JP2006200987A - 解析装置、顕微鏡、および、解析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 経時変化する標本のスペクトル解析を良好に行うことができる解析装置、顕微鏡、および、解析プログラムを提供する。
【解決手段】 標本の経時変化に伴って取得した画像データである複数のフレームの各々のフレームを構成する最小単位である各ピクセルのスペクトルデータを取得し、１以上のスペクトルデータに基づいて、マッチング検索用の基準スペクトルデータを決定し（Ｓ１）、基準スペクトルデータを用いて、各々の前記スペクトルデータに対するマッチング検索（Ｓ３）を行う。
【選択図】 図４

Description

本発明は、スペクトルマッチング機能を備えた解析装置、顕微鏡、および、解析プログラムに関する。

標本の画像における特定スペクトルの空間分布を調べるために、スペクトルマッチング機能を備えた解析装置が提案されている（例えば非特許文献１を参照）。この装置は、予め記憶している特定スペクトルのデータと標本の画像の各ピクセル（画像取得をする領域であるスキャン領域を予め決めた解像度で分割したときの最小単位）のスペクトルデータとのマッチング度を調べて、マッチング度の高いピクセルの空間分布を特定スペクトルの空間分布と考えるものである。解析対象の標本は、病理サンプルや鑑識サンプルなどの固定標本である。例えば病理サンプルの場合、予め記憶している特定スペクトルのデータとは、異常(または正常)な細胞組織の典型的なスペクトルのデータである。これを用いることで、病理サンプルにおける異常(または正常)な細胞組織の空間分布を調べることができる。
「ＢＩＯ−ＰＡＲＩＳＳ イメージング分光器 カタログ」、Light Form 社

しかしながら、上記の解析装置では、経時変化する標本において特定スペクトルの空間分布が変化していく様子を調べることは想定していない。経時変化する標本の場合、単に予め記憶している特定スペクトルのデータを用いても良好な解析を行えるとは限らなかった。経時変化する標本としては、例えば医薬品の開発過程のスクリーニングで様々な反応を示す生体細胞などが考えられる。

本発明の目的は、経時変化する標本のスペクトル解析を良好に行うことができる解析装置、顕微鏡、および、解析プログラムを提供することにある。

請求項１に記載の解析装置は、標本の経時変化に伴って取得した画像データである複数のフレームの各々のフレームを構成する最小単位である各ピクセルのスペクトルデータを取得する取得手段と、１以上の前記スペクトルデータに基づいて、マッチング検索用の基準スペクトルデータを決定する決定手段と、前記基準スペクトルデータを用いて、各々の前記スペクトルデータに対するマッチング検索を行う検索手段とを備えたものである。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の解析装置において、前記決定手段は、前記経時変化が収束した段階における前記１以上のスペクトルデータに基づいて、前記基準スペクトルデータを決定するものである。
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の解析装置において、前記フレームに注目エリアを設定する設定手段を備え、前記決定手段は、前記注目エリアにおける前記１以上のスペクトルデータに基づいて、前記基準スペクトルデータを決定するものである。

請求項４に記載の顕微鏡は、請求項１から請求項３の何れか１項に記載の解析装置と、前記スペクトルデータを生成して前記取得手段に出力する生成手段と、前記生成手段が１つの前記フレームにおける全ての前記スペクトルデータの生成を終了したときに、今回のフレームの前記スペクトルデータと前回のフレームの前記スペクトルデータとを比較し、前記経時変化が収束したか否かを判定する判定手段と、前記判定手段による判定の結果、前記経時変化が収束したときに、前記生成手段による前記スペクトルデータの生成を終了させる制御手段とを備えたものである。

