JP4734631B2 - 神経細胞の三次元形態解析方法 - Google Patents

Description

本発明は、脳神経細胞等の神経細胞の三次元形態解析方法に係り、とりわけ、共焦点レーザ顕微鏡等の画像計測装置により得られた画像を用いて取得された三次元画像に基づいて神経細胞の微細構造（スパイン等）の三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を高速にかつ高精度に行うことができる、神経細胞の三次元形態解析方法、及び、その方法を実現する神経細胞の三次元形態解析プログラムに関する。

近年、脳神経科学の分野においては、脳神経細胞の構造や機能を解析することが「脳を知る」ための重要な課題となっており、多方面から基礎的な研究が行われている。具体的には、この種の脳神経細胞の解析にあたっては、撮像系と画像処理技術の発展に伴って、脳神経細胞の微細構造を経時的あるいは立体的に可視化したり、当該微細構造の形状特徴量等を計測したりすることが求められている。なお、脳神経細胞の微細構造として代表的なものはスパインであり、このスパインの形状や機能等の解析は、脳神経の成長過程を解明するための重要な指標として知られている。

現状では、高精度の共焦点レーザ顕微鏡の出現により脳神経細胞の三次元画像を取得することが可能となっており、このような三次元画像に基づいて脳神経細胞のスパインを解析する試みがなされている。

具体的には、脳神経細胞のスパインを解析する一つの手法として、従来においては、共焦点レーザ顕微鏡により取得された二次元スタック画像あるいは三次元構築画像を既存の解析ソフトウェアを利用して解析する手法が用いられている。なお、このような既存の解析ソフトウェアとしては例えば、「NIH image（米国、National Institute of Health社製）」、「Image Pro Plus（米国、Media Cybernetics社製）」、「Neurolucida（米国、Microbright field社製）」、「Neuron Tracer（オランダ、Bitplane AG社製）」等が存在している。

しかしながら、上述したような解析ソフトウェアではいずれも、スパイン等の微細構造を自動的に認識することができず、また、スパインの形状等を三次元的に十分に解析することができないという問題がある。なお、一部の解析ソフトウェア（例えば、「Neurolucida」、「Neuron Tracer」）では、スパインの長さ等を３次元的に計測することが可能であるものの、三次元画像データをそのまま利用して解析を行っていることから、計算量が膨大であり、解析に時間がかかるという問題がある。また、共焦点レーザ顕微鏡からのレーザによる反射によって生じたノイズまで解析してしまっているので、計測精度が悪いという問題もある。

このため、多くの場合、脳神経科学の研究者は、上述したような解析ソフトウェアを用いたとしても、共焦点レーザ顕微鏡により取得された三次元画像に対して、かなりの部分を手作業により解析を行っているのが現状である。しかしながら、脳神経細胞の解析には、当該脳神経細胞の樹状突起やスパインの長さの計測の他、スパインの個数や種類の識別が必要であり、これらの解析を全て手作業で行うことは研究の効率を悪化させるという問題がある。

本発明はこのような点を考慮してなされたものであり、神経組織のマクロな三次元構造の解析のみならず、神経細胞の微細構造（スパイン等）の三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を高速にかつ高精度に行うことができる、神経細胞の三次元形態解析方法、及び、その方法を実現する神経細胞の三次元形態解析プログラムを提供することを目的とする。

本発明は、第１の解決手段として、神経細胞の三次元画像に基づいて神経細胞の微細構造の三次元形態の解析を行う、神経細胞の三次元形態解析方法において、画像計測装置により得られた画像を用いて神経細胞の三次元画像を取得するステップと、取得された神経細胞の三次元画像を二次元平面に投影して神経細胞の二次元画像を求めるステップと、求められた神経細胞の二次元画像に基づいて神経細胞の二次元的な形状を特定するステップと、特定された神経細胞の二次元的な形状に基づいて当該神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域を抽出するステップと、抽出された神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域に基づいて当該微細構造の三次元内での存在領域を抽出するステップとを含むことを特徴とする、神経細胞の三次元形態解析方法を提供する。

なお、本発明の第１の解決手段においては、抽出された神経細胞の微細構造の三次元内での存在領域に基づいて当該微細構造の三次元形態を判別するステップをさらに含むことが好ましい。

