粒子画像解析方法及び装置

【課題】
一般的な画像解析装置においては、装置が自動分類した結果に対してオペレータが成分を詳細に分類または成分名称を付け替える細分類作業を行うが、粒子画像の撮影結果によって曖昧な分類結果になり、オペレータの負担を増加させたり、オペレータの経験によって細分類結果に影響を与えたりする恐れがある。
【解決手段】
本発明は、装置が保持する識別アルゴリズムによる自動分類を実施することとは別に、オペレータの画像レビュー内容により更新することのできるユーザ用識別アルゴリズムを保持し、装置の識別アルゴリズムによる分類結果とユーザ用識別アルゴリズムによる分類結果とを併せて表示する手段を備えることで達成できる。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、粒子が懸濁した液体の撮影画像の解析装置に係り、特に、尿，血液などの生体サンプルの撮影画像の解析装置、及び解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、血液，尿，体液や組織液に存在する細胞を分類，分析するには、スライドガラス上に標本を作製し、顕微鏡で観察している。尿の場合には、尿中の粒子濃度が薄いため、測定試料を予め遠心分離器で遠心濃縮してから観察している。これらの観察や、検査の作業を自動化する装置としては、血液等の試料をスライドガラス上に塗沫したあと顕微鏡にセットし、顕微鏡ステージを自動的に走査させ、粒子の存在する位置で顕微鏡ステージを止めて粒子の静止画像を撮影し、画像処理技術による特徴抽出およびパターン認識手法を用いて試料中に存在する粒子の分類を行うものがある。
【０００３】
しかし、上記手法は試料をスライドガラス上へ塗沫する標本作製作業や、顕微鏡ステージを機械的に移動しながら粒子を見つけ、粒子を画像取込み領域へ移動させる作業が必要であり、時間がかかる。
【０００４】
検査の省力化を図るため、標本作製作業を必要としない方式として、洗浄剤であるシース液を外層とし、試料液を極めて偏平な流れにするフローセルを用いたフロー方式粒子画像解析装置があり、例えば、特許文献１，特許文献２に開示されている。
【０００５】
このフロー方式粒子画像解析装置は、フローセル中を移動する試料を例えばビデオカメラで撮影し、この撮像した静止画像を画像処理することにより、試料中の粒子を分類・計数するものである。
【０００６】
また、上述したフロー方式画像解析装置において、撮影した粒子画像を粒子サイズ等により区分けして画面上に表示して、オペレータが粒子を分類する方法が特許文献３に提案されている。
【０００７】
さらに、オペレータが粒子を分類するときに、予め指定した成分の種類のみをレビューする機能を搭載し、レビュー時間の短縮を図る方法が特許文献４に提案されている。
【０００８】
また、特許文献４には、装置が自動分類した結果に対して、オペレータが成分を詳細に分類または成分名称を付け替える細分類作業を行い、それら細分類結果に基づいて自動分類結果を修正する方法が提案されている。
【０００９】
【特許文献１】特開昭６３−９４１５６号公報
【特許文献２】特開平４−７２５４４号公報
【特許文献３】特開昭６０−３８６５３号公報
【特許文献４】特開平８−２１０９６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
ところが、特許文献３に記載されたフロー方式粒子画像解析装置においては、撮影した粒子画像の粒子サイズ等により区分けしたが、粒子画像の撮影結果によっては曖昧な分類結果になってしまう課題があった。
【００１１】
この課題の解決策として、特許文献４には、曖昧な成分に対しては第２候補まで分類結果を出力し、オペレータの目視作業による細分類結果に基づいて自動分類結果の修正をするなど、撮影した画像の曖昧さを補正する方法が提案されている。
【００１２】
しかし、オペレータによる細分類作業は、成分毎に判断する必要があり効率が悪い。また、成分数が多い場合や経験の浅いオペレータの場合など、細分類を行うべき画像を見落としてしまう危険性もある。
【００１３】
さらに、装置が持つ識別アルゴリズムは、安定した分類ができるように調整しているものの、施設ごとの判断基準の相違などにより、撮影された画像によっては常に細分類作業が必要になる可能性がある。
【００１４】
この解決手段として、例えばオペレータによる細分類結果を常に装置が持つ識別アルゴリズムに反映すれば、撮影した画像の細分類を必要とする画像は減ると考えられる。しかし、識別アルゴリズムを更新する手段を備えただけでは、オペレータによる誤った分類結果も識別アルゴリズムに取り込まれてしまい、本来、細分類が必要ではない画像も細分類が必要になるなど更なるレビュー効率の低下や、測定結果の誤報告を引き起こす可能性がある。
【００１５】
本発明の目的は、成分の細分類作業によるオペレータの負担を軽減し、より正確な結果を迅速に出力できる方法、および装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記目的を達成するための本発明の構成は以下の通りである。
【００１７】
生体液中に懸濁している粒子を撮影する撮影機構と、該撮影機構により撮影された画像を画像解析する画像解析機構と、を備えた粒子画像解析装置において、
前記画像解析機構が、解析条件が固定された識別アルゴリズムと、ユーザが解析条件を設定できるユーザ識別アルゴリズムの少なくとも２種類の識別アルゴリズムを有する粒子画像解析装置。
【００１８】
生体液とは尿，血液が代表的なものであるが、粒子状成分を含む液体であればどのような生体液であっても本発明は適用できる。尿の場合は、結晶成分などが粒子状成分に対応し、血液の場合は、血球成分などが粒子状成分に対応する。撮影機構はＣＣＤカメラのような二次元画像を電子的に取り込むことが可能なものが代表例であるが、画像を取り込むことができれば、１次元センサーを使用してスキャンすることもでき、またフィルムに画像を取り込む方式のものについても本発明の適用が可能である。画像解析機構は代表的にはコンピュータである。取り込んだ画像情報を処理する為、画像解析プログラムが記憶手段に記憶され、該プログラムを起動して画像情報を解析する。識別アルゴリズムは、取り込んだ画像情報の中から粒子と認識したものの、周囲長，色，形状などの情報を画像処理により算出し、算出結果を予め定めた閾値と比較することにより、予め設定した複数の種類の粒子の中から、最も近いと思われる種類の粒子を特定するプログラムである。この閾値を変更することにより、識別アルゴリズムを変える事ができる。解析条件が固定された識別アルゴリズムとは、装置メーカが作成した標準的な解析条件を備えたプログラムである。これに対し、病院などの施設，オペレータ個人などにより、過去の経験などに基づき、粒子の分類の仕方が異なる場合がある。本発明は、ユーザが解析条件を設定できるユーザ識別アルゴリズムとはこのようにユーザが閾値などを変更できる解析プログラムを解析条件が固定された識別アルゴリズムとは別に有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
装置が保持する識別アルゴリズムによって、ユーザの細分類結果に左右されない分類結果を取得でき、さらに、ユーザ用の識別アルゴリズムによって、細分類が必要な画像を自動的に摘出することが可能となる。
【００２０】
また、上記摘出結果を表示することで、多数の成分画像がある場合でも細分類が必要な画像の見落としを抑制できることから、オペレータの負担を軽減できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を用いて本発明の実施例を説明する。
【００２２】
図１は本発明の一実施例であるフロー方式粒子画像解析装置のフローセルを中心とした構成図である。このフロー方式粒子画像解析装置は、フローセル１０と、粒子検出部１０３と、画像撮影部１０９で構成される。
【００２３】
サンプルノズル３で吸引した試料２を、あらかじめ染色液１が入っている染色槽４に吐出する。次に、一定時間が経過したら、ダイレクトサンプル機構６のダイレクトサンプルノズル５で上記染色槽４内の染色試料１２を吸引し、フローセル１０に注入する。そのとき、シース液容器７内のシース液８をシリンジ機構９で吸引し染色試料１２を挟み込むようにフローセル１０に注入する。フローセル１０においては試料とシース液の流量比に応じて測定流路の染色試料の厚さを調整する。
【００２４】
レーザ光源１０１から照射されたレーザ光が粒子検出領域１０８を照射し、粒子から得られる散乱光１０２を粒子検出部１０３が受光する。粒子検出部１０３は、粒子の有無を判断する粒子判断論理に従って粒子を検出する。粒子検出部１０３で粒子を検出した情報からフラッシュランプ１０４を発光し、その光束１０５が顕微鏡コンデンサレンズ１０６と顕微鏡対物レンズ１０７を通ることで、フローセル１０中を流れる染色試料１２内の粒子を拡大し、例えばＴＶカメラなどの画像撮影部１０９で、撮影画像１１０として撮影される。
【００２５】
撮影画像１１０の撮影後の処理フローについて図２を用いて説明する。まず、画像撮像部１０９で撮影後、撮影画像１１０を成分毎に分ける。これを領域分割という（Ｓtep１）。次に成分毎に番号を付けて区分けする。これをラベリングという（Ｓtep２）。その後、成分毎に大きさや色情報などの特徴パラメータを抽出する（Ｓtep３）。抽出した特徴パラメータを識別アルゴリズムで分類する（Ｓtep４）。分類された成分の画像はレビュー用画像として格納する（Ｓtep５）。
【実施例１】
【００２６】
次に、本発明のユーザ用識別アルゴリズムを用いた撮影後の成分の処理フローについて図３を用いて説明する。画像撮影後、Ｓtep１〜Ｓtep３までは図２記載の処理フローと同じ処理を行う。その後、図２に記載のＳtep４に相当する装置の識別アルゴリズムによる分類（Ｓtep４ａ）と共にユーザ用識別アルゴリズムによる分類（Ｓtep４ｂ）を行う。Ｓtep４ａとＳtep４ｂの処理は同時に実行しても、Ｓtep４ａまたはＳtep４ｂを先に実施しても構わない。
【実施例２】
【００２７】
次に、ユーザ用識別アルゴリズムで分類した結果の表示について図５を用いて説明する。分類された成分の画像は、赤血球３１１や白血球３１２や扁平上皮３１３のように成分毎に分けて表示される。成分毎の表示として成分画像３０１を表示するが、ユーザ用識別アルゴリズムで分類した成分画像には、ユーザ分類結果有無表示３０２を表示する。
【００２８】
ユーザ分類結果有無表示３０２は、ユーザ用識別アルゴリズムが分類した内容を表示することで、オペレータに詳しい情報を提供することができる。
【００２９】
例えば、図６に示すようにユーザ分類結果有無表示３０２は例えばマウスなどのポインティングデバイスのカーソル３０３を近づけることによる重ね合わせ表示などで分類コード３０２ａを表示しても良いし、分類名称３０２ｂを表示しても良い。また、分類コードや分類名称は重ね合わせでなく、別の表示領域３０２ｃに表示しても良い。
【００３０】
ユーザ分類結果有無表示３０２は、図７に示すように画像の周囲を他の画像とは別の色で囲むなどの矩形表示３０２ｄでも良い。
【００３１】
一般にユーザ分類結果有無表示３０２を持つ画像は、項目毎に表示する中で、項目の先頭など一箇所にまとめて表示する方がオペレータの認識率が上がるが、まとめなくても良い。
