JP2014039535A - 細胞識別装置及び細胞識別方法、並びに、細胞識別方法のプログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量に基づいて細胞を識別することができる細胞識別装置又は細胞識別方法を提供すること。
【解決手段】細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量を用いて、前記細胞を識別する細胞識別装置であって、前記細胞を透過したときの前記光の強度に基づいて、前記光路長変化量を計測する計測手段と、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記細胞を識別する解析手段とを有する、ことを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、細胞識別装置及び細胞識別方法に関する。

細胞の診断（細胞診）には、正常細胞及び癌細胞を識別する目的で、細胞の屈折率を測定する場合がある。

特許文献１では、組織切片（細胞の界面）にテラヘルツ波を照射し、組織切片から出射するテラヘルツ波の強度を検出し、検出した結果を用いて生体サンプル（細胞）の屈折率を算出する生体サンプル解析方法（細胞識別装置）に関する技術を開示している。

特許文献２では、無色透明である被検体（細胞）に蛍光剤を投与し、蛍光剤が発する蛍光を分光検出し、検出した結果を用いて正常部位（正常細胞）と腫瘍部位（異常細胞）とを識別する腫瘍自動識別装置（細胞識別装置）に関する技術を開示している。

特開２０１１−１１２５４８号公報 特開２０１０−２４００７８号公報

特許文献１に開示されている技術では、検出したテラヘルツ波の強度をフーリエ変換処理等してスペクトル解析するため、正常細胞と異常細胞とを識別することができない場合があった。すなわち、特許文献１に開示されている技術では、解析結果に誤差が含まれる場合があり（例えば特許文献１の図６）、正常細胞と異常細胞と（例えば後述する正常細胞（図１６（ｅ））と癌細胞（図１６（ｇ））と）を識別することができない場合があった。

特許文献２に開示されている技術では、前処理によって細胞を染色するため、細胞の固定化などに時間を要する場合があった。また、細胞を染色することによって、細胞が死滅又は変質する場合があった。すなわち、細胞を染色することによりその後の細胞の利用が制限される場合があった。更に、細胞の種類に応じて閾値を設定する必要があるが、特許文献１及び特許文献２には閾値の設定方法の記載がない。特に単離系（液体中に浮遊している状態）の細胞を識別する場合（例えば図３１）では、識別する細胞に応じて閾値を適切に変更（設定）する必要がある。

本発明は、このような事情の下に為され、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量に基づいて細胞を識別することができる細胞識別装置又は細胞識別方法を提供することを目的とする。

本発明の一の態様によれば、細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量を用いて、前記細胞を識別する細胞識別装置であって、前記細胞を透過したときの前記光の強度に基づいて、前記光路長変化量を計測する計測手段と、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記細胞を識別する解析手段とを有することを特徴とする細胞識別装置が提供される。前記解析手段は、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量の平均値を算出し、算出した前記平均値を前記閾値とする、ことを特徴とする細胞識別装置であってもよい。前記解析手段は、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量について複数の平均値を算出し、算出した前記複数の平均値においてエラーレートに基づいて前記閾値を設定する、ことを特徴とする細胞識別装置であってもよい。前記解析手段は、前記閾値以下の前記光路長変化量の前記細胞を正常な細胞とし、該閾値を越える該光路長変化量の該細胞を異常な細胞とする、ことを特徴とする細胞識別装置が提供される。前記解析手段は、前記異常な細胞が癌細胞である場合に、前記癌細胞の転移性癌細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量に基づいて算出される第２の閾値を用いて、前記閾値を越え且つ前記第２の閾値以下の光路長変化量の癌細胞を転移性癌細胞とし、該第２の閾値を越える光路長変化量の癌細胞を非転移性癌細胞とする、ことを特徴とする、細胞識別装置が提供される。

本発明の他の態様によれば、細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量を用いて、前記細胞を識別する細胞識別装置であって、前記細胞を透過したときの前記光の強度に基づいて、前記光路長変化量を計測する計測手段と、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記細胞を識別する解析手段とを有することを特徴とする細胞識別装置であって、前記解析手段は、前記正常細胞の前記複数の光路長変化量のうちの値が大きい方から所定の数の光路長変化量を抽出する、ことを特徴とする、細胞識別装置が提供される。前記計測手段は、前記細胞を透過しない場合の前記光の強度と同一となるように、ピエゾ素子に電圧を印加して該細胞に照射する該光の光路長を変更し、印加した前記電圧に基づいて前記光路長変化量を計測する、ことを特徴とする細胞識別装置であってもよい。計測した前記光路長変化量に基づいて、前記細胞の外形及び屈折率差若しくは位相差に対応する画像を生成する画像生成部と、生成した前記画像を表示する出力部とを更に有する、ことを特徴とする細胞識別装置であってもよい。

本発明のその他の態様によれば、複数の細胞に光を夫々照射して、複数の光路長変化量を計測する計測ステップと、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記複数の細胞を夫々識別する識別ステップとを含むことを特徴とする細胞識別方法が提供される。前記識別ステップは、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量の平均値を算出し、算出した前記平均値を前記閾値とする、ことを特徴とする細胞識別方法であってもよい。前記識別ステップは、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量について複数の平均値を算出し、算出した前記複数の平均値においてエラーレートに基づいて前記閾値を設定する、ことを特徴とする細胞識別方法であってもよい。前記計測ステップは、前記細胞に照射する前記光の光路長を変更する変更ステップと、前記細胞を透過しない場合の前記光の強度と同一となるように、該細胞に照射する該光の光路長を変更するフィードバック制御ステップと、を含む、ことを特徴とする、細胞識別方法であってもよい。上記細胞識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。

本発明の細胞識別装置又は細胞識別方法によれば、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量に基づいて、細胞を識別することができる。

本発明の実施形態に係る細胞識別装置の一例を説明する概略構成図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の光学系の一例を説明する概略システム図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の細胞の配置（接着型のサンプル配置の例）を説明する説明図である。 細胞を透過した光の強度（光路長変化量、位相差）を計測する動作を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の計測手段（電圧検出部）の動作を説明する説明図である。 その他の細胞識別装置の位相差を計測する動作を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の機能の一例を説明する概略機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の解析手段の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の解析手段の動作の一例（位相差画像の例）を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の解析手段の動作の一例（特徴量の抽出の例）を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の解析手段の動作の一例（エラーレートの例）を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の解析手段の動作の一例（抽出する特徴量の決定の一例）を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞識別装置の解析手段の動作の一例（抽出する特徴量の決定の他の例）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る細胞識別装置の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施例１に係る細胞識別装置の細胞の配置（接着型のサンプル配置）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る細胞識別装置の計測結果（位相差画像）及び解析結果（光路長変化量画像）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る細胞識別装置の計測結果（光路長変化量）を説明する説明図である。 本発明の実施例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した識別結果（解析結果）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（１％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（２％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（３％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（４％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（５％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（６％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例１の変形例２に係る細胞識別装置の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施例２に係る細胞識別装置の光学系の一例を説明する概略システム図である。 本発明の実施例２に係る細胞識別装置の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施例２に係る細胞識別装置の計測結果の一例を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置の細胞の配置（単離系のサンプル配置）を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置の単離系の細胞を配置した例を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置の計測結果（位相差画像）及び解析結果（光路長変化量画像）を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（２％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（４％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（６％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（８％平均）を説明する説明図である。 本発明の実施例３に係る細胞識別装置（解析手段）が細胞を識別した結果（１０％平均）を説明する説明図である。

添付の図面を参照しながら、本発明の限定的でない例示の実施形態について説明する。なお、添付の全図面の中の記載で、同一又は対応する部材又は部品には、同一又は対応する参照符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面は部材もしくは部品間の相対比を示すことを目的としない。したがって、図面の中の具体的な寸法は、以下の限定的でない実施形態に照らし、当業者により決定することができる。更に、本発明は、以後に説明する実施形態以外でも、細胞に光を照射したときの光路長変化量を計測し、計測した光路長変化量に基づいて細胞の状態を解析（分析、識別、評価）するものであれば、いずれのものにも用いることができる。

本発明の一実施形態に係る細胞識別装置を用いて、下記に示す順序で本発明を説明する。

１．細胞識別装置の構成
２．細胞識別装置の機能
３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）
４．プログラム及び記録媒体
５．実施例１（接着型のサンプル配置による識別の例）
６．実施例２（デジタルホログラフィ技術を用いた識別の例）
７．実施例３（単離系のサンプル配置による識別の例）

［１．細胞識別装置の構成］
本発明の実施形態に係る細胞識別装置１００の概略構成図を図１に示す。

図１に示すように、本実施形態に係る細胞識別装置１００は、細胞の物性を計測し、計測した物性に基づいて細胞状態を解析（識別）する装置である。なお、本発明で細胞状態を解析することができる部位（細胞）は、以後に説明する乳がん細胞、皮膚がん細胞及び白血病細胞などの異常細胞に限定されるものではない。すなわち、本発明は、任意の部位の任意の細胞状態を解析する装置に用いることができる。

細胞識別装置１００は、細胞識別装置１００各構成の動作を制御する制御手段１０と、細胞に光を照射して光路長変化量を計測する計測手段２０と、計測した光路長変化量に基づいて細胞を解析する解析手段３０と、を有する。また、細胞識別装置１００は、計測手段２０の計測結果及び解析手段３０の解析結果などを記憶する記憶手段４０と、計測手段２０の計測条件などを細胞識別装置１００外部から細胞識別装置１００に入力し、細胞識別装置１００外部に解析結果などを出力するＩ／Ｆ手段（インターフェース手段）５０と、を有する。

制御手段１０は、細胞識別装置１００の各構成（後述する計測手段２０など）に動作を指示し、各構成の動作を制御する手段である。制御手段１０は、本実施形態では、Ｉ／Ｆ手段５０（後述）により入力された計測条件等に基づいて、計測手段２０を制御する。また、制御手段１０は、Ｉ／Ｆ手段５０（後述する入力部５１）により入力された算出条件及び解析条件に基づいて、解析手段３０（後述）を制御する。更に、制御手段１０は、計測結果、算出結果及び解析結果などをＩ／Ｆ手段５０（後述する出力部５２）に出力する。なお、制御手段１０は、予め記憶手段４０に記憶されているプログラム（制御プログラム、アプリケーション等）を用いて、細胞識別装置１００の各構成の動作を制御してもよい。