また、本発明の第１の解決手段においては、神経細胞の二次元的な形状を特定するステップにおいて、神経細胞の二次元画像を二値化し、この二値化された画像に対して境界追跡処理を行って神経細胞の輪郭を抽出するとともに、この抽出された神経細胞の輪郭内の領域に対して細線化処理を行って神経細胞の樹状構造を特定することにより、神経細胞の二次元的な形状を特定することが好ましい。また、神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域を抽出するステップにおいて、細線化処理により得られた神経細胞の樹状構造と、境界追跡処理により得られた神経細胞の輪郭とに基づいて、神経細胞の樹状突起から突出してなる微細構造の先端から付け根までの存在領域を抽出することが好ましい。

さらに、本発明の第１の解決手段において、画像計測装置は、複数の合焦点面における断層画像を撮像する共焦点レーザ顕微鏡であることが好ましい。

さらにまた、本発明の第１の解決手段において、神経細胞は、微細構造として複数のスパインを持つ脳神経細胞であることが好ましい。

本発明は、第２の解決手段として、神経細胞の三次元画像に基づいて神経細胞の微細構造の三次元形態の解析をコンピュータに対して実行させる、神経細胞の三次元形態解析プログラムにおいて、コンピュータに対して、画像計測装置により得られた画像を用いて神経細胞の三次元画像を取得する手順と、取得された神経細胞の三次元画像を二次元平面に投影して神経細胞の二次元画像を求める手順と、求められた神経細胞の二次元画像に基づいて神経細胞の二次元的な形状を特定する手順と、特定された神経細胞の二次元的な形状に基づいて当該神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域を抽出する手順と、抽出された神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域に基づいて当該微細構造の三次元内での存在領域を抽出する手順とを含むことを特徴とする、神経細胞の三次元形態解析プログラムを提供する。

なお、本発明の第２の解決手段においては、コンピュータに対して、抽出された神経細胞の微細構造の三次元内での存在領域に基づいて当該微細構造の三次元形態を判別する手順をさらに実行させることが好ましい。

また、本発明の第２の解決手段においては、神経細胞の二次元的な形状を特定する手順において、神経細胞の二次元画像を二値化し、この二値化された画像に対して境界追跡処理を行って神経細胞の輪郭を抽出するとともに、この抽出された神経細胞の境界内の領域に対して細線化処理を行って神経細胞の樹状構造を特定することにより、神経細胞の二次元的な形状を特定することが好ましい。また、神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域を抽出する手順において、細線化処理により得られた神経細胞の樹状構造と、境界追跡処理により得られた神経細胞の輪郭とに基づいて、神経細胞の樹状突起から突出してなる微細構造の先端から付け根までの存在領域を抽出することが好ましい。

本発明によれば、共焦点レーザ顕微鏡により取得された神経細胞の三次元画像を投影することにより得られた二次元画像に基づいて神経細胞の二次元的な形状及び微細構造の二次元平面内での存在領域を抽出した後、このようにして抽出された神経細胞の微細構造の二次元平面内での存在領域に基づいて当該微細構造の三次元内での存在領域を抽出し、当該微細構造の三次元形態を判別するようにしているので、神経細胞の微細構造を解析する際に、当該解析で特に必要とされる微細構造の近傍の処理のみ三次元データを利用して、それ以外の処理に関しては二次元データを利用することが可能となる。これにより、二次元画像及び三次元画像の両方を適宜利用した、いわゆる粗密探索（Ｃｏａｒｓｅ ｔｏ Ｆｉｎｅ Ｓｅａｒｃｈ）を実現することができ、このため、神経細胞の微細構造の三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を高速に行うことができる。

また、本実施形態によれば、神経細胞の二次元画像に基づいて神経細胞の二次元的な形状及び微細構造の二次元平面内での存在領域を抽出した後、三次元画像内で該当部分についての構造解析を施すようにしているので、神経細胞の微細構造の三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を高精度に行うことができる。

発明を実施するための形態

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。

まず、図１により、本発明の一実施形態に係る神経細胞の三次元形態解析方法について説明する。なお、本実施形態に係る方法は、神経細胞の三次元画像に基づいて神経細胞の微細構造の三次元形態の解析を行うものであり、図１に示すようなステップ１０１〜１０６の処理を含んでいる。なお、図１に示すステップ１０１〜１０６の処理はいずれも、コンピュータ上で実行されるものである。

ここで、本実施形態では、解析対象となる神経細胞として、複数のスパイン（微細構造）を持つ脳神経細胞を用いる場合を例に挙げて説明する。なお、図８に示すように、本実施形態で解析される脳神経細胞４１は、細胞体４２と、細胞体４２から延びる複数の樹状突起４３とを有している。また、樹状突起４３から微細な突起（スパイン４４）が複数突出している。なお、スパイン４４は、その形態に応じて、図９（ａ）（ｂ）（ｃ）に示すような３種類（図９（ａ）の「スタビー（Ｓｔｕｂｂｙ）」、図９（ｂ）の「マッシュルーム形状（Ｍｕｓｈｒｏｏｍ−ｓｈａｐｅｄ）」、図９（ｃ）の「シン（Ｔｈｉｎ）」）に分類される。

図１に示すように、まず、実験用マウス等から採取した脳のスライス状の切片を共焦点レーザ顕微鏡（画像計測装置）にセットし、共焦点レーザ顕微鏡により複数の合焦点面における断層画像を撮像して脳神経細胞の三次元画像を取得する（ステップ１０１）。具体的には例えば、共焦点レーザ顕微鏡にて、当該切片に対して、合焦点面をｚ軸方向に沿って所定の間隔で移動させながら撮像を行うことにより、３０〜５０枚の断層画像列を得る。次に、このようにして得られた断層画像列をボリュームレンダリングソフト（例えば、ボリュームグラフィック社のＶＧ ＳｔｕｄｉｏＭａｘあるいはＶＧＬ（Volume Graphics Library）等）により処理し、脳神経細胞の三次元画像（三次元ボリュームデータ）を構築する。

次に、このようにして取得された脳神経細胞の三次元画像をｚ軸方向から二次元平面（ｘｙ平面）にシルエット投影して脳神経細胞の二次元画像を求める（ステップ１０２）。

そして、このようにして求められた脳神経細胞の二次元画像に基づいて脳神経細胞の二次元的な形状を特定する（ステップ１０３）。

具体的には、まず、脳神経細胞が存在する領域を抽出するための前処理として、脳神経細胞の二次元画像を二値化する（ステップ１０３−１）。ここでは、モード法によって閾値を自動決定した上で二次元画像に対して二値化処理を施すことにより、脳神経細胞の背景から当該脳神経細胞が区別された二値化画像を取得する。

次に、このようにして二値化された二次元画像中における脳神経細胞の領域とノイズとの区別をより明確にするため、二値化された二次元画像に含まれる脳神経細胞の領域に対して境界追跡処理を行って脳神経細胞と背景との境界（輪郭）を抽出する（ステップ１０３−２）。この際、二次元画像中に複数の脳神経細胞が含まれている場合には、解析対象となる所望の脳神経細胞をコンピュータの表示画面上で指定するようにするとよい。なお、図２は、脳神経細胞の二次元画像に対して二値化処理及び境界追跡処理を行った後の画像（境界追跡処理二次元画像２０Ａ）であり、脳神経細胞の輪郭が符号２１で示されている。

その後、このようにして抽出された脳神経細胞の形状をより把握しやすくするため、抽出された脳神経細胞の輪郭内の領域に対してヒルディッチ（Ｈｉｌｄｉｔｃｈ）細線化法等により細線化処理を行って脳神経細胞の樹状構造を特定する（ステップ１０３−３）。なお、図３は、脳神経細胞の二次元画像に対して二値化処理及び細線化処理を行った後の画像（細線化処理二次元画像２０Ｂ）であり、脳神経細胞の細線化した芯（細線セグメント）が符号２２で示されている。

以上により、脳神経細胞の二次元的な形状を特定することができる。なお、脳神経細胞の二次元画像に対して二値化処理、境界追跡処理及び細線化処理を行った後の画像（統合二次元画像２０Ｃ）を図４に示す。

その後、このようにして特定された脳神経細胞の二次元的な形状に基づいて当該脳神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域を抽出する（ステップ１０４）。

具体的には、ステップ１０３の細線化処理（ステップ１０３−３）を行うことで特定された脳神経細胞の樹状構造に含まれる細線セグメントの端点（図５に示す細線セグメント２２の第１端点Ｐ_１、第２端点Ｐ_２参照）を基準にしてスパインの位置を推定し、このようにして推定されたスパインの位置と、ステップ１０３の境界追跡処理（ステップ１０３−２）により得られた脳神経細胞の輪郭（図５に示す輪郭２１参照）とに基づいて、下記の手順に従って、脳神経細胞の樹状突起から突出してなるスパインの先端から付け根までの存在領域を抽出する。

以下、図５及び図６により、二次元画像中で脳神経細胞のスパインの存在領域を抽出する手順の詳細について説明する。

（１）まず、スパインの存在領域の基準とするため、脳神経細胞のうち対象となるスパインに対応する細線セグメント２２の端部に位置する第１端点Ｐ_１、第２端点Ｐ_２（脳神経細胞の輪郭２１内にある）を特定する。ここで、細線セグメント２２は、脳神経細胞の輪郭２１内の領域を細線化する際に実際の輪郭から縮小されているので、細線セグメント２２の第１端点Ｐ_１は脳神経細胞のスパインの本来の先端位置にはない。このため、細線セグメント２２の第１端点Ｐ_１から逆方向に向かって探索を行い、脳神経細胞の輪郭２１と交わる点をスパインの先端点Ｐ_３とする。

（２）次に、スパインの先端点Ｐ_３から細線セグメント２２の第１端点Ｐ_１まで、二次元画像の１画素（１ピクセル）分ずつ移動させながら、スパインの先端点Ｐ_３と細線セグメント２２の第１端点Ｐ_１とを結ぶ直線に垂直な方向の線分の長さ（脳神経細胞の輪郭２１までの長さ）を計測する（線分Ｅ参照）。

（３）そして、細線セグメント２２の第１端点Ｐ_１からは、細線セグメント２２の垂線方向に関して脳神経細胞の輪郭２１までの長さを計測する（線分Ａ参照）。

（４）その後、細線セグメント２２の第２端点Ｐ_２へ向かって細線セグメント２２に沿って二次元画像の１画素（１ピクセル）分ずつ移動させながら、同様にして、細線セグメント２２の垂線方向に関して脳神経細胞の輪郭２１までの長さを順次計測する（線分Ｂ参照）。

（５）上記（３）（４）の過程で、現在の位置での長さ（カウント数）と１ピクセル前の長さ（カウント）数とを比較し、現在の位置での長さ（カウント数）が１ピクセル前の長さ（カウント）数よりも所定値以上超えた場合（図５の場合であれば、線分Ｄの長さが線分Ｃの長さよりも所定値以上大きくなった場合）には、その時点で計測を終了し、当該位置をスパインの基端点Ｐ_４とする。

（６）以上により、脳神経細胞のスパインの存在領域が、脳神経細胞の樹状突起から突出してなるスパインの先端（先端点Ｐ_３）から付け根（基端点Ｐ_４）までの領域として抽出される。なお、脳神経細胞の二次元画像に対してステップ１０４の処理を行った後の画像を図５（ａ）（ｂ）に示す。なお、図５（ａ）（ｂ）に示す画像（図５（ｂ）は図５（ａ）のＶＩＢ部分の拡大図）において、ハッチが付された符号２３の部分が、二次元画像中で最終的に抽出された脳神経細胞のスパインの存在領域を示している。

次いで、このようにして抽出された脳神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域に基づいて当該スパインの三次元内での存在領域を抽出し、当該スパインの三次元形態（スパインの位置や、形状、種類等）を判別する（ステップ１０５）。

具体的には、ステップ１０４で抽出された脳神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域を、ステップ１０１で撮像された断層画像列の１枚ずつと比較し、当該存在領域に対応する領域に一定以上の輝度値を持つ画像を取得する（図７参照）。ここで、各断層画像間の距離は既知であるので、以上の処理によってスパインの三次元的な存在領域のｚ座標を求めることができる。

