JP2020182412A - 計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法、並びに、計数法学習方法及び細胞計数方法のプログラム及びそれらのプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】細胞の数を計数する計数法学習装置を提供する。
【解決手段】細胞の数を計数するための学習値を生成する計数法学習装置であって、撮影条件を記憶する条件設定手段と、前記撮影条件を用いて前記細胞を撮影する条件抽出手段と、前記条件抽出手段が撮影した撮影結果に基づいて前記学習値を生成する精度判断手段とを有し、前記条件設定手段は、予め計数した前記細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶し、前記条件抽出手段は、撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して複数の学習用画像データを生成し、その後、複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の計数結果を生成し、前記精度判断手段は、前記所定の比較値と複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する。
【選択図】図１

Description

本発明は、化粧品、医薬品、医薬部外品若しくは飲食品または美容行為若しくは医療行為等に利活用するために培養した細胞の数を計数する技術に関する計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法に関する。また、本発明は、その計数法学習方法及び細胞計数方法のプログラムまたはそれらのプログラムを記録した記録媒体に関するものであってもよい。

医薬品の生産、遺伝子治療、再生医療、免疫療法などの医薬学・生化学分野において、細胞（組織、微生物、ウイルスなどを含む）を人工的な環境下で培養する方法が提案されている。培養工程においては、品質管理や効率的なプロセス制御を目的として培養中の細胞数をモニタリングすることが重要である。例えば高生産性の連続培養プロセスでは細胞の増殖に合わせて培地や添加物を制御するため、生細胞数のモニタリングを行う必要がある。細胞数をモニタリングする技術として、培養液を間欠的に無菌サンプリングして細胞を計数する方法（オフライン計測）が知られている。特許文献１では、培養中の細胞数をモニタリングする方法であって、培地由来の蛍光を低減するか及び／又は細胞由来の蛍光を増強した上で、励起光により発生した蛍光強度を測定し、測定された蛍光強度に基づいて細胞数を算出する前記モニタリング方法（オンライン計測）に関する技術を開示している。特許文献２では、細胞培養モジュールに培地を供給することによって細胞の培養を行うとともに、培養途中で細胞培養モジュールに培地を供給する培養流路から細胞培養モジュールにメディエータを供給して同メディエータの還元によって生細胞数の測定を行う測定流路に流路を切替えて、生細胞数の測定を行うことを特徴とする生細胞数測定方法（オンライン計測）に関する技術を開示している。

特開２０１３−１９２４７７号公報 特開２００４−３３７０２９号公報

大量の細胞を培養する高生産性の連続培養プロセスにおいて、品質管理や効率的なプロセス制御のためにリアルタイム（オンライン）で細胞の数を計数する方法が求められている。また、培養した細胞の利活用の方法に対応した数の細胞を提供するために、培養中の生細胞の数をより高精度に直接、計数できる方法が求められている。

本発明は、美容行為や医療行為、機能性食品などの効果や精度の向上を目指して、化粧品、医薬品、医薬部外品若しくは飲食品または医療行為若しくは美容行為等に利活用する細胞（特定の数量や組成の細胞）を提供するために、リアルタイムで細胞の数を計数することができる計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の一つの実施形態は、細胞を撮影して前記細胞の数を計数するための学習値を生成する計数法学習装置であって、前記細胞を撮影するための撮影条件を記憶する条件設定手段と、前記条件設定手段が記憶した前記撮影条件を用いて、前記細胞を撮影する条件抽出手段と、前記条件抽出手段が撮影した撮影結果に基づいて、前記学習値を生成する精度判断手段とを有し、前記条件設定手段は、予め計数した前記細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶し、前記条件抽出手段は、撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、前記細胞が配置された部分と前記細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の計数結果を生成し、前記精度判断手段は、前記条件設定手段が記憶した前記所定の比較値と前記条件抽出手段が生成した複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する、ことを特徴とする計数法学習装置を提供する。本発明の他の実施形態は、上記の計数法学習装置を含む、前記細胞の数を計数する細胞計数装置であって、前記細胞を培養する培養容器手段と、培養した前記細胞の数を計数する細胞計数手段とを有し、前記培養容器手段は、前記細胞を培養するための培養液を保持する培養液保持部と、前記培養液保持部の内部に配置される細胞吸着平板部と、を備え、前記細胞計数手段は、前記細胞吸着平板部を撮影する撮影部と、前記精度判断手段が記憶している前記学習値を用いて前記撮影部が撮影した画像データを画像処理する画像処理部と、前記画像処理部が画像処理した画像処理結果に基づいて前記細胞の数を計数する算出部と、を備える、ことを特徴とする細胞計数装置であってもよい。また、本発明の他の実施形態は、上記の細胞計数装置であって、前記細胞吸着平板部は、生細胞の特性に基づいて、該細胞吸着平板部の表面に前記生細胞を吸着配置し、前記撮影部は、前記細胞吸着平板部の表面に吸着配置した前記生細胞を含む前記画像データを取得し、前記画像処理部は、前記精度判断手段が記憶している前記学習値を用いて、前記撮影部が撮影した前記画像データについて前記生細胞が配置された部分と前記生細胞が配置されていない部分とを区別する修正画像データを作成し、前記算出部は、前記画像処理部が作成した前記修正画像データに基づいて、前記細胞の数を計数する、ことを特徴とする細胞計数装置であってもよい。

