JP5663873B2 - 乳癌病理画像診断支援システム、乳癌病理画像診断支援方法、乳癌病理画像診断支援プログラム、及び、乳癌病理画像診断支援プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、乳癌の病理画像に基づく診断を支援するシステム、方法、プログラムおよび記録媒体に関する。

病理診断は、プレパラートと称される顕微鏡用ガラス標本を顕微鏡でみて実施されている。顕微鏡標本は、患者から採取された臓器や組織や細胞から作られ、検体を数ミクロンの厚さに薄く切った後、染色される。この標本の顕微鏡観察は、医師が病気に対しての診断を行う際の根拠となり、今後の治療の方法や予後の判定に役立てられる。特に乳癌における免疫組織化学染色（ＩＨＣ、単に免疫染色とも呼ばれる）の観察は、今後の内分泌療法適応の判定に役立つ。

乳癌における内分泌療法の効果指標は、組織中の腫瘍細胞のうち、細胞核に染色を認めるＥＲ（エストロゲン受容体：estrogen receptor）あるいはＰｇＲ（プロゲステロン受容体：progesterone receptor）陽性細胞の占有率等で決まってくる。腫瘍診断は、組織切片のＨＥ染色（ヘマトキシリン・エオジン染色）標本の顕微鏡観察により行われる。また、内分泌療法の適用決定診断は、免疫組織化学染色法により染色された組織切片標本の顕微鏡観察により行われる。

したがって、乳癌における内分泌療法適応決定の診断は、次の手順で行われる。まず、隣接しているＨＥ染色した組織切片と免疫組織化学染色した組織切片とを用い、病理医がＨＥ染色した組織切片標本の顕微鏡観察により腫瘍判断する。続いて、ＨＥ染色した組織切片に隣接する組織切片を免疫組織化学染色法により染色することで得られた組織切片標本に、ＨＥ染色で判定された腫瘍部分に対応する部分を照らし合わせる。それにより、免疫組織化学染色した組織切片標本で腫瘍部分を判別する。そして、判別された免疫組織化学染色した組織切片標本の腫瘍部分を顕微鏡観察する。

この病理検査は、現在の医療機関では一般的に行われている検査手法の一つであるが、免疫組織化学染色の検査法や評価法の標準化は達成されていない。そして近年、組織切片の染色のための自動染色装置が普及しつつあり、病理検査の件数が増える一方、病理医が圧倒的に少ないのが現状である。

ＨＥ染色は、最も一般的な染色であり、細胞の核はヘマトキシリンで青く染まり、細胞質や結合組織はエオジンでピンク色に染まる。このＨＥ染色の観察により腫瘍診断がなされる。このとき腫瘍判定は、病理医が病理スライドを直接に顕微鏡観察することによって判定されている。一方、病理スライドを撮影し電子画像化し、病理画像をコンピュータディスプレイに表示して、病理医がその画像を観察して判定するということもなされている。また、腫瘍診断のための支援システムの一例が、特許文献１（特開２００６−１５３７４２号公報）に記載されている。

免疫組織化学染色は、抗原−抗体反応という特異的な結合反応を利用して、目的とするタンパク質の細胞内および組織内の局在を検出する手法である。つまり、腫瘍細胞自体が腫瘍マーカーを産生しているか否かを判定する方法で、腫瘍マーカーと呼ばれている物質を染色する。免疫組織化学染色には、茶褐色に染色するＤＡＢ（ジアミノベンジジン：Diaminobenzidine）という発色基質が用いられ、ＤＡＢで発色しヘマトキシリンで核染色する方法がよく使われる。免疫組織化学染色による主な検査には、ＥＲ検査やＰｇＲ検査、およびＨＥＲ−２検査がある。ＥＲ検査やＰｇＲ検査では、免疫組織化学染色によりＥＲ、ＰｇＲの発現を評価し、ＥＲ、ＰｇＲが陽性である場合、ほとんどの腫瘍細胞の核が茶色に染まる。

免疫組織化学染色によるＥＲ検査やＰｇＲ検査の判定基準はいくつかあり、染色陽性細胞含有率のみに基づく基準や、染色陽性細胞含有率と染色強度の組み合わせに基づく基準などがあり、カットオフ値も様々である（非特許文献１：Leyfield LJ, Guputa D, Mooney EE, "Assessment of tissue estrogen and progesterone receptor levels: a survey of current practice, techniques, and quantitation method", Blackwell Publishing, The Breast Journal, Volume 6, Number 3, May 2000, pp. 189-196 (8).）。

なお、本発明に関連する先行技術文献としては、特許文献１および非特許文献１の他に、特許文献２（特開２００２−２８２２１５号公報）、特許文献３（特開平５−１５９０５６号公報）、特許文献４（特開平６−９４７０６号公報）、特許文献５（特表２００４−５３２４１０号公報）が挙げられる。
特開２００６−１５３７４２号公報 特開２００２−２８２２１５号公報 特開平５−１５９０５６号公報 特開平６−９４７０６号公報 特表２００４−５３２４１０号公報 Leyfield LJ, Guputa D, Mooney EE, "Assessment of tissue estrogen and progesterone receptor levels: a survey of current practice, techniques, and quantitation method", Blackwell Publishing, The Breast Journal, Volume 6, Number 3, May 2000, pp. 189-196 (8).

