特許 5864559 デジタル化された顕微鏡スライドのスライド品質を判断するシステム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5864559

(24)【登録日】2016年1月8日

(45)【発行日】2016年2月17日

(54)【発明の名称】デジタル化された顕微鏡スライドのスライド品質を判断するシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20060101AFI20160204BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/00 Q

【請求項の数】12

【全頁数】29

(21)【出願番号】特願2013-513396(P2013-513396)

(86)(22)【出願日】2011年6月3日

(65)【公表番号】特表2013-535048(P2013-535048A)

(43)【公表日】2013年9月9日

(86)【国際出願番号】US2011039173

(87)【国際公開番号】WO2011153500

(87)【国際公開日】20111208

【審査請求日】2014年5月22日

(31)【優先権主張番号】61/396,971

(32)【優先日】2010年6月4日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】503293765

【氏名又は名称】ライカ バイオシステムズ イメージング インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】Ａｐｅｒｉｏ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ， Ｉｎｃ．

(74)【代理人】

【識別番号】100116872

【弁理士】

【氏名又は名称】藤田 和子

(72)【発明者】

【氏名】アイヒホルン オレ

(72)【発明者】

【氏名】ペルツ シンディ

【審査官】 佐藤 実

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２００８／１３７６６７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００６−１７２４１７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−００４２６１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

デジタル顕微鏡スライドのスライド品質を判断するための技術的なシステムであって、
コンピューターが実行可能なプログラムモジュールを格納するためのコンピューターが読み取り可能な記憶媒体と、
前記コンピューターが読み取り可能な記憶媒体に格納されたプログラムモジュールを実行するために前記コンピューターが読み取り可能な記憶媒体と通信接続するプロセッサーと、
前記コンピューターが読み込み可能な記憶媒体に格納されるミクロ分析モジュールであって、
前記デジタル顕微鏡スライドの画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域の少なくとも一部の品質識別をし、
品質識別された領域を分析し、
前記品質識別された領域それぞれに対する定量化できる値を生成し、
前記品質識別された領域に対応する前記定量化できる値に基づいて、前記品質識別された領域それぞれに対するスコアマップ評価を生成し、
前記品質識別された領域に対応する前記定量化できる値に基づいたマークアップ画像を生成するように構成される、ミクロ分析モジュールと、
前記コンピューターが読み取り可能な記憶装置に格納されるマクロ分析モジュールであって、
前記スコアマップ評価を組み合わせ、
アーティファクトの検出を行い、
組み合わせたスコアマップ評価及び検出されたアーティファクトに従ってスライド全体のスコアを計算するように構成される、マクロ分析モジュールと、
を備えたシステム。

【請求項2】

前記コンピューターが読み取り可能な記憶媒体に格納され、デジタル顕微鏡スライドの画像を得るように構成されたデジタル顕微鏡スライド取得モジュールをさらに備える請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

少なくとも１つのコンピューターが読み取り可能な記憶媒体と通信接続する少なくとも１つのプロセッサーを含む技術的なシステムであって、
前記プロセッサーは、
デジタル顕微鏡スライド画像を複数の領域に分割し、
前記領域の一部の品質識別し、
品質識別された領域を分析し、
前記品質識別された領域それぞれに対して定量化できる値を生成し、
前記品質識別された領域に対応する前記定量化できる値に基づいてマークアップ画像を生成し、
前記品質識別された領域に対応する前記定量化できる値に基づいた品質識別されたブロックそれぞれに対するスコアマップ評価の生成し、
前記スコアマップ評価を組み合わせ、
アーティファクトの検出を行い、
組み合わさった前記スコアマップ評価及び検出された前記アーティファクトに基づいてスライド全体のスコアを計算する
ことによってデジタル顕微鏡スライドのスライド品質を判断するようにプログラムされるシステム。

【請求項4】

デジタル顕微鏡スライドのスライド品質を判断するコンピューターによって実行される方法であって、一又は複数のプロセッサーが、
前記デジタル顕微鏡スライドの画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域の一部に対して品質識別し、
品質識別された領域を分析し、
前記品質識別された領域それぞれに対する定量化できる値を生成し、
前記品質識別された領域に対応する定量化できる値に基づいたマークアップ画像を生成し、
前記品質識別された領域それぞれに対応する前記定量化できる値に基づいて、前記品質識別された領域それぞれに対するスコアマップ評価を生成すること
によってデジタル顕微鏡スライドをミクロ分析するステップを実行するように、かつ
前記スコアマップ評価を組み合わせ、
アーティファクトの検出を行い、
スライド全体のスコアを計算すること
によってデジタル顕微鏡スライドをマクロ分析するステップを実行するように、プログラムされるシステム。

【請求項5】

デジタル顕微鏡スライドを走査し、スライド品質を判断するコンピューターによって実行される方法であって、
第１のデジタル顕微鏡スライド画像を生成するために顕微鏡スライドスキャナーを使用して顕微鏡スライドに配置された組織標本を走査するステップと、
前記第１のデジタル顕微鏡スライド画像のスライド品質を判断するステップであって、
前記第１のデジタル顕微鏡スライド画像を複数の領域に分割し、
前記複数の領域の一部を品質識別し、
品質識別された領域を分析し、
前記品質識別された領域それぞれに対して定量化できる値を生成し、
複数の前記品質識別された領域に対応する前記定量化できる値に基づいたマークアップ画像を生成することによって前記第１のデジタル顕微鏡スライド画像をミクロ分析することを実行するとともに、前記品質識別された領域それぞれに対応する前記定量化できる値に基づいて品質識別された領域それぞれに対するスコアマップ評価を生成し、
前記スコアマップ評価を組み合わせ、
アーティファクトの検出を行い、
スライド全体のスコアを計算することによって前記第１のデジタル顕微鏡スライド画像をマクロ分析することにより前記第１のデジタル顕微鏡スライド画像のスライド品質を判断するステップと、
前記第１のデジタル顕微鏡スライド画像が低い品質であると判断した場合、第２のデジタル顕微鏡スライド画像を生成するステップと、
を備えるコンピューターによって実行される方法。

【請求項6】

デジタル顕微鏡スライドのスライド品質を判断するコンピューターによって実行される方法であって、一又は複数のプロセッサーが、
デジタル顕微鏡スライド画像を複数の領域に分割するステップと、
前記複数の領域の少なくとも１つを複数のブロックに分割するステップと、
前記複数のブロックにおけるブロックそれぞれに対して空間周波数の値を判断するステップと、
前記複数のブロックに対する前記空間周波数の値の少なくとも一部をブロックスコアへと組み合わせるステップと、
対応する複数のブロックそれぞれに対する前記ブロックスコアの分析に基づいて対応する複数のブロックそれぞれの画像品質レベルを判断するステップと、
を実行するようにプログラムされる方法。

【請求項7】

前記複数のブロックに対する前記空間周波数の値の前記少なくとも一部は、所定値を超えた空間周波数の値のみを含む請求項６に記載の方法。

【請求項8】

前記複数のブロックに対する前記空間周波数の値の前記少なくとも一部のそれぞれは、重み付けされている請求項６に記載の方法。

【請求項9】

より高い周波数の値にはより大きい重み付けを与えられる請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記複数のブロックのそれぞれが前記ブロックスコアに寄与する量は一様である請求項６に記載の方法。

【請求項11】

前記複数のブロックそれぞれが前記ブロックスコアに寄与する量は、前記空間周波数の大きさによって決められる請求項６に記載の方法。

【請求項12】

前記複数のブロックに対するブロックスコアを含むスコアマップを生成するステップと、スライド全体のスコアを計算するために前記スコアマップの評価を組み合わせるステップとをさらに有する請求項６に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、デジタル病理学の分野に関し、より詳細には、複雑さ及び空間周波数に基づいた画像品質の評価、及びそのような評価の可視的結果及び定量的結果の両方を用いた提示に関する。

【背景技術】

【0002】

病理学の基礎は、生物学的な標本が載ったガラスの顕微鏡スライドにある。伝統的に、病理学者は、標本を検査するために従来の顕微鏡を使用してきた。病理学者は、顕微鏡のレンズの下にあるスライドを動かすことによって視野を動かし、拡大率が異なるレンズを選ぶことによって視野を拡大したり縮小したりする。様々な標本の厚さに合わせて調整するために、病理学者は、光学部品を上下に動かすことによって焦点を調整し、光に対する口径を調整することによって明るさを変更する。このようにして、病理学者は、望んだ画像品質をインタラクティブに調整する。

【0003】

同様に、デジタル病理学の基礎は、デジタル化された顕微鏡スライド（デジタルスライド）、すなわち、スライド全体の画像ファイルにある。デジタル病理学では、大きな拡大率で顕微鏡ガラススライドを走査して、病理学者が画像を捕捉し、デジタルスライドを格納するとともに、病理学者の焦点についての動作及びダイナミックレンジ調整を自動化する。病理学者は、閲覧用ソフトウェアを用いてデジタルスライドを調べる。失敗せずに画像を走査することが重要である。なぜなら、閲覧用ソフトウェアは、捕捉したデジタルスライドを単に表示するだけで、再度画像の焦点を合わせたり、ダイナミックレンジ調整を提供しないからである。走査ソフトウェアを悩ます一般的な問題として、焦点ずれの走査、及び走査−ハードウェアに関連するアーティファクト（人為構造）が画像に反映してしまうことがある。しかし、これらに限定されるものではない。

【0004】

十分な走査品質で各画像を手動でレビューすることには多くの時間を必要とする。なぜなら、与えられるデジタルスライド画像が非常に大きいことがあるからである（例、２００Ｋ×１００Ｋピクセルもの大きさ）。また、多くの場合、デジタルスライドの品質のばらつきを適切に判断することをエキスパートだけができ、その判断は極めて主観的である。例えば、走査におけるアーティファクトによって、１つのスライド領域において別個のサブ細胞構造を明瞭にすることができるが、近くの領域において識別することは困難である。また、走査におけるアーティファクトは、はっきりとパターン化されたテクスチャからスムースな平面まで組織構造が変わりうる。さらに、適切に走査されたデジタルスライドであっても、適切な分析及びレビューのためには品質が不十分なことがある。このように、デジタルスライド画像の品質を評価し、走査関連のアーティファクトを識別することができるシステムの必要がある。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

画像品質を判断することはコンピューターシステムにとっては困難な仕事であるが、一方、エキスパートにとっては良好な品質の画像と悪い品質の画像を識別するのは容易であることがある。特に、エキスパートは、画像の内容及びコンテキストを判断し、焦点合わせとコントラストについての違いを認識することができる。しかしながら、広い範囲の像の画像品質の支配的な批評として単一の規準を用いることができないことが研究で解っている。代わりに、分類体系の規準を組合せることによって、それらの規準をより信頼性のある批評となるが、まだデジタル病理学においてうまくはたらくことが証明されてはいない。