計測手段２０は、細胞に光を照射する場合に、細胞を透過する光の光路長（Optical Path Length）の変化量（以下、「光路長変化量ΔＯＰＬ」という。）を計測する手段である。計測手段２０は、本実施形態では、複数の細胞を夫々透過した光の複数の光路長変化量を夫々計測する。また、計測手段２０は、細胞を透過しない場合の光（干渉光）の強度（位相）と略同一となるように、細胞に照射する光の光路長を変更する（以下、「フィードバック制御する」という。）。これにより、計測手段２０は、変更した光路長の変更量を光路長変化量ΔＯＰＬとして計測することができる。更に、計測手段２０は、計測結果を解析手段３０及び記憶手段４０に出力する。

計測手段２０は、本実施形態では、細胞に光を照射する光学系２１と、照射する光の光路長を制御するフィードバック制御部２２と、光路長を制御したときの電圧を検出する電圧検出部２３と、検出した電圧を光路長変化量ΔＯＰＬに変換する光路長変換部２４と、を備える。

光学系２１（図１）は、識別（診断）する細胞に光を照射するものである。光学系２１は、本実施形態では、光源、ミラー及び対物レンズ等を備える。

具体的には、図２に示すように、光学系２１は、光源（Ｈｅ−Ｎｅ Ｌａｓｅｒ）から発した光を波長板（ＷＰ）及びスプリッタ（ＰＢＳ）を用いて、２つの光（物体光及び参照光）に分割する。また、光学系２１は、位置を移動することができるミラー（Ｍ_ＰＺＴ）を介して、物体光を細胞（Ｓａｍｐｌｅ）に照射する。次いで、光学系２１は、スプリッタ（ＢＳ）を用いて、物体光と参照光とを合成する。その後、光学系２１は、フォトディテクタ（ＰＤ）を用いて、干渉光（物体光と参照光との合成光）の強度（位相）を検出する。

ここで、本実施形態に係る細胞識別装置１００の計測手段２０は、光学系２１の光源として、コヒーレントなレーザー（振幅及び位相に一定の関係があり、干渉縞を作ることができる光）を用いることができる。また、計測手段２０は、波長が短い光を使用することによって、レンズを用いてビーム直径を小さくすることができる。これにより、計測手段２０は、光学系２１の空間分解能を高めることができる。計測手段２０は、光学系２１の光源として、例えば、波長λが６３２．８ｎｍのＨｅ−Ｎｅレーザーを用いることができる。なお、計測手段２０は、光源として、細胞を透過することができるその他の波長の光を用いてもよい。

計測手段２０は、光学系２１の波長板（ＷＰ）として、二分の一波長板（λ／２）を用いることができる。ここで、二分の一波長板は、スプリッタによって分割される物体光及び参照光の光量を同じにすることができる。すなわち、二分の一波長板は、光軸を中心として回転されることで、光源から照射された光のＰ偏光成分とＳ偏光成分の比率を調整することができる。

計測手段２０は、光学系２１のスプリッタ（ＰＢＳ）として、偏光ビームスプリッタを用いることができる。ここで、偏光ビームスプリッタは、直交する偏光方向の一方（例えばＰ偏光成分）を透過し、他方（例えばＳ偏光成分）を反射するものである。これにより、計測手段２０は、偏光ビームスプリッタを用いて、光源から照射された光を物体光と参照光とに分割して、２つの光（２つの光路）を生成することができる。

なお、物体光は、図２に示すように、偏光ビームスプリッタＰＢＳによって反射され、識別する細胞Ｓａｍｐｌｅなどを経て、ビームスプリッタＢＳに至る。参照光は、偏光ビームスプリッタＰＢＳを透過して、平面鏡Ｍ等を経て、ビームスプリッタＢＳに至る。

計測手段２０は、光学系２１のミラー（Ｍ_ＰＺＴ）の位置を移動することによって、物体光の光路長を変更することができる。計測手段２０は、光学系２１のミラー（Ｍ_ＰＺＴ）として、例えばピエゾ素子（ＰＺＴ）に取り付けられた平面鏡、電磁的な可動装置（スピーカーなど）に取り付けられた平面鏡、又は、電気光学素子（ポッケルスセル）に取り付けられた平面鏡等を用いることができる。

計測手段２０は、本実施形態では、ピエゾ素子ＰＺＴ（図２）に取り付けられた平面鏡（ミラーＭ_ＰＺＴ）を用いる。ここで、計測手段２０は、ピエゾ素子ＰＺＴに電圧を印加することによって、物体光の光軸に対して４５度の方向にミラーＭ_ＰＺＴを移動することができる。なお、ミラーＭ_ＰＺＴは、物体光の光路（図２のＰＢＳからＢＳまでの間の光路）のいずれかの位置に配置することができる。

図３に、本実施形態に係る細胞識別装置１００の細胞の配置（プレパラート）を示す。ここで、図３（ｂ）では接着型の細胞ＴＣの配置（サンプル配置）の例を示すが、本発明に係る細胞識別装置１００では後述する単離系のサンプル配置（例えば図２９、図３０）を用いてもよい。

図３（ａ）に示すように、計測手段２０は、一対のガラス板２１ｇ（図３（ｂ）のガラス板２１ｇｕ、ガラス板２１ｇｄ）の間隙に細胞ＴＣを配置する。ここで、細胞ＴＣは、本実施形態では、乾燥を防止するために生理食塩水Ｗｎを滴下されている。また、計測手段２０は、スペーサ（例えばシムリング）２１Ｓを用いて、一対のガラス板２１ｇの間隔を変更し、一定に保つことができる。更に、計測手段２０は、一対の対物レンズ２１Ｌａ、２１Ｌｂを用いて、配置した細胞ＴＣの微小領域に光を照射することができる。なお、ガラス板２１ｇｕ及びガラス板２１ｇｄは厚さ５００μｍのものでもよい。また、スペーサ２１Ｓは厚さ５０μｍのものでもよい。

具体的には、計測手段２０は、第１のレンズ２１Ｌａを用いて、光軸にほぼ平行な物体光を集光し、集光した光（物体光）の焦点を細胞ＴＣ内に結ぶ。その後、計測手段２０は、第２のレンズ２１Ｌｂを用いて、細胞ＴＣを透過した光（物体光）を平行光にする。

更に、計測手段２０は、図３（ｃ）に示すように、細胞ＴＣを配置した一対のガラス板２１ｇ（２１ｇｕ、２１ｇｄ）を移動することによって、ｘ軸方向及びｙ軸方向の２次元平面（以下、「ｘｙ平面」という。）に分布する光路長変化量ΔＯＰＬを計測することができる。なお、計測手段２０は、ｚ軸方向（光軸方向）にガラス板２１ｇｕ等を更に移動することによって、光路長変化量ΔＯＰＬ（又は、位相若しくは屈折率の変化量）の三次元分布を計測してもよい。

計測手段２０は、光学系２１のフォトディテクタ（ＰＤ）として、２次元で検出できるＣＭＯＳセンサ若しくはＣＣＤセンサ、安価で小型な半導体検出器（例えばフォトダイオードやピンフォトダイオード）、又は、光電子倍増管（ｐｈｏｔｏｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ ｔｕｂｅ（ＰＭＴ））、アバランシェフォトダイオード（Ａｖａｌａｎｃｈｅ Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ）などの光検出素子等を用いることができる。

フィードバック制御部２２（図１）は、照射する光の光路長を制御するものである。フィードバック制御部２２は、本実施形態では、細胞ＴＣを透過しない場合の光（干渉光）の強度（位相）と略同一となるように、物体光の光路長を変更する。すなわち、フィードバック制御部２２は、フォトディテクタＰＤ（図２）で検出される干渉光の強度が所定の範囲内となるように、物体光の光路長の長さをフィードバック制御する。

具体的には、図４（ａ）に示すように、フィードバック制御部２２は、フォトディテクタＰＤで検出される細胞ＴＣを透過した光Ｌｔ（物体光）の位相が細胞ＴＣを透過しない場合の光Ｌｒ（参照光）の位相と略同一となるように、ミラーＭ_ＰＺＴ（図２）を用いて、物体光の光路長を変更量ΔＬだけ変更する。これにより、計測手段２０は、光路長変化量ΔＯＰＬとして、光路長を変更した変更量ΔＬを検出（計測）することができる。

電圧検出部２３（図１）は、フィードバック制御部２２が光路長を変更するときの印加電圧を検出するものである。電圧検出部２３は、本実施形態では、フィードバック制御部２２が光路長を変更するときに、ミラーＭ_ＰＺＴを駆動するピエゾ素子ＰＺＴ（図２）に印加した印加電圧を検出する。電圧検出部２３は、例えば図５に示すような印加電圧Ｖ_ＰＺＴを検出することができる。

光路長変換部２４（図１）は、電圧検出部２３が検出した印加電圧Ｖ_ＰＺＴを光路長変化量ΔＯＰＬに変換するものである。光路長変換部２４は、本実施形態では、ピエゾ素子ＰＺＴ（図２）に印加した印加電圧Ｖ_ＰＺＴと光路長変化量ΔＯＰＬとが比例すると仮定し、下記の数１を用いて、印加電圧Ｖ_ＰＺＴから光路長変化量ΔＯＰＬを算出する。

ここで、Ｖ_λは、例えば図５に示すように、計測に使用した光の１波長（例えば６３３ｎｍ）に相当する印加電圧Ｖ_ＰＺＴの変化量である。

また、光路長変換部２４は、算出した光路長変化量ΔＯＰＬを用いて、位相差Δφを算出することができる。具体的には、光路長変換部２４は、数２を用いて、数１で算出した光路長変化量ΔＯＰＬから位相差Δφを算出することができる。すなわち、光路長変換部２４は、位相ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ処理（後述）を施すことなしに、計測した光路長変化量ΔＯＰＬから位相差Δφを算出することができる。

更に、計測手段２０（光路長変換部２４）は、予め計測していた細胞の厚さ等を用いて、位相差Δφから細胞の屈折率（屈折率差）を算出してもよい。また、計測手段２０（光路長変換部２４）は、予め計測していた細胞の厚さ、透過率又は屈折率等を用いて、計測結果（例えばフォトディテクタＰＤが検出した干渉光の強度）を補正してもよい。

解析手段３０（図１）は、細胞状態を解析する手段である。解析手段３０は、本実施形態では、計測手段２０が計測した光路長変化量ΔＯＰＬを用いて、細胞状態を解析（細胞を識別）することができる。解析手段３０は、細胞を例えば正常細胞（例えば白血球細胞、ヒトの乳腺細胞、正常ヒト真皮由来線維芽細胞など）又は異常細胞（例えば癌細胞（ヒトの乳がん細胞、皮膚がん細胞）、白血病細胞など）に識別することができる。また、解析手段３０は、癌細胞を例えば転移性癌細胞又は非転移性癌細胞に更に識別することができる。

解析手段３０は、本実施形態では、図１に示すように、細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬを用いて画像を生成する画像生成部３１と、細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬから特定の光路長変化量を抽出するデータ抽出部３２と、抽出した特定の光路長変化量に基づいて閾値を算出する閾値算出部３３と、算出した閾値を用いてその他の細胞を識別する細胞識別部３４と、を有する。

画像生成部３１（図１）は、計測手段２０が計測した光路長変化量ΔＯＰＬを用いて、画像（光路長変化量分布、位相差分布、屈折率分布など）を生成するものである。また、画像生成部３１は、計測手段２０が光路長変化量の分布を計測した場合に、計測結果に基づいて三次元画像（三次元光路長変化量分布など）を生成してもよい。

データ抽出部３２（図１）は、細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量ΔＯＰＬから特定の光路長変化量を抽出するものである。データ抽出部３２は、本実施形態では、複数の光路長変化量のうちの値が大きい方から所定の数の光路長変化量を抽出する。

ここで、所定の数とは、解析（識別）する細胞の種類及び細胞状態に対応する数とすることができる。また、所定の数は、複数の光路長変化量ΔＯＰＬの数に特定の割合を乗算して得られる数とすることができる。更に、所定の数は、実験又は数値計算等によって予め定められる数とすることができる。なお、データ抽出部３２が所定の数を設定する動作の具体例は、後述する［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］で説明する。

閾値算出部３３（図１）は、細胞状態を識別するために用いる光路長変化量の閾値を算出するものである。閾値算出部３３は、データ抽出部３２が抽出した複数の光路長変化量（例えば正常細胞の所定の数の光路長変化量）に基づいて、光路長変化量の閾値を算出する。閾値算出部３３は、データ抽出部３２が抽出した複数の光路長変化量ΔＯＰＬの例えば平均値を閾値として算出することができる。

閾値算出部３３は、本実施形態では、細胞が正常な細胞（正常細胞）であるか又は異常な細胞（例えば癌細胞）であるかを識別するための閾値ＴＨを算出する。また、閾値算出部３３は、異常な細胞として癌細胞が転移性癌細胞であるか又は非転移性癌細胞であるかを識別するための第２の閾値ＴＨ２を更に算出してもよい。なお、閾値算出部３３が閾値を算出（設定）する動作の具体例は、後述する［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］で説明する。

細胞識別部３４（図１）は、閾値算出部３３が算出した閾値ＴＨを用いて、細胞を識別するものである。すなわち、細胞識別部３４は、異常な細胞を識別する場合に、算出した閾値ＴＨ以下の光路長変化量ΔＯＰＬの細胞を正常な細胞（正常細胞）とし、閾値ＴＨを越える光路長変化量ΔＯＰＬの細胞を異常な細胞（例えば癌細胞）とすることができる。

また、細胞識別部３４は、閾値算出部３３が算出した第２の閾値ＴＨ２を用いて、細胞を識別してもよい。すなわち、細胞識別部３４は、異常な細胞として癌細胞を識別する場合に（例えば実施例１の変形例２、実施例３）、算出した閾値ＴＨを越え且つ第２の閾値ＴＨ２以下の光路長変化量ΔＯＰＬの癌細胞を転移性癌細胞とし、第２の閾値ＴＨ２を越える光路長変化量ΔＯＰＬの癌細胞を非転移性癌細胞とすることができる。

記憶手段４０（図１）は、細胞識別装置１００に関する情報（例えば動作条件又は動作結果）などを記憶する手段である。記憶手段４０は、例えば計測手段２０が計測した計測結果及び解析手段３０が解析した解析結果などを記憶することができる。ここで、記憶手段４０は、公知技術（ハードディスク、メモリ、ＲＯＭ、ＲＡＭなど）を用いることができる。

Ｉ／Ｆ手段５０（図１）は、細胞識別装置１００と細胞識別装置１００外部とで情報（例えば電気信号）の入出力を行う手段である。Ｉ／Ｆ手段５０は、例えば細胞識別装置１００に関する情報などを外部装置（ＰＣなど）から入力することができる。また、Ｉ／Ｆ手段５０は、細胞識別装置１００に関する情報などを外部装置（ＰＣなど）に出力することができる。

Ｉ／Ｆ手段５０は、本実施形態では、ユーザー（診断医、装置操作者、装置管理者など）によって、細胞識別装置１００外部から細胞識別装置１００に所定の情報（例えば計測条件、操作条件、出力条件など）を入力される入力部５１を含む。また、Ｉ／Ｆ手段５０は、細胞識別装置１００外部に情報を出力する出力部５２を含む。

入力部５１（図１）は、本実施形態では、識別する細胞に関する情報、例えば細胞の種類、厚さ及びその他の物性に関する情報を入力されることができる。出力部５２（図１）は、例えば計測手段２０が計測した計測結果又は解析手段３０が解析した解析結果に関する情報を出力（例えば表示）することができる。

なお、その他の細胞識別装置の位相差を計測する動作を図４（ｂ）及び図６に示す。

その他の細胞識別装置は、位相差を干渉光の強度から直接測定する。具体的には、その他の細胞識別装置は、先ず、図４（ｂ）に示すように、位相差Δφを測定するために、数３で表される干渉光（図４（ｂ）の物体光Ｌｔと参照光Ｌｒの干渉光）の出力光強度Ｉ（ｘ，ｙ）を測定する。

ここで、Ｉ_Ｏは物体光Ｌｔ及び参照光Ｌｒの強度（光強度）の和である。

次いで、その他の細胞識別装置は、測定した出力光強度Ｉ（ｘ，ｙ）を数４に代入し、位相差Δφ（ｘ，ｙ）を算出する。すなわち、その他の細胞識別装置は、逆関数ａｒｃｃｏｓを用いて、位相差Δφ（ｘ，ｙ）を算出する。

次に、その他の細胞識別装置は、算出した位相差Δφ（ｘ，ｙ）に２π以上の位相差がある場合に位相変化の折り返しが生じる（図６（ａ）のＬａ）ため、位相ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ処理を行う。具体的には、その他の細胞識別装置は、数４を用いて算出した複数の候補となる値（位相差）に基づいて、近傍の値と滑らかにつながるように近似（選択）する。ここで、その他の細胞識別装置は、例えば図６（ａ）に示す位相差Ｌａを算出した場合に、図６（ｂ）に示す位相分布線Ｌｂに近似することができる。

このため、その他の細胞識別装置では、数４が非線形及び多価関数であるため、位相差Δφの値を単一に定めることができない場合がある。また、その他の細胞識別装置では、干渉光のノイズ又は細胞の形状等の影響で、位相ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ処理の接続部分で、精度が低下する場合がある。

［２．細胞識別装置の機能］
図７に、本発明の実施形態に係る細胞識別装置１００の機能ブロック図を示す。なお、本発明を用いることができる細胞識別装置１００の機能は、図７に示すものに限定されない。

図７に示すように、細胞識別装置１００（図１）は、本実施形態では、Ｉ／Ｆ手段５０を用いて取得した（入力された）細胞識別装置１００の動作に関する情報（以下、「識別指示」という。）を制御手段１０に出力する（図中のブロックＢ０１）。なお、本実施形態に係る細胞識別装置１００は、計測手段２０に搭載したセンサ、又は、Ｉ／Ｆ手段５０の入力部５１（若しくは出力部５２のタッチパネルなど）を用いて、識別指示を入力されてもよい。

制御手段１０は、入力された識別指示に基づいて、細胞識別装置１００の動作を制御する（ブロックＢ０２）。具体的には、制御手段１０は、識別指示に基づいて、計測指示を計測手段２０に出力する。また、制御手段１０は、識別指示に基づいて、解析指示を解析手段３０に出力する。なお、制御手段１０又はＩ／Ｆ手段５０は、識別指示等を記憶手段４０に更に出力してもよい。

計測手段２０は、入力された計測指示に基づいて、細胞の光路長変化量ΔＯＰＬを計測する（ブロックＢ０３〜ブロックＢ０６）。

具体的には、計測手段２０は、フィードバック制御部２２を用いて、入力された計測指示に基づいて、光学系２１の動作（ブロックＢ０４）をフィードバック制御する（ブロックＢ０３）。また、計測手段２０（フィードバック制御部２２）は、検出指示を電圧検出部２３に出力する。更に、計測手段２０（光学系２１）は、測定データ（例えば光強度画像）を光路長変換部２４（後述するブロックＢ０６）に出力する。

次に、計測手段２０（電圧検出部２３）は、本実施形態では、フィードバック制御部２２のフィードバック制御に用いたピエゾ素子ＰＺＴ（図２）に印加した印加電圧を検出する（ブロックＢ０５）。また、計測手段２０（電圧検出部２３）は、検出データ（印加電圧など）を光路長変換部２４に出力する。

次いで、計測手段２０（光路長変換部２４）は、入力された検出データを細胞の光路長変化量ΔＯＰＬに変換する（ブロックＢ０６）。また、計測手段２０（光路長変換部２４）は、変換データ（光路長変化量ΔＯＰＬ）をデータ抽出部３２に出力する。更に、光路長変換部２４は、変換データを画像生成部３１に更に出力する。

解析手段３０は、入力された変換データ（光路長変化量ΔＯＰＬ）に基づいて、細胞を識別する（ブロックＢ０７〜ブロックＢ１０）。

具体的には、解析手段３０は、データ抽出部３２を用いて、入力された変換データ（正常細胞の複数の位置の複数の光路長変化量ΔＯＰＬ）から、所定の数の光路長変化量ΔＯＰＬを抽出する（ブロックＢ０７）。また、解析手段３０（データ抽出部３２）は、抽出した抽出データ（所定の数の光路長変化量ΔＯＰＬ）を閾値算出部３３に出力する。

次に、解析手段３０（閾値算出部３３）は、入力された抽出データに基づいて、閾値を算出する（ブロックＢ０８）。また、解析手段３０（閾値算出部３３）は、算出した閾値を細胞識別部３４に出力する。なお、閾値算出部３３が閾値を算出（設定）する動作の具体例は、後述する［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］で説明する。

