このコンピュータに計算などを行わせることができる。
【００８１】
第１実施形態から第３実施形態を説明してきたが、更に様々な変更を加えることができる。例えば明視野顕微鏡及び位相差顕微鏡以外にも、風景などを撮像するカメラ等の撮像装置にも適用できる。
【００８２】
例えば、顕微鏡システム１００では照明光源３０は白色の照明光を照射し、波長フィルタ４４で透過する光束の波長を特定の範囲のみを透過させた。波長フィルタ４４を用いる代わりに、異なる波長の光（例えば、赤色、緑色、青色）を照射するＬＥＤを複数有する照明光源３０を使用してもよい。例えば被検体６０に白色光を照射する際には赤色、緑色及び青色のＬＥＤを同時に点灯させ、被検体６０に赤色を照射する際には赤色のＬＥＤのみを点灯させる。このように、照明光の波長が選択されてもよい。
【００８３】
また、第１実施形態では図４を使って山登り法を使った例を示した。また第２実施形態では図９を使って遺伝的アルゴリズムの例を示した。最適化計算方法にはその他、タブーサーチ法、焼きなまし法等があり、そのような最適化計算手法を使ってもよい。また、図６に示した顕微鏡システム３００では波長フィルタを備えていなかったが、波長フィルタを備えてもよい。また、第１及び第２実施形態は、画像特徴量としてフーリエ変換値（空間周波数成分）を使用したがこれに限られない。例えば、階調値の出現頻度を表すヒストグラム（縦軸：出現頻度、横軸：階調値）も画像特徴量として使用することができる。さらに画像特徴量として画像のコントラスト又は最大傾斜量を使用することができる。最大傾斜量とは空間的な輝度値プロファイル（横軸：例えばＸ方向位置、縦軸：輝度値）での輝度値の変化の最大値である。
【符号の説明】
【００８４】
２１ … 表示部
３０ … 照明光源
４０ … 照明光学系
４１ … 第１コンデンサレンズ、 ４２ … 第２コンデンサレンズ
４４ … 波長フィルタ
５０ … ステージ
６０ … 被検体
７０ … 結像光学系、 ７１ … 対物レンズ
８０ … イメージセンサ
９０、３９０ … 第１空間光変調素子
９１，３９１ … 照明領域
９２，３９２ … 遮光部
１００、３００ … 顕微鏡システム
２００，２２０ … コンピュータ
２０１ … 画像処理部
２０２ … フーリエ解析部
２０３ … 選択部
２０４ … 変更部
２０５ … 最適化計算部
２０６ … 記憶部
２０７ … 判断部
２０８ … 素子変調部
２０９ … フィルタ駆動部
３９６ … 第２空間光変調素子
３９７ … 位相変調領域
３９８ … 回折光透過領域
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観察に適した照明光の強度分布を導き出す撮像装置及びプログラムに関する。特に観察者の好みに応じた画像が取得できる撮像装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、明視野顕微鏡では、照明光の強度分布の調整を円形の絞りを可変させて調整する。また、観察者の判断で絞りの形状を選択して使用することもあった。位相差顕微鏡では、一般にリング絞り及び位相リングが照明光の強度分布を形成している。
【０００３】
照明光の強度分布は被検体の観察像に大きな影響を及ぼすため、円形の絞り、リング絞り及び位相リング等に改良を加えて被検体の観察画像をより良いものにするような工夫がされている。例えば、特許文献１では位相リングのリング状に設けられたリング領域を取り囲むように変調部を設け、変調部と変調部以外の領域との透過軸の方向が異なるように形成することによりコントラストを連続可変可能な位相差顕微鏡が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２３７１０９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記のような顕微鏡では、絞りの形状がある程度決まっており、照明光の強度分布の調整には制限があった。また、絞りの形状を選ぶ場合も観察者の判断又は経験を元にして選ぶため、必ずしも絞りの形状が観察中の被検体の像を最良の状態で観察できる形状になっているわけではなかった。さらに被検体の像の最良の状態は観察者の好みにより、個々に違いがある。そこで観察者の好みに応じて最良の状態で絞りの形状等を顕微鏡で自動的に設定して、被検体を観察することが困難であった。風景などを撮像するカメラ等においても同様に困難であった。
そこで本発明は、観察者の好みに応じて、被検体を観察するために適した照明光の強度分布等を導き出す撮像装置及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１観点の撮像装置は、被検体を撮像する撮像部と、撮像部で撮像された画像の特徴量を出力する解析部と、画像特徴量を変数とする画像を評価する評価関数を記憶する記憶部と、評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像を選択する選択部と、選択部で選択された一つの画像が特定された画像と異なる場合に、一つの画像に基づいて評価関数を変更する変更部と、を備える。
【０００７】
第２観点のプログラムは、被検体を撮像する撮像部と撮像部に接続されるコンピュータとを含む撮像装置を用いて被検体を撮像するプログラムである。そのプログラムは、コンピュータに、撮像部で撮像された画像の特徴量の出力と、画像特徴量を変数とする画像を評価する評価関数の記憶と、評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像の選択と、選択部で選択された一つの画像が特定された画像と異なる場合に、一つの画像に基づいて評価関数の変更と、を実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、被検体の像を観察者の好みに合うようにした撮像装置及びプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】顕微鏡システム１００の概略構成図である。
【図２】コンピュータ２００の概略構成図である。
【図３】記憶部２０６に記憶される第１例の評価関数Ｑ（ｆ）及びその概念図である。
【図４】顕微鏡システム１００の動作のフローチャートの一例である。
【図５】選択部２０３が表示部２１に複数の被検体の画像を表示した例である。
【図６】（ａ）は、顕微鏡システム３００の概略構成図である。 （ｂ）は、第１空間光変調素子３９０の平面図である。 （ｃ）は、第２空間光変調素子３９６の平面図である。
【図７】コンピュータ２２０の概略構成図である。