【課題を解決するための手段】

【0006】

デジタル病理学では、像は生物学的な標本に限定される。標本の外観は複雑であり、その性質は患者ごとに様々である。しかしながら、図６に示すように、ほとんどの標本における関心領域は、概して組織及び細胞構造に関して一般に「ビジー（ｂｕｓｙ）」な活動領域である。これらの「ビジー」な活動領域は、空間周波数の存在へと数学的に変換される。デジタルスライド品質判断システム及び方法は、高品質な病理学画像に存在する空間周波数を利用する。画像における特定の空間周波数の存在を判断することによって、本システムは、デジタルスライド画像品質の定量化できる評価を生成する。

【0007】

複雑さ及び空間周波数に基づいて画像を分析することによって、本開示に記載された実施例は、ローカル領域の品質の色コード化された「熱マップ」によって閲覧用ソフトウェアにおいて画像をオーバーレイすることによって、スライド全体の品質に視覚的なフィードバックを与える。このようにして画像全体の絶対的な品質評価及びローカル領域の品質のばらつきを一目で把握する能力の両方がユーザーに与えられる。

【0008】

以下の詳細な説明及び添付図面を検討することによって、本発明の他の特徴や利点が当業者にとってより容易に明確にできる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

以下の詳細な説明及び添付図面を検討することによって本発明の構造及び動作を理解することができ、ここにおいて、類似の参照符号は類似の部分を表す。

【図1】図１は、ミクロ分析プロセスの一実施形態を示す概略流れ図である。

【図2A】図２Ａは、３２×３２ピクセルの画像ブロックに適用される８×８周波数変換の実施形態である。

【図2B】図２Ｂは、３２×３２ピクセルの画像ブロックに適用される１６×１６周波数変換の実施形態である。

【図3】図３は、マクロ分析プロセスの方法の一実施形態を示す概略流れ図である。

【図4A】図４Ａは、デジタル顕微鏡スライドの品質を判断するシステムの実施形態を示すブロック図である。

【図4B】図４Ｂは、走査システムで見られるモジュールの例を示すブロック図である。

【図5A】図５Ａは、本発明に係る光学的顕微鏡システムの第１の実施形態のブロック図である。

【図5B】図５Ｂは、本発明に係る光学的顕微鏡システムの第２の実施形態のブロック図である。

【図5C】図５Ｃは、本発明に係る光学的顕微鏡システムの第３の実施形態のブロック図である。

【図6】図６は、デジタルスライドにおける関心領域を示す。

【図7】図７は、デジタルスライドの実施例を示す。

【図8】図８は、色コード化画像ブロックの品質スコアのマークアップ画像の実施例を示す。

【図9】図９は、低品質領域のマークアップ画像から切り抜かれた高分解能の例を示す。

【図10】図１０は、高品質領域のマークアップ画像から切り抜かれた高分解能の例を示す。

【図11】図１１は、走査からのエッジ効果を表示するマークアップ画像から切り出された高分解能の例を示す。

【図12】図１２は、サンプルの走査によって検出されたアーティファクトの領域のエッジのまわりのバウンディングボックス輪郭の例を示す。

【図13】図１３は、本開示に記載された様々な実施形態に関連して用いることができるコンピューターシステムの例を示すブロック図である。

【図14】図１４は、様々な異なるデジタルスライドの内容の例を示す。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本開示に開示された特定のいくつかの実施形態は、複雑さと空間周波数に基づいた画像品質の評価、及びそのような評価を可視的結果及び定量的結果の両方を使用して提示するためのシステム及び方法を提供する。例えば、本開示に開示された１つの方法によって、ローカル領域の品質の色コード化された「熱マップ」によって閲覧用ソフトウェアで画像をオーバーレイすることによってスライド全体の品質についての視覚的なフィードバックを提供するために複雑さ及び空間周波数に基づいてデジタルスライド画像を分析することが可能になり、これによって、画像全体の絶対的な品質評価及びローカル領域の品質のばらつきを一目で把握する能力の両方をユーザーに提供することができる。この記載を読めば、様々な代替的な実施形態や代替的なアプリケーションにおいて本発明を実装する方法が当業者にとって明白になる。しかしながら、本発明の様々な実施形態について本開示に記載するが、これらの実施形態は単に例として示すのであって限定するものではないと理解すべきである。そのため、様々な代替実施形態の詳細な説明は、添付した請求の範囲で記載されている本発明の範囲ないし広がりを限定するように解釈されるべきではない。

【0011】

図７に示すように、デジタルスライドの内容が多様であるので、画像全体の空間周波数の評価を行っても画像品質の特徴をうまく表現することができない。病理学的な像は、相当な白い空間を含み、重要でない標本が分散しており、スリップエッジや気泡を範囲に含む。与えられた画像をレビューするエキスパートは、それらの問題を直観的に無視し、それらを画像品質に影響する資料とは考えない。したがって、本システムも同様にそれらを考慮対象から外す。

【0012】

図１４は、プロトコルの差、ステインキットの選択、及び病理学者のステインの好みに起因する、デジタルスライドの内容における異なるばらつきの例を示す。生物学的なサンプルは、患者、病理及び器官の間で驚異的な差を示しており、これによって、画像のばらつきが発生する。また、組織の折れ、外部の物質の混入、ミクロトームブレードのがたつき及びサンプル厚さが異なることによって、スライドの用意がデジタルスライドの内容にばらつきを与える。

【0013】

広範囲の分解能でデジタルスライド捕捉プロセスが行われる。また、デジタルスライド捕捉プロセスは様々な画像圧縮技術（例、ＪＰＥＧ、ＪＰＥＧ２０００）を用い、これらそれぞれは所望の圧縮品質を達成するために個別に決められた設定があるものがある。

【0014】

与えられた標本のばらつきを許容するために、スライド品質判断システムの本実施形態は、以下の２つの部分の分析を行う。すなわち、マクロ分析プロセスと、これに続くミクロ分析プロセスとである。

【0015】

ミクロ分析
ミクロ分析プロセスは、小部分（本開示において「領域又はブロック」と呼ぶ）に分割し、それらの部分それぞれに対して品質分析を行うことによって、画像全体を評価する。図１は、本発明に係るスライド分析システムによって行われる、ミクロ分析プロセス１００の実施形態を示す。

【0016】

ステップ１０５でミクロ分析プロセス１００が開始する。

【0017】

ステップ１１０で、プロセス１００が画像をブロック又は領域と呼ばれる小さな画像のグリッドとして評価しうる。与えられたブロックのサイズは、画像の分解能に依存しうる。例えば、１つのブロックは、一又は複数の細胞を含むことができるほど十分に大きいことがありうる。経験的に、１つのブロックのサイズは、例えば、３２、６４又は９６のピクセルのような辺の長さが３２〜９６のピクセル領域のｎ×ｎブロックでありうる。しかしながら、９６ピクセルより大きい又は３２ピクセルより小さい寸法のピクセルの四角形を持ちうるような様々な実施形態が存在しうる。さらに、ブロックは正方形に限定されず、画像スライドを構成することができる様々な他の形であってもよく、これには、例えば、矩形ブロック、ストライプ、多角形の領域、円形領域などが含まれるが、これらには限定されない。

【0018】

ステップ１１５で、プロセス１００は、各ブロックの品質を識別しうる。この品質識別ステップは、どのブロックが適切な標本内容を有するかを決める役割を有する。例えば、余りにも多くの白いスペースを含むブロックは、「背景」として分類されることがあり、あるいは暗すぎ又は明るすぎるブロックは、「未処理」として分類されることがある。別の規準として、ブロックが十分なエッジアクティビティ、コントラストなどを有するかどうかの判断がありうる。

【0019】

ステップ１２０で、品質識別されたブロックが周波数変換によって分析されうる。これには、ブロックの空間周波数内容を分析することを含みうる。この分析には、二次元の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）又は離散サイン変換（ＤＳＴ）を行うことを含みうる。本実施例では、ＤＣＴを用いて説明する。しかしながら、本実施例においてＤＣＴ又は他の任意の使用可能な周波数変換の単独使用又は組み合わせ使用が好ましいとか好ましくないということを示すことを意図したものではない。

【0020】

ステップ１２０で、ブロックに対してグリッドパターンで複数のＤＣＴが行われうる。また、オーバーラップするパターンも行うことができ、その場合には、修正ＤＣＴ（ＭＤＣＴ）を行う。画像ブロックの内部に対するＤＣＴを「部分的なＤＣＴ」と呼ぶことができる。

【0021】

実施形態において、１つの画像ブロックに少なくとも４つの部分的なＤＣＴが適合するように部分的なＤＣＴのサイズをセットすることがある。例えば、３２×３２ピクセルの画像ブロックは、８×８又は１６×１６の部分的なＤＣＴを使用することができる。図２Ａは、３２×３２ピクセルの画像ブロックにおいて８×８の部分的なＤＣＴを使用する実施例を示す。図２Ｂは、３２×３２ピクセルの画像ブロックにおいて１６×１６の部分的なＤＣＴを使用する第２の実施例を示す。

【0022】

ステップ１２５で、プロセス１００は、多数の周波数変換をブロックスコアへと組み合わせることができる。プロセス１００は、部分的なＤＣＴを「ブロックＤＣＴ」へと統合することができる。ブロックＤＣＴは、同じ２次元のブロックサイズを有することができる。この統合の際には、与えられたしきい値よりも大きい値を有する部分的なＤＣＴは、対応するブロックＤＣＴに寄与することができる。部分的なＤＣＴそれぞれがブロックＤＣＴに寄与する量は、部分的なＤＣＴの大きさに基づくことができる。代わりに、部分的なＤＣＴそれぞれは、ブロックにおいて所定のしきい値を超える部分的なＤＣＴの数のカウント値にブロックＤＣＴがなることができるように、予め設定された同一の値を寄与させることができる。

【0023】

ブロックの品質スコアをブロックＤＣＴから生成することができる。周波数の存在を示すように、ブロックＤＣＴが最低限の大きさに満足することを要求することができる。例えば、ブロックＤＣＴを形成するしきい値よりも大きい部分的なＤＣＴの比は、画像ブロックにおける周波数成分の量を表しうる。この値は、ブロックＤＣＴを形成するしきい値を超える部分的なＤＣＴの数を、ブロックを構成する部分的なＤＣＴの数で割ることによって決めることができる。代わりに、部分的なＤＣＴそれぞれに対して、１つの周波数範囲の寄与を強調するために重み付けすることがある。例えば、高い周波数を低い周波数よりも大きく重み付けすることができる。次に、０と１の間の値を得るように、所与の周波数の部分的なＤＣＴの重み付けされた合計は、重み付けの合計によって正規化されてもよい。

【0024】

その値に１００を乗算して、０〜１００のスコアを得る。７０のスコアは、可能性のある空間周波数の７０％が存在するということを示しうる。優れた品質の画像ブロックは、８０台又は９０台のスコアとすることができる。許容範囲の品質のブロックは、６０台又は７０台のスコアとしてもよい。低い品質の画像ブロックを５０台以下のスコアとしてもよい。表１は、異なるブロックのスコアを出す数値ブロックスコアの範囲の例を示す。

【0025】

【表1】

【0026】

ステップ１２５で、プロセス１００は、品質識別されたブロックからマークアップ画像を生成してもよい。このマークアップ画像は、オーバーレイ画像としても知られ、グレースケールに変換された各ブロックの原画像をブロックのスコアに関係する色のブロックとブレンドすることによって生成することができる。例えば、表１で示したカラーコーディングスキームのような任意のスキームを考えることができる。

【0027】

図８は、色コード化画像ブロックの品質スコアのマークアップ画像の実施形態を示す。この実施例の利点は、マークアップ画像を一目見るだけで、スライド全体の品質の習慣的な視覚的な理解をレビューする人に与えることができるということである。図９は、低品質領域のマークアップ画像の高分解能切り出しの例を示す。赤及びオレンジの領域は、より低品質であることを示し、黄色領域は合格可能であることを示す。図１０は、高品質領域のマークアップ画像の高分解能切り出しの例を示す。マークアップ画像において青と緑が支配的であれば、スライド品質は非常に良好である。図１１は、走査によるエッジ効果を表示するマークアップ画像の高分解能切り出しの例を示す。小さいブロックサイズは、画像捕捉におけるアーティファクトの正確な判断を提供し、これは、様々な品質のブロックと混じり合っており、低い品質の薄い赤い線で示している。

【0028】

ステップ１３５で、プロセス１００は、下記で示すように、マクロ分析プロセスによって使用するために構築されたスコアマップを生成する。そのスコアマップの大きさは、画像ブロックサイズによってスケーリングされる画像サイズと比較される。そのピクセル値の各々は、ブロックの品質スコアを表してもよく、これは、０〜１００の範囲のブロックの品質スコアを表したり、あるいはブロックが白いスペースとして分類されたり、処理されていないことを示してもよい。

【0029】

ステップ１４０で、プロセス１００が終了する。

【0030】

マクロ分析
マクロ分析プロセスは、スライド品質、評価済みの標本の量、及び走査−ハードウェアに関連するアーティファクトの位置を集約する。マクロ分析は、小さな画像部分のすべての中から情報トレンドを構築し、スライド品質スコアを形成する。図３は、本発明に係るスライド分析システムによって行われる、マクロ分析プロセス３００の実施形態を示す。

【0031】

ステップ３０５で、マクロ分析プロセス３００は開始する。本実施例において、プロセス３００を開始する前に、すべての画像ブロックがミクロ分析プロセス１００にて分析される。マクロ分析プロセス３００は、上記のステップ１３５で説明したスコアマップを受ける。代わりに、本システムは、必要なブロックが処理されるに従ってミクロ分析プロセス１００からマクロ分析プロセス３００へとブロック画像をパイプラインして、並列に機能することができる。

【0032】

ステップ３０５で、プロセス３００はブロックを前処理する。前処理は、ミクロ分析プロセス１００からのブロック識別ステップ１１５に基づいて行われる。以前に、ステップ１１５において、疑わしい内容を含むブロック（例、折れ、飽和している標本、異物を含むブロック）を未処理としてラベリングした。ステップ３０５は、スコアマップにおける標本のエッジや破片に対するスコアを取り除き、それらがマクロ分析プロセス３００におけるその後のステップにおいて無視されるようにする。

【0033】

ステップ３１０で、プロセス３００は、分析された標本のパーセンテージを判断する。このパーセンテージは、標本のアーティファクトのインジケータとして機能することができる。そのパーセンテージの値は、最終的なスライド全体の品質スコアの信頼性の尺度としても用いることができる。例えば、標本の７０％のみが未処理とみなされる場合、品質管理の技術者がデジタルスライド及びそのマークアップ画像をレビューして、そのスライドが病理学者の診断に用いることができるかということについての最終的な判断を行うことが推奨される場合がある。また、平均スコアを前処理されたスコアマップから直接計算することができる。しかしながら、このアプローチの１つの制限事項として、不十分な焦点合わせ（すなわち、低いスコア）の場所があっても、圧倒的に高いスコアの平均値のブロックの画像に対して大きな影響を与えないことがあるということがある。例えば、デジタルスライドのための平均的品質スコアが０〜１００のスケールで考えた場合に７１であることがある。しかしながら、平均スコアが７１であることは、スライドが特定の領域において低い品質であることを反映しない場合がある。

【0034】

ステップ３２０で、プロセス３００は、アーティファクトの検出及び劣化スコア決定を行い、デジタル病理学的スキャナーは、デジタルスライドに入り込みうるような一般的及び固有なハードウェア捕捉関連のアーティファクトを含む。例えば、スキャナーは、捕捉した視界に沿ったブレのあるエッジを有する焦点ずれの領域を捕捉したり、測光のばらつき及び動きによるブレを引き起こす光反射又は照明変動を招いてしまう。ステップ３２０で、これらのアーティファクトを検出し、スライド品質に対するそれらの影響（劣化）を評価することができる。

【0035】

以下の実施例は、二種類のアーティファクト（すなわち、画像捕捉及びローカル領域のアーティファクト）の例を示す。しかしながら、他の様々なアーティファクトを検出することがあり、それらによるスコア決定を適切に調整することができる。

【0036】

画像捕捉のアーティファクト：デジタル病理スキャナーは、エリアカメラ又はリニアカメラのいずれかを用いて、その光学的視野の画像を受け、デジタル化する。エリアカメラは、大きなデジタルスライドを作るようにモザイク上にタイル上に並べられたスナップショットを捕捉する。リニアカメラは、画像の一次元に沿ったストリップを継続的に捕捉し、次に隣接するストリップをそれぞれ集める。

【0037】

エリアカメラに基づいたスキャナーは、キャプチャされたタイルの大きさに沿って水平及び垂直ストライピングの双方を有する。ストライピングは、画像の焦点合わせを劣化させる光学的な欠陥、カメラの焦点面とガラススライドを保持するステージとの間のチルト、及び他のこのような光学機械的な設計の問題によって発生することがある。リニアカメラに基づいたスキャナーには、単に１次元、運動の方向に沿ってのみストライピングの影響がある。

【0038】

スコアマップにおける水平及び垂直の大きさに沿ったスコア不連続性トレンドの探索がスコアプロファイルを集めることによって行われる。その水平及び垂直の方向にて計算されるスコアプロファイルは、エリアカメラ又はリニアカメラに関連するエッジ欠陥を識別することができる。しかしながら、スコアマップをさらに部分分けすることができ、それらの区分は独立して欠陥があるか調べられる。例えば、スコアマップを４つの水平領域に部分分けすることによって、４つの垂直プロファイルを作ることができる。各プロファイルにおける不連続性それぞれの勾配の大きさが評価される。十分に大きい大きさのものは、欠陥としてフラグ立てされる。不連続性によって影響される画像の領域の大きさ及び割合は、検出された画像捕捉に関連するアーティファクトに対する劣化スコアへの要因として考慮される。

【0039】

ローカル領域のアーティファクト：低い品質のデジタルスライドの領域は、赤及びオレンジに色付けされたブロックの密度が高いローカル領域としてマークアップ画像において明白に分かるようにされている。低い品質領域は、低いスコアの密度が高い領域としてスコアマップに表れるようにされている。低いスコアが所定の密度あり、サイズの必要条件がある領域は、欠陥としてフラグ立てされる。領域のサイズ及びその低いスコアの密度は、検出されたローカル領域のアーティファクトそれぞれに対する劣化スコアへとファクターづけされる。

【0040】

各アーティファクト検出アルゴリズムによって、１つの付加的なステップが行われる。アーティファクトが検出された場合、スコアマップにおける影響された領域は、その後のアーティファクト検出アルゴリズムがそれを統合しないように、ラベリングされる。

【0041】

図１２は、サンプルの走査で検出された領域アーティファクトのエッジのまわりのバウンディングボックス輪郭の例を示す。長く薄いボックスは、画像捕捉におけるエッジのアーティファクトを含み、より小さい長方形はローカル領域のアーティファクトを含む。各エッジアーティファクトの輪郭の右側は、欠陥によって影響を受けた領域の一部であり、これはこの図においては示してないことを留意すべきである。識別することができ、厳しさが判断されるスキャナーにおけるアーティファクトには他に多くの種類がある。例えば、赤の色平面をシフトする動作アーティファクト、機器の共振、及び速度リプルは、それら自身をスコアマップにおけるパターンとして明らかにする。

【0042】

ステップ３２５で、プロセス３００は、全体のスライド品質スコアを計算する。このスライド全体の品質スコアは、平均スコアから各アーティファクト劣化スコアを減算したものとして計算することができる。全体のスライド品質スコア（ＷＳＱスコア）は１００〜０の範囲である。

【0043】

ステップ３３０で、本システムは、エキスパートの品質レイティングをシステムのそれと比較する研究によって決められるように、ＷＳＱスコアの解釈を与える。提供される比較可能なスコアは、デジタルスライドセットに対してシステムレイティングと比べられるようにエキスパートレイティングに基づいて比較可能なスコア決定システムを生成することによって確立してもよい。その解釈された結果は、ＷＳＱスコア、スライド全体の平均スコア、アーティファクト劣化スコア、分析した標本のパーセンテージ、色コード化されたスコア分布のマークアップ画像、及び注釈された欠陥のあるアーティファクトを含むまとめられた結果のセットに含むことがある。

【0044】

システムのユーザーは、これらの結果の一又は複数と連携することを選択することができる。例えば、ＷＳＱスコアは、スライドを合格されたり、不合格させたり、又は視覚的に調べるために十分であることができる。代わりに、アーティファクトが単に存在するだけで、視覚的なレビューを必要とするために十分であってもよい。

【0045】

一実施形態では、ＷＳＱスコア（又は平均スコアでさえも）が、品質管理調査を合格するためにしきい値を超えるように要求することができる。別の代替実施形態では、それら三つのスコアのうちのいずれかを用いる代わりに、ユーザーは、品質識別されていないかもしれないアーティファクトをみつけるマークアップ画像を常に視覚的に解釈したいと欲することがある。

【0046】

例えば、１つのアプリケーションにおいて、１−１００の範囲の走査それぞれに対して全体のスコアを計算した後、システムは、全体のスコアをしきい値と比較することによって、スライドが合格するものであるか、あるいは更なる調べを必要とするかどうかを判断することができる。これによって、大多数のスライドが合格するものと証明されるであろうことから、検査技師の時間を相当に節約することができる。スコアが与えられたしきい値よりも低い場合、スライドは不合格であると考えられ、再び走査されることができる。この場合、スライドは、よりよい結果を得るために、「手動」で再走査してもよく、あるいは不合格となったスライドをバッチで自動走査して、再走査に失敗したスライドのみを手動で走査してもよい。更なる代替実施形態において、スライド結果が合格スライドと不合格スライドを表す２つのしきい値の間となれば、本システムは、特定のスライドを合格とも不合格とも格付けしないようにしてもよい。走査されたスライドの小さな部分を表すこれらの中間的なスライドは、検査技士によって手動で調べられてもよい。

【0047】

アプリケーションにおいては、種々の様相において、本システムを用いることができる。スライドスキャナーの組み立ての際に、技術者がスライドスキャナーを組み立てるに従って、システムが量的及び視覚的なフィードバックを提供することができ、これによって、技術者が必要なアラインメントの作業に対する手がかりを与える走査のアーティファクトを識別することができる。スキャナー製造において、これらのプロセスは、量的な許容基準や品質保証を与えることができる。フィールドサービスのシナリオでは、予防的なメンテナンス検査において、あるいはサービスコールの後でシステムを補助することができる。すなわち、その病理学向けの目的における動作に加えて、本システムは、マスターガラススライドを走査して、量的及び視覚的パフォーマンスを検証することによって、スキャナーが許容域内で動作しているということを検証する手段を提供することができる。１つの運用上のシナリオにおいて、本システムは、不十分な焦点合わせの場所を識別し、スキャナーに対してスライドを自動的に再走査して、それらの領域に特別に焦点を加えることを指示することができる。臨床検査室において、量的スコアは、自動的な品質管理評価として機能することができる。また、検査技術者は、量的スコア及び視覚的な熱マップの組合せを用いて画像品質を判断することができる。

【0048】

図４Ａは、本発明の一実施形態に係る例示的なスキャナシステム４００を示すネットワーク図である。図示した実施形態において、システム４００は、データ記憶領域４４５で構成される走査システム４４０を含む。走査システム４４０は、データ通信ネットワーク４６０を介して、ユーザーステーション４３０及び画像サーバーシステム４５０と通信可能接続されている。ユーザーステーション４３０及び画像サーバーシステム４５０のそれぞれは、データ記憶領域４２５、４３５及び４５５を備えるように構成する。データ記憶領域４２５、４３５、４４５及び４５５は、例えば、ランダムアクセス記憶装置及びハードディスクドライブを含む揮発性及び永続性の記憶装置を含むことができる。ネットワーク４６０は、様々なネットワークタイプのいずれであってもよく、例えば、有線及び無線、パブリック及びプライベート、あるいはインターネットのような通信ネットワークの組合せのいずれであってもよい。

【0049】

動作時において、走査システム４４０は、複数のサンプルをデジタル化して、走査システム４４０又は画像サーバーシステム４５０に記憶することができる対応する複数のデジタルスライド画像を作ることができる。走査システム４４０は、直接操作してもよく、あるいはオペレータステーション４２０のオペレーターによって遠隔的に操作することができる。走査システム４４０又は画像サーバーシステム４５０に位置するデジタルスライド画像は、デジタル映像データがネットワーク４６０を介してユーザーステーション４３０に提供される、ユーザーステーション４３０におけるユーザーによって見ることができる。

【0050】

走査システム４００の本実施例は、ネットワーク４６０を介してつながった分散形システムとして示してあるが、このシステムは、単一コンピューターシステムとして構成していてもよく、あるいはデジタル画像スライドを走査して記憶する多数の異種のシステムを含むこともできる。

【0051】

図４Ｂは、本発明の一実施形態に係るスキャナシステム４４０におけるモジュールのセット例を示すブロック図である。図示した実施形態において、スキャナシステム４４０は、組織サンプル取得モジュール５０５、ミクロ分析モジュール５１０、マクロ分析モジュール５１５及び可視化モジュール５２０を含むことができる。特定の組合せにおいて、図示した様々なモジュールが、共にはたらいて前記のプロセスに従って、スライド全体の分析を行う。

【0052】

組織サンプル取得モジュール５０５は、顕微鏡スライドスキャナー又は別のソースから初期のデジタルスライド画像を得るように操作する。これには、自動焦点合わせ、露出制御などを扱うために走査時にスキャナーの管理を行うことも含むことができる。代わりに、組織サンプル取得モジュール５０５は、利用可能なデータベースからデジタルサンプルスライドを取り出すこともできる。

【0053】

ミクロ分析モジュール５１０は、画像全体を極めて小さい部分に分割し、それらの部分それぞれに対して品質分析を行うことによって画像全体を評価する。この評価は、図１のミクロ分析プロセス１００に従って行うことができる。

【0054】

マクロ分析モジュール５１５は、スライド品質、評価した標本の量、及び走査−ハードウェアに関連するアーティファクトの位置をまとめる。マクロ分析は、それらの小さな画像部分すべての中の情報の傾向を集めてスライド品質スコアを形成する。このプロセスは、図３のマクロ分析プロセス３００に従って行うことができる。

【0055】

可視化モジュール５２０は、デジタルスライド画像ファイルの閲覧を容易にするように動作する。輝度、コントラスト、ガンマ及びカラーリングの誤りのような画像閲覧用調整は、記憶された画像を記述子及び取得設定を用いて自動的に判断される。一実施形態において、閲覧用調整は、ユーザーステーション４３０におけるユーザーによって、個別画像毎に及び／又は融合した（すなわち、複数の個別チャネル画像の組み合わさった画像）毎に行うことができる。また、融合された画像を閲覧する際は、相対的な移動及び回転に対する補正を調整することができる。

【0056】

また、細胞ベースの応答に即座にアクセスするために、デジタル可視化モジュール５２０によってインタラクティブな画像探索ツールを利用可能にすることができる。また、所定の関心領域は、意味のある生物学的な応答を示すため、あるいは応答を自動的定量的に分析するために、ユーザーステーション４３０においてユーザーに対して表示することができる注釈を含むことができる。また、可視化及び分析モジュール５２０は、ユーザーステーション４３０におけるユーザーの関心領域に対して注釈し、そして、そのような注釈をベースとなるレイヤー画像に関連させてデジタルスライド画像ファイルに記憶させるようなツールを提供することができる。好都合なことに、そのような注釈は、画像におけるアーティファクトや画像における関心領域を文書化するか、あるいは報告や定量的な分析のために画像の領域を識別することをガイドするために有益になることができる。

【0057】

また、可視化モジュール５２０は、内容ベースの画像検索技術を用いて類似の画像データ又はパターンをみつけるために、所定の又はその他の方法で識別された画像の特徴を用いることができる。好都合なことに、このユーティリティーは、ユーザーステーション３０におけるユーザーに対して、関連する症例情報及び画像データを提供することができる。

【0058】

一実施形態では、クライアントサーバーアーキテクチャは、必要性が発生したベースで所定のピラミットレベルの圧縮画像のタイルを要求することによって、及びユーザー要求を予期してタイルのクライアントサイドキャッシングを行うことによって、ユーザーステーション３０におけるユーザーに対して、画像サーバーシステム５０又は走査システム４０に位置するデジタルスライド画像を閲覧することを可能にさせる。

【0059】

デジタル可視化及び分析モジュール５２０は、画像が四分円（ｑｕａｄｒａｎｔ）スタイルの画像であるか又は融合したスタイルの画像であるかにかかわらず、デジタルスライド画像のスライド全体の定量的な分析を促進するためにもさらに動作する。一実施形態では、このデジタル可視化及び分析モジュール５２０は、デジタルスライド画像全体ではなく特定の関心領域の定量的分析を促進することができる。分析結果は、データ管理及びレポートに用いるため、データ記憶領域４４５、４５５、又は４３５のようなデータ記憶領域に記憶することができる。

【0060】

図５Ａは、本発明に係る光学的顕微鏡システム１０の好ましい実施形態のブロック図を示す。システム１０の重要個所は、標本又はサンプルの１２を走査しデジタル化する役割を有する顕微鏡スライドスキャナー１１である。サンプル１２は、光学的顕微鏡によって調べることができるもののいずれであってもよい。例えば、サンプル１２は、顕微鏡スライドであってもよく、あるいは光学的顕微鏡によって調べることができる他のサンプルの種類であってもよい。組織及び細胞、染色体、ＤＮＡ、タンパク質、血液、骨髄、尿、バクテリア、ビード、生検材料、あるいは死んでいるか生きているかにかかわらず染色されているかいないかにかかわらずラベリングされているかラベリングされていないかにかかわらず他の種類の生物学的な材料又は物質を含む標本のための閲覧用基板として頻繁に用いられている。また、サンプル１２は、マイクロアレーとして一般に知られるいずれのサンプル及びすべてのサンプルを含むいずれの種類のスライド又は基板に載せられたｃＤＮＡ又はＲＮＡ又はタンパク質のような、ＤＮＡ又はＤＮＡに関連する物質のいずれの種類のアレーであってもよい。サンプル１２は、９６ウェルのプレートのようなマイクロタイタープレートであってもよい。サンプル１２の他の例としては、集積回路ボード、電気泳動レコード、ペトリ皿、フィルム、半導体物質、法医学用の材料又は機械加工部品を含む。

【0061】

スキャナー１１は、モーター駆動ステージ１４、顕微鏡対物レンズ１６、ライン走査カメラ１８及びデータプロセッサー２０を含む。サンプル１２は、走査のためにモーター駆動ステージ１４に配置される。モーター駆動ステージ１４は、ステージコントローラー２２に接続され、これは次にデータプロセッサー２０に接続される。データプロセッサー２０は、ステージコントローラー２２によってモーター駆動ステージ１４上のサンプル１２の位置を判断する。現状の好ましい実施形態において、モーター駆動ステージ１４は、サンプル１２の平面内の少なくとも２つの軸（ｘ／ｙ）においてサンプル１２を動かす。光学的Ｚ軸に沿ったサンプル１２の精密な移動は、焦点制御のようなスキャナー１１の特定なアプリケーションのためにも必要であることがある。Ｚ軸の運動は、Ｐｏｌｙｔｅｃ ＰＩから販売されているＰＩＦＯＣ又はＰｉｅｚｏｓｙｓｔｅｍ Ｊｅｎａから販売されているＭＩＰＯＳ ３のようなピエゾポジショナー２４によって実現することが好ましい。ピエゾポジショナー２４は、顕微鏡対物レンズ１６に直接取り付けられ、ピエゾコントローラー２６を介してデータプロセッサー２０に接続され、データプロセッサー２０によって指示される。粗い焦点調整を提供する手段も必要であることがあり、これは、モーター駆動ステージ１４の一部としてＺ軸運動によってあるいは手動のラックピニオン粗焦点調整（図示せず）によって提供することができる。