請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の顕微鏡において、前記判定手段は、前記フレームに判定エリアを設定して、該判定エリアにおける今回のフレームの前記スペクトルデータと前回のフレームの前記スペクトルデータとを比較し、前記経時変化が収束したか否かを判定するものである。
請求項６に記載の解析プログラムは、標本の経時変化に伴って取得した画像データである複数のフレームの各々のフレームを構成する最小単位である各ピクセルのスペクトルデータを取得する取得手順と、１以上の前記スペクトルデータに基づいて、マッチング検索用の基準スペクトルデータを決定する決定手順と、前記基準スペクトルデータを用いて、各々の前記スペクトルデータに対するマッチング検索を行う検索手順とをコンピュータに実行させるためのものである。

本発明によれば、経時変化する標本のスペクトル解析を良好に行うことができる。

以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
（第１実施形態）
ここでは、標本の共焦点観察を例に説明する。
本実施形態の顕微鏡１０は、図１に示す通り、共焦点顕微鏡部(１１〜２０)と、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)と、コントローラ部(２６〜２８)とで構成されている。

共焦点顕微鏡部(１１〜２０)は、標本１０Ａを支持するステージ１１と、レーザ光源１２と、光ファイバ１３と、コリメートレンズ１４と、ダイクロイックミラー１５と、ＸＹスキャナ１６と、対物レンズ１７と、結像レンズ１８と、ピンホール板１９と、光ファイバ２０とで構成されている。レーザ光源１２からのレーザ光は、光ファイバ１３とコリメートレンズ１４とダイクロイックミラー１５とＸＹスキャナ１６と対物レンズ１７とを介して標本１０Ａの１点に入射し、その中の蛍光物質（例えば蛍光蛋白質）を励起する。標本１０Ａから発生した蛍光は、対物レンズ１７とＸＹスキャナ１６とダイクロイックミラー１５と結像レンズ１８とピンホール板１９と光ファイバ２０とを介して、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)に導かれる。

スペクトルディテクタ部(２１〜２５)は、コリメートレンズ２１と、グレーティング２２と、集光レンズ２３と、検出器２４と、光信号サンプリング回路２５とで構成される。グレーティング２２は３種類あり、それぞれ格子数が異なっている。検出器２４は、例えば３２個の光電子増倍管(ＰＭＴ)４Ａを一次元アレイ状に配列したものである。上記の光ファイバ２０からの蛍光は、コリメートレンズ２１とグレーティング２２とを介してスペクトル分解され、波長の異なる各チャンネル光（光信号）となる。各チャンネル光は、検出器２４の各ＰＭＴ４Ａに入射して光強度に応じた電気信号に変換され、光信号サンプリング回路２５を介して順にコントローラ部(２６〜２８)へ出力される。

このときの出力信号は、標本１０Ａの１点（レーザ光の入射点）から発生した蛍光に基づくものであり、この蛍光をスペクトル分解して得られる各チャンネル光の波長と光強度との関係を表している（以下「スペクトルデータ」という）。１つのスペクトルデータは、標本１０Ａの１点（レーザ光の入射点）に対応し、換言すると、標本１０Ａの画像（画像を取得する領域のスキャン領域のデータであるフレーム）の１ピクセルに対応する。

コントローラ部(２６〜２８)は、画像処理回路２６と、ＣＰＵなどの制御回路２７と、ＸＹスキャナ駆動回路２８とで構成される。画像処理回路２６には、表示装置を備えたコンピュータ２９が接続されている。画像処理回路２６は、上記のスペクトルディテクタ部(２１〜２５)から出力されたスペクトルデータを取得して不図示のメモリに格納する。そして、スペクトルマッチング機能を備えた解析装置として、後述の処理（図４）を実行する。制御回路２７は、ＸＹスキャナ駆動回路２８を介して共焦点顕微鏡部(１１〜２０)のＸＹスキャナ１６を制御し、レーザ光によって標本１０Ａを２次元的に走査する。

このとき、標本１０Ａの各点（レーザ光の各入射点）から発生した蛍光は、順に、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)に導かれ、そこでスペクトルデータに変換され、コントローラ部(２６〜２８)の画像処理回路２６に出力される。レーザ光によって標本１０Ａの全域を走査することで、標本１０Ａの画像（フレーム）の全ピクセルのスペクトルデータをピクセルごとに生成して画像処理回路２６に出力することができる。なお、共焦点顕微鏡部(１１〜２０)とスペクトルディテクタ部(２１〜２５)とは、総じて、請求項の「生成手段」に対応する。

本実施形態の顕微鏡１０では、制御回路２７が、ＸＹスキャナ駆動回路２８を介して共焦点顕微鏡部(１１〜２０)のＸＹスキャナ１６を制御し、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)の光信号サンプリング回路２５を制御して、標本１０Ａの１フレームにおける全ピクセルのスペクトルデータを順に生成させる。さらに、画像処理回路２６を制御し、各スペクトルデータをメモリに記憶させる。つまり、画像処理回路２６にスペクトルデータを取得させる。そして、１フレームにおける全てのスペクトルデータの生成/取得処理は、予め設定した時間間隔で繰り返し行われる。

本実施形態の顕微鏡１０における観察対象の標本１０Ａは、経時変化する標本である。ここでは、生体細胞(ＤＮＡ)に蛍光性蛋白質の遺伝子が導入されたものを標本１０Ａとする。蛍光性蛋白質には、Green Fluorescence Protein（以下「ＧＦＰ」）を用いる。ＧＦＰの遺伝子（変化を促す物質）の導入は、上記したスペクトルデータの生成/取得処理を始める前（または生成/取得処理を繰り返す間の任意のタイミング）で、１回だけ行われる。

ＧＦＰの遺伝子を導入すると、標本１０Ａでは、ＧＦＰの遺伝子がアミノ酸配列を経て蛋白質を作り出し（ＧＦＰの発現）、これが３次元構造化したときに蛍光物質として励起光に反応する、という経時変化を示すことになる。
ＧＦＰの遺伝子を導入する前後において、複数のフレームの１ピクセルのスペクトルデータの変化を図示すると、例えば図２(ａ)〜(ｅ)のようになる。ＧＦＰの遺伝子を導入する前は（図２(ａ)）、生体細胞の自家蛍光のスペクトル成分が主体的である。そして、ＧＦＰの遺伝子の導入後は、ＧＦＰの発現に起因するスペクトル成分が現れ（図２(ｂ)）、時間の経過と共にＧＦＰのスペクトル成分が次第に増加し（図２(ｃ)）、ＧＦＰの発現が成熟するとスペクトル形状は変化しなくなる（図２(ｄ),(ｅ)）。

このため、上記したスペクトルデータの生成/取得処理は、標本１０ＡにおけるＧＦＰの発現が成熟したとき（つまり標本１０Ａの経時変化が収束したとき）まで繰り返せば十分である。スペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを終了させるタイミングは、例えば、スペクトルデータの生成/取得処理の繰り返し回数を予め設定しておき、その回数に達した時点で終了させればよい。または、図２(ａ)〜(ｅ)のようなスペクトル形状をコンピュータ２９の表示装置などに表示させておき、目視判断により終了させてもよい。

また、図３(ａ)〜(ｅ)のような標本１０Ａの蛍光画像を表示させておき、目視判断により終了させてもよい。蛍光画像の各ピクセルの値は、メモリ内の各スペクトルデータの積分値（つまり蛍光強度）に相当する。図３(ａ)〜(ｅ)のそれぞれは、標本１０Ａの経時変化のうち図２(ａ)〜(ｅ)と同じ段階のものである。全ての蛍光画像には細胞３１と核３２が現れ、時間の経過と共にＧＦＰの発現領域３３が拡大する様子が分かる。標本１０Ａの時間変化が収束すると（図３(ｄ),(ｅ)）、細胞３１の全域が発現領域３３になる。