【図８】記憶部２０６に記憶される第２例の評価関数Ｑ（ｆ）及びその概念図である。
【図９】顕微鏡システム３００の動作のフローチャートの一例である。
【図１０】遺伝的アルゴリズムによる第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１の例である。
【図１１】最適化計算前に観察者の好みを特定するフローチャートである。
【図１２】照明光の強度分布を示した例とフーリエ変換した際の空間周波数成分を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（第１実施形態）
第１実施形態として、絞りの形状を自由に変えることができ明視野顕微鏡を有する顕微鏡システム１００について説明する。顕微鏡システム１００は、観察中の被検体の像を良い状態で観察するために適した照明光の強度分布を導き出して自動的に照明光の強度分布を調整する。
【００１１】
＜顕微鏡システム１００＞
図１は、顕微鏡システム１００の概略構成図である。顕微鏡システム１００は主に、照明光源３０と、照明光学系４０と、ステージ５０と、結像光学系７０と、イメージセンサ８０とを有している。顕微鏡システム１００はコンピュータ２００に接続されている。以下、照明光源３０から射出される光束の中心軸をＺ軸方向とし、Ｚ軸に垂直で互いに直交する方向をＸ軸方向及びＹ軸方向として説明する。
【００１２】
照明光源３０は、例えば被検体６０に白色の照明光を照射する。照明光学系４０は、第１コンデンサレンズ４１、波長フィルタ４４、第１空間光変調素子９０及び第２コンデンサレンズ４２を備えている。また、結像光学系７０は対物レンズ７１を備えている。ステージ５０は、例えば細胞組織等の未知の構造を有する被検体６０を載置してＸＹ軸方向に移動可能である。また、結像光学系７０は、被検体６０の透過光又は反射光をイメージセンサ８０に結像させる。
【００１３】
照明光学系４０の第１空間光変調素子９０は、例えば照明光学系４０の中の結像光学系７０の瞳の位置に対して共役となる位置に配置される。第１空間光変調素子９０は具体的には液晶パネル又はデジタルマイクロミラーディバイス（ＤＭＤ）などを使用することができる。また、第１空間光変調素子９０は自由に形状及び大きさを変化させることができる照明領域９１を有しており、照明領域９１の大きさ又は形状を変えて、照明光の強度分布を任意に可変させることができる。つまり、第１空間光変調素子９０は結像光学系７０の瞳の共役位置における照明光の強度分布を可変することができる。一般に第１空間光変調素子９０の透過領域９１の直径を大きくすると透過光の開口数が上がるため解像度を上げることができる。また波長フィルタ４４は、透過する光束の波長を特定の範囲内に制限する。波長フィルタ４４には、例えば特定範囲の波長の光のみを透過するバンドパスフィルタが用いられる。波長フィルタ４４は脱着が可能であり、複数のそれぞれ異なる波長の光を透過するバンドパスフィルタを用意してその入れ替えを行うことにより波長フィルタ４４を透過する光の波長を制御することができる。
【００１４】
コンピュータ２００はイメージセンサ８０で検出される画像信号を受信し、その画像信号を画像処理して、被検体６０の二次元画像がモニター等の表示部２１に表示させる。またコンピュータ２００は画像信号をフーリエ変換し、空間周波数成分を算出する。コンピュータ２００が行う計算等については図２を使って後述する。
【００１５】
図１では、照明光源３０から射出された光が点線で示されている。照明光源３０から射出された光ＬＷ１１は第１コンデンサレンズ４１で平行な光ＬＷ１２に変換される。光ＬＷ１２は、波長フィルタ４４を透過することにより波長の範囲が特定されて第１空間光変調素子９０に入射する。第１空間光変調素子９０の照明領域９１を通過した光ＬＷ１３は第２コンデンサレンズ４２を透過して光ＬＷ１４になり、ステージ５０に向かう。ステージ５０を透過した光ＬＷ１５は結像光学系７０を透過して光ＬＷ１６となり、イメージセンサ８０に被検体６０の像を形成する。
【００１６】
＜コンピュータ２００の構成＞
図２はコンピュータ２００の構成を示した概念図である。コンピュータ２００は、画像処理部２０１、フーリエ解析部２０２、選択部２０３、変更部２０４、最適化計算部２０５、記憶部２０６、素子変調部２０８及びフィルタ駆動部２０９を有している。コンピュータ２００には表示部２１及びキーボード等の入力部２６が接続されている。これらはバスラインＢＵＳ等で互いに通信可能である。
【００１７】
画像処理部２０１及びフーリエ解析部２０２は、イメージセンサ８０からの画像信号を受け取る。画像処理部２０１は、イメージセンサ８０からの画像信号を表示部２１に表示するために画像処理する。画像処理された画像信号は表示部２１に送られ、表示部２１で被検体の像が表示される。画像処理された画像信号は記憶部２０６にも送られる。フーリエ解析部２０２はイメージセンサ８０からの画像信号をフーリエ変換する。そしてフーリエ解析部２０２は被検体６０のフーリエ変換値（空間周波数成分）を解析する。フーリエ変換値は最適化計算部２０５に送られるとともに、フーリエ変換値を記憶するために記憶部２０６にも送られる。
【００１８】
選択部２０３は、観察者の好みを特定する。例えば表示部２１に同一の被検体６０に対して照明光の強度分布を変えた画像もしくは波長フィルタを変えた画像を２以上表示する。そして、観察者は入力部２６を使って好ましい画像を１つ特定する。変更部２０４は、選択部２０３の結果に基づいて後述する評価関数Ｑ（ｆ）の係数αを変更する。
【００１９】
最適化計算部２０５は、フーリエ解析部２０２で解析された被検体６０のフーリエ変換値と予め記憶部２０６に記憶されている評価関数Ｑ（ｆ）とを使って被検体６０の画像に関する評価を数値で求める。記憶部２０６は画像処理部２０１から送られてきた画像信号を記憶し、また評価関数Ｑ（ｆ）を記憶する。さらに、記憶部２０６は被検体６０のフーリエ変換値を記憶する。
【００２０】
最適化計算部２０５は、評価関数Ｑ（ｆ）の結果に基づいて、照明光の強度分布又は適した照明光の波長に関するデータを素子変調部２０８又はフィルタ駆動部２０９に送る。素子変調部２０８は、照明光の強度分布に基づいて第１空間光変調素子９０の照明領域９１の大きさ又は形状を変える。またフィルタ駆動部２０９は照明光の波長のデータに基づいて波長フィルタ４４が透過する波長領域を変える。
【００２１】
＜評価関数Ｑ（ｆ）：第１例＞
図３は、記憶部２０６に記憶される評価関数Ｑ（ｆ）の第１例である。図３は、例えば評価関数Ｑ（ｆ）は画像のフーリエ変換値を含む式であり、以下に例示される。
