【課題】画像処理を細胞密度検出の前に前処理として行うことにより、より正確な細胞密度を求めることができる角膜内皮細胞画像処理装置を提供すること。
【解決手段】角膜内皮細胞像の細胞壁を検出する細胞壁検出手段８ｊと、前記細胞壁検出手段８ｊにより細胞壁が検出されたセルの面積・形状からセルの分割・統合を判断する演算制御回路７と、前記面積・形状から分割すべきと判断された大セルがある場合に前記演算制御回路７により作動制御されて前記大セルを分割するセル分割手段８Ｌと、前記面積・形状から統合すべきと判断された小セルがある場合に前記演算制御回路７により作動制御されて前記小セルを統合するセル統合手段８ｋを備えている。しかも、前記演算制御回路７は、前記セルの分割・統合処理をした後、セル密度算出手段８ｍを作動制御して前記セルの数からセル密度を求めるようになっている。 （もっと読む）

【課題】細胞の活性が失われにくい状況を確保しながら、長期に亘って細胞の同一性を確認しながら同一の細胞についての細胞パラメータを経時的に取得する。
【解決手段】細胞を培養する培養手段１０１に収容されている細胞を撮像した画像の細胞画像データを用いて細胞の観察を行っているため、長期に亘って同一の視野範囲で観察を行いやすくなり、長期に亘って細胞の同一性を確認しながら同一の細胞についての細胞パラメータを取得することができ、この場合、赤外光撮像手段２１１で培養中の細胞を観察するため、観察期間ないし培養期間が長期に及ぶ場合でも、細胞に対する観察光の影響を低く抑えて、細胞の活性が失われにくくなる。 （もっと読む）

画像パターン認識用のシステム及び方法は、画像のベクトル量子化（ＶＱ）を使用してデジタル画像の取り込み及び符号化を備える。ベクトルのボキャブラリーは、画像をカーネルに区分し各カーネルに対応するベクトルを生成することにより形成される。画像は、ボキャブラリーに格納されるベクトルを指示するインデックスを有するベクトルインデックスファイルを生成することにより符号化される。ベクトルインデックスファイルは、ボキャブラリーに格納されるベクトルを調べることにより画像を再構成するように使用可能である。画像の候補領域のパターン認識は、特別の画像特徴部と相関するベクトルを備えたベクトルセットのトレーニング前のボキャブラリーに画像ベクトルを相関することにより完成可能である。仮想顕微鏡において、上記システム及び方法は、微小癌組織の転移クラスタの検出、組織の同定、免疫組織化学上の検査に関する分析の領域の配置のような、希な事象の発見、及び、組織マイクロアレイ（ＴＭＡｓ）として分類される組織学部分のような組織サンプルの迅速な選別に適している。
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【課題】 本発明は、血液成分やがん細胞等の生体構成要素の移動を定量的に測定し、かつ速度分布を２次元的に表示できるプログラムを提供する。
【解決手段】 検体の生体組織の所定領域の生体構成要素の速度を測定する処理を、コンピュータに実行させる生体構成要素速度測定プログラムは、前記所定領域が撮影された時系列に連続している複数のフレーム画像データを取得して、バックグランドを除去し（Ｓ１１）、前記各フレーム画像データ内のうち、パターンニング等により所定の生体構成要素画素データを取得し（Ｓ１２）、前記隣接するフレーム画像データ同士について、前記生体構成要素画素データの移動量が所定の閾値以内であるか否かを判定し（Ｓ１３）、その判定結果に基づいて、生体構成要素の速度を算出する（Ｓ１４，Ｓ１５）ことにより、上記課題の解決を図る。 （もっと読む）

【課題】 様々なパターンを有する画像に対して適切な判別や処理が可能であり、パターン特性等を様々な方向に関してバランス良く検出することができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】 Ｘ方向のラインデータＬＤ１のみならず、直交するＹ方向のラインデータＬＤ２についても空間周波数スペクトルを得ることができるので、対象画像について全体として方向的に偏りのないデータを得ることができ、様々な方向に多様なパターンを持つ拡大像に対しても適切な判定や処理が可能になり、画像合成処理の精度を高めることができる。 （もっと読む）

【課題】画像内の対象領域を時系列に観測して正確に追跡対象を追跡できること。
【解決手段】対象追跡装置１は、画像データを取得する画像取得部２ｃと、画像から対象領域を検出する領域検出部２ｄと、対象領域の特性を示す領域パラメータを算出するパラメータ算出部２ｅと、処理対象時点の対象領域と識別時点の対象領域との対応関係を示す識別子を処理対象時点の対象領域に付与する領域識別部２ｆと、識別子と領域パラメータとを対応づけて特性情報を生成するとともに、各時点の履歴情報を時系列に対応づけて履歴情報を生成する履歴生成部４ａと、判別時点から処理対象時点までの履歴情報の整合性を判別する整合性判別部４ｂと、整合性判別部４ｂによって整合性がないと判別された場合に履歴情報を修正する履歴修正部４ｃと、を備える。 （もっと読む）

【課題】対象を撮像した画像から正確に対象に対応する領域を抽出できること。
【解決手段】領域抽出装置１は、対象ＯＢの像を撮像して画像データを生成する撮像部３と、撮像部３から画像データの入力を受け付ける画像入力部４ｃと、画像データを構成する各画素値をもとに画像を複数の領域に分割することで中間画像領域を生成する領域分割部４ｄと、分割された各中間画像領域の特徴を示す特徴量をもとに、隣接する中間画像領域間の類似度を算出する類似度算出部４ｅと、算出された各中間画像領域の類似度をもとに、互いに隣接する中間画像領域を統合して対象ＯＢに対応する対象画像領域を成形する領域統合部４ｆと、成形された対象画像領域の特性を示す領域パラメータを求めるパラメータ算出部４ｇと、算出された領域パラメータに基づく表示を行う出力部５と、を備える。 （もっと読む）

強固で、実在する、かつコストのかからないツールで具現化して、乳がんの診断及び見通しを助けることのできる画像解析の自動化された方法を提供することが、本発明の目的であるが、とはいえ、前に示したように、本発明は、他の分野でもまた、応用を見出すことができる。
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【課題】走査型サイトメータに用いられ、単離細胞のみに対する細胞分析を簡易に行うことができる画像処理装置を提供すること。
【解決手段】多数の細胞が散布された細胞集団にレーザ光を照射しつつ走査し、細胞集団が発する蛍光をもとに取得した蛍光画像を画像処理し、細胞を分析する走査型サイトメータに用いる画像処理装置１において、蛍光画像内で蛍光を発する個々の閉領域を細胞集団の細胞領域として特定する領域特定部１１と、細胞領域内の細胞核のデータを除去する細胞核除去部１２と、細胞核のデータが除去された細胞領域である細胞質領域の蛍光強度をもとに細胞が重複した細胞領域を特定する重複細胞特定部１３と、細胞が重複した細胞領域のデータを蛍光画像のデータから除去した分析画像を生成する分析画像生成部１４とを備える。 （もっと読む）

【課題】 暗部等不適切な部分に影響されないで、特定の生体粘膜の存在を検出することができる画像処理方法を提供する。
【解決手段】 原画像３１に対して暗部等の不要領域を削除した不要領域削除画像３２に対してＨｂインデックスを用いて各画素の色調特徴量を算出する。この色調特徴量を閾値と比較して、特定の生体粘膜の可能性が高いものか否かの種別ラベリング処理を行った後、種別ラベリングされた画素数比により、原画像３１が特定の生体粘膜としてのバレット上皮を含むものか否かの判定を行う。 （もっと読む）

【課題】視野に存在する孤立した被検体の分散性を定量化し、孤立した被検体が多く存在する視野を選択することができる画像処理装置を提供する。
【解決手段】光源１０２と、被検体群１０１の画像を取得する画像データ取得手段１０３と、画像を２値化する２値化回路１０５と、２値化画像の輝度値を加算する第１の加算回路１０６と、２値化画像をフィルタリングするフィルタ回路１０７と、フィルタリング画像の輝度値を加算する第２の加算回路１０８と、被検体の分散性を出力する演算回路１０９と、被検体群１０１を固定するプレート１１３と、プレート１１３を移動させるプレート移動手段１１４と、プレート移動手段１１４を制御する視野選択回路１１５とを備え、視野選択回路１１５がプレート１１３を水平に移動させ、演算回路１０９の出力値が最大となる視野を求めることで、孤立した被検体が多く存在する視野を選択することができる。 （もっと読む）

【課題】個々のpit等の粘膜微細構造成分の相互関係を考慮した配置に基づく配列特徴量を用いた、定量的な配列評価を可能とする、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】被写体を撮像した画像信号に基づき、粘膜微細構造を抽出する微細構造抽出手段と、粘膜微細構造に基づき、粘膜微細構造の各要素における領域特徴量を算出する特徴量算出手段と、領域特徴量に基づき粘膜微細構造の配列を評価する配列評価手段とを備えている。 （もっと読む）

【課題】 従来に比して細胞の分類カウント作業の効率化が可能な細胞画像表示方法、細胞画像表示システム、細胞画像表示装置、及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】 複数の細胞が撮像されたバーチャルスライドが記憶されているバーチャルスライドデータベース４２から、バーチャルスライドを取得するステップと、バーチャルスライドにおける細胞像の位置を示す位置情報が記憶されているコミュニケーションデータベース５２から、位置情報を取得するステップと、バーチャルスライドを表示するステップと、表示されたバーチャルスライドに含まれる細胞像のうちの一つを選択するステップと、位置情報に基づいて、選択された細胞像を特定するステップとを有し、前記細胞像のうちの一つを選択するステップでは、キーボードの所定のキーの入力を受け付けた場合に、選択されていた細胞像とは異なる細胞像を選択する。 （もっと読む）

【課題】迅速且つ精度良く、染色又は非染色の条件下における、角層細胞の形状、特に角層細胞面積や角層細胞の剥がれ具合を把握し肌特性を評価できる角層細胞の鑑別方法を提供することを課題とする。
【解決手段】落射光条件下で撮影した角層細胞標本の拡大イメージを画像として取り込み、モノクロ画像に、フィルター処理や二値化処理等を行って得られる角層細胞面積、並びに背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分との３領域の画像を抽出し、該画像の物理量の多変量解析の結果を指標に得られる角層細胞の剥がれ具合等、によって角層細胞の鑑別を行う。 （もっと読む）

【課題】
どこでも、迅速且つ精度良く、染色又は非染色の条件下における、角層細胞の形状、特に角層細胞の剥がれ具合を把握し肌特性を評価できる角層細胞の鑑別方法を提供することを課題とする。
【解決手段】
落射光条件下で撮影した角層細胞標本の拡大イメージを画像として取り込み、モノクロ画像を背景部、角層細胞の他の角層細胞と重なっている部分及び角層細胞の他の角層細胞と重なっていない部分との３領域の画像を抽出し、該画像の物理量の多変量解析の結果を指標に、角層細胞の剥がれ具合等の角層細胞の鑑別を行う。 （もっと読む）

組織画像からエストロゲン及びプロゲステロン受容器表現（ＥＲ及びＰＲ）をスコアリングする方法は、全ブラブ領域のうちの褐色画像ブラブ領域の割合を決定し、スコアリングを定量化するための割合閾値を導出する。褐色のブラブ領域部分は、その後、ＥＲ又はＰＲのスコアリングに対する第１の寄与率を提供するために前記閾値と比較される。相対的に暗いがその数が、その後、カウントされ、画素数の閾値がスコアリングを定量化するために決定され、相対的に暗い画素の数がＥＲ又はＰＲのスコアリングに対する第２の寄与率を提供するために前記閾値と比較される。２つの寄与率は、その後、最終のスコアとして取得される０から８の範囲で全体のスコアリングを提供するために加えられるか、又は従来の０から３の範囲に縮小され得る。
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【課題】画像取得部が取得した全画像から任意形状の画像領域を伝送する場合に、上りの伝送量と下りの伝送量を合わせたトータルの伝送量を削減し、伝送時間を短縮できる画像処理装置を提供する。
【解決手段】画像の全画素を受信する全画素受信手段２０４と画像を解析して有効画素を抽出する有効画素抽出手段２０６と有効画素から領域情報を抽出する領域情報抽出手段２０７と有効画素及び領域情報から画素伝送手順を決定する伝送手順決定手段２０８と画像の指定座標画素を受信する指定座標画素受信手段２０９と画像の指定領域画素を受信する指定領域画素受信手段２１０とを備え、画像を解析して有効画素と領域情報を抽出し、画素伝送手順を決定することにより、指定座標画素、または、指定領域画素を受信して、トータルの伝送量を削減し、伝送時間を短縮する。 （もっと読む）

【課題】認識が正確に行なわれていないスポットを簡便に見つけ出すことができ、さらにそのようなスポットに対する画像認識の補正をユーザが行うことができ、また、認識が正確に行なわれていないスポットの補正を自動的に行なうことができるスポット画像認識方法及びスポット画像認識システムを提供する。
【解決手段】 スポット認識領域のサイズを変化させながら画素のシグナル強度を取得し、シグナル強度分布の中央値及び平均値からスポット認識パラメータを計算し、スポット認識領域のサイズの変化に従がって前記スポット認識パラメータが変化するパターンを用いて、スポット画像を認識する。 （もっと読む）

【課題】細胞の検出や認識を精度良く行うことができる細胞画像解析方法を提供すること。
【解決手段】細胞などの画像を解析する細胞画像解析方法において、複数の特徴的な点を抽出し、前記複数の点をグループ化し、前記グループ化された複数の点のうち類似した点に基づいて、細胞中心に対応する点を決定する。ここにおいて、前記グループ化された複数の点から類似した点以外の点を除くことが好ましい。 （もっと読む）

生物スキャナ（１０）は異なるタイプの生物成長プレートを走査するために画像処理プロファイル（３６）の自動選択を提供する。スキャナはスキャナにより走査するプレートのタイプを自動的に識別した後、識別したプレートタイプに適合する画像処理プロファイルのうちの１つを選択する。例えば画像処理プロファイルは、異なるタイプの細菌コロニーを計数する際に異なる色、形状、サイズおよび近接基準を適用し得る。スキャナはプレートに担持された光学または磁気的読取可能マークなどの様々な機械可読標識（２８）を参照することによりプレートタイプを識別し得る。従ってプレートタイプ識別を可能にする特定の標識を担持する生物成長プレートも考えられる。プレートを走査して生物成長プレート上の異なるタイプの細菌コロニー、または特定の生物剤の量を読み取るまたは計数する。
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