本発明の他の実施形態は、細胞を撮影して前記細胞の数を計数するための学習値を生成する計数法学習方法であって、前記細胞を撮影するための撮影条件を記憶する条件設定手段と、前記条件設定手段が記憶した前記撮影条件を用いて、前記細胞を撮影する条件抽出手段と、前記条件抽出手段が撮影した撮影結果に基づいて、前記学習値を生成する精度判断手段とを有し、前記条件設定手段は、予め計数した前記細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶し、前記条件抽出手段は、撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、前記細胞が配置された部分と前記細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の計数結果を生成し、前記精度判断手段は、前記条件設定手段が記憶した前記所定の比較値と前記条件抽出手段が生成した複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する、ことを特徴とする計数法学習装置を用いて、前記条件設定手段を用いて、予め計数した前記細胞の数に関する前記所定の比較値を記憶する比較値記憶ステップと、前記条件抽出手段を用いて、前記細胞を撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、前記細胞が配置された部分と前記細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の前記学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の前記計数結果を生成する計数結果生成ステップと、前記精度判断手段を用いて、前記比較値記憶ステップで記憶した前記所定の比較値と前記計数結果生成ステップで生成した複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する学習値記憶ステップとを含む、ことを特徴とする計数法学習方法であってもよい。本発明の他の実施形態は、上記の細胞計数方法を含む、細胞の数を計数する細胞計数方法であって、前記細胞を培養する培養容器手段と、培養した前記細胞の数を計数する細胞計数手段とを有し、前記培養容器手段は、前記細胞を培養するための培養液を保持する培養液保持部と、前記培養液保持部の内部に配置される細胞吸着平板部と、を備え、前記細胞計数手段は、前記細胞吸着平板部を撮影する撮影部と、前記撮影部が撮影した画像データを画像処理する画像処理部と、前記画像処理部が画像処理した画像処理結果に基づいて前記細胞の数を計数する算出部と、を備える、ことを特徴とする細胞計数装置を更に用いて、前記細胞吸着平板部を撮影する撮影ステップと、前記精度判断手段が記憶している前記学習値を用いて、前記撮影ステップで撮影した画像データを画像処理する画像処理ステップと、前記画像処理ステップで画像処理した画像処理結果に基づいて、前記細胞の数を計数する細胞数算出ステップとを含む、ことを特徴とする細胞計数方法であってもよい。

本発明の他の実施形態は、上記の計数法学習方法または細胞計数方法のいずれか一つをコンピュータに実行させるためのプログラムであってもよい。また、本発明の他の実施形態は、それらのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であってもよい。

本発明に係る計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法によれば、美容行為や医療行為、機能性食品などの効果や精度の向上を目指して、化粧品、医薬品、医薬部外品若しくは飲食品または医療行為若しくは美容行為等に利活用する細胞（特定の数量や組成の細胞）を提供するために、細胞の数を高精度に計数することができる。また、本発明に係る計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法によれば、大量の細胞を培養する高生産性の連続培養プロセスにおいて、培養中の細胞の数をより高精度に直接、計数でき、リアルタイムで培養中の細胞の数を監視（モニタリング）できる。また、本発明に係る計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法によれば、大量の細胞を培養する高生産性の連続培養プロセスにおいて、培養中の細胞を監視（モニタリング）することができるので、不良細胞などの不具合に対応することができ、高品質の細胞を培養することができる。さらに、本発明に係る計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法によれば、培養中の生細胞の数をより高精度に直接、計数できるので、医療や美容、健康、再生医療などの医薬学分野、生化学分野において大きく貢献できるものである。

本発明の実施形態に係る細胞計数装置（計数法学習装置）の一例を示す概略構成図である。 本発明の実施形態に係る細胞計数装置（計数法学習装置）の機能の一例を示す概略機能ブロック図である。 本発明の実施形態に係る計数法学習装置の学習用画像データの一例を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞計数装置（培養容器手段）の一例を説明する説明図である。 培養した細胞の一例を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る細胞計数装置の計数の結果の一例を説明する説明図である。 本発明の実施形態に係る計数法学習方法の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る細胞計数方法の動作の一例を説明するフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る細胞計数方法のプログラムを動作させる画面の一例を説明する説明図である。

実施形態に係る計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法の例を用いて、本発明を説明する。なお、本発明は、以後に説明する計数法学習装置、細胞計数装置、計数法学習方法及び細胞計数方法以外でも、細胞を培養するものまたは培養した細胞の数を計数するもの（装置、機械、部品、手段、システム、アプリケーションなど）や方法であれば、いずれにも用いることができる。なお、培養する細胞は、特に限定されない。また、細胞を培養するための基礎培地（細胞培養に使われる培地で、細胞の維持と増殖に必要な最低限の成分を含んだもの）は、特に限定されない。

本発明において、培養・計数の対象となる細胞として、例えば幹細胞、動物細胞、植物細胞、真菌細胞、細菌細胞、プロトプラスト、樹立された細胞株、人為的に遺伝子改変が施された細胞、等のあらゆる細胞が対象となり得る。幹細胞は、自己複製能と分化能とを有する細胞であれば特に制限されず、多能性幹細胞でもよく、体性幹細胞でもよい。多能性幹細胞は、自己複製能と、外胚葉、中胚葉および内胚葉のいずれにも分化し得る多分化能とを有する細胞である。多能性幹細胞としては、胚性幹細胞、人工多能性幹細胞、胚性生殖細胞、胚性癌細胞、多能性成体前駆細胞、成体多能性幹細胞、Ｍｕｓｅ細胞などが挙げられる。体性幹細胞としては、例えば、間葉系幹細胞、造血幹細胞、神経幹細胞などが挙げられる。

培養の対象となる細胞の他の例は、生体を構成する体細胞である。具体的には、リンパ球、好中球、単球、巨核球、マクロファージ、線維芽細胞、基底細胞、ケラチノサイト、上皮前駆細胞、周皮細胞、内皮細胞、脂肪前駆細胞、筋芽細胞、骨芽細胞、軟骨細胞、肝実質細胞、膵β細胞、グリア細胞、等が挙げられる。

下記に示す順序で、本発明を説明する。
１．計数法学習装置の構成
２．細胞計数装置の構成
３．計数法学習方法
４．細胞計数方法

（１．計数法学習装置の構成）
図１乃至図３を用いて、本発明の実施形態に係る計数法学習装置の構成を説明する。ここで、図１は、本発明の実施形態に係る計数法学習装置２０（細胞計数装置１００）の一例を示す概略構成図である。図２は、本発明の実施形態に係る計数法学習装置２０（細胞計数装置１００）の機能の一例を示す概略機能ブロック図である。図３は、本発明の実施形態に係る計数法学習装置の学習用画像データの一例を説明する説明図である。なお、図１等に示す例は一例であり、本発明は図１等に示す例に限定されるものではない。

