JP2020191790A - 細胞画像圧縮装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】培養された細胞を撮像することにより取得した細胞画像を圧縮する細胞画像圧縮装置の提供。【解決手段】未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に前記細胞の状態の評価を行う評価部と、前記評価の結果に応じて、前記局所領域毎に圧縮率を設定する圧縮率設定部と、前記設定された前記局所領域毎の圧縮率により前記細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する圧縮部とを備えた細胞画像圧縮装置。【選択図】図１

Description

本開示は、培養された細胞を撮像することにより取得した細胞画像を圧縮する細胞画像圧縮装置、方法およびプログラムに関するものである。

従来、ＥＳ（Embryonic Stem）細胞およびｉＰＳ（Induced Pluripotent Stem）細胞等の多能性幹細胞、並びに分化誘導された細胞等を培養して顕微鏡で撮像し、撮像した細胞画像の特徴を捉えることで細胞の状態を評価する手法が提案されている。例えば、非特許文献１においては、ｉＰＳ細胞を撮像した細胞画像に含まれる核小体、クラックおよび分化細胞核を検出し、検出した核小体、クラックおよび分化細胞核の情報に基づいて、ｉＰＳ細胞の品質を評価する手法が提案されている。なお、クラックとは、細胞画像中に見られる白い線状の構造であり、細胞の境界領域に見られるものである。

また、細胞を評価する手法として、細胞画像における細胞コロニー領域内における局所的な領域の特定情報を取得し、局所的な領域の特定情報に基づいて、局所的な領域毎に領域内の細胞画像に対する評価方法を決定し、決定した評価方法を用いて領域の細胞画像の評価を行う手法も提案されている（特許文献１参照）また、細胞を評価するに際して、細胞を認識するための手法も提案されている。例えば、特許文献２には、細胞画像から細胞内の核小体を検出し、核小体間の距離を示す情報を取得し、距離を示す情報に基づいて個々の細胞を認識する手法が提案されている。

特開２０１５−１７００４７号公報 特開２０１５−１９０８３７号公報

Takashi Wakui, et al. Method for evaluation of human induced pluripotent stem cell quality using image analysis based on the biological morphology of cells, Journal of Medical Imaging, 2017 Vol. 4(4)

ところで、上述したように細胞画像を用いて細胞の評価を行う場合であっても、目視による細胞の評価が必要となる場合が多い。この場合、評価の精度を向上させるためには、細胞画像の解像度を高くする必要がある。しかしながら、解像度が高い画像は容量が大きい。このため、多数の細胞画像を保存しようとすると、記録媒体の容量を圧迫することとなる。一方、細胞画像の容量を小さくするために圧縮率を高くすると、細胞画像の画質が劣化するため、目視による細胞の評価を精度よく行うことができなくなる可能性がある。

また、細胞画像を用いて細胞の評価を行って細胞の状態を確認しながら細胞の培養を継続する場合は、細胞に対して非侵襲な方法で細胞の評価を行う必要がある。具体的には、細胞を染色する等の侵襲的な方法ではなく、未染色の状態の細胞画像を取得し、細胞の評価を行う必要がある。

本開示は上記事情に鑑みなされたものであり、細胞画像の画質を確保しつつ、容量を低減することを目的とする。

本開示の細胞画像圧縮装置は、未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に細胞の状態の評価を行う評価部と、
評価の結果に応じて、局所領域毎に圧縮率を設定する圧縮率設定部と、
設定された局所領域毎の圧縮率により細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する圧縮部とを備える。

なお、本開示による細胞画像圧縮装置においては、圧縮率設定部は、評価の結果が低いほど低い圧縮率を設定するものであってもよい。

また、本開示による細胞画像圧縮装置においては、細胞は幹細胞であってもよい。

また、本開示による細胞画像圧縮装置においては、幹細胞はｉＰＳ細胞であってもよい。

また、本開示による細胞画像圧縮装置においては、評価部は未分化性の評価を行うものであってもよい。

また、本開示による細胞画像圧縮装置においては、評価部は、細胞画像に含まれる核小体、クラック、細胞核および細胞質の少なくとも１つに基づいて、評価を行うものであってもよい。