しかしながら、従来のＥＲ検査およびＰｇＲ検査等の評価は、病理医が顕微鏡観察で目視により染色陽性細胞の発現数をカウントした結果に基づいて行われるため、半定量的であった。この点、スライドが撮影された画像情報をディスプレイ上に表示するシステムを用いた場合であっても、発現数のカウントは病理医の目視によるため、評価は半定量的なものであった。

本発明による乳癌病理画像診断支援システムは、乳癌の病理画像に基づく診断を支援するシステムであって、診断対象となる上記病理画像として、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する画像取得手段と、上記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、上記画像取得手段により取得された、上記ＨＥ染色画像と上記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、上記情報取得手段により取得された上記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および上記マッチング手段により算出された上記マッチング位置の情報に基づいて、上記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、上記特定手段により特定された上記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段と、を備えることを特徴とする。

このシステムにおいては、画像取得手段によりＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像が取得されるとともに、情報取得手段によりＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報が取得される。その後、マッチング手段により、ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とのマッチング位置が算出される。続いて、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報とマッチング位置の情報とに基づいて、特定手段により、ＩＨＣ画像における腫瘍領域が特定される。そして、ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、算出手段により、ＩＨＣ画像における腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率が算出される。これにより、染色陽性細胞含有率を定量値として得ることができる。

また、本発明による乳癌病理画像診断支援方法は、乳癌の病理画像に基づく診断を支援する方法であって、診断対象となる上記病理画像として、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップと、上記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップと、上記画像取得ステップにおいて取得された、上記ＨＥ染色画像と上記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップと、上記情報取得ステップにおいて取得された上記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および上記マッチングステップにおいて算出された上記マッチング位置の情報に基づいて、上記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定ステップと、上記特定ステップにおいて特定された上記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明による乳癌病理画像診断支援プログラムは、乳癌の病理画像に基づく診断を支援するプログラムであって、診断対象となる上記病理画像として、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップと、上記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップと、上記画像取得ステップにおいて取得された、上記ＨＥ染色画像と上記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップと、上記情報取得ステップにおいて取得された上記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および上記マッチングステップにおいて算出された上記マッチング位置の情報に基づいて、上記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定ステップと、上記特定ステップにおいて特定された上記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

さらに、本発明による記録媒体は、乳癌の病理画像に基づく診断を支援するためのプログラムを記録した記録媒体であって、診断対象となる前記病理画像として、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する画像取得手順と、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手順と、前記画像取得ステップにおいて取得された、前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手順と、前記情報取得ステップにおいて取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチングステップにおいて算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定手順と、前記特定ステップにおいて特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手順と、をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。

これらの方法、プログラムおよび記録媒体によれば、画像取得ステップにおいてＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像が取得されるとともに、情報取得ステップにおいてＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報が取得される。その後、マッチングステップにおいて、ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とのマッチング位置が算出される。続いて、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報とマッチング位置の情報とに基づいて、特定ステップにおいて、ＩＨＣ画像における腫瘍領域が特定される。そして、ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、算出ステップにおいて、ＩＨＣ画像における腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率が算出される。これにより、染色陽性細胞含有率を定量値として得ることができる。

本発明によれば、染色陽性細胞含有率を定量値として得ることが可能な乳癌病理画像診断支援システム、乳癌病理画像診断支援方法、乳癌病理画像診断支援プログラム及び記録媒体が実現される。

図１は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第１実施形態を示すブロック図である。 図２は、染色画像データベースの内容を説明するための図である。 図３は、図１に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図４は、図１に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図５は、図１に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図６は、図１に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図７は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第２実施形態を示すブロック図である。 図８は、図７に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図９は、図７に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１０は、図７に示したシステムの動作の一例を説明するためのフローチャートである。 図１１は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第３実施形態を示すブロック図である。 図１２は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第４実施形態を示すブロック図である。

以下、図面を参照しつつ、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
図１は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第１実施形態を示すブロック図である。このシステムは、乳癌の病理画像に基づく診断を支援するシステムであって、診断対象となる病理画像として、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する画像取得手段と、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、画像取得手段により取得されたＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、情報取得手段により取得されたＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報およびマッチング手段により算出されたマッチング位置の情報に基づいて、ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、特定手段により特定されたＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段と、を備えている。

より詳細には、本実施形態のシステムは、入力装置１１１と、出力装置１１２と、染色画像データベース１１３と、処理装置１２０と、記憶装置１３０とを備えている。

染色画像データベース１１３には、１つ以上のＨＥ染色画像と、当該ＨＥ染色画像の標本に隣接している連続切片の標本であるＩＨＣ画像と、上記ＨＥ染色画像と上記ＩＨＣ画像との標本隣接情報と、上記ＨＥ染色画像から算出された、あるいは医師等によって判定された腫瘍領域情報とが蓄積されている。

各画像には被験者との関係情報が被験者識別子によって関連付けられている。例えば、図２に示されるように、被験者を一意に識別するための被験者識別子２０１、画像識別子２０２、染色情報２０３、画像データ２０４、標本隣接情報２０５、ＨＥ染色画像での腫瘍領域情報２０６が含まれている。

画像識別子２０２は、当該被験者に対して複数ある病理画像を識別するための識別子である。染色情報２０３と画像データ２０４と腫瘍領域情報２０６とは、画像識別子２０２によって他の画像と区別される。各染色情報２０３は、当該画像の染色情報を示し、例えば、ＨＥやＥＲやＰｇＲが記憶されている。各画像データ２０４は、画像データが記憶されている。標本隣接情報２０５は、画像識別子２０２によって対応関係が記憶されている。ＨＥ染色画像での腫瘍領域情報２０６は、ＨＥ染色画像から算出されたあるいは医師等によって判定された腫瘍領域情報が記憶されている。なお、ＨＥ染色画像での腫瘍領域情報２０６は、画像識別子２０２と対応させて別に記憶しても良い。

