JP2019526288A - 細胞培養の動作を制御して細胞増殖を最適化するシステム、装置、及び方法 - Google Patents

Abstract

細胞培養の動作を制御するためのシステムは、細胞培養を保持するように構成されているトレイ、細胞培養の画像を撮像するように構成されているカメラ、及びトレイの動作を制御するように構成されているデバイスを含んでいる。システムは、また、トレイの第１の動作を判定し、細胞培養の画像を表すデータをカメラから受信し、画像データに基づいて細胞培養の特性を判定し、特性に基づいてトレイの第１の動作とは異なる第２の動作を判定し、第２の動作に従ってトレイを動作させるように構成されているプロセッサを含んでいる。【選択図】図３Ａ

Description

本発明は、全般的には細胞培養、より具体的には、細胞培養の動作を制御して細胞増殖を最適化するシステム、装置、及び方法に関する。

細胞培養のプロセスにおいては、前から存在する細胞株からであろうと又は最近分離された細胞株からであろうと、初期の細胞集団に栄養成分を与え、その後細胞増殖を促進するために無菌容器／箱でのインキュベーションが必要である。既存の細胞培養方法には、例えば、カバーガラス法、フラスコ法、回転チューブ法等が挙げられる。一般的には、細胞増殖を促進するために、必要なビタミン、アミノ酸及びその他の栄養素を与えることによって初期の細胞集団の増殖を促すために、細胞培養液／培地が使用される。

生細胞の培養は、単一細胞から細胞集団を得ることを可能にする、また、様々な目的、例えば、細胞代謝により生成される付加的な副産物の回収、ウイルスワクチンの調製、人工臓器を作製あるいは脱細胞化臓器骨格を再生するための細胞生成、真核生物（例えば、動物）の細胞株内の組み換え発現による薬剤の製造等のために行われる場合がある。

通常、細胞培養のプロセスでは、細胞増殖を促進するために、細胞培養のための適切な容器、細胞に栄養素を与えるための培養液／培地及び酸素等の様々なガスが必要である。培養液／培地と様々なガスは、容器の培養空間内に導入（例えば、注入）され、細胞を培養するために使用される。そのような培養液／培地の例としては、ウシ胎児血清（「ＦＢＳ」）とウシの子牛血清（「ＢＣＳ」）が挙げられるが、新しい規制の動向として、培養液／培地としてＦＢＳ／ＢＣＳの使用を最小化あるいは避ける傾向にある。培養液／培地と様々なガスは、細胞を新鮮な状態に維持して細胞増殖を促すために、定期的に交換される。別の方法では、培養液／培地と様々なガスは、細胞を新鮮な状態に維持して細胞増殖を促すために、継続的に交換される。培養液／培地を継続的に交換し、様々なガスを微調整することによって、細胞の栄養素を継続的に最適な水準にするので、ＦＢＳ／ＢＣＳの量を最小化する、あるいはＦＢＳ／ＢＣＳを含まない新しい培養培地を採用することができる。

さらに、細胞への培養液／培地とガスの供給を促進するために、容器の培養空間で増殖している細胞が一様に分布することを確保することも好ましい。しかし、既存の細胞培養装置においては、培養空間の細胞は一様に分布した状態で増殖しない場合が多い。例えば、多くの既存の細胞培養装置においては、細胞増殖の自然なパターン、容器の培養空間を通る培養液の流れのために、あるいはすぐにはわからないその他の理由のために、細胞は不規則に分布したパターンで増殖する。

実施形態に従って、方法が提供される。細胞培養の画像が生成され、細胞培養の特性が画像に基づいて判定される。細胞増殖を促進するために、細胞培養の動作は特性に基づいて調整される。

一実施形態において、トレイの動作を示す動作データがセンサから受信される。前記トレイの第１の動作は前記動作データに基づいて判定される。前記細胞培養の前記動作は前記特性に基づいて前記トレイの第２の動作を判定することによって調整される。ここで、前記第２の動作は前記第１の動作とは異なる。

別の実施形態において、前記特性は、細胞密度の測定値を含んでいる。

別の実施形態において、前記細胞培養の画像を撮像するためにカメラが使用され、前記画像データは前記細胞密度の測定値を判定するために解析される。

別の実施形態において、前記細胞密度の測定値を判定する工程は、細胞クラスター数を判定する工程を含んでいる。前記細胞密度の測定値が所定の制限を超えるかどうかの判定が行われ、前記細胞密度の測定値が前記所定の制限を超えるという判定に応じて前記細胞培養の前記動作が調整される。

別の実施形態において、前記細胞密度の測定値を判定する工程は、異なる形態を有する細胞を表す１以上の細胞数を判定する工程を含んでいる。１以上の細胞密度の測定値は前記１以上の細胞形態数に基づいて判定されてもよい。

別の実施形態において、前記細胞培養は、細胞が前記トレイに付着した状態あるいは前記培養液中に浮遊した状態のいずれかで配置されて、トレイに配置される。前記トレイの傾斜動作及び／又は前記トレイの振動動作が調整される。前記トレイの傾斜動作を調整する工程は、より低速又はより高速で前記トレイを前後に傾斜させる工程を含み得る。前記トレイの振動動作を調整する工程は、より低速又はより高速で前記トレイを前後に振動させる工程が含まれ得る。

別の実施形態に従って、装置は、細胞培養の容器を保持し、前記容器中の前記細胞培養の動作を引き起こすように構成されている第１のデバイスを含んでいる。前記装置は、また、前記容器中の前記細胞培養の画像を生成するように構成されている第２のデバイス、前記画像に基づいて前記細胞培養の特性を判定し、前記特性に基づいて、前記第１のデバイスに前記細胞培養の容器の前記動作を調整させるように構成されている少なくとも１つのプロセッサを含んでいる。

一実施形態において、前記特性は、細胞密度の測定値を含んでいる。

一実施形態において、前記特性は、異なる細胞形態の判定に基づいて判定される少なくとも１つの細胞密度の測定値を含んでいる。

別の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、前記画像に基づいて平均細胞密度の測定値を判定するように構成されている。

別の実施形態に従って、システムは、細胞培養の容器を保持するように構成されているトレイ、前記容器内の前記細胞培養の画像を撮像するように構成されているカメラ、及び前記トレイの動作を制御するように構成されているデバイスを含んでいる。前記システムに、また、前記トレイの第１の動作を判定し、前記細胞培養の画像を表すデータを前記カメラから受信し、前記画像データに基づいて前記細胞培養の特性を判定し、前記特性に基づいて前記トレイの第２の動作を判定し（前記第２の動作は前記第１の動作とは異なる）、前記デバイスに前記第２の動作に従って前記トレイが動作するようにさせるように構成されているプロセッサを含んでいる。

一実施形態において、前記システムは、また、前記トレイの動作を示す動作データを取得するように構成されているセンサを含んでいる。前記プロセッサは、さらに、前記センサから前記動作データを受信し、前記動作データに基づいて前記トレイの前記第１の動作を判定するように構成されている。

別の実施形態において、前記特性は、細胞密度の測定値を含んでいる。

別の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、前記画像データに基づいて細胞密度の測定値を判定するように構成されている。

別の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、細胞クラスター数を判定し、前記細胞クラスター数に基づいて前記細胞密度の測定値を判定するように構成されている。

別の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、前記細胞密度の測定値が所定の制限を超えることを判定し、前記細胞密度の測定値が前記所定の制限を超えるという判定に応じて前記第２の動作を判定するように構成されている。

別の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、培養中の細胞の１以上の異なる形態を判定し、形状、大きさ等の異なる特性を有する１以上の細胞数を判定し、前記異なる細胞の種類に従って１以上の細胞密度の測定値を判定するように構成されている。

別の実施形態において、前記プロセッサは、さらに、前記トレイの傾斜動作と前記トレイの振動動作のうち一方を調整して前記トレイの前記第２の動作を判定するように構成されている。前記プロセッサは、より低速又はより高速で前記トレイを前後に傾斜させる、あるいはより低速又はより高速で前記トレイを前後に振動させるように構成されてもよい。