Ｑ（ｆ） ＝ α１×ｆ１ ＋ α２×ｆ２
ここで、α１、α２は係数であり、ｆ１、ｆ２は変数（関数）である。
【００２２】
変数ｆ１、ｆ２は、例えば被検体の画像のフーリエ変換値ＦＴにフィルタｆｆ（ｆｆ１、ｆｆ２）を乗算した値を規格化した変数である。画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴは、フーリエ変換して求められた空間周波数成分の絶対値でもよいしフーリエ変換して求められた空間周波数成分を二乗した値でもよい。図３ではフーリエ変換の絶対値を使った変数ｆ１、ｆ２が示されている。
【００２３】
フィルタｆｆ（ｆｆ１、ｆｆ２）は、画像の直流成分又は低周波成分を除去するフィルタである。図３ではそれらフィルタｆｆを模式的に示している。ここで黒色領域は画像成分を除去することを示している。フィルタｆｆ１は被検体６０の画像信号の直流成分を除去し、フィルタｆｆ２は被検体６０の画像信号の直流成分及び低周波成分を除去している。フィルタｆｆ１とフィルタｆｆ２は画像信号の高周波成分をどれだけ強調するかが互いに異なっている。図３に示されたフィルタｆｆだけでなく、異なるフィルタｆｆを使用してもよい。
【００２４】
変数ｆ１、ｆ２は、画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴとフィルタｆｆとを乗じた値の面積積分を、フーリエ変換値ＦＴの面積積分Ｎで除算されている。これにより変数ｆ１、ｆ２が規格化される。評価関数Ｑ（ｆ）はこの変数ｆ１、ｆ２に係数α１、α２を乗算している。係数α１、α２は図２で示された変更部２０４で変更される。例えば係数α１＝１、α２＝２である。
【００２５】
本実施形態の評価関数Ｑ（ｆ）は、２つの変数ｆ１、ｆ２を使った例である。しかしこれに限られず、さらに別のフィルタｆｆを用意し、３つの変数を使った評価関数で計算するようにしてもよい。
【００２６】
＜顕微鏡システム１００の動作＞
図４は顕微鏡システム１００の動作を説明したフローチャートの一例である。
ステップＳ１０１では、評価関数Ｑ（ｆ）の係数αが初期値に設定される。この初期値は被検体６０の画像が万人に好まれる画像が評価関数で高い値になるように設定される。例えば図３に示した係数α１、α２が、α１＝１、α２＝１と設定される。
【００２７】
ステップＳ１０２では、第１空間光変調素子９０の照明領域９１が所定の照明光の強度分布に設定される。例えば、第１空間光変調素子９０の照明領域９１は全開口の形状である。また、波長フィルタ４４は所定の波長フィルタに設定される。波長フィルタ４４は例えば４００ｎｍ〜８００ｎｍの可視光を透過する波長フィルタである。
【００２８】
ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で設定された照明光の強度分布又は波長フィルタで被検体６０の画像信号がイメージセンサ８０で検出される。また、検出された二次元画像は画像処理部２０１で処理されて表示部２１に表示される。なお、表示部２１に表示された二次元画像のうち観察者が被検体６０の一部領域を選択するようにしてもよい。一部領域は、被検体６０の１カ所でもよいし２カ所以上でもよい。観察者は被検体６０の観察したい領域を中央に移動させるため、自動的にイメージセンサ８０の中央領域を一部領域として選択してもよい。一部領域の設定は、観察者が設定してもよいし、自動で設定されてもよい。
【００２９】
ステップＳ１０４では、フーリエ解析部２０２が検出された画像信号をフーリエ変換し、最適化計算部２０５が、画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴを含む変数ｆ１、ｆ２を有する評価関数Ｑ（ｆ）を計算する。一部領域が選択された際にはフーリエ解析部２０２は選択された被検体６０の一部領域の画像信号を解析してもよい。
【００３０】
ステップＳ１０５では、最適化計算部２０５は、計算された評価関数Ｑ（ｆ）の値が閾値又は前回の評価関数Ｑ（ｆ）の値より良いか否かを判断する。第１実施形態では最適化計算部２０５は山登り法により照明光の強度分布又は波長フィルタの最適化を計算する。最初の計算では評価関数Ｑ（ｆ）の値は閾値と比較されるが、２回目以降の計算では評価関数Ｑ（ｆ）の値は前回に計算された評価関数Ｑ（ｆ）の値と比較される。今回の評価関数Ｑ（ｆ）の値が良ければ（ＹＥＳ）ステップＳ１０６に進み、評価関数Ｑ（ｆ）の値が悪ければ（ＮＯ）ステップＳ１０７に進む。
【００３１】
ステップＳ１０６では、素子変調部２０８は第１空間光変調素子９０の照明光の強度分布を少し変える。又はフィルタ駆動部２０９は波長フィルタ４４が別の波長域を透過する波長フィルタに変える。そして、ステップＳ１０３に進む。ステップＳ１０３〜Ｓ１０６を繰り返すことにより、評価関数Ｑ（ｆ）の値が前回より悪くなるまで行う。前回より評価関数Ｑ（ｆ）の値が悪いということは前回の評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良いと推測される。
【００３２】
ステップＳ１０７では、観察者が好みを選択するか否かを判断する。Ｓ１０５で得られた一番良い評価関数Ｑ（ｆ）の値に対応する被検体６０の画像が表示部２１に表示さる。そして選択部２０３は、被検体６０の画像に隣接して好みを選択するボタンを表示部２１に表示させる。観察者が表示部２１に表示された被検体６０の画像が好みに合うのであれば（ＮＯ）、Ｓ１０５で得られた一番良い画像を表示して終了する。観察者によって好みを選択するボタンがクリックされる（ＹＥＳ）と、ステップＳ１０８に進む。
【００３３】
ステップＳ１０８では、選択部２０３が被検体６０の観察に適した画像を二以上表示部２１に表示する。例えば、選択部２０３は山登り法によって評価関数Ｑ（ｆ）の値が最高の被検体６０の画像を表示したが、最高ではない複数の画像を表示する。
【００３４】
図５は、表示部２１に被検体６０の４つの画像（ＩＭ１〜ＩＭ４）が表示された例である。最適化計算部２０５で求められた評価関数Ｑ（ｆ）の値が最高の画像が画像ＩＭ３であると仮定する。そしてステップＳ１０３からステップ１０６の繰り返しの途中で求められた画像ＩＭ１とＩＭ２とが表示部２１に表示される、そして、画像ＩＭ３の評価関数Ｑ（ｆ）の値より悪いと判断された画像ＩＭ４を表示する。観察者は入力部２６を使って表示部２１に表示された４つの画像（ＩＭ１〜ＩＭ４）から１つ又は２つ選択する。図５では画像ＩＭ４が選択された例を示している。
【００３５】