入力装置１１１および出力装置１１２としては、コンピュータに備わる通常の入出力装置を用いることができる。例えば、入力装置１１１はキーボードやマウス、出力装置１１２はディスプレイ装置やプリンタである。なお、入力装置１１１や出力装置１１２は入力ファイルや出力ファイルであっても良いし、他のコンピュータ等であっても良い。

記憶装置１３０は、コンピュータに備わる主記憶および補助記憶装置で構成され、処理装置１２０で実行される各種のプログラムやデータを保持するために使用される。処理装置１２０は、コンピュータのＣＰＵを含んで構成され、プログラム制御により動作する。

処理装置１２０は、入力受付処理部１２１と、染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２と、画像マッチング処理部１２３（マッチング手段）と、ＩＨＣ画像の腫瘍領域抽出部１２４（特定手段）と、染色陽性細胞含有率算出部１２５（算出手段）とを含む。染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２は、上述の画像取得手段および情報取得手段の機能を兼ね備えている。

入力受付処理部１２１は、利用者等から入力装置１１１を通じて、診断対象となる病理画像の指定情報と検査種別（ＥＲ検査またはＰｇＲ検査）の指定情報とを受け付ける。さらに、入力受付処理部１２１は、それらの情報を記憶装置１３０の診断画像情報及び検査対象記憶部１３１に記憶し、染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２に処理を移す。本実施形態の場合、病理画像の指定情報は画像識別子である。画像識別子はＨＥ染色画像またはＩＨＣ画像であり、１つ或いは複数を指定することが可能である。また、検査種別の指定情報はＩＨＣ検査項目であり、ＥＲ検査またはＰｇＲ検査のどちらか、あるいはその両方を指定することが可能である。

染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２は、染色画像データベース１１３から診断対象となるＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報とを取得し、それぞれ記憶装置１３０のＨＥ染色画像データ記憶部１３２とＩＨＣ画像データ記憶部１３４とＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３とに記憶し、画像マッチング処理部１２３に処理を移す。

診断画像情報及び検査対象記憶部１３１に記憶された画像識別子を持つ染色情報２０３がＨＥ染色である場合には、当該画像識別子を持つ画像データ２０４がＨＥ染色画像データ記憶部１３２に記憶される。また、診断画像情報及び検査対象記憶部１３１に記憶されている検査種別と標本隣接情報２０５とを参照して、診断対象のＨＥ画像標本に隣接した連続切片標本のＩＨＣ画像の画像データ２０４がＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶される。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６の情報がＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶される。

一方、診断画像情報及び検査対象記憶部１３１に記憶された画像識別子を持つ染色情報２０３がＩＨＣである場合には、当該画像識別子を持つ画像データ２０４がＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶される。また、標本隣接情報２０５を参照して、診断対象のＩＨＣ画像標本に隣接した連続切片標本のＨＥ染色画像の画像データ２０４がＨＥ染色画像データ記憶部１３２に記憶される。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６の情報がＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶される。複数の画像識別子が指定されている場合、それぞれについて検索し対応付けて記憶する。

画像マッチング処理部１２３は、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２およびＩＨＣ画像データ記憶部１３４から、それぞれＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を読み出し、ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出する。さらに、画像マッチング処理部１２３は、マッチング位置情報（回転角度と水平・垂直ずれ幅）をマッチング位置情報記憶部１３５に記憶し、ＩＨＣ画像の腫瘍領域抽出部１２４に処理を移す。ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像は連続切片であるため、よく類似した画像である。しかしながら、染色が異なるため色は全くことなり、ＨＥ染色では青色とピンク色、ＩＨＣでは茶褐色と青色である。画像のマッチングには、各画像を２値化して位相限定相関法や残差逐次検定法や、特異点を用いる方法などが利用できる。

ＩＨＣ画像の腫瘍領域抽出部１２４は、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４およびマッチング位置情報記憶部１３５から、それぞれＨＥ染色画像の腫瘍領域情報、ＩＨＣ画像データおよびマッチング位置情報を読み出し、ＩＨＣ画像データでの腫瘍領域を算出する。さらに、ＩＨＣ画像の腫瘍領域抽出部１２４は、ＩＨＣ画像データにおける腫瘍領域の情報を、ＩＨＣ画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶し、染色陽性細胞含有率算出部１２５へ処理を移す。

染色陽性細胞含有率算出部１２５は、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４およびＩＨＣ画像の腫瘍領域情報記憶部１３６から、それぞれＩＨＣ画像データおよび腫瘍領域情報を読み出し、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数とをカウントし、染色陽性細胞含有率を算出して、出力装置１１２から出力する。

図３〜図６のフローチャートを参照しつつ、本発明による乳癌病理画像診断支援方法および乳癌病理画像診断支援プログラムの第１実施形態として、図１に示したシステムの動作の一例を説明する。この方法は、概括すると、乳癌の病理画像に基づく診断を支援する方法であって、下記ステップ（ａ）〜（ｅ）を含むものである。また、本実施形態のプログラムは、乳癌の病理画像に基づく診断を支援するプログラムであって、当該ステップ（ａ）〜（ｅ）をコンピュータに実行させるものである。
（ａ）診断対象となる病理画像として、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップ。
（ｂ）ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップ。
（ｃ）画像取得ステップにおいて取得されたＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップ。
（ｄ）情報取得ステップにおいて取得されたＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報およびマッチングステップにおいて算出されたマッチング位置の情報に基づいて、ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定ステップ。
（ｅ）特定ステップにおいて特定されたＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップ。

