JP2023034230A - 細胞画像解析システム、細胞画像解析装置、および、細胞画像解析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】簡便かつ迅速に、細胞の老化の程度を解析することが可能な細胞画像解析システムを提供する。【解決手段】この細胞画像解析システム２００は、細胞９０が写る細胞画像３０を取得する細胞画像取得部１１と、細胞画像３０から細胞領域９１を取得する細胞領域取得部１２と、細胞画像３０の細胞領域９１のうちの細長い領域である仮足９０ｂの領域９２を取得する仮足領域取得部１３と、個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得する老化指標情報取得部１４と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、細胞画像解析システム、細胞画像解析装置、および、細胞画像解析方法に関し、特に、細胞の老化の程度を解析する細胞画像解析システム、細胞画像解析装置、および、細胞画像解析方法に関する。

従来、細胞の老化の程度を解析する技術が開示されている（たとえば、特許文献１参照）。

上記特許文献１では、細胞を培養する培養溶液中に含まれるｍｉＲＮＡ（マイクロＲＮＡ）に基づいて、細胞の老化の程度を解析する技術が開示されている。具体的には、上記特許文献１では、培養溶液の上澄みである上清からｍｉＲＮＡを抽出し、抽出したｍｉＲＮＡのうち、細胞の老化と関連があるｍｉＲＮＡの量に基づいて、細胞の老化の程度を解析する。

特許第６６９４２４０号公報

しかしながら、上記特許文献１に開示されている構成では、細胞を培養する培養溶液の上清に含まれるｍｉＲＮＡを抽出するために、煩雑な処理が必要である。また、培養溶液の上清からｍｉＲＮＡを抽出する処理は時間がかかる。そのため、細胞の老化の程度の解析が煩雑であり、解析に要する時間が増加するという問題点がある。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、簡便かつ迅速に、細胞の老化の程度を解析することが可能な細胞画像解析システム、細胞画像解析装置、および、細胞画像解析方法を提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の第１の局面における細胞画像解析システムは、細胞が写る細胞画像を取得する細胞画像取得部と、細胞画像から細胞領域を取得する細胞領域取得部と、細胞画像の細胞領域のうちの細長い領域である仮足の領域を取得する仮足領域取得部と、個々の仮足の長さに基づいて、細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得する老化指標情報取得部と、を備える。

この発明の第２の局面における細胞画像解析装置は、細胞が写る細胞画像を取得する細胞画像取得部と、細胞画像から細胞領域を取得する細胞領域取得部と、細胞画像の細胞領域のうちの細長い領域である仮足の領域を取得する仮足領域取得部と、個々の仮足の長さに基づいて、細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得する老化指標情報取得部と、を備える。

この発明の第３の局面における細胞画像解析方法は、細胞が写る細胞画像を取得するステップと、細胞画像から細胞領域を取得するステップと、細胞領域のうちの仮足の領域を取得するステップと、個々の仮足の長さに基づいて、細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得するステップと、を備える。

上記第１の局面における細胞画像解析システム、第２の局面における細胞画像解析装置、および、第３の局面おける細胞画像解析方法では、細胞画像に写る仮足の長さに基づいて、細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得することによって、細胞を培養する培養溶液の上清に含まれるｍｉＲＮＡの種類および量に基づいて細胞の老化の程度を取得する構成と異なり、上清からｍｉＲＮＡを抽出することなく、細胞画像により細胞の老化の程度を取得することができる。その結果、細胞画像を取得することにより、簡便かつ迅速に、細胞の老化の程度を解析することができる。

本実施形態による画像処理装置を備えた画像処理システムを示したブロック図である。 細胞画像の一例を示した図である。 画像処理装置のプロセッサの機能を説明するための機能ブロック図である。 本実施形態による細胞画像解析装置の処理動作を説明するためのフロー図である。 細胞領域を取得する処理の詳細を説明するための図である。 仮足領域を取得する処理の詳細を説明するための図である。 細胞の本体から分離した仮足を除外する処理の詳細を説明するための図である。 細胞画像の端部と接する仮足を除外する処理の詳細を説明するための図である。 老化指標情報を取得する処理の詳細を説明するための図である。 仮足の長さの分布を説明するための図である。 重畳細胞画像を取得する処理の詳細を説明するための図である。 表示部に老化指標情報および重畳細胞画像を表示する一例を示した図である。 変形例による細胞画像解析装置を示したブロック図である。

以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。

図１～図１２を参照して、本実施形態による細胞画像解析装置１００を備えた細胞画像解析システム２００の構成および細胞画像解析方法について説明する。

（画像処理システム）
図１に示す細胞画像解析システム２００は、細胞培養などを行うユーザが、細胞画像３０の撮像、細胞画像３０に対する解析処理、および解析処理を行った画像の閲覧を単一のシステムで統合して実施することが可能な細胞画像解析システムである。

（画像処理システムの概要）
細胞画像解析システム２００は、細胞画像解析装置１００と、コンピュータ１１０と、撮像装置１２０と、を備える。

図１では、クライアントサーバモデルで構築された細胞画像解析システム２００の例を示している。コンピュータ１１０は、細胞画像解析システム２００におけるクライアント端末として機能する。細胞画像解析装置１００は、細胞画像解析システム２００においてサーバとして機能する。細胞画像解析装置１００と、コンピュータ１１０と、撮像装置１２０とは、ネットワーク１３０を介して相互に通信可能に接続されている。細胞画像解析装置１００は、ユーザが操作するコンピュータ１１０からのリクエスト（処理要求）に応じて、各種の情報処理を行う。細胞画像解析装置１００は、リクエストに応じて細胞画像３０に対する解析処理を行い、解析結果および解析後の画像をコンピュータ１１０に送信する。細胞画像解析装置１００に対する操作の受け付け、および、細胞画像解析装置１００で解析された解析結果および解析後の画像の表示は、コンピュータ１１０の表示部１１１に表示されるＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェース）上で行われる。

ネットワーク１３０は、細胞画像解析装置１００と、コンピュータ１１０と、撮像装置１２０とを相互に通信可能に接続する。ネットワーク１３０は、たとえば施設内に構築されたＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でありうる。ネットワーク１３０は、たとえばインターネットでありうる。ネットワーク１３０がインターネットである場合、細胞画像解析システム２００は、クラウドコンピューティングの形態で構築されるシステムでありうる。

コンピュータ１１０は、いわゆるパーソナルコンピュータであり、プロセッサおよび記憶部を備える。コンピュータ１１０には、表示部１１１および入力部１１２が接続されている。表示部１１１は、たとえば液晶表示装置である。表示部１１１は、エレクトロルミネッセンス表示装置、プロジェクタ、ヘッドマウントディスプレイであってもよい。入力部１１２は、たとえばマウスおよびキーボードを含む入力装置である。入力部１１２は、タッチパネルであってもよい。コンピュータ１１０は、細胞画像解析システム２００において１つまたは複数設けられる。本実施形態では、表示部１１１は、後述する老化指標情報２４を表示するように構成されている。

撮像装置１２０は、細胞９０（図２参照）を撮像した細胞画像３０を生成する。撮像装置１２０は、ネットワーク１３０を介して、コンピュータ１１０および／または細胞画像解析装置１００に、生成した細胞画像３０を送信できる。撮像装置１２０は、細胞９０の顕微鏡画像を撮影する。撮像装置１２０は、明視野観察法、暗視野観察法、位相差観察法、微分干渉観察法などの撮影方法による画像化を行う。撮影方法に応じて、１種または複数種の撮像装置１２０が用いられる。細胞画像解析システム２００には、１つまたは複数の撮像装置１２０が設けられ得る。

細胞画像解析装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのプロセッサ１０を備える。プロセッサ１０が、所定のプログラム２１を実行することにより、細胞画像解析装置１００としての演算処理が行われる。

