2種類の顕微鏡画像によるレジストレーション手法

FrontPage

2種類の顕微鏡画像によるレジストレーション手法†

はじめに†

現在医学の世界で、細胞内での特定蛋白質の観察を行うための研究がなされている。それができることで、

• 病気の際に異常が起きている細胞内での特定蛋白質の位置がわかり、どのような異変が起きているか知る
• 異なる種類の蛋白質同士が隣接している際にお互いにどのような影響を与えるのか観察する

といったことが可能になる。 そのために現在電子顕微鏡画像と共焦点レーザー顕微鏡画像を用いた手法が考案されている。この手法に用いられる2種類の画像は以下のようなものである。

• 電子顕微鏡画像
  
  図１　電子顕微鏡画像

この画像は図1のような画像である。この画像には細胞膜、細胞壁などといった細胞を構成する物質が写し出されている。この画像だけで特定の蛋白質のみを観察するのは難しい。

• 共焦点レーザー顕微鏡画像
  
  図2　共焦点レーザー顕微鏡画像

この画像は図2のような画像である。図2はタリンという蛋白質のみを写し出している。このようにこちらの画像では特定の蛋白質のみを観察することが可能である。

今回用いる画像では、共焦点レーザー顕微鏡画像の方が広範囲を写しているので、その画像内に電子顕微鏡画像の写す範囲が含まれている。なので電子顕微鏡画像の写す範囲を共焦点レーザー顕微鏡画像内から切り抜き図３のような画像を作成し、電子顕微鏡画像と重ね合わせることで図４のような画像が得られ、これから細胞内の特定蛋白質を観察する、というのが観察の手法である。

　　　　図3　図２から図１の範囲を切り抜いた画像　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図4　重ね合わせた画像　　　　

しかし、この手法を行う上で共焦点レーザー顕微鏡画像の写す範囲から電子顕微鏡画像の写す範囲を探すのが非常に困難で時間がかかるという問題がある。 そこで本研究では、特定蛋白質をタリンと定め、この探索をコンピュータで行うための手法を考案した。

原理†

2種類の画像を使って位置を特定するわけなのだが、2種類の画像はそれぞれが別々の物を写し出しているのでこのままでは探索を行うことができない。そこで、両方の画像から細胞膜の形を抜き出し、それを用いて比較し探索を行っていく。

• 電子顕微鏡画像
  →　細胞膜を確認することができるのでそれを抽出する。
• 共焦点レーザー顕微鏡画像
  →　タリンが細胞膜付近に分布することから、図2の色の部分を細胞膜の形と考えそれを抽出する。

本手法の説明†

画像の取得†

電子顕微鏡画像†

（人の手による作業）
電子顕微鏡画像の細胞膜を画像処理ソフトを用いてなぞり、そのなぞった線のみの画像を細胞膜の形を抽出した画像として扱う。

（以下はコンピュータで行う作業である）
電子顕微鏡画像の撮影時に写っている細胞が歪んでしまうこともあるようなので、多少のずれにも対応できるようなぞった線を膨張処理を用いて太くする。

例として、図5のような電子顕微鏡画像にこれらの処理を施すことを考える。すると、図6のような画像が得られる。

　　　　　　　　　　　図5　もとの画像　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図6　処理後の画像

共焦点レーザー顕微鏡画像†

原理の項でも述べたように共焦点レーザー顕微鏡画像の発色部分(タリンの存在部分)を抜き出すため、2値化を用いる。

図2を例にとると、処理を行ったものは図7のようになる。

探索†

以上の画像を用いて探索を行う。探索にはテンプレートマッチングという手法を用いる。 テンプレートマッチングとは、入力画像とテンプレート画像とを重ね合わせテンプレート画像を移動させながら比較・照合し両者が一致するか判定する探索方法である。[1]
今回の画像で言えば、

• 入力画像　→　共焦点レーザー顕微鏡画像から細胞膜の形を抜き出した画像
• テンプレート画像　→　電子顕微鏡画像から細胞膜の形を抜き出した画像

である。以降はこれを踏まえて入力画像、テンプレート画像という言葉で説明する。

入力画像とテンプレート画像の重なった部分がどの程度似ているのか判断する指標には以下の式を用いた。

bb: テンプレート画像の黒のうち入力画像の黒と重なった割合（％）
ww: テンプレート画像の白のうち入力画像の白と重なった割合（％）
wb: テンプレート画像の黒のうち入力画像の白と重なった割合（％）
bw: テンプレート画像の白のうち入力画像の黒と重なった割合（％）