ステップＳ１０９では、選択された画像ＩＭ４の評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良い値になるように変更部２０４が係数α１、α２を変更する。例えばこれまで評価関数Ｑ（ｆ）は、α１＝１、α２＝１であったが、α１＝３、α２＝２と変更する。そして、再び、ステップＳ１０２からステップ１０７までの工程が繰り返される。この係数αが変更された評価関数Ｑ（ｆ）で再び山登り法で計算すると、選択された画像ＩＭ４と同じ画像が評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良いものとなることもあるし、画像ＩＭ４とは異なる画像になることもある。いずれにしても観察者の好みが強調された被検体６０の画像に近づくことになる。
【００３６】
以上説明したように、第１実施形態の顕微鏡システム１００は、被検体６０を観察する際に、画像特徴量であるフーリエ変換値（空間周波数成分）を含む評価関数Ｑ（ｆ）を観察者の好みに応じて変更する。そして、その評価関数Ｑ（ｆ）が一番良い値になるように照明光の強度分布又は波長フィルタを選び出す。したがって、顕微鏡システム１００は、観察者の好むに応じた被検体６０の画像を得ることができる。
【００３７】
図４に示したフローチャートの処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶させてもよい。そしてこの記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにインストールさせることで、このコンピュータに計算などを行わせることができる。
【００３８】
（第２実施形態）
第１実施形態では明視野顕微鏡を有する顕微鏡システム１００について説明したが、第２実施形態では、位相差顕微鏡を有する顕微鏡システム３００について説明する。
【００３９】
＜顕微鏡システム３００＞
図６（ａ）は、顕微鏡システム３００の概略構成図である。顕微鏡システム３００は主に、照明光源３０と、照明光学系４０と、結像光学系７０と、イメージセンサ８０とにより構成されている。顕微鏡システム３００はコンピュータ２２０に接続されている。また照明光学系４０は、第１コンデンサレンズ４１、第１空間光変調素子３９０及び第２コンデンサレンズ４２を備えており、結像光学系７０は対物レンズ７１及び第２空間光変調素子３９６を含んでいる。また、照明光学系４０と結像光学系７０との間にはステージ５０が配置され、ステージ５０には被検体６０が設置される。
【００４０】
第２空間光変調素子３９６は、結像光学系７０の瞳の位置又はその近傍に配置される。また、第１空間光変調素子３９０は、照明光学系４０の中の結像光学系７０の瞳に共役となる位置に配置される。第１空間光変調素子３９０は透過する光の強度分布を任意に可変することができる液晶パネル又はＤＭＤ等により構成される。第２空間光変調素子３９６は、位相を変えることができる液晶パネル等により構成される。また、第２空間光変調素子は、位相と共に光の強度分布も自由に変えられるような構成とすることが望ましい。
【００４１】
図６（ａ）では、照明光源３０から射出された光が点線で示されている。照明光源３０から射出された照明光ＬＷ３１は第１コンデンサレンズ４１で光ＬＷ３２になる。光ＬＷ３２は、第１空間光変調素子３９０に入射する。第１空間光変調素子３９０を透過した光ＬＷ３３は第２コンデンサレンズ４２を透過して光ＬＷ３４となり、被検体６０に向かう。被検体６０を通過した光ＬＷ３５は、対物レンズ７１を透過して光ＬＷ３６となり第２空間光変調素子３９６に入射する。光ＬＷ３６は第２空間光変調素子３９６を通過して光ＬＷ３７となり、イメージセンサ８０に結像する。イメージセンサ８０に結像した画像の画像信号はコンピュータ２２０に送られる。コンピュータ２２０では、イメージセンサ８０から得られた画像に基づいて、被検体６０のフーリエ変換値（空間周波数成分）を解析する。そして、被検体６０の観察に適した照明形状が第１空間光変調素子３９０及び第２空間光変調素子３９６に送信される。
【００４２】
図６（ｂ）は、第１空間光変調素子３９０の平面図である。第１空間光変調素子３９０には、リング状に光の透過領域（照明領域）３９１が形成されており、透過領域３９１以外の領域は遮光領域３９２となっている。
【００４３】
図６（ｃ）は第２空間光変調素子３９６の平面図である。第２空間光変調素子３９６にはリング状に位相変調領域３９７が形成されており、この位相変調領域３９７を透過する光は位相が４分の１波長だけずらされる。位相変調領域３９７以外の領域である回折光透過領域３９８を透過する光は位相がそのままである。位相変調領域３９７は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１と共役になるように形成されている。
【００４４】
顕微鏡システム３００の０次光（透過光）は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１を透過し、第２空間光変調素子３９６の位相変調領域３９７を透過してイメージセンサ８０に至る。また、被検体６０から発せられた回折光は、第２空間光変調素子３９６の回折光透過領域３９８を透過してイメージセンサ８０に至る。そして、０次光と回折光とがイメージセンサ８０上に像を形成する。一般に０次光は回折光に比べて光の強度が強いので、位相変調領域３９７の光の強度を調節することが望ましい。
【００４５】
第１空間光変調素子３９０及び第２空間光変調素子３９６は、その透過領域３９１及び位相変調領域３９７の大きさ、形状を自由に変えることができる。また、第１実施形態で示したように記憶部に記憶された照明形状を導き出して第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１の形状を最適化してもよい。第２空間光変調素子３９６のリング状の領域３９７は常に第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１と共役になるように形成される。そのため、透過領域３９１とリング状の領域３９７とは同期して形状が変化することが望ましい。
【００４６】
＜コンピュータ２２０の構成＞
図７はコンピュータ２２０の構成を示した概念図である。基本的に図３で示されたコンピュータ２００と同じであるが、コンピュータ２２０は新たに判断部２０７を有しその一方でフィルタ駆動部２０９を有していない点でコンピュータ２００と異なる。またコンピュータ２２０は１つの素子変調部２０８が第１空間光変調素子３９０と第２空間光変調素子３９６とに接続されている点でコンピュータ２００と異なる。以下、コンピュータ２００と異なる点を主に説明する。
