JP2011192109A - Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium - Google Patents

Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium Download PDF

Info

Publication number
JP2011192109A
JP2011192109A JP2010058693A JP2010058693A JP2011192109A JP 2011192109 A JP2011192109 A JP 2011192109A JP 2010058693 A JP2010058693 A JP 2010058693A JP 2010058693 A JP2010058693 A JP 2010058693A JP 2011192109 A JP2011192109 A JP 2011192109A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
contour
image
candidate
fertilized egg
profile
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2010058693A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP5418324B2 (en
Inventor
Yoshitaka Maeda
賀隆 前田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Dai Nippon Printing Co Ltd
Original Assignee
Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Dai Nippon Printing Co Ltd filed Critical Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority to JP2010058693A priority Critical patent/JP5418324B2/en
Publication of JP2011192109A publication Critical patent/JP2011192109A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5418324B2 publication Critical patent/JP5418324B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To accurately adjust the position of a fertilized ovum among a plurality of images when analyzing the temporal changes in the fertilized ovum. <P>SOLUTION: A reference profile creation program 2 defines a plurality of division areas along the accurate contours of the fertilized ovum in a reference image and calculates an amount of statistics of pixel values in the division areas to make a reference profile 6. A candidate profile creation program 3 calculates initial candidate contours on the basis of a reference contour, defines a plurality of division areas along the initial candidate contours, calculates other candidate contours by changing the positions and/or sizes of the initial candidate contours as well as calculates the amount of statistics of pixel values in the division areas, defines a plurality of division areas along the other candidate contours, and calculates an amount of statistics of pixel values in the division areas to prepare candidate profiles 7. A contour decision program 4 calculates similarity indicating the similarity between the reference profile 6 and the candidate profiles 7 to decide the contours of the fertilized ovum. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、培養中の受精卵を撮影した画像を解析対象とする画像処理装置等に関するものである。   The present invention relates to an image processing apparatus or the like that analyzes an image obtained by photographing a fertilized egg during culture.

現在、家畜などの受精卵をインキュベータ内で培養し、移植可能な状態になるまで発育させることが行われている。品質が低い受精卵は移植しても受胎しにくい為、何らかの仕組みで受精卵の品質を評価する必要がある。牛の体外受精卵の場合、従来は、熟練者が培養7日目に受精卵をインキュベータから取り出し、顕微鏡で観察することで、受精卵の最終品質を評価していた。しかしながら、インキュベータから取り出して観察することは、受精卵にとって大きなストレスとなる。   Currently, fertilized eggs such as livestock are cultured in an incubator and grown until they are ready for transplantation. Since fertilized eggs with low quality are difficult to be fertilized even after transplantation, it is necessary to evaluate the quality of the fertilized eggs by some mechanism. In the case of in vitro fertilized eggs of cows, conventionally, an expert took out the fertilized egg from the incubator on the seventh day of culture and observed it with a microscope to evaluate the final quality of the fertilized egg. However, taking out and observing from the incubator is a great stress for a fertilized egg.

特許文献1では、インキュベータから受精卵を取り出すことなく撮像された画像のみを用いて、受精卵の品質評価に有益な情報を提示する受精卵品質評価支援システムが開示されている。特許文献1に記載の技術では、受精卵が配置された培養容器を定期的に撮像し、撮像した画像から受精卵を含む最小近似円領域を切り出す。そして、切り出した画像の経時変化を解析することで、受精卵の品質評価に有益な情報を提示している。   Patent Document 1 discloses a fertilized egg quality evaluation support system that presents information useful for quality evaluation of a fertilized egg using only an image captured without taking out the fertilized egg from an incubator. In the technique described in Patent Document 1, a culture container in which a fertilized egg is arranged is periodically imaged, and a minimum approximate circular area including the fertilized egg is cut out from the captured image. And the information useful for quality evaluation of a fertilized egg is presented by analyzing the temporal change of the cut-out image.

特願2010−001013号公報Japanese Patent Application No. 2010-001013

一般に、解析対象が自律的に動く場合、画像から経時変化を解析する為には、複数の画像間における解析対象の位置合わせが必要不可欠である。
位置合わせを行う従来技術としては、解析対象の輪郭全体の形状を比較する方法、解析対象の模様の変わり目や輪郭線の一部の形状など特徴的な部分同士を比較する方法、テンプレートと呼ばれる見本画像と各画像とを比較し、一致度が最も高いテンプレートに基づいて位置合わせを行う方法などが存在する。
これらの従来技術は、解析対象の輪郭や模様の変わり目など位置合わせ処理の基準に用いられる境界が識別可能な画像に対しては十分な性能を発揮する。しかしながら、受精卵に対しては、いずれの従来技術も十分な性能を発揮することができない。
In general, when an analysis target moves autonomously, in order to analyze a temporal change from an image, it is indispensable to align the analysis target among a plurality of images.
Conventional techniques for alignment include a method for comparing the shape of the entire contour to be analyzed, a method for comparing characteristic parts such as the transition of the pattern to be analyzed and the shape of part of the contour line, and a sample called a template. There is a method in which an image is compared with each image and alignment is performed based on a template having the highest degree of matching.
These conventional techniques exhibit sufficient performance for an image that can identify a boundary used as a reference for alignment processing, such as a contour of an analysis target or a pattern change. However, none of the conventional techniques can provide sufficient performance for fertilized eggs.

受精卵は略球体であり、受精卵の輪郭線が現れるべき球の表面部分は、ある程度の厚みを持った半透明、ゼラチン質の殻である透明帯によって構成されている。透明帯部分は、光が内部で複雑に反射や屈折を繰り返すので、背景よりも暗くなる部位、背景よりも明るくなる部位、背景と略同じ明るさになる部位が混在する。これらの部位には、撮像時の光の加減によって、背景と同じ明るさとなる不明りょうな部分が存在し、公知の画像処理技術によって透明帯と背景の境界(=受精卵表面の輪郭)を検出することは困難である。
一方、受精卵の内部には、脂肪小滴と呼ばれる光を通しにくい部分(画像においては黒い点)が無数に含まれている。脂肪小滴の画素値は、他の部位の画素値と明確な差がある為、公知の画像処理技術によって検出し易い。しかし、脂肪小滴の分布は、受精卵の内部で均一ではない。また、各脂肪小滴は、それぞれランダムに移動し続けている。従って、受精卵画像における脂肪小滴は、位置合わせ処理の基準とすることはできない。そればかりか、前述の従来技術によって受精卵表面の輪郭を検出しようとすると、脂肪小滴に由来する受精卵の内部の輪郭が強すぎるために処理の妨げとなる。
The fertilized egg is substantially spherical, and the surface portion of the sphere where the outline of the fertilized egg should appear is composed of a translucent zone that is a translucent, gelatinous shell having a certain thickness. In the zona pellucida, light repeatedly reflects and refracts in a complicated manner, and therefore, there are a part that becomes darker than the background, a part that becomes brighter than the background, and a part that has the same brightness as the background. In these parts, there is an unclear part that has the same brightness as the background due to the amount of light during imaging, and the boundary between the zona pellucida and the background (= the contour of the fertilized egg surface) is detected by a known image processing technique. It is difficult.
On the other hand, the fertilized egg contains countless portions called fat droplets that are difficult to transmit light (black dots in the image). The pixel value of the fat droplet is easily detected by a known image processing technique because there is a clear difference from the pixel values of other parts. However, the distribution of fat droplets is not uniform within the fertilized egg. Each fat droplet continues to move randomly. Therefore, the fat droplet in the fertilized egg image cannot be used as a reference for the alignment process. In addition, when trying to detect the contour of the fertilized egg surface by the above-described conventional technology, the inner contour of the fertilized egg derived from the fat droplet is too strong, which hinders processing.

本発明は、前述した問題点に鑑みてなされたもので、その目的とすることは、受精卵の経時変化を解析する際、複数の画像間における受精卵の位置を正確に合わせることができる画像処理装置等を提供することである。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to accurately match the position of a fertilized egg between a plurality of images when analyzing a time-dependent change of the fertilized egg. It is to provide a processing device and the like.

前述した目的を達成するために第1の発明は、培養中の受精卵を撮影した画像を解析対象とする画像処理装置であって、同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像群の中から任意の画像を基準画像とし、前記基準画像における正確な受精卵の輪郭を基準輪郭とし、前記基準輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を基準プロファイルとして保存する基準プロファイル作成手段と、前記入力画像群の中から任意の画像を処理画像とし、前記基準輪郭に基づいて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第1の候補輪郭を算出し、前記第1の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第1の候補プロファイル作成手段と、前記第1の候補輪郭の位置および/または大きさを変化させて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第2の候補輪郭を算出し、前記第2の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第2の候補プロファイル作成手段と、前記基準プロファイルと前記候補プロファイルとの類似性を示す類似度を算出し、前記基準プロファイルと最も類似する候補プロファイルに基づいて、前記処理画像における受精卵の輪郭を決定する輪郭決定手段と、を具備することを特徴とする画像処理装置である。
第1の発明によって、同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像間における受精卵の位置を正確に合わせることができる。
In order to achieve the above-described object, the first invention is an image processing apparatus for analyzing an image obtained by photographing a fertilized egg in culture, and images the same fertilized egg with different light source directions at different times. An arbitrary image from the input image group obtained as a reference image is used as a reference image, an accurate fertilized egg contour in the reference image is used as a reference contour, and a plurality of divided regions are defined along the reference contour. A reference profile creating means for calculating a statistic of pixel values in the region and storing the calculation result as a reference profile; an arbitrary image from the input image group as a processed image; and the processed image based on the reference contour Calculating a first candidate contour which is one of the contour candidates of the fertilized egg, defining a plurality of divided regions along the first candidate contour, and calculating a statistic of pixel values in the divided regions ,Calculation results A first candidate profile creating means for storing as a candidate profile, and a second candidate that is one of the contour candidates of the fertilized egg in the processed image by changing the position and / or size of the first candidate contour Second candidate profile creating means for calculating a contour, defining a plurality of divided regions along the second candidate contour, calculating a statistic of pixel values in the divided regions, and storing the calculation result as a candidate profile And a contour determining means for calculating a similarity indicating the similarity between the reference profile and the candidate profile, and determining a contour of a fertilized egg in the processed image based on a candidate profile most similar to the reference profile; An image processing apparatus comprising:
According to the first invention, the position of the fertilized egg can be accurately aligned between input images obtained by imaging the same fertilized egg at different times with the light source direction fixed.

第1の発明における前記基準プロファイル作成手段、前記第1の候補プロファイル作成手段、および前記第2の候補プロファイル作成手段における分割領域は、輪郭の内側と外側のそれぞれに輪郭に沿う方向に複数定義され、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有するものであることが望ましい。
これによって、輪郭に沿う方向に対する輪郭周辺の画素値の変化に基づいて輪郭を決定することができる。
A plurality of divided regions in the reference profile creating means, the first candidate profile creating means, and the second candidate profile creating means in the first invention are defined in a direction along the contour on the inside and outside of the contour, respectively. It is desirable that each of them has a certain width in a direction perpendicular to the contour.
Accordingly, the contour can be determined based on a change in pixel values around the contour with respect to the direction along the contour.

また、第1の発明における前記輪郭決定手段における類似度は、輪郭を介して対向する内側の分割領域内と外側の分割領域内の画素値の統計量の差に基づいて算出することが望ましい。
これによって、輪郭の内側と外側のコントラストの強弱を用いて輪郭を特徴付けることができる。
In addition, it is preferable that the similarity in the contour determination unit according to the first invention is calculated based on a difference in statistic values of pixel values in the inner divided region and the outer divided region facing each other through the contour.
Thus, the contour can be characterized using the contrast strength between the inside and outside of the contour.

また、第1の発明における前記一定の幅は、例えば、予め推定された受精卵を覆う透明帯の厚さの略半分とする。
これによって、内側の分割領域が受精卵中心部を含まないので、輪郭決定手段において、受精卵中心部の脂肪小滴が自律的に移動することによる影響をなくすことができる。
Moreover, the said fixed width | variety in 1st invention is made into about half of the thickness of the zona pellucida which covers the fertilized egg estimated beforehand, for example.
Thus, since the inner divided region does not include the fertilized egg center, it is possible to eliminate the influence caused by the autonomous movement of the fat droplets at the fertilized egg center in the contour determining means.

また、第1の発明における前記一定の幅は、例えば、前記基準輪郭に基づく受精卵の大きさと、前記基準画像における脂肪小滴を閾値処理によって特定することで推定する受精卵中心部の大きさとに基づいて算出する。
これによって、画像に応じた適切な値を一定の幅として設定することができる。
Further, the fixed width in the first invention is, for example, a size of a fertilized egg based on the reference contour and a size of a fertilized egg central portion estimated by specifying a fat droplet in the reference image by threshold processing. Calculate based on
Thereby, an appropriate value according to the image can be set as a certain width.