次いで、解析手段３０（細胞識別部３４）は、入力された閾値及び光路長変化量ΔＯＰＬを用いて、細胞を識別する（ブロックＢ０９）。また、解析手段３０（細胞識別部３４）は、識別データ（識別した結果）を記憶手段４０に出力する。

また、解析手段３０（画像生成部３１）は、光路長変化量ΔＯＰＬ（変換データ）を用いて、画像データ（光路長変化量ΔＯＰＬ、位相差及び／又は屈折率差の分布を示す画像）を生成する（ブロックＢ１０）。また、解析手段３０（画像生成部３１）は、生成した画像データを記憶手段４０に出力する。なお、画像生成部３１及び細胞識別部３４は、生成した画像データ若しくは識別データを相互に入出力する機能を有してもよい。

記憶手段４０は、計測手段２０の計測結果、解析手段３０の解析結果及び細胞識別装置１００の動作に関する情報等を記憶する（ブロックＢ１１）。また、記憶手段４０は、Ｉ／Ｆ手段５０（例えば出力部５２）を用いて、記憶している情報を出力（表示）することができる。

［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］
図８乃至図１３を用いて、本発明の実施形態に係る細胞識別装置１００（解析手段３０）がデータを抽出する動作及び閾値を設定する動作を説明する。ここで、図８は、本発明の実施形態に係る細胞識別装置１００の解析手段３０の動作の一例を説明するフローチャート図である。図９は、解析手段３０が解析する光路長変化量ΔＯＰＬの例を説明する説明図である。図１０は、解析手段３０のデータ抽出部３２が抽出する特徴量の例を説明する説明図である。図１１は、解析手段３０の閾値算出部３３が算出するエラーレートの例を説明する説明図である。図１２は、解析手段３０の閾値算出部３３が選択する特徴量（所定の数）の一例を説明する説明図である。図１３は、解析手段３０の閾値算出部３３が選択する特徴量（所定の数）の他の例を説明する説明図である。

図８に示すように、細胞識別装置１００は、先ず、ステップＳ８０１において、計測手段２０を用いて光路長変化量ΔＯＰＬを測定し、画像生成部３１を用いて光路長変化量の分布画像（ＯＰＤＩ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐａｔｈ−ｌｅｎｇｔｈ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｉｍａｇｅ）、以下、「光路長変化量画像」という。）を生成する。

具体的には、細胞識別装置１００は、複数のサンプル（正常細胞及び異常細胞）について、図９（ａ）に示すように光路長変化量画像Ｉｍｇ１を夫々生成する。ここで、図９（ａ）に示す光路長変化量画像Ｉｍｇ１は、図９（ｂ）に示すように１００ｐｉｘｅｌ×１００ｐｉｘｅｌの分解能の光路長変化量画像Ｉｍｇ２である。本実施形態では、複数のサンプルとして、予め識別している正常細胞と異常細胞（例えば癌細胞）とを用いて、正常細胞及び異常細胞の夫々の光路長変化量画像を生成する。

その後、細胞識別装置１００は、ステップＳ８０２に進む。

ステップＳ８０２において、細胞識別装置１００の解析手段３０は、データ抽出部３２及び閾値算出部３３を用いて、光路長変化量の平均値ＡＯＰＤを算出する。

具体的には、先ず、データ抽出部３２は、ステップＳ８０１で生成した光路長変化量画像の１００００ｐｉｘｅｌ（１００ｐｉｘｅｌ×１００ｐｉｘｅｌ）について、図１０に示すように光路長変化量の値が大きいものから順（図のＸ（１）からＸ（１００００））に並び換える。次に、データ抽出部３２は、並び換えた光路長変化量の値の上位（図のＸ（１））からｎ_ｔｈ個（所定の数）を特徴量として抽出する。次いで、閾値算出部３３は、次式を用いて、抽出した複数の特徴量（ｎ_ｔｈ個の光路長変化量（Ｘ_ｉ））の平均値ＡＯＰＤを算出する。すなわち、本実施形態では、正常細胞及び異常細胞について、複数の平均値ＡＯＰＤを夫々算出する。

ここで、データ抽出部３２（細胞識別装置１００）は、ｎ_ｔｈ（所定の数）として、例えば１００００ｐｉｘｅｌの上位１％である１００個、２％である２００個、３％である３００個、４％である４００個、５％である５００個、６％である６００個などのように上位から複数の数を抽出し、夫々の平均値を算出する。

その後、細胞識別装置１００は、ステップＳ８０３に進む。

ステップＳ８０３において、解析手段３０は、閾値算出部３３を用いて、ステップＳ８０２で算出した複数の平均値ＡＯＰＤから、エラーレートＥＲを算出する。

ここで、エラーレートＥＲとは、正常細胞及び異常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤの重なり合いの度合いを示す値である。エラーレートＥＲは、正常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤと異常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤとがすべて重なり合わない場合に０（以下、「イコールエラーレートＥＥＲ」という。）となる。また、エラーレートＥＲは、正常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤと異常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤとがすべて重なり合う場合に１となる。

本実施形態では、例えば図１１に示すように、ｎ_ｔｈ（所定の数）を２００個（上位から２％）、３００個（上位から３％）、４００個（上位から４％）及び５００個（上位から５％）としたときに、エラーレートＥＲが０（イコールエラーレートＥＥＲ）となった。

その後、細胞識別装置１００は、算出したエラーレートＥＲが０となるものがある場合にステップＳ８０４に進む。それ以外の場合には、細胞識別装置１００は、ステップＳ８０６に進む。

ステップＳ８０４において、解析手段３０は、閾値算出部３３を用いて、ステップＳ８０２で算出した複数の平均値ＡＯＰＤから、閾値幅Ｄｔｈを算出し、閾値幅Ｄｔｈが最大となるｎ_ｔｈ（所定の数）を選択する。

ここで、閾値幅Ｄｔｈとは、正常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤと異常細胞について算出した平均値ＡＯＰＤとの差分の値をいう。閾値幅Ｄｔｈは、例えば正常細胞のΔＯＰＬの最大値と異常細胞（例えばがん細胞）のΔＯＰＬの最小値との差分である。

本実施形態では、図１１に示すように、３００個（上位から３％）の閾値幅Ｄｔｈ２、４００個（上位から４％）の閾値幅Ｄｔｈ３及び５００個（上位から５％）の閾値幅Ｄｔｈ４と比較して、ｎ_ｔｈ（所定の数）が２００個（上位から２％）のときの閾値幅Ｄｔｈ１が最大となった。すなわち、解析手段３０の閾値算出部３３は、ｎ_ｔｈ（所定の数）として２００個（上位から２％）を選択する。

その後、細胞識別装置１００は、ステップＳ８０５に進む。

ステップＳ８０５において、解析手段３０は、閾値算出部３３を用いて、閾値を設定する。ここで、閾値算出部３３は、ステップＳ８０４で選択した最大の閾値幅Ｄｔｈ（図１１のＤｔｈ１）の中間値を閾値として設定することができる。なお、閾値算出部３３は、ステップＳ８０４で選択した閾値幅Ｄｔｈに含まれるいずれかの値を閾値としてもよい。

その後、細胞識別装置１００は、図中のＥＮＤに進み、細胞識別装置１００（解析手段３０）がデータを抽出する動作及び閾値を設定する動作を終了する。

一方、ステップＳ８０６において、解析手段３０は、閾値算出部３３を用いて、ステップＳ８０３で算出したエラーレートＥＲから最小値のエラーレートＥＲを特定し、特定した最小値のエラーレートＥＲに対応するｎ_ｔｈ（所定の数）を選択する。

図１２に、解析手段３０の閾値算出部３３が選択する特徴量の数の一例を説明する説明図を示す。図１３に、解析手段３０の閾値算出部３３が選択する特徴量の数の他の例を説明する説明図を示す。ここで、図１２及び図１３の横軸はｎ_ｔｈ個の値であり、縦軸はエラ‐レートＥＲの値である。図１２のＬｃ１及び図１３のＬｄ１は正常細胞の拒否率（異常細胞のΔＯＰＬの最小値以上の正常細胞の割合）である。図１２のＬｃ２及び図１３のＬｄ２は異常細胞の受け入れ率（正常細胞のΔＯＰＬの最大値以下の異常細胞の割合）である。

図１２では、ｎ_ｔｈ個の値が１個〜６００個の場合に、Ｌｃ１とＬｃ２の合算のＬｃ３のエラーレートＥＲが最小となる。また、図１３では、ｎ_ｔｈ個の値が１個〜７００個の場合に、Ｌｄ１とＬｄ２の合算のＬｄ３のエラーレートＥＲが最小となる。すなわち、解析手段３０の閾値算出部３３は、ｎ_ｔｈ（所定の数）として、最小値のエラーレートＥＲに対応する６００個（図１２）又は７００個（図１３）を選択することができる。

その後、細胞識別装置１００は、ステップＳ８０７に進む。

ステップＳ８０７において、解析手段３０は、閾値算出部３３を用いて、閾値を設定する。ここで、閾値算出部３３は、ステップＳ８０６で選択した最小値のエラーレートＥＲに対応するｎ_ｔｈ（所定の数）を用いて算出した平均値ＡＯＰＤ（ステップＳ８０２）を閾値として設定することができる。

その後、細胞識別装置１００は、図中のＥＮＤに進み、細胞識別装置１００（解析手段３０）がデータを抽出する動作及び閾値を設定する動作を終了する。

［４．細胞識別方法のプログラム、及び、そのプログラムを記録した記録媒体］
本発明の実施形態に係る細胞識別方法のプログラムＰｒによれば、複数の細胞に光を夫々照射して、複数の光路長変化量を計測する計測ステップと、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記複数の細胞を夫々識別する識別ステップとを含むことを特徴とする細胞識別方法を実行する。前記識別ステップは、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量の平均値を算出し、算出した前記平均値を前記閾値とする、ことを特徴とする細胞識別方法を実行してもよい。前記識別ステップは、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量について複数の平均値を算出し、算出した前記複数の平均値においてエラーレートに基づいて前記閾値を設定する、ことを特徴とする細胞識別方法を実行してもよい。前記計測ステップは、前記細胞に照射する前記光の光路長を変更する変更ステップと、前記細胞を透過しない場合の前記光の強度と同一となるように、該細胞に照射する該光の光路長を変更するフィードバック制御ステップとを含む、ことを特徴とする細胞識別方法を実行してもよい。これらの構成によれば、本発明の実施形態に係る細胞識別装置１００と同等の効果が得られる。