これらの及びその他の本開示の利点は、以下の「詳細な説明」及び添付図面を参照することにより当業者に明白になるであろう。

実施形態に係る細胞培養システムの構成要素を示す。 別の実施形態に係る細胞培養システムの構成要素を示す。 実施形態に係るトレイ制御システムの斜視図を示す。 別の実施形態に係るトレイ制御システムの斜視図を示す。 図３の実施形態のフレーム、プレート及びトレイの上面図を示す。 別の実施形態に係るフレーム、プレート及びトレイの上面図を示す。 実施形態に係るチルト機構の動作を示す。 実施形態に係るチルト機構の動作を示す。 実施形態に係るチルト機構の動作を示す。 実施形態に係るチルト制御部の構成要素を示す。 図３の実施形態のプレートの上面図を示す。 実施形態に係る振動機構の動作を示す。 実施形態に係る振動機構の動作を示す。 実施形態に係る振動機構の動作を示す。 実施形態に係る振動制御部の構成要素を示す。 図８Ａ乃至８Ｃの実施形態のフレーム、プレート及び振動機構の下面の斜視図を示す。 実施形態に係るトレイ上に配置された細胞培養を示す。 実施形態に係るトレイの動作を制御する方法に関するフローチャートである。 別の実施形態に係る細胞培養の動作を制御する方法に関するフローチャートである。 実施形態に係る細胞培養を有するバッグを支持するフレーム及びチルト機構の側面図を示す。 実施形態に係る細胞培養を有する多数のバッグを支持するフレーム及びチルト機構の側面図を示す。 実施形態に係る、フレームがチルトサーボを備えた、細胞培養を有するバッグを支持するフレーム及びチルト機構の側面図を示す。 特定の実施形態を実行するために使用することができる模範的なコンピュータの構成要素を示す。 実施形態に係る、アームによって支持されるカメラを示す。 実施形態に係るバイオリアクタシステムの構成要素を示す。 実施形態に係るバイオリアクタシステムの構成要素を示す。

実施形態に従って、細胞培養システムは、細胞培養を保持し、細胞増殖を最適化するよう選択された方法で細胞培養を動作させるよう構成された第１のデバイスを含んでいる。この装置は、細胞培養の画像を生成するよう構成された第２のデバイスと、画像に基づいて細胞培養の特性を判定し、この特性に基づいて、第１のデバイスに細胞培養の動作を調整させるように構成された少なくとも１つのプロセッサをも含んでいる。

図１は、実施形態に係る細胞培養システムの構成要素を示す。細胞培養システム１００は、トレイ制御システム１１０及びコンピュータ１２０を含んでいる。トレイ制御システム１１０は、細胞培養を保持し、細胞培養を促進して最適化する方法で細胞培養を動作させるように構成されている。コンピュータ１２０は、トレイ制御システム１１０からデータを受信し、トレイ制御システム１１０に制御信号を送信することができる。コンピュータ１２０は、サーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ラップトップ装置、携帯電話等の任意の適切な処理装置であってもよい。

図２は、別の実施形態に係る細胞培養システム１００の構成要素を示す。細胞培養システム１００は、トレイ２２０、チルト機構２３０、振動機構２４０、電源２５０、カメラ２６０、加速度計２７０、画像解析部２８０、トレイ動作制御部２９０を含んでいる。細胞培養システム１００は、図２に示されていない構成要素を含んでもよい。

トレイ２２０は、細胞培養を保持するよう構成された表面を含んでいる。トレイ２２０は、任意の形状を有してもよい。トレイ２２０は、正方形、長方形、円形又は別の形状であってもよい。トレイ２２０は、１より多い平面を含んでもよい。一実施形態において、細胞培養は、トレイ２２０の表面に直接配置された容器に収容される。別の実施形態において、細胞培養は、トレイ２２０に配置されたバッグ又はその他のエンクロージャに収容されてもよい。トレイ２２０は、プラスチック（透明なプラスチックを含む）、金属、又はその他の任意の材質で作られてもよい。

チルト機構２３０は、トレイ２２０を傾斜させる、すなわち、水平位置（トレイ２２０は水平面に配置されている）から選択された非水平位置（トレイは第２の非水平面に配置される）に方向を変えさせる。例えば、チルト機構２３０は、第１の非水平面（水平面に対して第１の所定角度によって定義される）と第２の非水平面（水平面に対して第２の所定角度によって定義される）との間で、選択された速度又は加速度でトレイ２２０を行き来させてもよい。チルト機構２３０は、処理装置から受信した制御信号に応じて動作してもよい。

振動機構２４０は、トレイ２２０を振動させる、すなわち、選択された速度又は加速度で端から端まで動作させる。振動機構２４０は、処理装置から受信した制御信号に応じて動作してもよい。

電源２５０は、細胞培養システム１００に電力を供給する。例えば、電源２５０は、１以上のバッテリを含んでもよい。細胞培養システム１００は、１より多い電源を含んでもよい。

カメラ２６０は、トレイ２２０に配置された細胞培養の画像を取得する。カメラ２６０は、例えば、デジタルカメラでもよい。カメラ２６０は、解析のため、デジタル画像データをコンピュータ又はその他の処理装置に提供することができる。

加速度計２７０は、トレイ２２０の加速度を示すデータを取得するように構成されたセンサである。加速度計２７０は、例えば、トレイ２２０の速度及び／又はその他の動作を含むその他のパラメータも測定してもよい。加速度計２７０は、加速度及び／又はその他の動作データをコンピュータ又はその他の処理装置に提供することができる。

他の実施形態では、細胞培養システム１００は、温度、質量、重量、ｐＨ、ガス濃度（Ｏ_２及びＣＯ_２）等を測定するセンサ等の他の種類のセンサを含んでもよい。

画像解析部２８０は、カメラ２６０によって生成された画像データを解析し、トレイ２２０に配置された細胞培養の１以上の特性を判定する。例えば、画像解析部２８０は、細胞培養の画像を解析して細胞密度の測定値を判定してもよい。画像解析部２８０は、情報（例えば、細胞密度の測定値又はその他の情報）をトレイ動作制御部２９０に送信してもよい。

トレイ動作制御部２９０は、トレイ２２０の動作を制御する。例えば、トレイ動作制御部２９０は、チルト機構２３０にトレイ２２０を傾斜させることができる。トレイ動作制御部２９０は、振動機構２４０にトレイ２２０を振動させることができる。トレイ動作制御部２９０は、適宜、画像解析部２８０から情報を受信し、その情報に基づいて、チルト機構２３０又は振動機構２４０にトレイ２２０の動作を調整させることができる。例えば、トレイ動作制御部２９０は、画像解析部２８０から細胞密度の測定値（例えば、平均細胞密度の測定値、異なる細胞形態による１以上の細胞密度の測定値を含むことがある）を受信することができ、その細胞密度の測定値に基づき、チルト機構２３０又は振動機構２４０にトレイ２２０の動作を調整させる。

図２に示す１以上の構成要素は、図１のコンピュータ１２０等のコンピュータによって実行されてもよい。例えば、画像解析部２８０及び／又はトレイ動作制御部２９０は、コンピュータ１２０上に常駐して動作するソフトウェア（及び／又は回路）で構成されてもよい。

図３Ａは、実施形態に係るトレイ制御システム１１０の斜視図を示す。トレイ制御システム１１０は、フレーム３５０を含んでいる。振動機構２４０は、フレーム３５０内に配置された長方形プレート３０５を含み、４つのコイル３２０によってフレーム３５０に接続されている。トレイ２２０は、振動機構２４０の上面に配置されている。振動機構２４０は、振動制御部８６０（プレート３０５の下側に設置されている）を含んでいる。チルト機構２３０は、フレーム３５０の一辺に接続されている。カメラ２６０は、アーム３６４によってトレイ２２０の上方に位置しており、アーム３６４は、例えば、フレーム３５０の一辺に接続されてもよい。

図３Ｂは、別の実施形態に係るトレイ制御システム１１０の斜視図を示す。トレイ制御システム１１０は、フレーム３５０、振動機構２４０、及び長方形プレート３０５を含んでいる。トレイ２２０は、振動機構２４０の上面に配置されている。チルト機構２３０は、フレーム３５０の一辺に接続されている。ロッド３７０は、フレーム３５０の一側面の上方に位置している。スライド機構３９２は、ロッド３７０に沿ってスライドするように構成されている。スライド機構３９２は、アーム３９４に接続されてアーム３９４を支持し、アーム３９４はカメラ２６０をトレイ２２０の上方に保持する。アーム３９４はスライド機構３９２に接続されているので、カメラ２６０はフレーム３５０の一方の端から他方の端まで移動することができ、トレイ２２０の様々な視界（及びトレイ２２０に配置された任意の培養の様々な視界）を取得する。トレイ制御システム１１０は、スライド機構３９２の動作を制御するように構成された制御部３８０を含んでいる。従って、制御部３８０は、カメラ２６０を第１の位置から第２の選択された位置まで移動させ、トレイ２２０の選択された部分の画像を取得させるように構成されている。

図４は、図３の実施形態のフレーム３５０、プレート３０５、及びトレイ２２０の上面図を示す。プレート３０５は、幅「Ｗ」の隙間だけフレーム３５０から離れている。プレート３０５とフレーム３５０の間の隙間があるので、プレート３０５（及びプレート３０５上に配置されているトレイ２２０）はフレーム３５０内で移動することができる。一実施形態では、幅「Ｗ」は、５．０ミリメートルと２０．０ミリメートルの間である。

図５は、別の実施形態に係るフレーム３５０、プレート３０５、及びトレイ２２０の上面図を示す。加速度計２７０はトレイ２２０上に配置されている。他の実施形態では、加速度計２７０は別の場所又は別の位置に配置されてもよい。

実施形態に従って、容器内の細胞培養はトレイ２２０上に配置され、細胞培養の動作は細胞増殖を最適化するために制御される。細胞培養の動作は、例えば、トレイ２２０の動作を制御することにより制御可能である。具体的には、トレイ２２０は前後に傾いてもよい。あるいは、トレイ２２０は前後の往復動作で振動してもよい。このような動作でトレイ２２０を動かすことによって、トレイ２２０上に配置された細胞培養も同様な動作で動く。細胞培養を動作させることによって、細胞培養中の細胞の分布が変化する、例えば、急激に傾斜又は振動させることによってクラスター状の細胞を分離できるので、細胞培養内の細胞密度を低下させることができる。好都合なことに、細胞密度を低下させることによって細胞培養中の細胞増殖を促進することができる。しかし、細胞膜の破壊や望ましくない細胞死に至るおそれがある細胞培養内の過度のせん断を避けるために、トレイ２２０の動作は調節する必要がある。

図６Ａ乃至６Ｃは、実施形態に係るチルト機構２３０の動作を示す。図６Ａを参照すると、チルト機構２３０は、フレーム３５０に接続されたサポートアーム６２０を含んでいる。チルト制御部６３０はサポートアーム６２０に取り付けられている。４つの回転アームを有する回転片６４０はサポートアーム６２０に取り付けられており、チルト制御部６３０によって制御される。レバー６１０は、第１端が、接続部６６７によって回転片６４０の回転アームの１つに接続されており、第２端が、第２の接続部６６４によってフレームに接続されている。接続部６６４及び６６７は、例えば、ねじ又は別の種類のファスナーであってもよい。

図６Ｂを参照すると、チルト制御部６３０は、適宜、回転片６４０を反時計回りに回転させる。回転片６４０が反時計回りに回転した場合、回転片６４０はレバー６１０を引っ張り、次に、それによってフレーム３５０の端６９０を下方に傾ける。フレーム３５０が片側に傾くと、プレート２４０とトレイ２２０もまた同じように傾く。

図６Ｃを参照すると、チルト制御部６３０は、適宜、回転片６４０を時計回りに回転させる。回転片６４０が時計回りに回転した場合、回転片６４０はレバー６１０を押し、次に、それによってフレーム３５０の端６９０を上方に傾ける。フレーム３５０が片側に傾くと、プレート２４０とトレイ２２０もまた同じように傾く。

図６Ｄは、実施形態に係るチルト制御部６３０の構成要素を示す。チルト制御部６３０は、プロセッサ６８２、メモリ６８４及び送受信機６８６を含んでいる。プロセッサ６８２は、回転片６４０の動作を制御する。プロセッサ６８２は、適宜、データをメモリ６８４に記憶する。送受信機６８６は、適宜、制御信号を（例えば、トレイ動作制御部２９０又はその他の構成要素から）受信することができる。送受信機６８６は、例えば、アンテナを含んでもよい。

図３を再度参照すると、トレイ２２０はプレート３０５上に置かれている。図７は、実施形態に係るプレート３０５の上面図を示す。プレート３０５は、プレートの中央又はその近傍に孔７２５を有する。孔７２５はプレート３０５を貫通している。プレート３０５は、プラスチック、金属又はその他の適切な材料で作られてもよい。プラスチックには透明プラスチックが含まれてもよく、その場合透過光モード撮像が可能になる。このため、一実施形態では、トレイ２２０は透明プラスチックから成り、プレート３０５も透明プラスチックから成り、その場合、透明光モード撮像を利用できる。孔７２５の直径は、例えば、１．０ｃｍと５．０ｃｍの間である。その他の直径を用いてもよい。

図８Ａ乃至８Ｃは、実施形態に係る振動機構２４０の動作を示す。図８Ａは、トレイ２２０と振動機構２４０の構成要素の断面図を示す。トレイ２２０はプレート３０５上に置かれている。トレイ２２０は、トレイ２２０の下側から突出して孔７２５に嵌合する突出部材８１０を含んでいる。

振動機構２４０は、回転片８２０、振動制御部８６０及び１以上の接続部８４０を含んでいる。回転片８２０は、第１の空洞８２２と第２の空洞８２６を含んでいる。振動制御部８６０はスピニング部材８６５を有する。

図８Ｂを参照すると、トレイ２２０の突出部材８１０は回転片８２０の第１の空洞８２２に嵌合する。振動制御部８６０のスピニング部材８６５は回転片８２０の第２の空洞８２６に嵌合する。接続部８４０は振動制御部８６０とプレート３０５を接続する。他の実施形態では、振動制御部８６０とプレート３０５とを接続するために他の種類の接続部が使用されてもよい。例えば、振動制御部８６０は、プレート３０５に接続されるバスケットの中に保持されてもよい。

実施形態に従って、振動制御部８６０はスピニング部材８６５を回転させる。スピニング部材８６５は回転片８２０の空洞８２６内に固定される。その結果、スピニング部材８６５が回転すると、スピニング部材８６５を中心に回転片８２０を回転させるので、トレイ２２０の突出部材８１０を孔７２５内で円状に回転させる。図８Ｃは、回転片が図８Ｂに示す位置に対して約１８０度回転した後のトレイ２２０と振動機構２４０の構成要素を示す。この動作によって突出部材８１０とトレイ２２０は動作している状態にある。

一実施形態では、振動制御部８６０は、スピニング部材８６５を１０回転／秒と３００回転／秒の間で回転させることができる。その他の回転速度を用いてもよい。突出部材８１０の回転動作によって、トレイ２２０はプレート３０５の上で円運動をする。トレイ２２０の円運動によって、トレイ２２０上に配置されたあらゆる細胞培養が振動動作する。

図８Ｄは、実施形態に係る振動制御部８６０の構成要素を示す。振動制御部８６０は、プロセッサ８８２、メモリ８８４及び送受信機８８６を含んでいる。プロセッサ８８２は、スピニング部材８６５の動作を制御する。プロセッサ８８２は、適宜、データをメモリ８８４に記憶する。送受信機８８６は、適宜、制御信号を（例えば、トレイ動作制御部２９０又はその他の構成要素から）受信することができる。送受信機８８６は、例えば、アンテナを含んでもよい。

図９は、図８Ａ乃至８Ｃの実施形態のフレーム３５０、プレート３０５及び振動機構２４０の下側の斜視図を示す。他の実施形態では、振動機構２４０は異なるように構成されてもよい及び／又は異なる方法で動作してもよい。

実施形態に従って、細胞培養システム１００は、細胞培養の細胞増殖を最適化するよう使用することができる。細胞培養システム１００は、バッチ反応器システム、フェドバッチ反応器システム又は連続反応器システムであってもよい。そのようなシステムは当技術分野で公知である。細胞培養システム１００は、また、使用しやすいようにモジュール化することができる。

例示的な実施例において、細胞培養を収容する容器はトレイ２２０上に置かれ、当該トレイは所定のパターンに従って動作する。例えば、トレイは細胞の一様な分布を促進するために第１の選択された速度で前後に傾けることができる。１以上の細胞の画像が撮像される。トレイの動作を示す動作データも取得される。画像データは、細胞培養内の細胞密度の測定値を判定するために解析される。画像データ及び動作データに基づいてトレイの調整動作が判定される。例えば、細胞密度の測定値が所定の制限を超えていると判定された場合、細胞密度を低下させるために選択された調整動作が判定され得る。例えば、調整動作は、第２の選択速度で（第１の速度よりも早い）及び／又は選択された角度でトレイを傾けること、さらに第３の選択速度でトレイを振動させることを含み得る。トレイは、その後調整動作に従って動かされる。

例えば、図１０に示す例示的な実施形態において、細胞培養１０００はトレイ２２０上に配置される。今、トレイ動作制御部２９０はチルト機構２３０と振動機構２４０を使用してトレイ２２０を所定の動作に追従させる。例えば、チルト機構２３０と振動機構２４０を使用してトレイ２２０を第１の所定の速度で前後に傾け、第２の所定の速度で前後に振動させてもよい。

そして、細胞培養１０００の細胞増殖をモニターするために細胞培養システム１００を使用して、細胞増殖を最適化するためにトレイ２２０の動作を制御（及び調整）する。例えば、望ましくない高レベルの細胞密度が細胞培養に生じているかどうかを判定し、これに応じて、細胞密度を低下させる方法で細胞培養内の細胞増殖を促進するためにトレイ２２０の動作を調整することによって、細胞増殖を促進することができる。

図１１Ａは、実施形態に係る細胞培養の動作を制御する方法のフローチャートである。ステップ１１１０において、トレイ上の細胞培養の画像を表す画像データが受信される。例示的な実施形態において、カメラ２６０は細胞培養１０００の１以上の画像を撮像する。カメラ２６０は画像を画像データに変換し、画像データを画像解析部２８０に送信する。

ステップ１１１５において、画像データに基づいて細胞密度の測定値が判定される。画像解析部２８０は、カメラ２６０から画像データを受信し、画像データを解析して細胞密度の測定値を生成する。様々な方法のうちのいずれか１つを使用して細胞密度の測定値を生成してもよい。例えば、画像解析部２８０は、画像の全ての細胞を特定して平均細胞密度の測定値を計算してもよい。別の実施形態において、画像データは、細胞培養の細胞間の様々な細胞形態（大きさ、形状等）を特定し、様々な細胞形態に基づいて１以上の細胞密度の測定値を判定するために使用されてもよい。別の方法では、画像解析部２８０は、細胞培養の細胞を調べて所定の基準に適合する特徴を特定してもよい。例えば、画像解析部２８０は、「細胞のクラスター」が形成されている領域を特定してもよい、ここで、「クラスター」は所定の制限を超えた細胞密度を有する領域として定義される。画像解析部２８０は、次に、そのような領域の数の総数を細胞密度の測定値として使用してもよい。他の測定値を使用してもよい。細胞密度の測定値はトレイ動作制御部２９０に提供される。

ステップ１１２０において、トレイの動作に関連する動作データが受信される。例示的な実施形態において、加速度計２７０は動作データを生成し、トレイ動作制御部２９０に動作データを送信する。動作データには、加速度、速度、動作方向等を示すデータが含まれ得るがこれに限定されない。トレイ動作制御部２９０は、選択された期間にわたり多数の動作の測定結果を受信することができる。

ステップ１１２５において、動作データに基づいて現在のトレイの動作が判定される。トレイ動作制御部２９０は、加速度計２７０から受信した動作データを解析して現在のトレイ２２０の動作を判定する。例えば、トレイ動作制御部２９０は、動作データに基づいて、トレイ２２０が静止している、あるいはトレイ２２０が特定の速度と加速度で特定の方向に動作している、あるいはトレイ２２０が前後の往復動作等の動作のパターンに追従していることを判定することができる。

ステップ１１３０において、画像データと動作データに基づいて、トレイの調整動作が判定される。例示的な実施形態において、トレイ動作制御部２９０は、細胞密度情報と動作データを解析して、細胞増殖を最適化又は向上させるためにトレイの動作の調整が好ましいかどうかを判定する。調整動作が必要であるとトレイ動作制御部２９０が判定した場合、トレイの動作に対する調整には、トレイ２２０の傾斜動作に対する調整及び／又はトレイ２２０の水平（振動）動作の調整が含まれ得る。例えば、細胞密度が所定の制限を超えているとトレイ動作制御部２９０が判定することができ、これに応じて、トレイを大きな角度に傾斜させる及び／又は大きな速度でトレイを前後に傾けることによってトレイ２２０の傾斜動作を調整する必要があると判定してもよく、あるいは、大きな速度でトレイを振動させることによってトレイ２２０の振動動作を調整する必要があると判定してもよい。

ステップ１１４０において、トレイは、調整動作に従って動作させられる。トレイ動作制御部２９０は、ステップ１１３０にて判定された調整動作を実行するためにチルト機構２３０と振動機構２４０とにトレイの動作を調整させる。こうして、トレイ動作制御部２９０は、チルト機構２３０に、例えば、より高速又はより低速でトレイ２２０を傾斜させ、及び／又は振動機構２４０に、例えば、より高速又はより低速でトレイ２２０を振動させることができる。例えば、トレイ動作制御部２９０は、調整された動作を実行するために、チルト機構２３０及び／又は振動機構２４０に対して制御信号を生成、送信してもよい。

他の実施形態において、トレイ２２０上に配置された細胞培養の他の特性を判定し、使用してトレイの動作を調整してもよい。例えば、画像解析部２８０及び／又は１以上のセンサを使用して、細胞培養の色の測定値、細胞培養の温度の測定値、細胞培養の重量の測定値、異なる細胞形態による異なる細胞密度の１以上の測定値、細胞培養の透明度若しくは不透明度の測定値等を判定してもよいが、これに限定されない。別の方法として、画像データから細胞増殖のパターンを判定してもよい。トレイ２２０の動作に対する調整は、これらの観測された特性と測定された特性に基づいて判定され、適用されてもよい。

別の実施形態において、細胞密度の測定値は、細胞培養の画像を検討し、また１以上の細胞を含む１以上の「細胞領域」を定義することによって判定してもよい。例えば、別の細胞の所定距離以内に位置する２つの細胞は、同じ細胞領域以内にあるとみなしてもよい。輪郭は、各細胞領域の外周で定義される。細胞領域によって占められる全領域が判定される。次に、細胞密度の測定値は、細胞領域によって占められていない領域に対する、細胞領域によって占められた全領域に基づいて判定してもよい。例えば、細胞密度の測定値は、トレイの全領域（又は、細胞培養によって覆われたトレイの部分）に対する細胞領域によって占められた全領域の割合として判定してもよい。別の方法として、細胞密度の測定値は、細胞領域によって占められた全領域を所定の値と比較することによって判定してもよい。

別の実施形態において、真核細胞の培養の場合は観察された細胞核の量に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。例えば、画像中の各細胞核を特定するために細胞培養の画像を検査してもよい。真核細胞に対する細胞密度の測定値は、観察された細胞核の量に基づいて判定してもよい。

別の実施形態において、細胞培養の画像中の画素を解析することによって細胞密度の測定値を判定してもよい。エッジ画素の第１の量と非エッジ画素の第２の量が判定される。細胞密度の測定値は、例えば、非エッジ画素に対するエッジ画素の割合を判定することによって判定してもよい。

他の実施形態において、画像認識アルゴリズムを使用して、細胞増殖のパターン、様々な細胞形態による様々な細胞密度等の特徴を特定してもよい。細胞増殖の特徴の解析に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、ボロノイアルゴリズムを用いて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、重ね合わせ測定に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、細胞の動作の測定に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。例えば、１以上の細胞の軌跡を観察して解析してもよい。観察した動作と軌跡に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、ＲＧＢ測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、ＨＳＶ測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、グレースケール変換に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、カラーチャンネルグラデーションに基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、屈折率の測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、温度の測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。例えば、細胞培養の温度を測定して、温度の測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、質量の質量測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。例えば、細胞培養の質量を測定して、質量測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、重量の測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。例えば、細胞培養の重量を測定して、重量の測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、位相の測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。例えば、波面を検出するために波面センサを用いてもよい。

別の実施形態において、スペクトル測定値に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、細胞の種類及び／又は細胞の形状の観察に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

別の実施形態において、誘電分光法、光吸収、光散乱、フーリエ変換画像解析等のその他の方法に基づいて細胞密度の測定値を判定してもよい。

図１１Ｂは、別の実施形態に係る細胞培養の動作を制御する方法のフローチャートである。ステップ１１６０において、細胞培養の画像が生成される。本明細書で記載したように、カメラ２６０は、トレイ２２０に配置された細胞培養の画像を取得することができる。

ステップ１１７０において、画像に基づいて細胞培養の特性が判定される。画像解析部２８０及び／又はトレイ動作制御部２９０は、細胞密度、色、増殖パターン等の画像データに基づいてあらゆる好ましい特性を判定することができる。

ステップ１１８０において、特性に基づいて細胞培養の動作が調整される。細胞培養はトレイ２２０上に配置されているので、細胞培養の動作はトレイ２２０の動作を調整することによって調整される。本明細書に記載された方法と同様な方法で、トレイ動作制御部２９０は、所定の特性に基づいて、チルト機構２３０及び／又は振動機構２４０にトレイ２２０の動作を調整させることができる。例えば、トレイ２２０の動作は、測定された細胞密度、測定された色、観察された細胞増殖のパターン等に基づいて細胞増殖を最適化するために調整することができる。トレイ２２０は調整された動作に従って動作し、同様に細胞培養を動作させる。

別の実施形態において、細胞培養は、トレイ２２０上に配置された容器に収容されてもよい。図１２Ａは、実施形態に係るフレーム３５０とチルト機構２３０の側面図を示す。細胞培養１２３５を収容するバッグ１２２０がトレイ２２０上に配置されている。図示されてはいないが、バッグ１２２０は、細胞増殖を最適化するために、反応器システムの他の構成要素と流体連通することができる。トレイ動作制御部２９０は、細胞培養１２３５の増殖を最適化するために、本明細書に記載された方法と同様の方法を用いてトレイ２２０の動作を制御できる。細胞培養１２３５はバッグ１２２０内に図示されているが、細胞培養１２３５は、細胞増殖のためにフラスコ等の任意の適切な容器内に配置することができる。さらに図１２Ｂに示されるように、複数のバッグ１２２０をトレイ２２０上に配置することもできる。図示されてはいないが、複数のバッグ１２２０は、細胞増殖を最適化するために、反応器システムの他の構成要素と流体連通することに加えて、お互いに流体連通することもできる。図１２Ｃは、細胞培養１２３５へのアクセスを促進するために、フレーム３５０がフレーム３５０の両端にチルトサーボ（符号は付けていない）を備えるさらなる実施形態を示す。

様々な技術を用いて、細胞密度の測定値を生成し、細胞培養の特性を判定し、あるいは画像を処理及び／又は解析することができる。

例えば、米国特許No.9,412,176（2016年8月9日発行）において、画像を処理、解析するための方法、システム及び製品が開示されている。具体的に、米国特許No.9,412,176では、デジタル画像のためのエッジベースの特徴記述子を生成するための方法、システム及び製品が開示されている。様々な実施形態によって、質感の豊富な画像及び質感の乏しい画像に対する効率的な画像ベースのオブジェクト認識機能を得ることができる。一実施形態において、複数のエッジがデジタル画像内に検出される。デジタル画像は、例えば、映像ストリームの、映像フレーム又はレンダリングされた画像であってもよい。複数のエッジは、テンソル投票及びキャニーエッジ検出アルゴリズムのうちの１つに基づいて検出され得る。複数のエッジのエッジに沿って設置されるアンカーポイントが選択される。アンカーポイントは、スケール不変特徴変換（ＳＩＦＴ）、高速網膜キーポイント（ＦＲＥＡＫ）、方向性勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）、高速化ロバスト特徴（ＳＵＲＦ）、ＤＡＩＳＹ、バイナリロバスト不変性スケーラブルキーポイント（ＢＲＩＳＫ）、ＦＡＳＴ、バイナリロバスト独立基本特徴（ＢＲＩＥＦ）、ハリスのコーナー、エッジ、勾配位置及び方向ヒストグラム（ＧＬＯＨ）、画像勾配のエネルギ（ＥＯＧ）、あるいは変換不変低ランクのテクスチャ（ＴＩＬＴ）特徴のうちの少なくとも１つに対応する特徴であってもよい。アンカーポイントに関連付けられた解析グリッドが生成され、解析グリッドは複数の細胞を含む。アンカーポイントに関連付けられた解析グリッドは、アンカーポイントに幾何学的中心を有し、極座標グリッド、ラジアル極座標グリッド又は直線グリッドのうち１つを含んでもよい。アンカーポイントにおけるエッジの法線ベクトルから成るアンカーポイント法線ベクトルが計算される。アンカーポイント法線ベクトルは、アンカーポイントの画素座標におけるエッジに直交するハリス行列固有ベクトル又は幾何学的法線ベクトルのうちの１つであってもよい。解析グリッドの細胞内のエッジに沿った１以上の位置におけるエッジの法線ベクトルから成る１以上のエッジ画素法線ベクトルが計算される。エッジ画素法線ベクトルは、画素座標におけるエッジに直交するハリス行列固有ベクトル又は幾何学的法線ベクトルのうちの１つであってもよい。解析グリッドの１以上の細胞のそれぞれに対して、類似度のヒストグラムが生成され、各類似度のヒストグラムは、細胞内のエッジ画素法線ベクトルのそれぞれとアンカーポイント法線ベクトルとの間の類似度測定値に基づく。また、類似度のヒストグラムに基づいて解析グリッドに対して記述子が生成される。記述子を生成する場合、解析グリッドの１以上の細胞に対する類似度のヒストグラムからデータを連結することが含まれてもよい。解析グリッドに対する記述子を使用することによって画像ベースのオブジェクト認識検索を促進することができる。

例えば、米国特許No.9,466,009（2016年10月11日発行）において、画像を処理、解析するための装置、システム及び方法が開示されている。具体的に、米国特許No.9,466,009では、オブジェクトデータ処理システムが、実時間で、対象の領域に対してどの認識アルゴリズムをデジタル表現で適用すべきかを判定できる画像を処理、解析するための装置、システム及び方法が開示されている。一実施形態において、システムは、複数の多様な認識モジュールとデータ前処理モジュールを含む。各モジュールは、非一時的、コンピュータ読み込み可能なメモリに記憶された１セット以上のソフトウェア命令を実行するよう構成されたハードウェアを表す。例えば、認識モジュールは、少なくとも１つの認識アルゴリズム（例えば、ＳＩＦＴ、ＤＡＩＳＹ、ＡＳＲ、ＯＣＲ等）を含み得る。さらに、データ前処理モジュールは、そのソフトウェア命令により、シーンのデジタル表現を取得するように構成され得る。デジタル表現には、画像データ、映像データ、センサデータ、ニュースデータ、生体認証データ又はその他の種類のデータを含むデータの１以上のモダリティが含まれてもよい。前処理モジュールは、不変特徴認識アルゴリズム、好ましくはターゲットデータを迅速に処理するアルゴリズムを利用して、デジタル表現から一連の不変特徴を生成する。画像データに適用できる１つの適切な不変識別特徴アルゴリズムは、ＦＡＳＴコーナー検出アルゴリズムを含んでいる。前処理モジュールは、さらに、一連の不変特徴を対象の領域にクラスター化あるいはグループ化する。その場合に、対象の各領域は、関連付けられた領域特徴密度（例えば、単位面積当たりの特徴、単位体積当たりの特徴、特徴分布等）を有することができる。プリプロセッサは、次に、領域の特徴密度の関数として各領域に１以上の認識モジュールを割り当てることができる。各認識モジュールは、次に、認識モジュールの認識アルゴリズムに従って、対象の各領域を処理するよう構成することができる。

例えば、米国特許No.9,501,498（2016年11月22日発行）において、正規形状を用いて実際のオブジェクトをオブジェクト認識データベースの中に取り込むことができる装置、システム及び方法が開示されている。一実施形態において、オブジェクト認識取得システムは、正規形状データベースとオブジェクト取得エンジンを有する。正規形状データベースは、１以上の形状オブジェクトを記憶するステップを実行するようにプログラムされている、そこで、形状オブジェクトは管理可能なデータオブジェクトを表す。各形状オブジェクトは、既知の正規形状又はオブジェクトテンプレート、例えば、球、円柱、角錐、マグ、車両又はその他の種類の形状を表すと考えることができる。さらに、形状オブジェクトは、例えば、それが対応する形状、半径、長さ、幅、又はその他の幾何学的特徴のアスペクトを反映する幾何学的属性を含んでいる。特に注目すべきなのは、形状オブジェクトには、対応する形状を有するオブジェクトを解析することができる好適な視点を示す１以上の基準視点（ＰｏＶ）も含まれることである。オブジェクト取得エンジンは、正規形状データベースと一体になってプログラムされて、オブジェクト情報を取り込みオブジェクト認識データベースに追加する役割又は責任を果たすためのステップを実行することができる。エンジンは、対象のターゲットオブジェクトのデジタル表現を含む画像データを取得する。エンジンは、さらに、場合により１以上のエッジ検出アルゴリズムを実行することによって画像データからオブジェクトの１以上のエッジを導出する。導出されたエッジのそれぞれは、エッジの特質（例えば、半径、長さ、エッジル、エッジレット、エッジ記述子等）に関する幾何学的情報を含んでいる。エンジンは、一連のエッジに関する情報を使用して正規形状データベースから結果セットとして一連の形状オブジェクトを取得することができる。実施形態によっては、エッジの幾何学的情報は、一連のエッジとして互換性がある又は補完的な形状属性を有する形状オブジェクトを特定するために利用される。ターゲットオブジェクトのオブジェクトモデルを構築するために、結果セットの形状オブジェクトのうち少なくとも１つが候補形状オブジェクトとして選択される。こうして、エンジンは、選択された形状と画像データに基づいてターゲットオブジェクトの１以上のオブジェクトモデルを生成することによって、ターゲットオブジェクトの解析を継続することができる。例えば、形状の幾何学的属性は調整又はオブジェクトに関連している特定の値を取ることができ、オブジェクトの画像データは、オブジェクトモデルに質感を持たせる及び／又は色を塗るために利用することができる。さらに、エンジンは、選択された形状の基準値ＰｏＶｓを用いるステップを実行するためにプログラムされて、キーフレーム情報を生成するためにオブジェクトモデルをどのＰｏＶｓから解析すべきかを判定する。エンジンは、場合により１以上の規則又はオブジェクトの対称性に基づいて、基準値ＰｏＶｓを使用してキーフレームを生成するために使用される一連のモデルキーフレームＰｏＶｓを導出する。さらに、エンジンは、オブジェクトモデルから並びにモデルキーフレームＰｏＶｓに関連して記述子オブジェクトモデルのインスタンスを作成する、ここで、記述子モデルは、オブジェクトモデル内又はオブジェクトモデル上に位置する認識アルゴリズム記述子（例えば、ＳＩＦＴ、ＦＲＥＡＫ、ＦＡＳＴ等）を含んでいる。記述子オブジェクトモデルから、エンジンは、さらに、ターゲットオブジェクトを認識するために他のデバイスによって使用され得る１以上のキーフレームバンドルをコンパイルする。キーフレームバンドルには、対応するキーフレームＰｏＶからのオブジェクトモデルの１以上の画像、キーフレームＰｏＶに関連する記述子、法線ベクトル、又はその他の認識情報が含まれ得る。キーフレームバンドルは、他のデバイスがターゲットデータの認識を必要とする場合に他のデバイスが利用できるようにオブジェクト認識データベースに記憶することができる。さらに、キーフレームバンドルは、オブジェクト情報、アドレス、コンテンツ情報、アプリケーション、ソフトウェア、コマンド、あるいは必要に応じて媒体の種類と関連付けることができる。

例えば、米国特許No.9,558,426（2017年1月31日発行）において、訓練画像内のロバスト特徴を特定するための方法、システム及び製品が開示されている。様々な実施形態において、画像ベースのオブジェクト認識のためのコンパクトで効率的な認識ライブラリーを構築することが可能である。一実施形態において、訓練画像内でロバスト特徴が特定される。訓練画像は、歪みのない画像、赤外線フィルター画像、Ｘ線画像、３６０度ビュー画像、マシーンビュー画像、映像データのフレーム、３次元オブジェクトのグラフィック描画又は斜視図であってもよく、撮像デバイスによって映像ストリームの映像フレームを撮像することによって取得してもよい。訓練画像に特徴検出アルゴリズムを適用することによって訓練特徴が生成され、各訓練特徴は、訓練画像内に訓練特徴位置を有する。定義済み画像変換に従って、少なくとも訓練画像の一部分は変換画像に変換される。定義済み画像変換として、複数の画像変換が選択のためにユーザに提示されてもよく、定義済み画像変換は、訓練画像を撮像するために使用される方法とは関係なく選択されてもよい。変換画像に特徴検出アルゴリズムを適用することによって、変換特徴が生成され、各変換特徴は変換画像内に変換特徴位置を有する。訓練特徴の訓練特徴位置は、定義済み画像変換に従って変換画像内の対応する訓練特徴変換位置にマッピングされ、ロバスト特徴セットはロバスト特徴を選択することによってコンパイルされる、ここで、各ロバスト特徴は、変換特徴のうちの１つの変換特徴位置の近位に位置する訓練特徴変換位置を有する訓練特徴を表す。訓練特徴と変換特徴のそれぞれは、特徴検出アルゴリズムに従って特徴記述子によって記述することができる。訓練特徴位置のそれぞれは、画素座標で構成され、変換特徴位置は変換画素座標で構成され得る。特徴検出アルゴリズムには、スケール不変特徴変換（ＳＩＦＴ）、高速網膜キーポイント（ＦＲＥＡＫ）、方向性勾配ヒストグラム（ＨＯＧ）、高速化ロバスト特徴（ＳＵＲＦ）、ＤＡＩＳＹ、バイナリロバスト不変性スケーラブルキーポイント（ＢＲＩＳＫ）、ＦＡＳＴ、バイナリロバスト独立基本特徴（ＢＲＩＥＦ）、ハリスのコーナー、エッジ、勾配位置及び方向ヒストグラム（ＧＬＯＨ）、画像勾配のエネルギ（ＥＯＧ）、あるいは変換不変低ランクのテクスチャ（ＴＩＬＴ）特徴検出アルゴリズムのうち少なくとも１つが含まれてもよい。

例えば、米国特許No.9,633,042（2017年4月25日発行）では、特徴ベースのオブジェクト認識を向上するのに役立つシーン属性を１以上のコンピューティング・デバイスが見いだす装置、システム及び方法が開示されている。実施形態によっては、特徴は、画像センサによって撮像された画像のデジタル表現から導出され、特性は、シーン特性センサデータから導出され、シーン特性センサデータの特定のセットは、データが撮像された時とシーンによる特定のデジタル表現に関連する。実施形態によっては、オブジェクト認識特性識別システムは、特性解析エンジンを含んでいる。実施形態によっては、システムにはシーン特性データベースも含まれる。実施形態によっては、システムにはオブジェクト認識システムと対応するオブジェクト認識データベースも含まれる。シーン特性データベースは、シーン又は環境（例えば、照明条件、ワイヤレス電界強度、重力等）の特性を表す１以上のシーン特性を記憶するように構成又はプログラムされる。シーン特性のそれぞれは、シーン属性空間内に対応する値（例えば、スカラー、ベクトル等）を有し得る。特性解析エンジンは、１つのオブジェクト又は多くのオブジェクトに共通して関連付けられる類似したオブジェクト認識特徴を区別するためにシーン特性を利用する。特性解析エンジンは、シーンのオブジェクトのデジタル表現（例えば、画像、映像、音等）を取得するように構成され、そして１以上の認識アルゴリズムをデジタル表現に適用して１以上の特徴を導出する。ここで、特徴は特徴空間内に存在する。エンジンは、さらに、特徴の一部を少なくとも１つの類似性特徴セットの中にコンパイルする。ここで、類似性特徴セット内の特徴は類似度測定値（例えば、低差異、特徴空間中で近接近等）に従ってお互いに類似であると見なされる。類似性特徴セット内の特徴は、特徴空間内でお互いに類似と見なされるが、エンジンは非特徴、シーン属性空間の１以上のシーン特性に対して類似の特徴を解析し、それによって既知のシーン特性に対して１以上の特性差異を生成する。特性差異は、類似性特徴セットの特徴に対して際立った特性として少なくとも１つの特性を選択するための十分な情報をエンジンに提供する。次に、特徴は、際立った特性情報とともにオブジェクト認識データベースに記憶され得る。代替の実施形態において、オブジェクトが類似性特徴セットの記述子に関連付けられているかどうか、複数のシーン撮像にわたる全てのオブジェクトを識別するために、シーン特性解析が適用される。

例えば、米国特許No.9,659,033（2017年5月23日発行）では、オブジェクト認識プラットフォームとして動作するように構成することができるプロセッサに通信可能に接続されたメモリを含む装置が開示されている。当該メモリは、１以上のオブジェクト固有のメトリックマップを記憶することができ、そのマップは、特定のオブジェクトに対して及びターゲットアルゴリズムに対して記述子の検出を向上するように選択された一連のメトリック値に対してターゲットオブジェクトの画像データの画像色空間をマッピングする。例えば、オブジェクト固有のメトリックマップは、ターゲットオブジェクトのデジタル表現の各画素から、プロセッサ上で実行する画像処理アルゴリズムによって処理することができる認識値の単一メトリックチャネルに対して、ＲＧＢ値をマッピングすることができる。プロセッサは、認識エンジンとして動作している場合、例えば、メモリから１以上のターゲットオブジェクト固有のメトリックマップを取得すること、シーンのデジタル表現及び画像データを含むデジタル表現を取得すること（例えば、メモリを記憶するデバイスのセンサ及びプロセッサを介して等）、オブジェクト固有のメトリックマップを用いて改変画像データを生成すること、画像解析アルゴリズムを用いて記述子セットを導出すること、並びにメトリックベースの記述子セットの関数としてターゲットオブジェクトに関連付けられたデジタルコンテンツを取得することを含めて、様々なオブジェクト認識ステップを実行することができる。

例えば、米国特許No.9,665,606（2017年5月30日発行）では、１以上のコンピューティング・デバイスが画像処理システムとして動作し、画像データにおいて現れるエッジを特定し、特定したエッジを使用して誤判定を低減するようにオブジェクトを認識、分類することができる装置、システム及び方法が開示されている。例えば、画像データに基づいてデバイス又はシステムが行動を取ることを可能にさせる方法が開示されている。当該方法は、対象のオブジェクトのデジタル表現を有する画像データを取得することを含んでいる。画像認識システムは、画像処理装置（例えば、タブレット、スマートフォン、キオスク、拡張現実または仮想現実の眼鏡等）によって好適に実行されるが、そのような方法を実行するようにプログラムされている。当該方法は、さらに、画像データを解析してエッジの集まりを生成することを含んでいる。例えば、当該方法は、オブジェクトに関連する画像データの少なくとも一部に共循環アルゴリズムを実行することによってエッジの集まりを生成することを含み得る。より多くの実施形態において、集まりのエッジには、知覚の観点からエッジに関連付けられた「鋭利さ」を示す知覚測定値（例えば、顕著性、滑らかさ、長さ等）が含まれ得る。エッジの集まりから、画像認識システムによって、知覚測定値に一部基づいて一連の候補エッジが選択され得る。これらのエッジの候補セットは、画像処理装置がエッジベースの記述子を生成できる実行可能な出発点を表す。こうして、当該方法によって、候補のセットのエッジに対して画像データから画素レベルのエッジレットを生成することができる。次に、当該方法によって、エッジレットから複数のエッジベースの記述子が導出される。ここで、記述子はエッジレットの配置を表す。一旦、配置又はそれに対応する記述子が特定されると、それらは、複数のエッジベースの記述子の１以上の記述子に基づいてデバイス又は画像認識システムが行動を取るように構成するために使用できる。例えば、行動には、コンテンツを後で取得することができるように、関連付けられたエッジベースの記述子に従って、コンテンツデータベース（例えば、データベース、ファイルシステム、流出ツリー、ｋ−ｄツリー等）のオブジェクトに関連するコンテンツのインデックスを作成することが含まれ得る。別の行動例は、エッジベースの記述子を用いてオブジェクトに関連するコンテンツをコンテンツデータベースに問い合わせることを含んでいる。

図１４に示す別の実施形態において、魚眼レンズを有するカメラを使用して、広角又はパノラマ画像を取得できる。図１４は、実施形態に係るアーム３６４によって支持されるカメラ２６０を示す。カメラ２６０は、魚眼レンズ１４０５を含んでいる。魚眼レンズ１４０５によって、カメラ２６０はトレイ２２０上に設置されたあらゆる培養の広角及び／又はパノラマビューが取得可能になる。

別の実施形態において、細胞培養システム１００等の細胞制御システムは、トレイ制御システム１１０に類似のトレイ制御システムとコンピュータ１２０等のコンピュータを含み、バイオリアクタシステム内に配置される。図１５Ａ乃至１５Ｂは、実施形態に係るバイオリアクタシステム１５００の構成要素を示す。バイオリアクタシステム１５００は、コンパートメント１５２０とドア１５３０を含んでいる。細胞培養システム１００は、コンパートメント１５２０内部に配置される。ドア１５３０は、図１５Ａに示す閉位置と図１５Ｂに示す開位置を有する。ドア１５３０は、例えば、細胞培養システム１５３０にアクセス可能になるように開くことができる。細胞培養システム１００は、コンパートメント１５２０内に収まり動作するように構成及び／又は変更されてもよい。

様々な実施形態において、本明細書に記載の方法ステップは、図１１Ａ及び１１Ｂに示した方法ステップを含め、記載又は示された特定の順序とは異なる順序で実行されてもよい。他の実施形態において、記載されたステップから、他のステップが与えられてもよいし、あるいはステップが削除されてもよい。

本明細書に記載のシステム、装置、及び方法は、デジタル回路を用いて、あるいは既知のコンピュータプロセッサ、メモリ部、記憶装置、コンピュータソフトウェア、及びその他の構成要素を用いる１以上のコンピュータを用いて実行されてもよい。通常、コンピュータは、命令を実行するためのプロセッサと命令とデータを記憶するための１以上のメモリを含んでいる。コンピュータは、１以上の磁気ディスク、内蔵ハードディスク及びリムーバブルディスク、光磁気ディスク、光学ディスク等の１以上の大容量記憶装置も含む、あるいはそれらに接続することもできる。

本明細書に記載のシステム、装置、及び方法は、クライアント−サーバ関係で動作するコンピュータを用いて実行されてもよい。通常、そのようなシステムにおいては、クライアントコンピュータはサーバコンピュータから離れて設置され、ネットワークを介して相互作用をする。クライアント−サーバ関係は、それぞれのクライアントコンピュータとサーバコンピュータで動作するコンピュータプログラムによって規定、制御されてもよい。

本明細書に記載のシステム、装置、及び方法は、ネットワークベースのクラウドコンピューティングシステム内で使用されてもよい。そのようなネットワークベースのクラウドコンピューティングシステムにおいては、サーバ又はネットワークに接続されている別のプロセッサは、ネットワークを介して１以上のクライアントコンピュータと通信する。クライアントコンピュータは、例えば、クライアントコンピュータに常駐して動作するネットワーク・ブラウザ・アプリケーションを介してサーバと通信してもよい。クライアントコンピュータは、サーバにデータを記憶してネットワークを介してそのデータにアクセスしてもよい。クライアントコンピュータは、ネットワークを介して、サーバにデータの要求あるいはオンラインサービスの要求を送信してもよい。サーバは、要求されたサービスを実行してクライアントコンピュータにデータを提供してもよい。サーバは、また、クライアントコンピュータに特定の機能を実行させる、例えば、計算を実行させる、画面に特定のデータを表示させるように構成されたデータも送信してもよい。

本明細書に記載のシステム、装置、及び方法は、プログラマブルプロセッサによる実行のため、情報キャリア、例えば、非一時的機械読み取り可能な記憶装置で明白に具現化されるコンピュータプログラム製品を用いて実行されてもよく、また本明細書に記載の方法ステップは、図１１Ａ及び１１Ｂの１以上のステップを含めて、そのようなプロセッサによって実行可能な１以上のコンピュータプログラムを用いて実行されてもよい。コンピュータプログラムは、直接的または間接的に、特定の動作を実行する又は特定の結果をもたらすためにコンピュータで使用することができる一連のコンピュータプログラム命令である。コンピュータプログラムは、コンパイラ型言語又はインタープリタ型言語を含め、任意の形式のプログラミング言語で記述することができ、スタンドアローンプログラムとしてあるいはモジュール、コンポーネント、サブルーチン又はコンピュータ環境での使用に適したその他の単品としての形態を含め、任意の形態で配置することができる。

図１３に、本明細書に記載のシステム、装置、及び方法を実行するために使用することができる例示のコンピュータの高準位のブロック図を示す。コンピュータ１３００は、データ記憶装置１３０２とメモリ１３０３に動作可能なように接続されたプロセッサ１３０１を含んでいる。プロセッサ１３０１は、コンピュータ１３００の全体の動作を規定するコンピュータプログラム命令を実行することによってコンピュータ１３００の全体の動作を制御する。コンピュータプログラム命令は、データ記憶装置１３０２、又はその他のコンピュータ読み取り可能な媒体に記憶され、コンピュータプログラム命令の実行が求められる場合にメモリ１３０３にロードされてもよい。こうして、図１１Ａ及び１１Ｂの方法ステップは、メモリ１３０３及び／又はデータ記憶装置１３０２に記憶されたコンピュータプログラム命令によって規定され、コンピュータプログラム命令を実行するプロセッサ１３０１によって制御され得る。例えば、コンピュータプログラム命令は、当業者によってプログラムされたコンピュータ実行可能コードとして実行され、図１１Ａ及び１１Ｂの方法ステップによって規定されたアルゴリズムを実行する。その結果、コンピュータプログラム命令を実行することによって、プロセッサ１３０１は図１１Ａ及び１１Ｂの方法ステップによって規定されたアルゴリズムを実行する。コンピュータ１３００には、ネットワークを介して他のデバイスと通信するための１以上のネットワークインターフェース１３０４も含まれる。コンピュータ１３００には、また、コンピュータ１３００とのユーザインタラクションを可能にする１以上の入力／出力装置１３０５も含まれる（例えば、表示部、キーボード、マウス、スピーカー、ボタン等）。

プロセッサ１３０１には、汎用及び特殊用途のマイクロプロセッサの両方が含まれてもよいし、またプロセッサ１３０１は唯一のプロセッサであってもよいしあるいはコンピュータ１３００の複数のプロセッサのうちの１つであってもよい。プロセッサ１３０１には、例えば、１以上の中央演算装置（ＣＰＵｓ）が含まれてもよい。プロセッサ１３０１、データ記憶装置１３０２、及び／又はメモリ１３０３は、１以上の特殊用途向け集積回路（ＡＩＳＩＣｓ）及び／又は１以上のフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡｓ）を含んでもよいし、それらによって補完されてもよいし、あるいはそれらに内蔵されてもよい。

データ記憶装置１３０２とメモリ１３０３それぞれは、有形の非一時的コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含んでいる。データ記憶装置１３０２とメモリ１３０３それぞれには、ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＲＡＭ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ダブル・データ・レート・同期式・ダイナミック・ランダム・アクセス・メモリ（ＤＤＲ‐ＲＡＭ）、又はその他のランダムアクセス半導体記憶装置等の高速ランダム・アクセス・メモリが含まれてもよいし、また、内蔵のハードディスク及びリムーバブルディスク等の１以上の磁気ディスク記憶装置、光磁気ディスク記憶装置、光ディスク記憶装置、フラッシュメモリデバイス、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）等の半導体メモリデバイス、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ‐ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク読み取り専用メモリ（ＤＶＤ‐ＲＯＭ）ディスク等の不揮発性メモリ、あるいはその他の不揮発性固体記憶装置が含まれてもよい。

入力／出力装置１３０５には、プリンタ、スキャナ、表示画面等の周辺機器が含まれてもよい。例えば、入力／出力装置１３０５には、ユーザに情報を表示するための陰極線管（ＣＲＴ）又は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニター等の表示装置、キーボード、及びユーザがコンピュータ１３００に入力を与えることができるマウス又はトラックボール等のポインティングデバイスが含まれてもよい。

当業者は、実際のコンピュータ又はコンピュータシステムを実行する場合、その他の構成物を有し得ること並びにその他の構成要素をなお含み得ること、また、図１３は、例示目的のために、そのようなコンピュータの構成要素のいくつかを高準位で表示していることを理解するであろう。

上述の「詳細な説明」は、全ての点で、例示的で模範的であるが限定的ではないと理解されるべきであり、本明細書で開示された本発明の範囲は「詳細な説明」により判定されるべきではなく、特許法で認められる全容に従って解釈されるように、むしろ請求項により判定されるべきである。本明細書に示されて記載された実施形態は、本発明の原理を例示するのみであり、本発明の範囲と主旨を逸脱することなく当業者によって様々な変更を実施することができることが理解されるべきである。当業者は本発明の範囲と主旨を逸脱することなく様々なその他の特徴の組み合わせを実行することができるであろう。

Claims (22)

1. 細胞培養の画像を生成する工程と、
   前記画像に基づいて前記細胞培養の特性を判定する工程と、
   前記特性に基づいて前記細胞培養の動作を調整する工程と、を備える方法。
2. 請求項１に記載の方法であって、さらに、
   センサから前記トレイの動作を示す動作データを受信する工程と、
   前記動作データに基づいて、前記トレイの第１の動作を判定する工程と、
   前記特性に基づいて、前記トレイの前記第１の動作とは異なる第２の動作を判定することによって、前記細胞培養の動作を調整する工程と、を備える方法。
3. 請求項１に記載の方法であって、
   前記特性は、細胞密度の測定値を含んでいる方法。
4. 請求項３に記載の方法であって、さらに、
   前記細胞培養の画像を撮像するためにカメラを使用する工程と、
   前記細胞密度の測定値を判定するために前記画像データを解析する工程と、を備える方法。
5. 請求項３に記載の方法であって、
   前記細胞密度の測定値は、平均細胞密度の第２の測定値を含んでいる方法。
6. 請求項３に記載の方法であって、
   前記細胞密度の測定値を判定する工程は、細胞クラスター数を判定する工程を含んでいる方法。
7. 請求項３に記載の方法であって、さらに、
   前記細胞密度の測定値が所定の制限を超えるかどうかを判定する工程と、
   前記細胞密度の測定値が前記所定の制限を超えるという判定に応じて前記細胞培養の動作を調整する工程と、を備える方法。
8. 請求項３に記載の方法であって、
   前記細胞密度の測定値を判定する工程は、
   前記細胞培養の細胞間で１以上の細胞形態を特定する工程と、
   前記１以上の細胞形態に基づいて、細胞密度の１以上の第２の測定値を判定する工程と、を含んでいる方法。
9. 請求項１に記載の方法であって、
   前記細胞培養はトレイに配置され、
   前記方法は、さらに、前記トレイの傾斜動作と前記トレイの振動動作のうちの一方を調整する工程を備える方法。
10. 請求項９に記載の方法であって、
    前記トレイの傾斜動作を調整する工程は、より低速とより高速のうちの一方で前記トレイを前後に傾斜させる工程を含み、
    前記トレイの振動動作を調整する工程は、より低速とより高速のうちの一方で前記トレイを前後に振動させる工程を含んでいる方法。
11. 細胞培養を保持し、前記細胞培養の動作を引き起こすように構成されている第１のデバイスと、
    前記細胞培養の画像を生成するように構成されている第２のデバイスと、
    前記画像に基づいて前記細胞培養の特性を判定し、前記特性に基づいて、前記第１のデバイスに前記細胞培養の動作を調整させるように構成されている少なくとも１つのプロセッサと、を備える装置。
12. 請求項１１に記載の装置であって、
    前記特性は、細胞密度の測定値を含んでいる装置。
13. 請求項１２に記載の装置であって、
    前記プロセッサは、さらに、前記画像に基づいて平均細胞密度の測定値を判定するように構成されている装置。
14. 請求項１１に記載の装置であって、
    前記プロセッサは、さらに、前記画像に基づいて細胞クラスター数を判定し、前記細胞クラスター数に基づいて前記細胞密度の測定値を判定するように構成されている装置。
15. 細胞培養を保持するように構成されているトレイと、
    前記細胞培養の画像を撮像するように構成されているカメラと、
    前記トレイの動作を制御するように構成されているデバイスと、
    前記トレイの第１の動作を判定し、前記細胞培養の画像を表すデータを前記カメラから受信し、前記画像データに基づいて前記細胞培養の特性を判定し、前記特性に基づいて前記トレイの前記第１の動作とは異なる第２の動作を判定し、前記デバイスに前記第２の動作に従って前記トレイが動作するようにさせるように構成されているプロセッサと、を備えるシステム。
16. 請求項１５に記載のシステムであって、さらに、
    前記トレイの動作を示す動作データを取得するように構成されているセンサを備え、
    前記プロセッサは、さらに、前記センサから前記動作データを受信し、前記動作データに基づいて前記トレイの前記第１の動作を判定するように構成されているシステム。
17. 請求項１５に記載のシステムであって、
    前記特性は、細胞密度の測定値を含んでいるシステム。
18. 請求項１７に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記画像データに基づいて平均細胞密度の第２の測定値を判定するように構成されているシステム。
19. 請求項１８に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、細胞クラスター数を判定し、前記細胞クラスター数に基づいて前記細胞密度の測定値を判定するように構成されているシステム。
20. 請求項１７に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記細胞密度の測定値が所定の制限を超えることを判定し、前記細胞密度の測定値が前記所定の制限を超えるという判定に応じて前記第２の動作を判定するように構成されているシステム。
21. 請求項１５に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、前記トレイの傾斜動作と前記トレイの振動動作のうちの一方を調整して前記トレイの前記第２の動作を判定するように構成されているシステム。
22. 請求項２１に記載のシステムであって、
    前記プロセッサは、さらに、より低速とより高速のうちの一方で前記トレイを前後に傾斜させることと、より低速とより高速のうちの一方で前記トレイを前後に振動させることのうちの一方を実行するように構成されているシステム。