また、第1の発明における前記第2の候補プロファイル作成手段は、前記処理画像の撮像時刻と培養開始時刻との差が大きくなるにつれて、候補プロファイルのパターン数を増やすことが望ましい。
これによって、培養期間の後半における受精卵の大きさの変化の増大に応じて、候補プロファイルのパターン数を適切な数に設定することができる。
In addition, it is desirable that the second candidate profile creating means in the first invention increases the number of candidate profile patterns as the difference between the captured time of the processed image and the culture start time increases.
Thus, the number of candidate profile patterns can be set to an appropriate number in accordance with an increase in the size change of the fertilized egg in the second half of the culture period.

また、第1の発明における前記第1の候補プロファイル作成手段は、例えば、前記第1の候補輪郭の大きさを前記基準輪郭の大きさと同一と仮定し、前記第1の候補輪郭を移動させながら、内部の画素値に基づいて前記基準輪郭との比較処理を行うことで前記第1の候補輪郭の最適な位置を算出する。
これによって、受精卵の輪郭の候補の初期値である第1の候補輪郭を自動的に算出することができる。
Further, the first candidate profile creating means in the first invention, for example, assumes that the size of the first candidate contour is the same as the size of the reference contour, and moves the first candidate contour. The optimal position of the first candidate contour is calculated by performing a comparison process with the reference contour based on the internal pixel value.
As a result, the first candidate contour that is the initial value of the candidate for the contour of the fertilized egg can be automatically calculated.

また、第1の発明における前記第1の候補プロファイル作成手段は、例えば、前記第1の候補輪郭の大きさを前記基準輪郭の大きさと同一と仮定し、前記第1の候補輪郭を移動させながら、前記第1の候補輪郭の内側と外側を含み、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有する領域の画素値に基づいて前記基準輪郭との比較処理を行うことで前記第1の候補輪郭の最適な位置を算出する。
これによって、受精卵中心部の脂肪小滴が自律的に移動することによる影響を受けずに、受精卵の輪郭の候補の初期値である第1の候補輪郭を自動的に算出することができる。
Further, the first candidate profile creating means in the first invention, for example, assumes that the size of the first candidate contour is the same as the size of the reference contour, and moves the first candidate contour. The first candidate is compared with the reference contour based on pixel values of a region that includes the inside and outside of the first candidate contour and has a certain width in the direction perpendicular to the contour. The optimum position of the contour is calculated.
This makes it possible to automatically calculate the first candidate contour that is the initial value of the contour candidate of the fertilized egg without being affected by the autonomous movement of the fat droplets at the center of the fertilized egg. .

また、第1の発明における前記基準プロファイル作成手段は、例えば、前記基準画像を表示し、ユーザに対して前記基準画像における受精卵の輪郭を基準輪郭として指定させる。
これによって、基準画像における基準輪郭を正確に指定することができる。
Further, the reference profile creating means in the first invention displays, for example, the reference image, and allows the user to designate the contour of the fertilized egg in the reference image as the reference contour.
Thereby, the reference contour in the reference image can be specified accurately.

また、第1の発明における前記基準プロファイル作成手段は、予め保持された輪郭検出済のテンプレート画像と前記基準画像とのテンプレートマッチング処理を行うことで推定する受精卵の輪郭を基準輪郭として指定する。
これによって、基準画像における基準輪郭を自動的に指定することができる。
Further, the reference profile creating means in the first invention designates a contour of a fertilized egg estimated by performing a template matching process between a pre-contained template image whose contour has been detected and the reference image as a reference contour.
As a result, the reference contour in the reference image can be automatically specified.

また、第1の発明における前記プロファイル比較手段は、更に、決定した受精卵の輪郭に基づいて出力画像を生成することが望ましい。これによって、解析内容に応じた出力画像(受精卵観測画像)を得ることができる。   Moreover, it is desirable that the profile comparison means in the first invention further generates an output image based on the determined outline of the fertilized egg. Thereby, an output image (fertilized egg observation image) according to the analysis content can be obtained.

第1の発明における前記プロファイル比較手段は、例えば、同一の受精卵に対する全ての時刻の入力画像に対して輪郭を決定した後、全ての時刻の輪郭を囲むことができる矩形を算出し、各入力画像において前記矩形の中心と受精卵の中心を一致させて、前記矩形に沿って入力画像を切り抜くことで出力画像を生成する。
これによって、受精卵周辺の部位の画像情報が損失せず、管理し易い出力画像を得ることができる。
The profile comparison means in the first invention calculates, for example, a rectangle that can enclose the contours of all times after determining the contours of input images at all times for the same fertilized egg, An output image is generated by matching the center of the rectangle with the center of the fertilized egg in the image and cutting out the input image along the rectangle.
Thereby, the image information of the site around the fertilized egg is not lost, and an output image that is easy to manage can be obtained.

第2の発明は、培養中の受精卵を撮影した画像を解析対象とする画像処理方法であって、同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像群の中から任意の画像を基準画像とし、前記基準画像における正確な受精卵の輪郭を基準輪郭とし、前記基準輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を基準プロファイルとして保存する基準プロファイル作成ステップと、前記入力画像群の中から任意の画像を処理画像とし、前記基準輪郭に基づいて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第1の候補輪郭を算出し、前記第1の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第1の候補プロファイル作成ステップと、前記第1の候補輪郭の位置および/または大きさを変化させて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第2の候補輪郭を算出し、前記第2の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第2の候補プロファイル作成ステップと、前記基準プロファイルと前記候補プロファイルとの類似性を示す類似度を算出し、前記基準プロファイルと最も類似する候補プロファイルに基づいて、前記処理画像における受精卵の輪郭を決定する輪郭決定ステップと、を含むことを特徴とする画像処理方法である。
第2の発明によって、同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像間における受精卵の位置を正確に合わせることができる。
2nd invention is an image processing method which makes the analysis object the image which image | photographed the fertilized egg in culture | cultivation, Comprising: The input image obtained by imaging the same fertilized egg with the light source direction fixed at different time An arbitrary image from the group is set as a reference image, an accurate fertilized egg outline in the reference image is set as a reference outline, a plurality of divided areas are defined along the reference outline, and a statistic of pixel values in the divided areas A reference profile creation step of calculating the calculation result and storing the calculation result as a reference profile; and an arbitrary image from the input image group as a processed image, and a candidate for a contour of a fertilized egg in the processed image based on the reference contour One first candidate contour is calculated, a plurality of divided regions are defined along the first candidate contour, a statistic of pixel values in the divided regions is calculated, and the calculation result is used as a candidate profile. A first candidate profile creation step that exists, and a position and / or size of the first candidate contour is changed to calculate a second candidate contour that is one of the contour candidates of the fertilized egg in the processed image. A second candidate profile creating step of defining a plurality of divided regions along the second candidate contour, calculating a statistic of pixel values in the divided regions, and storing the calculation result as a candidate profile; A contour determination step of calculating a similarity indicating a similarity between the profile and the candidate profile, and determining a contour of a fertilized egg in the processed image based on a candidate profile most similar to the reference profile. This is a featured image processing method.
According to the second invention, it is possible to accurately match the position of the fertilized egg between input images obtained by imaging the same fertilized egg at different times with the light source direction fixed.

第3の発明は、コンピュータを第1の発明の画像処理装置として機能させるためのプログラムである。
ネットワークを介して第3の発明を配布し、汎用的なコンピュータにインストールすることで、第1の発明の画像処理装置を提供することができる。
A third invention is a program for causing a computer to function as the image processing apparatus of the first invention.
By distributing the third invention over a network and installing it on a general-purpose computer, the image processing apparatus of the first invention can be provided.

第4の発明は、コンピュータを第1の発明の画像処理装置として機能させるためのプログラムを記憶した記憶媒体である。
汎用的なコンピュータが備える記憶媒体読取装置に第4の発明を装着し、汎用的なコンピュータに第4の発明が記憶するプログラムをインストールすることで、第1の発明の画像処理装置を提供することができる。
A fourth invention is a storage medium storing a program for causing a computer to function as the image processing apparatus of the first invention.
An image processing apparatus according to the first invention is provided by mounting the fourth invention on a storage medium reading device provided in a general-purpose computer and installing the program stored in the fourth invention in a general-purpose computer. Can do.

本発明により、受精卵の経時変化を解析する際、複数の画像間における受精卵の位置を正確に合わせることができる画像処理装置等を提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide an image processing apparatus or the like that can accurately match the position of a fertilized egg between a plurality of images when analyzing a time-dependent change of the fertilized egg.

1細胞卵の受精卵を撮像した画像を示す模式図Schematic diagram showing an image of a fertilized egg of 1-cell egg 2細胞卵の受精卵を撮像した画像を示す模式図Schematic diagram showing an image of a two-cell egg fertilized egg 1細胞卵の受精卵を撮像した画像に輪郭が重畳された状態を示す模式図The schematic diagram which shows the state on which the outline was superimposed on the image which imaged the fertilized egg of 1 cell egg 2細胞卵の受精卵を撮像した画像に輪郭が重畳された状態を示す模式図The schematic diagram which shows the state on which the outline was superimposed on the image which imaged the fertilized egg of 2 cell egg 画像処理装置1のハードウエア構成図Hardware configuration diagram of the image processing apparatus 1 画像処理装置1のソフトウエア構成図Software configuration diagram of the image processing apparatus 1 基準プロファイル作成処理を示すフローチャートFlow chart showing reference profile creation processing 基準輪郭62を指定する処理の第1の例を説明する図The figure explaining the 1st example of the process which designates the reference | standard outline 62 基準輪郭62を指定する処理の第2の例を説明する図The figure explaining the 2nd example of the process which designates the reference | standard outline 62 分割領域63を説明する図The figure explaining the division area 63 一定の幅を決定する処理を説明する図Diagram explaining the process of determining a certain width 基準プロファイル6の例を示す図The figure which shows the example of the reference | standard profile 6 候補プロファイル作成処理を示すフローチャートFlow chart showing candidate profile creation processing 候補輪郭72の初期値を決定する処理の第1の例を説明する図The figure explaining the 1st example of the process which determines the initial value of the candidate outline 72 候補輪郭72の初期値を決定する処理の第2の例を説明する図The figure explaining the 2nd example of the process which determines the initial value of the candidate outline 72 候補プロファイル7の第1の例を示す図The figure which shows the 1st example of the candidate profile 7 候補プロファイル7の第2の例を示す図The figure which shows the 2nd example of the candidate profile 7 候補プロファイル7の第3の例を示す図The figure which shows the 3rd example of the candidate profile 7 輪郭決定処理を示すフローチャートFlow chart showing contour determination processing

以下図面に基づいて、本発明の実施形態を詳細に説明する。本発明の実施形態において参照する図面では、説明を分かりやすくする為に、解析対象である培養中の受精卵を撮像した画像を模式的に示す。しかしながら、実際の画像に対して本発明を適用できることは言うまでもない。
また、本発明の実施形態において模式的に示す画像は、白から黒までの明暗だけで表現するグレースケール画像であるが、本発明はいわゆるカラー画像に対しても同様に適用可能であることは言うまでもない。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. In the drawings referred to in the embodiments of the present invention, for easy understanding of the description, an image obtained by imaging a fertilized egg in culture that is an analysis target is schematically shown. However, it goes without saying that the present invention can be applied to an actual image.
In addition, the image schematically shown in the embodiment of the present invention is a grayscale image expressed only by light and darkness from white to black, but the present invention can be similarly applied to a so-called color image. Needless to say.

最初に、図1から図4を参照しながら、受精卵を撮像した画像の特徴について説明する。
図1は、1細胞卵の受精卵を撮像した画像を示す模式図である。図1に示すように、受精卵の中心(受精卵中心部)には、主に脂肪小滴に由来する強い輪郭を伴った部分(図1においては黒に近い画素値を持つ領域)が存在する。一方、受精卵は、ある程度の厚みを持った透明帯(図1においては灰色の画素値を持つドーナッツ状の領域)が覆っている。透明帯には、撮像時の光の加減によって、受精卵の輪郭が背景と同じ明るさとなる不明りょうな部分がある。
First, the characteristics of an image obtained by imaging a fertilized egg will be described with reference to FIGS.
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an image obtained by imaging a fertilized egg of a one-cell egg. As shown in FIG. 1, there is a portion (region having a pixel value close to black in FIG. 1) with a strong outline mainly derived from fat droplets at the center of the fertilized egg (fertilized egg center). To do. On the other hand, the fertilized egg is covered with a zona pellucida (a donut-shaped region having a gray pixel value in FIG. 1) having a certain thickness. In the zona pellucida, there is an unclear part where the outline of the fertilized egg has the same brightness as the background by adjusting the light during imaging.

ここで、本発明の実施形態における用語の定義について説明する。
「受精卵の輪郭」とは、画像(二次元)におけるドーナツ状の透明帯の外縁(二重円のうち外円)を意味するものとする。
「受精卵中心部」とは、画像(二次元)におけるドーナツ状の透明帯の内縁(二重円のうち内円)よりも内側の領域を意味するものとする。
「受精卵の大きさ」とは、透明帯と受精卵中心部の両方を含む大きさであり、画像(二次元)における透明帯の外縁を真円と仮定する場合には、半径、直径、または面積を意味するものとし、楕円と仮定する場合には、長径および短径、または面積を意味するものとする。
「受精卵中心部の大きさ」とは、画像(二次元)における受精卵中心部を真円と仮定する場合には、半径、直径、または面積を意味するものとし、楕円と仮定する場合には、長径および短径、または面積を意味するものとする。
Here, the definition of the term in embodiment of this invention is demonstrated.
The “contour of a fertilized egg” means the outer edge (outer circle of double circles) of a donut-shaped zona pellucida in an image (two-dimensional).
The “fertilized egg center” means a region inside the inner edge (inner circle of the double circle) of the donut-shaped zona pellucida in the image (two-dimensional).
“Size of fertilized egg” is a size that includes both the zona pellucida and the center of the fertilized egg. When the outer edge of the zona pellucida in the image (two-dimensional) is assumed to be a perfect circle, the radius, diameter, Or it shall mean an area, and when an ellipse is assumed, it shall mean a major axis and a minor axis, or an area.
“Size of fertilized egg center” means a radius, a diameter, or an area when the fertilized egg center in an image (two-dimensional) is assumed to be a perfect circle, and an ellipse. Means a major axis and a minor axis, or an area.

図2は、2細胞卵の受精卵を撮像した画像を示す模式図である。図2に示す画像の撮像時刻は、図1に示す画像の撮像時刻よりも後である。時間が経過したことに伴い、図2の画像における受精卵中心部は、図1の画像と異なっており、受精卵の大きさも変化している。
特に、脂肪小滴に相当する領域は、図1の画像と大きく異なり、受精卵中心部の中で偏在している。従って、従来技術によって算出可能な領域の重心は、受精卵の中心点と一致しない。
一方、透明帯については、光源の方向が変化していない為、概ね図1の画像と同様の特徴(明るさの分布など)を保っている。
本発明の実施の形態では、図1と図2の画像のように、撮像時の光源の方向が変化していない画像同士を対象とするものとする。
FIG. 2 is a schematic diagram showing an image obtained by imaging a fertilized egg of a two-cell egg. The image capturing time shown in FIG. 2 is later than the image capturing time shown in FIG. As time passes, the central part of the fertilized egg in the image of FIG. 2 is different from the image of FIG. 1, and the size of the fertilized egg also changes.
In particular, the region corresponding to the fat droplet is greatly different from the image of FIG. 1 and is unevenly distributed in the center of the fertilized egg. Therefore, the center of gravity of the region that can be calculated by the conventional technique does not coincide with the center point of the fertilized egg.
On the other hand, since the direction of the light source does not change for the zona pellucida, the same characteristics (brightness distribution, etc.) as the image in FIG. 1 are maintained.
In the embodiment of the present invention, images that do not change the direction of the light source at the time of imaging, such as the images in FIGS.

図3は、1細胞卵の受精卵を撮像した画像に輪郭が重畳された状態を示す模式図、図4は、2細胞卵の受精卵を撮像した画像に輪郭が重畳された状態を示す模式図である。
図3、図4ともに、図1、図2の画像から検出が期待される受精卵の輪郭を示している。一般に、受精卵は球体をしている為、図3、図4ともに、円形の輪郭を重畳している。図3、図4に示す円の中心位置は、異なる撮像時刻において撮像された画像間において受精卵の位置を示す共通基準として使うことができる。受精卵の位置を正確に同定することができれば、受精卵の大きさの変化、受精卵内部の状態の変化などを精緻に解析することが可能となる。
尚、本発明の実施の形態では、受精卵を楕円体と仮定し、楕円形の輪郭を重畳することも可能である。
FIG. 3 is a schematic diagram showing a state in which an outline is superimposed on an image obtained by imaging a fertilized egg of a one-cell egg, and FIG. 4 is a schematic diagram showing a state in which an outline is superimposed on an image obtained by imaging a fertilized egg of a two-cell egg. FIG.
Both FIG. 3 and FIG. 4 show the outline of a fertilized egg expected to be detected from the images of FIG. 1 and FIG. In general, since a fertilized egg is a sphere, a circular outline is superimposed on both FIG. 3 and FIG. The center position of the circle shown in FIGS. 3 and 4 can be used as a common reference indicating the position of a fertilized egg between images taken at different imaging times. If the position of the fertilized egg can be accurately identified, it becomes possible to precisely analyze changes in the size of the fertilized egg, changes in the state of the fertilized egg, and the like.
In the embodiment of the present invention, the fertilized egg is assumed to be an ellipsoid, and an elliptical outline can be superimposed.

次に、図5から図19を参照しながら、本発明の実施形態における画像処理装置について説明する。
以下では、混乱を避けるために、受精卵および受精卵中心部は、球体と仮定して説明する。
Next, an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
Below, in order to avoid confusion, a fertilized egg and a fertilized egg center part are demonstrated as a sphere.

最初に、図5、図6を参照しながら、画像処理装置1の構成について説明する。
図5は、画像処理装置1のハードウエア構成図である。尚、図5のハードウエア構成は一例であり、用途、目的に応じて様々な構成を採ることが可能である。
First, the configuration of the image processing apparatus 1 will be described with reference to FIGS. 5 and 6.
FIG. 5 is a hardware configuration diagram of the image processing apparatus 1. Note that the hardware configuration in FIG. 5 is merely an example, and various configurations can be adopted depending on the application and purpose.

画像処理装置1は、制御部11、記憶部12、メディア入出力部13、通信制御部14、入力部15、表示部16、周辺機器I/F部17等が、バス18を介して接続される。   In the image processing apparatus 1, a control unit 11, a storage unit 12, a media input / output unit 13, a communication control unit 14, an input unit 15, a display unit 16, a peripheral device I / F unit 17, and the like are connected via a bus 18. The

制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等で構成される。   The control unit 11 includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.

CPUは、記憶部12、ROM、記録媒体等に格納されるプログラムをRAM上のワークメモリ領域に呼び出して実行し、バス18を介して接続された各装置を駆動制御し、画像処理装置1が行う後述する処理を実現する。
ROMは、不揮発性メモリであり、コンピュータのブートプログラムやBIOS等のプログラム、データ等を恒久的に保持している。
RAMは、揮発性メモリであり、記憶部12、ROM、記録媒体等からロードしたプログラム、データ等を一時的に保持するとともに、制御部11が各種処理を行う為に使用するワークエリアを備える。
The CPU calls and executes a program stored in the storage unit 12, ROM, recording medium, or the like to a work memory area on the RAM, drives and controls each device connected via the bus 18, and the image processing apparatus 1 The process to be described later is realized.
The ROM is a non-volatile memory and permanently holds a computer boot program, a program such as BIOS, data, and the like.
The RAM is a volatile memory, and temporarily stores programs, data, and the like loaded from the storage unit 12, ROM, recording medium, and the like, and includes a work area used by the control unit 11 for performing various processes.

記憶部12は、HDD(ハードディスクドライブ)であり、制御部11が実行するプログラム、プログラム実行に必要なデータ、OS(オペレーティングシステム)等が格納される。プログラムに関しては、OS(オペレーティングシステム)に相当する制御プログラムや、後述する処理をコンピュータに実行させるためのアプリケーションプログラムが格納されている。
これらの各プログラムコードは、制御部11により必要に応じて読み出されてRAMに移され、CPUに読み出されて各種の手段として実行される。
The storage unit 12 is an HDD (hard disk drive), and stores a program executed by the control unit 11, data necessary for program execution, an OS (operating system), and the like. With respect to the program, a control program corresponding to an OS (operating system) and an application program for causing a computer to execute processing described later are stored.
Each of these program codes is read by the control unit 11 as necessary, transferred to the RAM, read by the CPU, and executed as various means.

メディア入出力部13(ドライブ装置)は、データの入出力を行い、例えば、CDドライブ(−ROM、−R、−RW等)、DVDドライブ(−ROM、−R、−RW等)等のメディア入出力装置を有する。
通信制御部14は、通信制御装置、通信ポート等を有し、コンピュータとネットワーク間の通信を媒介する通信インタフェースであり、ネットワークを介して、他のコンピュータ間との通信制御を行う。ネットワークは、有線、無線を問わない。
The media input / output unit 13 (drive device) inputs / outputs data, for example, media such as a CD drive (-ROM, -R, -RW, etc.), DVD drive (-ROM, -R, -RW, etc.) Has input / output devices.
The communication control unit 14 includes a communication control device, a communication port, and the like, and is a communication interface that mediates communication between a computer and a network, and performs communication control between other computers via the network. The network may be wired or wireless.

入力部15は、データの入力を行い、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス、テンキー等の入力装置を有する。
入力部15を介して、コンピュータに対して、操作指示、動作指示、データ入力等を行うことができる。
表示部16は、CRTモニタ、液晶パネル等のディスプレイ装置、ディスプレイ装置と連携してコンピュータのビデオ機能を実現するための論理回路等(ビデオアダプタ等)を有する。
The input unit 15 inputs data and includes, for example, a keyboard, a pointing device such as a mouse, and an input device such as a numeric keypad.
An operation instruction, an operation instruction, data input, and the like can be performed on the computer via the input unit 15.
The display unit 16 includes a display device such as a CRT monitor and a liquid crystal panel, and a logic circuit (such as a video adapter) for realizing a video function of the computer in cooperation with the display device.

周辺機器I/F(インタフェース)部17は、コンピュータに周辺機器を接続させるためのポートであり、周辺機器I/F部17を介してコンピュータは周辺機器とのデータの送受信を行う。周辺機器としては、例えば、受精卵を撮像するための撮像装置等がある。周辺機器I/F部17は、USBやIEEE1394やRS−232C等で構成されており、通常複数の周辺機器I/Fを有する。周辺機器との接続形態は有線、無線を問わない。
バス18は、各装置間の制御信号、データ信号等の授受を媒介する経路である。
The peripheral device I / F (interface) unit 17 is a port for connecting a peripheral device to the computer, and the computer transmits and receives data to and from the peripheral device via the peripheral device I / F unit 17. Examples of the peripheral device include an imaging device for imaging a fertilized egg. The peripheral device I / F unit 17 is configured by USB, IEEE 1394, RS-232C, or the like, and usually includes a plurality of peripheral devices I / F. The connection form with the peripheral device may be wired or wireless.
The bus 18 is a path that mediates transmission / reception of control signals, data signals, and the like between the devices.

図6は、画像処理装置1のソフトウエア構成図である。画像処理装置1は、図6に示す各プログラムを記憶部12に記憶し、各プログラムコードを制御部11により必要に応じて読み出してRAMに移し、CPUに読み出すことで、各種の手段として機能する。   FIG. 6 is a software configuration diagram of the image processing apparatus 1. The image processing apparatus 1 functions as various means by storing each program shown in FIG. 6 in the storage unit 12, reading each program code as necessary by the control unit 11, moving it to the RAM, and reading it to the CPU. .

画像処理装置1は、基準プロファイル作成プログラム2、候補プロファイル作成プログラム3、輪郭決定プログラム4等を実行可能なプログラムコードとして記憶部12に記憶する。また、画像処理装置1は、処理の進行に応じて、入力画像5、基準プロファイル6、候補プロファイル7、出力画像8等を記憶部12またはRAMに記憶する。   The image processing apparatus 1 stores the reference profile creation program 2, the candidate profile creation program 3, the contour determination program 4 and the like in the storage unit 12 as executable program codes. Further, the image processing apparatus 1 stores the input image 5, the reference profile 6, the candidate profile 7, the output image 8, and the like in the storage unit 12 or the RAM as the processing proceeds.

