JP5818080B2 - 画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム - Google Patents
画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP5818080B2 JP5818080B2 JP2011190105A JP2011190105A JP5818080B2 JP 5818080 B2 JP5818080 B2 JP 5818080B2 JP 2011190105 A JP2011190105 A JP 2011190105A JP 2011190105 A JP2011190105 A JP 2011190105A JP 5818080 B2 JP5818080 B2 JP 5818080B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fluorescence
- image
- data
- evaluation
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Description
1.第1の実施の形態(評価システム)
2.第2の実施の形態(パーソナルコンピュータ)
[培養心筋細胞]
例えば再生医療においては、生体より採取された細胞を培養して製造される細胞組織である培養細胞を利用して各種の人体の組織、器官などを治療することが行われる。培養心筋細胞は、心筋細胞を培養し、成育させたものである。培養心筋細胞は、例えば、心臓の治療等に利用される可能性がある。また、創薬における心臓への毒性評価にも利用される。
図1に示される評価システム100は、生体を観察し、その生体に生じる化学物質の濃度変化や動態を解析することにより、生体の成長度、生体の疾患(の発病の有無)、または、生体に投与された薬剤の影響(効果や毒性等)等を評価するシステムである。
図2は、撮像装置111の光学系の主な構成例を示す図である。
図3は、画像分離装置112の主な構成例を示すブロック図である。図3に示されるように、画像分離装置112は、平均輝度算出部171、極小値検出部172、回帰曲線算出部173、減算部174、および演算部175を有する。
図5は、蛍光画像解析装置113の主な構成例を示すブロック図である。図5に示されるように、蛍光画像解析装置113は、蛍光画像バッファ201、注目領域設定部202、および蛍光強度データ生成部203を有する。
図7は、位相差画像解析装置114の主な構成例を示すブロック図である。図7に示されるように、位相差画像解析装置114は、位相差画像バッファ221、注目領域設定部222、および動き量データ生成部223を有する。
図9は、解析結果評価装置115の主な構成例を示すブロック図である。図9に示されるように、解析結果評価装置115は、蛍光強度データバッファ251、動き量データバッファ252、表示用データ生成部253、および表示部254を有する。
図11のフローチャートを参照して、評価システム100の各装置により実行される評価処理の流れの例を説明する。
次に、図12のフローチャートを参照して、図11のステップS102において実行される画像分離処理の流れの例を説明する。
次に、図13のフローチャートを参照して、図11のステップS103において実行される解析評価処理の流れの例を説明する。
次に、図14のフローチャートを参照して、図13のステップS141において実行される蛍光画像解析処理の流れの例を説明する。
次に、図15のフローチャートを参照して、図13のステップS142において実行される位相差画像解析処理の流れの例を説明する。
次に、図16のフローチャートを参照して、図13のステップS143において実行される解析結果評価処理の流れの例を説明する。
なお、解析結果評価装置115において、さらに高度な評価を行うようにしてもよい。図17は、解析結果評価装置115の他の構成例を示すブロック図である。図17に示される例の場合、解析結果評価装置115は、図9に示される構成に加え、さらに、演算部301、判定部302、および出力部303を有する。
この場合、解析結果評価装置115は、以下の2つを評価する。
評価部は、入力された「蛍光強度データ」と「動き量データ」とに基づいて、興奮と収縮が連関しないような疾患や異常を検出する。ここで、興奮と収縮が連関しない場合とは例えば、カルシウム濃度の上昇が見られるにも関わらず、実際には収縮が起こらない場合等を指す。
評価部は入力された「蛍光強度データ」と「動き量データ」とに基づいて、投与した薬剤が作用しているか否かを検出する。
演算部301は、動き量と蛍光強度のピークをそれぞれ検出する。また、演算部301は、動き量と蛍光強度とのずれ量を演算する。一例として、ピークタイミングのずれ、又はピークの大きさの相違を算出する。具体的には、例えば、図18に示されるように、一方のピークを検出した後、他方のピークが一方のピークの周辺の所定のピーク検出区間内にあるか否かを検出する。なお、演算部301が、算出するパラメータは任意であり、ピークのタイミングおよび大きさのずれ以外のパラメータを算出するようにしてもよい。また、その算出方法も任意である。
判定部302は、演算部にて算出されたずれ量が所定の閾値以上(又は以下)であるか否かを検出する。例えば、判定部302は、図19に示されるように、ピークタイミングのずれ、又はピークの大きさの相違が所定の閾値以上(又は以下)であるか否かを判定することにより、興奮と収縮が連関しないような疾患や異常が見られるか否かを判定する。
図20のフローチャートを参照して、この場合の解析結果評価処理の流れの例を説明する。
[パーソナルコンピュータ]
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図22に示されるようなパーソナルコンピュータとして構成されるようにしてもよい。
(1) 蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出する蛍光解析部と、
前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出する動き量解析部と、
前記蛍光解析部により算出された前記蛍光強度データ、および、前記動き量算出部により算出された前記動き量データを用いた評価に関する処理を行う評価部と
を備える画像処理装置。
(2) 前記評価部は、
前記蛍光強度データおよび前記動き量データを表示する表示用データを生成する表示用データ生成部と、
前記表示用データ生成部により生成された前記表示用データの画像を表示する表示部と
を備える前記(1)に記載の画像処理装置。
(3) 前記評価部は、
前記蛍光強度データおよび前記動き量データを用いて評価対象を評価するための評価用パラメータを算出する評価用パラメータ算出部と、
前記評価用パラメータ算出部により算出された前記評価用パラメータを用いて、前記評価対象の評価を行う判定部と
を備える前記(1)に記載の画像処理装置。