【0062】

現状の好ましい実施形態において、モーター駆動ステージ１４は、スムースな運動及び優れた直線及び平坦度の精度を提供するために、ボールベアリングの線形路を有する高精度の位置決めテーブルを備える。例えば、モーター駆動ステージ１４は、一方が他方の上に積み重ねられた２つのＤａｅｄａｌ ｍｏｄｅｌ １０６００４のテーブルを含むことができる。また、他のタイプのモーター駆動ステージ１４もスキャナー１１のために適切であり、これには、ボールベアリングではない方法に基づいた積み重ねられた単一の軸のステージ、サンプルの下からの透過用照明に特に適し中央において開く単一又は複数の軸のポジショニングステージ、又は複数のサンプルをサポートすることができる大きなステージが含まれている。現状の好ましい実施形態において、モーター駆動ステージ１４は、各々が２ｍｍの親ねじ及びＮｅｍａ−２３ステッピングモーターに接続された２つの積み重ねられた単一軸のポジショニングテーブルを含む。最大の親ねじ速度が１秒当たり２５回転で、モーター駆動ステージ１４上のサンプル１２の最大速度は、秒速５０ｍｍである。５ｍｍのような大きい直径の親ねじを選ぶことによって、毎秒１００ｍｍよりも大きな最大速度まで増やすことができる。モーター駆動ステージ１４は、機械的又は光学的な位置エンコーダを備えることができるが、これは、システムの費用を相当に増やすという欠点がある。したがって、現状の好ましい実施形態は、位置エンコーダを備えない。しかしながら、ステッピングモーターの代わりにサーボモーターを使用するのであれば、適切な制御のために位置フィードバックを使用しなければならないだろう。

【0063】

データプロセッサー２０からの位置コマンドは、ステージコントローラー２２においてモーター電流又は電圧コマンドへと変換される。現状の好ましい実施形態において、ステージコントローラー２２は、二軸サーボ／ステッパーモーターコントローラー（Ｃｏｍｐｕｍｏｔｏｒ ６Ｋ２）及び２つの４アンペアのマイクロステッピングドライブ（Ｃｏｍｐｕｍｏｔｏｒ ＯＥＭＺＬ４）を備える。マイクロステッピングは、比較的大きな単一の１．８度モーターステップよりもはるかに小さな増分でステッピングモーターを指示する手段を提供する。例えば、１００のマイクロステップで、サンプル１２は、０．１μｍしか動かないように指示することができる。本発明の現状の好ましい実施形態において、２５，０００のマイクロステップが使用される。また、より小さなステップ幅も可能である。モーター駆動ステージ１４及びステージコントローラー２２の最適な選択は、サンプル１２の性質、サンプルのデジタル化の所望の時間、及びサンプル１２の結果として得られるデジタル画像の所望の解像度のような多くの要因に依存することは明白である。

【0064】

顕微鏡対物レンズ１６は、一般的に入手可能な任意の顕微鏡対物レンズであることができる。当業者は、どの対物レンズを用いるかという選択が特定の状況に依存するということを理解するであろう。本発明の好ましい実施形態において、顕微鏡対物レンズ１６は、無限大補正された種類である。

【0065】

サンプル１２は、光源３０及び照明用光学部品３２を含む照明系２８によって照らされる。現状の好ましい実施形態における光源３０は、光出力を最大にするための凹面反射鏡及び熱を抑えるためのＫＧ−１フィルターを有する可変強度ハロゲン光源を備える。しかしながら、光源３０は、アークランプ、レーザー又は他の光源のいずれの種類であってもよい。現状の好ましい実施形態における照明用光学部品３２は、光学軸に直交する２つの共役な平面を有する標準的なケーラー（Ｋｏｈｌｅｒ）照明系を備える。照明用光学部品３２は、Ｃａｒｌ Ｚｅｉｓｓ， Ｎｉｋｏｎ， Ｏｌｙｍｐｕｓ， 又はＬｅｉｃａのような会社によって販売されている商業的に入手可能な複合的な顕微鏡の多くに見られる明視野照明光学部品を代表するものである。共役な平面の一組は、（ｉ）光源３０によって照明されたフィールド絞りアパーチャ、（ｉｉ）サンプル１２の焦点面によって規定されるオブジェクト平面、及び（ｉｉｉ）ライン走査カメラ１８の光応答性要素で囲む平面を含む。第２の共役平面は、（ｉ）光源３０の一部であるバルブのフィラメント、（ｉｉ）照明用光学部品３２の一部である集光レンズ（ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ）光学部品の直ぐ前に位置する集光レンズ絞りのアパーチャ、及び（ｉｉｉ）顕微鏡対物レンズ１６の後焦点面を含む。現状の好ましい実施形態において、サンプル１２は、ライン走査カメラ１８がサンプル１２によって送られる光エネルギーを検出したり、あるいは逆に、サンプル１２によって吸収された光エネルギーを検出するような伝送モードで照明されイメージングされる。

【0066】

本発明のスキャナー１１は、サンプル１２から反射される光エネルギーを検出するのに等しくふさわしく、その場合、光源３０、照明光学部品３２及び顕微鏡対物レンズ１６は、反射イメージングとの適合性に基づいて選択されなければならない。したがって、可能性のある１つの実施形態は、サンプル１２の上に位置する光ファイバの束を介しての照明である。他の可能性としては、モノクロメーターによってスペクトル的に条件付けされる励起を含む。顕微鏡対物レンズ１６が位相コントラスト顕微鏡に適合するように選択される場合、照明用光学部品３２の一部である集光レンズ（ｃｏｎｄｅｎｓｅｒ）光学部品において少なくとも１つの位相ストップを取り入れることによって、スキャナー１１を位相コントラスト顕微鏡のために用いることが可能になる。当業者分野における通常の熟練のうちの１つに、差分干渉コントラスト及び共焦点マイクロスコピーのような他の種類のマイクロスコピーのために必要な変更は、当業者にとって容易に明白になるであろう。光学的マイクロスコピーの既知のモードのいずれにおけるマイクロスコピーのサンプルの調べのために、全体として、既知の変更を適切に加えたスキャナー１１は、適切である。

【0067】

顕微鏡対物レンズ１６及びライン走査カメラ１８の間には、顕微鏡対物レンズ１６によって捕捉された光信号をライン走査カメラ１８の光統制要素上に焦点を合わせるライン走査カメラ焦点合わせ光学部品３４が位置する。現代的な無限補正された顕微鏡において、顕微鏡対物レンズと接眼光学部品の間、又は顕微鏡対物レンズと外部イメージングポートの間の焦点合わせ光学部品は、顕微鏡の観察管の一部であるチューブレンズとして知られる光学要素からなる。コマ又は非点収差が発生することを防ぐために、チューブレンズは多くの場合多数の光学要素から成る。伝統的な有限チューブ長の光学部品から無限補正された光学部品への比較的最近の変化の動きの１つは、サンプル１２からの光エネルギーが平行である物理的な空間を増やすことであり、これは、この光エネルギーの焦点が無限大にあることを意味する。この場合、ダイクロイックミラー又はフィルターのような付属的な要素を、光路の拡大率を変えず、あるいは望まない光学的なアーティファクトを発生させずに、無限大空間に挿入することができる。

【0068】

無限大補正された顕微鏡対物レンズには通常、無限大の印が刻印される。無限大補正された顕微鏡対物レンズの拡大率は、チューブレンズの焦点距離を対物レンズの焦点距離で割った商によって与えられる。例えば、９ｍｍの焦点距離の対物レンズを使用する場合、１８０ｍｍの焦点距離のチューブレンズであれば２０倍の拡大率を得られる。異なる顕微鏡の製造業者によって製造された対物レンズの互換性がない１つの理由は、チューブレンズの焦点距離における標準化がなされていないという理由である。例えば、１８０ｍｍのチューブレンズの焦点距離を用いる会社であるオリンパスから販売されている２０倍の対物レンズは、それとは異なる２００ｍｍのチューブ長さの焦点距離に基づくニコンの顕微鏡では２０倍の拡大率を発生させない。代わりに、このような２０倍で９ｍｍの焦点距離の形を有するオリンパスの対物レンズの有効拡大率は、２２．２倍になり、２００ｍｍのチューブレンズ焦点距離を９ｍｍの対物レンズの焦点距離で割ることによって得ることができる。伝統的な顕微鏡においてチューブレンズを変更することは、顕微鏡を分解せずには実質的に不可能である。チューブレンズは顕微鏡の重大なる固定された要素の一部である。異なる製造業者によって製造された対物レンズと顕微鏡の間の互換性の無さに影響する別の要因は、接眼光学部品、すなわち、標本を観察する双眼顕微鏡、の設計にある。ほとんどの光学的補正は、顕微鏡対物レンズ向けに設計されているが、顕微鏡ユーザーのほとんどは最良の可視的画像を得るにはある製造業者の双眼顕微鏡をその同じ製造業者の顕微鏡対物レンズと一致させることに何らかの利益があるという確信を未だ持っている。

【0069】

ライン走査カメラの焦点合わせ光学部品３４は、機械的な管の内部にマウントされたチューブレンズ光学部品を含む。好ましい実施形態におけるスキャナー１１が、伝統的な視覚的な観察のための双眼顕微鏡又は接眼レンズを備えないので、対物レンズと双眼顕微鏡の間の可能性のある互換性のなさという伝統的顕微鏡によって発生する問題が当然になくなる。当業者は、顕微鏡の接眼部と表示モニター上のデジタル画像の間の焦点同一性を実現するという課題も、接眼部を一切持たないことによって同様になくなるということを理解できるであろう。サンプル１２の物理的な境界によってのみ実際的に制限される視野を与えることによってもスキャナー１１が伝統的な顕微鏡の視野の制限を克服するので、本スキャナー１１によって与えられるような全てがデジタルイメージングの顕微鏡における拡大率の重要性は制限されたものになる。サンプル１２の一部を一旦デジタル化すれば、拡大率を増やすためにサンプル１２の画像に、電気的なズームとしても知られることがある電子的な拡大を適用することが直接的である。画像の拡大率を電子的に増やすことは、画像を表示するために用いるモニター上における画像の大きさを増やすという効果を有する。電子ズームを過度に用いた場合、表示モニターは拡大された画像の一部分のみを示すことしかできない。しかしながら、電子拡大を用いて当初デジタル化されていた元々の光信号にはない情報を表示することは可能ではない。スキャナー１１の目的の１つは、顕微鏡の接眼部を介する視覚的な観察に代えて高品質のデジタル画像を提供することであるため、スキャナー１１によって取得された画像の内容が、できるかぎり多くの画像の詳細を含むということが重要である。分解能という用語は通常、そのような画像の詳細を説明するために用いられ、回析限界という用語は、光信号において利用可能な波長限界の最大の空間的な詳細を説明するために用いられる。スキャナー１１は、ライン走査カメラ１８のような光検出カメラにおける個別の画像要素の大きさと、及び顕微鏡対物レンズ１６の開口数との両方に対して周知のナイキスト（Ｎｙｑｕｉｓｔ）標本抽出基準に従ってマッチされたチューブレンズの焦点距離を選択することによって回折限界のデジタルイメージングを提供する。顕微鏡対物レンズ１６の分解能を制限する性質が拡大率ではなく開口数であることはよく知られている。

【0070】

ライン走査カメラの焦点合わせ光学部品３４の一部であるチューブレンズの焦点距離の最適な選択を説明するために以下の１つの例が寄与するであろう。前述の９ｍｍの焦点距離の２０倍の顕微鏡対物レンズ１６を再び考え、この対物レンズが０．５０の開口数を有するものと想定する。認識できる集光レンズからの劣化がないと想定すると、波長５００ｎｍのこの対物レンズの回折限界の解像力は、周知のアッべ（Ａｂｂｅ）の関係を用いて、約０．６μｍである。さらに、サンプル１２の一部を検出するために、好ましい実施形態において複数の１４μｍ四方のピクセルを有するライン走査カメラ１８を用いるものと想定する。サンプリングの理論によれば、少なくとも２つのセンサーピクセルが解像可能な最も小さい空間的特徴の範囲を定める必要性がある。この場合、拡大率４６．７倍を実現するようなチューブレンズを選択する必要があり、これは、２つの１４μｍのピクセルに対応する２８μｍを、最も小さい解像可能な特徴の大きさである０．６μｍで割ることによって得ることができる。したがって、最適なチューブレンズの光学的焦点距離は約４２０ｍｍであり、これは、４６．７に９を乗算することによって得ることができる。したがって、４２０ｍｍの焦点距離を有するチューブレンズ光学部品を備えたライン走査焦点合わせ光学部品３４は、可能性のある最良の空間的分解能で画像を取得することができ、このことは、同じ２０倍の対物レンズを用いて顕微鏡で標本を見ることによって観察されるものと同様である。繰り返すと、スキャナー１１は、回折限界のデジタル画像を取得するために、この例では約４７倍であるより大きな拡大率の光学的な構成において伝統的な２０倍の顕微鏡対物レンズ１６を用いる。例えば、０．７５であるより大きな開口数の伝統的な２０倍の拡大率の対物レンズ１６が用いられた場合、回折限界のイメージングのために必要なチューブレンズの光学的な拡大率は約６１５ｍｍであり、これは、全体の光学的拡大率６８倍に対応する。同様に、２０倍の光学レンズの開口数が０．３しかなければ、最適なチューブレンズの光学的拡大率は約２８倍だけになり、これは、約２５２ｍｍのチューブレンズの光学的焦点距離に対応する。ライン走査カメラの焦点合わせ光学部品３４は、スキャナー１１のモジュール的要素であり、必要に応じて最適なデジタルイメージングのために入れ換えることができる。回折限界のデジタルイメージングの利点は、いくつかのアプリケーションにとって特に顕著となり、例えば、拡大率の増加を伴う信号の輝度の減少を適切に設計された照明系２８の強度を増加させることによって容易に補うことができるような明視野顕微鏡において顕著である。

【0071】

本スキャナー１１のために説明したように、解析限界イメージングを実現するようにチューブレンズの拡大率を有効に増加するために外部の拡大率を増加させる光学部品を伝統的な顕微鏡ベースのデジタルイメージングシステムに取り付けることが原則的にはできる。しかしながら、結果として発生する視野の減少は、受容できないことが多く、これによってこのアプローチが非現実的ではなくなる。さらに、顕微鏡のユーザーの多くは通常、回折限界のイメージングの技術を自分で有効に利用する程にいるためには回折限界のイメージングの詳細について十分に理解していない。実際において、接眼部を通して見ることができるものまで視野の大きさを増やすことを試みるために、デジタルカメラには拡大率を減少させる光学的カプラーと共にデジタルカメラが顕微鏡の口に取り付けられる。拡大率を減らす高額を加える処理的な実務は、目標が回折限界のデジタル像を得ることであれば、間違った方向に進む一方になってしまう。

【0072】

伝統的な顕微鏡では、異なるパワーの対物レンズが異なる分解能及び拡大率の標本を見るために通常使われる。標準的な顕微鏡には、５つの対物レンズを保持するレンズ台がある。本スキャナー１１のようなオールデジタルのイメージングシステムにおいて、望ましい最も高い空間分解能に対応する開口数を有するただ１つの顕微鏡対物レンズ１６があればよい。スキャナー１１の現状の好ましい実施形態は、ただ１つの顕微鏡対物レンズ１６を備える。この分解能で回折限界デジタル像が一旦捕捉された後は、所望の任意の減少した分解能及び拡大率においても像情報を提示するために、標準的なデジタル画像処理技術を用いることが直接的である。

【0073】

スキャナー１１の現状の好ましい実施形態は、線形アレーに１０２４のピクセル（画素）が配置されその各ピクセルが１４×１４μｍを有するようなＤａｌｓａ ＳＰＡＲＫライン走査カメラ１８に基づいている。また、カメラの一部としてパッケージングされているかイメージング用電子モジュールにカスタム集積されているかにかかわらず、他の種類の線形アレーのいずれをも用いることができる。現状の好ましい実施形態における線形アレーは、８ビットの量子化を有効に提供するが、より高い又はより低い量子化を提供する他のアレーも用いることができる。３チャネルの赤緑青（ＲＧＢ）カラー情報又は時間遅延積分（ＴＤＩ）に基づく代替的なアレーを用いることができる。ＴＤＩアレー以前にイメージングした標本の領域から強度データを足し合わせることによって出力信号において相当により良い信号対雑音比（ＳＮＲ）を与え、これによって積分のステージの数の平方根に比例するＳＮＲを増加させることができる。ＴＤＩアレーは、複数のステージの線形アレーを含むことができる。ＴＤＩアレーは、２４、３２、４８、６４、９６又はより多くのステージを用いて利用することができる。また、スキャナー１１は、様々なフォーマットで製造される変形アレーをサポートし、これには、５１２ピクセルのもの、１０２４のピクセルのもの、及び４０９６ものピクセルを有する他のものが含まれる。照明系２８及びライン走査カメラの焦点合わせ光学部品３４に対する適切であるが周知な変更が、より大きなアレーを収容するために必要であることがある。様々なピクセルの大きさの線形アレーもスキャナー１１において用いることができる。いずれかの種類のライン走査カメラ１８の選択における重要な必要条件は、サンプル１２が、先行技術中で既知の、従来の想像するタイルを張るアプローチの静的な要求を克服するので、高品質の画像を得るためにサンプル１２のデジタル化の間にライン走査カメラ１８に対して動くことができるということがあり、これによって、従来技術において知られている伝統的なイメージングタイリングアプローチの静的な必要条件を克服することができる。

【0074】

ライン走査カメラ１８の出力信号は、データプロセッサー２０につながれている。現状の好ましい実施形態におけるデータプロセッサー２０は、イメージングボードやフレームグラバーのような少なくとも１つの信号をデジタル化するエレクトロニクスボードをサポートするために、マザーボードのような補助的なエレクトロニクスと共に中央演算装置を有する。現状の好ましい実施形態において、イメージングボードは、ＥＰＩＸ ＰＩＸＣＩＤ２４のＰＣＩバスイメージングボードであるが、様々な製造業者からのＥＰＩＸボードの代わりに用いることができる他の多くの種類のイメージングボード又はフレームグラバーがある。代替実施形態としては、Ｆｉｒｅｗｉｒｅとしても知られているＩＥＥＥ １３９４のようなインタフェースを用いてイメージングボード全体をバイパスしてハードディスクのようなデータ記憶装置３８に直接データを格納するようなライン走査カメラがある。

【0075】

また、データプロセッサー２０は、データの短期間の記憶のためにランダムアクセス記憶装置（ＲＡＭ）のようなメモリー３６に、及び長期間のデータ記憶のためにハードドライブのようなデータ記憶装置３８にも接続されている。また、データプロセッサー２０は、通信ポート４０に接続されており、これは、ローカル領域ネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、イントラネット、エクストラネット又は世界的なインターネットのようなネットワーク４２に接続されている。また、メモリー３６及びデータ記憶装置３８はお互い接続されている。また、データプロセッサー２０は、ライン走査カメラ１８及びステージコントローラー２２のようなスキャナー１１の重要な要素を制御するため、あるいは様々な画像処理機能、画像分析機能又はネットワーキングのために、ソフトウェアの形態のコンピュータープログラムを実行することができる。データプロセッサー２０は、Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｌｉｎｕｘ、ＯＳ／２、Ｍａｃ ＯＳ及びＵｎｉｘのようなオペレーティングシステムを含む任意のオペレーティングシステムに基づくことができる。現状の好ましい実施形態では、データプロセッサー２０は、Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴオペレーティングシステムに基づいて動作する。

【0076】

データプロセッサー２０、メモリー３６、データ記憶装置３８及び通信ポート４０はそれぞれ、伝統的なコンピューターにおいて見られる要素である。一例は、Ｐｅｎｔｉｕｍ ＩＩＩ ５００ ＭＨｚプロセッサー及び７５６メガバイト（ＭＢ）以内のＲＡＭの仕様を有するＤｅｌｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ＸＰＳ Ｔ５００のようなパーソナルコンピューターである。現状の好ましい実施形態において、コンピューター、並びにデータプロセッサー２０、メモリー３６、データ記憶装置３８及び通信ポート４０のような要素はすべてスキャナー１１の内部にあり、これにより、システム１０の他の要素へのスキャナー１１の接続が通信ポート４０だけということになる。スキャナー１１の代替的実施形態では、コンピューター要素がスキャナー１１の外部にあり、コンピューター要素とスキャナー１１の間に対応する接続を有する。

【0077】

本発明の現状の好ましい実施形態において、スキャナー１１は、光学的顕微鏡、デジタルイメージング、電動サンプルポジショニング、コンピューティング及びネットワークベースの通信を単一の囲いのユニット内に一体化される。スキャナー１１を単一の囲いを有するユニットとして通信ポート４０とともにパッケージングする主な利点としては、複雑さが減り、信頼性が増すということがある。スキャナー１１の様々な要素は共にはたらくように最適化されており、これは、顕微鏡、光源、モーター駆動ステージ、カメラ及びコンピューターが通常異なるベンダーによって提供され相当なインテグレーションや保守を必要とするような伝統的な顕微鏡ベースのイメージングシステムとは非常に対照的である。

【0078】

通信ポート４０は、ネットワーク４２を含むシステム１０の他の要素との迅速な通信の手段を提供する。通信プロトコル４０のための好ましい通信プロトコルは、Ｅｔｈｅｒｎｅｔのような搬送波検出多重アクセス方式衝突検出プロトコルを伝送制御及びインターネットワーキングのためのＴＣＰ／ＩＰプロトコルと共に用いることである。スキャナー１１は、ブロードバンド、ベースバンド、同軸ケーブル、ツイストペア、ファイバーオプティクス、ＤＳＬ又は無線のような任意のタイプの伝送媒体で動作するように意図されている。

【0079】

現状の好ましい実施形態では、スキャナー１１の制御、及びスキャナー１１によって捕捉された像データのレビューが、ネットワーク４２につながれたコンピューター４４に対して行われる。現状の好ましい実施形態中で、コンピューター４４は、オペレーターに像情報を提供するために表示モニター４６につながれている。複数のコンピューター４４がネットワーク４２に接続されていてもよい。現状の好ましい実施形態では、コンピューター４４は、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔからのＩｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒ又はＡＯＬからのＮｅｔｓｃａｐｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｏｒのようなネットワークブラウザを使用してスキャナー１１と通信する。画像は、ほとんどの商用ブラウザに既に組み込まれている標準的な画像展開方法と互換性のある画像フォーマットであるＪＰＥＧのような一般的な圧縮フォーマットでスキャナー１１に記憶される。また、標準的又は非標準、不可逆又は可逆の他の画像圧縮フォーマットも用いることができる。現状の好ましい実施形態では、スキャナー１１は、スキャナー１１からコンピューター４４へ送られるウェブページに基づくオペレータインタフェースを提供するｗｅｂサーバーである。像データのダイナミックなレビューのために、スキャナー１１の現状の好ましい実施形態は、コンピューター４４に接続された表示モニター４６においてレビューするために、ＭｉｃｒｏｓｏｆｔからのＭｅｄｉａ Ｐｌａｙｅｒ、Ａｐｐｌｅ ＣｏｍｐｕｔｅｒからのＱｕｉｃｋｔｉｍｅ又はＲｅａｌ ＮｅｔｗｏｒｋｓからのＲｅａｌＰｌａｙｅｒのような標準的な複数のフレームをサポートするブラウザと互換性があるソフトウェアパッケージを用いて像データの複数のフレームを再生することに基づく。現状の好ましい実施形態では、コンピューター４４におけるブラウザは、伝送制御のためのＴＣＰとともにハイパーテキスト伝送プロトコル（ｈｔｔｐ）を使用する。

【0080】

スキャナー１１がコンピューター４４又は複数のコンピューターと通信することができる多くの異なる手段やプロトコルが現在存在し、そして将来発生するであろう。現状の好ましい実施形態は、標準的な手段及びプロトコルに基づいているが、アプレットとして知られている一又は複数のカスタマイズされたソフトウェアモジュールを開発するアプローチもまた同様に実現可能性が高く、スキャナー１１の選択された将来のアプリケーションにとって望ましい可能性がある。また、コンピューター４４がパーソナルコンピューター（ＰＣ）のような特定の種類であるという制約はなく、Ｄｅｌｌのような特定の会社によって製造されるべきであるという制約もない。標準化されたコミュニケーションポート４０の利点の１つとして、一般的なネットワークブラウザソフトウェアが動作する任意のタイプのコンピューター４４もスキャナー１１と通信することができるということが挙げられる。

【0081】

スペクトル分解された画像を得ることを望むのであれば、スキャナー１１に対していくらかの変更を行うことで可能である。スペクトル分解された画像は、画像ピクセルごとにスペクトル情報が評価される画像である。スペクトル分解された画像は、スキャナー１１のライン走査カメラ１８を光学的スリット及びイメージングスペクトログラフで置き換えることによって得ることができる。イメージングスペクトログラフは、二次元ＣＣＤ検出装置を使用してその検出装置の行ごとに光学的スリットに焦点を合わせられた光信号を分散させるためにプリズム又はグレーティングを用いることによって画像ピクセルの列に対する波長固有の強度データを捕捉する。

【0082】

図５Ｂは、本発明に係る光学的顕微鏡システム１０の第２の実施形態のブロック図を示す。このシステム１０では、スキャナー１１は図１に示した現状の好ましい実施形態よりも複雑で高価である。図示したスキャナー１１のさらなる属性は、適切に機能するために代替的実施形態のすべてにおいて存在する必要はない。図２は、スキャナー１１に組み入れることができる付加的な特徴及び能力の合理的な例を提供することを意図している。

【0083】

図２の代替的実施形態は、図１の現状の好ましい実施形態よりはるかに大きなレベルの自動化を提供する。データプロセッサー２０と、照明系２８の光源３０及びイルミネーション光学部品３２の両方との間の接続によって、照明系２８のより完全なレベルの自動化を達成することができる。その光源３０への接続は、光源３０の強度を制御するために、開ループ又は閉ループの方法で電圧又は電流を制御することができる。現状の好ましい実施形態において光源３０がハロゲンバルブであることを思い出してほしい。データプロセッサー２０とイルミネーション光学部品３２の間の接続は、最適のケーラー照明が維持されることを確実にする手段を提供するために、フィールド絞りアパーチャ及び集光レンズ絞りの閉ループ制御を提供することができる。

【0084】

蛍光イメージングのためのスキャナー１１の使用は、容易に認識できる光源３０、照明光学部品３２及び顕微鏡対物レンズ１６に対する変更が必要となる。図２の第２の実施形態は、励起フィルター、ダイクロイックフィルタ及びバリヤーフイルターを含む蛍光フィルターキューブ５０をさらに備える。蛍光フィルターキューブ５０は、顕微鏡対物レンズ１６とライン走査カメラの焦点合わせ光学部品３４の間に存在する、無限大に補正されたビーム路に位置する。蛍光イメージングの一実施形態は、市場で入手可能な様々な蛍光染料やナノ結晶のために適切なスペクトル励起を提供するために、照明光学部品３２にフィルターホイールやチューナブルフィルターを加えることを含んでいてもよい。

【0085】

少なくとも１つのビームスプリッター５２をイメージングパスへ加えることによって、光信号を少なくとも２つのパスに分割することが可能になる。以前に議論したように、ライン走査カメラ１８による回折限界のイメージングを可能にするために、主要なパスはライン走査カメラの焦点合わせ光学部品３４を経由する。エリア走査カメラ５６によるイメージングのために、エリア走査カメラの焦点合わせ光学部品５４を経由する第２のパスが提供される。これらの２つの焦点合わせ光学部品を適切に選択することによって、異なるピクセルサイズを有する２つのカメラセンサーによる回折限界のイメージングを確実にすることができることは容易に明白に理解できるであろう。エリア走査カメラ５６は、単純色ビデオカメラ、高性能な冷却機能付きＣＣＤカメラ、又は可変積分時間高速フレームカメラのような、現在入手可能な多くのタイプのうちの１つとすることができる。エリア走査カメラ５６は、スキャナー１１のための伝統的なイメージングシステムの構成を提供する。エリア走査カメラ５６はデータプロセッサー２０に接続される。例えば、ライン走査カメラ１８及びエリア走査カメラ５６である、２台のカメラを使用する場合、その２つの種類のカメラは、単一の二つの機能を兼ねたイメージングボード、２つの異なるイメージングボード又はＩＥＥＥ１３９４ Ｆｉｒｅｗｉｒｅインタフェースのいずれかを使用してデータプロセッサーに接続することができ、その場合には、イメージングボードの一方又は両方が必要ではないことがある。また、撮像センサをデータプロセッサー２０に接続する他の関連する方法も利用可能である。

【0086】

コンピューター４４へのスキャナー１１の主要なインタフェースがネットワーク４２を介するが、表示モニター５８のようなローカルの出力装置にスキャナー１１を直接接続し、かつ、スキャナー１１のデータプロセッサー２０に直接接続されるキーボードとマウス６０のようなローカル入力デバイスを提供することが有益なことが、例えば、ネットワーク４２の故障の際にある。この場合、適切なドライバソフトウェア及びハードウェアも用意する必要があるであろう。

【0087】

図２に示した第２の実施形態は、はるかに大きなレベルの自動化されたイメージングの性能も与える。オートフォーカスの周知の方法を使用して、ピエゾポジショナー２４、ピエゾコントローラー２６及びデータプロセッサー２０を含む焦点合わせ制御ループを閉じることにより、スキャナー１１のイメージングの自動化を向上させることができる。第２の実施形態は、いくつかの対物レンズを収容するためのモーター駆動レンズ台６２を用いる。モーター駆動レンズ台６２は、レンズ台コントローラー６４を介して、データプロセッサー２０に接続し、また、データプロセッサー２０によって指示される。

【0088】

組み込むことができるスキャナー１１の特徴及び能力は他にもある。例えば、サンプル１２のｘ／ｙ平面において実質的に固定されている顕微鏡対物レンズ１６に対してサンプル１２を走査するプロセスは、固定されたサンプル１２に対して顕微鏡対物レンズ１６の走査を行うことを含むように変更することができる。前述のようにサンプル１２の同じ大規模な連続したデジタル画像を提供することができるスキャナー１１の可能性のある実施形態として、サンプル１２の走査、あるいは顕微鏡対物レンズ１６の走査、あるいはサンプル１２及び顕微鏡対物レンズ１６の両方の同時走査がある。

【0089】

スキャナー１１は、多くのタイプの顕微鏡ベースの分析を自動化するための汎用プラットホームも提供する。レーザー励起でサンプル１２を走査することを可能にするために、伝統的なハロゲンランプ又はアークランプからレーザーベースの照明系へと照明系２８を変更することができる。ライン走査カメラ１８又はエリア走査カメラ５６に加えて又はその代わりに、光電子増倍管又は他の非イメージング検出装置を組み入れることを含む変更を、レーザーエネルギーのサンプル１２との相互作用によって発生する光信号を検出する手段を提供するために使用することができる。

【0090】

図５Ｃは、本発明に係る光学的顕微鏡システム１０の第３の実施形態のブロック図である。このシステム１０では、蛍光顕微鏡サンプルを走査するためにスキャナー１１が最適化されている。様々なソフトウェア及びハードウェア要素を含むこの実施形態におけるスキャナー１１の追加の属性は、蛍光スキャナーの動作が適切に機能するために必ずしもすべてが存在していなくてもよい。図３は、蛍光顕微鏡サンプルを走査するためにスキャナー１１に組み入れることができる追加の特徴及び能力の合理的な例を示す。

【0091】

図１３は、本開示に記載された様々な実施形態に関連して使用されることがありうる例示的なコンピューターシステム５５０を示すブロック図である。例えば、コンピューターシステム５５０は、本開示に記載された閲覧用ソフトウェアと共に使用される、デジタル病理学システム及びコンピューター、そして表示モニターと共に使用することがある。しかしながら、当業者に明らかなように他のコンピューターシステム及び／又はアーキテクチャも使用することができる。

【0092】

コンピューターシステム５５０は、プロセッサー５５２のような一又は複数のプロセッサーを備えることが好ましい。更なるプロセッサーを用いることができ、これには、例えば、入出力を管理する補助プロセッサー、追加のプロセッサーを提供することがある、浮動小数点の数学的演算を行う補助プロセッサー、信号処理アルゴリズム（例、デジタルシグナルプロセッサー）の高速実行に適したアーキテクチャを有する特殊用途のマイクロプロセッサー、メイン処理システムに従属するスレーブプロセッサー（例、バックエンドプロセッサー）、二重又は多重プロセッサーシステムのための付加的なマイクロプロセッサー又はコントローラー、又はコプロセッサーがある。このような補助プロセッサーは、個別のプロセッサーであることがあり、又はプロセッサー５５２とともに集積されることができる。

【0093】

プロセッサー５５２を通信バス５５４に接続することが好ましい。通信バス５５４は、記憶装置と、コンピューターシステム５５０の他の周辺コンポーネントとの間の情報転送を促進するためにデータチャネルを含むことができる。通信バス５５４は、プロセッサー５５２との通信に使用される信号のセットをさらに提供することがあり、データバス、アドレスバス及び制御バス（図示せず）を含む。通信バス５５４は、任意の標準又は非標準のバスアーキテクチャーを備えていてもよく、例えば、ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＩＳＡ）、ｅｘｔｅｎｄｅｄ ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｓｔａｎｄａｒｄ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＥＩＳＡ）、Ｍｉｃｒｏ Ｃｈａｎｎｅｌ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ（ＭＣＡ）、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ（ＰＣＩ）ローカルバス、又はＩＥＥＥ ４８８汎用インタフェースバス（ＧＰＩＢ）、ＩＥＥＥ ６９６／Ｓ−１００などのような米国電気電子学会（ＩＥＥＥ）によって発行された標準に準拠するバスアーキテクチャーを備えていてもよい。

【0094】

コンピューターシステム５５０は、メインメモリー５５６を含むことが好ましく、さらに補助メモリー５５８を含むことができる。メインメモリー５５６は、プロセッサー５５２上で実行するプログラムに命令及びデータの記憶装置を供給する。メインメモリー５５６は、通常、ダイナミックランダムアクセスメモリー（ＤＲＡＭ）及び／又は静的ランダムアクセスメモリー（ＳＲＡＭ）のような半導体ベースのメモリーである。他の半導体ベースのメモリータイプは、例えば、読み取り専用メモリー（ＲＯＭ）を含む、シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリー（ＳＤＲＡＭ）、ＲａｍｂｕｓダイナミックＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）、強誘電体ランダムアクセスメモリー（ＦＲＡＭ）などを含む。

【0095】

補助メモリー５５８は、ハードディスクドライブ５６０及び／又はフロッピーディスクドライブ、磁気テープドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）ドライブ、デジタルバーサタイルディスク（ＤＶＤ）ドライブなどのリムーバブル記憶装置５６２をオプションで含むことができる。リムーバブル記憶装置５６２は、周知な方法で、リムーバブル記憶媒体５６４から読み取り及び／又はリムーバブル記憶媒体５６４に書き込む。リムーバブル記憶媒体５６４は、例えば、フロッピーディスク、磁気テープ、ＣＤ、ＤＶＤなどであることができる。

【0096】

リムーバブル記憶媒体５６４は、コンピューターが実行可能なコード（つまりソフトウェア）及び／又はデータが記憶されたコンピューターが読み取り可能な媒体であることが好ましい。リムーバブル記憶媒体５６４に格納されたコンピューターソフトウェア又はデータは、電気的な通信信号５７８としてコンピューターシステム５５０に読み込まれる。

【0097】

代替実施形態では、補助メモリー５５８は、コンピュータープログラム又は他のデータ又は命令がコンピューターシステム５５０にロードされることを可能にする他の同様な手段を含むことができる。このような手段には、例えば、外部記憶媒体５７２及びインタフェース５７０が含まれうる。外部記憶媒体５７２の例として、外部ハードディスクドライブ又は外部光ドライブ、そして外部光磁気ドライブが挙げられる。

【0098】

補助メモリー５５８の他の例として、ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ（ＰＲＯＭ）、ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ（ＥＰＲＯＭ）、ｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリー（ＥＥＰＲＯＭに類似するブロック式メモリー）のような半導体ベースのメモリーが挙げられる。また、リムーバブルストレージユニット５７２からコンピューターシステム５５０へとソフトウェアとデータが転送されることを可能にする他の任意のリムーバブルストレージユニット５７２及びインタフェース５７０も含むことができる。

【0099】

コンピューターシステム５５０は、通信用インタフェース５７４も含むことができる。通信用インタフェース５７４は、コンピューターシステム５５０と、外部装置（例、プリンター）、ネットワーク又は情報源との間でソフトウェアやデータを転送することを可能にする。例えば、ネットワークサーバーからコンピューターシステム５５０へと通信用インタフェース５７４を介してコンピューターソフトウェア又は実行可能コードを転送することができる。通信用インタフェース５７４の例を少し挙げると、モデム、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）、通信ポート、ＰＣＭＣＩＡスロット及びカード、赤外線インタフェース及びＩＥＥＥ １３９４ ｆｉｒｅ−ｗｉｒｅが挙げられる。

【0100】

通信用インタフェース５７４は、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ ＩＥＥＥ ８０２標準、Ｆｉｂｅｒ Ｃｈａｎｎｅｌ、デジタル加入者線（ＤＳＬ）、非同期デジタル加入者線（ＡＤＳＬ）、フレームリレー、非同期転送モード（ＡＴＭ）、統合デジタルサービスネットワーク（ＩＳＤＮ）、パーソナルコミュニケーションズサービス（ＰＣＳ）、トランスミッションコントロールプロトコル／インターネットプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ）、シリアルラインインターネットプロトコル／ピントツーポイントプロトコル（ＳＬＩＰ／ＰＰＰ）などのような業界によって普及されたプロトコルを実装することが好ましいが、カスタマイズされたインタフェースプロトコル又は非標準のインタフェースプロトコルを同様に実装することができる。

【0101】

通信用インタフェース５７４経由で転送されたソフトウェアとデータは、概して、電気的な通信信号５７８の形態である。これらの信号５７８は、通信チャネル５７６を介して通信用インタフェース５７４に提供されることが好ましい。通信チャネル５７６は、様々な有線又は無線の通信手段を用いて信号５７８を運び、実装することができ、その例を少し挙げると、有線ないしケーブル、ファイバーオプティクス、伝統的な電話線、移動体電話リンク、無線データ通信リンク、無線周波数（ＲＦ）リンク又は赤外線リンクが挙げられる。

【0102】

コンピューターが実行可能なコード（すなわち、コンピュータープログラム又はソフトウェア）は、メインメモリー５５６及び／又は補助メモリー５５８に格納される。コンピュータープログラムは、通信用インタフェース５７４を介して受信され、メインメモリー５５６及び／又は補助メモリー５５８に格納することができる。このようなコンピュータープログラムは、実行された際に、コンピューターシステム５５０が前述の本発明の各種機能を実行することを可能にする。

【0103】

本開示において、「コンピューターが読み取り可能な媒体」の用語は、コンピューターシステム５５０にコンピューターが実行可能なコード（例、ソフトウェアとコンピュータープログラム）を提供するために使用される任意の媒体を意味するように使用される。これらの媒体の例として、メインメモリー５５６、補助メモリー５５８（ハードディスクドライブ５６０、リムーバブル記憶媒体５６４及び外部記憶媒体５７２を含む）、及び通信用インタフェース５７４に通信可能なようにつながれた任意の周辺機器（ネットワーク情報サーバー又は他のネットワークデバイスを含む）を含む。これらのコンピューターが読み取り可能な媒体は、コンピューターシステム５５０に実行可能コード、プログラミング命令及びソフトウェアを提供するための手段である。

【0104】

ソフトウェアを使用して実装される実施形態では、ソフトウェアは、リムーバブル記憶装置５６２、インタフェース５７０又は通信用インタフェース５７４を利用して、コンピューターが読み取り可能な媒体に格納され、コンピューターシステム５５０にロードすることができる。このような実施形態では、ソフトウェアは電気的な通信信号５７８の形態でコンピューターシステム５５０にロードされる。ソフトウェアは、プロセッサー５５２によって実行された際に、プロセッサー５５２に対して本開示の上で記載した創造性のある特徴及び機能を行わせることが好ましい。

【0105】

例えば、特定用途向けＩＣ（ＡＳＩＣ）又はフィールドプログラマブルゲートアレー（ＦＰＧＡ）のような部品を用いて、主としてハードウェアにおいて様々な実施形態を実装することができる。本開示に記載された機能を実行することができるハードウェアの状態マシンの実装は、当業者にとって明白であろう。ハードウェアとソフトウェアの両方の組み合わせを使用して様々な実施形態を実装することもできる。

【0106】

さらに、本開示に開示され上で説明した図面及び実施形態に関連して記載された様々な論理ブロック、モジュール、回路及び方法ステップが、電子ハードウェア、コンピューターソフトウェア又はそれらの組合せとしてしばしば実装することができることを当業者は理解できるであろう。このようにハードウェアやソフトウェアを入れ替えることができるということをわかりやすく示すために、様々な実例となる部品、ブロック、モジュール、回路及びステップが、概してそれらの機能性の観点から上で説明した。それらの機能がハードウェア又はソフトウェアとして実装されるかということは、特定のアプリケーション及びシステム全体に課せられた設計上の制約に依存する。熟練者は、特定のアプリケーションそれぞれのための様々な方法で上記の機能を実装することができるが、このような実装の判断は本発明の範囲からの逸脱を発生させるものとして解釈されるべきでない。また、モジュール、ブロック、回路又はステップの中における機能のグループ分けは、記載を簡潔にするために行ったものである。特定の機能又はステップを、１つのモジュール、ブロック又は回路から別のものへと本発明から逸脱せずに移動することができる。

【0107】

また、本開示に開示された実施形態に関連して記載された様々な論理ブロック、モジュール及び方法を、本開示で記載された機能を行うために設計された、汎用プロセッサー、デジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ又は他のプログラマブルロジックデバイス、離散的なゲート又はトランジスターロジック、離散的なハードウェア部品又はこれらの任意の組み合わせによって実装したり実行することができる。汎用プロセッサーは、マイクロプロセッサーであることができるが、代わりに、プロセッサーは任意のプロセッサー、コントローラー、マイクロコントローラ又はステートマシンであってもよい。また、プロセッサーは、コンピューティングデバイスの組合せとして実装することもでき、これは、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサーの組合せ、複数のマイクロプロセッサー、ＤＳＰコアと共に動作する一又は複数のマイクロプロセッサー、又は他のこのような任意の構成である。

【0108】

また、本開示に開示された実施形態に関連して記載された方法又はアルゴリズムのステップは、ハードウェアにて直接具現化することができ、プロセッサーによって実行されるソフトウェアモジュールにて具現化することもでき、又はこれら２つの組合せで具現化することができる。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリー、フラッシュメモリー、ＲＯＭメモリー、ＥＰＲＯＭメモリー、ＥＥＰＲＯＭメモリー、レジスター、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又はネットワークストレージ媒体を含む他の形態の記憶媒体にて存在することができる。例示的な記憶媒体は、プロセッサーが記憶媒体から情報を読み込むことができ、記憶媒体へと情報を書き込むことができるようにプロセッサーに結合されることができる。代わりに、記憶媒体は、プロセッサーと一体化していてもよい。プロセッサーと記憶媒体は、ＡＳＩＣに存在していてもよい。

【0109】

開示した実施形態についての上記の説明は、いずれの当業者も本発明を作製又は使用することができるように提供した。これらの実施形態に対する様々な変更は、当業者にとって極めて明白であり、本開示に記載された包括的な原理は、本発明の精神又は範囲から逸脱せずに他の実施形態にも適用することができる。したがって、本開示に開示された説明及び図面は、本発明の現状の好ましい実施形態を表し、よって、本発明によって広く解釈されるように意図された主題を表すものであると理解すべきである。また、本発明の範囲が当業者にとって自明となることがある他の実施形態を完全に包含し、それによって本発明の範囲が制限されないと理解すべきである。

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3】

【図4A】

【図4B】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】