図１に示すように、本発明に係る計数法学習装置２０は、細胞を撮影して前記細胞の数を計数するための学習値を生成するものである。計数法学習装置２０は、細胞を撮影するための撮影条件を記憶する条件設定手段２１と、撮影条件を用いて細胞を撮影する条件抽出手段２２と、撮影結果に基づいて学習値を生成する精度判断手段２３とを有する。

以下に、各構成を具体的に説明する。

条件設定手段２１は、細胞を撮影するための撮影条件を記憶するものである。また、条件設定手段２１は、本実施形態では、予め計数した細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶する。ここで、撮影条件は、実験、設計、計画などで予め定められた条件とすることができる。また、所定の比較値は、実験、設計、計画などで予め定められた値（細胞の数を示す数値）とすることができる。所定の比較値は、たとえば培養者、実験者、使用者が複数の細胞を撮影した画像を目視で確認した場合の細胞の数に関する値（細胞の数を示す数値）とすることができる。本発明に係る撮影条件は、人工知能やいわゆるＡＩ（たとえば機械学習、ディープラーニング）によって学習させて、学習結果に基づいて設定される条件を用いることができる。本発明に係る所定の比較値は、人工知能やいわゆるＡＩ（たとえば機械学習、ディープラーニング）によって学習させて、学習結果に基づいて設定される値を用いることができる。なお、条件設定手段２１は、たとえば計数法学習装置２０に予め搭載されている演算装置、メモリ、記憶装置又はその他手段を利用する構成であってもよい。また、条件設定手段２１は、生成した学習値等をデータベース化して記憶する構成であってもよい。

条件抽出手段２２は、条件設定手段２１が記憶した撮影条件を用いて、細胞を撮影するものである。具体的には、条件抽出手段２２は、本実施形態では、撮影した撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、細胞が配置された部分と細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成する。図３に示すように、条件抽出手段２２は、学習用画像データとして、細胞が配置された部分と細胞が配置されていない部分とを区別した複数の学習用画像データを生成する。ここで、画像処理条件は、実験、設計、計画などで予め定められた条件とすることができる。画像処理条件は、たとえば（１）スケーリング処理（画像データの画像のサイズを変更して処理速度を向上）、（２）背景除去処理（バックグラウンドを除去し、強いぼかしをかけた画像を作成し、入力画像から差し引く）、（３）レベル調整処理（明るさ／コントラスト、ＲＧＢ度合、ガンマ補正、エッジ強調、およびその他画像編集処理）、（４）ぼかし処理（細胞輪郭をもとに画像をぼかし細胞部分を塗りつぶす）、（５）二値化処理（たとえば中央値付近で二値化）、などの設定条件とすることができる。なお、条件抽出手段２２は、たとえば計数法学習装置２０に予め搭載されている例えばＣＰＵ及びメモリで構成される演算装置を用いることができる。また、条件抽出手段２２は、細胞計数装置１００に予め搭載されている演算装置、コントローラ及び／又はその他制御手段を利用する構成であってもよい。

条件抽出手段２２は、複数の学習用画像データを生成した後、生成した複数の学習用画像データに基づいて、細胞の数を計数した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）を生成する。条件抽出手段２２は、たとえば（１）面積算出処理（二値化処理した画像から被覆面積（「生細胞が配置された部分」）を算出）、（２）基準値処理（培養した細胞の情報から基準値（細胞１つの面積）を算出）、（３）細胞数算出処理（被覆面積を基準値で割って、撮影面積あたりの細胞数を算出）、（４）全細胞数算出処理（全領域に対応した係数をかけて、撮影領域の全領域の細胞の総数を算出）、などにより、複数の計数結果（細胞の数を示す数値）を生成することができる。

精度判断手段２３は、条件抽出手段２２が撮影した撮影結果に基づいて、学習値を生成するものである。精度判断手段２３は、本実施形態では、条件設定手段２１が記憶した所定の比較値（細胞の数を示す数値）と条件抽出手段２２が生成した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）とをそれぞれ比較することによって、所定の比較値に近い計数結果を一つ選択し、選択した計数結果に関する画像処理条件（条件抽出手段２２の動作に関する設定条件）を学習値として記憶する。なお、精度判断手段２３は、計数法学習装置２０に予め搭載されている例えばＣＰＵ及びメモリで構成される演算装置を用いることができる。また、精度判断手段２３は、細胞計数装置１００に予め搭載されている演算装置、コントローラ及び／又はその他制御手段を利用する構成であってもよい。

図２を用いて、本発明に係る計数法学習装置２０の機能の一例を説明する。なお、図２に示す計数法学習装置の機能の例は一例であり、本発明は図２に示す計数法学習装置の機能に限定されるものではない。

図２に示すように、ブロックＢ０２において、外部からの動作指示（条件設定指示）に応じて、条件設定手段２１は、細胞を撮影するための撮影条件を記憶する。また、条件設定手段２１は、予め計数した細胞の数に関する所定の比較値を記憶する。また、条件設定手段２１は、条件抽出手段２２が生成した学習値（画像処理条件等）を記憶する。さらに、条件設定手段２１は、学習条件として、記憶している撮影条件を条件抽出手段２２に出力する。なお、外部からの動作指示は、計数法学習装置２０の利用者、使用者、培養者などによって情報を入力されるものであってもよい。

ブロックＢ０３において、条件抽出手段２２は、条件設定手段２１が記憶した撮影条件を用いて、細胞を撮影する。また、条件抽出手段２２は、撮影した撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、細胞が配置された部分と細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成する。また、条件抽出手段２２は、複数の学習用画像データを生成した後、生成した複数の学習用画像データに基づいて、細胞の数を計数した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）を生成する。さらに、条件抽出手段２２は、抽出条件として、生成した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）を精度判断手段２３に出力する。

