JP2015130806A - Growth information management system, and growth information management program - Google Patents

Growth information management system, and growth information management program Download PDF

Info

Publication number
JP2015130806A
JP2015130806A JP2014002747A JP2014002747A JP2015130806A JP 2015130806 A JP2015130806 A JP 2015130806A JP 2014002747 A JP2014002747 A JP 2014002747A JP 2014002747 A JP2014002747 A JP 2014002747A JP 2015130806 A JP2015130806 A JP 2015130806A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cell
information
identifier
feature amount
microwell
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
JP2014002747A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6343935B2 (en
Inventor
将慶 籠田
Shokei Kagota
将慶 籠田
智紀 赤井
Tomonori Akai
智紀 赤井
琢磨 馬塲
Takuma Baba
琢磨 馬塲
和真 小泉
Kazumasa Koizumi
和真 小泉
奥村 幸一郎
Koichiro Okumura
幸一郎 奥村
あつみ 木村
Atsumi Kimura
あつみ 木村
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 JP2014002747A priority Critical patent/JP6343935B2/en
Publication of JP2015130806A publication Critical patent/JP2015130806A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6343935B2 publication Critical patent/JP6343935B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a growth information management system and a growth information management program which can make a microwell and cell growth information correspond to each other using an expanded image of the microwell, in a cell culture container with two or more microwells.SOLUTION: The invention is a growth information management system using a cell culture container with two or more microwells and two or more first identifiers paired with the microwells and attached to the microwells, respectively. A growth information management system recognizes the first identifier of the expanded sample image comprising the pair of first identifier and microwell, calculates feature quantities of the cell in the expanded sample image, and at least makes the information on the expanded sample image and the first identifier and the information on the feature quantities correspond to each other to register them in memory means.

Description

本発明は、細胞培養容器内の細胞(受精卵などの個別管理が必要な細胞)の成育情報を管理するシステム及びプログラムに関する。   The present invention relates to a system and a program for managing growth information of cells in a cell culture container (cells that require individual management such as a fertilized egg).

培養系で精子と卵子とを体外受精させて受精卵(接合子)を作製して、さらに受精卵を卵割、桑実胚、胚盤胞の段階を経て、透明帯から孵化した脱出胚盤胞の段階まで培養することが可能となり、この卵割から胚盤胞の段階にある受精卵を子宮に移植して産子を得る補助的生殖技術(ART)が、家畜領域のみならずヒトの不妊医療でも確立されている。   The in vitro fertilized egg (zygote) is produced by fertilizing sperm and ovum in a culture system, and the fertilized egg goes through the cleavage, morula, and blastocyst stages, and then emerges from the zona pellucida It is possible to culture up to the blastocyst stage. Assistive reproductive technology (ART) to transfer a fertilized egg from the cleavage to the blastocyst stage to the uterus to give birth to a baby is not limited to the livestock region. Established in infertility medicine.

しかし、体外受精による妊娠成功率は必ずしも高くはなく、たとえばヒトにおいては、その妊娠成功率は、依然として25〜35%程度に留まっている。その原因の一つとして、培養において子宮への移植に適した良質な受精卵を得られる確率が高くないことが挙げられる。培養された受精卵は、専門家が顕微鏡で個別に観察することにより、子宮への移植に適した良質な受精卵であるか否か判別されている。   However, the success rate of pregnancy by in vitro fertilization is not necessarily high. For example, in humans, the success rate of pregnancy is still about 25 to 35%. One of the causes is that the probability of obtaining a high-quality fertilized egg suitable for transplantation into the uterus in culture is not high. A cultured fertilized egg is individually observed with a microscope to determine whether it is a high-quality fertilized egg suitable for transplantation into the uterus.

体外受精においては、容器中に培養液のドロップを作り、この中に受精卵を入れて体外培養するマイクロドロップ法が用いられることが多い。従来、このマイクロドロップ法には、細胞培養容器として、底面が単一平面であり、直径が30〜60mmの細胞培養容器が使用され、細胞培養容器の底面に、培養液のドロップを、間隔をあけて複数個作製し、その中で細胞を培養する方法が使用されてきた。   In in vitro fertilization, a microdrop method is often used in which a culture solution is dropped in a container, and a fertilized egg is placed in the container and cultured in vitro. Conventionally, in this microdrop method, a cell culture container having a single flat bottom surface and a diameter of 30 to 60 mm is used as a cell culture container, and a drop of the culture solution is placed on the bottom surface of the cell culture container. A method has been used in which a plurality of cells are prepared and cells are cultured therein.

通常の細胞培養容器でドロップを作成すると、受精卵自身の細胞運動やドロップ内の対流によって受精卵の位置が変わってしまい、その中で培養して観察していた受精卵の特定が難しくなるという問題があった。したがって、受精卵の位置を制御できる手段が求められていた。   If a drop is created in a normal cell culture container, the position of the fertilized egg changes due to cell movement of the fertilized egg itself or convection in the drop, and it becomes difficult to identify the fertilized egg that has been cultured and observed in it. There was a problem. Therefore, a means for controlling the position of a fertilized egg has been demanded.

受精卵の培養効果をより効率的にするためには受精卵同士の相互作用(パラクライン効果)を利用することが好ましいとされている。これらの効果を利用しつつ、受精卵の位置を制御する目的で、細胞培養容器の底面に受精卵のサイズと同程度のマイクロウェルを形成し、複数個のマイクロウェルを覆うように培養液のドロップを添加し、培養液で満たされたマイクロウェルに受精卵を配置して培養を行うシステムが知られている。それにより複数の受精卵の位置を制御して個別観察を可能としつつ、少量の培養液の中で複数の受精卵の培養を行うことができ、パラクライン効果を利用できる。   In order to make the culture effect of fertilized eggs more efficient, it is considered preferable to use the interaction (paracrine effect) between fertilized eggs. In order to control the position of the fertilized egg while using these effects, a microwell having the same size as the fertilized egg is formed on the bottom surface of the cell culture container, and the culture solution is covered so as to cover a plurality of microwells. A system is known in which a drop is added and a fertilized egg is placed in a microwell filled with a culture solution and cultured. Thereby, while controlling the position of a plurality of fertilized eggs and enabling individual observation, a plurality of fertilized eggs can be cultured in a small amount of culture solution, and the paracrine effect can be utilized.

一方、個々の受精卵の成育状態を管理するためには、個々のマイクロウェルを識別するとともに、個々のマイクロウェル内の受精卵の成育状態を認識する必要がある。従来は、受精卵などの細胞毎の成育情報を管理する場合、人が培養箇所などで個々の細胞を見分けて成育情報と紐付けるか、あるいは、顕微鏡観察した際の細胞の画像から特徴量を抽出して個々の細胞を見分けて管理していた。   On the other hand, in order to manage the growth state of individual fertilized eggs, it is necessary to identify individual microwells and to recognize the growth state of fertilized eggs in individual microwells. Conventionally, when managing growth information for each cell, such as a fertilized egg, a person distinguishes individual cells at a culture location and links them with growth information, or the feature amount is obtained from an image of the cell when observed under a microscope. Extraction was performed to identify and manage individual cells.

しかし、上記の管理方法では、人為的ミスは避けがたい。例えば、人が個々のマイクロウェルを見分ける際の見間違いや、目算で検出した特徴量(細胞の直径など)の転記ミスなどが生じ、個々のマイクロウェルの識別と個々のマイクロウェル内の細胞の成育情報との関連付けの誤りが発生するおそれがあった。   However, human error is unavoidable with the above management method. For example, misidentification when a person distinguishes between individual microwells, or transcription errors in features detected by calculation (cell diameter, etc.) occur, and the individual microwells are identified and the cells in each microwell are identified. There was a risk of errors in association with growth information.

国際公開第2011/004568号パンフレットInternational Publication No. 2011/004568 Pamphlet

本発明は、複数のマイクロウェルを有する細胞培養容器において、マイクロウェルの拡大画像から、そのマイクロウェルと細胞の成育情報とを対応付けることが可能な成育情報管理システム及び成育情報管理プログラムを提供することを目的とする。   The present invention provides a growth information management system and a growth information management program capable of associating microwells with cell growth information from an enlarged image of the microwells in a cell culture container having a plurality of microwells. With the goal.

本発明者らは、複数のマイクロウェルと、これらのマイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器において、第1識別子とマイクロウェルの対を含む拡大検体画像を取得し、拡大検体画像内の第1識別子および細胞の特徴量を解析することによって、上記課題が解決できることを見出した。
すなわち、本発明は以下の発明を包含する。
In the cell culture container having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each of these microwells, the present inventors have expanded specimens containing the first identifier and microwell pairs. It has been found that the above problem can be solved by acquiring an image and analyzing the first identifier and the feature amount of the cell in the enlarged specimen image.
That is, the present invention includes the following inventions.

(1)複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器と、
前記第1識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像と、前記第1識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段と、
前記拡大検体画像内の前記第1識別子を認識する第1識別子認識手段と、
前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録手段と、
を備える成育情報管理システム。
(1) a cell culture container having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each microwell;
Storage means for storing at least the correspondence between the enlarged specimen image including the pair of the first identifier and the microwell, the information on the first identifier, and the information on the feature amount of the cell in the microwell. ,
First identifier recognition means for recognizing the first identifier in the enlarged specimen image;
A feature amount calculating means for calculating a feature amount of a cell in the enlarged specimen image;
Registration means for registering at least the information on the enlarged specimen image, the information on the first identifier, and the information on the feature amount in association with each other;
A growth information management system.

(2)前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも1つを含む、(1)に記載の成育情報管理システム。 (2) The feature amount includes the number of cells, cell shape, cell diameter, maximum length passing through the center of gravity of the cell region, circularity, cell aspect ratio, cell perimeter, cell area, cell The growth information management system according to (1), comprising at least one of a concentration, a uniformity of cells, a ratio of a predetermined cell to a whole cell, a cell arrangement, and a cell volume.

(3)前記特徴量算出手段は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出する、(1)または(2)に記載の成育情報管理システム。 (3) The feature amount calculation means calculates a plurality of feature amounts of different cells in the enlarged specimen image, and calculates a predetermined score for evaluating the growth stage based on the plurality of feature amounts. The growth information management system according to 1) or (2).

(4)前記特徴量算出手段は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定する、(1)〜(3)のいずれかに記載の成育情報管理システム。 (4) The feature amount calculation means determines whether the feature amount satisfies a predetermined condition using determination information for determining the growth stage of the cell, and determines the growth stage of the cell. The growth information management system according to any one of) to (3).

(5)前記特徴量算出手段は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替える、(4)に記載の成育情報管理システム。 (5) The feature amount calculation means switches the determination information for determining the growth stage of the cell based on the elapsed time from the start of the culture of the cell, the feature amount, or the growth stage of the cell. The growth information management system according to (4).

(6)前記登録手段は、前記拡大検体画像を取得した際の深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録する、(1)〜(5)のいずれかに記載の成育情報管理システム。 (6) The registration unit registers the depth information when the enlarged specimen image is acquired in the storage unit in association with the enlarged specimen image, the information about the first identifier, and the information about the feature amount. The growth information management system according to any one of (1) to (5).

(7)複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器用の成育情報管理処理を、演算手段及び記憶手段を少なくとも備える情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記演算手段に、
前記第1識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像内の前記第1識別子を認識する第1識別子認識処理と、
前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録処理と、
を実行させるためのプログラム。
(7) A growth information management process for a cell culture container having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each of the microwells. Information processing comprising at least computing means and storage means A program for causing a device to execute,
In the calculation means,
A first identifier recognition process for recognizing the first identifier in an enlarged specimen image including the pair of the first identifier and the microwell;
A feature amount calculation process for calculating a feature amount of a cell in the enlarged specimen image;
Registration processing for registering at least the information on the enlarged specimen image, the information on the first identifier, and the information on the feature amount in association with each other;
A program for running

(8)前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも1つを含む、(7)に記載のプログラム。 (8) The feature amount includes the number of cells, cell shape, cell diameter, maximum length passing through the center of gravity of the cell region, circularity, cell aspect ratio, cell perimeter, cell area, cell The program according to (7), including at least one of a concentration, a uniformity of cells, a ratio of a predetermined cell to a whole cell, a cell arrangement, and a cell volume.

(9)前記特徴量算出処理は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出することを含む、(7)または(8)に記載のプログラム。 (9) The feature amount calculation processing calculates a plurality of feature amounts of different cells in the enlarged specimen image, and calculates a predetermined score for evaluating the growth stage based on the plurality of feature amounts. The program according to (7) or (8).

(10)前記特徴量算出処理は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定することを含む、(7)〜(9)のいずれかに記載のプログラム。 (10) The feature amount calculation processing includes determining whether the feature amount satisfies a predetermined condition using determination information for determining the growth stage of the cell, and determining the growth stage of the cell. , The program according to any one of (7) to (9).

(11)前記特徴量算出処理は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替えることを含む、(10)に記載のプログラム。 (11) The feature amount calculation processing switches the determination information for determining the growth stage of the cell based on the elapsed time from the start of the cell culture, the feature amount, or the growth stage of the cell. The program according to (10), including:

(12)前記登録処理は、前記拡大検体画像を取得した際の深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録することを含む、(7)〜(11)のいずれかに記載のプログラム。 (12) In the registration process, the depth information when the enlarged specimen image is acquired is registered in the storage unit in association with the enlarged specimen image, the information on the first identifier, and the information on the feature amount. The program according to any one of (7) to (11).

(13)複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器から、前記第1識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像を取得する画像取得手段を備える第1の情報処理装置と、
前記拡大検体画像と、前記第1識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段を備える第2の情報処理装置と、
を備え、
前記第1の情報処理装置は、前記拡大検体画像内の前記第1識別子を認識して、前記拡大検体画像及び前記第1識別子に関する情報を前記第2の情報処理装置に送信し、
前記第2の情報処理装置は、前記第1の情報処理装置から前記拡大検体画像及び前記第1識別子に関する情報を受信し、前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出し、前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する、成育情報管理システム。
(13) An enlarged specimen image including a pair of the first identifier and the microwell from a cell culture container having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each microwell. A first information processing apparatus comprising image acquisition means for acquiring;
A second information processing apparatus comprising storage means for storing the enlarged specimen image, information on the first identifier, and information on the feature amount of the cells in the microwell in association with each other;
With
The first information processing apparatus recognizes the first identifier in the enlarged specimen image, transmits information about the enlarged specimen image and the first identifier to the second information processing apparatus,
The second information processing apparatus receives information on the enlarged specimen image and the first identifier from the first information processing apparatus, calculates a feature amount of a cell in the enlarged specimen image, and the enlarged specimen image A growth information management system that registers at least the information about the first identifier and the information about the feature amount in association with each other.

本発明により、複数のマイクロウェルを有する細胞培養容器において、マイクロウェルの拡大画像から、そのマイクロウェルと細胞の成育情報とを対応付けることができる。   According to the present invention, in a cell culture container having a plurality of microwells, the microwells can be associated with cell growth information from an enlarged image of the microwells.

本発明の成育情報管理システムの一実施形態の構成図である。It is a block diagram of one Embodiment of the growth information management system of this invention. 本発明の細胞培養容器の一実施形態の上面図を示す概略図である。It is the schematic which shows the upper side figure of one Embodiment of the cell culture container of this invention. 本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。It is the schematic which shows the enlarged top view of the cell accommodating part of one Embodiment of the cell culture container of this invention. 本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。It is the schematic which shows the enlarged top view of the cell accommodating part of one Embodiment of the cell culture container of this invention. 本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。It is the schematic which shows the enlarged top view of the cell accommodating part of one Embodiment of the cell culture container of this invention. マイクロウェルと識別子の対を顕微鏡で撮影した拡大画像の概念図である。It is a conceptual diagram of the enlarged image which image | photographed the pair of the microwell and the identifier with the microscope. 本発明の検体情報データベースの一実施形態を示す概略図である。It is the schematic which shows one Embodiment of the sample information database of this invention. 本発明の第1識別子対応テーブルの一実施形態を示す概略図である。It is the schematic which shows one Embodiment of the 1st identifier corresponding | compatible table of this invention. 本発明の第2識別子対応テーブルの一実施形態を示す概略図である。It is the schematic which shows one Embodiment of the 2nd identifier corresponding | compatible table of this invention. 本発明の成育情報データベースの一実施形態を示す概略図である。It is the schematic which shows one Embodiment of the growth information database of this invention. 本発明の判定プロファイルテーブルの一実施形態を示す概略図である。It is the schematic which shows one Embodiment of the determination profile table of this invention. 本発明の輪郭線抽出処理の一実施形態を説明する概念図である。It is a conceptual diagram explaining one Embodiment of the outline extraction process of this invention. 本発明の第1識別子認識処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。It is a conceptual diagram explaining the processing content of one Embodiment of the 1st identifier recognition process part of this invention. 本発明の第1識別子認識処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。It is a conceptual diagram explaining the processing content of one Embodiment of the 1st identifier recognition process part of this invention. 本発明の特徴量算出処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。It is a conceptual diagram explaining the processing content of one Embodiment of the feature-value calculation process part of this invention. 本発明の特徴量算出処理部の一実施形態の処理内容を説明する概念図である。It is a conceptual diagram explaining the processing content of one Embodiment of the feature-value calculation process part of this invention. 胚盤胞を簡略的に示す図である。It is a figure which shows a blastocyst simply. 内部細胞塊と栄養外胚葉の形態的評価を説明する図である。It is a figure explaining the morphological evaluation of an inner cell mass and trophectoderm. 前核期胚の形態的評価を説明する図である。It is a figure explaining the morphological evaluation of a pronuclear stage embryo. 経過時間に応じたプロファイルの切替えを説明する図である。It is a figure explaining switching of the profile according to elapsed time. 本発明の成育情報管理システムの一実施形態の処理の流れを説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the flow of a process of one Embodiment of the growth information management system of this invention. 本発明の成育情報管理システムの特徴量算出処理の流れを説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the flow of the feature-value calculation process of the growth information management system of this invention. 成育情報データベースの別の実施形態を示す図である。It is a figure which shows another embodiment of a growth information database.

以下、本発明をヒトの受精卵に適用した実施例について説明する。例えば、ヒトの受精卵を培養する場合には、通常、培養しながら受精卵の成育段階が判定され、これにより、子宮への移植に適した良質な受精卵であるか否かが判定される。本発明の成育情報管理システムは、マイクロウェルの拡大画像から、そのマイクロウェルと細胞の成育情報とを対応付けることにより、間違いのない成育情報の管理を実現するとともに、受精卵の特徴量を自動的に抽出して受精卵の成育段階の判定を可能にする。   Hereinafter, examples in which the present invention is applied to a human fertilized egg will be described. For example, when cultivating a human fertilized egg, the growth stage of the fertilized egg is usually determined while culturing, thereby determining whether the fertilized egg is of good quality suitable for transplantation into the uterus. . The growth information management system of the present invention realizes management of growth information without error by associating the microwell with the growth information of the cell from the enlarged image of the microwell, and automatically calculates the feature quantity of the fertilized egg. It is possible to determine the growth stage of the fertilized egg.