また、本開示による細胞画像圧縮装置においては、圧縮細胞画像を記憶する記憶部をさらに備えるものであってもよい。

本開示による細胞画像圧縮方法は、未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に細胞の状態の評価を行い、
評価の結果に応じて、局所領域毎に圧縮率を設定し、
設定された局所領域毎の圧縮率により細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する。

なお、本開示による細胞画像圧縮方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。

本開示による他の細胞画像圧縮装置は、コンピュータに実行させるための命令を記憶するメモリと、
記憶された命令を実行するよう構成されたプロセッサとを備え、プロセッサは、
未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に細胞の状態の評価を行い、
評価の結果に応じて、局所領域毎に圧縮率を設定し、
設定された局所領域毎の圧縮率により細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する処理を実行する。

本開示によれば、細胞画像における必要な領域の画質を確保しつつ、容量を低減することができる。

本開示の細胞画像圧縮装置の一実施形態を用いた細胞培養観察システムの概略構成を示すブロック図 評価部の構成を示す概略ブロック図 細胞画像の一例を示す図 細胞画像の局所領域毎の評価値を示す図 細胞画像の局所領域毎の圧縮率を示す図 本実施形態において行われる処理を示すフローチャート

以下、本開示の細胞画像圧縮装置、方法およびプログラムの一実施形態を用いた細胞培養観察システムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。本開示は、細胞を撮像した細胞画像を圧縮する手法に特徴を有するものであるが、まず、本実施形態の細胞培養観察システムの全体構成について説明する。図１は、細胞培養観察システムの概略構成を示すブロック図である。

本実施形態の細胞培養観察システムは、図１に示すように、細胞培養装置１、撮像装置２、細胞画像圧縮装置３、表示部４および入力部５を備える。

細胞培養装置１は、細胞の培養を行うための装置である。培養対象の細胞としては、例えばｉＰＳ細胞、ＥＳ細胞およびＳＴＡＰ細胞等の多能性幹細胞、並びに幹細胞から分化誘導された神経、皮膚、心筋、肝臓等の細胞、およびがん細胞等がある。本実施形態においては、培養対象の細胞としてｉＰＳ細胞を用いるものとするが、これに限定されるものではない。細胞培養装置１内には、培養対象のｉＰＳ細胞を培地に播種した培養容器が複数収容されている。細胞培養装置１は、ステージ１０、搬送部１１、および制御部１２を備える。

ステージ１０は、撮像装置２による撮像対象の培養容器が設置される。搬送部１１は、細胞培養装置１内の所定位置に収容されている複数の培養容器の中から撮像対象の培養容器を選択し、選択した培養容器をステージ１０まで搬送する。制御部１２は、細胞培養装置１全体を制御するものであり、上述したステージ１０および搬送部１１の動作以外に、細胞培養装置１内の温度、湿度および二酸化炭素濃度等の環境条件を制御する。なお、温度、湿度および二酸化炭素濃度を調整するための構成については、公知の構成を用いることができる。また、本実施形態においては、細胞は未染色であるものとする。

撮像装置２は、ステージ１０に設置された培養容器内における細胞コロニーの画像を撮像するものである。撮像装置２は、細胞コロニーを撮像して細胞画像を出力する位相差顕微鏡２０、および位相差顕微鏡２０を制御する制御部２１を備える。

位相差顕微鏡２０は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）センサまたはＣＣＤ（charge-coupled device）センサ等の撮像素子を備えており、撮像素子から細胞を撮像した細胞画像が出力される。なお、本実施形態においては、位相差顕微鏡を用いるようにしたが、これに限定されるものではなく、例えば明視野顕微鏡および微分干渉顕微鏡等を用いるようにしてもよい。

制御部２１は、撮像装置２全体を制御する。具体的には、制御部２１は、位相差顕微鏡２０の光学倍率、撮像素子の露光時間および解像度、並びに照明光源の露光光量等を制御する。

細胞画像圧縮装置３は、コンピュータに本開示の細胞画像圧縮プログラムの一実施形態がインストールされたものである。コンピュータは、ユーザが操作するワークステーションまたはパーソナルコンピュータでもよいし、それらとネットワークを介して接続されたサーバコンピュータでもよい。細胞画像圧縮プログラムは、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）あるいはＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体に記録されて配布され、記録媒体からコンピュータにインストールされる。または、ネットワークに接続されたサーバコンピュータの記憶装置、もしくはネットワークストレージに、外部からアクセス可能な状態で記憶され、要求に応じてユーザが使用するコンピュータにダウンロードされ、インストールされる。