【００４７】
判断部２０７は、イメージセンサ８０からの画像信号を受け取る。そして判断部２０７は、画像のコントラストに関連する信号に基づいて被検体６０が位相物体と吸収物体とのいずれかであるかを判断する。位相物体とは，透過光では光の強度を変えず位相のみを変える無色透明な物体である。吸収物体とは，吸収物体とは、吸光物体又は強度物体とも呼ばれ、透過光において光の強度を変える有色な物体である。
【００４８】
判断部２０７は、以下のように２つの条件で撮像された被検体６０の画像に基づいて、位相物体と吸収物体とを判断する。第１の条件では、イメージセンサ８０は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１が円形で遮光領域３９２がなく、且つ第２空間光変調素子３９６は位相透過領域３９７がなく全面の位相差がない状態で、被検体６０を検出する。第２の条件では、イメージセンサ８０は、第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１がリング状、且つ第２空間光変調素子３９６は位相透過領域３９７がリング状で位相差が４分の１波長ある状態で、被検体６０を検出する。
【００４９】
判断部２０７は、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストが閾値よりも高いか否か、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストが閾値より高いか否かを判断する。例えば被検体６０が位相物体であれば、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは低くなり、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは高くなる。逆に被検体６０が吸収物体であれば、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは高くなり、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは低くなる。このように、判断部２０７は、被検体６０が位相物体と吸収物体とのいずれかであるかを判断する。判断部２０７が判断した結果は最適化計算部２０５に送られる。
【００５０】
最適化計算部２０５は、被検体６０のフーリエ変換値と予め記憶部２０６に記憶されているフーリエ変換値とを比較する際に、判断部２０７から送られてきた結果を利用する。
【００５１】
素子変調部２０８は、適した照明光の強度分布に基づいて第１空間光変調素子３９０の照明領域３９１の大きさ又は形状を変える。また素子変調部２０８は、適した照明光の強度分布に基づいて第２空間光変調素子３９６の位相変調領域３９７の大きさ又は形状を変える。
【００５２】
＜評価関数Ｑ（ｆ）：第２例＞
図８は、記憶部２０６に記憶される評価関数Ｑ（ｆ）の第２例である。図８は、例えば評価関数Ｑ（ｆ）は画像のフーリエ変換値（空間周波数成分）ＦＴを変数とする式であり、以下に例示される。
Ｑ（ｆ） ＝ ＦＴ×（１−ｃｏｓ（α３ｒ））
ここで、α３は係数であり、ｒは半径である。
【００５３】
評価関数Ｑ（ｆ）は画像のフーリエ変換値ＦＴにフィルタｆｆ３を乗算した値を規格化した数値である。画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴはフーリエ変換して求められた空間周波数成分の絶対値でもよいしフーリエ変換して求められた空間周波数成分を二乗した値でもよい。図８ではフーリエ変換の絶対値が示されている。
【００５４】
フィルタｆｆ３は、第１実施形態と同じように、画像信号の直流成分及び低周波成分を除去するフィルタである。図８ではそのフィルタｆｆ３を模式的に示している。ここで黒色領域は画像信号を除去することを示している。フィルタｆｆ３は被検体６０の画像信号の直流成分を除去し、且つ周波数が高くなるにしたがって画像信号を除去する割合を小さくしている。フィルタｆｆ３は、高周波成分の画像信号を活かしている。係数α３の大きさを変えることで、周波数が高くなるに従い画像信号の除去する割合を変えている。図９に示された評価関数Ｑ（ｆ）では、α３は０＜α３＜１の範囲であり、例えば図８ではα３＝０．７である。
【００５５】
評価関数Ｑ（ｆ）は、画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴとフィルタｆｆ３とを乗じた値の面積積分を、フーリエ変換値ＦＴの面積積分Ｎで除算されている。これにより評価関数Ｑ（ｆ）が規格化され、第２実施例の評価関数Ｑ（ｆ）は０から１の間になる。
【００５６】
第２実施形態の評価関数Ｑ（ｆ）は、ｃｏｓ関数を使用したが、これに限られず、別の数式のフィルタｆｆを用意してもよい。
【００５７】
＜顕微鏡システム３００の動作＞
図９は顕微鏡システム３００の動作を説明したフローチャートの一例である。
ステップＳ２０１では、第１空間光変換素子３９０及び第２空間光変換素子３９６が２つの所定の強度分布（第１条件：円形の均一照明、第２条件：リング照明（位相リング））に変調される。それぞれの条件で被検体６０がイメージセンサ８０で撮像される。
【００５８】
ステップＳ２０２では、判断部２０７が被検体６０の画像のコントラストに基づいて、被検体６０が吸収物体又は位相物体であるかを判断する。例えば被検体６０が位相物体であれば、第１の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは低くなり、第２の条件で撮像した被検体６０の画像のコントラストは高くなる。このフローチャートでは判断部２０７が、被検体６０が位相物体であると判断したことを前提に説明する。
【００５９】
ステップＳ２０３では、評価関数Ｑ（ｆ）の係数α３が初期値に設定される。この初期値は被検体６０の画像が万人に好まれる画像が評価関数で高い値になるように設定される。例えば図８に示した係数α３が、α１＝０．８と設定される。
【００６０】
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２で被検体６０が位相物体であると判断されたため、位相物体用に第１空間光変調素子３９０の透過領域３９１及び第２空間光変調素子３９６の位相変調領域３９７が設定される。第２実施形態では最適化計算部２０５は遺伝的アルゴリズムにより照明光の強度分布又は波長フィルタの最適化を計算する。このため、最初に２つの現世代の照明光の強度分布を用意する。例えば図１０（ａ）に示されるように、１つの強度分布は、照明領域３９１及び位相変調領域３９７が幅の広いリングの形状であり、もう一つの強度分布は４つの小さな開口が中心から均等に配置された形状である。