入力画像5は、同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた画像群である。
基準プロファイル作成プログラム2は、基準プロファイル作成処理を実現する為のプログラムである。基準プロファイル作成処理では、入力画像5の中から任意の画像を基準画像とし、基準画像における正確な受精卵の輪郭を基準輪郭とし、基準輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を基準プロファイル6として保存する。基準プロファイル作成処理については、図7を参照しながら後述する。
The input image 5 is an image group obtained by imaging the same fertilized egg with different light source directions at different times.
The reference profile creation program 2 is a program for realizing reference profile creation processing. In the reference profile creation process, an arbitrary image from the input images 5 is used as a reference image, an accurate fertilized egg contour in the reference image is used as a reference contour, and a plurality of divided regions are defined along the reference contour. The statistic of the pixel value is calculated, and the calculation result is stored as the reference profile 6. The reference profile creation process will be described later with reference to FIG.

候補プロファイル作成プログラム3は、候補プロファイル作成処理を実現する為のプログラムである。候補プロファイル作成処理では、入力画像5の中から任意の画像を処理画像とし、基準輪郭に基づいて処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである初期候補輪郭(第1の候補輪郭)を算出し、初期候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイル7として保存する。更に、候補プロファイル作成処理では、初期候補輪郭の位置および/または大きさを変化させて処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つであるその他の候補輪郭(第2の候補輪郭)を算出し、その他の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイル7として保存する。候補プロファイル作成処理については、図13を参照しながら後述する。   The candidate profile creation program 3 is a program for realizing candidate profile creation processing. In the candidate profile creation process, an arbitrary image from the input image 5 is used as a processed image, and an initial candidate contour (first candidate contour) that is one of the candidates for the contour of the fertilized egg in the processed image is determined based on the reference contour. Calculate, define a plurality of divided areas along the initial candidate contour, calculate the statistic of the pixel values in the divided areas, and store the calculation result as the candidate profile 7. Further, in the candidate profile creation processing, the position and / or size of the initial candidate contour is changed to calculate another candidate contour (second candidate contour) that is one of the contour candidates of the fertilized egg in the processed image. A plurality of divided regions are defined along other candidate contours, a statistic of pixel values in the divided regions is calculated, and the calculation result is stored as a candidate profile 7. The candidate profile creation process will be described later with reference to FIG.

輪郭決定プログラム4は、輪郭決定処理を実現する為のプログラムである。輪郭決定処理では、基準プロファイル6と候補プロファイル7との類似性を示す類似度を算出し、基準プロファイル6と最も類似する候補プロファイル7に基づいて、処理画像における受精卵の輪郭を決定する。更に、輪郭決定処理では、決定した受精卵の輪郭に基づいて出力画像8(受精卵観測画像)を生成する。輪郭決定処理については、図19を参照しながら後述する。   The contour determination program 4 is a program for realizing contour determination processing. In the contour determination process, the similarity indicating the similarity between the reference profile 6 and the candidate profile 7 is calculated, and the contour of the fertilized egg in the processed image is determined based on the candidate profile 7 that is most similar to the reference profile 6. Further, in the contour determination process, an output image 8 (fertilized egg observation image) is generated based on the determined contour of the fertilized egg. The contour determination process will be described later with reference to FIG.

次に、図7から図12を参照しながら、基準プロファイル作成処理について説明する。
図7は、基準プロファイル作成処理を示すフローチャートである。
図7に示すように、画像処理装置1の制御部11は、入力画像5の中から基準画像を選択し(S101)、基準輪郭の指定を行う(S102)。
Next, reference profile creation processing will be described with reference to FIGS.
FIG. 7 is a flowchart showing the reference profile creation process.
As shown in FIG. 7, the control unit 11 of the image processing apparatus 1 selects a reference image from the input image 5 (S101), and designates a reference contour (S102).

図8は、基準輪郭62を指定する処理の第1の例を説明する図である。図8に示す例では、制御部11は、表示部16に基準画像61を表示し、ユーザに対して基準画像61における受精卵の輪郭を基準輪郭62として選択させる。具体的には、ユーザは、入力部15の一つであるマウスを用いて、マウスポインタ19が指し示す円を拡大、縮小、移動させて、受精卵の輪郭(大きさおよび位置)と、マウスポインタ19が指し示す円の大きさおよび位置とを合わせる。制御部11は、マウスポインタ19が指し示す円の中心点の座標および半径を算出し、基準輪郭62を示す円の中心点の座標(xb、yb)と半径「rb」としてRAM等に記憶する。尚、添え字の「b」は、「base」の頭文字である。   FIG. 8 is a diagram for explaining a first example of processing for designating the reference contour 62. In the example illustrated in FIG. 8, the control unit 11 displays the reference image 61 on the display unit 16 and causes the user to select the contour of the fertilized egg in the reference image 61 as the reference contour 62. Specifically, the user enlarges, reduces, or moves a circle pointed by the mouse pointer 19 using a mouse that is one of the input units 15, the fertilized egg outline (size and position), and the mouse pointer. Match the size and position of the circle pointed to by 19. The control unit 11 calculates the coordinates and radius of the center point of the circle indicated by the mouse pointer 19 and stores them in the RAM or the like as the coordinates (xb, yb) and radius “rb” of the center point of the circle indicating the reference contour 62. The subscript “b” is an acronym for “base”.

図9は、基準輪郭62を指定する処理の第2の例を説明する図である。図9に示す例では、予め保持された輪郭検出済のテンプレート画像91と基準画像61とのテンプレートマッチング処理を行うことで推定する受精卵の輪郭を基準輪郭62として指定する。
テンプレート画像91は、記憶部12に予め記憶しておいても良いし、必要に応じてメディア入出力部13、通信制御部14、周辺機器I/F部17等を介して入力するようにしても良い。また、処理に使用するテンプレート画像91は、予め決められていても良いし、制御部11が所定の条件(受精卵の種類、培養環境などの情報に基づく条件)に基づいて複数の画像の中から決定しても良いし、ユーザが選択するようにしても良い。
FIG. 9 is a diagram for explaining a second example of processing for designating the reference contour 62. In the example shown in FIG. 9, the contour of the fertilized egg estimated by performing template matching processing between the template image 91 that has been detected in advance and the reference image 61 is designated as the reference contour 62.
The template image 91 may be stored in the storage unit 12 in advance, or may be input via the media input / output unit 13, the communication control unit 14, the peripheral device I / F unit 17 or the like as necessary. Also good. Moreover, the template image 91 used for the process may be determined in advance, or the control unit 11 may include a plurality of images based on predetermined conditions (conditions based on information such as the type of fertilized egg and culture environment). Or may be selected by the user.

図9に示すように、テンプレート画像91は、正確な輪郭であるテンプレート輪郭92が重畳されている。テンプレート輪郭92を示す円は、中心点が(xt、yt)、半径がrtである。尚、添え字の「t」は、「template」の頭文字である。
テンプレート画像91と基準画像61とのテンプレートマッチング処理は、公知技術の中から適切な手法を用いれば良い。制御部11は、例えば、テンプレート輪郭92の内部の全画素、テンプレート輪郭92の内部の一部の画素、テンプレート輪郭92の周辺の画素などを比較対象とすることができる。
As shown in FIG. 9, the template image 91 is superimposed with a template contour 92 which is an accurate contour. The circle indicating the template outline 92 has a center point (xt, yt) and a radius rt. The subscript “t” is an acronym for “template”.
A template matching process between the template image 91 and the reference image 61 may be performed using an appropriate method from known techniques. For example, the control unit 11 can compare all the pixels inside the template contour 92, some pixels inside the template contour 92, pixels around the template contour 92, and the like.

図9に示す処理によって基準輪郭62を指定する場合、基準画像61としては、培養初期に撮像された画像を選択することが望ましい。培養初期であれば、受精卵の大きさ、受精卵中心部の状態などに関する個体差が小さく、受精卵の種類や培養環境が同じテンプレート画像91を選択することで、基準輪郭62を精度良く検出することができる。   When the reference contour 62 is designated by the process shown in FIG. 9, it is desirable to select an image captured in the initial stage of culture as the reference image 61. In the early stage of culture, the individual contour regarding the size of the fertilized egg and the state of the central part of the fertilized egg is small, and the reference contour 62 is accurately detected by selecting the template image 91 having the same type and culture environment of the fertilized egg. can do.

図7の説明に戻る。
次に、制御部11は、S102において指定した基準輪郭62の内側と外側に複数の分割領域を定義する(S103)。分割領域は、基準輪郭62の内側と外側のそれぞれに基準輪郭62に沿う方向に複数定義され、かつ基準輪郭62と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有するものである。
Returning to the description of FIG.
Next, the control unit 11 defines a plurality of divided regions inside and outside the reference contour 62 designated in S102 (S103). A plurality of divided regions are defined in the direction along the reference contour 62 on the inner side and the outer side of the reference contour 62, respectively, and have a certain width in the direction perpendicular to the reference contour 62.

図10は、分割領域63を説明する図である。
図10に例示するように、制御部11は、基準輪郭62の内側に、基準輪郭62と垂直の方向に一定の幅(図10では64aにて図示)を有する分割領域63を複数定義する。言い換えると、まず、中心座標が基準輪郭62と同一、半径が基準輪郭62の半径「rb」から一定の値「w」を引いた値を有する円65a(図10では点線にて図示)を定義する。そして、基準輪郭62を外円、円65aを内円とするドーナツ形状の二重円領域を複数に分割し、分割領域63とする。
また、図10に例示するように、制御部11は、基準輪郭62の外側に、基準輪郭62と垂直の方向に一定の幅(図10では64bにて図示)を有する分割領域63を複数定義する。言い換えると、まず、中心座標が基準輪郭62と同一、半径が基準輪郭62の半径「rb」に一定の値「w」を足した値を有する円65b(図10では点線にて図示)を定義する。そして、基準輪郭62を内円、円65bを外円とするドーナツ形状の二重円領域を複数に分割し、分割領域63とする。
尚、一定の値「w」は、内側と外側ともに同じ値としても良いし、異なる値としても良い。
FIG. 10 is a diagram for explaining the divided region 63.
As illustrated in FIG. 10, the control unit 11 defines a plurality of divided regions 63 having a certain width (indicated by 64 a in FIG. 10) in the direction perpendicular to the reference contour 62 inside the reference contour 62. In other words, first, a circle 65a (shown by a dotted line in FIG. 10) having a center coordinate equal to the reference contour 62 and a radius obtained by subtracting a constant value “w” from the radius “rb” of the reference contour 62 is defined. To do. Then, a donut-shaped double circular region having the reference contour 62 as an outer circle and the circle 65 a as an inner circle is divided into a plurality of divided regions 63.
Further, as illustrated in FIG. 10, the control unit 11 defines a plurality of divided regions 63 having a certain width (indicated by 64 b in FIG. 10) in the direction perpendicular to the reference contour 62 outside the reference contour 62. To do. In other words, first, a circle 65b (indicated by a dotted line in FIG. 10) having a center coordinate identical to the reference contour 62 and a radius obtained by adding a constant value “w” to the radius “rb” of the reference contour 62 is defined. To do. Then, a donut-shaped double circle region having the reference contour 62 as an inner circle and the circle 65 b as an outer circle is divided into a plurality of regions 63.
The constant value “w” may be the same value on the inner side and the outer side, or may be different values.

図10に示す例では、制御部11は、基準輪郭62の中心座標(xb、yb)を通る8本の分割線を定義し、内側と外側ともに、8等分に分割している。図10に示す「Ri0」〜「Ri7」が、内側の分割領域63aである。また、図10に示す「Ro0」〜「Ro7」が、内側の分割領域63bである。尚、添え字の「i」は、「in」の頭文字、「o」は「out」である。   In the example illustrated in FIG. 10, the control unit 11 defines eight dividing lines that pass through the center coordinates (xb, yb) of the reference contour 62 and divides the dividing line into eight equal parts on the inner side and the outer side. “Ri0” to “Ri7” shown in FIG. 10 are the inner divided regions 63a. Also, “Ro0” to “Ro7” shown in FIG. 10 are the inner divided regions 63b. The subscript “i” is an acronym for “in”, and “o” is “out”.

尚、8等分だけでなく、n等分(nは2以上の自然数)に一般化できることは言うまでもない。
また、均等に分割するだけでなく、何らかの基準に基づいて、不均等に分割するようにしても良い。図1、図2を参照すると分かるように、透明帯の領域は、円周方向に沿って一定の範囲で同程度の明るさが続き、ある境界で異なる明るさとなる。このことに着目し、制御部11は、円周方向に画素を走査していき、一定の大きさのトーンジャンプが発生した箇所を分割領域63の境界とするようにしても良い。
Needless to say, it can be generalized not only into eight equal parts but also into n equal parts (n is a natural number of 2 or more).
Further, not only the division is performed equally, but the division may be performed unevenly based on some standard. As can be seen with reference to FIGS. 1 and 2, the zona pellucida region continues to have the same level of brightness in a certain range along the circumferential direction, and has different brightness at a certain boundary. Focusing on this, the control unit 11 may scan the pixels in the circumferential direction so that a portion where a tone jump of a certain size occurs is used as the boundary of the divided region 63.