【実施例３】
【００３２】
ユーザ分類結果有無表示３０２を持つ切出し画像を効率良く細分類するための手段について図８を用いて説明する。
【００３３】
通常、測定した検体は、検体リスト５０２のように一覧表示して見ることができる。オペレータが検体リスト５０２から任意の検体を選択するなどのレビュー開始指示をすると、レビュー画面５０３を表示し、検体リスト５０２で選択した検体の詳細な情報を表示する。詳細な情報には、画像の他に項目毎の計算値を一覧表示する結果表示領域５０４がある。
【００３４】
オペレータが検体リスト５０２から検体を選択するとき、その検体がユーザ分類結果有無表示３０２の付いた画像を持つことを示すユーザ分類結果保有記号５０１を検体リスト５０２に表示すれば、画像レビューを優先して行うなどの効果が得られる。
【００３５】
ユーザ分類結果保有記号５０１を結果表示領域５０４にも表示することで、ユーザ分類結果有無表示３０２を持つ項目を重点的に確認することができる。
【実施例４】
【００３６】
ユーザ用識別アルゴリズムは、常に有効動作させても良いが、一時的に動作させないことで効果的なレビューのサポートができるようになる場合もある。そのための設定例として、ユーザ用識別アルゴリズムの設定画面例を図９に示す。設定は、ユーザ用識別アルゴリズム分類実施有無設定４０１と、オペレータの分類操作によるユーザ用識別アルゴリズム更新有無設定４０２を持つ。この設定は、どちらか片方だけの設定でも良い。
【００３７】
オペレータの経験が豊富で、レビュー処理にユーザ用識別アルゴリズムによるサポートが必要でない場合、ユーザ用識別アルゴリズム分類実施有無設定４０１を無効と設定する。また、ユーザ用識別アルゴリズム更新有無設定４０２を有効としておけば、経験豊かなオペレータの分類結果でユーザ用識別アルゴリズムが更新され、効果的である。
【００３８】
一方、オペレータの経験が浅く、レビュー処理で誤分類に近い分類をされてしまうことが考えられる場合、ユーザ用識別アルゴリズム更新有無設定４０２を無効と設定する。この設定が無効である間、オペレータによる細分類処理でユーザ用識別アルゴリズムが更新されることはなくなる。
【００３９】
細分類操作によるユーザ用識別アルゴリズムの更新処理フローについて図４を用いて説明する。まず細分類操作で切り取り画像の分類結果を修正する（Ｓtep２０１）。変更した成分があれば、変更した成分の項目を一意に示すＩＤとその個数を登録し（Ｓtep２０２）、測定結果を再計算する（Ｓtep２０３）。ユーザ用識別アルゴリズムの更新を実施する指定があれば、ユーザ用識別アルゴリズムを更新（Ｓtep２０４）し、更新内容を保存する（Ｓtep２０５）。そして、変更した特徴パラメータを保存する（Ｓtep２０６）。
【実施例５】
【００４０】
ユーザ用識別アルゴリズムの来歴更新について図１０を用いて説明する。
【００４１】
ユーザ用識別アルゴリズムの来歴を記録するための更新記録来歴６０１とユーザ用識別アルゴリズム６１１がある。更新記録来歴６０１の記録媒体の材質や記録方式については規定しない。
【００４２】
次に、来歴更新の例を説明する。例えば、特徴量６１２を入力すると識別結果に分類コードＡを出力するユーザ用識別アルゴリズム６１１に、特徴量６１２と分類コードＢ６１３を入力すると、ユーザ用識別アルゴリズム６１１の判定論理が変更され、特徴量６１２の入力で分類コードＢ６１３を出力するようになる。
【００４３】
更新記録来歴６０１は特徴量６１２と、更新前分類コードと更新後分類コードを複数保持するファイルなどの記録媒体で、ユーザ用識別アルゴリズムを更新する毎に記録する領域を変更しながら、更新内容を記録する。
【００４４】
上記、更新記録来歴６０１にはオペレータの細分類処理内容が記録されているため、オペレータの判断誤りを見つけることができる。分類異常が発生した場合などにその原因を特定することができる。