【００６１】
ステップＳ２０５では、最適化計算部２０５は遺伝的アルゴリズムの交叉又は突然変異の手法によって次世代の照明光の強度分布を複数形成する。
ステップＳ２０６では、次世代の複数の照明光の強度分布を用いて被検体６０の像がイメージセンサ８０で検出される。また、検出された二次元画像は画像処理部２０１で処理されて表示部２１に表示される。なお、表示部２１に表示された二次元画像のうち観察者が被検体６０の一部領域を選択するようにしてもよい。一部領域は、被検体６０の１カ所でもよいし２カ所以上でもよい。観察者は被検体６０の観察したい領域を中央に移動させるため、自動的にイメージセンサ８０の中央領域を一部領域として選択してもよい。一部領域の設定は、観察者が設定してもよいし、自動で設定されてもよい。
【００６２】
ステップＳ２０７では、フーリエ解析部２０２が複数の照明光の強度分布の画像信号をフーリエ変換し、最適化計算部２０５が、それぞれの複数の照明光の強度分布に対して画像特徴量としてのフーリエ変換値ＦＴを含む評価関数Ｑ（ｆ）を計算する。一部領域が選択された際にはフーリエ解析部２０２は選択された被検体６０の一部領域の画像信号を解析してもよい。
【００６３】
ステップＳ２０８では、最適化計算部２０５が、ステップＳ２０７で入手した被検体６０の画像の評価関数Ｑ（ｆ）の値を比較し、この中で最も評価関数Ｑ（ｆ）の値の照明光の強度分布である第１照明光強度分布と２番目に良い評価関数Ｑ（ｆ）の値の照明光の強度分布である第２照明光強度分布とが選択される。この選択された第１照明光強度分布と第２照明光強度分布とは、例えば図１０（ｂ）に示されるような透過領域３９１の形状である。
【００６４】
ステップＳ２０９では、所定の世代、例えば１０００世代まで交叉又は突然変異が行われたかを判断する。所定の世代まで交叉等が行われていない場合はステップＳ２０５に戻る。そしてステップＳ２０５では、ステップＳ２０８で選択された第１照明光強度分布及び第２照明光強度分布に基づいて、評価関数Ｑ（ｆ）がより高い照明強度分布を探索していく。所定の世代まで交叉等が行われればステップＳ２１０に進む。
【００６５】
ステップＳ２１０では、観察者が好みを選択するか否かを判断する。例えばＳ２０８で得られた一番良い評価関数Ｑ（ｆ）の値に関する被検体６０の画像を表示部２１に表示する。そして選択部２０３が好みを選択するボタンを、被検体６０の画像に隣接して表示部２１に表示させる。観察者が表示部２１に表示された画像で満足するならば、Ｓ２０８で得られた一番良い画像を表示して終了する。観察者によって好みを選択するボタンがクリックされると、ステップＳ２１１に進む。
【００６６】
ステップＳ２１１では、選択部２０３が被検体６０の観察に適した画像が二以上表示部２１に表示する。例えば、選択部２０３は遺伝的アルゴリズム法によって得られた評価関数Ｑ（ｆ）の値が高い順に４つの画像を表示する。観察者は入力部２６を使って表示部２１に表示された４つの画像から１つ又は２つ選択する。
【００６７】
ステップＳ２１２では、選択された画像の評価関数Ｑ（ｆ）の値が一番良い値になるように変更部２０４が係数α３を変更する。例えばこれまで評価関数Ｑ（ｆ）は、α３＝０．８であったが、α３＝０．７と変更する。そして、再び、ステップＳ２０４からステップ２０９までの工程が繰り返される。
【００６８】
以上説明したように、第２実施形態の顕微鏡システム３００は、被検体６０を観察する際に、画像特徴量であるフーリエ変換値を含む評価関数Ｑ（ｆ）を観察者の好みに応じて変更する。そして、その評価関数Ｑ（ｆ）が一番良い値になるように照明光の強度分布を選び出す。したがって、顕微鏡システム３００は、観察者の好むに応じた被検体６０の画像を得ることができる。
【００６９】
図９に示したフローチャートの処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶させてもよい。そしてこの記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにインストールさせることで、このコンピュータに計算などを行わせることができる。
【００７０】
（第３実施形態）
第１実施形態では山登り法において評価関数Ｑ（ｆ）を適用し、その山登り法で得られた画像を表示した後に、観察者の好みを特定した。同様に、第２実施形態では、遺伝的アルゴリズムにおいて評価関数Ｑ（ｆ）を適用し、その遺伝的アルゴリズムで得られた画像を表示した後に、観察者の好みを特定した。第３実施形態では、山登り法又は遺伝的アルゴリズムの最適化計算前に、観察者の好みを特定する。
【００７１】
図１１は、最適化計算前に観察者の好みを特定するフローチャートである。また図１２は、最適化計算前に被検体６０を観察するための照明光の強度分布を示した例とフーリエ変換した際の空間周波数成分を示した図である。第１実施形態にも第２実施形態にも適用できるが、以下の説明では第２実施形態に適用した例を示す。
【００７２】
ステップＳ３０１では、第１空間光変換素子３９０及び第２空間光変換素子３９６が２つの所定の強度分布（第１条件：円形の均一照明、第２条件：リング照明（位相リング））に変調される。それぞれの条件で被検体６０がイメージセンサ８０で撮像される。図９のステップＳ２０１と同様である。
【００７３】
ステップＳ３０２では、判断部２０７が被検体６０の画像のコントラストに基づいて、被検体６０が吸収物体又は位相物体であるかを判断する。図９のステップＳ２０２と同様である。
【００７４】
ステップＳ３０３では、照明光の強度分布を複数変えて、被検体６０の像をイメージセンサ８０で検出する。Ｓ３０２で被検体６０が吸収物体と判断されれば、例えば図１２（ａ）、（ｂ）に示された第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１、Ｅｘ２）が使用される。例えば第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１）は透過領域３９１が大きく、第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ２）は透過領域３９１が小さい。そのため被検体の画像のコントラストや明度が異なる。
【００７５】
