画像生成装置、及び、画像生成方法
【課題】人の介在を必要としない自動設定、およびデータ量の削減によるスループット向上を図る。
【解決手段】画像生成方法が、撮像ユニットでステージ上の被写体を撮像するプレ計測ステップと、プレ計測ステップで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定する決定ステップと、決定ステップで決定された撮像枚数に従って、ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながらステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する本計測ステップと、を含む。
【解決手段】画像生成方法が、撮像ユニットでステージ上の被写体を撮像するプレ計測ステップと、プレ計測ステップで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定する決定ステップと、決定ステップで決定された撮像枚数に従って、ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながらステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する本計測ステップと、を含む。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成装置、及び、その方法に関し、特に、光学顕微鏡の観察対象であるプレパラート内の検体の特徴を分析し、その情報に基づき、光学顕微鏡の光軸方向に焦点位置を変化させた複数枚の２次元画像を取得する画像生成装置、及び、その方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
病理分野において、病理診断のツールである光学顕微鏡の代替として、プレパラートに載置された被検試料を撮像しデジタル化してディスプレイ上での病理診断を可能とするバーチャル・スライド・システムがある。バーチャル・スライド・システムによる病理診断画像のデジタル化により、従来の被検試料の光学顕微鏡像をデジタルデータとして取り扱える。それによって、遠隔診断の迅速化、デジタル画像を使った患者への説明、希少症例の共有化、教育・実習の効率化、などのメリットが得られる。
【０００３】
バーチャル・スライド・システムで光学顕微鏡での操作を仮想化で実現するためには、プレパラート上の被検試料全体像をデジタル化する必要がある。被検試料全体像のデジタル化により、バーチャル・スライド・システムで作成したデジタルデータをＰＣやワークステーション上で動作するビューアソフトで観察することができる。被検試料全体像をデジタル化した場合の画素数は、通常、数億画素から数十億画素であり、非常に大きなデータ量となる。
【０００４】
バーチャル・スライド・システムで作成したデータの量は膨大であるが、それゆえ、ビューアで拡縮を行うことでミクロ（細部拡大像）からマクロ（全体俯瞰像）まで観察することができ、種々の利便性を提供する。必要な情報を予め全て取得しておくことで、低倍画像から高倍画像までユーザが欲する解像度・倍率による即時の表示が可能となる。
【０００５】
このように様々な利便性を提供するバーチャル・スライド・システムであるが、従来の光学顕微鏡観察に対して使い勝手で及んでいない部分も依然として残っている。
その１つが奥行き方向（光学顕微鏡の光軸に沿った方向或いはプレパラートの観察面に垂直な方向）の観察である。従来、医師は光学顕微鏡で観察する際には、ステージを光軸方向に微動させてプレパラート中の検体中のピント位置を変えて、組織や細胞の立体構造を把握していた。しかし、バーチャル・スライド・システムでは画像一枚のデータ量が非常に大きいため、通常、１枚の平面（または曲面）で画像を撮像し、奥行き方向の画像は取得しないのが一般的である。これは奥行き方向を変えた複数枚の２次元画像の取得がデータ容量の点でも撮像時間の点でも難があることを示している。
【０００６】
仮に奥行き方向の情報が必要な場合には、事前に撮像する枚数または間隔を設定して撮像するが、検体によって厚さが異なるため、単一の設定ではデータ量の不要な増大やスループット（単位時間あたりの処理枚数）の低下が起こりうる。
また別の対策として標本ごとに人が介在し、個別に奥行き方向の撮像条件を設定する対応も考えうるが、大量枚数処理においては、人が介在する手間が掛かり、作業効率が落ちることになる。
【０００７】
奥行き方向の情報取得方法に関しては、従来、以下の提案がされている。
特許文献１に開示された方法では、オートフォーカスを用いてプレパラートのカバーグラスの位置を計測し、ユーザの操作で中心位置を定める。そして、ユーザが指定する間隔と枚数（或いは範囲と枚数）の設定値を用いて、奥行き方向にステージをシフトさせて、
焦点位置を変えた複数枚の画像を取得する。
また特許文献２では拡大観察装置による三次元画像データの取得において、装置から被写界深度の情報を取得し、被写界深度分だけ奥行き方向にシフトして焦点位置を変えた複数枚の画像を取得する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−１２８４９３号公報
【特許文献２】特開２００７−３１６４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら上述した従来の技術においては、以下のような問題があった。
一般に病理診断では医師は多数のスライドを観察する。そのため、診断数が多い病院では大量のプレパラートを短時間（例えば一晩）でデジタル化できる大量枚数のバッチ処理機能を備えたバーチャル・スライド・システムを必要としている。
【００１０】
特許文献１の装置では、プレパラート一枚ごとに撮像間隔と枚数（或いは範囲と枚数）を定める必要があり、大量枚数の自動撮像に対応できないという問題があった。
特許文献２の装置においては、対象物の高さを被写界深度で割ることで撮像枚数を決定するフルオートモードを利用することで、大量枚数の自動撮像が可能である。しかしながら、この方法では、検体（観察対象）の種類や状態によらず、被写界深度に応じた一定の間隔で撮像が行われるため、過剰な枚数取得になるという問題があった。
撮像枚数の増加はデータ量の増大や処理効率（スループット）の低下を招くため好ましくない。特に画像の高解像度化、大サイズ化が進むにつれ、この問題は深刻となる。とはいえ、枚数を減らすために単純に撮像間隔を広げるなどしてしまうと、観察すべき情報が欠落してしまうおそれもある。このように、自動撮像の効率化と重要な情報の欠落防止とはトレードオフの関係にある。
【００１１】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、人の介在を必要としない自動設定、およびデータ量の削減によるスループット向上の実現を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１態様は、被写体が設置されるステージと、撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、前記ステージおよび前記撮像ユニットを制御する制御手段と、前記撮像ユニットにより得られる画像データを処理する画像処理手段と、を備え、前記画像処理手段は、前記ステージ上の被写体を撮像することで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定し、前記制御手段は、前記画像処理手段で決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する画像生成装置を提供する。
【００１３】
本発明の第２態様は、被写体が設置されるステージと、撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、を備える画像生成装置における画像生成方法であって、前記撮像ユニットで前記ステージ上の被写体を撮像するプレ計測ステップと、前記プレ計測ステップで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定する決定ステップと、前記決定ステップで決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回
撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する本計測ステップと、を含む画像生成方法を提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、人の介在を必要としない自動設定、およびデータ量の削減によるスループット向上が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】バーチャル・スライド・システムの構成図。
【図２】本計測ユニットとプレ計測ユニットの構成図。
【図３】ホストコンピュータの内部構成図。
【図４】実施例１の本計測処理とプレ計測推定制御処理のフローチャート。
【図５】本計測とプレ計測の撮像領域を説明する図。
【図６】ＸＹステージおよびＺステージの移動方向を説明する図。
【図７】実施例１のプレ計測データ取得処理と奥行き情報推定処理のフローチャート。
【図８】実施例１の染色方法推定に用いる色ヒストグラムを説明する図。
【図９】実施例１の染色方法推定方法を説明する図。
【図１０】実施例１の撮像条件計算処理のフローチャート。
【図１１】レーザ変位計を用いた検体厚さの測定方法を説明する図。
【図１２】実施例１のＺステージ制御パラメータ計算処理のフローチャート。
【図１３】実施例１の撮像条件計算処理のフローチャート。
【図１４】実施例２のプレ計測データ取得処理のフローチャート。
【図１５】実施例２の絞り撮像と開放撮像の被写界深度を説明する図。
【図１６】実施例２の絞り撮像と開放撮像で得られる画像の違いを説明する図。
【図１７】実施例２の撮像条件計算処理のフローチャート。
【図１８】実施例２の変形例である奥行き方向の層分割を説明する図。
【図１９】実施例３のプレ計測推定制御処理のフローチャート。
【図２０】実施例３の関心領域推定処理と個別評価値計算処理のフローチャート。
【図２１】実施例３の撮像条件計算処理とＺステージ制御パラメータ計算処理のフローチャート。
【図２２】実施例３の撮像制御処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［実施例１］
（システムの全体構成）
図１は、本発明の画像生成装置の一実施例である、バーチャル・スライド・システムの構成を示している。
バーチャル・スライド・システムは、プレパラートの検体の撮像データを取得するバーチャル・スライド・スキャナ１２０とそのデータ処理・制御を行うホストコンピュータ１１０およびその周辺機器から構成されている。
【００１７】
ホストコンピュータ１１０にはユーザからの入力をキーボードやマウスなどの操作デバイスを通じて受け付ける操作部１１１、処理画像を表示する表示部１１２が接続される。
またホストコンピュータ１１０には、記憶装置１１３、他のコンピュータシステム１１４が接続されている。バーチャル・スライド・スキャナ１２０から取得した大容量のデータの記憶装置１１３への保存や他のコンピュータシステム１１４への送信が可能となっている。
【００１８】
バーチャル・スライド・スキャナ１２０の制御は、まずホストコンピュータ１１０がコ
ントローラ１０８に指示を送り、次にコントローラ１０８が接続している本計測ユニット１０１とプレ計測ユニット１０２を制御することで実現される。
本計測ユニット１０１はプレパラート内の検体診断のための高精細な画像を取得するユニットである。プレ計測ユニット１０２は本計測に先立って撮像を行うユニットで、本計測で精度の良い画像取得をするための制御情報取得を目的とした画像取得を行う。詳しくは後述するが、本発明において特徴的な処理はこのプレ計測ユニット１０２で撮像したデータを用いて本計測ユニット１０１を制御することで、奥行き方向に焦点位置を変えた複数枚の画像を取得する点にある。
【００１９】
本計測ユニット１０１およびプレ計測ユニット１０２で撮像された画像データはホストコンピュータ１１０に送られる。ホストコンピュータ１１０は送られた画像データを内部で処理できる構成となっている。本実施例で後述する奥行き情報推定処理では、プレ計測ユニット１０２で撮像した画像を解析対象とし、ホストコンピュータ１１０で分析する。
【００２０】
コントローラ１０８には変位計１０３が接続され、本計測ユニット１０１またはプレ計測ユニット１０２内のステージに設置されるプレパラートの位置や距離が測定できる構成となっている。変位計１０３は、本計測およびプレ計測を行うにあたり、プレパラート内の検体の厚みを計測するために用いられる。
またコントローラ１０８には本計測ユニット１０１およびプレ計測ユニット１０２の撮像条件を制御するための、開口絞り制御１０４、ステージ制御１０５、照明制御１０６、センサ制御１０７が接続されている。そして、それぞれはコントローラ１０８からの制御信号に従って、開口絞り、ステージ、照明、イメージセンサの動作を制御する構成となっている。
【００２１】
ステージにはプレパラートを光軸に垂直な方向に移動するＸＹステージと光軸に沿った方向に移動するＺステージがある。それぞれ、ＸＹステージは光軸に垂直な方向に分布する検体画像を、Ｚステージは奥行き方向に焦点位置を変えた画像を撮像するために用いる。図示しないが、バーチャル・スライド・スキャナ１２０は、複数のプレパラートをセット可能なラックと、ラックからステージ上の撮像位置へとプレパラートを送り出す搬送機構とが設けられている。多数のプレパラートの撮像をバッチ処理で行う場合は、コントローラ１０８が搬送機構を制御することで、ラックからプレパラートを１枚ずつプレ計測ユニット１０２のステージ、本計測ユニット１０１のステージの順に送り出す。
【００２２】
本計測ユニット１０１、プレ計測ユニット１０２には撮像した画像を用いてオートフォーカスを実現するＡＦユニット１０９が接続されており、コントローラ１０８を介して、本計測ユニット１０１、プレ計測ユニット１０２のステージの位置を制御することで合焦位置を探し出すことが出来る。オートフォーカスの方式は画像を用いるパッシブ型であり、公知の位相差検出方式やコントラスト検出方式が用いられる。
本実施例では、本計測ユニット１０１、プレ計測ユニット１０２がそれぞれ本発明の第１の撮像ユニット、第２の撮像ユニットに対応する。また、コントローラ１０８とホストコンピュータ１１０がそれぞれ本発明の制御手段と画像処理手段に対応する。
【００２３】
（本計測ユニット）
図２（ａ）は実施例１における本計測ユニット１０１の内部構成を示す図である。
光源２０１の光は照明光学系２０２を通じ、光量ムラが無いように均一化され、ステージ２０３の上に設置されたプレパラート２０４を照射する。プレパラート２０４は観察対象となる組織の切片や塗抹した細胞をスライドグラス上に貼り付け、封入剤とともにカバーグラスの下に固定したものであり、観察対象（被写体）を観察可能な状態に準備したものである。
【００２４】
撮像光学系２０５は観察対象の像を拡大して撮像手段である撮像部２０７に導くものである。プレパラート２０４を通った光は撮像光学系２０５を介して、撮像部２０７上の撮像面で結像する。撮像光学系２０５の中には開口絞り２０６が存在し、開口絞り２０６を調整することで被写界深度が制御できる。
【００２５】
撮像面で結像したプレパラート内の像は、複数のイメージセンサから構成される撮像部２０７で光電変換が行われ、Ａ／Ｄ変換を実行した後、像は電気信号としてホストコンピュータ１１０に送られる。本実施例ではＡ／Ｄ変換を実行した後のノイズ除去や色変換処理、鮮鋭化処理に代表される現像処理はホストコンピュータ１１０内部で行うとして説明する。しかし、現像処理は撮像部２０７に接続された専用の画像処理ユニット（不図示）で行い、その後ホストコンピュータ１１０にデータを送信することも可能であり、そのような形態での実施も本発明の範疇とする。
【００２６】
（プレ計測ユニット）
図２（ｂ）は実施例１におけるプレ計測ユニット１０２の内部構成を示す図である。
光源３０１の光は照明光学系３０２を通じ、光量ムラが無いように均一化され、ステージ３０３の上に設置されたプレパラート２０４を照射する。プレパラート２０４を通った光は撮像光学系３０５により、撮像部３０７上の撮像面で結像する。撮像光学系３０５の中には開口絞り３０６が存在し、開口絞り３０６を調整することで被写界深度が制御できる。
【００２７】
撮像面で結像したプレパラート内の像は、イメージセンサを備えた撮像部３０７で光電変換が行われ、Ａ／Ｄ変換を実行した後、像は電気信号としてホストコンピュータ１１０に送られる。本実施例ではＡ／Ｄ変換を実行した後のノイズ除去や色変換処理、鮮鋭化処理に代表される現像処理はホストコンピュータ１１０内部で行うとして説明する。しかし、現像処理は撮像部３０７に接続された専用の画像処理ユニット（不図示）で行い、その後ホストコンピュータ１１０にデータを送信することも可能であり、そのような形態での実施も本発明の範疇とする。
【００２８】
（ホストコンピュータ）
図３は本発明におけるホストコンピュータ１１０の内部構成を示す図である。
ＣＰＵ４０１はＲＡＭ４０２やＲＯＭ４０３に格納されているプログラムやデータを用いてホストコンピュータ全体の制御を行う。またＣＰＵ４０１は、以降の実施例で説明する各種演算処理、データ処理、例えば、後述する奥行き情報推定処理や撮像条件計算処理を行う。
【００２９】
ＲＡＭ４０２は外部記憶装置４１１からロードされたプログラムやデータ、他のコンピュータシステム４０５からＩ／Ｆ（インターフェース）４０４を介してダウンロードしたプログラムやデータを一時的に記憶するエリアを備える。またＲＡＭ４０２は、ＣＰＵ４０１が各種の処理を行うために必要とするワークエリアを備える。ＲＯＭ４０３はコンピュータの機能プログラムや設定データなどを記憶する。ディスプレイ制御装置４０６は画像や文字等をディスプレイ４０７に表示させるための制御処理を行う。ディスプレイ４０７はユーザに入力を求めるための画面表示を行うとともに、バーチャル・スライド・スキャナ１２０から取得しＣＰＵ４０１で処理した画像データを画像表示する。
【００３０】
操作入力デバイス４０９はキーボードやマウスなどＣＰＵ４０１に各種の指示を入力することのできるデバイスにより構成される。ユーザはバーチャル・スライド・スキャナ１２０の動作を制御する情報を操作入力デバイス４０９により入力する。４０８は操作入力デバイス４０９を介して入力された各種の指示等をＣＰＵ４０１に通知するためのＩ／Ｏである。
【００３１】
外部記憶装置４１１はハードディスクなどの大容量情報記憶装置であり、ＯＳ（オペレーティングシステム）や以降の実施例で説明する処理をＣＰＵ４０１に実行させるためのプログラムやバッチ処理によりスキャンした画像データなどを記憶する。
外部記憶装置４１１への情報の書き込みや外部記憶装置４１１からの情報の読み出しはＩ／Ｏ４１０を介して行われる。コントローラ４１３はバーチャル・スライド・スキャナ１２０を制御するためのユニットであり、Ｉ／Ｆ（インターフェース）４１２を介してＣＰＵ４０１と制御信号および応答信号のやり取りをする。
【００３２】
コントローラ４１３は本計測ユニット１０１およびプレ計測ユニット１０２を制御する機能を持つ。Ｉ／Ｆ（インターフェース）４１４には上述以外のインターフェース、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサの出力データを取り込むための外部インターフェースが接続されている。なおインターフェースとしてはＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４などのシリアルインターフェースやカメラリンクなどのインターフェースを使うことが出来る。このＩ／Ｆ４１４を通じて様々な周辺機器が接続できる。
【００３３】
（本計測処理）
本実施例のバーチャル・スライド・システムは、検体の撮像条件（撮像枚数など）を決定するための「プレ計測」と、検体を高解像で撮像する「本計測」とを実行する。本計測では、検体から１枚の画像データを取得する第１の処理と、焦点位置を変更しながら検体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理（Ｚスタックとよばれる）とが可能である。プレ計測で得られた画像に基づき決定された撮像条件に従って、第１の処理と第２の処理のいずれを実行するかが制御される。ここでは、プレ計測で得られた画像データを分析して撮像条件を決定し、その撮像条件に従って本計測ユニット１０１を制御する処理を「プレ計測推定制御処理」とよぶ。
以下、実際の処理の順番とは逆になるが、最初に本計測処理について説明し、その後で本実施例の特徴であるプレ計測推定制御処理について詳しく説明する。
【００３４】
図４（ａ）は本計測処理の処理フローを示す図である。
本計測データ取得処理Ｓ５０１では、コントローラ１０８の制御により、本計測ユニット１０１がプレパラートを撮像し、ホストコンピュータ１１０に画像データを送信する。
次に現像・補正処理Ｓ５０２において、ホストコンピュータ１１０が画像データに対し色変換処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理などを実施する。これらの処理により、モニタ表示される画像の色を標本の実際の色に近づけることができるとともに、画像のノイズが抑えられる。
次に合成処理Ｓ５０３では、ホストコンピュータ１１０が、分割して撮像した物体面の画像をつなぎ合わせ、プレパラート上の対象領域（例えば２０ｍｍ角の領域）を映した像を作る。
次に圧縮処理Ｓ５０４では、ホストコンピュータ１１０が、合成したデータを圧縮し、データ容量を削減する。圧縮方法としては静止画圧縮符号化方式のＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００などを用いることが可能である。続いて、伝送処理Ｓ５０５では、ホストコンピュータ１１０が記憶装置１１３に画像データを送り、保存する。或いはホストコンピュータ１１０は、ネットワークＩ／Ｆを介してネットワーク上のコンピュータシステム１１４や画像サーバに画像データを送信してもよい。
【００３５】
（本計測処理：本計測データ取得処理Ｓ５０１）
図５、図６を用いて本計測データ取得処理Ｓ５０１について説明する。
【００３６】
図５（ａ）はプレパラートの模式図である。スライドグラス６１０上にはカバーグラス６１１によって検体６００を封入した領域とラベルエリア６１２がある。本実施例の本計
測データ取得処理Ｓ５０１では、カバーグラス６１１があると想定される領域を撮像対象とする。なお、プレ計測で検体６００が存在する外接矩形領域を求め、本計測ではその領域のみを撮像することでデータ量を削減することも好ましい。
【００３７】
図５（ｂ）は本計測データ取得処理Ｓ５０１でカバーグラス６１１が存在する領域を複数領域に分割して撮像する様子を表している。図５（ｃ）は撮像面を表しており、有効視野６０２は本計測ユニット１０１の撮像光学系２０５を通して像が映る範囲を、センサ有効領域６０３は撮像部２０７のイメージセンサで撮像可能な領域を示している。
物体面における撮像領域６０１（斜線領域）は本計測ユニット１０１の撮像光学系２０５を通じて結像し、撮像面における撮像領域６０４に対応する。
図５（ｃ）に示すように、センサ有効領域６０３には、撮像領域６０４に対して若干広い領域が割り当てられている。これは、撮像光学系２０５が有する光学的な収差やイメージセンサの取付位置のズレを許容するためのマージンである。すなわち、光学的な収差やセンサの取付位置のズレがあったとしても、物体面の撮像領域６０１がセンサ有効領域６０３内に収まるようにしてある。合成処理Ｓ６０３では、センサ有効領域６０３の画像に対して収差補正や位置ズレ補正を行い、補正した画像から撮像領域６０４に対応する部分を切り出し、その画像を合成に用いる。
【００３８】
図６（ａ）は図５（ｂ）で示す分割領域をラスタースキャン順に撮像する場合のステージ２０３のＸＹ方向の移動方向と順序を表している。プレパラートの左上から右下の領域を撮像するには、プレパラートを搭載するステージ２０３は逆方向の右下から左上に移動する。
このように撮像領域を複数領域に分割し、ステージ２０３を移動しながら繰り返し撮像することで比較的小さなイメージセンサでも広い領域を撮像することができる。
【００３９】
図６（ｂ）は本計測データ取得処理Ｓ５０１で、焦点位置（観察深さ、フォーカス位置、或いはピント位置ともいう）の異なる複数の画像を取得する場合のステージ２０３のＺ方向（奥行き方向）の移動方向を示している。図に示すように、プレパラート２０４内の検体の上側（カバーグラス裏面側）に焦点位置を移動するには、撮像光学系２０５の光軸方向に沿って、ステージ２０３をＺ方向下向きに移動させる。逆に、検体の下側（スライドグラス表面側）に焦点位置を移動するには、ステージ２０３をＺ方向上向きに移動させる。焦点位置を変更しながら検体を複数回撮像することで、焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する処理は一般に「Ｚスタック」とよばれている。
【００４０】
以降の説明では、説明の簡略化のため、ステージ２０３をＺ方向に移動して焦点位置を変更する構成のみ説明する。しかし、撮像部２０７、或いは、撮像部２０７とステージ２０３の両方を撮像光学系２０５の光軸方向に沿って移動することでも焦点位置を変更することができる。また、撮像光学系２０５のレンズを制御することにより光学的に焦点距離を変更することでも、焦点位置を変更可能である。なお、プレ計測ユニット１０２のステージ機構は本計測ユニット１０１とほぼ同じため、説明は省略する。
【００４１】
（プレ計測推定制御処理）
図４（ｂ）はプレ計測推定制御処理の処理フローを示す図である。
プレ計測データ取得処理Ｓ９０１では、コントローラ１０８の制御により、プレ計測ユニット１０２がプレパラートを撮像し、ホストコンピュータ１１０に画像データを送信する。
次に、奥行き情報推定処理Ｓ９０２では、ホストコンピュータ１１０が、撮像部３０７で撮像した画像を解析し、被写体の３次元的な奥行きを推測する。この奥行き情報推定処理Ｓ９０２は本実施例の特徴である為、後ほど図を用いて詳しく説明する。
次に、撮像条件計算処理Ｓ９０３では、ホストコンピュータ１１０が、奥行き情報推定
処理Ｓ９０２で推定した情報を元にＺステージ制御パラメータを決定し出力する。このパラメータは、本計測においてコントローラ１０８が奥行き方向のステージ制御を行う為に用いられるパラメータであり、撮像を行う際の始点位置を示すシフト開始位置、奥行き方向の移動間隔であるシフト間隔、および、撮像枚数からなる。
最後に撮像制御処理Ｓ９０４では、コントローラ１０８が、撮像条件計算処理Ｓ９０３で計算されたＺステージ制御パラメータを用いて本計測ユニット１０１のステージ２０３の位置を制御する。そしてスライドグラスとカバーグラスで挟まれた検体内の所望の位置にフォーカスを合わせ、本計測ユニット１０１で画像取得を繰り返す。そして図４（ａ）で説明した本計測処理により、高解像度の合成画像を生成する。
【００４２】
図５（ｄ）はプレ計測におけるプレパラート２０４の撮像領域６０５を示している。プレ計測は本計測を精度よく撮像するための制御情報取得を目的としており、画像の特徴が大まかに把握できれば良く、本計測ほどの倍率は必要ない。また、プレ計測では被写界深度を深くするとよい。これにより、検体にピントを合わせやすくできる。
本実施例のプレ計測では低倍率でプレパラート２０４の全体を撮像する。また、本計測と異なり複数の領域に分割することなく１つのイメージセンサでプレパラート２０４の全体を一括撮像する。これによりプレ計測ユニット１０２の構成を簡易化することができるとともに、プレ計測に要する時間、ひいてはプレ計測と本計測を含む撮像処理全体の時間を短縮することができる。ただし、プレ計測でも本計測相当の解像度が必要な場合、本計測同様に倍率を上げて、物体面での撮像対象領域を複数に分割して撮像しても良い。
【００４３】
（プレ計測推定制御処理：プレ計測データ取得処理Ｓ９０１）
図７（ａ）は、本実施例のプレ計測データ取得処理Ｓ９０１の詳細を示している。
ステージ設定処理Ｓ１００１では、コントローラ１０８が搬送機構を制御して、プレ計測ユニット１０２のステージ３０３にプレパラート２０４をセットする。
【００４４】
照明照射処理Ｓ１００２では、光源３０１が点灯し、プレパラート２０４に光を照射する。撮像処理Ｓ１００３では、照明光学系３０２、プレパラート２０４、撮像光学系３０５を通って撮像面に結像した像を撮像部３０７のイメージセンサで画像化する。なお、本実施例では、ＲＧＢの３つの光源３０１で順番に露光し、３回撮像を行うことで、カラー画像を取得する。すなわち、Ｓ１００２とＳ１００３が３回繰り返される。
【００４５】
現像・合成処理Ｓ１００４では、撮像処理Ｓ１００３で取得した生データ（ＲＡＷデータ）に対し、ホストコンピュータ１１０が現像・合成処理を行う。現像・合成処理Ｓ１００４では、色変換、ノイズ除去処理などを行う。ｓＲＧＢやＡｄｏｂｅＲＧＢなどの様々な色空間規格が存在し、そのいずれを用いても良いが、本実施例では代表的なｓＲＧＢ色空間に色変換する。
【００４６】
（プレ計測推定制御処理：奥行き情報推定処理Ｓ９０２）
図７（ｂ）は、本実施例の特徴である奥行き情報推定処理Ｓ９０２の処理内容を示している。本実施例の奥行き情報推定処理は、プレ計測で得られた画像データの色に基づいて検体の染色方法を推定する処理である。
まず色空間変換処理Ｓ１１０１では、プレ計測で得られた画像データの色空間変換が行われる。色空間としては、ｘｙＹ表色系（ｘｙ色度図）、輝度色差信号ＹＵＶ、均等色空間ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊、ＨＳＶ色空間、ＨＬＳ色空間などがある。本実施例ではＣＩＥ
Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換される。なお、ｓＲＧＢのまま以降の処理を行う場合には、Ｓ１１０１の処理を省略することもできる。
【００４７】
ヒストグラム生成処理Ｓ１１０２では、ホストコンピュータ１１０が、色空間変換した画像データから色ヒストグラム（色出現分布情報）を作成する。
図８（ａ）、図８（ｂ）はヒストグラム生成処理Ｓ１１０２の一例を示す。図８（ａ）に示すように、例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間をＬ＊軸を中心軸として３０度ずつ１２等分し、それぞれの領域Ａ１〜Ａ１２に出現する画素の数を数える。そして図８（ｂ）に示すように、プレ計測で得られた画像データに対する一次元ヒストグラムを描く。図８（ｂ）の横軸は領域Ａ１〜Ａ１２であり、縦軸は画素の出現頻度（画素の数）である。
図５（ａ）と図５（ｄ）から分かるように、プレ計測撮像領域６０５の中には検体６００が存在しない部分もある。検体６００が存在しない部分は、照明の色、即ち、無彩色の色となる。検体以外の画素を取り除いた方が精度良く検体の染色方法を推定できるため、Ｌ＊軸から所定の距離にある画素（ほぼ無彩色の画素）をヒストグラムから取り除くと良い。
【００４８】
マッチング度算出処理Ｓ１１０３では、ホストコンピュータ１１０が、データベース１３０４から染色方法毎の色ヒストグラム（色出現分布情報）を取得する。なおデータベース１３０４には、各染色方法の検体サンプルを用いて作成された、各染色方法の典型的な色出現分布を示す色ヒストグラムがあらかじめ格納されている。図９の１３０２はＡ染色方法の色ヒストグラム、１３０３はＢ染色方法の色ヒストグラムを示している。そして、ホストコンピュータ１１０は、ヒストグラム生成処理Ｓ１１０２で計算したヒストグラム１３０１と、各染色方法の典型的なヒストグラム１３０２、１３０３とを比較し、染色方法毎のマッチング度を計算する。
【００４９】
ヒストグラム同士のマッチング度（類似度）は、例えば、ヒストグラムの内積や、ヒストグラム・インターセクションなどで評価できる。正規化相互相関（内積を計算する前にそれぞれの１次元ヒストグラムの総和が０になるように正規化してから内積を計算）を用いれば、内積の最大値は１に抑えられるため、次のステップで判定する際の閾値が導入しやすく、確度の低い推定が排除できる。
【００５０】
次に染色方法推定処理Ｓ１１０４では、マッチング度の最も大きい染色方法を、プレ計測した検体の染色方法として選定する。例えば、図９の例では、プレ計測した検体の色ヒストグラム１３０１は、Ａ染色方法の色ヒストグラム１３０２との内積（相関）が最も大きくなる。
染色方法推定処理Ｓ１１０４において、最大のマッチング度が所定の閾値より小さい場合には、「染色方法不明」と判定すると良い。誤判定により検体の染色方法と異なる染色方法を選定してしまうと、適切な撮像条件が設定できない可能性があるため、閾値の導入により誤判定の確率を下げることが望ましい。
【００５１】
染色方法推定処理Ｓ１１０４で決定された染色方法の情報は、ＲＡＭ４０２や外部記憶装置４１１などホストコンピュータ１１０がアクセスできる適切な場所に記憶される。なお、染色方法毎の色ヒストグラムを格納するデータベース１３０４は、外部記憶装置４１１に存在しても良いし、他のコンピュータシステム４０５に存在しても良い。
【００５２】
（プレ計測推定制御処理：撮像条件計算処理Ｓ９０３）
図１０は、撮像条件計算処理Ｓ９０３の詳細を示している。
まずＳ１４０１で、ホストコンピュータ１１０は、有意な染色推定が出来たか否かを判定する。もし確度の高い推定ができていればＳ１４０２に進み、ホストコンピュータ１１０は、データベース１４００にアクセスし、格納された染色方法毎の制御情報を取得する。そして、Ｓ１４０３にて、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ１４０２で取得した制御情報に基づき、本計測における奥行き方向の移動量を制御するためのパラメータであるＺステージ制御パラメータを計算する。一方、Ｓ１４０１で有意な染色推定が出来なかった（すなわち染色方法不明）と判定された場合、Ｓ１４０４において、ホストコンピュータ１１０は、予め決められているデフォルト条件を設定する事前条件設定を行う。
【００５３】
Ｓ１４０２で取得する染色方法毎の制御情報について詳細に説明する。
染色方法毎の制御情報とは、
（染色方法、撮像枚数、検体厚さ、シフト開始位置、シフト間隔、計算モード）
の項目からなる情報である。本実施例のデータベース１４００には、例えば、以下のように染色方法をインデックスとしたデータが格納されている。
（ＨＥ染色、１枚、３μｍ、中心、０μｍ、枚数指定）
（パパニコロウ染色、９枚、２０μｍ、上端、２．５μｍ、深度指定）
（ギムザ染色、９枚、２０μｍ、上端、２．５μｍ、深度指定）
【００５４】
ＨＥ染色（ヘマトキシリン・エオシン染色）は、組織診において組織薄片の全体観察のために一般に利用される染色方法である。通常、検体は薄くスライスされ一定の厚さとなる傾向があるため、撮像枚数としては１枚で十分である。パパニコロウ染色とギムザ染色は、細胞診に利用される染色法であるため、検体厚さは厚くなる傾向にある。それゆえ数μｍ間隔で複数枚の撮像を行うことが望ましい。本実施例の方法は、このような染色方法と撮像条件（枚数やシフト間隔）の関連性に着目し、プレ計測画像の色分布から推定した染色方法に応じて適切な撮像条件を設定するものである。
【００５５】
検体厚さに関しては、制御情報に記された検体厚さ以外にも、別の手段で測定した検体厚さの値を用いることも可能である。例えば、レーザ変位計などの変位計１０３を用いれば、スライドグラスやカバーグラスの表面・裏面反射の情報を用いて検体の厚みが計測できる。
シフト開始位置は「中心」、「上端」、「下端」がある。「中心」はスライドグラス表面位置に検体厚みの半分の長さを加えた位置、「上端」はカバーグラスの裏面位置、「下端」はスライドグラスの表面位置を表している。実際の位置は、変位計１０３の測定値から計算して求める。
計算モードは「枚数指定」、「間隔指定」、「深度指定」の３つがあり、それぞれ撮像制御パラメータの計算方法が異なる。
【００５６】
上記の制御情報は個々の医師や診療拠点ごとに異ならせても良いし、一連のバッチ処理を開始する前にユーザがその都度設定しても良い。検体厚さは標本の作り方にも依存するが、一般に組織診では標本を薄くスライスして作成する為、一定の厚さとなる傾向があり、細胞診ではスライドグラス上に取得した細胞を塗抹し固定するため、厚くなる傾向がある。
【００５７】
図１１（ａ）はレーザ変位計１０３を使って検体厚さを測るための構成を示した図である。レーザ変位計１０３では投光素子１５１０から出た光は投光レンズ１５１１を通り、測定対象物によって反射（または拡散）された光が受光レンズ１５１２を介して位置検出素子１５１３で受光される。このとき、測定対象物の位置に応じて受光位置が異なる。位置検出素子１５１３での位置の違いは対象物の奥行き方向の違いに比例することから、三角測距の原理を用いて物体の位置が求められる。
【００５８】
次に図１１（ｂ）を参照し、レーザ変位計１０３を用いて検体厚さを求める方法を説明する。プレパラート２０４の端に近い位置１５００ａにおいて、プレパラート２０４のスライドグラス１５０１の表面反射光を検出する。次にステージを移動し、プレパラート２０４のほぼ中心の位置１５００ｂにおいて、カバーグラス１５０３の表面反射光を検出する。そして、スライドグラス１５０１の表面反射光とカバーグラス１５０３の表面反射光の位置検出素子１５１３での受光位置の差から、三角測距の原理を用いて、カバーグラス１５０３と検体１５０２の厚さの和が求められる。カバーグラス１５０３の厚さが既知であるとすると、検体１５０２の厚さを求めることができる。なお、カバーグラス１５０３
の厚さは、カバーグラス１５０３の表面の反射光と裏面の反射光から求めた変位をグラスの屈折率で補正することでも求められる。
【００５９】
レーザ変位計１０３で求めた検体厚さを、制御情報に記された検体厚さと比較することで、万一誤判定した場合にも検体の存在範囲を外れた撮像を防ぐことができる。
【００６０】
次に、図１２を用いて計算モードによる計算方法の違いを説明する。
Ｓ１６０１において、ホストコンピュータ１１０は、計算モードが枚数指定か否かを判定する。枚数指定の場合には、Ｓ１６０２において、ホストコンピュータ１１０が検体厚さを制御情報に記載の枚数で割ることで、シフト間隔を計算する。
検体厚さをＴ［μｍ］，撮像枚数をＮ［枚］、シフト間隔をＳ［μｍ］とすると、シフト間隔Ｓの計算式は、
Ｎ＝１のときは Ｓ＝０［μｍ］、
Ｎ＞１のときは Ｓ＝Ｔ／（Ｎ−１）［μｍ］、
となる。
【００６１】
枚数指定でない場合にはＳ１６０３に進み、ホストコンピュータ１１０は、計算モードが間隔指定か否かを判定する。間隔指定の場合には、Ｓ１６０５に進み、そうでない場合（即ち、深度指定に相当）はＳ１６０４に進む。Ｓ１６０４ではホストコンピュータ１１０は、本計測ユニット１０１の被写界深度の値をシフト間隔に設定する。Ｓ１６０５ではこの時点で設定された値を元に撮像枚数を計算する。
撮像枚数Ｎの計算式は、
Ｔ＜Ｓのときは Ｎ＝１［枚］、
Ｔ≧Ｓであり、シフト開始位置が上端または下端のときは、
Ｎ＝ＣＥＩＬ（Ｔ／Ｓ）＋１［枚］ （１）
Ｔ≧Ｓであり、シフト開始位置が中心のときは、
Ｎ＝２×ＣＥＩＬ（Ｔ／２／Ｓ）＋１［枚］ （２）
となる。
ここで、ＣＥＩＬ（Ｘ）は、Ｘ以上の最小の整数を求める関数である。
【００６２】
なお、式（１）において「＋１」をしているのは、検体の上端と下端の両方の位置が必ず撮像する範囲の内部に含まれるようにするためである。例えば、シフト開始位置が下端でＴ＝３μｍ、Ｓ＝２μｍのとき、撮像枚数は３枚となり、３枚目の撮像位置は検体の上端を超えるが、検体が存在する範囲をカバーしている。式（２）においても同様の考え方を用い、中心から一方の端に対する厚みＴ／２をカバーするのに必要な枚数（ＣＥＩＬ（Ｔ／２／Ｓ）＋１）を求め、それを２倍し、重複する中心の１枚を引いた式となっている。前記の計算式はあくまで一例で、式（１）でＴ／Ｓが整数とならない場合には、検体の上端と下端の両方の位置で撮像を行うため、Ｎ−１枚目とＮ枚目の間のシフト間隔Ｓではなく、Ｔ−Ｓ×（Ｎ−２）に設定する等の変形も可能である。
【００６３】
被写界深度は、像面位置を固定したときに像面に鮮明な像を結び得る物体の位置に対する許容範囲である。被写界深度は物体側の光軸上のピントが合う範囲を表し、像面の光軸方向のピントが合う範囲である焦点深度と対応関係にある。
被写界深度はプレ計測ユニット１０２の撮像光学系３０５および開口絞り３０６の状態から計算できる。しかし、逐次計算で求めるのは煩雑なため、焦点位置や開口絞りなどの撮像条件ごとに被写界深度を予め計算して、被写界深度のデータベースを用意しておき、ホストコンピュータ１１０が必要に応じてデータベースから被写界深度の値を読み出すようにするとよい。
【００６４】
理解を助けるため、Ｚステージ制御パラメータの計算の具体例を示す。
例えば、撮像光学系３０５の被写界深度が０．５μｍであり、プレ計測により推定された染色方法がパパニコロウ染色であり、制御情報として、
（パパニコロウ染色、９枚、２０μｍ、上端、２．５μｍ、深度指定）
が得られたとする。
「深度指定」のため、図１４のＳ１６０４において被写界深度０．５μｍがシフト間隔に設定され、撮像枚数Ｎは、式（１）により、
Ｎ＝ＣＥＩＬ（２０［μｍ］／０．５［μｍ］）＋１＝４１［枚］
となる。
従って、計算されるＺステージ制御パラメータは、
（シフト開始位置、シフト間隔、枚数）＝（上端、０．５μｍ、４１枚）
となる。
【００６５】
次に、プレ計測により推定された染色方法がＨＥ染色であり、制御情報として、
（ＨＥ染色、１枚、３μｍ、中心、０μｍ、枚数指定）
が得られたとする。
「枚数指定」のため、Ｓ１６０２にてシフト間隔を計算するが、Ｎ＝１ゆえ、シフト間隔は０μｍとなる。
従って、計算されるＺステージ制御パラメータは、
（シフト開始位置、シフト間隔、枚数）＝（中心、０μｍ、１枚）
となる。
【００６６】
以上述べた方法により、検体の染色方法に応じて適切な撮像枚数や撮像間隔が設定される。すなわち、奥行き方向の観察が必要なパパニコロウ染色では、細かいシフト間隔で複数枚の撮像が行われ、逆に奥行き方向の観察が必要ないＨＥ染色では撮像枚数を１とすることでデータ量を抑制できる。
【００６７】
（プレ計測推定制御処理：撮像制御処理Ｓ９０４）
図１３は撮像制御処理Ｓ９０４の内部処理を示している。
Ｓ１７０１では、まずコントローラ１０８が搬送機構を制御して、プレパラート２０４をプレ計測ユニット１０２から本計測ユニット１０１のステージ２０３へと移動させる。そしてコントローラ１０８は、Ｓ９０３で計算したＺステージ制御パラメータを参照し、本計測ユニット１０１のフォーカス位置制御を行う。例えば、シフト開始位置が「下端」であれば、スライドグラス上端に、「中心」ならスライドグラス上端から検体厚さの半分だけ検体内部に進んだ位置に、「上端」ならスライドグラス上端から検体厚さだけ検体内部に進んだ位置にフォーカスを合わせる。
【００６８】
次にＳ１７０２では、コントローラ１０８が、撮像枚数が１より多いか否かを判定する。撮像枚数が１の場合には、Ｓ１７０６に進み、本計測ユニット１０１にて現在のフォーカス位置の画像を撮像し、終了する。
撮像枚数が１より多い場合にはＳ１７０３に進み、本計測ユニット１０１にて撮像を行う。Ｓ１７０４では、コントローラ１０８が、全ての画像を取得したかを判定し、未取得の場合にはＳ１７０５に進む。Ｓ１７０５では、コントローラ１０８が、Ｚステージ制御パラメータに基づいて、ステージ２０３を奥行き方向にシフト間隔だけ移動させる。これにより、フォーカス位置が検体の厚さ方向にシフト間隔分ずれることになる。そして、再びＳ１７０３により撮像が行われる。Ｚステージ制御パラメータで指定された撮像枚数の画像が取得されるまで、Ｓ１７０３〜Ｓ１７０５の処理が繰り返される。
【００６９】
本計測ユニット１０１で取得した画像データはホストコンピュータ１１０に送られる。奥行き方向を変えて撮像した画像データは奥行き位置毎に別のファイルとして保存・管理しても良いし、１つのファイルにまとめて保存・管理しても良い。
【００７０】
以上述べた実施例１の方法によれば、プレ計測により検体の染色方法を推定し、それに基づいて適切な撮像枚数、シフト間隔、撮像方法を自動で設定することができる。その結果、データ量（撮像枚数）を削減し、データ送信／保存の両面でスループットを向上させる効果が実現できる。また奥行き方向の観察が必要な場合には複数枚の撮像が行われるため、観察に必要な情報が欠落することを防ぐことができる。
これにより、バーチャル・スライド・システムで様々な部位に様々な染色を施したスライドを混在させた大量のスライドをバッチ処理で撮像する場合でも、スライド毎に人の判断が介在する必要がないため、撮像に必要な作業量を低減する効果が実現できる。
【００７１】
本実施例の方法は、既にある染色方法に留まらず、新しい染色方法にも簡単に対応できるという利点も有する。すなわち、新しい染色方法が現れた場合には、図９に示すように、新しい染色方法の色ヒストグラムを作成し、データベース１３０４に追加するだけで良い。
【００７２】
本実施例では、ＲＧＢの３色で撮像した情報を色変換して染色方法を判定する方法を述べたが、本発明はこの方法に限定されない。例えば、プレ計測で検体のスペクトル（分光特性）データを取得し、データベース１３０４に格納した染色方法毎のスペクトルデータと比較することで、染色方法を特定してもよい。スペクトルの比較により、色以上に正確に染色方法を区別することが出来る。
【００７３】
［実施例２］
実施例２では、実施例１とは別の手段を用いてプレ計測による奥行き情報を推定することで実施例１と同様の効果を実現する。
実施例２のプレ計測推定制御処理のフローは実施例１と同じく図４（ｂ）で表されるが、図４（ｂ）の各ステップの内部処理が若干異なっている。
【００７４】
（プレ計測推定制御処理：プレ計測データ取得処理Ｓ９０１）
まず、図１４を用いて実施例２におけるプレ計測データ取得処理Ｓ９０１の処理を説明する。
ステージ設定処理Ｓ１８０１では、コントローラ１０８が搬送機構を制御して、プレ計測ユニット１０２のステージ３０３にプレパラート２０４をセットする。次に照明照射処理Ｓ１８０２で光源３０１を点灯させる。次に絞り撮像処理Ｓ１８０３ではある程度絞りを絞った状態で検体の撮像を行う。次に開放撮像処理Ｓ１８０４ではＳ１８０３よりも絞りを開けた状態で検体の撮像を行う。すなわち、異なる絞り（Ｆ値）で複数回の撮像を行うのである。その結果、プレ計測データ取得処理Ｓ９０１では、焦点位置と画素数は同じであるが、被写界深度が異なる複数（本実施例では２枚）のプレ計測画像が得られる。
【００７５】
（プレ計測推定制御処理：奥行き情報推定処理Ｓ９０２）
続いて、奥行き情報推定処理Ｓ９０２の内部処理について説明する。実施例２の奥行き情報推定処理Ｓ９０２では、実施例１と異なり、画質評価指標を用いて、プレ計測データ取得処理Ｓ９０１で取得した２枚の画像の違いを評価する点に特徴がある。
【００７６】
画質評価方法として、単純に２枚の画像の各画素の差の絶対値から画像全体の標準偏差を求める方法を用いることができる。また、画質評価の分野でよく知られているＰＳＮＲ（Ｐｅａｋ Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）やＳＳＩＭ（Ｓｔｒｕｃｔｕａｌ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）などの客観評価指標を用いることも可能である。センサノイズの影響を排除するため、撮像画像にメディアンフィルタなどのフィルタリング処理を行ってから画質評価しても良い。
また焦点が合った画像領域を比較対象とするため、中周波成分や高周波成分を抽出する
周波数フィルタリング（バンドパスフィルタやハイパスフィルタなど）を適用してから画質評価しても良い。
計算した画質評価指標値はＲＡＭ４０２などコンピュータ上の適切な場所に記憶しておく。
【００７７】
図１５と図１６を用いて、絞り撮像処理Ｓ１８０３および開放撮像処理Ｓ１８０４で取得される画像の違いを説明する。
図１５において、１９０２は検体であり、検体１９０２中の２つの円形部分は染色された観察対象を模式的に示している。焦点位置１９０１は検体１９０２よりも１μｍ上側に設定されている。撮像光学系３０５では開口絞り３０６を絞ると被写界深度が深くなり、開けると被写界深度が浅くなる傾向がある。絞り撮像の被写界深度Ｄｃは５μｍ、開放撮像の被写界深度Ｄｏは２．０μｍとする。また検体１９０２の厚みは４μｍとする。検体１９０２の厚みは実施例１で述べたレーザ変位計１０３を用いて測定される。
【００７８】
絞り撮像では被写界深度Ｄｃが検体１９０２の厚さよりも深いため、検体１９０２の厚さ全体に焦点が合った画像が得られる。一方、開放撮像では被写界深度Ｄｏが検体１９０２の厚さよりも浅いため、検体内部の像がぼけた画像が得られる。（一般に絞りを開くと合焦位置で解像度が向上するが、被写界深度が浅くなることによるボケと比較して変化は僅かであり、画質評価指標値への影響は少ない。）
【００７９】
図１６（ａ）〜図１６（ｃ）は絞り撮像と開放撮像で得られる画像の違いを定性的に説明する模式図である。
図１６（ａ）は絞り撮像処理Ｓ１８０３で取得した画像２００１、図１６（ｂ）は開放撮像処理Ｓ１８０４で取得した画像２００２、図１６（ｃ）は２つの画像２００１と２００２の差分画像２００３を示している。
各画像に示された２つの円形の像が、染色された観察対象を表している。画像２００１では検体全体に合焦しており鮮鋭な像が得られているのに対し、画像２００２では光学的なボケにより像がぼやけている様子が示されている。差分画像２００３は、画像２００１と画像２００２の各画素の差の絶対値をＣＰＵ４０１で計算することで得られる。
【００８０】
上記から、絞りを変えて撮像した２枚の画像の違いは、検体１９０２に含まれる物体の３次元的な情報の分布を間接的に表現していると言える。すなわち、画像の違いが大きい場合には、染色された観察対象が開放撮像での被写界深度の外側の領域にも多く存在しており、奥行き方向の観察が必要であると推定できる。逆に画像の違いが小さい場合には、染色された観察対象の奥行き方向の分布は小さく、奥行き方向の観察の必要性も小さいと推定できる。このような推定結果に基づいて本計測での奥行き方向の撮像枚数を制御すれば、観察に必要な情報を欠落させることなく、撮像枚数（データ量）を削減することが可能となる。
【００８１】
（プレ計測推定制御処理：撮像条件計算処理Ｓ９０３）
続いて、撮像条件計算処理Ｓ９０３の内部処理を図１７を用いて説明する。
撮像条件計算処理Ｓ９０３では、ホストコンピュータ１１０が以下の手順でＺステージ制御パラメータを計算する。
【００８２】
Ｓ２１０１では、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ９０２で計算された画質評価指標値に対応する制御情報をデータベース２１００から取得する。このデータベース２１００は、外部記憶装置４１１または他のコンピュータシステム４０５に格納されている。ここで得る制御情報は、画質評価指標値とそれに対応する撮像枚数である。
データベース２１００に格納されている画質評価指標値毎の制御情報の一例を以下に示す。
【表１】
この例では、画質評価指標値としてＰＳＮＲを用いている。ＰＳＮＲは２枚の画像の違いが小さいほど値が大きくなる性質がある。上記は画像の違いが小さい場合には撮像枚数を減らし、差が大きい場合には撮像枚数を増やすルールとなっている。
例えば、絞り撮像と開放撮像で得られた２枚の画像のＰＳＮＲが３０未満であった場合は、撮像枚数は９枚となる。ＰＳＮＲが４５以上であった場合には撮像枚数は１枚となる。
【００８３】
画質評価指標値毎の撮像枚数の最適値は、プレ計測ユニット１０２の絞り撮像と開放撮像の被写界深度の差、本計測ユニット１０１の絞り（被写界深度）などの撮像条件に依存する。そのため、プレ計測ユニット１０２と本計測ユニット１０１の撮像条件ごとに求めた制御情報（撮像枚数）をデータベース２１００に格納しておくことが望ましい。ホストコンピュータ１１０は、コントローラ１０８を通じてプレ計測ユニット１０２および本計測ユニット１０１の撮像条件を取得し、適切な制御情報を読み出せばよい。
【００８４】
続いてＳ２１０２では、ホストコンピュータ１１０は、制御情報に基づき撮像枚数が１より多いか否かを判定する。撮像枚数が１枚の場合には、シフト間隔を計算する必要はないため、そのまま終了する。撮像枚数が１枚より多い場合にはＳ２１０３に進み、シフト間隔を計算する。
【００８５】
Ｓ２１０３では、ホストコンピュータ１１０は、検体厚さＴ［μｍ］と撮像枚数Ｎから、次式でシフト間隔Ｓ［μｍ］を計算する。なお、本実施例ではシフト開始位置は上端として考える。また検体厚さＴはレーザ変位計１０３を用いて測定された値である。
Ｓ＝Ｔ／（Ｎ−１）
例えば、検体厚さが４μｍであり、ＰＳＮＲが３０未満で撮像枚数が９枚である場合、シフト間隔Ｓは、０．５μｍ（＝４／（９−１））と求まる。
【００８６】
最後に撮像制御処理Ｓ９０４において本計測ユニット１０１を用いて本計測の撮像を実行する。処理は実施例１と同じであるため、説明を省略する。
【００８７】
（実施例２の変形例）
本実施例では検体の奥行きを一つの層として撮像枚数を求めたが、検体に厚みがある場合には奥行き方向に複数の層に分け、層ごとに必要な撮像枚数を求めることもできる。この方法によれば、検体の奥行き方向の特徴に応じて撮像枚数の最適化を行うことができ、更なるデータ量の削減が期待出来る。図１８を用いてその例を示す。
【００８８】
図１８の斜線部２２０１はスライドグラス２２０３とカバーグラス２２０４の間に封入された病理切片の一領域を示す。斜線部２２０１とカバーグラス２２０４の間には、染色された物体（黒い円で示した部分）が存在しない領域２２０２が存在するとする。
プレ計測では、検体（カバーグラス２２０４の下端とスライドグラス２２０３の上端の間の距離）を所定の厚みＧ［μｍ］の層に分割し、層ごとに上述したＳ９０１〜Ｓ９０３の処理を行う。厚みＧは、絞り撮像と開放撮像における被写界深度の差に基づいて決定す
るとよい。
【００８９】
例えば図１８に示すように、検体が３つの層に分割された場合には、奥行き方向に位置の異なる３つの焦点位置２２００ａ、２２００ｂ、２２００ｃで絞りを変えた撮像を行い、それぞれの画質評価指標値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３を求める。
焦点位置２２００ａでは被写界深度内に染色された物体が存在しないため、絞り撮像と開放撮像の画像の違いは小さい。一方、焦点位置２２００ｂ、２２００ｃでは、焦点位置近傍に染色された物体が存在するため、絞り撮像と開放撮像の画像の違いは大きくなる。例えば画質評価指標値としてＰＳＮＲを用いた場合、Ｉ１に比べてＩ２、Ｉ３は小さい値となる。
【００９０】
ホストコンピュータ１１０は、画質評価指標値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３を用いてデータベース２１００から各層の制御情報を取得し、各層の撮像枚数Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３を決定する。そして、各層のシフト間隔Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３を次式で求める。
Ｓｉ＝Ｇ／（Ｎｉ−１） （ｉ＝１，２，・・・）
【００９１】
以上述べた実施例２の方法によれば、プレ計測において開口絞りを変えたときのボケ量を評価することで検体内部の三次元的な物体の分布を推測し、撮像に必要な枚数を求めることができる。その結果、撮像枚数を適正化し、データ量を抑え、スループットを向上させることができる。また奥行き方向の観察が必要な場合には複数枚の撮像が行われるため、観察に必要な情報が欠落することを防ぐことができる。
【００９２】
標本の色の濃さや染色による色の違いが画像の差に影響する場合も想定されるが、その場合には実施例１の染色方法推定と組み合わせ、染色方法をインデックスとして分類された画質評価指標値毎の制御情報を参照することで、精度を高めることが出来る。
【００９３】
また本実施例では、絞り撮像処理では開口絞りを狭めることによりピントを合わせた画像を生成したが、例えば、焦点位置を変えながら連続的に撮影した動画像（焦点位置の異なる複数枚の画像）を取得し、その複数枚の画像を合成することにより全焦点画像を生成しても良い。この処理は焦点合成（フォーカス・スタッキング）と呼ばれる。この場合、全焦点画像と全焦点画像を作る元となった複数枚の画像のそれぞれの間で画像の違いを評価することで、本実施例と同様に奥行き方向の情報を推定し、必要な撮像枚数を決定できる。
【００９４】
また本実施例ではモノクロ（グレースケール）画像を想定して説明を行ったが、カラー画像でも同様の画質評価は可能であり、カラー画像で撮像する場合も本発明の範疇とする。
また本実施例では、画質評価指標の例としてＰＳＮＲ、ＳＳＩＭを挙げたが、差分の標準偏差や正規化相互相関（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）など様々な画質評価指標が適用可能である。画像全体の値だけでなく差の最大値に注目して評価しても良い。これにより局所的に存在する大きな変化を見逃さず画像を取得することができる。
また本実施例では、プレパラート全体で検体内物体の３次元的な分布を推定したが、図５（ｂ）の領域分割のようにプレパラートの撮像領域毎に、検体内物体の３次元的な分布を推定しても良い。この場合、領域分割のサイズは任意に設定できる。
【００９５】
［実施例３］
図１９に示すように、実施例３では、プレ計測推定制御処理の処理フローの奥行き情報推定処理Ｓ９０２（図４（ｂ）参照）が関心領域推定処理Ｓ２３０２に置き換わる点に特徴がある。関心領域推定処理Ｓ２３０２では、プレ計測で撮像した画像データを分析し、
その特徴からユーザの関心領域を推定する処理を行う。そして撮像条件計算処理Ｓ２３０３では、関心領域の推定結果に基づいてＺステージ制御パラメータが計算される。
以下、関心領域推定処理Ｓ２３０２から撮像制御処理Ｓ２３０４について詳しく説明する。なお、プレ計測データ取得処理Ｓ２３０１の内容は実施例１と同じであるため、説明を省略する。
【００９６】
（プレ計測推定制御処理：関心領域推定処理Ｓ２３０２）
関心領域の推定は、図２０（ａ）に示すように、個別評価値計算処理Ｓ２４０１、総合評価値計算処理Ｓ２４０２、撮像領域計算処理Ｓ２４０３の３ステップからなる。Ｓ２４０１では、複数の指標について評価を行い、指標別にプレ計測データ内の関心領域を推定する。評価指標としては、画像輝度・分散・彩度などが挙げられる。評価指標ごとにプレ計測データと同じサイズの評価マップを出力する。次に、Ｓ２４０２では、評価指標ごとの評価マップを重みを付けて統合することで総合評価マップを生成する。最後に、Ｓ２４０３で総合評価マップを用いて撮像する意味のある有効領域を決定する。
以下、各ステップの詳細について述べる。
【００９７】
（１）個別評価値計算処理Ｓ２４０１
生物顕微鏡ではプレパラートの下側から照らした光、即ち、透過光を色の差で観察する。そのため、検体の厚みと観察画像の輝度低下には一定の相関がある。また彩度が高い（特定の色に偏っている）ことは元々透明に近い細胞が観察のために染色されていることと相関が高い。また分散が大きいことはその画素は周囲と比べて変化を有する、即ち観察対象である可能性が高いことを示す。従って、これらの評価値は、間接的ではあるが、詳細な観察が必要なことを示している。そして間接的な条件が重複することで観察対象である確率は高くなる。
【００９８】
図２０（ｂ）は個別評価値計算処理Ｓ２４０１の内部処理フローを示している。
まず輝度評価処理Ｓ２５０１について説明する。ホストコンピュータ１１０は、プレ計測データの画素ごとの輝度値Ｙを求める。例えば、プレ計測データを色変換処理でｓＲＧＢに変換した後、
Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ
により輝度値Ｙを求める。
次にホストコンピュータ１１０は、輝度値Ｙから画素ごとの輝度評価値Ｖ１を求める。輝度評価値Ｖ１は輝度値Ｙが小さいほど（低輝度であるほど）大きくなるように設定される。例えば本実施例では、
Ｖ１＝（（Ｙｍａｘ−Ｙ）／Ｙｍａｘ）×Ｌ１
によりＶ１を求める。ここでＹｍａｘは輝度Ｙの最大値であり、Ｌ１は輝度評価値Ｖ１の値域を調整するためのパラメータである。本実施例では、Ｌ１は１０に設定され、輝度評価値Ｖ１は０から１０の間の値をとる。
輝度評価処理Ｓ２５０１ではプレ計測データの全画素について輝度評価値Ｖ１が計算され、輝度評価画像ＥＶ１が生成される。
【００９９】
次に彩度評価処理Ｓ２５０２について説明する。
ホストコンピュータ１１０は、プレ計測データをＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に色空間変換する。この処理は、ｓＲＧＢ色空間をＸＹＺ色空間に変換し、その後ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換することで実現できる。ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間では、Ｌ＊は輝度成分を、ａ＊、ｂ＊は色成分を表す。色の鮮やかさ、即ち彩度Ｃは、色成分（ａ＊，ｂ＊）の原点からの距離として求めることができる。
次にホストコンピュータ１１０は、彩度Ｃから画素ごとの彩度評価値Ｖ２を求める。彩度評価値Ｖ１は彩度Ｃが大きいほど（高彩度であるほど）大きくなるように設定される。例えば本実施例では、
Ｖ２＝（Ｃ／Ｃｍａｘ）×Ｌ２
によりＶ２を求める。ここでＣｍａｘは彩度の最大値（同じ色相の最も色純度が高い色点の彩度）であり、Ｌ２は彩度評価値Ｖ２の値域を調整するためのパラメータである。本実施例では、Ｌ２は１０に設定され、彩度評価値Ｖ２は０から１０の間の値をとる。
彩度評価値Ｖ２を求める際に、特定の色相に重みを付けることも可能である。染色により頻繁に見られる色、例えばヘマトキシリンで核を染色したときに現れる青が出現したときには評価値Ｖ２が大きくなるようにしてもよい。
彩度評価処理Ｓ２５０２ではプレ計測データの全画素について彩度評価値Ｖ２が計算され、彩度評価画像ＥＶ２が生成される。
【０１００】
次に分散評価処理Ｓ２５０３について説明する。
ホストコンピュータ１１０は、ＲＧＢの各チャネルについて分散を計算し、それらを合計することで画素ごとの分散評価値Ｖ３を求める。本実施例では、他の評価値Ｖ１、Ｖ２と同様、０から１０の値をとるように分散評価値Ｖ３が正規化される。
以下、各画素における分散の計算方法を述べる。まず処理対象画素を中心として一定サイズの矩形（例えば、９×９画素）内の平均を計算する。次にその平均値を用いてその矩形内の分散を求める。この処理をチャネルごとに行う。
分散評価処理Ｓ２５０３ではプレ計測データの全画素について分散評価値Ｖ３が計算され、分散評価画像ＥＶ３が生成される。
【０１０１】
（２）総合評価値計算処理Ｓ２４０２
次に、Ｓ２４０２の総合評価値計算処理の詳細を述べる。
前述したように、Ｓ２４０１の処理でプレ計測データと同じサイズを持つ輝度評価画像ＥＶ１、彩度評価画像ＥＶ２、分散評価画像ＥＶ３が生成される。Ｓ２４０２ではそれらを元に総合評価した総合評価画像を作成する。今、総合評価画像をＴＥＶとすると、
ＴＥＶ＝ｆ（ＥＶ１，ＥＶ２，ＥＶ３）
で表現できる。関数ｆには種々の変形例が考えられるが、本実施例では代表として、
ＴＥＶ＝ＥＶ１＋ＥＶ２＋ＥＶ３
の形を考える。
この総合評価画像ＴＥＶでは、各画素の値（総合評価値とよぶ）は０から３０の値をとり、低輝度・高彩度・高分散の箇所が大きな値をとる。すなわち、総合評価値が大きい画素は近似的に関心領域を示していることが分かる。
【０１０２】
総合評価画像の求め方は上記の方法に限られない。例えば、α、β、γの重み付け係数を用いて、
ＴＥＶ＝αＥＶ１＋βＥＶ２＋γＥＶ３
のように求めても良い。
また加算以外にも、関心領域である低輝度・高彩度・高分散の箇所が特定できるならば、様々な個別評価関数、総合評価関数を設定することが出来る。
例えば、以下のような乗算表現も可能である。
ＴＥＶ＝Ｋ（ＥＶ１）α×（ＥＶ２）β×（ＥＶ３）γ
（α、β、γ、Ｋは定数）
【０１０３】
（３）撮像領域計算処理Ｓ２４０３
最後に、撮像領域計算処理Ｓ２４０３では、ホストコンピュータ１１０は、前述の総合評価値を用いて撮像対象領域を決定する。ここでは、総合評価値が所定の閾値以上（例えば５以上）の画素を抽出して、その抽出された画素群の外接矩形を撮像対象領域とし、それ以外の領域は撮像対象外とする。
【０１０４】
（プレ計測推定制御処理：撮像条件計算処理Ｓ９０３）
次に撮像条件計算処理Ｓ２３０３の内部処理を、図２１（ａ）と図２１（ｂ）を用いて説明する。
Ｓ２６０１では、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ９０２で計算された総合評価値に対応する制御情報と領域分割サイズとをデータベース２６００から取得する。このデータベース２６００は、外部記憶装置４１１または他のコンピュータシステム４０５に格納されている。
この制御情報には総合評価値の範囲をインデックスとして、
（総合評価値範囲、シフト間隔）
が記載されている。
また、領域分割サイズは次のＳ２６０２で行う領域分割のサイズを示している。
【０１０５】
総合評価値が高ければ、関心領域である可能性が高いのでシフト間隔は小さく、逆に総合評価値が低ければ、関心領域である可能性が低いのでシフト間隔は大きくする。例えば、総合評価値とシフト間隔には以下のような関係がある。
【表２】
Ｄは、本計測ユニット１０１の被写界深度である。被写界深度Ｄは撮像光学系２０５や開口絞り２０６の状態などの撮像条件により変化する。そのため、焦点位置や開口絞りなどの撮像条件ごとに被写界深度Ｄを予め計算して、被写界深度のデータベースを用意しておき、ホストコンピュータ１１０が必要に応じてデータベースから被写界深度Ｄの値を読み出すようにするとよい。
【０１０６】
次にＳ２６０２では、ホストコンピュータ１１０が、Ｓ２６０１で取得した領域分割サイズを用いて、Ｓ２４０３で決定した撮像対象領域を複数のブロックに分割する。本実施例では、領域分割サイズは図５（ｂ）で示す領域６０１に対応する大きさに設定されている。このとき、図５（ｂ）で示す領域６０１より小さいサイズのブロックに分割しても良いが、ブロック毎に細かな制御ができる反面、全体の撮像回数は増えることになる。
【０１０７】
次にＳ２６０３では、ホストコンピュータ１１０が、ブロック毎に制御情報を用いてＺステージ制御パラメータを計算する。図２１（ｂ）に、Ｓ２６０３の詳細を示す。
Ｓ２７０１では、ホストコンピュータ１１０は、ブロック毎の繰り返し処理を開始するため、最初の処理対象となるブロック（例えば、撮像対象領域内の左上のブロック）を初期ブロックに設定する。
Ｓ２７０２では、ホストコンピュータ１１０は、制御情報に基づき、シフト間隔を求める。具体的には、ホストコンピュータ１１０は、ブロック内の総合評価値の最大値を当該ブロックの総合評価値に選び、その総合評価値に対応するシフト間隔を制御情報から選び出す。
例えば、総合評価値が１５のブロックに対しては、シフト間隔が被写界深度Ｄの２倍に設定される。本計測ユニット１０１の被写界深度Ｄが０．５μｍの場合、シフト間隔は１．０μｍとなる。
【０１０８】
次にＳ２７０３では、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ２７０２で計算したシフト間隔と検体の厚さとから撮像枚数を決定する。なお、検体厚さは実施例１で述べたレーザ変位計１０３などを使って測定してあるものとする。また、本実施例ではシフト開始位置は常
に検体厚さの下端、即ちスライドグラスの表面位置として説明する。
今、測定した検体厚さをＴ［μｍ］、シフト間隔をＳｉ［μｍ］とすると、ブロックｉにおける撮像枚数Ｎｉは、
Ｔ＜Ｓｉのときは Ｎｉ＝１［枚］、
Ｔ≧Ｓｉのときは Ｎｉ＝ＣＥＩＬ（Ｔ／Ｓｉ）＋１［枚］、
となる。（ｉ＝１，２，・・・）
【０１０９】
（プレ計測推定制御処理：撮像制御処理Ｓ９０４）
次に図２２を用いて、撮像制御処理Ｓ２３０４の処理内容を説明する。
まず、コントローラ１０８が、本計測ユニット１０１に対し、撮像対象の初期ブロックを設定する。本実施例では、撮像対象領域内の左上のブロックを最初の撮像対象に選ぶ。次にＳ２８０２にて、コントローラ１０８が本計測ユニット１０１のフォーカス位置を設定する。今、シフト開始位置は下端であるため、スライドグラス表面に焦点位置を合わせる。
次にＳ２８０３で、コントローラ１０８は処理対象ブロックｉにおける撮像枚数が１より多いか否かを判定する。１枚の場合はＳ２８０７に進み、撮像処理を行いＳ２８０８に進む。複数枚撮像の場合にはＳ２８０４に進み、ブロック毎のシフト間隔および枚数に従って撮像処理を行いＳ２８０５に進む。次にＳ２８０５ではブロック毎に設定された枚数の撮像が終了したかを判定し、終了した場合にはＳ２８０８に進み、未了の場合には、Ｓ２８０６で奥行き方向に焦点位置をシフトし、Ｓ２８０４で撮像処理を行う。
Ｓ２８０８では、コントローラ１０８は全ブロックの撮像が終了したかを判定し、未了の場合にはＳ２８０９に進み、次のブロックに移動する。全ブロックの撮像が終了した場合には処理を終了する。
【０１１０】
以上述べた実施例３によれば、プレ計測において画像特徴を分析し、関心領域を推定することにより、関心領域を撮像するために必要なシフト間隔を決定する。これにより、撮像に必要な枚数が適正化でき、撮像時に必要なファイル容量を削減し、データ送信／保存の両面でスループットを向上させる効果が実現できる。また奥行き方向の観察が必要な関心領域に対しては複数枚の撮像が行われるため、観察に必要な情報が欠落することを防ぐことができる。
【０１１１】
標本の色の濃さや染色による色の違いが画像の差に影響する場合も想定されるが、その場合には実施例１の染色方法推定と組み合わせ、染色方法をインデックスとして分類された総合評価値毎の制御情報を参照することで、精度を高めることが出来る。
また実施例３においても、実施例２と同様、図１８に示すように奥行き方向に焦点位置を変えてプレ計測を行い、総合評価値に従って、焦点位置近傍の撮像枚数を定めることが出来る。総合評価値が低い場合、観察対象が少ないと推測できるため、その近傍における撮像枚数を減らすことができる。
また実施例３では、輝度、彩度、分散の３つの評価値を用いたが、それらのうちの１つ又は２つの評価値を用いて関心領域を推定してもよい。また他の評価値を組み合わせることもできる。
【０１１２】
（他の実施例）
以上説明した各実施例は代表的な例にすぎず、本発明の実施に際しては、各実施例に対して種々の変形や変更が可能である。
例えば、上記実施例では、本計測ユニット１０１（第１の撮像ユニット）とそれより低倍率の撮像を行うプレ計測ユニット１０２（第２の撮像ユニット）の２つの撮像ユニットを用いている。別ユニット構成は、倍率ごとに撮像ユニットを分けることでレンズ駆動系が不要となり、撮像光学系のハードウエア構造を簡単化できるという利点と、プレ計測と本計測を並行処理できるためスループットが向上するという利点がある。しかし、プレ計
測と本計測とを同一の撮像ユニットを用いて行うこともできる。単一ユニット構成は、装置の小型化を図ることができるという利点がある。なお単一ユニット構成の場合は、撮像光学系で低倍率に設定しプレ計測を行っても良いし、固定倍率（つまりプレ計測と本計測とで同じ倍率）で撮像した画像データを間引き処理により低解像度化したものを撮像枚数の決定に用いても良い。
また、上記実施例では、カバーグラスが存在する領域を撮像対象として説明したが、検体が存在する領域のみを撮像対象とし、データ量を削減しても良い。その場合にはまず検体が存在する領域の外接矩形を求め、その領域内のみを撮像対象領域とする。撮像対象領域の決め方として、輝度が低い領域の外接矩形を求める手法は良く知られた公知の手法である。
【０１１３】
また、上記実施例では、染色方法毎の制御情報、画質評価指標値毎の制御情報、総合評価値に対する制御情報は予め準備された場合を想定し説明した。しかし、バーチャル・スライド・システムが持つマニュアル操作時のプレパラート毎のプレ計測で得た画像とその際にユーザが設定する撮像条件を利用することで新たな規則を作ることも可能である。例えば、多数のデータの分析に機械学習法を用いて有用な規則、判断基準を抽出し、新たな規則とすることも出来る。
【０１１４】
また上記実施例では、プレ計測ユニットでＲＧＢ３色のカラー画像あるいはモノクロ画像で撮像する場合について述べたが、分光画像データを用いても同様の処理が実行できる。分光画像データを用いるとスペクトル単位で検体の特徴を分析できる。
また、検体の分光データと人間の目の感度特性を表す２度視野等色関数の演算により、分光画像データからＲＧＢ３色のカラー画像データを容易に得ることが出来る。そのため、分光測定機能のあるプレ計測ユニットを用いることもできる。
【０１１５】
また上記実施例では、本計測装置およびプレ計測装置におけるカラーの撮像方法としてＲＧＢの３つの光源による３回露光で取得する方法を説明したが、それ以外の方法でもカラー撮像は可能である。
例えば、ＲＧＢ３色カラーフィルタがベイヤー配列された撮像素子を用いた場合、現像・合成処理Ｓ１００４でデモザイク処理を行うことでＲＧＢのカラー画像を取得できる。また撮像光学系３０５にダイクロイックプリズムなどの色分離素子を置き、ＲＧＢに色分離した像を３個の撮像素子を用いて撮像しても良い。その場合、現像処理においてＲＧＢに色分離した画像を合成することでＲＧＢのカラー画像を取得できる。
【０１１６】
また上記実施例では、図１に示すようなホストコンピュータ１１０とバーチャル・スライド・スキャナ１２０からなる構成のバーチャル・スライド・システムを説明したが、システム全体で本発明を実現できれば良く、装置構成は上記の限りではない。例えば、ホストコンピュータ１１０とバーチャル・スライド・スキャナ１２０を一体の装置としてもよい。
【符号の説明】
【０１１７】
１０１：本計測ユニット、１０２：プレ計測ユニット、１０８：コントローラ、１１０：ホストコンピュータ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像生成装置、及び、その方法に関し、特に、光学顕微鏡の観察対象であるプレパラート内の検体の特徴を分析し、その情報に基づき、光学顕微鏡の光軸方向に焦点位置を変化させた複数枚の２次元画像を取得する画像生成装置、及び、その方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
病理分野において、病理診断のツールである光学顕微鏡の代替として、プレパラートに載置された被検試料を撮像しデジタル化してディスプレイ上での病理診断を可能とするバーチャル・スライド・システムがある。バーチャル・スライド・システムによる病理診断画像のデジタル化により、従来の被検試料の光学顕微鏡像をデジタルデータとして取り扱える。それによって、遠隔診断の迅速化、デジタル画像を使った患者への説明、希少症例の共有化、教育・実習の効率化、などのメリットが得られる。
【０００３】
バーチャル・スライド・システムで光学顕微鏡での操作を仮想化で実現するためには、プレパラート上の被検試料全体像をデジタル化する必要がある。被検試料全体像のデジタル化により、バーチャル・スライド・システムで作成したデジタルデータをＰＣやワークステーション上で動作するビューアソフトで観察することができる。被検試料全体像をデジタル化した場合の画素数は、通常、数億画素から数十億画素であり、非常に大きなデータ量となる。
【０００４】
バーチャル・スライド・システムで作成したデータの量は膨大であるが、それゆえ、ビューアで拡縮を行うことでミクロ（細部拡大像）からマクロ（全体俯瞰像）まで観察することができ、種々の利便性を提供する。必要な情報を予め全て取得しておくことで、低倍画像から高倍画像までユーザが欲する解像度・倍率による即時の表示が可能となる。
【０００５】
このように様々な利便性を提供するバーチャル・スライド・システムであるが、従来の光学顕微鏡観察に対して使い勝手で及んでいない部分も依然として残っている。
その１つが奥行き方向（光学顕微鏡の光軸に沿った方向或いはプレパラートの観察面に垂直な方向）の観察である。従来、医師は光学顕微鏡で観察する際には、ステージを光軸方向に微動させてプレパラート中の検体中のピント位置を変えて、組織や細胞の立体構造を把握していた。しかし、バーチャル・スライド・システムでは画像一枚のデータ量が非常に大きいため、通常、１枚の平面（または曲面）で画像を撮像し、奥行き方向の画像は取得しないのが一般的である。これは奥行き方向を変えた複数枚の２次元画像の取得がデータ容量の点でも撮像時間の点でも難があることを示している。
【０００６】
仮に奥行き方向の情報が必要な場合には、事前に撮像する枚数または間隔を設定して撮像するが、検体によって厚さが異なるため、単一の設定ではデータ量の不要な増大やスループット（単位時間あたりの処理枚数）の低下が起こりうる。
また別の対策として標本ごとに人が介在し、個別に奥行き方向の撮像条件を設定する対応も考えうるが、大量枚数処理においては、人が介在する手間が掛かり、作業効率が落ちることになる。
【０００７】
奥行き方向の情報取得方法に関しては、従来、以下の提案がされている。
特許文献１に開示された方法では、オートフォーカスを用いてプレパラートのカバーグラスの位置を計測し、ユーザの操作で中心位置を定める。そして、ユーザが指定する間隔と枚数（或いは範囲と枚数）の設定値を用いて、奥行き方向にステージをシフトさせて、
焦点位置を変えた複数枚の画像を取得する。
また特許文献２では拡大観察装置による三次元画像データの取得において、装置から被写界深度の情報を取得し、被写界深度分だけ奥行き方向にシフトして焦点位置を変えた複数枚の画像を取得する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００５−１２８４９３号公報
【特許文献２】特開２００７−３１６４３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら上述した従来の技術においては、以下のような問題があった。
一般に病理診断では医師は多数のスライドを観察する。そのため、診断数が多い病院では大量のプレパラートを短時間（例えば一晩）でデジタル化できる大量枚数のバッチ処理機能を備えたバーチャル・スライド・システムを必要としている。
【００１０】
特許文献１の装置では、プレパラート一枚ごとに撮像間隔と枚数（或いは範囲と枚数）を定める必要があり、大量枚数の自動撮像に対応できないという問題があった。
特許文献２の装置においては、対象物の高さを被写界深度で割ることで撮像枚数を決定するフルオートモードを利用することで、大量枚数の自動撮像が可能である。しかしながら、この方法では、検体（観察対象）の種類や状態によらず、被写界深度に応じた一定の間隔で撮像が行われるため、過剰な枚数取得になるという問題があった。
撮像枚数の増加はデータ量の増大や処理効率（スループット）の低下を招くため好ましくない。特に画像の高解像度化、大サイズ化が進むにつれ、この問題は深刻となる。とはいえ、枚数を減らすために単純に撮像間隔を広げるなどしてしまうと、観察すべき情報が欠落してしまうおそれもある。このように、自動撮像の効率化と重要な情報の欠落防止とはトレードオフの関係にある。
【００１１】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、人の介在を必要としない自動設定、およびデータ量の削減によるスループット向上の実現を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の第１態様は、被写体が設置されるステージと、撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、前記ステージおよび前記撮像ユニットを制御する制御手段と、前記撮像ユニットにより得られる画像データを処理する画像処理手段と、を備え、前記画像処理手段は、前記ステージ上の被写体を撮像することで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定し、前記制御手段は、前記画像処理手段で決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する画像生成装置を提供する。
【００１３】
本発明の第２態様は、被写体が設置されるステージと、撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、を備える画像生成装置における画像生成方法であって、前記撮像ユニットで前記ステージ上の被写体を撮像するプレ計測ステップと、前記プレ計測ステップで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定する決定ステップと、前記決定ステップで決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回
撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する本計測ステップと、を含む画像生成方法を提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、人の介在を必要としない自動設定、およびデータ量の削減によるスループット向上が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】バーチャル・スライド・システムの構成図。
【図２】本計測ユニットとプレ計測ユニットの構成図。
【図３】ホストコンピュータの内部構成図。
【図４】実施例１の本計測処理とプレ計測推定制御処理のフローチャート。
【図５】本計測とプレ計測の撮像領域を説明する図。
【図６】ＸＹステージおよびＺステージの移動方向を説明する図。
【図７】実施例１のプレ計測データ取得処理と奥行き情報推定処理のフローチャート。
【図８】実施例１の染色方法推定に用いる色ヒストグラムを説明する図。
【図９】実施例１の染色方法推定方法を説明する図。
【図１０】実施例１の撮像条件計算処理のフローチャート。
【図１１】レーザ変位計を用いた検体厚さの測定方法を説明する図。
【図１２】実施例１のＺステージ制御パラメータ計算処理のフローチャート。
【図１３】実施例１の撮像条件計算処理のフローチャート。
【図１４】実施例２のプレ計測データ取得処理のフローチャート。
【図１５】実施例２の絞り撮像と開放撮像の被写界深度を説明する図。
【図１６】実施例２の絞り撮像と開放撮像で得られる画像の違いを説明する図。
【図１７】実施例２の撮像条件計算処理のフローチャート。
【図１８】実施例２の変形例である奥行き方向の層分割を説明する図。
【図１９】実施例３のプレ計測推定制御処理のフローチャート。
【図２０】実施例３の関心領域推定処理と個別評価値計算処理のフローチャート。
【図２１】実施例３の撮像条件計算処理とＺステージ制御パラメータ計算処理のフローチャート。
【図２２】実施例３の撮像制御処理のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
［実施例１］
（システムの全体構成）
図１は、本発明の画像生成装置の一実施例である、バーチャル・スライド・システムの構成を示している。
バーチャル・スライド・システムは、プレパラートの検体の撮像データを取得するバーチャル・スライド・スキャナ１２０とそのデータ処理・制御を行うホストコンピュータ１１０およびその周辺機器から構成されている。
【００１７】
ホストコンピュータ１１０にはユーザからの入力をキーボードやマウスなどの操作デバイスを通じて受け付ける操作部１１１、処理画像を表示する表示部１１２が接続される。
またホストコンピュータ１１０には、記憶装置１１３、他のコンピュータシステム１１４が接続されている。バーチャル・スライド・スキャナ１２０から取得した大容量のデータの記憶装置１１３への保存や他のコンピュータシステム１１４への送信が可能となっている。
【００１８】
バーチャル・スライド・スキャナ１２０の制御は、まずホストコンピュータ１１０がコ
ントローラ１０８に指示を送り、次にコントローラ１０８が接続している本計測ユニット１０１とプレ計測ユニット１０２を制御することで実現される。
本計測ユニット１０１はプレパラート内の検体診断のための高精細な画像を取得するユニットである。プレ計測ユニット１０２は本計測に先立って撮像を行うユニットで、本計測で精度の良い画像取得をするための制御情報取得を目的とした画像取得を行う。詳しくは後述するが、本発明において特徴的な処理はこのプレ計測ユニット１０２で撮像したデータを用いて本計測ユニット１０１を制御することで、奥行き方向に焦点位置を変えた複数枚の画像を取得する点にある。
【００１９】
本計測ユニット１０１およびプレ計測ユニット１０２で撮像された画像データはホストコンピュータ１１０に送られる。ホストコンピュータ１１０は送られた画像データを内部で処理できる構成となっている。本実施例で後述する奥行き情報推定処理では、プレ計測ユニット１０２で撮像した画像を解析対象とし、ホストコンピュータ１１０で分析する。
【００２０】
コントローラ１０８には変位計１０３が接続され、本計測ユニット１０１またはプレ計測ユニット１０２内のステージに設置されるプレパラートの位置や距離が測定できる構成となっている。変位計１０３は、本計測およびプレ計測を行うにあたり、プレパラート内の検体の厚みを計測するために用いられる。
またコントローラ１０８には本計測ユニット１０１およびプレ計測ユニット１０２の撮像条件を制御するための、開口絞り制御１０４、ステージ制御１０５、照明制御１０６、センサ制御１０７が接続されている。そして、それぞれはコントローラ１０８からの制御信号に従って、開口絞り、ステージ、照明、イメージセンサの動作を制御する構成となっている。
【００２１】
ステージにはプレパラートを光軸に垂直な方向に移動するＸＹステージと光軸に沿った方向に移動するＺステージがある。それぞれ、ＸＹステージは光軸に垂直な方向に分布する検体画像を、Ｚステージは奥行き方向に焦点位置を変えた画像を撮像するために用いる。図示しないが、バーチャル・スライド・スキャナ１２０は、複数のプレパラートをセット可能なラックと、ラックからステージ上の撮像位置へとプレパラートを送り出す搬送機構とが設けられている。多数のプレパラートの撮像をバッチ処理で行う場合は、コントローラ１０８が搬送機構を制御することで、ラックからプレパラートを１枚ずつプレ計測ユニット１０２のステージ、本計測ユニット１０１のステージの順に送り出す。
【００２２】
本計測ユニット１０１、プレ計測ユニット１０２には撮像した画像を用いてオートフォーカスを実現するＡＦユニット１０９が接続されており、コントローラ１０８を介して、本計測ユニット１０１、プレ計測ユニット１０２のステージの位置を制御することで合焦位置を探し出すことが出来る。オートフォーカスの方式は画像を用いるパッシブ型であり、公知の位相差検出方式やコントラスト検出方式が用いられる。
本実施例では、本計測ユニット１０１、プレ計測ユニット１０２がそれぞれ本発明の第１の撮像ユニット、第２の撮像ユニットに対応する。また、コントローラ１０８とホストコンピュータ１１０がそれぞれ本発明の制御手段と画像処理手段に対応する。
【００２３】
（本計測ユニット）
図２（ａ）は実施例１における本計測ユニット１０１の内部構成を示す図である。
光源２０１の光は照明光学系２０２を通じ、光量ムラが無いように均一化され、ステージ２０３の上に設置されたプレパラート２０４を照射する。プレパラート２０４は観察対象となる組織の切片や塗抹した細胞をスライドグラス上に貼り付け、封入剤とともにカバーグラスの下に固定したものであり、観察対象（被写体）を観察可能な状態に準備したものである。
【００２４】
撮像光学系２０５は観察対象の像を拡大して撮像手段である撮像部２０７に導くものである。プレパラート２０４を通った光は撮像光学系２０５を介して、撮像部２０７上の撮像面で結像する。撮像光学系２０５の中には開口絞り２０６が存在し、開口絞り２０６を調整することで被写界深度が制御できる。
【００２５】
撮像面で結像したプレパラート内の像は、複数のイメージセンサから構成される撮像部２０７で光電変換が行われ、Ａ／Ｄ変換を実行した後、像は電気信号としてホストコンピュータ１１０に送られる。本実施例ではＡ／Ｄ変換を実行した後のノイズ除去や色変換処理、鮮鋭化処理に代表される現像処理はホストコンピュータ１１０内部で行うとして説明する。しかし、現像処理は撮像部２０７に接続された専用の画像処理ユニット（不図示）で行い、その後ホストコンピュータ１１０にデータを送信することも可能であり、そのような形態での実施も本発明の範疇とする。
【００２６】
（プレ計測ユニット）
図２（ｂ）は実施例１におけるプレ計測ユニット１０２の内部構成を示す図である。
光源３０１の光は照明光学系３０２を通じ、光量ムラが無いように均一化され、ステージ３０３の上に設置されたプレパラート２０４を照射する。プレパラート２０４を通った光は撮像光学系３０５により、撮像部３０７上の撮像面で結像する。撮像光学系３０５の中には開口絞り３０６が存在し、開口絞り３０６を調整することで被写界深度が制御できる。
【００２７】
撮像面で結像したプレパラート内の像は、イメージセンサを備えた撮像部３０７で光電変換が行われ、Ａ／Ｄ変換を実行した後、像は電気信号としてホストコンピュータ１１０に送られる。本実施例ではＡ／Ｄ変換を実行した後のノイズ除去や色変換処理、鮮鋭化処理に代表される現像処理はホストコンピュータ１１０内部で行うとして説明する。しかし、現像処理は撮像部３０７に接続された専用の画像処理ユニット（不図示）で行い、その後ホストコンピュータ１１０にデータを送信することも可能であり、そのような形態での実施も本発明の範疇とする。
【００２８】
（ホストコンピュータ）
図３は本発明におけるホストコンピュータ１１０の内部構成を示す図である。
ＣＰＵ４０１はＲＡＭ４０２やＲＯＭ４０３に格納されているプログラムやデータを用いてホストコンピュータ全体の制御を行う。またＣＰＵ４０１は、以降の実施例で説明する各種演算処理、データ処理、例えば、後述する奥行き情報推定処理や撮像条件計算処理を行う。
【００２９】
ＲＡＭ４０２は外部記憶装置４１１からロードされたプログラムやデータ、他のコンピュータシステム４０５からＩ／Ｆ（インターフェース）４０４を介してダウンロードしたプログラムやデータを一時的に記憶するエリアを備える。またＲＡＭ４０２は、ＣＰＵ４０１が各種の処理を行うために必要とするワークエリアを備える。ＲＯＭ４０３はコンピュータの機能プログラムや設定データなどを記憶する。ディスプレイ制御装置４０６は画像や文字等をディスプレイ４０７に表示させるための制御処理を行う。ディスプレイ４０７はユーザに入力を求めるための画面表示を行うとともに、バーチャル・スライド・スキャナ１２０から取得しＣＰＵ４０１で処理した画像データを画像表示する。
【００３０】
操作入力デバイス４０９はキーボードやマウスなどＣＰＵ４０１に各種の指示を入力することのできるデバイスにより構成される。ユーザはバーチャル・スライド・スキャナ１２０の動作を制御する情報を操作入力デバイス４０９により入力する。４０８は操作入力デバイス４０９を介して入力された各種の指示等をＣＰＵ４０１に通知するためのＩ／Ｏである。
【００３１】
外部記憶装置４１１はハードディスクなどの大容量情報記憶装置であり、ＯＳ（オペレーティングシステム）や以降の実施例で説明する処理をＣＰＵ４０１に実行させるためのプログラムやバッチ処理によりスキャンした画像データなどを記憶する。
外部記憶装置４１１への情報の書き込みや外部記憶装置４１１からの情報の読み出しはＩ／Ｏ４１０を介して行われる。コントローラ４１３はバーチャル・スライド・スキャナ１２０を制御するためのユニットであり、Ｉ／Ｆ（インターフェース）４１２を介してＣＰＵ４０１と制御信号および応答信号のやり取りをする。
【００３２】
コントローラ４１３は本計測ユニット１０１およびプレ計測ユニット１０２を制御する機能を持つ。Ｉ／Ｆ（インターフェース）４１４には上述以外のインターフェース、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサやＣＣＤイメージセンサの出力データを取り込むための外部インターフェースが接続されている。なおインターフェースとしてはＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４などのシリアルインターフェースやカメラリンクなどのインターフェースを使うことが出来る。このＩ／Ｆ４１４を通じて様々な周辺機器が接続できる。
【００３３】
（本計測処理）
本実施例のバーチャル・スライド・システムは、検体の撮像条件（撮像枚数など）を決定するための「プレ計測」と、検体を高解像で撮像する「本計測」とを実行する。本計測では、検体から１枚の画像データを取得する第１の処理と、焦点位置を変更しながら検体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理（Ｚスタックとよばれる）とが可能である。プレ計測で得られた画像に基づき決定された撮像条件に従って、第１の処理と第２の処理のいずれを実行するかが制御される。ここでは、プレ計測で得られた画像データを分析して撮像条件を決定し、その撮像条件に従って本計測ユニット１０１を制御する処理を「プレ計測推定制御処理」とよぶ。
以下、実際の処理の順番とは逆になるが、最初に本計測処理について説明し、その後で本実施例の特徴であるプレ計測推定制御処理について詳しく説明する。
【００３４】
図４（ａ）は本計測処理の処理フローを示す図である。
本計測データ取得処理Ｓ５０１では、コントローラ１０８の制御により、本計測ユニット１０１がプレパラートを撮像し、ホストコンピュータ１１０に画像データを送信する。
次に現像・補正処理Ｓ５０２において、ホストコンピュータ１１０が画像データに対し色変換処理、鮮鋭化処理、ノイズ低減処理などを実施する。これらの処理により、モニタ表示される画像の色を標本の実際の色に近づけることができるとともに、画像のノイズが抑えられる。
次に合成処理Ｓ５０３では、ホストコンピュータ１１０が、分割して撮像した物体面の画像をつなぎ合わせ、プレパラート上の対象領域（例えば２０ｍｍ角の領域）を映した像を作る。
次に圧縮処理Ｓ５０４では、ホストコンピュータ１１０が、合成したデータを圧縮し、データ容量を削減する。圧縮方法としては静止画圧縮符号化方式のＪＰＥＧやＪＰＥＧ２０００などを用いることが可能である。続いて、伝送処理Ｓ５０５では、ホストコンピュータ１１０が記憶装置１１３に画像データを送り、保存する。或いはホストコンピュータ１１０は、ネットワークＩ／Ｆを介してネットワーク上のコンピュータシステム１１４や画像サーバに画像データを送信してもよい。
【００３５】
（本計測処理：本計測データ取得処理Ｓ５０１）
図５、図６を用いて本計測データ取得処理Ｓ５０１について説明する。
【００３６】
図５（ａ）はプレパラートの模式図である。スライドグラス６１０上にはカバーグラス６１１によって検体６００を封入した領域とラベルエリア６１２がある。本実施例の本計
測データ取得処理Ｓ５０１では、カバーグラス６１１があると想定される領域を撮像対象とする。なお、プレ計測で検体６００が存在する外接矩形領域を求め、本計測ではその領域のみを撮像することでデータ量を削減することも好ましい。
【００３７】
図５（ｂ）は本計測データ取得処理Ｓ５０１でカバーグラス６１１が存在する領域を複数領域に分割して撮像する様子を表している。図５（ｃ）は撮像面を表しており、有効視野６０２は本計測ユニット１０１の撮像光学系２０５を通して像が映る範囲を、センサ有効領域６０３は撮像部２０７のイメージセンサで撮像可能な領域を示している。
物体面における撮像領域６０１（斜線領域）は本計測ユニット１０１の撮像光学系２０５を通じて結像し、撮像面における撮像領域６０４に対応する。
図５（ｃ）に示すように、センサ有効領域６０３には、撮像領域６０４に対して若干広い領域が割り当てられている。これは、撮像光学系２０５が有する光学的な収差やイメージセンサの取付位置のズレを許容するためのマージンである。すなわち、光学的な収差やセンサの取付位置のズレがあったとしても、物体面の撮像領域６０１がセンサ有効領域６０３内に収まるようにしてある。合成処理Ｓ６０３では、センサ有効領域６０３の画像に対して収差補正や位置ズレ補正を行い、補正した画像から撮像領域６０４に対応する部分を切り出し、その画像を合成に用いる。
【００３８】
図６（ａ）は図５（ｂ）で示す分割領域をラスタースキャン順に撮像する場合のステージ２０３のＸＹ方向の移動方向と順序を表している。プレパラートの左上から右下の領域を撮像するには、プレパラートを搭載するステージ２０３は逆方向の右下から左上に移動する。
このように撮像領域を複数領域に分割し、ステージ２０３を移動しながら繰り返し撮像することで比較的小さなイメージセンサでも広い領域を撮像することができる。
【００３９】
図６（ｂ）は本計測データ取得処理Ｓ５０１で、焦点位置（観察深さ、フォーカス位置、或いはピント位置ともいう）の異なる複数の画像を取得する場合のステージ２０３のＺ方向（奥行き方向）の移動方向を示している。図に示すように、プレパラート２０４内の検体の上側（カバーグラス裏面側）に焦点位置を移動するには、撮像光学系２０５の光軸方向に沿って、ステージ２０３をＺ方向下向きに移動させる。逆に、検体の下側（スライドグラス表面側）に焦点位置を移動するには、ステージ２０３をＺ方向上向きに移動させる。焦点位置を変更しながら検体を複数回撮像することで、焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する処理は一般に「Ｚスタック」とよばれている。
【００４０】
以降の説明では、説明の簡略化のため、ステージ２０３をＺ方向に移動して焦点位置を変更する構成のみ説明する。しかし、撮像部２０７、或いは、撮像部２０７とステージ２０３の両方を撮像光学系２０５の光軸方向に沿って移動することでも焦点位置を変更することができる。また、撮像光学系２０５のレンズを制御することにより光学的に焦点距離を変更することでも、焦点位置を変更可能である。なお、プレ計測ユニット１０２のステージ機構は本計測ユニット１０１とほぼ同じため、説明は省略する。
【００４１】
（プレ計測推定制御処理）
図４（ｂ）はプレ計測推定制御処理の処理フローを示す図である。
プレ計測データ取得処理Ｓ９０１では、コントローラ１０８の制御により、プレ計測ユニット１０２がプレパラートを撮像し、ホストコンピュータ１１０に画像データを送信する。
次に、奥行き情報推定処理Ｓ９０２では、ホストコンピュータ１１０が、撮像部３０７で撮像した画像を解析し、被写体の３次元的な奥行きを推測する。この奥行き情報推定処理Ｓ９０２は本実施例の特徴である為、後ほど図を用いて詳しく説明する。
次に、撮像条件計算処理Ｓ９０３では、ホストコンピュータ１１０が、奥行き情報推定
処理Ｓ９０２で推定した情報を元にＺステージ制御パラメータを決定し出力する。このパラメータは、本計測においてコントローラ１０８が奥行き方向のステージ制御を行う為に用いられるパラメータであり、撮像を行う際の始点位置を示すシフト開始位置、奥行き方向の移動間隔であるシフト間隔、および、撮像枚数からなる。
最後に撮像制御処理Ｓ９０４では、コントローラ１０８が、撮像条件計算処理Ｓ９０３で計算されたＺステージ制御パラメータを用いて本計測ユニット１０１のステージ２０３の位置を制御する。そしてスライドグラスとカバーグラスで挟まれた検体内の所望の位置にフォーカスを合わせ、本計測ユニット１０１で画像取得を繰り返す。そして図４（ａ）で説明した本計測処理により、高解像度の合成画像を生成する。
【００４２】
図５（ｄ）はプレ計測におけるプレパラート２０４の撮像領域６０５を示している。プレ計測は本計測を精度よく撮像するための制御情報取得を目的としており、画像の特徴が大まかに把握できれば良く、本計測ほどの倍率は必要ない。また、プレ計測では被写界深度を深くするとよい。これにより、検体にピントを合わせやすくできる。
本実施例のプレ計測では低倍率でプレパラート２０４の全体を撮像する。また、本計測と異なり複数の領域に分割することなく１つのイメージセンサでプレパラート２０４の全体を一括撮像する。これによりプレ計測ユニット１０２の構成を簡易化することができるとともに、プレ計測に要する時間、ひいてはプレ計測と本計測を含む撮像処理全体の時間を短縮することができる。ただし、プレ計測でも本計測相当の解像度が必要な場合、本計測同様に倍率を上げて、物体面での撮像対象領域を複数に分割して撮像しても良い。
【００４３】
（プレ計測推定制御処理：プレ計測データ取得処理Ｓ９０１）
図７（ａ）は、本実施例のプレ計測データ取得処理Ｓ９０１の詳細を示している。
ステージ設定処理Ｓ１００１では、コントローラ１０８が搬送機構を制御して、プレ計測ユニット１０２のステージ３０３にプレパラート２０４をセットする。
【００４４】
照明照射処理Ｓ１００２では、光源３０１が点灯し、プレパラート２０４に光を照射する。撮像処理Ｓ１００３では、照明光学系３０２、プレパラート２０４、撮像光学系３０５を通って撮像面に結像した像を撮像部３０７のイメージセンサで画像化する。なお、本実施例では、ＲＧＢの３つの光源３０１で順番に露光し、３回撮像を行うことで、カラー画像を取得する。すなわち、Ｓ１００２とＳ１００３が３回繰り返される。
【００４５】
現像・合成処理Ｓ１００４では、撮像処理Ｓ１００３で取得した生データ（ＲＡＷデータ）に対し、ホストコンピュータ１１０が現像・合成処理を行う。現像・合成処理Ｓ１００４では、色変換、ノイズ除去処理などを行う。ｓＲＧＢやＡｄｏｂｅＲＧＢなどの様々な色空間規格が存在し、そのいずれを用いても良いが、本実施例では代表的なｓＲＧＢ色空間に色変換する。
【００４６】
（プレ計測推定制御処理：奥行き情報推定処理Ｓ９０２）
図７（ｂ）は、本実施例の特徴である奥行き情報推定処理Ｓ９０２の処理内容を示している。本実施例の奥行き情報推定処理は、プレ計測で得られた画像データの色に基づいて検体の染色方法を推定する処理である。
まず色空間変換処理Ｓ１１０１では、プレ計測で得られた画像データの色空間変換が行われる。色空間としては、ｘｙＹ表色系（ｘｙ色度図）、輝度色差信号ＹＵＶ、均等色空間ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊、ＨＳＶ色空間、ＨＬＳ色空間などがある。本実施例ではＣＩＥ
Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換される。なお、ｓＲＧＢのまま以降の処理を行う場合には、Ｓ１１０１の処理を省略することもできる。
【００４７】
ヒストグラム生成処理Ｓ１１０２では、ホストコンピュータ１１０が、色空間変換した画像データから色ヒストグラム（色出現分布情報）を作成する。
図８（ａ）、図８（ｂ）はヒストグラム生成処理Ｓ１１０２の一例を示す。図８（ａ）に示すように、例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間をＬ＊軸を中心軸として３０度ずつ１２等分し、それぞれの領域Ａ１〜Ａ１２に出現する画素の数を数える。そして図８（ｂ）に示すように、プレ計測で得られた画像データに対する一次元ヒストグラムを描く。図８（ｂ）の横軸は領域Ａ１〜Ａ１２であり、縦軸は画素の出現頻度（画素の数）である。
図５（ａ）と図５（ｄ）から分かるように、プレ計測撮像領域６０５の中には検体６００が存在しない部分もある。検体６００が存在しない部分は、照明の色、即ち、無彩色の色となる。検体以外の画素を取り除いた方が精度良く検体の染色方法を推定できるため、Ｌ＊軸から所定の距離にある画素（ほぼ無彩色の画素）をヒストグラムから取り除くと良い。
【００４８】
マッチング度算出処理Ｓ１１０３では、ホストコンピュータ１１０が、データベース１３０４から染色方法毎の色ヒストグラム（色出現分布情報）を取得する。なおデータベース１３０４には、各染色方法の検体サンプルを用いて作成された、各染色方法の典型的な色出現分布を示す色ヒストグラムがあらかじめ格納されている。図９の１３０２はＡ染色方法の色ヒストグラム、１３０３はＢ染色方法の色ヒストグラムを示している。そして、ホストコンピュータ１１０は、ヒストグラム生成処理Ｓ１１０２で計算したヒストグラム１３０１と、各染色方法の典型的なヒストグラム１３０２、１３０３とを比較し、染色方法毎のマッチング度を計算する。
【００４９】
ヒストグラム同士のマッチング度（類似度）は、例えば、ヒストグラムの内積や、ヒストグラム・インターセクションなどで評価できる。正規化相互相関（内積を計算する前にそれぞれの１次元ヒストグラムの総和が０になるように正規化してから内積を計算）を用いれば、内積の最大値は１に抑えられるため、次のステップで判定する際の閾値が導入しやすく、確度の低い推定が排除できる。
【００５０】
次に染色方法推定処理Ｓ１１０４では、マッチング度の最も大きい染色方法を、プレ計測した検体の染色方法として選定する。例えば、図９の例では、プレ計測した検体の色ヒストグラム１３０１は、Ａ染色方法の色ヒストグラム１３０２との内積（相関）が最も大きくなる。
染色方法推定処理Ｓ１１０４において、最大のマッチング度が所定の閾値より小さい場合には、「染色方法不明」と判定すると良い。誤判定により検体の染色方法と異なる染色方法を選定してしまうと、適切な撮像条件が設定できない可能性があるため、閾値の導入により誤判定の確率を下げることが望ましい。
【００５１】
染色方法推定処理Ｓ１１０４で決定された染色方法の情報は、ＲＡＭ４０２や外部記憶装置４１１などホストコンピュータ１１０がアクセスできる適切な場所に記憶される。なお、染色方法毎の色ヒストグラムを格納するデータベース１３０４は、外部記憶装置４１１に存在しても良いし、他のコンピュータシステム４０５に存在しても良い。
【００５２】
（プレ計測推定制御処理：撮像条件計算処理Ｓ９０３）
図１０は、撮像条件計算処理Ｓ９０３の詳細を示している。
まずＳ１４０１で、ホストコンピュータ１１０は、有意な染色推定が出来たか否かを判定する。もし確度の高い推定ができていればＳ１４０２に進み、ホストコンピュータ１１０は、データベース１４００にアクセスし、格納された染色方法毎の制御情報を取得する。そして、Ｓ１４０３にて、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ１４０２で取得した制御情報に基づき、本計測における奥行き方向の移動量を制御するためのパラメータであるＺステージ制御パラメータを計算する。一方、Ｓ１４０１で有意な染色推定が出来なかった（すなわち染色方法不明）と判定された場合、Ｓ１４０４において、ホストコンピュータ１１０は、予め決められているデフォルト条件を設定する事前条件設定を行う。
【００５３】
Ｓ１４０２で取得する染色方法毎の制御情報について詳細に説明する。
染色方法毎の制御情報とは、
（染色方法、撮像枚数、検体厚さ、シフト開始位置、シフト間隔、計算モード）
の項目からなる情報である。本実施例のデータベース１４００には、例えば、以下のように染色方法をインデックスとしたデータが格納されている。
（ＨＥ染色、１枚、３μｍ、中心、０μｍ、枚数指定）
（パパニコロウ染色、９枚、２０μｍ、上端、２．５μｍ、深度指定）
（ギムザ染色、９枚、２０μｍ、上端、２．５μｍ、深度指定）
【００５４】
ＨＥ染色（ヘマトキシリン・エオシン染色）は、組織診において組織薄片の全体観察のために一般に利用される染色方法である。通常、検体は薄くスライスされ一定の厚さとなる傾向があるため、撮像枚数としては１枚で十分である。パパニコロウ染色とギムザ染色は、細胞診に利用される染色法であるため、検体厚さは厚くなる傾向にある。それゆえ数μｍ間隔で複数枚の撮像を行うことが望ましい。本実施例の方法は、このような染色方法と撮像条件（枚数やシフト間隔）の関連性に着目し、プレ計測画像の色分布から推定した染色方法に応じて適切な撮像条件を設定するものである。
【００５５】
検体厚さに関しては、制御情報に記された検体厚さ以外にも、別の手段で測定した検体厚さの値を用いることも可能である。例えば、レーザ変位計などの変位計１０３を用いれば、スライドグラスやカバーグラスの表面・裏面反射の情報を用いて検体の厚みが計測できる。
シフト開始位置は「中心」、「上端」、「下端」がある。「中心」はスライドグラス表面位置に検体厚みの半分の長さを加えた位置、「上端」はカバーグラスの裏面位置、「下端」はスライドグラスの表面位置を表している。実際の位置は、変位計１０３の測定値から計算して求める。
計算モードは「枚数指定」、「間隔指定」、「深度指定」の３つがあり、それぞれ撮像制御パラメータの計算方法が異なる。
【００５６】
上記の制御情報は個々の医師や診療拠点ごとに異ならせても良いし、一連のバッチ処理を開始する前にユーザがその都度設定しても良い。検体厚さは標本の作り方にも依存するが、一般に組織診では標本を薄くスライスして作成する為、一定の厚さとなる傾向があり、細胞診ではスライドグラス上に取得した細胞を塗抹し固定するため、厚くなる傾向がある。
【００５７】
図１１（ａ）はレーザ変位計１０３を使って検体厚さを測るための構成を示した図である。レーザ変位計１０３では投光素子１５１０から出た光は投光レンズ１５１１を通り、測定対象物によって反射（または拡散）された光が受光レンズ１５１２を介して位置検出素子１５１３で受光される。このとき、測定対象物の位置に応じて受光位置が異なる。位置検出素子１５１３での位置の違いは対象物の奥行き方向の違いに比例することから、三角測距の原理を用いて物体の位置が求められる。
【００５８】
次に図１１（ｂ）を参照し、レーザ変位計１０３を用いて検体厚さを求める方法を説明する。プレパラート２０４の端に近い位置１５００ａにおいて、プレパラート２０４のスライドグラス１５０１の表面反射光を検出する。次にステージを移動し、プレパラート２０４のほぼ中心の位置１５００ｂにおいて、カバーグラス１５０３の表面反射光を検出する。そして、スライドグラス１５０１の表面反射光とカバーグラス１５０３の表面反射光の位置検出素子１５１３での受光位置の差から、三角測距の原理を用いて、カバーグラス１５０３と検体１５０２の厚さの和が求められる。カバーグラス１５０３の厚さが既知であるとすると、検体１５０２の厚さを求めることができる。なお、カバーグラス１５０３
の厚さは、カバーグラス１５０３の表面の反射光と裏面の反射光から求めた変位をグラスの屈折率で補正することでも求められる。
【００５９】
レーザ変位計１０３で求めた検体厚さを、制御情報に記された検体厚さと比較することで、万一誤判定した場合にも検体の存在範囲を外れた撮像を防ぐことができる。
【００６０】
次に、図１２を用いて計算モードによる計算方法の違いを説明する。
Ｓ１６０１において、ホストコンピュータ１１０は、計算モードが枚数指定か否かを判定する。枚数指定の場合には、Ｓ１６０２において、ホストコンピュータ１１０が検体厚さを制御情報に記載の枚数で割ることで、シフト間隔を計算する。
検体厚さをＴ［μｍ］，撮像枚数をＮ［枚］、シフト間隔をＳ［μｍ］とすると、シフト間隔Ｓの計算式は、
Ｎ＝１のときは Ｓ＝０［μｍ］、
Ｎ＞１のときは Ｓ＝Ｔ／（Ｎ−１）［μｍ］、
となる。
【００６１】
枚数指定でない場合にはＳ１６０３に進み、ホストコンピュータ１１０は、計算モードが間隔指定か否かを判定する。間隔指定の場合には、Ｓ１６０５に進み、そうでない場合（即ち、深度指定に相当）はＳ１６０４に進む。Ｓ１６０４ではホストコンピュータ１１０は、本計測ユニット１０１の被写界深度の値をシフト間隔に設定する。Ｓ１６０５ではこの時点で設定された値を元に撮像枚数を計算する。
撮像枚数Ｎの計算式は、
Ｔ＜Ｓのときは Ｎ＝１［枚］、
Ｔ≧Ｓであり、シフト開始位置が上端または下端のときは、
Ｎ＝ＣＥＩＬ（Ｔ／Ｓ）＋１［枚］ （１）
Ｔ≧Ｓであり、シフト開始位置が中心のときは、
Ｎ＝２×ＣＥＩＬ（Ｔ／２／Ｓ）＋１［枚］ （２）
となる。
ここで、ＣＥＩＬ（Ｘ）は、Ｘ以上の最小の整数を求める関数である。
【００６２】
なお、式（１）において「＋１」をしているのは、検体の上端と下端の両方の位置が必ず撮像する範囲の内部に含まれるようにするためである。例えば、シフト開始位置が下端でＴ＝３μｍ、Ｓ＝２μｍのとき、撮像枚数は３枚となり、３枚目の撮像位置は検体の上端を超えるが、検体が存在する範囲をカバーしている。式（２）においても同様の考え方を用い、中心から一方の端に対する厚みＴ／２をカバーするのに必要な枚数（ＣＥＩＬ（Ｔ／２／Ｓ）＋１）を求め、それを２倍し、重複する中心の１枚を引いた式となっている。前記の計算式はあくまで一例で、式（１）でＴ／Ｓが整数とならない場合には、検体の上端と下端の両方の位置で撮像を行うため、Ｎ−１枚目とＮ枚目の間のシフト間隔Ｓではなく、Ｔ−Ｓ×（Ｎ−２）に設定する等の変形も可能である。
【００６３】
被写界深度は、像面位置を固定したときに像面に鮮明な像を結び得る物体の位置に対する許容範囲である。被写界深度は物体側の光軸上のピントが合う範囲を表し、像面の光軸方向のピントが合う範囲である焦点深度と対応関係にある。
被写界深度はプレ計測ユニット１０２の撮像光学系３０５および開口絞り３０６の状態から計算できる。しかし、逐次計算で求めるのは煩雑なため、焦点位置や開口絞りなどの撮像条件ごとに被写界深度を予め計算して、被写界深度のデータベースを用意しておき、ホストコンピュータ１１０が必要に応じてデータベースから被写界深度の値を読み出すようにするとよい。
【００６４】
理解を助けるため、Ｚステージ制御パラメータの計算の具体例を示す。
例えば、撮像光学系３０５の被写界深度が０．５μｍであり、プレ計測により推定された染色方法がパパニコロウ染色であり、制御情報として、
（パパニコロウ染色、９枚、２０μｍ、上端、２．５μｍ、深度指定）
が得られたとする。
「深度指定」のため、図１４のＳ１６０４において被写界深度０．５μｍがシフト間隔に設定され、撮像枚数Ｎは、式（１）により、
Ｎ＝ＣＥＩＬ（２０［μｍ］／０．５［μｍ］）＋１＝４１［枚］
となる。
従って、計算されるＺステージ制御パラメータは、
（シフト開始位置、シフト間隔、枚数）＝（上端、０．５μｍ、４１枚）
となる。
【００６５】
次に、プレ計測により推定された染色方法がＨＥ染色であり、制御情報として、
（ＨＥ染色、１枚、３μｍ、中心、０μｍ、枚数指定）
が得られたとする。
「枚数指定」のため、Ｓ１６０２にてシフト間隔を計算するが、Ｎ＝１ゆえ、シフト間隔は０μｍとなる。
従って、計算されるＺステージ制御パラメータは、
（シフト開始位置、シフト間隔、枚数）＝（中心、０μｍ、１枚）
となる。
【００６６】
以上述べた方法により、検体の染色方法に応じて適切な撮像枚数や撮像間隔が設定される。すなわち、奥行き方向の観察が必要なパパニコロウ染色では、細かいシフト間隔で複数枚の撮像が行われ、逆に奥行き方向の観察が必要ないＨＥ染色では撮像枚数を１とすることでデータ量を抑制できる。
【００６７】
（プレ計測推定制御処理：撮像制御処理Ｓ９０４）
図１３は撮像制御処理Ｓ９０４の内部処理を示している。
Ｓ１７０１では、まずコントローラ１０８が搬送機構を制御して、プレパラート２０４をプレ計測ユニット１０２から本計測ユニット１０１のステージ２０３へと移動させる。そしてコントローラ１０８は、Ｓ９０３で計算したＺステージ制御パラメータを参照し、本計測ユニット１０１のフォーカス位置制御を行う。例えば、シフト開始位置が「下端」であれば、スライドグラス上端に、「中心」ならスライドグラス上端から検体厚さの半分だけ検体内部に進んだ位置に、「上端」ならスライドグラス上端から検体厚さだけ検体内部に進んだ位置にフォーカスを合わせる。
【００６８】
次にＳ１７０２では、コントローラ１０８が、撮像枚数が１より多いか否かを判定する。撮像枚数が１の場合には、Ｓ１７０６に進み、本計測ユニット１０１にて現在のフォーカス位置の画像を撮像し、終了する。
撮像枚数が１より多い場合にはＳ１７０３に進み、本計測ユニット１０１にて撮像を行う。Ｓ１７０４では、コントローラ１０８が、全ての画像を取得したかを判定し、未取得の場合にはＳ１７０５に進む。Ｓ１７０５では、コントローラ１０８が、Ｚステージ制御パラメータに基づいて、ステージ２０３を奥行き方向にシフト間隔だけ移動させる。これにより、フォーカス位置が検体の厚さ方向にシフト間隔分ずれることになる。そして、再びＳ１７０３により撮像が行われる。Ｚステージ制御パラメータで指定された撮像枚数の画像が取得されるまで、Ｓ１７０３〜Ｓ１７０５の処理が繰り返される。
【００６９】
本計測ユニット１０１で取得した画像データはホストコンピュータ１１０に送られる。奥行き方向を変えて撮像した画像データは奥行き位置毎に別のファイルとして保存・管理しても良いし、１つのファイルにまとめて保存・管理しても良い。
【００７０】
以上述べた実施例１の方法によれば、プレ計測により検体の染色方法を推定し、それに基づいて適切な撮像枚数、シフト間隔、撮像方法を自動で設定することができる。その結果、データ量（撮像枚数）を削減し、データ送信／保存の両面でスループットを向上させる効果が実現できる。また奥行き方向の観察が必要な場合には複数枚の撮像が行われるため、観察に必要な情報が欠落することを防ぐことができる。
これにより、バーチャル・スライド・システムで様々な部位に様々な染色を施したスライドを混在させた大量のスライドをバッチ処理で撮像する場合でも、スライド毎に人の判断が介在する必要がないため、撮像に必要な作業量を低減する効果が実現できる。
【００７１】
本実施例の方法は、既にある染色方法に留まらず、新しい染色方法にも簡単に対応できるという利点も有する。すなわち、新しい染色方法が現れた場合には、図９に示すように、新しい染色方法の色ヒストグラムを作成し、データベース１３０４に追加するだけで良い。
【００７２】
本実施例では、ＲＧＢの３色で撮像した情報を色変換して染色方法を判定する方法を述べたが、本発明はこの方法に限定されない。例えば、プレ計測で検体のスペクトル（分光特性）データを取得し、データベース１３０４に格納した染色方法毎のスペクトルデータと比較することで、染色方法を特定してもよい。スペクトルの比較により、色以上に正確に染色方法を区別することが出来る。
【００７３】
［実施例２］
実施例２では、実施例１とは別の手段を用いてプレ計測による奥行き情報を推定することで実施例１と同様の効果を実現する。
実施例２のプレ計測推定制御処理のフローは実施例１と同じく図４（ｂ）で表されるが、図４（ｂ）の各ステップの内部処理が若干異なっている。
【００７４】
（プレ計測推定制御処理：プレ計測データ取得処理Ｓ９０１）
まず、図１４を用いて実施例２におけるプレ計測データ取得処理Ｓ９０１の処理を説明する。
ステージ設定処理Ｓ１８０１では、コントローラ１０８が搬送機構を制御して、プレ計測ユニット１０２のステージ３０３にプレパラート２０４をセットする。次に照明照射処理Ｓ１８０２で光源３０１を点灯させる。次に絞り撮像処理Ｓ１８０３ではある程度絞りを絞った状態で検体の撮像を行う。次に開放撮像処理Ｓ１８０４ではＳ１８０３よりも絞りを開けた状態で検体の撮像を行う。すなわち、異なる絞り（Ｆ値）で複数回の撮像を行うのである。その結果、プレ計測データ取得処理Ｓ９０１では、焦点位置と画素数は同じであるが、被写界深度が異なる複数（本実施例では２枚）のプレ計測画像が得られる。
【００７５】
（プレ計測推定制御処理：奥行き情報推定処理Ｓ９０２）
続いて、奥行き情報推定処理Ｓ９０２の内部処理について説明する。実施例２の奥行き情報推定処理Ｓ９０２では、実施例１と異なり、画質評価指標を用いて、プレ計測データ取得処理Ｓ９０１で取得した２枚の画像の違いを評価する点に特徴がある。
【００７６】
画質評価方法として、単純に２枚の画像の各画素の差の絶対値から画像全体の標準偏差を求める方法を用いることができる。また、画質評価の分野でよく知られているＰＳＮＲ（Ｐｅａｋ Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）やＳＳＩＭ（Ｓｔｒｕｃｔｕａｌ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）などの客観評価指標を用いることも可能である。センサノイズの影響を排除するため、撮像画像にメディアンフィルタなどのフィルタリング処理を行ってから画質評価しても良い。
また焦点が合った画像領域を比較対象とするため、中周波成分や高周波成分を抽出する
周波数フィルタリング（バンドパスフィルタやハイパスフィルタなど）を適用してから画質評価しても良い。
計算した画質評価指標値はＲＡＭ４０２などコンピュータ上の適切な場所に記憶しておく。
【００７７】
図１５と図１６を用いて、絞り撮像処理Ｓ１８０３および開放撮像処理Ｓ１８０４で取得される画像の違いを説明する。
図１５において、１９０２は検体であり、検体１９０２中の２つの円形部分は染色された観察対象を模式的に示している。焦点位置１９０１は検体１９０２よりも１μｍ上側に設定されている。撮像光学系３０５では開口絞り３０６を絞ると被写界深度が深くなり、開けると被写界深度が浅くなる傾向がある。絞り撮像の被写界深度Ｄｃは５μｍ、開放撮像の被写界深度Ｄｏは２．０μｍとする。また検体１９０２の厚みは４μｍとする。検体１９０２の厚みは実施例１で述べたレーザ変位計１０３を用いて測定される。
【００７８】
絞り撮像では被写界深度Ｄｃが検体１９０２の厚さよりも深いため、検体１９０２の厚さ全体に焦点が合った画像が得られる。一方、開放撮像では被写界深度Ｄｏが検体１９０２の厚さよりも浅いため、検体内部の像がぼけた画像が得られる。（一般に絞りを開くと合焦位置で解像度が向上するが、被写界深度が浅くなることによるボケと比較して変化は僅かであり、画質評価指標値への影響は少ない。）
【００７９】
図１６（ａ）〜図１６（ｃ）は絞り撮像と開放撮像で得られる画像の違いを定性的に説明する模式図である。
図１６（ａ）は絞り撮像処理Ｓ１８０３で取得した画像２００１、図１６（ｂ）は開放撮像処理Ｓ１８０４で取得した画像２００２、図１６（ｃ）は２つの画像２００１と２００２の差分画像２００３を示している。
各画像に示された２つの円形の像が、染色された観察対象を表している。画像２００１では検体全体に合焦しており鮮鋭な像が得られているのに対し、画像２００２では光学的なボケにより像がぼやけている様子が示されている。差分画像２００３は、画像２００１と画像２００２の各画素の差の絶対値をＣＰＵ４０１で計算することで得られる。
【００８０】
上記から、絞りを変えて撮像した２枚の画像の違いは、検体１９０２に含まれる物体の３次元的な情報の分布を間接的に表現していると言える。すなわち、画像の違いが大きい場合には、染色された観察対象が開放撮像での被写界深度の外側の領域にも多く存在しており、奥行き方向の観察が必要であると推定できる。逆に画像の違いが小さい場合には、染色された観察対象の奥行き方向の分布は小さく、奥行き方向の観察の必要性も小さいと推定できる。このような推定結果に基づいて本計測での奥行き方向の撮像枚数を制御すれば、観察に必要な情報を欠落させることなく、撮像枚数（データ量）を削減することが可能となる。
【００８１】
（プレ計測推定制御処理：撮像条件計算処理Ｓ９０３）
続いて、撮像条件計算処理Ｓ９０３の内部処理を図１７を用いて説明する。
撮像条件計算処理Ｓ９０３では、ホストコンピュータ１１０が以下の手順でＺステージ制御パラメータを計算する。
【００８２】
Ｓ２１０１では、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ９０２で計算された画質評価指標値に対応する制御情報をデータベース２１００から取得する。このデータベース２１００は、外部記憶装置４１１または他のコンピュータシステム４０５に格納されている。ここで得る制御情報は、画質評価指標値とそれに対応する撮像枚数である。
データベース２１００に格納されている画質評価指標値毎の制御情報の一例を以下に示す。
【表１】
この例では、画質評価指標値としてＰＳＮＲを用いている。ＰＳＮＲは２枚の画像の違いが小さいほど値が大きくなる性質がある。上記は画像の違いが小さい場合には撮像枚数を減らし、差が大きい場合には撮像枚数を増やすルールとなっている。
例えば、絞り撮像と開放撮像で得られた２枚の画像のＰＳＮＲが３０未満であった場合は、撮像枚数は９枚となる。ＰＳＮＲが４５以上であった場合には撮像枚数は１枚となる。
【００８３】
画質評価指標値毎の撮像枚数の最適値は、プレ計測ユニット１０２の絞り撮像と開放撮像の被写界深度の差、本計測ユニット１０１の絞り（被写界深度）などの撮像条件に依存する。そのため、プレ計測ユニット１０２と本計測ユニット１０１の撮像条件ごとに求めた制御情報（撮像枚数）をデータベース２１００に格納しておくことが望ましい。ホストコンピュータ１１０は、コントローラ１０８を通じてプレ計測ユニット１０２および本計測ユニット１０１の撮像条件を取得し、適切な制御情報を読み出せばよい。
【００８４】
続いてＳ２１０２では、ホストコンピュータ１１０は、制御情報に基づき撮像枚数が１より多いか否かを判定する。撮像枚数が１枚の場合には、シフト間隔を計算する必要はないため、そのまま終了する。撮像枚数が１枚より多い場合にはＳ２１０３に進み、シフト間隔を計算する。
【００８５】
Ｓ２１０３では、ホストコンピュータ１１０は、検体厚さＴ［μｍ］と撮像枚数Ｎから、次式でシフト間隔Ｓ［μｍ］を計算する。なお、本実施例ではシフト開始位置は上端として考える。また検体厚さＴはレーザ変位計１０３を用いて測定された値である。
Ｓ＝Ｔ／（Ｎ−１）
例えば、検体厚さが４μｍであり、ＰＳＮＲが３０未満で撮像枚数が９枚である場合、シフト間隔Ｓは、０．５μｍ（＝４／（９−１））と求まる。
【００８６】
最後に撮像制御処理Ｓ９０４において本計測ユニット１０１を用いて本計測の撮像を実行する。処理は実施例１と同じであるため、説明を省略する。
【００８７】
（実施例２の変形例）
本実施例では検体の奥行きを一つの層として撮像枚数を求めたが、検体に厚みがある場合には奥行き方向に複数の層に分け、層ごとに必要な撮像枚数を求めることもできる。この方法によれば、検体の奥行き方向の特徴に応じて撮像枚数の最適化を行うことができ、更なるデータ量の削減が期待出来る。図１８を用いてその例を示す。
【００８８】
図１８の斜線部２２０１はスライドグラス２２０３とカバーグラス２２０４の間に封入された病理切片の一領域を示す。斜線部２２０１とカバーグラス２２０４の間には、染色された物体（黒い円で示した部分）が存在しない領域２２０２が存在するとする。
プレ計測では、検体（カバーグラス２２０４の下端とスライドグラス２２０３の上端の間の距離）を所定の厚みＧ［μｍ］の層に分割し、層ごとに上述したＳ９０１〜Ｓ９０３の処理を行う。厚みＧは、絞り撮像と開放撮像における被写界深度の差に基づいて決定す
るとよい。
【００８９】
例えば図１８に示すように、検体が３つの層に分割された場合には、奥行き方向に位置の異なる３つの焦点位置２２００ａ、２２００ｂ、２２００ｃで絞りを変えた撮像を行い、それぞれの画質評価指標値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３を求める。
焦点位置２２００ａでは被写界深度内に染色された物体が存在しないため、絞り撮像と開放撮像の画像の違いは小さい。一方、焦点位置２２００ｂ、２２００ｃでは、焦点位置近傍に染色された物体が存在するため、絞り撮像と開放撮像の画像の違いは大きくなる。例えば画質評価指標値としてＰＳＮＲを用いた場合、Ｉ１に比べてＩ２、Ｉ３は小さい値となる。
【００９０】
ホストコンピュータ１１０は、画質評価指標値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３を用いてデータベース２１００から各層の制御情報を取得し、各層の撮像枚数Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３を決定する。そして、各層のシフト間隔Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３を次式で求める。
Ｓｉ＝Ｇ／（Ｎｉ−１） （ｉ＝１，２，・・・）
【００９１】
以上述べた実施例２の方法によれば、プレ計測において開口絞りを変えたときのボケ量を評価することで検体内部の三次元的な物体の分布を推測し、撮像に必要な枚数を求めることができる。その結果、撮像枚数を適正化し、データ量を抑え、スループットを向上させることができる。また奥行き方向の観察が必要な場合には複数枚の撮像が行われるため、観察に必要な情報が欠落することを防ぐことができる。
【００９２】
標本の色の濃さや染色による色の違いが画像の差に影響する場合も想定されるが、その場合には実施例１の染色方法推定と組み合わせ、染色方法をインデックスとして分類された画質評価指標値毎の制御情報を参照することで、精度を高めることが出来る。
【００９３】
また本実施例では、絞り撮像処理では開口絞りを狭めることによりピントを合わせた画像を生成したが、例えば、焦点位置を変えながら連続的に撮影した動画像（焦点位置の異なる複数枚の画像）を取得し、その複数枚の画像を合成することにより全焦点画像を生成しても良い。この処理は焦点合成（フォーカス・スタッキング）と呼ばれる。この場合、全焦点画像と全焦点画像を作る元となった複数枚の画像のそれぞれの間で画像の違いを評価することで、本実施例と同様に奥行き方向の情報を推定し、必要な撮像枚数を決定できる。
【００９４】
また本実施例ではモノクロ（グレースケール）画像を想定して説明を行ったが、カラー画像でも同様の画質評価は可能であり、カラー画像で撮像する場合も本発明の範疇とする。
また本実施例では、画質評価指標の例としてＰＳＮＲ、ＳＳＩＭを挙げたが、差分の標準偏差や正規化相互相関（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）など様々な画質評価指標が適用可能である。画像全体の値だけでなく差の最大値に注目して評価しても良い。これにより局所的に存在する大きな変化を見逃さず画像を取得することができる。
また本実施例では、プレパラート全体で検体内物体の３次元的な分布を推定したが、図５（ｂ）の領域分割のようにプレパラートの撮像領域毎に、検体内物体の３次元的な分布を推定しても良い。この場合、領域分割のサイズは任意に設定できる。
【００９５】
［実施例３］
図１９に示すように、実施例３では、プレ計測推定制御処理の処理フローの奥行き情報推定処理Ｓ９０２（図４（ｂ）参照）が関心領域推定処理Ｓ２３０２に置き換わる点に特徴がある。関心領域推定処理Ｓ２３０２では、プレ計測で撮像した画像データを分析し、
その特徴からユーザの関心領域を推定する処理を行う。そして撮像条件計算処理Ｓ２３０３では、関心領域の推定結果に基づいてＺステージ制御パラメータが計算される。
以下、関心領域推定処理Ｓ２３０２から撮像制御処理Ｓ２３０４について詳しく説明する。なお、プレ計測データ取得処理Ｓ２３０１の内容は実施例１と同じであるため、説明を省略する。
【００９６】
（プレ計測推定制御処理：関心領域推定処理Ｓ２３０２）
関心領域の推定は、図２０（ａ）に示すように、個別評価値計算処理Ｓ２４０１、総合評価値計算処理Ｓ２４０２、撮像領域計算処理Ｓ２４０３の３ステップからなる。Ｓ２４０１では、複数の指標について評価を行い、指標別にプレ計測データ内の関心領域を推定する。評価指標としては、画像輝度・分散・彩度などが挙げられる。評価指標ごとにプレ計測データと同じサイズの評価マップを出力する。次に、Ｓ２４０２では、評価指標ごとの評価マップを重みを付けて統合することで総合評価マップを生成する。最後に、Ｓ２４０３で総合評価マップを用いて撮像する意味のある有効領域を決定する。
以下、各ステップの詳細について述べる。
【００９７】
（１）個別評価値計算処理Ｓ２４０１
生物顕微鏡ではプレパラートの下側から照らした光、即ち、透過光を色の差で観察する。そのため、検体の厚みと観察画像の輝度低下には一定の相関がある。また彩度が高い（特定の色に偏っている）ことは元々透明に近い細胞が観察のために染色されていることと相関が高い。また分散が大きいことはその画素は周囲と比べて変化を有する、即ち観察対象である可能性が高いことを示す。従って、これらの評価値は、間接的ではあるが、詳細な観察が必要なことを示している。そして間接的な条件が重複することで観察対象である確率は高くなる。
【００９８】
図２０（ｂ）は個別評価値計算処理Ｓ２４０１の内部処理フローを示している。
まず輝度評価処理Ｓ２５０１について説明する。ホストコンピュータ１１０は、プレ計測データの画素ごとの輝度値Ｙを求める。例えば、プレ計測データを色変換処理でｓＲＧＢに変換した後、
Ｙ＝０．２９９Ｒ＋０．５８７Ｇ＋０．１１４Ｂ
により輝度値Ｙを求める。
次にホストコンピュータ１１０は、輝度値Ｙから画素ごとの輝度評価値Ｖ１を求める。輝度評価値Ｖ１は輝度値Ｙが小さいほど（低輝度であるほど）大きくなるように設定される。例えば本実施例では、
Ｖ１＝（（Ｙｍａｘ−Ｙ）／Ｙｍａｘ）×Ｌ１
によりＶ１を求める。ここでＹｍａｘは輝度Ｙの最大値であり、Ｌ１は輝度評価値Ｖ１の値域を調整するためのパラメータである。本実施例では、Ｌ１は１０に設定され、輝度評価値Ｖ１は０から１０の間の値をとる。
輝度評価処理Ｓ２５０１ではプレ計測データの全画素について輝度評価値Ｖ１が計算され、輝度評価画像ＥＶ１が生成される。
【００９９】
次に彩度評価処理Ｓ２５０２について説明する。
ホストコンピュータ１１０は、プレ計測データをＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に色空間変換する。この処理は、ｓＲＧＢ色空間をＸＹＺ色空間に変換し、その後ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間に変換することで実現できる。ＣＩＥ Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間では、Ｌ＊は輝度成分を、ａ＊、ｂ＊は色成分を表す。色の鮮やかさ、即ち彩度Ｃは、色成分（ａ＊，ｂ＊）の原点からの距離として求めることができる。
次にホストコンピュータ１１０は、彩度Ｃから画素ごとの彩度評価値Ｖ２を求める。彩度評価値Ｖ１は彩度Ｃが大きいほど（高彩度であるほど）大きくなるように設定される。例えば本実施例では、
Ｖ２＝（Ｃ／Ｃｍａｘ）×Ｌ２
によりＶ２を求める。ここでＣｍａｘは彩度の最大値（同じ色相の最も色純度が高い色点の彩度）であり、Ｌ２は彩度評価値Ｖ２の値域を調整するためのパラメータである。本実施例では、Ｌ２は１０に設定され、彩度評価値Ｖ２は０から１０の間の値をとる。
彩度評価値Ｖ２を求める際に、特定の色相に重みを付けることも可能である。染色により頻繁に見られる色、例えばヘマトキシリンで核を染色したときに現れる青が出現したときには評価値Ｖ２が大きくなるようにしてもよい。
彩度評価処理Ｓ２５０２ではプレ計測データの全画素について彩度評価値Ｖ２が計算され、彩度評価画像ＥＶ２が生成される。
【０１００】
次に分散評価処理Ｓ２５０３について説明する。
ホストコンピュータ１１０は、ＲＧＢの各チャネルについて分散を計算し、それらを合計することで画素ごとの分散評価値Ｖ３を求める。本実施例では、他の評価値Ｖ１、Ｖ２と同様、０から１０の値をとるように分散評価値Ｖ３が正規化される。
以下、各画素における分散の計算方法を述べる。まず処理対象画素を中心として一定サイズの矩形（例えば、９×９画素）内の平均を計算する。次にその平均値を用いてその矩形内の分散を求める。この処理をチャネルごとに行う。
分散評価処理Ｓ２５０３ではプレ計測データの全画素について分散評価値Ｖ３が計算され、分散評価画像ＥＶ３が生成される。
【０１０１】
（２）総合評価値計算処理Ｓ２４０２
次に、Ｓ２４０２の総合評価値計算処理の詳細を述べる。
前述したように、Ｓ２４０１の処理でプレ計測データと同じサイズを持つ輝度評価画像ＥＶ１、彩度評価画像ＥＶ２、分散評価画像ＥＶ３が生成される。Ｓ２４０２ではそれらを元に総合評価した総合評価画像を作成する。今、総合評価画像をＴＥＶとすると、
ＴＥＶ＝ｆ（ＥＶ１，ＥＶ２，ＥＶ３）
で表現できる。関数ｆには種々の変形例が考えられるが、本実施例では代表として、
ＴＥＶ＝ＥＶ１＋ＥＶ２＋ＥＶ３
の形を考える。
この総合評価画像ＴＥＶでは、各画素の値（総合評価値とよぶ）は０から３０の値をとり、低輝度・高彩度・高分散の箇所が大きな値をとる。すなわち、総合評価値が大きい画素は近似的に関心領域を示していることが分かる。
【０１０２】
総合評価画像の求め方は上記の方法に限られない。例えば、α、β、γの重み付け係数を用いて、
ＴＥＶ＝αＥＶ１＋βＥＶ２＋γＥＶ３
のように求めても良い。
また加算以外にも、関心領域である低輝度・高彩度・高分散の箇所が特定できるならば、様々な個別評価関数、総合評価関数を設定することが出来る。
例えば、以下のような乗算表現も可能である。
ＴＥＶ＝Ｋ（ＥＶ１）α×（ＥＶ２）β×（ＥＶ３）γ
（α、β、γ、Ｋは定数）
【０１０３】
（３）撮像領域計算処理Ｓ２４０３
最後に、撮像領域計算処理Ｓ２４０３では、ホストコンピュータ１１０は、前述の総合評価値を用いて撮像対象領域を決定する。ここでは、総合評価値が所定の閾値以上（例えば５以上）の画素を抽出して、その抽出された画素群の外接矩形を撮像対象領域とし、それ以外の領域は撮像対象外とする。
【０１０４】
（プレ計測推定制御処理：撮像条件計算処理Ｓ９０３）
次に撮像条件計算処理Ｓ２３０３の内部処理を、図２１（ａ）と図２１（ｂ）を用いて説明する。
Ｓ２６０１では、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ９０２で計算された総合評価値に対応する制御情報と領域分割サイズとをデータベース２６００から取得する。このデータベース２６００は、外部記憶装置４１１または他のコンピュータシステム４０５に格納されている。
この制御情報には総合評価値の範囲をインデックスとして、
（総合評価値範囲、シフト間隔）
が記載されている。
また、領域分割サイズは次のＳ２６０２で行う領域分割のサイズを示している。
【０１０５】
総合評価値が高ければ、関心領域である可能性が高いのでシフト間隔は小さく、逆に総合評価値が低ければ、関心領域である可能性が低いのでシフト間隔は大きくする。例えば、総合評価値とシフト間隔には以下のような関係がある。
【表２】
Ｄは、本計測ユニット１０１の被写界深度である。被写界深度Ｄは撮像光学系２０５や開口絞り２０６の状態などの撮像条件により変化する。そのため、焦点位置や開口絞りなどの撮像条件ごとに被写界深度Ｄを予め計算して、被写界深度のデータベースを用意しておき、ホストコンピュータ１１０が必要に応じてデータベースから被写界深度Ｄの値を読み出すようにするとよい。
【０１０６】