図1は、本発明の成育情報管理システムの一実施形態の構成図を示す。成育情報管理システム1は、細胞培養容器100と、画像取得装置110と、第2識別子読取装置120と、成育情報管理装置130とから構成される。以下、成育情報管理システム1の各構成要素について説明する。   FIG. 1 shows a configuration diagram of an embodiment of the growth information management system of the present invention. The growth information management system 1 includes a cell culture container 100, an image acquisition device 110, a second identifier reading device 120, and a growth information management device 130. Hereinafter, each component of the growth information management system 1 will be described.

図1に示すように、細胞培養容器100は、第1識別子101と、第2識別子102とを有する。図2及び図3は、細胞培養容器100の具体的な構成を示す。本実施形態の細胞培養容器100は、底部103と側壁104とを有し、底部103に、細胞を収容するための複数のマイクロウェル105が配置されてなる細胞収容部106を有する。底部103の形状は特に制限されず、三角形および四角形等の多角形の形状でもよく、円(円形、略円形、楕円形および略楕円形を含む)の形状でもよく、側壁104は底部103の外縁を囲うように形成される。   As shown in FIG. 1, the cell culture container 100 has a first identifier 101 and a second identifier 102. 2 and 3 show a specific configuration of the cell culture container 100. FIG. The cell culture container 100 of this embodiment has a bottom portion 103 and a side wall 104, and has a cell storage portion 106 in which a plurality of microwells 105 for storing cells are arranged. The shape of the bottom portion 103 is not particularly limited, and may be a polygonal shape such as a triangle and a quadrangle, or may be a circular shape (including a circle, a substantially circular shape, an elliptical shape, and a substantially elliptical shape), and the side wall 104 is an outer edge of the bottom portion 103. It is formed to surround.

通常、底部103と反対側は開口しており、開口部の形状は好ましくは底部103の形状と同一である。好ましくは、開口部が円形で、開口幅が、好ましくは30〜60mm、特に35mmのものが用いられる。これは従来の細胞培養に用いられている細胞培養容器と同等のサイズであり、汎用の細胞培養容器から簡便に作製できること、および既存の培養装置等に適合しやすいことから、上記のようなサイズのものが好ましい。なお、細胞培養容器100は、通常の細胞培養容器と同様に蓋を有していてもよい。   Usually, the side opposite the bottom 103 is open, and the shape of the opening is preferably the same as the shape of the bottom 103. Preferably, those having a circular opening and an opening width of preferably 30 to 60 mm, particularly 35 mm are used. This is the same size as a conventional cell culture vessel used for cell culture, can be easily produced from a general-purpose cell culture vessel, and is easy to adapt to existing culture devices. Are preferred. In addition, the cell culture container 100 may have a lid | cover similarly to a normal cell culture container.

図3及び図4は、本発明の細胞培養容器の一実施形態の細胞収容部の拡大上面図を示す概略図である。複数のマイクロウェル105の近傍には、それぞれ、第1識別子101がマイクロウェル105ごとに対になって付されており、第1識別子101のその対となるマイクロウェル105に対する相対位置が、第1識別子101とマイクロウェル105の対ごとに異なることを特徴とする。第1識別子101のマイクロウェル105に対する相対位置が、マイクロウェル105ごとに異なることによって、マイクロウェル105と第1識別子101の対を1組観察するだけで、複数のマイクロウェル105における当該マイクロウェルの位置を特定することができる。第1識別子101は、各マイクロウェル105の近傍に付されていることから、高倍率で観察する際に、マイクロウェル105から観察位置を大きくずらす必要はなく、迅速な観察が可能になる。さらに、高倍率で細胞を撮影した際も、拡大検体画像には、マイクロウェル105とともに第1識別子101が撮影されることから、拡大検体画像に対して手作業で情報を付与する必要がなく、煩雑な作業を回避でき、作業者のミスによる関連付けの誤りが発生するリスクも回避できる。   3 and 4 are schematic views showing an enlarged top view of the cell accommodating portion of one embodiment of the cell culture container of the present invention. In the vicinity of the plurality of microwells 105, the first identifier 101 is attached in pairs for each microwell 105, and the relative position of the first identifier 101 with respect to the paired microwell 105 is the first. It is characterized by being different for each pair of the identifier 101 and the microwell 105. Since the relative position of the first identifier 101 with respect to the microwell 105 is different for each microwell 105, only one pair of the microwell 105 and the first identifier 101 is observed, so that the microwell 105 has a plurality of microwells 105. The position can be specified. Since the first identifier 101 is attached in the vicinity of each microwell 105, when observing at a high magnification, it is not necessary to greatly shift the observation position from the microwell 105, and quick observation is possible. Furthermore, even when the cells are photographed at a high magnification, the first identifier 101 is photographed together with the microwell 105 in the magnified specimen image, so there is no need to manually add information to the magnified specimen image, Complicated work can be avoided, and the risk of an association error due to an operator's mistake can also be avoided.

マイクロウェル105は、壁面と開口部を有する凹部を形成し、細胞培養容器100の底部103に直接窪みとして設けられた凹部でもよいし、底部103から突出した部材により形成される凹部でもよい。したがって、上面視における各マイクロウェル105の開口部の面積は、換言すれば、マイクロウェル105の開口部の外縁が形成する図形の面積である。マイクロウェル105の開口部の外縁が形成する図形は特に制限されず、三角形および四角形等の多角形の形状、円(円形、略円形、楕円形および略楕円形を含む)の形状、あるいは、U字の形状等でもよいが、好ましくは円形である。なお、マイクロウェル105は、マイクロウェル105の中心に向かって階段状の凹部を形成するような形状でもよい。細胞などが中心位置へ流れ易くなるためである。   The microwell 105 forms a recess having a wall surface and an opening, and may be a recess provided directly as a recess in the bottom 103 of the cell culture vessel 100 or a recess formed by a member protruding from the bottom 103. Therefore, the area of the opening of each microwell 105 in the top view is, in other words, the area of the figure formed by the outer edge of the opening of the microwell 105. The figure formed by the outer edge of the opening of the microwell 105 is not particularly limited, and is a polygonal shape such as a triangle and a quadrangle, a circle (including a circle, a substantially circle, an ellipse, and a substantially ellipse), or U Although the shape of a character etc. may be sufficient, Preferably it is circular. Note that the microwell 105 may have a shape in which a stepped concave portion is formed toward the center of the microwell 105. This is because cells and the like easily flow to the center position.

マイクロウェル105の開口部の外縁が円形である場合、開口幅は円の直径に等しく(図3のR)、その直径は、培養する細胞の最大寸法より大きいものとなる。なお、細胞培養容器100の上面視における各マイクロウェル105の開口部の面積は、好ましくは3mm以下、より好ましくは1mm以下、さらに好ましくは0.5mm以下であり、好ましくは0.03mm以上である。 When the outer edge of the opening of the microwell 105 is circular, the opening width is equal to the diameter of the circle (R in FIG. 3), and the diameter is larger than the maximum dimension of the cells to be cultured. Note that the area of the opening of each microwell 105 in the top view of the cell culture container 100 is preferably 3 mm 2 or less, more preferably 1 mm 2 or less, still more preferably 0.5 mm 2 or less, and preferably 0.03 mm. 2 or more.

本発明の細胞培養容器100の底部103には、マイクロウェル105が、好ましくは4個以上、さらに好ましくは8個以上、例えば10個以上で、好ましくは50個以下、より好ましくは30個以下の個数で配置されており、したがって、受精卵等の細胞を、1のマイクロウェル105に1個ずつ配置して、複数の細胞を培養することができる。   In the bottom 103 of the cell culture vessel 100 of the present invention, the number of microwells 105 is preferably 4 or more, more preferably 8 or more, for example 10 or more, preferably 50 or less, more preferably 30 or less. Therefore, a plurality of cells can be cultured by placing one cell such as a fertilized egg in one microwell 105 one by one.

近接する複数のマイクロウェル105は、正方格子状又は最密充填状に配置されていることが好ましい。例えば、25個のマイクロウェルを5×5の正方格子状に配置する場合を挙げることができる。正方格子状又は最密充填状に配置することにより、細胞培養容器100の底部103における各マイクロウェル105の位置の特定が、第1識別子101との組み合わせでさらに容易になり、自動化処理に適用しやすい。   The plurality of adjacent microwells 105 are preferably arranged in a square lattice shape or a close-packed shape. For example, 25 microwells can be arranged in a 5 × 5 square lattice. By arranging in a square lattice pattern or in a close-packed pattern, the position of each microwell 105 in the bottom 103 of the cell culture vessel 100 can be more easily identified in combination with the first identifier 101, and can be applied to automated processing. Cheap.

複数のマイクロウェル105の配置は、正方格子又は最密充填の配置から、一部が欠落したような配置でもよい。例えば、8個以上のマイクロウェルが、平行四辺形の辺上および頂点上に等しいピッチで配置され、細胞収容部を構成している場合が挙げられる。平行四辺形には、正方形、長方形、菱形およびそれ以外の平行四辺形が包含される。マイクロウェル105が平行四辺形の辺上および頂点上に配置されるとは、マイクロウェル105の開口部の外縁が形成する図形の重心が平行四辺形の辺上および頂点上に配置されることをさす。例えば、図3に示す実施形態では、8個のマイクロウェルが、正方形の4つの頂点に1つずつ配置され、かつ4つの辺の中点に1つずつ配置されている。   The arrangement of the plurality of microwells 105 may be an arrangement in which a part of the arrangement is omitted from a square lattice or a close-packed arrangement. For example, a case where eight or more microwells are arranged at equal pitches on the sides and vertices of the parallelogram to form a cell accommodation unit. Parallelograms include squares, rectangles, rhombuses and other parallelograms. The microwells 105 are arranged on the sides and vertices of the parallelogram means that the center of gravity of the figure formed by the outer edge of the opening of the microwell 105 is arranged on the sides and vertices of the parallelogram. Sure. For example, in the embodiment shown in FIG. 3, eight microwells are arranged one by one at the four vertices of the square and one at the midpoint of the four sides.

各マイクロウェル105と対になって付される第1識別子101の位置は、マイクロウェル105の内部、外部を問わないが、好ましくはマイクロウェル105の外部に配置される。マイクロウェル105の内部に設けると受精卵の観察を阻害する可能性や、受精卵の培養性能に影響を及ぼす可能性があるためである。好ましくは、図3及び図4に示すように、第1識別子101は、複数配置されたマイクロウェル105同士の隙間に付される。第1識別子101は、そのような隙間に配置可能なように十分微小なものである。第1識別子101のサイズは、好ましくはマイクロウェル105のサイズより小さい。   The position of the first identifier 101 attached in a pair with each microwell 105 may be inside or outside the microwell 105, but is preferably arranged outside the microwell 105. This is because if it is provided inside the microwell 105, the observation of the fertilized egg may be hindered and the culture performance of the fertilized egg may be affected. Preferably, as shown in FIG. 3 and FIG. 4, the first identifier 101 is attached to a gap between a plurality of arranged microwells 105. The first identifier 101 is sufficiently small so that it can be placed in such a gap. The size of the first identifier 101 is preferably smaller than the size of the microwell 105.

また、第1識別子101は、どのマイクロウェル105と対になっているかが明らかなように、対となるマイクロウェル105の十分近傍に付されることとなる。したがって、各第1識別子101は、好ましくは、すべてのマイクロウェル105の中で、対となるマイクロウェル105との距離が最も小さくなるように付される。第1識別子101とマイクロウェル105との距離は、マイクロウェル105の開口部が形成する図形の重心と第1識別子101が形成する図形の重心との距離として定義される。したがって、第1識別子101とマイクロウェル105との距離は、好ましくはマイクロウェル105の開口幅の1/2より大きく、マイクロウェル105間のピッチよりも小さい。   In addition, the first identifier 101 is attached sufficiently close to the paired microwell 105 so that it is clear which microwell 105 is paired with. Accordingly, each first identifier 101 is preferably attached so that the distance from the paired microwells 105 is the smallest among all the microwells 105. The distance between the first identifier 101 and the microwell 105 is defined as the distance between the centroid of the graphic formed by the opening of the microwell 105 and the centroid of the graphic formed by the first identifier 101. Therefore, the distance between the first identifier 101 and the microwell 105 is preferably larger than ½ of the opening width of the microwell 105 and smaller than the pitch between the microwells 105.

第1識別子101は、好ましくは細胞収容部106内のマイクロウェル105のすべてに付されるが、第1識別子101が付されていないマイクロウェル105が数個(例えば、細胞収容部106に含まれるマイクウェル全体の個数の10%以下で)含まれていてよい。細胞が収容されず、観察対象でないマイクロウェル105が存在する場合に、そのようなマイクロウェル105には第1識別子101は必要ないからである。第1識別子101は、対となるマイクロウェル105に好ましくは1つ付されるが、2つ以上の識別子が付されていてもよい。   The first identifier 101 is preferably attached to all of the microwells 105 in the cell storage unit 106, but several microwells 105 to which the first identifier 101 is not attached (for example, included in the cell storage unit 106). 10% or less of the total number of microphone wells). This is because the first identifier 101 is not necessary in such a microwell 105 when cells are not accommodated and there is a microwell 105 that is not an observation target. One first identifier 101 is preferably attached to the paired microwells 105, but two or more identifiers may be attached.

第1識別子101の形状、すなわち第1識別子101が形成する図形の形状は、特に制限されない。図形の例として、文字、数字、多角形などの図形、矢印、線(バー)、ドット、QRコード、バーコードおよびこれらの組合せが挙げられる。受精卵等の細胞を個別に収容するのに好適な微小なマイクロウェル105の近傍に、好ましくは当該マイクロウェル105よりサイズの小さい第1識別子101を付すことから、第1識別子101の形状は、成形が容易な単純な形状であることが好ましい。細胞培養容器100は、射出成型で製造される場合が多いため、あまり複雑な形状を微小なサイズで成形することが困難だからである。第1識別子101の形状は単純であっても、すなわち第1識別子101自体が持つ情報が少なくても、マイクロウェル105との相対位置という情報を付加することによって、各マイクロウェル105の位置を特定することができる。また、第1識別子101を複雑な形状とすると、細胞培養容器100の製造時における歩留りが低下するおそれがあるが、単純な形状とすることで、歩留りの低下を回避でき、製造コストを下げることができる。   The shape of the first identifier 101, that is, the shape of the graphic formed by the first identifier 101 is not particularly limited. Examples of figures include figures such as letters, numbers, polygons, arrows, lines (bars), dots, QR codes, barcodes, and combinations thereof. Since the first identifier 101, which is preferably smaller in size than the microwell 105, is attached in the vicinity of the microwell 105 suitable for individually containing cells such as fertilized eggs, the shape of the first identifier 101 is A simple shape that is easy to mold is preferred. This is because the cell culture container 100 is often manufactured by injection molding, so that it is difficult to form a very complicated shape with a minute size. Even if the shape of the first identifier 101 is simple, that is, even if the information of the first identifier 101 itself is small, the position of each microwell 105 is specified by adding information on the relative position to the microwell 105 can do. In addition, if the first identifier 101 has a complicated shape, the yield in manufacturing the cell culture container 100 may decrease. However, by using a simple shape, a decrease in yield can be avoided and the manufacturing cost can be reduced. Can do.

したがって、第1識別子101は、好ましくはドット状または線状(バー状)の形状を有する。図3及び図4は、ドット状の第1識別子101の例である。この例では、8個のマイクロウェル105が、正方形の4つの頂点に1つずつ配置され、かつ4つの辺の中点に1つずつ配置され、細胞収容部106を構成している。そして、ドット状の第1識別子101が、各マイクロウェル105の近傍に1つずつ付されている。第1識別子101のその対となるマイクロウェル105に対する相対位置が、第1識別子101とマイクロウェル105の対ごとに異なる。   Therefore, the first identifier 101 preferably has a dot shape or a linear shape (bar shape). 3 and 4 are examples of the dot-shaped first identifier 101. FIG. In this example, eight microwells 105 are arranged one by one at four vertices of a square and one by one at the midpoints of the four sides to constitute the cell storage unit 106. One dot-like first identifier 101 is attached in the vicinity of each microwell 105. The relative position of the first identifier 101 with respect to the paired microwell 105 is different for each pair of the first identifier 101 and the microwell 105.

第1識別子101のその対となるマイクロウェル105に対する相対位置が、第1識別子101とマイクロウェル105の対ごとに異なることには、第1識別子101とその対となるマイクロウェル105との距離が、対ごとに異なること、ならびに第1識別子101のその対となるマイクロウェル105に対する角度が異なることが包含される。   The relative position of the first identifier 101 with respect to the paired microwell 105 is different for each pair of the first identifier 101 and the microwell 105. The distance between the first identifier 101 and the paired microwell 105 is , Different for each pair, and different angles of the first identifier 101 to the paired microwell 105.

第1識別子101とマイクロウェル105との距離については上述のとおりであるが、第1識別子101のマイクロウェル105に対する角度αについては、以下のように定義することができる。例えば図3及び図4に示す実施形態において、角度αは、上面視において細胞培養容器100の底部103に一本の直線Xを引いた場合に、当該直線Xに平行な直線と、マイクロウェル105の重心と第1識別子101の重心とを通る直線Yとがなす角度と定義することができる(図4)。そして、角度αを、マイクロウェル105と第1識別子101の対ごとに異なるよう配置することで、複数のマイクロウェル105における特定のマイクロウェル105の位置を特定することができる。距離と角度を組み合わせて情報量を増大させることもできる。この実施形態では、第1識別子101のマイクロウェル105に対する角度αが、対ごとに異なることから、一対のマイクロウェル105と第1識別子101を観察するだけで、各マイクロウェル105の位置を特定することができる。   The distance between the first identifier 101 and the microwell 105 is as described above, but the angle α of the first identifier 101 with respect to the microwell 105 can be defined as follows. For example, in the embodiment shown in FIG. 3 and FIG. 4, the angle α is a straight line parallel to the straight line X and the microwell 105 when a single straight line X is drawn on the bottom 103 of the cell culture container 100 in a top view. And the straight line Y passing through the center of gravity of the first identifier 101 (FIG. 4). And the position of the specific microwell 105 in the plurality of microwells 105 can be specified by arranging the angle α to be different for each pair of the microwell 105 and the first identifier 101. The amount of information can be increased by combining distance and angle. In this embodiment, since the angle α of the first identifier 101 with respect to the microwell 105 is different for each pair, the position of each microwell 105 is specified only by observing the pair of microwells 105 and the first identifier 101. be able to.

また、図5及び図6は、線状の第1識別子101の例である。この例では、8個のマイクロウェル105が、正方形の4つの頂点に1つずつ配置され、かつ4つの辺の中点に1つずつ配置され、細胞収容部106を構成している。そして、線状の第1識別子101が、各マイクロウェル105の近傍に1つずつ付されている。   5 and 6 are examples of the linear first identifier 101. FIG. In this example, eight microwells 105 are arranged one by one at four vertices of a square and one by one at the midpoints of the four sides to constitute the cell storage unit 106. One linear first identifier 101 is attached in the vicinity of each microwell 105.

