[发明专利]图像处理装置、图像处理方法及程序

说明书

提供一种能够通过简易的工序而取得互不相同的学习图像的图像处理装置、图像处理方法及程序。图像处理装置具备：按照从外部输入的染色图像的每个像素来计算色相的计算部；基于所述色相，按照所述染色图像的每个像素来进行类别分类的分类部；以及按照所述类别分类后的每个类别来调制像素的色调的调制部。

技术领域

本公开涉及图像处理装置，尤其是涉及对病理标本的显微镜图像进行图像处理的图像处理装置、图像处理方法及程序。

背景技术

以往，在针对包括病理标本的生物体组织标本的诊断中，将通过摘出脏器而取得的块标本或者通过穿刺活检而取得的标本薄切为几微米左右的厚度，对通过显微镜放大了该薄切后的标本的观察像进行观察。使用了光学显微镜的透过观察在器材上廉价且容易处理，并且历史悠久，是最为普及的观察方法之一。此外，近年来，在通过安装于光学显微镜的摄像装置拍摄观察像而取得的图像上进行诊断。

然而，薄切后的生物体组织标本(以下称为“薄切标本”)几乎不吸收或散射光，接近无色透明。因此，通常在显微镜观察之前对薄切标本进行染色。作为染色方法，提出了各种方法，其总数达到100种以上。在这多个染色方法之中，尤其是针对病理标本，标准地使用利用了蓝紫色的苏木精(以下仅记为“H”)及红色的曙红(以下仅记为“E”)这2个色素的苏木精-曙红染色(以下称为“HE染色”)。

此外，在临床上，在难以通过HE染色来视觉确认作为观察目的的生物体组织的的情况下或者在对生物体组织的方式诊断进行插值的情况下，也有时使用对标本实施与HE染色不同的特殊染色来改变观察对象的组织颜色从而视觉上进行强调的方法。并且，在病理组织诊断中，例如也有时使用免疫染色(Immunohistochemistry：IHC)，该免疫染色利用了用于使癌组织的抗原抗体反应可视化的各种标记蛋白质。

染色标本的观察除了通过目视来进行以外，也通过将利用摄像装置拍摄染色标本而生成的图像显示于显示装置来进行。此外，近年来，提出了如下尝试：通过对由摄像装置拍摄而生成的染色标本图像进行图像处理而进行解析，辅助医师等的观察及诊断。在该解析中，具有使用了深度学习(Deep-Learning)等学习的方法。在该情况下，通过使与和输入的图像的RGB值对应的解析值的组合学习来求出要计算的参数。

但是，在染色标本的观察中，因针对染色标本的摄影状态引起的颜色差异、因染色工序引起的颜色差异例如色素的光谱不同，或者染色时间不同，因此，即便是相同状态的组织，色彩也有时不同。在深度学习等中，在输入图像的色彩与学习图像的色彩不同的情况下，估计精度变差。因此，在深度学习等中，考虑增多学习图像的色彩来应对，但需要所有条件的庞大数量的图像，是不现实的。对此，已知有一种通过进行颜色均匀化来将不同色彩的图像校正为同一色彩的技术(参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特许第5137481号公报

发明内容

发明要解决的问题

但是，在上述专利文献1中，存在如下问题，即，为了得到互不相同的学习图像而需要通过进行颜色均匀化而解析图像的直方图，并在类别分类之后对色彩进行调制等复杂的工序。

本公开是鉴于上述情况而完成的，其目的在于，提供一种能够通过简易的工序来取得互不相同的学习图像的图像处理装置、图像处理方法及程序。

用于解决问题的手段

为了解决上述问题，实现目的，本公开的图像处理装置具备：计算部，其按照从外部输入的染色图像的每个像素来计算色相；分类部，其基于所述色相，按照所述染色图像的每个像素来进行类别分类；以及调制部，其按照进行所述类别分类后的每个类别对像素的色调进行调制。