第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１）の場合には、図１２（ａ）の右側に示されるように、フーリエ変換された空間周波数成分（縦軸：強度、横軸：周波数）が例えば低い周波数から高い周波数になるにつれ一定の傾きで強度（振幅）が下がっている。第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ２）の場合には、図１２（ｂ）の右側に示されるように、空間周波数成分が例えば高い周波数が強調されている。
【００７６】
Ｓ３０２で被検体６０が位相物体と判断されれば、例えば図１２（ｃ）、（ｄ）に示された第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ３、Ｅｘ４）が使用される。第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ３）のような径が大きく幅が狭いリング状の場合には、図１２（ｃ）の右側に示されるように、空間周波数成分が中間から高い周波数で強くなっている。径が小さく幅の広い第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ４）の場合には、図１２（ｄ）の右側に示されるように、低い周波数から高い周波数になるにつれ一定の傾きで強度（振幅）が下がっている。
【００７７】
ステップＳ３０４では、被検体が吸収物体の場合、選択部は被検体の第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ１、Ｅｘ２）で撮像した２つの画像を表示部２１に表示する。被検体が位相物体の場合、選択部は被検体の第１空間光変調素子３９０（Ｅｘ３、Ｅｘ４）で撮像した２つの画像を表示部２１に表示する。
【００７８】
ステップＳ３０５では、観察者が２つの画像のうちいずれかの画像を選択する。
ステップＳ３０６では、変更部２０４は、観察者の好みが活きるように評価関数Ｑ（ｆ）の係数α３を設定する。
【００７９】
ステップＳ３０７では、いわゆる初期値の係数α３がステップＳ３０６で設定された係数α３にした評価関数Ｑ（ｆ）を使って、遺伝的アルゴリズムによる最適化計算が行われる。
【００８０】
図１１に示したフローチャートの処理は、プログラムとして記憶媒体に記憶させてもよい。そしてこの記憶媒体に記憶されているプログラムをコンピュータにインストールさせることで、このコンピュータに計算などを行わせることができる。
【００８１】
第１実施形態から第３実施形態を説明してきたが、更に様々な変更を加えることができる。例えば明視野顕微鏡及び位相差顕微鏡以外にも、風景などを撮像するカメラ等の撮像装置にも適用できる。
【００８２】
例えば、顕微鏡システム１００では照明光源３０は白色の照明光を照射し、波長フィルタ４４で透過する光束の波長を特定の範囲のみを透過させた。波長フィルタ４４を用いる代わりに、異なる波長の光（例えば、赤色、緑色、青色）を照射するＬＥＤを複数有する照明光源３０を使用してもよい。例えば被検体６０に白色光を照射する際には赤色、緑色及び青色のＬＥＤを同時に点灯させ、被検体６０に赤色を照射する際には赤色のＬＥＤのみを点灯させる。このように、照明光の波長が選択されてもよい。
【００８３】
また、第１実施形態では図４を使って山登り法を使った例を示した。また第２実施形態では図９を使って遺伝的アルゴリズムの例を示した。最適化計算方法にはその他、タブーサーチ法、焼きなまし法等があり、そのような最適化計算手法を使ってもよい。また、図６に示した顕微鏡システム３００では波長フィルタを備えていなかったが、波長フィルタを備えてもよい。また、第１及び第２実施形態は、画像特徴量としてフーリエ変換値（空間周波数成分）を使用したがこれに限られない。例えば、階調値の出現頻度を表すヒストグラム（縦軸：出現頻度、横軸：階調値）も画像特徴量として使用することができる。さらに画像特徴量として画像のコントラスト又は最大傾斜量を使用することができる。最大傾斜量とは空間的な輝度値プロファイル（横軸：例えばＸ方向位置、縦軸：輝度値）での輝度値の変化の最大値である。
【符号の説明】
【００８４】
２１ … 表示部
３０ … 照明光源
４０ … 照明光学系
４１ … 第１コンデンサレンズ、 ４２ … 第２コンデンサレンズ
４４ … 波長フィルタ
５０ … ステージ
６０ … 被検体
７０ … 結像光学系、 ７１ … 対物レンズ
８０ … イメージセンサ
９０、３９０ … 第１空間光変調素子
９１，３９１ … 照明領域
９２，３９２ … 遮光部
１００、３００ … 顕微鏡システム
２００，２２０ … コンピュータ
２０１ … 画像処理部
２０２ … フーリエ解析部
２０３ … 選択部
２０４ … 変更部
２０５ … 最適化計算部
２０６ … 記憶部
２０７ … 判断部
２０８ … 素子変調部
２０９ … フィルタ駆動部
３９６ … 第２空間光変調素子
３９７ … 位相変調領域
３９８ … 回折光透過領域
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像の特徴量を出力する解析部と、
前記画像特徴量を変数とする前記画像を評価する評価関数を記憶する記憶部と、
前記評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像を選択する選択部と、
前記選択部で選択された前記一つの画像が前記特定された画像と異なる場合に、前記一つの画像に基づいて前記評価関数を変更する変更部と、
を備えた撮像装置。
【請求項２】
前記評価関数は前記変数に乗ずる重み付け係数を有し、
前記変更部は前記重み付け係数を変更する請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記撮像部は前記被検体を照明する照明光学系を有し、
前記二以上の画像は、前記被検体を照明する照明光の強度分布を変えて撮像された画像である請求項１又は請求項２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記照明光の強度分布を変化させる空間変調部と、
前記変更された評価関数で前記被検体の観察に適した前記照明光の強度分布を最適化計算する最適化計算部と、
前記空間変調部によって前記照明光の強度分布を変化させる毎に前記撮像部は撮像し、前記解析部は撮像された画像毎に画像特徴量を出力し、前記最適化計算部は前記変更された評価関数で計算する請求項３に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記撮像部は前記被検体を照明する照明光学系を有し、