さらに、上記のような目視判断による終了に限らず、後述の図８のような処理を行って効率よく自動終了させてもよい。
何れかの方法によりスペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを終了させるまでの間に、画像処理回路２６は、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)の光信号サンプリング回路２５から、標本１０Ａの経時変化（ＧＦＰの発現過程）を表す多数のフレームについて、そのスペクトルデータ（図２(ａ)〜(ｅ)）を各ピクセルごとに取得したことになる。メモリ内では、各スペクトルデータがフレーム番号(観測時間)の情報とフレーム内での位置座標(ピクセル番号)の情報とに関連づけて記憶される。

次に、上記のような経時変化を示す標本１０Ａの各フレームにおいて、特定スペクトル（ここではＧＦＰのスペクトル成分（図２(ｂ)〜(ｅ)参照））の空間分布が変化していく様子を調べる際の処理（図４）を説明する。この解析処理は、画像処理回路２６が行う。画像処理回路２６には、特定スペクトルの空間分布の経時変化を調べるために必要な手順を記載した解析プログラムが予め格納されている。画像処理回路２６は、その解析プログラムを参照しながら解析処理を実行する（請求項の「解析装置」に対応）。

まず（図４のステップＳ１）、メモリ内の多数のスペクトルデータ（経時観測データ）のうち、標本１０Ａの経時変化が収束した段階（最終フレーム）における１以上のスペクトルデータに基づいて、マッチング検索用の基準スペクトルデータを自動的に決定する。
この決定処理は、最終フレームの全スペクトルデータの中からＧＦＰのスペクトル成分が顕著なスペクトルデータ（例えば図２(ｅ)）を１つ選択することにより行ってもよいし、ＧＦＰのスペクトル成分が顕著な複数のスペクトルデータ（ピクセル番号の異なるもの）を選択して平均化することにより行ってもよい。さらに、最終フレームとして２つのフレームを選択し、フレーム番号の異なる複数のスペクトルデータを平均化してもよい。

ＧＦＰのスペクトル成分が顕著なスペクトルデータ（例えば図２(ｅ)）の選択は、例えば、図３(ｅ)に示す最終フレームの蛍光画像から周知の画像認識処理によって細胞３１のエリアを特定し、このエリア内から行えばよい。図３(ｅ)のように標本１０Ａの時間変化が収束した段階では、細胞３１の全域がＧＦＰの発現領域３３になるため、何れのスペクトルデータを選択しても、ＧＦＰのスペクトル成分が顕著なスペクトルデータと考えられる。細胞３１のエリア内の複数のスペクトルデータを選択して平均化してもよい。

また、外部からの指示に基づいてフレームの中に図５のような注目エリア３４を設定し、この注目エリア３４からＧＦＰのスペクトル成分が顕著な１以上のスペクトルデータ（例えば図２(ｅ)）を選択してもよい。この場合にも、スペクトルデータの選択数が複数ある場合には、平均化処理を行うことが好ましい。注目エリア３４の設定は、例えば、顕微鏡１０の観察者がコンピュータ２９の表示装置の蛍光画像（図５）を見ながら行うことができる。

画像処理回路２６は、図４のステップＳ１において、ＧＦＰのスペクトル成分が顕著な１以上のスペクトルデータ（例えば図２(ｅ)）を選択し、必要に応じて平均化処理を行うことにより、マッチング検索用の基準スペクトルデータを決定すると、次のステップＳ２の処理に進む。ステップＳ２では、マッチング検索の対象となる１つのフレームを選択する。この選択は例えば観測時間の早い方から順に行えばよい。

次に（ステップＳ３）、ステップＳ１で決定した基準スペクトルデータを用いて、ステップＳ２で選択した１フレームの各ピクセルのスペクトルデータに対するマッチング検索を行う。このマッチング検索は、基準スペクトルデータと各スペクトルデータとのマッチング度（例えば差分）を求める演算処理であり、全ピクセルについて繰り返し行われる。
マッチング検索の前に、各データのスムージング処理や正規化処理などを行うことが好ましい。なお、スムージング処理は上記したスペクトルデータの生成/取得処理の際に行ってもよいし、ステップＳ１で基準スペクトルデータを決定する際に行ってもよい。この場合、ステップＳ３のマッチング検索の前には各データの正規化処理を行うことになる。

また、スペクトルデータの波長軸および/または強度軸において、マッチング検索を行う範囲を設定し、その範囲内に限定してマッチング検索を行ってもよい。このように検索範囲を限定することで、検索時間を短縮できる。
ステップＳ３のマッチング検索の結果、予め定めた閾値よりマッチング度の高い（つまり差分の小さい）ピクセルでは、そのスペクトルデータが基準スペクトルデータと略同一の形状を成すと考えられる。すなわち、マッチング度の高いピクセルは、ＧＦＰのスペクトル成分が顕著なスペクトルデータ（例えば図２(ｅ)）を有し、ＧＦＰの発現部位と考えられる。

次に（ステップＳ４）、画像処理回路２６は、現在の対象フレームにおいてマッチング度の高いピクセルの空間分布を画像データ化して、コンピュータ２９の表示装置に表示させる。このとき、マッチング度の高いピクセルに例えば周囲とは異なる色を付けることで、ＧＦＰのスペクトル成分（特定スペクトル）の空間分布を視覚化できる。さらに、各ピクセルの明るさを、各スペクトルデータの積分値（つまり蛍光強度）に応じて調整することもできる。

次に（ステップＳ５）、メモリ内の全てのフレームについてステップＳ２〜Ｓ４の処理を終了したか否かを判断して、未処理のフレームが残っている場合には（ステップＳ５がＮｏ）、ステップＳ２〜Ｓ４の処理を繰り返す。そして、全てのフレームが処理済になると（ステップＳ５がＹｅｓ）、図４の解析処理を終了する。
上記した解析処理（図４）の間、コンピュータ２９の表示装置には、図６(ａ)〜(ｄ)に示す通り、ＧＦＰのスペクトル成分（ＧＦＰの発現部位３５）の空間分布がフレームごとに表示され、更新されていく。そして、時間経過と共にＧＦＰの発現部位３５が拡大する様子（空間分布の変化）を観察することにより、標本１０Ａの経時変化が収束していく様子（ＧＦＰの発現が成熟していく様子）を評価することができる。

また、上記した解析処理（図４）の後で、コンピュータ２９の表示装置に、各フレームの空間分布をタイル(tile)表示し、同時に比較しながら観察できるようにしてもよい。さらに、図７のようなアニメーション表示を行ってもよい。これは、時間軸(ｔ)のバー３６のスライドに連動して表示内容が変更するような方法である。アニメーション表示により、ＧＦＰの発現過程における空間分布の変化を経時的に観察することができる。

本実施形態の顕微鏡１０では、解析処理（図４）のステップＳ１で、画像処理回路２６のメモリ内の経時観測データ（多数のスペクトルデータ）から基準スペクトルデータを決定し、その後のマッチング検索を行うため、経時変化する標本１０Ａのスペクトル解析を良好に行うことができる。標本１０Ａの経時変化の最終形は標本ごとに異なるため、個々の標本１０Ａの経時観測データから、個々の標本１０Ａに最適な基準スペクトルデータを決定することで、標本１０Ａのスペクトル解析の精度が向上する。

さらに、本実施形態の顕微鏡１０では、マッチング検索用の基準スペクトルデータを予め記憶させる必要がない。つまり、基準スペクトルデータを予め記憶させなくても標本１０Ａのスペクトル解析を良好に行える。このため、標本１０Ａの経時変化の最終形が未知の場合でも、標本１０Ａの経時観測データを取得して基準スペクトルデータを決定することで、同様のスペクトル解析を良好に行える。