これはテンプレート画像の画素の色を基準に、どのくらいの割合で同じ色同士が重なったか、違う色同士が重なったかを用いて指標としたものである。画像同士が重なっている箇所が似ていれば、bb,wwの値が大きくなるので指標全体も大きい値をとり、似ていなければ、wb,bwの値が大きくなるので、全体としては小さい値をとるようになっている。 （図は必要だろうか…）

また、テンプレート画像が入力画像上でどの角度で一致するかわからない、テンプレート画像を入力画像上でのサイズにするための縮尺率に誤差があるといった2点から、

• テンプレート画像は0°～359°の範囲で回転させる
• テンプレート画像の縮尺率に少し幅を持たせる

といった処理を行いながらの探索となる。

実験と結果†

実験に使用した画像†

画像は以下の画像を使用した。

• 電子顕微鏡画像 本手法は倍率5倍の電子顕微鏡画像を基準として考えたので、他の倍率についても正しい位置を見つけることができるか確認するために、複数の倍率の画像を用意した。

図8　電子顕微鏡画像(倍率5倍)　　　　　　　　　　図9　電子顕微鏡画像(倍率10倍)　　　　　　　　　　図10　電子顕微鏡画像(倍率20倍)

• 共焦点レーザー顕微鏡画像（2値化済み） 共焦点レーザー顕微鏡画像は以下の2枚を使用した。これらの画像は2枚になっているが、つなげれば1つの範囲を写しているものであることがわかると思う。

　　　　　　　図11　探索する範囲1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　図12　探索する範囲2

実験での出力画像について†

出力される画像は探索に使用したテンプレート画像が、入力画像上の重なっている位置でどの程度類似しているかを色別に示している。類似していると判断されれば赤く、逆に類似していないと判断されれば青く表示される。現在のところ、該当箇所一箇所を特定するところまで及んでいないので、この画像から人の目で判断することになる。

以下の例は図5を図11上で探索した場合のものである。これはとてもよく探索された例で、一箇所だけ指標が高くなっており、その場所が正しい位置を示している。図13は一致した状態を示している。

図13　一致したときの状態　　　　　図14　出力画像1

実験時の条件†

• 電子顕微鏡画像(テンプレート画像)に関して
  • 細胞膜に線を引く処理にはWindows付属のPaintを使用した
  • 処理内容の設定としては、膨張処理は倍率によりその回数を変化させており、倍率5倍のものには20回、10倍のものには40回、20倍のものには80回としている
  • 倍率による画像の大きさの変化だが、テンプレート画像を倍率に応じて小さくするのではなく、入力画像の方を大きくしている
  • 縮尺率の幅は　0.07≦横の縮尺率≦0.11　、　0.06≦縦の縮尺率≦0.10　となっている。

• 共焦点レーザー顕微鏡画像に関して
  • 閾値32で2値化したものを入力画像として使用する

結果†

以下に示した出力画像は該当箇所が四角で囲んであるが、これは位置を見つけた結果をわかりやすくするためにあとから編集したものであることに注意。

• 図8(倍率5倍)についての結果

　　　　　　　図15　原画像　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図16　テンプレート画像　　　　　　　　　　図17　共焦点レーザー顕微鏡画像該当箇所

• 図9(倍率10倍)についての結果

　　　　　　　図19　原画像　　　　　　　　　　　　　　　　　図20　テンプレート画像　　　　　　　　　　図21　共焦点レーザー顕微鏡画像該当箇所

• 図10(倍率20倍)についての結果

　　　　　　　図23　原画像　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　図24　テンプレート画像　　　　　　　　　　図25　共焦点レーザー顕微鏡画像該当箇所

比較的指標の高い箇所で適応する位置を見つけることができた。 しかし、高倍率のものは指標が全体的に高くなってしまっており、人の目で探索する範囲を少なくしきれていない。この原因としては、画像が高倍率になるほど写っている細胞の数が少なくなり、それにともない探索の際に必要な情報までもが少なくなってしまっている点が挙げられる。

今後の課題†

さらなる探索範囲の限定、特に高倍率の画像の探索の精度の向上を目指し取り組みたい。さらにその次のステップとして探索範囲の限定だけでなく、的確な位置をコンピュータが検出できるよう改良し、実用的な手法にしていきたい。

参考文献†

• [1]　オーム社出版局　田村秀行　編著　コンピュータ画像処理

最新の10件