前記二以上の画像は、前記被検体を照明する照明光の波長を変えて撮像された画像である請求項１又は請求項２に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記照明光の強度分布を変化させる空間変調部と、
前記変更された評価関数で前記被検体の観察に適した前記照明光の波長を最適化計算する最適化計算部と、
前記空間変調部によって前記波長を変化させる毎に前記撮像部は撮像し、前記解析部は撮像された画像毎に画像特徴量を出力し、前記最適化計算部は前記変更された評価関数で計算する請求項５に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記選択部は、観察者が一の画像を選択できるように、前記最適化計算部が計算した二以上の画像を表示させ、
前記変更部は選択された前記一の画像の評価関数が高くなるように、前記係数を変更する請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の撮像装置。
【請求項８】
前記被検体が吸収物体か位相物体かを判断する判断部を備え、
前記最適化計算部による最適化計算前に、前記判断部は前記被検体が前記吸収物体か前記位相物体かを判断する請求項４又は請求項６に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記被検体の画像特徴量は前記被検体の画像の少なくとも一部における空間周波数成分、ヒストグラム、コントラスト又は最大傾斜量を含む請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の撮像装置。
【請求項１０】
被検体を撮像する撮像部と、前記撮像部に接続されるコンピュータとを含む撮像装置を用いて、前記被検体を撮像するプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記撮像部で撮像された画像の特徴量の出力と、
前記画像特徴量を変数とする前記画像を評価する評価関数の記憶と、
前記評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像の選択と、
前記選択部で選択された前記一つの画像が前記特定された画像と異なる場合に、前記一つの画像に基づいて前記評価関数の変更と、
を実行させるプログラム。
【請求項１】
被検体を撮像する撮像部と、
前記撮像部で撮像された画像の特徴量を出力する解析部と、
前記画像特徴量を変数とする前記画像を評価する評価関数を記憶する記憶部と、
前記評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像を選択する選択部と、
前記選択部で選択された前記一つの画像が前記特定された画像と異なる場合に、前記一つの画像に基づいて前記評価関数を変更する変更部と、
を備えた撮像装置。
【請求項２】
前記評価関数は前記変数に乗ずる重み付け係数を有し、
前記変更部は前記重み付け係数を変更する請求項１に記載の撮像装置。
【請求項３】
前記撮像部は前記被検体を照明する照明光学系を有し、
前記二以上の画像は、前記被検体を照明する照明光の強度分布を変えて撮像された画像である請求項１又は請求項２に記載の撮像装置。
【請求項４】
前記照明光の強度分布を変化させる空間変調部と、
前記変更された評価関数で前記被検体の観察に適した前記照明光の強度分布を最適化計算する最適化計算部と、
前記空間変調部によって前記照明光の強度分布を変化させる毎に前記撮像部は撮像し、前記解析部は撮像された画像毎に画像特徴量を出力し、前記最適化計算部は前記変更された評価関数で計算する請求項３に記載の撮像装置。
【請求項５】
前記撮像部は前記被検体を照明する照明光学系を有し、
前記二以上の画像は、前記被検体を照明する照明光の波長を変えて撮像された画像である請求項１又は請求項２に記載の撮像装置。
【請求項６】
前記照明光の強度分布を変化させる空間変調部と、
前記変更された評価関数で前記被検体の観察に適した前記照明光の波長を最適化計算する最適化計算部と、
前記空間変調部によって前記波長を変化させる毎に前記撮像部は撮像し、前記解析部は撮像された画像毎に画像特徴量を出力し、前記最適化計算部は前記変更された評価関数で計算する請求項５に記載の撮像装置。
【請求項７】
前記選択部は、観察者が一の画像を選択できるように、前記最適化計算部が計算した二以上の画像を表示させ、
前記変更部は選択された前記一の画像の評価関数が高くなるように、前記係数を変更する請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の撮像装置。
【請求項８】
前記被検体が吸収物体か位相物体かを判断する判断部を備え、
前記最適化計算部による最適化計算前に、前記判断部は前記被検体が前記吸収物体か前記位相物体かを判断する請求項４又は請求項６に記載の撮像装置。
【請求項９】
前記被検体の画像特徴量は前記被検体の画像の少なくとも一部における空間周波数成分、ヒストグラム、コントラスト又は最大傾斜量を含む請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の撮像装置。
【請求項１０】
被検体を撮像する撮像部と、前記撮像部に接続されるコンピュータとを含む撮像装置を用いて、前記被検体を撮像するプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記撮像部で撮像された画像の特徴量の出力と、
前記画像特徴量を変数とする前記画像を評価する評価関数の記憶と、
前記評価関数の値に基づいて特定された画像を含む二以上の画像から一つの画像の選択と、
前記選択部で選択された前記一つの画像が前記特定された画像と異なる場合に、前記一つの画像に基づいて前記評価関数の変更と、
を実行させるプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１２−２２２６７２（Ｐ２０１２−２２２６７２Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−８７８２１（Ｐ２０１１−８７８２１）
【出願日】平成２３年４月１２日（２０１１．４．１２）
【出願人】（０００００４１１２）株式会社ニコン (12,601)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月１２日（２０１１．４．１２）
【出願人】（０００００４１１２）株式会社ニコン (12,601)
【Ｆターム（参考）】
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