これにより、三次元画像（三次元ボリュームデータ）の中からスパインを抜き出すことが可能となり、スパインの端点等の三次元位置を求めることでスパインの三次元的な長さを計測したり、識別のためのスパインの形状特徴量を求めることでスパインの種類を識別（機能的に分類）したりすることができる。なお、スパインの種類としては、上述したように、「スタビー」（図９（ａ））、「マッシュルーム形状」（図９（ｂ））、「シン」（図９（ｃ））の三種類がある。このような三種類を識別するための形状特徴量としては任意のものを取り得るが、例えば、スパインの先端部分（ヘッド）の円周長と、スパインの付け根部分（樹状突起との接続部分）の円周長との比を用いることができる。そして、このような形状特徴量を用いて、使用者等により設定されたパラメータ及び予め設定された判別式（テンプレート）に基づいて、スパインの種類を識別するようにするとよい。

なお、このようにして判別された脳神経細胞のスパインの三次元形態に関する情報は、コンピュータの画面上等に表示されて出力される（ステップ１０６）。

このように本実施形態によれば、共焦点レーザ顕微鏡により得られた画像を用いて取得された脳神経細胞の三次元画像をシルエット投影することにより得られた二次元画像に基づいて脳神経細胞の二次元的な形状（樹状構造）及びスパインの二次元平面内での存在領域を抽出した後、このようにして抽出された脳神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域に基づいて当該スパインの三次元内での存在領域を抽出し、当該スパインの三次元形態を判別するようにしているので、脳神経細胞のスパインを解析する際に、当該解析で特に必要とされるスパインの近傍の処理のみ三次元データを利用して、それ以外の処理に関しては二次元データを利用することが可能となる。これにより、二次元画像及び三次元画像の両方を適宜利用した、いわゆる粗密探索（Ｃｏａｒｓｅ ｔｏ Ｆｉｎｅ Ｓｅａｒｃｈ）を実現することができ、このため、脳神経細胞のスパインの三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を高速に行うことができる。

また、本実施形態によれば、脳神経細胞の二次元画像に基づいて脳神経細胞の二次元的な形状（樹状構造）及びスパインの二次元平面内での存在領域を抽出した後、三次元画像内で該当部分についての構造解析を施すようにしているので、脳神経細胞のスパインの三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を高精度に行うことができる。特に、脳神経細胞の二次元画像に対して二値化処理及び境界追跡処理等を行って脳神経細胞の領域とノイズとの区別を明確に行っているので、解析精度をより高めることができる。

さらに、本実施形態によれば、脳神経細胞のスパインの三次元形態の解析（形状の分析や機能の分類等）を自動的に行うことができるので、今まで、手作業で数えていたスパインの数及び種類の解析を容易に行うことができる。

なお、上述した実施形態においては、脳神経細胞の三次元画像を取得するために用いられる画像計測装置として、複数の合焦点面における断層画像を撮像する共焦点レーザ顕微鏡を用いているが、脳神経細胞の三次元画像を取得することができるものであれば、これに限らず、多光子レーザー顕微鏡等の任意の画像計測装置を用いることができる。

また、上述した実施形態においては、解析対象となる神経細胞が脳神経細胞である場合を例に挙げて説明したが、スパインのような微細構造を持つものであれば、これに限らず、脳神経細胞以外の任意の神経細胞を解析対象とすることができる。

なお、上述した実施の形態に係る神経細胞の三次元形態解析方法は、図１０に示すようなコンピュータ５０上で稼働するコンピュータプログラムとして実現することができる。ここで、コンピュータ５０は、バス５１と、バス５１に接続されたプロセッサ５２、メモリ５３及びハードディスク５４と、バス５１に接続された周辺機器（キーボードやマウス等の入力装置５５、ディスプレイやプリンタ等の出力装置５６、ＦＤドライブ５７及びＣＤ−ＲＯＭドライブ５８）とを備えている。そして、上述したようなコンピュータプログラムは、フレキシブルディスク５９ａ及びＣＤ−ＲＯＭ５９ｂ等のようなコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納され、メモリ５３やハードディスク５４等に読み込まれる。そして、コンピュータ５０において、プロセッサ５２から逐次読み出されて実行されることにより上述したような処理を実現することができる。