ここで、経時変化する標本１０Ａの別の例として、ドナー(例えばＣＥＰ)とアクセプタ(ＹＥＰ)が存在する試薬に所定の刺激物を導入したものがある。刺激物の導入によってドナーとアクセプタが結合し、ドナーからアクセプタへエネルギーが移動する（つまりＦＲＥＴ）。この過程で、ドナーの蛍光スペクトルは減衰し、反対に、アクセプタの蛍光スペクトルは増加する。このような場合でも、標本１０Ａの経時観測データを取得して、アクセプタへのエネルギー移動（ＦＲＥＴ）が成熟した段階でのスペクトルデータから基準スペクトルデータを決定することで、ＦＲＥＴのスペクトル解析を良好に行える。

また、本実施形態の顕微鏡１０では、標本１０Ａの共焦点観察によって各スペクトルデータを生成/取得するため、標本１０Ａの厚み方向のノイズ成分を確実に低減することができる。したがって、標本１０Ａの正確なスペクトル解析が可能となる。ただし、共焦点観察ではなく、２次元撮像素子を用いて標本１０Ａの画像を一括で取り込み、各ピクセルのスペクトルデータを生成する場合にも、本発明を適用できる。
（第２実施形態）
ここでは、標本１０Ａの経時変化が収束した段階（例えばＧＦＰの発現やＦＲＥＴが成熟した段階）で、上記したスペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを効率よく自動終了させる処理（図８）について説明する。自動終了の処理（図８）は、顕微鏡１０の制御回路２７が行う。

まず、ステップＳ６では、ＸＹスキャナ駆動回路２８を介して共焦点顕微鏡部(１１〜２０)のＸＹスキャナ１６を制御し、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)の光信号サンプリング回路２５を制御し、画像処理回路２６を制御して、１フレームにおけるスペクトルデータの生成/取得処理を行う。そして、１つのフレームにおける全てのスペクトルデータの生成を終了したときに、次のステップＳ７に進む。

ステップＳ７では今回のフレームのスペクトルデータと前回のフレームのスペクトルデータとを比較する。この比較処理にはマッチング検索が用いられる。そして、次のステップＳ８において、２つのスペクトルデータのマッチング度（例えば差分）を予め定めた閾値と大小比較し、マッチング度の方が小さい（つまり差分が大きい）場合には、２つのスペクトルデータが非同一であるため（ステップＳ８がＮｏ）、ステップＳ６の処理に戻る。２つのスペクトルデータが非同一とは、標本１０Ａの経時変化が収束していないことを意味する。

図８の処理では、２つのスペクトルデータが同一と判定される（ステップＳ８がＹｅｓとなる）まで、ステップＳ６,Ｓ７の処理を繰り返し、各フレームにおけるスペクトルデータの生成/取得処理の結果を画像処理回路２６のメモリに蓄積していく。そして、２つのスペクトルデータのマッチング度が閾値より大きくなると、２つのスペクトルデータが同一であり（ステップＳ６がＹｅｓ）、標本１０Ａの経時変化が収束したため、図８の処理を終了する。

このように、第２実施形態では、スペクトルデータの生成/取得処理（ステップＳ６）をフレーム単位で繰り返しながら、標本１０Ａの経時変化が収束したか否かを判定し（ステップＳ７,Ｓ８）、この判定の結果、経時変化が収束したときに、スペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを終了する。したがって、スペクトルデータの生成/取得処理を効率よく自動終了させることができ、標本１０Ａの経時観測からスペクトル解析（図４）までの一連の処理を連続的に効率よく行うことができる。スペクトル解析における基準スペクトルデータの決定には、自動終了させたときの最終フレームのスペクトルデータを用いることが好ましい。

なお、図８のステップＳ７において、今回のフレームのスペクトルデータと前回のフレームのスペクトルデータとを比較する際には、外部からの指示に基づいてフレームの中に図９のような判定エリア３７を設定し、この判定エリア３７から比較対象のスペクトルデータを選択すればよい。そして、今回のフレームの判定エリア３７から選択したスペクトルデータと、前回のフレームの判定エリア３７から選択したスペクトルデータとを、マッチング検索によって比較することになる。

