[发明专利]图像处理方法、计算机程序以及记录介质

说明书

根据图像的特征将包含细胞的图像适当地分割为多种区域。为了达到该目的，本发明的图像处理方法包括如下工序：获取包含有培养的细胞的原始图像(步骤S101)；将原始图像分割为由规定数量的像素构成的块，求出各块内的图像所具有的空间频率分量(步骤S104～S106)；将每个块分类为多维特征量空间中的多个集群，该多维特征量空间是将空间频率分量中的直流分量的强度和空间频率彼此不同的多个交流分量的各自的强度作为特征量(步骤S107、S108)；以及基于分类结果将原始图像分割为多个区域(步骤S109)。

技术领域

本发明涉及一种图像处理技术，用于从以包括培养的细胞及其背景的方式拍摄的图像中分割细胞区域和除该区域之外的区域。

背景技术

在以包括培养的细胞的方式拍摄的图像中，有时在图像内将作为本来的拍摄对象物的细胞的区域与作为其背景的区域进行区别处理。例如为了求出细胞的大小，需要划定细胞与背景的边界。以往，例如通过使用规定的药剂对细胞进行染色或者投入荧光试剂来进行细胞区域的确定。然而，例如以当观察细胞随时间的变化等为目的时，有时需要不使用像改变作为拍摄对象的细胞这样的处理而可以确定细胞区域。

培养基中的细胞接近透明，折射率也与水几乎没有差别。因此，在拍摄的图像中，细胞与背景的边界不清楚的情况也很多。为了解决该问题，本申请的发明人目前为止提出了一种在明亮视野下拍摄的技术，尤其是能够获取清晰地呈现细胞轮廓的图像(例如，参考日本特开2016-071588号公报)。为了区分图像中的细胞与背景，能够可以使用例如使用了细胞与背景之间的亮度差的二值化处理、用于提取细胞轮廓的边缘检测等图像处理。

发明内容

在随着时间变化观察培养环境下的细胞的情况下，在培养的初始阶段，在拍摄的图像中包含的是细胞和作为大致相同背景的培养基。因此，对细胞与背景之间的识别比较容易。然而，随着培养的行进，从细胞排出的废物或死亡的细胞残骸等(碎片；debris)出现在作为拍摄对象的细胞的周围，并包含在图像中。因此，在二值化或轮廓提取等简单的处理中，难以适当地识别细胞与碎片。

另外，例如在使用了ES细胞、IPS细胞等干细胞的培养中，有时干细胞与饲养细胞(feeder cell)一起培养。另外，在伴随着培养干细胞分化为体细胞的过程中，出现具有与干细胞不同形态特征的细胞。因此，在拍摄的图像中混合存在多个种类的细胞，并且需要在图像内识别他们。

由此，需要一种能够根据例如在图像中出现的纹理(texture)等图像特征的差异，从而将图像分割成多种、尤其是三种以上的区域的技术。

本发明是鉴于上述问题而提出的，其目的在于提供一种能够根据图像的特征将包含细胞的图像适当地分割为多种区域的技术。

在本发明的图像处理方法的一个方面，为了达到上述的目的，具有如下的工序：获取包含有培养的细胞的原始图像；将所述原始图像分割为由规定数量的像素构成的块，求出各块内的图像所具有的空间频率分量；将所述各块分类为多维特征量空间中的多个集群(cluster)，所述多维特征量空间是将所述空间频率分量中的直流分量的强度和空间频率彼此不同的多个交流分量中的每一个的强度作为特征量；以及基于所述分类的结果将所述原始图像分割为多个区域。

在这种结构的发明中，基于图像内的局部空间频率分量的分布分割图像。即，将图像分割为块，求出每块的空间频率分量。空间频率分量中的直流分量表示该块中的平均亮度。另一方面，交流分量表示块内的亮度的变化，比较低的频率分量表示缓慢的亮度变化，较高的频率分量表示更细微的亮度变化的状态。因此，在这样根据空间频率分量的强度来表现块的情况下，分别由直流分量反映该块的亮度，或者由交流分量反映块内的纹理。尤其是，频率越高，表示越精细的构造纹理。

如果将这些各频率分量的强度认为是该块的特征量，则能够通过这些特征量以定量的方式表现块内的图像内容的亮度或纹理的复杂度。在图像中，例如即使在包含多种细胞的情况下，其亮度或纹理的差异也由特征量的差异表现。