(4) 前記評価用パラメータは、前記蛍光強度データの時系列データのピークと、前記動き量データの時系列データのピークとの、タイミングのずれ量である
前記(3)に記載の画像処理装置。
(5) 前記評価用パラメータは、前記蛍光強度データの時系列データのピークと、前記動き量データの時系列データのピークとの、大きさのずれ量である
前記(3)または(4)に記載の画像処理装置。
(6) 前記判定部は、前記評価用パラメータを閾値判定することにより、前記評価対象の評価を行う
前記(3)乃至(5)のいずれかに記載の画像処理装置。
(7) 前記評価対象は、所定の疾患である
前記(3)乃至(6)のいずれかに記載の画像処理装置。
(8) 前記評価対象は、前記生体に投与された薬剤の影響である
前記(3)乃至(7)のいずれかに記載の画像処理装置。
(9) 前記評価部は、
前記判定部による前記評価対象の評価結果を表示する表示用データを生成する表示用データ生成部と、
前記表示用データ生成部により生成された前記表示用データの画像を表示する表示部と
をさらに備える前記(3)乃至(8)のいずれかに記載の画像処理装置。
(10) 前記評価部は、
前記判定部による前記評価対象の評価結果を示すデータを出力する出力部をさらに備える
前記(3)乃至(10)のいずれかに記載の画像処理装置。
(11) 前記蛍光解析部は、所定の注目領域の蛍光強度の平均値を前記蛍光強度データとして算出し、
前記動き量解析部は、所定の注目領域の動き量の平均値を前記動き量データとして算出する
前記(1)乃至(10)のいずれかに記載の画像処理装置。
(12) 前記蛍光像および前記位相差像の両方を含む蛍光位相差画像を、画像処理によって、前記蛍光像を含む蛍光画像と、前記位相差像を含む位相差画像とに分離する画像分離部をさらに備える
前記(1)乃至(11)のいずれかに記載の画像処理装置。
(13) 前記画像分離部は、
前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データの極小値を算出する極小値算出部と、
前記極小値算出部により算出された極小値の回帰曲線を算出する回帰曲線算出部と、
前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データから、前記回帰曲線算出部により算出された前記回帰曲線分を減算することにより、前記蛍光画像を抽出する減算部と、
前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データから、前記減算部により抽出された前記蛍光画像分を減算することにより、前記位相差画像を抽出する演算部と
を備える前記(1)乃至(12)のいずれかに記載の画像処理装置。
(14) 前記画像分離部は、
前記蛍光位相差画像の所定の注目画素の周辺領域の平均輝度を算出する平均輝度算出部をさらに備え、
前記極小値算出部は、前記平均輝度算出部により算出された前記平均輝度の時系列データの極小値を算出する
前記(13)に記載の画像処理装置。
(15) 前記画像分離部は、前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データから高周波成分を抽出するハイパスフィルタを備える
前記(12)に記載の画像処理装置。
(16) 前記生体を撮像し、前記蛍光像および前記位相差像の両方を含む蛍光位相差画像を得る撮像部をさらに備える
前記(1)乃至(15)のいずれかに記載の画像処理装置。
(17) 前記生体は、心筋細胞である
前記(1)乃至(16)のいずれかに記載の画像処理装置。
(18) 画像処理装置の画像処理方法であって、
蛍光解析部が、蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出し、
動き量解析部が、前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出し、
評価部が、算出された前記蛍光強度データ、および、前記動き量データを用いた評価に関する処理を行う
画像処理方法。
(19) コンピュータを、
蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出する蛍光解析部、
前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出する動き量解析部、
算出された前記蛍光強度データ、および、前記動き量データを用いた評価に関する処理を行う評価部
として機能させるため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。
(20) コンピュータを、
蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出する蛍光解析部、
前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出する動き量解析部、
算出された前記蛍光強度データ、および、前記動き量データを用いた評価に関する処理を行う評価部
として機能させるためのプログラム。
Claims (17)
- 蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出する蛍光解析部と、
前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出する動き量解析部と、
前記蛍光解析部により算出された前記蛍光強度データ、および、前記動き量算出部により算出された前記動き量データを用いた評価に関する処理を行う評価部と
を備え、
前記評価部は、
前記蛍光強度データおよび前記動き量データを用いて評価対象を評価するための評価用パラメータとして、前記蛍光強度データの時系列データのピークと、前記動き量データの時系列データのピークとの、タイミングまたは大きさのずれ量を算出する評価用パラメータ算出部と、
前記評価用パラメータ算出部により算出された前記評価用パラメータを用いて、前記評価対象の評価を行う判定部と
を備える画像処理装置。 - 前記評価部は、
前記蛍光強度データおよび前記動き量データを表示する表示用データを生成する表示用データ生成部と、
前記表示用データ生成部により生成された前記表示用データの画像を表示する表示部と
を備える請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記判定部は、前記評価用パラメータを閾値判定することにより、前記評価対象の評価を行う
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記評価対象は、所定の疾患である
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記評価対象は、前記生体に投与された薬剤の影響である
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記評価部は、