また、本発明は、プログラムＰｒを記録したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体Ｍｄとしてもよい。プログラムＰｒを記録した記録媒体Ｍｄは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、メモリーカード及びその他コンピュータ読み取り可能な媒体を用いることができる。

以上により、本発明の実施形態に係る細胞識別装置１００によれば、正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値ＴＨを用いて、細胞ＴＣに光を照射したときに計測される光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて、細胞を識別することができる。また、本実施形態に係る細胞識別装置１００によれば、細胞ＴＣに光を照射したときに計測される光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて細胞を識別することができるので、細胞の位相差を測定することなく、且つ、複雑な処理（例えば位相ｕｎｗｒａｐｐｉｎｇ処理、フーリエ変換処理）を行うことなく、簡易に細胞を識別することができる。更に、本実施形態に係る細胞識別装置１００によれば、細胞ＴＣに光を照射したときに計測される光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて細胞を識別することができるので、識別結果を表示することでユーザー（診断医など）に容易に癌細胞などの異常細胞を認識させることができる。すなわち、本実施形態に係る細胞識別装置１００によれば、計測した光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて、精度よく、細胞を識別することができる。

実施形態に係る細胞識別装置１００を含む実施例を用いて、本発明を説明する。

［実施例１］
本発明の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅを用いて、本発明を説明する。

［細胞識別装置の構成］、［細胞識別装置の機能］及び［解析手段の動作の例］
本実施例に係る細胞識別装置１００Ｅの構成等を図１〜図１３に示す。ここで、細胞識別装置１００Ｅの構成等は、実施形態に係る細胞識別装置１００の構成等と同様のため、説明を省略する。

なお、本実施例に係る細胞識別装置１００Ｅの仕様は、表１に示すように、非接触（及び非破壊）の計測、最大計測エリア１００×１００μｍ^２、測定波長（光源波長）６３２．８ｎｍのレーザー、光路長分解能０．３ｎｍ、測定速度１〜１００μｍ/ｓ、空間分解能０．９７μｍ（波長６３２．８ｎｍで２０倍の対物レンズを用いた場合）である。また、細胞識別装置１００Ｅは、幅３２０ｍｍ、奥行き１８０ｍｍ、高さ２９０ｍｍであり、可搬性に優れる。更に、細胞識別装置１００Ｅは、細胞に照射する光の光路を鉛直方向とすることで、識別する細胞において重力の影響を低減することができる。

［細胞状態を解析する動作］
本実施例に係る細胞識別装置１００Ｅが細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を、図１４〜図１８を用いて説明する。なお、細胞識別装置１００Ｅは、複数の細胞を識別するために、後述する図１４のステップＳ１４０１〜ステップＳ１４０４の動作を夫々の細胞に対して夫々実施する。

図１４に示すように、本実施例に係る細胞識別装置１００Ｅは、先ず、ステップＳ１４０１において、ユーザーによって、光学系２１の一対のガラス板の間隙（図３（ｂ）のガラス板２１ｇｕとガラス板２１ｇｄとの間隙）に識別する細胞ＴＣを配置される。その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０２に進む。

細胞識別装置１００Ｅは、本実施例では、接着型の配置方法で細胞ＴＣを配置する。具体的には、図１５に示すように、細胞識別装置１００Ｅは、先ず、ガラス板２１ｇｄ上に細胞ＴＣを接着される（図１５（ａ））。次に、細胞識別装置１００Ｅは、ガラス板２１ｇｄ上にスペーサ２１Ｓ（本実施例では厚みが５０μｍのシムリング）を配置される（図１５（ｂ））。次いで、細胞識別装置１００Ｅは、ガラス板２１ｇｄ上に細胞ＴＣが乾燥することを防止するために、生理食塩水Ｗｎを滴下される（図１５（ｃ））。その後、細胞識別装置１００Ｅは、スペーサ２１Ｓ（ガラス板２１ｇｄ）上にガラス板２１ｇｕを配置される（図１５（ｄ））。これにより、細胞識別装置１００Ｅは、接着型の配置方法（例えば図３（ｂ））で細胞ＴＣを配置することができる。

次に、ステップＳ１４０２において、細胞識別装置１００Ｅは、計測手段２０の光学系２１及びフィードバック制御部２２（図１）を用いて、配置した細胞に照射する光（物体光）の光路長をフィードバック制御する。本実施例に係る細胞識別装置１００Ｅがフィードバック制御する動作は、実施形態に係る細胞識別装置１００の動作と同様のため、説明を省略する。その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０３に進む。

次いで、ステップＳ１４０３において、細胞識別装置１００Ｅは、計測手段２０の電圧検出部２３（図１）を用いて、フィードバック制御部２２が光路長を変更したときの（ステップＳ１４０２）、ミラーＭ_ＰＺＴを駆動するピエゾ素子ＰＺＴ（図２）に印加した印加電圧Ｖ_ＰＺＴを検出する。その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０４に進む。

ステップＳ１４０４において、細胞識別装置１００Ｅは、計測手段２０の光路長変換部２４（図１）を用いて、実施形態に係る細胞識別装置１００と同様に、電圧検出部２３が検出した印加電圧Ｖ_ＰＺＴ（ステップＳ１４０３）を光路長変化量ΔＯＰＬに変換する。その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０５に進む。

図１７に、細胞識別装置１００Ｅが計測した光路長変化量ΔＯＰＬの例を示す。ここで、図１７（ａ）は、正常細胞の場合の光路長変化量ΔＯＰＬ（横軸）に対するピクセル数Ｎｐ（縦軸）である。図１７（ｂ）は、転移性癌細胞の場合の光路長変化量ΔＯＰＬ（横軸）に対するピクセル数Ｎｐ（縦軸）である。図１７（ｃ）は、非転移性癌細胞の場合の光路長変化量ΔＯＰＬ（横軸）に対するピクセル数Ｎｐ（縦軸）である。また、図１７は、細胞をｘｙ平面（図３（ｃ））で計測したときの１万個の光路長変化量ΔＯＰＬの分布（ヒストグラム）を示す。すなわち、図１７は、１ｐｉｘｅｌ×１ｐｉｘｅｌに対応する光路長変化量ΔＯＰＬを１００ｐｉｘｅｌ×１００ｐｉｘｅｌ（１万個）の範囲で計測した結果である。

次に、ステップＳ１４０５において、細胞識別装置１００Ｅは、解析手段３０の画像生成部３１（図１）を用いて、光路長変換部２４で変換された光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて画像を生成する。その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０６に進む。なお、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０５を実施しないで、ステップＳ１４０６に進んでもよい。

次に、ステップＳ１４０６において、細胞識別装置１００Ｅは、解析手段３０のデータ抽出部３２（図１）を用いて、計測手段２０が計測した複数の光路長変化量ΔＯＰＬ（ステップＳ１４０１〜ステップＳ１４０４）から特定の光路長変化量を抽出する。

具体的には、細胞識別装置１００Ｅ（データ抽出部３２）は、細胞が正常細胞であるか又は癌細胞であるかを識別するために、正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量ΔＯＰＬから所定の数の光路長変化量を抽出する。ここで、細胞識別装置１００Ｅ（データ抽出部３２）は、本実施例では、正常細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬ（図１７（ａ））のうちの値が大きい方から所定の数（例えば上位５％の５００個）の光路長変化量を抽出することができる。なお、データ抽出部３２が所定の数の光路長変化量を抽出する動作は、前述の［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］で説明した動作（図８のステップＳ８０２及びステップＳ８０３）と同様のため、説明を省略する。

その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０７に進む。

ステップＳ１４０７において、細胞識別装置１００Ｅは、解析手段３０の閾値算出部３３（図１）を用いて、データ抽出部３２が抽出した所定の数の光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて、細胞を識別する閾値を算出する。具体的には、細胞識別装置１００Ｅ（閾値算出部３３）は、本実施例では、閾値ＴＨとして、データ抽出部３２が抽出した複数の光路長変化量ΔＯＰＬの平均値を算出することができる。なお、閾値算出部３３が閾値を算出（設定）する動作は、前述する［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］で説明した動作（図８のステップＳ８０４及びステップＳ８０５）と同様のため、説明を省略する。

その後、細胞識別装置１００Ｅは、ステップＳ１４０８に進む。

具体的には、細胞識別装置１００Ｅ（画像生成部３１）は、本実施例では、光路長変化量の分布画像（光路長変化量画像）を生成することができる。すなわち、細胞識別装置１００Ｅ（画像生成部３１）は、正常細胞又は癌細胞を強調する画像を生成することができる。

図１６に、本実施例に係る細胞識別装置１００Ｅ（例えば、位相差顕微鏡装置（ＩＸ７１、ＤＰ７１（オリンパス株式会社））など）の計測結果（位相差画像）及び細胞識別装置１００Ｅの解析結果（光路長変化量画像）の一例を示す。ここで、図１６（ａ）は、乳腺（正常細胞）の位相差画像である。図１６（ｂ）は、乳腺（正常細胞）の光路長変化量画像である。図１６（ｃ）は、乳がん細胞（異常細胞、癌細胞）の位相差画像である。図１６（ｄ）は、乳がん細胞（異常細胞、癌細胞）の光路長変化量画像である。図１６（ｅ）は、皮膚細胞（正常細胞）の位相差画像である。図１６（ｆ）は、皮膚細胞（正常細胞）の光路長変化量画像である。図１６（ｇ）は、皮膚がん細胞（異常細胞、癌細胞）の位相差画像である。図１６（ｈ）は、皮膚がん細胞（異常細胞、癌細胞）の光路長変化量画像である。

細胞識別装置１００Ｅ（画像生成部３１）は、正常細胞又は癌細胞を強調する光路長変化量画像（例えば図１６（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）及び（ｈ））を生成することができる。画像生成部３１は、例えば図１６（ａ）及び図１６（ｃ）に示すように、正常細胞及びがん細胞の大きさがほぼ同じ場合で、識別が困難なときでも、光路長変化量ΔＯＰＬが高い値の部分を強調する（図１６（ｄ））ことによって、正常細胞と乳がん細胞とを容易に識別することができる。また、画像生成部３１は、例えば図１６（ｅ）及び図１６（ｇ）に示すように、形状では識別困難な皮膚がん細胞の場合でも、光路長変化量ΔＯＰＬが高い値の部分を強調する（図１６（ｈ））ことによって、正常細胞と皮膚がん細胞とを容易に識別することができる。

これにより、細胞識別装置１００Ｅは、生成した画像を表示部（図１の出力部５２）に表示することによって、表示部を見たユーザー（診断医など）に容易に癌細胞を認識させることができる。また、細胞識別装置１００Ｅ（画像生成部３１）は、ユーザーに光路長変化量画像の分布を確認させることで、正常細胞とがん細胞との違いを明確に、定量的に確認することができる。

ステップＳ１４０８において、細胞識別装置１００Ｅは、解析手段３０の細胞識別部３４（図１）を用いて、閾値算出部３３が算出した閾値ＴＨに基づいて、複数の細胞を識別する。

具体的には、細胞識別装置１００Ｅ（細胞識別部３４）は、本実施例では、例えば図１８に示すように、閾値ＴＨとして光路長変化量２４５ｎｍを算出された場合に（ステップＳ１４０７）、閾値ＴＨを境に、複数の細胞の正常細胞Ｃｒ及びがん細胞Ｃｃに識別することができる。ここで、図１８の横軸は、光路長変化量ΔＯＰＬである。また、図１８の縦軸は、該当する細胞の数Ｎｓである。

細胞識別装置１００Ｅ（細胞識別部３４）は、ステップＳ１４０６及びステップＳ１４０７の動作と同様に、細胞の複数の位置の複数の光路長変化量ΔＯＰＬにおいて、値が大きい方から所定の数（例えば本実施例では上位５％）の光路長変化量を抽出し、抽出した所定の数の光路長変化量ΔＯＰＬの平均値を細胞の光路長変化量ΔＯＰＬとして用いることができる。なお、所定の数は、閾値を算出したときの所定の数と同様の数を用いることができる。

その後、細胞識別装置１００Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

以上により、本発明の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅによれば、実施形態に係る細胞識別装置１００と同様の効果を得ることができる。

［実施例１の変形例１］
本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置１１０Ｅを用いて、本発明を説明する。

［細胞識別装置の構成］、［細胞識別装置の機能］及び［解析手段の動作の例］
本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅの構成等を図１等に示す。

図１等に示すように、本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅの構成等は、前述の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの構成等と同様のため、説明を省略する。

［細胞状態を解析する動作］
本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅが細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を、図１４〜図１７及び図１９〜図２４を用いて説明する。ここで、図１９〜図２４の横軸は、光路長変化量ΔＯＰＬである。また、図１９〜図２４の縦軸は、該当する細胞の数Ｎｓである。なお、本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅが細胞状態を解析する動作は、前述の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの動作と基本的に同様のため、異なる部分を主に説明する。

図１４に示すように、本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅは、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅと同様に、ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０４において、計測手段２０の光路長変換部２４等を用いて、電圧検出部２３が検出した印加電圧Ｖ_ＰＺＴを光路長変化量ΔＯＰＬに変換する。その後、細胞識別装置１１０Ｅは、ステップＳ１４０５に進む。

ステップＳ１４０５において、細胞識別装置１１０Ｅは、解析手段３０の画像生成部３１（図１）を用いて、光路長変換部２４で変換された光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて画像を生成する。その後、細胞識別装置１１０Ｅは、ステップＳ１４０６に進む。なお、細胞識別装置１１０Ｅは、ステップＳ１４０５を実施しないで、ステップＳ１４０６に進んでもよい。

ステップＳ１４０６において、細胞識別装置１１０Ｅは、本変形例では、解析手段３０のデータ抽出部３２等を用いて、計測手段２０が計測した複数の光路長変化量ΔＯＰＬから複数の光路長変化量の群を抽出する。

具体的には、細胞識別装置１１０Ｅ（データ抽出部３２）は、算出する閾値（ステップＳ１４０７）の精度を高めるために、正常細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬ（図１７（ａ））のうちの値が大きい方から複数の割合の光路長変化量の群（例えば上位１％、２％、３％、４％、５％及び６％）を抽出する。細胞識別装置１１０Ｅ（データ抽出部３２）は、例えば上位１％、２％、３％、４％、５％及び６％に対応する複数の割合の光路長変化量の群として、図１９（上位１％の場合）、図２０（上位２％の場合）、図２１（上位３％の場合）、図２２（上位４％の場合）、図２３（上位５％の場合）、図２４（上位６％の場合）の光路長変化量の群を夫々抽出することができる。

その後、細胞識別装置１１０Ｅは、ステップＳ１４０７に進む。

ステップＳ１４０７において、細胞識別装置１１０Ｅは、解析手段３０の閾値算出部３３（図１）を用いて、複数の割合の光路長変化量の群に対応する複数の閾値領域を算出する。

具体的には、細胞識別装置１１０Ｅ（閾値算出部３３）は、本変形例では、先ず、上位１％、２％、３％、４％、５％及び６％に対応する割合の光路長変化量の群に対応する閾値領域として、図２０〜図２３に示すように、閾値領域Ｒｔｈ２、Ｒｔｈ３、Ｒｔｈ４及びＲｔｈ５を算出する。なお、図１９及び図２４の上位１％及び６％の場合では、閾値領域が存在しない。次いで、細胞識別装置１１０Ｅ（閾値算出部３３）は、算出した閾値領域Ｒｔｈ２等から絶対値の一番大きい閾値領域に対応する光路長変化量の群の閾値を、細胞を識別する閾値ＴＨとして選択（算出）する。ここで、細胞識別装置１１０Ｅ（閾値算出部３３）は、２％又は３％の閾値（例えば閾値領域Ｒｔｈ２又はＲｔｈ３の中間値）を閾値ＴＨとして選択することができる。

その後、細胞識別装置１１０Ｅは、ステップＳ１４０８に進む。

本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅのその他の動作は、前述の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの動作と基本的に同様のため、説明を省略する。

以上により、本発明の実施例１の変形例１に係る細胞識別装置１１０Ｅによれば、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅと同様の効果を得ることができる。また、本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅによれば、閾値算出部３３を用いて複数の割合の光路長変化量の群に対応する複数の閾値領域を算出することができるので、算出した複数の閾値領域で領域の幅が広い閾値領域に対応する光路長変化量の群を用いて閾値を算出（選択）することができる。更に、本変形例に係る細胞識別装置１１０Ｅによれば、複数の割合の光路長変化量の群に対応する複数の閾値から閾値領域の幅が広い閾値領域に対応する閾値を選択することができるので、選択した閾値を用いて細胞を識別する精度を向上することができる。

［実施例１の変形例２］
本発明の実施例１の変形例２に係る細胞識別装置１２０Ｅを用いて、本発明を説明する。

［細胞識別装置の構成］、［細胞識別装置の機能］及び［解析手段の動作の例］
本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅの構成等を図１等に示す。

図１等に示すように、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅの構成等は、前述の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの構成等と同様のため、説明を省略する。

［細胞状態を解析する動作］
本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅが細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を、図１４〜図１７及び図２５を用いて説明する。なお、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅが細胞状態を解析する動作は、前述の実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの動作と基本的に同様のため、異なる部分を主に説明する。

図１４に示すように、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅは、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅと同様に、ステップＳ１４０１〜Ｓ１４０４において、計測手段２０の光路長変換部２４等を用いて、電圧検出部２３が検出した印加電圧Ｖ_ＰＺＴを光路長変化量ΔＯＰＬに変換する。その後、細胞識別装置１２０Ｅは、ステップＳ１４０５に進む。

ステップＳ１４０５において、細胞識別装置１２０Ｅは、解析手段３０の画像生成部３１（図１）を用いて、光路長変換部２４で変換された光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて画像を生成する。その後、細胞識別装置１２０Ｅは、ステップＳ１４０６に進む。なお、細胞識別装置１２０Ｅは、ステップＳ１４０５を実施しないで、ステップＳ１４０６に進んでもよい。

次に、ステップＳ１４０６において、細胞識別装置１２０Ｅは、解析手段３０のデータ抽出部３２（図１）を用いて、計測手段２０が計測した複数の光路長変化量ΔＯＰＬ（ステップＳ１４０１〜ステップＳ１４０４）から特定の光路長変化量を抽出する。

具体的には、細胞識別装置１２０Ｅ（データ抽出部３２）は、本変形例では、癌細胞が転移性癌細胞であるか又は非転移性癌細胞であるかを識別するために、正常細胞の場合と同様に、転移性癌細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量ΔＯＰＬ（図１７（ｂ））から所定の数の光路長変化量を更に抽出する。

その後、細胞識別装置１２０Ｅは、ステップＳ１４０７に進む。

ステップＳ１４０７において、細胞識別装置１２０Ｅは、解析手段３０の閾値算出部３３（図１）を用いて、データ抽出部３２が抽出した所定の数の光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて、細胞を識別する閾値及び第２の閾値を算出する。具体的には、細胞識別装置１２０Ｅ（閾値算出部３３）は、本変形例では、閾値ＴＨとして、データ抽出部３２が抽出した正常細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬの平均値を算出することができる。また、細胞識別装置１２０Ｅ（閾値算出部３３）は、第２の閾値ＴＨ２として、データ抽出部３２が抽出した転移性癌細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬの平均値を算出することができる。

その後、細胞識別装置１２０Ｅは、ステップＳ１４０８に進む。

ステップＳ１４０８において、細胞識別装置１２０Ｅは、解析手段３０の細胞識別部３４（図１）を用いて、閾値算出部３３が算出した閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて、複数の細胞を識別する。その後、細胞識別装置１２０Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

図２５に、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）が閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて複数の細胞を識別する動作を具体的に示す。

図２５に示すように、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、本変形例では、ステップＳ２５０１において、識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが閾値ＴＨ以下か否かを判断する。識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが閾値ＴＨ以下の場合には、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、ステップＳ２５０２に進む。それ以外の場合には、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、ステップＳ２５０３に進む。

ステップＳ２５０２において、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、細胞を正常細胞と識別する。この後、細胞識別装置１２０Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

ステップＳ２５０３において、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが第２の閾値ＴＨ２以下か否かを判断する。識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが第２の閾値ＴＨ２以下の場合には、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、ステップＳ２５０４に進む。それ以外の場合には、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、ステップＳ２５０５に進む。

ステップＳ２５０４において、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、細胞を転移性癌細胞と識別する。この後、細胞識別装置１２０Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

一方、ステップＳ２５０５において、細胞識別装置１２０Ｅ（細胞識別部３４）は、細胞を非転移性癌細胞と識別する。この後、細胞識別装置１２０Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

以上により、本発明の実施例１の変形例２に係る細胞識別装置１２０Ｅによれば、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅと同様の効果を得ることができる。また、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅによれば、閾値算出部３３を用いて第２の閾値ＴＨ２を算出することができるので、算出した閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて、細胞が正常細胞、転移性癌細胞又は非転移性癌細胞であるかを識別することができる。また、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅによれば、閾値算出部３３が算出した閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて、細胞が正常細胞、転移性癌細胞又は非転移性癌細胞であるかを識別することができるので、ユーザー（診断医など）が肉眼では判断できない細胞（例えば転移性癌細胞又は非転移性癌細胞）を容易にユーザーに認識させることができる。また、本変形例に係る細胞識別装置１２０Ｅによれば、ユーザーが光路長変化量画像の分布を確認することで、正常細胞とがん細胞との違いを明確に、定量的に確認することができる。

［実施例２］
本発明の実施例２に係る細胞識別装置２００Ｅを用いて、本発明を説明する。

［細胞識別装置の構成］
本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅの構成等を図１等及び図２６に示す。細胞識別装置２００Ｅの構成等は、実施形態に係る細胞識別装置１００の構成と基本的に同様のため、異なる部分を主に説明する。

本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅは、デジタルホログラフィ技術を用いて、識別する細胞の位相情報（及び振幅）を計測する。

具体的には、細胞識別装置２００Ｅは、図２６に示すように、細胞（Ｓａｍｐｌｅ）のフレネル回折光Ｌｄと参照光Ｌｒの干渉縞をビームスプリッタＢＳで生成し、ホログラム（干渉縞画像）としてイメージセンサＣＣＤで取得する。次に、細胞識別装置２００Ｅは、コンピュータＰＣ等を用いて、取得したホログラムの像再生を行なう。これにより、細胞識別装置２００Ｅは、細胞の位相情報（及び振幅）を取得することができる。

なお、細胞識別装置２００Ｅの光学系２１等は、図２６に示すものに限定されない。すなわち、細胞識別装置２００Ｅは、デジタルホログラフィに関する公知の技術を用いて，識別する細胞の位相情報を計測することができる構成を用いることができる。

［細胞状態を解析する動作］
本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅが細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を、図２７及び図２８を用いて説明する。

図２７に示すように、本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅは、先ず、ステップＳ２７０１において、ユーザーによって、光学系２１の一対のガラス板の間隙（例えば図３（ｂ）のガラス板２１ｇｕとガラス板２１ｇｄとの間隙）に識別する細胞ＴＣを配置される。その後、細胞識別装置２００Ｅは、ステップＳ２７０２に進む。

次に、ステップＳ２７０２において、細胞識別装置２００Ｅは、光学系（図２６）を用いて、細胞のフレネル回折光Ｌｄと参照光Ｌｒのホログラム（干渉縞画像）をイメージセンサＣＣＤで取得する。その後、細胞識別装置２００Ｅは、ステップＳ２７０３に進む。

次いで、ステップＳ２７０３において、細胞識別装置２００Ｅは、デジタルホログラフィ技術を用いて、取得したホログラムに基づいて、細胞の位相情報（及び振幅）を取得（算出）する。また、細胞識別装置２００Ｅは、取得した位相情報を用いて、位相差画像を生成する。なお、細胞識別装置２００Ｅは、取得した位相情報を数２に代入することによって光路長変化量ΔＯＰＬを算出し、算出した光路長変化量ΔＯＰＬを用いて光路長変化量画像を生成してもよい。

その後、細胞識別装置２００Ｅは、ステップＳ２７０４に進む。

図２８に、本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅが生成した位相差画像の一例を示す。ここで、図２８（ａ）は、４ｍｍ×４ｍｍの領域内の複数の細胞の位相差画像である。図２８（ｂ）は、図２８（ａ）の領域内における一つの細胞Ｒｂを抽出して拡大した拡大図である。

本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅは、複数の細胞を同時に撮像し、デジタルホログラフィ技術を用いて、複数の細胞の位相情報を一回の動作で取得することができる。このため、本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅは、識別する細胞が複数である場合に、細胞の位相情報（光路長変化量ΔＯＰＬ）を取得する動作に要する時間を短縮することができる。

次に、ステップＳ２７０４において、細胞識別装置２００Ｅは、生成した画像（位相差画像又は光路長変化量画像）から、識別する細胞に対応する画像を抽出する（図２８（ｂ））。その後、細胞識別装置２００Ｅは、ステップＳ２７０５に進む。

ステップＳ２７０５において、細胞識別装置２００Ｅは、解析手段３０の細胞識別部３４（図１）を用いて、閾値算出部３３が算出した閾値ＴＨ（及び第２の閾値ＴＨ２）を用いて、抽出した細胞を識別する。その後、細胞識別装置２００Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

ここで、細胞識別装置２００Ｅは、実施形態に係る細胞識別装置１００又は実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅ等と同様に（例えば図１４のステップＳ１４０８）、抽出した画像における細胞の光路長変化量ΔＯＰＬ（又は位相差）に基づいて、細胞を識別することができる。

以上により、本発明の実施例２に係る細胞識別装置２００Ｅによれば、デジタルホログラフィ技術を用いて、複数の細胞の位相情報（又は光路長変化量ΔＯＰＬ）を一回の動作で取得することができるので、複数の細胞の位相情報（光路長変化量ΔＯＰＬ）を取得する動作に要する時間を短縮することができる。また、本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅによれば、複数の細胞の位相情報（光路長変化量ΔＯＰＬ）を一回の動作で取得することができるので、例えばＣＴＣ検査に本発明を用いた場合に、検査に要する時間を短縮することができる。すなわち、本実施例に係る細胞識別装置２００Ｅによれば、血液１０ｍｌ当たり数個から数十個の血中循環がん細胞（ＣＴＣ）を検出する場合に、短時間で多数の細胞を識別することができるため、ＣＴＣ検査において特に有利な効果を有する。

また、本発明の実施例２に係る細胞識別装置２００Ｅによれば、実施形態に係る細胞識別装置１００と同様の効果を得ることができる。

［実施例３］
本発明の実施例３に係る細胞識別装置３００Ｅを用いて、本発明を説明する。

［細胞識別装置の構成］、［細胞識別装置の機能］及び［解析手段の動作の例］
本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅの構成等を図１等に示す。細胞識別装置３００Ｅの構成等は、実施形態に係る細胞識別装置１００の構成等と基本的に同様のため、説明を省略する。なお、細胞識別装置３００Ｅは、本実施例では、正常細胞として白血球細胞、異常細胞として白血病細胞、乳がん細胞（非転移性乳がん細胞、転移性乳がん細胞）を識別する。

［細胞状態を解析する動作］
本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅが細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を、図１４及び図２９〜図３７を用いて説明する。

図１４に示すように、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅは、先ず、ステップＳ１４０１において、ユーザーによって、光学系２１の一対のガラス板の間隙に識別する細胞ＴＣを配置される。その後、細胞識別装置３００Ｅは、ステップＳ１４０２に進む。

細胞識別装置３００Ｅは、本実施例では、単離系の細胞ＴＣを配置する。具体的には、図２９に示すように、細胞識別装置３００Ｅは、先ず、ピペットＰｐを用いて、液体Ｌｎ中に浮遊している細胞ＴＣ（図２９（ａ））をガラス板２１ｇｄ上に滴下される（図２９（ｂ））。次に、細胞識別装置３００Ｅは、ガラス板２１ｇｄ上にスペーサ２１Ｓ（本実施例では厚みが５０μｍのシムリング）を配置される（図２９（ｃ））。次いで、細胞識別装置３００Ｅは、スペーサ２１Ｓ（ガラス板２１ｇｄ）上にガラス板２１ｇｕを配置される（図２９（ｄ））。これにより、細胞識別装置３００Ｅは、単離系の細胞ＴＣを配置することができる（図３０）。

次に、ステップＳ１４０２〜ステップＳ１４０４において、細胞識別装置３００Ｅは、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの動作と同様に、光路長変化量ΔＯＰＬに計測する。その後、細胞識別装置３００Ｅは、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅの動作と同様に、ステップＳ１４０５又はステップＳ１４０６に進み、次にステップＳ１４０７に進む。なお、データ抽出部３２が所定の数の光路長変化量を抽出する動作は、前述の［３．解析手段の動作の例（データの抽出及び閾値の設定）］で説明した動作と同様である。

ステップＳ１４０７において、細胞識別装置３００Ｅは、解析手段３０の閾値算出部３３（図１）を用いて、データ抽出部３２が抽出した所定の数の光路長変化量ΔＯＰＬに基づいて、細胞を識別する閾値を算出する。具体的には、細胞識別装置３００Ｅ（閾値算出部３３）は、本実施例では、最小値のエラーレートＥＲに対応するｎ_ｔｈ（所定の数）を選択し、選択したｎ_ｔｈ（所定の数）を用いて算出した平均値ＡＯＰＤを閾値として設定する（図８のステップＳ８０６及びステップＳ８０７）。

ここで、細胞識別装置３００Ｅ（閾値算出部３３）は、本実施例では、正常細胞（白血球細胞）と異常細胞（白血病細胞など）を識別する閾値ＴＨとしてデータ抽出部３２が抽出した正常細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬの平均値を算出するとともに、白血病細胞と乳がん細胞とを識別する第２の閾値ＴＨ２として白血病細胞の複数の光路長変化量ΔＯＰＬの平均値を更に算出する。

その後、細胞識別装置３００Ｅは、ステップＳ１４０８に進む。

図３２に、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅ（例えば、位相差顕微鏡装置（ＩＸ７１、ＤＰ７１（オリンパス株式会社））など）の計測結果（位相差画像）及び細胞識別装置３００Ｅの解析結果（光路長変化量画像）の一例を示す。ここで、図３２（ａ）は、正常細胞（白血球細胞）の位相差画像である。図３２（ｂ）は、正常細胞（白血球細胞）の光路長変化量画像である。図３２（ｃ）は、異常細胞（白血病細胞）の位相差画像である。図３２（ｄ）は、異常細胞（白血病細胞）の光路長変化量画像である。図３２（ｅ）は、異常細胞（非転移性乳がん細胞）の位相差画像である。図３２（ｆ）は、異常細胞（非転移性乳がん細胞）の光路長変化量画像である。図３２（ｇ）は、異常細胞（転移性乳がん細胞）の位相差画像である。図３２（ｈ）は、異常細胞（転移性乳がん細胞）の光路長変化量画像である。

細胞識別装置３００Ｅ（画像生成部３１）は、光路長変化量ΔＯＰＬを用いて、正常細胞又は異常細胞を強調する光路長変化量画像（例えば図３２（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）及び（ｈ））を生成する。画像生成部３１は、例えば図３２（ａ）及び図３２（ｃ）に示すように、正常細胞及び異常細胞の大きさがほぼ同じ場合で、識別が困難なときでも、光路長変化量ΔＯＰＬが高い値の部分を強調する（図３２（ｄ））ことによって、正常細胞（白血球細胞）と異常細胞（白血病細胞）とを容易に識別することができる。また、画像生成部３１は、例えば図３２（ｅ）及び図３２（ｇ）に示すように、形状では識別困難な非転移性乳がん細胞と転移性乳がん細胞とを、光路長変化量ΔＯＰＬが高い値の部分を強調する（図３２（ｆ））ことによって容易に識別することができる。

ステップＳ１４０８において、細胞識別装置３００Ｅは、解析手段３０の細胞識別部３４（図１）を用いて、閾値算出部３３が算出した閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２に基づいて、複数の細胞を識別する。その後、細胞識別装置３００Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

図３１に、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅ（細胞識別部３４）が閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて複数の細胞を識別する動作を具体的に示す。

図３１に示すように、細胞識別装置３００Ｅ（細胞識別部３４）は、ステップＳ３１０１において、識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが閾値ＴＨ以下か否かを判断する。識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが閾値ＴＨ以下の場合には、細胞識別装置３００Ｅは、ステップＳ３１０２に進む。それ以外の場合には、細胞識別装置３００Ｅは、ステップＳ３１０３に進む。

ステップＳ３１０２において、細胞識別装置３００Ｅは、細胞を正常細胞（白血球細胞）と識別する。この後、細胞識別装置３００Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

一方、ステップＳ３１０３において、細胞識別装置３００Ｅ（細胞識別部３４）は、識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが第２の閾値ＴＨ２以下か否かを判断する。識別する細胞の光路長変化量ΔＯＰＬが第２の閾値ＴＨ２以下の場合には、細胞識別装置３００Ｅは、ステップＳ３１０４に進む。それ以外の場合には、細胞識別装置３００Ｅは、ステップＳ３１０５に進む。

ステップＳ３１０４において、細胞識別装置３００Ｅ（細胞識別部３４）は、細胞を異常細胞（白血病細胞）と識別する。この後、細胞識別装置３００Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。

また、ステップＳ３１０５において、細胞識別装置３００Ｅ（細胞識別部３４）は、細胞を異常細胞（乳がん細胞）と識別する。この後、細胞識別装置３００Ｅは、図中のＥＮＤに進み、細胞状態を解析（細胞を識別）する動作を終了する。なお、細胞識別装置３００Ｅは、乳がん細胞において非転移性乳がん細胞と転移性乳がん細胞とを識別する第３の閾値を更に用いて、非転移性乳がん細胞と転移性乳がん細胞とを識別してもよい。

以上により、本発明の実施例３に係る細胞識別装置３００Ｅによれば、実施例１に係る細胞識別装置１００Ｅと同様の効果を得ることができる。また、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅによれば、算出した閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて、細胞が正常細胞（白血球細胞）又は異常細胞（白血病細胞、非転移性乳がん細胞、転移性乳がん細胞）であるかを識別することができる。更に、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅによれば、閾値ＴＨ及び第２の閾値ＴＨ２を用いて、細胞が正常細胞又は異常細胞であるかを識別することができるので、ユーザー（診断医など）が肉眼では判断できない細胞を容易にユーザーに認識させることができるとともに、光路長変化量画像の分布を確認することで正常細胞と異常細胞との違いを明確に定量的に確認することができる。

また、本発明の実施例３に係る細胞識別装置３００Ｅによれば、単離系の複数の細胞ＴＣの位相情報（光路長変化量ΔＯＰＬ）を取得することができるので、例えばＣＴＣ検査に本発明を用いた場合に検査に要する時間を短縮することができる。すなわち、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅによれば、血液１０ｍｌ当たり数個から数十個の血中循環がん細胞（ＣＴＣ）を検出する場合に、短時間で多数の細胞を識別することができるため、ＣＴＣ検査において特に有利な効果を有する。

［実験結果］
図３３〜図３７に、正常細胞（白血球細胞Ｃｒを２０サンプル）及び異常細胞（白血病細胞Ｌｅを１５サンプル、乳がん細胞Ｂｃを５サンプル）について、本実施例に係る細胞識別装置３００Ｅが計測した光路長変化量ΔＯＰＬの実験結果を示す。ここで、図３３は、上位２％の平均の光路長変化量ΔＯＰＬの実験結果である。図３４は、上位４％の平均の光路長変化量ΔＯＰＬの実験結果である。図３５は、上位６％の平均の光路長変化量ΔＯＰＬの実験結果である。図３６は、上位８％の平均の光路長変化量ΔＯＰＬの実験結果である。図３７は、上位１０％の平均の光路長変化量ΔＯＰＬの実験結果である。

図３３（上位２％）に示すように、細胞識別装置３００Ｅは、閾値（横軸の光路長変化量ΔＯＰＬ）を１６０〜２００ｎｍの範囲内の値にすることによって、白血球細胞Ｃｒ（正常細胞）と白血病細胞Ｌｅ（異常細胞）とを識別することができる。なお、図３４（上位４％）〜図３７（上位１０％）では、細胞識別装置３００Ｅ（解析手段３０）は閾値を設定することは困難である。すなわち、細胞識別装置３００Ｅ（解析手段３０）は正常細胞と異常細胞とを識別することは困難である。

図３７（上位１０％）に示すように、細胞識別装置３００Ｅは、第２の閾値（横軸の光路長変化量ΔＯＰＬ）を２７０ｎｍの値にすることによって、白血病細胞Ｌｅ（異常細胞）と乳がん細胞Ｂｃ（異常細胞）とを識別することができる。なお、図３３（上位２％）〜図３６（上位８％）では、細胞識別装置３００Ｅ（解析手段３０）は第２の閾値を設定することは困難である。すなわち、細胞識別装置３００Ｅ（解析手段３０）は異常細胞の種類（白血病細胞Ｌｅ、乳がん細胞Ｂｃ）を識別することは困難である。

本発明は、前述した細胞識別装置以外でも、例えば、工業、医療、バイオ、農業、セキュリティ又は情報通信・エレクトロニクスなどにおいて、物体に光を照射して光路長変化量を測定し、測定した光路長変化量を用いて物体の性質を解析（識別など）するものに用いることができる。

１００，１００Ｅ，１１０Ｅ，１２０Ｅ，２００Ｅ，３００Ｅ ： 細胞識別装置
１０ ： 制御手段
２０ ： 計測手段
２１ ： 光学系
２２ ： フィードバック制御部
２３ ： 電圧検出部
２４ ： 光路長変換部
３０ ： 解析手段
３１ ： 画像生成部
３２ ： データ抽出部
３３ ： 閾値算出部
３４ ： 細胞識別部
４０ ： 記憶手段
５０ ： Ｉ／Ｆ手段
５１ ： 入力部
５２ ： 出力部（表示部など）
Ｐｒ ： プログラム
Ｍｄ ： 記憶媒体
ＴＨ ： 閾値
ＴＨ２： 第２の閾値
Ｒｔｈ２〜Ｒｔｈ５： 閾値領域

Claims (14)

1. 細胞に光を照射したときに計測される光路長変化量を用いて、前記細胞を識別する細胞識別装置であって、
   前記細胞を透過したときの前記光の強度に基づいて、前記光路長変化量を計測する計測手段と、
   正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記細胞を識別する解析手段と
   を有することを特徴とする細胞識別装置。
2. 前記解析手段は、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量の平均値を算出し、算出した前記平均値を前記閾値とする、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の細胞識別装置。
3. 前記解析手段は、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量について複数の平均値を算出し、算出した前記複数の平均値においてエラーレートに基づいて前記閾値を設定する、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の細胞識別装置。
4. 前記解析手段は、前記閾値以下の前記光路長変化量の前記細胞を正常な細胞とし、該閾値を越える該光路長変化量の該細胞を異常な細胞とする、ことを特徴とする、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の細胞識別装置。
5. 前記解析手段は、前記癌細胞の転移性癌細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量に基づいて算出される第２の閾値を用いて、前記閾値を越え且つ前記第２の閾値以下の光路長変化量の癌細胞を転移性癌細胞とし、該第２の閾値を越える光路長変化量の癌細胞を非転移性癌細胞とする、ことを特徴とする、請求項４に記載の細胞識別装置。
6. 前記解析手段は、前記正常細胞の複数の光路長変化量のうちの値が大きい方から所定の数の光路長変化量を抽出する、ことを特徴とする、請求項１乃至請求項５のいずれか一項に記載の細胞識別装置。
7. 前記計測手段は、前記細胞を透過しない場合の前記光の強度と同一となるように、ピエゾ素子に電圧を印加して該細胞に照射する該光の光路長を変更し、印加した前記電圧に基づいて前記光路長変化量を計測する、ことを特徴とする、請求項１乃至請求項６のいずれか一項に記載の細胞識別装置。
8. 計測した前記光路長変化量に基づいて、前記細胞の外形及び屈折率差若しくは位相差に対応する画像を生成する画像生成部と、生成した前記画像を表示する出力部とを更に有する、ことを特徴とする、請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の細胞識別装置。
9. 複数の細胞に光を夫々照射して、複数の光路長変化量を計測する計測ステップと、
   正常細胞の光路長変化量に基づいて算出した閾値を用いて、前記複数の細胞を夫々識別する識別ステップと
   を含むことを特徴とする細胞識別方法。
10. 前記識別ステップは、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量の平均値を算出し、算出した前記平均値を前記閾値とする、
    ことを特徴とする、請求項９に記載の細胞識別方法。
11. 前記識別ステップは、前記正常細胞の複数の位置に対応する複数の光路長変化量を抽出し、抽出した前記複数の光路長変化量について複数の平均値を算出し、算出した前記複数の平均値においてエラーレートに基づいて前記閾値を設定する、
    ことを特徴とする、請求項９に記載の細胞識別方法。
12. 前記計測ステップは、前記細胞に照射する前記光の光路長を変更する変更ステップと、前記細胞を透過しない場合の前記光の強度と同一となるように、該細胞に照射する該光の光路長を変更するフィードバック制御ステップとを含む、ことを特徴とする、請求項９乃至請求項１１のいずれか一項に記載の細胞識別方法。
13. 請求項９乃至請求項１２のいずれか一項に記載の細胞識別方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
14. 請求項１３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。