WO2023175862A1

WO2023175862A1 - 屈折率分布生成装置、屈折率分布生成方法、屈折率分布生成システム及び記録媒体

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Publication number: WO2023175862A1
Application number: PCT/JP2022/012413
Authority: WO
Inventors: 鈴木良政; 渡部智史; 藤井信太朗
Original assignee: 株式会社エビデント
Priority date: 2022-03-17
Filing date: 2022-03-17
Publication date: 2023-09-21
Also published as: JPWO2023175862A1

Abstract

厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる屈折率分布生成装置を提供する。　屈折率分布生成装置は、プロセッサと、メモリと、備え、プロセッサは、処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行する。屈折率分布生成処理は、処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含む。設定処理は、第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含む。第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域である。

Description

屈折率分布生成装置、屈折率分布生成方法、屈折率分布生成システム及び記録媒体

　本発明は、屈折率分布生成装置、屈折率分布生成方法、屈折率分布生成システム及び記録媒体に関する。

　コンピュテーショナルイメージングを用いて標本の屈折率分布を推定する技術が、非特許文献１に開示されている。この推定技術では、ガラス上に載置された標本を、落射照明によって照明している。そして、対物レンズに入射する２つの光を、撮像素子で検出している。一方の光は、標本で散乱された後、ガラスで反射された光である。他方の光は、後、ガラスで反射された後、標本で散乱された光である。

A. Matlock, A. Sentenac, P. C. Chaumet, J. Yi, and L. Tian, "Inverse scattering for reflection intensity phase microscopy," Biomed. Opt. Express 11(2), 911-926 (2020)

　推定技術では、対物レンズに入射する２つの光は、共に、ガラスで反射された光である。ガラスで反射された光では、光の強度が非常に小さい。そのため、厚い標本では、高い精度で屈折率分布を推定することが困難である。

　本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであって、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる屈折率分布生成装置、屈折率分布生成方法、屈折率分布生成システム及び記録媒体を提供することを目的とする。

　上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る屈折率分布生成装置は、
　ハードウェアで構成されるプロセッサと、ハードウェアで構成されるメモリと、備え、
　プロセッサは、
　処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行し、
　屈折率分布生成処理は、
　処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、
　屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含み、
　設定処理は、
　第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、
　第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含み、
　第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、
　単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　プロセッサは、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理を実行することを特徴とする。

　また、本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る屈折率分布生成システムは、
　標本の光学像を形成する観察光学系と、
　光学像を撮影する撮像素子と、
　請求項１に記載の屈折率分布生成装置と、を有することを特徴とする。

　また、本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る屈折率分布生成システムは、
　ハードウェアで構成されるプロセッサと、ハードウェアで構成されるメモリと、備え、
　プロセッサは、
　処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行し、
　屈折率分布生成処理は、
　処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、及び、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、
　屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含み、
　設定処理は、
　第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、
　第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含み、
　第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、
　単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　プロセッサは、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理を実行し、
　プロセッサは、ＡＩモデルを学習させる機械学習処理を実行し、
　機械学習処理は、複数のデータセットでＡＩモデルを学習させ、
　データセットは、処理対象画像と処理対象画像に対応するトレーニングデータを含み、
　トレーニングデータは、屈折率分布生成処理で生成した屈折率分布であることを特徴とする。

　また、本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る屈折率分布生成方法は、
　処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する方法であって、
　処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、入力し、
　第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定し、
　第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定し、
　第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、
　単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　処理対象画像は、標本を撮影した画像であること特徴とする。

　また、本発明の少なくとも幾つかの実施形態に係る記録媒体は、
　標本画像を生成するためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
　処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、
　屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を実行させ、
　設定処理において、
　第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、
　第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を実行させ、
　第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、
　単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理を実行させることを特徴する。

　本発明によれば、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる屈折率分布生成装置、屈折率分布生成方法、屈折率分布生成システム及び記録媒体を提供することができる。

本実施形態の屈折率分布生成装置と顕微鏡システムを示す図である。標本、光学像、光学像の画像及びＸＹ画像群を示す図である。処理対象画像と屈折率分布画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。処理対象画像と屈折率分布画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。処理対象画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。処理対象画像と屈折率分布画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。処理対象画像を示す図である。処理対象画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。処理対象画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。標本、光学像、及び第１画像を示す図である。第１画像、屈折率画像、第１エリア及びエリア群を示す図である。エリア群を示す図である。第１画像、屈折率画像及びＰＳＦ画像を示す図である。第１画像、第２画像及び第３画像を示す図である。第１画像と第３画像を示す図である。波面の伝搬を示す図である。屈折率画像、ＰＳＦ画像、第１画像及び回復画像を示す図である。プロセッサで行われる処理のフローチャートである。トレーニング処理を示す図である。本実施形態の標本画像生成システムを示す図である。

　実施例の説明に先立ち、本発明のある態様にかかる実施形態の作用効果を説明する。なお、本実施形態の作用効果を具体的に説明するに際しては、具体的な例を示して説明することになる。しかし、後述する実施例の場合と同様に、それらの例示される態様はあくまでも本発明に含まれる態様のうちの一部に過ぎず、その態様には数多くのバリエーションが存在する。したがって、本発明は例示される態様に限定されるものではない。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、標本の光学像の画像を用いる。観察光学系で標本の光学像を形成し、標本の光学像を撮像素子で撮影することで、標本の光学像の画像を取得することができる。標本は３次元物体なので、標本の光学像の画像は、ＸＹ画像、ＸＺ画像及びＹＺ画で表すことができる。

　観察光学系の光軸をＺ軸とし、Ｚ軸と直交する軸をＸ軸とし、Ｚ軸とＸ軸の両方と直交する軸をＹ軸とする。ＸＹ断面は、Ｘ軸とＹ軸を含む平面である。ＸＹ画像は、ＸＹ断面における画像である。ＸＺ断面は、Ｘ軸とＺ軸を含む平面である。ＸＺ画像は、ＸＺ断面における画像である。ＹＺ断面は、Ｙ軸とＺ軸を含む平面である。ＹＺ画像は、ＹＺ断面における画像である。

　本実施形態の屈折率分布生成装置は、ハードウェアで構成されるプロセッサと、ハードウェアで構成されるメモリと、備え、プロセッサは、処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行する。屈折率分布生成処理は、処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含む。設定処理は、第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含む。第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、プロセッサは、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理を実行する。

　図１は、本実施形態の屈折率分布生成装置と顕微鏡システムを示す図である。図１（ａ）は、本実施形態の屈折率分布生成装置を示す図である。図１（ｂ）は、顕微鏡システムを示す図である。

　図１（ａ）に示すように、屈折率分布生成装置１は、メモリ２と、プロセッサ３、とを備える。メモリ２には、処理対象画像と、第１屈折率情報と、第２屈折率情報と、が保存されている。第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第２屈折率情報は、第２構造の屈折率を示す情報である。第２構造は、第１構造とは異なる。

　処理対象画像は、標本を撮影して得られた画像である。処理対象画像は、例えば、複数のＸＹ画像（以下、「ＸＹ画像群」という）から生成することができる。ＸＹ画像群における各々のＸＹ画像は、標本の光学像の画像である。

　屈折率分布生成装置１で処理対象画像を生成するためには、ＸＹ画像群を屈折率分布生成装置１に入力する必要がある。ＸＹ画像群の屈折率分布生成装置１への入力は、入力部４を介して行われる。ＸＹ画像は、例えば、顕微鏡システムで取得することができる。

　図１（ｂ）に示すように、顕微鏡システム１０は、顕微鏡２０と、処理装置３０と、を有する。顕微鏡２０は、本体２１と、対物レンズ２２と、ステージ２３と、落射照明装置２４と、撮像ユニット２５と、コントローラー２６と、を有する。処理装置３０は、入力部３１と、メモリ３２と、プロセッサ３３と、出力部３４を有する。

　ステージ２３上に、標本２７が載置されている。顕微鏡２０では、観察光学系の像面に、標本２７の光学像が形成される。撮像ユニット２５にレンズが配置されている場合、対物レンズ２２、結像レンズ及び撮像ユニット２５のレンズで、観察光学系が形成される。撮像ユニット２５にレンズが配置されていない場合、対物レンズ２２と結像レンズで、観察光学系が形成される。

　撮像ユニット２５は、撮像素子を有する。像面に形成された光学像を撮像素子で撮影することで、光学像の画像が取得される。像面に形成された光学像は、標本２７のＸＹ断面の光学像である。よって、光学像の画像はＸＹ画像である。

　対物レンズ２２とステージ２３は、観察光学系の光軸に沿って相対的に移動させることができる。対物レンズ２２の移動又はステージ２３の移動は、コントローラー２６で行うことができる。標本２７は厚い標本である。よって、対物レンズ２２とステージ２３を相対的に移動させることで、複数の断面についてＸＹ画像を取得することができる。ＸＹ画像群について説明する。

　図２は、標本、光学像、光学像の画像及びＸＹ画像群を示す図である。図２（ａ）は、標本を示す図である。図２（ｂ）、図２（ｃ）及び図２（ｄ）は、光学像と光学像の画像を示す図である。図２（ｅ）は、ＸＹ画像群を示す図である。

　図２（ａ）に示すように、標本４０は３次元物体なので、複数のブロック層で表すことができる。図２（ａ）では、Ｚ軸方向で、標本４０は７つのブロック層に分けられている。ただし、ブロック層の数は７に限られない。標本ＯZ1は一端のブロック層を表し、標本ＯZ7は他端のブロック層を表している。各ブロック層は、標本４０のＸＹ断面を表している。

　標本４０の光学像の形成では、標本ＯZ1から標本ＯZ7までのブロック層を、順番に観察光学系４１の合焦面に位置させる。光学像は平面であるが、見易さのために、光学像をブロック層で表す。また、光学像をブロック層で表しているため、光学像の画像もブロック層で表す。

　標本４０の光学像の形成では、標本４０と観察光学系４１を光軸４２に沿って相対的に移動させる。ここでは、標本４０は移動させず、観察光学系４１を光軸４２に沿って相対的に移動させている。

　図２（ｂ）に示すように、観察光学系４１の合焦面に標本ＯZ1が位置している場合、光学像ＩZ1が形成される。光学像ＩZ1を撮像素子で撮影することで、光学像の画像ＰZ1が取得される。

　図２（ｃ）に示すように、観察光学系４１の合焦面に標本ＯZ4が位置している場合、光学像ＩZ4が形成される。光学像ＩZ4を撮像素子で撮影することで、光学像の画像ＰZ4が取得される。

　図２（ｄ）に示すように、観察光学系４１の合焦面に標本ＯZ7が位置している場合、光学像ＩZ7が形成される。光学像ＩZ7を撮像素子で撮影することで、光学像の画像ＰZ7が取得される。

　画像ＰZ1、画像ＰZ4及び画像ＰZ7は、ＸＹ画像である。画像ＰZ1と画像ＰZ4の間には２つのブロック層が位置している。また、画像ＰZ4と画像ＰZ7の間にも２つのブロック層が位置している。これらのブロック層の画像を、各々、画像ＰZ2、画像ＰZ3、画像ＰZ5及び画像ＰZ6とすると、画像ＰZ2、画像ＰZ3、画像ＰZ5及び画像ＰZ6もＸＹ画像である。

　画像ＰZ1から画像ＰZ7までの全ての画像はＸＹ画像なので、これらの画像からＸＹ画像群が得られる。また、これらの画像を光軸４２の方向に積み重ねることで、立体的なＸＹ画像群が得られる。

　図２（ｅ）には、立体的なＸＹ画像群４３が示されている。ＸＹ画像群４３は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の各々で、明るさの情報を有する。よって、ＸＹ画像群４３から、ＸＹ画像、ＸＺ画像及びＹＺ画像を生成することができる。

　上述のように、処理対象画像は、ＸＹ画像群から生成される。よって、ＸＹ画像、ＸＺ画像及びＹＺ画像は、いずれも処理対象画像として用いることができる。

　図１（ｂ）に戻って説明を続ける。顕微鏡２０では、複数の対物レンズをレボルバーに装着することができる。レボルバーを回転させることで、対物レンズの倍率を変更することができる。レボルバーの回転は、コントローラー２６で行うことができる。

　ＸＹ画像は撮像ユニット２５から出力され、処理装置３０に入力される。複数のＸＹ画像から、ＸＹ画像群が得られる。ＸＹ画像群は入力部３１に入力された後、メモリ３２に保存される。ＸＹ画像群は、出力部３４から出力される。よって、ＸＹ画像群を、屈折率分布生成装置１に入力することができる。ＸＹ画像群は、メモリ２に保存される。

　屈折率分布生成装置１では、プロセッサ３によって、屈折率分布生成処理が実行される。屈折率分布生成処理では、処理対象画像に対応する屈折率分布が生成される。

　図３は、処理対象画像と屈折率分布画像を示す図である。図３（ａ）は、処理対象画像を示す図である。図３（ｂ）は、処理対象画像の一部を示す図である。図３（ｃ）は、屈折率分布画像の一部を示す図である。図３（ｄ）は、屈折率分布画像を示す図である。

　図３（ａ）には、処理対象画像が示されている。標本は、第１構造と、第２構造と、を有する。第１構造と第２構造は隣接していても、第１構造と第２構造の間に別の構造が位置していても良い。第１構造は、蛍光色素で染色されている。第２構造は、蛍光色素で染色されていない。

　第１構造は蛍光色素で染色されているので、第１構造の蛍光像が形成される。第１構造の蛍光像は、波長λ１の蛍光で形成されている。第２構造は蛍光色素で染色されていないので、第２構造の蛍光像は形成されない。

　処理対象画像５０は、標本の光学像の画像である。処理対象画像５０は、波長λ１の蛍光だけを透過する光学フィルタ（以下、「光学フィルタＦλ1」という）を介して取得された画像である。処理対象画像５０は、第１画像領域５１と、第２画像領域５２と、を有する。

　第１画像領域５１は、光学フィルタＦλ1を透過した光に対応する画像領域である。第１構造の蛍光像を形成する光は波長λ１の蛍光なので、光学フィルタＦλ1を透過する。よって、第１画像領域５１は、第１構造に対応する画像領域である。処理対象画像５０には、第１構造の画像が複数含まれているので、処理対象画像５０は、複数の第１画像領域５１を有する。

　第２画像領域５２は、光学フィルタＦλ1を透過しなかった光に対応する画像領域である。第１構造以外の構造を構造群Ａとする。構造群Ａは、第２構造を含む。第２構造の蛍光像は形成されないので、光学フィルタＦλ1を透過する光が存在しない。よって、第２画像領域５２は、構造群Ａに対応する画像領域である。構造群Ａは第１構造と異なるので、第２画像領域５２は第１画像領域５１と異なる。

　図４は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。プロセッサ３では、屈折率分布生成処理が実行される。屈折率分布生成処理は、入力処理と、設定処理と、を含む。

