JP6405603B2 - 情報処理装置、情報処理システム及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本実施形態に係る予測システム10の概略構成を示す図である。予測システム10は、人体の皮膚(表皮細胞)などの細胞を培養する際に、培養の完了日時を予測するためのシステムである。図1に示すように、予測システム10は、培地1と、カメラ2と、情報処理装置3とを有する。
次に、情報処理装置3について説明する。情報処理装置3は、ハードウェアとして、電子ペン1とのデータ通信が可能なアンテナ装置、CPU等のプロセッサ、ROMやRAMといったメモリ、ディスプレイ、マウスやキーボード等で構成される。
次に、情報処理装置3が実行する処理フローについて説明する。以下では、識別ルールの生成処理(「識別ルール生成処理」とも呼ぶ。)と、入力画像Imに基づきターゲット領域Ttagの面積を算出する処理(「面積算出処理」とも呼ぶ。)とについて、それぞれ図4及び図5を参照して説明する。
図4は、情報処理装置3が実行する識別ルール生成処理の手順を示すフローチャートの一例である。情報処理装置3は、図4に示すフローチャートの処理を、後述する図5に示す面積算出処理の前処理として実行する。
図5は、情報処理装置3が入力画像Imを受信してから、ターゲット領域Ttagの面積を算出するまでの処理である面積算出処理の手順を示すフローチャートである。なお、情報処理装置3は、図4に示す識別ルール生成処理の実行後に、図5に示す面積算出処理を実行する。
次に、非時系列情報算出手段341が実行する非時系列特徴量Fvsの抽出処理の具体例について、図8〜図10を参照して説明する。ここでは、一例として、テクスチャを判定するために用いられるTextonの特徴量抽出方法について説明する。
本実施形態の予測システム10によれば、情報処理装置3は、1枚の入力画像Imから得られる時系列での変化に基づかない非時系列特徴量Fvsと、複数の入力画像Imから得られる時系列でのターゲット細胞の状態変化に基づく動き特徴量Fvdとに基づき、ターゲット領域Ttagを認識し、その面積を算出する。これにより、情報処理装置3は、ターゲット細胞と他の細胞とを的確に区別し、ターゲット領域Ttagの面積を的確に算出することができる。
以下では、上記した実施形態の変形例について説明する。なお、下記の変形例は、任意に組み合わせて実施形態に適用することができる。
図1の予測システム10の構成は一例であり、本発明が適用可能な構成は、図1に示す構成に限定されない。
図3の説明では、情報処理装置3は、培養完了日時予測手段345を有していた。これに代えて、情報処理装置3は、培養完了日時予測手段345を有しなくともよい。
図5のステップS202では、情報処理装置3は、図4のステップS103で機械学習により生成した識別ルールを用いて、各単位領域がターゲット領域Ttagであるか否か判定した。これに代えて、情報処理装置3は、学習用の入力画像Imに基づき算出した非時系列特徴量Fvs及び動き特徴量Fvdに対してユーザが経験則等により指定した閾値を、図5に示す面積算出処理より前に記憶しておいてもよい。この場合、情報処理装置3は、図5のステップS202において、上述の閾値を用いて各単位領域がターゲット領域Ttagであるか否か判定する。
非時系列情報算出手段341は、Textonによる特徴量を非時系列特徴量Fvsとして抽出するのに代えて、又はこれに加えて、ガウスフィルタなどのTextonで用いる種々のフィルタの応答値や、離散フーリエ変換により算出可能な周波数スペクトルを、非時系列特徴量Fvsとして抽出してもよい。
コンピュータ装置3は、図4に示す識別ルール生成処理を行うことで識別ルールを生成した。これに代えて、コンピュータ装置3は、識別ルール生成処理を行わず、他の装置が生成した識別ルールを予め記憶してもよい。同様に、コンピュータ装置3は、[非時系列特徴量抽出の例]で述べた前処理を実行せずに、他の装置が算出した各クラスの代表ベクトルを予め記憶してもよい。
2 カメラ
3 情報処理装置
10 予測システム
Claims (6)
- 培地を撮影した1枚の画像から、当該画像の各画素を複数のクラスに分類した情報に基づき、複数の細胞種に対するテクスチャを判定するための、時系列での変化に基づかない非時系列情報を算出する非時系列情報算出手段と、
前記培地を撮影した複数の画像から少なくとも動きの大きさに関する情報を含む動き情報を算出する動き情報算出手段と、
前記非時系列情報と、前記動き情報とに基づき、前記画像中での培養中の細胞の領域を認識する領域分類手段と、
を有することを特徴とする情報処理装置。 - 前記培地には、前記培養中の細胞と異なる種類の細胞が存在し、
前記領域分類手段は、前記異なる種類の細胞の領域を除外した細胞の領域を認識することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記領域分類手段は、前記非時系列情報と、前記動き情報とに基づき、前記画像の画素ごと又は所定個数の画素ごとに区切られた領域ごとに、前記培養中の細胞の領域であるか否かを判定することを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記領域分類手段が認識した領域の面積を算出する面積算出手段をさらに備え、
前記面積算出手段が算出した面積の前記画像に占める割合が所定割合に達する日時を、前記培養中の細胞の培養完了日時として予測する培養完了日時予測手段をさらに有することを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 培養中の細胞が存在する培地を撮影する撮影手段と、
前記培地を撮影した1枚の画像から、当該画像の各画素を複数のクラスに分類した情報に基づき、複数の細胞種に対するテクスチャを判定するための、時系列での変化に基づかない非時系列情報を算出する非時系列情報算出手段と、
前記培地を撮影した複数の画像から少なくとも動きの大きさに関する情報を含む動き情報を算出する動き情報算出手段と、
前記非時系列情報と、前記動き情報とに基づき、前記画像中での前記細胞の領域を認識する領域分類手段と、
を有することを特徴とする情報処理システム。 - 情報処理装置が実行するプログラムであって、
培地を撮影した1枚の画像から、当該画像の各画素を複数のクラスに分類した情報に基づき、複数の細胞種に対するテクスチャを判定するための、時系列での変化に基づかない非時系列情報を算出する非時系列情報算出手段と、
前記培地を撮影した複数の画像から少なくとも動きの大きさに関する情報を含む動き情報を算出する動き情報算出手段と、
前記非時系列情報と、前記動き情報とに基づき、前記画像中での培養中の細胞の領域を認識する領域分類手段
として前記情報処理装置を機能させることを特徴とするプログラム。
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JP2013126483A JP6405603B2 (ja) | 2013-06-17 | 2013-06-17 | 情報処理装置、情報処理システム及びプログラム |
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