このとき、判定エリア３７における全スペクトルデータを平均化して、平均化された今回と前回のスペクトルデータを比較すればよい。また、判定エリア３７における各ピクセルごとに今回と前回のスペクトルデータ（ピクセル番号が同じものどうし）を比較して、同一と判定されたピクセル数（または判定エリア３７の全ピクセル数に対する割合）が所定値より大きい場合に、今回と前回のスペクトルデータが同一であると判定してもよい。後者の場合、標本１０Ａのスペクトル解析（図４）における基準スペクトルデータの決定には、同一と判定されたピクセルのスペクトルデータの平均を用いることが好ましい。

判定エリア３７の設定は、例えば、顕微鏡１０の観察者がコンピュータ２９の表示装置の蛍光画像（図９）を見ながら行うことができる。このように、フレームに判定エリア３７を設定することで、標本１０Ａの経時変化が収束したか否かの判定処理（ステップＳ７,Ｓ８）を効率よく行うことができる。
また、判定エリア３７の設定は、標本１０Ａの経時変化の途中（例えばＧＦＰの発現やＦＲＥＴが現れた段階）で行ってもよい。この場合、図８のステップＳ６の処理後に、判定エリア３７が設定されたか否かの判断を行い、未設定の場合にはステップＳ７,Ｓ８の処理を省略してステップＳ６の処理を繰り返し、判定エリア３７が設定された後、ステップＳ７,Ｓ８の処理を行うようにすることが好ましい。

さらに、ステップＳ８では、今回のフレームのスペクトルデータと前回のフレームのスペクトルデータとが同一と判定されたときに、直ぐに、標本１０Ａの経時変化が収束したと判定して、スペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを終了させても構わないが、「同一」との判定結果が複数回（予め定めた回数だけ）連続して得られるまで待つようにしてもよい。このようにすることで、経時変化の収束をより確実に認識でき、自動終了の処理（図８）を安定化できる。

また、標本１０Ａの経時変化が収束したと判定された後、直ぐに、スペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを終了させても構わないが、さらに複数回（予め定めた回数だけ）スペクトルデータの生成/取得処理を追加した後、その繰り返しを終了させてもよい。この追加処理で得られた各スペクトルデータは、標本１０Ａの経時変化が確実に収束したときのものである。したがって、標本１０Ａのスペクトル解析（図４）における基準スペクトルデータの決定には、追加処理で得られた１以上のスペクトルデータを用いることが好ましい。
（変形例）
なお、上記した実施形態では、標本１０Ａの経時変化が収束した段階（例えばＧＦＰの発現やＦＲＥＴが成熟した段階）でのスペクトルデータから基準スペクトルデータを決定する場合について説明したが、本発明はこれに限らない。標本１０Ａの経時変化の初期や途中の段階でのスペクトルデータから基準スペクトルデータを決定することもできる。つまり、画像処理回路２６のメモリ内の１以上のスペクトルデータ（経時観測データ）に基づいて基準スペクトルデータを決定する場合に、本発明を適用できる。基準スペクトルデータの決め方に応じて、様々なスペクトル解析を行うことができる。

さらに、上記した実施形態では、画像処理回路２６を顕微鏡１０の内部に組み込む場合を例に説明したが、本発明はこれに限定されない。スペクトルディテクタ部(２１〜２５)から出力されるスペクトルデータを外部のコンピュータに取り込み、コンピュータ上のソフトウエアで図４と同様の解析処理を行う場合にも、本発明を適用できる。この場合、外部のコンピュータには、記録媒体（CD-ROMなど）に記録された解析プログラムをインストールすれば良い。または、インターネットを介してダウンロードされた解析プログラムをインストールしても良い。

また、スペクトルマッチング機能を備えた解析装置（図４の解析処理を行う装置）が、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)から切り離されている場合にも、本発明を適用できる。この場合、スペクトルディテクタ部(２１〜２５)から出力されるスペクトルデータはデータベースに蓄積される。そして、解析装置は、所定のタイミングでデータベースからスペクトルデータを取得して、図４と同様の解析処理を実行することになる。

本実施形態の顕微鏡１０のシステム構成図である。 標本１０ＡにＧＦＰの遺伝子を導入する前後におけるスペクトルデータの変化を示す図である。 標本１０Ａの蛍光画像の変化を示す図である。 画像処理回路２６におけるスペクトル解析の処理手順を示すフローチャートである。 基準スペクトルデータを決定する際の注目エリア３４を説明する図である。 標本１０ＡにおけるＧＦＰのスペクトル成分（ＧＦＰの発現部位３５）の空間分布の表示例を示す図である。 アニメーション表示を説明する図である。 スペクトルデータの生成/取得処理の繰り返しを自動終了させる処理の手順を示すフローチャートである。 標本１０Ａの経時変化が収束したか否かを判定する際の判定エリア３７を説明する図である。

符号の説明

１０ 顕微鏡
１１ ステージ
１２ レーザ光源
１４，２１ コリメートレンズ
１５ ダイクロイックミラー
１６ ＸＹスキャナ
１７ 対物レンズ
１８ 結像レンズ
１９ ピンホール板
２２ グレーティング
２３ 集光レンズ
２４ 検出器
４Ａ 光電子増倍管（ＰＭＴ）
２５ 光信号サンプリング回路
２６ 画像処理回路
２７ 制御回路
２８ ＸＹスキャナ駆動回路
２９ コンピュータ
３１ 細胞
３２ 核
３３ 発現領域
３４ 注目エリア
３７ 判定エリア

Claims (6)

1. 標本の経時変化に伴って取得した画像データである複数のフレームの各々のフレームを構成する最小単位である各ピクセルのスペクトルデータを取得する取得手段と、
   １以上の前記スペクトルデータに基づいて、マッチング検索用の基準スペクトルデータを決定する決定手段と、
   前記基準スペクトルデータを用いて、各々の前記スペクトルデータに対するマッチング検索を行う検索手段とを備えた
   ことを特徴とする解析装置。
2. 請求項１に記載の解析装置において、
   前記決定手段は、前記経時変化が収束した段階における前記１以上のスペクトルデータに基づいて、前記基準スペクトルデータを決定する
   ことを特徴とする解析装置。
3. 請求項１に記載の解析装置において、
   前記フレームに注目エリアを設定する設定手段を備え、
   前記決定手段は、前記注目エリアにおける前記１以上のスペクトルデータに基づいて、前記基準スペクトルデータを決定する
   ことを特徴とする解析装置。
4. 請求項１から請求項３の何れか１項に記載の解析装置と、
   前記スペクトルデータを生成して前記取得手段に出力する生成手段と、
   前記生成手段が１つの前記フレームにおける全ての前記スペクトルデータの生成を終了したときに、今回のフレームの前記スペクトルデータと前回のフレームの前記スペクトルデータとを比較し、前記経時変化が収束したか否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段による判定の結果、前記経時変化が収束したときに、前記生成手段による前記スペクトルデータの生成を終了させる制御手段とを備えた
   ことを特徴とする顕微鏡。
5. 請求項４に記載の顕微鏡において、
   前記判定手段は、前記フレームに判定エリアを設定して、該判定エリアにおける今回のフレームの前記スペクトルデータと前回のフレームの前記スペクトルデータとを比較し、前記経時変化が収束したか否かを判定する
   ことを特徴とする顕微鏡。
6. 標本の経時変化に伴って取得した画像データである複数のフレームの各々のフレームを構成する最小単位である各ピクセルのスペクトルデータを取得する取得手順と、
   １以上の前記スペクトルデータに基づいて、マッチング検索用の基準スペクトルデータを決定する決定手順と、
   前記基準スペクトルデータを用いて、各々の前記スペクトルデータに対するマッチング検索を行う検索手順と
   をコンピュータに実行させるための解析プログラム。

Images