前記判定部による前記評価対象の評価結果を表示する表示用データを生成する表示用データ生成部と、
前記表示用データ生成部により生成された前記表示用データの画像を表示する表示部と
をさらに備える請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記評価部は、
前記判定部による前記評価対象の評価結果を示すデータを出力する出力部をさらに備える
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記蛍光解析部は、所定の注目領域の蛍光強度の平均値を前記蛍光強度データとして算出し、
前記動き量解析部は、所定の注目領域の動き量の平均値を前記動き量データとして算出する
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記蛍光像および前記位相差像の両方を含む蛍光位相差画像を、画像処理によって、前記蛍光像を含む蛍光画像と、前記位相差像を含む位相差画像とに分離する画像分離部をさらに備える
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記画像分離部は、
前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データの極小値を算出する極小値算出部と、
前記極小値算出部により算出された極小値の回帰曲線を算出する回帰曲線算出部と、
前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データから、前記回帰曲線算出部により算出された前記回帰曲線分を減算することにより、前記蛍光画像を抽出する減算部と、
前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データから、前記減算部により抽出された前記蛍光画像分を減算することにより、前記位相差画像を抽出する演算部と
を備える請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記画像分離部は、
前記蛍光位相差画像の所定の注目画素の周辺領域の平均輝度を算出する平均輝度算出部をさらに備え、
前記極小値算出部は、前記平均輝度算出部により算出された前記平均輝度の時系列データの極小値を算出する
請求項10に記載の画像処理装置。 - 前記画像分離部は、前記蛍光位相差画像の画素値の時系列データから高周波成分を抽出するハイパスフィルタを備える
請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記生体を撮像し、前記蛍光像および前記位相差像の両方を含む蛍光位相差画像を得る撮像部をさらに備える
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記生体は、心筋細胞である
請求項1に記載の画像処理装置。 - 画像処理装置の画像処理方法であって、
蛍光解析部が、蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出し、
動き量解析部が、前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出し、
評価用パラメータ算出部が、算出された前記蛍光強度データおよび前記動き量データを用いて評価対象を評価するための評価用パラメータとして、前記蛍光強度データの時系列データのピークと、前記動き量データの時系列データのピークとの、タイミングまたは大きさのずれ量を算出し、
判定部が、算出された前記評価用パラメータを用いて、前記評価対象の評価を行う
画像処理方法。 - コンピュータを、
蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出する蛍光解析部、
前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出する動き量解析部、
算出された前記蛍光強度データおよび前記動き量データを用いて評価対象を評価するための評価用パラメータとして、前記蛍光強度データの時系列データのピークと、前記動き量データの時系列データのピークとの、タイミングまたは大きさのずれ量を算出する評価用パラメータ算出部、
算出された前記評価用パラメータを用いて、前記評価対象の評価を行う判定部
として機能させるため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。 - コンピュータを、
蛍光指示薬により染色された生体に流入する化学物質の濃度変化を表す蛍光像を解析し、蛍光の強度を示す蛍光強度データを算出する蛍光解析部、
前記生体の動きを表す位相差像を解析し、動き量を示す動き量データを算出する動き量解析部、
算出された前記蛍光強度データおよび前記動き量データを用いて評価対象を評価するための評価用パラメータとして、前記蛍光強度データの時系列データのピークと、前記動き量データの時系列データのピークとの、タイミングまたは大きさのずれ量を算出する評価用パラメータ算出部、
算出された前記評価用パラメータを用いて、前記評価対象の評価を行う判定部
として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011190105A JP5818080B2 (ja) | 2011-08-31 | 2011-08-31 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011190105A JP5818080B2 (ja) | 2011-08-31 | 2011-08-31 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013053854A JP2013053854A (ja) | 2013-03-21 |
JP5818080B2 true JP5818080B2 (ja) | 2015-11-18 |
Family
ID=48130986
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011190105A Active JP5818080B2 (ja) | 2011-08-31 | 2011-08-31 | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5818080B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6454478B2 (ja) * | 2013-09-12 | 2019-01-16 | オリンパス株式会社 | 心筋細胞への分化をモニタリングする方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2468861C (en) * | 2001-12-05 | 2012-06-12 | The Regents Of The University Of California | Robotic microscopy systems |