図１に示すように細胞画像圧縮装置３は、標準的なワークステーションの構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、メモリ３２およびストレージ３３を備える。表示部４および入力部５は、細胞画像圧縮装置３に接続されている。

ストレージ３３は、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ(Solid State Drive)等の記録媒体からなり、撮像装置２が取得した細胞画像Ｇ０および処理に必要な情報を含む各種情報が記憶されている。なお、ストレージ３３が本開示の記憶部に対応する。

また、メモリ３２には、細胞画像圧縮プログラムが記憶されている。細胞画像圧縮プログラムは、ＣＰＵ３１に実行させる処理として、撮像装置２が撮像した細胞画像Ｇ０を取得する画像取得処理、細胞画像Ｇ０における局所領域毎に細胞の状態の評価を行う評価処理、評価の結果に応じて、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に圧縮率を設定する圧縮率設定処理、設定された局所領域毎の圧縮率により細胞画像Ｇ０を圧縮して圧縮細胞画像Ｇ１を生成する圧縮処理、および細胞画像Ｇ０を表示部４に表示する表示制御処理を規定する。また。評価の処理として、核小体検出処理、クラック検出処理、細胞核検出処理、細胞質検出処理および評価値算出処理を規定する。

そして、ＣＰＵ３１がプログラムに従いこれらの処理を実行することで、コンピュータは、画像取得部４１、評価部４２、圧縮率設定部４３、圧縮部４４および表示制御部４５として機能する。また、後述する図２に示すように、コンピュータは、核小体検出部５１、クラック検出部５２、細胞核検出部５３、細胞質検出部５４および評価値算出部５５としても機能する。

画像取得部４１は、撮像装置２によって撮像された細胞コロニーの細胞画像を取得する。本実施形態においては、位相差顕微鏡２０が撮像した細胞画像Ｇ０を取得する。細胞画像Ｇ０は、１つの細胞コロニーを撮像した１枚の画像でもよいし、１つの細胞コロニーを矩形の複数の領域で分割した複数の画像群でもよい。また、１枚の細胞画像Ｇ０内に複数の細胞コロニーが含まれていてもよい。

評価部４２は、細胞画像Ｇ０における局所領域毎に細胞の状態の評価を行う。具体的には、細胞の未分化性の評価を行う。図２は評価部４２の構成を示す概略ブロック図である。図２に示すように、評価部４２は、核小体検出部５１、クラック検出部５２、細胞核検出部５３、細胞質検出部５４および評価値算出部５５を備える。

核小体検出部５１は、画像取得部４１が取得した細胞画像Ｇ０内における核小体を検出する。本実施形態においては、核小体検出部５１は、細胞画像Ｇ０から核小体を検出するように学習がなされた学習済みモデルを有しており、学習済みモデルを用いて細胞画像Ｇ０から核小体を検出する。なお、核小体の検出方法としては、例えば細胞画像Ｇ０を２値化画像に変換した後、フィルタ処理を行って核小体のエッジを検出し、検出したエッジに対してパターンマッチングを行って検出するようにしてもよい。また、核小体は細胞画像Ｇ０内では周囲よりも暗く（黒く）、高コントラストな粒として現れるので、しきい値処理を行うことによって核小体を検出するようにしてもよい。また、核小体の検出方法としては、その他の種々の公知の方法を用いることができる。

クラック検出部５２は、画像取得部４１が取得した細胞画像Ｇ０内におけるクラックを検出する。本実施形態においては、クラック検出部５２は、細胞画像Ｇ０からクラックを検出するように学習がなされた学習済みモデル有しており、学習済みモデルを用いて細胞画像Ｇ０からクラックを検出する。なお、クラックは高輝度の線状の構造を有するため、ガボールフィルタ等の線状構造物を抽出可能なフィルタを用いたフィルタリング処理により、クラックを検出するようにしてもよい。また、クラックの検出方法としては、その他の種々の公知の方法を用いることができる。

細胞核検出部５３は、画像取得部４１が取得した細胞画像Ｇ０内における細胞核を検出する。本実施形態においては、細胞核検出部５３は、細胞画像Ｇ０から細胞核を検出するように学習がなされた学習済みモデル有しており、学習済みモデルを用いて細胞画像Ｇ０から細胞核を検出する。なお、細胞核の検出方法としては、その他の種々の公知の方法を用いることができる。

細胞質検出部５４は、画像取得部４１が取得した細胞画像Ｇ０内における細胞の細胞質を検出する。本実施形態においては、細胞質検出部５４は、細胞画像Ｇ０から細胞質を検出するように学習がなされた学習済みモデルを有しており、学習済みモデルを用いて細胞画像Ｇ０から細胞質を検出する。なお、細胞質の検出方法としては、その他の種々の公知の方法を用いることができる。また、細胞質は細胞画像Ｇ０における細胞核以外の部分であるため、細胞質検出部５４は、細胞画像Ｇ０における細胞核以外の部分を細胞質として検出するものであってもよい。この場合、クラックは細胞質に含めてもよく、含めなくてもよい。

図３は、細胞画像の一例を示す図である。図３に示す細胞画像Ｇ０において、周囲よりも暗い（黒い）部分が核小体である。また、周囲よりも明るい（白い）線状の部分がクラックである。また、周囲よりも暗く、核小体よりも大きい部分が細胞核である。また、細胞核以外の部分が細胞質である。図３では、クラックを一点鎖線で囲んでいる。また、細胞核を実線で囲んでいる。なお、図３においては、クラックは細胞質に含めないものとしている。

評価値算出部５５は、細胞画像Ｇ０を複数の局所領域に分割し、局所領域毎に細胞画像Ｇ０に含まれる核小体、クラック、細胞核および細胞質の少なくとも１つに基づいて、細胞の状態を表す評価値を算出する。具体的には、局所領域における核小体の数、核小体の面積率、核小体の形状（平均形状）、一つの細胞あたりの核小体の個数（細分化度）、クラック面積率、細胞核の面積率、細胞質の面積率、および細胞核の面積／細胞質の面積（ＮＣ比）の少なくとも１つに基づいて、細胞の状態を表す評価値を算出する。ここで、核小体の形状（平均形状）とは、核小体の円形度である。本実施形態では、評価値算出部５５は、核小体の数、核小体の面積率、核小体の形状、核小体の細分化度、クラック面積率、細胞核の面積率、細胞質の面積率、およびＮＣ比の少なくとも１つが入力されると、細胞の状態を表す評価値を出力するように学習がなされた学習済みモデルを備える。学習済みモデルは、核小体の数、核小体の面積率、核小体の形状、核小体の細分化度、クラック面積率、細胞核の面積率、細胞質の面積率、およびＮＣ比の少なくとも１つ、並びに評価値が既知の多数の教師データを用いて学習モデルを学習することにより生成される。教師データについての評価値は０〜１の値を有し、専門家が細胞画像Ｇ０を観察することにより設定される。なお、評価値が大きいほど細胞画像Ｇ０に含まれる細胞の状態が良好であること、すなわち未分化性が高い状態であることを表す。

評価値算出部５５に、細胞画像Ｇ０における局所領域についての局所画像が入力されると、評価値算出部５５が備える学習済みモデルが、核小体の数、核小体の面積率、核小体の形状、核小体の細分化度、クラック面積率、細胞核の面積率、細胞質の面積率、およびＮＣ比の少なくとも１つを算出し、細胞の状態を表す評価値を出力する。

図１に戻り、圧縮率設定部４３は、評価部４２の評価の結果、すなわち、細胞画像Ｇ０の局所領域毎の細胞の状態を表す評価値に応じて、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に圧縮率を設定する。図４は細胞画像の局所領域毎の評価値を、図５は細胞画像の局所領域毎の圧縮率を示す図である。図４に示すように、細胞画像Ｇ０が１６個の局所領域に分割されており、各局所領域に対して評価値が図４に示すように算出されたとする。なお、細胞画像Ｇ０の局所領域への分割数はこれに限定されるものではなく、任意の数とすることが可能である。ここで、細胞の状態が良好な場合（未分化性が高い状態）には、その細胞を含む局所領域については多少画質が劣化しても、後で細胞画像Ｇ０を詳細に見直さなくてもよい場合が多い。一方、細胞の状態が良好でない場合（未分化性が低い状態）には、なぜ良好でないのか細胞画像Ｇ０をよく観察して確認する必要がある。

このため、本実施形態においては、圧縮率設定部４３は、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に、評価値が低いほど低くなるように圧縮率を設定する。例えば、図４に示すように評価値が算出された場合、図５に示すように圧縮率を設定する。なお、本実施形態においては、例えば圧縮率は０．２〜０．８の値で設定する。圧縮率は高いほど圧縮後のデータ容量は小さくなる。

圧縮部４４は、圧縮率設定部４３が設定した圧縮率に基づいて、細胞画像Ｇ０を局所領域毎に異なる圧縮率により圧縮して圧縮細胞画像Ｇ１を生成する。生成された圧縮細胞画像Ｇ１は記憶部３５に記憶される。

表示制御部４５は、位相差顕微鏡２０が取得した細胞画像Ｇ０および圧縮細胞画像Ｇ１を表示部４に表示する。

表示部４は、細胞画像Ｇ０および圧縮細胞画像Ｇ１等を表示するものであり、例えば液晶ディスプレイ等を備える。また、表示部４をタッチパネルによって構成し、入力部５と兼用してもよい。

入力部５は、マウスおよびキーボード等を備えたものであり、ユーザによる種々の設定入力を受け付ける。

次いで、本実施形態において行われる処理について説明する。図６は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、細胞培養装置１において、搬送部１１によって、収容されている複数の培養容器の中から撮影対象の培養容器が選択され、選択された培養容器がステージ１０に設置される（ステップＳＴ１）。そして、撮像装置２の位相差顕微鏡２０によって培養容器内における細胞コロニーの画像が撮像され、撮像された細胞画像Ｇ０が、細胞画像圧縮装置３の画像取得部４１によって取得される（ステップＳＴ２）。

次いで、画像取得部４１によって取得された細胞画像Ｇ０が、評価部４２により読み出され、評価部４２の核小体検出部５１により、細胞画像Ｇ０に含まれる核小体が検出される（ステップＳＴ３）。また、評価部４２のクラック検出部５２により、細胞画像Ｇ０に含まれるクラックが検出される（ステップＳＴ４）。また、評価部４２の細胞核検出部５３により、細胞画像Ｇ０に含まれる細胞核が検出される（ステップＳＴ５）。また、評価部４２の細胞質検出部５４により、細胞画像Ｇ０に含まれる細胞質が検出される（ステップＳＴ６）。なお、ステップＳＴ３〜ステップＳＴ６の処理の順序は入れ替えてもよく、並列に行ってもよい。そして、評価部４２の評価値算出部５５が、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に細胞の状態を表す評価値を算出する（ステップＳＴ７）。

続いて、圧縮率設定部４３が、評価部４２による評価の結果に基づいて、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に圧縮率を設定する（ステップＳＴ８）。そして、圧縮部４４が、局所領域毎に設定された圧縮率に基づいて細胞画像Ｇ０を圧縮し（ステップＳＴ９）、圧縮により生成された圧縮細胞画像を記憶部３５に記憶し（ステップＳＴ１０）、処理を終了する。

このように、本実施形態においては、細胞画像Ｇ０における局所領域毎の細胞の状態の評価の結果に応じた圧縮率を設定し、設定した局所領域毎の圧縮率により細胞画像Ｇ０を圧縮して圧縮細胞画像Ｇ１を生成するようにした。このため、細胞画像Ｇ０における細胞の状態の評価の結果に応じて、不要な局所領域に対しては高い圧縮率を設定したり、必要な局所領域に対しては不要な局所領域よりも低い圧縮率を設定したりすることができる。したがって、本実施形態によれば、細胞画像Ｇ０における必要な領域の画質を確保しつつ、細胞画像Ｇ０の容量を低減することができる。

なお、上記実施形態においては、評価値が低いほど低くなるように圧縮率を設定しているが、これに限定されるものではない。評価値が低いほど高くなるように圧縮率を設定してもよい。

また、上記実施形態においては、細胞画像Ｇ０から核小体、クラック、細胞核および細胞質の少なくとも１つを検出した後に、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に評価値を算出しているが、これに限定されるものではない。細胞画像Ｇ０を複数の局所領域に分割し、分割した局所領域毎に、核小体、クラック、細胞核および細胞質の少なくとも１つを検出して評価値を算出するようにしてもよい。

また、上記実施形態においては、評価部４２において非特許文献１に記載された手法を用いて、細胞画像Ｇ０の局所領域毎に評価を行っているが、評価の手法はこれに限定されるものではない。例えば、特許文献１に記載された手法等の公知の任意の手法を用いることができる。

また、上記実施形態において、例えば、画像取得部４１、評価部４２、圧縮率設定部４３、圧縮部４４および表示制御部４５、並びに核小体検出部５１、クラック検出部５２、細胞核検出部５３、細胞質検出部５４、および評価値算出部５５といった各種の処理を実行する処理部（Processing Unit）のハードウェア的な構造としては、次に示す各種のプロセッサ（Processor）を用いることができる。上記各種のプロセッサには、上述したように、ソフトウェア（プログラム）を実行して各種の処理部として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵに加えて、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の製造後に回路構成を変更可能なプロセッサであるプログラマブルロジックデバイス（Programmable Logic Device :PLD）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が含まれる。

１つの処理部は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせまたはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、複数の処理部を１つのプロセッサで構成してもよい。

複数の処理部を１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、クライアントおよびサーバ等のコンピュータに代表されるように、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアとの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが複数の処理部として機能する形態がある。第２に、システムオンチップ（System On Chip:SoC）等に代表されるように、複数の処理部を含むシステム全体の機能を１つのＩＣ（Integrated Circuit）チップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、各種の処理部は、ハードウェア的な構造として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて構成される。

さらに、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路（Circuitry）を用いることができる。

１ 細胞培養装置
２ 撮像装置
３ 細胞画像圧縮装置
４ 表示部
５ 入力部
１０ ステージ
１１ 搬送部
１２ 制御部
２０ 位相差顕微鏡
２１ 制御部
３１ ＣＰＵ
３２ メモリ
３３ ストレージ
４１ 画像取得部
４２ 評価部
４３ 圧縮率設定部
４４ 圧縮部
４５ 表示制御部
５１ 核小体検出部
５２ クラック検出部
５３ 細胞核検出部
５４ 細胞質検出部
５５ 評価値算出部
Ｇ０ 細胞画像

Claims (9)

1. 未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に前記細胞の状態の評価を行う評価部と、
   前記評価の結果に応じて、前記局所領域毎に圧縮率を設定する圧縮率設定部と、
   前記設定された前記局所領域毎の圧縮率により前記細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する圧縮部とを備えた細胞画像圧縮装置。
2. 前記圧縮率設定部は、前記評価の結果が低いほど低い圧縮率を設定する請求項１に記載の細胞画像圧縮装置。
3. 前記細胞は幹細胞である請求項１または２に記載の細胞画像圧縮装置。
4. 前記幹細胞はｉＰＳ細胞である請求項３に記載の細胞画像圧縮装置。
5. 前記評価部は、未分化性の評価を行う請求項４に記載の細胞画像圧縮装置。
6. 前記評価部は、前記細胞画像に含まれる核小体、クラック、細胞核および細胞質の少なくとも１つに基づいて、前記評価を行う請求項４または５に記載の細胞画像圧縮装置。
7. 前記圧縮細胞画像を記憶する記憶部をさらに備えた請求項１から６のいずれか１項に記載の細胞画像圧縮装置。
8. 未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に前記細胞の状態の評価を行い、
   前記評価の結果に応じて、前記局所領域毎に圧縮率を設定し、
   前記設定された前記局所領域毎の圧縮率により前記細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する細胞画像圧縮方法。
9. 未染色の細胞を撮影することにより取得した細胞画像における局所領域毎に前記細胞の状態の評価を行う手順と、
   前記評価の結果に応じて、前記局所領域毎に圧縮率を設定する手順と、
   前記設定された前記局所領域毎の圧縮率により前記細胞画像を圧縮して圧縮細胞画像を生成する手順とをコンピュータに実行させる細胞画像圧縮プログラム。