　ステップＳ１００では、入力処理が実行される。ステップＳ１００は、ステップＳ１０１と、ステップＳ１０２と、ステップＳ１０３と、を有する。

　ステップＳ１０１では、処理対象画像がメモリから入力される。ステップＳ１０２では、第１屈折率情報がメモリから入力される。ステップＳ１０３では、第２屈折率情報がメモリから入力される。第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第２屈折率情報は、第２構造の屈折率を示す情報である。ステップＳ１００が終了すると、ステップＳ２００が実行される。

　ステップＳ２００では、設定処理が実行される。設定処理では、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率が設定される。ステップＳ２００は、ステップＳ２０１と、ステップＳ２０２と、を有する。

　ステップＳ２０１では、第１設定処理が実行される。第１設定処理では、第１屈折率情報に基づく屈折率が、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定される。単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成されている。ステップＳ２０１が終了すると、ステップＳ２０２が実行される。

　ステップＳ２０２では、第２設定処理が実行される。第２設定処理では、第２屈折率情報に基づく屈折率が、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定される。

　図３（ｂ）には、処理対象画像の一部を拡大した画像、Ｚ軸方向の信号強度及びＸ軸方向の信号強度が示されている。図３（ｂ）では、見易さのために、第１画像領域は楕円で表されている。しかしながら、実際には、第１画像領域は複雑な形状をしている。

　処理対象画像６０は、第１画像領域６１と、第２画像領域６２と、を有する。第２画像領域６２は第１画像領域６１と異なる。

　第１画像領域６１は、図３（ａ）における第１画像領域５１である。第１画像領域５１は第１構造に対応する画像領域なので、第１画像領域６１は第１構造に対応する画像領域である。第２画像領域６２は、図３（ａ）における第２画像領域５２である。第２画像領域５２は構造群Ａに対応する画像領域なので、第２画像領域６２は構造群Ａに対応する画像領域である。

　第１画像領域６１は、処理対象画像６０の単位画素の信号強度に基づいて求めることができる。単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成されている。単位画素が１つの画素の場合、１つの画素の強度信号に基づいて第１画像領域６１が求まる。単位画素が複数の画素の場合、複数の画素の強度信号に基づいて第１画像領域６１が求まる。

　処理対象画像６０では、単位画素の信号強度として、ゼロよりも大きい信号強度が用いられている。図３（ｂ）において、ΔＺとΔＸは、ゼロよりも大きい信号強度を有する単位画素の領域を示している。

　第１画像領域６１を形成する単位画素では、信号強度はゼロよりも大きい。第２画像領域６２は、第１画像領域６１を除いた領域である。よって、第２画像領域６２を形成する単位画素では、信号強度はゼロである。

　第１画像領域６１は楕円で示される領域なので、第１画像領域６１の位置は楕円の位置から求まる。第２画像領域６２は第１画像領域６１を除いた領域なので、第１画像領域６１の位置が求まれば第２画像領域６２の位置が求まる。

　第１設定処理と第２設定処理では、屈折率が設定される。処理対象画像は、標本の光学像の画像である。標本の光学像の画像は明るさの情報で形成された画像なので、屈折率を設定することはできない。そのため、屈折率の設定は、処理対象画像とは別の画像、例えば、屈折率分布画像で行えば良い。

　図３（ｃ）には、屈折率分布画像の一部を拡大した画像、Ｚ軸方向の屈折率分布及びＸ軸方向の屈折率分布が示されている。屈折率分布画像７０は、第１屈折率領域７１と、第２屈折率領域７２と、を有する。

　屈折率分布画像７０は屈折率で表される画像なので、第１屈折率情報に基づく屈折率と第２屈折率情報に基づく屈折率を設定することができる。屈折率を設定するためには、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域と、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域が必要である。

　第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第１構造に対応する画像領域は、第１画像領域６１である。第１屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像７０において、第１画像領域６１と対応する領域を求めれば良い。

　第２屈折率情報は、第２構造の屈折率を示す情報である。第２構造は、構造群Ａに含まれている。構造群Ａに対応する画像領域は、第２画像領域６２である。第２屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像７０において、第２画像領域６２と対応する領域を求めれば良い。

　図３（ｃ）では、第１屈折率領域７１が、第１画像領域６１と対応する領域である。よって、第１屈折率領域７１に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　また、第２屈折率領域７２が、第２画像領域６２と対応する領域である。第２画像領域６２は構造群Ａに対応する画像領域なので、第２屈折率領域７２は構造群Ａに対応する画像領域である。構造群Ａには、第２構造が含まれている。よって、第２屈折率領域７２に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第１屈折率領域７１に第１屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、第１屈折率領域７１の位置を求める必要がある。第１屈折率領域７１は、第１画像領域６１と対応している。第１画像領域６１の位置は、処理対象画像６０の単位画素の信号強度に基づいて求まる。よって、第１屈折率領域７１の位置は、処理対象画像６０の単位画素の信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第２屈折率領域７２に第２屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、第２屈折率領域７２の位置を求める必要がある。第２屈折率領域７２は、第２画像領域６２と対応している。第２画像領域６２は第１画像領域６１を除いた領域なので、第１屈折率領域７１の位置が求まれば第２屈折率領域７２の位置が求まる。このようにして求めた位置に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

図３（ｄ）には、屈折率分布画像８０が示されている。屈折率分布画像８０は、第１屈折率領域８１と、第２屈折率領域８２と、を有する。屈折率分布画像８０は、処理対象画像５０と対応する画像である。処理対象画像５０は、複数の第１画像領域５１を複数有する。よって、屈折率分布画像８０も、第１屈折率領域８１を複数有する。

　プロセッサ３では、処理対象画像５０を用いて、屈折率分布生成処理が実施される。処理対象画像５０は、標本の光学像を撮影した画像である。プロセッサ３では、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理が実行される。その結果、本実施形態の屈折率分布生成装置では、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる。

　標本としては、例えば、細胞塊がある。細胞塊は、複数の細胞を有する。隣り合う細胞の間には、細胞接着分子が存在する、細胞は、細胞核と、細胞質と、細胞膜と、を有する。標本が細胞塊の場合、標本は、細胞核と、細胞質と、細胞膜と、細胞接着分子と、を有する。

　標本は、第１構造と、第２構造と、を有する。第１構造を細胞核とし、第２構造を細胞質とする。細胞核以外の細胞構造を、細胞構造群Ａとする。細胞構造群Ａは、細胞質と、細胞膜と、細胞接着分子と、を含む。

　上述のように、構造群Ａは第１構造以外の構造であって、第２構造を含む。細胞構造群Ａは、細胞核以外の細胞構造であって、細胞質を含む。よって、標本が細胞塊の場合、細胞構造群Ａが構造群Ａに該当する。

　細胞核だけが蛍光色素で染色されている場合、細胞核の蛍光像が形成される。細胞塊は複数の細胞核を有するので、複数の蛍光像が形成される。第１画像領域５１は、第１構造に対応する画像領域である。第１構造は細胞核なので、第１画像領域５１は、複数の細胞核に対応する画像領域を表している。

　細胞構造群Ａは蛍光色素で染色されていないので、蛍光像が形成されない。第２画像領域５２は、構造群Ａに対応する画像領域である。細胞構造群Ａが構造群Ａに該当するので、第２画像領域５２は、細胞構造群Ａに対応する画像領域を表している。

　第１構造は細胞核なので、第１屈折率領域８１に、細胞核の屈折率を設定すれば良い。構造群Ａには細胞構造群Ａが該当するので、第２屈折率領域８２に、細胞構造群Ａの屈折率を設定すれば良い。上述のように、細胞構造群Ａは、細胞質と、細胞膜と、細胞接着分子と、を有する。細胞膜の領域と細胞接着分子の領域は狭いので、第２屈折率領域８２には細胞質の屈折率を設定すれば良い。

　標本は生物標本以外であっても良い。例えば、標本は、半導体基板上の異物やハンダでも良い。本実施形態の屈折率分布生成装置では、半導体基板上の異物やハンダにおいて、屈折率分布の精度を向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第１設定処理は、単位画素のうち、信号強度値が閾値より大きい第１単位画素で構成される第１画像領域に対応する位置に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定し、第２設定処理は、単位画素のうち、信号強度値が閾値以下の第２単位画素で構成される画像領域に対応する位置に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定することが好ましい。

　図５は、処理対象画像と屈折率分布画像を示す図である。図５（ａ）は、処理対象画像を示す図である。図５（ｂ）は、処理対象画像の一部を示す図である。図５（ｃ）は、屈折率分布画像の一部を示す図である。図５（ｄ）は、屈折率分布画像を示す図である。図５（ａ）は図３（ａ）と同じなので、図５（ａ）については説明を省略する。

　第１設定処理では、単位画素のうち、信号強度値が閾値より大きい第１単位画素で構成される第１画像領域に対応する位置に、第１屈折率情報に基づく屈折率が設定される。

　第２設定処理では、単位画素のうち、信号強度値が閾値以下の第２単位画素で構成される画像領域に対応する位置に、第２屈折率情報に基づく屈折率が設定される。

　図５（ｂ）には、処理対象画像の一部を拡大した画像、Ｚ軸方向の信号強度及びＸ軸方向の信号強度が示されている。図５（ｂ）では、見易さのために、第１画像領域は楕円で表されている。しかしながら、実際には、第１画像領域は複雑な形状をしている。

　処理対象画像９０は、第１画像領域９１と、第２画像領域９２と、を有する。第２画像領域９２は第１画像領域９１と異なる。

　第１画像領域９１は、図５（ａ）における第１画像領域５１である。第１画像領域５１は第１構造に対応する画像領域なので、第１画像領域９１は第１構造に対応する画像領域である。第２画像領域９２は、図５（ａ）における第２画像領域５２である。第２画像領域５２は構造群Ａに対応する画像領域なので、第２画像領域９２は構造群Ａに対応する画像領域である。

　第１画像領域９１は、第１単位画素の信号強度に基づいて求めることができる。処理対象画像９０では、第１単位画素の信号強度として、単位画素の信号強度のうち、閾値ＩTHより大きい信号強度が用いられている。図５（ｂ）において、ΔＺ1とΔＸ1は、第１単位画素の領域を示している。

　第２画像領域９２は、第２単位画素の信号強度に基づいて求めることができる。処理対象画像９０では、第２単位画素の信号強度として、単位画素の信号強度のうち、閾値ＩTH以下の信号強度が用いられている。図５（ｂ）において、ΔＺ2とΔＸ2は、第２単位画素の領域を示している。

　第１画像領域９１は楕円で示される領域なので、第１画像領域９１の位置は楕円の位置から求まる。第２画像領域９２は第１画像領域９１を除いた領域なので、第１画像領域９１の位置が求まれば第２画像領域９２の位置が求まる。

　第１設定処理と第２設定処理では、屈折率が設定される。上述のように、屈折率の設定は、処理対象画像とは別の画像、例えば、屈折率分布画像で行えば良い。

　図５（ｃ）には、屈折率分布画像の一部を拡大した画像、Ｚ軸方向の屈折率分布及びＸ軸方向の屈折率分布が示されている。屈折率分布画像１００は、第１屈折率領域１０１と、第２屈折率領域１０２と、を有する。

　屈折率分布画像１００は屈折率で表される画像なので、第１屈折率情報に基づく屈折率と第２屈折率情報に基づく屈折率を設定することができる。屈折率を設定するためには、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域と、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域が必要である。

　第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第１構造に対応する画像領域は、第１画像領域９１である。第１屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像１００において、第１画像領域９１と対応する領域を求めれば良い。

　第２屈折率情報は、第２構造の屈折率を示す情報である。第２構造は、構造群Ａに含まれている。構造群Ａに対応する画像領域は、第２画像領域９２である。第２屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像１００において、第２画像領域９２と対応する領域を求めれば良い。

　図５（ｃ）では、第１屈折率領域１０１が、第１画像領域９１と対応する領域である。よって、第１屈折率領域１０１に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　また、第１屈折率領域１０２が、第２画像領域９２と対応する領域である。第２画像領域９２は構造群Ａに対応する画像領域なので、第２屈折率領域１０２は構造群Ａに対応する画像領域である。構造群Ａには、第２構造が含まれている。よって、第２屈折率領域１０２に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第１屈折率領域１０１に第１屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、第１屈折率領域１０１の位置を求める必要がある。第１屈折率領域１０１は、第１画像領域９１と対応している。第１画像領域９１の位置は、処理対象画像９０の単位画素の信号強度、すなわち、閾値ＩTHよりも大きい信号強度に基づいて求まる。よって、第１屈折率領域１０１の位置は、閾値ＩTHよりも大きい信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第２屈折率領域１０２に第２屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、第２屈折率領域１０２の位置を求める必要がある。第２屈折率領域１０２は、第２画像領域９２と対応している。第２画像領域９２の位置は、処理対象画像９０の単位画素の信号強度、すなわち、閾値ＩTH以下の信号強度に基づいて求まる。よって、第２屈折率領域１０２の位置は、閾値ＩTH以下の信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

図５（ｄ）には、屈折率分布画像１１０が示されている。屈折率分布画像１１０は、第１屈折率領域１１１と、第２屈折率領域１１２と、を有する。屈折率分布画像１１０は、処理対象画像５０と対応する画像である。処理対象画像５０は、複数の第１画像領域５１を複数有する。よって、屈折率分布画像１１０も、第１屈折率領域１１１を複数有する。

　プロセッサ３では、処理対象画像５０を用いて、折率分布生成処理が実施される。処理対象画像５０は、標本の光学像を撮影した画像である。プロセッサ３では、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理が実行される。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、屈折率分布生成処理は、標本の深さが浅い位置の明るさに対して標本の深さが深い位置の明るさを向上させる第１補正処理を含み、第１設定処理は、深い位置の明るさが向上した処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定することが好ましい。処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、標本の深さが深くなる画像であり、一端は、処理対象画像の中心を挟んで他端と反対側にある。

　図６は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。図４に示す処理と同じ処理については、説明を省略する。

　屈折率分布生成処理は、入力処理と、第１設定処理と、第２設定処理と、第１補正処理と、を含む。第１補正処理は、第１設定処理を実行する前に実行される。

　ステップＳ１１０では、第１補正処理が実行される。第１補正処理における処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、標本の深さが深くなる画像である。一端は、処理対象画像の中心を挟んで他端と反対側にある。第１補正処理では、標本の深さが浅い位置の明るさに対して、標本の深さが深い位置の明るさが向上している。

　図７は、処理対象画像を示す図である。図７（ａ）は、第１補正前状態の処理対象画像を示す図である。図７（ｂ）は、第１補正前状態の信号強度を示す図である。図７（ｃ）は、第１補正後状態の処理対象画像を示す図である。図７（ｄ）は、第１補正後状態の信号強度を示す図である。第１補正前状態は、第１補正処理を実施する前の状態である。第１補正後状態は、第１補正処理を実施した後の状態である。

　観察光学系に近い側を標本の上面側とし、観察光学系から遠い側を標本の底面側とする。処理対象画像１２０はＸＺ画像なので、処理対象画像１２０では、画像の右端は標本の上面の画像を表し、画像の左端は標本の底面の画像を表している。画像の右端から画像の左端に向かって、標本の深さが深くなる。処理対象画像１２０は、第１画像領域１２１と、第２画像領域１２２と、を有する。