JP3946590B2 (ja) * | 2002-07-16 | 2007-07-18 | 富士通株式会社 | 画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置 |
JP4496860B2 (ja) * | 2004-06-30 | 2010-07-07 | 株式会社ニコン | 細胞識別装置、細胞識別方法、細胞識別用プログラム、および細胞解析装置 |
WO2009050886A1 (ja) * | 2007-10-19 | 2009-04-23 | Nikon Corporation | プログラム、コンピュータおよび培養状態解析方法 |
-
2011
- 2011-08-31 JP JP2011190105A patent/JP5818080B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2013053854A (ja) | 2013-03-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6078943B2 (ja) | 画像処理装置および方法、並びに、プログラム | |
Rumyantsev et al. | Fundamental bounds on the fidelity of sensory cortical coding | |
JP5860868B2 (ja) | 生体の運動を決定するシステム及び方法 | |
EP2444935B1 (en) | Analysis of cell development from motion correlation | |
Laffray et al. | Adaptive movement compensation for in vivo imaging of fast cellular dynamics within a moving tissue | |
Song et al. | Neural anatomy and optical microscopy (NAOMi) simulation for evaluating calcium imaging methods | |
EP3178380A1 (en) | Photoacoustic apparatus, display control method, and program | |
Xie et al. | High-fidelity estimates of spikes and subthreshold waveforms from 1-photon voltage imaging in vivo | |
Hewitt et al. | A novel automated rodent tracker (ART), demonstrated in a mouse model of amyotrophic lateral sclerosis | |
EP3232181B1 (en) | Information processing device, information acquisition system, information processing method, image information acquisition method, and program | |
WO2015162810A1 (ja) | 心筋細胞への分化をモニタリングする方法 | |
JP5818080B2 (ja) | 画像処理装置および方法、記録媒体、並びに、プログラム | |
JP2015031831A (ja) | 細胞追跡装置及び方法、細胞追跡プログラム | |
Begani Provinciali et al. | X-ray phase contrast tomography for the investigation of amyotrophic lateral sclerosis | |
JP4429577B2 (ja) | 細胞内反応測定装置および細胞内反応測定方法 | |
JP6217968B2 (ja) | 画像処理装置および方法、並びにプログラム | |
JP5153401B2 (ja) | 皮膚しわの評価方法 | |
WO2017169397A1 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理システム | |
Troise et al. | In vitro recording of muscle activity induced by high intensity laser optogenetic stimulation using a diamond quantum biosensor | |
JP6604743B2 (ja) | 情報処理装置、その作動方法、及びコンピュータプログラム | |
Miwakeichi et al. | Detection and visualization method of dynamic state transition for biological spatio-temporal imaging data | |
Lin et al. | Optical coherence tomography: a new strategy to image planarian regeneration | |
Kiraly et al. | A semi-automated method for quantifying optokinetic reflex tracking acuity | |
JP7274936B2 (ja) | 細胞画像圧縮装置、方法およびプログラム | |
Peti-Peterdi | A practical new way to measure kidney fibrosis |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20140812 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20150522 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20150623 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20150811 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150903 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150916 |
|
R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 5818080 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |