JP2017175965A - 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】細胞の動きの収束点を求めるとともに、収束する動きの強さを求める。
【解決手段】本開示に係る画像処理装置は、画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、を備える。この構成により、細胞の動きの収束点を求めるとともに、収束する動きの強さを求めることが可能となる。
【選択図】図１

Description

本開示は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理システムに関する。

従来、例えば下記の特許文献１には、画像特徴量の時系列変化に基づいて心筋細胞の
周期的な拍動運動を検出し、心筋細胞の拍動運動の中心を検出することを想定した技術が記載されている。また、下記の特許文献２には、細胞の拍動の伝播方向をヒストグラム表示することが記載されている。

特開２０１４−７５９９９号公報 特開２０１５−１９６２０号公報

しかしながら、上記特許文献１に記載された技術は、心筋細胞の拍動運動の中心を検出することは想定しているが、拍動の強さを求めることは何ら想定していなかった。このため、誤差等の要因により動きの小さい細胞が拍動中心として検出されてしまう可能性があり、拍動の強さを定量的に評価することが困難であった。特許文献２に記載された技術においても、拍動の伝播方向を解析することは想定しているが、細胞の動きが収束する収束点を求めることや、その動きが収束する強さを定量的に評価することは想定していなかった。

そこで、細胞の動きの収束点を求めるとともに、収束する動きの強さを求めることが求められていた。

本開示によれば、画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、を備える、画像処理装置が提供される。

また、本開示によれば、画像内の複数の位置で動きベクトルを取得することと、複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得することと、前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出することと、を備える、画像処理装置が提供される。

また、本開示によれば、生体細胞を含む画像を撮像する撮像装置と、前記撮像装置が撮像した画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、を有する画像処理装置と、前記画像処理装置により抽出された前記収束点を表示する表示装置と、を備える、画像処理システムが提供される。

以上説明したように本開示によれば、細胞の動きの収束点を求めるとともに、収束する動きの強さを求めることが可能となる。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本開示の一実施形態に係る評価システムの構成例を示すブロック図である。 収束点の第１の算出法を説明するための模式図である。 収束点の第１の算出法を説明するための模式図である。 収束点の第１の算出法を説明するための模式図である。 収束点の第２の算出法を説明するための模式図である。 収束点の第２の算出法を説明するための模式図である。 収束点の第２の算出法を説明するための模式図である。 収束点の第２の算出法を説明するための模式図である。 評価値Ｅ２に基づく収束点Ｐを可視化し、表示部に表示した状態を示す模式図である。 画像中の各画素の動きベクトルを示す模式図である。 複数の動きベクトルを合成した例を示す模式図である。 動き方向ヒストグラムを示す模式図である。 図１２のヒストグラムに基づいて、動きベクトルの角度θを円周方向、度数ｆを半径方向として極座標表示することで、動きベクトルの方向の偏りを可視化した模式図である。 図１３に示すヒストグラムを時間軸ｔに沿って時系列で算出し、表示した模式図である。 図１３に示すヒストグラムを空間（θ，ｆ，ｔ）に３Ｄ表示した模式図である。 細胞分裂の様子を示す模式図である。 細胞分裂の際の収束点Ｐの位置と、動き方向ヒストグラムを示す模式図である。 細胞の遊走を示す模式図である。 細胞が誘引源に向かって遊走する様子を時系列的に示した図である。 細胞の配向性を示す模式図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システムの構成例
２．画像処理装置の構成
３．動きの収束点の算出
４．動き方向ヒストグラムの例
５．細胞分裂の評価
６．細胞遊走、浸潤の評価
７．細胞発生、分化、組織形成の評価

１．システムの構成例
例えば再生医療においては、生体より採取された細胞を培養して製造される細胞組織である培養細胞を利用して各種の人体の組織、器官などを治療することが行われる。心筋細胞を培養した培養細胞である培養心筋細胞は、例えば、心臓の治療等に利用される可能性がある。また、創薬における心臓への毒性評価にも利用される。

細胞や組織には極性があり、極性は細胞や組織の機能に重要である。細胞や組織の極性を評価する方法としては、単純に形態（形）による方法や極性を形成する分子や細胞などを染色し、その分布により評価する方法がある。染色する方法は侵襲的であり、形態を評価する方法は定量的に評価することが比較的困難である。

生体には階層構造があり、臓器は組織で構成され、組織は細胞で構成され、細胞は細胞内器官で構成され、細胞内器官は分子で構成される。染色や形態評価による生体組織の極性評価は、対象の構造の下の階層の構造の配向性を染色や吸収スペクトルの違いによる形態から評価していると考えることができる。

生体の極性を評価する際に対象が生きた状態であれば、対象の下の階層の構造物は極性、配向性に沿って動的に配置されるはずである。つまり動的な解析、下層の構造物の動きの方向性を解析することで対象の極性、配向性の大きさを定量的に評価ができる。本開示は、対象物に内包される構造物の動きの方向性を評価、表示することで生体の極性を定量的に評価するものである。

図１は、本開示の一実施形態に係る評価システム１０００の構成例を示すブロック図である。評価システム１０００は、培養細胞（観察対象物）３００の動きを観察することにより、その培養細胞３００の評価を行う装置である。評価システム１０００は、撮像装置１００、画像処理装置２００、表示装置４００、操作入力装置５００を有している。表示装置４００は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等から構成される。また、操作入力装置５００は、マウス、キーボード、タッチセンサ等から構成される。

撮像装置１００は、ＣＭＯＳセンサー等の撮像素子を有して構成され、観察対象である培養細胞３００を撮像する。撮像装置１００は、培養細胞３００を直接（他の部材を介さずに）撮像してもよいし、例えば顕微鏡等のような他の部材、光学系を介して培養細胞３００を撮像してもよい。

また、培養細胞３００は、撮像装置１００に対して固定されていてもよいし、固定されていなくてもよい。評価システム１０００は、動き（位置の時間的変化）を検出するため、一般的には、培養細胞３００が撮像装置１００に対して固定されている方が望ましい。

撮像装置１００は、所定の期間培養細胞３００を撮像する。つまり、撮像装置１００は、培養細胞３００を被写体とする動画像を得る。撮像装置１００は、撮像により得られた培養細胞３００の画像の画像信号（動画像）を画像処理装置２００に供給する。なお、撮像装置１００は、動画像の代わりに、培養細胞３００を被写体とする、撮影時間の異なる１又は複数の静止画像を得ても良い。

画像処理装置２００は、撮像装置１００から供給される画像信号を基にして、培養細胞３００の動きの収束点、動き方向ヒストグラムを解析し、生成した画像データを例えば内部の記録媒体に記録して保存する。また、画像処理装置２００は、培養細胞３００の動きの収束点、動き方向ヒストグラムを解析した結果を表示するための表示情報を生成し、表示装置４００に送ることで表示させる。

２．画像処理装置の構成
画像処理装置２００は、動きベクトル取得部２０２、評価値取得部２０４、収束点抽出部２０６、動き方向ヒストグラム生成部２０８、トラッキング部２０９、表示処理部２１０、操作情報取得部２１２を有して構成される。動きベクトル取得部２０２は、動画のフレーム毎に特徴点を検出し、フレーム毎に特徴点の動きを比較することで、フレーム内の各画素における動きベクトルを公知の手法により取得する。評価値取得部２０４は、後述する第１又は第２の算出法により、評価値Ｅ_１，Ｅ_２を取得する。収束点抽出部２０６は、評価値Ｅ_１，Ｅ_２に基づいて収束点を抽出する。動き方向ヒストグラム生成部２０８は、各画素の動きベクトルの方向に基づいて、動き方向ヒストグラムを生成する。トラッキング部２０９が、細胞などの対象の輪郭をトラッキングする。表示処理部２１０は、画像信号による画像、収束点抽出部２０６により抽出された収束点、動き方向ヒストグラム生成部２０８によって生成されて動き方向ヒストグラム、を表示装置４００に表示するための表示情報を生成し、表示装置４００へ送る。操作情報取得部２１２は、マウス、キーボード、タッチセンサ等の操作入力装置５００から入力された操作情報を取得する。なお、画像処理装置２００の各構成要素は、ＣＰＵなどの中央演算処理装置と、これを機能させるためのプログラム（ソフトウェア）から構成されることができる。