より詳細には、処理を開始するに際して、染色画像データベース１１３には被験者に対する一連のデータである被験者識別子２０１と、画像識別子２０２と、染色情報２０３と、画像データ２０４と、標本隣接情報２０５と、ＨＥ染色画像での腫瘍領域情報２０６とが記憶されている。腫瘍領域情報２０６は、予めＨＥ染色画像から腫瘍領域が算出されている情報か、あるいは医師が特定した腫瘍領域情報である。この状態で処理装置１２０が起動されると、図３に示す処理が開始される。

まず、入力装置１１１から診断画像を指定するＨＥ染色画像の画像識別子またはＩＨＣ画像の画像識別子と、検査対象を指定するＩＨＣ検査項目要求が処理装置１２０の入力受付処理部１２１に供給されると、入力受付処理部１２１は、この診断画像指定情報と検査対象指定情報を記憶部１３０の診断画像情報及び検査対象記憶部１３１を通じて染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２へ渡す。そして処理は染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２に移行する（ステップＳ３０１）。

次に、染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２は、診断画像情報及び検査対象記憶部１３１中の画像識別子で染色画像データベース１１３を検索し、指定された画像識別子を持つ染色情報２０３がＨＥ染色であれば前記画像識別子をもつ画像データ２０４をＨＥ染色画像データ記憶部１３２に保存する。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６をＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に保存する。また、診断画像情報及び検査対象記憶部１３１中のＩＨＣ検査項目を読み出して、染色画像データベース１１３の標本隣接情報２０５を参照し、ＨＥ染色画像に隣接した連続切片標本であるＩＨＣ画像データ２０４をＩＨＣ画像データ記憶部１３４に保存する。

一方、指定された画像識別子を持つ染色情報２０３がＩＨＣであれば前記画像識別子をもつ画像データ２０４をＩＨＣ画像データ記憶部１３４に保存する。また染色画像データベース１１３の標本隣接情報２０５を参照し、ＩＨＣ画像に隣接した連続切片標本であるＨＥ染色画像データ２０４をＨＥ染色画像データ記憶部１３２に保存する。さらに、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６をＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に保存する。そして処理は画像マッチング処理部１２３に移行する（ステップＳ３０２）。

画像マッチング処理部１２３は、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２に記憶されたＨＥ染色画像と、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶されたＩＨＣ画像から、例えば各画像の色スケールを合わせてから位相限定相関法を使ってＨＥ染色画像とＩＨＣ画像のマッチング位置を算出し、マッチング位置情報（回転角度と水平・垂直ずれ幅）をマッチング位置情報記憶部１３５に記憶する。そして処理はＩＨＣ画像の腫瘍領域抽出部１２４に移行する（ステップＳ３０３）。

ＩＨＣ画像の腫瘍領域抽出部１２４は、ＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶されたＨＥ染色画像の腫瘍領域情報と、マッチング位置情報記憶部１３５に記憶されたマッチング位置情報から、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶されたＩＨＣ画像における腫瘍領域を算出し、ＩＨＣ画像の腫瘍領域情報をＩＨＣ画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶する。そして処理は染色陽性細胞含有率算出部１２５に移行する（ステップＳ３０４）。

染色陽性細胞率算出部１２５は、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶されたＩＨＣ画像データと、ＩＨＣ画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶された腫瘍領域を受け取り、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数をカウントし、染色陽性細胞含有率を算出して、出力装置１１２から出力する（ステップＳ３０５）。染色陽性細胞核は茶褐色に染まっており染色陰性細胞核は青色に染まっているため、茶色に染まっている核と青色に染まっている核数のカウントを行うことになる。この処理は、図４、図５及び図６に示す手順で行われる。

まず、受け取ったＩＨＣ画像データと腫瘍領域から、ＩＨＣ画像データの腫瘍領域外をマスクし（ステップＳ４０１）、腫瘍領域内で茶色に染色された領域である茶色領域と青色に染色された領域である青色領域を判別分析により識別する（ステップＳ４０２）。

この処理は、まず、画像データをＨＳＶ色空間に変換し（ステップＳ５０１）、Ｓ（彩度）とＶ（明度）によって未染色領域の除去し（ステップＳ５０２）、Ｈ（色相）の値域を［０，１］から［０．３，１．３］に変換する（ステップＳ５０３）。次に、全画素のＨ（色相）値が［０．３，０．８）または［０．８，１．３）のどちらかの範囲に含まれるか否かを調べ（ステップＳ５０４）、全画素が片側に含まれてしまう場合は、［０．３，０．８）を青色領域、［０．８，１．３）を茶色領域として出力する（ステップＳ５０７）。画素が両方の領域に存在する場合には、判別分析により閾値ｔを算出し（ステップＳ５０５）、［０．３，ｔ）を青色領域、［ｔ，１．３）を茶色領域として出力する（ステップＳ５０６）。

次に、茶色領域で核抽出（ステップＳ４０３）し、続いて青色領域で核抽出（ステップＳ４０４）する。これらの処理は、まず、茶色領域または青色領域の入力がされると（ステップＳ６０１）、Ｖ（明度）値の平均と分散を考慮し、シグモイド関数でＶ値を強調したＶ'値を算出し（ステップＳ６０２）、Ｖ'値をある閾値により閾値以下を核領域内（＝１）とし閾値より大きい値を核領域外（＝０）とする２値画像に変換する（ステップＳ６０３）。次に、２値画像にガウスフィルタをかけ隣接画素比較することによって核の位置を算出する（ステップＳ６０４）。

次に、茶色領域で検出された核の数をカウント（ステップＳ４０５）し、青色領域で検出された核の数をカウント（ステップＳ４０６）し、最後に、全核数に対する茶色の核数の割合、すなわち、茶色の核数／（茶色の核数＋青色の核数）を算出する（ステップＳ４０７）。

本実施形態の効果について説明する。本実施形態においては、画像取得手段によりＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像が取得されるとともに、情報取得手段によりＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報が取得される。その後、マッチング手段により、ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とのマッチング位置が算出される。続いて、ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報とマッチング位置の情報とに基づいて、特定手段により、ＩＨＣ画像における腫瘍領域が特定される。そして、ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、算出手段により、ＩＨＣ画像における腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率が算出される。これにより、染色陽性細胞含有率を定量値として得ることができる。

その結果、定量値によって医師が免疫組織化学染色による診断を行えるようになる。このことは、ＥＲ検査やＰｇＲ検査の判定におけるカットオフ値を決定するのにも役立つ。これに対して、従来は、上述のように、ＥＲ検査およびＰｇＲ検査の評価が半定量的であった。それゆえ、測定毎に検査結果の評価が一定ではないため、カットオフ値を決定する上でも問題となっていた。

さらに、組織診や細胞診の件数が増えており、それに対し病理医が少ないことから、従来は、病理医に長時間の作業が強いられるという問題もあった。この点、本実施形態によれば、医師等の作業労力負担が軽減される。

また、本実施形態によれば、連続切片標本画像であるＨＥ染色画像とＩＨＣ画像をマッチングすることによって、ＨＥ染色画像で判定された腫瘍領域をＩＨＣ画像に対応付けることができる。また、Ｈ（色相）値に判別分析を適用することによって茶色領域と青色領域の識別ができる。さらに、茶色領域及び青色領域各々で核抽出を行うことによって全核数に対する茶色の核数の割合を算出することができる。そのため、染色陽性細胞含有率を医師等に提示することにより、医師による診断に有益な情報を提供し、診断を支援することができる。

（第２実施形態）
図７は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第２実施形態を示すブロック図である。本実施形態のシステムは、図１に示される第１実施形態に係るシステムと比べて、染色陽性細胞含有率算出部１２５が染色陽性細胞含有率に加えて染色強度をも算出する点で相違し、その他の構成および動作は第１実施形態と同様である。

図７において、染色陽性細胞含有率及び染色強度算出部７２５は、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４およびＩＨＣ画像の腫瘍領域情報記憶部１３６から、それぞれＩＨＣ画像データおよび腫瘍領域を読み出す。そして、染色陽性細胞含有率及び染色強度算出部７２５は、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数とをカウントし染色陽性細胞含有率を算出し、さらに染色強度を算出して、出力装置１１２から出力する。

図８〜図１０のフローチャートを参照しつつ、本発明による乳癌病理画像診断支援方法および乳癌病理画像診断支援プログラムの第２実施形態として、図７に示したシステムの動作の一例を説明する。

本実施形態の処理は、図３に示される第１実施形態の処理と比べて、染色陽性細胞含有率算出だけでなく染色強度算出をも行う点で相違し、その他の動作は第１実施形態と同様である。

染色陽性細胞含有率及び染色強度算出部７２５は、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶されたＩＨＣ画像データと、ＩＨＣ画像の腫瘍領域情報記憶部１３６に記憶された腫瘍領域を受け取り、腫瘍領域内の染色陽性細胞核数と染色陰性細胞核数をカウントして染色陽性細胞含有率を算出し、また染色強度（０：陰性、１：弱陽性、２：中等度陽性、３：強陽性）を算出して、出力装置１１２から出力する（ステップＳ８０５）。この処理は、図９及び図１０に示す手順で行われる。

図９のステップＳ４０７までは第１の実施の形態の図４の処理と同じである。ステップＳ４０７の次に、茶色領域で核染色強度を算出する（ステップＳ９０８）。

まず、図９のステップＳ４０２で判定された茶色領域が入力されると（ステップＳ１００１）、Ｖ（明度）値の平均と分散を考慮し、シグモイド関数でＶ値を強調したＶ'値を算出し（ステップＳ１００２）、Ｖ'値である閾値ｘ以下（核領域内）である画素数Ｘをカウントする（ステップＳ１００３）。

次に、０<ａ<ｂ<ｃ<１である定数ａ、ｂ、ｃとし、核領域内の画素数に対して条件Ｖ値≦ａを満たす画素数の割合がある一定割合以上であった場合（ステップＳ１００４）、染色強度「３：強陽性」として出力する（ステップＳ１００５）。そうでなく、核領域内の画素数に対して条件Ｖ値≦ｂを満たす画素数の割合がある一定割合以上であった場合（ステップＳ１００６）、染色強度「２：中等度陽性」として出力する（ステップＳ１００７）。そうでなく、核領域内の画素数に対して条件Ｖ値≦ｃを満たす画素数の割合がある一定割合以上であった場合（ステップＳ１００８）、染色強度「１：弱陽性」として出力する（ステップＳ１００９）。そうでない場合には、染色強度「０：陰性」として出力する（ステップＳ１０１０）。

本実施形態の効果について説明する。第１実施形態では、染色陽性細胞含有率のみの医師への提示であったが、本実施形態では、染色陽性細胞含有率だけでなく染色強度と共に医師等に提示することができ、医師による診断により有益な情報を提供し、診断を支援することができる。本実施形態のその他の効果は、第１実施形態と同様である。

（第３実施形態）
図１１は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第３実施形態を示すブロック図である。本実施形態のシステムは、図１に示される第１実施形態に係るシステムと比べて、腫瘍判定及び腫瘍領域算出部１１２６（腫瘍領域算出手段）を設けた点で相違し、その他の構成および動作は第１実施形態と同様である。また、染色画像データベース１１３には、１つ以上のＨＥ染色画像と、当該ＨＥ染色画像の標本に隣接している連続切片の標本であるＩＨＣ画像と、上記ＨＥ染色画像と上記ＩＨＣ画像の標本隣接情報とが蓄積されている。本実施形態において、上記ＨＥ染色画像から算出された、あるいは医師等によって判定された腫瘍領域情報は、あってもなくてもよい。

図１１において、染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２は、染色画像データベース１１３から、ＨＥ染色画像、ＩＨＣ画像、およびＨＥ染色画像の腫瘍領域情報２０６を取得し、それぞれ記憶装置１３０のＨＥ染色画像データ記憶部１３２、ＩＨＣ画像データ記憶部１３４およびＨＥ染色画像の腫瘍領域情報記憶部１３３に記憶する。ここで、腫瘍領域情報２０６が存在した場合には画像マッチング処理部１２３に処理を移すが、腫瘍領域情報２０６が存在しなかった場合には、腫瘍判定及び腫瘍領域算出部１１２６に処理を移す。

腫瘍判定及び腫瘍領域算出部１１２６は、ＨＥ染色画像データ記憶部１３２からＨＥ染色画像データを読み出し、腫瘍判定し腫瘍領域を算出して、画像マッチング処理部１２３へ処理を移す。腫瘍判定及び腫瘍領域算出の方法としては、例えば、特許文献１に記載された方法が利用できる。

本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、ＨＥ染色画像にて腫瘍判定がなされていない場合でも、腫瘍判定及び腫瘍領域算出部を設けることによって一連の処理がなされ、癌診断から免疫組織化学染色画像診断まで統合した診断情報を医師等に提示することにより、医師による診断に有益な情報を提供し、診断を支援することができる。本実施形態のその他の効果は、第１実施形態と同様である。

なお、本実施形態においては、第２実施形態と同様に、染色陽性細胞含有率と共に染色強度を算出するようにしてもよい。

（第４実施形態）
図１２は、本発明による乳癌病理画像診断支援システムの第４実施形態を示すブロック図である。本実施形態のシステムにおいては、染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２（図１等参照）の代わりにスライド撮影部１２２２（スライド取得手段）を設け、染色画像データベース１１３の代わりにスライドデータベース１２１３を設け、診断画像情報及び検査対象記憶部１３１の代わりに診断スライド情報及び検査対象記憶部１２３１が設けられている。さらに、このシステムには、スライド撮影装置１２１４および腫瘍判定及び腫瘍領域算出部１１２６が設けられている。その他の構成および動作は、第１実施形態と同様である。

スライドデータベース１２１３には、１つ以上のＨＥ染色スライドと、当該ＨＥ染色スライドの標本に隣接している連続切片の標本であるＩＨＣスライドと、上記ＨＥ染色スライドと上記ＩＨＣスライドの標本隣接情報とが蓄積されている。各スライドには、被験者との関係情報が被験者識別子によって関連付けられている。スライド撮影装置１２１４は、指定されたスライドを撮影しデジタルデータへ変換する。

入力受付処理部１２１は、利用者等から入力装置１１１を通じて、診断対象となるスライドの指定情報（スライド識別子）と検査種別の指定情報とを受け付け、記憶装置１３０の診断スライド情報及び検査対象記憶部１２３１に記憶し、スライド撮影部１２２２に処理を移す。

スライド撮影部１２２２は、スライドデータベース１２１３から、診断対象となる隣接した標本であるＨＥ染色スライドとＩＨＣ染色スライドとを取得する。さらに、スライド撮影部１２２２は、スライド撮影装置１２１４により取得したスライドを撮影しデジタルデータに変換することにより、ＨＥ染色画像およびＩＨＣ画像を取得する。そして、これらの画像をそれぞれ記憶装置１３０のＨＥ染色画像データ記憶部１３２およびＩＨＣ画像データ記憶部１３４に記憶し、腫瘍判定及び腫瘍領域算出部１１２６に処理を移す。このように本実施形態においては、スライド撮影部１２２２が、スライド取得手段および画像取得手段の機能を兼ね備えている。

本実施形態の効果について説明する。本実施形態では、病理スライドがデジタルデータ化されていない場合でも、スライド撮影装置とスライドデータベースとスライド撮影部を設けることによって一連の処理がなされ、スライド撮影から癌診断、そして免疫組織化学染色画像診断まで統合した診断情報を医師等に提示することにより、医師による診断に有益な情報を提供し、診断を支援することができる。本実施形態のその他の効果は、第１実施形態と同様である。

なお、本実施形態においては、第２実施形態と同様に、染色陽性細胞含有率と共に染色強度を算出するようにしてもよい。

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。例えば、上記実施形態においては、入力受付処理部１２１が診断画像を指定する画像識別子を受け付ける例を示した。しかし、入力受付処理部１２１は、画像識別子ではなく診断対象者の被験者識別子を受け付けてもよい。この場合、染色画像及び腫瘍領域情報取得部１２２は、被験者識別子を持つ画像と腫瘍領域情報とを染色画像データベース１１３から検索するようにしてもよい。

上記処理装置１２０は、ＣＰＵ、主メモリ、各種演算装置および入出力インターフェースなどのハードウェア資源（図示せず）からなるコンピュータで構成され得る。この場合、ＣＰＵは、記憶装置１３０から読み出されたアプリケーション・プログラムを主メモリや各種演算装置を用いて実行する。処理装置１２０を構成する機能ブロックの全部または一部は、記録媒体である記憶装置１３０に記録されたアプリケーション・プログラム（またはプログラムコード）により実現され得るものである。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

また、この出願は、２００７年３月１日に出願された日本出願特願２００７−５１７１５号を基礎とする優先権を主張するものであり、その開示の全ては、本明細書の一部として援用（incorporation herein by reference）される。
以下、参考形態の例を付記する。
１． ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援するシステムであって、
前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定手段と、
を備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
１３． １に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記マッチング手段は、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像の色スケールを合わせた後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出することを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
１４． １３に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記マッチング手段は、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出することを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
１５． １、１３および１４のうちのいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記特定手段により特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段を更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
１６． １、１３乃至１５のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段を更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
１７． １、１３乃至１６のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得手段を更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
１８． １、１３乃至１７のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
診断対象となる前記病理画像の指定情報と検査種別の指定情報との入力を受け付ける入力受付手段と、
前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像が格納された染色画像データベースと、を更に備え、
前記画像取得手段は、前記指定情報に基づいて、前記染色画像データベースから前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
１９． １８に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
前記病理画像の指定情報は、前記ＨＥ染色画像の画像識別子であり、
前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記ＨＥ染色画像と当該ＨＥ染色画像に隣接する前記ＩＨＣ画像とを取得する乳癌病理画像診断支援システム。
２０． １８に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
前記病理画像の指定情報は、前記ＩＨＣ画像の画像識別子であり、
前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記ＩＨＣ画像と当該ＩＨＣ画像に隣接する前記ＨＥ染色画像とを取得する乳癌病理画像診断支援システム。
２１． １８に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
前記病理画像の指定情報は、診断対象者の被験者識別子であり、
前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記被験者識別子を持つ前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
２２． １８乃至２１いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
前記染色画像データベースには、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報も格納されており、
前記情報取得手段は、前記染色画像データベースから、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
２３． １、１３乃至２１のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
前記画像取得手段により取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の算出を行う腫瘍領域算出手段を更に備え、
前記情報取得手段は、前記腫瘍領域算出手段により算出された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
２４． １、１３乃至１７のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
診断対象となるスライドのスライド識別子と検査種別の指定情報との入力を受け付ける入力受付手段と、
前記スライドが格納されたスライドデータベースと、
前記スライド識別子を持つ前記スライドを前記スライドデータベースから取得するスライド取得手段と、を備え、
前記画像取得手段は、前記スライド取得手段により取得された前記スライドを撮影することにより、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
２５． １、１３乃至２４のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
前記算出手段は、前記染色陽性細胞含有率に加えて、染色強度をも算出する乳癌病理画像診断支援システム。
２６． ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援する方法であって、
前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップと、
前記情報取得ステップにおいて取得された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチングステップにおいて算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定ステップと、
を含むことを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
２７． ２６に記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記マッチングステップは、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像の色スケールを合わせた後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
２８． ２７記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記マッチングステップは、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
２９． ２６乃至２８いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記特定ステップにより特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップを更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
３０． ２６乃至２９いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップを更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
３１． ２６乃至３０いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援方法において、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップを更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
３２． ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援するプログラムであって、
前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップと、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチングステップにおいて算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
３３． ３２に記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記マッチングステップは、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像の色スケールを合わせた後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
３４． ３３記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記マッチングステップは、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
３５． ３２乃至３４いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記特定ステップにより特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
３６． ３２乃至３５いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
３７． ３２乃至３６いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
３８． ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援するためのプログラムを記録した記録媒体であって、
前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手順と、
前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報および前記マッチング手順において算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域を特定する特定手順と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
３９． ３８に記載の記録媒体において、前記マッチング手順は、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像の色スケールを合わせた後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出する手順であることを特徴とする記録媒体。
４０． ３９記載の記録媒体において、前記マッチング手順は、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出する手順であることを特徴とする記録媒体。
４１． ３８乃至４０いずれかに記載の記録媒体において、前記特定手順により特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手順を更にコンピュータに実行させるための前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
４２． ３８乃至４１いずれかに記載の記録媒体において、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得手順を更にコンピュータに実行させるための前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
４３． ３８乃至４２いずれかに記載の記録媒体において、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得手順を更にコンピュータに実行させるための前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

Claims (32)

1. ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援するシステムであって、
   検体から切り出された第１の標本のスライス面の前記ＨＥ染色画像と、前記検体から切り出された標本であって、前記第１の標本に隣接した連続切片である第２の標本のスライス面の前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手段と、
   前記ＨＥ染色画像中の腫瘍領域を特定する情報、および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＨＥ染色画像中で特定されている前記腫瘍領域に対応する前記ＩＨＣ画像中の領域を特定し、特定した当該領域を前記ＩＨＣ画像中の腫瘍領域とする特定手段と、
   を備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
2. 請求項１に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記マッチング手段は、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像を２値化した後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出することを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
3. 請求項２に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記マッチング手段は、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出することを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
4. 請求項１乃至３のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記特定手段により特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手段を更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
5. 請求項４に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
   前記算出手段は、前記染色陽性細胞含有率に加えて、染色強度をも算出する乳癌病理画像診断支援システム。
6. 請求項１乃至５のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段を更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
7. 請求項１乃至６のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得手段を更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援システム。
8. 請求項７に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
   診断対象となる前記病理画像の指定情報と検査種別の指定情報との入力を受け付ける入力受付手段と、
   前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像が格納された染色画像データベースと、を更に備え、
   前記画像取得手段は、前記指定情報に基づいて、前記染色画像データベースから前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
9. 請求項８に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
   前記病理画像の指定情報は、前記ＨＥ染色画像の画像識別子であり、
   前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記ＨＥ染色画像と当該ＨＥ染色画像に隣接する前記ＩＨＣ画像とを取得する乳癌病理画像診断支援システム。
10. 請求項８に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
    前記病理画像の指定情報は、前記ＩＨＣ画像の画像識別子であり、
    前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記画像識別子を持つ前記ＩＨＣ画像と当該ＩＨＣ画像に隣接する前記ＨＥ染色画像とを取得する乳癌病理画像診断支援システム。
11. 請求項８に記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
    前記病理画像の指定情報は、診断対象者の被験者識別子であり、
    前記画像取得手段は、前記染色画像データベースから、前記被験者識別子を持つ前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
12. 請求項８乃至１１いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
    前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段を有し、
    前記染色画像データベースには、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報も格納されており、
    前記情報取得手段は、前記染色画像データベースから、前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
13. 請求項１乃至１１のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
    前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得手段と、
    前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の算出を行う腫瘍領域算出手段と、を有し、
    前記情報取得手段は、前記腫瘍領域算出手段により算出された前記ＨＥ染色画像における腫瘍領域の情報を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
14. 請求項１乃至７のいずれかに記載の乳癌病理画像診断支援システムにおいて、
    診断対象となるスライドのスライド識別子と検査種別の指定情報との入力を受け付ける入力受付手段と、
    前記スライドが格納されたスライドデータベースと、
    前記スライド識別子を持つ前記スライドを前記スライドデータベースから取得するスライド取得手段と、
    診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得手段と、
    を備え、
    前記画像取得手段は、前記スライド取得手段により取得された前記スライドを撮影することにより、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する乳癌病理画像診断支援システム。
15. ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援する方法であって、
    検体から切り出された第１の標本のスライス面の前記ＨＥ染色画像と、前記検体から切り出された標本であって、前記第１の標本に隣接した連続切片である第２の標本のスライス面の前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップと、
    前記ＨＥ染色画像中の腫瘍領域を特定する情報、および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＨＥ染色画像中で特定されている前記腫瘍領域に対応する前記ＩＨＣ画像中の領域を特定し、特定した当該領域を前記ＩＨＣ画像中の腫瘍領域とする特定ステップと、
    を含むことを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
16. 請求項１５に記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記マッチングステップは、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像を２値化した後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
17. 請求項１６に記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記マッチングステップは、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
18. 請求項１５乃至１７いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記特定ステップにより特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップを更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
19. 請求項１５乃至１８いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援方法において、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップを更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
20. 請求項１５乃至１９いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援方法において、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップを更に備えることを特徴とする乳癌病理画像診断支援方法。
21. ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援するプログラムであって、
    検体から切り出された第１の標本のスライス面の前記ＨＥ染色画像と、前記検体から切り出された標本であって、前記第１の標本に隣接した連続切片である第２の標本のスライス面の前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチングステップと、
    前記ＨＥ染色画像中の腫瘍領域を特定する情報、および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＨＥ染色画像中で特定されている前記腫瘍領域に対応する前記ＩＨＣ画像中の領域を特定し、特定した当該領域を前記ＩＨＣ画像中の腫瘍領域とする特定ステップと、
    をコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
22. 請求項２１に記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記マッチングステップは、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像を２値化した後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
23. 請求項２２に記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記マッチングステップは、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出するステップであることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
24. 請求項２１乃至２３いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記特定ステップにより特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出ステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
25. 請求項２１乃至２４いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得ステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
26. 請求項２１乃至２５いずれかに記載の乳癌病理画像診断支援プログラムにおいて、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得ステップを更にコンピュータに実行させることを特徴とする乳癌病理画像診断支援プログラム。
27. ＨＥ染色画像とＩＨＣ画像とを乳癌の病理画像として用いて、前記病理画像に基づく診断を支援するためのプログラムを記録した記録媒体であって、
    検体から切り出された第１の標本のスライス面の前記ＨＥ染色画像と、前記検体から切り出された標本であって、前記第１の標本に隣接した連続切片である第２の標本のスライス面の前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出するマッチング手順と、
    前記ＨＥ染色画像中の腫瘍領域を特定する情報、および前記マッチング手段により算出された前記マッチング位置の情報に基づいて、前記ＨＥ染色画像中で特定されている前記腫瘍領域に対応する前記ＩＨＣ画像中の領域を特定し、特定した当該領域を前記ＩＨＣ画像中の腫瘍領域とする特定手順と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
28. 請求項２７に記載の記録媒体において、前記マッチング手順は、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＣＨ画像の各々の病理画像を２値化した後に前記ＨＥ染色画像と前記ＩＨＣ画像とのマッチング位置を算出する手順であることを特徴とする記録媒体。
29. 請求項２８に記載の記録媒体において、前記マッチング手順は、位相限定相関法により前記マッチング位置を算出する手順であることを特徴とする記録媒体。
30. 請求項２７乃至２９いずれかに記載の記録媒体において、前記特定手順により特定された前記ＩＨＣ画像における腫瘍領域の情報に基づいて、当該腫瘍領域内の染色陽性細胞含有率を算出する算出手順を更にコンピュータに実行させるための前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
31. 請求項２７乃至３０いずれかに記載の記録媒体において、前記ＨＥ染色画像における当該腫瘍領域の情報を取得する情報取得手順を更にコンピュータに実行させるための前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
32. 請求項２７乃至３１いずれかに記載の記録媒体において、診断対象となる病理画像として、前記ＨＥ染色画像および前記ＩＨＣ画像を取得する画像取得手順を更にコンピュータに実行させるための前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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