ブロックＢ０４において、精度判断手段２３は、複数の計数結果（細胞の数を示す数値）に基づいて、学習値を生成する。具体的には、精度判断手段２３は、条件設定手段２１が記憶した所定の比較値（細胞の数を示す数値）と条件抽出手段２２が生成した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）とをそれぞれ比較することによって、所定の比較値に近い計数結果を一つ選択し、選択した計数結果に関する画像処理条件を学習値として記憶する。さらに、精度判断手段２３は、学習値として、記憶した学習値（画像処理条件）を条件設定手段２１に出力する。

以上のとおり、本発明に係る計数法学習装置によれば、培養した細胞の数（たとえば生細胞の数）を計数するための学習値（画像処理条件）を生成することができる。また、本発明に係る計数法学習装置によれば、細胞の種類や状態を限定することなく、さまざまな種類の細胞や状態に対応した学習値（画像処理条件）を生成することができ、汎用性が高い。また、本発明に係る計数法学習装置は、培養中の細胞の数をより高精度に直接、計数するための学習値（画像処理条件）を生成できるので、医療や美容、健康、再生医療などの医薬学分野、生化学分野において大きく貢献できるものである。また、本発明によれば、培養した細胞の利活用の方法に応じて、所望の細胞（特定の組成や数量の細胞）を提供することができるので、依頼や委託された特定種の細胞を指定の数で受注し生産することができ、「高精度に細胞数を保証する一定数の細胞」という製品を提供することができる。また、本発明によれば、培養した細胞の利活用の方法に応じて、所望の細胞（特定の組成や数量の細胞）を提供することができるので、年齢、既往歴、症状、体重に応じた細胞及び細胞数（医薬など）の正確性が求められる場合でも、最小限のリスクで最大限の効果を出すために患者ごとに最適な細胞及び細胞数を設定することができる「高精度に細胞数を保証する一定数の細胞」という製品を提供することができる。

（２．細胞計数装置の構成）
図１乃至図６を用いて、本発明の実施形態に係る細胞計数装置の構成を説明する。ここで、図１は、本発明の実施形態に係る細胞計数装置１００（計数法学習装置２０）の一例を示す概略構成図である。図２は、本発明の実施形態に係る細胞計数装置１００（計数法学習装置２０）の機能の一例を示す概略機能ブロック図である。図３は、本発明の実施形態に係る計数法学習装置の学習用画像データの一例を説明する説明図である。図４は、本発明の実施形態に係る細胞計数装置１００（培養容器手段１１）の一例を説明する説明図である。図５は、培養した細胞の一例を説明する説明図である。図６（ａ）および図６（ｂ）は、本発明の実施形態に係る細胞計数装置１００の計数の結果の一例を説明する説明図である。なお、図１等に示す例は一例であり、本発明は図１等に示す例に限定されるものではない。

図１に示すように、本発明に係る細胞計数装置１００は、前述の（１．計数法学習装置の構成）の計数法学習装置２０を含むものである。このため、以下の説明では、（１．計数法学習装置の構成）と異なる部分を主に説明する。

図１に示すように、本発明に係る細胞計数装置１００は、細胞の数を計数するものである。細胞計数装置１００は、装置全体の動作を制御する制御手段１０と、細胞を培養する培養容器手段１１と、培養した細胞の数を計数する細胞計数手段１２と、細胞の数を計数するための学習値を生成する計数法学習装置２０とを有する。

制御手段１０は、細胞計数装置１００の各構成に動作を指示し、細胞計数装置１００の動作を制御する手段である。制御手段１０は、例えばＣＰＵ及びメモリで構成される演算装置を用いることができる。また、制御手段１０は、細胞計数装置１００に予め搭載されている演算装置、コントローラ又はその他制御手段を利用する構成であってもよい。

培養容器手段１１は、細胞を培養するものである。培養容器手段１１は、基礎培地に細胞（培養する細胞）を配置され、所定の環境（温度、ＣＯ２濃度、培養時間など）で培養する。培養液（基礎培地および細胞）は、特に制限されず、あらゆる培養液を適用することができる。なお、所定の環境は、公知の技術を利用することができ、実験、設計、計画などで予め定められた環境とすることができる。また、細胞の培養は、例えば数日おきに培地の交換を行い細胞の遊走・成長を促し、細胞の増殖が十分に確認されたら継代を行い、さらに細胞数を増やしてもよい。

培養容器手段１１は、細胞を培養するための培養液（細胞、基礎培地、添加物など）を保持する培養液保持部１１ｂと、培養液保持部１１ｂの内部に配置される細胞吸着平板部１１ａと、を備える。培養容器手段１１は、たとえば必要な細胞種を培養液で懸濁した細胞懸濁溶液に播種し、インキュベータで培養することができる。また、培養容器手段１１は、フラスコを用いた場合には、培養容器内側と外界との境界面にフィルターを設けることで無菌状態を保ちながら空気の交換を行うことができる。また、培養容器手段１１は、必要に応じて培養液の交換を行う。

図４（ａ）乃至図４（ｃ）に示すように、培養液保持部１１ｂは、ディッシュ（図４（ａ））、密封器（図４（ｂ））、フラスコ（図４（ｃ））、を用いることができる。なお、本発明に係る培養液保持部は、とくに限定されない。本発明に係る培養液保持部は、公知の技術を利用することができ、実験、設計、計画などで予め定められた容器とすることができる。

図４（ａ）乃至図４（ｃ）に示すように、細胞吸着平板部１１ａは、培養液保持部１１ｂの内部に配置される。図４（ａ）および図４（ｃ）に示すように、細胞吸着平板部１１ａは、培養液保持部１１ｂの底面を利用する構成であってもよい。細胞吸着平板部１１ａは、生細胞の特性に基づいて、細胞吸着平板部１１ａの表面に生細胞または細胞を吸着配置するものである。細胞吸着平板部１１ａの表面は、培養する細胞と親和性のある表面処理を施すことが好ましい。これにより、本発明に係る細胞計数装置１００は、細胞吸着平板部１１ａの表面上に、細胞計数手段１２（後述する撮影部１２ａ）で撮影する細胞を特定（配置）することができる。なお、本発明に係る細胞吸着平板部は、細胞が配置または吸着する平板であれば、材質などはとくに限定されない。また、本発明に係る細胞吸着平板部の形状は、実験、設計、計画などで予め定められた形状とすることができる。

細胞計数手段１２は、培養した細胞の数を計数するものである。細胞計数手段１２は、細胞吸着平板部１１ａを撮影する撮影部１２ａと、撮影部１２ａが撮影した画像データを画像処理する画像処理部１２ｂと、画像処理部１２ｂが画像処理した画像処理結果に基づいて細胞の数を計数する算出部１２ｃと、を備える。

撮影部１２ａは、細胞吸着平板部１１ａの表面を撮影し、細胞吸着平板部１１ａの表面上の細胞を撮影するものである。撮影部１２ａは、本実施形態では、細胞吸着平板部１２ａの表面に吸着配置した細胞（たとえば生細胞）を含む画像データを取得する。図５に、撮影部１２ａが撮影した培養した細胞（画像データ）の一例を示す。なお、撮影部の撮影方法は、公知の技術を利用することができ、実験、設計、計画などで予め定められた方法とすることができる。撮影部１２ａは、細胞が成長していく様子を日々観察することができ、細胞吸着平板部１１ａの表面上で成長し続ける細胞のコンフルエンシー（集密度）及び状態を確認することができる。

画像処理部１２ｂは、精度判断手段２３が生成した（記憶している）学習値を用いて、撮影部１２ａが撮影した画像データを画像処理するものである。画像処理部１２ｂは、本実施形態では、撮影部１２ａが撮影した画像データ（たとえば図３）を用いて、「生細胞が配置された部分」と「生細胞が配置されていない部分」とを区別する修正画像データ（画像処理結果）を作成する。図６（ａ）および図６（ｂ）に、細胞計数手段（細胞計数装置）の計数結果の一例を示す。図６（ａ）および図６（ｂ）に示すように、細胞計数手段１２は、本実施形態では、撮影部１２ａを用いて画像データＩｒを取得し、画像処理部１２ｂを用いて修正画像データＩｍを作成する。なお、画像処理部の画像処理方法は、精度判断手段２３が生成した（記憶している）学習値を用いて、実験、設計、計画などで予め定められた方法とすることができる。

画像処理部１２ｂは、たとえば（１）スケーリング処理（画像データの画像のサイズを変更して処理速度を向上）、（２）背景除去処理（バックグラウンドを除去し、強いぼかしをかけた画像を作成し、入力画像から差し引く）、（３）レベル調整処理（明るさ／コントラスト、ＲＧＢ度合、ガンマ補正、エッジ強調、およびその他画像編集処理）、（４）ぼかし処理（細胞輪郭をもとに画像をぼかし細胞部分を塗りつぶす）、（５）二値化処理（たとえば中央値付近で二値化）、などにより画像処理することで、修正画像データを生成することができる。これにより、本発明に係る細胞計数装置１００（画像処理部１２ｂ）は、「生細胞が配置された部分」と「生細胞が配置されていない部分」とを区別する修正画像データ（画像処理結果）を作成することができる。

算出部１２ｃは、画像処理した画像処理結果に基づいて、細胞の数を計数するものである。算出部１２ｃは、本実施形態では、画像処理部が作成した修正画像データに基づいて、細胞の数を計数する。図６（ａ）および図６（ｂ）に、細胞計数手段（細胞計数装置）の計数結果の一例を示す。図６（ａ）および図６（ｂ）に示すように、細胞計数手段（細胞計数装置）は、本実施形態では、撮影部１２ａを用いて画像データＩｒを取得し、画像処理部１２ｂを用いて修正画像データＩｍを作成し、修正画像データＩｍに基づいて細胞の数を計数する。算出部１２ｃは、たとえば（１）面積算出処理（二値化処理した画像から被覆面積（「生細胞が配置された部分」）を算出）、（２）基準値処理（培養した細胞の情報から基準値（細胞１つの面積）を算出）、（３）細胞数算出処理（被覆面積を基準値で割って、撮影面積あたりの細胞数を算出）、（４）全細胞数算出処理（全領域に対応した係数をかけて、培養容器手段１１の全領域の細胞の総数を算出）、などにより細胞の数を計数することができる。

図２を用いて、本発明に係る細胞計数装置１００の機能の一例を説明する。なお、図２に示す細胞計数装置の機能の例は一例であり、本発明は図２に示す細胞計数装置の機能に限定されるものではない。

図２に示すように、ブロックＢ００において、Ｉ／Ｆ（インターフェース手段）を用いて、制御手段１０の動作指示に応じて、細胞計数装置１００と外部との情報（信号）の入出力を行う。ここで、Ｉ／Ｆ（インターフェース手段）は、細胞計数装置１００の利用者、使用者、培養者などによって情報を入力されるものであってもよい。

ブロックＢ０１において、制御手段１０は、細胞計数装置１００の各構成に動作を指示し、細胞計数装置１００の動作を制御する。ここで、制御手段１０は、Ｉ／Ｆを用いて入力された情報に基づいて、細胞計数装置１００の動作を制御することができる。また、制御手段１０は、内蔵する記憶部に動作条件、動作状態及び動作結果などの情報を記憶してもよい。

ブロックＢ０２乃至ブロックＢ０４において、細胞計数装置１００は、前述の計数法学習装置２０の機能と同様に、培養した細胞の数（たとえば生細胞の数）を計数するための学習値（画像処理条件）を生成する。

ブロックＢ０５において、細胞計数装置１００は、撮影部１２ａを用いて、細胞吸着平板部１１ａの表面を撮影し、細胞吸着平板部１１ａの表面上の細胞を撮影する。このとき、撮影部１２ａは、細胞吸着平板部１２ａの表面に吸着配置した細胞（たとえば生細胞）を含む画像データを取得する。その後、撮影部１２ａは、取得した画像データを画像処理部１２ｂに出力する。

ブロックＢ０６において、細胞計数装置１００は、画像処理部１２ｂを用いて、撮影部１２ａが撮影した画像データを画像処理する。ここで、画像処理部１２ｂは、精度判断手段２３が生成した（記憶している）学習値を用いて、撮影部１２ａが撮影した画像データを画像処理し、修正画像データを作成する。その後、画像処理部１２ｂは、作成した修正画像データを算出部１２ｃに出力する。

ブロックＢ０７において、細胞計数装置１００は、算出部１２ｃを用いて、画像処理部１２ｂが画像処理した画像処理結果（修正画像データ）に基づいて、細胞の数を算出（計数）する。その後、算出部１２ｃは、算出した算出結果（細胞の数に関する情報）を出力する。なお、細胞計数装置１００は、算出結果に加えて、培養した細胞に関する付加情報を生成し、生成した付加情報を出力してもよい。

以上のとおり、本発明に係る細胞計数装置によれば、上記の（１．計数法学習装置の構成）と同様の効果を得ることができる。

また、本発明に係る細胞計数装置によれば、培養した細胞の数（たとえば生細胞の数）を高精度に計数することができる。また、本発明に係る細胞計数装置によれば、大量の細胞を培養する高生産性の連続培養プロセスにおいて、培養中の生細胞の数をより高精度に直接、計数でき、リアルタイムで培養中の生細胞の数を監視（モニタリング）できる。さらに、本発明に係る細胞計数装置は、培養中の生細胞の数をより高精度に直接、計数できるので、医療や美容、健康、再生医療などの医薬学分野、生化学分野において大きく貢献できるものである。

また、本発明に係る細胞計数装置によれば、撮影した画像データに基づいて細胞の数を算出することができるので、容易に導入することができ、特別な設備や装置を必要とせず、低コストで、高性能、短時間で且つ非侵略的に細胞の数を算出することができる。また、本発明に係る細胞計数装置によれば、撮影した画像データに基づいて細胞の数を算出することができるので、再生医療を行うクリニックなどに提供する予定細胞数に対して正確な数の細胞を提供することができる。また、本発明に係る細胞計数装置によれば、撮影した画像データに基づいて細胞の数を算出することができるので、細胞をサンプリングして計測するオフライン計測方法（培養容器から細胞を剥離し洗浄・遠心・回収・再懸濁後、その一部を細胞染色液で染色し血球計算盤でカウントして、細胞濃度・細胞数を算出する方法。試薬を使用しその反応過程の生成物を測定する方法）と比較して、培養中の細胞にかける負荷を低減でき、かつ、計数時間の短縮することができ、多種の細胞を扱うことができ、汎用性の高い方法を提供できる。

（３．計数法学習方法）
図７を用いて、本発明に係る計数法学習方法を説明する。ここで、図７は、本発明の実施形態に係る計数法学習方法の一例を説明する説明図である。なお、図７に示す計数法学習方法は一例であり、本発明は図７に示す計数法学習方法に限定されるものではない。

図７に示すように、本実施形態に係る計数法学習方法は、ステップＳ７０１において、先ず、計数法を学習する動作を開始する。計数法学習方法は、例えば培養者、使用者の都合のよいタイミングで、計数法を学習する動作を開始することができる。本発明に係る計数法学習方法は、上記の（１．計数法学習装置の構成）の計数法学習装置２０を用いて、計数法を学習する動作を開始する。その後、本発明に係る計数法学習方法は、ステップＳ７０２に進む。

次に、ステップＳ７０２において、本発明に係る計数法学習方法は、条件設定手段２１を用いて、細胞を撮影するための撮影条件を記憶する（記憶ステップ）。また、本発明に係る計数法学習方法は、条件設定手段２１を用いて、予め計数した細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶する（比較値記憶ステップ）。その後、本発明に係る計数法学習方法は、ステップＳ７０３に進む。なお、記憶する方法は、上記の（１．計数法学習装置の構成）に記載の方法を利用することができる。

次いで、ステップＳ７０３において、本発明に係る計数法学習方法は、条件抽出手段２２を用いて、ステップＳ７０２で記憶した撮影条件を用いて細胞を撮影し、細胞を撮影した撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、細胞が配置された部分と細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の学習用画像データに基づいて細胞の数を計数した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）を生成する（計数結果生成ステップ）。その後、本発明に係る計数法学習方法は、ステップＳ７０４に進む。なお、計数結果を生成する方法は、上記の（１．計数法学習装置の構成）に記載の方法を利用することができる。

ステップＳ７０４において、本発明に係る計数法学習方法は、精度判断手段２３を用いて、ステップＳ７０３で生成した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）に基づいて、学習値を生成する。具体的には、精度判断手段２３は、ステップＳ７０２（条件設定手段２１）で記憶した所定の比較値（細胞の数を示す数値）とステップＳ７０３（条件抽出手段２２）で生成した複数の計数結果（細胞の数を示す数値）とをそれぞれ比較することによって、所定の比較値に近い計数結果を一つ選択し、選択した計数結果に関する画像処理条件を学習値として記憶する（学習値記憶ステップ）。さらに、精度判断手段２３は、学習値として、記憶した学習値（画像処理条件）を条件設定手段２１に出力する。ここで、条件設定手段２１は、精度判断手段２３が生成した学習値（画像処理条件等）を記憶する（記憶ステップ）。その後、本発明に係る計数法学習方法は、ステップＳ７０５に進む。なお、学習値を選択・決定する方法は、上記の（１．計数法学習装置の構成）に記載の方法を利用することができる。

ステップＳ７０５において、本発明に係る計数法学習方法は、計数法を学習する動作を繰り返すか否かを判断する。これにより、本発明に係る計数法学習方法は、所望の精度まで、計数法（学習値）を学習することができる。その後、計数法を学習する動作を繰り返すと判断した場合には、本発明に係る計数法学習方法は、ステップＳ７０２に戻る。計数法を学習する動作を終了すると判断した場合には、本発明に係る計数法学習方法は、図中の「ＥＮＤ」に進み、動作を終了する。

以上のとおり、本発明に係る計数法学習方法によれば、前述の（１．計数法学習装置の構成）と同様の効果を得ることができる。

本発明に係る計数法学習方法のプログラムは、図７のステップ７０１からステップ７０５の方法を実行する。上記のプログラムによれば、前述の（１．計数法学習装置の構成）と同等の効果が得られる。また、本発明は、上記のプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体としてもよい。記録媒体には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、及び、メモリーカード等、コンピュータ読み取り可能な媒体を利用することができる。更に、本発明は、プログラムをインターネット等のネットワークを介して送信することが可能な伝送可能媒体であってもよい。上記の記録媒体によれば、前述の（１．計数法学習装置の構成）と同等の効果が得られる。

（４．細胞計数方法）
図８を用いて、本発明に係る細胞計数方法を説明する。ここで、図８は、本発明の実施形態に係る細胞計数方法の一例を説明する説明図である。なお、図８に示す細胞計数方法は一例であり、本発明は図８に示す細胞計数方法に限定されるものではない。

図８に示すように、本実施形態に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０１において、先ず、細胞の数を計数する動作を開始する。細胞計数方法は、例えば培養者、使用者の都合のよいタイミングで、細胞の数を計数する動作を開始することができる。本発明に係る細胞計数方法は、上記の（２．細胞計数装置の構成）の細胞計数装置１００を用いて、細胞の数を計数する動作を開始する。その後、本発明に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０２に進む。

次に、ステップＳ８０２において、本発明に係る細胞計数方法は、（１．計数法学習装置の構成）の計数法学習装置２０を用いて、細胞の数を計数するための学習値を生成する。ここで、本発明に係る細胞計数方法は、（３．計数法学習方法）の計数法学習方法を用いて、細胞の数を計数するための学習値を生成することができる。その後、本発明に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０３に進む。

次いで、ステップＳ８０３において、本発明に係る細胞計数方法は、細胞計数手段１２の撮影部１２ａを用いて、細胞吸着平板部１１ａ（培養容器手段１１）を撮影する（撮影ステップ）。ここで、撮影部１２ａは、細胞吸着平板部１１ａの表面に吸着配置した生細胞を含む画像データを取得する。その後、本発明に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０４に進む。なお、撮影する方法は、上記の（２．細胞計数装置の構成）に記載の方法を利用することができる。

ステップＳ８０４において、本発明に係る細胞計数方法は、細胞計数手段１２の画像処理部１２ｂを用いて、ステップＳ８０３で取得した画像データを画像処理する（画像処理ステップ）。ここで、画像処理部１２ｂは、撮影した画像データを用いて、生細胞が配置された部分と生細胞が配置されていない部分とを区別する修正画像データを作成する。その後、本発明に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０５に進む。なお、画像処理する方法は、上記の（２．細胞計数装置の構成）に記載の方法を利用することができる。

ステップＳ８０５において、本発明に係る細胞計数方法は、細胞計数手段１２の算出部１２ｃを用いて、ステップＳ８０４で生成した修正画像データに基づいて、細胞の数を計数する（細胞数算出ステップ）。ここで、算出部１２ｃは、たとえば（１）面積算出処理（二値化処理した画像から被覆面積（「生細胞が配置された部分」）を算出）、（２）基準値処理（培養した細胞の情報から基準値（細胞１つの面積）を算出）、（３）細胞数算出処理（被覆面積を基準値で割って、撮影面積あたりの細胞数を算出）、（４）全細胞数算出処理（全領域に対応した係数をかけて、培養容器手段１１の全領域の細胞の総数を算出）、などにより細胞の数を計数することができる。その後、本発明に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０６に進む。なお、細胞の数を計数する方法は、上記の（２．細胞計数装置の構成）に記載の方法を利用することができる。

ステップＳ８０６において、本発明に係る細胞計数方法は、細胞の数を計数する動作を繰り返すか否かを判断する。これにより、本発明に係る細胞計数方法は、所望の個数の細胞を培養するまで、培養を続けることができる。その後、細胞の数を計数する動作を繰り返すと判断した場合には、本発明に係る細胞計数方法は、ステップＳ８０３に戻る。細胞の数を計数する動作を終了すると判断した場合には、本発明に係る細胞計数方法は、図中の「ＥＮＤ」に進み、動作を終了する。

以上のとおり、本発明に係る細胞計数方法によれば、前述の（２．細胞計数装置の構成）と同様の効果を得ることができる。

本発明に係る細胞計数方法のプログラムは、図８のステップ８０１からステップ８０６の方法を実行する。上記のプログラムによれば、前述の細胞計数方法と同等の効果が得られる。また、本発明は、上記のプログラムを記録したコンピュータによって読み取り可能な記録媒体としてもよい。記録媒体には、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、及び、メモリーカード等、コンピュータ読み取り可能な媒体を利用することができる。更に、本発明は、プログラムをインターネット等のネットワークを介して送信することが可能な伝送可能媒体であってもよい。上記の記録媒体によれば、前述の細胞計数方法と同等の効果が得られる。

図９に示すように、本発明に係る細胞計数方法のプログラムは、画面（ＧＵＩ）を用いて、操作性を向上してもよい。ここで、図９のＩ−Ａは、選択した画像（撮影した画像データ）である。Ｉ−ＢおよびＩ−Ｃは、画像処理した修正画像データの一例（プロセス過程画像）である。Ｉ−Ｄは、顕微鏡レンズの選択部である。Ｉ−Ｅは、追加設定部である。Ｉ−Ｆは、対象細胞の選択部である。Ｉ−Ｇは、培養器の種類や培養条件の選択部である。Ｉ−Ｈは、計数開始ボタンである。Ｉ−Ｉは、画像処理した修正画像データである。Ｉ−Ｊは、計数結果（計数した細胞数）の表示部である。

本発明は、培養した細胞を利活用する遺伝子治療、免疫療法、再生医療、抗体医薬生産、美容分野（化粧品など）、食品分野などにおいて好適に利用することが可能である。

以上のとおり、本発明に係る実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されるものではない。すなわち、本発明は、請求の範囲に記載の内容に基づいて、様々に変形、変更又はその他任意に改変され得る。

１００ ： 細胞計数装置
１０ ： 制御手段
１１ ： 培養容器手段
１１ａ，１１ａ１，１１ａ２，１１ａ３： 細胞吸着平板部
１１ｂ，１１ｂ１，１１ｂ２，１１ｂ３： 培養液保持部
１２ ： 細胞計数手段
１２ａ： 撮影部
１２ｂ： 画像処理部
１２ｃ： 算出部
２０ ： 計数法学習装置
２１ ： 条件設定手段
２２ ： 条件抽出手段
２３ ： 精度判断手段
Ｉｒ ： 画像データ
Ｉｍ ： 修正画像データ
Ｉ−Ａ，Ｉ−Ｂ，Ｉ−Ｃ，Ｉ−Ｄ，Ｉ−Ｅ，Ｉ−Ｆ，Ｉ−Ｇ，Ｉ−Ｈ，Ｉ−Ｉ，Ｉ−Ｊ： 画面の表示部

Claims (7)

1. 細胞を撮影して前記細胞の数を計数するための学習値を生成する計数法学習装置であって、
   前記細胞を撮影するための撮影条件を記憶する条件設定手段と、
   前記条件設定手段が記憶した前記撮影条件を用いて、前記細胞を撮影する条件抽出手段と、
   前記条件抽出手段が撮影した撮影結果に基づいて、前記学習値を生成する精度判断手段と
   を有し、
   前記条件設定手段は、予め計数した前記細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶し、
   前記条件抽出手段は、撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、前記細胞が配置された部分と前記細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の計数結果を生成し、
   前記精度判断手段は、前記条件設定手段が記憶した前記所定の比較値と前記条件抽出手段が生成した複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する、
   ことを特徴とする計数法学習装置。
2. 請求項１に記載の計数法学習装置を含む、前記細胞の数を計数する細胞計数装置であって、
   前記細胞を培養する培養容器手段と、
   培養した前記細胞の数を計数する細胞計数手段と
   を有し、
   前記培養容器手段は、前記細胞を培養するための培養液を保持する培養液保持部と、前記培養液保持部の内部に配置される細胞吸着平板部と、を備え、
   前記細胞計数手段は、前記細胞吸着平板部を撮影する撮影部と、前記精度判断手段が記憶している前記学習値を用いて前記撮影部が撮影した画像データを画像処理する画像処理部と、前記画像処理部が画像処理した画像処理結果に基づいて前記細胞の数を計数する算出部と、を備える、
   ことを特徴とする細胞計数装置。
3. 前記細胞吸着平板部は、生細胞の特性に基づいて、該細胞吸着平板部の表面に前記生細胞を吸着配置し、
   前記撮影部は、前記細胞吸着平板部の表面に吸着配置した前記生細胞を含む前記画像データを取得し、
   前記画像処理部は、前記精度判断手段が記憶している前記学習値を用いて、前記撮影部が撮影した前記画像データについて前記生細胞が配置された部分と前記生細胞が配置されていない部分とを区別する修正画像データを作成し、
   前記算出部は、前記画像処理部が作成した前記修正画像データに基づいて、前記細胞の数を計数する、
   ことを特徴とする、請求項２に記載の細胞計数装置。
4. 細胞を撮影して前記細胞の数を計数するための学習値を生成する計数法学習方法であって、
   前記細胞を撮影するための撮影条件を記憶する条件設定手段と、
   前記条件設定手段が記憶した前記撮影条件を用いて、前記細胞を撮影する条件抽出手段と、
   前記条件抽出手段が撮影した撮影結果に基づいて、前記学習値を生成する精度判断手段と
   を有し、
   前記条件設定手段は、予め計数した前記細胞の数に関する所定の比較値をさらに記憶し、
   前記条件抽出手段は、撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、前記細胞が配置された部分と前記細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の計数結果を生成し、
   前記精度判断手段は、前記条件設定手段が記憶した前記所定の比較値と前記条件抽出手段が生成した複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する、
   ことを特徴とする計数法学習装置を用いて、
   前記条件設定手段を用いて、予め計数した前記細胞の数に関する前記所定の比較値を記憶する比較値記憶ステップと、
   前記条件抽出手段を用いて、前記細胞を撮影した前記撮影結果を複数の画像処理条件で画像処理して、前記細胞が配置された部分と前記細胞が配置されていない部分との境界を強調した複数の前記学習用画像データを生成し、その後、生成した複数の前記学習用画像データに基づいて前記細胞の数を計数した複数の前記計数結果を生成する計数結果生成ステップと、
   前記精度判断手段を用いて、前記比較値記憶ステップで記憶した前記所定の比較値と前記計数結果生成ステップで生成した複数の前記計数結果とをそれぞれ比較することによって、前記所定の比較値に近い前記計数結果を一つ選択し、選択した前記計数結果に関する前記画像処理条件を前記学習値として記憶する学習値記憶ステップと
   を含む、
   ことを特徴とする計数法学習方法。
5. 請求項４に記載の計数法学習方法を含む、前記細胞の数を計数する細胞計数方法であって、
   前記細胞を培養する培養容器手段と、
   培養した前記細胞の数を計数する細胞計数手段と
   を有し、
   前記培養容器手段は、前記細胞を培養するための培養液を保持する培養液保持部と、前記培養液保持部の内部に配置される細胞吸着平板部と、を備え、
   前記細胞計数手段は、前記細胞吸着平板部を撮影する撮影部と、前記撮影部が撮影した画像データを画像処理する画像処理部と、前記画像処理部が画像処理した画像処理結果に基づいて前記細胞の数を計数する算出部と、を備える、
   ことを特徴とする細胞計数装置を更に用いて、
   前記細胞吸着平板部を撮影する撮影ステップと、
   前記精度判断手段が記憶している前記学習値を用いて、前記撮影ステップで撮影した画像データを画像処理する画像処理ステップと、
   前記画像処理ステップで画像処理した画像処理結果に基づいて、前記細胞の数を計数する細胞数算出ステップと
   を含む、
   ことを特徴とする細胞計数方法。
6. 請求項４に記載の計数法学習方法または請求項５に記載の細胞計数方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
7. 請求項６に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。