　画像の左端に向かうほど、標本の上面からの深さは深くなる。図７（ａ）に示すように、第１画像領域１２１は、第２画像領域１２２よりも左側に位置している。よって、第１画像領域１２１は、第２画像領域１２２よりも深くに位置している。

　図７（ａ）に示す処理対象画像１２０は、第１補正前状態の画像である。第１補正処理を実施する前の状態なので、処理対象画像１２０では、第１画像領域１２１の明るさは、第２画像領域１２２の明るさよりも暗い。明るさは信号強度で表されるので、図７（ｂ）に示すように、第１画像領域１２１の信号強度は、第２画像領域１２２の信号強度よりも小さい。

　図７（ａ）では、見易さのために、第１画像領域１２１の明るさと第２画像領域１２２の明るさは、各々、均一な明るさで描かれている。しかしながら、図７（ｂ）に示すように、第１画像領域１２１の明るさと第２画像領域１２２の明るさは、各々、均一ではない。

　図７（ｃ）に示す処理対象画像１３０は、第１補正後状態の画像である。処理対象画像１３０は、第１画像領域１３１と、第２画像領域１３２と、を有する。第１画像領域１３１は第１画像領域１２１に対応し、第２画像領域１３２は第２画像領域１２１に対応している。

　第１補正処理を実施した後の状態なので、処理対象画像１３０では、第１画像領域１３１の明るさは、第２画像領域１３２の明るさと同じである。明るさは信号強度で表されるので、図７（ｄ）に示すように、第１画像領域１３１の信号強度は、第２画像領域１３２の信号強度と同じである。第１画像領域１３１の明るさと第２画像領域１３２の明るさは、各々、均一ではない。

　第１画像領域１３１の深さは、第２画像領域１３２の深さよりも深い。処理対象画像１３０では、標本の深さが浅い位置の明るさに対して、標本の深さが深い位置の明るさが向上している。ステップＳ１１０が終了すると、ステップＳ２０１が実行される。

　ステップＳ２０１は、第１設定処理である。第１補正処理が実行されているので、第１設定処理は、処理対象画像１３０に対して実施される。第１設定処理では、処理対象画像１３０の単位画素の信号強度に基づいて、屈折率が設定される。

　処理対象画像１３０は、深い位置の明るさが向上した処理対象画像である。よって、ステップＳ２０１では、深い位置の明るさが向上した処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて、屈折率が設定されている。

　処理対象画像１２０と処理対象画像１３０では、便宜的に、第１画像領は楕円で描かれている。ただし、処理対象画像５０の第１画像領域の形状から明らかなように、実際には、第１画像領域の形状は複雑な形状である。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、屈折率分布生成処理は、第１単位画素の信号強度に基づいて、第１屈折率情報を補正し、補正屈折率情報を生成する第２補正処理を含み、第２補正処理は、信号強度が最大信号強度未満の第１単位画素に対応する屈折率が、第１単位画素のうち、最大信号強度の単位画素に対応する屈折率よりも小さい補正屈折率情報を生成し、第１設定処理は、第１画像領域に対応する位置に、補正屈折率情報が示す屈折率を設定することが好ましい。

　図８は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。図４に示す処理と同じ処理については、説明を省略する。

　屈折率分布生成処理は、入力処理と、第１設定処理と、第２設定処理と、第２補正処理と、を含む。第２補正処理は、第１設定処理を実行する前に実行される。

　ステップＳ１２０では、第２補正処理が実行される。第２補正処理では、第１単位画素の信号強度に基づいて、第１屈折率情報を補正し、補正屈折率情報が生成される。

　図９は、処理対象画像と屈折率分布画像を示す図である。図９（ａ）は、処理対象画像を示す図である。図９（ｂ）は、処理対象画像の一部を示す図である。図９（ｃ）は、屈折率分布画像の一部を示す図である。図９（ｄ）は、屈折率分布画像を示す図である。図９（ａ）は図５（ａ）と同じで、図９（ｂ）は図５（ｂ）と同じなので、図９（ａ）と図９（ｂ）については説明を省略する。

　第１単位画素は、単位画素の信号強度のうち、閾値ＩTHより大きい信号強度を持つ画素である。図９（ｂ）に示すように、第１画像領域９１は、第１単位画素の信号強度に基づいて求めることができる。

　図９（ｂ）において、ΔＺ1とΔＸ1は、第１単位画素の領域を示している。第１単位画素の領域は、信号強度が最大の単位画素と、信号強度が最大信号強度未満の単位画素を含む。

　第２補正処理では、補正屈折率情報が生成される。補正屈折率情報の生成では、信号強度Ｉmax、信号強度ＩTH、屈折率ｎ１及び屈折率ｎ２が用いられる。信号強度Ｉmaxは、第１単位画素の領域における最大信号強度である。信号強度ＩTHは、閾値の信号強度である。また、屈折率ｎ１は屈折率ｎ２よりも小さい。

　補正屈折率情報の生成では、屈折率ｎ１を信号強度ＩTHに対応させ、屈折率ｎ２を信号強度Ｉmaxに対応させる。このような対応付けを行うと、屈折率ｎ１から屈折率ｎ２までの間の屈折率と信号強度ＩTHから信号強度Ｉmaxまでの間の信号強度を、一対一に対応させることができる。その結果、補正屈折率情報を、屈折率ｎ１から屈折率ｎ２までの間の屈折率で表わすことができる。

　例えば、第１屈折率情報では、屈折率の情報が屈折率ｎ２だけで形成されているとする。この場合、第１屈折率情報における屈折率の数は１つである。これに対して、補正屈折率情報における屈折率は複数である。よって、補正屈折率情報は、細やかな屈折率で第１屈折率情報が補正された情報と見なすことができる。ステップＳ１２０が終了すると、ステップＳ２０１が実行される。

　ステップＳ２０１では、第１設定処理が実行される。第１設定処理では、屈折率が設定される。上述のように、屈折率の設定は、処理対象画像とは別の画像、例えば、屈折率分布画像で行えば良い。

　図９（ｃ）には、屈折率分布画像の一部を拡大した画像、Ｚ軸方向の屈折率分布及びＸ軸方向の屈折率分布が示されている。屈折率分布画像１４０は、第１屈折率領域１４１と、第２屈折率領域１４２と、を有する。

　屈折率分布画像１４０は屈折率で表される画像なので、補正屈折率情報に基づく屈折率を設定することができる。屈折率を設定するためには、補正屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域を設定する領域が必要である。

　補正屈折率情報は、第１屈折率情報を補正した情報である。第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第１構造に対応する画像領域は、第１画像領域９１である。補正屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像１４０において、第１画像領域９１と対応する領域を求めれば良い。

　図９（ｃ）では、第１屈折率領域１４１が、第１画像領域９１と対応する領域である。また、第２屈折率領域１４２が、第２画像領域９２と対応する領域である。よって、第１屈折率領域１４１に、補正屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第１屈折率領域１４１に補正屈折率情報基づく屈折率を設定するためには、第１屈折率領域１４１の位置を求める必要がある。第１屈折率領域１４１は、第１画像領域９１と対応している。第１画像領域９１の位置は、処理対象画像９０の単位画素の信号強度、すなわち、閾値ＩTHよりも大きい信号強度に基づいて求まる。よって、第１屈折率領域１４１の位置は、閾値ＩTHよりも大きい信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、補正屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

図９（ｄ）には、屈折率分布画像１５０が示されている。屈折率分布画像１５０は、第１屈折率領域１５１と、第２屈折率領域１５２と、を有する。屈折率分布画像１５０は、処理対象画像５０と対応する画像である。処理対象画像５０は、複数の第１画像領域５１を複数有する。よって、屈折率分布画像１５０も、第１屈折率領域１５１を複数有する。

　信号強度ＩTHがゼロの場合、図３（ｃ）に示す第１屈折率領域７１に、補正屈折率情報に基づく屈折率が設定される。この場合、第１屈折率領域７１は、屈折率ｎ１から屈折率ｎ２までの間の屈折率で表わすことができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、屈折率分布生成処理は、標本の深さが浅い位置の明るさに対して標本の深さが深い位置の明るさを向上させる第１補正処理を含み、第１設定処理は、深い位置の明るさが向上した処理対象画像の第１画像領域に対応する第１屈折率情報を補正し、補正屈折率情報を生成することが好ましい。処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、標本の深さが深くなる画像であり、一端は、処理対象画像の中心を挟んで他端と反対側にある。

　図１０は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。図６と図８に示す処理と同じ処理については、説明を省略する。

　ステップＳ１１０では、第１補正処理が実行される。第１補正処理では、上面からの深さが浅い第１画像領域の明るさに対して、上面からの深さが深い第１画像領域の明るさを向上している。その結果、明るささが向上した後の第１画像領域が得られる。ステップＳ１１０が終了すると、ステップＳ１２０が実行される。

　ステップＳ１２０では、第２補正処理が実行される。第１補正処理で、明るささが向上した後の第１画像領域が得られる。よって、第２補正処理では、明るさが向上した後の第１画像領域に対応する第１屈折率情報が補正され、補正屈折率情報が生成される。ステップＳ１２０が終了すると、ステップＳ２０１が実行される。

　ステップＳ２０１では、第１設定処理が実行される。第２補正処理で、補正屈折率情報が生成されている。よって、第１設定処理では、明るさが向上した後の第１画像領域に対応する位置に、補正屈折率情報が示す屈折率が設定される。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第１設定処理は、第１単位画素で構成される第１画像領域に対応する位置に、第１屈折率情報が示す屈折率を設定することが好ましい。

　図１１は、処理対象画像を示す図である。図１１（ａ）は、処理前の処理対象画像を示す図である。図１１（ｂ）は、処理前の処理対象画像の一部を示す図である。図１１（ｃ）は、処理後の処理対象画像の一部を示す図である。図１１（ｄ）は、処理後の処理対象画像を示す図である。図１１（ａ）は図３（ａ）と同じで、図１１（ｂ）は図３（ｂ）と同じなので、図１１（ａ）と図１１（ｂ）については説明を省略する。

　図１１（ｂ）に示すように、処理対象画像９０では、第１画像領域９１と第２画像領域９２は、各々、様々な大きさの信号強度で表されている。そこで、処理対象画像９０に対して２値化処理を実行する。

　その結果、図１１（ｃ）に示すように、処理対象画像１６０では、第１画像領域１６１と第２画像領域１６２は、各々、１つの大きさの信号強度で表される。第１画像領域１６１における信号強度は、第２画像領域１６２における信号強度よりも大きい。

　処理対象画像全体に２値化処理を実行することで、図１１（ｄ）に示すように、処理対象画像１７０が得られる。処理対象画像１７０では、全ての第１画像領域１７１と第２画像領域１７２が２値化されている。

　第１設定処理では、２値化された第１画像領域１７１に対応する位置に、第１屈折率情報が示す屈折率が設定される。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、屈折率分布生成処理は、標本の深さが浅い位置の明るさに対して標本の深さが深い位置の明るさを向上させる第１補正処理を含み、第１設定処理は、深い位置の明るさが向上した処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、第１屈折率情報が示す屈折率を設定することが好ましい。処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、標本の深さが深くなる画像であり、一端は、処理対象画像の中心を挟んで他端と反対側にある。

　２値化処理の実行前に、ステップＳ１１０を実行しても良い。ステップＳ１１０では、第１補正処理が実行される。２値化処理が終了すると、ステップＳ２０１が実行される。

　ステップＳ２０１では、第１設定処理が実行される。第１設定処理では、２値化された第１画像領域に対応する位置に、第１屈折率情報が示す屈折率が設定される。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第１補正処理は、他端に近い画像領域ほど、明るさをより向上させることが好ましい。

　標本の屈折率分布の精度を、向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、入力処理は、第３構造の屈折率を示す第３屈折率情報を、メモリから入力し、設定処理は、第３屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第３画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度と色情報とに基づいて設定する第３設定処理を含み、第２設定処理は、第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置で、かつ、処理対象画像の第３画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定することが好ましい。第３画像領域は、第３構造に対応する画像領域である。

　図１２は、処理対象画像を示す図である。図１２（ａ）は、第１画像領域を示す図である。図１２（ｂ）は、第３画像領域を示す図である。

　標本は、第１構造と、第２構造と、第３構造と、を有する。第１構造と第３構造は、蛍光色素で染色されている。第２構造は、蛍光色素で染色されていない。

　第１構造は蛍光色素で染色されているので、第１構造の蛍光像が形成される。第１構造の蛍光像は、波長λ１の蛍光で形成されている。第２構造は蛍光色素で染色されていないので、第２構造の蛍光像は形成されない。第３構造は蛍光色素で染色されているので、第３構造の蛍光像が形成される。第３構造を染色した蛍光色素は、第１構造を染色した蛍光色素と異なる。第３構造の蛍光像は、波長λ３の蛍光で形成されている。

　図１２（ａ）に示す処理対象画像１８０は、標本の光学像の画像である。処理対象画像１８０は、光学フィルタＦλ1を介して取得された画像である。処理対象画像１８０は、第１画像領域１８１と、画像領域１８２と、を有する。

　第１画像領域１８１は、光学フィルタＦλ1を透過した光に対応する画像領域である。第１構造の蛍光像を形成する光は波長λ１の蛍光なので、光学フィルタＦλ1を透過する。よって、第１画像領域１８１は、第１構造に対応する画像領域である。処理対象画像１８０には、第１構造の画像が複数含まれているので、処理対象画像１８０は、複数の第１画像領域１８１を有する。

　画像領域１８２は、光学フィルタＦλ1を透過しなかった光に対応する画像領域である。第１構造以外の構造を構造群Ｂとする。構造群Ｂは、第２構造と第３構造を含む。第２構造の蛍光像は形成されないので、光学フィルタＦλ1を透過する光が存在しない。第３構造の蛍光像を形成する光は波長λ３の蛍光なので、光学フィルタＦλ1を透過しない。よって、画像領域１８２は、構造群Ｂに対応する画像領域である。構造群Ｂは第１構造と異なるので、画像領域１８２は第１画像領域１８１と異なる。

　図１２（ｂ）に示す処理対象画像１９０は、標本の光学像の画像である。処理対象画像１９０は、波長λ３の蛍光だけを透過する光学フィルタ以下、「光学フィルタＦλ3」という）を介して取得された画像である。処理対象画像１９０は、第３画像領域１９１と、画像領域１９２と、を有する。

　第３画像領域１９１は、光学フィルタＦλ3を透過した光に対応する画像領域である。第３構造の蛍光像を形成する光は波長λ３の蛍光なので、光学フィルタＦλ3を透過する。よって、第３画像領域１９１は、第３構造に対応する画像領域である。

　画像領域１９２は、光学フィルタＦλ3を透過しなかった光に対応する画像領域である。第３構造以外の構造を構造群Ｃとする。構造群Ｃは、第１構造と第２構造を含む。第１構造の蛍光像を形成する光は波長λ１の蛍光なので、光学フィルタＦλ3を透過しない。第２構造の蛍光像は形成されないので、光学フィルタＦλ3を透過する光が存在しない。よって、画像領域１９２は、構造群Ｃに対応する画像領域である。構造群Ｃは第３構造と異なるので、画像領域１９２は第３画像領域１９１と異なる。

　図１３は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。図３に示す処理と同じ処理については、説明を省略する。

　ステップＳ１００では、入力処理が実行される。ステップＳ１００は、ステップＳ１０１と、ステップＳ１０２と、ステップＳ１０３と、ステップＳ１０４と、を有する。ステップＳ１０４では、第３屈折率情報がメモリから入力される。第３屈折率情報は、第３構造の屈折率を示す情報である。ステップＳ１００が終了すると、ステップＳ２００が実行される。

　ステップＳ２００では、設定処理が実行される。設定処理では、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率が設定される。ステップＳ２００は、ステップＳ２０１と、ステップＳ２０３と、ステップＳ２０４と、を有する。

　ステップＳ２０３では、第３設定処理が実行される。第３設定処理では、第３屈折率情報に基づく屈折率が、処理対象画像の第３画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度と色情報とに基づいて設定される。

　ステップＳ２０４では、第２設定処理が実行される。第２設定処理では、第２屈折率情報に基づく屈折率が、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置で、かつ、処理対象画像の第３画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定される。

　処理対象画像１８０では、単位画素の信号強度として、ゼロよりも大きい信号強度が用いられている。第１画像領域１８１を形成する単位画素では、信号強度はゼロよりも大きい。画像領域１８２は、第１画像領域１８１を除いた領域である。よって、画像領域１８２を形成する単位画素では、信号強度はゼロである。

　処理対象画像１９０では、単位画素の信号強度として、ゼロよりも大きい信号強度が用いられている。第３画像領域１９１を形成する単位画素では、信号強度はゼロよりも大きい。画像領域１９２は、第３画像領域１９１を除いた領域である。よって、画像領域１９２を形成する単位画素では、信号強度はゼロである。

　所定の集合体を、円に近い形状と楕円に近い形状の集合体とする。第１画像領域１８１は所定の集合体で示される領域なので、第１画像領域１８１の位置は所定の集合体の位置から求まる。画像領域１８２は第１画像領域１８１を除いた領域なので、第１画像領域１８１の位置が求まれば画像領域１８２の位置が求まる。

　第３画像領域１９１は網目模様で示される領域なので、第３画像領域１９１の位置は網目模様の位置から求まる。画像領域１９２は第３画像領域１９１を除いた領域なので、第３画像領域１９１の位置が求まれば画像領域１９２の位置が求まる。

　第１設定処理、第２設定処理及び第３設定処理では、屈折率が設定される。処理対象画像は、標本の光学像の画像である。標本の光学像の画像は明るさの情報で形成された画像なので、屈折率の設定は、例えば、屈折率分布画像で行えば良い。

　屈折率分布画像は屈折率で表された画像なので、第１屈折率情報に基づく屈折率、第２屈折率情報に基づく屈折率及び第３屈折率情報に基づく屈折率を設定することができる。屈折率を設定するためには、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域及び第３屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域が必要である。

　第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第１構造に対応する画像領域は、第１画像領域１８１である。第１屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像において、第１画像領域１８１と対応する領域を求めれば良い。

　第３屈折率情報は、第３構造の屈折率を示す情報である。第３構造に対応する画像領域は、第３画像領域１９１である。第３屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像において、第３画像領域１９１と対応する領域を求めれば良い。

　第２屈折率情報は、第２構造の屈折率を示す情報である。第２構造は、構造群Ｂと構造群Ｃに含まれている。構造群Ｂに対応する画像領域は画像領域１８２で、構造群Ｃに対応する画像領域は画像領域１９２である。

　ただし、構造群Ｂには第３構造が含まれ、構造群Ｃには第１構造が含まれている。よって、第２構造を含む画像領域を求めるには、画像領域１８２から第３画像領域１９１を除くか、又は画像領域１９２から第１画像領域１８１を除けば良い。除外によって残った領域（以下、「残存領域Ａ」という）は、第２構造に対応する画像領域を含んでいる。第２屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像において、残存領域Ａと対応する領域を求めれば良い。

　屈折率分布画像に屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、第１画像領域１８１と対応する領域の位置、残存領域Ａと対応する領域の位置及び第３画像領域１９１と対応する領域の位置を求める必要がある。

　第１画像領域１８１の位置は、処理対象画像１８０の単位画素の信号強度に基づいて求まる。よって、第１画像領域１８１と対応する領域の位置は、処理対象画像１８０の単位画素の信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第３画像領域１９１の位置は、処理対象画像１９０の単位画素の信号強度に基づいて求まる。よって、第３画像領域１９１と対応する領域の位置は、処理対象画像１９０の単位画素の信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第３屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　残存領域Ａと対応する領域は、屈折率分布画像において、第１画像領域１８１と対応する領域と、第３画像領域１９１と対応する領域を除外することで求まる。よって、残存領域Ａと対応する位置は、第１画像領域１８１と対応する領域の位置と、第３画像領域１９１と対応する領域の位置に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　撮像素子として、カラーイメージセンサ又はモノクロイメージセンサを用いることができる。上述のように、第３構造の蛍光像を形成する光は波長λ３の蛍光で、第１構造の蛍光像を形成する光は波長λ１の蛍光である。波長λ３は波長λ１と異なるので、第３構造の蛍光像の色と第１構造の蛍光像の色は異なる。

　撮像素子としてカラーイメージセンサを用いた場合、第３構造の蛍光像と第１構造の蛍光像は色で区別することができる。よって、処理対象画像の第３画像領域に対応する位置は、色情報に基づいて求めることができる。

　撮像素子としてモノクロメージセンサを用いた場合、第３構造の蛍光像と第１構造の蛍光像は色で区別することができない。上述のように、第３画像領域は光学フィルタＦλ3を透過した光に対応する画像領域で、第１画像領域は光学フィルタＦλ1を透過した光に対応する画像領域である。光学フィルタＦλ3の色は、光学フィルタＦλ1の色と異なる。この場合、第３構造の蛍光像と第１構造の蛍光像は、光学フィルタの色で区別することができる。よって、処理対象画像の第３画像領域に対応する位置は、色情報に基づいて求めることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、入力処理は、標本を取り囲む媒体の屈折率を示す第４屈折率情報をメモリから入力し、屈折率分布生成処理は、標本と媒体との境界を特定する特定処理を含み、設定処理は、第４屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第４画像領域に対応する位置に設定する第３設定処理を含むことが好ましい。第４画像領域は、媒体に対応する画像領域である。

　図１４は、処理対象画像を示す図である。図１４（ａ）は、第１画像領域を示す図である。図１４（ｂ）は、第４画像領域を示す図である。

　標本は、第１構造と、第２構造と、を有する。標本は、媒体、例えば培養液で囲まれている。第１構造は、蛍光色素で染色されている。第２構造と媒体は、蛍光色素で染色されていない。

　第１構造は蛍光色素で染色されているので、第１構造の蛍光像が形成される。第１構造の蛍光像は、波長λ１の蛍光で形成されている。第２構造と媒体は蛍光色素で染色されていないので、第２構造の蛍光像と媒体の蛍光像は形成されない。

　図１２（ａ）に示す処理対象画像２００は、標本の光学像の画像である。処理対象画像２００は、光学フィルタＦλ1を介して取得された画像である。処理対象画像２００は、第１画像領域２０１と、画像領域２０２と、を有する。

　第１画像領域２０１は、光学フィルタＦλ1を透過した光に対応する画像領域である。第１構造の蛍光像を形成する光は波長λ１の蛍光なので、光学フィルタＦλ1を透過する。よって、第１画像領域２０１は、第１構造に対応する画像領域である。処理対象画像２００には、第１構造の画像が複数含まれているので、処理対象画像２００は、複数の第１画像領域２０１を有する。

　画像領域２０２は、光学フィルタＦλ1を透過しなかった光に対応する画像領域である。構造群Ａの蛍光像と媒体の蛍光像は形成されないので、光学フィルタＦλ1を透過する光が存在しない。よって、画像領域２０２は、構造群Ａと媒体に対応する画像領域である。構造群Ａと媒体は第１構造と異なるので、画像領域２０２は第１画像領域２０１と異なる。

　図１２（ｂ）に示す処理対象画像２１０は、媒体の光学像の画像である。図１２（ｂ）では、見易さのために、２つの領域が２値化されている。媒体の光学像は、例えば、明視野画像から推定することができる。

　処理対象画像２１０は、第４画像領域２１１と、画像領域２１２と、を有する。第４画像領域２１１は、媒体に対応する画像領域である。画像領域２１２は、標本に対応する画像領域である。画像領域２１２の外縁は、標本全体の概略形状を表していると見なすことができる。

　図１５は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。図３に示す処理と同じ処理については、説明を省略する。

　ステップＳ１００では、入力処理が実行される。ステップＳ１００は、ステップＳ１０１と、ステップＳ１０２と、ステップＳ１０３と、ステップＳ１０５と、を有する。ステップＳ１０５では、第４屈折率情報がメモリから入力される。第４屈折率情報は、標本を取り囲む媒体の屈折率を示す情報である。ステップＳ１００が終了すると、ステップＳ１３０が実行される。

　ステップＳ１３０では、特定処理が実行される。特定処理では、標本と媒体との境界が特定される。ステップＳ１３０が終了すると、ステップＳ２００が実行される。

　ステップＳ２００では、設定処理が実行される。設定処理では、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率が設定される。ステップＳ２００は、ステップＳ２０１と、ステップＳ２０２と、ステップＳ２０５と、を有する。

　ステップＳ２０５では、第４設定処理が実行される。第４設定処理では、第４屈折率情報に基づく屈折率が、処理対象画像の第４画像領域に対応する位置に設定される。

　処理対象画像２００では、単位画素の信号強度として、ゼロよりも大きい信号強度が用いられている。第１画像領域２０１を形成する単位画素では、信号強度はゼロよりも大きい。画像領域２０２は、第１画像領域２０１を除いた領域である。よって、画像領域２０２を形成する単位画素では、信号強度はゼロである。

　第１画像領域２０１は所定の集合体で示される領域なので、第１画像領域２０１の位置は所定の集合体の位置から求まる。画像領域２０２は第１画像領域２０１を除いた領域なので、第１画像領域２０１の位置が求まれば画像領域２０２の位置が求まる。

　第４画像領域２１１は標本と媒体との境界の外側の領域なので、第４画像領域２１１の位置は境界の位置から求まる。画像領域２１２は第４画像領域２１１を除いた領域なので、第４画像領域２１１の位置が求まれば画像領域２１２の位置が求まる。

　第１設定処理、第２設定処理及び第４設定処理では、屈折率が設定される。処理対象画像は、標本の光学像の画像である。標本の光学像の画像は明るさの情報で形成された画像なので、屈折率の設定は、例えば、屈折率分布画像で行えば良い。

　屈折率分布画像は屈折率で表された画像なので、第１屈折率情報に基づく屈折率、第２屈折率情報に基づく屈折率及び第４屈折率情報に基づく屈折率を設定することができる。屈折率を設定するためには、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域及び第４屈折率情報に基づく屈折率を設定する領域が必要である。

　第１屈折率情報は、第１構造の屈折率を示す情報である。第１構造に対応する画像領域は、第１画像領域２０１である。第１屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像において、第１画像領域２０１と対応する領域を求めれば良い。

　第４屈折率情報は、媒体の屈折率を示す情報である。媒体に対応する画像領域は、第４画像領域２１１である。第４屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像において、第４画像領域２１１と対応する領域を求めれば良い。

　第２屈折率情報は、第２構造の屈折率を示す情報である。第２構造は、構造群Ａに含まれている。構造群Ａを含む画像領域は画像領域２０２である。ただし、画像領域２０２において、構造群Ａに対応する画像領域と媒体に対応する画像領域を区別することができない。

　媒体に対応する画像領域は、第４画像領域２１１である。第１構造に対応する画像領域は、第１画像領域２０１である。よって、第２構造を含む画像領域を求めるには、画像領域２０２から第１画像領域２０１と第４画像領域２１１除けば良い。除外によって残った領域（以下、「残存領域Ｂ」という）は、第２構造に対応する画像領域を含んでいる。第２屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、屈折率分布画像において、残存領域Ｂと対応する領域を求めれば良い。

　屈折率分布画像に屈折率情報に基づく屈折率を設定するためには、第１画像領域２０１と対応する領域の位置、残存領域Ｂと対応する領域の位置及び第４画像領域２１１と対応する領域の位置を求める必要がある。

　第１画像領域２０１の位置は、処理対象画像２００の単位画素の信号強度に基づいて求まる。よって、第１画像領域２０１と対応する領域の位置は、処理対象画像２００の単位画素の信号強度に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第１屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　第４画像領域２１１の位置は、処理対象画像２１０における標本と媒体との境界に基づいて求まる。よって、第４画像領域２１１と対応する領域の位置は、処理対象画像２１０における標本と媒体との境界に基づいて求めれば良い。このようにして求めた位置に、第４屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　残存領域Ｂと対応する領域は、屈折率分布画像において、第１画像領域２０１と対応する領域と、第４画像領域２１１と対応する領域を除外することで求まる。よって、残存領域Ｂと対応する位置は、第１画像領域２０１と対応する領域の位置と、第４画像領域２１１と対応する領域の位置から求まる。このようにして求めた位置に、第２屈折率情報に基づく屈折率を設定すれば良い。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第１屈折率情報と第２屈折率情報は、細胞の組成構造に関する屈折率情報であることが好ましい。

　標本の屈折率分布の精度を、向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第１屈折率情報は、細胞核の屈折率情報であり、第２屈折率情報は、細胞膜の屈折率情報ある

　標本の屈折率分布の精度を、向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第３屈折率情報は、細胞接着分子の屈折率情報であることが好ましい。

　標本の屈折率分布の精度を、向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第４屈折率情報は、細胞培養液の屈折率情報あることが好ましい。

　標本の屈折率分布の精度を、向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、プロセッサは、処理対象画像に対応する処理後画像を生成する画像生成処理を実行することが好ましい。画像生成処理は、処理対象画像を、複数の小画像領域に分割する分割処理と、処理対象画像の屈折率分布を用い、小画像領域毎に点像強度分布を算出する点像強度分布算出処理と、小画像領域毎の点像強度分布を用い、小画像領域毎に小画像を生成する小画像生成処理と、小画像領域毎の小画像を合成し、処理後画像を生成する合成処理と、を含むことが好ましい。

　また、本実施形態の屈折率分布生成装置では、点像強度分布算出処理は、小画像領域毎に、小画像領域を起点に処理対象画像上を波面が伝播する範囲内に位置する第５画像領域に対応する位置に設定された屈折率分布を用いて、点像強度分布を算出し、第５画像領域は、小画像領域毎に、小画像領域を、所定方向に延長した第６画像領域の範囲外にある画像領域を含むことが好ましい。所定方向は、算出処理でモデル化する観察光学系の光軸方向のうち、標本から観察光学系に向かう方向である。

　図３（ａ）における処理対象画像５０は、ＸＺ断面の画像である。処理対象画像５０では、画像の右端は標本の上面の画像を表し、画像の左端は標本の底面の画像を表している。画像の右端から画像の左端に向かって、標本の深さが深くなる。

　第１画像領域５１は、複数の細胞核に対応する画像領域を表している。細胞核の形状が球の場合、ＸＺ断面の形状は円である。よって、本来、細胞核のＸＺ断面の形状は、上面からの深さに関係なく円である。しかしながら、実際には、第１画像領域５１の形状は、上面からの深さが深くなるほど円からの変形が大きくなっている。

　このように、処理対象画像５０では、第１画像領域５１の全てで、変形、鮮鋭度の低下及び明るさの低下が生じている。変形、鮮鋭度の低下及び明るさの低下を画質の劣化とすると、処理対象画像５０では、画質の劣化が生じている。

　光学像の画像は、光学像の撮影によって得られる。光学像の画像で画質の劣化が生じているということは、光学像で劣化が生じているということである。

　標本が点光源の場合、光学像は点像であることが望ましい。点像が形成されるためには、光学系が無収差の光学系（以下、「理想光学系」という）で、且つ点光源から出た光の全てが光学系に入射していることが必要である。

　しかしながら、光学系の大きさは有限であるため、点光源から出た光の全てを光学系に入射させることはできない。この場合、光学像は回折の影響を受ける。その結果、光学系が理想光学系であっても点像は形成されず、広がりを持つ像が形成される。広がりを持つ像は、点像強度分布と呼ばれる。

　光学像は、点像強度分布を用いて以下の式（１）で表される。
　Ｉ＝Ｏ＊ＰＳＦ　　　（１）
　ここで、
　Ｉは光学像、
　Ｏは標本、
　ＰＳＦは点像強度分布、
　＊はコンボリューション、
である。

　点像強度分布を光学的なフィルタと見なすと、式（１）は、光学像が点像強度分布というフィルタを介して得られること表している。光学像で劣化が生じているということは、フィルタ、すなわち、点像強度分布が、変形、鮮鋭度の低下、及び明るさの低下を生じる特性（以下、「劣化特性」とする）を持っているということになる。

　周波数空間では、式（１）は以下の式（２）で表される。
　ＦＩ＝ＦＯ×ＯＴＦ　　　（２）
　ここで、
　ＦＩは光学像のフーリエ変換、
　ＦＯは標本のフーリエ変換、
　ＯＴＦは光学伝達関数、
である。

　ＯＴＦは、点像強度分布のフーリエ変換である。点像強度分布が劣化特性を持っている場合、ＯＴＦも劣化特性を持つ。

　式（２）を変形すると、式（２）は以下の式（３）で表される。
　ＦＯ＝ＦＩ／ＯＴＦ　　　（３）

　ＦＩとＯＴＦを求めることができれば、ＦＯを求めることができる。そして、ＦＯを逆フーリエ変換することで、Ｏを求めることができる。Ｏは標本である。この演算は、デコンボリューションとよばれる。

　処理対象画像５０は、細胞核の光学像の画像である。処理対象画像５０では、細胞核だけが画像化されている。そのため、処理対象画像５０とＯＴＦの画像を用いてデコンボリューションを行うと、細胞核の画像だけが求まる。

　標本は細胞塊なので、複数の細胞質と複数の細胞核を有する。しかしながら、処理対象画像５０では、デコンボリューションを行っても、細胞核の画像だけしか求まらない。細胞質の画像は求まらないので、標本が求まったとは言い難い。デコンボリューションを行うことで標本が求まるが、標本が求まるか否かは、光学像の画像に依存する。

　画像で考えると、式（１）は、光学像の画像が点像強度分布というフィルタを介して得られた画像であること表している。点像強度分布が劣化特性を持っている場合、Ｉは画質が劣化した光学像の画像と見なすことができ、Ｏは画質が劣化する前の光学像の画像と見なすことができる。

　この場合、式（３）は、画質が劣化した光学像の画像から、画質が劣化する前の光学像の画像が生成されること表している。以下、画質が劣化した光学像の画像を「劣化画像」という。また、画質が劣化する前の光学像の画像は、画質が劣化した画像において、画像の回復が行われたということができる。よって、画質が劣化する前の光学像の画像を「回復画像」という。

　回復画像を生成するためには、点像強度分布を求める必要がある。標本の外側の屈折率をｎ１とし、標本の内側の屈折率をｎ２とする。

　理想形状を、理想光学系の点像強度分布の形状とする。理想形状では、合焦面と理想光学系の間の屈折率が、予め決められた屈折率と一致している。

　標本を合焦面から遠ざけた状態から、標本を光学系に向かって移動させる。光学系は動かないので、標本の上面が合焦面に到達する。この状態（以下、「第１状態」という）では、合焦面と光学系の間には、屈折率がｎ１の空間だけが存在している。合焦面に点光源を配置すると、第１状態の点像強度分布が得られる。

　第１状態では、合焦面と光学系の間の屈折率はｎ１である。予め決められた屈折率をｎ１とすると、第１状態の点像強度分布は、予め決められた屈折率だけに基づいて得られている。よって、第１状態の点像強度分布の形状は、理想形状と同じである。

　更に標本を移動させると、合焦面が標本の内部に到達する。この状態（以下、「第２状態」という）では、合焦面と光学系の間には、屈折率がｎ１の空間と屈折率がｎ２の空間が位置している。合焦面に点光源を配置すると、第２状態の点像強度分布が得られる。

　第２状態では、合焦面と光学系の間の屈折率は、ｎ１とｎ２で決まる。予め決められた屈折率はｎ１なので、ｎ２は予め決められた屈折率ではない。この場合、第２状態の点像強度分布は、予め決められた屈折率と予め決められていない屈折率に基づいて得られている。よって、第２状態の点像強度分布の形状は、理想形状と異なる。

　このように、点像強度分布の形状は、屈折率がｎ２の空間の広さに応じて変化する。よって、点像強度分布の算出では、標本における屈折率分布を適切に考慮しなくてはならない。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、処理対象画像は劣化画像なので、処理対象画像から回復画像を生成できれば良い。回復画像では、第１画像領域の形状は、上面からの深さに関係なく同じである。よって、より正確に屈折率分布を生成することができる。

　回復画像を生成するためには、点像強度分布を求める必要がある。点像強度分布の算出では、標本における屈折率分布を適切に考慮しなくてはならない。回復画像を生成する処理について説明する。回復画像を生成する処理の説明では、回復画像を標本画像という。また、回復画像は、画像回復が行われた後の画像（処理後画像）である。

　回復画像を生成する処理は、プロセッサ３で行われる。プロセッサ３で行われる処理について説明する。プロセッサ３で行われる処理では、第１画像が用いられる。第１画像は、処理対象画像である。

　図１６は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。図１７は、標本、光学像、及び第１画像を示す図である。図１７（ａ）は、標本と光学像を立体的に示す図である。図１７（ｂ）は、標本のＸＺ断面を示す図である。図１７（ｃ）は、第１画像を示す図である。図１７（ｄ）は、標本のＸＺ断面と第１画像を示す図である。図２（ａ）と同じ構成については同じ番号を付し、説明は省略する。

　第１画像は、ＸＹ画像群から生成される。ＸＹ画像群は、複数の光学像から得られる。図１７（ａ）に示すように、標本２２０を動かさずに、観察光学系２２１を光軸２２２に沿って移動させると、複数の光学像が形成される。

　位置Ｚ1では、標本ＯZ1の光学像ＩZ1が形成される。位置Ｚ7では、標本ＯZ7の光学像ＩZ7が形成される。光学像ＩZ1から光学像ＩZ7までの光学像で、光学像２３０が形成される。光学像２３０を撮影することで、ＸＹ画像群を取得することができる。

　ＸＹ画像群から、ＸＹ画像、ＸＺ画像及びＹＺ画像を生成することができる。ＸＹ画像、ＸＺ画像及びＹＺ画像は、いずれも第１画像として用いることができる。第１画像として、ＸＺ画像がメモリに保存されているとする。

　ステップＳ３００では、第１取得処理を実行する。第１取得処理では、メモリから第１画像を取得する。

　第１画像は、標本のＸＺ断面における光学像の画像である。図１７（ｂ）には、標本２４０のＸＺ断面が示されている。標本２４０は細胞塊である。細胞塊は、複数の細胞で形成されている。標本２４０の各細胞は、細胞質２４１と、細胞核２４２と、を有する。

　図１７（ｃ）は、メモリから取得された第１画像を示している。第１画像２５０は蛍光像の画像である。標本２４０では、細胞核２４２だけが蛍光で染色されている。この場合、細胞核２４２の光学像だけが形成される。よって、第１画像２５０は、細胞核の画像２５１だけを有する。

　第１画像２５０は光学像の画像なので、第１画像２５０は劣化画像である。細胞核の形状を円とすると、細胞核の画像２５１では、形状は楕円になっている。テップＳ３００が終了すると、ステップＳ３１０が実行される。

　ステップＳ３１０では、分割処理を実行する。分割処理では、取得した第１画像を複数のエリアに分割する。図１７（ｄ）に示すように、第１画像２５０は、Ｘ軸方向とＺ軸方向の両方で、１１のエリアに分割されている。各エリアが、小画像領域である。

　図１７（ｄ）では、標本２４０と第１画像２５０の対応関係を示すために、便宜的に観察光学系と光線を図示している。観察光学系２２１’は仮想光学系で、光学的な仕様は観察光学系２２１と同じである。

　光学的な結像では、標本の光学像の上下は、標本の上下と逆になる。第１画像２５０は画像なので、第１画像２５０の生成時に上下を逆にすることができる。よって、図１７（ｄ）では、標本２４０の上下と第１画像２５０の上下は一致している。

　エリア２５２の位置は、位置ＯＰ1と対応している。エリア２５３の位置は、位置ＯＰ2と対応している。ステップＳ３１０が終了すると、ステップＳ３２０が実行される。

　ステップＳ３２０では、第２取得処理を実行する。第２取得処理では、メモリから、標本の屈折率分布を取得する。屈折率分布の取得については後述する。ステップＳ３２０が終了すると、ステップＳ３３０が実行される。

　ステップＳ３３０では、算出処理を実行する。算出処理は、点像強度分布算出処理である。算出処理では、取得した屈折率分布を用いて、分割したエリアそれぞれについて点像強度分布を算出する。具体的には、第１エリアの点像強度分布を、エリア群に含まれる各エリアの屈折率分布を用いて算出する。よって、第１エリアとエリア群を決定する必要がある。

　図１８は、第１画像、屈折率画像、第１エリア及びエリア群を示す図である。図１８（ａ）は、第１画像、屈折率画像及び第１エリアを示す図である。図１８（ｂ）は、エリア群の第１例を示す図である。図１８（ｃ）は、エリア群の第２例を示す図である。

　第１エリアは、点像強度分布を算出する対象のエリアである。ステップＳ３１０では、第１画像２５０を複数のエリアに分割している。よって、第１エリアとエリア群は、第１画像２５０におけるエリアで決まる。

　ただし、第１画像２５０は、標本の光学像の画像である。標本の光学像の画像は、明るさの情報を有するが、屈折率分布の情報は有していない。点像強度分布はエリア群の屈折率分布を用いて算出するので、第１画像２５０は点像強度分布の算出に適さない。第１画像２５０では、第１エリアは決定できるが、エリア群は決定できない。

　屈折率分布は、画像で表すことができる。この場合、標本の屈折率分布は、複数の分布画像（以下、「分布画像群」という）で表すことができる。分布画像群は、標本の屈折率分布を表している。よって、分布画像群から第１画像に対応する画像（以下、「屈折率画像」という）を取得する。点像強度分布は屈折率分布を用いて算出される。屈折率画像は屈折率分布の画像なので、屈折率画像は点像強度分布の算出に適している。

　屈折率画像はメモリ２に保存しておき、算出処理の実行時にメモリ２から屈折率画像を読み出せば良い。第１画像はＸＺ画像なので、屈折率画像はＸＺ断面の画像である。

　第１画像２５０は、複数のエリアに分割されている。よって、図１８（ａ）に示すように、屈折率画像２６０も複数のエリアに分割されている。屈折率画像２６０は、Ｘ軸方向とＺ軸方向の両方で、１１のエリアに分割されている。見易さのために、屈折率画像２６０では、細胞核だけが図示されている。

　図１７（ｄ）と同じように、屈折率画像２６０の上下と第１画像２５０の上下は一致している。また、屈折率画像２６０と第１画像２５０の対応関係を示すために、便宜的に観察光学系２２１’と光線を図示している。

　屈折率画像２６０において、エリア２５２に対応するエリアは、エリア２６１である。エリア２５３に対応するエリアは、エリア２６２である。エリア２５４に対応するエリアは、エリア２６３である。

　上述のように、屈折率画像２６０は、点像強度分布の算出に適している。よって、屈折率画像２６０で、第１エリアとエリア群を決定する。

　エリア群の第１例について説明する。図１８（ｂ）には、エリア２６１、観察光学系２２１’、光線２７０及び観察光学系の光軸２７１が示されている。画像から光線が放射されることはないので、光線２７０は仮想的な光線である。

　第１例では、第１画像２５０における第１エリアは、エリア２５２である。エリア２５２に対応するエリアは、屈折率画像２６０ではエリア２６１である。よって、屈折率画像２６０では、エリア２６１が第１エリアである。

　エリア群と所定方向は、次のように規定されている。エリア群は、第１エリアを起点に、光線が所定方向に放射する範囲の内側にある複数のエリアで構成され、所定方向に第１エリアを延長した範囲の外側にあるエリアを含む。第１画像における所定方向は、仮想観察光学系の光軸方向のうち観察光学系が存在する方向である。

　上述のように、屈折率画像２６０で、第１エリアとエリア群を決定する。そこで、上記の規定において、第１画像を屈折率画像に置き換える。この場合、エリア群と所定方向は、次のように規定される。

　エリア群は、屈折率画像において、第１エリアを起点に、光線が所定方向に放射する範囲の内側にある複数のエリアで構成され、所定方向に第１エリアを延長した範囲の外側にあるエリアを含む。屈折率画像の所定方向は、観察光学系の光軸方向のうち仮想観察光学系が存在する方向である。

　屈折率画像２６０において、観察光学系２２１’に近い側を標本の上面側とし、観察光学系２２１’から遠い側を標本の底面側とする。エリア２６１は、上面２６０ａにおいて光軸２７１と交差する場所に位置している。エリア２６１から光線２７０が放射される。エリア２６１から放射された光線２７０は、観察光学系２２１’に入射する。

　光線２７０は、観察光学系２２１’に入射する光である。観察光学系２２１’に入射する光は、観察光学系２２１’の物体側開口数で決まる。上述のように、標本画像生成装置１では、メモリ２に光学情報が保存されている。

　光学情報は、対物レンズの開口数の情報を有する。対物レンズの開口数は、観察光学系２２１’の物体側開口数と見なせる。よって、対物レンズの開口数から、光線２７０を特定することができる。

　図１８（ｂ）には、所定方向２７２と所定外方向２７３が図示されている。所定方向２７２と所定外方向２７３は、観察光学系２２１’の光軸方向である。観察光学系２２１’の光軸方向のうち、所定方向２７２には観察光学系２２１’が位置しているが、所定外方向２７３には観察光学系２２１’は位置していない。

　２つの光線２７０は、エリア２６１から放射される放射光の光線である。２つの光線２７０で挟まれた範囲の内側には、屈折率画像２６０のエリアは位置していない。よって、エリア２６１の位置では、エリア群におけるエリアの数はゼロである。

　エリア群の第２例について説明する。図１８（ｃ）には、エリア２６３、中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６が示されている。図１８（ｂ）と同じ構成については同じ番号を付し、説明は省略する。エリア群が、第５画像領域である。中央エリアが、第６画像領域である。周辺エリアが、第６画像領域の範囲外にある画像領域である。

　第２例では、第１画像２５０における第１エリアは、エリア２５４である。エリア２５４に対応するエリアは、屈折率画像２６０ではエリア２６３である。よって、屈折率画像２６０では、エリア２６３が第１エリアである。

　エリア２６３は、底面２６０ｂにおいて光軸２７１と交差する場所に位置している。エリア２６３から光線２７０と光線２７４が放射される。エリア２６３から放射された光線２７０と光線２７４は、観察光学系２２１’に入射する。光線２７４は仮想的な光線である。

　２つの光線２７０と２つの光線２７４は、エリア２６３から放射される光線である。標本における光の散乱が非常に小さい場合、エリア２６３から放射される光線は、２つの光線２７０で表される。２つの光線２７０で挟まれた範囲の内側には、中心エリア２６４と周辺エリア２６５が位置している。中心エリア２６４と周辺エリア２６５で、エリア群が形成されている。光線２７０と交差するエリアは、エリア群に含まれていると見なす。

　中心エリア２６４と周辺エリア２６５は、各々、複数のエリアで構成されている。よって、エリア群は、複数のエリアで構成されている。

　エリア群では、中心エリア２６４は、所定方向２７２に向かってエリア２６３を延長した範囲に位置している。周辺エリア２６５は、中心エリア２６４の外側に位置している。

　標本における光の散乱が非常に大きい場合、エリア２６３から放射される光線は、２つの光線２７４で表される。２つの光線２７４で挟まれた範囲の内側には、中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６が位置している。よって、エリア２６４、周周辺エリア２６５及び辺エリア２６６で、エリア群が形成されている。光線２７４と交差するエリアは、エリア群に含まれていると見なす。

　中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６は、各々、複数のエリアで構成されている。よって、エリア群は、複数のエリアで構成されている。

　図１９は、エリア群を示す図である。図１９（ａ）は、エリア群の第３例を示す図である。図１９（ｂ）は、エリア群の第４例を示す図である。

　第３例では、図１９（ａ）に示すように、エリア２６７が第１エリアである。エリア２６７は、上面と底面の間において光軸２７１と交差する場所に位置している。

　標本における光の散乱が非常に小さい場合、エリア２６７から放射される光線は、２つの光線２７０で表される。２つの光線２７０で挟まれた範囲の内側には、中心エリア２６４と周辺エリア２６５が位置している。中心エリア２６４と周辺エリア２６５で、エリア群が形成されている。第３例と第２例を比べると、第３例の方がエリア群におけるエリアの数が少ない。

　標本における光の散乱が非常に大きい場合、エリア２６７から放射される光線は、２つの光線２７４で表される。２つの光線２７４で挟まれた範囲の内側には、中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６が位置している。中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６で、エリア群が形成されている。

　第４例では、図１９（ｂ）に示すように、エリア２６８が第１エリアである。エリア２６８は、底面において光軸２７１から離れた場所に位置している。

　標本における光の散乱が非常に小さい場、合エリア２６８から放射される光線は、２つの光線２７０で表される。２つの光線２７０で挟まれた範囲の内側には、中心エリア２６４と周辺エリア２６５が位置している。中心エリア２６４と周辺エリア２６５で、エリア群が形成されている。第４例と第２例を比べると、第４例の方がエリア群におけるエリアの数が少ない。

　標本における光の散乱が非常に大きい場、合エリア２６８から放射される光線は、２つの光線２７４で表される。２つの光線２７４で挟まれた範囲の内側には、中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６が位置している。中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６で、エリア群が形成されている。

　第１例では、エリア群におけるエリアの数はゼロである。よって、演算処理では、エリア群に含まれる各エリアの屈折率分布は用いられない。点像強度分布は、屈折率画像２６０と観察光学系２２１’の間の空間の屈折率を用いて算出される。エリア群におけるエリアの数がゼロの場合の算出も、算出処理における算出に含まれるものとする。

　第２例、第３例及び第４例では、周辺エリア２６６の外側に位置するエリアは、エリア群に含まれない。よって、これらのエリアは、点像強度分布の算出に用いられない。しかしながら、これらのエリアを点像強度分布の算出に用いても良い。すなわち、第１エリアよりも所定方向２７２側に位置する全てのエリアをエリア群と見なして、点像強度分布を算出しても良い。

　第１エリアは、点像強度分布を算出する対象のエリアである。よって、第１エリアの対象となるエリアを変えていくことで、分割したエリアそれぞれについて、点像強度分布を算出することができる。

　算出処理では、第１エリアの点像強度分布を、エリア群に含まれる各エリアの屈折率分布を用いて算出する。第１画像２５０における第１エリアは、第２例ではエリア２５４である。屈折率画像２６０では、エリア２６３がエリア２５４に対応する。そして、屈折率画像２６０では、エリア群は、中心エリア２６４と周辺エリア２６５で構成されているか、又は中心エリア２６４、周辺エリア２６５及び周辺エリア２６６で構成されている。

　よって、中心エリア２６４を構成する各エリアの屈折率分布と、周辺エリア２６５を構成する各エリアの屈折率分布を用いて、エリア２６３の点像強度分布を算出するか、又は中心エリア２６４を構成する各エリアの屈折率分布、周辺エリア２６５を構成する各エリアの屈折率分布及び周辺エリア２６６を構成する各エリアの屈折率分布を用いて、エリア２６３の点像強度分布を算出する。エリア２６３の点像強度分布を、第１画像２５０におけるエリア２５４の点像強度分布として扱えば良い。

　エリア２５４は、第１画像２５０における第１エリアである。第１画像２５０の各エリアは、標本の光学像の明るさの情報を既に有している。よって、第１画像２５０とは別に、点像強度分布を有する画像（以下、「ＰＳＦ画像」という）が生成される。

　図２０は、第１画像、屈折率画像及びＰＳＦ画像を示す図である。図２０（ａ）は、第１画像と屈折率画像を示す図である。図２０（ｂ）は、屈折率画像とＰＳＦ画像を示す図である。図２０（ａ）は、図１８（ａ）と同じ図であるので、説明は省略する。

　第１画像２５０は、複数のエリアに分割されている。よって、図２０（ｂ）に示すように、ＰＳＦ画像２８０も複数のエリアに分割されている。ＰＳＦ画像２８０は、Ｘ軸方向とＺ軸方向の両方で、１１のエリアに分割されている。

　図２０（ａ）と図２０（ｂ）との比較からわかるように、ＰＳＦ画像２８０において、エリア２８１に対応するエリアは、エリア２５２である。エリア２８２に対応するエリアは、エリア２５３である。エリア２８３に対応するエリアは、エリア２５４である。よって、ＰＳＦ画像２８０の各エリアは、第１画像２５０の第１エリアに対応するエリアの点像強度分布を有している。図２０（ｂ）では、一部のエリアのみ、点像強度分布が図示されている。

　図１６に戻って説明する。ステップＳ３３０が終了すると、ステップＳ３４０が実行される。

　ステップＳ３４０では、第１生成処理を実行する。第１生成処理は、小画像生成処理である。第１生成処理では、エリアそれぞれについて算出した点像強度分布を用いて、エリアそれぞれに対応する第２画像を生成する。第２画像が、小画像である。

　図２１は、第１画像、第２画像及び第３画像を示す図である。図２１（ａ）は、第１画像と第２画像を示す図である。図２１（ｂ）は、第１画像と第３画像を示す図である。

　図２１（ａ）には、第１画像の一部のエリア、ＰＳＦ画像の一部のエリア及び第２画像群が示されている。

　エリアＤＥＧは、第１画像２５０の一部のエリアである。エリアＤＥＧは、エリアＤＥＧ１、エリアＤＥＧ２、エリアＤＥＧ３、エリアＤＥＧ４、エリアＤＥＧ５及びエリアＤＥＧ６で形成されている。

　エリアＰＳＦは、ＰＳＦ画像２８０の一部のエリアであって、エリアＤＥＧと対応するエリアである。エリアＰＳＦは、エリアＰＳＦ１、エリアＰＳＦ２、エリアＰＳＦ３、エリアＰＳＦ４、エリアＰＳＦ５及びエリアＰＳＦ６で形成されている。

　第２画像群ＲＥＣは、エリアＤＥＧとエリアＰＳＦに対応するエリアの画像である。第２画像群ＲＥＣは、第２画像ＲＥＣ１、第２画像ＲＥＣ２、第２画像ＲＥＣ３、第２画像ＲＥＣ４、第２画像ＲＥＣ５及び第２画像ＲＥＣ６で形成されている。

　エリアＤＥＧ１の画像は、第１画像である。エリアＰＳＦ１の画像は、点像強度分布である。エリアＤＥＧ１の画像とエリアＰＳＦ１の画像から、第２画像ＲＥＣ１が生成される。

　エリアＤＥＧでは、細胞核の形状は楕円である。第２画像では、細胞核の形状は円である。よって、第１生成処理では、劣化画像から回復画像が生成される。ステップＳ３４０が終了すると、ステップＳ３５０が実行される。

　第２画像の生成では、エリアＤＥＧの各エリアの画像に対してマスク処理を施すと良い。マスク処理としては、例えば、画像の周辺部をぼかす処理がある。

　ステップＳ３５０では、第３画像を生成する。第３画像を生成する処理は、合成処理である。第３画像は、第１画像に対応する画像である。第３画像の生成では、エリアそれぞれに対応する第２画像を合成する。第３画像が、処理後画像である。

　図２１（ｂ）には、第1画像２５０と第３画像２９０が示されている。第３画像２９０は、第２画像を合成することで生成される。第２画像は第１画像２５０に基づいて生成され、第３画像は第２画像に基づいて生成される。よって、第３画像２９０は、第１画像２５０に対応する画像である。

　第１画像２５０では、細胞核の形状は楕円である。第３画像２９０では、細胞核の形状は円である。よって、標本画像生成装置１では、劣化画像から高い画質の回復画像を生成することができる。

　第２画像の合成では、重みづけを行うと良い。隣接する２つの第２画像では、２つの画像の境界で、一方の第２画像からの影響が半分となるようにすれば良い。

　図２２は、第１画像と第３画像を示す図である。図２２（ａ）は、第１画像を示す図である。図２２（ｂ）は、第３画像を示す図である。

　画像の右端は標本の上面の画像を表し、画像の左端は標本の底面の画像を表している。標本の上面から底面の全ての範囲で、画質は第１画像よりも第３画像の方が高い。

　上述のように、点像強度分布の算出では、中心エリアの屈折率分布だけでなく、周辺エリアの屈折率分布が用いられている。よって、中心エリアの屈折率分布だけを用いる回復技術と比べると、高い正確さで点像強度分布を算出することができる。その結果、高い正確さで画像を回復することができる。

　図１８（ｃ）で説明したように、エリア群は、第１エリアを起点に放射する光の範囲で決まる。第１エリアから射出された光はエリア群を通過して、観察光学系に入射する。そして、観察光学系から射出された光によって点像強度分布が得られる。

　第１エリアを起点に放射する光は、第１エリアに点光源を設定することで得られる。点光源から、点光源を波源とする波面が射出される。この波面を第１波面とすると、第１波面を用いて、第１エリアの点像強度分布を算出することができる。

　具体的には、第１波面と、エリア群に含まれる各エリアに対応する屈折率分布を用いて、第２波面を算出し、算出した第２波面を用いて、第３波面に対応する強度分布を算出し、算出した強度分布を用いて、第１エリアの点像強度分布を算出する。第２波面は、所定方向に標本を伝播した波面であり、第３波面は、仮想観察光学系の合焦面の位置の波面である。

　図２３は、波面の伝搬を示す図である。図１８（ｃ）と同じ構成については同じ番号を付し、説明は省略する。

　点像強度分布の算出には、屈折率分布が用いられる。よって、屈折率画像２６０を用いて説明する。屈折率画像２６０では、エリア２６３が第１エリアに対応する。よって、エリア２６３が合焦面ＦＰに位置している。また、エリア２６３に点光源３００が設定されている。

　点光源３００から、第１波面ＷＦ1が射出される。第１波面ＷＦ1は、エリア２６３から屈折率画像２６０の上面３０１に向かって伝搬する。上面３０１は、標本の外縁である。上面３０１側には、観察光学系３０２が位置している。よって、第１波面ＷＦ1は、所定方向に伝搬する。

　波面の伝搬の計算は、シミュレーションで求めることができる。観察光学系３０２は仮想光学系で、例えば、対物レンズ３０３と結像レンズ３０４で形成されている。観察光学系３０２の光学的な仕様は、観察光学系２２１と同じである。光学的な仕様、例えば、倍率と開口数は、各種情報に基づいて取得することができる。

　第１波面ＷＦ1はエリア群を伝搬し、上面３０１に到達する。上面３０１から、第２波面ＷＦ2が出射する。第２波面ＷＦ2は、エリア群を伝搬した後の波面である。エリア群は、中心エリア２６４と周辺エリア２６５で形成されている。よって、第２波面ＷＦ2は、エリア群に含まれる各エリアの屈折率分布を用いて算出することができる。

　観察光学系３０２では、合焦面ＦＰと像面ＩＰが共役である。像面ＩＰにおける点像強度分布３０５を求めるためには、合焦面ＦＰにおける波面が必要である。第２波面ＷＦ2は、上面３０１に位置している。第２波面ＷＦ2を合焦面ＦＰまで伝搬させることで、合焦面ＦＰにおける波面として第３波面ＷＦ3を得ることができる。

　結像光学系３０２は、フーリエ光学系を形成している。第３波面ＷＦ3の結像面に対応する点像強度分布３０５は、結像光学系３０２の瞳関数を用いて算出することができる。算出式を以下に示す。算出式において、ＷＦ3は第３波面、Ｐは結像光学系１３２の瞳関数、Ｕ₁₃₅は像面における波面、Ｉ₁₃₅は像面における強度分布を表す。

　ビーム伝搬法では、物体モデルを複数の薄い層に置き換える。そして、光が各層を通過する際の波面変化を逐次計算して、物体モデルの像を計算する。ビーム伝搬法は、例えば、"High-resolution 3D refractive index microscopy of multiple-scattering samples from intensity images" Optica, Vol. 6, No. 9, pp.1211-1219（2019)に、開示されている。

　本実施形態の標本画像生成装置では、画像生成処理が実施されるため、処理対象画像が劣化画像であっても、高い正確さで画像を回復することができる。その結果、標本の屈折率分布の精度を、向上させることができる。

　図２３と図１８（ｃ）では、エリア群の広さが異なる。図２３における周辺エリア２６５の範囲は、図１８（ｃ）における周辺エリア２６５と周辺エリア２６６を足し合わせた範囲よりも広い。図２３では、第１エリアよりも所定方向側に位置する全てのエリアをエリア群と見なして、点像強度分布を算出している。

　点像強度分布３０５を正確に算出するためには、エリア群を構成するエリア全ての屈折率分布を全て用いることが好ましい。図２３では、エリア２６３が第１エリアなので、エリア２６３から上面３０１までの間に位置する全てのエリアの屈折率分布を用いている。第１エリアから標本の上面までの間に位置する全てのエリアの屈折率分布を用いると、点像強度分布をより正確に算出することができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、プロセッサは、処理後画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理と画像生成処理を実行することが好ましい。

　図２４は、屈折率画像、ＰＳＦ画像、第１画像（劣化画像）及び回復画像を示す図である。これらの画像は回復画像を生成する処理（以下、「回復処理」という）における画像である。

　画像群４００における各画像は、屈折率画像である。画像群４００は、屈折率画像４００a、屈折率画像４００b及び屈折率画像４００cを含む。画像群４１０における各画像は、ＰＳＦ画像である。画像群４１０は、ＰＳＦ画像４１０aと、ＰＳＦ画像４１０bと、を含む。

　画像群４２０における各画像は、第１画像である。画像群４２０は、第１画像４２０aと、第１画像４２０bと、を含む。画像群４３０における各画像は、回復画像である。画像群４３０は、回復画像４３０aと、回復画像４３０bと、を含む。

　画像群４００、画像群４１０、画像群４２０及び画像群４３０には、細胞核の画像が示されている。見易さのために、細胞核の数を少なくすると共に、形状を大きく描いている。各画像群の画像はＸＺ断面の画像である。また、画像の右端が標本の上面で、画像の左端が標本の底面である。

　屈折率画像４００aから、ＰＳＦ画像４１０aが得られる。第１画像４２０aとＰＳＦ画像４１０aから、回復画像４３０aが得られる。第１画像４２０aは劣化画像なので、回復処理を行うことで、劣化画像から回復画像４３０aが得られる。

　第１画像４２０aと回復画像４３０aを比較すると、回復画像４３０aでは、第１画像４２０aに比べて、上面から深くに位置する細胞核の外形が円近くなっている。

　回復画像４３０aから、細胞核の外形が抽出できる。抽出した外形に基づいて、第１画像４２０bと屈折率画像４００bが生成できる。

　屈折率画像４００bから、ＰＳＦ画像４１０bが得られる。第１画像４２０bとＰＳＦ画像４１０bから、回復画像４３０bが得られる。第１画像４２０bは劣化画像なので、回復処理を行うことで、劣化画像から回復画像４３０bが得られる。

　第１画像４２０bと回復画像４３０bを比較すると、回復画像４３０bでは、第１画像４２０bに比べて、上面から深くに位置する細胞核の外形が円近くなっている。

　回復画像４３０aから、細胞核の外形が抽出できる。抽出した外形に基づいて、屈折率画像４００cが生成できる。

　屈折率画像４００a、屈折率画像４００b及び屈折率画像４００cを比較すると、回復処理が行われるたびに、上面から深くに位置する細胞核の外形が円に近づいている。

　画像群４００における各画像は、屈折率画像である。屈折率画像は、分布画像群から生成される。分布画像群では、標本の屈折率分布が複数の画像で表されている。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、屈折率分布生成処理が行われる。屈折率分布生成処理では、屈折率分布画像が用いられる。屈折率分布画像は、屈折率で表される画像である。屈折率分布画像には、標本に基づく屈折率が設定される。

　このように、回復処理における屈折率画像と屈折率分布生成処理における屈折率分布画像は、共に標本の屈折率を表している。よって、画像群４００における各画像を屈折率分布画像と見なすと、本実施形態の屈折率分布生成装置は回復処理を備えているので、本実施形態の屈折率分布生成装置では、厚い標本であっても、屈折率分布の精度をより向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、入力処理は、第２標本を撮影した第２処理対象画像をメモリから入力し、プロセッサは、第１構造の屈折率を決定する屈折率決定処理を実行することが好ましい。そして、屈折率決定処理は、複数の第２処理対象画像から、第２標本の屈折率分布を算出する屈折率分布算出処理と、第２処理対象画像において、第１構造に対応する第７画像領域を特定する第２特定処理と、第２標本の屈折率分布を構成する屈折率のうち、第７画像領域に対応する屈折率を特定する第３特定処理と、を含み、入力処理は、屈折率決定処理で決定した第１構造の屈折率をメモリから入力することが好ましい。

　上述のように、屈折率分布生成装置１では、メモリ２に処理対象画像が保存されている。処理対象画像は、顕微鏡システム２０で取得することができる。顕微鏡システム２０では、第２処理対象画像を取得することができる。

　図２５は、プロセッサで行われる処理のフローチャートである。プロセッサ３では、屈折率決定処理が実行される。屈折率決定処理は、第１屈折率情報をメモリから入力する前に実行される。

　ステップＳ４００では、第２処理対象画像がメモリから入力される。第２処理対象画像は、第２標本の撮影によって取得した画像である。第２標本は、処理対象画像を取得したときの標本と同じである。

　第２処理対象画像は、処理対象画像と同じ観察方法で取得しても、処理対象画像と異なる観察方法で取得しても良い。第２処理対象画像として、蛍光画像、染色画像及び位相差画像を用いることができる。

　ステップＳ４１０では、屈折率決定処理が実行される。屈折率決定処理では、第１構造の屈折率が決定される。ステップＳ４１０は、ステップＳ４１１と、ステップＳ４１２と、ステップＳ４１３と、ステップＳ４１４と、を有する。

　ステップＳ４１１では、屈折率分布算出処理が実行される。屈折率分布算出処理では、複数の第２処理対象画像から、第２標本の屈折率分布が算出される。屈折率分布算出処理は、コンピュテーショナルイメージングによって行うことができる。

　コンピュテーショナルイメージングによる屈折率分布の推定について説明する。推定では、標本の光学像と推定標本の光学像が用いられる。推定標本の光学像は、仮想光学系を用いたシミュレーションによって取得することができる。標本は３次元物体なので、推定標本も３次元物体である。この場合、推定標本の光学像は、複数の推定ＸＹ画像（以下、「推定ＸＹ画像群」という）で表される。

　標本の屈折率分布は、上述の分布画像群で表すことができる。推定標本の屈折率分布は、複数の推定分布画像（以下、「推定分布画像群」という）で表すことができる。

　プロセッサ３では、コンピュテーショナルイメージングによって、推定分布画像群の推定が行われる。推定では、ＸＹ画像群と推定ＸＹ画像群との比較が行われる。具体的には、ＸＹ画像群と推定ＸＹ画像群との違いが小さくなるように、推定分布画像群における屈折率の値が変更される。

　２つの画像の違いは、数値で表すことができる。よって、この数値が閾値よりも小さくまで、２つの画像の比較と屈折率の値の変更を繰返す。そして、この数値が閾値よりも小さくなったときの推定分布画像群を、分布画像群とする。分布画像群は、標本の屈折率分布を表している。よって、標本の屈折率分布が求まる。ステップＳ４１１が終了すると、ステップＳ４１２が実行される。

　ステップＳ４１２では、第２特定処理が実行される。第２特定処理では、第２処理対象画像において、第１構造に対応する第７画像領域が特定される。ステップＳ４１２が終了すると、ステップＳ４１３が実行される。

　ステップＳ４１３では、第３特定処理が実行される。第３特定処理では、第２標本の屈折率分布を構成する屈折率のうち、第７画像領域に対応する屈折率が特定される。ステップＳ４１３が終了すると、ステップＳ４１４が実行される。

　ステップＳ４１４では、屈折率がメモリに入力される。この屈折率は、第７画像領域に対応する屈折率である。ステップＳ４１４が終了すると、ステップＳ１０２が実行される。

　上述のように、ステップＳ１０２では、第１屈折率情報がメモリから入力される。メモリには、第７画像領域に対応する屈折率が保存されている。第７画像領域に対応する屈折率は、屈折率決定処理で決定した第１構造の屈折率である。よって、屈折率決定処理で決定した第１構造の屈折率がメモリから入力される。

　第７画像領域の特定に用いられる処理対象画像は、第１画像領域の特定に用いられる処理対象画像と異なる。第７画像領域に対応する屈折率は、コンピュテーショナルイメージングによって推定した屈折率である。第７画像領域も第１画像領域も第１構造に対応する画像領域なので、第７画像領域に対応する屈折率は、第１画像領域に対応する屈折率として用いることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成装置では、第２標本の深さの最大は、50μm未満であり、標本の深さの最小は、50μm以上であることが好ましい。

　本実施形態の屈折率分布生成装システムは、標本の光学像を形成する観察光学系と、光学像を撮影する撮像素子と、請求項１に記載の屈折率分布生成装置と、を有する。

　屈折率分布生成システムによれば、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる。

　本実施形態の屈折率分布生成システムは、ハードウェアで構成されるプロセッサと、ハードウェアで構成されるメモリと、備え、プロセッサは、処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行し、屈折率分布生成処理は、処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含む。設定処理は、第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含む。第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、プロセッサは、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理を実行する。プロセッサは、ＡＩモデルを学習させる機械学習処理を実行し、機械学習処理は、複数のデータセットでＡＩモデルを学習させ、データセットは、処理対象画像と処理対象画像に対応するトレーニングデータを含み、トレーニングデータは、屈折率分布生成処理で生成した屈折率分布である。

　本実施形態の標本画像生成装置では、処理対象画像から、屈折率分布画像が生成される。処理対象画像は劣化画像で、屈折率分布画像は回復画像である。屈折率分布画像をトレーニングデータと見なすと、処理対象画像と屈折率分布画像は、機械学習のデータとして用いることができる。以下、処理対象画像を向上する前の画像とし、屈折率分布画像を向上した画像という。

　向上した画像は、教師あり機械学習（以下、「教師ありＭＬ」という）でトレーニングされたＡＩモデルを用いて生成することが可能である。

　ＡＩモデルは、トレーニング処理のデータ分析で見つかったパターンに基づいて推論処理を行うことで、明示的にプログラムを行わずに、コンピュータシステムにタスクを実行する機能を提供する。

　推論処理を実行するより前に、ＡＩモデルを継続的または定期的にトレーニング処理をすることができる。

　教師ありＭＬのＡＩモデルは、既存のサンプルデータとトレーニングデータでトレーニングし、新しいデータに関する予測を行うアルゴリズムが含まれる。トレーニングデータは、教師データともいう。

　このようなアルゴリズムは、データ駆動型の予測または結果として表される決定を行うために、サンプルデータとトレーニングデータからＡＩモデルを構築することによって動作する。

　教師ありＭＬは、トレーニング処理を実行するとき、サンプルデータとトレーニングデータを入力すると、入力と出力の関係を最も近似する関数を学習し、学習したＡＩモデルが推論処理を実行するとき、新しいデータ入力時に、同じ関数を実装して対応する出力を生成する。

　一般的に使用される教師ありＭＬアルゴリズムの例としては、ロジスティック回帰（ＬＲ）、ナイーブベイズ、ランダムフォレスト（ＲＦ）、ニューラルネットワーク（ＮＮ）、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）、マトリックスファクタリゼーション、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）などがある。

　本実施例のトレーニング処理は、教師ありＭＬの処理を実行することができる。トレーニング処理は、ＡＩモデルをトレーニング又は学習する。

　トレーニング処理を実行すると、ＡＩモデルの入力レイヤーに、十分な数のデータセットが入力され、ＡＩモデルを通じて、出力レイヤーに伝播する。

　図２６は、トレーニング処理を示す図である。データセットは、向上する前の画像と、向上した画像と、を含む。向上する前の画像は、サンプルデータである。向上した画像は、サンプルデータに対応するトレーニングデータ又は教師データである。図２６では、サンプルデータは、画像１、画像２等で示されている。向上した画像は、トレーニングデータ１、トレーニングデータ２等である。

　トレーニング処理では、サンプルデータから推定データを生成する最適なパラメータを、例えば、ロス関数を用いて探索し、更新する。入力されたサンプルデータに対して推定データを生成し、生成した推定データとトレーニングと差をロス関数で評価し、ロス関数の値が最も小さくなるようなパラメータを探索する。

　本実施例の推論処理は、トレーニングしたＡＩモデルに対して新たに推論したいデータが入力されると、推論データを出力する推論処理を実行することができる。

　推論処理を実行すると、ＡＩモデルの入力レイヤーに、向上する前の画像を入力し、ＡＩモデルを通じて、出力レイヤーに伝播する。

　推論処理を実行することで、向上する前の画像から向上した画像を生成することができる。

　図２７は、本実施形態の標本画像生成システムを示す図である。図２７（ａ）は、第１例の標本画像生成システムを示す図である。図２７（ｂ）は、第２例の標本画像生成システムを示す図である。図２７（ｃ）は、第３例の標本画像生成システムを示す図である。

　図２７（ａ）に示すように、第１例の標本画像生成システムでは、標本画像生成システム５００は、本実施形態の標本画像生成装置のみで構成されている。この場合、標本画像生成装置のプロセッサ３（以下、「第１のプロセッサ」という）では、トレーニング処理と推論処理を実行することができる。

　標本画像生成装置１は、第1のプロセッサと第２プロセッサを備えることができる。第２プロセッサは、第1のプロセッサと異なるプロセッサである。第２プロセッサで、トレーニング処理、推論処理を実行することができる。

　標本画像生成装置１は、第１のプロセッサ、第２プロセッサ及び第３プロセッサを備えることができる。第３プロセッサは、第１のプロセッサ及び第２プロセッサと異なるプロセッサである。第２プロセッサでトレーニング処理を実行し、第３プロセッサで推論処理を実行することができる。

　標本画像生成装置１のメモリ２は、トレーニング処理で使用する向上する前の画像と、向上した画像と、推論処理で使用する向上する前の画像と、を記憶する。

　図２７（ｂ）に示すように、第２例の標本画像生成システムでは、標本画像生成システム５１０は、本実施形態の標本画像生成装置１と、学習推論装置５２０と、で構成されている。学習推論装置５２０は、メモリ５２１と、プロセッサ５２２、とを備える。

　学習推論装置５２０では、トレーニング処理と推論処理を実行することができる。この場合、学習推論装置５２０は、メモリと、１つ以上のプロセッサを備える。推論処理は、トレーニング処理と同じプロセッサで実行することができる。推論処理を、トレーニング処理と異なるプロセッサで実行しても良い。

　学習推論装置のメモリ５２１は、トレーニング処理で使用する向上する前の画像と、向上した画像と、推論処理で使用する向上する前の画像と、を記憶する。

　図２７（ｃ）に示すように、第３例の標本画像生成システムでは、標本画像生成システム５３０は、本実施形態の標本画像生成装置１と、学習装置５４０と、推論装置５５０と、で構成されている。学習装置５４０は、トレーニング処理を実行し、推論装置５５０は推論処理を実行する。

　学習装置５４０は、メモリ５４１と、プロセッサ５４２、とを備える。推論装置５５０は、メモリ５５１と、プロセッサ５５２と、を備える。学習装置５４０のプロセッサ５４２は、トレーニング処理を実行することができ、推論装置５５０のプロセッサ５５２は、推論処理を実行することができる。

　学習装置５４０のメモリ５４１は、トレーニング処理で使用する向上する前の画像と、向上した画像と、を記憶する。推論装置５５０のメモリ５５１は、推論処理で使用する向上する前の画像を記憶する。

　上述した学習推論装置５１０と学習装置５４０は、トレーニング処理で使用するデータを、画像生成装置１から、通信経由で又はＵＳＢメモリなどの記録媒体経由で入力し、それぞれの装置が備えるメモリに記憶する。

　本実施形態の屈折率分布生成方法は、処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する方法であって、処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、入力し、第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定し、第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する。第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、処理対象画像は、標本を撮影した画像である。

　本実施形態の屈折率分布生成方法によれば、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる。

　本実施形態の記録媒体は、標本画像を生成するためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、メモリから入力する入力処理と、屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を実行させ、設定処理において、第１屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、第２屈折率情報に基づく屈折率を、処理対象画像の第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を実行させ、標本を撮影した画像を処理対象画像として、屈折率分布生成処理を実行させる。第１画像領域は、第１構造に対応する画像領域であり、単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成される。

　本発明は、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる屈折率分布生成装置、屈折率分布生成方法、屈折率分布生成システム及び記録媒体に適している。

　本実施形態の記録媒体によれば、厚い標本であっても、屈折率分布の精度を向上させることができる。

　１　標本画像生成装置
　２　メモリ
　３　プロセッサ
　４　入力部
　１０　顕微鏡システム
　２０　顕微鏡
　２１　本体
　２２　対物レンズ
　２３　ステージ
　２４　落射照明装置
　２５　撮像ユニット
　２６　コントローラー
　２７　標本
　３０　処理装置
　３１　入力部
　３２　メモリ
　３３　プロセッサ
　３４　出力部
　４０　標本
　４１　観察光学系
　４２　光軸
　４３　ＸＹ画像群
　５０、６０、　処理対象画像
　５１、６１、　第１画像領域
　５２、６２、　第２画像領域
　７０、８０、　屈折率分布画像
　７１、８１、　第１屈折率領域
　７２、８２、　第２屈折率領域
　９０　処理対象画像
　９１　第１画像領域
　９２　第２画像領域
　１００、１１０　屈折率分布画像
　１０１、１１１　第１屈折率領域
　１０２、１１２　第２屈折率領域
　１２０、１３０　処理対象画像
　１２１、１３１　第１画像領域
　１２２、１３２　第２画像領域
　１４０、１５０　屈折率分布画像
　１４１、１５１　第１屈折率領域
　１４２、１５２　第２屈折率領域
　１６０、１７０　処理対象画像
　１６１、１７１　第１画像領域
　１６２、１７２　第２画像領域
　１８０、１９０　処理対象画像
　１８１、　第１画像領域
　１８２、１９２　画像領域
　１９１　第３画像領域
　２００、２１０　処理対象画像
　２０１　第１画像領域
　２０２、２１２　画像領域
　２１１　第３画像領域
　２２０　標本
　２２１　観察光学系
　２２１’　観察光学系
　２２２　光軸
　２３０　光学像
　２４０　標本
　２４１　細胞質
　２４２　細胞核
　２５０　第１画像
　２５１　細胞核の画像
　２５２、２５３、２５４　エリア
　２６０　屈折率画像
　２６０ａ　上面
　２６ｂ　底面
　２６１、２６２、２６３、２６７、２６８　エリア
　２６４　中心エリア
　２６５、２６６　周辺エリア
　２７０、２７４　光線
　２７１　光軸
　２７２　所定方向
　２７３　所定外方向
　２８０　ＰＳＦ画像
　２８１、２８２、２８３　エリア
　２９０　第３画像
　３００　点光源
　３０１　上面
　３０２　観察光学系
　３０３　対物レンズ
　３０４　結像レンズ
　３０５　点像強度分布
　４００、４１０、４２０、４３０　画像群
　４００a、４００b、４００c　屈折率画像
　４１０a、４１０b、４１０c　ＰＳＦ画像
　４２０a、４２０b、４２０c　第１画像
　４３０a、４３０b　回復画像
　５００、５１０、５３０　標本画像生成システム
　５２０　学習推論装置
　５２１　メモリ
　５２２　プロセッサ
　５４０　学習装置
　５４１　メモリ
　５４２　プロセッサ
　５５０　推論装置
　５５１　メモリ
　５５２　プロセッサ
　ＦＰ　合焦面
　ＤＥＧ、ＰＳＦ、ＲＥＣ　エリア
　ＷＦ1　第１波面
　ＷＦ2　第２波面
　ＷＦ3　第３波面

Claims

　ハードウェアで構成されるプロセッサと、ハードウェアで構成されるメモリと、備え、
　前記プロセッサは、
　処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行し、
　前記屈折率分布生成処理は、
　前記処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、前記第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、前記メモリから入力する入力処理と、
　屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含み、
　前記設定処理は、
　前記第１屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、前記処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、
　前記第２屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の前記第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含み、
　前記第１画像領域は、前記第１構造に対応する画像領域であり、
　前記単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　前記プロセッサは、標本を撮影した画像を前記処理対象画像として、前記屈折率分布生成処理を実行することを特徴とする屈折率分布生成装置。
　前記第１設定処理は、前記単位画素のうち、信号強度値が閾値より大きい第１単位画素で構成される前記第１画像領域に対応する位置に、前記第１屈折率情報に基づく屈折率を設定し、
　前記第２設定処理は、前記単位画素のうち、信号強度値が前記閾値以下の第２単位画素で構成される画像領域に対応する位置に、前記第２屈折率情報に基づく屈折率を設定することを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、前記標本の深さが深くなる画像であり、
　前記一端は、前記処理対象画像の中心を挟んで前記他端と反対側にあり、
　前記屈折率分布生成処理は、前記標本の深さが浅い位置の明るさに対して前記標本の深さが深い位置の明るさを向上させる第１補正処理を含み、
　前記第１設定処理は、前記深い位置の明るさが向上した前記処理対象画像の前記単位画素の信号強度に基づいて、前記第１屈折率情報に基づく屈折率を設定することを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記屈折率分布生成処理は、前記第１単位画素の信号強度に基づいて、前記第１屈折率情報を補正し、補正屈折率情報を生成する第２補正処理を含み、
　前記第２補正処理は、前記信号強度が最大信号強度未満の前記第１単位画素に対応する屈折率が、前記第１単位画素のうち、最大信号強度の前記単位画素に対応する屈折率よりも小さい前記補正屈折率情報を生成し、
　前記第１設定処理は、前記第１画像領域に対応する位置に、前記補正屈折率情報が示す屈折率を設定することを特徴とする請求項２に記載の屈折率分布生成装置。
　前記処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、前記標本の深さが深くなる画像であり、
　前記一端は、前記処理対象画像の中心を挟んで前記他端と反対側にあり、
　前記屈折率分布生成処理は、前記標本の深さが浅い位置の明るさに対して前記標本の深さが深い位置の明るさを向上させる第１補正処理を含み、
　前記第１設定処理は、前記深い位置の明るさが向上した前記処理対象画像の前記第１画像領域に対応する前記第１屈折率情報を補正し、前記補正屈折率情報を生成することを特徴とする請求項４に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第１設定処理は、前記第１単位画素で構成される前記第１画像領域に対応する位置に、前記第１屈折率情報が示す屈折率を設定することを特徴とする請求項２に記載の屈折率分布生成装置。
　前記処理対象画像は、一端から他端に向かう方向に沿って、前記標本の深さが深くなる画像であり、
　前記一端は、前記処理対象画像の中心を挟んで前記他端と反対側にあり、
　前記屈折率分布生成処理は、前記標本の深さが浅い位置の明るさに対して前記標本の深さが深い位置の明るさを向上させる第１補正処理を含み、
　前記第１設定処理は、前記深い位置の明るさが向上した前記処理対象画像の前記第１画像領域に対応する位置に、前記第１屈折率情報が示す屈折率を設定することを特徴とする請求項６に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第１補正処理は、前記他端に近い画像領域ほど、明るさをより向上させることを特徴とする請求項３、５、又は７に記載の屈折率分布生成装置。
　前記入力処理は、第３構造の屈折率を示す第３屈折率情報を、前記メモリから入力し、
　前記設定処理は、前記第３屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の第３画像領域に対応する位置に、前記処理対象画像の前記単位画素の前記信号強度と色情報とに基づいて設定する第３設定処理を含み、
　前記第３画像領域は、前記第３構造に対応する画像領域であり、
　前記第２設定処理は、前記第２屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の前記第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置で、かつ、前記処理対象画像の前記第３画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定することを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記入力処理は、前記標本を取り囲む媒体の屈折率を示す第４屈折率情報を前記メモリから入力し、
　前記屈折率分布生成処理は、前記標本と前記媒体との境界を特定する特定処理を含み、
　前記設定処理は、前記第４屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の第４画像領域に対応する位置に設定する前記第３設定処理を含み、
　前記第４画像領域は、前記媒体に対応する画像領域であることを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第１屈折率情報と前記第２屈折率情報は、細胞の組成構造に関する屈折率情報であることを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第１屈折率情報は、細胞核の屈折率情報であり、
　前記第２屈折率情報は、細胞膜の屈折率情報あることを特徴とする請求項１１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第３屈折率情報は、細胞接着分子の屈折率情報であることを特徴とする請求項９に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第４屈折率情報は、細胞培養液の屈折率情報あることを特徴とする請求項１０に記載の屈折率分布生成装置。
　前記プロセッサは、前記処理対象画像に対応する処理後画像を生成する画像生成処理を実行し、
　前記画像生成処理は、
　前記処理対象画像を、複数の小画像領域に分割する分割処理と、
　前記処理対象画像の屈折率分布を用い、前記小画像領域毎に点像強度分布を算出する点像強度分布算出処理と、
　前記小画像領域毎の点像強度分布を用い、前記小画像領域毎に小画像を生成する小画像生成処理と、
　前記小画像領域毎の小画像を合成し、前記処理後画像を生成する合成処理と、を含むことを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記点像強度分布算出処理は、前記小画像領域毎に、前記小画像領域を起点に前記処理対象画像上を波面が伝播する範囲内に位置する第５画像領域に対応する位置に設定された屈折率分布を用いて、点像強度分布を算出し、
　前記第５画像領域は、前記小画像領域毎に、前記小画像領域を、所定方向に延長した第６画像領域の範囲外にある画像領域を含み、
　前記所定方向は、前記算出処理でモデル化する観察光学系の光軸方向のうち、前記標本から前記観察光学系に向かう方向であることを特徴とする請求項１５に記載の屈折率分布生成装置。
　前記プロセッサは、前記処理後画像を前記処理対象画像として、前記屈折率分布生成処理と前記画像生成処理を実行することを特徴とする請求項１５に記載の屈折率分布生成装置。
　前記入力処理は、第２標本を撮影した第２処理対象画像を前記メモリから入力し、
　前記プロセッサは、前記第１構造の屈折率を決定する屈折率決定処理を実行し、
　前記屈折率決定処理は、
　複数の前記第２処理対象画像から、前記第２標本の屈折率分布を算出する屈折率分布算出処理と、
　前記第２処理対象画像において、前記第１構造に対応する第７画像領域を特定する第２特定処理と、
　前記第２標本の屈折率分布を構成する屈折率のうち、前記第７画像領域に対応する屈折率を特定する第３特定処理と、を含み、
　前記入力処理は、前記屈折率決定処理で決定した前記第１構造の屈折率を前記メモリから入力することを特徴とする請求項１に記載の屈折率分布生成装置。
　前記第２標本の深さの最大は、50μm未満であり、
　前記標本の深さの最小は、50μm以上であることを特徴とする請求項１８に記載の屈折率分布生成装置。
　標本の光学像を形成する観察光学系と、
　前記光学像を撮影する撮像素子と、
　請求項１に記載の屈折率分布生成装置と、を有することを特徴とする屈折率分布生成システム。
　ハードウェアで構成されるプロセッサと、ハードウェアで構成されるメモリと、備え、
　前記プロセッサは、
　処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する屈折率分布生成処理を実行し、
　前記屈折率分布生成処理は、
　前記処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、前記第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、前記メモリから入力する入力処理と、
　屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を含み、
　前記設定処理は、
　前記第１屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、前記処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、
　前記第２屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の前記第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を含み、
　前記第１画像領域は、前記第１構造に対応する画像領域であり、
　前記単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　前記プロセッサは、標本を撮影した画像を前記処理対象画像として、前記屈折率分布生成処理を実行し、
　前記プロセッサは、ＡＩモデルを学習させる機械学習処理を実行し、
　前記機械学習処理は、複数のデータセットで前記ＡＩモデルを学習させ、
　前記データセットは、前記処理対象画像と前記処理対象画像に対応するトレーニングデータを含み、
　前記トレーニングデータは、前記屈折率分布生成処理で生成した前記屈折率分布であることを特徴とする標本画像生成システム。
　処理対象画像に対応する屈折率分布を生成する方法であって、
　前記処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、前記第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、入力し、
　前記第１屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、前記処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定し、
　前記第２屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の前記第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定し、
　前記第１画像領域は、前記第１構造に対応する画像領域であり、
　前記単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　前記処理対象画像は、標本を撮影した画像であることを特徴とする屈折率分布生成方法。
　標本画像を生成するためのプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
　前記処理対象画像と、第１構造の屈折率を示す第１屈折率情報と、前記第１構造とは異なる第２構造の屈折率を示す第２屈折率情報とを、前記メモリから入力する入力処理と、
　屈折率分布を構成するそれぞれの屈折率を設定する設定処理と、を実行させ、
　前記設定処理において、
　前記第１屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の第１画像領域に対応する位置に、前記処理対象画像の単位画素の信号強度に基づいて設定する第１設定処理と、
　前記第２屈折率情報に基づく屈折率を、前記処理対象画像の前記第１画像領域と異なる画像領域に対応する位置に設定する第２設定処理と、を実行させ、
　前記第１画像領域は、前記第１構造に対応する画像領域であり、
　前記単位画素は、１つの画素又は複数の画素で構成され、
　標本を撮影した画像を前記処理対象画像として、前記屈折率分布生成処理を実行させることを特徴するコンピュータ読取可能な記録媒体。