一定の値「w」は、例えば、受精卵中心部を覆う透明帯の厚さの半分程度の値とすることが望ましい。透明帯の厚さの半分程度とする、すなわち、内側の分割領域63aが受精卵中心部を含まないようにすることで、後述する輪郭決定処理において、受精卵中心部の脂肪小滴が自律的に移動することによる影響をなくすことができる。透明帯の厚さは、例えば、受精卵の種類ごとに予め実測しておき、ユーザが入力部15を介して入力しても良い。
また、一定の値「w」(分割領域63の一定の幅)は、制御部11が、基準画像61に基づいて自動的に決定しても良い。
For example, the constant value “w” is preferably about half the thickness of the zona pellucida that covers the center of the fertilized egg. By making the thickness of the zona pellucida about half of the zona pellucida, that is, the inner divided region 63a does not include the fertilized egg center, the fat droplets in the fertilized egg center are autonomous in the contour determination process described later. The influence of moving to can be eliminated. For example, the thickness of the zona pellucida may be measured in advance for each type of fertilized egg and input by the user via the input unit 15.
Further, the constant value “w” (a constant width of the divided region 63) may be automatically determined by the control unit 11 based on the reference image 61.

図11は、一定の幅を決定する処理を説明する図である。
基準画像61に対しては、S102において基準輪郭62が決定されている。図11に示す「rb」が、基準輪郭62の半径である。
制御部11は、閾値処理(2値化処理)によって脂肪小滴の画素を特定する。更に、制御部11は、例えば、脂肪小滴の画素を全て含む円の中で最も小さい半径を有する円を算出し、算出した円の内部(図11では縦線のハッチングによって図示)を推定受精卵中心部67とする。図11に示す「rp」が、推定受精卵中心部67の半径である。尚、添え字の「p」は、「presumption」の頭文字である。
そして、制御部11は、基準輪郭62の半径「rb」(基準輪郭62に基づく受精卵の大きさ)から、推定受精卵中心部67の半径「rp」(推定した受精卵中心部の大きさ)を引いた値を「t」とする。
「t」は、透明帯の厚さ(thickness)と推定できる為、制御部11は、「t/2」を一定の値「w」として決定する。
FIG. 11 is a diagram illustrating a process for determining a certain width.
For the reference image 61, a reference contour 62 is determined in S102. “Rb” shown in FIG. 11 is the radius of the reference contour 62.
The control unit 11 specifies fat droplet pixels by threshold processing (binarization processing). Further, for example, the control unit 11 calculates a circle having the smallest radius among the circles including all the pixels of the fat droplets, and estimates and fertilizes the inside of the calculated circle (illustrated by vertical line hatching in FIG. 11). Let it be egg center part 67. “Rp” shown in FIG. 11 is the radius of the estimated fertilized egg center 67. Note that the subscript “p” is an acronym for “presumption”.
Then, the control unit 11 determines the radius “rp” of the estimated fertilized egg center 67 from the radius “rb” of the reference contour 62 (the size of the fertilized egg based on the reference contour 62). ) Is taken as “t”.
Since “t” can be estimated as the thickness of the zona pellucida (thickness), the control unit 11 determines “t / 2” as a constant value “w”.

図7の説明に戻る。
次に、制御部11は、分割領域63内の画素値の統計量を算出し(S104)、算出結果を基準プロファイル6として記憶部12またはRAMに記憶する(S105)。
分割領域63内の画素値の統計量は、例えば、平均値とすることができる。図10に示す例では、分割領域Ri0〜Ri7、Ro0〜Ro7内の画素値に対して、それぞれ平均値Ai0〜Ai7、Ao0〜Ao7を算出し、ベクトルV=(Ai0、・・・、Ai7、Ao0、・・・、Ao7)とする。基準プロファイル6には、ベクトルV、基準輪郭62の中心座標(xb、yb)、半径「rb」などが含まれる。
Returning to the description of FIG.
Next, the control unit 11 calculates the statistic of the pixel value in the divided region 63 (S104), and stores the calculation result as the reference profile 6 in the storage unit 12 or the RAM (S105).
The statistic of the pixel value in the divided area 63 can be an average value, for example. In the example illustrated in FIG. 10, average values Ai0 to Ai7 and Ao0 to Ao7 are calculated for the pixel values in the divided regions Ri0 to Ri7 and Ro0 to Ro7, respectively, and a vector V = (Ai0,..., Ai7, Ao0,..., Ao7). The reference profile 6 includes the vector V, the center coordinates (xb, yb) of the reference contour 62, the radius “rb”, and the like.

分割領域63内の画素値の統計量として、平均値の他に有用な例について説明する。
図10に示す例であれば、分割領域Ri0〜Ri7、Ro0〜Ro7内の画素値に対して、それぞれ平均値Ai0〜Ai7、Ao0〜Ao7を算出する。次に、Aall=(Ai0+・・・+Ai7+Ao0+・・・+Ao7)/16(平均値の平均)を算出する。そして、Bi0=Ai0−Aall、・・・、Bi7=Ai7−Aall、Bo0=Ao0−Aall、・・・、Bo7=Ao7−Aallを算出し、ベクトルV=(Bi0、・・・、Bi7、Bo0、・・・、Bo7)とする。これによって、撮像環境の変動によって基準画像61とその他の入力画像5との間で画像全体の明るさが変動している場合にも、図19にて詳述する輪郭決定処理において、適切にプロファイルの比較をすることができる。
In addition to the average value, a useful example will be described as the statistic of the pixel value in the divided area 63.
In the example shown in FIG. 10, average values Ai0 to Ai7 and Ao0 to Ao7 are calculated for the pixel values in the divided areas Ri0 to Ri7 and Ro0 to Ro7, respectively. Next, Aall = (Ai0 +... + Ai7 + Ao0 +... + Ao7) / 16 (average of average values) is calculated. Then, Bi0 = Ai0-Aall,..., Bi7 = Ai7-Aall, Bo0 = Ao0-Aall,..., Bo7 = Ao7-Aall are calculated, and the vector V = (Bi0,..., Bi7, Bo0. , ..., Bo7). As a result, even when the brightness of the entire image varies between the reference image 61 and the other input image 5 due to the variation of the imaging environment, the profile is appropriately determined in the contour determination process described in detail in FIG. Can be compared.

また、ベクトルVbの要素は、1つの統計量だけでなく、複数の統計量を含めても良い。
図10に示す例であれば、分割領域Ri0〜Ri7、Ro0〜Ro7内の画素値に対して、それぞれ平均値Ai0〜Ai7、Ao0〜Ao7、および分散Vi0〜Vi7、Vo0〜Vo7を算出し、ベクトルV=(Ai0、・・・、Ai7、Ao0、・・・、Ao7、Vi0、・・・、Vi7、Vo0、・・・、Vo7)とする。これによって、図19にて詳述する輪郭決定処理において、より詳細にプロファイルの比較をすることができる。
Further, the elements of the vector Vb may include a plurality of statistics as well as one statistics.
In the example shown in FIG. 10, average values Ai0 to Ai7, Ao0 to Ao7, and variances Vi0 to Vi7 and Vo0 to Vo7 are calculated for the pixel values in the divided regions Ri0 to Ri7 and Ro0 to Ro7, Vector V = (Ai0,..., Ai7, Ao0,..., Ao7, Vi0,..., Vi7, Vo0,..., Vo7). This makes it possible to compare profiles in more detail in the contour determination process described in detail in FIG.

図12は、基準プロファイル6の例を示す図である。図12には、視覚的に判別し易いように、図1に示す画像に対して基準輪郭62が重畳された画像、および各分割領域Ri0〜Ri7、Ro0〜Ro7内の画素値の平均値に対応する明るさを有する矩形を示している。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the reference profile 6. FIG. 12 shows an image in which the reference contour 62 is superimposed on the image shown in FIG. 1 and the average value of the pixel values in each of the divided regions Ri0 to Ri7 and Ro0 to Ro7 so that it can be easily visually identified. A rectangle with corresponding brightness is shown.

次に、図13から図18を参照しながら、候補プロファイル作成処理について説明する。
図13は、候補プロファイル作成処理を示すフローチャートである。
図13に示すように、画像処理装置1の制御部11は、入力画像5の中から任意の画像(受精卵の輪郭が不明な画像)を処理画像とし、基準輪郭62に基づいて処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである初期候補輪郭(第1の候補輪郭)を算出する(S201)。
Next, candidate profile creation processing will be described with reference to FIGS.
FIG. 13 is a flowchart showing candidate profile creation processing.
As shown in FIG. 13, the control unit 11 of the image processing apparatus 1 uses an arbitrary image (an image in which the outline of a fertilized egg is unknown) from the input image 5 as a processed image, and based on a reference contour 62, An initial candidate contour (first candidate contour) that is one of the contour candidates of the fertilized egg is calculated (S201).

図14は、初期候補輪郭72を決定する処理の第1の例を説明する図である。図14に示す例では、初期候補輪郭72の大きさを基準輪郭62の大きさと同一と仮定し、初期候補輪郭72を移動させながら、輪郭の内部の画素値に基づいて基準輪郭62との比較処理を行うことで初期候補輪郭72の最適な位置を算出する。   FIG. 14 is a diagram illustrating a first example of processing for determining the initial candidate contour 72. In the example shown in FIG. 14, the size of the initial candidate contour 72 is assumed to be the same as the size of the reference contour 62, and the initial candidate contour 72 is moved and compared with the reference contour 62 based on the pixel values inside the contour. By performing the processing, the optimum position of the initial candidate contour 72 is calculated.

基準画像61に対しては、基準輪郭62の中心座標(xb、yb)および半径「rb」が決定されている。制御部11は、基準輪郭62の内部を比較領域68aとする。また、制御部11は、初期候補輪郭72の半径「r0」を基準輪郭62の半径「rb」とし、仮の中心座標(x0、y0)を定義する。制御部11は、初期候補輪郭72の内部を比較領域78aとする。
そして、制御部11は、初期候補輪郭72の中心座標(x0、y0)をずらしながら、比較領域68aと比較領域78aとの画素ごとの二乗誤差の総和を算出していき、二乗誤差の総和が最小となる中心座標(x0、y0)を決定する。
For the reference image 61, the center coordinates (xb, yb) and the radius “rb” of the reference contour 62 are determined. The control unit 11 sets the inside of the reference contour 62 as the comparison area 68a. Further, the control unit 11 defines a temporary center coordinate (x0, y0) with the radius “r0” of the initial candidate contour 72 as the radius “rb” of the reference contour 62. The control unit 11 sets the inside of the initial candidate contour 72 as the comparison region 78a.
The control unit 11 calculates the sum of square errors for each pixel in the comparison region 68a and the comparison region 78a while shifting the center coordinates (x0, y0) of the initial candidate contour 72, and the sum of the square errors is calculated. The minimum center coordinate (x0, y0) is determined.

図15は、初期候補輪郭72を決定する処理の第2の例を説明する図である。図15に示す例では、初期候補輪郭72の大きさを基準輪郭62の大きさと同一と仮定し、初期候補輪郭72を移動させながら、輪郭の内側と外側を含み、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有する領域の画素値に基づいて基準輪郭62との比較処理を行うことで初期候補輪郭72の最適な位置を算出する。   FIG. 15 is a diagram illustrating a second example of processing for determining the initial candidate contour 72. In the example shown in FIG. 15, it is assumed that the size of the initial candidate contour 72 is the same as the size of the reference contour 62, and the initial candidate contour 72 is moved in the direction perpendicular to the contour, including the inside and outside of the contour. The optimum position of the initial candidate contour 72 is calculated by performing a comparison process with the reference contour 62 based on the pixel values of the regions each having a certain width.

