JP2013102756A - 細胞挙動解析装置、細胞挙動解析方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析装置等を提供する。
【解決手段】細胞挙動解析装置１は、タイムラプス画像のフレームごとに、タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データ２と、追跡結果データ２に対して、フレーム間ごとに細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度３と、追跡結果データ２が正常データか否かを判断するための基準となる閾値４と、を予め記憶しておく。そして、細胞挙動解析装置１は、所定の挙動解析範囲に含まれる全てのフレームに係る信頼度３が、予め定められる閾値４を超える追跡結果データ２を、正常データとして選出する。
【選択図】図２

Description

本発明は、細胞を撮影した画像に基づいて細胞の挙動を解析する細胞挙動解析装置等に関するものである。

従来から、体外受精、新薬開発、再生医療等の分野において、一定間隔ごとに細胞を撮影した画像（以下、「タイムラプス画像」という。）に基づいて、コンピュータによって細胞の挙動を解析する技術が利用されている。このような分野では、細胞数や細胞の移動速度等の解析を行う為に、個々の細胞を自動的に追跡したいというニーズがある。

上記のニーズを満たす為に、特許文献１では、蛍光染色や位相差像のハロを利用して細胞の検出を行うことによって、個々の細胞を自動的に追跡する手法が提案されている。また、特許文献２では、個々の細胞の自動追跡結果を用いて、細胞の運動統計量を算出する手法が提案されている。

特開２０１０−４７８８号公報 特開２００９−２２９２７４号公報

ところで、自動追跡結果には、少なからずエラーデータを含む可能性がある。ここで、自動追跡結果のデータがエラーデータであるとは、例えば、フレーム間の細胞の対応付けを誤ってしまい、途中から異なる細胞の移動軌跡が含まれてしまったり、対象の細胞を見失ってしまい、移動軌跡が途中までしか含まれていなかったりすることである。このようなエラーデータを母集団に含めて、細胞の挙動を解析するための統計量を算出すると、正しい統計量が得られない。しかし、自動追跡結果のデータがエラーデータか否かを人間が判別することは多大な労力を要する。そこで、体外受精、新薬開発、再生医療等の各分野の実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析装置等が望まれている。

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、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析装置等を提供することである。

前述した目的を達成するために第１の発明は、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第１記憶手段と、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第２記憶手段と、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、を具備する細胞挙動解析装置である。第１の発明によれば、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することができる。

第１の発明は、時系列が連続する２つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第１解を特定する第１解特定手段と、前記第１解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第１解の次に最適な解である第２解を特定する第２解特定手段と、前記第１解に係る前記尤度と前記第２解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、を更に具備し、前記追跡結果データは、前記第１解に基づいて前記細胞位置情報が決定されていることが望ましい。このように算出された信頼度の値は、追跡結果データの各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための指標となり、追跡結果データが正常データか異常データかを判別する為に好適な指標である。

また、第１の発明における前記尤度算出手段は、例えば、前記フレーム間における前記細胞領域同士に対する、前記細胞領域の移動距離に関する指標、前記細胞領域の形状類似度に関する指標、及び前記細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標を用いて、前記尤度を算出する。このように、観点が異なる複数の指標を用いることによって、尤度の精度が高まる。

第２の発明は、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第１記憶ステップと、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第２記憶ステップと、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出ステップと、を含む細胞挙動解析方法である。第２の発明によれば、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することができる。

第２の発明は、時系列が連続する２つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出ステップと、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出ステップと、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第１解を特定する第１解特定ステップと、前記第１解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第１解の次に最適な解である第２解を特定する第２解特定ステップと、前記第１解に係る前記尤度と前記第２解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出ステップと、を更に含み、前記追跡結果データは、前記第１解に基づいて前記細胞位置情報が決定されていることが望ましい。このように算出された信頼度の値は、追跡結果データの各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための指標となり、追跡結果データが正常データか異常データかを判別する為に好適な指標である。

第３の発明は、コンピュータを、タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第１記憶手段と、前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第２記憶手段と、所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、して機能させるためのプログラムである。第３の発明を汎用のコンピュータにインストールすることによって、第１の発明の細胞挙動解析装置を得ることができる。