【００４５】
また、更新記録来歴６０１を新しい来歴から順番に取り出し、ユーザ用識別アルゴリズム６１１に入力すると、ユーザ用識別アルゴリズム６１１を更新前の状態に順次戻すことができる。任意の時点のユーザ用識別アルゴリズム６１１に戻し、更新をやり直すことで、ユーザ用識別アルゴリズム６１１の分類精度を上げることができる。
【００４６】
更新記録来歴６０１を用いたユーザ用識別アルゴリズム６１１の再更新は、記録した更新記録の内、任意の更新記録だけを選択して実施しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】構成図。
【図２】画像処理フロー。
【図３】本発明の画像処理フロー。
【図４】画像レビュー処理フロー。
【図５】ユーザ分類結果表示の例。
【図６】ユーザ分類結果表示の拡張表示例。
【図７】ユーザ分類結果表示の矩形表示例。
【図８】ユーザ分類結果保持検体のレビュー方法例。
【図９】ユーザ用識別アルゴリズム設定画面例。
【図１０】ユーザ用識別アルゴリズム更新記録例。
【符号の説明】
【００４８】
１染色液
２試料
３サンプルノズル
４染色槽
５ダイレクトサンプルノズル
６ダイレクトサンプル機構
７シース液容器
８シース液
９シリンジ機構
１０フローセル
１２染色試料
１０１レーザ光源
１０２散乱光
１０３粒子検出部
１０４フラッシュランプ
１０５光束
１０６顕微鏡コンデンサレンズ
１０７顕微鏡対物レンズ
１０８粒子検出領域
１０９画像撮影部
１１０撮影画像
３０１成分画像
３０２ユーザ分類結果有無表示
３０２ａユーザ分類結果有無表示の分類コード表示例
３０２ｂユーザ分類結果有無表示の分類名称表示例
３０２ｃユーザ分類結果有無表示の表示領域例
３０２ｄユーザ分類結果有無表示の矩形表示例
３０３カーソル
３１１赤血球
３１２白血球
３１３扁平上皮
４０１ユーザ用識別アルゴリズム分類実施有無設定
４０２ユーザ用識別アルゴリズム更新有無設定
５０１ユーザ分類結果保有記号
５０２検体リスト
５０３レビュー画面
５０４結果表示領域
６０１更新記録来歴
６１１ユーザ用識別アルゴリズム
６１２特徴量
６１３分類コードＢ

【特許請求の範囲】
【請求項１】
生体液中に懸濁している粒子を撮影する撮影機構と、該撮影機構により撮影された画像を画像解析する画像解析機構と、を備えた粒子画像解析装置において、
前記画像解析機構が、解析条件が固定された識別アルゴリズムと、ユーザが解析条件を設定できるユーザ識別アルゴリズムの少なくとも２種類の識別アルゴリズムを有することを特徴とする粒子画像解析装置。
【請求項２】
請求項１記載の粒子画像解析装置において、
前記ユーザ識別アルゴリズムを用いて画像解析した結果については、その旨を表示する表示機能を備えたことを特徴とする粒子画像解析装置。
【請求項３】
請求項１記載の粒子画像解析装置において、
画像解析結果が、前記ユーザ識別アルゴリズムを用いた分類結果を持つかどうかを表示する機能を備えたことを特徴とする粒子画像解析装置。
【請求項４】
請求項１記載の粒子画像解析装置において、
前記ユーザ識別アルゴリズムを更新するか否かを選択する選択手段を備えたことを特徴とする粒子画像解析装置。
【請求項５】
請求項４記載の粒子画像解析装置において、
前記選択手段により更新することを選択した場合は、オペレータが粒子成分の詳細分類または成分名称の付け替えを実行した際に、前記ユーザ識別アルゴリズムを更新することを特徴とする粒子画像解析装置。
【請求項６】
請求項４記載の粒子画像解析装置において、
前記選択手段により更新することを選択した場合は、更新対象となった粒子成分の特徴パラメータと、識別アルゴリズムの更新内容を記録することを特徴とする粒子画像解析装置。

【図１】