次にＳ２６０２では、ホストコンピュータ１１０が、Ｓ２６０１で取得した領域分割サイズを用いて、Ｓ２４０３で決定した撮像対象領域を複数のブロックに分割する。本実施例では、領域分割サイズは図５（ｂ）で示す領域６０１に対応する大きさに設定されている。このとき、図５（ｂ）で示す領域６０１より小さいサイズのブロックに分割しても良いが、ブロック毎に細かな制御ができる反面、全体の撮像回数は増えることになる。
【０１０７】
次にＳ２６０３では、ホストコンピュータ１１０が、ブロック毎に制御情報を用いてＺステージ制御パラメータを計算する。図２１（ｂ）に、Ｓ２６０３の詳細を示す。
Ｓ２７０１では、ホストコンピュータ１１０は、ブロック毎の繰り返し処理を開始するため、最初の処理対象となるブロック（例えば、撮像対象領域内の左上のブロック）を初期ブロックに設定する。
Ｓ２７０２では、ホストコンピュータ１１０は、制御情報に基づき、シフト間隔を求める。具体的には、ホストコンピュータ１１０は、ブロック内の総合評価値の最大値を当該ブロックの総合評価値に選び、その総合評価値に対応するシフト間隔を制御情報から選び出す。
例えば、総合評価値が１５のブロックに対しては、シフト間隔が被写界深度Ｄの２倍に設定される。本計測ユニット１０１の被写界深度Ｄが０．５μｍの場合、シフト間隔は１．０μｍとなる。
【０１０８】
次にＳ２７０３では、ホストコンピュータ１１０は、Ｓ２７０２で計算したシフト間隔と検体の厚さとから撮像枚数を決定する。なお、検体厚さは実施例１で述べたレーザ変位計１０３などを使って測定してあるものとする。また、本実施例ではシフト開始位置は常
に検体厚さの下端、即ちスライドグラスの表面位置として説明する。
今、測定した検体厚さをＴ［μｍ］、シフト間隔をＳｉ［μｍ］とすると、ブロックｉにおける撮像枚数Ｎｉは、
Ｔ＜Ｓｉのときは Ｎｉ＝１［枚］、
Ｔ≧Ｓｉのときは Ｎｉ＝ＣＥＩＬ（Ｔ／Ｓｉ）＋１［枚］、
となる。（ｉ＝１，２，・・・）
【０１０９】
（プレ計測推定制御処理：撮像制御処理Ｓ９０４）
次に図２２を用いて、撮像制御処理Ｓ２３０４の処理内容を説明する。
まず、コントローラ１０８が、本計測ユニット１０１に対し、撮像対象の初期ブロックを設定する。本実施例では、撮像対象領域内の左上のブロックを最初の撮像対象に選ぶ。次にＳ２８０２にて、コントローラ１０８が本計測ユニット１０１のフォーカス位置を設定する。今、シフト開始位置は下端であるため、スライドグラス表面に焦点位置を合わせる。
次にＳ２８０３で、コントローラ１０８は処理対象ブロックｉにおける撮像枚数が１より多いか否かを判定する。１枚の場合はＳ２８０７に進み、撮像処理を行いＳ２８０８に進む。複数枚撮像の場合にはＳ２８０４に進み、ブロック毎のシフト間隔および枚数に従って撮像処理を行いＳ２８０５に進む。次にＳ２８０５ではブロック毎に設定された枚数の撮像が終了したかを判定し、終了した場合にはＳ２８０８に進み、未了の場合には、Ｓ２８０６で奥行き方向に焦点位置をシフトし、Ｓ２８０４で撮像処理を行う。
Ｓ２８０８では、コントローラ１０８は全ブロックの撮像が終了したかを判定し、未了の場合にはＳ２８０９に進み、次のブロックに移動する。全ブロックの撮像が終了した場合には処理を終了する。
【０１１０】
以上述べた実施例３によれば、プレ計測において画像特徴を分析し、関心領域を推定することにより、関心領域を撮像するために必要なシフト間隔を決定する。これにより、撮像に必要な枚数が適正化でき、撮像時に必要なファイル容量を削減し、データ送信／保存の両面でスループットを向上させる効果が実現できる。また奥行き方向の観察が必要な関心領域に対しては複数枚の撮像が行われるため、観察に必要な情報が欠落することを防ぐことができる。
【０１１１】
標本の色の濃さや染色による色の違いが画像の差に影響する場合も想定されるが、その場合には実施例１の染色方法推定と組み合わせ、染色方法をインデックスとして分類された総合評価値毎の制御情報を参照することで、精度を高めることが出来る。
また実施例３においても、実施例２と同様、図１８に示すように奥行き方向に焦点位置を変えてプレ計測を行い、総合評価値に従って、焦点位置近傍の撮像枚数を定めることが出来る。総合評価値が低い場合、観察対象が少ないと推測できるため、その近傍における撮像枚数を減らすことができる。
また実施例３では、輝度、彩度、分散の３つの評価値を用いたが、それらのうちの１つ又は２つの評価値を用いて関心領域を推定してもよい。また他の評価値を組み合わせることもできる。
【０１１２】
（他の実施例）
以上説明した各実施例は代表的な例にすぎず、本発明の実施に際しては、各実施例に対して種々の変形や変更が可能である。
例えば、上記実施例では、本計測ユニット１０１（第１の撮像ユニット）とそれより低倍率の撮像を行うプレ計測ユニット１０２（第２の撮像ユニット）の２つの撮像ユニットを用いている。別ユニット構成は、倍率ごとに撮像ユニットを分けることでレンズ駆動系が不要となり、撮像光学系のハードウエア構造を簡単化できるという利点と、プレ計測と本計測を並行処理できるためスループットが向上するという利点がある。しかし、プレ計
測と本計測とを同一の撮像ユニットを用いて行うこともできる。単一ユニット構成は、装置の小型化を図ることができるという利点がある。なお単一ユニット構成の場合は、撮像光学系で低倍率に設定しプレ計測を行っても良いし、固定倍率（つまりプレ計測と本計測とで同じ倍率）で撮像した画像データを間引き処理により低解像度化したものを撮像枚数の決定に用いても良い。
また、上記実施例では、カバーグラスが存在する領域を撮像対象として説明したが、検体が存在する領域のみを撮像対象とし、データ量を削減しても良い。その場合にはまず検体が存在する領域の外接矩形を求め、その領域内のみを撮像対象領域とする。撮像対象領域の決め方として、輝度が低い領域の外接矩形を求める手法は良く知られた公知の手法である。
【０１１３】
また、上記実施例では、染色方法毎の制御情報、画質評価指標値毎の制御情報、総合評価値に対する制御情報は予め準備された場合を想定し説明した。しかし、バーチャル・スライド・システムが持つマニュアル操作時のプレパラート毎のプレ計測で得た画像とその際にユーザが設定する撮像条件を利用することで新たな規則を作ることも可能である。例えば、多数のデータの分析に機械学習法を用いて有用な規則、判断基準を抽出し、新たな規則とすることも出来る。
【０１１４】
また上記実施例では、プレ計測ユニットでＲＧＢ３色のカラー画像あるいはモノクロ画像で撮像する場合について述べたが、分光画像データを用いても同様の処理が実行できる。分光画像データを用いるとスペクトル単位で検体の特徴を分析できる。
また、検体の分光データと人間の目の感度特性を表す２度視野等色関数の演算により、分光画像データからＲＧＢ３色のカラー画像データを容易に得ることが出来る。そのため、分光測定機能のあるプレ計測ユニットを用いることもできる。
【０１１５】
また上記実施例では、本計測装置およびプレ計測装置におけるカラーの撮像方法としてＲＧＢの３つの光源による３回露光で取得する方法を説明したが、それ以外の方法でもカラー撮像は可能である。
例えば、ＲＧＢ３色カラーフィルタがベイヤー配列された撮像素子を用いた場合、現像・合成処理Ｓ１００４でデモザイク処理を行うことでＲＧＢのカラー画像を取得できる。また撮像光学系３０５にダイクロイックプリズムなどの色分離素子を置き、ＲＧＢに色分離した像を３個の撮像素子を用いて撮像しても良い。その場合、現像処理においてＲＧＢに色分離した画像を合成することでＲＧＢのカラー画像を取得できる。
【０１１６】
また上記実施例では、図１に示すようなホストコンピュータ１１０とバーチャル・スライド・スキャナ１２０からなる構成のバーチャル・スライド・システムを説明したが、システム全体で本発明を実現できれば良く、装置構成は上記の限りではない。例えば、ホストコンピュータ１１０とバーチャル・スライド・スキャナ１２０を一体の装置としてもよい。
【符号の説明】
【０１１７】
１０１：本計測ユニット、１０２：プレ計測ユニット、１０８：コントローラ、１１０：ホストコンピュータ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被写体が設置されるステージと、
撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、
前記ステージおよび前記撮像ユニットを制御する制御手段と、
前記撮像ユニットにより得られる画像データを処理する画像処理手段と、を備え、
前記画像処理手段は、前記ステージ上の被写体を撮像することで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定し、
前記制御手段は、前記画像処理手段で決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する
ことを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
前記撮像ユニットは、第１の撮像ユニットと前記第１の撮像ユニットよりも低倍率の撮像を行う第２の撮像ユニットとを有し、
前記画像処理手段は、前記第２の撮像ユニットで得られる画像データを用いて被写体の撮像枚数を決定し、
前記制御手段は、前記第１の撮像ユニットを制御して前記第１の処理又は第２の処理を実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、前記画像データを分析することにより被写体の染色方法を推定し、推定された染色方法に応じて前記被写体の撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、被写界深度の異なる同じ被写体の複数の画像データを分析することにより被写界深度の違いによる前記被写体の画像の違いを評価し、違いが大きいほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項５】
前記画像処理手段は、前記被写体を光軸方向に複数の層に分割し、層ごとに被写界深度の違いによる画像の違いを評価することで、層ごとに撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像生成装置。
【請求項６】
前記撮像ユニットは開口絞りを有しており、
前記被写界深度の異なる複数の画像データは、前記開口絞りの絞りを変えて同じ被写体を撮像することで得られる画像データである
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像生成装置。
【請求項７】
前記被写界深度の異なる複数の画像データのうち被写界深度が深い画像データは、異なる焦点位置で同じ被写体を撮像することで得られた複数の画像データを合成することにより生成される画像データである
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像生成装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、前記画像データの輝度を評価し、輝度が低いほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項９】
前記画像処理手段は、前記画像データの彩度を評価し、彩度が高いほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１、２、８のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１０】
前記画像処理手段は、前記画像データの分散を評価し、分散が大きいほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１、２、８、９のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１１】
前記画像処理手段は、前記画像データを複数のブロックに分割し、ブロックごとに撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１２】
前記画像データを分析することで得られる情報と、その情報に対応する撮像枚数と、を含む制御情報を記憶するデータベースを有しており、
前記画像処理手段は、前記制御情報を参照することにより撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１３】
前記画像データを分析することで得られる情報と、その情報に対応する焦点位置のシフト間隔と、を含む制御情報を記憶するデータベースを有しており、
前記画像処理手段は、前記被写体の厚みと前記制御情報のシフト間隔とから撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１４】
被写体が設置されるステージと、撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、を備える画像生成装置における画像生成方法であって、
前記撮像ユニットで前記ステージ上の被写体を撮像するプレ計測ステップと、
前記プレ計測ステップで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定する決定ステップと、
前記決定ステップで決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する本計測ステップと、
を含むことを特徴とする画像生成方法。
【請求項１】
被写体が設置されるステージと、
撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、
前記ステージおよび前記撮像ユニットを制御する制御手段と、
前記撮像ユニットにより得られる画像データを処理する画像処理手段と、を備え、
前記画像処理手段は、前記ステージ上の被写体を撮像することで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定し、
前記制御手段は、前記画像処理手段で決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する
ことを特徴とする画像生成装置。
【請求項２】
前記撮像ユニットは、第１の撮像ユニットと前記第１の撮像ユニットよりも低倍率の撮像を行う第２の撮像ユニットとを有し、
前記画像処理手段は、前記第２の撮像ユニットで得られる画像データを用いて被写体の撮像枚数を決定し、
前記制御手段は、前記第１の撮像ユニットを制御して前記第１の処理又は第２の処理を実行する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像生成装置。
【請求項３】
前記画像処理手段は、前記画像データを分析することにより被写体の染色方法を推定し、推定された染色方法に応じて前記被写体の撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項４】
前記画像処理手段は、被写界深度の異なる同じ被写体の複数の画像データを分析することにより被写界深度の違いによる前記被写体の画像の違いを評価し、違いが大きいほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項５】
前記画像処理手段は、前記被写体を光軸方向に複数の層に分割し、層ごとに被写界深度の違いによる画像の違いを評価することで、層ごとに撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項４に記載の画像生成装置。
【請求項６】
前記撮像ユニットは開口絞りを有しており、
前記被写界深度の異なる複数の画像データは、前記開口絞りの絞りを変えて同じ被写体を撮像することで得られる画像データである
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像生成装置。
【請求項７】
前記被写界深度の異なる複数の画像データのうち被写界深度が深い画像データは、異なる焦点位置で同じ被写体を撮像することで得られた複数の画像データを合成することにより生成される画像データである
ことを特徴とする請求項４又は５に記載の画像生成装置。
【請求項８】
前記画像処理手段は、前記画像データの輝度を評価し、輝度が低いほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像生成装置。
【請求項９】
前記画像処理手段は、前記画像データの彩度を評価し、彩度が高いほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１、２、８のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１０】
前記画像処理手段は、前記画像データの分散を評価し、分散が大きいほど前記被写体の撮像枚数を多くする
ことを特徴とする請求項１、２、８、９のいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１１】
前記画像処理手段は、前記画像データを複数のブロックに分割し、ブロックごとに撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１０のうちいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１２】
前記画像データを分析することで得られる情報と、その情報に対応する撮像枚数と、を含む制御情報を記憶するデータベースを有しており、
前記画像処理手段は、前記制御情報を参照することにより撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１３】
前記画像データを分析することで得られる情報と、その情報に対応する焦点位置のシフト間隔と、を含む制御情報を記憶するデータベースを有しており、
前記画像処理手段は、前記被写体の厚みと前記制御情報のシフト間隔とから撮像枚数を決定する
ことを特徴とする請求項１〜１１のうちいずれか１項に記載の画像生成装置。
【請求項１４】
被写体が設置されるステージと、撮像手段、および、前記ステージ上の被写体の像を拡大して前記撮像手段に導く撮像光学系を有する撮像ユニットと、を備える画像生成装置における画像生成方法であって、
前記撮像ユニットで前記ステージ上の被写体を撮像するプレ計測ステップと、
前記プレ計測ステップで得られた画像データを分析することにより、その被写体の撮像枚数を決定する決定ステップと、
前記決定ステップで決定された撮像枚数に従って、前記ステージ上の被写体を撮像して１枚の画像データを取得する第１の処理、又は、焦点位置を変更しながら前記ステージ上の被写体を複数回撮像することで焦点位置の異なる複数枚の画像データを取得する第２の処理を実行する本計測ステップと、
を含むことを特徴とする画像生成方法。
【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１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【公開番号】特開２０１２−１７３３９１（Ｐ２０１２−１７３３９１Ａ）
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−３３１１６（Ｐ２０１１−３３１１６）
【出願日】平成２３年２月１８日（２０１１．２．１８）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年９月１０日（２０１２．９．１０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年２月１８日（２０１１．２．１８）
【出願人】（０００００１００７）キヤノン株式会社 (59,756)
【Ｆターム（参考）】
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