第３の発明は、コンピュータを、更に、時系列が連続する２つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第１解を特定する第１解特定手段と、前記第１解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第１解の次に最適な解である第２解を特定する第２解特定手段と、前記第１解に係る前記尤度と前記第２解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、して機能させ、前記追跡結果データは、前記第１解に基づいて前記細胞位置情報が決定されていることが望ましい。このように算出された信頼度の値は、追跡結果データの各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための指標となり、追跡結果データが正常データか異常データかを判別する為に好適な指標である。

本発明により、実用に耐えられる精度によって、個々の細胞の自動追跡結果から正常データを自動的に選出することが可能な細胞挙動解析装置等を提供することができる。

細胞挙動解析装置のハードウエア構成を示す図 追跡結果選出処理におけるデータフローを示す図 信頼度の時系列データ及び閾値を示す図 信頼度算出処理の流れを示すフローチャート 尤度算出処理に用いる指標を説明する図 フレーム間における細胞領域同士の対応付けの組合せ集合を説明する図 追跡結果データ２と最適解との関係を説明する図 図４のステップＳ４、ステップＳ５の意義を説明する図 実施例における入力データの１フレーム分を示す図 実施例における出力データの１フレーム分を示す図

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。

［本発明の実施の形態］
図１は、本発明の実施の形態に係る細胞挙動解析装置１を実現するコンピュータのハードウエア構成図である。尚、図１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。

細胞挙動解析装置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。

制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ ＯｎｌＹ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。

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、細胞挙動解析装置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。

記憶部１２は、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）等であり、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。

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、他の装置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。

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。尚、入力部１５及び表示部１６は、タッチパネルディスプレイのように、一体となっていても良い。

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Ｉ／Ｆ部１７は、ＵＳＢやＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３５Ｃ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。

図２は、細胞挙動解析装置１が実行する追跡結果選出処理におけるデータフローを示す図である。細胞挙動解析装置１は、予め１又は複数の追跡結果データ２、１又は複数の信頼度３、及び閾値４を記憶部１２に記憶しておく。

追跡結果データ２は、タイムラプス画像のフレームごとに、タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納されるデータである。追跡結果データ２は、細胞ＩＤによって一意に識別される。そして、追跡結果データ２には、タイムラプス画像のフレームを一意に識別するためのフレームＩＤ、及びそのフレームＩＤのタイムラプス画像における細胞の二次元座標（例えば、細胞領域の重心座標）が、時系列順に格納される。追跡結果データ２は、制御部１１によって予め生成され、記憶部１２に記憶される。追跡結果データ２は、細胞ごとに生成されるので、追跡結果データ２の数は、観察対象の細胞数と同程度である。

信頼度３は、追跡結果データ２に対して、フレーム間ごとの細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す値である。信頼度３は、各追跡結果データ２のフレームＩＤに紐付けられている。例えば、フレームＩＤ「ｔ」には、フレームＩＤ「ｔ−１」のフレームとフレームＩＤ「ｔ」のフレームとの対応付けに関する信頼度３が紐付けられる。

閾値４は、追跡結果データ２が正常データか否かを判断するための基準となる値である。例えば、ユーザは、体外受精、新薬開発、再生医療等の各分野において実用に耐えられる精度に応じて、入力部１５等を介して閾値４を入力する。また、例えば、ユーザは、入力部１５等を介して、挙動解析に必要な細胞数や許容正解率等を入力し、細胞挙動解析装置１が、入力された細胞数や許容正解率等に応じた閾値４を設定するようにしても良い。

細胞挙動解析装置１は、追跡結果データ２、信頼度３、及び閾値４を入力データとし、選出細胞ＩＤ６を出力データとする追跡結果選出処理５を行う。追跡結果選出処理５では、細胞挙動解析装置１は、所定の挙動解析範囲に含まれる全てのフレームに係る信頼度３が、予め定められる閾値４を超える追跡結果データ２を、正常データとして選出する。

所定の挙動解析範囲は、開始フレームＩＤと終了フレームＩＤによって定義される。例えば、ユーザは、入力部１５等を介して所定の挙動解析範囲として開始フレームＩＤと終了フレームＩＤを入力する。また、例えば、ユーザは、入力部１５等を介して、開始時刻と終了時刻を入力し、細胞挙動解析装置１が、入力された開始時刻と終了時刻に応じた開始フレームＩＤと終了フレームＩＤを設定するようにしても良い。ユーザが特に指定しなければ、細胞挙動解析装置１は、追跡結果データ２の全フレームを、所定の挙動解析範囲とする。

選出細胞ＩＤ６は、追跡結果選出処理５によって選出された１又は複数の細胞ＩＤである。細胞挙動解析装置１は、選出細胞ＩＤ６に係る追跡結果データ２のみを用いて、細胞の挙動を解析するための統計量を算出する。本発明は、いかなる統計量を算出するときにも適用可能である為、統計量算出処理については説明を省略する。

図３は、信頼度３の時系列データ及び閾値４を示す図である。図３（ａ）に示す細胞ＩＤ「１」の例では、信頼度３が閾値４を下回るフレームが存在する。従って、細胞挙動解析装置１は、追跡結果選出処理５において、細胞ＩＤ「１」の追跡結果データ２を正常データとして選出しない。一方、図３（ｂ）に示す細胞ＩＤ「２」の例では、信頼度３が１度も閾値４を下回っていない。従って、細胞挙動解析装置１は、追跡結果選出処理５において、細胞ＩＤ「２」の追跡結果データ２を正常データとして選出する。このように選出された細胞ＩＤ「２」の追跡結果データ２は、途中から異なる細胞の移動軌跡が含まれてしまったり、移動軌跡が途中までしか含まれていなかったりするようなことがなく、信頼性が高い移動軌跡である。

以下では、図４〜図８を参照しながら、信頼度３の算出処理について説明する。信頼度３は、いわば、追跡結果におけるフレーム間の細胞領域同士の対応付けの尤もらしさ、を意味する数値である。つまり、信頼度３の算出処理では、細胞挙動解析装置１は、フレーム間の細胞領域同士の対応付けの尤もらしさを数値化する。

図４は、信頼度算出処理の流れを示すフローチャートである。細胞挙動解析装置１は、タイムラプス画像に基づいて、各追跡結果データ２のフレーム間の信頼度３を算出する。

図４では、説明を分かり易くする為に、単一の追跡結果データ２における、単一のフレーム間の信頼度３を算出する処理、すなわち１個の信頼度３を算出する処理の流れを示している。細胞挙動解析装置１は、算出すべき信頼度３の数に応じて、図４に相当する処理を行えば良い。

図４に示すように、細胞挙動解析装置１の制御部１１は、時系列が連続する２つのフレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する（ステップＳ１）。つまり、制御部１１は、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームに対して細胞領域を抽出し、更に、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームに対して細胞領域を抽出する。尚、細胞領域抽出処理は公知の技術を用いれば良い為、説明を省略する。

次に、制御部１１は、フレーム間における細胞領域同士の対応付けの尤度Ｐを算出する（ステップＳ２）。制御部１１は、フレーム間における細胞領域同士において、細胞領域の移動距離に関する指標Ｉ_Ｄ、細胞領域の形状類似度に関する指標Ｉ_Ｓ、及び細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標Ｉ_Ｈを用いて尤度Ｐを算出する。

例えば、制御部１１は、Ｐ＝Ｗ_Ｄ×Ｉ_Ｄ＋Ｗ_Ｓ×Ｉ_Ｓ＋Ｗ_Ｈ×Ｉ_Ｈ、のように、各指標に重み付けを行い、尤度Ｐを算出しても良い。ここで、Ｗ_Ｄが指標Ｉ_Ｄの重み、Ｗ_Ｓが指標Ｉ_Ｓの重み、Ｗ_Ｈが指標Ｉ_Ｈの重み、である。この場合、各重みの値は、ユーザが適宜変更可能である。

図５は、尤度算出処理に用いる指標を説明する図である。細胞領域Ａは、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームにおいて抽出されたものである。また、細胞領域Ｂは、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームにおいて抽出されたものである。つまり、図５では、模擬的に、異なるフレームの細胞領域Ａと細胞領域Ｂを重ね合わせて図示している。

細胞領域の移動距離に関する指標Ｉ_Ｄとしては、例えば、中心点同士の距離が挙げられる。中心点は、例えば、細胞領域の重心座標である。距離は、例えば、ユークリッド距離や、ｅｘｐ（−α×ユークリッド距離）が考えられる。ここで、ｅｘｐ（・）は指数関数、αは正の定数である。中心点同士の距離は、フレーム間における細胞の移動距離を表している。図５の例であれば、例えば、中心点ａ及び中心点ｂのユークリッド距離が、指標Ｉ_Ｄとなる。

また、細胞領域の移動距離に関する指標Ｉ_Ｄとしては、例えば、細胞領域の重なりの割合でも良い。細胞領域の重なりの割合は、図５の例であれば、細胞領域Ａと細胞領域Ｂとの和集合に対する斜線部の領域の割合である。つまり、細胞領域の重なりの割合は、（細胞領域Ａに属し、かつ細胞領域Ｂに属する画素の数）÷（細胞領域Ａに属する、又は細胞領域Ｂに属する画素の数）、である。

細胞領域の形状類似度に関する指標Ｉ_Ｓとしては、例えば、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）特徴量、フーリエ記述子（Fourier Descriptors）、ＨＯＧ（Histograms of
Oriented Gradients）特徴量等が挙げられる。ＳＩＦＴ特徴量は、スケール、移動、回転に不変(invariant)な特徴量である。フーリエ記述子は、輪郭を周期関数に変換し、その周期関数をフーリエ級数展開することによって得られるフーリエ係数を輪郭の形状の記述に用いる形状の特徴量である。ＨＯＧ特徴量は、画像の局所領域から輝度勾配、輝度強度を取り出す特徴量である。尚、後述の実施例では、フーリエ記述子を用いている。

細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標Ｉ_Ｈとしては、各細胞領域内の輝度ヒストグラムの距離が挙げられる。距離は、例えば、バッタチャリャ（Bhattacharyya）距離等が考えられる。

尚、前述の各種指標は一例であり、本発明はその他の指標を用いても良い。また、細胞領域の移動距離に関する指標Ｉ_Ｄ、細胞領域の形状類似度に関する指標Ｉ_Ｓ、細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標Ｉ_Ｈの全てを用いる必要はなく、いずれか１つ又は２つでも良い。細胞挙動解析装置１は、様々な指標を利用できるように、例えば、指標選択画面（不図示）を表示部１６に表示し、ユーザが、挙動解析の目的に応じて、適切な指標を選択できるようにしても良い。

図４の説明に戻る。次に、制御部１１は、ステップＳ２において算出された尤度を最適化指標としたときに、フレーム間における細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適解を特定する（ステップＳ３）。

図６は、フレーム間における細胞領域の対応付けの組合せ集合を説明する図である。図６（ａ）は、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームと、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームとのフレーム間における細胞挙動を図示している。図６（ｂ）は、図６（ａ）に対する細胞領域同士の対応付けの組合せ集合群を示している。

図６（ａ）において、細胞領域Ａ１、Ａ２、Ａ３は、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームにおいて抽出されたものである。また、細胞領域Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３は、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームにおいて抽出されたものである。つまり、図６（ａ）では、模擬的に、異なるフレームの細胞領域Ａ１、Ａ２、Ａ３と細胞領域Ｂ、Ｂ２、Ｂ３を重ね合わせて図示している。

図６（ｂ）に示すように、図６（ａ）に示す例では、細胞領域同士の対応付けの組合せ集合が、ｈ１〜ｈ６の６パターンになる。図６（ａ）を確認すれば分かるように、対応付けの尤もらしさが一番高いパターンは、（Ａ１⇔Ｂ３、Ａ２⇔Ｂ２、Ａ３⇔Ｂ１）の組合せ集合ｈ６である。

本発明の実施の形態では、細胞挙動解析装置１の制御部１１が、ステップＳ２において算出された尤度を最適化指標とした最適化処理を行い、ｈ６が最適解であると特定する。最適化処理としては、例えば、線形計画法を利用することが考えられる。尚、最適化処理は、線形計画法に限られるものではない。

例えば、制御部１１は、一定の条件が成立すると仮定して、フレーム間における全ての挙動の組合せ集合（＝仮説）の中から、線形計画法を用いて、最適な組合せ集合（＝最適解）を算出する。最も単純な条件は、各細胞が「移動」のみを行うというものである。この条件が成立する場合、ステップＳ１において、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームからｎ個の細胞領域が抽出された場合、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームからもｎ個の細胞領域が抽出される。そして、各組合せ集合は、ｎ個の細胞領域同士の対応付け（＝要素）を含む。そこで、制御部１１は、例えば、ｎ個の尤度の和が最大となる組合せ集合を、最適解として特定する。

説明を分かり易くする為に、最も単純な条件として「移動」のみを仮定したが、本発明は、より複雑な条件を仮定しても同様に適用することができる。例えば、各細胞の細胞分裂を「分裂」として許容しても良いし、細胞同士が接している状態を「結合」として許容しても良いし、細胞が一時的にフレームアウトした状態を「消失」として許容しても良いし、細胞がフレームアウトから復帰した状態を「出現」として許容しても良い。これらの各状態を許容することは、各フレーム間において、以下のような対応付けを許容することと同値である。
・「移動」＜＝＞１対１の対応付け
・「分裂」＜＝＞１対ｍの対応付け（ｍは複数）
・「結合」＜＝＞ｍ対１の対応付け（ｍは複数）
・「消失」＜＝＞１対０の対応付け
・「出現」＜＝＞０対１の対応付け

また、ｎ個の尤度の和が最大となる組合せ集合を最適解として特定すると説明したが、それ以外の評価関数を用いても良い。

ここでで、本実施の形態では、ステップＳ３において特定される最適解は、記憶部１２に記憶されている全ての追跡結果データ２から特定される組合せ集合と同一である。逆に言えば、本実施の形態では、制御部１１が、追跡結果データ２を生成する際、各フレーム間において組合せ集合の最適解を算出し、算出された最適解に基づいて各細胞の移動軌跡（細胞位置情報）を決定することを前提としている。従って、追跡結果データ２を生成する際、制御部１１が、算出された最適解を記憶部１２に記憶するようにしても良い。

図７は、追跡結果データ２と最適解との関係を説明する図である。図７には、追跡結果データ２として、ある細胞「ｘ」の移動軌跡が、「・・・→細胞領域Ａ→細胞領域Ｂ→細胞領域Ｃ―＞細胞領域Ｄ→・・・」と特定されていることを示している。ここで、細胞領域Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄは、それぞれ、フレームＩＤ「ｔ−２」、「ｔ−１」、「ｔ」、「ｔ＋１」に係るフレームから抽出されている。

Ｐ（ｘ^ｔ−２→ｘ^ｔ−１）は、ステップＳ２の処理によって算出された細胞領域Ａと細胞領域Ｂの対応付けの尤度Ｐである。同様に、Ｐ（ｘ^ｔ−１→ｘ^ｔ）は、ステップＳ２の処理によって算出された細胞領域Ｂと細胞領域Ｃの対応付けの尤度Ｐである。同様に、Ｐ（ｘ^ｔ→ｘ^ｔ＋１）は、ステップＳ２の処理によって算出された細胞領域Ｃと細胞領域Ｄの対応付けの尤度Ｐである。

図７では、細胞「ｘ」の追跡結果データ２のみを示しているが、実際には、全ての細胞の追跡結果データ２が、尤度Ｐを最適化指標として生成される。つまり、制御部１１は、フレーム間ごとに、全ての細胞を対象として尤度Ｐを最適化指標とする最適化処理を行い、算出される最適解に基づいて、細胞ごとのフレーム間の対応付けを特定する。そして、制御部１１は、全てのフレーム間に対して同様の処理を行い、追跡結果データ２を生成する。従って、ステップＳ３において特定される最適解は、あるフレーム間について、記憶部１２に記憶されている全ての追跡結果データ２から特定される組合せ集合と同一となる。

図４の説明に戻る。次に、制御部１１は、ステップＳ２において算出された尤度を最適化指標としたときに、ステップＳ３において特定された最適解を除く残りの組合せ集合の中で、最適解の次に最適な解（＝次解）を特定する（ステップＳ４）。そして、制御部１１は、ステップＳ３において特定された最適解の尤度と、ステップＳ４において特定された次解の尤度との差を、信頼度３として算出し、記憶部１２に記憶する（ステップＳ５）。

尚、前述した最適解と同様に、制御部１１は、追跡結果データ２を生成する際、次解や信頼度３も算出し、算出された次解や信頼度３を記憶部１２に記憶するようにしても良い。

図８は、図５のステップＳ４、ステップＳ５の意義を説明する図である。図８では、２つの細胞「ｘ」、「ｙ」の移動軌跡が図示されている。細胞領域Ａ１、Ａ２は、フレームＩＤ「ｔ−２」に係るフレームから抽出されている。細胞領域Ｂ１、Ｂ２は、フレームＩＤ「ｔ−１」に係るフレームから抽出されている。細胞領域Ｃ１、Ｃ２は、フレームＩＤ「ｔ」に係るフレームから抽出されている。また、Ｐ（ｘ^ｔ−２→ｘ^ｔ−１）は、細胞「ｘ」に係る細胞領域Ａ１と細胞領域Ｂ１の対応付けの尤度Ｐである。同様に、Ｐ（ｙ^ｔ−２→ｙ^１）は、細胞「ｙ」に係る細胞領域Ａ２と細胞領域Ｂ２の対応付けの尤度Ｐである。

細胞同士が近接している場合、ステップＳ３における最適解に基づいて追跡結果データ２を生成したとしても、採択されなかった次解が正しい場合がある。このことを図８の例を用いて説明する。また、図５のステップＳ４、ステップＳ５の意義も合わせて説明する。

説明を分かり易くする為に、尤度の和が最大となる組合せ集合を、最適解として特定するものとする。ここで、尤度Ｐ（Ｂ１→Ｃ１）＋尤度Ｐ（Ｂ２→Ｃ２）＞尤度Ｐ（Ｂ１→Ｃ２）＋尤度Ｐ（Ｂ２→Ｃ１）が成り立つものとする。そうすると、最適解は、（Ｂ１⇔Ｃ１、Ｂ２⇔Ｃ２）の組合せ集合ｈ１である。一方、次解は、（Ｂ１⇔Ｃ２、Ｂ２⇔Ｃ１）の組合せ集合ｈ１である。

しかしながら、尤度Ｐ（Ｂ１→Ｃ１）＋尤度Ｐ（Ｂ２→Ｃ２）と、尤度Ｐ（Ｂ１→Ｃ２）＋尤度Ｐ（Ｂ２→Ｃ１）との差が僅差であるとすると、最適解の尤もらしさと、次解の尤もらしさは、ほとんど変わらないことになる。従って、採択されなかった次解が正しい場合も考えられる。そこで、制御部１１は、図５のステップＳ４において、次解を特定し、ステップＳ５において、最適解の尤度と次解の尤度との差を信頼度３として算出する。

図５のように算出された信頼度３の値は、各フレーム間において、異なる細胞同士の細胞領域が対応付けられてしまったか否かを判断するための有用な指標となり得る。従って、図２の説明にて前述した通り、細胞挙動解析装置１の制御部１１が、所定の挙動解析範囲に含まれる全てのフレームに係る信頼度３と閾値４とを比較し、１箇所でも信頼度３が閾値４を下回るフレームがあれば、エラーデータの可能性があると判断することができる。

次に、図９、図１０を参照しながら、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置１によって追跡結果選出処理を行った実施例について説明する。

図９は、実施例１における入力データの１フレーム分である。図９の元画像では、各細胞を識別する為に、細胞ごとに細胞の中心点に異なる色（赤、青、黄色等）の点が重ねられ、境界がはっきりと視認できない細胞については細胞の境界が白で縁取りされていた。しかし、特許図面の制約によってグレースケール変換を行っている為、図９では細胞識別用の色が視認できないことを付言しておく。尚、元々のタイムラプス画像自体はグレースケール画像である。

図１０は、実施例１における出力データの１フレーム分である。図１０の元画像では、追跡結果選出処理によって選出された追跡結果データ２の細胞に対して、細胞ごとに細胞の中心点に異なる色（赤、青、黄色等）の点が重ねられ、境界がはっきりと視認できない細胞については細胞の境界が白で縁取りされていた。しかし、特許図面の制約によってグレースケール変換を行っている為、図９と同様、図１０でも細胞識別用の色が視認できないことを付言しておく。図９及び図１０に示すように、本発明の実施形態に係る追跡結果選出処理は、ある追跡結果データ２の集合から、正常データと思われる追跡結果データ２の集合を抽出するというものである。

実施例２では、図９に示す画像と異なる入力データに対して、実施例１と同様、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置１によって追跡結果選出処理を行った。実施例２における入力データに対して、人の確認作業によって追跡結果が正常データであるか、又はエラーデータであるかを確認したところ、正解率が６０％弱であった。この入力データに対して、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置１によって追跡結果選出処理を行った。そして、出力データ（図１０に示す画像と異なる。）に対して、入力データと同様に人の確認作業によって正解率を確認したところ、９３％であった。つまり、本発明の実施形態に係る細胞挙動解析装置１によって、正解率が６０％弱の追跡結果データ２の集合から、正解率が９３％の追跡結果データ２の集合を抽出することができた。正解率９３％という値は、体外受精、新薬開発、再生医療等の各分野において実用に耐えられる精度である。

以上、添付図面を参照しながら、本発明に係る細胞挙動解析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。

１………細胞挙動解析装置
２………追跡結果データ
３………信頼度
４………閾値
５………追跡結果選出処理
６………選出細胞ＩＤ

Claims (7)

1. タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第１記憶手段と、
   前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第２記憶手段と、
   所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、
   を具備する細胞挙動解析装置。
2. 時系列が連続する２つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、
   前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、
   前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第１解を特定する第１解特定手段と、
   前記第１解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第１解の次に最適な解である第２解を特定する第２解特定手段と、
   前記第１解に係る前記尤度と前記第２解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、
   を更に具備し、
   前記追跡結果データは、前記第１解に基づいて前記細胞位置情報が決定されている請求項１に記載の細胞挙動解析装置。
3. 前記尤度算出手段は、前記フレーム間における前記細胞領域同士に対する、前記細胞領域の移動距離に関する指標、前記細胞領域の形状類似度に関する指標、及び前記細胞領域の輝度ヒストグラム類似度に関する指標を用いて、前記尤度を算出する請求項２に記載の細胞挙動解析装置。
4. タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第１記憶ステップと、
   前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第２記憶ステップと、
   所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出ステップと、
   を含む細胞挙動解析方法。
5. 時系列が連続する２つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出ステップと、
   前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出ステップと、
   前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第１解を特定する第１解特定ステップと、
   前記第１解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第１解の次に最適な解である第２解を特定する第２解特定ステップと、
   前記第１解に係る前記尤度と前記第２解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出ステップと、
   を更に含み、
   前記追跡結果データは、前記第１解に基づいて前記細胞位置情報が決定されている請求項４に記載の細胞挙動解析方法。
6. コンピュータを、
   タイムラプス画像のフレームごとに、前記タイムラプス画像内の個々の細胞の位置を示す細胞位置情報が時系列順に格納される追跡結果データを記憶する第１記憶手段と、
   前記追跡結果データに対して、前記フレーム間ごとに前記細胞位置情報同士の対応付けの信頼性を示す信頼度を記憶する第２記憶手段と、
   所定の挙動解析範囲に含まれる全ての前記フレームに係る前記信頼度が、予め定められる閾値を超える前記追跡結果データを、正常データとして選出する選出手段と、
   して機能させるためのプログラム。
7. コンピュータを、更に、
   時系列が連続する２つの前記フレームについて、それぞれ細胞領域を抽出する細胞領域抽出手段と、
   前記フレーム間における前記細胞領域同士の対応付けの尤度を算出する尤度算出手段と、
   前記尤度を最適化指標としたときに、前記細胞領域同士の対応付けの組合せ集合の最適な解である第１解を特定する第１解特定手段と、
   前記第１解を除く前記細胞領域同士の前記対応付けの組合せ集合の中で、前記尤度を最適化指標としたときに、前記第１解の次に最適な解である第２解を特定する第２解特定手段と、
   前記第１解に係る前記尤度と前記第２解に係る前記尤度との差を、前記信頼度として算出する信頼度算出手段と、
   して機能させ、
   前記追跡結果データは、前記第１解に基づいて前記細胞位置情報が決定されている請求項６に記載のプログラム。