次に、上述した実施形態の具体的実施例について述べる。

実験用マウスから脳のスライス状の切片を採取し、任意の脳神経細胞を可視化するために蛍光色素を細胞内に取り込ませた。そして、共焦点レーザ顕微鏡にて、この切片に対して、合焦点面をｚ軸方向に沿って０．３ミクロン間隔で移動させながら撮像を行うことにより、３１枚の断層画像列（５１２×５１２の解像度）を得た。

次に、このようにして得られた断層画像列をボリュームレンダリングソフト（ボリュームグラフィック社のＶＧＬ）により処理し、脳神経細胞の三次元画像（三次元ボリュームデータ）を取得し、次いで、取得された脳神経細胞の三次元画像をｚ軸方向から二次元平面にシルエット投影して脳神経細胞の二次元画像を求めた。

そして、求められた脳神経細胞の二次元画像に対して、上述した実施形態の手法で、モード法による二値化処理、境界追跡処理、ヒルディッチ（Ｈｉｌｄｉｔｃｈ）細線化法による細線化処理を行って、脳神経細胞の二次元的な形状を特定した。

その後、特定された脳神経細胞の二次元的な形状に基づいて当該脳神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域を抽出し、次いで、抽出された脳神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域に基づいて当該スパインの三次元内での存在領域を抽出し、この存在領域を、上述した３１枚の断層画像列の１枚ずつと比較し、当該存在領域に対応する領域に一定以上の輝度値を持つ画像を取得することにより、スパインの端点等の三次元位置、及び識別のためのスパインの形状特徴量を求めた。なお、このようにして求められた脳神経細胞のスパインの三次元画像上でのスパインの抽出結果を図１１に示す。

ここで、本実施例により計測したスパインの数と、脳神経細胞の三次元画像（三次元ボリュームデータ）に基づいて専門家が目視により計測したスパインの数とを比較したところ、９０％以上の精度でスパインを取得することができた。なお、従来の解析ソフトウェア（Bitplane AG社のNeuron tracer）を用いた場合には、５０％程度の精度であった。

本発明の一実施形態に係る神経細胞の三次元形態解析方法の処理の流れを説明するためのフローチャート。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法のステップ１０２（ニューロンの形状把握処理）における境界追跡処理により得られる出力画像を示す図。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法のステップ１０２（ニューロンの形状把握処理）における細線化処理により得られる出力画像を示す図。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法のステップ１０２（ニューロンの形状把握処理）により最終的に得られる出力画像を示す図。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法のステップ１０３（スパインの抽出処理）におけるスパインの存在領域の抽出手法を説明するための図。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法のステップ１０３（スパインの抽出処理）により得られるスパインの存在領域の抽出結果を示す図。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法のステップ１０４（スパインの識別処理）におけるスパインの三次元形態の抽出手法を説明するための図。 本発明の一実施形態に係る三次元形態解析方法により解析される脳神経細胞の一例を示す図。 図８に示す脳神経細胞の樹状突起に形成されるスパインの種類を説明するための図。 図１に示す神経細胞の三次元形態解析方法を実現するコンピュータプログラムが実行されるコンピュータの一例を示す図。 本発明の一実施例の解析結果を示す図。

符号の説明

２０Ａ 境界追跡処理二次元画像
２０Ｂ 細線化処理二次元画像
２０Ｃ 統合二次元画像
２１ 脳神経細胞の境界（輪郭）
２２ 脳神経細胞の細線化した芯（細線セグメント）
２３ 脳神経細胞のスパインの存在領域
３１ 脳神経細胞のスパインの三次元画像
４１ 脳神経細胞
４２ 細胞体
４３ 樹状突起
４４ スパイン
５０ コンピュータ
Ｐ_１ 細線の第１端点
Ｐ_２ 細線の第２端点
Ｐ_３ スパインの先端点
Ｐ_４ スパインの基端点

Claims (6)