図6は、それぞれ図5における位置A、E、Hのマイクロウェル105と第1識別子101の対の顕微鏡画像を表す。この実施形態では、第1識別子101とマイクロウェル105との距離は、いずれの対についてもほぼ同一であるが、第1識別子101のマイクロウェル105に対する角度α及び/又は線(バー)の長さが、対ごとに異なることから、一対のマイクロウェル105と第1識別子101を観察するだけで、各マイクロウェル105の位置を特定することができる。さらに、いずれの第1識別子101も、同方向を向いた線状であり、かつマイクロウェル105に対して右側に付されていることから、高倍率で撮影されたマイクロウェル105と第1識別子101の一対の拡大画像においても、第1識別子101の位置と線(バー)の向きに基づいて、撮影時の細胞培養容器の向きを特定できる。ここでいう「向き」は自転角度であって、角度αとは異なる。例えば、図4の実施形態においてドットを線(バー)に置き換えた場合、線がドットの位置で直線Xに対して回転(自転)する角度、すなわち直線Xと識別子の線がなす角度をさす。この向きの情報量を使って、細胞培養容器の向きを特定することができる。   FIG. 6 shows a microscopic image of a pair of the microwell 105 and the first identifier 101 at positions A, E, and H in FIG. In this embodiment, the distance between the first identifier 101 and the microwell 105 is substantially the same for any pair, but the angle α of the first identifier 101 with respect to the microwell 105 and / or the length of the line (bar). However, since each pair is different, the position of each microwell 105 can be specified only by observing the pair of microwells 105 and the first identifier 101. Further, since each first identifier 101 is linear in the same direction and attached to the right side with respect to the microwell 105, the microwell 105 photographed at a high magnification and the first identifier 101 are taken. Also in the pair of enlarged images, the orientation of the cell culture container at the time of imaging can be specified based on the position of the first identifier 101 and the direction of the line (bar). The “direction” here is a rotation angle and is different from the angle α. For example, when the dots are replaced with lines (bars) in the embodiment of FIG. 4, it refers to the angle at which the line rotates (spins) with respect to the straight line X at the dot position, that is, the angle formed by the straight line X and the identifier line. Using this amount of orientation information, the orientation of the cell culture vessel can be specified.

また、複数のマイクロウェル105にそれぞれ付される複数の第1識別子101が、同一軸上に配置されることが好ましい場合もある。ここで複数のマイクロウェル105とは、細胞収容部106内のすべてのマイクロウェル105である必要はなく、好ましくはそのうちの2以上、より好ましくは3以上、さらに好ましくは4以上の、その重心が同一軸上にある複数のマイクロウェルをさす。重心が同一軸上にある複数のマイクロウェル105に、それぞれ付される複数の第1識別子101が、同一軸上に配置されることで、高倍率観察において、観察対象となるマイクロウェル105を変更する場合に、細胞培養容器100をレンズに対してX軸またはY軸方向にのみ動かすことで、マイクロウェル105と第1識別子101の対を捕えることができるため、迅速な観察が可能となる。   In some cases, it is preferable that the plurality of first identifiers 101 attached to the plurality of microwells 105 are arranged on the same axis. Here, the plurality of microwells 105 do not have to be all the microwells 105 in the cell accommodating portion 106, preferably 2 or more, more preferably 3 or more, and still more preferably 4 or more of them. A plurality of microwells on the same axis. The plurality of first identifiers 101 attached to the plurality of microwells 105 whose centroids are on the same axis are arranged on the same axis, thereby changing the microwell 105 to be observed in high magnification observation. In this case, since the pair of the microwell 105 and the first identifier 101 can be captured by moving the cell culture container 100 only in the X-axis or Y-axis direction with respect to the lens, rapid observation becomes possible.

次に、第2識別子102について説明する。細胞培養容器100には、第2識別子102が付されている。第2識別子102の例として、文字、数字、多角形などの図形、QRコード、バーコード、ICタグ、ドットパターン(コード化パターン)およびこれらの組合せが挙げられる。ここで、ドットパターン(コード化パターン)の技術について簡単に説明する。ドットパターンは、例えば、電子ペン用の専用ペーパーの表面に印刷される。ドットパターンは、約0.3mm間隔の格子状の上に配置された縦横6×6=36ドットの組合せである。縦横6×6個のドットが、専用ペーパー上のどの部分から6×6ドットを取ってもユニークなパターンとなるように配置されている。これら36個のドットにより形成されるドットパターンは位置座標(例えば、そのドットパターンがその専用ペーパー上のどの位置にあるのか)と専用ペーパー毎に固有の識別子であるドットパターンアドレスを保持している。各ドットは、格子の基準位置からのシフト方向によって、予め決められた情報に対応付けられる。すなわち、この技術によれば、各ドットの格子の基準位置からのシフト方向を、文字、数字などに対応させることにより、ドットパターンを第2識別子102に対応させることが可能となる。なお、ドットパターンの撮影は、カメラを内蔵した電子ペン等の読取手段によって行うことができる。ここで説明したドットパターンの技術については、特開2004−252607号公報や特開2004−054375号公報にも記載されており、これらの文献に記載の技術を利用することができる。第2識別子102は、細胞培養容器100の側壁104あるいは底部103に付されてもよい。また、細胞培養容器100が蓋を備える場合には、第2識別子102は蓋に付されてもよい。第2識別子102は、細胞培養容器100毎に異なり、第2識別子102を認識することにより、細胞培養容器100を特定することができる。   Next, the second identifier 102 will be described. A second identifier 102 is attached to the cell culture container 100. Examples of the second identifier 102 include characters, numbers, figures such as polygons, QR codes, barcodes, IC tags, dot patterns (coded patterns), and combinations thereof. Here, the dot pattern (coded pattern) technique will be briefly described. For example, the dot pattern is printed on the surface of a dedicated paper for an electronic pen. The dot pattern is a combination of vertical and horizontal 6 × 6 = 36 dots arranged on a lattice with an interval of about 0.3 mm. The vertical and horizontal 6 × 6 dots are arranged so as to form a unique pattern no matter which portion of the dedicated paper is taken 6 × 6 dots. A dot pattern formed by these 36 dots holds position coordinates (for example, on which position the dot pattern is located on the dedicated paper) and a dot pattern address that is a unique identifier for each dedicated paper. . Each dot is associated with predetermined information by the shift direction from the reference position of the lattice. That is, according to this technique, the dot pattern can be made to correspond to the second identifier 102 by making the shift direction from the reference position of the lattice of each dot correspond to characters, numbers, and the like. The dot pattern can be photographed by reading means such as an electronic pen with a built-in camera. The dot pattern technique described here is also described in Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 2004-252607 and 2004-054375, and the techniques described in these documents can be used. The second identifier 102 may be attached to the side wall 104 or the bottom 103 of the cell culture container 100. In addition, when the cell culture container 100 includes a lid, the second identifier 102 may be attached to the lid. The second identifier 102 is different for each cell culture container 100, and the cell culture container 100 can be specified by recognizing the second identifier 102.

高倍率でマイクロウェル105と第1識別子101の対を1つ撮影し、これを繰り返して複数の対を撮影する場合、撮影する際の細胞培養容器100の向きを常に一定とする必要がある。そうでなければ、上記の角度αに、細胞培養容器100自体の傾きが含まれてしまい、細胞培養容器100上では相対位置が異なるにもかかわらず、拡大画像上では相対位置が区別できない場合があるからである。撮影する際の細胞培養容器100の向きを常に一定とする観点から、細胞培養容器100には、第1識別子101及び第2識別子102とは別の、細胞培養容器100の向きを特定するための第3識別子を付すことが好ましい。   When one pair of the microwell 105 and the first identifier 101 is photographed at a high magnification and a plurality of pairs are photographed by repeating this, it is necessary to always make the orientation of the cell culture container 100 constant when photographing. Otherwise, the angle α includes the inclination of the cell culture container 100 itself, and the relative position may not be distinguished on the enlarged image even though the relative position is different on the cell culture container 100. Because there is. From the viewpoint of always keeping the orientation of the cell culture container 100 at the time of photographing, the cell culture container 100 is used to specify the orientation of the cell culture container 100 different from the first identifier 101 and the second identifier 102. It is preferable to attach a third identifier.

第3識別子は、拡大検体画像を撮影する際に用いることから、目視で確認できるものであることが好ましい。したがって、細胞培養容器100の上面視において、第3識別子の面積は、マイクロウェル105の開口部の面積より大きいことが好ましい。第3識別子は、底部103上であって、複数のマイクロウェル105が配置されてなる細胞収容部106の外側に付すことが好ましい(例えば図2の107)。第3識別子は細胞培養容器100の側壁104に付してもよい。あるいは、細胞培養容器100自体の形状により、細胞培養容器の向きを常に一定とすることも可能である。すなわち、細胞培養容器100の側壁104の外周形状を細胞培養容器の向きを特定できる形状、例えば円が欠けた形状とすることにより、撮影する際の細胞培養容器100の向きを常に一定とすることも可能である。この場合、細胞培養容器の形状は、細胞培養容器100の向きを特定できる限り、特に制限されない。   Since the third identifier is used when photographing the enlarged specimen image, it is preferable that the third identifier can be visually confirmed. Therefore, in the top view of the cell culture container 100, the area of the third identifier is preferably larger than the area of the opening of the microwell 105. The third identifier is preferably attached to the outside of the cell storage unit 106 on the bottom portion 103 where a plurality of microwells 105 are arranged (for example, 107 in FIG. 2). The third identifier may be attached to the side wall 104 of the cell culture container 100. Alternatively, the orientation of the cell culture container can always be constant depending on the shape of the cell culture container 100 itself. That is, by making the outer peripheral shape of the side wall 104 of the cell culture container 100 a shape that can specify the orientation of the cell culture container, for example, a shape lacking a circle, the orientation of the cell culture container 100 at the time of photographing is always constant. Is also possible. In this case, the shape of the cell culture container is not particularly limited as long as the orientation of the cell culture container 100 can be specified.

あるいは、第1識別子101が線状であれば、ドット状の場合と異なり、二次元の情報を有することから、第3識別子がなくても、高倍率で撮影されたマイクロウェル105と第1識別子101の対の拡大画像において、細胞培養容器の向きをある程度特定することができる。すなわち、いずれの第1識別子101も、細胞培養容器100の上面視において、同方向を向いた線状とすることで、高倍率で撮影されたマイクロウェル105と第1識別子101の対の拡大画像においても、線(バー)の向きに基づいて、撮影時の細胞培養容器の向きをある程度特定できる。   Alternatively, if the first identifier 101 is linear, unlike the dot shape, it has two-dimensional information. Therefore, even if there is no third identifier, the microwell 105 and the first identifier captured at a high magnification are used. In the enlarged image of 101 pairs, the orientation of the cell culture container can be specified to some extent. That is, each of the first identifiers 101 has a linear shape facing in the same direction in the top view of the cell culture container 100, so that an enlarged image of a pair of the microwell 105 and the first identifier 101 photographed at a high magnification. Also, the direction of the cell culture container at the time of photographing can be specified to some extent based on the direction of the line (bar).

また、細胞収容部106内の複数のマイクロウェル105すべてについて、第1識別子101をマイクロウェルの右側のみ、左側のみ、上側のみ、又は下側のみに付すことにより、高倍率で撮影されたマイクロウェル105と第1識別子101の対の拡大画像においても、細胞培養容器100の向きを特定することができる。対象のマイクロウェル105ごとに第1識別子101のおおまかな位置がある程度決まっているため、高倍率で手動にて受精卵を撮影する際に撮影位置を決めやすい。ここで、マイクロウェルの右側、左側、上側、又は下側とは、マイクロウェルの重心まわり360°を4つに分けたそれぞれの範囲と定義することができ、例えば、図4に示すαが45〜135°の範囲を上側と定義できる。したがって、識別子をマイクロウェルの上側のみに付す場合であっても、その範囲内でマイクロウェルごとに相対位置を異なるようにすることは可能である。   In addition, for all the plurality of microwells 105 in the cell storage unit 106, the first identifier 101 is attached only to the right side, only the left side, only the upper side, or only the lower side of the microwell, so Also in the enlarged image of the pair 105 and the first identifier 101, the orientation of the cell culture container 100 can be specified. Since the approximate position of the first identifier 101 is determined to some extent for each target microwell 105, it is easy to determine the imaging position when manually imaging a fertilized egg at a high magnification. Here, the right side, the left side, the upper side, or the lower side of the microwell can be defined as respective ranges obtained by dividing 360 ° around the center of gravity of the microwell into four parts. For example, α shown in FIG. A range of ˜135 ° can be defined as the upper side. Therefore, even when the identifier is attached only to the upper side of the microwell, it is possible to make the relative position different for each microwell within the range.

次に、成育情報管理システム1の他の構成要素について説明する。画像取得装置110は、細胞培養容器100のマイクロウェル105内の細胞及び第1識別子101を含む拡大検体画像を撮影するものであり、例えば、顕微鏡である。画像取得装置110として、例えば、1/2インチのCCD素子、4、10、20倍の対物レンズを備えたものがよく用いられる。   Next, other components of the growth information management system 1 will be described. The image acquisition device 110 captures an enlarged specimen image including cells in the microwell 105 of the cell culture container 100 and the first identifier 101, and is, for example, a microscope. As the image acquisition device 110, for example, a device equipped with a 1/2 inch CCD element, 4, 10, and 20 times objective lens is often used.

第2識別子読取装置120は、細胞培養容器100の第2識別子102を読み取る装置である。第2識別子読取装置120については、第2識別子102に対応した装置を採用すればよく、例えば、公知の文字・図形認識装置、カメラ、バーコードスキャナ、ICタグリーダーなどが挙げられる。   The second identifier reading device 120 is a device that reads the second identifier 102 of the cell culture container 100. As the second identifier reading device 120, a device corresponding to the second identifier 102 may be employed, and examples thereof include a known character / graphic recognition device, a camera, a barcode scanner, and an IC tag reader.

成育情報管理装置130は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの情報処理装置によって構成されている。この情報処理装置は、中央演算処理部(CPU:Central Processing Unit)などのプロセッサと、メモリやハードディスクなどの記憶装置131と、キーボード、マウスなどの入力部132と、ディスプレイなどの出力部133とを備えている。なお、図1では、成育情報管理装置130を1つの情報処理装置として示しているが、これに限定されない。成育情報管理装置130の構成要素をネットワーク上の複数の情報処理装置に分散して構成してもよい。また、各種テーブル及びデータベースなどは、他の情報処理装置あるいはネットワーク上のサーバに格納されてもよい。   The growth information management device 130 is configured by an information processing device such as a personal computer or a workstation. This information processing apparatus includes a processor such as a central processing unit (CPU), a storage device 131 such as a memory and a hard disk, an input unit 132 such as a keyboard and a mouse, and an output unit 133 such as a display. I have. In FIG. 1, the growth information management device 130 is shown as one information processing device, but the present invention is not limited to this. The constituent elements of the growth information management apparatus 130 may be distributed to a plurality of information processing apparatuses on the network. Various tables and databases may be stored in other information processing apparatuses or servers on a network.

次に、本実施形態の成育情報管理システム1で使用される各種情報について説明する。記憶装置131には、検体情報データベース141と、ウェル設計情報142、第2識別子対応テーブル143と、成育情報データベース144と、判定プロファイルテーブル145とが格納されている。なお、これら各種テーブル及びデータベースについて、以後の説明では「テーブル」構造を用いて説明するが、必ずしもテーブルによるデータ構造で表現されていなくても良く、他のデータ構造で表現されていても良い。そのため、データ構造に依存しないことを示すために、以下では、各種テーブル及びデータベースを単に「情報」と呼ぶことがある。   Next, various information used in the growth information management system 1 of the present embodiment will be described. The storage device 131 stores a specimen information database 141, well design information 142, a second identifier correspondence table 143, a growth information database 144, and a determination profile table 145. These various tables and databases will be described using a “table” structure in the following description, but they may not necessarily be represented by a data structure using tables, but may be represented by other data structures. Therefore, in order to show that the data structure does not depend on the data, hereinafter, various tables and databases may be simply referred to as “information”.

図7は、検体情報データベース141の一例である。検体情報データベース141は、細胞培養容器内の細胞(受精卵などの個別管理が必要な細胞)に関する各種情報を格納する。検体情報データベース141は、患者ID701、施術日時702と、細胞培養容器ID(容器ID)703と、ウェルID704とを構成項目として含む。患者ID701は、患者を一意に識別する番号である。患者ID701を、細胞培養容器ID703及びウェルID704に対応付けることにより、ヒトの不妊治療の際などのID管理に適用が可能となる。施術日時702は、施術日時を示す数字の列である。後述するが、受精卵の成育段階を判定する場合、施術日時からの経過時間に基づいて判定する場合がある。このような場合、検体情報データベース141において施術日時などの基準となる情報を管理することが好ましい。細胞培養容器ID703は、細胞培養容器100を一意に識別する番号である。また、ウェルID704は、細胞培養容器100内の各マイクロウェル105の位置を識別するIDである。ウェルID704によって、マイクロウェル105内部に配置した細胞(受精卵など)の検体の情報を管理することができる。   FIG. 7 is an example of the sample information database 141. The specimen information database 141 stores various types of information related to cells in the cell culture container (cells that require individual management such as fertilized eggs). The specimen information database 141 includes a patient ID 701, a treatment date and time 702, a cell culture container ID (container ID) 703, and a well ID 704 as configuration items. The patient ID 701 is a number that uniquely identifies a patient. By associating the patient ID 701 with the cell culture container ID 703 and the well ID 704, it can be applied to ID management such as in the case of human infertility treatment. The treatment date and time 702 is a string of numbers indicating the treatment date and time. Although mentioned later, when determining the growth stage of a fertilized egg, it may determine based on the elapsed time from the operation date. In such a case, it is preferable to manage reference information such as the treatment date and time in the specimen information database 141. The cell culture container ID 703 is a number that uniquely identifies the cell culture container 100. The well ID 704 is an ID for identifying the position of each microwell 105 in the cell culture container 100. By using the well ID 704, it is possible to manage information on a specimen of a cell (eg, a fertilized egg) arranged inside the microwell 105.

ウェル設計情報142は、少なくとも第1識別子対応テーブルを含む。図8は、第1識別子対応テーブルの一例である。第1識別子対応テーブルは、ウェルID801と、第1識別子101とマイクロウェル105との相対位置を示す情報802(ここでは、第1識別子101のマイクロウェル105に対する角度α)とを構成項目として少なくとも含む。したがって、一対のマイクロウェル105と第1識別子101を観察するだけで、各マイクロウェル105の位置(ウェルID1002)を特定することができる。本実施例では、マイクロウェルの位置に関する情報としてウェルID801を用いているが、これに限定されず、マイクロウェルの位置を特定できる情報であれば他の形式も可能である。   The well design information 142 includes at least a first identifier correspondence table. FIG. 8 is an example of a first identifier correspondence table. The first identifier correspondence table includes at least a well ID 801 and information 802 indicating the relative position between the first identifier 101 and the microwell 105 (here, the angle α of the first identifier 101 with respect to the microwell 105) as configuration items. . Therefore, the position (well ID 1002) of each microwell 105 can be specified only by observing the pair of microwells 105 and the first identifier 101. In this embodiment, the well ID 801 is used as information regarding the position of the microwell. However, the present invention is not limited to this, and other forms are possible as long as the information can identify the position of the microwell.

なお、第1識別子対応テーブルにおいて、角度αの値は所定の幅を持たせて設定されてもよい。後述する成育情報管理装置130における画像処理において誤差が生じる可能性があるためである。また、図8では、角度αの情報のみを示しているが、第1識別子101が線(バー)の場合、第1識別子101とマイクロウェル105との相対位置を示す情報(角度α)及び/又は第1識別子101自体が有する情報(線の長さや向きなど)を格納してもよい。また、上述したように、第1識別子101としては、文字、数字、多角形などの図形、矢印、線(バー)、ドット、QRコード、バーコードおよびこれらの組合せが挙げられる。したがって、第1識別子対応テーブルには、これらに対応する第1識別子101に関する情報が格納されていればよい。また、上述では、1つの第1識別子対応テーブルを示したが、細胞培養容器ごとに第1識別子101の数や配列(アライメント)などが変わる場合は、細胞培養容器のタイプごとに第1識別子対応テーブルを保持してもよい。   In the first identifier correspondence table, the value of the angle α may be set with a predetermined width. This is because an error may occur in image processing in the growth information management apparatus 130 described later. 8 shows only the information on the angle α, but when the first identifier 101 is a line (bar), information (angle α) indicating the relative position between the first identifier 101 and the microwell 105 and / or Alternatively, information (such as a line length and direction) included in the first identifier 101 itself may be stored. As described above, examples of the first identifier 101 include characters, figures, polygonal shapes, arrows, lines (bars), dots, QR codes, barcodes, and combinations thereof. Therefore, the first identifier correspondence table only needs to store information related to the first identifier 101 corresponding thereto. In the above description, one first identifier correspondence table is shown. However, when the number or arrangement (alignment) of the first identifiers 101 changes for each cell culture container, the first identifier correspondence is made for each type of cell culture container. You may hold a table.

また、ウェル設計情報142は、第1識別子対応テーブルの他に、例えば、マイクロウェル105の形状、マイクロウェル105の開口部の外縁の寸法、マイクロウェル105の開口部の面積、マイクロウェル105間のピッチなどの設計情報を含んでもよい。また、ウェル設計情報142は、各マイクロウェル105と対となる第1識別子101の設計情報を含んでもよい。第1識別子101の設計情報は、第1識別子101の形状、サイズ、位置などの情報である。   In addition to the first identifier correspondence table, the well design information 142 includes, for example, the shape of the microwell 105, the dimension of the outer edge of the opening of the microwell 105, the area of the opening of the microwell 105, and the space between the microwells 105. Design information such as pitch may be included. The well design information 142 may include design information of the first identifier 101 that is paired with each microwell 105. The design information of the first identifier 101 is information such as the shape, size, and position of the first identifier 101.

図9は、第2識別子対応テーブル143の一例である。第2識別子対応テーブル143は、細胞培養容器ID901と、第2識別子情報902と、容器タイプ903とを構成項目として少なくとも含む。このテーブルを用いて、細胞培養容器100に付された第2識別子102から各細胞培養容器100を特定することができる。なお、容器タイプ903は、細胞培養容器のタイプを示す情報である。上述したように、細胞培養容器ごとに第1識別子の数や配列などが変わる場合がある。したがって、容器タイプ903の情報を持つことにより、容器タイプ903に対応する第1識別子対応テーブルを選択することができる。   FIG. 9 is an example of the second identifier correspondence table 143. The second identifier correspondence table 143 includes at least a cell culture container ID 901, second identifier information 902, and a container type 903 as configuration items. Using this table, each cell culture container 100 can be identified from the second identifier 102 attached to the cell culture container 100. The container type 903 is information indicating the type of cell culture container. As described above, the number and arrangement of the first identifiers may change for each cell culture container. Therefore, by having information on the container type 903, the first identifier correspondence table corresponding to the container type 903 can be selected.

図10は、成育情報データベース144の一例である。成育情報データベース144は、画像取得装置110から取得した拡大検体画像と、この画像に関連する各種情報を格納する。成育情報データベース144は、細胞培養容器ID1001と、ウェルID1002と、成育情報1003とを構成項目として含む。このように、成育情報データベース144では、成育情報1003と、細胞培養容器ID1001及びウェルID1002とが対応付けられている。成育情報1003は、画像情報1004と、画像内のウェルに受精卵が有るか否かを示す情報1005と、画像内のウェル内の細胞の第1の特徴量を示す情報1006と、画像内のウェル内の細胞の第2の特徴量を示す情報1007と、画像情報を取得した日時1008を含む。第1の特徴量を示す情報1006は割球の直径の情報であり、第2の特徴量を示す情報1007は割球の数の情報である。この例では、画像情報1004に対して2つの特徴量の情報を管理しているが、この例に限定されず、1つあるいは2つ以上の特徴量を管理してもよい。また、特徴量も図10の例に限定されず、特徴量の様々な種類については後述する。さらに、成育情報として、特徴量とともに、細胞の成育段階を示す情報(Veek、Gardnerなどの分類のグレード情報)が格納されてもよい。ここで、細胞の成育段階とは、1つの細胞全体の成育段階を意味し、以下では、1つの受精卵の成育段階を例として説明する。   FIG. 10 is an example of the growth information database 144. The growth information database 144 stores an enlarged sample image acquired from the image acquisition device 110 and various types of information related to this image. The growth information database 144 includes a cell culture container ID 1001, a well ID 1002, and growth information 1003 as constituent items. Thus, in the growth information database 144, the growth information 1003 is associated with the cell culture container ID 1001 and the well ID 1002. Growth information 1003 includes image information 1004, information 1005 indicating whether or not a fertilized egg exists in the well in the image, information 1006 indicating the first feature amount of the cell in the well in the image, It includes information 1007 indicating the second feature amount of the cells in the well, and date and time 1008 when the image information is acquired. Information 1006 indicating the first feature amount is information on the diameter of the blast ball, and information 1007 indicating the second feature amount is information on the number of blast balls. In this example, information about two feature amounts is managed for the image information 1004. However, the present invention is not limited to this example, and one or more feature amounts may be managed. Also, the feature amount is not limited to the example of FIG. 10, and various types of feature amount will be described later. Furthermore, as growth information, information indicating the growth stage of cells (grade information of classification such as Veek, Gardner, etc.) may be stored together with the feature amount. Here, the cell growth stage means the growth stage of one whole cell, and in the following, the growth stage of one fertilized egg will be described as an example.

したがって、成育情報データベース144を参照することにより、各画像情報1004が、どのマイクロウェルの拡大検体画像に対応し、かつ、そのマイクロウェル内の細胞の成育段階の情報も同時に管理することができる。また、成育情報データベース144と検体情報データベース141の両方を参照することにより、各画像情報1004が、どのマイクロウェルの拡大検体画像に対応し、かつ、どの患者のいつの施術日時に対応するものであるかを管理することができる。なお、本実施形態では、成育情報データベース144を作成しているが、検体情報データベース141に画像情報や成育情報を登録できる項目を設け、検体情報データベース141に拡大検体画像及び成育情報を登録する形式でもよい。   Therefore, by referring to the growth information database 144, each image information 1004 corresponds to an enlarged specimen image of any microwell, and information on the growth stage of cells in the microwell can be managed simultaneously. In addition, by referring to both the growth information database 144 and the sample information database 141, each image information 1004 corresponds to which microwell enlarged sample image and which patient's time and date of treatment. Can manage. In the present embodiment, the growth information database 144 is created. However, an item in which image information and growth information can be registered in the sample information database 141, and an enlarged sample image and growth information are registered in the sample information database 141. But you can.

図11は、判定プロファイルテーブル145の一例である。判定プロファイルテーブル145は、細胞の成育段階を判定するための判定情報を格納するものである。判定プロファイルテーブル145は、適用時期1101と、グレード1102と、条件1103とを構成項目として含む。後述するが、受精卵の成育段階を判定する場合、施術日時からの経過時間に基づいて判定する場合がある。適用時期1101は、施術日時(培養開始日時)からの経過時間を示す。条件1103は、その適用時期1101の場合に拡大検体画像から算出されるべき特徴量の情報と、その特徴量が満たすべき条件の情報を格納している。これにより、施術日時からの経過時間に応じて、算出すべき細胞の特徴量、及び、受精卵の成育状態を判定するための判定条件を切替えることが可能となる。例えば、図11の例において、経過時間が2〜3日の場合は、Veekの評価を考慮した第1レコードのプロファイルが選択される。また、経過時間が4〜5日の場合は、Gardnerの評価を考慮した第2レコードのプロファイルが選択される。Veek、Gardnerについての詳細は後述する。条件1103を満たした場合のグレードの情報は、グレード1102に格納される。このグレード1102の情報を用いて、受精卵の成育段階(あるいは、受精卵の良否)を判定することが可能となる。   FIG. 11 is an example of the determination profile table 145. The determination profile table 145 stores determination information for determining a cell growth stage. The determination profile table 145 includes an application time 1101, a grade 1102, and a condition 1103 as configuration items. Although mentioned later, when determining the growth stage of a fertilized egg, it may determine based on the elapsed time from the operation date. The application time 1101 indicates the elapsed time from the treatment date (culture start date). The condition 1103 stores information on the feature amount that should be calculated from the enlarged specimen image at the time of application 1101 and information on the condition that the feature amount should satisfy. Thereby, according to the elapsed time from the operation date and time, it is possible to switch the characteristic amount of the cell to be calculated and the determination condition for determining the growth state of the fertilized egg. For example, in the example of FIG. 11, when the elapsed time is 2 to 3 days, the profile of the first record considering the evaluation of Veek is selected. When the elapsed time is 4 to 5 days, the profile of the second record in consideration of Gardner's evaluation is selected. Details of Veek and Gardner will be described later. Grade information when the condition 1103 is satisfied is stored in the grade 1102. Using this grade 1102 information, it becomes possible to determine the growth stage of fertilized eggs (or the quality of fertilized eggs).

次に、成育情報管理装置130について詳しく説明する。図1に示すように、成育情報管理装置130は、第1識別子認識処理部151と、第2識別子認識処理部152と、特徴量算出処理部153と、データベース作成処理部154とを備える。成育情報管理装置130は、これらの処理部151〜154により、画像取得装置110で撮影した拡大検体画像を解析し、上述した各種テーブルなどに基づいて拡大検体画像情報、ウェルID、及び成育情報を対応付ける。これにより、マイクロウェルに対して成育情報を一意に識別することが可能となる。   Next, the growth information management device 130 will be described in detail. As illustrated in FIG. 1, the growth information management apparatus 130 includes a first identifier recognition processing unit 151, a second identifier recognition processing unit 152, a feature amount calculation processing unit 153, and a database creation processing unit 154. The growth information management apparatus 130 analyzes the enlarged specimen image photographed by the image acquisition apparatus 110 using these processing units 151 to 154, and obtains the enlarged specimen image information, the well ID, and the growth information based on the various tables described above. Associate. This makes it possible to uniquely identify the growth information for the microwell.

本実施形態では、成育情報管理装置130の各処理部151〜154を、コンピュータ上で実行されるプログラムの機能として実現してもよい。すなわち、各処理部151〜154は、プログラムコードとしてメモリに格納して、CPUが各プログラムコードを実行することによって各処理部151〜154が実現されてもよい。以下に各処理部151〜154について説明する。   In this embodiment, you may implement | achieve each process part 151-154 of the growth information management apparatus 130 as a function of the program run on a computer. That is, the processing units 151 to 154 may be stored in the memory as program codes, and the processing units 151 to 154 may be realized by the CPU executing the program codes. The processing units 151 to 154 will be described below.

第1識別子認識処理部151は、細胞培養容器100のマイクロウェル105内の細胞及び第1識別子101を含む拡大検体画像を画像取得装置110から受け取り、拡大検体画像に対して輪郭線抽出処理を実行する。輪郭線抽出処理としては、当業者に公知の技術を適用できる。輪郭線抽出処理の一例として、拡大検体画像に対して白と黒の2階調の画像に変換する2値化処理を実行し、2値化された画像で輪郭線を抽出する処理が挙げられる。なお、通常、観察の対象物が透明で、境界の濃淡さが付きにくいため、画素値の変化に対して微分演算を行った後に、2階調の画像に変換する処理を実行してもよい。また、その他の輪郭線抽出処理としては、特開2011−192109号公報に記載の技術を用いてもよい。この文献では、基準プロファイルと候補プロファイルと作成し、基準プロファイルと候補プロファイルとの類似性を示す類似度を算出することで、受精卵の輪郭を決定しているが、この技術をマイクロウェルの輪郭線や第1識別子の輪郭線の決定に適用してもよい。第1識別子認識処理部151は、輪郭線抽出処理によって、マイクロウェル105の開口部の外縁が形成する図形の輪郭線(以下、「外周輪郭線」と呼ぶ)と、第1識別子101が形成する図形の輪郭線とを抽出し、輪郭線抽出画像を出力する(図12)。   The first identifier recognition processing unit 151 receives an enlarged specimen image including the cells in the microwell 105 of the cell culture container 100 and the first identifier 101 from the image acquisition device 110, and executes an outline extraction process on the enlarged specimen image. To do. A technique known to those skilled in the art can be applied as the contour extraction process. As an example of the contour line extraction process, there is a process of executing a binarization process for converting an enlarged specimen image into a two-tone image of white and black and extracting a contour line from the binarized image. . In general, since the object to be observed is transparent and it is difficult to add a contrast to the boundary, after performing a differential operation on the change of the pixel value, a process of converting to a two-tone image may be executed. . Moreover, as another outline extraction process, you may use the technique as described in Unexamined-Japanese-Patent No. 2011-192109. In this document, the outline of a fertilized egg is determined by creating a reference profile and a candidate profile, and calculating the degree of similarity indicating the similarity between the reference profile and the candidate profile. You may apply to determination of the outline of a line or a 1st identifier. The first identifier recognition processing unit 151 forms the contour of the figure formed by the outer edge of the opening of the microwell 105 (hereinafter referred to as “outer contour”) and the first identifier 101 by the contour extraction process. The contour line of the figure is extracted, and a contour line extracted image is output (FIG. 12).

また、第1識別子認識処理部151における輪郭線抽出処理の後に、補間処理及び/又は領域定義処理を実行してもよい。補間処理とは、予め用意しておいたパターンと輪郭線抽出画像とを組み合わせることで、輪郭線の途切れた部分を推定して補間する処理である。例えば、輪郭線抽出処理のみだと、マイクロウェル105の外周輪郭線や第1識別子101が形成する図形の輪郭線が途切れ途切れになる場合がある。したがって、マイクロウェル105の形状のパターンと、第1識別子101の形状のパターンとを予め登録しておき、輪郭線抽出画像に対してそれぞれのパターンを重ね合わせて、それぞれの輪郭線を補間する。また、領域定義処理とは、輪郭線で囲まれた領域を定義する処理である。例えば、輪郭線抽出画像上の輪郭線が途切れ途切れの場合には、輪郭線の補間処理後に補間された輪郭線で囲まれた領域を定義する。この領域定義処理を行うことで、その後に行うパターンマッチングを行う範囲や輪郭線で囲まれた領域の寸法あるいは面積の計算の領域を決定することができる。   Further, interpolation processing and / or region definition processing may be executed after the contour line extraction processing in the first identifier recognition processing unit 151. Interpolation processing is processing that estimates and interpolates a portion where the contour line is interrupted by combining a pattern prepared in advance and the contour line extraction image. For example, if only the outline extraction process is performed, the outline of the microwell 105 and the outline of the figure formed by the first identifier 101 may be interrupted. Therefore, the pattern of the shape of the microwell 105 and the pattern of the shape of the first identifier 101 are registered in advance, and the respective contour lines are interpolated by superimposing the respective patterns on the contour line extraction image. The area definition process is a process for defining an area surrounded by an outline. For example, when the contour line on the contour line extracted image is discontinuous, a region surrounded by the contour line interpolated after the contour line interpolation process is defined. By performing this region definition process, it is possible to determine a region for pattern matching to be performed later and a region for calculating the size or area of the region surrounded by the outline.

第1識別子認識処理部151は、輪郭線抽出画像に対してパターン検出処理を実行する。ここで、パターン検出処理とは、輪郭線抽出画像においてどの輪郭線がマイクロウェル105の外周輪郭線であるか、および、どの輪郭線が第1識別子101の輪郭線であるかを検出することである。パターン検出処理としては、当業者に公知の技術を適用できる。一例として、マイクロウェル105の形状のテンプレートと、第1識別子101の形状のテンプレートとを予め成育情報管理装置130に格納しておき、それぞれのテンプレートによってパターンマッチングする方法がある。第1識別子認識処理部151は、それぞれのテンプレートに対して所定の類似度以上の部分をマイクロウェル105の輪郭線あるいは第1識別子101の輪郭線として検出する。なお、画像取得装置110の拡大倍率に対応させてテンプレートを適宜拡大/縮小させてもよい。   The first identifier recognition processing unit 151 performs pattern detection processing on the contour line extracted image. Here, the pattern detection processing is to detect which contour line is the outer peripheral contour line of the microwell 105 in the contour line extraction image and which contour line is the contour line of the first identifier 101. is there. As the pattern detection process, a technique known to those skilled in the art can be applied. As an example, there is a method in which a template having the shape of the microwell 105 and a template having the shape of the first identifier 101 are stored in advance in the growth information management device 130, and pattern matching is performed using each template. The first identifier recognition processing unit 151 detects a portion having a predetermined similarity or higher with respect to each template as the contour line of the microwell 105 or the contour line of the first identifier 101. Note that the template may be appropriately enlarged / reduced according to the enlargement magnification of the image acquisition device 110.

輪郭線抽出画像においてマイクロウェル105の外周輪郭と第1識別子101の輪郭線を検出する処理としては、これに限定されず、他の方法でもよい。例えば、ウェル設計情報142内のマイクロウェル105の設計情報及び第1識別子101の設計情報を用いて検出を行ってもよい。例えば、輪郭線抽出画像上の輪郭線からなる図形の寸法や面積などの情報と、マイクロウェル105の設計情報及び第1識別子101の設計情報とを比較して、マイクロウェル105の外周輪郭線と第1識別子101の輪郭線を特定してもよい。   The processing for detecting the outer contour of the microwell 105 and the contour of the first identifier 101 in the contour extraction image is not limited to this, and other methods may be used. For example, the detection may be performed using the design information of the microwell 105 and the design information of the first identifier 101 in the well design information 142. For example, by comparing information such as the size and area of the figure formed by the contour line on the contour line extracted image with the design information of the microwell 105 and the design information of the first identifier 101, the outer contour line of the microwell 105 The contour line of the first identifier 101 may be specified.

第1識別子認識処理部151は、輪郭線抽出画像に対して第1識別子101の認識処理を実行する。第1識別子認識処理部151は、第1識別子101のマイクロウェルに対する角度αを算出する(図13)。第1識別子101が線(バー)の場合、第1識別子認識処理部151は、角度α及び/又は線(バー)の長さを算出してもよい。その後、第1識別子認識処理部151は、算出された角度αによって第1識別子対応テーブルを参照し、算出された角度αに対応するウェルIDを出力する。   The 1st identifier recognition process part 151 performs the recognition process of the 1st identifier 101 with respect to an outline extraction image. The first identifier recognition processing unit 151 calculates an angle α of the first identifier 101 with respect to the microwell (FIG. 13). When the first identifier 101 is a line (bar), the first identifier recognition processing unit 151 may calculate the angle α and / or the length of the line (bar). Thereafter, the first identifier recognition processing unit 151 refers to the first identifier correspondence table by the calculated angle α and outputs a well ID corresponding to the calculated angle α.

なお、第1識別子認識処理部151の処理はこれに限定されず、他の方法でもよい。第1識別子認識処理部151の処理では、マイクロウェル105と第1識別子101との相対的な位置関係からウェルIDへの対応づけができればよく、図14に示すように、マイクロウェルと第1識別子とを含む複数のテンプレートを用意して、テンプレートマッチングを行ってもよい。第1識別子対応テーブルにおいて、各テンプレートとウェルIDとが関連付けられていれば、テンプレートマッチングの結果から拡大検体画像とウェルIDとの対応付けが可能となる。   In addition, the process of the 1st identifier recognition process part 151 is not limited to this, Another method may be sufficient. In the processing of the first identifier recognition processing unit 151, it is only necessary that the microwell 105 and the first identifier 101 can be associated with the well ID based on the relative positional relationship between the microwell 105 and the first identifier 101. As shown in FIG. A plurality of templates including the above may be prepared and template matching may be performed. If each template and the well ID are associated with each other in the first identifier correspondence table, the enlarged specimen image and the well ID can be associated from the result of template matching.

第2識別子認識処理部152は、第2識別子読取装置120で読み取った第2識別子102の情報によって第2識別子対応テーブル143を参照し、その情報に対応する細胞培養容器IDを出力する。なお、この方式とは別に、事前に細胞培養容器IDを別の方法で認識させておいて、第2識別子102を第2識別子読取装置120で読み取ることによって認識の正誤をチェックする方式でもよい。   The second identifier recognition processing unit 152 refers to the second identifier correspondence table 143 based on the information of the second identifier 102 read by the second identifier reader 120, and outputs the cell culture container ID corresponding to the information. In addition to this method, a method may be used in which the cell culture container ID is recognized in advance by another method, and the second identifier 102 is read by the second identifier reader 120 to check the recognition accuracy.

特徴量算出処理部153は、まず、拡大検体画像からマイクロウェル105内に細胞があるか否かを判定する。例えば、図12の左側の図(輪郭線抽出前の拡大検体画像)は、マイクロウェル105内に細胞が存在する場合を示している。マイクロウェル105内に細胞が存在しない場合は、拡大検体画像においてマイクロウェル105内の画素値が一様な分布になる。例えば、特徴量算出処理部153は、マイクロウェル105内に画素値の変動があるかを判定し、マイクロウェル105内に細胞があるか否かを判定する。この判定処理は一例であり、細胞の有無が判定されれば、公知の他の手法を用いてもよい。ここでの判定結果は、成育情報データベース144の情報1005として登録することができる。   The feature amount calculation processing unit 153 first determines whether there is a cell in the microwell 105 from the enlarged specimen image. For example, the diagram on the left side of FIG. 12 (enlarged specimen image before contour extraction) shows a case where cells exist in the microwell 105. When cells are not present in the microwell 105, the pixel values in the microwell 105 are uniformly distributed in the enlarged specimen image. For example, the feature amount calculation processing unit 153 determines whether there is a change in the pixel value in the microwell 105 and determines whether there is a cell in the microwell 105. This determination process is an example, and other known methods may be used as long as the presence or absence of cells is determined. The determination result here can be registered as information 1005 in the growth information database 144.

また、特徴量算出処理部153は、拡大検体画像の画像情報から各種特徴量を算出する。以下では一例として、ヒトの受精卵の特徴量について説明する。ヒトの受精卵を培養する場合、通常、受精後に受精卵の成育状態が段階的に判定され、これにより、子宮への移植に適した良質な受精卵であるか否かが判定される。   In addition, the feature amount calculation processing unit 153 calculates various feature amounts from the image information of the enlarged specimen image. Below, the feature-value of a human fertilized egg is demonstrated as an example. When cultivating a human fertilized egg, the growth state of the fertilized egg is usually determined in stages after fertilization, thereby determining whether the fertilized egg is of good quality suitable for uterus transplantation.

まず、培養開始後、2〜3日目の時期に行われる形態的評価について説明する。受精2〜3日後の3〜8細胞期胚の時点で胚のグレードを評価する方法がある。この評価では、一般的にVeekの分類が用いられている。Veekの分類では、細胞が均等に分かれており、かつ、フラグメンテーション(細胞くず)が少ない胚ほど良好とされている。   First, morphological evaluation performed at the time of the second to third days after the start of culture will be described. There is a method for evaluating the grade of embryos at the time of 3-8 cell stage embryos 2-3 days after fertilization. In this evaluation, the Veek classification is generally used. In the Veek classification, embryos with equally divided cells and less fragmentation (cell debris) are considered better.

以下にVeekのグレードを示す。
グレード1:細胞(割球)の形態が均一でフラグメンテーションを認めない胚
グレード2:細胞(割球)の形態が均等であるが、わずかにフラグメンテーションを認めない胚
グレード3:細胞(割球)の形態が不均一な胚。または、少量のフラグメンテーションを認める胚。
グレード4:細胞(割球)の形態が均一又は不均一で、かなりのフラグメンテーションを認める胚。
グレード5:細胞(割球)をほとんど認めず、フラグメンテーションが著しい胚。
The grades of Veek are shown below.
Grade 1: Embryo with uniform cell (blastomere) morphology and no fragmentation Grade 2: Embryo with uniform cell (blastomere) morphology but no fragmentation Grade 3: Cell (blastomere) Embryos with heterogeneous morphology. Or embryos that accept a small amount of fragmentation.
Grade 4: Embryos with uniform or non-uniform cell (blastomere) morphology and significant fragmentation.
Grade 5: Embryo with few cells (blastomere) and marked fragmentation.

次に、Veekの分類を参考にした、特徴量算出処理部153による特徴量算出処理を説明する。図15は、拡大検体画像から細胞(割球)の均一度を算出する例を示す。図15では、拡大検体画像を簡略的なイラストで示す。なお、以下で説明する処理の主体は、特徴量算出処理部153である。   Next, the feature amount calculation processing by the feature amount calculation processing unit 153 with reference to the Veek classification will be described. FIG. 15 shows an example of calculating the degree of uniformity of cells (blastomere) from the enlarged specimen image. In FIG. 15, the enlarged specimen image is shown by a simple illustration. Note that the subject of the processing described below is a feature amount calculation processing unit 153.

図15(a)は、本手法をわかりやすく説明するために、拡大検体画像の中で細胞の部分を切り出して示す。なお、特徴量算出処理部153は、拡大検体画像をそのまま画像処理してもよいし、拡大検体画像の細胞部分のみを切り出して画像処理を行ってもよい。上述したように、マイクロウェル105内の細胞の部分は、画素値が変動しており、公知の手法でエッジを検出できるため、細胞部分の画像を切り出すことは可能である。まず、拡大検体画像から割球の輪郭に対応するエッジを検出する。エッジ検出としては、Sobelフィルタ、Laplacianフィルタ、Cannyフィルタなどの公知の手法を用いることができる。なお、上述した第1識別子101を認識する際の輪郭線抽出処理などを用いてもよいし、輪郭線の途切れた部分を推定して補間する処理なども追加で行ってもよい。エッジ検出後に、割球の検出処理を行う。割球の検出処理としては、一例としてハフ変換を用いて円形を検出する方法がある。また、楕円フィッティングなどの公知の手法を用いて割球の検出を行ってもよい。   FIG. 15A shows a cell portion cut out from the enlarged specimen image for easy understanding of the present technique. Note that the feature amount calculation processing unit 153 may perform image processing of the enlarged specimen image as it is, or may perform image processing by cutting out only a cell portion of the enlarged specimen image. As described above, the pixel value of the cell portion in the microwell 105 varies, and an edge can be detected by a known method, so that an image of the cell portion can be cut out. First, an edge corresponding to the outline of the blastomere is detected from the enlarged specimen image. For edge detection, a known method such as a Sobel filter, a Laplacian filter, or a Canny filter can be used. Note that the above-described contour line extraction process when recognizing the first identifier 101 may be used, or a process of estimating and interpolating a portion where the contour line is interrupted may be additionally performed. After detecting the edge, a blast ball detection process is performed. As an example of the blast ball detection process, there is a method of detecting a circle using Hough transform. Alternatively, the blastomere may be detected using a known method such as ellipse fitting.

図15(b)は、割球の検出処理によって検出された部分を示す。よりわかりやすく説明するために、割球として検出された部分を太線として拡大検体画像に重なる形で示す。図15(b)に示すように、検出された各割球には、区別するために例えば、一時的に番号やIDなどが付される。ここでは、割球1〜4が検出されている。なお、ここで検出された割球の数を成育情報データベース144の第2の特徴量を示す情報1007として登録することができる。   FIG. 15B shows a portion detected by the blastomere detection process. For easier understanding, the portion detected as a blastomer is shown as a thick line in a form overlapping the enlarged specimen image. As shown in FIG. 15B, for example, a number or ID is temporarily attached to each detected blast ball in order to distinguish them. Here, blastomeres 1 to 4 are detected. Note that the number of blasts detected here can be registered as information 1007 indicating the second feature amount in the growth information database 144.

次に、割球の均一性の指標となる特徴量を算出する。ここでは、円形度と直径について説明する。ここで、「円形度」は、円らしさを表す値であり、以下の式で定義することができる。
円形度=4πS÷L
Sは、面積(画素数)であり、Lは周囲長である。この円形度は、値が1となる時、もっとも円に近いことを表す。図15(b)の例では、各割球のエッジで囲まれる画素数をSとして使用し、各割球のエッジの周囲長をLとして使用することで円形度を算出することができる。「直径」は、割球がほぼ円である場合は直径であり、楕円である場合は最大径であり、ひょうたん形など他の形の場合は重心を通る最大長さである。
Next, a feature amount that is an index of uniformity of the blastomere is calculated. Here, the circularity and the diameter will be described. Here, the “circularity” is a value representing the circularity and can be defined by the following equation.
Circularity = 4πS ÷ L 2
S is the area (number of pixels) and L is the perimeter. This circularity indicates that when the value is 1, it is closest to a circle. In the example of FIG. 15B, the circularity can be calculated by using the number of pixels surrounded by the edge of each blast ball as S and using the peripheral length of the edge of each blast ball as L. “Diameter” is the diameter when the blastomer is approximately a circle, the maximum diameter when it is an ellipse, and the maximum length that passes through the center of gravity in other shapes such as a gourd.

図15(c)は、各割球について円形度と直径を算出した例を示す。このように割球ごとに特徴量を算出して、これらの全ての特徴量を成育情報として登録してもよいが、これらの複数の特徴量から、成育段階を評価するための所定のスコアを算出してもよい。ここでは、均一性(均一度)のスコアについて説明する。   FIG. 15C shows an example in which the circularity and diameter are calculated for each blastomere. In this way, the feature amount may be calculated for each blast ball, and all these feature amounts may be registered as the growth information. From these plurality of feature amounts, a predetermined score for evaluating the growth stage is obtained. It may be calculated. Here, the uniformity (uniformity) score will be described.

均一性を示すスコアを一例として以下のように定義する。
均一性=(大きさ揃い度)+(円形度からのずれ度)
ここで、「大きさ揃い度」は、割球の直径の大きさのばらつきを示す値であり、直径の大きさが揃っているほど値は0に近くなり、ばらつきがあるほど値は大きくなる。例えば、以下の式で定義することができる。
大きさ揃い度=変動係数=標準偏差÷平均値
図15(c)の例では、大きさ揃い度は0.365となる。
As an example, a score indicating uniformity is defined as follows.
Uniformity = (size uniformity) + (deviation from circularity)
Here, the “size matching degree” is a value indicating the variation in the diameter of the blastomere, and the value becomes closer to 0 as the diameters are aligned, and the value increases as there is a variation. . For example, it can be defined by the following formula.
Size equality = variation coefficient = standard deviation ÷ average value In the example of FIG. 15C, the size uniformity is 0.365.

「円形度からのずれ度」は、全ての割球に対して円形度からのずれを考慮した値であり、割球のそれぞれが円に近ければ値は0に近くなり、円からずれるほど値は大きくなる。例えば、以下の式で定義することができる。
円形度からのずれ度=1−円形度の平均値
図15(c)の例では、円形度からのずれ度は、0.25となる。最終的に、均一性は、大きさ揃い度(0.365)と円形度からのずれ度(0.25)の和から「7.9」となる。このように複数の特徴量から算出されたスコアを成育情報データベース144に登録してもよい。ここで説明したスコアの算出方法は一例であり、他の計算方法が用いられてもよい。例えば、重要な特徴量については重み付けなどをしてもよい。また、スコアを計算する際に、ここで説明した以外の特徴量を用いてもよい。
The “degree of deviation from circularity” is a value that considers deviation from the degree of circularity for all blastomeres. The value is close to 0 if each of the spheres is close to a circle, and the value is such that the deviation from the circle. Will grow. For example, it can be defined by the following formula.
Degree of deviation from circularity = 1-average value of circularity In the example of FIG. 15C, the degree of deviation from circularity is 0.25. Finally, the uniformity is “7.9” from the sum of the degree of size uniformity (0.365) and the degree of deviation from the circularity (0.25). In this way, scores calculated from a plurality of feature amounts may be registered in the growth information database 144. The score calculation method described here is an example, and other calculation methods may be used. For example, an important feature amount may be weighted. Moreover, when calculating a score, you may use the feature-value other than having demonstrated here.

次に、フラグメンテーションの割合を算出する処理を説明する。図16は、拡大検体画像からフラグメンテーションの割合を算出する例を示す。図16では、拡大検体画像を簡略的なイラストで示す。まず、拡大検体画像から胚領域を抽出する。図15での処理と同様に、胚領域の抽出には、エッジ検出を用いることができる。エッジ検出としては、Sobelフィルタ、Laplacianフィルタ、Cannyフィルタなどの公知の手法を用いることができる。なお、上述した第1識別子101を認識する際の輪郭線抽出処理などを用いてもよいし、輪郭線の途切れた部分を推定して補間する処理なども追加で行ってもよい。エッジ検出後に、胚領域の検出処理を行う。胚領域の検出処理としては、一例としてハフ変換を用いて円形を検出する方法がある。また、楕円フィッティングなどの公知の手法を用いてもよい。図16(b)は、胚領域の検出処理によって検出された部分を示す。よりわかりやすく説明するために、胚領域として検出された部分を点線として拡大検体画像に重なる形で示す。   Next, a process for calculating the fragmentation ratio will be described. FIG. 16 shows an example of calculating the fragmentation ratio from the enlarged specimen image. In FIG. 16, the enlarged specimen image is shown by a simple illustration. First, an embryo area is extracted from the enlarged specimen image. Similar to the processing in FIG. 15, edge detection can be used to extract an embryo region. For edge detection, a known method such as a Sobel filter, a Laplacian filter, or a Canny filter can be used. Note that the above-described contour line extraction process when recognizing the first identifier 101 may be used, or a process of estimating and interpolating a portion where the contour line is interrupted may be additionally performed. After the edge detection, an embryo region detection process is performed. As an example of detection processing of an embryo region, there is a method of detecting a circle using Hough transform. Moreover, you may use well-known methods, such as ellipse fitting. FIG. 16B shows a portion detected by the embryo region detection process. For easier understanding, a portion detected as an embryo region is shown as a dotted line in a form overlapping the enlarged specimen image.

次に、フラグメンテーションの領域を抽出する。フラグメンテーションとは、胚の中にある割球とは異なる細胞破片(割球よりもサイズが小さい細胞くず)である。図16(a)の画像に示すように、フラグメンテーションの領域は、細胞破片が集まっている領域であるため、領域分割の手法を用いてフラグメンテーションの領域を抽出する。領域分割の手法としては、WaterShed、Split and Merge、Mean Shift、Grabcutなどの公知の手法を用いることができる。図16(c)は、フラグメンテーションの領域を抽出した例を示す。最終的に、胚領域として検出された部分に対するフラグメンテーションの領域の割合を算出する。この割合は、各部分に対応する画素数から算出することができる。図16(c)の例では、フラグメンテーションの割合は42%である。このように算出された特徴量を成育情報データベース144に登録してもよい。   Next, a fragmentation region is extracted. Fragmentation is cell debris (cell waste smaller in size than the blastomere) that is different from the blastomere in the embryo. As shown in the image of FIG. 16A, since the fragmentation region is a region where cell debris is gathered, the fragmentation region is extracted using a region division method. As a method of area division, known methods such as WaterShed, Split and Merge, Mean Shift, and Grabcut can be used. FIG. 16C shows an example in which a fragmentation region is extracted. Finally, the ratio of the fragmentation area to the portion detected as the embryo area is calculated. This ratio can be calculated from the number of pixels corresponding to each portion. In the example of FIG. 16C, the fragmentation ratio is 42%. The feature amount calculated in this way may be registered in the growth information database 144.

次に、培養開始後、4〜5日目の時期に行われる形態的評価について説明する。受精4〜5日後の胚盤胞のグレードを評価する方法があり、Gardnerの分類が知られている。胚盤胞とは、卵割腔の形成後から着床前の胚形成初期に形成される構造のことである。胚盤胞は、内部細胞塊と栄養外胚葉とから構成される。内部細胞塊は、胚盤胞の内側に形成される細胞集団のことであり、将来胎児を形成することになる細胞集団である。栄養外胚葉は、内部細胞塊は異なる性質を持つ細胞集団であり、将来胎盤の一部を形成することになる細胞集団である。   Next, morphological evaluation performed at the time of the 4th to 5th days after the start of culture will be described. There is a method for evaluating the blastocyst grade 4 to 5 days after fertilization, and the Gardner classification is known. A blastocyst is a structure formed in the early stage of embryogenesis after formation of the cleavage space and before implantation. A blastocyst is composed of an inner cell mass and trophectoderm. The inner cell mass is a cell population formed inside a blastocyst and a cell population that will form a fetus in the future. The trophectoderm is a cell population in which the inner cell mass has different properties and will form part of the placenta in the future.

Gardnerの分類では、胚盤胞の発育ステージを6段階、内部細胞塊と栄養外胚葉をそれぞれ3段階で評価し、それぞれの組み合わせで評価を行っている。一例として、図17は、ある段階の胚盤胞を示し、内部細胞塊と栄養外胚葉を簡略的に示す。図18は、内部細胞塊と栄養外胚葉のそれぞれの評価の例である。例えば、内部細胞塊の大きさや栄養芽細胞の均一性などが指標となる。   According to Gardner's classification, the blastocyst development stage is evaluated in 6 stages, the inner cell mass and the trophectoderm are evaluated in 3 stages, and each combination is evaluated. As an example, FIG. 17 shows a stage of a blastocyst, and briefly shows the inner cell mass and trophectoderm. FIG. 18 is an example of evaluation of each of the inner cell mass and the trophectoderm. For example, the size of the inner cell mass and the homogeneity of trophoblasts are used as indicators.

まず、内部細胞塊の評価について説明する。内部細胞塊の評価としては、内部細胞塊の大きさ、内部細胞塊の細胞の均一性、内部細胞塊の細胞同士が密に接するか、内部細胞塊の細胞数が多いか、などがある。特徴量算出処理部153は、以下に示すやり方で、拡大検体画像の画像情報から内部細胞塊の各種特徴量を算出する。図17では、内部細胞塊の領域が輪郭によって明確に示されているが、実際には、内部細胞塊は拡大検体画像において胚盤胞の内側でぼんやりと映る。したがって、一例として、胚盤胞を細かく(画素単位、あるいは、数画素単位で)区切り、区切られた部分ごとに内部細胞塊のエリアであるかを判定する。内部細胞塊のエリアは、画素値の情報、粒状度(画素値のばらつき)、空間周波数、あるいは、これらの情報の組み合わせなどで定義することができる。   First, the evaluation of the inner cell mass will be described. The evaluation of the inner cell mass includes the size of the inner cell mass, the uniformity of the cells of the inner cell mass, whether the cells of the inner cell mass are in close contact with each other, or whether the number of cells in the inner cell mass is large. The feature amount calculation processing unit 153 calculates various feature amounts of the internal cell mass from the image information of the enlarged specimen image in the following manner. In FIG. 17, the region of the inner cell mass is clearly indicated by the outline, but actually, the inner cell mass is blurred in the enlarged specimen image inside the blastocyst. Therefore, as an example, the blastocyst is finely divided (in units of pixels or in units of several pixels), and it is determined whether each area is an area of an inner cell mass. The area of the inner cell mass can be defined by pixel value information, granularity (variation of pixel values), spatial frequency, or a combination of these information.

内部細胞塊の大きさは、検出されたエリア内の最大長さ(エリア内の重心を通る最大長さ)やエリアの面積によって判定される。内部細胞塊の細胞の均一性は、検出されたエリア内の粒状度(画素値のばらつき)によって判定される。また、上述した割球の検出処理と同様に、内部細胞塊のエリア内のエッジを検出して内部細胞塊の細胞数を算出してもよい。さらに、エリア内の内部細胞塊の細胞間の距離(各細胞の重心間の距離)によって内部細胞塊の細胞同士が密に接するかを判定してもよい。   The size of the inner cell mass is determined by the maximum length in the detected area (the maximum length passing through the center of gravity in the area) and the area of the area. The uniformity of the cells of the inner cell mass is determined by the granularity (pixel value variation) in the detected area. Similarly to the blastomere detection process described above, the number of cells in the inner cell mass may be calculated by detecting an edge in the area of the inner cell mass. Furthermore, it may be determined whether the cells of the inner cell mass are in close contact with each other based on the distance between the cells of the inner cell mass in the area (the distance between the center of gravity of each cell).

栄養外胚葉の評価としては、栄養外胚葉内の細胞数、栄養外胚葉内の均一性、などがある。特徴量算出処理部153は、以下に示すやり方で、拡大検体画像の画像情報から栄養外胚葉の各種特徴量を算出する。まず、栄養外胚葉が含まれる領域として、上述した内部細胞塊のエリア以外の領域を抽出する。その抽出されたエリア内で、上述と同様に、エッジ検出処理、細胞検出処理(ハフ変換、楕円フィッティング)を実行し、栄養外胚葉内の細胞数を算出する。栄養外胚葉内の均一性は、上記処理で検出された各細胞の粒状度のばらつきなどによって判定することができる。別の方法として、上記処理で検出された細胞のうち所定の直径以下の細胞数をカウントすることで、栄養外胚葉内の均一性を判定してもよい。   The evaluation of the trophectoderm includes the number of cells in the trophectoderm and the uniformity in the trophectoderm. The feature amount calculation processing unit 153 calculates various feature amounts of the nutrient ectoderm from the image information of the enlarged specimen image in the following manner. First, a region other than the area of the inner cell mass described above is extracted as a region including the nutrient ectoderm. In the extracted area, edge detection processing and cell detection processing (Hough transform, elliptical fitting) are executed in the same manner as described above, and the number of cells in the nutrient ectoderm is calculated. The uniformity within the nutrient ectoderm can be determined by the variation in granularity of each cell detected by the above-described treatment. As another method, the homogeneity in the trophectoderm may be determined by counting the number of cells having a predetermined diameter or less among the cells detected by the above treatment.

以上では、受精2〜3日後、及び4〜5日後に行われる形態的評価について説明したが、受精初期(約1日後)などにおいて形態的評価を行ってもよい。例えば、初期の評価方法として、前核期胚の形態的評価を用いてもよい。前核期胚とは、媒精後、約十数時間程度経過した胚である。卵子の中に精子が入り込むと、卵子由来の前核と、精子由来の前核が寄り添うように並ぶ。図19は、2つの前核及び前核内の核小体の形態を示す。図19(a)〜(c)に示すように、前核の大きさ、2つの前核間の距離や、前核内の核小体の配列などに違いがある。不妊治療の現場において、前核の大きさや配列、さらに、前核内の核小体の大きさや配列、対称性などでその後の胚発生に差が見られることが知られている。   Although the morphological evaluation performed 2-3 days after fertilization and 4-5 days after fertilization was described above, morphological evaluation may be performed in the early stage of fertilization (after about 1 day). For example, morphological evaluation of pronuclear embryos may be used as an initial evaluation method. The pronuclear stage embryo is an embryo that has passed about ten or more hours after the spermatozoon. When the sperm enters the egg, the pronucleus derived from the ovum and the pronucleus derived from the sperm line up side by side. FIG. 19 shows the morphology of the two pronuclei and the nucleolus within the pronucleus. As shown in FIGS. 19A to 19C, there are differences in the size of the pronucleus, the distance between the two pronuclei, the arrangement of nucleoli in the pronucleus, and the like. In fertility treatment, it is known that there are differences in subsequent embryogenesis in terms of the size and arrangement of the pronucleus, and the size, arrangement, and symmetry of the nucleolus in the pronucleus.

特徴量算出処理部153は、以下に示すやり方で、拡大検体画像の画像情報から前核期胚の各種特徴量を算出してもよい。上述と同様に、エッジ検出処理、細胞検出処理(ハフ変換、楕円フィッティング)を実行し、所定の直径の範囲の細胞を前核として判定する。そして、前核と判定された部分に対して、前核の大きさ(直径や面積)、前核の明度(輝度)、2つの前核間の大きさの差(直径や面積の差)、2つの前核間の距離(重心間の距離)などを算出する。   The feature amount calculation processing unit 153 may calculate various feature amounts of the pronuclear stage embryo from the image information of the enlarged specimen image in the following manner. Similarly to the above, edge detection processing and cell detection processing (Hough transform, elliptical fitting) are executed, and cells within a predetermined diameter range are determined as pronuclei. And for the part determined to be the pronucleus, the size of the pronucleus (diameter and area), the brightness of the pronucleus (brightness), the difference in size between the two pronuclei (diameter and area difference), The distance between the two anterior nuclei (the distance between the centers of gravity) is calculated.

また、同様のやり方で、前核と判定されたエリアに対して、核小体の検出処理を実行してもよい。細胞検出処理(ハフ変換、楕円フィッティング)を実行し、所定の直径の範囲(すなわち、所定のしきい値より小さい直径)の細胞を核小体として判定する。そして、核小体の大きさ(直径や面積)、核小体の数、核小体間の距離などを算出する。このように算出された特徴量を成育情報データベース144に登録してもよい。   Further, in the same manner, the nucleolus detection process may be executed for the area determined to be the anterior nucleus. Cell detection processing (Hough transform, ellipse fitting) is executed, and cells in a predetermined diameter range (that is, a diameter smaller than a predetermined threshold) are determined as nucleolus. Then, the size (diameter and area) of the nucleolus, the number of nucleolus, the distance between the nucleolus, and the like are calculated. The feature amount calculated in this way may be registered in the growth information database 144.

以上、特徴量算出処理部153によって算出される特徴量を説明したが、上述したものに限定されない。上述した実施例では、Veek、Gardner、前核期胚の評価を説明したが、これらの一部の要素を実施してもよいし、これらに類似する他の分類が用いられてもよい。また、細胞の特徴量としては、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度(明度や輝度)、細胞の均一性(大きさのずれや画素値のばらつきなど)、全体に対する所定の細胞が占める割合(フラグメンテーションの割合など)、細胞の配列(細胞間の距離や複数の細胞の位置関係)、これらの組み合わせなどが挙げられる。   The feature amount calculated by the feature amount calculation processing unit 153 has been described above, but is not limited to the above. In the examples described above, evaluation of Veek, Gardner, and pronuclear embryos has been described, but some of these elements may be implemented, or other classifications similar to these may be used. In addition, cell features include the number of cells, cell shape, cell diameter, maximum length through the center of gravity of the cell area, circularity, cell aspect ratio, cell perimeter, cell area, cell Density (brightness and brightness), cell uniformity (size shift, pixel value variation, etc.), percentage of a given cell to the whole (fragmentation percentage, etc.), cell array (distance between cells and multiple And the combination of these).

ここで、「細胞の数」とは、所定の領域内に含まれる細胞の数を意味する。所定の領域とは、1つの細胞の領域でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域でもよい。例として、1つの受精卵内に含まれる割球の数や、内部細胞塊内に含まれる細胞の数である。また、前核期胚の場合では、「細胞の数」は、受精卵内に含まれる2つの前核のそれぞれの中の核小体の数でもよいし、2つの前核内の全体の核小体の数でもよい。「細胞の形状」とは、少なくとも1つの細胞の領域の輪郭線の形状を意味し、1つの細胞の輪郭線の形状でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の輪郭線の形状でもよい。また、「細胞の直径」とは、少なくとも1つの細胞の領域の直径を意味し、細胞の形状が円形の場合に用いられる。「細胞の直径」は、1つの細胞の領域の直径でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の直径でもよい。また、「細胞の領域の重心を通る最大長さ」とは、少なくとも1つの細胞の領域の重心を通る最大長さを意味し、例えば、細胞の形状が円形以外の場合に用いられる。「細胞の領域の重心を通る最大長さ」としては、1つの細胞の領域の重心を通る最大長さでもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の重心を通る最大長さでもよい。また、「円形度」は、上述した円形度を意味する。「細胞のアスペクト比」とは、少なくとも1つの細胞の領域の長径(あるいは長辺)と短径(あるいは短辺)との比率を意味し、1つの細胞の長径と短径との比率でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の長径と短径との比率でもよい。また、「細胞の周囲長」とは、少なくとも1つの細胞の領域の輪郭線の周囲長を意味し、ある1つの細胞の輪郭線の周囲長でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の周囲長でもよい。また、「細胞の面積」とは、少なくとも1つの細胞の領域の輪郭線で囲まれる面積を意味し、ある1つの細胞の面積でもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の面積でもよい。「細胞の濃度」とは、少なくとも1つの細胞内の明度や輝度などを意味し、ある1つの細胞の明度や輝度などでもよいし、内部細胞塊などの複数の細胞集団により得られる領域の明度や輝度でもよい。なお、複数の画素が含まれる場合には、「細胞の濃度」として、複数の画素から得られる所定の値(平均値、最大値、最小値など)を用いてもよい。「細胞の均一性」とは、複数の細胞の間での細胞の大きさ(直径や面積など)のずれや画素値のばらつきを意味する。また、「全体に対する所定の細胞が占める割合」とは、ある領域全体に対する少なくとも1つの細胞が占める割合を意味する。例えば、胚領域全体に対するフラグメンテーション(複数の細胞くず)の割合である。また、「細胞の配列」は、複数の細胞の配列を意味し、2つの細胞間の距離や複数の細胞の位置関係などが含まれる。また、「細胞の配列」としては、1つの特定の領域内に含まれる複数の細胞の配列(例えば、内部細胞塊内の複数の細胞間の距離や位置関係)や、複数の特定の領域に含まれる複数の細胞の配列(例えば、2つの前核内のそれぞれにおける核小体間の距離や位置関係、2つの前核内の核小体の配列の対称性)なども包含される。   Here, the “number of cells” means the number of cells included in a predetermined region. The predetermined area may be an area of one cell or an area obtained by a plurality of cell populations such as an inner cell mass. Examples include the number of blastomeres contained in one fertilized egg and the number of cells contained in the inner cell mass. In the case of the pronuclear stage embryo, the “number of cells” may be the number of nucleolus in each of the two pronuclei contained in the fertilized egg, or the entire nucleus in the two pronuclei. It may be the number of small bodies. The “cell shape” means the shape of the contour line of at least one cell region, and may be the shape of one cell contour line, or the contour of a region obtained by a plurality of cell populations such as internal cell masses. It may be a line shape. The “cell diameter” means the diameter of at least one cell region, and is used when the shape of the cell is circular. The “cell diameter” may be the diameter of one cell region or the diameter of a region obtained by a plurality of cell populations such as an inner cell mass. The “maximum length that passes through the center of gravity of the cell region” means the maximum length that passes through the center of gravity of at least one cell region, and is used, for example, when the shape of the cell is other than a circle. The “maximum length that passes through the center of gravity of the cell region” may be the maximum length that passes through the center of gravity of one cell region, or the maximum length that passes through the center of gravity of a region obtained by a plurality of cell populations such as inner cell masses. It's okay. “Circularity” means the circularity described above. The “cell aspect ratio” means the ratio of the major axis (or long side) to the minor axis (or short side) of at least one cell region, and may be the ratio of the major axis to the minor axis of one cell. However, the ratio of the major axis to the minor axis of a region obtained by a plurality of cell populations such as an inner cell mass may be used. The “perimeter of the cell” means the perimeter of the outline of at least one cell region, and may be the perimeter of the outline of a single cell, or a plurality of cell populations such as an inner cell mass. The perimeter of the region obtained by The “cell area” means an area surrounded by an outline of at least one cell region, and may be the area of one cell or a region obtained by a plurality of cell populations such as an inner cell mass. May be the area. The “cell concentration” means the brightness or brightness of at least one cell, and may be the brightness or brightness of a single cell, or the brightness of a region obtained by a plurality of cell populations such as an inner cell mass. Or brightness. When a plurality of pixels are included, a predetermined value (average value, maximum value, minimum value, etc.) obtained from the plurality of pixels may be used as the “cell density”. “Cell uniformity” means a shift in cell size (diameter, area, etc.) and a variation in pixel values among a plurality of cells. In addition, “a ratio of a predetermined cell to the whole” means a ratio of at least one cell to an entire region. For example, it is the ratio of fragmentation (multiple cell debris) to the entire embryo area. The “cell arrangement” means an arrangement of a plurality of cells, and includes a distance between two cells and a positional relationship between the plurality of cells. In addition, the “cell arrangement” includes an arrangement of a plurality of cells included in one specific region (for example, a distance or positional relationship between a plurality of cells in the inner cell mass), a plurality of specific regions, and the like. The arrangement of a plurality of cells included (for example, the distance and positional relationship between nucleoli in each of the two pronuclei, and the symmetry of the arrangement of nucleoli in the two pronuclei) are also included.

また、特徴量算出処理部153は、上述した特徴量に基づいて、受精卵の成育段階や良否を判定してもよい。特徴量算出処理部153は、判定プロファイルテーブル145の条件1103を参照し、上述した特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、これにより、条件を満たすグレード1102を出力してもよい。ここで出力されるグレード1102の情報を成育情報データベース144に登録してもよい。   Further, the feature amount calculation processing unit 153 may determine the growth stage and pass / fail of the fertilized egg based on the feature amount described above. The feature amount calculation processing unit 153 may refer to the condition 1103 of the determination profile table 145 to determine whether the above-described feature amount satisfies a predetermined condition, and thereby output a grade 1102 that satisfies the condition. The grade 1102 information output here may be registered in the growth information database 144.

さらに、特徴量算出処理部153は、培養開始日(基準時間)からの経過時間に基づいて、受精卵の成育段階を判定するためのプロファイルを切替えてもよい。図20は、培養開始日からの経過時間に応じて適用するプロファイルを説明する図である。図20に示すように、1日目には、上述した前核期胚の評価を用い、2〜3日目には、Veekの評価を用い、4〜5日目にはGardnerの評価を用いるようにしてもよい。判定プロファイルテーブル145には、適用時期(基準時間からの経過時間)1101の情報も格納されているため、特徴量算出処理部153は、基準時間(例えば、施術日時)と拡大検体画像の取得時間とから経過時間を算出し、判定プロファイルテーブル145を参照することにより、経過時間に応じたプロファイルを適用することができる。なお、ここでは、基準時間からの経過時間で、プロファイルを切替えることを説明したが、この手法に限定されない。特徴量算出処理部153は、検体拡大画像内の細胞の特徴量を算出した後に、特定の特徴量の値に基づいてプロファイルを切替えてもよい。この場合、判定プロファイルテーブル145に、特定の特徴量の条件を表す項目を追加すればよい。また、特徴量算出処理部153は、成育段階のグレードに基づいてプロファイルを切替えるようにしてもよい。例えば、前回の画像取得時にVeekのある特定の段階まで来ていた場合、今回はGardnerの評価用のプロファイルに切替えるというやり方でもよい。これは、成育情報データベース144にグレードの情報を保持することにより可能となる。   Furthermore, the feature amount calculation processing unit 153 may switch the profile for determining the growth stage of the fertilized egg based on the elapsed time from the culture start date (reference time). FIG. 20 is a diagram for explaining a profile to be applied according to the elapsed time from the culture start date. As shown in FIG. 20, on the first day, the pronuclear embryo evaluation described above is used, on the second to third days, the Veek evaluation is used, and on the fourth to fifth days, the Gardner evaluation is used. You may do it. Since the determination profile table 145 also stores information on the application time (elapsed time from the reference time) 1101, the feature amount calculation processing unit 153 determines the reference time (for example, treatment date and time) and the acquisition time of the enlarged specimen image. By calculating the elapsed time from the above and referring to the determination profile table 145, a profile corresponding to the elapsed time can be applied. Here, the description has been given of switching the profile with the elapsed time from the reference time, but the present invention is not limited to this method. The feature amount calculation processing unit 153 may switch the profile based on the value of the specific feature amount after calculating the feature amount of the cell in the enlarged specimen image. In this case, an item representing a specific feature amount condition may be added to the determination profile table 145. Further, the feature amount calculation processing unit 153 may switch the profile based on the grade of the growth stage. For example, when a certain level of Veek has been reached at the time of the previous image acquisition, a method of switching to a Gardner evaluation profile may be used this time. This is made possible by holding grade information in the growth information database 144.

データベース作成処理部154は、第1識別子認識処理部151から出力されたウェルIDと、第2識別子認識処理部152から出力された細胞培養容器IDと、拡大検体画像の画像情報とを関連付けて成育情報データベース144に格納する。さらに、データベース作成処理部154は、特徴量算出処理部153によって判定された受精卵の有無の情報や、特徴量算出処理部153によって算出された各種特徴量の情報、拡大検体画像の取得時刻の情報を、細胞培養容器ID及びウェルIDと関連付けて成育情報データベース144に格納する。   The database creation processing unit 154 grows the well ID output from the first identifier recognition processing unit 151, the cell culture container ID output from the second identifier recognition processing unit 152, and the image information of the enlarged specimen image in association with each other. Store in the information database 144. Furthermore, the database creation processing unit 154 includes information on the presence / absence of a fertilized egg determined by the feature amount calculation processing unit 153, information on various feature amounts calculated by the feature amount calculation processing unit 153, and the acquisition time of the enlarged specimen image. Information is stored in the growth information database 144 in association with the cell culture container ID and the well ID.

次に、成育情報管理装置130における処理の流れについて説明する。図21は、成育情報管理システム1における処理の流れを説明するフローチャートである。   Next, the flow of processing in the growth information management apparatus 130 will be described. FIG. 21 is a flowchart for explaining the flow of processing in the growth information management system 1.

まず、所定の情報端末で成育情報管理プログラムを起動する(2101)。次に、第2識別子読取装置120によって、細胞培養容器100の第2識別子102を読み取る(2102)。次に、第2識別子認識処理部152が、読み取った第2識別子102の情報を用いて、第2識別子対応テーブル143を参照する。そして、第2識別子認識処理部152は、第2識別子102に対応する細胞培養容器IDを出力し、細胞培養容器IDの情報を一旦記憶装置等に記録する(2103)。次に、第2識別子認識処理部152が、第2識別子対応テーブル143の容器タイプ903の情報から、細胞培養容器ごとの第1識別子101のアライメントタイプを判定する(2104)。この第1識別子情報を第1識別子認識処理部151に出力し、これにより、以降の処理で、容器タイプ903に対応する第1識別子対応テーブルが選択されることになる。   First, a growth information management program is activated on a predetermined information terminal (2101). Next, the second identifier 102 of the cell culture container 100 is read by the second identifier reader 120 (2102). Next, the second identifier recognition processing unit 152 refers to the second identifier correspondence table 143 using the read information of the second identifier 102. Then, the second identifier recognition processing unit 152 outputs the cell culture container ID corresponding to the second identifier 102, and temporarily records information on the cell culture container ID in a storage device or the like (2103). Next, the 2nd identifier recognition process part 152 determines the alignment type of the 1st identifier 101 for every cell culture container from the information of the container type 903 of the 2nd identifier corresponding | compatible table 143 (2104). This first identifier information is output to the first identifier recognition processing unit 151, whereby the first identifier correspondence table corresponding to the container type 903 is selected in the subsequent processing.

次に、操作者は、入力部132を用いて画像取得装置110を操作し、マイクロウェル105及び第1識別子101がフレームに含まれるように焦点調整する(2105)。次に、画像取得装置110を操作し、マイクロウェル105及び第1識別子101を含む拡大検体画像を取得する(2106)。次に、第1識別子認識処理部151は、拡大検体画像内にマイクロウェル105と第1識別子101があるかを判定する(2107)。これは、拡大検体画像から輪郭線抽出画像を作成した後に、マイクロウェル105の輪郭線及び第1識別子101の輪郭線が検出されるかで判定することができる。ここで、拡大検体画像内にマイクロウェル105と第1識別子101が無い場合、その旨を出力部133において警告し(2108)、ステップ2105に戻る。   Next, the operator operates the image acquisition apparatus 110 using the input unit 132 to adjust the focus so that the microwell 105 and the first identifier 101 are included in the frame (2105). Next, the image acquisition apparatus 110 is operated to acquire an enlarged specimen image including the microwell 105 and the first identifier 101 (2106). Next, the first identifier recognition processing unit 151 determines whether the microwell 105 and the first identifier 101 are present in the enlarged specimen image (2107). This can be determined by detecting the contour line of the microwell 105 and the contour line of the first identifier 101 after the contour line extraction image is created from the enlarged specimen image. Here, if the microwell 105 and the first identifier 101 are not present in the enlarged specimen image, the output unit 133 warns that effect (2108), and returns to step 2105.

次に、拡大検体画像を取得した際の時刻情報を取得する(2109)。次に、第1識別子認識処理部151は、拡大検体画像内の第1識別子101を認識し、第1識別子対応テーブルを参照することにより、対応するウェルIDを出力する(2110)。次に、第1識別子認識処理部151は、細胞培養容器ID及びウェルIDを出力部133に表示し、操作者に対してこれらの情報が正しいかを問い合わせる(2111)。間違っている場合は、ステップ2102に戻る。   Next, time information when the enlarged specimen image is acquired is acquired (2109). Next, the first identifier recognition processing unit 151 recognizes the first identifier 101 in the enlarged specimen image, and outputs the corresponding well ID by referring to the first identifier correspondence table (2110). Next, the first identifier recognition processing unit 151 displays the cell culture container ID and the well ID on the output unit 133 and inquires of the operator whether these pieces of information are correct (2111). If it is wrong, the process returns to Step 2102.

次に、特徴量算出処理部153は、拡大検体画像から細胞の特徴量を算出する(2112)。ここでの処理の流れは後述する。その後、データベース作成処理部154は、第1識別子認識処理部151から出力されたウェルIDと、第2識別子認識処理部152から出力された細胞培養容器IDと、拡大検体画像の画像情報とを関連付けて成育情報データベース144に登録する(2113)。さらに、データベース作成処理部154は、特徴量算出処理部153によって判定された受精卵の有無の情報や、各種特徴量の情報、拡大検体画像の取得時刻の情報を、細胞培養容器ID及びウェルIDと関連付けて成育情報データベース144に登録する(2114)。   Next, the feature amount calculation processing unit 153 calculates the feature amount of the cell from the enlarged specimen image (2112). The processing flow here will be described later. Thereafter, the database creation processing unit 154 associates the well ID output from the first identifier recognition processing unit 151, the cell culture container ID output from the second identifier recognition processing unit 152, and the image information of the enlarged specimen image. Registered in the growth information database 144 (2113). Further, the database creation processing unit 154 displays information on the presence / absence of a fertilized egg determined by the feature amount calculation processing unit 153, information on various feature amounts, and information on the acquisition time of the enlarged specimen image, the cell culture container ID and the well ID. And is registered in the growth information database 144 (2114).

図22は、図21のステップ2112の具体的な処理の流れを説明するフローチャートである。以下の処理の主体は、特徴量算出処理部153である。まず、拡大検体画像から受精卵の有無を判定する(2201)。次に、判定プロファイルテーブル145を参照することにより、使用するプロファイルを選択する(2202)。例えば、施術日時と拡大検体画像の取得時間とから経過時間を算出し、判定プロファイルテーブル145の適用時期1101を参照することにより、経過時間に応じたプロファイルを選択することができる。   FIG. 22 is a flowchart for explaining a specific processing flow of step 2112 in FIG. The subject of the following processing is the feature amount calculation processing unit 153. First, the presence or absence of a fertilized egg is determined from the enlarged specimen image (2201). Next, the profile to be used is selected by referring to the determination profile table 145 (2202). For example, by calculating the elapsed time from the treatment date and time and the acquisition time of the enlarged specimen image and referring to the application time 1101 of the determination profile table 145, a profile corresponding to the elapsed time can be selected.

次に、選択したプロファイルに応じた特徴量を算出する(2203)。例えば、図11の1番目のレコードの場合、特徴量として、割球及びフラグメンテーションの特徴量が算出される。次に、算出された特徴量に基づいてスコアが計算される(2204)。最後に、判定プロファイルテーブル145を参照することにより、グレードが判定される(2205)。ここでは、ステップ2203で算出した特徴量が判定プロファイルテーブル145の条件1103を満たすか否かかが判定され、条件を満たす場合は対応するグレード1102が出力される。なお、スコアやグレードの情報は、その後、出力部133に表示されてもよいし、成育情報データベース144に登録されてもよい。   Next, a feature amount corresponding to the selected profile is calculated (2203). For example, in the case of the first record in FIG. 11, the feature amount of the blast ball and fragmentation is calculated as the feature amount. Next, a score is calculated based on the calculated feature amount (2204). Finally, the grade is determined by referring to the determination profile table 145 (2205). Here, it is determined whether or not the feature amount calculated in step 2203 satisfies the condition 1103 of the determination profile table 145. If the condition is satisfied, the corresponding grade 1102 is output. The score and grade information may then be displayed on the output unit 133 or registered in the growth information database 144.

以上のように、本実施例によれば、拡大検体画像に対して自動でウェルIDが対応づけられるため、手作業で拡大検体画像と成育情報とを対応付ける手間がなくなり、しかも、手作業による対応付けのミスの危険性が低減する。また、ウェルIDだけでなく、細胞培養容器IDも拡大検体画像と対応付けることができ、拡大検体画像に対して検体情報の全てを一意に識別することが可能となる。また、拡大検体画像に対して、特徴量だけでなく画像取得時刻の情報も対応付けられるため、受精卵の成育段階の判定に関する情報が管理し易くなる。また、従来では、拡大検体画像を見た操作者が目視で細胞の特徴量を判定し、受精卵の成育段階を判定していたが、本実施例によれば、拡大検体画像から自動的に特徴量を計算し、しかも、その特徴量に基づいて受精卵の成育段階も自動的に判定することができる。   As described above, according to the present embodiment, since the well ID is automatically associated with the enlarged specimen image, there is no need to manually associate the enlarged specimen image with the growth information. The risk of misplacement is reduced. Further, not only the well ID but also the cell culture container ID can be associated with the enlarged specimen image, and all the specimen information can be uniquely identified for the enlarged specimen image. Further, since not only the feature quantity but also the information about the image acquisition time is associated with the enlarged specimen image, it becomes easy to manage information regarding the determination of the growth stage of the fertilized egg. In addition, conventionally, an operator who has viewed an enlarged specimen image visually determines the feature amount of a cell and determines the growth stage of a fertilized egg. The feature amount is calculated, and the growth stage of the fertilized egg can be automatically determined based on the feature amount.

次に、本発明の別の実施例について説明する。図23は、成育情報データベース144の別の形態を示す図である。図10と同じ構成要素については同じ番号を付して、説明を省略する。顕微鏡等の画像取得装置110からは、画像を取得した際の深さ情報も取得することが可能である。したがって、成育情報データベース144に深さ情報(受精卵の最上端部から下方向への深さ)1009の項目を追加し、成育情報1003とともに深さ情報1009も管理してもよい。   Next, another embodiment of the present invention will be described. FIG. 23 is a diagram showing another form of the growth information database 144. The same components as those in FIG. 10 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted. From the image acquisition device 110 such as a microscope, it is also possible to acquire depth information when an image is acquired. Therefore, an item of depth information (depth from the uppermost end of the fertilized egg) 1009 may be added to the growth information database 144, and the depth information 1009 may be managed together with the growth information 1003.

深さ情報1009を管理することにより、2次元の画像情報1004だけでなく、3次元の画像情報も管理することが可能となる。例えば、ある細胞に対して複数の深さで画像情報1004を取得する(例えば、図23の第1〜第3レコード)。成育情報管理システム1は、これらの複数の深さに対応する複数の画像を積層する(深さ方向に重ねる)ことにより、3次元ポリゴンのグラフィックを作成するようにしてもよい。2次元の画像から3次元ポリゴンへのモデル化は、当業者に周知の手法を用いればよい。これにより、受精卵の立体的な情報も管理することができる。また、3次元ポリゴンを参照することにより、受精卵の発育段階を立体的な表示で判定することも可能となる。この実施例の場合、3次元ポリゴンの情報を用いて、細胞の体積を算出し、細胞の体積を特徴量として成育情報データベース144に登録してもよい。ここで、「細胞の体積」とは、少なくとも1つの細胞の体積を意味する。「細胞の体積」は、受精卵全体の体積でもよいし、受精卵内のある特定の領域(少なくとも1つの細胞)の体積でもよい。また、3次元ポリゴンの情報から受精卵全体の形状を判定し、形状の情報を特徴量として成育情報データベース144に登録してもよい。   By managing the depth information 1009, not only the two-dimensional image information 1004 but also three-dimensional image information can be managed. For example, the image information 1004 is acquired at a plurality of depths for a certain cell (for example, the first to third records in FIG. 23). The growth information management system 1 may create a three-dimensional polygon graphic by laminating a plurality of images corresponding to the plurality of depths (superimposing them in the depth direction). For modeling from a two-dimensional image to a three-dimensional polygon, a method well known to those skilled in the art may be used. Thereby, the three-dimensional information of a fertilized egg can also be managed. Further, by referring to the three-dimensional polygon, it is possible to determine the development stage of the fertilized egg by a three-dimensional display. In this embodiment, the cell volume may be calculated using the information of the three-dimensional polygon, and the cell volume may be registered in the growth information database 144 as a feature amount. Here, the “cell volume” means the volume of at least one cell. The “cell volume” may be the volume of the whole fertilized egg or the volume of a specific region (at least one cell) in the fertilized egg. Further, the shape of the entire fertilized egg may be determined from the information of the three-dimensional polygon, and the shape information may be registered in the growth information database 144 as a feature amount.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、他の様々な変形例が含まれる。例えば、上述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることがあり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。   In addition, this invention is not limited to embodiment mentioned above, Other various modifications are included. For example, the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to the one having all the configurations described. In addition, a part of the configuration of an embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment may be added to the configuration of an embodiment. In addition, it is possible to add, delete, and replace other configurations for a part of the configuration of each embodiment.

例えば、上述したように、成育情報管理装置130の構成要素をネットワーク上の複数の情報処理装置に分散して構成してもよい。例えば、成育情報管理システムは、画像取得装置110に接続された端末(第1の情報処理装置)と、記憶装置などを備えるサーバ(第2の情報処理装置)とから構成されてもよい。各種テーブル及びデータベースなどは、対応する処理に応じて端末あるいはサーバに格納される。一例として、図21のステップ2101〜2111を端末で行い、ステップ2112〜2114をサーバで行ってもよい。この場合、ステップ2111において端末が、各種情報(細胞培養容器ID、ウェルID、拡大検体画像)をサーバへ送信し、サーバが、各種情報を受信し、特徴量の抽出及び記憶装置への登録処理を行えばよい。また、別の例では、ウェルIDと第1識別子101の対応付けの処理もサーバ側で行ってもよい。この場合、端末が、細胞培養容器IDの情報とともに拡大検体画像の情報をサーバに送信し、サーバがその後の処理を実行するようにすればよい。   For example, as described above, the constituent elements of the growth information management device 130 may be distributed to a plurality of information processing devices on the network. For example, the growth information management system may include a terminal (first information processing device) connected to the image acquisition device 110 and a server (second information processing device) including a storage device. Various tables, databases, and the like are stored in the terminal or server according to the corresponding processing. As an example, steps 2101 to 2111 in FIG. 21 may be performed at the terminal, and steps 2112 to 2114 may be performed at the server. In this case, in step 2111, the terminal transmits various types of information (cell culture vessel ID, well ID, enlarged specimen image) to the server, and the server receives the various types of information, extracts feature values, and registers them in the storage device. Can be done. In another example, the process of associating the well ID with the first identifier 101 may be performed on the server side. In this case, the terminal may transmit the information on the enlarged specimen image together with the information on the cell culture container ID to the server, and the server may execute subsequent processing.

上述では培養対象としてヒトの受精卵の例を説明したが、これに限定されない。培養対象となる細胞は、例えば、受精卵、卵細胞、ES細胞(胚性幹細胞)およびiPS細胞(人工多能性幹細胞)が挙げられる。卵細胞は、未受精の卵細胞をさし、未成熟卵母細胞および成熟卵母細胞が含まれる。受精卵は、受精後、卵割により2細胞期、4細胞期、8細胞期と細胞数が増えていき、桑実胚を経て、胚盤胞へと発生する。受精卵には、2細胞胚、4細胞胚および8細胞胚などの初期胚、桑実胚、胚盤胞(初期胚盤胞、拡張胚盤胞および脱出胚盤胞を含む)が含まれる。胚盤胞は、胎盤を形成する潜在能力がある外部細胞と胚を形成する潜在能力がある内部細胞塊からなる胚を意味する。ES細胞は胚盤胞の内部細胞塊から得られる未分化な多能性または全能性細胞をさす。iPS細胞は、体細胞(主に線維芽細胞)へ数種類の遺伝子(転写因子)を導入することにより、ES細胞に似た分化万能性を持たせた細胞をさす。すなわち、細胞には、受精卵や胚盤胞のように複数の細胞の集合体も包含される。   Although the example of a human fertilized egg was demonstrated as the culture | cultivation object above, it is not limited to this. Examples of cells to be cultured include fertilized eggs, egg cells, ES cells (embryonic stem cells), and iPS cells (artificial pluripotent stem cells). An egg cell refers to an unfertilized egg cell, and includes an immature oocyte and a mature oocyte. After fertilization, the fertilized egg increases in number of cells from the 2 cell stage, the 4 cell stage, and the 8 cell stage by cleavage, and develops into a blastocyst through a morula. Fertilized eggs include early embryos such as 2-cell embryos, 4-cell embryos and 8-cell embryos, morulas, blastocysts (including early blastocysts, expanded blastocysts and escaped blastocysts). A blastocyst means an embryo composed of external cells with the potential to form the placenta and internal cell masses with the potential to form embryos. ES cells refer to undifferentiated pluripotent or totipotent cells obtained from the inner cell mass of a blastocyst. An iPS cell refers to a cell having a pluripotency similar to that of an ES cell by introducing several types of genes (transcription factors) into somatic cells (mainly fibroblasts). That is, the cell includes an aggregate of a plurality of cells such as a fertilized egg and a blastocyst.

また、本発明は、好ましくは哺乳動物および鳥類の細胞、特に哺乳動物の細胞の培養に好適である。哺乳動物は、温血脊椎動物をさし、例えば、ヒトおよびサルなどの霊長類、マウス、ラットおよびウサギなどの齧歯類、イヌおよびネコなどの愛玩動物、ならびにウシ、ウマおよびブタなどの家畜が挙げられる。本発明は、ヒトの受精卵の培養の場合に特に好適である。   Also, the present invention is preferably suitable for culturing mammalian and avian cells, particularly mammalian cells. Mammals refer to warm-blooded vertebrates, eg, primates such as humans and monkeys, rodents such as mice, rats and rabbits, pets such as dogs and cats, and livestock such as cattle, horses and pigs. Is mentioned. The present invention is particularly suitable for culturing human fertilized eggs.

また、上述したように、成育情報管理装置130の各処理部は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードで実現してもよい。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体を情報処理装置に提供し、その情報処理装置(またはCPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、およびそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。   Further, as described above, each processing unit of the growth information management device 130 may be realized by a program code of software that realizes the function of the embodiment. In this case, a storage medium in which the program code is recorded is provided to the information processing apparatus, and the information processing apparatus (or CPU) reads the program code stored in the storage medium. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiment, and the program code itself and the storage medium storing the program code constitute the present invention. As a storage medium for supplying such program code, for example, a flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM Etc. are used.

また、図面における情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。   In addition, the information lines in the drawings indicate what is considered necessary for the description, and do not necessarily indicate all information lines on the product. All the components may be connected to each other.

1 :成育情報管理システム
100 :細胞培養容器
101 :第1識別子
102 :第2識別子
103 :底部
104 :側壁
105 :マイクロウェル
106 :細胞収容部
107 :第3識別子
110 :画像取得装置
120 :第2識別子読取装置
130 :検体画像管理装置
131 :記憶装置
132 :入力部
133 :出力部
141 :検体情報データベース
142 :ウェル設計情報
143 :第2識別子対応テーブル
144 :成育情報データベース
145 :判定プロファイルテーブル
151 :第1識別子認識処理部
152 :第2識別子認識処理部
153 :特徴量算出処理部
154 :データベース作成処理部
1: Growth information management system 100: Cell culture container 101: 1st identifier 102: 2nd identifier 103: Bottom part 104: Side wall 105: Microwell 106: Cell accommodating part 107: 3rd identifier 110: Image acquisition apparatus 120: 2nd Identifier reader 130: Specimen image management device 131: Storage device 132: Input unit 133: Output unit 141: Specimen information database 142: Well design information 143: Second identifier correspondence table 144: Growth information database 145: Determination profile table 151: First identifier recognition processing unit 152: Second identifier recognition processing unit 153: Feature amount calculation processing unit 154: Database creation processing unit

Claims (13)

複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器と、
前記第1識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像と、前記第1識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段と、
前記拡大検体画像内の前記第1識別子を認識する第1識別子認識手段と、
前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録手段と、
を備える成育情報管理システム。
A cell culture vessel having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each microwell;
Storage means for storing at least the correspondence between the enlarged specimen image including the pair of the first identifier and the microwell, the information on the first identifier, and the information on the feature amount of the cell in the microwell. ,
First identifier recognition means for recognizing the first identifier in the enlarged specimen image;
A feature amount calculating means for calculating a feature amount of a cell in the enlarged specimen image;
Registration means for registering at least the information on the enlarged specimen image, the information on the first identifier, and the information on the feature amount in association with each other;
A growth information management system.
前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも1つを含む、請求項1に記載の成育情報管理システム。   The feature amount includes the number of cells, cell shape, cell diameter, maximum length passing through the center of gravity of the cell area, circularity, cell aspect ratio, cell perimeter, cell area, cell concentration, cell The growth information management system according to claim 1, comprising at least one of: uniformity of a cell, a ratio of a predetermined cell to a whole cell, a cell arrangement, and a cell volume. 前記特徴量算出手段は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出する、請求項1または2に記載の成育情報管理システム。   The feature quantity calculating means calculates a plurality of feature quantities of different cells in the enlarged specimen image, and calculates a predetermined score for evaluating a growth stage based on the plurality of feature quantities. The growth information management system according to 2. 前記特徴量算出手段は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の成育情報管理システム。   The feature amount calculation means determines whether the feature amount satisfies a predetermined condition using determination information for determining the growth stage of the cell, and determines the growth stage of the cell. The growth information management system according to any one of the above. 前記特徴量算出手段は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替える、請求項4に記載の成育情報管理システム。   The feature amount calculation means switches the determination information for determining the growth stage of the cell based on the elapsed time from the start of culturing the cell, the feature amount, or the growth stage of the cell. 4. The growth information management system according to 4. 前記登録手段は、前記拡大検体画像を取得した際の深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録する、請求項1〜5のいずれか1項に記載の成育情報管理システム。   The registration means registers depth information when the enlarged specimen image is acquired in the storage means in association with the enlarged specimen image, information on the first identifier, and information on the feature amount. The growth information management system according to any one of 1 to 5. 複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器用の成育情報管理処理を、演算手段及び記憶手段を少なくとも備える情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記演算手段に、
前記第1識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像内の前記第1識別子を認識する第1識別子認識処理と、
前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出する特徴量算出処理と、
前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する登録処理と、
を実行させるためのプログラム。
A growth information management process for a cell culture container having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each microwell is executed in an information processing apparatus including at least a calculation unit and a storage unit A program for
In the calculation means,
A first identifier recognition process for recognizing the first identifier in an enlarged specimen image including the pair of the first identifier and the microwell;
A feature amount calculation process for calculating a feature amount of a cell in the enlarged specimen image;
Registration processing for registering at least the information on the enlarged specimen image, the information on the first identifier, and the information on the feature amount in association with each other;
A program for running
前記特徴量は、細胞の数、細胞の形状、細胞の直径、細胞の領域の重心を通る最大長さ、円形度、細胞のアスペクト比、細胞の周囲長、細胞の面積、細胞の濃度、細胞の均一性、細胞全体に対する所定の細胞が占める割合、細胞の配列、及び、細胞の体積の少なくとも1つを含む、請求項7に記載のプログラム。   The feature amount includes the number of cells, cell shape, cell diameter, maximum length passing through the center of gravity of the cell area, circularity, cell aspect ratio, cell perimeter, cell area, cell concentration, cell The program according to claim 7, comprising at least one of: uniformity of a cell, a ratio of a predetermined cell to a whole cell, a cell arrangement, and a cell volume. 前記特徴量算出処理は、前記拡大検体画像内の細胞の異なる複数の特徴量を算出し、前記複数の特徴量に基づいて成育段階を評価するための所定のスコアを算出することを含む、請求項7または8に記載のプログラム。   The feature quantity calculation processing includes calculating a plurality of feature quantities of different cells in the enlarged specimen image, and calculating a predetermined score for evaluating a growth stage based on the plurality of feature quantities. Item 9. The program according to item 7 or 8. 前記特徴量算出処理は、前記細胞の成育段階を判定するための判定情報を用いて前記特徴量が所定の条件を満たすかを判定し、前記細胞の成育段階を判定することを含む、請求項7〜9のいずれか1項に記載のプログラム。   The feature amount calculation process includes determining whether the feature amount satisfies a predetermined condition using determination information for determining the growth stage of the cell, and determining the growth stage of the cell. The program according to any one of 7 to 9. 前記特徴量算出処理は、前記細胞の培養開始からの経過時間、前記特徴量、又は、前記細胞の成育段階に基づいて、前記細胞の成育段階を判定するための前記判定情報を切替えることを含む、請求項10に記載のプログラム。   The feature amount calculation processing includes switching the determination information for determining the growth stage of the cell based on the elapsed time from the start of culturing the cell, the feature amount, or the growth stage of the cell. The program according to claim 10. 前記登録処理は、前記拡大検体画像を取得した際の深さ情報を、前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とに対応付けて前記記憶手段に登録することを含む、請求項7〜11のいずれか1項に記載のプログラム。   The registration process includes registering depth information at the time of acquiring the enlarged specimen image in the storage unit in association with the enlarged specimen image, information on the first identifier, and information on the feature amount. The program according to any one of claims 7 to 11. 複数のマイクロウェルと、前記マイクロウェルごとに対になって付された複数の第1識別子とを有する細胞培養容器から、前記第1識別子と前記マイクロウェルの対を含む拡大検体画像を取得する画像取得手段を備える第1の情報処理装置と、
前記拡大検体画像と、前記第1識別子に関する情報と、前記マイクロウェル内の細胞の特徴量に関する情報と、を少なくとも対応付けて格納するための記憶手段を備える第2の情報処理装置と、
を備え、
前記第1の情報処理装置は、前記拡大検体画像内の前記第1識別子を認識して、前記拡大検体画像及び前記第1識別子に関する情報を前記第2の情報処理装置に送信し、
前記第2の情報処理装置は、前記第1の情報処理装置から前記拡大検体画像及び前記第1識別子に関する情報を受信し、前記拡大検体画像内の細胞の特徴量を算出し、前記拡大検体画像と前記第1識別子に関する情報と前記特徴量に関する情報とを少なくとも対応付けて前記記憶手段に登録する、成育情報管理システム。
An image for acquiring an enlarged specimen image including a pair of the first identifier and the microwell from a cell culture container having a plurality of microwells and a plurality of first identifiers attached in pairs for each microwell. A first information processing apparatus comprising an acquisition means;
A second information processing apparatus comprising storage means for storing the enlarged specimen image, information on the first identifier, and information on the feature amount of the cells in the microwell in association with each other;
With
The first information processing apparatus recognizes the first identifier in the enlarged specimen image, transmits information about the enlarged specimen image and the first identifier to the second information processing apparatus,
The second information processing apparatus receives information on the enlarged specimen image and the first identifier from the first information processing apparatus, calculates a feature amount of a cell in the enlarged specimen image, and the enlarged specimen image A growth information management system that registers at least the information about the first identifier and the information about the feature amount in association with each other.
JP2014002747A 2014-01-09 2014-01-09 Growth information management system and growth information management program Active JP6343935B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014002747A JP6343935B2 (en) 2014-01-09 2014-01-09 Growth information management system and growth information management program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2014002747A JP6343935B2 (en) 2014-01-09 2014-01-09 Growth information management system and growth information management program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2015130806A true JP2015130806A (en) 2015-07-23
JP6343935B2 JP6343935B2 (en) 2018-06-20

Family

ID=53898627

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2014002747A Active JP6343935B2 (en) 2014-01-09 2014-01-09 Growth information management system and growth information management program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6343935B2 (en)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106454042A (en) * 2016-10-24 2017-02-22 广州纤维产品检测研究院 Sample video information acquiring and uploading system and method
WO2018070288A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-19 憲隆 福永 Fertilization determination system
WO2018101004A1 (en) * 2016-12-01 2018-06-07 富士フイルム株式会社 Cell image evaluation system and program for controlling cell image evaluation
JP2018093749A (en) * 2016-12-08 2018-06-21 大日本印刷株式会社 Cell quality evaluation system, program, and cell quality evaluation method
JP2018117557A (en) * 2017-01-24 2018-08-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 Image generation device and image generation method
WO2018151223A1 (en) 2017-02-16 2018-08-23 国立大学法人京都大学 Cell evaluation method, cell evaluation device, and cell evaluation program
JP2019509057A (en) * 2016-01-28 2019-04-04 レタリー, ジェラルドLETTERIE, Gerard Automated image analysis for assessing fertility of human oocytes and pronuclear embryos
WO2019151302A1 (en) * 2018-01-31 2019-08-08 株式会社Screenホールディングス Image processing method, program and recording medium
JP2019527551A (en) * 2016-07-21 2019-10-03 タカラ バイオ ユーエスエー, インコーポレイテッド Multi-Z imaging and dispensing using multi-well devices
WO2020003454A1 (en) * 2018-06-28 2020-01-02 株式会社ニコン Device, system, and program
JP2020005661A (en) * 2019-10-16 2020-01-16 憲隆 福永 Fertilization determination system
DE112018004960T5 (en) 2017-10-26 2020-07-23 Sony Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING PROCESS, PROGRAM AND OBSERVATION SYSTEM
WO2020261555A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-30 オリンパス株式会社 Image generating system and image generating method
CN116071746A (en) * 2023-04-06 2023-05-05 北京寻因生物科技有限公司 Cell image recognition analysis method

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60129670U (en) * 1984-02-08 1985-08-30 テルモ株式会社 Standard color indicator for color determination of test reagents
JP2004054375A (en) * 2002-07-17 2004-02-19 Dainippon Printing Co Ltd Medical record management system and medical record management device in its medical record management system and its program and medical record sheet
JP2004252607A (en) * 2003-02-19 2004-09-09 Dainippon Printing Co Ltd Electronic medical chart system
JP2010181402A (en) * 2009-01-09 2010-08-19 Dainippon Printing Co Ltd Embryo quality evaluation assistance system, embryo quality evaluation assistance apparatus and embryo quality evaluation assistance method
WO2011004568A1 (en) * 2009-07-08 2011-01-13 株式会社ニコン Image processing method for observation of fertilized eggs, image processing program, image processing device, and method for producing fertilized eggs
JP2011192109A (en) * 2010-03-16 2011-09-29 Dainippon Printing Co Ltd Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium
JP2012500972A (en) * 2008-08-20 2012-01-12 ニューヨーク ブラッド センター, インコーポレイテッド High-throughput system for CFU assays by using high-resolution digital imaging, dyeing and automated laboratory systems
JP2013502233A (en) * 2009-08-22 2013-01-24 ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ リーランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティ Imaging and evaluation of embryos, oocytes, and stem cells

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60129670U (en) * 1984-02-08 1985-08-30 テルモ株式会社 Standard color indicator for color determination of test reagents
JP2004054375A (en) * 2002-07-17 2004-02-19 Dainippon Printing Co Ltd Medical record management system and medical record management device in its medical record management system and its program and medical record sheet
JP2004252607A (en) * 2003-02-19 2004-09-09 Dainippon Printing Co Ltd Electronic medical chart system
JP2012500972A (en) * 2008-08-20 2012-01-12 ニューヨーク ブラッド センター, インコーポレイテッド High-throughput system for CFU assays by using high-resolution digital imaging, dyeing and automated laboratory systems
JP2010181402A (en) * 2009-01-09 2010-08-19 Dainippon Printing Co Ltd Embryo quality evaluation assistance system, embryo quality evaluation assistance apparatus and embryo quality evaluation assistance method
WO2011004568A1 (en) * 2009-07-08 2011-01-13 株式会社ニコン Image processing method for observation of fertilized eggs, image processing program, image processing device, and method for producing fertilized eggs
JP2013502233A (en) * 2009-08-22 2013-01-24 ザ ボード オブ トラスティーズ オブ ザ リーランド スタンフォード ジュニア ユニバーシティ Imaging and evaluation of embryos, oocytes, and stem cells
JP2011192109A (en) * 2010-03-16 2011-09-29 Dainippon Printing Co Ltd Image processing apparatus, image processing method, program, and storage medium

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
「受精卵培養ディッシュを不妊治療クリニック向けに発売」、大日本印刷、ニュースリリース[ONLINE]、2013, JPN7017003522, ISSN: 0003676780 *
「大日本印刷 東京大学 家畜改良センター 発育の良い受精卵を選別し家畜の受胎率を高めるマイクロバイオ, JPN7017003521, ISSN: 0003676779 *
PLOS ONE (2012) VOL.7, NO.5, E36627, PP.1-13, JPN6017042191, ISSN: 0003676781 *

Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10902334B2 (en) 2016-01-28 2021-01-26 Gerard Letterie Automated image analysis to assess reproductive potential of human oocytes and pronuclear embryos
JP2019509057A (en) * 2016-01-28 2019-04-04 レタリー, ジェラルドLETTERIE, Gerard Automated image analysis for assessing fertility of human oocytes and pronuclear embryos
JP2019527551A (en) * 2016-07-21 2019-10-03 タカラ バイオ ユーエスエー, インコーポレイテッド Multi-Z imaging and dispensing using multi-well devices
JP7075394B2 (en) 2016-07-21 2022-05-25 タカラ バイオ ユーエスエー, インコーポレイテッド Multi-Z imaging and dispensing using a multi-well device
US11460405B2 (en) 2016-07-21 2022-10-04 Takara Bio Usa, Inc. Multi-Z imaging and dispensing with multi-well devices
WO2018070288A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-19 憲隆 福永 Fertilization determination system
JP2018061440A (en) * 2016-10-11 2018-04-19 憲隆 福永 Fertilization determination system
CN106454042A (en) * 2016-10-24 2017-02-22 广州纤维产品检测研究院 Sample video information acquiring and uploading system and method
WO2018101004A1 (en) * 2016-12-01 2018-06-07 富士フイルム株式会社 Cell image evaluation system and program for controlling cell image evaluation
JPWO2018101004A1 (en) * 2016-12-01 2019-10-17 富士フイルム株式会社 Cell image evaluation apparatus and cell image evaluation control program
JP2018093749A (en) * 2016-12-08 2018-06-21 大日本印刷株式会社 Cell quality evaluation system, program, and cell quality evaluation method
JP2018117557A (en) * 2017-01-24 2018-08-02 パナソニックIpマネジメント株式会社 Image generation device and image generation method
WO2018151223A1 (en) 2017-02-16 2018-08-23 国立大学法人京都大学 Cell evaluation method, cell evaluation device, and cell evaluation program
US11436719B2 (en) 2017-02-16 2022-09-06 Kyoto University Cell evaluation method, cell evaluation device, and recording medium storing cell evaluation program
DE112018004960T5 (en) 2017-10-26 2020-07-23 Sony Corporation INFORMATION PROCESSING DEVICE, INFORMATION PROCESSING PROCESS, PROGRAM AND OBSERVATION SYSTEM
JP2019133429A (en) * 2018-01-31 2019-08-08 株式会社Screenホールディングス Image processing method, image determination method, program, and recording medium
WO2019151302A1 (en) * 2018-01-31 2019-08-08 株式会社Screenホールディングス Image processing method, program and recording medium
US11710237B2 (en) 2018-01-31 2023-07-25 SCREEN Holdings Co., Ltd. Image processing method and recording medium
JP6996709B2 (en) 2018-01-31 2022-01-17 株式会社Screenホールディングス Image processing method, image judgment method, program and recording medium
WO2020003454A1 (en) * 2018-06-28 2020-01-02 株式会社ニコン Device, system, and program
JPWO2020003454A1 (en) * 2018-06-28 2021-08-05 株式会社ニコン Equipment, systems and programs
GB2589763A (en) * 2018-06-28 2021-06-09 Nikon Corp Device, system, and program
JP7207410B2 (en) 2018-06-28 2023-01-18 株式会社ニコン Image analysis method, system and program
GB2589763B (en) * 2018-06-28 2023-05-24 Nikon Corp Device, system, and program
WO2020261555A1 (en) * 2019-06-28 2020-12-30 オリンパス株式会社 Image generating system and image generating method
JP2020005661A (en) * 2019-10-16 2020-01-16 憲隆 福永 Fertilization determination system
CN116071746A (en) * 2023-04-06 2023-05-05 北京寻因生物科技有限公司 Cell image recognition analysis method

Also Published As

Publication number Publication date
JP6343935B2 (en) 2018-06-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6343935B2 (en) Growth information management system and growth information management program
US8265357B2 (en) Determination of a change in a cell population
Andrey et al. Statistical analysis of 3D images detects regular spatial distributions of centromeres and chromocenters in animal and plant nuclei
JP6343934B2 (en) Growth information management system and growth information management program
JP6007182B2 (en) Apparatus, means and system for automated imaging and evaluation of embryos, oocytes and stem cells
JP5481696B2 (en) Fertilized egg quality evaluation support system, fertilized egg quality evaluation support device, and fertilized egg quality evaluation support method
JP4724854B2 (en) Cell culture vessel
JP5776956B2 (en) Cell culture vessel
US10510143B1 (en) Systems and methods for generating a mask for automated assessment of embryo quality
JP5920375B2 (en) Cell culture vessel
ES2837840T3 (en) Quantitative measurement of developmental kinetics of human morula and blastocyst morphology
US9805468B2 (en) Sample image management system and sample image management program
US20160055292A1 (en) Methods for quantitative analysis of cell spatial trajectories
JP6384501B2 (en) Cell culture vessel
TW201913565A (en) Evaluation method for embryo images and system thereof
CN107194319A (en) The mitotic mapping sorted based on SVMs and knowledge method for distinguishing
Viswanath et al. Grading of mammalian cumulus oocyte complexes using machine learning for in vitro embryo culture
JP6277639B2 (en) Culture vessel
Betegón-Putze et al. MyROOT: A novel method and software for the semi-automatic measurement of plant root length
US20240046478A1 (en) Imaging-based system for monitoring quality of cells in culture
CN117237324A (en) Non-invasive euploid prediction method and system
Sudarshan et al. Grading of Mammalian Cumulus Oocyte Complexes using Machine Learning for in Vitro Embryo Culture
Li Division tracking by live cell imaging and image processing
Gill Abalone tag detection and recognition
Li Cell division tracking by live cell imaging and image processing

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20161125

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20171107

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20171225

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: 20180424

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180507

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6343935

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150