細胞画像解析装置１００は、記憶部２０を備える。記憶部２０は、不揮発性記憶装置を含む。不揮発性記憶装置は、たとえば、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブなどである。記憶部２０には、プロセッサ１０が実行する各種のプログラム２１が記憶されている。また、記憶部２０には、画像データ２２が記憶される。画像データ２２は、撮像装置１２０で撮像された細胞画像３０、および、細胞画像３０に対する画像処理により生成される各種の処理画像（重畳細胞画像８０）を含む。また、記憶部２０には、細胞画像３０から細胞領域９１（図５参照）を取得することを学習させた学習済みモデル２３が記憶されている。また、記憶部２０には、細胞画像３０を解析することにより得られる老化指標情報２４が記憶されている。老化指標情報２４は、細胞９０の老化の程度を示す情報である。具体的には、老化指標情報２４は、後述する仮足９０ｂ（図２参照）の長さの分布２４ａと、指標値２４ｂとを含む。本実施形態では、細胞画像解析装置１００が実行可能な解析機能および画像処理機能のうち、特に、老化指標情報２４を取得する構成、および、細胞画像３０から重畳細胞画像８０を生成する処理について説明する。

細胞画像解析装置１００は、コンピュータ１１０からのリクエストに応じて、細胞画像３０に対して、解析処理、および、画像処理を行う。解析処理の結果、細胞画像解析装置１００は、老化指標情報２４を取得する。また、画像処理の結果、細胞画像解析装置１００は、重畳細胞画像８０を生成する。細胞画像解析装置１００は、取得した老化指標情報２４、および、生成した重畳細胞画像８０をコンピュータ１１０へ送信する。情報を受信したコンピュータ１１０が、表示部１１１において、老化指標情報２４および重畳細胞画像８０を表示させる。

〈細胞画像〉
図２に示すように、細胞画像３０は、たとえば、細胞培養器具を用いて培養された培養細胞９０の顕微鏡画像である。細胞画像３０に写る細胞９０としては、たとえば、接着細胞（非コロニー形成）であり、たとえば、間葉系幹細胞、線維芽細胞、血管内皮細胞、扁平上皮癌細胞、子宮内膜細胞を含む。

細胞画像３０には、細胞９０の像（細胞像）と、背景９３とが写る。図２に示す細胞画像３０に写る細胞９０は、細胞９０の本体９０ａと、細部構造と、を含む。図２の例に示す細部構造は、細胞９０の本体９０ａから細胞質が突出した仮足９０ｂであって、細胞９０の本体９０ａから糸状（線状）に突出した糸状仮足である。図２に示す例では、仮足９０ｂの１つを矩形の枠線４０で囲んでいる。なお、枠線４０は、仮足９０ｂを説明するために便宜的に図示している。

ここで、細胞９０の老化が進んだ場合、仮足９０ｂの長さが大きくなることが知られている。細胞９０の老化とは、細胞周期が安定的に停止した状態を意味する。また、老化が進むとは、細胞周期が安定的に停止する状態に近づくことを意味する。そこで、本実施形態による細胞画像解析装置１００は、細胞画像３０に写る細胞９０の仮足９０ｂに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す情報である老化指標情報２４を取得する。また、本実施形態による細胞画像解析装置１００は、操作者が一見して仮足９０ｂを識別可能な画像である、重畳細胞画像８０を生成することが可能である。以下、細胞画像解析装置１００の詳細について説明する。なお、細胞９０の老化の程度とは、細胞９０の細胞周期が安定的に停止する状態にどれほど近いかを意味する。すなわち、細胞９０の老化の程度とは、細胞の老化の進行度合いを意味する。

（画像処理装置の詳細構成）
図３は、細胞画像解析装置１００が老化指標情報２４（仮足９０ｂの長さの分布２４ａおよび指標値２４ｂ）を取得する構成と、重畳細胞画像８０を生成する構成と、各構成の概略を示したブロック図である。

細胞画像解析装置１００のプロセッサ１０は、細胞画像取得部１１と、細胞領域取得部１２と、仮足領域取得部１３と、老化指標情報取得部１４と、重畳細胞画像生成部１５と、を機能ブロックとして含む。言い換えると、プロセッサ１０は、記憶部２０に記憶されたプログラム２１を実行することによって、細胞画像取得部１１、細胞領域取得部１２、仮足領域取得部１３、老化指標情報取得部１４、重畳細胞画像生成部１５として機能する。

細胞画像取得部１１は、細胞９０が写る細胞画像３０を取得する機能を有する。細胞画像取得部１１は、記憶部２０（図１参照）に記憶された細胞画像３０を読み込むことにより、解析の対象とされる細胞画像３０を取得する。細胞画像取得部１１は、ネットワーク１３０（図１参照）を介して、撮像装置１２０またはコンピュータ１１０から送信された細胞画像３０を取得してもよい。細胞画像取得部１１は、取得した細胞画像３０を細胞領域取得部１２および重畳細胞画像生成部１５に出力する。

細胞領域取得部１２は、細胞画像３０から細胞領域９１を取得する。具体的には、細胞領域取得部１２は、細胞９０が写る教師用画像から、細胞骨格の領域を抽出することにより、細胞領域９１（図５参照）を取得することを学習させた学習済みモデル２３（図１参照）と、細胞画像３０とに基づいて、細胞領域９１を取得するように構成されている。なお、細胞領域９１を取得するとは、細胞領域取得部１２が、細胞画像３０中における細胞領域９１に該当する画素（画素の座標）を特定することを意味する。

学習済みモデル２３は、細胞９０が写る教師用画像を入力データとし、細胞骨格の領域がラベル化された画像を出力データとして学習モデルを学習させることにより生成される。細胞骨格の領域がラベル化された画像は、たとえば、細胞９０をアクチン染色することにより細胞骨格を染色した画像、または、操作者によって、細胞画像３０中の細胞９０の細胞骨格の領域にラベルが付された画像のいずれかである。

仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の細胞領域９１のうちの細長い領域である仮足９０ｂ（図２参照）の領域９２（図６参照）を取得する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０と、細胞画像３０から仮足９０ｂを除去した画像である仮足除去画像３２とに基づいて、仮足９０ｂの領域９２を取得する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、仮足９０ｂの領域９２として、仮足領域画像３６（図８参照）を取得する。また、仮足領域取得部１３は、取得した仮足９０ｂの領域９２（仮足領域画像３６）を、老化指標情報取得部１４に対して出力する。

老化指標情報取得部１４は、個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４（図１参照）を取得する。具体的には、老化指標情報取得部１４は、老化指標情報２４として、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、取得された仮足９０ｂのうちの所定の長さ以上の仮足９０ｂの割合を示す指標値２４ｂの少なくともいずれかを取得するように構成されている。本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂの両方を取得する。また、老化指標情報取得部１４が取得した老化指標情報２４（仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂ）を、記憶部２０に出力する。これにより、老化指標情報２４（仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂ）は、記憶部２０に記憶される。また、本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、老化指標情報２４（仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂ）を、重畳細胞画像生成部１５に対して出力する。

重畳細胞画像生成部１５は、細胞画像３０から、重畳細胞画像８０を生成する。重畳細胞画像８０は、細胞画像３０に対して、細胞領域９１（図５参照）および仮足９０ｂ（図２参照）の領域９２（図６参照）を重畳するとともに、仮足９０ｂの領域９２に対して、仮足９０ｂの長さを示す標識７０（図１１参照）を重畳した画像である。重畳細胞画像生成部１５が生成した重畳細胞画像８０は、記憶部２０に出力される。これにより、重畳細胞画像８０は、記憶部２０に記憶される。

また、老化指標情報２４および重畳細胞画像８０は、リクエストに応じてコンピュータ１１０へ送信され、表示部１１１に表示される。

（細胞画像解析方法）
次に、本実施形態の細胞画像解析方法を説明する。本実施形態の細胞画像解析方法は、細胞画像３０に写る細胞９０の老化の程度を解析するための細胞画像解析方法である。細胞画像解析方法は、細胞画像解析装置１００（プロセッサ１０）によって実行することができる。

本実施形態の細胞画像解析方法は、少なくとも、以下のステップを備える。
（１）細胞９０が写る細胞画像３０を取得するステップ
（２）細胞画像３０から細胞領域９１を取得するステップ
（３）細胞領域９１のうちの仮足９０ｂの領域９２を取得するステップ
（４）個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得するステップ

細胞画像３０を取得するステップ（１）は、細胞画像取得部１１によって実行される。細胞領域９１を取得するステップ（２）は、細胞領域取得部１２によって実行される。仮足９０ｂの領域９２を取得するステップ（３）は、仮足領域取得部１３によって実行される。老化指標情報２４を取得するステップ（４）は、老化指標情報取得部１４により実行される。また、本実施形態の細胞画像解析方法は、仮足領域取得部１３による細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外する処理、仮足領域取得部１３による細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外する処理、および、重畳細胞画像生成部１５による重畳細胞画像８０を生成する処理をさらに備える。

次に、図４～図１２を参照して、細胞画像解析装置１００による処理の流れを詳細に説明する。

〈画像取得〉
ステップＳ１において、細胞画像取得部１１（図３参照）が、記憶部２０、撮像装置１２０またはコンピュータ１１０から、細胞画像３０を取得する。ステップＳ１の処理は、上記ステップ（１）の処理である。

〈細胞領域の取得〉
ステップＳ２において、細胞領域取得部１２（図３参照）が、ステップＳ１で取得された細胞画像３０から、細胞領域９１（図５参照）を取得する処理（上記ステップ（２））を実施する。図５を参照して、細胞領域９１を取得する処理の詳細を説明する。

ステップＳ２ａにおいて、細胞領域取得部１２は、細胞画像３０を、学習済みモデル２３に入力する。細胞画像３０が入力された学習済みモデル２３は、細胞画像３０の各画素が、細胞領域９１である確率値を出力する。学習済みモデル２３は、１画素毎に、１つの確率値を出力する。

ステップＳ２ｂにおいて、細胞領域取得部１２は、細胞領域９１を取得する。具体的には、細胞領域取得部１２は、学習済みモデル２３から出力された細胞領域９１である確率値に基づいて、細胞領域画像３１を取得する。本実施形態では、細胞領域取得部１２は、細胞領域９１である確率値の分布を、細胞領域画像３１として取得する。なお、細胞領域画像３１では、細胞領域９１以外は背景９３とする。

ステップＳ２ｃにおいて、細胞領域取得部１２は、細胞領域９１を記憶部２０に記憶する。具体的には、細胞領域取得部１２は、取得した細胞領域画像３１を、記憶部２０に記憶することにより、細胞領域９１を記憶する。

細胞領域画像３１は、細胞領域９１と、背景９３とを識別可能に表示した画像である。具体的には、細胞領域画像３１は、細胞領域９１に対して着色した画像である。本実施形態では、細胞領域画像３１は、たとえば、細胞領域９１を青色で着色した画像である。図５では、便宜的に、細胞領域９１に対してハッチングを付すことにより、細胞領域９１と背景９３とを識別可能に表示する例を示している。

〈仮足領域の取得〉
図４のステップＳ３において、仮足領域取得部１３が、細胞領域取得部１２によって取得された細胞領域９１から、仮足９０ｂの領域９２を取得する処理（上記ステップ（３））を実行する。図６を参照して、仮足９０ｂの領域９２を取得する処理の詳細を説明する。

仮足９０ｂの領域９２を取得するステップＳ３は、細胞領域画像３１を取得するステップＳ３ａと、細胞領域画像３１に対して収縮処理を実行するステップＳ３ｂと、収縮処理後の細胞領域画像３１ａに対して、膨張処理を実行するステップＳ３ｃと、細胞領域画像３１と仮足除去画像３２とに基づいて、仮足９０ｂの領域９２を取得するステップＳ３ｄと、仮足領域画像３３に対してノイズ除去処理を実行するステップＳ３ｅと、ノイズ除去処理を実行した後の仮足領域画像３３を記憶するステップＳ３ｆと、を含む。

ステップＳ３ａにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞領域画像３１を取得する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、記憶部２０から細胞領域画像３１を取得する。

ステップＳ３ｂにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞領域画像３１に対して、収縮処理を実行する。収縮処理とは、所定のカーネルサイズに設定されたカーネルの中心を着目画素に配置し、着目画素の画素値を、カーネル内に含まれる画素の画素値のうちの最小の画素値で置き換える処理である。

本実施形態では、仮足領域取得部１３は、所定の回数、収縮処理を実行することにより、収縮処理後の細胞領域画像３１ａを取得する。

収縮処理後の細胞領域画像３１ａでは、収縮処理によって、画素値が背景９３の画素値に置き換わることにより細胞９０の端部が背景９３の画素値と等しくなる。したがって、収縮処理を行うことにより、仮足９０ｂが消える。なお、収縮処理を行うことにより、仮足９０ｂが消えるが、仮足９０ｂ以外の領域（細胞９０の本体９０ａ）も全部小さくなる。そのため、収縮処理後の細胞領域画像３１ａに写る細胞領域９１は、収縮処理前の細胞領域画像３１に写る細胞領域９１よりも小さくなる。また、カーネルサイズは、細胞領域画像３１から消したい仮足９０ｂの大きさによって設定される。本実施形態では、カーネルサイズは、たとえば、３×３ｐｘ（ピクセル）である。また、収縮処理を行う回数も、細胞領域画像３１から消したい仮足９０ｂの大きさによって設定される。すなわち、カーネルサイズおよび収縮処理を行う回数は、細胞画像３０に写る細胞９０の大きさによって設定される。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、たとえば、４回、収縮処理を実行する。なお、細胞画像３０に写る細胞９０の大きさは、細胞画像３０を撮影する際の撮影倍率によって変化する。したがって、カーネルサイズおよび収縮処理を行う回数は、細胞画像３０に写る細胞９０の大きさとともに、細胞画像３０を撮影した際の撮影倍率によって、細胞画像３０によって設定される。

ステップＳ３ｃにおいて、仮足領域取得部１３は、収縮処理後の細胞領域画像３１ａに対して、膨張処理を行うことにより、仮足除去画像３２を取得する。仮足除去画像３２には、仮足９０ｂの領域９２が除去された細胞領域９１が写る。したがって、仮足領域取得部１３は、細胞領域画像３１に写る細胞領域９１から、仮足９０ｂの領域９２が除去された細胞領域９１の画素を特定することができる。すなわち、本実施形態では、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０（細胞領域画像３１）に対して収縮処理および膨張処理を行うことにより、仮足除去画像３２を取得する。仮足除去画像３２は、細胞領域９１から仮足９０ｂを除去した画像である。

なお、膨張処理は、収縮処理と反対の処理である。すなわち、膨張処理は、着目画素の画素値を、所定のカーネルサイズに設定されたカーネル内に含まれる画素値のうちの最大の画素値で置き換える処理である。膨張処理を実行する度に、細胞領域９１が１周り大きくなる。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、収縮処理を実行した回数と同じ回数の膨張処理を実行する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、たとえば、４回、膨張処理を実行する。これにより、仮足除去画像３２に写る細胞領域９１が、細胞領域画像３１に写る細胞領域９１の大きさに戻る。なお、膨張処理を実行することにより、細胞９０の本体９０ａの形状は元通りになるが、収縮処理によって消えた仮足９０ｂは消えたままになる。そのため、収縮処理および膨張処理を実行することにより、仮足９０ｂの領域９２が除去された仮足除去画像３２を取得することができる。

ステップＳ３ｄにおいて、仮足領域取得部１３は、仮足９０ｂの領域９２を取得する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０と仮足除去画像３２との差分に基づいて、仮足９０ｂの領域９２を取得するように構成されている。具体的には、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０から取得された細胞領域９１（細胞領域画像３１）から、仮足除去画像３２を差分することにより、仮足９０ｂの領域９２が写る仮足領域画像３３を取得する。具体的には、仮足領域取得部１３は、細胞領域画像３１の各画素の画素値から、仮足除去画像３２の対応する画素の画素値を減算することにより、仮足９０ｂの領域９２のみが写る仮足領域画像３３を取得する。

ステップＳ３ｅにおいて、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３３に対してノイズ除去処理を実行する。ノイズ除去処理は、二値化処理と、小細胞領域の除去処理と、クロージング処理とを含む。

二値化処理を行うことにより、画素値が閾値以上の領域を、仮足９０ｂの領域９２として抽出することが可能となるので、仮足９０ｂの領域９２の抽出漏れが生じることを抑制することができる。

また、小細胞領域の除去処理は、面積が所定の大きさ以下の細胞領域９１を除去する処理である。仮足領域取得部１３は、たとえば、面積が１０ｐｘ（ピクセル）×１０ｐｘ（１００ｐｘ^２）以下の大きさの仮足９０ｂの領域９２を除去する。これにより、二値化処理によって抽出された仮足９０ｂの領域９２の候補領域に含まれるノイズが除去されるので、ノイズが仮足９０ｂの領域９２として抽出されることを抑制することができる。

また、クロージング処理は、画像中の白色領域に対する膨張処理の後に白色領域の収縮処理を行う処理である。クロージング処理は、細胞像（白色領域）の大きさを変えることなく、短距離で途切れた線状部分を接続したり、細胞像の内部に局所的に存在する穴（黒色領域）を埋めたりすることができる。

ステップＳ３ｆにおいて、仮足領域取得部１３は、ノイズ除去後の仮足９０ｂの領域９２を記憶部２０に記憶する。具体的には、仮足領域取得部１３は、取得したノイズ除去後の仮足領域画像３３ａを記憶する。

なお、図５～図９、図１１、および、図１２において、図示されている各画像の大きさが異なっているが、説明の便宜のために大きさを異ならせて図示しているだけであり、本実施形態において、実際の画像のサイズは変更されない。

〈細胞の本体から分離した仮足の除外処理〉
図４のステップＳ４において、仮足領域取得部１３（図３参照）は、仮足９０ｂ（図２参照）の領域９２（図２参照）のうち、細胞９０（図２参照）の本体９０ａ（図２参照）から分離した仮足９０ｂの領域９２を、老化指標情報２４の取得対象から除外する処理を実行する。図７を参照して、仮足領域取得部１３が、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２を除外する処理の詳細を説明する。

細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２を除外するステップＳ４は、細胞領域画像３１を取得するステップＳ４ａと、ノイズを除去した仮足領域画像３３ａを取得するステップＳ４ｂと、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを取得するステップＳ４ｃと、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外するステップＳ４ｄと、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外した仮足領域画像３５を記憶するステップＳ４ｅと、を含む。

ステップＳ４ａにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞領域９１を取得する。具体的には、仮足領域取得部１３は、記憶部２０から細胞領域画像３１を取得する。

ステップＳ４ｂにおいて、仮足領域取得部１３は、記憶部２０から仮足領域画像３３ａを取得する。仮足領域画像３３ａには、ノイズを除去した後の仮足９０ｂの領域９２のみが写っている。したがって、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３３ａに基づいて、ノイズを除去した後の仮足９０ｂの領域９２を特定することができる。なお、ステップＳ４ａの処理と、ステップＳ４ｂの処理とは、どちらが先に行われてもよい。

ステップＳ４ｃにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａ（図２参照）から分離した仮足９０ｂを取得する。具体的には、仮足領域取得部１３は、細胞領域９１に占める仮足９０ｂの領域９２の割合が所定の大きさ以上の仮足９０ｂの領域９２を、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂとして取得する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、画像３４に示すように、細胞領域９１毎に、細胞領域９１の面積９１ａと、仮足９０ｂの領域９２の面積９２ａとを取得する。仮足領域取得部１３は、細胞領域９１の面積９１ａと仮足９０ｂの領域９２の面積９２ａとの割合を取得する。仮足領域取得部１３は、細胞領域９１の面積９１ａと仮足９０ｂの領域９２の面積９２ａとの割合が所定の大きさ以上の仮足９０ｂを、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂであると特定する。なお、画像３４は、仮足領域取得部１３が細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを特定する処理を説明するための画像であり、生成される画像ではない。

ステップＳ４ｄにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２を、老化指標情報２４の取得対象から除外する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２を、仮足領域画像３３ａから除去することにより、除外処理後の仮足領域画像３５を取得する。具体的には、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２の画素値を０（ゼロ）に置き換えることにより、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２を、仮足領域画像３３ａから除外する。

ステップＳ４ｅにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外した後の仮足９０ｂの領域９２を記憶部２０に記憶する。具体的には、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３５を記憶部２０記憶する。

〈細胞画像の端部と接する仮足の除外処理〉
図４のステップＳ５において、仮足領域取得部１３は、仮足９０ｂの領域９２のうち、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを、老化指標情報２４の取得対象から除外する処理を実行する。図８を参照して、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外する処理の詳細を説明する。

細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外するステップＳ５は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外した仮足領域画像３５を取得するステップＳ５ａと、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを取得するステップＳ５ｂと、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外するステップＳ５ｃと、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足領域画像３６を記憶するステップＳ５ｄと、を含む。

ステップＳ５ａにおいて、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３５を取得する。具体的には、仮足領域取得部１３は、記憶部２０に記憶された仮足領域画像３５を読み込む。

ステップＳ５ｂにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを取得する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外した仮足領域画像３５の端部と接する仮足９０ｂを取得する。仮足領域取得部１３は、たとえば、仮足領域画像３５の最外周の各画素のうち、画素値が０（ゼロ）でない画素を取得する。仮足領域取得部１３は、画素値が０（ゼロ）でない最外周の画素を含む仮足９０ｂの領域９２を、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂとして特定する。なお、仮足領域取得部１３が細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを取得する構成は、上記した構成以外の公知の手法を用いる構成であってもよい。

本実施形態では、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３５に写る仮足９０ｂの領域９２のうち、枠線４１で囲った仮足９０ｂの領域９２を、仮足領域画像３５の端部と接する仮足９０ｂとして取得する。

ステップＳ５ｃにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外する。具体的には、仮足領域取得部１３は、ステップＳ５ｂにおいて取得した仮足領域画像３５と接する仮足９０ｂを、仮足領域画像３５から除去することにより、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外する。具体的には、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂの領域９２の画素値を、０（ゼロ）に置き換えることにより、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外する。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足領域画像３６を取得する。

ステップＳ５ｄにおいて、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足９０ｂの領域９２を記憶する。具体的には、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３６を記憶部２０に記憶することにより、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足９０ｂの領域９２を記憶する。

〈老化指標情報の取得〉
図４のステップＳ６において、老化指標情報取得部１４（図３参照）は、個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得する処理（上記ステップ（４））を実行する。本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの長さが所定の長さ以上の仮足９０ｂに基づいて、老化指標情報２４を取得する。図９を参照して、老化指標情報取得部１４が、老化指標情報２４を取得する処理の詳細を説明する。

老化指標情報２４を取得するステップＳ６は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足領域画像３６を取得するステップＳ６ａと、仮足領域画像３６に写る仮足９０ｂごとに最小外接矩形７１を取得するステップＳ６ｂと、仮足９０ｂの領域の長手方向の長さを取得するステップＳ６ｃと、老化指標情報２４を取得するステップＳ６ｄと、老化指標情報２４を記憶するステップＳ６ｅとを含む。

ステップＳ６ａにおいて、老化指標情報取得部１４は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足９０ｂの領域９２を取得する。具体的には、老化指標情報取得部１４は、記憶部２０から読み込んだ仮足領域画像３６に基づいて、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外した仮足９０ｂの領域９２を特定する。

ステップＳ６ｂにおいて、仮足領域取得部１３は、仮足領域画像３５に写る仮足９０ｂごとに、画像３７に示すように、最小外接矩形７１を取得する。最小外接矩形７１とは、仮足９０ｂに外接する矩形のうち、面積が最も小さくなる矩形である。本実施形態では、仮足領域取得部１３は、計算処理により、最小外接矩形７１を取得する。仮足領域取得部１３が最小外接矩形７１を取得する手法については、問わない。なお、画像３７は、最小外接矩形７１を取得する構成を説明するための画像であり、生成される画像ではない。

ステップＳ６ｃにおいて、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの領域９２の長手方向の長さを取得することにより、仮足９０ｂの長さを取得する。本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの領域９２の最小外接矩形７１の長辺の長さＬを取得することにより、仮足９０ｂの領域９２の長手方向の長さを取得する。老化指標情報取得部１４は、全ての仮足９０ｂの領域９２について、１つ１つ最小外接矩形７１の長辺の長さＬを取得する。なお、本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、細胞画像３０の撮影倍率の情報を用いて、最小外接矩形７１の長辺の長さＬを、ｐｘ（ピクセル）ではなく、μｍで算出する。

ステップＳ６ｄにおいて、老化指標情報取得部１４は、老化指標情報２４を取得する。本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、老化指標情報２４として、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ（図１参照）、および、取得された仮足９０ｂのうちの所定の長さ以上の仮足９０ｂの割合を示す指標値２４ｂを取得する。

ここで、仮足領域取得部１３によって取得される仮足９０ｂの領域９２には、実際の仮足９０ｂの領域９２のみならず、細胞９０が重なることにより細く写る部分など、仮足９０ｂ以外の領域も含まれる場合がある。仮足９０ｂ以外の領域が含まれた状態で老化指標情報２４を取得した場合、老化指標情報２４の精度が低下する。そこで、本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、所定の長さ以上の仮足９０ｂを用いて、老化指標情報２４を取得する。所定の長さは、たとえば、４０μｍである。

本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、以下の式に基づいて、指標値２４ｂを取得する。
指標値＝長い仮足の数／（所定の長さ以上の仮足の数）×１００
ここで、長い仮足の数とは、長さが１００μｍ以上の仮足９０ｂである。また、所定の長さ以上の仮足の数とは、仮足領域画像３６に写る仮足９０ｂのうち、所定の長さ以上の仮足９０ｂの数である。すなわち、所定の長さ以上の仮足の数は、長さが４０μｍ以上１００μｍ未満の仮足９０ｂの数と、長さが１００μｍ以上の仮足９０ｂの数との足し算により取得することができる。なお、長い仮足９０ｂとする長さは、１００μｍ以外であってもよい。長い仮足９０ｂとする長さは、細胞９０の種類、細胞９０を培養する環境によって基準を決定する実験を行い、実験的に設定される。本実施形態では、一例として、仮足９０ｂの長さが１００μｍ以上となる細胞９０を、老化が進行している細胞９０としている。

本実施形態では、老化指標情報取得部１４は、仮足領域画像３６に写る仮足９０ｂのうち、長さが４０μｍ以上の仮足９０ｂに対する、長さが１００μｍ以上の仮足９０ｂの割合を、指標値２４ｂとして取得する。

ステップＳ６ｅにおいて、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂを、記憶部２０に記憶する。また、老化指標情報取得部１４は、最小外接矩形７１を重畳した画像３７を、記憶部２０に記憶する。

図１０は、仮足９０ｂ（図２参照）の長さの分布２４ａの一例である。仮足９０ｂの長さの分布２４ａは、横軸が仮足９０ｂの長さ、縦軸が割合（仮足９０ｂの長さ毎の存在比）を示すヒストグラム（頻度分布）である。細胞９０（図２参照）の老化が進行すると、長さが１００μｍ以上の仮足９０ｂの割合が増加する。すなわち、仮足９０ｂの長さの分布２４ａを確認することにより、視覚的に細胞９０の老化の程度を把握することができる。

〈重畳細胞画像の生成処理〉
図４のステップＳ７において、重畳細胞画像生成部１５は、細胞画像３０と、仮足９０ｂの長さとに基づいて、重畳細胞画像８０を生成する処理を実行する。図１１を参照して、重畳細胞画像８０を生成する処理の詳細を説明する。

本実施形態では、重畳細胞画像８０を生成するステップは、細胞画像３０を取得するステップＳ７ａと、細胞領域９１を取得するステップＳ７ｂと、仮足９０ｂの長さを取得するステップＳ７ｃと、最小外接矩形７１の表示態様を異ならせるステップＳ７ｄと、重畳細胞画像８０を生成するステップＳ７ｅと、重畳細胞画像８０を記憶するステップＳ７ｆと、を含む。

ステップＳ７ａにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、細胞画像３０を取得する。具体的には、重畳細胞画像生成部１５は、記憶部２０から細胞画像３０を取得する。

ステップＳ７ｂにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、細胞領域９１を取得する。具体的には、重畳細胞画像生成部１５は、記憶部２０から細胞領域画像３１を取得することにより、細胞領域９１を取得する。

ステップＳ７ｃにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの長さを取得する。具体的には、重畳細胞画像生成部１５は、記憶部２０から、最小外接矩形７１の重畳した画像３７を取得する。重畳細胞画像生成部１５は、画像３７における最小外接矩形７１の長辺の長さを取得することにより、仮足９０ｂの長さを取得する。

ステップＳ７ｄにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、最小外接矩形７１の表示態様を異ならせる。本実施形態では、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの領域９２の長さに応じて、最小外接矩形７１の表示態様を異ならせる。具体的には、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの長さが所定の長さ以上の仮足９０ｂに対して、仮足９０ｂの長さが所定の長さ未満の仮足９０ｂと表示態様を異ならせる。

ステップＳ７ｅにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、ステップＳ７ｄにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、細胞画像３０に対して、細胞領域９１と、仮足９０ｂの領域９２と、表示態様の異ならせた最小外接矩形７１とを重畳させることにより、重畳細胞画像８０を生成する。すなわち、本実施形態では、重畳細胞画像生成部１５は、表示態様を異ならせた最小外接矩形７１を、標識７０として重畳するように構成されている。具体的には、重畳細胞画像８０において、長さが４０μｍ以上の仮足９０ｂに重畳される標識７０と、長さが６０μｍ以上の仮足９０ｂに重畳される標識７０と、長さが１００μｍ以上の仮足９０ｂに重畳される標識７０との表示態様を異ならせている。

重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの長さに応じて、標識７０の線の色を異ならせることにより、標識７０の表示態様を異ならせる。重畳細胞画像生成部１５は、たとえば、長さが４０μｍ以上の仮足９０ｂに対しては、緑色の標識７０を重畳する。また、重畳細胞画像生成部１５は、たとえば、長さが６０μｍ以上の仮足９０ｂに対しては、青色の標識７０を重畳する。また、重畳細胞画像生成部１５は、たとえば、長さが１００μｍ以上の仮足９０ｂに対しては、赤色の標識７０を重畳させる。これにより、操作者は、最小外接矩形７１を確認することにより、仮足９０ｂの長さを把握することができる。なお、図１１に示す例では、凡例４１に示すように、緑色の標識７０を実線で図示し、青色の標識７０を破線で図示し、赤色の標識７０を太線で図示している。また、図１１に示す例では、便宜上、全ての仮足９０ｂに対して標識７０を重畳していないが、実際には、長さが４０μｍ以上の仮足９０ｂに対しては、長さに応じた標識７０が重畳される。

また、重畳細胞画像生成部１５は、細胞領域９１と、仮足９０ｂの領域９２との表示態様を互いに異ならせた状態で、細胞画像３０に重畳する。重畳細胞画像生成部１５は、たとえば、細胞領域９１を青色で表示し、仮足９０ｂの領域９２を緑色で表示する。したがって、操作者は、重畳細胞画像８０において、細胞領域９１と、仮足９０ｂの領域９２とを互いに識別することができる。なお、図１１に示す例では、凡例４２に示すように、細胞領域９１と仮足９０ｂの領域９２との色の違いを、互いに異なるハッチングを付すことにより、図示している。

ステップＳ７ｆにおいて、重畳細胞画像生成部１５は、重畳細胞画像８０を記憶部２０に記憶する。

〈老化指標情報、重畳細胞画像の記憶および出力〉
図４のステップＳ８において、プロセッサ１０は、老化指標情報２４、および、重畳細胞画像８０を、ネットワーク１３０を介してコンピュータ１１０に送信する。

表示部１１１は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂの少なくともいずれかを表示する。本実施形態では、図１２に示すように、表示部１１１は、表示画面１１１ａにおいて、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂの両方を表示する。また、本実施形態では、表示部１１１は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂとともに、重畳細胞画像８０を表示する。

以上により、本実施形態の細胞画像解析装置１００により実施される細胞画像解析方法が完了する。

（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。

本実施形態では、上記のように、細胞画像解析システム２００は、細胞９０が写る細胞画像３０を取得する細胞画像取得部１１と、細胞画像３０から細胞領域９１を取得する細胞領域取得部１２と、細胞画像３０の細胞領域９１のうちの細長い領域である仮足９０ｂの領域９２を取得する仮足領域取得部１３と、個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得する老化指標情報取得部１４と、を備える。

これにより、細胞画像３０に写る仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得することが可能となるので、細胞９０を培養する培養溶液の上清に含まれるｍｉＲＮＡの種類および量に基づいて細胞９０の老化の程度を取得する構成と異なり、上清からｍｉＲＮＡを抽出することなく、細胞画像３０により細胞９０の老化の程度を取得することができる。その結果、細胞画像３０を取得することにより、簡便かつ迅速に、細胞９０の老化の程度を解析することができる。

また、本実施形態では、上記のように、細胞画像解析装置１００は、細胞９０が写る細胞画像３０を取得する細胞画像取得部１１と、細胞画像３０から細胞領域９１を取得する細胞領域取得部１２と、細胞画像３０の細胞領域９１のうちの細長い領域である仮足９０ｂの領域９２を取得する仮足領域取得部１３と、個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得する老化指標情報取得部１４と、を備える。

これにより、上記細胞画像解析システム２００と同様に、簡便かつ迅速に、細胞９０の老化の程度を解析することが可能な細胞画像解析装置１００を提供することができる。

また、本実施形態では、上記のように、細胞画像解析方法は、細胞９０が写る細胞画像３０を取得するステップと、細胞画像３０から細胞領域９１を取得するステップと、細胞領域９１のうちの仮足９０ｂの領域９２を取得するステップと、個々の仮足９０ｂの長さに基づいて、細胞９０の老化の程度を示す老化指標情報２４を取得するステップと、を備える。

これにより、上記細胞画像解析システム２００と同様に、簡便かつ迅速に、細胞９０の老化の程度を解析することが可能な細胞画像解析方法を提供することができる。

また、上記実施形態では、以下のように構成したことによって、下記のような更なる効果が得られる。

すなわち、本実施形態では、上記のように、老化指標情報２４を表示する表示部１１１をさらに備える。これにより、老化指標情報２４が表示部１１１に表示されるので、操作者に対して老化指標情報２４を提示することができる。その結果、操作者は、老化指標情報２４を視覚的に確認することにより、細胞画像３０に写る細胞９０の老化の程度を容易に把握することができる。

また、本実施形態では、上記のように、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの長さが所定の長さ以上の仮足９０ｂに基づいて、老化指標情報２４を取得するように構成されている。これにより、所定の長さ以上の仮足９０ｂに基づいて老化指標情報２４を取得することによって、細胞９０同士が重なって細長く写る部分、細胞９０の本体９０ａから分離した細胞９０の一部、死んだ細胞９０などを、老化指標情報２４を取得する仮足９０ｂから除外することができる。その結果、老化指標情報２４の精度が低下することを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、取得された仮足９０ｂのうちの所定の長さ以上の仮足９０ｂの割合を示す指標値２４ｂの少なくともいずれかを取得するように構成されており、表示部１１１は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａ、および、指標値２４ｂの少なくともいずれかを表示するように構成されている。これにより、仮足９０ｂの長さの分布２４ａを表示部１１１に表示する場合には、操作者は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａに応じて、視覚的に細胞９０の老化の程度を把握することができる。また、指標値２４ｂを表示部１１１に表示する場合には、操作者は、数値によって老化の程度を定量的に把握することができる。

また、本実施形態では、上記のように、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの領域９２の長手方向の長さを取得することにより、仮足９０ｂの長さを取得するように構成されている。これにより、たとえば、仮足９０ｂが波打っているなど、画像処理によって仮足９０ｂの長さを取得することが困難な場合であっても、仮足９０ｂの領域９２の長手方向の長さを、仮足９０ｂの長さとして取得することができる。

また、本実施形態では、上記のように、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの領域９２の最小外接矩形７１の長辺の長さを取得することにより、仮足９０ｂの領域９２の長手方向の長さを取得するように構成されている。これにより、最小外接矩形７１を取得することにより、仮足９０ｂの領域９２の長手方向の長さを容易に取得することができる。

また、本実施形態では、上記のように、仮足領域取得部１３は、細胞領域９１から仮足９０ｂを除去した仮足除去画像３２を取得するとともに、細胞画像３０と仮足除去画像３２との差分に基づいて、仮足９０ｂの領域９２を取得するように構成されている。これにより、細胞画像３０、および、仮足除去画像３２を取得することにより、仮足９０ｂの領域９２を容易に取得することができる。

また、本実施形態では、上記のように、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０に対して収縮処理および膨張処理を行うことにより、仮足除去画像３２を取得するように構成されている。これにより、画像のうちの狭小部分を除去できる収縮処理と、収縮処理によって縮んだ画像の大きさを元に戻す膨張処理とを行うことにより、画像のうちの細長い領域を容易に除去することができる。その結果、細胞画像３０から細長く伸びる領域である仮足９０ｂを、容易に除去することができる。

また、本実施形態では、上記のように、仮足領域取得部１３は、仮足９０ｂの領域９２のうち、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂの領域９２を、老化指標情報２４の取得対象から除外するように構成されている。これにより、細胞９０の本体９０ａとつながった状態の仮足９０ｂを用いて老化指標情報２４を取得することができる。その結果、生きた細胞９０の仮足９０ｂに基づいて老化指標情報２４を取得することが可能となるので、老化指標情報２４の精度が低下することを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、仮足領域取得部１３は、仮足９０ｂの領域９２のうち、細胞領域９１に占める仮足９０ｂの領域９２の割合が所定の大きさ以上の仮足９０ｂの領域９２を、老化指標情報２４の取得対象から除外するように構成されている。ここで、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂは、細胞領域９１に占める仮足９０ｂの割合が高くなる。したがって、上記のように、細胞領域９１に占める仮足９０ｂの領域９２の割合が所定の大きさ以上の仮足９０ｂの領域９２を、老化指標情報２４の取得対象から除外することにより、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを、老化指標情報２４の取得対象から容易に除外することができる。

また、本実施形態では、上記のように、仮足領域取得部１３は、仮足９０ｂの領域９２のうち、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを、老化指標情報２４の取得対象から除外するように構成されている。これにより、細胞画像３０の端部と接することにより、仮足９０ｂの長さを正確に取得することができない仮足９０ｂを、老化指標情報２４の取得対象から除外することができる。その結果、仮足９０ｂの長さを正確に取得することができない仮足９０ｂに起因して、老化指標情報２４の精度が低下することを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、細胞領域取得部１２は、細胞９０が写る教師用画像から、細胞骨格の領域を抽出することにより、細胞領域９１を取得することを学習させた学習済みモデル２３と、細胞画像３０とに基づいて、細胞領域９１を取得するように構成されている。これにより、学習済みモデル２３によって細胞領域９１を取得することが可能になるので、操作者が目視によって細胞領域９１を取得する構成と比較して、操作者の負担が増加することを抑制することができる。

また、本実施形態では、上記のように、細胞画像３０に対して、細胞領域９１および仮足９０ｂの領域９２を重畳するとともに、仮足９０ｂの領域９２に対して、仮足９０ｂの長さを示す標識７０を重畳した重畳細胞画像８０を生成する重畳細胞画像生成部１５をさらに備える。これにより、重畳細胞画像８０を確認することにより、細胞画像３０における細胞領域９１および仮足９０ｂの領域９２を一見して容易に把握することができる。また、仮足９０ｂの長さを示す標識７０が重畳細胞画像８０に重畳されるので、仮足９０ｂの長さを一見して容易に把握することができる。

また、本実施形態では、上記のように、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの領域９２の長さに応じて、表示態様を異ならせた標識７０を重畳するように構成されている。これにより、標識７０の表示態様により、仮足９０ｂの長さの違いを容易に把握することができる。

また、本実施形態では、上記のように、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの長さが所定の長さ以上の仮足９０ｂに対して、仮足９０ｂの長さが所定の長さ未満の仮足９０ｂと表示態様を異ならせた標識７０を重畳するように構成されている。これにより、老化指標情報２４を取得する対象となる仮足９０ｂを、容易に把握することができる。

［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。

たとえば、上記実施形態では、細胞画像解析装置１００が、クライアントサーバモデルで構築された細胞画像解析システム２００のサーバとして機能する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、たとえば図１３に示すように、独立したコンピュータにより構成されていてもよい。図１３の例では、細胞画像解析装置１００は、プロセッサ２１０および記憶部２２０を備えたコンピュータ３００により構成されている。コンピュータ３００には、表示部２３０および入力部２４０が接続されている。コンピュータ３００は、撮像装置１２０と通信可能に接続されている。コンピュータ３００のプロセッサ２１０が、上記実施形態（図３参照）で示した細胞画像取得部１１と、細胞領域取得部１２と、仮足領域取得部１３と、老化指標情報取得部１４と、重畳細胞画像生成部１５と、を機能ブロックとして含む。

また、上記実施形態および図１３に示した変形例では、単一のプロセッサ１０（２１０）により、全ての画像処理（細胞画像取得部１１、細胞領域取得部１２、仮足領域取得部１３、老化指標情報取得部１４、重畳細胞画像生成部１５としての各処理）を実行する例を示したが、本発明はこれに限られない。細胞画像３０に対する各画像処理は、複数のプロセッサによって分担して実行されてもよい。１つ１つの処理が別々のプロセッサによって実行されてもよい。複数のプロセッサは、別々のコンピュータに設けられていてもよい。つまり、細胞画像解析装置１００が、画像処理を行う複数台のコンピュータによって構成されていてもよい。

また、上記実施形態では、細胞画像解析システム２００が、表示部１１１を備える構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、細胞画像解析システム２００は、表示部１１１を備えていなくてもよい。細胞画像解析システム２００が表示部１１１を備えていない場合、プロセッサ１０は、外部の表示装置に対して、老化指標情報２４および重畳細胞画像８０を出力するように構成すればよい。

また、上記実施形態では、老化指標情報取得部１４が、所定の長さ以上の仮足９０ｂに基づいて、老化指標情報２４を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、老化指標情報取得部１４は、仮足領域取得部１３によって取得された全ての仮足９０ｂを用いて、老化指標情報２４を取得するように構成されていてもよい。しかしながら、仮足領域取得部１３が取得する仮足９０ｂの領域９２には、細胞９０同士が重なることにより、実際には仮足９０ｂではない領域が取得される場合がある。すなわち、仮足領域取得部１３が取得する仮足９０ｂの領域９２には、仮足９０ｂ以外が含まれる場合がある。したがって、老化指標情報取得部１４が全ての仮足９０ｂを用いて老化指標情報２４を取得する場合、老化指標情報２４の精度が低下する場合がある。そのため、老化指標情報取得部１４は、所定の長さ以上の仮足９０ｂに基づいて、老化指標情報２４を取得するように構成することが好ましい。

また、上記実施形態では、老化指標情報取得部１４が、最小外接矩形７１の長辺の長さを、仮足９０ｂの長さとして取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、老化指標情報取得部１４は、仮足９０ｂの実際の長さを取得するように構成されていてもよい。しかしながら、老化指標情報取得部１４が仮足９０ｂの実際の長さを取得する構成の場合、仮足９０ｂの長さを取得する処理が複雑化する。そのため、老化指標情報取得部１４は、最小外接矩形７１の長辺の長さを、仮足９０ｂの長さとして取得するように構成することが好ましい。

また、上記実施形態では、仮足領域取得部１３が、細胞画像３０と仮足除去画像３２とを差分することにより、仮足９０ｂの領域９２を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。仮足９０ｂの領域９２を取得することが可能であれば、仮足領域取得部１３が仮足９０ｂの領域９２を取得する手法は問わない。

また、上記実施形態では、仮足領域取得部１３が、細胞画像３０に対して収縮処理および膨張処理を行うことにより、仮足９０ｂの領域９２を取得する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。仮足９０ｂの領域９２を取得することが可能であれば、仮足領域取得部１３が仮足９０ｂの領域９２を取得する手法は問わない。

また、上記実施形態では、仮足領域取得部１３が、収縮処理および膨張処理を、４回ずつ実行する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。仮足領域取得部１３が収縮処理および膨張処理を実行する回数は、仮足除去画像３２において除去したい仮足９０ｂの太さに応じて、任意の回数に設定し得る。

また、上記実施形態では、仮足領域取得部１３が、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外しなくてもよい。しかしながら、仮足領域取得部１３が、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外しない場合、死んだ細胞９０の仮足９０ｂ、および／または、細胞９０が重なることにより細長く写った部分などが、老化指標情報２４を取得する仮足９０ｂに含まれる。そのため、老化指標情報２４の精度が低下する。したがって、仮足領域取得部１３は、細胞９０の本体９０ａから分離した仮足９０ｂを除外するように構成することが好ましい。

また、上記実施形態では、仮足領域取得部１３が、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外しなくてもよい。しかしながら、仮足９０ｂが細胞画像３０の端部と接する場合、最小外接矩形７１の形状を正確に決定することが困難になる。そのため、正確な仮足９０ｂの長さを取得することが困難になる。したがって、仮足領域取得部１３が、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外しない場合、仮足９０ｂの長さが正確ではない仮足９０ｂが、老化指標情報２４を取得する仮足９０ｂに含まれる。そのため、老化指標情報２４の精度が低下する。したがって、仮足領域取得部１３は、細胞画像３０の端部と接する仮足９０ｂを除外するように構成することが好ましい。

また、上記実施形態では、細胞画像解析システム２００（細胞画像解析装置１００）が、重畳細胞画像生成部１５を備える構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、細胞画像解析システム２００（細胞画像解析装置１００）は、重畳細胞画像生成部１５を備えていなくてもよい。しかしながら、細胞画像解析システム２００（細胞画像解析装置１００）が重畳細胞画像生成部１５を備えていない場合、重畳細胞画像８０を取得することができない。そのため、細胞画像解析システム２００（細胞画像解析装置１００）は、重畳細胞画像生成部１５を備えていることが好ましい。

また、上記実施形態では、重畳細胞画像生成部１５が、仮足９０ｂの長さに応じて、標識７０の表示態様を異ならせる構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの長さに応じて、標識７０の表示態様を異ならせなくてもよい。しかしながら、重畳細胞画像生成部１５が仮足９０ｂの長さに応じて標識７０の表示態様を異ならせない場合、操作者は、一見して仮足９０ｂの長さの違いを把握することが困難になる。したがって、重畳細胞画像生成部１５は、仮足９０ｂの長さに応じて、標識７０の表示態様を異ならせるように構成されることが好ましい。

また、上記実施形態では、表示部１１１が、仮足９０ｂの長さの分布２４ａと、指標値２４ｂと、重畳細胞画像８０とを表示する構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。たとえば、表示部１１１は、仮足９０ｂの長さの分布２４ａおよび指標値２４ｂのうちの少なくともいずれかを表示すれば、仮足９０ｂの長さの分布２４ａと、指標値２４ｂと、重畳細胞画像８０とを表示しなくてもよい。

［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。

（項目１）
細胞が写る細胞画像を取得する細胞画像取得部と、
前記細胞画像から細胞領域を取得する細胞領域取得部と、
前記細胞画像の前記細胞領域のうちの細長い領域である仮足の領域を取得する仮足領域取得部と、
個々の前記仮足の長さに基づいて、前記細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得する老化指標情報取得部と、を備える、細胞画像解析システム。

（項目２）
前記老化指標情報を表示する表示部をさらに備える、項目１に記載の細胞画像解析システム。

（項目３）
前記老化指標情報取得部は、前記仮足の長さが所定の長さ以上の前記仮足に基づいて、前記老化指標情報を取得するように構成されている、項目２に記載の細胞画像解析システム。

（項目４）
前記老化指標情報取得部は、前記仮足の長さの分布、および、取得された前記仮足のうちの所定の長さ以上の前記仮足の割合を示す指標値の少なくともいずれかを取得するように構成されており、
前記表示部は、前記仮足の長さの分布、および、前記指標値の少なくともいずれかを表示するように構成されている、項目３に記載の細胞画像解析システム。

（項目５）
前記老化指標情報取得部は、前記仮足の領域の長手方向の長さを取得することにより、前記仮足の長さを取得するように構成されている、項目１～４のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。

（項目６）
前記老化指標情報取得部は、前記仮足の領域の最小外接矩形の長辺の長さを取得することにより、前記仮足の領域の長手方向の長さを取得するように構成されている、項目５に記載の細胞画像解析システム。

（項目７）
前記仮足領域取得部は、前記細胞領域から前記仮足を除去した仮足除去画像を取得するとともに、前記細胞画像と前記仮足除去画像との差分に基づいて、前記仮足の領域を取得するように構成されている、項目１～６のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。

（項目８）
前記仮足領域取得部は、前記細胞画像に対して収縮処理および膨張処理を行うことにより、前記仮足除去画像を取得するように構成されている、項目７に記載の細胞画像解析システム。

（項目９）
前記仮足領域取得部は、前記仮足の領域のうち、前記細胞の本体から分離した前記仮足の領域を、前記老化指標情報の取得対象から除外するように構成されている、項目１～８のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。

（項目１０）
前記仮足領域取得部は、前記仮足の領域のうち、前記細胞領域に占める前記仮足の領域の割合が所定の大きさ以上の前記仮足の領域を、前記老化指標情報の取得対象から除外するように構成されている、項目９に記載の細胞画像解析システム。

（項目１１）
前記仮足領域取得部は、前記仮足の領域のうち、前記細胞画像の端部と接する前記仮足を、前記老化指標情報の取得対象から除外するように構成されている、項目１～１０のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。

（項目１２）
前記細胞領域取得部は、前記細胞が写る教師用画像から、細胞骨格の領域を抽出することにより、前記細胞領域を取得することを学習させた学習済みモデルと、前記細胞画像とに基づいて、前記細胞領域を取得するように構成されている、項目１～１１のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。

（項目１３）
前記細胞画像に対して、前記細胞領域および前記仮足の領域を重畳するとともに、前記仮足の領域に対して、前記仮足の長さを示す標識を重畳した重畳細胞画像を生成する重畳細胞画像生成部をさらに備える、項目１～１２のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。

（項目１４）
前記重畳細胞画像生成部は、前記仮足の領域の長さに応じて、表示態様を異ならせた前記標識を重畳するように構成されている、項目１３に記載の細胞画像解析システム。

（項目１５）
前記重畳細胞画像生成部は、前記仮足の長さが所定の長さ以上の前記仮足に対して、前記仮足の長さが所定の長さ未満の前記仮足と表示態様を異ならせた前記標識を重畳するように構成されている、項目１４に記載の細胞画像解析システム。

（項目１６）
細胞が写る細胞画像を取得する細胞画像取得部と、
前記細胞画像から細胞領域を取得する細胞領域取得部と、
前記細胞画像の前記細胞領域のうちの細長い領域である仮足の領域を取得する仮足領域取得部と、
個々の前記仮足の長さに基づいて、前記細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得する老化指標情報取得部と、を備える、細胞画像解析装置。

（項目１７）
細胞が写る細胞画像を取得するステップと、
前記細胞画像から細胞領域を取得するステップと、
前記細胞領域のうちの仮足の領域を取得するステップと、
個々の前記仮足の長さに基づいて、前記細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得するステップと、を備える、細胞画像解析方法。

１１ 細胞画像取得部
１２ 細胞領域取得部
１３ 仮足領域取得部
１４ 老化指標情報取得部
１５ 重畳細胞画像生成部
２３ 学習済みモデル
２４ 老化指標情報
２４ａ 仮足の長さの分布
２４ｂ 指標意
３０ 細胞画像
７０ 標識
７１ 最小外接矩形
８０ 重畳細胞画像
９０ 細胞
９０ａ 細胞の本体
９０ｂ 仮足
９１ 細胞領域
９２ 仮足の領域
１００ 細胞画像解析装置
２００ 細胞画像解析システム
Ｌ 最小外接矩形の長辺の長さ

Claims (17)

1. 細胞が写る細胞画像を取得する細胞画像取得部と、
   前記細胞画像から細胞領域を取得する細胞領域取得部と、
   前記細胞画像の前記細胞領域のうちの細長い領域である仮足の領域を取得する仮足領域取得部と、
   個々の前記仮足の長さに基づいて、前記細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得する老化指標情報取得部と、を備える、細胞画像解析システム。
2. 前記老化指標情報を表示する表示部をさらに備える、請求項１に記載の細胞画像解析システム。
3. 前記老化指標情報取得部は、前記仮足の長さが所定の長さ以上の前記仮足に基づいて、前記老化指標情報を取得するように構成されている、請求項２に記載の細胞画像解析システム。
4. 前記老化指標情報取得部は、前記仮足の長さの分布、および、取得された前記仮足のうちの所定の長さ以上の前記仮足の割合を示す指標値の少なくともいずれかを取得するように構成されており、
   前記表示部は、前記仮足の長さの分布、および、前記指標値の少なくともいずれかを表示するように構成されている、請求項３に記載の細胞画像解析システム。
5. 前記老化指標情報取得部は、前記仮足の領域の長手方向の長さを取得することにより、前記仮足の長さを取得するように構成されている、請求項１～４のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。
6. 前記老化指標情報取得部は、前記仮足の領域の最小外接矩形の長辺の長さを取得することにより、前記仮足の領域の長手方向の長さを取得するように構成されている、請求項５に記載の細胞画像解析システム。
7. 前記仮足領域取得部は、前記細胞領域から前記仮足を除去した仮足除去画像を取得するとともに、前記細胞画像と前記仮足除去画像との差分に基づいて、前記仮足の領域を取得するように構成されている、請求項１～６のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。
8. 前記仮足領域取得部は、前記細胞画像に対して収縮処理および膨張処理を行うことにより、前記仮足除去画像を取得するように構成されている、請求項７に記載の細胞画像解析システム。
9. 前記仮足領域取得部は、前記仮足の領域のうち、前記細胞の本体から分離した前記仮足の領域を、前記老化指標情報の取得対象から除外するように構成されている、請求項１～８のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。
10. 前記仮足領域取得部は、前記仮足の領域のうち、前記細胞領域に占める前記仮足の領域の割合が所定の大きさ以上の前記仮足の領域を、前記老化指標情報の取得対象から除外するように構成されている、請求項９に記載の細胞画像解析システム。
11. 前記仮足領域取得部は、前記仮足の領域のうち、前記細胞画像の端部と接する前記仮足を、前記老化指標情報の取得対象から除外するように構成されている、請求項１～１０のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。
12. 前記細胞領域取得部は、前記細胞が写る教師用画像から、細胞骨格の領域を抽出することにより、前記細胞領域を取得することを学習させた学習済みモデルと、前記細胞画像とに基づいて、前記細胞領域を取得するように構成されている、請求項１～１１のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。
13. 前記細胞画像に対して、前記細胞領域および前記仮足の領域を重畳するとともに、前記仮足の領域に対して、前記仮足の長さを示す標識を重畳した重畳細胞画像を生成する重畳細胞画像生成部をさらに備える、請求項１～１２のいずれか１項に記載の細胞画像解析システム。
14. 前記重畳細胞画像生成部は、前記仮足の領域の長さに応じて、表示態様を異ならせた前記標識を重畳するように構成されている、請求項１３に記載の細胞画像解析システム。
15. 前記重畳細胞画像生成部は、前記仮足の長さが所定の長さ以上の前記仮足に対して、前記仮足の長さが所定の長さ未満の前記仮足と表示態様を異ならせた前記標識を重畳するように構成されている、請求項１４に記載の細胞画像解析システム。
16. 細胞が写る細胞画像を取得する細胞画像取得部と、
    前記細胞画像から細胞領域を取得する細胞領域取得部と、
    前記細胞画像の前記細胞領域のうちの細長い領域である仮足の領域を取得する仮足領域取得部と、
    個々の前記仮足の長さに基づいて、前記細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得する老化指標情報取得部と、を備える、細胞画像解析装置。
17. 細胞が写る細胞画像を取得するステップと、
    前記細胞画像から細胞領域を取得するステップと、
    前記細胞領域のうちの仮足の領域を取得するステップと、
    個々の前記仮足の長さに基づいて、前記細胞の老化の程度を示す老化指標情報を取得するステップと、を備える、細胞画像解析方法。

Images