基準画像61は、基準輪郭62の中心座標(xb、yb)および半径「rb」を決定済である。制御部11は、基準輪郭62の内側と外側を含み、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有する領域を比較領域68bとする。また、制御部11は、初期候補輪郭72の半径「r0」を基準輪郭62の半径「rb」とし、仮の中心座標(x0、y0)を定義する。制御部11は、初期候補輪郭72の内側と外側を含み、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有する領域を比較領域78bとする。
そして、制御部11は、初期候補輪郭72の中心座標(x0、y0)をずらしながら、比較領域68bと比較領域78bとの画素ごとの二乗誤差の総和を算出していき、二乗誤差の総和が最小となる中心座標(x0、y0)を決定する。
一定の幅は、比較領域68b、78bが、受精卵中心部の領域を含まない程度(例えば、図7のS103にて前述した一定の値「w」)とする。これによって、受精卵中心部の脂肪小滴が自律的に移動することによる影響をなくすことができる。
In the reference image 61, the center coordinates (xb, yb) and the radius “rb” of the reference contour 62 have been determined. The control unit 11 sets an area including the inside and outside of the reference outline 62 and having a certain width in the direction perpendicular to the outline as a comparison area 68b. Further, the control unit 11 defines a temporary center coordinate (x0, y0) with the radius “r0” of the initial candidate contour 72 as the radius “rb” of the reference contour 62. The control unit 11 sets a region including the inside and the outside of the initial candidate contour 72 and having a certain width in the direction perpendicular to the contour as a comparison region 78b.
Then, the control unit 11 calculates the sum of square errors for each pixel in the comparison region 68b and the comparison region 78b while shifting the center coordinates (x0, y0) of the initial candidate contour 72, and the sum of the square errors is calculated. The minimum center coordinate (x0, y0) is determined.
The constant width is set such that the comparison regions 68b and 78b do not include the central region of the fertilized egg (for example, the constant value “w” described above in S103 of FIG. 7). Thereby, it is possible to eliminate the influence caused by the autonomous movement of the fat droplets at the center of the fertilized egg.

図13の説明に戻る。
次に、制御部11は、初期候補輪郭72の内側と外側に複数の分割領域を定義する(S202)。分割領域は、初期候補輪郭72の内側と外側のそれぞれに初期候補輪郭72に沿う方向に複数定義され、かつ初期候補輪郭72と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有するものである。
処理画像における分割領域の定義(S202)は、前述した基準画像61における分割領域の定義(図7のS103)と同様に行う。
Returning to the description of FIG.
Next, the control unit 11 defines a plurality of divided regions inside and outside the initial candidate contour 72 (S202). A plurality of divided regions are defined in the direction along the initial candidate contour 72 on the inner side and the outer side of the initial candidate contour 72, respectively, and have a certain width in the direction perpendicular to the initial candidate contour 72.
The definition of the divided area in the processed image (S202) is performed in the same manner as the definition of the divided area in the reference image 61 (S103 in FIG. 7).

次に、制御部11は、分割領域内の画素値の統計量を算出し(S203)、算出結果を候補プロファイル7として記憶部12またはRAMに記憶する(S204)。処理画像における分割領域内の画素値の統計量の算出(S203)は、前述した基準画像61における分割領域内の画素値の統計量の算出(図7のS104)と同様に行う。   Next, the control unit 11 calculates the statistic of the pixel value in the divided area (S203), and stores the calculation result as the candidate profile 7 in the storage unit 12 or the RAM (S204). The calculation of the statistic of the pixel value in the divided area in the processed image (S203) is performed in the same manner as the calculation of the statistic of the pixel value in the divided area in the reference image 61 (S104 in FIG. 7).

次に、制御部11は、候補プロファイルの全パターンを算出済かどうか確認する(S205)。候補プロファイルのパターンについては、S206にて後述する。
全パターンを算出済でなければ(S205のNo)、制御部11はS206に進む。
全パターンを算出済であれば(S205のYes)、制御部11は処理を終了する。
Next, the control unit 11 checks whether all patterns of the candidate profile have been calculated (S205). The candidate profile pattern will be described later in S206.
If all the patterns have not been calculated (No in S205), the control unit 11 proceeds to S206.
If all patterns have been calculated (Yes in S205), the control unit 11 ends the process.

S206において、制御部11は、候補輪郭の変更を行う。候補輪郭の変更とは、201にて算出した初期候補輪郭72の位置および/または大きさを変化させて初期候補輪郭72とは異なる候補輪郭を算出することである。
具体的には、制御部11は、初期候補輪郭72の中心座標のx座標「x0」、y座標「y0」、半径「r0」の3つについて、例えば、±1だけ変化させ、全ての組み合わせを候補プロファイルのパターンとして算出する。±1だけ変化させる場合には、3×3×3=27通りの候補プロファイルのパターンが算出される。尚、「27通り」は、初期候補領域72を含むパターン数である。
In S206, the control unit 11 changes the candidate contour. The change of the candidate contour is to calculate a candidate contour different from the initial candidate contour 72 by changing the position and / or size of the initial candidate contour 72 calculated in 201.
Specifically, the control unit 11 changes, for example, ± 1 for three of the x coordinate “x0”, the y coordinate “y0”, and the radius “r0” of the center coordinates of the initial candidate contour 72, and all combinations Are calculated as candidate profile patterns. When changing by ± 1, 3 × 3 × 3 = 27 candidate profile patterns are calculated. “27 ways” is the number of patterns including the initial candidate area 72.

図16〜図18は、それぞれ候補プロファイル7の第1の例、第2の例、第3の例を示す図である。
図16と図17に示す画像に重畳された候補輪郭を比較すると、中心座標および半径が異なる。また、図16と図18に示す画像に重畳された候補輪郭を比較すると、少なくとも中心座標が異なる。
そして、中心座標や半径が異なることから、図16〜図18に示す各分割領域Ri0〜Ri7、Ro0〜Ro内の画素値の平均値も、それぞれ異なる明るさを示していることが分かる。
16 to 18 are diagrams illustrating a first example, a second example, and a third example of the candidate profile 7, respectively.
When the candidate contours superimposed on the images shown in FIGS. 16 and 17 are compared, the center coordinates and the radius are different. Further, when the candidate contours superimposed on the images shown in FIGS. 16 and 18 are compared, at least the center coordinates are different.
Since the central coordinates and radius are different, it can be seen that the average values of the pixel values in the divided regions Ri0 to Ri7 and Ro0 to Ro shown in FIGS. 16 to 18 also show different brightness.

前述した例では、初期候補領域72の中心座標のx座標「x0」、y座標「y0」、半径「r0」の3つについて、±1だけ変化させるとしたが、変化させる幅を広げて、例えば、±2などとしても良い。但し、変化させる幅を広げ過ぎると候補プロファイルのパターンが膨大になってしまい、処理時間が遅くなる。
そこで、適切な基準に基づいて、候補プロファイルのパターン数を増やすことが望ましい。例えば、培養期間の後半になると、受精卵の大きさの変化が激しくなる為、処理画像の撮像時刻と培養開始時刻との差が大きくなるにつれて、候補プロファイルのパターン数を増やすことが望ましい。
In the above-described example, the x coordinate “x0”, the y coordinate “y0”, and the radius “r0” of the center coordinates of the initial candidate region 72 are changed by ± 1, but the change width is widened, For example, it may be ± 2. However, if the range to be changed is too wide, the pattern of candidate profiles becomes enormous and the processing time becomes slow.
Therefore, it is desirable to increase the number of candidate profile patterns based on appropriate criteria. For example, since the change in the size of the fertilized egg becomes more intense in the second half of the culture period, it is desirable to increase the number of candidate profile patterns as the difference between the processing image capturing time and the culture start time increases.

図13の説明に戻る。
S206の後は、S202から処理を繰り返す。制御部11は、変更した候補輪郭の内側と外側に複数の分割領域を定義する(S202)。分割領域は、変更した候補輪郭の内側と外側のそれぞれに変更した候補輪郭に沿う方向に複数定義され、かつ変更した候補輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有するものである。次に、制御部11は、分割領域内の画素値の統計量を算出し(S203)、算出結果を候補プロファイル7として記憶部12またはRAMに記憶する(S204)。
以下、S205において候補プロファイルの全パターンを算出済と判定するまで、S206、S202〜S204を繰り返す。
Returning to the description of FIG.
After S206, the process is repeated from S202. The control unit 11 defines a plurality of divided regions inside and outside the changed candidate contour (S202). A plurality of divided regions are defined in the direction along the changed candidate contour on the inner side and the outer side of the changed candidate contour, and have a certain width in the direction perpendicular to the changed candidate contour. Next, the control unit 11 calculates the statistic of the pixel value in the divided area (S203), and stores the calculation result as the candidate profile 7 in the storage unit 12 or the RAM (S204).
Thereafter, S206 and S202 to S204 are repeated until it is determined in S205 that all patterns of the candidate profile have been calculated.

次に、図19を参照しながら、輪郭決定処理について説明する。
図19は、輪郭決定処理を示すフローチャートである。
図19に示すように、画像処理装置1の制御部11は、候補プロファイル7を1つ選択し(S301)、基準プロファイル6と候補プロファイル7との類似度を算出する(S302)。
Next, the contour determination process will be described with reference to FIG.
FIG. 19 is a flowchart showing the contour determination process.
As shown in FIG. 19, the control unit 11 of the image processing apparatus 1 selects one candidate profile 7 (S301), and calculates the similarity between the reference profile 6 and the candidate profile 7 (S302).

類似度は、例えば、基準プロファイル6と候補プロファイル7の両方に含まれるベクトルの各要素(分割領域63ごとの統計量)同士の二乗誤差の総和Σ1に基づいて定義する。二乗誤差を求めるペアは、同じ位置の分割領域63同士とする。
この場合、例えば、基準プロファイル6のベクトルがVb=(Bi0、・・・Bin、Bo0、・・・Bon)、候補プロファイル7のベクトルがVc=(Ci0、・・・、Cin、Co0、・・・、Con)(nは2以上の自然数)とすると、Σ1=(Bi0−Ci0)^2+・・・+(Bin−Cin)^2+(Bo0−Co0)^2+・・・+(Bon−Con)^2である。
The degree of similarity is defined based on, for example, the sum Σ1 of square errors between the elements of the vectors (statistics for each divided region 63) included in both the reference profile 6 and the candidate profile 7. The pair for which the square error is obtained is divided areas 63 at the same position.
In this case, for example, the vector of the reference profile 6 is Vb = (Bi0,... Bin, Bo0,... Bon), and the vector of the candidate profile 7 is Vc = (Ci0,..., Cin, Co0,. .., Con) (n is a natural number of 2 or more) [Sigma] 1 = (Bi0-Ci0) ^ 2 + ... + (Bin-Cin) ^ 2 + (Bo0-Co0) ^ 2 + ... + (Bon-Con ) ^ 2.

また、その他に有用な類似度としては、輪郭を介して対向する内側の分割領域63aの統計量と外側の分割領域63bの統計量の差に関する二乗誤差の総和Σ2に基づいて定義するものがある。
この場合、例えば、基準プロファイル6のベクトルがVb=(Bi0、・・・Bin、Bo0、・・・Bon)、候補プロファイル7のベクトルがVc=(Ci0、・・・、Cin、Co0、・・・、Con)(nは2以上の自然数)とすると、Σ2=(|Bi0−Bo0|−|Ci0−Co0|))^2+・・・+(|Bin−Bon|−|Cin−Con|))^2である(絶対値の記号は外しても良い)。
類似度としてΣ2を用いることは、輪郭の内側と外側のコントラストの強弱を用いて輪郭を特徴付けることを意味する。
In addition, another useful similarity is defined based on the sum Σ2 of square errors related to the difference between the statistic of the inner divided region 63a and the statistic of the outer divided region 63b facing each other through the contour. .
In this case, for example, the vector of the reference profile 6 is Vb = (Bi0,... Bin, Bo0,... Bon), and the vector of the candidate profile 7 is Vc = (Ci0,..., Cin, Co0,. .., Con) (n is a natural number of 2 or more) [Sigma] 2 = (| Bi0-Bo0 |-| Ci0-Co0 |)) ^ 2 + ... + (| Bin-Bon |-| Cin-Con |) ) ^ 2 (absolute symbol may be removed).
Using Σ2 as the similarity means that the contour is characterized using the contrast strength between the inside and outside of the contour.

次に、制御部11は、全ての候補プロファイル7を処理済かどうか確認する(S303)。
全ての候補プロファイル7を処理済ではない場合(S303のNo)、制御部11は、S301から処理を繰り返す。
全ての候補プロファイル7を処理済の場合(S303のYes)、制御部11は、S304に進む。
Next, the control unit 11 confirms whether all candidate profiles 7 have been processed (S303).
When not all candidate profiles 7 have been processed (No in S303), the control unit 11 repeats the process from S301.
When all candidate profiles 7 have been processed (Yes in S303), the control unit 11 proceeds to S304.