1. 神経細胞の三次元画像に基づいて神経細胞のスパインの三次元形態の解析を行う、神経細胞の三次元形態解析方法において、
   画像計測装置により得られた断層画像の列を用いて神経細胞の三次元画像を取得するステップと、
   取得された神経細胞の三次元画像を二次元平面に投影して神経細胞の二次元画像を求めるステップと、
   前記神経細胞の二次元画像を二値化し、この二値化された画像に対して境界追跡処理を行って神経細胞の輪郭を抽出するとともに、この抽出された神経細胞の輪郭内の領域に対して細線化処理を行って神経細胞の樹状構造を特定することにより、神経細胞の二次元的な形状を特定するステップと、
   前記細線化処理により得られた神経細胞の樹状構造において前記神経細胞のスパインに対応する細線セグメントの第1端点および第２端点を特定し、前記第１端点から前記第２端点と逆方向に向かって探索を行い、前記神経細胞の輪郭と交わる点を前記スパインの先端点とし、前記第１端点から、前記細線セグメントの第２端点へ向かって前記細線セグメントに沿って移動しながら、前記細線セグメントの垂線方向に関して前記神経細胞の輪郭までの長さを順次計測し、計測値が１つ前の計測値よりも所定値以上大きくなったとき、前記１つ前の計測値が得られた位置を、前記スパインの基端点とし、前記神経細胞の輪郭内の領域において、前記先端点から前記基端点までの領域を、前記神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域として抽出するステップと、
   前記神経細胞の前記スパインの二次元平面内での存在領域を、前記断層画像のそれぞれと比較し、前記存在領域に対応する領域に一定以上の輝度値を持つ画像と、前記断層画像間の距離とから、前記スパインの３次元内での存在領域を抽出するステップと
   を含むことを特徴とする神経細胞の三次元形態解析方法。
2. 前記第1端点から前記第２端点への移動は、前記二次元画像の１画素分ずつ移動させることで行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 抽出された神経細胞のスパインの三次元内での存在領域に基づいて当該スパインの三次元形態を判別するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記画像計測装置は、複数の合焦点面における断層画像を撮像する共焦点レーザ顕微鏡であることを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 神経細胞の三次元画像に基づいて神経細胞のスパインの三次元形態の解析をコンピュータに対して実行させる、神経細胞の三次元形態解析プログラムにおいて、
   コンピュータに対して、
   画像計測装置により得られた断層画像の列を用いて神経細胞の三次元画像を取得する手順と、
   取得された神経細胞の三次元画像を二次元平面に投影して神経細胞の二次元画像を求める手順と、
   前記神経細胞の二次元画像を二値化し、この二値化された画像に対して境界追跡処理を行って神経細胞の輪郭を抽出するとともに、この抽出された神経細胞の境界内の領域に対して細線化処理を行って神経細胞の樹状構造を特定することにより、神経細胞の二次元的な形状を特定する手順と、
   前記細線化処理により得られた神経細胞の樹状構造において前記神経細胞のスパインに対応する細線セグメントの第1端点および第２端点を特定し、前記第１端点から前記第２端点と逆方向に向かって探索を行い、前記神経細胞の輪郭と交わる点を前記スパインの先端点とし、前記第１端点から、前記細線セグメントの第２端点へ向かって前記細線セグメントに沿って移動しながら、前記細線セグメントの垂線方向に関して前記神経細胞の輪郭までの長さを順次計測し、計測値が１つ前の計測値よりも所定値以上大きくなったとき、前記１つ前の計測値が得られた位置を、前記スパインの基端点とし、前記神経細胞の輪郭内の領域において、前記先端点から前記基端点までの領域を、前記神経細胞のスパインの二次元平面内での存在領域として抽出する手順と、
   前記神経細胞の前記スパインの二次元平面内での存在領域を、前記断層画像のそれぞれと比較し、前記存在領域に対応する領域に一定以上の輝度値を持つ画像と、前記断層画像間の距離とから、前記スパインの３次元内での存在領域を抽出する手順と
   を含むことを特徴とする、神経細胞の三次元形態解析プログラム。
6. コンピュータに対して、抽出された神経細胞のスパインの三次元内での存在領域に基づいて当該スパインの三次元形態を判別する手順をさらに実行させることを特徴とする、請求項５に記載のプログラム。

Images