圖像處理裝置、程序、圖像處理方法、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及圖像處理系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】根據(jù)本發(fā)明，圖像處理裝置(20)獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像，在第一圖像特征量的基礎(chǔ)上執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)，設(shè)置用于檢測拍攝圖像中的目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)目的區(qū)域，并使所述多個(gè)目的區(qū)域以在所述多個(gè)目的區(qū)域中的每個(gè)的第一圖像特征量的基礎(chǔ)上所確定的順序來顯示。該圖像處理裝置(20)計(jì)算用于所述多個(gè)目的區(qū)域中的每個(gè)的第二圖像特征量，并使要顯示的所述多個(gè)謎底區(qū)域以具有與從所述多個(gè)目的區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)目的區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的重排序列來顯示。
【專利說明】圖像處理裝置、程序、圖像處理方法、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及圖像處理系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像處理裝置、程序、圖像處理方法、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)及圖像處理系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]專利文獻(xiàn)1描述如下的技術(shù)，其中，從對象圖像中搜索滿足有核紅細(xì)胞(NRBC)的顏色、形狀、位置關(guān)系、面積比等的條件的細(xì)胞，從而機(jī)器檢測NRBC。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)文獻(xiàn)
[0004]專利文獻(xiàn)
[0005]專利文獻(xiàn)1:日本專利N0.4346923


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]發(fā)明要解決的問題
[0007]本發(fā)明的目的是提供一種圖像處理裝置、程序及圖像處理系統(tǒng)，其容易地確認(rèn)與在目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)候選區(qū)域當(dāng)中沒有被機(jī)器學(xué)習(xí)的特征中的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域。
[0008]解決問題的手段
[0009][1]根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種圖像處理裝置，該圖像處理裝置包括:獲取單元，該獲取單元獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；學(xué)習(xí)單元，該學(xué)習(xí)單元基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件；設(shè)置單元，該設(shè)置單元設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域；第一顯示控制單元，該第一顯示控制單元以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制；計(jì)算單元，該計(jì)算單元計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；以及第二顯示控制單元，該第二顯示控制單元以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
[0010][2]根據(jù)[1]的圖像處理裝置還可以包括:接收單元，該接收單元基于從所述顯示的所述多個(gè)的對象區(qū)域中的、用戶的指定，來接收所述基準(zhǔn)對象區(qū)域的選擇。
[0011][3]根據(jù)[1]或[2]的圖像處理裝置可以具有如下的構(gòu)造:其中，所述第二圖像特征量包括多個(gè)特征量和所述多個(gè)特征量的權(quán)重，并且所述圖像處理裝置還包括:權(quán)重設(shè)置單元，該權(quán)重設(shè)置單元基于基于所述拍攝圖像的分析結(jié)果所確定的分類，來設(shè)置在所述第二圖像特征量中所包括的多個(gè)特征量中的每個(gè)的權(quán)重。
[0012][4]根據(jù)[3]的圖像處理裝置可以具有如下的構(gòu)造:其中，所述多個(gè)特征量是代表所述試樣的特征的特征量。
[0013][5]根據(jù)權(quán)利要求[1]至[4]的任一項(xiàng)所述的圖像處理裝置可以具有如下的構(gòu)造:其中，所述目標(biāo)細(xì)胞是具有細(xì)胞核的有核紅細(xì)胞，所述圖像處理裝置還包括:提取單元，該提取單元基于所述細(xì)胞核的顏色和濃度中的至少一個(gè)來從所述多個(gè)拍攝圖像中提取作為所述細(xì)胞核的候選的細(xì)胞核候選區(qū)域，并且所述設(shè)置單元基于所述細(xì)胞核候選區(qū)域和所述目標(biāo)細(xì)胞的可能大小的范圍，來設(shè)置所述對象區(qū)域。
[0014][6]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種使計(jì)算機(jī)用作如下用途的程序:獲取單元，該獲取單元獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；學(xué)習(xí)單元，該學(xué)習(xí)單元基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件；設(shè)置單元，該設(shè)置單元設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域；第一顯示控制單元，該第一顯示控制單元以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制；計(jì)算單元，該計(jì)算單元計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；以及第二顯示控制單元，該第二顯示控制單元以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
[0015][7]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種使計(jì)算機(jī)執(zhí)行處理的圖像處理方法，所述處理包括:獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件；設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域；以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制；計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；并且以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
[0016][8]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種存儲(chǔ)使計(jì)算機(jī)執(zhí)行用于圖像處理的處理的程序的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述處理包括:獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件；設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域；以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制；計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；并且以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
[0017][9]根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像處理系統(tǒng)，所述圖像處理系統(tǒng)包括:圖像處理裝置；光學(xué)顯微鏡，該光學(xué)顯微鏡連接到所述圖像處理裝置；以及顯示裝置，該顯示裝置連接到所述圖像處理裝置，其中，所述圖像處理裝置包括:獲取單元，該獲取單元獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；學(xué)習(xí)單元，該學(xué)習(xí)單元基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件；設(shè)置單元，該設(shè)置單元設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域；第一顯示控制單元，該第一顯示控制單元以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制；計(jì)算單元，該計(jì)算單元計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；以及第二顯示控制單元，該第二顯示控制單元以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
[0018]發(fā)明的效果
[0019]根據(jù)[1]、[6]、[7]、[8]和[9]中描述的構(gòu)造(處理)，可以容易地確認(rèn)與在目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)候選區(qū)域當(dāng)中沒有被機(jī)器學(xué)習(xí)的特征中的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域。
[0020]根據(jù)[2]中描述的構(gòu)造，可以容易地確認(rèn)與由用戶指定的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域。
[0021]根據(jù)[3]中描述的構(gòu)造，可以容易地確認(rèn)與根據(jù)試樣的特征設(shè)置的特征中的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域。
[0022]根據(jù)[4]中描述的構(gòu)造，在考慮試樣的特征之后，可以容易地確認(rèn)與從目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)候選區(qū)域中的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域。
[0023]根據(jù)[5]中描述的構(gòu)造，可以容易地確認(rèn)與在有核紅細(xì)胞的多個(gè)候選區(qū)域當(dāng)中沒有被機(jī)器學(xué)習(xí)的特征中的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]圖1是示出根據(jù)本實(shí)施方式的圖像處理系統(tǒng)的系統(tǒng)構(gòu)造示例的圖。
[0025]圖2是圖像處理裝置的功能框圖。
[0026]圖3A是例示樣本的分類的圖。
[0027]圖3B是例示樣本的分類的圖。
[0028]圖3C是例示樣本的分類的圖。
[0029]圖4A是例示樣本的分類處理的圖。
[0030]圖4B是例示樣本的分類處理的圖。
[0031]圖4C是例示樣本的分類處理的圖。
[0032]圖5A是例示第一特征量的圖。
[0033]圖5B是例示第一特征量的圖。
[0034]圖5C是例示第一特征量的圖。
[0035]圖6A是例示第二特征量的圖。
[0036]圖6B是例示第二特征量的圖。
[0037]圖6C是例示第二特征量的圖。
[0038]圖7A是例示第三特征量的圖。
[0039]圖7B是例示第三特征量的圖。
[0040]圖8是涉及識(shí)別單元的學(xué)習(xí)處理的流程圖。
[0041]圖9是用于從拍攝圖像檢測目標(biāo)細(xì)胞的處理的流程圖。
[0042]圖10是用于從拍攝圖像檢測目標(biāo)細(xì)胞的處理的流程圖。
[0043]圖11是示出候選圖像的列表顯示畫面的示例的圖。
[0044]圖12是示出在排序之后的候選圖像的列表顯示畫面的示例的圖。

【具體實(shí)施方式】
[0045]在下文中，將參照附圖來描述用于實(shí)施本發(fā)明的模式(在下文中，稱為實(shí)施方式)。
[0046]圖1是示出根據(jù)本實(shí)施方式的圖像處理系統(tǒng)I的系統(tǒng)構(gòu)造示例的圖。如圖1所示，圖像處理系統(tǒng)I包括:光學(xué)顯微鏡10、圖像處理裝置20、輸入裝置50和顯示裝置60。將圖像處理裝置20與光學(xué)顯微鏡10、輸入裝置50和顯示裝置60連接起來，以執(zhí)行數(shù)據(jù)通信。
[0047]光學(xué)顯微鏡10通過諸如物鏡12這樣的光學(xué)系統(tǒng)由(XD照相機(jī)14對放置于試樣臺(tái)座上的載玻片11上的試樣進(jìn)行成像。光學(xué)顯微鏡10包括聚焦機(jī)構(gòu)13，其更改載玻片11與物鏡12之間的距離，并在更改焦距的同時(shí)對載玻片11上的試樣進(jìn)行成像。在該實(shí)施方式中，使用如下試樣作為所述試樣，在該試樣中母體血液被施加于載玻片11上，并執(zhí)行梅-吉染色(May-Giemsa staining)。在此，衍生自母體血液中的胎兒的有核紅細(xì)胞(NRBC)是染色后的紫-藍(lán)色。在下文中，NRBC被稱為目標(biāo)細(xì)胞。
[0048]圖像處理裝置20獲取由光學(xué)顯微鏡10成像的拍攝圖像，從所獲取的拍攝圖像中檢測目標(biāo)細(xì)胞的候選圖像，并列出和顯示檢測出的候選圖像。該圖像處理裝置20將從所列出的和顯示的候選圖像中選擇的圖像設(shè)置為基準(zhǔn)圖像，并以與基準(zhǔn)圖像類似的順序來排序和顯示候選圖像。下文將描述圖像處理裝置20中的上述處理的細(xì)節(jié)。
[0049]輸入裝置50是例如諸如鍵盤或鼠標(biāo)這樣的裝置，并將從用戶接收到的操作輸入到圖像處理裝置20。例如，圖像處理裝置20獲取與在顯示裝置60上顯示的圖像中的、通過輸入裝置50由用戶指定的圖像區(qū)域有關(guān)的信息，作為用于學(xué)習(xí)目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例的圖像特征的學(xué)習(xí)信息。當(dāng)從目標(biāo)細(xì)胞的列出的和顯示的候選圖像中選擇基準(zhǔn)圖像時(shí)，輸入裝置50接收來自用戶的輸入。
[0050]顯示裝置60是例如液晶顯示器等，并基于由圖像處理裝置20處理的結(jié)果來顯示畫面。例如，在顯示裝置60上顯示:由光學(xué)顯微鏡10成像的拍攝圖像；從拍攝圖像中檢測到的一系列目標(biāo)細(xì)胞；該系列目標(biāo)細(xì)胞的排序結(jié)果等。
[0051]接下來，將描述根據(jù)本實(shí)施方式的圖像處理裝置20的功能。
[0052]圖2是圖像處理裝置的功能框圖。如圖2所示，圖像處理裝置20包括:拍攝圖像獲取單元21、學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22、候選區(qū)域設(shè)置單元23、第一圖像特征量計(jì)算單元24、識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元25、識(shí)別模型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元26、目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27、第一評估值計(jì)算單元28、樣本分類單元29、附加特征量確定單元30、第二圖像特征量計(jì)算單元31、基準(zhǔn)圖像選擇單元32、第二評估值計(jì)算單元33以及顯示控制單元34。
[0053]圖像處理裝置20中的相應(yīng)單元的功能可以在如下情況下實(shí)現(xiàn):即，當(dāng)計(jì)算機(jī)(其包括諸如CPU這樣的控制裝置、諸如存儲(chǔ)器這樣的存儲(chǔ)裝置、用于發(fā)送和接收去往和來自外部裝置的數(shù)據(jù)的輸入/輸出裝置等)讀取并執(zhí)行存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)可讀信息記錄介質(zhì)中的程序時(shí)。應(yīng)當(dāng)注意的是，該程序可以由諸如光盤、磁盤、磁帶、磁光盤、或閃速存儲(chǔ)器這樣的信息記錄介質(zhì)提供給作為計(jì)算機(jī)的圖像處理裝置20，或者可以通過諸如因特網(wǎng)這樣的數(shù)據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)來提供給圖像處理裝置20。
[0054]拍攝圖像獲取單元21從光學(xué)顯微鏡10中獲取使用光學(xué)顯微鏡10中的CXD照相機(jī)14來對試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像。應(yīng)當(dāng)注意的是，由拍攝圖像獲取單元21獲取的圖像可以由顯示控制單元34在顯示裝置60上顯示。
[0055]學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22接收用于由拍攝圖像獲取單元21獲取的圖像中的學(xué)習(xí)處理的圖像區(qū)域的指定?？梢酝ㄟ^輸入裝置50來執(zhí)行圖像區(qū)域的指定。例如，當(dāng)對目標(biāo)細(xì)胞(有核紅細(xì)胞)和其它圖像之間的識(shí)別進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)，學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22接收具有拍攝圖像中示出的目標(biāo)細(xì)胞的圖像區(qū)域作為正例，并接收沒有目標(biāo)細(xì)胞的圖像區(qū)域作為負(fù)例。學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22可以將基于接收到的圖像區(qū)域切割出的圖像連同與該圖像是正例或是負(fù)例有關(guān)的識(shí)別信息一起，輸出到第一圖像特征量計(jì)算單元24。
[0056]候選區(qū)域設(shè)置單元23將候選區(qū)域設(shè)置為由拍攝圖像獲取單元21獲取的拍攝圖像內(nèi)的目標(biāo)細(xì)胞的候選。在下文中，將描述由候選區(qū)域設(shè)置單元23的處理的具體示例。
[0057]首先，候選區(qū)域設(shè)置單元23將基于如下像素來提取細(xì)胞核的候選區(qū)域，該像素在由拍攝圖像獲取單元21獲取的每個(gè)拍攝圖像中、具有預(yù)定范圍內(nèi)的顏色(RGB值)或濃度。例如，候選區(qū)域設(shè)置單元23可以以顏色(或濃度)的預(yù)定閾值來對拍攝圖像中的像素進(jìn)行二值化，并且具體地，可以提取具有比閾值更深(等于或大于閾值)的顏色(或濃度)的像素作為黑色像素。候選區(qū)域設(shè)置單元23可以通過將從由拍攝圖像獲取單元21獲取的每個(gè)圖像中提取的像素連接起來，來計(jì)算多個(gè)集合(像素組)，并可以將外接(circumscribed)到每個(gè)集合的區(qū)域設(shè)置為細(xì)胞核候選區(qū)域。
[0058]接下來，候選區(qū)域設(shè)置單元23基于如下各項(xiàng)來估計(jì)細(xì)胞大小的可能范圍:由候選區(qū)域設(shè)置單元23提取的細(xì)胞核候選區(qū)域到載玻片表面上的投影大??；和預(yù)先限定的關(guān)系表達(dá)式。例如，候選區(qū)域設(shè)置單元23可以基于有核紅細(xì)胞中的細(xì)胞核和細(xì)胞大小之間的關(guān)系式，來估計(jì)在載玻片表面上的有核紅細(xì)胞的可能范圍(例如，矩形區(qū)域)。具體地，候選區(qū)域設(shè)置單元23將以細(xì)胞核候選區(qū)域中的一個(gè)點(diǎn)為中心、所估計(jì)的區(qū)域中的矩形區(qū)域，設(shè)置為細(xì)胞存在區(qū)域。
[0059]候選區(qū)域設(shè)置單元23基于由候選區(qū)域設(shè)置單元23提取的細(xì)胞核候選區(qū)域和由候選區(qū)域設(shè)置單元23估計(jì)的、載玻片表面上的細(xì)胞存在區(qū)域，來確定可能包括目標(biāo)細(xì)胞的細(xì)胞候選區(qū)域，并向第一圖像特征量計(jì)算單元24輸出確定的細(xì)胞候選區(qū)域中的拍攝圖像。
[0060]第一圖像特征量計(jì)算單元24將從學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22或候選區(qū)域設(shè)置單元23輸入的拍攝圖像放大或縮小到指定的圖像大小，并且然后計(jì)算圖像中的第一圖像特征量。第一圖像特征量是用于對由識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元25進(jìn)行的學(xué)習(xí)處理和由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27進(jìn)行的識(shí)別處理進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別的圖像特征量，并且例如，可以使用HOG特征量。例如，HOG特征量可以以如下的步驟來計(jì)算。首先，將對象圖像劃分成B個(gè)塊(每塊具有A個(gè)細(xì)胞)，從用于每塊的相應(yīng)細(xì)胞的圖像的平面(X方向和Y方向)中的亮度梯度方向和亮度梯度強(qiáng)度中獲得亮度梯度方向直方圖([第一梯度方向的值、第二梯度方向的值、……、第N梯度方向的值])，并以塊為單位來執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得亮度梯度方向直方圖的平方平均值變?yōu)镮。此后，將通過組合塊中的標(biāo)準(zhǔn)化后的亮度梯度方向直方圖創(chuàng)建的AXN個(gè)值設(shè)置為塊的特征量，并將通過組合對象圖像中的所有塊創(chuàng)建的AXBXN個(gè)值設(shè)置為對象圖像的HOG特征量。
[0061]當(dāng)從學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22輸入拍攝圖像時(shí)，第一圖像特征量計(jì)算單元24計(jì)算來自輸入的拍攝圖像的圖像特征量，并且然后向識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元25輸出計(jì)算出的圖像特征量。當(dāng)從候選區(qū)域設(shè)置單元23輸入拍攝圖像時(shí)，第一圖像特征量計(jì)算單元24計(jì)算來自輸入的拍攝圖像的圖像特征量，并且然后向目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27輸出計(jì)算出的圖像特征量。
[0062]識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元25執(zhí)行目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27的學(xué)習(xí)，該目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27基于如下項(xiàng)來執(zhí)行目標(biāo)細(xì)胞的識(shí)別:通過由學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元22接收到的正例和負(fù)例的圖像中的第一圖像特征量計(jì)算單元24計(jì)算出的第一圖像特征量。具體地，識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元25產(chǎn)生具有在目標(biāo)細(xì)胞的拍攝圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量(作為正例)和在其它拍攝圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量(作為負(fù)例)的目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27的模型參數(shù)。應(yīng)當(dāng)注意的是，諸如AdaBoost或支持向量機(jī)這樣的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以用于目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27。
[0063]識(shí)別模型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元26存儲(chǔ)由識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元25產(chǎn)生的目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27的模型參數(shù)。
[0064]目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27基于如下各項(xiàng)來識(shí)別在細(xì)胞候選區(qū)域中所包括的細(xì)胞是否是目標(biāo)細(xì)胞:在與由候選區(qū)域設(shè)置單元23確定的細(xì)胞候選區(qū)域有關(guān)的拍攝圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量；和與存儲(chǔ)在識(shí)別模型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元26中的目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27有關(guān)的模型參數(shù)
[0065]第一評估值計(jì)算單元28基于學(xué)習(xí)后的第一圖像特征量與候選圖像的第一圖像特征量，來計(jì)算用于以作為目標(biāo)細(xì)胞的候選圖像的更高可能性的順序排序的第一評估值。例如，第一評估值計(jì)算單元28可以計(jì)算如下各項(xiàng)之間距離作為候選區(qū)域的第一評估值:由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的候選區(qū)域中的每個(gè)的第一圖像特征量；與學(xué)習(xí)后的正例的第一圖像特征量的代表圖像特征量(正例的第一圖像特征量的中心或平均)。第一評估值計(jì)算單元28可以計(jì)算如下各項(xiàng)之間的距離作為候選區(qū)域的第一評估值:由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的候選區(qū)域中的每個(gè)的第一圖像特征量；與將正例的第一圖像特征量與負(fù)例的第一圖像特征量分開的超平面。
[0066]顯示控制單元34能夠在顯示裝置上顯示由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的一系列候選圖像。這里，顯示控制單元34可以以候選圖像的第一評估值的順序來排序并顯示由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的一系列候選圖像。例如，當(dāng)?shù)谝辉u估值是距正例的代表圖像特征量的距離時(shí)，可以以更短距離的順序來顯示候選圖像。
[0067]樣本分類單元29基于待處理的拍攝圖像來分析對應(yīng)于拍攝圖像的樣本的特征，并基于分析后的特征來對樣本進(jìn)行分類。具體地，如圖3A至圖3C所示，由于單個(gè)樣本傾向于具有更多個(gè)嗜中性粒細(xì)胞(neutrophils)的類(A類)、具有更多個(gè)淋巴樣(lymphoid)細(xì)胞的類(B類)或具有更多個(gè)污染物的類(C類)等，所以樣本分類單元29對該樣本是否對應(yīng)于任何類進(jìn)行分類。圖3A示出具有更多個(gè)嗜中性粒細(xì)胞的樣本的示例；圖3B示出具有更多個(gè)淋巴樣細(xì)胞的樣本的示例；而圖3C示出具有更多個(gè)污染物的樣本的示例。這里，嗜中性粒細(xì)胞具有與有核紅細(xì)胞類似的細(xì)胞核的顏色，但不同之處在于，細(xì)胞核被分枝。淋巴樣細(xì)胞具有與有核紅細(xì)胞類似的形式，但不同之處在于，顏色比有核紅細(xì)胞更淺。在下文中，將參照圖4A至圖4C來描述樣本的分類處理的示例。
[0068]樣本分類單元29提取如下的區(qū)域(圖4B)，該區(qū)域具有等于或大于來自候選區(qū)域(圖4A)的特定濃度(例如，R、G和B中的每個(gè)的亮度等于或小于100)的濃度，并且樣本分類單元29計(jì)算所提取的區(qū)域中的R、G和B中的每個(gè)的亮度值的平均值(顏色平均值)。這里，樣本分類單元29獲得與每個(gè)候選區(qū)域有關(guān)的顏色平均值的頻率分布(圖4C)。樣本分類單元29確定:當(dāng)頻率分布中的頻率不等于或不大于50時(shí)，圖像具有更少錯(cuò)誤檢測，并且不對應(yīng)于A至C類中的任何一個(gè)。同時(shí)，當(dāng)頻率分布中的頻率等于或大于50時(shí)且當(dāng)小于閾值的累積頻率大于等于或大于具有作為基準(zhǔn)的顏色平均值的閾值(例如，B中的60)的閾值的累積頻率時(shí)，樣本分類單元29確定是具有更多個(gè)嗜中性粒細(xì)胞的A類，并否則確定是具有更多個(gè)淋巴樣細(xì)胞的B類。例如，可以基于具有等于或大于特定濃度的濃度的區(qū)域的大小是否等于或大于閾值，來執(zhí)行與是否是具有更多個(gè)污染物的C類有關(guān)的判斷。
[0069]附加特征量確定單元30確定與第一圖像特征量不同的圖像特征量作為包括候選區(qū)域的候選圖像的每個(gè)中的附加特征量。每個(gè)候選圖像可以是包括候選區(qū)域的預(yù)定大小的區(qū)域。在下文中，將描述被用作為附加特征量的特征量的示例。
[0070]第一特征量可以是代表在候選圖像中的每個(gè)所包括的細(xì)胞的特征的信息。具體地，第一特征量可以是諸如細(xì)胞核的大小、細(xì)胞核的顏色的平均值、細(xì)胞核與細(xì)胞膜的面積比、細(xì)胞膜的大小以及細(xì)胞膜的厚度這樣的信息。應(yīng)當(dāng)注意的是，當(dāng)?shù)谝惶卣髁渴羌?xì)胞核的大小時(shí)，圖5A示出具有更多個(gè)嗜中性粒細(xì)胞的樣本的第一特征量的示例；圖5B示出具有更多個(gè)淋巴樣細(xì)胞的樣本的第一特征量的示例；而圖5C示出具有更多個(gè)污染物的樣本的第一特征量的示例。
[0071]第二特征量可以是用于區(qū)分有核紅細(xì)胞和其它細(xì)胞的特征量。圖6A至圖6C是例示第二特征量的示例的圖。在圖6A至圖6C所示的示例中，可以在包括候選區(qū)域的候選圖像中設(shè)置多個(gè)塊區(qū)域，并且多個(gè)所設(shè)置的塊區(qū)域的顏色信息(例如，5X5X3(RGB)尺寸的信息)可以是第二特征量。應(yīng)當(dāng)注意的是，圖6A示出具有更多個(gè)嗜中性粒細(xì)胞的樣本的第二特征量的示例；圖6B示出具有更多個(gè)污染物的樣本的第二特征量的示例；而圖6C示出具有更多個(gè)淋巴樣細(xì)胞的樣本的第二特征量的示例。
[0072]第三特征量可以是在候選圖像中所包括的細(xì)胞核候選區(qū)域的數(shù)量。細(xì)胞核候選區(qū)域可以是具有等于或大于候選圖像中的給定濃度的濃度的像素組。這里，圖7A至圖7B是例示第三附加特征量的示例的圖。圖7A示出嗜中性粒細(xì)胞，而圖7B示出有核紅細(xì)胞。從附圖可以清楚地看出，在嗜中性粒細(xì)胞的情況下，候選圖像中出現(xiàn)多個(gè)細(xì)胞核候選區(qū)域；然而，在有核紅細(xì)胞的情況下，出現(xiàn)一個(gè)細(xì)胞核候選區(qū)域。
[0073]第四特征量可以是用于在候選圖像中所包括的候選區(qū)域的、由第一評估值計(jì)算單元28計(jì)算出的第一評估值。
[0074]附加特征量確定單元30可以使用第一至第四特征量中的一個(gè)或使用組合中的第一至第四特征量當(dāng)中的兩個(gè)或更多個(gè)特征量，來構(gòu)成附加特征量。
[0075]第二圖像特征量計(jì)算單元31基于第一圖像特征量、由附加特征量確定單元30確定的多個(gè)附加特征量、和相應(yīng)特征量的權(quán)重，來確定第二圖像特征量的構(gòu)造，并計(jì)算由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的候選圖像中的每個(gè)的第二圖像特征量。例如，在第一圖像特征量A、附加特征量(第一特征量B1、第二特征量B2、第三特征量B3和第四特征量B4)、A的權(quán)重WajP BI至B4的權(quán)重Wbl至Wb4的情況下，第二圖像特征量計(jì)算單元31可以產(chǎn)生第二圖像特征量(Wa.A、Wbl.Bl、Wb2.B2、Wb3.B3、Wb4.B4)。這里，盡管可以預(yù)先限定這些權(quán)重當(dāng)中的權(quán)重Wa和Wbl至Wb4，但是Wb2和Wb3可以基于由樣本分類單元29的分類結(jié)果來更改。具體地，當(dāng)樣本分類單元29將其分類到具有更多個(gè)嗜中性粒細(xì)胞的A類時(shí)，可以將Wb2的值設(shè)置為大于預(yù)定值或其它權(quán)重，而當(dāng)樣本分類單元29將其分類到具有更多個(gè)淋巴樣細(xì)胞的B類時(shí)，可以將Wb3的值設(shè)置為大于預(yù)定值或其它權(quán)重。當(dāng)然，如果Wbl至Wb4中的至少一個(gè)不是O，則其它權(quán)重可以被設(shè)置為O。
[0076]基準(zhǔn)圖像選擇單元32通過輸入裝置，來接收從由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的一系列候選圖像中選擇一候選圖像作為目標(biāo)細(xì)胞的基準(zhǔn)，并選擇所接收的候選圖像作為基準(zhǔn)圖像。
[0077]第二評估值計(jì)算單元33計(jì)算如下各項(xiàng)之間的距離作為候選圖像中的每個(gè)的第二評估值:由基準(zhǔn)圖像選擇單元32選擇的基準(zhǔn)圖像中的、由第二圖像特征量計(jì)算單元31計(jì)算出的第二圖像特征量；和其它候選圖像的每個(gè)中的、由第二圖像特征量計(jì)算單元31計(jì)算出的第二圖像特征量。
[0078]顯示控制單元34可以以候選圖像的第二評估值的順序，來排序并顯示由目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞的一系列候選圖像。例如，當(dāng)?shù)诙u估值是距基準(zhǔn)圖像的第二圖像特征量的距離時(shí)，可以以更短距離的順序來顯示候選圖像。
[0079]接下來，將參照圖8至圖10所示的流程圖來描述圖像處理裝置20中的處理的流程。
[0080][學(xué)習(xí)處理]
[0081]圖8是涉及識(shí)別單元的學(xué)習(xí)處理的流程圖。如圖8所示，圖像處理裝置20獲取正例的拍攝圖像(即，包括目標(biāo)細(xì)胞的圖像)(S101)，并切割出獲取的拍攝圖像中的指定的圖像區(qū)域(即，對應(yīng)于目標(biāo)細(xì)胞的圖像區(qū)域)(S102)。圖像處理裝置20基于拍攝圖像的切割出的圖像區(qū)域，來計(jì)算正例的第一圖像特征量(S103)。第一圖像特征量可以是例如HOG特征量。當(dāng)存在待學(xué)習(xí)的正例的另一圖像(S104:是)時(shí)，圖像處理裝置20返回到SlOl ;并且當(dāng)不存在待學(xué)習(xí)的正例的另一圖像(S104:否)時(shí)，圖像處理裝置20前進(jìn)到S105。
[0082]圖像處理裝置20獲取負(fù)例的拍攝圖像(即，包括除了目標(biāo)細(xì)胞之外的細(xì)胞的圖像)(S105)，并切割出獲取的拍攝圖像中指定的圖像區(qū)域(即，對應(yīng)于負(fù)例的細(xì)胞的圖像區(qū)域)(S106)。圖像處理裝置20基于拍攝圖像的切割出的圖像區(qū)域，來計(jì)算負(fù)例的第一圖像特征量(S107)。當(dāng)存在待學(xué)習(xí)的負(fù)例的另一圖像(S108:是)時(shí)，圖像處理裝置20返回到S105 ;并且當(dāng)不存在負(fù)例的另一圖像(S108:否)時(shí)，圖像處理裝置20前進(jìn)到S109。
[0083]圖像處理裝置20使用由上述處理獲得的正例的第一圖像特征量和負(fù)例的第一圖像特征量，來執(zhí)行識(shí)別目標(biāo)細(xì)胞的識(shí)別單元的學(xué)習(xí)處理(S109)，存儲(chǔ)由學(xué)習(xí)處理獲得的識(shí)別單元的模型參數(shù)(SllO)，并結(jié)束學(xué)習(xí)處理。
[0084][目標(biāo)細(xì)胞的檢測處理的流程]
[0085]接下來，將參照圖9和圖10所示的流程圖來描述用于從拍攝圖像檢測目標(biāo)細(xì)胞的處理的流程。
[0086]如圖9所示，圖像處理裝置20獲取待處理的拍攝圖像(S201)，并針對獲取的拍攝圖像來執(zhí)行二值化處理(S202)。接下來，圖像處理裝置20將細(xì)胞核候選區(qū)域(細(xì)胞核候選區(qū)域的數(shù)量為N)設(shè)置為在二值化處理之后的拍攝圖像中的目標(biāo)細(xì)胞的細(xì)胞核(S203)。
[0087]圖像處理裝置20獲取第j個(gè)細(xì)胞核候選區(qū)域，其中，變量j的初始值為I (S204)，并基于獲取的細(xì)胞核候選區(qū)域的、到載玻片表面上的投影大小和預(yù)先限定的關(guān)系表達(dá)式，來計(jì)算細(xì)胞大小S的可能范圍(Smin ^ S ^ Smax) (S205)。
[0088]圖像處理裝置20將S的初始值設(shè)置為最小值(Smin) (S206)，并設(shè)設(shè)置第j個(gè)細(xì)胞核候選區(qū)域中的大小S的細(xì)胞候選區(qū)域(S207)。圖像處理裝置20基于細(xì)胞候選區(qū)域中的拍攝圖像來計(jì)算第一圖像特征量(S208)，并基于計(jì)算出的第一圖像特征量來執(zhí)行與是否是被目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元27識(shí)別為目標(biāo)細(xì)胞(有核紅細(xì)胞)有關(guān)的判斷(S209)。
[0089]當(dāng)其被判斷為目標(biāo)細(xì)胞(S209:是)時(shí)，圖像處理裝置20通過第一評估值計(jì)算單元28來計(jì)算用于細(xì)胞候選區(qū)域的第一評估值(S210)，并存儲(chǔ)細(xì)胞候選區(qū)域的坐標(biāo)、大小以及第一評估值(S211)。
[0090]在S211之后或當(dāng)其被判斷為不是目標(biāo)細(xì)胞(S209:否)時(shí)，圖像處理裝置20前進(jìn)到S212。這里，當(dāng)細(xì)胞核候選區(qū)域的所有像素沒有被處理(S212:否)時(shí)，圖像處理裝置20返回到S207并繼續(xù)該處理。當(dāng)細(xì)胞核候選區(qū)域的所有像素被處理(S212:是)時(shí)，圖像處理裝置20將細(xì)胞大小S的大小增加Δ S( Δ S可以預(yù)先限定，或可以通過S乘以預(yù)定比例來設(shè)置)(S213)。當(dāng)細(xì)胞大小S不大于細(xì)胞大小的最大值(Smax) (S214:否)時(shí)，圖像處理裝置20返回到S207并繼續(xù)該處理。
[0091]當(dāng)細(xì)胞大小S大于細(xì)胞大小的最大值(Smax) (S214:是)時(shí)，圖像處理裝置20執(zhí)行與是否所有細(xì)胞核候選區(qū)域都被處理有關(guān)的判斷(即，是否j = N) (S215)。當(dāng)所有細(xì)胞核候選區(qū)域沒有都被處理(S215:否)時(shí)，圖像處理裝置20遞增j (S216)，返回到S204，并繼續(xù)該處理。當(dāng)所有細(xì)胞核候選區(qū)域都被處理(S215:是)時(shí)，圖像處理裝置20按第一評估值來對所存儲(chǔ)的細(xì)胞候選區(qū)域進(jìn)行排序(S217)，并按排序順序列出并顯示包括細(xì)胞候選區(qū)域的候選圖像(S218)。圖11示出以第一評估值的排序順序在上面列出并顯示候選圖像的列表顯示畫面的示例。將參照圖10所示的流程圖來描述S218之后的處理。
[0092]如圖10所示，圖像處理裝置20接收在列表顯示畫面上的作為目標(biāo)細(xì)胞的基準(zhǔn)的基準(zhǔn)圖像的指定(S219)。
[0093]圖像處理裝置20確定由附加特征量確定單元30確定的附加特征量的元素(S220)，對由樣本分類單元29分類的樣本進(jìn)行分類(S221)，并基于該樣本的分類來確定附加特征量的細(xì)胞核元素的權(quán)重(S222)。
[0094]圖像處理裝置20獲取基準(zhǔn)候選圖像的附加特征量(S223)，并基于在基準(zhǔn)候選圖像中所包括的細(xì)胞候選區(qū)域的第一圖像特征量、附加特征量和相應(yīng)特征量的權(quán)重來計(jì)算第二圖像特征量(S224)。
[0095]接下來，圖像處理裝置20選擇未處理的候選圖像i (i的初始值=1，I彡i彡Μ)(S225)，獲取候選圖像i的附加特征量(S226)，并基于在候選圖像i中所包括的細(xì)胞候選區(qū)域的第一圖像特征量、附加特征量和相應(yīng)特征量的權(quán)重來計(jì)算第二圖像特征量(S227)。
[0096]圖像處理裝置20計(jì)算基準(zhǔn)候選圖像的第二圖像特征量與候選圖像i的第二圖像特征量之間的距離Di，作為第二評估值(S228)。
[0097]當(dāng)存在未處理的候選圖像(S卩，當(dāng)i小于M時(shí))(S229:是)時(shí)，圖像處理裝置20遞增i(S230)，返回到S225，并繼續(xù)該處理。當(dāng)不存在未處理的候選圖像(S卩，當(dāng)i是M) (S229:否)時(shí)，圖像處理裝置20以第二評估值的順序?qū)μ幚砗蟮暮蜻x圖像進(jìn)行排序(S231)，并以排序次序顯示一系列候選圖像(S232)。圖12示出以第二評估值的排序順序在上面列出并顯示候選圖像的列表顯示畫面的示例。
[0098]根據(jù)上述圖像處理系統(tǒng)1，考慮到樣本的各自特征，可以容易地找到與從目標(biāo)細(xì)胞的候選區(qū)域中由用戶指定的基準(zhǔn)候選區(qū)域類似的候選區(qū)域和特征量。
[0099]本發(fā)明不限于上述實(shí)施方式。例如，樣本的分類可以由用戶指定，或在圖像處理裝置20基于在顯示裝置60上的樣本的分析結(jié)果來顯示直方圖(圖4C)之后，可以從用戶接收到樣本的分類的指定。目標(biāo)細(xì)胞不限于NRBC，其它細(xì)胞也可用作目標(biāo)細(xì)胞。
[0100]工業(yè)應(yīng)用可能性
[0101]根據(jù)本發(fā)明的圖像處理裝置、圖像處理方法、計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)和圖像處理系統(tǒng)可用于機(jī)器檢測諸如NRBC這樣的細(xì)胞。
[0102]盡管已經(jīng)詳細(xì)或參照【具體實(shí)施方式】來描述本發(fā)明，但是顯然的是，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，能夠加入各種變化和修改，而不偏離本發(fā)明的精神和范圍。
[0103]本申請基于2012年8月23日提交的日本專利申請N0.2012-184105，在此通過引用而將其內(nèi)容并入。
[0104]附圖標(biāo)記說明
[0105]1:圖像處理系統(tǒng)；10:光學(xué)顯微鏡；11:載玻片；12:物鏡；13:聚焦機(jī)構(gòu)；14:(XD照相機(jī)；20:圖像處理裝置；21:拍攝圖像獲取單元；22:學(xué)習(xí)區(qū)域指定接收單元；23:候選區(qū)域設(shè)置單元；24:第一圖像特征量計(jì)算單元；25:識(shí)別模型學(xué)習(xí)單元；26:識(shí)別模型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單元；27:目標(biāo)細(xì)胞識(shí)別單元；28:第一評估值計(jì)算單元；29:樣本分類單元；30:附加特征量確定單元；31:第二圖像特征量計(jì)算單元；32:基準(zhǔn)圖像選擇單元；33:第二評估值計(jì)算單元；34:顯示控制單元；50:輸入裝置；60:顯示裝置
【權(quán)利要求】
1.一種圖像處理裝置，所述圖像處理裝置包括: 獲取單元，該獲取單元獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；學(xué)習(xí)單元，該學(xué)習(xí)單元基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件； 設(shè)置單元，該設(shè)置單元設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域； 第一顯示控制單元，該第一顯示控制單元以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制； 計(jì)算單元，該計(jì)算單元計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；以及 第二顯示控制單元，該第二顯示控制單元以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理裝置，所述圖像處理裝置還包括: 接收單元，該接收單元基于從所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域中的、用戶的指定，來接收所述基準(zhǔn)對象區(qū)域的選擇。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的圖像處理裝置， 其中，所述第二圖像特征量包括:多個(gè)特征量和所述多個(gè)特征量的權(quán)重，并且所述圖像處理裝置還包括:權(quán)重設(shè)置單元，該權(quán)重設(shè)置單元基于根據(jù)所述拍攝圖像的分析結(jié)果確定的分類，來設(shè)置在所述第二圖像特征量中所包括的多個(gè)特征量中的每個(gè)的權(quán)重。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像處理裝置， 其中，所述多個(gè)特征量是代表所述試樣的特征的特征量。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4的任一項(xiàng)所述的圖像處理裝置， 其中，所述目標(biāo)細(xì)胞是具有細(xì)胞核的有核紅細(xì)胞， 所述圖像處理裝置還包括:提取單元，該提取單元基于所述細(xì)胞核的顏色和濃度中的至少一個(gè)來從所述多個(gè)拍攝圖像中提取作為所述細(xì)胞核的候選的細(xì)胞核候選區(qū)域，并且所述設(shè)置單元基于所述細(xì)胞核候選區(qū)域和所述目標(biāo)細(xì)胞的可能大小的范圍，來設(shè)置所述對象區(qū)域。
6.一使計(jì)算機(jī)用作如下用途的程序: 獲取單元，該獲取單元獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；學(xué)習(xí)單元，該學(xué)習(xí)單元基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件； 設(shè)置單元，該設(shè)置單元設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域； 第一顯示控制單元，該第一顯示控制單元以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制； 計(jì)算單元，該計(jì)算單元計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；以及 第二顯示控制單元，該第二顯示控制單元以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
7.一種使計(jì)算機(jī)執(zhí)行處理的圖像處理方法，所述處理包括: 獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像； 基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件； 設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域； 以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制； 計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；并且以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
8.一種存儲(chǔ)使計(jì)算機(jī)執(zhí)行用于圖像處理的處理的程序的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述處理包括: 獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像； 基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件； 設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域； 以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制； 計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；并且以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
9.一種圖像處理系統(tǒng)，所述圖像處理系統(tǒng)包括: 圖像處理裝置； 光學(xué)顯微鏡，該光學(xué)顯微鏡連接到所述圖像處理裝置；以及 顯示裝置，該顯示裝置連接到所述圖像處理裝置， 其中，所述圖像處理裝置包括: 獲取單元，該獲取單元獲取通過對包括目標(biāo)細(xì)胞的試樣進(jìn)行成像而獲得的拍攝圖像；學(xué)習(xí)單元，該學(xué)習(xí)單元基于與所述目標(biāo)細(xì)胞的正例和負(fù)例中的每個(gè)對應(yīng)的試樣圖像中計(jì)算出的第一圖像特征量，來機(jī)器學(xué)習(xí)用于識(shí)別所述目標(biāo)細(xì)胞的條件； 設(shè)置單元，該設(shè)置單元設(shè)置用于檢測所述拍攝圖像中的所述目標(biāo)細(xì)胞的多個(gè)對象區(qū)域； 第一顯示控制單元，該第一顯示控制單元以基于所述多個(gè)對象區(qū)域中的每個(gè)的所述第一圖像特征量所確定的順序，來執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制； 計(jì)算單元，該計(jì)算單元計(jì)算與所述多個(gè)對象區(qū)域中的所述第一圖像特征量不同的第二圖像特征量；以及 第二顯示控制單元，該第二顯示控制單元以與從所述多個(gè)對象區(qū)域中選擇的基準(zhǔn)對象區(qū)域的第二圖像特征量類似的第二圖像特征量的順序，來對所述顯示的所述多個(gè)對象區(qū)域進(jìn)行排序，并執(zhí)行對所述多個(gè)對象區(qū)域的顯示控制。
【文檔編號】G01N21/27GK104487843SQ201380038145
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2013年3月29日 優(yōu)先權(quán)日:2012年8月23日
【發(fā)明者】薄葉亮子, 加藤典司, 尾崎良太, 熊澤幸夫 申請人:富士施樂株式會(huì)社