次に、制御部11は、S302の算出結果から、基準プロファイル6と最も類似する候補プロファイル7、すなわち最も類似度が高い(前述のΣ1またはΣ2の値が最も小さい)候補プロファイル7に基づいて、図13のS201にて選択した処理画像の輪郭を決定する(S304)。処理画像は、入力画像5の中から選択した受精卵の輪郭が不明な画像である。   Next, the control unit 11 determines, based on the calculation result of S302, the candidate profile 7 that is most similar to the reference profile 6, that is, the candidate profile 7 that has the highest similarity (the value of the above-described Σ1 or Σ2 is the smallest). The contour of the processed image selected in S201 of FIG. 13 is determined (S304). The processed image is an image in which the outline of the fertilized egg selected from the input image 5 is unknown.

そして、制御部11は、決定した輪郭に基づいて出力画像8を生成する(S305)。
例えば、制御部11は、同一の受精卵に対する全ての撮影時刻の入力画像5に対して輪郭を決定した後、どの撮影時刻の輪郭(すなわち、受精卵を覆うドーナツ状の透明帯の外縁)についても多少の余裕を持って囲むことができる全撮影時刻共通の大きさの矩形を算出する。そして、制御部11は、各撮影時刻の入力画像5において矩形の中心と受精卵の中心を一致させて、矩形に沿って入力画像5を切り抜くことで出力画像8を生成し、記憶部12に記憶する。また、制御部11は、決定した輪郭の情報(半径、中心座標などの情報)については、出力画像8と組にして記憶部12に記憶する。これによって、受精卵周辺の部位の画像情報が損失せず、管理し易い出力画像8(受精卵観測画像)を得ることができる。
And the control part 11 produces | generates the output image 8 based on the determined outline (S305).
For example, after determining the contours for the input images 5 of all photographing times for the same fertilized egg, the control unit 11 determines the contour of which photographing time (that is, the outer edge of the donut-shaped zona pellucida covering the fertilized egg). Also, a rectangle having a size common to all shooting times that can be surrounded with some margin is calculated. And the control part 11 produces | generates the output image 8 by making the center of a rectangle and the center of a fertilized egg correspond in the input image 5 of each imaging | photography time, and cutting out the input image 5 along a rectangle, and memorize | stores in the memory | storage part 12. Remember. Further, the control unit 11 stores the determined contour information (information such as radius and center coordinates) in the storage unit 12 in combination with the output image 8. As a result, it is possible to obtain an output image 8 (fertilized egg observation image) that is easy to manage without losing the image information of the region around the fertilized egg.

また、例えば、制御部11は、処理画像に決定した輪郭を重畳し、出力画像8を生成しても良い。
また、例えば、制御部11は、処理画像から決定した受精卵の輪郭の内部を切り抜くことで出力画像8を生成しても良い。
その他、制御部11は、解析内容に応じて、決定した輪郭に基づいて様々な方法で出力画像8を生成することができる。
Further, for example, the control unit 11 may generate the output image 8 by superimposing the determined contour on the processed image.
For example, the control unit 11 may generate the output image 8 by cutting out the inside of the outline of the fertilized egg determined from the processed image.
In addition, the control part 11 can produce | generate the output image 8 by various methods based on the determined outline according to the analysis content.

画像処理装置1は、受精卵の輪郭が不明な全ての画像(基準画像6を除く入力画像5)を処理画像とし、以上の処理を行うことで、同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像5の全ての画像に対して、受精卵の位置を正確に合わせた出力画像8を生成することができる。
尚、基準画像6は、固定する必要はなく、培養開始時刻からの時間の経過につれて、新たな画像を基準画像6として指定するようにしても良い。この場合、図19に示す処理によって決定済の輪郭を有する出力画像8を基準画像6とすることもできる。
The image processing apparatus 1 uses all images (the input image 5 except the reference image 6) whose contours of the fertilized eggs are unknown as processed images, and performs the above processing to change the light source direction of the same fertilized eggs at different times. It is possible to generate an output image 8 in which the position of the fertilized egg is accurately matched with respect to all the images of the input image 5 obtained by imaging with a constant value.
The reference image 6 does not need to be fixed, and a new image may be designated as the reference image 6 as time elapses from the culture start time. In this case, the output image 8 having the contour determined by the process shown in FIG.

前述の図5から図19の説明では、受精卵および受精卵中心部は、球体と仮定して説明したが、楕円体と仮定して、本発明を適用することも可能である。
受精卵の回転を無視する場合には、前述した円における半径のパラメータを、楕円の長径と短径の2つのパラメータに置き換えることで、円に対する処理とほぼ同様に、前述した処理を行うことができる。
受精卵を楕円体と仮定する場合、候補プロファイル8のパターンを生成するパラメータは、中心座標のx座標、y座標、長径、短径の4つとなる。
In the description of FIGS. 5 to 19 described above, the fertilized egg and the central portion of the fertilized egg are assumed to be a sphere, but the present invention can also be applied assuming an ellipsoid.
When ignoring the rotation of the fertilized egg, the above-described processing can be performed in substantially the same manner as the processing for the circle by replacing the radius parameter in the circle with the two parameters of the major axis and the minor axis of the ellipse. it can.
When the fertilized egg is assumed to be an ellipsoid, there are four parameters for generating the pattern of the candidate profile 8: the x coordinate of the center coordinate, the y coordinate, the major axis, and the minor axis.

また、受精卵の回転を考慮する場合についても、本発明の技術的思想を拡張することが可能である。受精卵が回転角度θだけ回転している場合、分割領域63を定義する際の角度の計測開始点(図10の例であれば、分割領域「Ri0」、「Ro0」の円周方向の端部)を回転角度θに従って変更する。
受精卵を楕円体と仮定し、かつ受精卵の回転を考慮する場合、候補プロファイル8のパターンを生成するパラメータは、中心座標のx座標、y座標、長径、短径、回転角度の5つとなる。
Further, the technical idea of the present invention can be extended when considering the rotation of a fertilized egg. When the fertilized egg is rotated by the rotation angle θ, the angle measurement start point when defining the divided region 63 (in the example of FIG. 10, the circumferential ends of the divided regions “Ri0” and “Ro0”) Part) according to the rotation angle θ.
When the fertilized egg is assumed to be an ellipsoid and the rotation of the fertilized egg is taken into consideration, the parameters for generating the pattern of the candidate profile 8 are the five coordinates of the center coordinate x coordinate, y coordinate, major axis, minor axis, and rotation angle. .

尚、回転に起因して輪郭周辺の統計量に変化がある場合には、回転による統計量の変化をモデル化する必要がある。すなわち、基準プロファイル6に対して回転角度θを適用して、候補プロファイル8と比較する必要がある。
モデル化の方法の一例としては、回転角度θ=0、x、2x、3x、・・・(xは、例えば360の約数)のように所定の間隔を設けて、回転角度ごとに楕円の中心座標、長径、短径、分割領域63の統計量を算出し、複数の基準プロファイル6を生成し、それらを線形補間する方法が挙げられる。
これによって、回転に起因する輪郭周辺の統計量の変化の影響を抑えることができる。
When there is a change in the statistics around the contour due to the rotation, it is necessary to model the change in the statistics due to the rotation. That is, it is necessary to apply the rotation angle θ to the reference profile 6 and compare with the candidate profile 8.
As an example of the modeling method, rotation angles θ = 0, x, 2x, 3x,... (X is a divisor of 360, for example) are provided at predetermined intervals, and an elliptical shape is set for each rotation angle. A method of calculating the central coordinates, the major axis, the minor axis, and the statistics of the divided region 63, generating a plurality of reference profiles 6, and linearly interpolating them.
Thereby, it is possible to suppress the influence of the change in the statistics around the contour caused by the rotation.

更に、円や楕円における中心座標に代えて輪郭内部の領域の重心座標とし、円や楕円における半径、長径、短径に代えて輪郭内部の領域の面積とすることで、一般形状に対して本発明の技術的思想を拡張することも可能である。回転を考慮する場合については、前述の楕円の場合と同様である。   Furthermore, the center of gravity of the region inside the contour is used instead of the center coordinate of the circle or ellipse, and the area of the region inside the contour is used instead of the radius, major axis, or minor axis of the circle or ellipse. It is also possible to extend the technical idea of the invention. The case where the rotation is taken into consideration is the same as the case of the above ellipse.

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る画像処理装置等の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる例に限定されない。当業者であれば、本願で開示した技術的思想の範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。   The preferred embodiments of the image processing apparatus and the like according to the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It will be apparent to those skilled in the art that various changes or modifications can be conceived within the scope of the technical idea disclosed in the present application, and these naturally belong to the technical scope of the present invention. Understood.

1………画像処理装置
2………基準プロファイル作成プログラム
3………候補プロファイル作成プログラム
4………輪郭決定プログラム
5………入力画像
6………基準プロファイル
7………候補プロファイル
8………出力画像
61………基準画像
62………基準輪郭
63………分割領域
71………処理画像
72………初期候補輪郭
91………テンプレート画像
92………テンプレート輪郭
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ......... Image processing apparatus 2 ......... Reference profile creation program 3 ......... Candidate profile creation program 4 ......... Outline determination program 5 ......... Input image 6 ......... Reference profile 7 ......... Candidate profile 8 ... …… Output image 61 ……… Reference image 62 ………… Reference contour 63 ………… Division area 71 ………… Processed image 72 ………… Initial candidate contour 91 ………… Template image 92 ……… Template contour

Claims (15)