３．動きの収束点の算出
次に、収束点の算出法について説明する。図２〜図４は、第１の算出法を説明するための模式図である。評価値取得部２０４は、細胞の画像中の各画素に対応する各点（ｘ，ｙ）を注目点として、以下の式（１）から注目点毎に評価値Ｅ_１を算出する。図２に示すように、式（１）中のｖ’（ｉ，ｊ）は動きベクトルｖ（ｉ，ｊ）の注目点方向の成分である。注目点方向は、注目点（ｘ，ｙ）から動きベクトルｖ（ｉ，ｊ）の始点ｓに向かう方向である。各対象点について、画像中の任意の画素に対応する注目点を設定し、式（１）から評価値Ｅ_１を算出する。ｗ（ｄ）は対象点と動きベクトルとの距離ｄから求まる重み係数であり、図３に示す特性に基づいて算出される。図３に示すように、距離ｄが大きくなるほど重み係数ｗ（ｄ）の値は小さくなり、距離ｄが所定値ｄ１以上の場合、重み係数ｗ（ｄ）は０となる。従って、注目点に近い動きベクトルの相関性が高くなり、注目点から始点が距離ｓ以上離れている動きベクトルｖは評価値Ｅ_１の算出に考慮されないことになる。

評価値Ｅ_１が大きい注目点ほど、動きベクトルｖの注目点方向成分が大きいため、その点に向かうより大きな動きが生じていると判定できる。換言すれば、評価値Ｅ_１の値が大きいほどその点に向かう動きが強いため、収束の動きが強い収束点であるといえる。収束点抽出部２０６は、評価値Ｅ_１が極大となる点を探索するため、しきい値Ｅ_ｍｉｎとしきい値Ｄ_ｍｉｎに基づいて、以下の条件を満たすＮ個の点を収束点Ｐとする。以下の条件式において、Ｄは、最近接収束点との距離である。これにより、図４に示すような複数の収束点を得ることができる。図４は、表示処理部２１０により、評価値Ｅ_１に応じた収束点の強さを示すための表示情報を生成し、表示情報に基づいて表示装置４００が表示を行った状態を示している。
Ｅ_１＞Ｅ_ｍｉｎ
Ｄ＞Ｄ_ｍｉｎ

図５〜図８は、第２の算出法を説明するための模式図である。第１の算出法では動きベクトルｖの注目点方向の成分を用いたが、第２の算出法では動きベクトルｖ自体を用いる。第２の算出法では、細胞の画像中の各画素に対応する各点（ｘ，ｙ）を注目点として、以下の式（２）から注目点毎に評価値Ｅ_２を算出する。以下の式（２）によれば、動きベクトルの大きさと、注目点（ｘ，ｙ）から動きベクトルの始点ｓまでの距離ｌ、距離ｓに応じた重み係数ｗｄ（ｄ）、重み係数ｗｌ（ｌ）から、評価値Ｅ_２が算出される。図５に示すように、距離ｌは注目点（ｘ，ｙ）と始点ｓとの間の距離の注目点方向と直交する方向の成分であり、距離ｄは注目点（ｘ，ｙ）と始点ｓとの間の距離の注目点方向の成分である。図６は重み係数ｗｄ（ｄ）を算出するための特性を示す模式図であり、図７は重み係数ｗｌ（ｌ）を算出するための特性を示す模式図である。

評価置Ｅ_１と同様、評価値Ｅ_２が大きい注目点ほど、動きベクトルｖの注目点方向成分が大きいため、その点でより大きな動きが生じていると判定できる。換言すれば、評価値Ｅ_２の値が大きいほどその点に向かう動きが強いため、収束の動きが強い収束点であるといえる。評価値Ｅ_２が極大となる点を探索するため、しきい値Ｅ_ｍｉｎとしきい値Ｄ_ｍｉｎに基づいて、以下の条件を満たすＮ個の点を収束点Ｐとする。以下の式において、Ｄは、最近接収束点との距離である。これにより、図８に示すような複数の収束点を得ることができる。
Ｅ_２＞Ｅ_ｍｉｎ
Ｄ＞Ｄ_ｍｉｎ

なお、図３、図６、図７に示す重み係数の特性は、観察対象物に応じて変化させても良い。例えば、動きの大きな細胞を評価する場合は、重み係数が０になる距離ｄの値を大きくする。また、細胞分裂を観察する場合など、１つの細胞内を観察する場合は、重み係数が０になる距離ｄの値は、細胞の大きさよりも小さくしても良い。重み係数が０になる距離ｄの値を小さくするほど、評価値Ｅ_１，Ｅ_２を計算するための処理量を低減できる。

図９は、以上の方法で得られた評価値Ｅ_２に基づく収束点Ｐを可視化し、表示装置４００に表示した状態を示している。なお、図９では、評価値Ｅ_２に基づく可視化を示しているが、評価値Ｅ_１についても同様である。図９に示す右側上段の例では、評価値Ｅ_２が大きい収束点ほど、収束点Ｐの位置に描かれた円Ｃの半径を大きくしている。これにより、円Ｃの大きさに基づいて評価値Ｅ_２の大きさを視覚的に認識することができる。また、図９に示す右側下段の例では、円Ｃの大きさで表す代わりに、円Ｃの大きさは同じにして、円Ｃの濃度で評価値Ｅ_２の大きさを可視化しており、評価値Ｅ_２が大きい収束点ほど、円Ｃの濃度を濃くしている。また、評価値Ｅ_２が大きいほど円Ｃの色を明るい色にするなど、色で可視化をしても良い。

図９において、しきい値Ｅ_ｍｉｎ、Ｄ_ｍｉｎの値は、画像中にＮ個の収束点Ｐが存在するように適宜調整することができる。例えば、図９に示すようなしきい値Ｅ_ｍｉｎ、Ｄ_ｍｉｎの値を示すインジケータ４１０を表示し、ユーザが操作入力装置５００を操作することでインジケータ４１０を変化させ、しきい値Ｅ_ｍｉｎ、Ｄ_ｍｉｎの値を調整できるようにする。しきい値Ｅ_ｍｉｎの値を変化させると、図９中に表示される収束点Ｐの数が増減し、しきい値Ｅ_ｍｉｎの値を増加するほど収束点の数は減少する。また、しきい値Ｄ_ｍｉｎの値を変化させると、図９中に表示される収束点Ｐの数が増減し、しきい値Ｄ_ｍｉｎの値を増加するほど収束点の数は減少する。

従って、ユーザは、インジケータ４１０に示されたしきい値Ｅ_ｍｉｎ、Ｄ_ｍｉｎの値を変更することで、収束点の数を適宜調整することができる。例えば、１つの細胞が２つに分裂する過程では、正常な分裂であれば収束点Ｐは２つ存在する。従って、ユーザはインジケータ４１０に示されたしきい値Ｅ_ｍｉｎ、Ｄ_ｍｉｎの値を変更することで、収束点Ｐが２つになるように調整することで、誤差等の要因で生じている軽度の収束点を表示しないようにすることができる。一方、細胞分裂を観察する過程で、インジケータ４１０を変更しても３つの収束点Ｐが存在する場合は、異常な細胞分裂が発生していることを認識できる。

４．動き方向ヒストグラムの例
次に、動き方向ヒストグラム生成部２０８による動き方向ヒストグラムの生成について説明する。図１０は、画像中の各画素の動きベクトルを示す模式図である。図１０に示すように、画像の水平方向を基準として、動きベクトルの方向を示す角度θが定まる。図１１は、複数の動きベクトルを合成した例を示す模式図である。動き方向ヒストグラムを生成する際には、各動きベクトルからヒストグラムを生成しても良いし、図１１のように合成したベクトルからヒストグラムを生成しても良い。

図１２は、動き方向ヒストグラムを示す模式図であって、画像中の各画素の動きベクトルについて、角度θに応じた度数ｆを示している。動きベクトルを抽出する範囲は、画像全体であっても良いし、画像の特定の範囲（例えば、１つの細胞の範囲）であっても良い。

図１３は、図１２のヒストグラムに基づいて、動きベクトルの角度θを円周方向、度数ｆを半径方向として極座標表示することで、動きベクトルの方向の偏りを可視化したものである。

図１４は、図１３に示すヒストグラムを時間軸ｔに沿って時系列で算出し、表示したものである。また、図１５は、図１３に示すヒストグラムを空間（θ，ｆ，ｔ）に３Ｄ表示したものである。図１４及び図１５に示す表示例によれば、時間の経過に伴って動きベクトルの方向が変化する様子を視覚的に認識することが可能となる。

図１２〜図１５において、特定の方向の動きベクトルの度数ｆが高い場合は、観察対象において、その方向に向かう移動が生じていると認識できる。例えば、図１４及び図１５に示す時刻ｔ＝２では、４５度⇔１３５度方向の動きベクトルが多く、その方向に動きが生じていることが判る。このように、動き方向ヒストグラムを極座標に示した場合に、度数ｆが楕円状に分布する場合は、楕円の長辺方向に沿った角度に動きが生じていることが判る。より具体的には、楕円の短辺方向の長さが短く、楕円が細長くなるほど、収束点Ｐに向かう動きが強くなる。従って、動き方向ヒストグラムを評価することで、細胞分裂の方向、細胞が移動する方向、細胞の組織の方向などの特定することが可能である。更に、収束点Ｐの位置とともに動き方向ヒストグラムを評価することで、細胞分裂の方向、細胞が移動する方向、細胞の組織の方向などの特定を高精度に行うことが可能である。

５．細胞分裂の評価
次に、上述した収束点Ｐと動き方向ヒストグラムによる細胞分裂の評価について説明する。図１６は、細胞分裂の様子を示す模式図である。細胞分裂の際には、染色体が細胞骨格の一つである微小管により紡錘体板の方向に引かれるかたちで２極の正しい方向に分裂が行われる。従って、紡錘体板は収束点Ｐに相当する。分裂時に限らず、細胞内小胞輸送などの細胞内器官の輸送は、微小管に沿って行われる。つまり染色体やその他細胞内器官の動きの方向性を評価することで、分裂の極性を評価することができる。細胞骨格（微小管）の配向性により細胞内小器官の動き方向が限定される。動き方向ヒストグラムによる評価を行うことで、分裂方向、異常分裂（多極分裂）の評価が可能となる。

図１７は、細胞分裂の際の収束点Ｐの位置と、動き方向ヒストグラムを解析した結果を示す模式図である。図１７に示す例では、骨肉種由来のＵ２ＯＳ細胞の細胞分裂の前後に、５分間隔で５フレーム／秒、３００フレームの動画像を撮影し、動きベクトル解析を行い、動き方向ヒストグラムを解析した。０分経過時（０ｍｉｎ）、５分経過時（５ｍｉｎ）、１０分経過時（１０ｍｉｎ）、１５分経過時（１５ｍｉｎ）、２０分経過時（２０ｍｉｎ）のそれぞれのヒストグラムは、３００フレームで抽出した動きベクトルの合計の度数を角度別に示している。図１７では、動き方向ヒストグラムとして、図１２に示したような通常のヒストグラムと、図１３に示したような極座標表示のヒストグラムを共に示している。また、図１７では、元画像と、元画像に収束点Ｐを重畳した画像を共に示している。そして、図１７では、これらのヒストグラムと画像が時間の経過（０ｍｉｎ→５ｍｉｎ→１０ｍｉｎ→１５ｍｉｎ）に伴って変化する様子を示している。

図１７の元画像に示すように、０分経過時（０ｍｉｎ）では１つの細胞であったものが、１５分経過時には水平方向（０〜１８０度方向）に２つの細胞に分裂していることが判る。図１７において、元画像に収束点Ｐを重畳した画像では、収束点Ｐを示す円Ｃの大きさは、図９に示したように、収束点Ｐの強さに応じた大きさとしている。また、元画像中に示した矩形の枠Ａは、動きベクトルを抽出する範囲を示している。一例として、枠Ａは、細胞の大きさ、形状をトラッキング部２０９によりトラッキングし、細胞の大きさよりも僅かに小さい範囲に設定する。トラッキング部２０９によるトラッキングでは、機械学習や画像処理を使って細胞の形状を求めることができる。また、画像の輝度値に基づいて、細胞の輪郭をトラッキングすることもできる。これにより、枠Ａを細胞よりも小さい範囲に設定することで、細胞の輪郭周辺において、輪郭に沿った方向の動きベクトルによる誤差要因を排除することができる。また、枠Ａは、ユーザが操作入力装置５００を操作することで設定しても良い。

図１７に示すように、細胞分裂が完了する１５分経過時までは、細胞が分裂する０〜１８０度方向に動きベクトルの度数のピークが維持され、９０度〜２７０度方向の度数は極小値となっている。従って、動き方向ヒストグラムから、水平方向（０〜１８０度方向）に分裂が生じていることが判る。また、分裂後の２０分経過時には、動き方向ヒストグラムが異なったプロファイルに変化しており、２０分経過時よりも前に分裂が完了したことが、動き方向ヒストグラムから判る。また、分裂開始の０分から細胞分裂に至る１０分経過時までは円Ｃが時間の経過とともに大きくなり、収束点Ｐが強くなっていることが判る。また、分裂後の２０分経過時には、今までの分裂とは異なる収束点Ｐ（円Ｃ）が出現し、新たな分裂に向けた動きが始まっていることが判る。

以上のように、収束点Ｐと動き方向ヒストグラムを評価することで、分裂の極性、紡錘体板の位置を推定することができる。そして、紡錘体板の位置、時空間的な出現頻度から、多極分裂などの異常分裂を評価することができる。また、染色体の動きから染色体の異常分配などを評価することができる。更に、図１７に示すような時系列の三次元評価を行うことで、分裂の持続時間、間隔を評価することができる。

６．細胞遊走、浸潤の評価
図１８は、細胞の遊走を示す模式図である。図１８では、複数の細胞２００が誘引源２１０に向かって遊走している例を示している。誘引源２１０としては、例えば栄養源などが挙げられる。また、細胞２００が精子の場合、誘引源２１０として卵子が挙げられる。誘引源２１０は、細胞２００が集まる収束点Ｐとなる。なお、図１８では、細胞２００が誘引源２１０に向かって遊走する様子を示しているが、細胞が湿潤する場合も、湿潤する方向に応じて動きベクトルが生じるため、同様に評価することが可能である。

図１９は、細胞２００が誘引源２１０に向かって遊走する様子を時系列的に示した図であって、時刻ｔ１経過時と時刻ｔ２経過時の様子を示している。また、図１９では、時刻ｔ１経過時と時刻ｔ２経過時のそれぞれにおいて、動き方向ヒストグラムを極座標表示で示している。

図１９に示すように、時刻ｔ１から時刻ｔ２へ遷移し、細胞２００が誘引源２１０に近づくにつれて、収束点Ｐの強さを示す円Ｃが大きくなっていることが判る。また、時刻ｔ１から時刻ｔ２へ遷移する過程において、動き方向ヒストグラムは、０度方向の動きベクトルの度数ｆが大きくなっている。これにより、０度方向に誘引源があり、時間の経過とともに誘引が強くなっていることが判る。従って、収束点Ｐと動き方向ヒストグラムに基づいて、細胞２００の動き、誘引性を高精度に評価することが可能である。また、誘引源２１０から供給される栄養源などの誘引物質は、時間の経過とともにその量が変化することが考えられる。このような場合においても、収束点の強さの時系列的な変化、動き方向ヒストグラムの時系列的な変化を評価することで、例えば誘引物質の供給が周期的に変化していることなどを解析可能である。

以上のように、図１８及び図１９によれば、細胞２００の遊走、浸潤の方向性を評価することができる。また、遊走、浸潤の誘引物質の放出源の位置を推定することができる。更に、時系列の三次元評価を行うことで、誘引源２１０の時間的な放出プロファイルを評価することができる。

７．細胞発生、分化、組織形成の評価
図２０は、細胞の配向性を示す模式図である。図２０に示す例では、両端の収束点２３０に対して細胞２２０の配向性が悪い成組織（時刻ｔ１１）から、配向性が良い成組織（時刻ｔ１２）へ遷移していく様子を時系列的に示している。また、図２０では、時刻ｔ１１経過時と時刻ｔ１２経過時のそれぞれにおいて、動き方向ヒストグラムを極座標表示で示している。

各細胞２２０は矢印方向に収縮と拡張を行っている。図２０に示すように、配向性が悪い成組織から配向性の良い成組織へ遷移するにつれて、収縮、拡張の方向が一定方向に揃っていくため、収束点Ｐの強さを示す円Ｃが大きくなる。また、配向性が悪い成組織から配向性の良い成組織へ遷移するにつれて、動き方向ヒストグラムにおいて、収縮、拡張の方向と一致する方向の動きベクトルの度数ｆが大きくなっていることが判る。従って、収束点Ｐと動き方向ヒストグラムに基づいて、成組織の配向性を高精度に評価することが可能である。

以上のように、図２０によれば、細胞の動き方向から組織の配向性を評価することができる。また、細胞内構造の動き方向から細胞の配向性を評価することができる。更に、時系列の三次元評価を行うことで、細胞、組織の成熟や破壊過程を評価することができる。

以上説明したように本実施形態によれば、動きベクトルに基づいて収束点Ｐを抽出するとともに、評価値Ｅ_１，Ｅ_２から収束点Ｐにおける収束の強さを評価することができる。これにより、細胞分裂や細胞の遊走、配向性を高い精度で評価することが可能となる。更に、動き方向ヒストグラムと収束点Ｐの評価を併用することで、より高精度な細胞の評価を行うことが可能となる。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１） 画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、
複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、
前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、
を備える、画像処理装置。
（２） 前記評価値取得部は、複数の前記動きベクトルのそれぞれの位置と画像内の任意の前記注目点との距離に応じて、前記注目点毎に前記複数の動きベクトルを積算して前記評価値を取得する、前記（１）に記載の画像処理装置。
（３） 前記収束点抽出部は、前記評価値が所定値以上の前記注目点を前記収束点として抽出する、前記（１）又は（２）に記載の画像処理装置。
（４） 前記評価値の大きさに応じて前記収束点に係る収束の動きの強さを表示するための処理を行う表示処理部を備える、前記（１）〜（３）のいずれかに記載の画像処理装置。
（５） 前記表示処理部は、前記収束点に係る収束の動きの強さを、前記収束点の大きさを変えることで表示する、前記（４）に記載の画像処理装置。
（６） 前記表示処理部は、前記収束点に係る収束の動きの強さを、前記収束点の濃度、又は色を変えることで表示する、前記（４）に記載の画像処理装置。
（７） 前記評価値取得部は、前記距離が大きい動きベクトルほど前記動きベクトルの値を小さくして積算する、前記（２）〜（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（８） 前記評価値取得部は、前記動きベクトルの始点と前記注目点を結ぶ方向の前記動きベクトルの成分を積算して前記評価値を取得する、前記（２）〜（７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（９） 前記動きベクトルの方向と前記動きベクトルの度数の関係を表す動き方向ヒストグラムを生成する動き方向ヒストグラム生成部を備える、前記（１）〜（８）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１０） 前記動き方向ヒストグラム生成部は、時系列的な変化を含む前記動き方向ヒストグラムを生成する、前記（９）に記載の画像処理装置。
（１１） 前記評価値の大きさに応じて前記収束点に係る収束の動きの強さを表示するための処理と、前記動き方向ヒストグラムを表示するための処理とを行う表示処理部を備える、前記（９）又は（１０）に記載の画像処理装置。
（１２） 前記画像は生体細胞を撮像して取得される、前記（１）〜（１１）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１３） 画像内の複数の位置で動きベクトルを取得することと、
複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得することと、
前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出することと、
を備える、画像処理装置。
（１４） 生体細胞を含む画像を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置が撮像した画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、を有する画像処理装置と、
前記画像処理装置により抽出された前記収束点を表示する表示装置と、
を備える、画像処理システム。

１００ 撮像装置
２００ 画像処理装置
２０２ 動きベクトル取得部
２０４ 評価値取得部
２０６ 収束点抽出部
２０８ 動き方向ヒストグラム生成部
２１０ 表示処理部

Claims (14)

1. 画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、
   複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、
   前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、
   を備える、画像処理装置。
2. 前記評価値取得部は、複数の前記動きベクトルのそれぞれの位置と画像内の任意の前記注目点との距離に応じて、前記注目点毎に前記複数の動きベクトルを積算して前記評価値を取得する、請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記収束点抽出部は、前記評価値が所定値以上の前記注目点を前記収束点として抽出する、請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記評価値の大きさに応じて前記収束点に係る収束の動きの強さを表示するための処理を行う表示処理部を備える、請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記表示処理部は、前記収束点に係る収束の動きの強さを、前記収束点の大きさを変えることで表示する、請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記表示処理部は、前記収束点に係る収束の動きの強さを、前記収束点の濃度、又は色を変えることで表示する、請求項４に記載の画像処理装置。
7. 前記評価値取得部は、前記距離が大きい動きベクトルほど前記動きベクトルの値を小さくして積算する、請求項２に記載の画像処理装置。
8. 前記評価値取得部は、前記動きベクトルの始点と前記注目点を結ぶ方向の前記動きベクトルの成分を積算して前記評価値を取得する、請求項２に記載の画像処理装置。
9. 前記動きベクトルの方向と前記動きベクトルの度数の関係を表す動き方向ヒストグラムを生成する動き方向ヒストグラム生成部を備える、請求項１に記載の画像処理装置。
10. 前記動き方向ヒストグラム生成部は、時系列的な変化を含む前記動き方向ヒストグラムを生成する、請求項９に記載の画像処理装置。
11. 前記評価値の大きさに応じて前記収束点に係る収束の動きの強さを表示するための処理と、前記動き方向ヒストグラムを表示するための処理とを行う表示処理部を備える、請求項９に記載の画像処理装置。
12. 前記画像は生体細胞を撮像して取得される、請求項１に記載の画像処理装置。
13. 画像内の複数の位置で動きベクトルを取得することと、
    複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得することと、
    前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出することと、
    を備える、画像処理装置。
14. 生体細胞を含む画像を撮像する撮像装置と、
    前記撮像装置が撮像した画像内の複数の位置で動きベクトルを取得する動きベクトル取得部と、複数の前記動きベクトルが任意の注目点に収束する強さを表す評価値を取得する評価値取得部と、前記評価値に基づいて、前記注目点の中から前記動きベクトルが収束する収束点を抽出する収束点抽出部と、を有する画像処理装置と、
    前記画像処理装置により抽出された前記収束点を表示する表示装置と、
    を備える、画像処理システム。