画像処理プログラム、画像処理装置、計測解析装置及び画像処理方法
【課題】 関心領域（ＲＯＩ）の設定に際し、各領域の割合が所望の値となるような関心領域（ＲＯＩ）を容易に、精度良く設定する。
【解決手段】 生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置のプログラムであって、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップとを前記画像処理装置に実行させるためのプログラムである。
【解決手段】 生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置のプログラムであって、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップとを前記画像処理装置に実行させるためのプログラムである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体画像を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、色々な大きさ（スケール）で、様々な手法により、生物由来の試料や生体の画像を取得することが可能である。例えば、人体のＸ線写真では、数十センチメートルの範囲で、ミリメートルかそれより小さいサイズの対象を識別することが可能である。また、細胞や生体組織の顕微鏡画像からは、ミリメートルの範囲からマイクロメートルのサイズの対象を識別することが可能である。これらの画像は、医療診断や医科学・生物学の研究のために必要不可欠な情報を使用者に提供している。以下、これらの画像を総称して生体画像と呼称する。
【０００３】
従来、生体画像を取得する際に、生体に撮影手法に応じた処理を施すことによって、生体中の特定の部位を識別する方法が考案され、実用化されている。例えば、Ｘ線写真では造影剤を使用して、血管や消化管を識別することが可能である。また、ＭＲＩでは、組織ごとの緩和時間の違いを利用した様々な画像化法が用いられている。光学顕微鏡では、組織切片を様々な染色法によって染色することによって、特定の組織・細胞・オルガネラを強調することができる。例えばヘマトキシリン・エオシン染色では、細胞核・骨組織などがヘマトキシリンの青紫色に染まり、細胞質・赤血球・内分泌顆粒などがエオシンの赤色に染まるので、この性質を利用して組織の識別や状態の判定が可能である。
【０００４】
また、多様な合成蛍光色素分子やＧＦＰをはじめとする蛍光タンパク質が開発されたことにより、生体中の特定の領域や分子を修飾することが可能となった。レーザー光源やＬＥＤ光源の開発が進んだことにより、多種類の波長の光で蛍光分子を励起することが容易となり、同一の試料を多数の蛍光分子で同時に修飾して、複数の領域や分子の分布画像を撮影することも良く行われている。
【０００５】
近年の、電荷結合素子（ＣＣＤ）などの画像取得電子デバイスの発達と、コンピュータの高性能化によって、これらの生体画像は電子的に取得され、電子データとして蓄積される。画像データが電子化されたことにより、これらの画像データをコンピュータによって定量的に解析することが容易となった。
【０００６】
定量的な解析を行う場合、画像の中から解析を行いたい一部分を選び出し、その範囲内で数値的な処理を行うことが良く行われている。その画像中の一部分は関心領域あるいはＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）と呼称されている。ＲＯＩの形は正方形や円形であることが多いが、長方形・楕円・多角形など任意の形状であっても良い。また、一枚の画像全体の中に、多数のＲＯＩがあっても良い。その場合、ＲＯＩ間で、ＲＯＩの大きさや形状は同じであっても異なっていても良い。
【０００７】
ところで、画像の解析をしようとする使用者は、画像の特徴を判別し、解析の目的に合った場所にＲＯＩを設定しなければならない。
通常、同一の領域内に完全に内包されているようにＲＯＩを設定する場合が多い。例えば、細胞の画像で、核の中に内包されるようにＲＯＩを設定する場合や、細胞質の中に内包されるようにＲＯＩを設定する場合である。
しかし、解析の手法や目的によっては複数の領域を跨ぐＲＯＩを設定する場合がある。例えば、二種類の細胞Ａ，Ｂが混在している組織の生体画像において、細胞Ａに発現しているタンパク質の量と細胞Ａ，Ｂの混在の割合との相関を解析する場合である。
【０００８】
ところで、複数の領域を跨いでＲＯＩを設定する必要がある解析方法として、ラスター画像相関分光法（ＲＩＣＳ：Raster-scan Image Correlation Spectroscopy）が知られている。ＲＩＣＳは、レーザースキャン顕微鏡において、画像中の各画素が取得される時間に差異があることを利用し、二点の蛍光強度の時間空間相関を測定する手法である。ＲＩＣＳを用いることで蛍光修飾された分子の拡散係数を測定することができる。ＲＩＣＳでは、ＲＯＩの大きさによって測定の精度が大きく変わるため、測定したい構造体が小さい場合であっても、その構造体にあわせて小さい範囲のＲＯＩを選択することができない。そのため、測定したい構造体よりも大きいＲＯＩを用いて、標的となる構造体を含むＲＯＩと含まないＲＯＩで解析結果を比較するという方法が採られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】MA.Digman et.al., “Measuring Fast Dynamics in Solutions and Cells with a Laser Scanning Microscope.”, Biophysical Journal Vol. 89, 1317−1327, 2005.
【非特許文献２】Gielen, E. et al. (2009), “Measuring diffusion of lipid-like probes in artificial and natural membranes by raster image correlation spectroscopy (RICS): use of a commercial laser-scanning microscope with analog detection”, Langmuir, 25, 5209-18.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述のように、画像中の複数の領域を跨いでＲＯＩを設定すると、ＲＯＩ中に含まれる各領域の割合によって解析結果が異なることになる。そのため複数のＲＯＩからの結果を比較する場合、使用者はＲＯＩに含まれる各領域の割合を意識してＲＯＩの場所を設定する必要がある。
【００１１】
そのため、使用者は目視によって各領域が所望の割合になるように、ＲＯＩの位置を設定していた。しかしながら、目視によってＲＯＩの位置を設定するのでは、使用者ごとの判断基準が異なり、また、領域の形状が必ずしも同じであるとは限らないことから、解析結果の客観性・再現性が損なわれてしまうことになる。
【００１２】
従って、関心領域（ＲＯＩ）の設定に際し、各領域の割合が所望の値となるような関心領域（ＲＯＩ）を容易に、精度良く設定することのできる技術のニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するための本発明は、生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置のプログラムにおいて、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップとを前記画像処理装置に実行させるためのプログラムである。
【００１４】
また本発明は、生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置において、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させる手段と、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出する手段と、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示する手段とを備えた画像処理装置である。
【００１５】
また本発明は、上記記載の発明である画像処理装置を備えた生体の挙動を測定して解析する装置である。
【００１６】
また本発明は、生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置の画像処理方法において、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップとを備えた画像処理方法である。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によれば、関心領域（ＲＯＩ）の設定に際し、各領域の割合が所望の値となるような関心領域（ＲＯＩ）を容易に、精度良く設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施の形態の画像処理方法が適用されるレーザ顕微鏡システムの構成を示す図。
【図２】第１の実施の形態の画像処理装置の動作手順を示すフローチャート。
【図３】第１の実施の形態の画像処理方法によって表示装置に表示される処理画面を示す図。
【図４】第１の実施の形態のＲＯＩの移動に伴う、ＲＯＩ中の各領域の割合が変化する状態を示す図。
【図５】第１の実施の形態のＲＯＩを設定する実施例を示す図。
【図６】第２の実施の形態の領域の割合についての条件を指定する方法を説明するための図。
【図７】第２の実施の形態の領域分類画像上で指定された条件を満たすＲＯＩの集合を重ねて表した図。
【図８】第２の実施の形態の領域分類画像上で指定された条件を満たすＲＯＩの領域を明暗で表した図。
【図９】第２の実施の形態の領域分類画像上で指定された条件を満たす領域内にＲＯＩが収まったことを表す図。
【図１０】第２の実施の形態の使用者のＲＯＩ設定を補助する他の方法を示す図。
【図１１】第３の実施の形態の異なる細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩを移動し拡散係数を求めた結果を示した図。
【図１２】第３の実施の形態の細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩ中の細胞質の割合に対する拡散係数の値をプロットして示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態の画像処理方法が適用されるレーザ顕微鏡システムの構成を示す図である。
レーザ顕微鏡システムは、顕微鏡本体１、レーザコンバイナー２、スキャンユニット３、ディテクタユニット４、コントロールユニット５、表示装置６及び記憶装置７を備えている。
【００２０】
レーザコンバイナー２に設けられた１つのレーザ光源から出射したレーザ光は、ダイクロイックミラー（不図示）で反射された後スキャンユニット３に入射する。このスキャンユニット３によって、光軸はＸ軸、Ｙ軸方向に偏向走査され、顕微鏡本体１の対物レンズ（不図示）に入る。これによって視野内の焦点面上にある蛍光標識されたサンプル試料の任意の位置に、測定領域（焦点領域）を位置することができる。
【００２１】
焦点領域内の蛍光分子から発した蛍光は同じ対物レンズで補足され、逆の光路を通りダイクロイックミラーに導かれる。ダイクロイックミラーでは、励起光と比べ波長の長い蛍光を透過するように設計されており、蛍光はディテクタユニット４に到達する。ディテクタユニット４としては光電子増倍管が好適である。
【００２２】
ディテクタユニット４で光電変換された蛍光の強度信号は、コントロールユニット５に入力される。コントロールユニット５では、解析ソフトウェアによってＲＩＣＳ解析が行われる。コントロールユニット５は、ディテクタユニット４からの蛍光強度信号と、スキャンユニット３からの走査位置情報とを対応づけてＲＩＣＳ解析を行う。ＲＩＣＳ解析した結果は、適宜、表示装置６に表示され、また記憶装置７に記憶される。
【００２３】
図１の右側には、本レーザ顕微鏡システムで得られる情報を模式的に示している。
サンプル８ａにレーザ光を繰り返して走査照射して複数枚の蛍光画像８ｂを得る。このそれぞれの蛍光画像８ｂに基づいて蛍光強度に関するデータ８ｃを求めて、解析ソフトウェアに入力する。解析ソフトウェアは、それぞれのデータ８ｃに基づいてＲＩＣＳ解析を実行する。即ち、空間相関計算を行って空間相関関数図８ｄを求め、その結果と基準となる空間相関関数図との間でフィッティング解析を行う。
【００２４】
なお、使用者は、表示装置６に表示された生体画像に対して、コントロールユニット５を介してＲＯＩを設定することができる。表示装置６には、生体画像と設定されたＲＯＩを表す領域とが合成して表示される。
【００２５】
図２は、第１の実施の形態の画像処理装置の動作手順を示すフローチャートである。
図２のステップＳ０１において、コントロールユニット５は、生体の蛍光顕微鏡画像１１を表示装置６に表示する。
【００２６】
図３は、第１の実施の形態の画像処理方法によって表示装置６に表示される処理画面１０を示す図である。
処理画面１０は、３つの表示領域を備えている。左上の第１のブロックには、蛍光顕微鏡画像１１が表示される。右上の第２のブロックには、領域分類画像１２が表示される。右下の第３のブロックには、領域割合図１５が表示される。領域分類画像１２及び領域割合図１５の詳細については後述する。
【００２７】
蛍光顕微鏡画像１１には複数の領域を含んでいる。各領域は、撮影手法や染色手法に応じて、形体やコントラスト・色彩の違いとして区別することができる。ただし、蛍光顕微鏡画像１１のどの部分がどの領域に帰属するかを決定する際には、ＲＯＩの位置を選定するのに必要な情報が得られれば十分である。従って、全ての領域を区別する必要は無く、生物学的な定義と厳密に対応して区別する必要は無い。例えば、細胞の画像において核と細胞質の割合に着目する場合は、細胞質に含まれる様々な細胞内小器官をそれぞれ区別する必要は無く、すべて細胞質という領域として良い。第１の実施の形態では、細胞外・細胞質・核の三種類の領域から構成されているとして説明する。
【００２８】
なお、複数の領域の例としては、上述の培養細胞の画像であれば、培養液に点在する細胞の中に、核・細胞質・細胞内小器官などの領域がある。生物個体の一部の画像であれば、各臓器や血管系が異なる領域として区別される。また、各臓器を構成する個別の組織を別の領域とすることができる。
【００２９】
ステップＳ０２において、コントロールユニット５は、蛍光顕微鏡画像１１に含まれる複数の領域を同定する。すなわち、上述のように蛍光顕微鏡画像１１を細胞外・細胞質・核の三種類の領域に同定する。領域の同定は、コントロールユニット５を介して、使用者が画像情報と既知の知見に基づいて手動で同定しても良く、コントロールユニット５が公知の画像解析ソフトウェアの支援により自動的・半自動的に行っても良い。
【００３０】
ステップＳ０３において、コントロールユニット５は、同定した複数の領域を区分して表した領域分類画像１２を処理画面１０に表示する。
【００３１】
ステップＳ０４において、コントロールユニット５は、領域分類画像１２から各画素の種別情報を取得する。種別情報とは、各画素が上述のいずれの領域に属するかを示す情報である。
【００３２】
種別情報は、例えば、整数値で表しても良い。その場合、種別情報Ｉは、画素の座標（ｘ，ｙ）に対して整数値を返す関数と定義することができる。あるいは、画素（ｘ，ｙ）の値を実数の行列Ｃ（ｘ，ｙ）として表したときに、画素（ｘ，ｙ）に対応する種別情報を整数の行列Ｉ（ｘ，ｙ）として表しても良い。このように表すことで、数学的な取扱いが容易となる。
【００３３】
例えば、細胞の画像において、細胞外・細胞質・核の三種類の領域を、細胞外に対して０、細胞質に対して１、核に対して２という種別情報を割り当てる。座標（１０，２０）に位置する画素が細胞質領域に含まれることは、式（１）で表される。
Ｉ（１０，２０）＝１ ・・・式（１）
このＩ（ｘ，ｙ）のデータは、記憶装置７に保存しておき、解析時に読み出すようにすることができる。その際、Ｉ（ｘ，ｙ）のデータは、独立したファイルとして保存しても良いし、複数の画像データを格納することができるファイル形式であれば、元の画像データに対応させて、同一ファイルに保存することもできる。
【００３４】
ステップＳ０５において、コントロールユニット５は、ＲＯＩを設定する使用者の操作をサポートする。
【００３５】
使用者は、図３の領域分類画像１２上でＲＯＩを設定する操作を実行する。但し、使用者は、蛍光顕微鏡画像１１上でＲＯＩを設定する操作を実行しても良い。一方の画像上でＲＯＩを設定する操作を行なった場合、他方の画像上の対応する位置にもＲＯＩが表示される。その際、一方の画像上でＲＯＩ操作しているときに、他方の画像に操作中のＲＯＩを表示するかどうかは、使用者が選択することができる。
【００３６】
使用者は、処理画面上で不図示のメニューバーから、ＲＯＩ設定モードを選択する。ＲＯＩを示す枠１３は、領域分類画像１２、蛍光顕微鏡画像１１のいずれかの画像上にマウスカーソル１４を移動させ、最初にマウスのボタンを押下げることによって現出する。ＲＯＩの大きさが解析手法の設定によってあらかじめ決定している場合は、その場に仮のＲＯＩが設定される。ＲＯＩの大きさが任意である場合は、その場でＲＯＩの形状（正方形、長方形、丸、楕円など）及びサイズを選択するモードに移行する。
【００３７】
例えば、使用者が長方形のＲＯＩを希望する場合は、以下のようにその大きさが決定される。マウスのボタンが初めて押下げられた位置を始点とし、そのボタンを押下げたままマウスを移動するに従いＲＯＩの枠の大きさが変化し、ボタンを放した位置を終点とする長方形がＲＯＩとして設定される。
【００３８】
ステップＳ０６において、コントロールユニット５は、ＲＯＩ中の各領域の割合を計算して表示する。
【００３９】
ＲＯＩ中で、種別情報インデックスがｉである領域（以下、領域ｉと記述する）に属する画素の数Ｓ（ｉ）は、Ｉ（ｘ，ｙ）＝ｉである画素の数である。すなわち、Ｓ（ｉ）は、式（２）で表される。
【数１】
【００４０】
領域ｉのＲＯＩ中の占有率Ｒ（ｉ）は、ＲＯＩ中の全画素数Ｎを用いて、式（３）で表すことができる。
【数２】
【００４１】
使用者の関心がＲＯＩ中の領域ｉの割合だけの場合は、Ｒ（ｉ）をＲＯＩの特徴を表す値として使用者に提示することができる。また、使用者の関心が要素ｉ，ｊ，ｋ，．．．にある時は、＜Ｒ（ｉ），Ｒ（ｊ），Ｒ（ｋ），．．．＞の値の組を使用者に提示することができる。図３の領域割合図１５には、ＲＯＩ中の細胞外、細胞質、核のそれぞれの領域の割合が表示される。なお、領域割合図１５に表示したい領域は、使用者が不図示の設定画面より指定することができる。
【００４２】
ステップＳ０７において、コントロールユニット５は、ＲＯＩの移動に合せてＲＯＩの表示と各領域の割合の表示とを更新する。
【００４３】
使用者がＲＯＩの枠上でマウスのボタンを押下げ、そのボタンを押下げたままマウスを移動（マウスのドラッグ）することによってＲＯＩを移動することができる。マウスをドラッグすると、マウスカーソル１４の動きに追随してＲＯＩの枠１３が移動する。ＲＯＩの枠１３の移動にともなって、ＲＯＩ中の各領域の割合が変化する。
【００４４】
図４は、第１の実施の形態のＲＯＩの移動に伴う、ＲＯＩ中の各領域の割合が変化する状態を示す図である。
【００４５】
図４に示すように、使用者がＲＯＩを移動するとリアルタイムでそのＲＯＩの位置での各領域の割合が表示されるので、使用者は移動中のＲＯＩの状況を容易に把握することができる。ＲＯＩが、画像上の位置、および各領域の割合の情報から望ましい位置にあると使用者が判断した場合、使用者はその位置でＲＯＩの移動を停止してＲＯＩを確定する。
【００４６】
次に、領域割合図１５に領域ｉの割合をリアルタイムで表示する方法について説明する。なお、以下では、特に区別の必要があるとき以外は、領域割合図１５に表示される領域ｉの割合を、＜Ｒ（ｉ）＞と表す。
【００４７】
＜Ｒ（ｉ）＞の計算は、式（２）、式（３）に示すように簡便であるため、現在一般的に用いられている計算機を用いて高速に計算することができる。従って使用者が、画像中に任意の形状・大きさのＲＯＩを設定すれば、ＲＯＩの移動に合せてリアルタイムで計算し表示することが可能である。
【００４８】
また、使用者がＲＯＩの形状・大きさを指定した際、画像中ですべての可能なＲＯＩの位置に対して＜Ｒ（ｉ）＞を計算しておくことも容易に可能である。すなわち、ＲＯＩの形状、大きさに対応して定義される代表座標（ｘ，ｙ）と、計算したＲｉ（ｘ，ｙ），Ｒｊ（ｘ，ｙ），Ｒｋ（ｘ，ｙ），．．．とを対応付けてメモリに保存する。使用者がＲＯＩを移動する操作を行っているときに、ＲＯＩの代表座標（ｘ，ｙ）に対応する＜Ｒ（ｉ）＞をメモリから抽出することで、使用者に対してリアルタイムで＜Ｒ（ｉ）＞を提示することができる。
【００４９】
図５は、第１の実施の形態のＲＯＩを設定する実施例を示す図である。
【００５０】
蛍光顕微鏡画像１１では、蛍光分子は、細胞内の細胞質に存在するため、輝度の高いところが細胞質であり、細胞質に囲まれた領域が核であると容易に判別することができる。領域分類画像１２は、この輝度の違いに基づき、使用者が手動で分類を行って作成した図である。なお、領域分類画像１２と共に分類の凡例が示されている。
【００５１】
この領域分類画像上に複数のＲＯＩを設定した。単一の領域に内包されるＲＯＩは、領域分類画像１２によらずとも、蛍光顕微鏡画像１１を見ながらでも容易に行うことができる。そのようにして、核のみを含むＲＯＩとして図中Ｂ，Ｇを、細胞質のみを含むＲＯＩとして図中Ｄ，Ｆを設定することができる。
【００５２】
細胞質を５０％含むＲＯＩ（図中Ａ，Ｅ）の設定は、マウスによってＲＯＩの枠を、細胞の縁付近で移動し、画面に表示される細胞質の占有率Ｒ（ｉ＝１）の値が０．５（５０％）になった位置でＲＯＩを確定する事によって行なうことができる。
【００５３】
核を３０％含むＲＯＩ（図中Ｃ，Ｈ，Ｉ）の設定は、マウスによってＲＯＩの枠を、核の縁付近で移動し、画面に表示される核の占有率Ｒ（ｉ＝２）の値が０．３（３０％）になった位置でＲＯＩを確定する事によって行なうことができる。図中ＩのＲＯＩは、核・細胞質・細胞外すべての領域を含み、＜Ｒ（０），Ｒ（１），Ｒ（２）＞＝＜０．１，０．６，０．３＞である。Ｒ（２）にのみ注目すれば図中ＣやＨと同様の領域と見なすこともできるし、核と細胞質のみを含むＲＯＩを選択したければ、Ｒ（０）＝０となるように注意してＲＯＩの場所を選択することができる。
【００５４】
従来は、使用者が目視によって、おおよその見当でＲＯＩを確定していたのに対して、本実施の形態では、Ｒ（ｉ）の値を見ながらＲＯＩを確定できるので、容易に再現性の高い設定を行うことができる。
【００５５】
〔第２の実施の形態〕
第２の実施の形態では、使用者がＲＯＩ操作を行なう際の補助機能が強化されている。第１の実施の形態と同一の部位には同一の符号を付してその詳細の説明は省略する。
【００５６】
使用者のＲＯＩ操作において、使用者の定めた＜Ｒ（ｉ）＞の条件を満たすＲＯＩを容易に選択できるように補助することが可能である。条件はＲ（ｉ），Ｒ（ｊ），Ｒ（ｋ），．．．全てついて与えることもできるし、一部についてのみ与えることもできる。＜Ｒ（ｉ）＞が満たすべき条件としては、Ｒ（ｉ）の値を目標の範囲内とする条件や、複数の領域の占有率を用いて演算した結果を目標の範囲内とする条件などが可能である。例えば、二つの領域の占有率の比が目標の範囲内となる様な条件の与え方をすることもできる。
【００５７】
図６は、第２の実施の形態の領域の割合についての条件を指定する方法を説明するための図である。
【００５８】
図６では、領域Ｒ１〜Ｒ３のそれぞれについての割合の条件を指定するための、名称を記入する欄２０と目標範囲を記入する欄２１が設けられている。また、それぞれの割合を用いて演算した結果を条件とするために、演算式を記入する欄２２が設けられている。図６に示した内容では、それぞれの領域は、「細胞外」、「細胞質」、「核」と名称がつけられて、その目標とする範囲が指定されている。また、「比率」の名称で、細胞外／細胞質の演算が指定され、その演算結果の目標とする範囲が指定されている。なお、予め表示する項目名が定まっている場合は、名称を記入する欄２０はなくても良い。
【００５９】
図７は、第２の実施の形態の領域分類画像１２上で指定された条件を満たすＲＯＩの集合を重ねて表した図である。
使用者が核を含まず（０％）、細胞質の割合が５０％（４９．５％以上、５０．５％未満）と条件を設定すると、画像の中でその条件に適合するＲＯＩの集合が決定する。
【００６０】
ＲＯＩのサイズが、解析手法の要請によって予め決定している場合、あらかじめ領域分類画像１２に基づいて、すべての可能なＲＯＩの位置での占有率を計算しておくことが可能である。その情報を元にして図７に示すＲＯＩの集合を取得することができる。
【００６１】
図７で示されるＲＯＩの集合は、Ｓ１、Ｓ３、Ｓ４で示されるようにＲＯＩがある範囲に連続して存在している部分集合や、Ｓ２で示されるようにほとんど同一の位置の近傍に存在しているような部分集合などから構成される。
【００６２】
図８は、第２の実施の形態の領域分類画像１２上で指定された条件を満たすＲＯＩの領域を明暗で表した図である。
図８の領域２５は、指定された条件を満たすＲＯＩの集合を包絡する領域である。領域２５は、地の部分よりも明るい階調で表示されている。使用者は、その領域にＲＯＩの枠が収まるようにＲＯＩを設定することによって、適切なＲＯＩを選択することができる。
【００６３】
図９は、第２の実施の形態の領域分類画像１２上で指定された条件を満たす領域内にＲＯＩが収まったことを表す図である。
図９に示すように、条件を満たす領域２５の内にＲＯＩが収まったことを枠の太さや色を変えることによって使用者に明示的に示し、使用者の操作を補助することができる。条件を満たす領域２５の内にＲＯＩが収まっていない場合、枠Ｆ１、枠Ｆ３で示すようにＲＯＩの枠は細く表示される。条件を満たす領域２５の内にＲＯＩが収まっている場合、枠Ｆ２で示すようにＲＯＩの枠は太く表示される。
【００６４】
このように、使用者はあらかじめ許容されるＲＯＩの位置を知ることができるので、無駄な試行錯誤を行うことなく、より高度な画像状態の判断に集中して作業を行うことができる。
【００６５】
図１０は、第２の実施の形態の使用者のＲＯＩ設定を補助する他の方法を示す図である。この他の方法では、マウスカーソルで示された位置に最も近い領域２５内のＲＯＩを表示する。表示されるＲＯＩの重心位置とマウスカーソルで示された位置との距離が一番近くなるようなＲＯＩが選択される。
【００６６】
図１０に示す例では、マウスカーソルが１ａの位置のとき、ＲＯＩとして１ｂが選ばれ、マウスカーソルが２ａに対してＲＯＩ２ｂが選ばれ、マウスカーソルが３ａに対してＲＯＩ３ｂが選ばれる。
【００６７】
図１０に示す方式では、使用者は必ず領域２５内のＲＯＩを選択することができる。しかし、領域２５の形状が複雑な場合、選択されたＲＯＩが不適切であると使用者が感じることがある。その場合には、この機能を無効にすることもできる。
【００６８】
第２の実施の形態では、指定された条件を満たすＲＯＩの集合を包絡する領域２５を明示したが、領域２５の存在を明示しなくとも良い。使用者が画像上でＲＯＩの形状・大きさや位置を変えて移動している状態で、＜Ｒ（ｉ）＞が与えられた条件を満たした場合に、画面表示や音によるシグナルによって、条件を満たす位置にＲＯＩがあることを使用者に伝達しても良い。伝達方式としては、例えばＲＯＩ形状・位置を示す枠や＜Ｒ（ｉ）＞を表示する文字を太く表示したり注意を引くような色に変更したりする方法がある。
【００６９】
〔第３の実施の形態〕
第３の実施の形態では、第１及び第２の実施の形態で説明した機能を用いてＲＩＣＳ解析を実施した事例を説明する。第１及び第２の実施の形態と同一の部位には同一の符号を付してその詳細の説明は省略する。
【００７０】
第１及び第２の実施の形態で説明したように、＜Ｒ（ｉ）＞はＲＯＩが画像に対してどういう意味があるのかを簡単に示すことができる指標である。従って、あるＲＯＩに対する解析値Ｆが得られたとき、その解析値は、＜Ｒ（ｉ）＞と組にして処理されるのが望ましい場合がある。例えば同一の＜Ｒ（ｉ）＞を持つＲＯＩの解析値を統計処理したり、＜Ｒ（ｉ）＞と解析値Ｆとの回帰分析をしたりする場合である。そのために、解析値Ｆを表示、保存する際に、＜Ｒ（ｉ）＞を同時に表示、保存する。
【００７１】
以下に、蛍光標識したタンパク質の拡散係数をＲＩＣＳによって導出する際に、ＲＯＩ中の細胞質の占有率を用いて細胞膜の解析を行なった結果を説明する。
【００７２】
細胞膜での拡散係数と細胞質での拡散係数は異なるため、ＲＯＩ中を占める細胞質と細胞膜の割合の比によって測定値は異なる。細胞膜の厚さは１０ｎｍ程度で、光学顕微鏡の分解能よりもはるかに薄いため、細胞膜の領域を画面上で同定するのは困難である。そのため、ＲＯＩ中の細胞質の割合によって測定値がどのように変化するかを解析することによって、細胞膜での拡散係数を推定する解析を行った。
【００７３】
図１１は、第３の実施の形態の異なる細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩを移動し拡散係数を求めた結果を示した図である。
拡散係数はＤ１で表されている。なお、Ｇ１は分子数を表す指標である。図１１では、細胞質の割合が１０％、５０％、８０％、１００％について、異なる細胞Ａ，Ｂの測定結果を対応させて表示している。細胞質の占有率という共通の指標があるため、異なる細胞間でも、同じ細胞質占有率を示すＲＯＩでの拡散係数を比較することができる。
【００７４】
図１２は、細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩ中の細胞質の割合に対する拡散係数の値をプロットして示す図である。
図１２に示すように、異なる細胞Ａ，Ｂ間でも、細胞質の割合を指標とするで、拡散係数を比較することが可能となる。この結果から、細胞質の割合と拡散係数との関係を回帰分析によって求め、細胞質の割合が０における拡散係数を推定することが出来る。即ち、細胞膜での拡散係数を、細胞質の割合が０における拡散係数として求めることができる。
【００７５】
本実施の形態で開示したＲＯＩ選択を補助する手法を用いれば、細胞質の割合が同じＲＯＩを多数選択することができるため、それらのＲＯＩそれぞれについて得られた拡散係数について平均値を算出するなどの処理が可能である。従って、各ＲＯＩで拡散係数を求めた結果をディスク上に記録する際に、そのＲＯＩ中での細胞質の割合を同時に記録しておき、後の操作で統計的な解析を行う際に、その記録を呼び出して細胞質の割合の情報を解析に利用することができる。
【００７６】
なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウェアを用いて構成するに留まらず、ソフトウェアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウェア、ハードウェアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。
【００７７】
尚、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１…顕微鏡本体、２…レーザコンバイナー、２ｂ…ＲＯＩ、３…スキャンユニット、３ｂ…ＲＯＩ、４…ディテクタユニット、５…コントロールユニット、６…表示装置、７…記憶装置、８ａ…サンプル、８ｂ…蛍光画像、８ｃ…データ、１０…処理画面、１１…蛍光顕微鏡画像、１２…領域分類画像、１３…枠、１４…マウスカーソル、２５…領域。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体画像を処理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、色々な大きさ（スケール）で、様々な手法により、生物由来の試料や生体の画像を取得することが可能である。例えば、人体のＸ線写真では、数十センチメートルの範囲で、ミリメートルかそれより小さいサイズの対象を識別することが可能である。また、細胞や生体組織の顕微鏡画像からは、ミリメートルの範囲からマイクロメートルのサイズの対象を識別することが可能である。これらの画像は、医療診断や医科学・生物学の研究のために必要不可欠な情報を使用者に提供している。以下、これらの画像を総称して生体画像と呼称する。
【０００３】
従来、生体画像を取得する際に、生体に撮影手法に応じた処理を施すことによって、生体中の特定の部位を識別する方法が考案され、実用化されている。例えば、Ｘ線写真では造影剤を使用して、血管や消化管を識別することが可能である。また、ＭＲＩでは、組織ごとの緩和時間の違いを利用した様々な画像化法が用いられている。光学顕微鏡では、組織切片を様々な染色法によって染色することによって、特定の組織・細胞・オルガネラを強調することができる。例えばヘマトキシリン・エオシン染色では、細胞核・骨組織などがヘマトキシリンの青紫色に染まり、細胞質・赤血球・内分泌顆粒などがエオシンの赤色に染まるので、この性質を利用して組織の識別や状態の判定が可能である。
【０００４】
また、多様な合成蛍光色素分子やＧＦＰをはじめとする蛍光タンパク質が開発されたことにより、生体中の特定の領域や分子を修飾することが可能となった。レーザー光源やＬＥＤ光源の開発が進んだことにより、多種類の波長の光で蛍光分子を励起することが容易となり、同一の試料を多数の蛍光分子で同時に修飾して、複数の領域や分子の分布画像を撮影することも良く行われている。
【０００５】
近年の、電荷結合素子（ＣＣＤ）などの画像取得電子デバイスの発達と、コンピュータの高性能化によって、これらの生体画像は電子的に取得され、電子データとして蓄積される。画像データが電子化されたことにより、これらの画像データをコンピュータによって定量的に解析することが容易となった。
【０００６】
定量的な解析を行う場合、画像の中から解析を行いたい一部分を選び出し、その範囲内で数値的な処理を行うことが良く行われている。その画像中の一部分は関心領域あるいはＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）と呼称されている。ＲＯＩの形は正方形や円形であることが多いが、長方形・楕円・多角形など任意の形状であっても良い。また、一枚の画像全体の中に、多数のＲＯＩがあっても良い。その場合、ＲＯＩ間で、ＲＯＩの大きさや形状は同じであっても異なっていても良い。
【０００７】
ところで、画像の解析をしようとする使用者は、画像の特徴を判別し、解析の目的に合った場所にＲＯＩを設定しなければならない。
通常、同一の領域内に完全に内包されているようにＲＯＩを設定する場合が多い。例えば、細胞の画像で、核の中に内包されるようにＲＯＩを設定する場合や、細胞質の中に内包されるようにＲＯＩを設定する場合である。
しかし、解析の手法や目的によっては複数の領域を跨ぐＲＯＩを設定する場合がある。例えば、二種類の細胞Ａ，Ｂが混在している組織の生体画像において、細胞Ａに発現しているタンパク質の量と細胞Ａ，Ｂの混在の割合との相関を解析する場合である。
【０００８】
ところで、複数の領域を跨いでＲＯＩを設定する必要がある解析方法として、ラスター画像相関分光法（ＲＩＣＳ：Raster-scan Image Correlation Spectroscopy）が知られている。ＲＩＣＳは、レーザースキャン顕微鏡において、画像中の各画素が取得される時間に差異があることを利用し、二点の蛍光強度の時間空間相関を測定する手法である。ＲＩＣＳを用いることで蛍光修飾された分子の拡散係数を測定することができる。ＲＩＣＳでは、ＲＯＩの大きさによって測定の精度が大きく変わるため、測定したい構造体が小さい場合であっても、その構造体にあわせて小さい範囲のＲＯＩを選択することができない。そのため、測定したい構造体よりも大きいＲＯＩを用いて、標的となる構造体を含むＲＯＩと含まないＲＯＩで解析結果を比較するという方法が採られている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】MA.Digman et.al., “Measuring Fast Dynamics in Solutions and Cells with a Laser Scanning Microscope.”, Biophysical Journal Vol. 89, 1317−1327, 2005.
【非特許文献２】Gielen, E. et al. (2009), “Measuring diffusion of lipid-like probes in artificial and natural membranes by raster image correlation spectroscopy (RICS): use of a commercial laser-scanning microscope with analog detection”, Langmuir, 25, 5209-18.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述のように、画像中の複数の領域を跨いでＲＯＩを設定すると、ＲＯＩ中に含まれる各領域の割合によって解析結果が異なることになる。そのため複数のＲＯＩからの結果を比較する場合、使用者はＲＯＩに含まれる各領域の割合を意識してＲＯＩの場所を設定する必要がある。
【００１１】
そのため、使用者は目視によって各領域が所望の割合になるように、ＲＯＩの位置を設定していた。しかしながら、目視によってＲＯＩの位置を設定するのでは、使用者ごとの判断基準が異なり、また、領域の形状が必ずしも同じであるとは限らないことから、解析結果の客観性・再現性が損なわれてしまうことになる。
【００１２】
従って、関心領域（ＲＯＩ）の設定に際し、各領域の割合が所望の値となるような関心領域（ＲＯＩ）を容易に、精度良く設定することのできる技術のニーズがある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記課題を解決するための本発明は、生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置のプログラムにおいて、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップとを前記画像処理装置に実行させるためのプログラムである。
【００１４】
また本発明は、生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置において、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させる手段と、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出する手段と、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示する手段とを備えた画像処理装置である。
【００１５】
また本発明は、上記記載の発明である画像処理装置を備えた生体の挙動を測定して解析する装置である。
【００１６】
また本発明は、生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置の画像処理方法において、取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップとを備えた画像処理方法である。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によれば、関心領域（ＲＯＩ）の設定に際し、各領域の割合が所望の値となるような関心領域（ＲＯＩ）を容易に、精度良く設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】第１の実施の形態の画像処理方法が適用されるレーザ顕微鏡システムの構成を示す図。
【図２】第１の実施の形態の画像処理装置の動作手順を示すフローチャート。
【図３】第１の実施の形態の画像処理方法によって表示装置に表示される処理画面を示す図。
【図４】第１の実施の形態のＲＯＩの移動に伴う、ＲＯＩ中の各領域の割合が変化する状態を示す図。
【図５】第１の実施の形態のＲＯＩを設定する実施例を示す図。
【図６】第２の実施の形態の領域の割合についての条件を指定する方法を説明するための図。
【図７】第２の実施の形態の領域分類画像上で指定された条件を満たすＲＯＩの集合を重ねて表した図。
【図８】第２の実施の形態の領域分類画像上で指定された条件を満たすＲＯＩの領域を明暗で表した図。
【図９】第２の実施の形態の領域分類画像上で指定された条件を満たす領域内にＲＯＩが収まったことを表す図。
【図１０】第２の実施の形態の使用者のＲＯＩ設定を補助する他の方法を示す図。
【図１１】第３の実施の形態の異なる細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩを移動し拡散係数を求めた結果を示した図。
【図１２】第３の実施の形態の細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩ中の細胞質の割合に対する拡散係数の値をプロットして示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態の画像処理方法が適用されるレーザ顕微鏡システムの構成を示す図である。
レーザ顕微鏡システムは、顕微鏡本体１、レーザコンバイナー２、スキャンユニット３、ディテクタユニット４、コントロールユニット５、表示装置６及び記憶装置７を備えている。
【００２０】
レーザコンバイナー２に設けられた１つのレーザ光源から出射したレーザ光は、ダイクロイックミラー（不図示）で反射された後スキャンユニット３に入射する。このスキャンユニット３によって、光軸はＸ軸、Ｙ軸方向に偏向走査され、顕微鏡本体１の対物レンズ（不図示）に入る。これによって視野内の焦点面上にある蛍光標識されたサンプル試料の任意の位置に、測定領域（焦点領域）を位置することができる。
【００２１】
焦点領域内の蛍光分子から発した蛍光は同じ対物レンズで補足され、逆の光路を通りダイクロイックミラーに導かれる。ダイクロイックミラーでは、励起光と比べ波長の長い蛍光を透過するように設計されており、蛍光はディテクタユニット４に到達する。ディテクタユニット４としては光電子増倍管が好適である。
【００２２】
ディテクタユニット４で光電変換された蛍光の強度信号は、コントロールユニット５に入力される。コントロールユニット５では、解析ソフトウェアによってＲＩＣＳ解析が行われる。コントロールユニット５は、ディテクタユニット４からの蛍光強度信号と、スキャンユニット３からの走査位置情報とを対応づけてＲＩＣＳ解析を行う。ＲＩＣＳ解析した結果は、適宜、表示装置６に表示され、また記憶装置７に記憶される。
【００２３】
図１の右側には、本レーザ顕微鏡システムで得られる情報を模式的に示している。
サンプル８ａにレーザ光を繰り返して走査照射して複数枚の蛍光画像８ｂを得る。このそれぞれの蛍光画像８ｂに基づいて蛍光強度に関するデータ８ｃを求めて、解析ソフトウェアに入力する。解析ソフトウェアは、それぞれのデータ８ｃに基づいてＲＩＣＳ解析を実行する。即ち、空間相関計算を行って空間相関関数図８ｄを求め、その結果と基準となる空間相関関数図との間でフィッティング解析を行う。
【００２４】
なお、使用者は、表示装置６に表示された生体画像に対して、コントロールユニット５を介してＲＯＩを設定することができる。表示装置６には、生体画像と設定されたＲＯＩを表す領域とが合成して表示される。
【００２５】
図２は、第１の実施の形態の画像処理装置の動作手順を示すフローチャートである。
図２のステップＳ０１において、コントロールユニット５は、生体の蛍光顕微鏡画像１１を表示装置６に表示する。
【００２６】
図３は、第１の実施の形態の画像処理方法によって表示装置６に表示される処理画面１０を示す図である。
処理画面１０は、３つの表示領域を備えている。左上の第１のブロックには、蛍光顕微鏡画像１１が表示される。右上の第２のブロックには、領域分類画像１２が表示される。右下の第３のブロックには、領域割合図１５が表示される。領域分類画像１２及び領域割合図１５の詳細については後述する。
【００２７】
蛍光顕微鏡画像１１には複数の領域を含んでいる。各領域は、撮影手法や染色手法に応じて、形体やコントラスト・色彩の違いとして区別することができる。ただし、蛍光顕微鏡画像１１のどの部分がどの領域に帰属するかを決定する際には、ＲＯＩの位置を選定するのに必要な情報が得られれば十分である。従って、全ての領域を区別する必要は無く、生物学的な定義と厳密に対応して区別する必要は無い。例えば、細胞の画像において核と細胞質の割合に着目する場合は、細胞質に含まれる様々な細胞内小器官をそれぞれ区別する必要は無く、すべて細胞質という領域として良い。第１の実施の形態では、細胞外・細胞質・核の三種類の領域から構成されているとして説明する。
【００２８】
なお、複数の領域の例としては、上述の培養細胞の画像であれば、培養液に点在する細胞の中に、核・細胞質・細胞内小器官などの領域がある。生物個体の一部の画像であれば、各臓器や血管系が異なる領域として区別される。また、各臓器を構成する個別の組織を別の領域とすることができる。
【００２９】
ステップＳ０２において、コントロールユニット５は、蛍光顕微鏡画像１１に含まれる複数の領域を同定する。すなわち、上述のように蛍光顕微鏡画像１１を細胞外・細胞質・核の三種類の領域に同定する。領域の同定は、コントロールユニット５を介して、使用者が画像情報と既知の知見に基づいて手動で同定しても良く、コントロールユニット５が公知の画像解析ソフトウェアの支援により自動的・半自動的に行っても良い。
【００３０】
ステップＳ０３において、コントロールユニット５は、同定した複数の領域を区分して表した領域分類画像１２を処理画面１０に表示する。
【００３１】
ステップＳ０４において、コントロールユニット５は、領域分類画像１２から各画素の種別情報を取得する。種別情報とは、各画素が上述のいずれの領域に属するかを示す情報である。
【００３２】
種別情報は、例えば、整数値で表しても良い。その場合、種別情報Ｉは、画素の座標（ｘ，ｙ）に対して整数値を返す関数と定義することができる。あるいは、画素（ｘ，ｙ）の値を実数の行列Ｃ（ｘ，ｙ）として表したときに、画素（ｘ，ｙ）に対応する種別情報を整数の行列Ｉ（ｘ，ｙ）として表しても良い。このように表すことで、数学的な取扱いが容易となる。
【００３３】
例えば、細胞の画像において、細胞外・細胞質・核の三種類の領域を、細胞外に対して０、細胞質に対して１、核に対して２という種別情報を割り当てる。座標（１０，２０）に位置する画素が細胞質領域に含まれることは、式（１）で表される。
Ｉ（１０，２０）＝１ ・・・式（１）
このＩ（ｘ，ｙ）のデータは、記憶装置７に保存しておき、解析時に読み出すようにすることができる。その際、Ｉ（ｘ，ｙ）のデータは、独立したファイルとして保存しても良いし、複数の画像データを格納することができるファイル形式であれば、元の画像データに対応させて、同一ファイルに保存することもできる。
【００３４】
ステップＳ０５において、コントロールユニット５は、ＲＯＩを設定する使用者の操作をサポートする。
【００３５】
使用者は、図３の領域分類画像１２上でＲＯＩを設定する操作を実行する。但し、使用者は、蛍光顕微鏡画像１１上でＲＯＩを設定する操作を実行しても良い。一方の画像上でＲＯＩを設定する操作を行なった場合、他方の画像上の対応する位置にもＲＯＩが表示される。その際、一方の画像上でＲＯＩ操作しているときに、他方の画像に操作中のＲＯＩを表示するかどうかは、使用者が選択することができる。
【００３６】
使用者は、処理画面上で不図示のメニューバーから、ＲＯＩ設定モードを選択する。ＲＯＩを示す枠１３は、領域分類画像１２、蛍光顕微鏡画像１１のいずれかの画像上にマウスカーソル１４を移動させ、最初にマウスのボタンを押下げることによって現出する。ＲＯＩの大きさが解析手法の設定によってあらかじめ決定している場合は、その場に仮のＲＯＩが設定される。ＲＯＩの大きさが任意である場合は、その場でＲＯＩの形状（正方形、長方形、丸、楕円など）及びサイズを選択するモードに移行する。
【００３７】
例えば、使用者が長方形のＲＯＩを希望する場合は、以下のようにその大きさが決定される。マウスのボタンが初めて押下げられた位置を始点とし、そのボタンを押下げたままマウスを移動するに従いＲＯＩの枠の大きさが変化し、ボタンを放した位置を終点とする長方形がＲＯＩとして設定される。
【００３８】
ステップＳ０６において、コントロールユニット５は、ＲＯＩ中の各領域の割合を計算して表示する。
【００３９】
ＲＯＩ中で、種別情報インデックスがｉである領域（以下、領域ｉと記述する）に属する画素の数Ｓ（ｉ）は、Ｉ（ｘ，ｙ）＝ｉである画素の数である。すなわち、Ｓ（ｉ）は、式（２）で表される。
【数１】
【００４０】
領域ｉのＲＯＩ中の占有率Ｒ（ｉ）は、ＲＯＩ中の全画素数Ｎを用いて、式（３）で表すことができる。
【数２】
【００４１】
使用者の関心がＲＯＩ中の領域ｉの割合だけの場合は、Ｒ（ｉ）をＲＯＩの特徴を表す値として使用者に提示することができる。また、使用者の関心が要素ｉ，ｊ，ｋ，．．．にある時は、＜Ｒ（ｉ），Ｒ（ｊ），Ｒ（ｋ），．．．＞の値の組を使用者に提示することができる。図３の領域割合図１５には、ＲＯＩ中の細胞外、細胞質、核のそれぞれの領域の割合が表示される。なお、領域割合図１５に表示したい領域は、使用者が不図示の設定画面より指定することができる。
【００４２】
ステップＳ０７において、コントロールユニット５は、ＲＯＩの移動に合せてＲＯＩの表示と各領域の割合の表示とを更新する。
【００４３】
使用者がＲＯＩの枠上でマウスのボタンを押下げ、そのボタンを押下げたままマウスを移動（マウスのドラッグ）することによってＲＯＩを移動することができる。マウスをドラッグすると、マウスカーソル１４の動きに追随してＲＯＩの枠１３が移動する。ＲＯＩの枠１３の移動にともなって、ＲＯＩ中の各領域の割合が変化する。
【００４４】
図４は、第１の実施の形態のＲＯＩの移動に伴う、ＲＯＩ中の各領域の割合が変化する状態を示す図である。
【００４５】
図４に示すように、使用者がＲＯＩを移動するとリアルタイムでそのＲＯＩの位置での各領域の割合が表示されるので、使用者は移動中のＲＯＩの状況を容易に把握することができる。ＲＯＩが、画像上の位置、および各領域の割合の情報から望ましい位置にあると使用者が判断した場合、使用者はその位置でＲＯＩの移動を停止してＲＯＩを確定する。
【００４６】
次に、領域割合図１５に領域ｉの割合をリアルタイムで表示する方法について説明する。なお、以下では、特に区別の必要があるとき以外は、領域割合図１５に表示される領域ｉの割合を、＜Ｒ（ｉ）＞と表す。
【００４７】
＜Ｒ（ｉ）＞の計算は、式（２）、式（３）に示すように簡便であるため、現在一般的に用いられている計算機を用いて高速に計算することができる。従って使用者が、画像中に任意の形状・大きさのＲＯＩを設定すれば、ＲＯＩの移動に合せてリアルタイムで計算し表示することが可能である。
【００４８】
また、使用者がＲＯＩの形状・大きさを指定した際、画像中ですべての可能なＲＯＩの位置に対して＜Ｒ（ｉ）＞を計算しておくことも容易に可能である。すなわち、ＲＯＩの形状、大きさに対応して定義される代表座標（ｘ，ｙ）と、計算したＲｉ（ｘ，ｙ），Ｒｊ（ｘ，ｙ），Ｒｋ（ｘ，ｙ），．．．とを対応付けてメモリに保存する。使用者がＲＯＩを移動する操作を行っているときに、ＲＯＩの代表座標（ｘ，ｙ）に対応する＜Ｒ（ｉ）＞をメモリから抽出することで、使用者に対してリアルタイムで＜Ｒ（ｉ）＞を提示することができる。
【００４９】
図５は、第１の実施の形態のＲＯＩを設定する実施例を示す図である。
【００５０】
蛍光顕微鏡画像１１では、蛍光分子は、細胞内の細胞質に存在するため、輝度の高いところが細胞質であり、細胞質に囲まれた領域が核であると容易に判別することができる。領域分類画像１２は、この輝度の違いに基づき、使用者が手動で分類を行って作成した図である。なお、領域分類画像１２と共に分類の凡例が示されている。
【００５１】
この領域分類画像上に複数のＲＯＩを設定した。単一の領域に内包されるＲＯＩは、領域分類画像１２によらずとも、蛍光顕微鏡画像１１を見ながらでも容易に行うことができる。そのようにして、核のみを含むＲＯＩとして図中Ｂ，Ｇを、細胞質のみを含むＲＯＩとして図中Ｄ，Ｆを設定することができる。
【００５２】
細胞質を５０％含むＲＯＩ（図中Ａ，Ｅ）の設定は、マウスによってＲＯＩの枠を、細胞の縁付近で移動し、画面に表示される細胞質の占有率Ｒ（ｉ＝１）の値が０．５（５０％）になった位置でＲＯＩを確定する事によって行なうことができる。
【００５３】
核を３０％含むＲＯＩ（図中Ｃ，Ｈ，Ｉ）の設定は、マウスによってＲＯＩの枠を、核の縁付近で移動し、画面に表示される核の占有率Ｒ（ｉ＝２）の値が０．３（３０％）になった位置でＲＯＩを確定する事によって行なうことができる。図中ＩのＲＯＩは、核・細胞質・細胞外すべての領域を含み、＜Ｒ（０），Ｒ（１），Ｒ（２）＞＝＜０．１，０．６，０．３＞である。Ｒ（２）にのみ注目すれば図中ＣやＨと同様の領域と見なすこともできるし、核と細胞質のみを含むＲＯＩを選択したければ、Ｒ（０）＝０となるように注意してＲＯＩの場所を選択することができる。
【００５４】
従来は、使用者が目視によって、おおよその見当でＲＯＩを確定していたのに対して、本実施の形態では、Ｒ（ｉ）の値を見ながらＲＯＩを確定できるので、容易に再現性の高い設定を行うことができる。
【００５５】
〔第２の実施の形態〕
第２の実施の形態では、使用者がＲＯＩ操作を行なう際の補助機能が強化されている。第１の実施の形態と同一の部位には同一の符号を付してその詳細の説明は省略する。
【００５６】
使用者のＲＯＩ操作において、使用者の定めた＜Ｒ（ｉ）＞の条件を満たすＲＯＩを容易に選択できるように補助することが可能である。条件はＲ（ｉ），Ｒ（ｊ），Ｒ（ｋ），．．．全てついて与えることもできるし、一部についてのみ与えることもできる。＜Ｒ（ｉ）＞が満たすべき条件としては、Ｒ（ｉ）の値を目標の範囲内とする条件や、複数の領域の占有率を用いて演算した結果を目標の範囲内とする条件などが可能である。例えば、二つの領域の占有率の比が目標の範囲内となる様な条件の与え方をすることもできる。
【００５７】
図６は、第２の実施の形態の領域の割合についての条件を指定する方法を説明するための図である。
【００５８】
図６では、領域Ｒ１〜Ｒ３のそれぞれについての割合の条件を指定するための、名称を記入する欄２０と目標範囲を記入する欄２１が設けられている。また、それぞれの割合を用いて演算した結果を条件とするために、演算式を記入する欄２２が設けられている。図６に示した内容では、それぞれの領域は、「細胞外」、「細胞質」、「核」と名称がつけられて、その目標とする範囲が指定されている。また、「比率」の名称で、細胞外／細胞質の演算が指定され、その演算結果の目標とする範囲が指定されている。なお、予め表示する項目名が定まっている場合は、名称を記入する欄２０はなくても良い。
【００５９】
図７は、第２の実施の形態の領域分類画像１２上で指定された条件を満たすＲＯＩの集合を重ねて表した図である。
使用者が核を含まず（０％）、細胞質の割合が５０％（４９．５％以上、５０．５％未満）と条件を設定すると、画像の中でその条件に適合するＲＯＩの集合が決定する。
【００６０】
ＲＯＩのサイズが、解析手法の要請によって予め決定している場合、あらかじめ領域分類画像１２に基づいて、すべての可能なＲＯＩの位置での占有率を計算しておくことが可能である。その情報を元にして図７に示すＲＯＩの集合を取得することができる。
【００６１】
図７で示されるＲＯＩの集合は、Ｓ１、Ｓ３、Ｓ４で示されるようにＲＯＩがある範囲に連続して存在している部分集合や、Ｓ２で示されるようにほとんど同一の位置の近傍に存在しているような部分集合などから構成される。
【００６２】
図８は、第２の実施の形態の領域分類画像１２上で指定された条件を満たすＲＯＩの領域を明暗で表した図である。
図８の領域２５は、指定された条件を満たすＲＯＩの集合を包絡する領域である。領域２５は、地の部分よりも明るい階調で表示されている。使用者は、その領域にＲＯＩの枠が収まるようにＲＯＩを設定することによって、適切なＲＯＩを選択することができる。
【００６３】
図９は、第２の実施の形態の領域分類画像１２上で指定された条件を満たす領域内にＲＯＩが収まったことを表す図である。
図９に示すように、条件を満たす領域２５の内にＲＯＩが収まったことを枠の太さや色を変えることによって使用者に明示的に示し、使用者の操作を補助することができる。条件を満たす領域２５の内にＲＯＩが収まっていない場合、枠Ｆ１、枠Ｆ３で示すようにＲＯＩの枠は細く表示される。条件を満たす領域２５の内にＲＯＩが収まっている場合、枠Ｆ２で示すようにＲＯＩの枠は太く表示される。
【００６４】
このように、使用者はあらかじめ許容されるＲＯＩの位置を知ることができるので、無駄な試行錯誤を行うことなく、より高度な画像状態の判断に集中して作業を行うことができる。
【００６５】
図１０は、第２の実施の形態の使用者のＲＯＩ設定を補助する他の方法を示す図である。この他の方法では、マウスカーソルで示された位置に最も近い領域２５内のＲＯＩを表示する。表示されるＲＯＩの重心位置とマウスカーソルで示された位置との距離が一番近くなるようなＲＯＩが選択される。
【００６６】
図１０に示す例では、マウスカーソルが１ａの位置のとき、ＲＯＩとして１ｂが選ばれ、マウスカーソルが２ａに対してＲＯＩ２ｂが選ばれ、マウスカーソルが３ａに対してＲＯＩ３ｂが選ばれる。
【００６７】
図１０に示す方式では、使用者は必ず領域２５内のＲＯＩを選択することができる。しかし、領域２５の形状が複雑な場合、選択されたＲＯＩが不適切であると使用者が感じることがある。その場合には、この機能を無効にすることもできる。
【００６８】
第２の実施の形態では、指定された条件を満たすＲＯＩの集合を包絡する領域２５を明示したが、領域２５の存在を明示しなくとも良い。使用者が画像上でＲＯＩの形状・大きさや位置を変えて移動している状態で、＜Ｒ（ｉ）＞が与えられた条件を満たした場合に、画面表示や音によるシグナルによって、条件を満たす位置にＲＯＩがあることを使用者に伝達しても良い。伝達方式としては、例えばＲＯＩ形状・位置を示す枠や＜Ｒ（ｉ）＞を表示する文字を太く表示したり注意を引くような色に変更したりする方法がある。
【００６９】
〔第３の実施の形態〕
第３の実施の形態では、第１及び第２の実施の形態で説明した機能を用いてＲＩＣＳ解析を実施した事例を説明する。第１及び第２の実施の形態と同一の部位には同一の符号を付してその詳細の説明は省略する。
【００７０】
第１及び第２の実施の形態で説明したように、＜Ｒ（ｉ）＞はＲＯＩが画像に対してどういう意味があるのかを簡単に示すことができる指標である。従って、あるＲＯＩに対する解析値Ｆが得られたとき、その解析値は、＜Ｒ（ｉ）＞と組にして処理されるのが望ましい場合がある。例えば同一の＜Ｒ（ｉ）＞を持つＲＯＩの解析値を統計処理したり、＜Ｒ（ｉ）＞と解析値Ｆとの回帰分析をしたりする場合である。そのために、解析値Ｆを表示、保存する際に、＜Ｒ（ｉ）＞を同時に表示、保存する。
【００７１】
以下に、蛍光標識したタンパク質の拡散係数をＲＩＣＳによって導出する際に、ＲＯＩ中の細胞質の占有率を用いて細胞膜の解析を行なった結果を説明する。
【００７２】
細胞膜での拡散係数と細胞質での拡散係数は異なるため、ＲＯＩ中を占める細胞質と細胞膜の割合の比によって測定値は異なる。細胞膜の厚さは１０ｎｍ程度で、光学顕微鏡の分解能よりもはるかに薄いため、細胞膜の領域を画面上で同定するのは困難である。そのため、ＲＯＩ中の細胞質の割合によって測定値がどのように変化するかを解析することによって、細胞膜での拡散係数を推定する解析を行った。
【００７３】
図１１は、第３の実施の形態の異なる細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩを移動し拡散係数を求めた結果を示した図である。
拡散係数はＤ１で表されている。なお、Ｇ１は分子数を表す指標である。図１１では、細胞質の割合が１０％、５０％、８０％、１００％について、異なる細胞Ａ，Ｂの測定結果を対応させて表示している。細胞質の占有率という共通の指標があるため、異なる細胞間でも、同じ細胞質占有率を示すＲＯＩでの拡散係数を比較することができる。
【００７４】
図１２は、細胞Ａ，Ｂに対して、ＲＯＩ中の細胞質の割合に対する拡散係数の値をプロットして示す図である。
図１２に示すように、異なる細胞Ａ，Ｂ間でも、細胞質の割合を指標とするで、拡散係数を比較することが可能となる。この結果から、細胞質の割合と拡散係数との関係を回帰分析によって求め、細胞質の割合が０における拡散係数を推定することが出来る。即ち、細胞膜での拡散係数を、細胞質の割合が０における拡散係数として求めることができる。
【００７５】
本実施の形態で開示したＲＯＩ選択を補助する手法を用いれば、細胞質の割合が同じＲＯＩを多数選択することができるため、それらのＲＯＩそれぞれについて得られた拡散係数について平均値を算出するなどの処理が可能である。従って、各ＲＯＩで拡散係数を求めた結果をディスク上に記録する際に、そのＲＯＩ中での細胞質の割合を同時に記録しておき、後の操作で統計的な解析を行う際に、その記録を呼び出して細胞質の割合の情報を解析に利用することができる。
【００７６】
なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウェアを用いて構成するに留まらず、ソフトウェアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウェア、ハードウェアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。
【００７７】
尚、本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。
上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００７８】
１…顕微鏡本体、２…レーザコンバイナー、２ｂ…ＲＯＩ、３…スキャンユニット、３ｂ…ＲＯＩ、４…ディテクタユニット、５…コントロールユニット、６…表示装置、７…記憶装置、８ａ…サンプル、８ｂ…蛍光画像、８ｃ…データ、１０…処理画面、１１…蛍光顕微鏡画像、１２…領域分類画像、１３…枠、１４…マウスカーソル、２５…領域。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置のプログラムにおいて、
取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、
前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、
算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップと
を前記画像処理装置に実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記区分の割合を含む情報が充足する条件を取得するステップと、
前記領域が前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する位置にあることを出力するステップと
を更に前記画像処理装置に実行させるための請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する前記領域の位置の集合を前記生体画像について取得するステップと、
取得した前記領域の位置の集合を包絡する領域を前記生体画像上に合成して表示するステップと
を更に前記画像処理装置に実行させるための請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記区分の割合を含む情報には、前記区分の割合を組み合わせて演算した値が含まれることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記測定対象領域内の前記区分の割合を含む情報と、前記測定対象領域での前記解析結果とを関連付けて記憶するステップを更に前記画像処理装置に実行させるための請求項１に記載のプログラム。
【請求項６】
生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置において、
取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させる手段と、
前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出する手段と、
算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示する手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記区分の割合を含む情報が充足する条件を取得する手段と、
前記領域が前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する位置にあることを出力する手段と
を備えたことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する前記領域の位置の集合を前記生体画像について取得する手段と、
取得した前記領域の位置の集合を包絡する領域を前記生体画像上に合成して表示する手段と
を備えたことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
生体の挙動を測定して解析する装置において、
請求項６乃至８の内の１項に記載の画像処理装置を搭載することを特徴とする装置。
【請求項１０】
生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置の画像処理方法において、
取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、
前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、
算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップと
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１】
生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置のプログラムにおいて、
取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、
前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、
算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップと
を前記画像処理装置に実行させるためのプログラム。
【請求項２】
前記区分の割合を含む情報が充足する条件を取得するステップと、
前記領域が前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する位置にあることを出力するステップと
を更に前記画像処理装置に実行させるための請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する前記領域の位置の集合を前記生体画像について取得するステップと、
取得した前記領域の位置の集合を包絡する領域を前記生体画像上に合成して表示するステップと
を更に前記画像処理装置に実行させるための請求項２に記載のプログラム。
【請求項４】
前記区分の割合を含む情報には、前記区分の割合を組み合わせて演算した値が含まれることを特徴とする請求項３に記載のプログラム。
【請求項５】
前記測定対象領域内の前記区分の割合を含む情報と、前記測定対象領域での前記解析結果とを関連付けて記憶するステップを更に前記画像処理装置に実行させるための請求項１に記載のプログラム。
【請求項６】
生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置において、
取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させる手段と、
前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出する手段と、
算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示する手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記区分の割合を含む情報が充足する条件を取得する手段と、
前記領域が前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する位置にあることを出力する手段と
を備えたことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記区分の割合を含む情報が前記条件を充足する前記領域の位置の集合を前記生体画像について取得する手段と、
取得した前記領域の位置の集合を包絡する領域を前記生体画像上に合成して表示する手段と
を備えたことを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
生体の挙動を測定して解析する装置において、
請求項６乃至８の内の１項に記載の画像処理装置を搭載することを特徴とする装置。
【請求項１０】
生体の挙動を測定して解析する装置に搭載されて前記生体の測定対象領域を選定する操作を支援する画像処理装置の画像処理方法において、
取得した生体画像の一部に所定形状の測定対象領域を設定するために、前記所定形状と同一の形状の領域を前記選定する操作に応じて前記生体画像上を移動させるステップと、
前記生体画像の各画素に対応付けられた当該生体の生体構造あるいは生物学的状態を区分する値に基づいて、前記領域に含まれる画素の前記区分の割合を算出するステップと、
算出した前記区分の割合を含む情報を前記領域における指標として提示するステップと
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【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２０１２−１９８１３９（Ｐ２０１２−１９８１３９Ａ）
【公開日】平成２４年１０月１８日（２０１２．１０．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−６３１４２（Ｐ２０１１−６３１４２）
【出願日】平成２３年３月２２日（２０１１．３．２２）
【出願人】（００００００３７６）オリンパス株式会社 (11,466)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１０月１８日（２０１２．１０．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年３月２２日（２０１１．３．２２）
【出願人】（００００００３７６）オリンパス株式会社 (11,466)
【Ｆターム（参考）】
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