培養中の受精卵を撮影した画像を解析対象とする画像処理装置であって、
同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像群の中から任意の画像を基準画像とし、前記基準画像における正確な受精卵の輪郭を基準輪郭とし、前記基準輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を基準プロファイルとして保存する基準プロファイル作成手段と、
前記入力画像群の中から任意の画像を処理画像とし、前記基準輪郭に基づいて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第1の候補輪郭を算出し、前記第1の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第1の候補プロファイル作成手段と、
前記第1の候補輪郭の位置および/または大きさを変化させて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第2の候補輪郭を算出し、前記第2の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第2の候補プロファイル作成手段と、
前記基準プロファイルと前記候補プロファイルとの類似性を示す類似度を算出し、前記基準プロファイルと最も類似する候補プロファイルに基づいて、前記処理画像における受精卵の輪郭を決定する輪郭決定手段と、
を具備することを特徴とする画像処理装置。
An image processing apparatus for analyzing an image obtained by photographing a fertilized egg in culture,
Arbitrary image from the input image group obtained by imaging the same fertilized egg with different light source directions at different times as a reference image, the exact contour of the fertilized egg in the reference image as a reference contour, Defining a plurality of divided areas along the reference contour, calculating a statistic of pixel values in the divided areas, and storing a calculation result as a reference profile;
An arbitrary image from the input image group is used as a processed image, a first candidate contour that is one of the contour candidates of a fertilized egg in the processed image is calculated based on the reference contour, and the first candidate Defining a plurality of divided areas along the contour, calculating a statistic of pixel values in the divided areas, and storing a calculation result as a candidate profile;
A position and / or size of the first candidate contour is changed to calculate a second candidate contour that is one of the contour candidates of the fertilized egg in the processed image, and along the second candidate contour A second candidate profile creating means for defining a plurality of divided areas, calculating a statistic of pixel values in the divided areas, and storing the calculation result as a candidate profile;
A contour determining means for calculating a similarity indicating similarity between the reference profile and the candidate profile, and determining a contour of a fertilized egg in the processed image based on a candidate profile most similar to the reference profile;
An image processing apparatus comprising:
前記基準プロファイル作成手段、前記第1の候補プロファイル作成手段、および前記第2の候補プロファイル作成手段における分割領域は、輪郭の内側と外側のそれぞれに輪郭に沿う方向に複数定義され、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有するものであることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   A plurality of divided regions in the reference profile creating means, the first candidate profile creating means, and the second candidate profile creating means are defined in a direction along the contour on the inner side and the outer side of the contour, and are perpendicular to the contour. The image processing apparatus according to claim 1, wherein each of the image processing apparatuses has a certain width in each direction. 前記輪郭決定手段における類似度は、輪郭を介して対向する内側の分割領域内と外側の分割領域内の画素値の統計量の差に基づいて算出することを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。   The degree of similarity in the contour determination unit is calculated based on a difference in statistic values of pixel values in an inner divided region and an outer divided region facing each other through the contour. Image processing device. 前記一定の幅は、予め推定された受精卵を覆う透明帯の厚さの略半分とすることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 2, wherein the certain width is approximately half the thickness of a zona pellucida that covers a fertilized egg estimated in advance. 前記一定の幅は、前記基準輪郭に基づく受精卵の大きさと、前記基準画像における脂肪小滴を閾値処理によって特定することで推定する受精卵中心部の大きさとに基づいて算出することを特徴とする請求項4に記載の画像処理装置。   The fixed width is calculated based on a size of a fertilized egg based on the reference contour and a size of a fertilized egg central portion estimated by specifying a fat droplet in the reference image by threshold processing. The image processing apparatus according to claim 4. 前記第2の候補プロファイル作成手段は、前記処理画像の撮像時刻と培養開始時刻との差が大きくなるにつれて、候補プロファイルのパターン数を増やすことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 1, wherein the second candidate profile creating unit increases the number of candidate profile patterns as a difference between an imaging time of the processed image and a culture start time increases. 前記第1の候補プロファイル作成手段は、前記第1の候補輪郭の大きさを前記基準輪郭の大きさと同一と仮定し、前記第1の候補輪郭を移動させながら、内部の画素値に基づいて前記基準輪郭との比較処理を行うことで前記第1の候補輪郭の最適な位置を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The first candidate profile creation means assumes that the size of the first candidate contour is the same as the size of the reference contour, and moves the first candidate contour based on the internal pixel value. The image processing apparatus according to claim 1, wherein an optimal position of the first candidate contour is calculated by performing a comparison process with a reference contour. 前記第1の候補プロファイル作成手段は、前記第1の候補輪郭の大きさを前記基準輪郭の大きさと同一と仮定し、前記第1の候補輪郭を移動させながら、前記第1の候補輪郭の内側と外側を含み、かつ輪郭と垂直の方向にそれぞれ一定の幅を有する領域の画素値に基づいて前記基準輪郭との比較処理を行うことで前記第1の候補輪郭の最適な位置を算出することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The first candidate profile creating means assumes that the size of the first candidate contour is the same as the size of the reference contour, and moves the first candidate contour while moving the first candidate contour. And calculating the optimum position of the first candidate contour by performing a comparison process with the reference contour based on pixel values of a region including a certain width in a direction perpendicular to the contour. The image processing apparatus according to claim 1. 前記基準プロファイル作成手段は、前記基準画像を表示し、ユーザに対して前記基準画像における受精卵の輪郭を基準輪郭として指定させることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 1, wherein the reference profile creation unit displays the reference image and causes a user to designate a contour of a fertilized egg in the reference image as a reference contour. 前記基準プロファイル作成手段は、予め保持された輪郭検出済のテンプレート画像と前記基準画像とのテンプレートマッチング処理を行うことで推定する受精卵の輪郭を基準輪郭として指定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The reference profile creating means designates a contour of a fertilized egg estimated by performing template matching processing between a pre-contained contour-detected template image and the reference image as a reference contour. An image processing apparatus according to 1. 前記プロファイル比較手段は、更に、決定した受精卵の輪郭に基づいて出力画像を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。   The image processing apparatus according to claim 1, wherein the profile comparison unit further generates an output image based on the determined outline of a fertilized egg. 前記プロファイル比較手段は、同一の受精卵に対する全ての時刻の入力画像に対して輪郭を決定した後、全ての時刻の輪郭を囲むことができる矩形を算出し、各入力画像において前記矩形の中心と受精卵の中心を一致させて、前記矩形に沿って入力画像を切り抜くことで出力画像を生成することを特徴とする請求項11に記載の画像処理装置。   The profile comparison means calculates a rectangle that can enclose the contours of all times after determining the contours of the input images of all times for the same fertilized egg, and the center of the rectangle in each input image The image processing apparatus according to claim 11, wherein an output image is generated by matching a center of a fertilized egg and cutting out an input image along the rectangle. 培養中の受精卵を撮影した画像を解析対象とする画像処理方法であって、
同一の受精卵を異なる時刻で光源方向を一定にして撮像することによって得られた入力画像群の中から任意の画像を基準画像とし、前記基準画像における正確な受精卵の輪郭を基準輪郭とし、前記基準輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を基準プロファイルとして保存する基準プロファイル作成ステップと、
前記入力画像群の中から任意の画像を処理画像とし、前記基準輪郭に基づいて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第1の候補輪郭を算出し、前記第1の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第1の候補プロファイル作成ステップと、
前記第1の候補輪郭の位置および/または大きさを変化させて前記処理画像における受精卵の輪郭の候補の一つである第2の候補輪郭を算出し、前記第2の候補輪郭に沿って複数の分割領域を定義し、分割領域内の画素値の統計量を算出し、算出結果を候補プロファイルとして保存する第2の候補プロファイル作成ステップと、
前記基準プロファイルと前記候補プロファイルとの類似性を示す類似度を算出し、前記基準プロファイルと最も類似する候補プロファイルに基づいて、前記処理画像における受精卵の輪郭を決定する輪郭決定ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
An image processing method for analyzing an image obtained by photographing a fertilized egg in culture,
Arbitrary image from the input image group obtained by imaging the same fertilized egg with different light source directions at different times as a reference image, the exact contour of the fertilized egg in the reference image as a reference contour, Defining a plurality of divided areas along the reference contour, calculating a statistic of pixel values in the divided areas, and storing a calculation result as a reference profile;
An arbitrary image from the input image group is used as a processed image, a first candidate contour that is one of the contour candidates of a fertilized egg in the processed image is calculated based on the reference contour, and the first candidate Defining a plurality of divided areas along the contour, calculating a statistic of pixel values in the divided areas, and storing a calculation result as a candidate profile;
A position and / or size of the first candidate contour is changed to calculate a second candidate contour that is one of the contour candidates of the fertilized egg in the processed image, and along the second candidate contour A second candidate profile creating step of defining a plurality of divided areas, calculating a statistic of pixel values in the divided areas, and storing the calculation result as a candidate profile;
A contour determination step of calculating a similarity indicating similarity between the reference profile and the candidate profile, and determining a contour of a fertilized egg in the processed image based on a candidate profile most similar to the reference profile;
An image processing method comprising:
コンピュータを請求項1に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラム。   A program for causing a computer to function as the image processing apparatus according to claim 1. コンピュータを請求項1に記載の画像処理装置として機能させるためのプログラムを記憶した記憶媒体。   A storage medium storing a program for causing a computer to function as the image processing apparatus according to claim 1.
JP2010058693A 2010-03-16 2010-03-16 Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium Expired - Fee Related JP5418324B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010058693A JP5418324B2 (en) 2010-03-16 2010-03-16 Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010058693A JP5418324B2 (en) 2010-03-16 2010-03-16 Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011192109A true JP2011192109A (en) 2011-09-29
JP5418324B2 JP5418324B2 (en) 2014-02-19

Family

ID=44796928

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010058693A Expired - Fee Related JP5418324B2 (en) 2010-03-16 2010-03-16 Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5418324B2 (en)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015037406A1 (en) 2013-09-11 2015-03-19 大日本印刷株式会社 Subject image management system and subject image management program
JP2015130806A (en) * 2014-01-09 2015-07-23 大日本印刷株式会社 Growth information management system, and growth information management program
JP2016026481A (en) * 2014-03-31 2016-02-18 大日本印刷株式会社 Colony detection system, colony detection method, and program
WO2018025766A1 (en) 2016-08-01 2018-02-08 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
WO2018100917A1 (en) 2016-11-30 2018-06-07 ソニー株式会社 Information processing device, observation system, information processing method, and program
WO2018179769A1 (en) 2017-03-31 2018-10-04 Sony Corporation Embryonic development analysis system, embryonic development image analysis method, non-trabsitory computer readable medium, and embryonic development analysis image processing device
WO2018179971A1 (en) 2017-03-31 2018-10-04 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, program, and observation system
WO2018230178A1 (en) 2017-06-13 2018-12-20 ソニー株式会社 Information processing device, information processing system, information processing method, and program
WO2019013064A1 (en) 2017-07-10 2019-01-17 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, program, and observation system
US11017527B2 (en) 2016-07-13 2021-05-25 Sony Corporation Information processing device, information processing method, and information processing system
US11334988B2 (en) 2016-11-29 2022-05-17 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, program, and observation system for cell image capture
EP4060623A1 (en) * 2021-03-18 2022-09-21 SCREEN Holdings Co., Ltd. Fertilized egg development stage determination method, program, recording medium, imaging method and imaging apparatus

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08111599A (en) * 1994-10-11 1996-04-30 Fujitsu Ltd Aligning method and device
JPH0973544A (en) * 1995-09-07 1997-03-18 Toshiba Corp Shape recognition device/method
JP2005098808A (en) * 2003-09-24 2005-04-14 Aisin Seiki Co Ltd Biological information detecting apparatus
JP2007222533A (en) * 2006-02-27 2007-09-06 Aloka Co Ltd Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic image processing method

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH08111599A (en) * 1994-10-11 1996-04-30 Fujitsu Ltd Aligning method and device
JPH0973544A (en) * 1995-09-07 1997-03-18 Toshiba Corp Shape recognition device/method
JP2005098808A (en) * 2003-09-24 2005-04-14 Aisin Seiki Co Ltd Biological information detecting apparatus
JP2007222533A (en) * 2006-02-27 2007-09-06 Aloka Co Ltd Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic image processing method

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2015037406A1 (en) 2013-09-11 2015-03-19 大日本印刷株式会社 Subject image management system and subject image management program
JP2015130806A (en) * 2014-01-09 2015-07-23 大日本印刷株式会社 Growth information management system, and growth information management program
JP2016026481A (en) * 2014-03-31 2016-02-18 大日本印刷株式会社 Colony detection system, colony detection method, and program
JP2016028606A (en) * 2014-03-31 2016-03-03 大日本印刷株式会社 Colony detection system, colony detection method, and program
US11017527B2 (en) 2016-07-13 2021-05-25 Sony Corporation Information processing device, information processing method, and information processing system
US11335003B2 (en) 2016-08-01 2022-05-17 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
US10783638B2 (en) 2016-08-01 2020-09-22 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
WO2018025766A1 (en) 2016-08-01 2018-02-08 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
US11334988B2 (en) 2016-11-29 2022-05-17 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, program, and observation system for cell image capture
WO2018100917A1 (en) 2016-11-30 2018-06-07 ソニー株式会社 Information processing device, observation system, information processing method, and program
WO2018179769A1 (en) 2017-03-31 2018-10-04 Sony Corporation Embryonic development analysis system, embryonic development image analysis method, non-trabsitory computer readable medium, and embryonic development analysis image processing device
WO2018179971A1 (en) 2017-03-31 2018-10-04 ソニー株式会社 Information processing device, information processing method, program, and observation system
WO2018230178A1 (en) 2017-06-13 2018-12-20 ソニー株式会社 Information processing device, information processing system, information processing method, and program
WO2019013064A1 (en) 2017-07-10 2019-01-17 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, program, and observation system
US11625830B2 (en) 2017-07-10 2023-04-11 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, program, and observation system
EP4060623A1 (en) * 2021-03-18 2022-09-21 SCREEN Holdings Co., Ltd. Fertilized egg development stage determination method, program, recording medium, imaging method and imaging apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
JP5418324B2 (en) 2014-02-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5418324B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium
US10443029B2 (en) Cell evaluation device, cell evaluation method, and cell evaluation program
US10157461B2 (en) Cell evaluation device, cell evaluation method, and cell evaluation program
US20130194312A1 (en) Information processing system and information processing method
US10007835B2 (en) Cell region display control device, method, and program
US20230260216A1 (en) Point cloud annotation device, method, and program
US10448178B2 (en) Display control apparatus, display control method, and storage medium
JP5644968B1 (en) Display control apparatus, method and program
US9430843B2 (en) Edge detection in images
JP2006201975A (en) Color identification device and program
JPWO2014203322A1 (en) Cell image processing apparatus, cell image recognition apparatus, and cell image recognition method
JP6851163B2 (en) Image processing equipment, image processing methods, and programs
JP2010028429A (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
WO2021056501A1 (en) Feature point extraction method, movable platform and storage medium
US8792140B2 (en) Image information processing method, image information processing apparatus, image processing apparatus, and recording medium
JP7091635B2 (en) Object detector, image analysis device, object detection method, image analysis method, program, and training data
KR102389369B1 (en) Apparatus and method for acquiring semi-automatic precision region labels for artificial neural network learning
JP2007033088A (en) Method for deriving area
EP3989162A1 (en) Defect image generation method for deep learning and system therefore
JP2019178892A (en) Image processor, method for processing image, and program
JP5601133B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium
JP6931418B2 (en) Image processing methods, image processing devices, user interface devices, image processing systems, servers, and image processing programs
US8655099B2 (en) Relationship maintenance in an image process
JP5941351B2 (en) Image processing apparatus and control method thereof
US20210174541A1 (en) Image-capturing control apparatus, image-capturing control method, and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20130111

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20131010

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20131022

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20131104

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5418324

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees